作者: 0xEdwardyw
Akash、Render Network、io.net は、市場で最大の分散コンピューティング ネットワークの 3 つです。どちらも分散コンピューティング サービスを提供しますが、各ネットワークは異なるビジネスの焦点を持っています。
Bittensor は、機械学習に分散コンピューティング リソースを使用する分散型人工知能プロジェクトです。 OpenAIのような集中型AIサービスと直接競合することを目指している。
供給側では、Akash には CPU、GPU、ストレージなどの多様なハードウェア ネットワークがあり、Render には多数の GPU があります。 io.net は、独自のネットワークおよび他のプラットフォームから多数の GPU を取得します。
分散型コンピューティング ネットワークは、各プロジェクトのトークンがそれぞれのシステムで交換媒体として使用される両面市場です。レンダー ネットワークと Bittensor は、価値の蓄積を強化するためにトークン書き込みメカニズムを実装しています。
さまざまな種類の分散コンピューティング ネットワーク
Akash とレンダー ネットワークの違い
Akash と Render Network はどちらも、ユーザーがさまざまなタスク用のコンピューティング リソースを売買できるプラットフォームを提供する分散型コンピューティング ネットワークです。
Akash はオープン マーケットプレイスとして動作し、ユーザーが CPU、GPU、ストレージ リソースにアクセスできるようにします。ゲームサーバーのホストやブロックチェーンノードの実行など、さまざまな目的に使用できるコンピューティングリソースを提供します。 Akash マーケットプレイスでは、アプリケーションをデプロイするテナントが必要なデプロイメントの価格と条件を設定し、コンピューティング リソース プロバイダーがそれらのデプロイメントに入札し、最も低い入札者 (プロバイダー) がデプロイメントを勝ち取ります。この逆オークション モデルでは、ユーザーが価格と条件を設定する権限を与えられます。
対照的に、Render は動的価格設定アルゴリズムを使用して、市場の状況に基づいてタスク デプロイメントの価格を調整します。レンダー ネットワークは、GPU ベースの 3D レンダリング サービスに焦点を当てており、分散型 GPU ネットワークとして動作します。このモデルでは、ハードウェア プロバイダーがコンピューティング リソースを提供し、レンダー ネットワークが多層価格設定アルゴリズムを使用して価格を決定し、ユーザーとサービスの購入者をマッチングします。 Render は、ユーザーが独自に価格や条件を設定できるオープン マーケットとしては機能しません。
Io.net - 人工知能と機械学習に焦点を当てる
io.net は、機械学習と人工知能コンピューティングをサポートするために、地理的に分散されたデータ センター、暗号通貨マイナー、分散ストレージ プロバイダーから GPU コンピューティング パワーを供給する新しい分散コンピューティング ネットワークです。また、Render などの既存の分散コンピューティング ネットワークと連携して、Render で十分に活用されていない GPU コンピューティング リソースを AI や機械学習のタスクに活用します。
io.net には 2 つの主な差別化要因があります。1) AI および機械学習タスクに重点を置くこと、2) GPU クラスターに重点を置くこと。 GPU クラスターとは、AI トレーニングや科学シミュレーションなどの計算量の多いタスクを処理するために統合システムとして連携する複数の GPU を指します。
Bittensor - AI に焦点を当てたブロックチェーン プロジェクト
他の分散型コンピューティング ネットワークとは異なり、Bittensor は分散型人工知能プロジェクトであり、分散型人工知能アプリケーションを構築し、OpenAI の集中型人工知能プロジェクトと直接接続できるようにする分散型機械学習市場の創出を目的としています。ネットワークは、人工知能モデルのトレーニングと実行のためのコンピューティング リソースを提供するノード (マイナー) で構成されます。
Bittensor は、特定のアプリケーションのチェーンに似たサブネット構造を利用します。現在 32 のサブネットがあり、それぞれが特定の人工知能関連タスクに焦点を当てており、その中にはテキスト プロンプトを画像生成に変換できる分散型テキスト プロンプト ワード AI ネットワーク (テキスト プロンプト ワード AI とは、ChatGPT に似た AI アプリケーションを指します) が含まれます。画像に翻訳するAIとAIベースの検索エンジン。
マイナーは Bittensor エコシステムで重要な役割を果たし、コンピューティング リソースを提供し、オフチェーン AI タスクの計算を実行して結果を生成する機械学習モデルをホストします。最小限のハードウェア要件があれば、誰でもネットワークに参加してマイナーになることができます。マイナーはユーザーのクエリに対して最良の結果を提供するために互いに競い合います。
ネットワーク容量と使用量
Akash は当初 CPU に焦点を当てており、ネットワーク内には大量の CPU リソースが存在します。人工知能の台頭により、GPU の需要が劇的に増加しており、Akash は昨年の第 3 四半期からネットワークに GPU リソースを追加し始めました。ただし、Akash に搭載されている高性能 GPU の数は、GPU リソースに重点を置いている他のプロジェクトと比較して比較的少数です。 Render Network は、分散型 GPU ベースのレンダリング ソリューションの提供に重点を置いているため、ネットワーク内に多数の GPU を蓄積することができます。
Render Network と Akash は比較的成熟したプロジェクトであり、ネットワークの使用量は年々増加しています。特に、Akash は事業の焦点を GPU に拡大した後、四半期ごとのアクティブ リースの数が大幅に増加しました。
io.net は、2023 年 11 月に公開テスト ネットワークを開始する新しい分散型コンピューティング ネットワークです。 io.net はその短い歴史にもかかわらず、Render、Filecoin、および独自のネットワークのリソースを統合することにより、多数の GPU を蓄積してきました。 io.net は最近、Apple Silicon チップ クラスターのサポートを発表しました。これにより、Apple ユーザーは未使用のコンピューティング パワーをネットワークに割り当てることができ、ネットワーク内のハードウェアの量がさらに増加します。さらに、io.net はまだプロトコル トークンを開始していないため、多くのハードウェア プロバイダーがプロバイダーとしてネットワークに参加することで、潜在的なトークンのエアドロップにアクセスできることを望んでいる可能性があります。
Bittensor は、マイナーがネットワークにコンピューティング リソースを提供する責任を負う分散型人工知能ネットワークです。マイナーは独自のハードウェア設定に投資することも、クラウド サービスによって提供されるコンピューティング リソースを単に使用することもできます。ハードウェア数の点では、Bittensor は一般的な分散コンピューティング ネットワークと直接比較することはできませんが、Bittensor には現在 7,000 人を超えるマイナーがいます。
トークンエコノミー
分散型コンピューティング プラットフォームは両面市場として機能し、ユーザーはコンピューティング リソース プロバイダーに料金を支払います。 Akash、Render Network、Bittensor はすべて、エコシステム内で価値を交換するための媒体としてそれぞれのトークンを発行しています。 Render と Bittensor は、トークン価値の蓄積を強化するためにトークン書き込みメカニズムを実装します。
アカーシュ
Akash は独立した PoS ブロックチェーンであり、$AKT はネットワークのセキュリティを確保し、ネットワーク料金を支払うためのステーキングに使用されるネイティブ トークンです。トークンはエコシステム内の交換媒体としても機能し、$AKT はユーザーが Akash で取引またはリースする際の価格設定の主な単位となります。 PoS チェーンとして、Akash は $AKT を発行することでバリデーター ノードのブロック報酬を生成する必要があり、現在のインフレ率は約 14% です。
Akash は現在、AKT で支払われた手数料に対して 4%、USDC で支払われた場合は 20% を請求し、その手数料はコミュニティプールに流れ込みます。コミュニティプール資金の具体的な用途はまだ決定されていませんが、潜在的な用途には公的資金、インセンティブ、または単にトークンを燃やすことが含まれる可能性があります。
レンダリングネットワーク
レンダー ネットワークはイーサリアムから Solana に移行し、そのプロトコル トークン RNDR はレンダー エコシステム内での価値交換に使用され、作成者とユーザーはレンダリング ジョブの支払いにトークンを使用します。
コンピューティング リソースの需要と供給の間の動的な関係のバランスを取るために、Render は Burning and Minting Balance (BME) メカニズムを実装しています。需要 (レンダリング ジョブなど) がコンピューティング リソースの供給を超えると、RNDR トークンが焼かれ、デフレ効果が生じます。逆に、コンピューティング リソースの供給が需要を上回った場合、より多くの RNDR トークンが鋳造され、インフレが発生します。現在コンピューティング需要が不足しているため、RNDR トークンは高騰しています。
リクエスト
Bittensor のネイティブ トークン $TAO は、ネットワーク サービスにアクセスするために使用され、コア報酬メカニズムの媒体として機能します。 $TAO の最大供給量は 2,100 万で、マイナーとバリデーターへの報酬として毎日 7,200 トークンが生成されます。 Bittensor はトークン発行の半減メカニズムを実装しています。これは、総供給量の半分が配布されると、発行率が半分になることを意味します。最初の半減後、最大供給量の 2,100 万に達するまで残りのトークン供給量の半分が配布された後、次の半減期が発生します。
現在の期間中は 1 日あたり 7,200 TAO の発行レートが固定されていますが、トークンのリサイクルの仕組みにより、次の半減期のタイミングは未定です。このリサイクルメカニズムは、発行された TAO トークンを燃やし、総供給量の半分が配布される時点を事実上遅らせます。マイナーと検証ノードは、ネットワークに登録するために TAO トークンをリサイクル (つまり、書き込み) する必要があります。これらの燃焼されたトークンは循環供給量から差し引かれ、再び採掘することができます。ネットワークは、十分な競争力のある AI タスクを提供できないマイナーとバリデーター ノードを定期的に登録解除します。マイナーはネットワークに再参入するときに再度 TAO を支払ったり、書き込みしたりする必要があるため、登録に定期的なコストがかかります。この動的な燃焼メカニズムにより、TAO に対する一定の需要が生じます。
最初の半減期予定日は当初2025年1月に予定されていたが、現在の半減期日は2025年10月に延期された。大量の TAO トークンが焼かれていることがわかります。