アマゾンウェブサービス（AWS）とマイクロソフトはAIデータセンターへの投資を控えている。これは中央集権型モデルの問題を示唆している。アナリストたちは、これを受けて、分散型ブロックチェーンベースのインフラが解決策となり得ると再確認している。
インポッシブルクラウドネットワークの共同創設者カイ・ワヴルジネク氏は、BeInCryptoとの独占インタビューでこれらの差し迫った疑問について語った。
AIデータセンターの壁
数か月前、AIは世界のテック業界で最も有望な分野の一つに見えた。しかし、AWSやマイクロソフトがAIデータセンターの建設を一時停止すると発表したことで、状況は大きく変わった。何が起こったのか？AIの未来はどうなるのか？カイ・ワヴルジネク氏は現状を次のように説明した。
“AWSがマイクロソフトと共に新しいデータセンターから撤退するというニュースは、AIの需要が指数関数的に増加している中で、グローバルインターネットのスケーリングにおけるこのモデルの巨大な非効率性を証明している。マイクロソフトとAWSは、中央集権型インフラモデルが迅速に適応できないことを認識し始めているのかもしれない”とワヴルジネク氏は述べた。
AWSとマイクロソフトだけがこれらの問題に直面しているわけではない。MetaはAIインフラとデータセンターに数千億ドルを投資すると公言したが、3か月も経たないうちに競合他社に資金を求めた。
OpenAIも、ChatGPTの運営コストの高さに揺さぶられている。サム・アルトマン氏は、その研究が利益を生むことはないかもしれないと暗に認めた。
ワヴルジネク氏は明確な解決策を見ている。中央集権型モデルを完全に放棄し、DeFAIに注力することだ。これらの業界リーダーは数十億ドルの資本支出を積み上げ、LLM開発を先導してきたが、全体の戦略は自己破壊的になり得る。
例えば、米国のAIデータセンター建設は、電気技術者に前例のないほどの仕事を押し寄せている。多くの専門家がセンター自体に集中しているため、熟練労働力のボトルネックを生んでいる。
これは再生可能エネルギープロジェクトや電力網に悪影響を及ぼし、皮肉にもデータセンターの機能を損なっている。
“AI時代には、その速度と規模に見合ったインフラが必要であり、分散型システムこそがその未来に向けて構築された唯一のモデルだ。対照的に、分散型で市場主導のアプローチはこの問題を解決する。容量は必要な場所と時により効率的に展開でき、中央集権型の巨大プロジェクトを待つ必要がない”とワヴルジネク氏は付け加えた。
DeFAI、課題に対応可能か？
中央集権型データセンターモデルと比較して、DeFAIはAI計算のアクセス性を向上させた。ブロックチェーンによる経済的インセンティブは、展開速度を加速し、スケーラビリティを向上させ、資源配分を最適化することができる。
これらの分散型システムは、要するに競合他社よりも機動性が高い。
ブロックチェーンベースのAI企業は、中央集権型データセンターなしで大規模な計算能力を活用できている。例えば、DePIN企業のAethirは、GPU-as-a-serviceモデルで大きな進展を遂げた。
他の企業も0G Labsのように、分散型AI開発が理論的に可能であるだけでなく、利益を生み出し、エコシステムにとって必要であることを証明している。
これが非現実的または理想的に思えるかもしれないが、AIの「ブラックスワン」イベントであるDeepSeekを思い出すことが重要だ。
中国の市場を動かすgenAIモデルは、AI企業が最先端のLLMをハードウェアコストの一部で作成できることを世界に証明した。したがって、この1つの開発者がこれほど成功した場合、AI業界はデータセンターモデルを再考する必要があるかもしれない。
懐疑的な人々は、分散型AIがデータセンターと競争できるかどうか疑問に思っているが、現実には中央集権化にも独自の非効率性がある。
これまでのところ、中央集権型AI企業は数十億ドルのベンチャーキャピタル投資を集めてきたが、革新能力は壁にぶつかっている。最良の結果を生み出すためには、より良いモデルが必要かもしれない。
“AIインフラの未来は、供給が需要に動的かつグローバルに対応するオープンで承認不要のネットワークにある。時代遅れのハイパースケーラーモデルでは追いつけない”とワヴルジネク氏は締めくくった。
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