AIコンピューティングパワートークンはどのように理解すべきか？GPU市場から実行レイヤーまでの比較

多くのAI開発者にとって、真の難題はコードの中ではなく、請求書の中にある。

モデルトレーニングにはGPUが必要であり、推論デプロイも同様にGPUが欠かせない。しかし、計算能力が長期的に少数のプラットフォームに集中している場合、開発者が直面するのは、高いコスト、不確実なスケジュール、そしていつでも調整される可能性のあるリソースの優先順位である。時間が経つにつれて、計算能力自体が、目に見えないが確かに存在する障壁へと徐々に進化している。

より広範なAIのナラティブフレームワークにおいて（以前のXT AIゾーンの全体解析で既に議論されているように）、インフラストラクチャ層は静かに価値分配の方法を再構築している。AI計算能力市場の出現は、まさにこの現実への応答である。それは分散型の方法を通じて、世界中に散らばるGPUリソースを再び接続し、計算能力が少数の中央集権的な参加者だけのものではなくなることを目指している。io.net（IO）が強調する計算能力の集約であれ、Phoenix Global（PHB）が構築する多層AIインフラストラクチャエコシステムであれ、同じ問いに答えている：計算能力は、独占されるのではなく、市場のように再編成することができるのか？

TL;DR クイックサマリー

• GPU計算能力はAI産業の発展を制約する構造的ボトルネックとなっている
• AI計算能力市場はオープンなメカニズムを通じて、GPU供給の分散化を推進しようと試みている
• IO、RLC、PHBは異なるタイプの計算能力市場アーキテクチャの道筋を代表している
• 「計算能力の量」よりも、計算能力の利用率、安定性、信頼メカニズムがより重要である
• AIインフラストラクチャ関連資産に参加する前に、構造的理解がナラティブ判断に優先するべきである

なぜ計算能力がAI市場の新たなボトルネックになっているのか

AI発展の初期段階では、技術進歩は主により強力なモデル能力とより豊富なデータによって駆動されていた。しかし現在、真の制限要因は移行している。大規模モデルのトレーニングであれ、スケーラブルな推論デプロイであれ、持続的で安定したGPU計算能力に高度に依存しており、計算能力需要の成長速度は供給拡大を明らかに上回っている。

現在、ハイエンドGPUリソースは主に少数の中央集権的なクラウドサービスプロバイダーに集中しており、特にエンタープライズ市場で顕著である。この集中化の構造は、一連の連鎖的な影響を生み出している：

• 価格決定権が長期的にプラットフォーム側に握られている
• 計算能力リソースが大規模で成熟した顧客に優先的に割り当てられる
• 高性能GPUの地域的な入手可能性に明らかな差異が存在する

このような環境下では、中小規模のAIチーム、独立開発者、および初期プロジェクトは、より高いコストを負担するか、計算能力の取得が制限される問題に直面することが多い。計算能力自体が、暗黙の競争障壁へと進化している。安定して低コストでGPUリソースを獲得できるかどうかが、AI製品が実用化とスケール拡大の可能性を持つかをますます直接的に決定している。

まさにこのような構造的不均衡の背景において、AI計算能力市場が出現し始めた。それらは従来のクラウドサービスとは異なる計算能力取得パスを提供することで、中央集権的プラットフォームへの単一依存を緩和し、計算能力供給により多くの可能性を開こうと試みている。

AI計算能力市場とは何か

AI計算能力市場は、市場化調整メカニズムを通じて、GPU計算能力供給とAIワークロードを接続するプラットフォームであり、単一の中央集権的サービスプロバイダーに依存して計算能力を設定するものではない。

全体構造から見ると、この種のプラットフォームは主に二種類の参加者を集めている：

• 計算能力提供者：データセンター、企業、マイナー、または遊休計算能力を持つ個人を含む
• 計算能力需要者：AIスタートアップチーム、研究機関、推論サービスプロバイダー、モデル開発者を含む

計算能力市場において、プラットフォーム層は計算能力リソースの発見、価格設定、スケジューリング、決済を完了する責任を負う。従来のクラウドサービスとは異なり、インフラストラクチャはもはや単一主体によって独占されず、ハードウェア所有権、タスク実行、価格決定権が分割され再分配される。

この過程において、トークンは複数の機能役割を担う可能性がある、例えば：

• 計算能力使用の決済に使用される
• アクセス権限の制御ツールとして
• 需要と供給の双方のインセンティブメカニズムを調整するために使用される

ただし注意が必要なのは、トークンの重要性は具体的なアーキテクチャ設計に依存し、統一された基準は存在しないということである。

取引プラットフォームと市場構造の観点から見ると、AI計算能力市場は独立したインフラストラクチャカテゴリーに属する。それらはAIアプリケーションでもなく、消費者向け製品でもなく、その中核的価値はスケーラブルなシナリオにおいて、持続的かつ安定的に計算能力の需給関係を調整できるかどうかにある。

分散型GPU市場はどのように機能するか

具体的な実現パスはそれぞれ異なるが、ほとんどの分散型計算能力市場は通常、比較的一貫した構造階層を中心に展開している。プロジェクトがこの構造の中でどこに重点を置いているかを理解することは、AI計算能力トークンを評価する際に見逃せない重要な要素である。

供給層（Supply Layer）

供給層では、プラットフォームは分散型計算能力提供者からのGPUリソースを接続する責任を負う。Akash Networkを例にとると、世界中の独立オペレーターの遊休計算力を集約することで、元々分散し十分に活用されていなかったハードウェアリソースを、開発者が直接呼び出せるオープンな計算能力プールへと変換している。

市場層（Marketplace Layer）

市場層の中核的機能は、具体的な計算タスクと利用可能なGPUをマッチングすることである。Render Networkはこのメカニズムの典型的な形態を示しており、ネットワーク調整の方法を通じて、ノードの可用性と性能指標に基づいてGPUタスクを割り当て、従来の中央集権的スケジューリングモードに取って代わっている。

実行層（Execution Layer）

実行層では、計算タスクは相互に隔離された環境で実行される。io.netは、コンテナ化された実行と統一スケジューリングシステムを通じて、異種GPUインフラストラクチャ上でAIワークロードを調整し、同時に異なるタスク間の隔離性と安定性を確保することを強調している。

決済層（Settlement Layer）

決済層は計算能力の使用状況を測定し、支払い調整を完了するために使用される。Golemは実際の使用量に基づく決済の例を提供しており、プラットフォームは事前に宣言された計算能力規模ではなく、タスクの完了状況に基づいて計算能力提供者に報酬を支払うことで、インセンティブメカニズムを実際の成果により近づけている。

io.net（IO）：集約を中核とするGPU計算能力市場

io.net（IO）は、計算能力集約を優先するAI計算能力市場の道筋を代表している。その中核的な考え方は、分散したGPUリソースを大規模に統合し、クラウドサービスに近い方法で、これらの計算能力を需要者に統一して提示することにある。

この設計はユーザーエクスペリエンスを非常に重視している。開発者は個々のハードウェア提供者と逐一連絡を取る必要なく、直接計算能力リソースを呼び出すことができ、それによって使用の障壁を著しく下げ、接続とデプロイのペースを加速できる。

このモードの主な利点は以下の通り：

• 計算能力のスケジューリングと配信がより速い
• 従来のクラウドサービスに近いユーザーエクスペリエンスで、学習コストが低い
• スケーラブルで集中化された計算能力供給プールにアクセスする機会がある

同時に、集約モードは新たな依存関係も導入している。計算能力提供者の品質、ノード実行の安定性、および長期的な参加意欲は、全体のサービスパフォーマンスに直接影響を与える。さらに、継続的に実際の需要が存在する前提でのみ、集約計算能力モデルは経済的実現可能性を維持できる。

IOにとっての中核的な問題は：計算能力の集約は、規模が継続的に拡大する中でも、依然として予測可能な性能表現と安定した計算能力利用率を維持できるかどうかである。

iExec（RLC）：セキュリティと検証可能な実行を中核とする計算能力市場

iExec（RLC）は、安全な実行を志向する計算能力市場モードを代表しており、その重点は大規模なGPUリソースの集約にはなく、AIとデータ集約型ワークロードに信頼できるオフチェーン計算実行環境を提供することにある。

クラウド化された計算能力集約ソリューションとは異なり、iExecは信