先日、@Acurast によるスマートフォンのリソース活用について投稿しました。10月の Laya を見てみたところ、Acurast では9種類のインタラクティブなデモが公開されており、かなり詳しいチュートリアルになっていました。

公式デモでは、リクエストを通じて Acurast ネットワーク上の Android スマートフォンで動作するモデルを呼び出します。最速のデバイスでは、短い判断処理1回あたり約0.2秒です。

すぐに体験できるページ：https://laya.acurast.com

続いて Acurast は、Processor の Attestation メカニズムについてさらに説明しました。Acurast は Android 側では Google Key Attestation、iPhone 側では Apple App Attest を使ってデバイスを検証し、失効した証明鍵がないか継続的に確認しています。

こうして見ると、ノードは単純に数を増やせばよいわけではなく、デバイスの検証と継続的なセキュリティチェックにも依存します。DePIN の長期的な価値は、最終的には需給関係とプロダクトの利用に立ち返ることになります。

AI には計算能力が必要で、Agent には継続稼働するバックエンドが必要です。また、機密データやオンチェーン資産を扱う場合、実行プロセスにはより強固なセキュリティが求められます。Acurast は、分散型のスマートフォン計算資源、ハードウェアベースの信頼できる実行環境、そして検証可能な実行によって、こうした課題の一部を解決しようとしています。

その用途はモデル推論だけでなく、REST API、定期実行タスク、Agent のバックエンド、機密性の高い AI サービスにも及びます。

公式はさらに、Base 上で USDC を使って Deploy Agent を利用する方法も紹介しています。このルートは検討に値しますが、特定のワークロードに対応できることと、大規模な有料需要がすでに形成されていることは別の話です。