📍DePinの分析丨Aethirが線路インフラとしてどのように機能するか❓

この記事でも冒頭の説明として AI トラックを使用します。正直に言うと、AI 自体は理解できませんが、多くのトラックは AI+Web3 を使用して明確に説明できると思います。

1. Web3 にとって AI は何を意味しますか?

オフィシャルな視点から見ると、AIはあちらからこちらまであらゆる分野を席巻しており、とにかくオープンAIを皮切りに、さまざまな業界にもう一層の殻を被せるストーリーを提供している。

しかし、Web3 では、このストーリーは実用的であり、すぐに市場で販売できます。

多くの「AI+」アプリケーションが市場に出回っているのを目にしますが、市場自体にそのような需要があるかどうかはまだわかりませんが、市場の注目を集めることがこのタイプのシェルの主な価値である可能性があります。

Web3 ゲーム、メタバース、NFT トラックは最も大きな打撃を受けた分野の 1 つであり、AI シェルはまったく新しいものです。

ただし、これらはすべて表れです。Web3 にとって AI が何を意味するかについては、私が数日前に書いたミームで議論されています: https://x.com/sjbtc9/status/1853750864080773370?t=rmE6Kef_-LRajl62x1hPPA&s =19…

(1) 「ほとんどの人は、AI と Web3 の組み合わせが疑似概念であることに疑問を抱いています。これらの疑問の声のほとんどは、実際の使用例に基づいています。」

(2) 「しかし、Web3+AI の核心は Meme に似ていると思います。これにより、市場参加者は十分に低いしきい値で AI トラックに参加する機会が得られます。」

Web3 自体が元の AI 市場に大きな変化や破壊さえもたらしたわけではなく、市場自体にそのような需要があるということです。さらに、Web3 の AI は多くの技術関係者の目から見てもゴミです。しかし、私は実際にそれを見ました。一部の GPT+ アプリケーションは良好に動作します。

少なくとも製品力の観点からは、これは私にとって十分に魅力的な種類です。先週の Binance Blockchain Weekly Exhibition で、GPT を使用してチェーン上の必要なレコードを迅速に取得するプロジェクトを見ていました。レスポンスも非常に速く、（モデルの最下層を追跡していても、独自に開発したものではありませんでした）本当に良いアプリケーションだと思いました。

2. AIにとってDePinとは何ですか?

基本モデル アプリケーションでは、機能のサポートとコンピューティング パワーの提供という点で、非常に Web3 的なものです。

AI にとって DePin はそのようなものです。このサイクルで AI が最終的に Web3 に波を起こすのであれば、その波の後には必ず DePin と呼ばれる波が来るでしょう。

理論的には、DePin が提供する分散ソリューションはトレーニング ベースの供給源として使用できます。これが、DePin の今回のラウンドに対する市場の需要が以前のストレージ トラックに比べて明確であると冒頭で述べた理由です。

私たちに関して言えば、このロジックを理解するだけでよいと思います。

AI を使用しない DePin については、この章の範囲ではありません。DePin トラック自体は、このラウンドのストレージに加えて、比較的大きな概念です。 GPU 市場には、ワイヤレス ネットワーク データや測位データなどの DePin サブコンセプトもあります。これについては、以下で具体的なケースについて説明するときに説明します。

3.DePinソリューション丨Aethir

これがこの章のテーマであり、Aethir @AethirCloudの計画を拡張し、トークン経済学に関するいくつかの見解を拡張します (トークン経済学の観点からは、これは現在の DePin ターゲットに共通する問題だと思います)

-GPUサービス市場

Aethir が提供するものの中核は、コンピューティング能力市場と、コンピューティング能力を必要とする一部のアプリケーション向けのコンピューティング電源供給源を提供することです。

需要と供給のリンク全体は次のとおりです。

(1)上流:コンピューティング能力を必要とするさまざまなアプリケーション、通常は AI ですが、Aethir の説明では、ゲームなどの他の分野も追加されます。

(2)中流:アプリケーションとコンピューティング能力の間の売買市場です。

(3)ダウンストリーム:これも Aethir フレームワークの下で、分散 GPU に基づいてコンピューティング電源供給源が提供されます。

これは、技術的な詳細を説明しなくても、より直感的に理解できる需要と供給の閉ループです。これは、アイドル状態の GPU リソースに基づいて分散型ネットワークを形成することもよく理解できると思います。コンピューティング システムにより、フォース ノード グループがネットワーク インセンティブを獲得します。

[アイドル リソース] は、これらの分散インフラストラクチャ ネットワークの本来の目的ですが、現実には、誰もがより専門的な機器を使用した「マイニング」活動に投資することがよくあります。

以前、私はこのマイニング方法を偽装された「プルーフ・オブ・ワーク」と呼んでいましたが、これはエシルにも当てはまります。今年 7 月の公開報告書で、Aethir が過去 1 年間の収益は 3,600 万ドルで、コストは Web2 市場の競合他社である Amazon より 60% 低いと自己報告しているのを目にしました。

これら 2 つのデータの信頼性は確認できませんが、もしそれが真実であれば、コストとストーリーだけの点で上流のアプリケーションには当然の利点があることになります。

同時に、ここには別の問題もあります。上流には本当にアプリケーションがあるのでしょうか?

そして: このアプリケーションは本当に便利です

結論: インフラストラクチャは現実のものであり、潜在的な需要も現実のものですが、アプリケーション市場とアプリケーション自体の需要については依然として疑問が残る必要があります。

これは需給シナリオ自体の不確実性につながります（L1も同様です）が、それが流通市場に反映されれば、AIのインフラとしてのDePinに影響を与えることはありません。 AIの波 Depin自体をAIトラックの下流インフラとしてプレミアムの一部を負担することができます。

-トークンエコノミー

$ATH は Aethir のネイティブ トークンであり、トークンの 50% はノードによって生成され、他の部分の分散は非常にバランスが取れており、ロックアップ プランがあります。

この段落は、これらのナンセンスについて話すことではなく、トークンエコノミーとプロジェクト自体に関するいくつかの問題について話すことです。また、以前にも述べましたが、現在のDepinプロジェクトは一般に、トークンエコノミー設計における需要と供給の不均衡に悩まされています。

簡単に言うと、プロジェクト自体の計画において、トークンの需要側が不十分です。

つまり、トークン インセンティブを取得するには、プロトコルが必要とする特定の実際のリソース (コンピューティング能力、電力、ネットワーク データ、さらには位置情報など) を提供するだけで済みます。

トークンのインセンティブを得るためにこれらのリソースを提供するだけで済みますが、これは流通市場の保有者にとって購買力の低下にもつながります。

実際に手に入れることができないものもありますが、それを計画することさえできません。非常に典型的なケースは$LINKであり、そのトークンエコノミー 1.0 はノードが実際の利益を得る方法です。二次市場を通じてのみ販売できます。

この設計には、市場の上昇サイクル中に継続するのに十分な流動性がまだありますが、一旦下降サイクルに入ると、デススパイラル効果が価格にさらに現れるでしょう。

したがって、トークンの有用性の観点から、ノードのステーキングに加えて、二次的な販売圧力の一部が他のエコパートナーに移転され、ノードの利益のみに基づいたものではなくなりました。ネイティブトークンを販売することでのみ実現できます（他のコインで販売できる）。

現時点での例として、Worldcoin について言及するのが適切だと思います。少なくとも現時点では、これが将来的に行われるかどうかはわかりません。

突然これらの例を挙げたのは、 $ATHにも同様の経済設計計画があるということを伝えるためです。

「ステーキングすることで、ユーザーはAethirエコシステムパートナーから追加のトークンも受け取ることになります。」

この設計は本当に優れていて完璧であるとは言えませんが、少なくとも単純な [誓約 + ガバナンス] 設計よりは優れています。これは、多くの場合、トップの合意があった場合にのみ可能となるため、この設計も多くのプロジェクトに欠けています。そのようなことになると、環境保護パートナーは売り圧力に喜んで応じる必要があり、たとえ本気になったとしても、そのようなことを計画していない人もいます。

最後に一文: $ATH はオンラインになってから下落傾向にありますが、ここ数日で上昇傾向にありますが、トレンドが反転するには少なくとも 0.058 の抵抗を突破する必要があります。というのが私が市場を見て導き出した結論です。