AptosのCEO、暗号資産が誰もが参加できる「世界共通の市場」を実現すると語る（5:02）

Aptos Labsが開発した分散型データインフラプロジェクトShelbyは、プライベートベータ版を開始し、最初の顧客のワークロードが本番環境で稼働していると、同社が発表しました。

エンタープライズAI、分散型3Dレンダリング、現実世界の空間データを扱う3社が、このプラットフォームで初めて稼働を開始します。

Aptosは、Metaで当初育成されたレイヤー1ブロックチェーンです。Shelbyは当初、Web3向けの高性能データレイヤーとして発表されました。これは、アプリケーションの下層に位置し、データの保存、移動、利用可能化の方法を担うインフラです。

それ以来、このプロジェクトはAIやその他の計算負荷の高いワークロードに重点を移してきました。データの保存場所とコンピューティングが行われる場所の関係が、ますます重要になっています。

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3社の顧客、それぞれ異なる3つの課題

最初の顧客グループは、単一のユースケースではなく、異なるデータやコンピューティングのパターンに対するShelbyの耐性を検証するために選ばれました。

Teepinは、独自データとオープンソースモデルを活用した企業向けAIインフラを構築しています。Shelbyとの統合はデータレイヤーから始まり、将来的にはストレージから幅広いAI・コンピューティングサービスへとつながる道筋を作ります。

Pictor Networkは、分散型3Dレンダリングのインフラを構築しています。GPUの処理能力が複数の場所に分散しており、データを利用できるかどうかが、その処理能力をどれだけ効率よく活用できるかに直接影響します。

PathPulseは、現実世界で撮影された動画から空間インテリジェンスを構築しています。この仕組みでは、ある場所で大量のデータが生成され、それをまったく別の場所で処理・分析する必要が生じることがあります。

この3社によって、Shelbyはそれぞれ大きく異なる環境で検証されます。独自の企業データ、分散型GPUワークロード、そして物理世界で生成される大量のデータです。

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3社に共通する課題が浮かび上がります。データとコンピューティングは一か所にとどまるとは限らず、ワークロードがプロバイダー、地域、ハードウェアの種類をまたいで移動するなか、それらをつなぐインフラも対応し続ける必要があります。

Shelbyは、まさにそのギャップを埋めるために設計されています。コンピューティング環境が変わるたびに、チームが手作業でデータをコピーし、準備し、同期することを強いるのではなく、ワークロードに基づいてインフラを選べるよう、データレイヤーに柔軟性を持たせることを目指しています。データがすでに置かれている場所に縛られることはありません。

完成品の提供ではなく、共同開発

Aptos Labsは、プライベートベータを正式なローンチではなく、共同開発の場として明確に位置づけています。

顧客ごとの取り組みは、個別のワークロードを起点とします。データの保存場所、コンピューティングの利用方法、アプリケーションが依存するツールなどを確認し、顧客間で繰り返し求められる要件と固有の要件を見極め、製品ロードマップの次の方向性を定めることが目標です。

同社は、取り組みの進展に合わせて、各顧客の利用状況、データ量、測定可能な成果について、さらに詳しい情報を共有すると述べました。

Shelbyは、Aptosが進める幅広いインフラ強化の一環です。最近発表された、スマートコントラクトの実行速度を最大55倍に高めるMonoMove実行エンジンのアップグレードや、オンチェーン取引向けの取引所Decibelなどが含まれます。