The MeeCrypt

実際に役に立つトークンを手にするのがいいですか？それともチャートが動き出したときだけ注目を集めるトークンがいいですか？

それが、$FLT を注目する価値がある理由です。

@Fluence は、AI経済のための分散型コンピュート基盤を構築しており、$FLT はそのネットワークの経済設計の中心に位置しています。

では、$FLT には具体的に何ができるのでしょうか？

→ ステーキング：FLT は、コンピュート資源の確保と提供を支援するためにステーキングできます。トークン保有者はステーキングに参加可能です。

→ ガバナンス：FLT 保有者は Fluence DAO のガバナンスに参加し、ネットワークを形作る提案に投票できます。

→ ネットワークインセンティブ：FLT は、コンピュート提供者を連携させ、ネットワークのセキュリティを支えるインセンティブシステムの一部です。

私が面白いと思うのは、このトークンが基盤から完全に切り離されていないことです。

ネットワークは AI と GPU コンピュートに注力していて、Fluence は現在、32の地域と71のデータセンターにまたがって 1,400+ 台の GPU を提供していると述べています。

そしてここが、直近の $FLT の動きの中で見落とした人がいるかもしれない、大きな全体像だと思います。

バンプ（急騰）はみんなの注目を集めます。

私が見続けたくなるのは、ユーティリティがあるからです。

今の興味深い問いは、次に $FLT がどこへ向かうのかだけではありません。

それを支えるインフラの周りに、どれだけの価値を築けるのか——です。

AI にはコンピュートが必要です。
Fluence はそのコンピュート層を構築しています。
$FLT は、その背後にある経済層の一部です。

次の DePIN のフェーズでは、ユーティリティトークンが純粋な物語（ナラティブ）系の銘柄を上回ると思いますか？

#Fluence #DePIN #AI

<jp>$6M GPU契約：@Fluence

GPUは不足し、高価になり、AIプロダクトを構築するチームにとってますます重要になりました。 しかし、GPUを持つことは問題の半分にすぎません。もう半分は、利用可能な計算資源を、本当にそれを必要としているチームと結びつけることです。

そこで https://auctions.fluence.network/ の GPUオークションが登場します。

マーケットプレイスの公開以来、GPUクラスター契約で$6M分がすでに記録されています。

モデルはシンプルです：

→ チームが計算需要を投稿する
→ 提供者が入札で競争する
→ 購入者は価格、SLA、レンタル期間を比較する
→ 受け入れられた入札を軸に契約が形成される

現在のマーケットプレイスでは、4か国にわたって6,468台のGPUが利用可能です。

ここで興味深いのは、単に計算資源をレンタルするだけでなく、GPUキャパシティをめぐるより競争的な市場を作り出す方向への変化です。

AIはより多くの計算資源を必要とします。

しかし同時に、私たちがすでに持っている計算資源をより良く配分する方法も必要です。

そしてFluenceは、その側面の解決に挑戦しています。

計算資源が必要？ キャパシティはある？

#Fluence #DePIN #AI #Web3 </jp>

なぜDTECはDePINとモビリティ分野で注目を集めているのか？

車両を受動的な機械として扱うのではなく、@DtecAIは、日常の移動（モビリティ）が分散型のデータおよびAIネットワークの一部になり得るという考えに基づいて取り組んでいます。

主な価値の推進要因：

• 現実世界のデータ：車両およびモビリティデータは、AIや連携アプリケーションにとって価値あるリソースになり得ます。
• DePINインフラ：接続された車両やデバイスが、現実世界のデータを分散型ネットワークへと提供します。
• AI駆動のモビリティ：DTECのアーキテクチャは、車両データ、IoTの入力、AIを組み合わせ、よりパーソナライズされた移動体験を実現します。
• ドライバーの参加：このエコシステムは、DTECトークンを通じて価値あるデータをネットワークに提供するユーザーを報いるよう設計されています。

分散型のモビリティデータがうまくスケールできれば、その機会は暗号資産の領域を大きく超えて、AI、自動車データ、接続された車両、そしてインテリジェントな交通へと広がる可能性があります。

私にとって興味深いのは、「車を使うだけ」から、「車をより大きなデータネットワークの一部にする」方向へと考え方が変わっている点です。

あなたは $DTEC のテーゼに強気ですか？ 👀

#DePIN #AI #Web3 #DTEC

$DTECは究極のDePINモビリティ・プレイですか？

モビリティの分散化は単なるトレンドではなく、車両・データ・AIの相互作用のあり方を再構築し得ます。DTECは、モビリティ・ネットワークを通じて車両、現実世界のデータ、AI、そして分散型インフラをつなぐエコシステムを構築しています。

主なポイント：

• 車両から稼ぐ：車両とモビリティのデータをネットワークに提供し、参加することで報酬を得られます。

• AI搭載のモビリティ：Dtecは現実世界の車両データとAIを組み合わせ、より賢いモビリティ・アプリケーションを可能にします。

• 分散型データ：車両が生成したデータは、中央集権的なシステムに閉じ込められるのではなく、オープンな分散型インフラの一部になり得ます。

• AIコールセンター：DtecはビジネスコミュニケーションにもAIを取り入れ、顧客対応やサポートの自動化を支援します。

• 現実世界のDePIN：デジタル資産のみに頼るのではなく、Dtecは分散型インフラを物理的な車両や日常のモビリティと結びつけます。

DePIN、AI、接続されたモビリティが交差する中で、DTECは興味深い地点で構築を進めています。

$DTECは、次世代の分散型モビリティを定義する最大級のプロジェクトの一つになる可能性があります。

#Dtec #AI #DePIN

@Fluence : GPUの能力をマーケットプレイスへ変える

AIワークロードがGPUへの巨大な需要を生み出していますが、適切なハードウェアへのアクセスは依然として高価で難しい場合があります。

Fluenceはこの課題に対して、別のアプローチで取り組んでいます。

同社の分散型コンピュートネットワークは、利用可能なインフラを顧客と結びつけ、GPUオークションによって、固定のクラウド価格で単純に購入するのではなく、GPUの処理能力を入札で確保できるマーケットプレイスの仕組みを導入します。

すべての顧客が同じあらかじめ決められた料金を支払うのではなく、オークションによって利用可能なGPU供給を実際の需要により適切に結びつけられます。

プロバイダーにとっては、自社のハードウェアを収益化する別の手段になります。

顧客にとっては、必要なコンピュートに対して競争力のあるアクセスを見つけられる可能性が生まれます。

そして、ここがより広いFluenceの見立て（テーゼ）が面白くなるポイントです。

今後のコンピュートは、すべてのハードウェアを一社が所有することを意味しないかもしれません。

むしろ、すでに存在するハードウェアを中心にオープンな市場をつくることかもしれません。

この「インフラ面」で注目すべきなのが、$FLTです。

#DePIN #AI #Web3 #FLT

@Fluence : エンタープライズ品質のクラウド計算を、大手テックの高額な値札なしで

AIモデルの学習や、スケールした重いワークロードを回すような、真剣な計算能力が必要だった場合、それを手に入れられる場所は限られていました。AWS、Google Cloud、Azureです。確実ではあるものの高価で、ほんの数社の企業によって完全に管理されていました。

Fluenceは、そこに辿り着くために品質を妥協するようなことを求めない代替案を構築しています。

同じインフラ、別の所有モデル

Fluenceは、主要なWeb2企業に既にサービスしているトップクラスのデータセンターから計算リソースを調達します。これは、ランダムで検証されていないマシンのネットワークではありません。従来のクラウドを支えるのと同等のクラスのインフラを、別の形で整理したものです。1社がその容量を所有して価格を決めるのではなく、Fluenceは余剰キャパシティを束ねて、誰でも利用できる分散型で常時稼働のネットワークとして提供します。

その結果：顧客は、より低コストでエンタープライズ品質のサービスを得られます。Fluenceの利用者は、従来のクラウド事業者に支払うはずだった金額と比べて、すでに数百万ドルを節約しています。ネットワーク上で実際に稼働する本物のワークロードに基づく、本当の節約です。

$FLTはシステム全体をつなぐトークンです：

• 提供者はFLTをステークしてネットワークをセキュアにし、自身が提供する計算能力の対価を受け取る
• 顧客の収益がバイバック・プログラムを資金化し、ネットワーク上での利用が直接FLTのトークン経済に還元される
• 現在、25,000,000以上のFLTがステークされており、スケールした規模でネットワークを保護している
• 保有者はToken Dashboardを通じてFLTをステークし、ガバナンスに参加し、ネットワーク活動に紐づく報酬にアクセスできる

計算需要のためのAIは減速していません。学習とモデルの実行には膨大なインフラが必要で、その必要性はさらに増していきます。従来のクラウド事業者は、そのインフラへのアクセスを制御し、それに応じて価格を設定することで事業を築いてきました。

Fluenceは別の道を提供します。同じ品質の計算を、同等のクラスのデータセンターから調達しながらも、それをセキュアにし、利用する人々へ価値が還流するネットワークとして構築されているのです。

#DePIN #FLT #AI #Web3

全員が次の大ヒットAIプロダクトを作ろうと急いでいるのに、ほとんど誰もそのレースを実際に遅らせている要因については語っていません。それは、何ヶ月も待つことなく、あるいはハイパースケーラーの特権価格を払わずに、十分なGPUに手を届かせることです。

@Fluence は、そうした課題を「語る」のではなく「実際に解いている」数少ないプロジェクトのひとつです。

仕組みはこうです。みんなをAWS、Google Cloud、Azureに経由させる代わりに、Fluenceは開発者を、独立した計算プロバイダーの世界規模のネットワークへ直接つなぎます。実在のデータセンター、実際のハードウェア。単一の会社が価格やパイプラインを支配することはありません。

しかも、もう動いています。GPUマーケットプレイスは稼働中で、大手クラウドより最大85%低いコストでエンタープライズ向けの計算リソースを提供しています。そしてCPU側は、年額売上がすでに100万ドル超を達成しています。これはロードマップの約束ではなく、本当に利用されている製品です。

最新の追加要素がGPUクラスタオークションです。これは予約済みGPU容量を対象にした、実際の入札市場です。プロバイダーに適正価格での空きがあることを期待するのではなく、チームが必要な内容（GPUモデル、数量、リージョン、期間）を明確に投稿し、プロバイダーがその案件を取り合う形になります。これこそが価格発見（プライスディスカバリー）であり、この領域に現時点で存在しないものです。

DePINとAIが今まさに激しく交差していて、その重なりにある多くのプロジェクトはまだ机上の理論の段階です。Fluenceは違います。現実に使われていて、しかも本当に高額な問題を解決するためのインフラとして機能しています。

Web3×AIの動向を見ているなら、$FLTは「物語」ではなく、実際に何が作られているのかという観点で理解する価値があります。

#Fluence #DePIN #AI

@Fluence Brings Decentralized GPU Compute to AI Builders

GPUアクセスは今、AIにおける最大のボトルネックになっています。アイデアでも才能でもなく、ただ十分な計算資源を用意すること──しかもハイパースケーラーの価格を払わずに、という問題です。主要なDePINプラットフォームであるFluenceは、その課題に真正面から取り組もうとしています。

Fluenceはすでに、AWSやGoogle Cloudの代わりとなる分散型の「クラウドレス」代替手段を提供しており、開発者は1社ではなく、独立系プロバイダーのグローバルなネットワークからサーバーを借りられます。このCPUマーケットプレイスは年商100万ドル超を生み出し、従来のクラウド料金と比べて顧客に数百万ドルの節約をもたらしました。いま同じことをGPUに対して行おうとしています。

開発者は必要に応じてGPUコンテナ、VM、またはベアメタルをデプロイできます。これらはすべて、価格設定と支払いを自動処理するスマートコントラクトを通して実行されます。さらに、ネットワークに参加するには、プロバイダーが担保をステークし、信頼性の基準を満たすことが求められます。その結果、主要クラウドより最大85%低コストの、エンタープライズ品質のGPUアクセスが実現します。

しかも、裏付けとなるのは実際のインフラです。GDPR、ISO 27001、SOC2に準拠したエンタープライズ向けデータセンターにより、GPUの供給を拡大しています。共同創業者のEvgeny Ponomarevが述べた通り、狙いはシンプルです。AIチームを、必要な計算資源から遠ざけている「希少性」と「コスト」の障壁を取り除くことです。

要するに、Fluenceは、クラウドのCPUで機能したのと同じ分散化の実行手順を、今度はGPU不足の解決にも適用しようとしているのです。注目に値します。

#DePIN #Ai #GPU

人々がAIプロジェクトを評価するとき、しばしば発表やトークン価格を見ます。私はむしろエンタープライズのエンゲージメントに注目しています。

AIにおける最大の機会は、アプリケーションだけから生まれるわけではありません。そうしたアプリケーションを可能にするインフラから生まれるのです。AIモデルがより強力になるにつれて、信頼性がありスケール可能な計算資源への需要は引き続き増え続けます。

それが、@Fluence $FLTに至った理由です。

次のトレンドになろうとするのではなく、Fluenceは分散型の計算インフラという領域に注力しています。これは、AIの導入が業界をまたいで広がるにつれて、ますます重要になっていく可能性があります。

また、インフラ系のプロジェクトは別の観点で評価されるべきだとも思います。進捗は、必ずしも日々の価格変動で測られるものではありません。技術が継続的に改善しているか、開発者がそれを基盤として構築しているか、そして企業がそれを使うことで価値を見いだしているか――そうした点で測られるのです。

AIレースはまだ初期段階にあり、計算資源の必要性は鈍化していません。そのため、$FLTは、分散型AIインフラの状況が進化していく中で、私が引き続き注目しているプロジェクトの一つであり続けています。

#Fluence #AI #DePIN #GPU

AI4は@Fluence $FLTにとって重要なマイルストーンになり得る理由

AIが産業を再構築する中で、次のことがますます明確になってきました。AIの力は、それを支えるインフラの強さに等しい、ということです。新しいモデルやアプリケーションに注目が集まりがちな一方で、計算基盤（コンピュートレイヤー）を構築する企業の重要性も同じくらい高まっています。

そのため私は、AI4（アメリカ最大のAIカンファレンス）にFluence（$FLT）が参加することに注目しています。開催は8月4〜6日、場所はラスベガスのThe Venetianで、同社チームはブース#1251に出展します。

AIインフラ企業にとって、これは単なる別のカンファレンス出展ではありません。AI4には、エンタープライズのリーダー、開発者、投資家、クラウド提供事業者、そしてスケーラブルなAIソリューションを求める組織が集まります。ビジネス上の関係が生まれ、製品がデモされ、将来のパートナーシップが形になりやすい環境です。

消費者向けのプロダクトとは異なり、エンタープライズ向けのインフラはマーケティングだけで採用されることはほとんどありません。意思決定者は、技術的な議論、ライブデモ、そして技術を支えるチームとの直接の対話を求めます。AI4のようなカンファレンスは、そのための理想的な場を作ります。

Fluenceにとって今回の参加は、将来的に顧客や戦略的パートナーになり得る人々に、分散型GPUインフラをアピールする機会です。イベント参加が自動的に採用につながるわけではありませんが、エンタープライズのAIに関する議論が行われている場に自社が存在することは重要な一歩です。

私はAI4で何が生まれるのかを注意深く見守ります。新たなパートナーシップ、価値ある業界インサイト、そして将来の協業など、次世代AIの基盤となるインフラを作るプロジェクトに、長く影響を与え得る進展が期待できるからです。

📍 AI4 Conference
📅 8月4〜6日
🏨 The Venetian（ラスベガス）
📌 Fluence Booth #1251

#Fluence #DePIN #AI #AI4

なぜ、使う以上にコンピュートを所有するのか？

AIにおける最大の課題の一つは、GPUへのアクセスそのものではないことがよくあります。むしろ重要なのは、GPUがどれだけ効率的に使われているかです。

多くのワークロードは24時間365日、最大級のコンピュート能力を必要としません。それにもかかわらず、開発者は日中のかなりの時間アイドル状態になるハードウェアに対して支払い続けることがよくあります。これは不必要なコストを生み出し、貴重なリソースが十分に活用されない原因になります。

@Fluence は、別のアプローチを取ります。

専用ハードウェアに頼るのではなく、$FLTは分散型のコンピュート・マーケットプレイスを支援し、余っているGPUの処理能力を必要とする開発者と共有できるようにします。提供者はアイドル資源から価値を生み出せます。一方、開発者は自分が消費した分のコンピュートだけを支払えばよいのです。

このモデルには、リソースの利用効率を高め、インフラコストを下げ、すべてのチームがハイエンドなハードウェアを保有しなくてもAIのコンピュートをより身近にする可能性があります。

AIへの需要が今後も拡大し続ける中で、コンピュートの割り当て方を改善することが、利用可能なコンピュート量を増やすのと同じくらい重要になるかもしれません。

分散型GPUネットワークを検討したことはありますか？それとも、従来型のクラウドプロバイダーにまだ依存していますか？

#Fluence #AI #DePIN #GPU #CloudComputing

開発者体験は、計算性能と同じくらい重要になりつつあります。

@Fluence は、Fluence ConsoleにWebターミナルを導入し、ブラウザから任意の稼働中VMに対して安全にフルのrootシェルへアクセスできるようにしました。SSHクライアント不要、鍵の設定不要、ローカルの構成も不要です。

AIワークロードの監視、ログの確認、アプリケーションの再起動など、開発者はほぼあらゆる端末から（モバイル端末を含む）VMを管理できます。

このようなアップデートは運用の複雑さを減らし、AIやクラウドネイティブなアプリケーションを開発する開発者にとって分散型コンピューティングをより利用しやすくします。

DePIN分野が進化し続ける中、導入と管理を簡素化する実用的なツールは、導入の促進に大きな役割を果たし得ます。Fluenceは、その体験の提供に引き続き注力しつつ、$FLTエコシステムの有用性を拡大していきます。

Fluenceで次にどのような開発者向け機能を見たいですか？

#Fluence #DePIN #CloudComputing #AI #Web3

@Fluence 分散型計算プラットフォームを、永続ストレージ、VM IP管理、オンデマンド計算のためのクレジットカード対応とともに継続的に拡大しています。

これから予定されているGPUクラスターオークションは一歩前進であり、GPUクラスターを従来の集中型プロビジョニングではなく、競争入札によって割り当てられるようになります。

いくつかの数字が特に印象に残りました：

• 連結準備資産として357.2M FLT。

• ステーブルコイン準備として$1.46M。

• 平均ステーキングAPR 11.5%。

• オープンマーケットの流動性オペレーションを通じて追加された7M FLT。

インフラプロジェクトは、多くの場合、誇大宣伝ではなく実行力によって評価されます。

私が追ってきたところによれば、$FLTは、AI需要が拡大し続ける中で重要になり得る2つのこと、すなわち資本効率の向上と開発者アクセスの強化に注力しながら、計算ネットワークの拡大を続けています。

#DePIN #Fluence #Ai

@Fluence ($FLT)の価値提案の背景は、あるシンプルな問いを見るとより明確になります。

結局のところ、あらゆるAIビルダーが同じ問いを突きつけられます：

「どのGPUを買うべきか？」

しかし、より良い問いはこうかもしれません：

「本当にGPUを自分で所有する必要があるのか？」

すべてのAIワークロードが、日中ほとんどアイドル状態の専用ハードウェアを必要としているわけではありません。スピードを求めるものもあれば、メモリを必要とするものもあり、多くは単に必要なときだけ追加の計算能力があれば十分です。

@Fluence ($FLT)は、GPUを所有することに焦点を当てるのではなく、開発者が必要なときに計算リソースへアクセスできる分散型の計算基盤を構築しています。

AIが成長し続ける中で、計算は「最大のGPUを買うこと」だけではなく、「適切なリソースを適切なタイミングで使うこと」になっていくでしょう。

AIインフラの未来は、ローカルのハードウェア、クラウドサービス、そして分散型の計算を組み合わせたものになる可能性が高く、だからこそ$FLTは注目に値するプロジェクトです。

#DePIN #GPU #AI

何年もの間、分散化は「イデオロギー」として見られてきました。今日では、それが競争上の優位性になりつつあります。

インフラコストが上昇し、少数のクラウド提供者への依存がより明確になってくるにつれ、開発者は柔軟性、透明性、そしてレジリエンス（回復力）をより重視するようになっています。分散化はもはや単なる哲学ではなく、実践的な解決策です。

@Fluence は、特定の単一クラウド提供者の制約なしに、開発者が分散化された検証可能なインフラへアクセスできる「クラウドレス・コンピュート」ネットワークを構築しています。

この大きな流れはエコシステム全体にも見て取れます。$AKT は分散型クラウドのマーケットプレイスを拡大し、@Nosana はAIワークロード向けに分散GPUリソースへのアクセスを改善しています。

これらのプロジェクトをつなぐのは、シンプルな考え方です。インフラはよりオープンで、よりコスト効率が高く、中央集権的な提供者への依存をより少なくすべきだということ。

次の普及の段階は、イデオロギーだけに突き動かされるとは限りません。分散化されたインフラがもたらす、目に見える利点――低コスト、より高いレジリエンス、そして不要な制約なしに作り上げられる自由――によって進む可能性が高いのです。

#DecentralizedCompute #AIInfrastructure #DePIN #Web3AI

共有CPU、よりスマートな計算: @Fluence $FLT により構築コストを削減

Fluence $FLT からの最新アップデートの一つとして、共有CPUインスタンスの導入が発表されました。これにより、分散型コンピューティングが開発者にとってより利用しやすくなります。

考え方はシンプルです。多くのアプリケーションは、24時間365日稼働する専用CPUを必要としないことがあります。テスト環境、ボット、API、軽量なワークロードでは、利用可能なリソースのごく一部しか使わないことがよくあります。

使われないキャパシティに対して支払う代わりに、共有CPUインスタンスは開発者が計算資源を効率よく共有できるようにすることで、コストを抑えつつ信頼性の高いパフォーマンスを提供します。

さらに、Fluence の Cloudless アーキテクチャと、転送料（イグレス）なしの透明な価格設定と組み合わせることで、分散型クラウド基盤を日常的に実用できる形に近づけるもう一歩となります。

このような小さなアップデートは見出しを飾らないかもしれませんが、Web3上で開発する人たちにとって本当に大きな違いを生みます。

#DePIN #AI #Web3

分散型コンピューティング、#Al のインフラ、#DePIN に関連するプロジェクトは、舞台裏でアプリを動かしているものに業界がこれまで以上に関心を持つようになったため、より本格的な注目を集め始めています。

@Fluence $FLTは、この会話の中で自然に馴染みます。開発者が、強く中央集権化されたクラウド環境への代替を探す今、分散型コンピューティングの重要性はより一層高まっています。大手の数社に全面的に依存するのではなく、Fluenceのようなネットワークは、計算資源がWeb3上でよりオープンに、そして分散して提供される方法を模索しています。

この物語が興味深いのは、AIの成長、データ処理、スケーラブルな分散型アプリケーションの拡大と直結している点です。

同時に、$HNT : 物理層はまだ現役です。誰もが2022年以降にHeliumを見限りました。でも転換はうまくいきました。HNTは今、2つの実在するネットワークを支えています：
• Helium Mobile：分散型5G＋T-Mobileローミングで加入者10万人超。
• Helium IOT：センサー・トラッカー、農業、物流向けのLoRaWAN。
物語の転換："ホットスポットでHNTを採掘する"から、"$HNTは本当の人がデータを使うと燃える"へ。キャリアのオフロードが進んでいます。トークノミクスは排出量ではなく利用に結び付けられています。

$IO : アイドル状態のGPUをAI向けに集約。& io.netはデータセンターを所有していません。インディー系データセンター、暗号マイナー、レンダーファームなどから、過小稼働のGPUを集めて1つのAPIとして提供します。
DePIN＋AIインフラの交差点：AWSでの学習・推論コストは厳しい。IOなら、3年契約なしでAIスタートアップがH100クラスタを300倍規模で立ち上げられます。クラスターの利用状況と収益は公開されており、追跡できます。

DePIN：$FLT、$ACU &、$EMRがWeb3で果たす役割の拡大
注目はしばしば消費者向けアプリケーションに集まりますが、Web3の長期的な価値は、それらの背後にある基盤を築くネットワークにあるかもしれません。

$FLT @Fluence は、分散型コンピューティングに注力している点で際立っています。これは、AIワークロードや分散クラウド資源への需要が高まるにつれて、ますます重要性を増している分野です。
$ACU は、より効率的でスケーラブルなインフラを作る観点から興味深く、より幅広いブロックチェーン導入を支えるツールやシステムの構築に貢献します。
$EMR @EMORYA FINANCE も、短期的な投機よりもネットワーク機能や実世界でのアプリケーションが重視される、ユーティリティ主導のエコシステムに関する議論の中に位置づけられます。

これらのプロジェクトをつなぐのはインフラです。
Web3が成熟するにつれ、コンピュート、接続性、スケーラビリティ、ネットワーク効率を可能にするプロジェクトは、ユーザーが日々やり取りするアプリケーションと同じくらい重要になるかもしれません。

#DePIN #AI #Crypto

AIコンピュートレースが始まった: $ZKP , $FLT @Fluence , $ACU と $HNT

みんなAIモデルについて話したがってるけど、俺はその背後にあるインフラにもっと興味があるんだ。
$FLT、$HNT、$ZKP 、ACUのようなプロジェクトが、コンピュートや接続性、プライバシー、検証といったパズルの異なるピースに取り組んでいる。

俺が面白いと思うのは、これらのストーリーが徐々に収束してきていること。AIはコンピュートを必要とし、コンピュートはインフラを必要とし、インフラはオープンでスケーラブル、かつレジリエントなネットワークを必要とする。

ここで俺が注目しているのは$FLT Fluenceだ。市場の多くがAIアプリケーションに焦点を当てている中、Fluenceはそれらを支えることができる分散型コンピュートレイヤーに注力している。

同時に、HNTは分散型接続を拡大し続け、ZKPはプライバシーと信頼できない検証の重要性を再確認し、ACUはより効率的なWeb3インフラへの広範な推進の一部だ。

俺の見解では、次のWeb3のフェーズは、ユーザーが見ることができるものだけにとどまらないだろう。すべてを可能にするために背景で静かに機能しているネットワークについてのものになるはずだ。

今、最も注視しているインフラプロジェクトはどれだ？

#DePIN #AI #Web3 #Blockchain

DePINレイヤー: $FLT, $2Z , $AKT , $IO

今、Web3インフラストラクチャで面白いことが起きています — もうハイプ駆動ではなく、利用駆動です。

ミームや短期的なインセンティブの周りの物語ではなく、実際にコンピュート、帯域幅、リアルワールドデータのバックボーンを構築しているネットワークに徐々に注目が移っています。

$FLTは、需要が投機よりも重要になるより広範なDePINの会話に参加し始めています。このカテゴリのプロジェクトは、トークンの興奮よりも、時間の経過とともに実際のサービス消費を維持できるかどうかで評価されています。

次に、$AKT があります。これは、分散型コンピュートがもはや理論ではないという考えを強化し続けています。AIワークロードが世界的に増加する中で、分散型GPUやクラウドの代替手段は、もはやニッチな議論ではなく、開発者にとってコストとアクセスの代替手段になっています。

Io.netも同じAI + インフラの重なりの一部で、焦点はスケーラブルなコンピュートコーディネーションとデータ重視のアプリケーションに移っています。ここでの重要な質問は、分散型システムが採用の増加に伴い、レイテンシと信頼性の期待に応えられるかどうかです。

そして、$SZは、Web3インフラの新興実験的レイヤーにフィットし、小規模で早期のエコシステムの中で、実際の信号が主流の注目が集まる前に現れることがよくあります。これらは、実行によって静かにフェードアウトするか、基盤となるかのどちらかのネットワークです。

すべての4つのネットワークに共通するのは、同じパターンです：
「トークンの物語」を減らし、「実際のインフラ需要」を増やす。

これが続くと、次のサイクルはハイプの回転ではなく、実際に使用されているネットワークによって導かれるかもしれません。

#DePIN #Web3 #Crypto #AI #Infrastructure