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人工知能とブロックチェーンという急速に融合しつつある領域において、信頼と透明性への需要はかつてないほど高まっています。AI モデルの出力が正確で改ざんされていないことをどのように保証できるでしょうか？膨大なオンチェーンデータセット上で複雑な計算を行いながら、セキュリティやスケーラビリティを損なわない方法は？Lagrange Labs は、ゼロ知識（ZK）インフラストラクチャのスイートでこれらの課題に正面から取り組み、「証明可能な AI」の未来を構築しようとしています。本稿では、彼らのミッション、技術、最近のブレークスルーを客観的に概観し、最新の Dynamic zk‑SNARK 論文へと結びつけます。

1. チームとミッション​

Lagrange Labs は、あらゆる AI 推論やオンチェーンアプリケーション向けに暗号証明を生成する基盤インフラを構築しています。計算を検証可能にすることで、デジタル世界に新たな信頼層をもたらすことが目標です。エコシステムは以下の 3 つのコアプロダクトラインで構成されています：

• ZK Prover Network: AI やロールアップから分散型アプリケーション（dApp）まで、幅広い証明タスクに必要な計算リソースを提供する、85 以上の証明ノードからなる分散ネットワーク。
• DeepProve (zkML): ニューラルネットワーク推論の ZK 証明を生成する特化システム。Lagrange は、競合ソリューションと比較して最大 158 倍の高速化を実現し、検証可能な AI を実用化できると主張しています。
• ZK Coprocessor 1.0: 初の SQL ベース ZK コプロセッサで、開発者は大規模オンチェーンデータセットに対してカスタムクエリを実行し、検証可能な正確な結果を取得できます。

2. 検証可能な AI へのロードマップ​

Lagrange は、AI の検証性に関する課題を段階的に解決するためのロードマップを着実に実行しています。

• 2024 年第3四半期: ZK Coprocessor 1.0 リリース：ハイパーパラレル再帰回路を導入し、平均で約 2 倍の速度向上を実現しました。Azuki や Gearbox などのプロジェクトは、すでにこのコプロセッサをオンチェーンデータの取得に活用しています。
• 2025 年第1四半期: DeepProve 発表：Lagrange は Zero‑Knowledge Machine Learning（zkML）向けソリューション DeepProve を発表しました。マルチレイヤーパセプトロン（MLP）や畳み込みニューラルネットワーク（CNN）などの主流アーキテクチャをサポートします。システムは、一次セットアップ、証明生成、検証という 3 つの重要ステージすべてで桁違いの高速化を実現し、最大で 158 倍の速度向上を達成しています。
• 2025 年第2四半期: Dynamic zk‑SNARK 論文（最新マイルストーン）：本論文は画期的な「アップデート」アルゴリズムを提案します。基礎データや計算が変化するたびに証明をゼロから再生成するのではなく、既存の証明 (π) を新しい証明 (π') にパッチすることで対応できます。この更新は O(√n log³n) の計算量で実行可能で、全再計算に比べて劇的な改善です。この技術は、継続的に学習する AI モデル、リアルタイムゲームロジック、進化するスマートコントラクトなどの動的システムに特に適しています。

3. Dynamic zk‑SNARK が重要な理由​

アップデート可能な証明の導入は、ゼロ知識技術のコストモデルに根本的な変化をもたらします。

• 新たなコストパラダイム：業界は「すべての証明をフル再計算する」モデルから「変更サイズに応じたインクリメンタル証明」へと移行します。これにより、頻繁に小さな更新が行われるアプリケーションの計算コストと金銭コストが大幅に削減されます。

• AI への影響：

  • 継続的なファインチューニング：モデルパラメータの 1% 未満を微調整する場合、証明生成時間はモデル全体のサイズではなく、変更されたパラメータ数 (Δ パラメータ) にほぼ比例して増加します。

  • ストリーミング推論：この機能により、推論プロセスと同時に証明を生成できます。これにより、AI が意思決定を行ってからその決定がオンチェーンで確定・検証されるまでのレイテンシが大幅に短縮され、オンチェーン AI サービスやロールアップ向け圧縮証明といったユースケースが実現します。

• オンチェーンアプリケーションへの影響：

  Dynamic zk‑SNARK は、頻繁で小規模な状態変化を伴うアプリケーションに対して、ガスコストと処理時間の大幅な最適化を提供します。具体例として、分散型取引所（DEX）のオーダーブック、変化するゲーム状態、頻繁な追加・削除を伴う台帳更新などが挙げられます。

4. 技術スタックの概要​

Lagrange の強力なインフラは、洗練された統合技術スタック上に構築されています：

• 回路設計：システムは柔軟で、ONNX（Open Neural Network Exchange）モデル、SQL パーサ、カスタム演算子を回路に直接組み込むことをサポートします。
• 再帰と並列処理：ZK Prover Network は分散型再帰証明を実現し、ZK Coprocessor は「マイクロ回路」のシャーディングを活用してタスクを並列実行し、効率を最大化します。
• 経済的インセンティブ：Lagrange はネイティブトークン LA の発行を計画しており、これを Double‑Auction‑for‑Recursive‑Auction（DARA）システムに組み込みます。これにより、プローバ計算への入札市場が形成され、インセンティブとペナルティを通じてネットワークの健全性が保たれます。

5. エコシステムと実装事例​

Lagrange は孤立して開発しているわけではなく、すでにさまざまな分野のプロジェクトで技術が採用されています：

• AI・ML：0G Labs や Story Protocol などのプロジェクトは DeepProve を利用して AI モデルの出力を検証し、出所と信頼性を確保しています。
• ロールアップ・インフラ：EigenLayer、Base、Arbitrum といった主要プレイヤーが ZK Prover Network にバリデータノードや統合パートナーとして参加し、セキュリティと計算力に貢献しています。
• NFT・DeFi アプリケーション：Azuki や Gearbox などのブランドは ZK Coprocessor を活用し、データクエリや報酬分配メカニズムの信頼性を向上させています。

6. 課題と今後の展望​

顕著な進展にもかかわらず、Lagrange Labs と ZK 分野全体は複数の課題に直面しています：

• ハードウェアのボトルネック：分散ネットワークがあっても、アップデート可能な SNARK は高帯域幅を必要とし、効率的に動作するために GPU 向け暗号曲線に依存しています。
• 競争：エコシステムが急速に成熟し、新たなソリューションが次々に登場するため、継続的なイノベーションが求められます。
• 採用曲線：開発者や企業にゼロ知識プリミティブの採用を促すには、教育、ツール整備、明確な経済的インセンティブが不可欠です。

7. 結論​

Lagrange Labs は、最先端のゼロ知識ソリューションにより、AI とブロックチェーンが安全かつ透明に共存できる未来を切り開いています。技術が成熟すれば、オンチェーン AI サービスやロールアップ向け圧縮証明など、検証可能で信頼できるデジタルシステムの実現が加速するでしょう。

// 例: オンチェーンで AI モデルの予測を検証する
const model = await loadONNXModel("model.onnx");
const input = getSensorData(); // オンチェーンデータ
const prediction = await model.run(input);
const proof = await Lagrange.DeepProve.generateProof(model, input, prediction);
await blockchain.submitProof(proof);

はじめに​

分散型物理インフラネットワーク (DePIN) は、現実世界のハードウェアを導入する人々に暗号トークンと引き換えにインセンティブを与えるブロックチェーンベースのプロジェクトです。無線ラジオからハードドライブ、GPU に至るまで、遊休または未利用のリソースを活用することで、DePIN プロジェクトは接続性、ストレージ、コンピューティングなどの具体的なサービスを提供するクラウドソース型のネットワークを構築します。このモデルは、貢献者にトークンで報酬を与えることにより、通常は遊休状態にあるインフラ (未使用の帯域幅、ディスクスペース、GPU パワーなど) を、アクティブで収益を生み出すネットワークへと変革します。初期の主要な例としては、Helium (クラウドソース型のワイヤレスネットワーク) や Filecoin (分散型データストレージ) があり、新規参入者は GPU コンピューティングや 5G カバレッジ共有をターゲットにしています (例: Render Network、Akash、io.net など)。

DePIN の将来性は、トークンインセンティブを通じて物理ネットワークの構築と運用のコストを分散させ、従来の集中型モデルよりも迅速にネットワークを拡大できる点にあります。しかし実際には、これらのプロジェクトは、トークンインセンティブが実際のサービス利用と持続可能な価値に結びつくように、経済モデルを慎重に設計する必要があります。以下では、主要な DePIN ネットワークの経済モデルを分析し、トークン報酬が実際のインフラ利用をどれだけ効果的に促進したかを評価し、これらのプロジェクトが AI 関連のコンピューティング需要の急増にどのように対応しているかを考察します。

主要な DePIN プロジェクトの経済モデル​

Helium (分散型ワイヤレス IoT & 5G)​

Helium は、個々人が無線 ホットスポット を展開することにインセンティブを与えることで、分散型ワイヤレスネットワークの先駆けとなりました。当初は IoT (LoRaWAN) に焦点を当て、後に 5G のスモールセルカバレッジに拡大した Helium のモデルは、ネイティブトークンである HNT を中心に構築されています。ホットスポットのオペレーターは、プルーフ・オブ・カバレッジ (PoC) に参加することで HNT を獲得します。これは、特定の場所でワイヤレスカバレッジを提供していることを証明するものです。Helium の 2 トークンシステムでは、HNT は データクレジット (DC) を通じてユーティリティを持ちます。ユーザーは HNT をバーンして譲渡不可能な DC をミントする必要があり、DC は実際のネットワーク利用 (デバイス接続) の支払いに 24 バイトあたり $0.0001 の固定レートで使用されます。このバーンメカニズムは バーン＆ミント均衡 を生み出し、ネットワーク利用 (DC の消費) が増加すると、より多くの HNT がバーンされ、時間とともに供給量が減少します。

当初、Helium は独自のブロックチェーンで運営されており、HNT のインフレ発行は 2 年ごとに半減し (供給量が徐々に減少し、最終的には約 2 億 2300 万 HNT が流通する)、2023 年に Solana に移行し、サブ DAO を持つ 「ネットワークのネットワーク」 フレームワークを導入しました。現在、Helium の IoT ネットワークと 5G モバイルネットワークはそれぞれ独自のトークン (IOT と MOBILE) を持ち、ホットスポットオペレーターに報酬として与えられますが、HNT は ガバナンスと価値の中心的なトークン として存続します。HNT はトレジャリープールを通じて サブ DAO トークンと交換 (またはその逆) が可能であり、Helium の veHNT ガバナンスモデルでのステーキングにも使用されます。この構造は、各サブネットワークのインセンティブを調整することを目的としています。例えば、5G ホットスポットオペレーターは MOBILE トークンを獲得し、それを HNT に変換できるため、報酬がその特定のサービスの成功に効果的に結びつきます。

経済的価値創造: Helium の価値は、低コストのワイヤレスアクセスを提供することによって創造されます。トークン報酬を分配することで、Helium はネットワーク展開の 設備投資 (capex) を、ホットスポットを購入して運用する個人に転嫁しました。理論上、ビジネスや IoT デバイスがネットワークを利用する (HNT のバーンを必要とする DC を消費する) ことで、その需要が HNT の価値を支え、継続的な報酬の資金源となるはずです。Helium は バーン＆スペンドサイクル を通じて経済を維持しています。ネットワークユーザーは HNT を購入 (または HNT 報酬を使用) し、それを DC のためにバーンしてネットワークを利用し、プロトコルは (固定スケジュールに従って) HNT をミントしてホットスポットプロバイダーに支払います。Helium の設計では、HNT の排出量の一部は創設者とコミュニティリザーブにも割り当てられましたが、大部分は常にカバレッジ構築のインセンティブとしてホットスポットオペレーターに割り当てられてきました。後述するように、Helium の課題は、潤沢な供給側のインセンティブとバランスを取るのに十分な有料の 需要 を獲得することでした。

Filecoin (分散型ストレージネットワーク)​

Filecoin は、誰でもディスクスペースを提供し、データを保存することでトークンを獲得できる分散型ストレージマーケットプレイスです。その経済モデルは FIL トークンを中心に構築されています。Filecoin のブロックチェーンは、ストレージプロバイダー (マイナー) がストレージを提供し、クライアントのデータを正しく保存することに対して FIL のブロック報酬を与えます。これは、データが確実に保存されていることを検証するために暗号学的証明 (プルーフ・オブ・レプリケーション と プルーフ・オブ・スペースタイム) を使用します。一方、クライアントは、データの保存や取得のためにマイナーに FIL を支払い、オープンマーケットで価格を交渉します。これによりインセンティブループが生まれます。マイナーはハードウェアに投資し、FIL を担保としてステークし (サービス品質を保証するため)、ストレージ容量の追加やストレージディールの履行に対して FIL 報酬を獲得し、クライアントはストレージサービスのために FIL を消費します。

Filecoin のトークン配布は、ストレージ供給を奨励することに重点が置かれています。FIL の 最大供給量は 20 億 で、70% がマイニング報酬 のために予約されています。(実際、約 14 億 FIL が、長年にわたってストレージマイナーへのブロック報酬として徐々にリリースされるように割り当てられています。) 残りの 30% はステークホルダーに割り当てられました。15% が Protocol Labs (創設チーム)、10% が投資家、5% が Filecoin Foundation です。ブロック報酬の排出は、やや前倒しのスケジュール (6 年の半減期) に従っており、大規模なストレージネットワークを迅速にブートストラップするために、初期の数年間で供給インフレが最も高くなりました。これをバランスさせるため、Filecoin はマイナーに対し、保存を約束するデータ 1 ギガバイトごとに FIL を 担保 としてロックアップすることを要求します。データの保持を証明できなかった場合、担保の一部を失うペナルティ (スラッシュ) を受ける可能性があります。このメカニズムは、マイナーのインセンティブを信頼性の高いサービスと一致させます。

経済的価値創造: Filecoin は、集中型クラウドプロバイダーよりも潜在的に低コストで、検閲耐性のある冗長なデータストレージ を提供することで価値を創造します。FIL トークンの価値は、ストレージへの需要とネットワークのユーティリティに結びついています。クライアントはデータを保存するために FIL を入手する必要があり、マイナーは (担保として、またしばしばコストをカバーするため、または収益として) FIL を必要とします。当初、Filecoin の活動の多くは、マイナーがトークンを獲得するために競い合うことによって推進されていました。ストレージパワー を増やし、ブロック報酬を得るためだけに、価値のないデータや重複したデータを保存することさえありました。有用なストレージを奨励するため、Filecoin は Filecoin Plus プログラムを導入しました。検証済みの有用なデータ (例: オープンデータセット、アーカイブ) を持つクライアントは、ディールを「検証済み」として登録でき、これによりマイナーはそのディールに対して 10 倍の実効パワーを得ることができ、比例してより大きな FIL 報酬につながります。これにより、マイナーは実際のクライアントを探すようになり、ネットワークに保存される 有用なデータ が劇的に増加しました。2023 年末までに、Filecoin のネットワークはアクティブなディールで約 1,800 PiB に成長し、前年比 3.8 倍に増加し、ストレージ利用率は総容量の約 20% に上昇しました (2023 年初頭のわずか 3% から)。言い換えれば、トークンインセンティブは巨大な容量をブートストラップし、現在ではその容量の増加する一部が有料顧客によって埋められており、モデルが実際の需要で自己維持し始めている兆候です。Filecoin はまた、隣接サービス (下記の AI コンピューティングのトレンド を参照) にも拡大しており、これにより単純なストレージ料金を超えて FIL 経済を強化する新しい収益源 (例: 分散型コンテンツ配信や コンピュート・オーバー・データ サービス) が生まれる可能性があります。

Render Network (分散型 GPU レンダリング & コンピューティング)​

Render Network は、当初は 3D グラフィックスのレンダリングに焦点を当て、現在は AI モデルのトレーニング/推論ジョブもサポートする、GPU ベースの計算のための分散型マーケットプレイスです。そのネイティブトークン RNDR (最近 Solana 上で RENDER にティッカーが更新された) が経済を動かしています。クリエイター (GPU 作業が必要なユーザー) は、レンダリングやコンピューティングタスクに対して RNDR で支払い、ノードオペレーター (GPU プロバイダー) はそれらのジョブを完了することで RNDR を獲得します。この基本的なモデルは、(個人の GPU 所有者やデータセンターからの) 遊休 GPU を分散型クラウドレンダリングファームに変えます。品質と公平性を確保するため、Render はエスクローのスマートコントラクトを使用します。クライアントはジョブを提出し、同等の RNDR 支払いをバーンします。これはノードオペレーターが作業完了の証明を提出するまで保持され、その後 RNDR が報酬としてリリースされます。当初、RNDR は純粋なユーティリティ/支払いトークンとして機能していましたが、ネットワークは最近、供給と需要のバランスをより良く取るために、そのトークノミクスを バーン＆ミント均衡 (BME) モデルに刷新しました。

BME モデルの下では、すべてのレンダリングまたはコンピューティングジョブは 安定した価格 (USD) で設定 され、RENDER トークンで支払われ、ジョブ完了時に バーン されます。並行して、プロトコルは事前に定義された減少する排出スケジュールに従って新しい RENDER トークンをミントし、ノードオペレーターや他の参加者に報酬を与えます。実質的に、ユーザーの作業に対する支払いはトークンを 破壊 し、ネットワークはマイニング報酬として制御されたレートでトークンを インフレ させます。純供給量は、利用状況に応じて時間とともに増減する可能性があります。コミュニティは、BME の最初の年 (2023 年半ばから 2024 年半ば) にネットワークインセンティブとして約 910 万 RENDER の初期排出を承認し、長期的な最大供給量を約 6 億 4400 万 RENDER に設定しました (ローンチ時にミントされた当初の 5 億 3690 万 RNDR から増加)。特筆すべきは、RENDER のトークン配布はエコシステムの成長を大きく優先しており、初期供給の 65% がトレジャリー (将来のネットワークインセンティブ用)、25% が投資家、10% がチーム/アドバイザーに割り当てられました。BME により、そのトレジャリーは制御された排出を通じて GPU プロバイダーや他の貢献者に報酬を与えるために展開され、バーンメカニズムはそれらの報酬をプラットフォームの利用に直接結びつけます。RNDR はまた、ガバナンストークン としても機能します (トークン保有者は Render Network の提案に投票できます)。さらに、Render のノードオペレーターは RNDR をステーク して信頼性を示し、潜在的により多くの仕事を受け取ることができ、別のインセンティブ層を追加します。

経済的価値創造: Render Network は、従来のクラウド GPU インスタンスの 数分の一のコストで オンデマンドの GPU コンピューティングを提供することで価値を創造します。2023 年末までに、Render の創設者は、スタジオがすでにネットワークを使用して映画品質のグラフィックスを大幅なコストと速度の利点でレンダリングしたと述べています。「コストは 10 分の 1」 であり、単一のクラウドプロバイダーを超える巨大な集約容量を持っています。このコスト優位性は、Render が 世界中の休眠中の GPU (趣味の機材からプロのレンダーファームまで) を活用することで可能になります。GPU 時間への需要が高まる中 (グラフィックスと AI の両方で)、Render のマーケットプレイスは重要なニーズに応えています。重要なことに、BME トークンモデルは トークンの価値がサービス利用に直接リンクしている ことを意味します。ネットワークを流れるレンダリングや AI ジョブが増えるほど、より多くの RENDER がバーンされ (買い圧力または供給削減を生み出す)、ノードインセンティブはそれらのジョブが完了するにつれてのみスケールアップします。これにより、「何もないものに支払う」ことを避けるのに役立ちます。ネットワーク利用が停滞すれば、トークン排出はやがてバーンを上回り (供給をインフレさせる)、利用が成長すれば、バーンは排出を相殺または超える可能性があり、オペレーターに報酬を与えながらトークンをデフレにすることさえ可能です。Render のモデルへの強い関心は市場に反映されました。RNDR の価格は 2023 年に急騰 し、AI ブームの中で分散型 GPU サービスへの需要急増を投資家が予想したため、価値が 1,000% 以上上昇 しました。OTOY (クラウドレンダリングソフトウェアのリーダー) に支えられ、いくつかの主要スタジオで本番利用されている Render Network は、Web3 と高性能コンピューティングの交差点における主要なプレーヤーとして位置づけられています。

Akash Network (分散型クラウドコンピューティング)​

Akash は、ユーザーが予備のサーバー容量を持つプロバイダーから汎用コンピューティング (VM、コンテナなど) をレンタルできる分散型クラウドコンピューティングマーケットプレイスです。ブロックチェーンベースの リバースオークション システムを搭載した、AWS や Google Cloud の分散型代替と考えることができます。ネイティブトークン AKT は Akash の経済の中心です。クライアントはコンピューティングリースに対して AKT で支払い、プロバイダーはリソースを提供することで AKT を獲得します。Akash は Cosmos SDK 上に構築され、セキュリティと調整のために デリゲーテッド・プルーフ・オブ・ステーク ブロックチェーンを使用しています。したがって、AKT はステーキングおよびガバナンストークンとしても機能します。バリデーターは AKT をステークし (ユーザーはバリデーターに AKT をデリゲートし)、ネットワークを保護し、ステーキング報酬を獲得します。

Akash のマーケットプレイスは入札システムで運営されます。クライアントはデプロイメント (CPU、RAM、ストレージ、場合によっては GPU 要件) と最大価格を定義し、複数のプロバイダーがそれをホストするために入札でき、価格を押し下げます。クライアントが入札を受け入れると、リース が形成され、ワークロードは選択されたプロバイダーのインフラで実行されます。リースの支払いはブロックチェーンによって処理されます。クライアントは AKT をエスクローし、デプロイメントがアクティブである限り、時間とともにプロバイダーにストリーミングされます。ユニークなことに、Akash ネットワークは、エコシステムに資金を提供し、AKT ステーカーに報酬を与えるために、各リースにプロトコルの 「テイクレート」手数料 を課します。リース額の 10% (AKT で支払われた場合) または 20% (他の通貨で支払われた場合) が、ネットワークトレジャリーとステーカーへの手数料として転用されます。これは、AKT ステーカーがすべての利用の一部を獲得することを意味し、トークンの価値をプラットフォーム上の実際の需要と一致させます。主流ユーザーの使いやすさを向上させるため、Akash は ステーブルコインとクレジットカード支払い を統合しました (コンソールアプリ経由)。クライアントは USD ステーブルコインで支払うことができ、これは内部で AKT に変換されます (より高い手数料率で)。これにより、ユーザーのボラティリティリスクを低減しつつ、AKT トークンに価値をもたらします (これらのステーブルコイン支払いは最終的に AKT の購入/バーンまたはステーカーへの分配につながるため)。

供給側では、AKT のトークノミクスは長期的な参加を奨励するように設計されています。Akash はジェネシス時に 1 億 AKT で始まり、インフレを通じて 最大供給量 3 億 8900 万 を持ちます。インフレ率は、ステークされた AKT の割合に基づいて 適応的 です。ステーキング率が低い場合は年間 20-25% のインフレを目標とし、高い割合の AKT がステークされている場合は約 15% を目標とします。この適応的インフレ (Cosmos ベースのチェーンで一般的な設計) は、ステーキング参加が低いときにより多くの報酬を与えることで、保有者がステークする (ネットワークセキュリティに貢献する) ことを奨励します。インフレによるブロック報酬は、バリデーターとデリゲーターに支払われるほか、エコシステムの成長のためのリザーブにも資金を提供します。AKT の初期配布では、投資家、コアチーム (Overclock Labs)、エコシステムインセンティブのための財団プール (例: 2024 年の初期プログラムでは GPU プロバイダーの参加に資金提供) に割り当てが設定されました。

経済的価値創造: Akash は、世界中の未利用サーバーを活用し、既存のクラウドプロバイダーよりも 潜在的にはるかに低いコストでクラウドコンピューティング を提供することで価値を創造します。クラウドを分散化することで、地域のギャップを埋め、少数の大手テック企業への依存を減らすことも目指しています。AKT トークンは複数の角度から価値を蓄積します。需要側の手数料 (ワークロードが増えれば、ステーカーに流れる AKT 手数料も増える)、供給側のニーズ (プロバイダーは収益を保持またはステークする可能性があり、サービス提供の担保として一部の AKT をステークする必要がある)、そして一般的なネットワークの成長 (AKT はガバナンスやエコシステム内の準備通貨として必要) です。重要なことに、Akash でより多くの実際のワークロードが実行されるにつれて、ステーキングや手数料の預託に使用される流通中の AKT の割合が増加し、実際のユーティリティを反映するはずです。当初、Akash は Web サービスや暗号インフラのホスティングで控えめな利用が見られましたが、2023 年後半に GPU ワークロード のサポートを拡大し、ネットワーク上で AI トレーニング、機械学習、高性能コンピューティングジョブを実行できるようになりました。これにより、2024 年には Akash の利用が大幅に増加しました。2024 年第 3 四半期までに、ネットワークの指標は 爆発的な 成長を示しました。アクティブなデプロイメント (「リース」) の数は 前年同期比 1,729% 増加 し、リースあたりの平均手数料 (ワークロードの複雑さの代理指標) は 688% 上昇しました。実際には、これはユーザーが Akash でより多くのアプリケーションをデプロイし、より大きく、より長期間のワークロード (多くは GPU を含む) を実行する意欲があることを意味し、トークンインセンティブが実際の有料需要を引き付けた証拠です。Akash のチームは、2024 年末までにネットワークには 700 以上の GPU がオンラインで、利用率は約 78% (つまり、いつでも GPU 容量の約 78% が貸し出されている) であると報告しました。これは、トークンインセンティブの効率的な転換の強力なシグナルです (次のセクションを参照)。組み込みの 手数料共有 モデルはまた、この利用が増加するにつれて、AKT ステーカーがプロトコル収益を受け取ることを意味し、トークン報酬を実際のサービス収益に効果的に結びつけます。これは、より健全な長期的な経済設計です。

io.net (AI 向け分散型 GPU クラウド)​

io.net は、特に AI と機械学習のワークロード向けに「世界最大の GPU ネットワーク」になることを目指す、(Solana 上に構築された) 新規参入者です。その経済モデルは、Render や Akash のような先行プロジェクトから教訓を得ています。ネイティブトークン IO は 8 億の固定最大供給量 を持ちます。ローンチ時に 5 億 IO がプレミントされ、様々なステークホルダーに割り当てられ、残りの 3 億 IO は 20 年間にわたってマイニング報酬として排出 されます (GPU プロバイダーとステーカーに 1 時間ごとに分配)。特筆すべきは、io.net が 収益ベースのバーン メカニズムを実装していることです。ネットワーク手数料/収益の一部が IO トークンのバーンに使用され、トークン供給をプラットフォームの利用に直接結びつけます。この組み合わせ (上限付き供給と時間とともにリリースされる排出、そして利用によって駆動されるバーン) は、トークン経済の長期的な持続可能性を確保することを意図しています。

GPU ノードとしてネットワークに参加するためには、プロバイダーは 最低額の IO を担保としてステーク する必要があります。これには 2 つの目的があります。悪意のある、または低品質のノードを抑止し (彼らが「利害関係を持つ」ため)、報酬トークンからの即時の売り圧力を減らします (ノードは参加するために一部のトークンをロックアップする必要があるため)。ステーカー (プロバイダーと他の参加者の両方を含むことができる) もネットワーク報酬の一部を獲得し、エコシステム全体のインセンティブを一致させます。需要側では、顧客 (AI 開発者など) は io.net での GPU コンピューティングに対して、おそらく IO トークンまたはステーブルコイン相当で支払います。プロジェクトは、AWS のような従来のプロバイダーよりも 最大 90% 低いコストでクラウド GPU パワー を提供すると主張しています。これらの利用料がバーンメカニズムを駆動します。収益が入ると、トークンの一部がバーンされ、プラットフォームの成功がトークンの希少性にリンクします。

経済的価値創造: io.net の価値提案は、多くのソースから GPU パワーを集約 (データセンター、マイニングリグを再利用する暗号マイナーなど) し、AI 向けに大規模なオンデマンドコンピューティングを提供できる単一のネットワークにすることです。世界中で 100 万以上の GPU をオンボードすることを目指すことで、io.net は単一のクラウドを凌駕し、AI モデルのトレーニングと推論に対する急増する需要に応えようとしています。IO トークンは、メカニズムの組み合わせを通じて価値を獲得します。供給は限定されている (ネットワークサービスへの需要が育てばトークン価値が成長できる)、利用がトークンをバーンする (サービス収益からトークンへの直接的な価値フィードバックを生み出す)、そして トークン報酬が供給をブートストラップする (GPU を提供する人々に徐々にトークンを分配し、ネットワークの成長を確保する)。本質的に、io.net の経済モデルは、供給側のインセンティブ (毎時の IO 排出) が実質的でありながら有限であり、実際の利用とともにスケールするトークンシンク (バーン) によって相殺される、洗練された DePIN アプローチです。これは、需要のない過剰なインフレの罠を避けるように設計されています。後述するように、AI コンピューティングのトレンド は、io.net のようなネットワークが活用できる大きく成長している市場を提供し、トークンインセンティブが堅牢なサービス利用につながる望ましい均衡を駆動する可能性があります。(io.net はまだ新興であり、その実世界の指標はまだ証明されていませんが、その設計は明らかに AI コンピューティングセクターのニーズをターゲットにしています。)

表 1: 選択された DePIN プロジェクトの主要な経済モデルの特徴

出典: 各プロジェクトの公式ドキュメントと調査 (上記のインライン引用を参照)。

トークンインセンティブ vs. 現実世界のサービス利用​

DePIN プロジェクトにとって重要な問題は、トークンインセンティブが実際のサービス提供とネットワークの 実際の利用 にどれだけ効果的に転換されるかです。初期段階では、多くの DePIN プロトコルは、需要が最小限であっても、寛大なトークン報酬を通じて供給 (ハードウェアの展開) をブートストラップすることに重点を置いていました。これは「作れば (うまくいけば) 人は来る」という戦略でした。これにより、ネットワークの時価総額とトークン排出量が、顧客からの収益をはるかに上回る状況が生まれました。2024 年後半の時点で、DePIN セクター全体 (約 350 プロジェクト) の合計時価総額は約 500 億ドルでしたが、年間収益は約 5 億ドルしか生み出しておらず、年間収益の約 100 倍の評価額となっていました。このようなギャップは、初期段階における 非効率性 を浮き彫りにしています。しかし、最近のトレンドは、ネットワークが純粋に供給主導の成長から 需要主導の採用 へとシフトするにつれて改善を示しており、特に AI コンピューティングのニーズの急増によって推進されています。

以下では、各事例プロジェクトのトークンインセンティブの効率を、トークン支出に対する利用指標を見て評価します。

• Helium: Helium の IoT ネットワークは 2021-2022 年に爆発的に成長し、LoRaWAN カバレッジのために世界中で 約 100 万のホットスポット が展開されました。この成長は、HNT のマイニングインセンティブと暗号への熱意によってほぼ完全に推進されたものであり、IoT データに対する顧客の需要によるものではありませんでした。2022 年半ばまでに、Helium のデータトラフィック (実際にネットワークを使用しているデバイス) が、巨大な供給側の投資に比べて微々たるものであることが明らかになりました。2022 年のある分析では、ネットワークがホットスポット報酬のために数千万ドル相当の HNT をミントしているにもかかわらず、データ利用のためにバーンされたトークンは月額 1,000 ドル未満 であったと指摘されており、これは著しい不均衡でした (本質的に、トークン排出の 1% 未満がネットワーク利用によって相殺されていた)。2022 年後半から 2023 年にかけて、HNT トークン報酬は予定されていた半減期を迎え (発行量を削減)、利用は依然として遅れていました。2023 年 11 月の例では、Helium の データクレジットのバーン額は、その日だけで約 156 ドル でした。一方、ネットワークは依然としてホットスポット所有者にトークン報酬として推定 1 日あたり 55,000 ドル (USD 換算) を支払っていました。言い換えれば、その日のトークンインセンティブの「コスト」は、実際のネットワーク利用を 350:1 の割合で上回っていました。これは、Helium の初期の IoT フェーズにおける インセンティブから利用への転換率の低さ を示しています。Helium の創設者たちは、この「鶏が先か卵が先か」のジレンマを認識していました。ネットワークはユーザーを引き付ける前にカバレッジが必要ですが、ユーザーがいなければカバレッジを収益化するのは困難です。

  改善の兆しは見られます。2023 年後半、Helium は 5G モバイル ネットワークを消費者向けの携帯電話サービス (T-Mobile のローミングに支えられている) とともに有効化し、5G ホットスポットオペレーターに MOBILE トークンで報酬を与え始めました。Helium Mobile (5G) のローンチは、すぐに有料ユーザー (例: Helium の月額 20 ドルの無制限モバイルプランの加入者) と新しいタイプのネットワーク利用をもたらしました。数週間以内に、Helium のネットワーク利用は急増 し、2024 年初頭には、1 日のデータクレジットのバーン額は約 4,300 ドルに達しました (数ヶ月前のほぼゼロから増加)。さらに、2024 年第 1 四半期の時点で、消費された全データクレジットの 92% がモバイルネットワーク (5G) から であり、5G サービスがすぐに IoT の利用を圧倒したことを意味します。1 日 4.3 千ドルは絶対額としてはまだ控えめですが (年間約 160 万ドル)、これは実際の収益に向けた意味のある一歩です。Helium のトークンモデルは適応しています。IoT とモバイルネットワークを別々の報酬トークンに分離することで、5G の利用が実現しなければ 5G の報酬 (MOBILE トークン) がスケールダウンし、同様に IOT トークンもスケールダウンすることを保証し、非効率性を効果的に抑制しています。Helium Mobile の成長 はまた、トークンインセンティブを消費者の即時の関心事 (安い携帯電話データ) と結びつける力を示しました。ローンチから 6 ヶ月以内に、Helium は米国で約 93,000 の MOBILE ホットスポットを展開し (世界中の約 100 万の IoT ホットスポットとともに)、カバレッジを拡大するためのパートナーシップ (例: Telefónica との提携) を結びました。今後の課題は、ユーザーベース (IoT デバイスクライアントと 5G 加入者の両方) を大幅に増やし、データクレジットのための HNT のバーンが HNT の発行規模に近づく ようにすることです。要約すると、Helium は極端な供給過剰 (そしてそれに対応して過大評価されたトークン) から始まりましたが、需要へのピボット (5G、および他のネットワークの「インフラ層」としての位置づけ) は、トークンインセンティブの効率を徐々に改善しています。

• Filecoin: Filecoin の場合、不均衡は ストレージ容量 vs. 実際に保存されたデータ の間にありました。トークンインセンティブは供給の 過剰 をもたらしました。ピーク時には、Filecoin ネットワークはマイナーによって 15 エクサバイト (EiB) をはるかに超える生のストレージ容量が誓約されていましたが、長い間、そのうちの数パーセントしか実際のデータで利用されていませんでした。スペースの多くはダミーデータで埋められており (クライアントは証明要件を満たすためにランダムなゴミデータを保存することさえできた)、マイナーが FIL 報酬を獲得するためだけのものでした。これは、実際にはユーザーに需要のないストレージに対して多くの FIL がミントされ、授与されていたことを意味します。しかし、2022-2023 年にかけて、ネットワークは 需要を促進 する上で大きな進歩を遂げました。Filecoin Plus のようなイニシアチブやオープンデータセットの積極的なオンボーディングを通じて、利用率は 2023 年に容量の約 3% から 20% 以上に上昇 しました。2024 年第 4 四半期までに、Filecoin のストレージ利用率はさらに約 30% に上昇し、巨大な容量のほぼ 3 分の 1 が実際のクライアントデータを保持していることを意味します。これはまだ 100% にはほど遠いですが、トレンドはポジティブです。トークン報酬は、空のパディングではなく、ますます 有用なストレージ に向けられています。別の指標として、2024 年第 1 四半期の時点で、Filecoin 上のアクティブなディールで約 1,900 PiB (1.9 EiB) のデータ が保存されており、前年同期比 200% の増加です。特筆すべきは、新しいディールの大部分が現在 Filecoin Plus (検証済みクライアント) を経由 しており、マイナーがボーナス報酬倍率を得られるデータにスペースを割くことを強く好むことを示しています。

  経済効率 の観点から、Filecoin のプロトコルも変化を経験しました。当初、プロトコルの「収益」(ユーザーが支払う手数料) はマイニング報酬に比べてごくわずかでした (一部の分析ではこれを収益として扱い、初期の数値を膨らませていました)。例えば、2021 年、Filecoin のブロック報酬は (高い FIL 価格で) 数億ドルの価値がありましたが、実際のストレージ手数料はごくわずかでした。2022 年、FIL 価格が下落するにつれて、報告された収益は 5 億 9600 万ドルから 1300 万ドルへと 98% 減少し、2021 年の「収益」のほとんどが顧客の支出ではなくトークン発行価値であったことを反映しています。今後、バランスは改善 しています。有料ストレージクライアントのパイプラインは成長しており (例: 2023 年後半に 1 PiB のエンタープライズディール が締結され、最初の完全に支払われた大規模ディールの 1 つとなりました)。Filecoin の FVM (スマートコントラクトを可能にする) の導入と、今後の ストレージマーケットプレイスや DEX は、より多くのオンチェーン手数料活動 (そしておそらく FIL のバーンやロックアップ) をもたらすと期待されています。要約すると、Filecoin のトークンインセンティブは、初期期間の効率が 5% 未満であったものの、巨大なグローバルストレージネットワークの構築に成功しました。2024 年までにその効率は 20-30% に改善し、実際の需要が補助金付きの供給に追いつくにつれてさらに上昇する軌道に乗っています。セクター全体の分散型ストレージへの需要 (Web3 データ、アーカイブ、NFT メタデータ、AI データセットなど) は上昇しているように見え、これはそれらのマイニング報酬の多くを実際の有用なサービスに転換する上で良い兆候です。

• Render Network: Render のトークンモデルは、バーン＆ミント均衡 のおかげで、インセンティブと利用を本質的により密接に結びつけています。レガシーモデル (2023 年以前) では、RNDR の発行は主に財団の手にあり、ネットワークの成長目標に基づいていましたが、利用にはジョブのために RNDR をエスクローにロックアップすることが含まれていました。これにより、効率の分析が少し難しくなっていました。しかし、2023 年に BME が完全に実装されたことで、ミントされたトークンに対してどれだけのトークンがバーンされたかを測定できます。各レンダリングまたはコンピューティングジョブはそのコストに比例して RNDR をバーンするため、本質的に 報酬として排出されるすべてのトークンは行われた作業に対応 します (特定のエポックで排出 > バーンの場合は純インフレ分を差し引く)。アップグレード後の Render ネットワークからの初期データは、利用が実際に増加していることを示していました。Render Foundation は、「ピーク時には」ネットワークが Ethereum がトランザクションで処理できるよりも多くのレンダーフレームを 1 秒あたりに完了できる可能性があると指摘し、重要な活動を強調しました。詳細な利用統計 (例: ジョブ数や消費された GPU 時間) は上記の抜粋では公開されていませんが、1 つの強力な指標は RNDR の価格と需要 です。2023 年、RNDR は最もパフォーマンスの良い暗号資産の 1 つとなり、1 月の約 0.40 ドルから 5 月には 2.50 ドル以上に上昇し、その後も上昇を続けました。2023 年 11 月までに、RNDR は AI 関連のコンピューティングパワーへの熱狂に後押しされ、年初来で 10 倍以上 に上昇しました。この価格動向は、ユーザーがレンダリングや AI ジョブを完了させるために RNDR を購入していた (または投機家がそうする必要があると予想していた) ことを示唆しています。実際、AI タスクへの関心は新たな需要の波をもたらした可能性が高いです。Render は、ネットワークがメディアレンダリングを超えて AI モデルのトレーニング に拡大しており、従来のクラウドでの GPU 不足が、このニッチ市場で 需要が供給をはるかに上回る ことを意味すると報告しました。本質的に、Render のトークンインセンティブ (排出) は、同様に強力なユーザー需要 (バーン) に見合っており、インセンティブから利用への転換は比較的高くなっています。BME の最初の年に、ネットワークがノードオペレーターの収益をブートストラップするために意図的にいくつかの追加トークン (910 万 RENDER の排出) を割り当てたことは注目に値します。これらが利用を上回る場合、一時的なインフレ非効率性を導入する可能性があります。しかし、ネットワークの成長を考えると、RNDR のバーンレートは上昇 しています。2024 年半ば時点の Render Network Dashboard は、累積 RNDR バーン量の着実な増加を示しており、実際のジョブが処理されていることを示しています。成功のもう 1 つの定性的な兆候として、主要なスタジオやコンテンツクリエイターが注目度の高いプロジェクトで Render を使用しており、現実世界での採用を証明しています (これらは単にノードを実行している暗号愛好家ではなく、レンダリングに対して支払う 顧客 です)。総合すると、Render は DePIN において最も 効果的なトークンからサービスへの転換 指標の 1 つを持っているように見えます。ネットワークが忙しければ、RNDR はバーンされ、トークン保有者は具体的な価値を見ることができます。ネットワークがアイドル状態であれば、トークン排出が唯一の出力となりますが、AI を巡る興奮がネットワークをアイドル状態から遠ざけています。

• Akash: Akash の効率は、クラウド支出 vs. トークン発行 の文脈で見ることができます。プルーフ・オブ・ステークチェーンとして、Akash の AKT はバリデーターに報酬を与えるためのインフレを持っていますが、そのインフレは過度に高くなく (そして大部分はステーキングロックによって相殺されます)。より興味深いのは、トークンがどれだけの実際の利用を捉えているかです。2022 年、Akash の利用は比較的低く (いつでも数百のデプロイメントのみ、主に小規模なアプリやテストネット)、AKT の価値は手数料に裏付けられたものではなく、投機的なものでした。しかし、2023-2024 年には、AI により 利用が爆発 しました。2024 年後半までに、Akash はネットワーク上で 1 日あたり約 11,000 ドルの支出を処理 しており、2024 年 1 月の 1 日あたりわずか 1,300 ドルから、年内に 1 日あたりの収益が約 749% 増加しました。2024 年を通じて、Akash はコンピューティングに対する 累積支払額で 160 万ドル を超えました。これらの数字は、AWS のような巨人に比べればまだ小さいですが、Akash にワークロードをデプロイし、AKT または USDC (最終的に変換を通じて AKT の需要を促進する) で支払う実際の顧客を表しています。その期間中のトークンインセンティブ (インフレ報酬) は、流通している 1 億 3000 万 AKT の 15-20% 程度でした (2024 年にミントされた約 2000-2600 万 AKT、1 AKT あたり 1-3 ドルで 2000-5000 万ドルの価値)。したがって、純粋なドル換算では、ネットワークは依然として手数料で得ているよりも多くの価値をトークンで発行していました。これは他の初期段階のネットワークと同様です。しかし、トレンド は、利用が急速に追いついていることです。示唆に富む統計として、2024 年第 3 四半期と 2023 年第 3 四半期を比較すると、リースあたりの平均手数料は 6.42 ドルから 18.75 ドルに上昇 しました。これは、ユーザーがはるかにリソース集約的 (したがって高価) なワークロード、おそらく AI 用の GPU を実行しており、ネットワークが価値 (例: 代替手段よりも低コスト) を提供するため、より多く支払う意欲があることを意味します。また、Akash はリースに対して 10-20% の手数料をプロトコルに課しているため、その 160 万ドルの累積支出の 10-20% が実際の利回りとしてステーカーに渡ったことを意味します。2024 年第 4 四半期、AKT の価格は複数年の新高値 (約 4 ドル、2023 年半ばの安値から 8 倍増) に達し、市場が改善されたファンダメンタルズと利用を認識したことを示しています。2024 年末のオンチェーンデータは、650 以上のアクティブなリース と、ネットワーク内の 700 以上の GPU が約 78% の利用率 であることを示しました。効果的に、インセンティブを通じて追加された GPU のほとんどが 実際に顧客によって使用 されていました。これは、トークンインセンティブのサービスへの強力な転換です。インセンティブを与えられた GPU の 5 台に 4 台近くが AI 開発者 (モデルトレーニングなど) にサービスを提供していました。クレジットカード支払いの有効化や人気のある AI フレームワークのサポートなど、Akash の積極的な措置は、暗号トークンを現実世界のユーザーに橋渡しするのに役立ちました (一部のユーザーは、内部で AKT の支払いを行っていることさえ知らないかもしれません)。全体として、Akash は当初、「供給 > 需要」という一般的な DePIN の問題を抱えていましたが、急速によりバランスの取れた状態に向かっています。AI の需要が続けば、Akash は需要がトークンインセンティブを上回る体制にさえ近づく可能性があります。言い換えれば、利用が投機的なインフレよりも AKT の価値を駆動するかもしれません。プロトコルの手数料をステーカーと共有する設計はまた、効率が向上するにつれて AKT 保有者が直接利益を得ることを意味します (例: 2024 年後半までに、ステーカーはインフレだけでなく実際の手数料から大きな利回りを得ていました)。

• io.net: 非常に新しいプロジェクト (2023/24 年にローンチ) であるため、io.net の効率はまだ大部分が理論的なものですが、そのモデルはインセンティブの転換を最大化するために明示的に構築されています。供給を厳格に制限し、毎時の報酬を制定することで、io.net は無限のインフレのシナリオを回避します。そして、収益に基づいてトークンをバーン することで、需要が発生するとすぐにトークン排出に対する自動的な対抗力が確保されます。初期の報告では、io.net が多数の GPU を集約した (既存のマイニングファームやデータセンターをオンボードすることで可能になった可能性がある) と主張しており、提供できる供給が大幅にあることを示しています。鍵となるのは、その供給が AI 顧客からの相応の需要を見つけられるかどうかです。セクターにとっての 1 つのポジティブな兆候として、2024 年の時点で、分散型 GPU ネットワーク (Render、Akash、io.net を含む) はしばしば 需要制約ではなく、容量制約 でした。つまり、ネットワークがいつでもオンラインで持っていたよりも多くのユーザーからのコンピューティング需要がありました。io.net がその満たされていない需要 (より低い価格や Solana のエコシステムを通じた独自の統合を提供することで) を活用できれば、そのトークンバーンは加速する可能性があります。逆に、5 億 IO の初期供給の大部分をインサイダーやプロバイダーに分配した場合、利用が遅れると売り圧力のリスクがあります。まだ具体的な利用データがないため、io.net は洗練されたトークノミックアプローチのテストケースとして機能します。それは、最初から需要主導の均衡 を目指し、トークンの過剰供給を避けようとします。今後数年間で、3 億の排出のうち何パーセントがネットワーク収益 (バーン) によって効果的に「支払われる」かを追跡することで、その成功を測定できます。DePIN セクターの進化は、io.net が AI 需要が高い幸運な時期に参入していることを示唆しており、そのため、以前のプロジェクトよりも早く高い利用率に達する可能性があります。

要約すると、初期の DePIN プロジェクトはしばしば 低いトークンインセンティブ効率 に直面し、トークンの支払いが実際の利用を大幅に上回っていました。Helium の IoT ネットワークはその典型例であり、トークン報酬は巨大なネットワークを構築しましたが、利用率はわずか数パーセントでした。Filecoin も同様に、保存データがほとんどないまま豊富なストレージを持っていました。しかし、ネットワークの改善と外部の需要トレンドを通じて、これらのギャップは縮小しています。Helium の 5G へのピボットは利用を倍増させ、Filecoin の利用率は着実に上昇しており、Render と Akash の両方で AI ブームと連動して実際の利用が急増 し、トークン経済が持続可能なループに近づいています。2024 年の一般的なトレンドは、「需要を証明する」 ことへのシフトでした。DePIN チームは、単なるハードウェアや誇大広告ではなく、ユーザーと収益を得ることに焦点を合わせ始めました。これは、Helium が IoT と通信事業者向けに企業パートナーを求めていること、Filecoin が大規模な Web2 データセットをオンボーディングしていること、Akash が AI 開発者にとってプラットフォームを使いやすくしていることによって証明されています。その結果、トークンの価値は、単なる投機ではなく、ますます ファンダメンタルズ (例: 保存されたデータ、販売された GPU 時間) に裏付けられるようになっています。まだ道のりは長いですが (セクター全体の価格/収益比が 100 倍であることは、多くの投機が残っていることを示唆しています)、軌道はトークンインセンティブのより効率的な利用に向かっています。トークンをサービス (または「現場のハードウェア」) に転換できないプロジェクトは消えていく可能性が高く、高い転換率を達成するプロジェクトは投資家やコミュニティの信頼を得ています。

AI コンピューティング需要との連携: トレンドと機会​

DePIN プロジェクトに利益をもたらす最も重要な動向の 1 つは、AI コンピューティング需要の爆発的な増加 です。2023-2024 年には、AI モデルのトレーニングとデプロイが数十億ドル規模の市場となり、従来のクラウドプロバイダーや GPU ベンダーのキャパシティを圧迫しました。分散型インフラネットワークは、この機会を捉えるために迅速に適応し、「DePIN x AI」や、未来学者によっては「分散型物理 AI (DePAI)」と呼ばれる収束につながっています。以下では、私たちの注目プロジェクトとより広範な DePIN セクターが AI トレンドをどのように活用しているかを概説します。

• 分散型 GPU ネットワークと AI: Render、Akash、io.net (および Golem、Vast.ai などの他のプロジェクト) のようなプロジェクトは、AI のニーズに応える最前線にいます。前述のように、Render はレンダリングを超えて AI ワークロードをサポートするように拡大しました。例えば、Stable Diffusion モデルや他の ML タスクをトレーニングするために GPU パワーを貸し出すなどです。AI への関心は、これらのネットワークの利用を直接的に促進 しました。2023 年半ば、画像および言語モデルをトレーニングするための GPU コンピューティングへの需要が急増しました。Render Network は、多くの開発者や一部の企業がより安価な GPU 時間を求めて利用したことで恩恵を受けました。これは RNDR の 10 倍の価格急騰の一因であり、Render が AI のニーズを満たすために GPU を供給するという市場の信念を反映しています。同様に、2023 年後半の Akash の GPU ローンチ は、生成 AI ブームと時期を同じくし、数ヶ月以内に Akash 上の数百の GPU が言語モデルのファインチューニングや AI API の提供のためにレンタルされるようになりました。2024 年末までに Akash 上の GPU の利用率が約 78% に達した ことは、インセンティブを与えられたハードウェアのほぼすべてが AI ユーザーからの需要を見つけたことを示しています。io.net は、明示的に「AI に焦点を当てた分散型コンピューティングネットワーク」として位置づけています。AI フレームワークとの統合を謳っており (機械学習で人気のある Ray 分散コンピューティングフレームワークを使用して、AI 開発者が io.net 上で簡単にスケールできるようにすると述べています)。io.net の価値提案 (クラウドの 10-20 倍の効率で 90 秒で GPU クラスターをデプロイできる) は、高価な、またはバックログのあるクラウド GPU インスタンスに制約されている AI スタートアップや研究者を squarely に狙っています。このターゲティングは戦略的です。2024 年には極端な GPU 不足 が見られ (例: NVIDIA のハイエンド AI チップは完売)、あらゆる種類の GPU (古いモデルやゲーミング GPU でさえも) にアクセスできる分散型ネットワークがそのギャップを埋めるために介入しました。世界経済フォーラムは、一般の人々がコンピューティングパワーとデータを AI プロセスに提供し、報酬を得る 「分散型物理 AI (DePAI)」 の出現を指摘しました。この概念は、まともな GPU を持つ誰もが AI ワークロードをサポートすることでトークンを獲得できる GPU DePIN プロジェクトと一致します。Messari の調査も同様に、2024 年の AI 業界からの強い需要が、DePIN セクターの需要主導の成長へのシフトの 「重要な加速要因」 であったことを強調しました。

• ストレージネットワークと AI データ: AI ブームは計算だけではありません。トレーニング用の 巨大なデータセット の保存や、トレーニング済みモデルの配布も必要です。Filecoin や Arweave のような分散型ストレージネットワークは、ここで新しいユースケースを見つけました。特に Filecoin は、AI を主要な成長ベクトルとして受け入れています。2024 年、Filecoin コミュニティは「コンピューティングと AI」を 3 つの重点分野の 1 つとして特定しました。Filecoin Virtual Machine のローンチにより、Filecoin に保存されたデータに近い場所でコンピューティングサービスを実行することが可能になりました。Bacalhau (分散型コンピュート・オーバー・データプロジェクト) や Fluence のコンピュート L2 のようなプロジェクトは、Filecoin 上に構築されており、ユーザーがネットワークに保存されたデータ上で直接 AI アルゴリズムを実行できるようにしています。そのアイデアは、例えば、Filecoin ノード全体にすでに保存されている大規模なデータセットでモデルをトレーニングすることを可能にすることです。それを集中型クラスターに移動する必要はありません。InterPlanetary Consensus (IPC) のような Filecoin の技術革新は、特定のワークロード (Filecoin のストレージセキュリティを活用した AI 専用のサイドチェーンなど) に特化したサブネットワークを立ち上げることを可能にします。さらに、Filecoin は AI に非常に関連性の高い 分散型データコモンズ をサポートしています。例えば、大学、自動運転車データ、衛星画像からのデータセットを Filecoin でホストし、その後 AI モデルからアクセスすることができます。ネットワークは、主要な AI 関連データセット (参照されている UC Berkeley や Internet Archive のデータなど) を誇らしげに保存しています。トークン側では、これはデータのために FIL を使用するクライアントが増えることを意味しますが、さらにエキサイティングなのは データの二次市場 の可能性です。Filecoin のビジョンには、ストレージクライアントが AI トレーニングのユースケースのために データを収益化 できるようにすることが含まれています。これは、Filecoin 上に大規模なデータセットを所有することで、AI 企業がそのデータでトレーニングするために支払うときにトークンを獲得できる未来を示唆しており、FIL がストレージだけでなくデータ利用権のためにも流れるエコシステムを創造します。これはまだ初期段階ですが、Filecoin が AI トレンドとどれほど深く結びついているかを浮き彫りにしています。

• ワイヤレスネットワークと AI 向けエッジデータ: 表面的には、Helium や同様のワイヤレス DePIN は AI コンピューティングに直接的にはあまり関係していません。しかし、いくつかの関連性があります。IoT センサーネットワーク (Helium の IoT サブ DAO や、Nodle や WeatherXM のような他のネットワーク) は、AI モデルに供給するための貴重な実世界データを提供できます。例えば、WeatherXM (気象ステーションデータのための DePIN) は、気候モデルや AI 予測を改善できる分散型の気象データストリームを提供します。WeatherXM のデータは、まさにこれらの理由から Filecoin の Basin L2 を介して統合されています。Nodle は、スマートフォンをノードとして使用してデータを収集し (DePIN と見なされています)、分散型スマートカメラ映像のための「Click」というアプリを構築しています。画像を保存するために Filecoin を統合し、AI コンピュータビジョンのトレーニングでそれらを使用する可能性があります。Helium の役割は、そのようなエッジデバイスの接続性を提供することかもしれません。例えば、都市が空気品質や交通のために Helium IoT センサーを展開し、それらのデータセットが都市計画 AI のトレーニングに使用されるといった具合です。さらに、Helium 5G ネットワーク は、将来的には AI のためのエッジインフラ として機能する可能性があります。分散型 5G を接続に使用する自律型ドローンや車両を想像してみてください。それらが生成 (および消費) するデータは、継続的に AI システムに接続されるかもしれません。Helium は特定の「AI 戦略」を発表していませんが、その親会社である Nova Labs は、Helium を 他の DePIN プロジェクトのための一般的なインフラ層として位置づけることを示唆しています。これには AI 分野のプロジェクトも含まれる可能性があります。例えば、Helium は AI 搭載のデバイスフリートの物理的なワイヤレス層を提供し、その AI フリートの計算ニーズは Akash のようなネットワークが処理し、データストレージは Filecoin が担当するという、相互接続された DePIN スタックです。

• 相乗効果的な成長と投資: 暗号投資家と従来のプレーヤーの両方が、DePIN と AI の相乗効果に注目しています。Messari の 2024 年のレポートは、トレンドが続けば DePIN 市場が 2028 年までに 3.5 兆ドル (2024 年の約 500 億ドルから) に成長する可能性があると予測しました。この強気の見通しは、AI が分散型インフラの「キラーアプリ」であるという前提に大きく基づいています。DePAI (分散型物理 AI) の概念は、一般の人々がハードウェアだけでなく データ も AI システムに提供し、報酬を得る 未来を構想しており、AI データセットにおける大手テック企業の独占を打ち破ります。例えば、誰かの自動運転車が道路データを収集し、Helium のようなネットワークを介してアップロードし、Filecoin に保存し、Akash でトレーニング中の AI によって使用されるといった具合です。各プロトコルは貢献者にトークンで報酬を与えます。やや未来的ではありますが、このビジョンの初期の構成要素は現れ始めています (例: HiveMapper、ドライバーのダッシュカムが地図を構築する DePIN マッピングプロジェクト。これらの地図は自動運転 AI をトレーニングできます。貢献者はトークンを獲得します)。また、Bittensor (TAO) のような AI に焦点を当てた暗号プロジェクト (分散型で AI モデルをトレーニングするためのネットワーク) が数十億ドルの評価額に達しており、AI+暗号の組み合わせに対する投資家の強い意欲を示しています。

• 自律エージェントとマシンツーマシン経済: 近い将来の興味深いトレンドは、AI エージェントが DePIN サービスを自律的に使用することです。Messari は、2025 年までに AI エージェントネットワーク (自律型ボットのようなもの) が、人間や他のマシンのためにタスクを実行するために、DePIN プロトコルから分散型コンピューティングとストレージを直接調達するかもしれないと推測しました。そのようなシナリオでは、AI エージェント (例えば、分散型 AI サービスネットワークの一部) は、より多くのコンピューティングが必要なときに Render や io.net から自動的に GPU をレンタルし、暗号で支払い、結果を Filecoin に保存し、Helium を介して通信することができます。これらすべてが人間の介入なしに、スマートコントラクトを介して交渉および取引されます。このマシンツーマシン経済は、DePIN にネイティブに適した新しい需要の波を解き放つ可能性があります (AI エージェントはクレジットカードを持っていませんが、トークンを使用して相互に支払うことができるため)。まだ初期段階ですが、Fetch.ai などのプロトタイプがこの方向性を示唆しています。これが実現すれば、DePIN ネットワークは マシン駆動の利用の直接的な流入 を見ることになり、そのモデルをさらに検証することになります。

• エネルギーおよびその他の物理的垂直分野: 私たちの焦点は接続性、ストレージ、コンピューティングでしたが、AI トレンドは他の DePIN 分野にも触れています。例えば、分散型エネルギーグリッド (DeGEN (分散型エネルギーネットワーク) と呼ばれることもある) は、AI がエネルギー配分を最適化することで恩恵を受ける可能性があります。誰かが余剰の太陽光発電をマイクログリッドにトークンと引き換えに共有する場合、AI はその電力を効率的に予測し、ルーティングすることができます。Binance のレポートで引用されたプロジェクトは、余剰の太陽エネルギーをグリッドに提供するためのトークンについて説明しています。そのようなグリッドを管理する AI アルゴリズムは、再び分散型コンピューティングで実行される可能性があります。同様に、AI は 分散型ネットワークのパフォーマンスを向上 させることができます。例えば、Helium の無線カバレッジの AI ベースの最適化や、Filecoin ストレージノードの予測メンテナンスのための AI オプスなどです。これは DePIN 内で AI を 使用する ことに関するものですが、技術の相互受粉を示しています。

本質的に、AI は DePIN にとっての追い風 となっています。「ブロックチェーンと現実世界の出会い」と「AI 革命」という、以前は別々だった物語が、共有の物語に収束しつつあります。分散化は AI のインフラ需要を満たすのに役立ち、そして AI は、逆に、分散型ネットワークに大規模な現実世界の利用をもたらすことができます。この収束は、かなりの資本を引き付けています。2024 年だけで 3 億 5000 万ドル以上が DePIN スタートアップに投資され、その多くは AI 関連のインフラを狙っています (例えば、最近の資金調達の多くは、分散型 GPU プロジェクト、AI 向けのエッジコンピューティングなどでした)。また、プロジェクト間の協力も促進しています (Filecoin と Helium の連携、Akash と他の AI ツールプロバイダーの統合など)。

結論​

Helium、Filecoin、Render、Akash のような DePIN プロジェクトは、暗号インセンティブが現実世界のインフラをブートストラップできる という大胆な賭けを表しており、従来モデルよりも迅速かつ公平に実現できる可能性があります。それぞれが独自の経済モデルを作り上げています。Helium はトークンバーンとプルーフ・オブ・カバレッジを使用してワイヤレスネットワークをクラウドソースし、Filecoin は暗号経済学を使用して分散型データストレージマーケットプレイスを作成し、Render と Akash はトークン化された支払いと報酬を通じて GPU とサーバーをグローバルな共有リソースに変えています。初期には、これらのモデルは緊張を示しました (需要の遅れを伴う急速な供給の成長) が、時間とともに調整し、効率を改善する能力を示してきました。トークンインセンティブのフライホイール は、魔法の弾丸ではありませんが、印象的な物理ネットワーク (グローバルな IoT/5G ネットワーク、エクサバイト規模のストレージグリッド、分散型 GPU クラウド) を構築できることを証明しました。現在、実際の利用が追いつくにつれて (IoT デバイスから AI ラボまで)、これらのネットワークは、単に早期参加者であることによってではなく、価値を提供することによってトークンが獲得される持続可能なサービス経済へと移行しています。

AI の台頭は、この移行を加速させました。AI のコンピューティングとデータに対する飽くなき欲求は、DePIN の強みと一致します。未利用のリソースが活用され、遊休ハードウェアが稼働し、世界中の参加者が報酬を共有できます。2024 年の AI 駆動の需要と DePIN の供給 の連携は、極めて重要な瞬間であり、これらのプロジェクトの一部が待ち望んでいた「プロダクトマーケットフィット」を提供したと言えるでしょう。トレンドは、分散型インフラが AI の波に乗り続けることを示唆しています。AI モデルをホストしたり、トレーニングデータを収集したり、自律エージェント経済を可能にしたりすることで。その過程で、これらのネットワークを支えるトークンの価値は、単なる投機ではなく、ますます実際の利用 (例: 販売された GPU 時間、保存された TB、接続されたデバイス) を反映するようになるかもしれません。

とはいえ、課題は残っています。DePIN プロジェクトは、投資のユーティリティへの転換 を改善し続けなければなりません。つまり、ホットスポットを 1 つ、GPU を 1 つ追加することが、実際にユーザーにとって比例した価値を追加することを保証する必要があります。また、従来のプロバイダーとの競争にも直面しています (彼らも決して立ち止まっているわけではありません。例えば、クラウド大手はコミットされた AI ワークロードの価格を下げています)。そして、規制上のハードル (Helium の 5G はスペクトラムコンプライアンスが必要など)、暗号によるユーザーエクスペリエンスの摩擦、大規模での信頼性の高いパフォーマンスの必要性といった問題を克服しなければなりません。トークンモデルもまた、継続的な調整が必要です。例えば、Helium がサブトークンに分割されたのはそのような調整の 1 つでした。Render の BME も同様でした。他のプロジェクトは、バランスを保つために手数料バーン、動的報酬、あるいは DAO ガバナンスの調整を実装するかもしれません。

イノベーションと投資の観点から、DePIN は Web3 で最もエキサイティングな分野の 1 つです。なぜなら、暗号を具体的なサービスに直接結びつけるからです。投資家 は、勝者を見分けるために、プロトコル収益、利用率、トークンの価値獲得 (P/S 比) といった指標を注視しています。例えば、ネットワークのトークンが高い時価総額を持ちながら利用が非常に低い (高い P/S) 場合、需要の急増を期待しない限り、過大評価されている可能性があります。逆に、収益を大幅に増加させることに成功したネットワーク (Akash の 1 日あたりの支出の 749% の急増など) は、そのトークンが根本的に再評価される可能性があります。分析プラットフォーム (Messari、Token Terminal) は現在、そのようなデータを追跡しています。例えば、Helium の年間収益 (約 350 万ドル) vs. インセンティブ (約 4700 万ドル) は大きな赤字を生み出しましたが、Render のようなプロジェクトは、バーンが排出を相殺し始めれば、より近い比率を示すかもしれません。時間とともに、市場は、ユーザーに対して実際のキャッシュフローやコスト削減を実証する DePIN トークンに報いる と予想されます。これは、セクターが誇大広告からファンダメンタルズへと成熟することを示しています。

結論として、Helium や Filecoin のような確立されたネットワークは、トークン化されたインフラの 力と落とし穴 を証明し、Render、Akash、io.net のような新興ネットワークは、モデルを AI コンピューティングという需要の高い領域に押し進めています。各ネットワークの背後にある経済学はメカニズムは異なりますが、共通の目標を共有しています。トークンがサービスの構築を奨励し、そのサービスの利用が、ひいてはトークンの価値を支える自己持続的なループを創造する ことです。この均衡を達成することは複雑ですが、これまでの進歩 (数百万のデバイス、エクサバイトのデータ、そして現在分散型ネットワークでオンラインになっている数千の GPU) は、DePIN の実験が実を結びつつあることを示唆しています。AI と Web3 が収束し続けるにつれて、今後数年間で、分散型インフラネットワークはニッチな代替手段からインターネットの構造の重要な柱へと移行し、暗号経済学によって動かされる現実世界のユーティリティを提供する可能性があります。

出典: 公式プロジェクトのドキュメントとブログ、Messari の調査レポート、Token Terminal などからの分析データ。主要な参考文献には、Messari の Helium と Akash の概要、Filecoin Foundation の更新情報、DePIN と io.net に関する Binance Research、AI の文脈におけるトークンパフォーマンスに関する CoinGecko/CoinDesk の分析が含まれます。これらは、上記で引用されているように、評価の事実的根拠を提供します。

BlockEden.xyz は、リモートプロシージャコール（RPC）インフラで知られていますが、AI 推論サービスへと領域を拡大しています。この進化は、オープンソースで許可不要な設計を活かし、モデル研究者、ハードウェアオペレーター、API プロバイダー、ユーザーがシームレスに相互作用できるマーケットプレイスを創出します。ネットワークのリレーマイニングアルゴリズムは、透明かつ検証可能なサービスを保証し、大規模モデルの AI 研究者がインフラ管理なしで収益化できるユニークな機会を提供します。

コア課題​

AI 業界は以下のような重大な課題に直面しています。

• 制限されたモデル提供環境：リソース集約型インフラにより、AI 研究者が様々なモデルを試すことが困難です。
• オープンソースイノベーションの持続不可能なビジネスモデル：独立エンジニアはインフラ提供者に依存せざるを得ず、収益化が難しいです。
• 不平等な市場アクセス：エンタープライズ向けモデルが支配的で、中規模モデルやユーザーは十分にサービスを受けられません。

BlockEden.xyzの独自の価値提案​

BlockEden.xyz は、インフラ層とプロダクト・サービス層を分離し、オープンで分散型のフレームワークを実現することでこれらの課題に対処します。この構造により高品質なサービス提供が可能となり、ネットワーク参加者全員のインセンティブが整合します。

主な利点は以下の通りです。

• 確立されたネットワーク：既存の BlockEden.xyz サービスネットワークを活用し、モデルへのアクセスとサービス品質を最適化します。
• 関心の分離：各ステークホルダーが得意分野に専念でき、エコシステム全体の効率が向上します。
• インセンティブの整合：暗号証明とパフォーマンス測定が競争と透明性を促進します。
• 許可不要なモデルと供給：コスト効率の高いハードウェア供給を実現するオープンマーケットプレイスです。

分散型AI推論のステークホルダー​

モデル提供者：コーディネーター

コーディネーターはプロダクト・サービス層を管理し、サービス品質を最適化し、アプリケーションへのシームレスなアクセスを提供します。コーディネーターは一般ユーザーを装い、サプライヤーの誠実性を検証し、公平なパフォーマンス評価を行います。

モデル利用者：アプリケーション

アプリケーションは通常、第一者コーディネーターを利用しますが、プライバシー向上やコスト削減のために第三者コーディネーター経由でもネットワークにアクセスできます。直接アクセスにより多様なユースケースの実験が可能となり、仲介コストが排除されます。

モデル供給者：ハードウェアオペレーター

供給者は推論ノードを運用してトークンを獲得します。DevOps、ハードウェア保守、ロギングのスキルがネットワーク成長に不可欠です。許可不要なアプローチにより、アイドル状態のリソースを持つ様々なハードウェアプロバイダーの参加が促進されます。

モデルソース：エンジニア＆研究者

オープンソースモデルを公開する研究者や機関は、利用量に応じた収益を得られます。このモデルはインフラ管理不要でイノベーションを促し、オープンソース貢献者に持続可能なビジネスモデルを提供します。

Cuckoo Networkとの連携​

BlockEden.xyz は Cuckoo Network と協力し、分散型・許可不要インフラを通じて AI 推論を革新します。このパートナーシップは、両プラットフォームの強みを活かし、AI モデルのデプロイと収益化のためのシームレスで効率的なエコシステムを構築することに焦点を当てています。

主な協業領域​

• インフラ統合：BlockEden.xyz の堅牢な RPC インフラと Cuckoo Network の分散型モデル提供機能を組み合わせ、スケーラブルでレジリエントな AI 推論サービスを実現します。
• モデル配布：オープンソース AI モデルをネットワーク全体に配布し、研究者が広範なオーディエンスにリーチし、インフラ投資なしでイノベーションを収益化できるよう支援します。
• 品質保証：モデルパフォーマンスとサプライヤーの誠実性を継続的に監視・評価する仕組みを導入し、高品質なサービス提供と信頼性を確保します。
• 経済的インセンティブ：暗号証明とパフォーマンスベースの報酬により全ステークホルダーのインセンティブを整合させ、競争的かつ透明なマーケットプレイスを育成します。
• プライバシーとセキュリティ：Trusted Execution Environments（TEE）や分散型データストレージなどの先端技術を活用し、プライバシー保護と安全なモデル推論を強化します。
• コミュニティとサポート：AI 研究者と開発者向けにリソース、ガイダンス、インセンティブを提供し、分散型 AI エコシステム内でのイノベーションと採用を促進する支援コミュニティを構築します。

Cuckoo Network と提携することで、BlockEden.xyz は研究者、開発者、ユーザーに対し、堅牢で透明性が高く、効率的な AI モデルデプロイと活用のプラットフォームを提供する、包括的かつ分散型の AI 推論アプローチを実現します。分散型テキスト・ツー・イメージ API は https://blockeden.xyz/api-marketplace/cuckoo-ai でお試しください。

分散型推論ネットワークの入出力​

Cuckoo Network への LLM 入力：

• オープンソースモデル
• エンドユーザーまたはアプリケーションからの需要
• コモディティハードウェアからの集約供給
• サービス品質保証

Cuckoo Network からの LLM 出力：

• ダウンタイムなし
• シームレスなモデル実験
• 公開モデル評価
• プライバシー保護操作
• 検閲フリーなモデル

Web3エコシステム統合​

BlockEden.xyz の RPC プロトコルは、他の Web3 プロトコルと統合して分散型 AI（DecAI）を強化できます。

データ＆ストレージネットワーク：Filecoin/IPFS や Arweave などの分散型ストレージソリューションとシームレスに統合し、モデル保存とデータ整合性を確保します。

コンピュートネットワーク：Akash や Render などの分散型コンピューティングレイヤーを活用し、専用ハードウェアとアイドルハードウェアの両方をサポートします。

推論ネットワーク：柔軟なデプロイモデルと堅牢なエコシステムにより、多様な推論タスクに対応します。

アプリケーション：AI エージェント、コンシューマアプリ、IoT デバイスは DecAI 推論を活用し、パーソナライズドサービス、データプライバシー、エッジでの意思決定を実現します。

まとめ​

BlockEden.xyz の確立されたインフラと経済設計は、オープンソース AI に新たな機会をもたらします。分散型かつ検証可能なサービスを提供することで、オープンソース AI と Web3 のギャップを埋め、革新的で持続可能、かつ信頼性の高いサービスを実現します。このアプローチはモデル多様性の向上、中小企業の市場アクセス拡大、オープンソース研究者の新たなビジネスモデルを可能にします。今後の開発によりエコシステムはさらに拡大し、BlockEden.xyz は変化し続ける AI とブロックチェーンの領域において、堅牢で適応性の高いソリューションであり続けます。

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• Source Link: https://blockeden.xyz/blog/2024/06/20/decentralized-inference-blockeden-xyz/

BlockEden.xyz は、Web3 開発者が API マーケットプレイスで利用する定番プラットフォームとして、強力な新機能 – OpenAI API を追加したことをお知らせできることを嬉しく思います。はい、その通りです！ 開発者、技術愛好者、AI の先駆者は、OpenAI が提供する最先端の機械学習モデルを、BlockEden の API マーケットプレイスを通じて直接活用できるようになりました。

本格的なハウツーガイドに入る前に、OpenAI API がもたらす価値を理解しましょう。OpenAI API は、OpenAI が開発した AI モデルへのゲートウェイであり、業界で高く評価されている GPT‑3 や、卓越したテキスト理解・生成能力を持つ最新のトランスフォーマーベース言語モデルなどが含まれます。この API を利用することで、メール作成、コード生成、質問応答、コンテンツ執筆、チュータリング、言語翻訳など、さまざまなユースケースに高度な AI 技術を組み込むことが可能です。

それでは、BlockEden.xyz を通じて OpenAI API のパワーをアプリケーションに組み込む方法をご紹介します。Python、JavaScript（Node.js）、あるいは curl を直接ターミナルから使用する、3 つの方法があります。本稿では、シンプルな「Hello, World!」例を用いて各手順の基本設定を解説します。

以下の API キーは公開用であり、変更やレートリミットの対象となります。ご自身の BLOCKEDEN_API_KEY は https://blockeden.xyz/dash から取得してください。

Python:

Python で OpenAI API を利用する例は次の通りです。

import openai

BLOCKEDEN_API_KEY = "8UuXzatAZYDBJC6YZTKD"
openai.api_key = ""
openai.api_base = "https://api.blockeden.xyz/openai/" + BLOCKEDEN_API_KEY + "/v1"

response = openai.ChatCompletion.create(
  model="gpt-3.5-turbo-16k",
  messages=[{"role": "user", "content": "hello, world!"}],
  temperature=0,
  max_tokens=2048,
  top_p=1,
  frequency_penalty=0,
  presence_penalty=0
)

print(response["choices"])

JavaScript (Node.js):

JavaScript でも OpenAI API を利用できます。以下がその実装例です。

const { Configuration, OpenAIApi } = require("openai");

const BLOCKEDEN_API_KEY = "8UuXzatAZYDBJC6YZTKD";
const configuration = new Configuration({
  basePath: "https://api.blockeden.xyz/openai/" + BLOCKEDEN_API_KEY + "/v1",
});
const openai = new OpenAIApi(configuration);

(async () => {
  const response = await openai.createChatCompletion({
    model: "gpt-3.5-turbo-16k",
    messages: [{ role: "user", content: "hello, world!" }],
    temperature: 0,
    max_tokens: 2048,
    top_p: 1,
    frequency_penalty: 0,
    presence_penalty: 0,
  });

  console.log(JSON.stringify(response.data.choices, null, 2));
})();

cURL:

最後に、ターミナルから curl を直接呼び出す方法です。

curl https://api.blockeden.xyz/openai/8UuXzatAZYDBJC6YZTKD/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
  "model": "gpt-3.5-turbo-16k",
  "messages": [{"role": "user", "content": "hello, world!"}],
  "temperature": 0,
  "max_tokens": 2048,
  "top_p": 1,
  "frequency_penalty": 0,
  "presence_penalty": 0
}'

次は何をすべきでしょうか？ ぜひ手を動かして実験し、チャットボットやコンテンツ生成、その他あらゆる NLP ベースのアプリケーションに OpenAI API の力を活用してみてください。可能性は想像力次第で無限に広がります。BlockEden.xyz と OpenAI のシームレスな統合で、実現できることの境界を再定義しましょう。

OpenAI の機能、モデル、利用方法の詳細は公式の OpenAI ドキュメント をご参照ください。

楽しいコーディングを！

BlockEden.xyz とは​

BlockEden.xyz は、Sui、Aptos、Solana、12 の EVM ブロックチェーン向けに DApp を支える API マーケットプレイスです。お客様が当社を選ぶ理由は次のとおりです。

1. 高可用性 – 初の API（Aptos メインネット開始）以来、99.9% の稼働率を維持しています。
2. 包括的な API 提供とコミュニティ – Sui、Ethereum、IoTeX、Solana、Polygon、Polygon zkEVM、Filecoin、Harmony、BSC、Arbitrum、Optimism、Gnosis、Arbitrum Nova、EthStorage Galileo などにサービスを拡大。コミュニティ 10x.pub にはシリコンバレー、シアトル、NYC から集まる 4,000 人以上の Web3 イノベーターが参加しています。
3. セキュリティ – 4,500 万ドル相当のトークンをステークしていただいており、クライアントは当社の信頼性と安全性に依存しています。

当社はブロックチェーン領域のすべての参加者を支援する包括的なサービススイートを提供し、以下の 3 つの主要領域に注力しています。

• プロトコル構築者向け – ノード運用や長期的なエコシステム貢献を通じて、堅牢なセキュリティと分散化を実現します。
• DApp 開発者向け – ユーザーフレンドリーな API を構築し、開発効率を向上させ、分散型アプリケーションの可能性を最大化します。
• トークン保有者向け – 信頼性の高いステーキングサービスを提供し、リワードの最大化と資産管理の最適化を支援します。

• Twitter: https://twitter.com/BlockEdenHQ
• Discord: https://discord.gg/eWZvE4RSBw
• ソースリンク: https://blockeden.xyz/blog/2023/07/19/unveiling-integration-openai-api-blockeden-api-marketplace/