専門家、AIへの信頼要求が高まる中、Zk証明がDePINに優位性をもたらすと指摘

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Goldman Sachsのベースライン予測では、人工知能（AI）の設備投資は最終的に7.6兆ドルに達するとされており、これはAI専用シリコンがどれだけ長く有用であり続けるかに依存します。分散型ネットワークは大幅なコスト効率化を約束しますが、依然としてレイテンシーの問題と戦っており、専門家はその長期的な実現可能性は生の性能よりも検証可能性を優先することにかかっていると主張しています。専門家が指摘：AIの信頼性要求の高まりに伴い、Zk ProofsがDePINsに優位性をもたらす主要なポイント - Goldman Sachsは2031年までに7.6兆ドルの支出を見込んでおり、これはチップが3年以上持続するかどうかに左右される。 - StealthEXとCysicの専門家は、DePINのレイテンシーが分散型AIをライブチャットよりもバッチジョブに制限すると警告。 - Mapleのようなオンチェーン企業は、2028年までにTier 2データセンター向けの500万ドルから5,000万ドルの信用ギャップを埋める可能性がある。 7.6兆ドルのベースライン最近のGoldman Sachsのレポートは、人工知能（AI）需要が存在するかどうかから、実際の構築コストを決定するサプライサイドの要因へと議論をシフトさせています。レポートはベースラインとしてAI設備投資7.6兆ドルを予測していますが、この数字はAIシリコンの耐用年数を含む「変動要因」に非常に敏感であることを強調しています。この耐用年数は最も重要な要因と見なされています。なぜなら、急速なイノベーションにより、通常4〜6年持つ標準的なチップが3年で陳腐化し、コストが急騰する可能性があるためです。逆に、古いチップが推論などのより単純なタスクに再利用される「階層モデル」は、コストを安定させることができるでしょう。データセンターの複雑さと計算需要の弾力性は、今後5年間でAIインフラに費やされる資本の額に影響を与える可能性のある他の変数です。電力網容量、専門的な労働力、電気機器の不足も、構築期間を引き延ばす要因と見られています。一方、別のレポートは、この驚異的なインフラ支出を新興の「マシン経済」の礎石と位置付けています。このパラダイムでは、AIエージェントが主要な経済的アクターとなり、高頻度取引を実行し、独立してリソース配分を管理します。レポートの著者は、遅い決済サイクルと硬直的なknow your customer（KYC）フレームワークを特徴とする従来の金融システムは、エージェント型商取引の速度に対して根本的に対応不可能だと主張しています。分散型インフラとレイテンシーのトレードオフその結果、レポートはこの変化を促進するために必要な不可欠な、許可不要の「経済レール」として、暗号資産と分散型プロトコルを位置付けています。しかし、懐疑論者は依然として警戒心を抱いており、分散型物理インフラネットワーク（DePINs）がAIの膨張する資本要件を本当に軽減できるのかと疑問を呈しています。 StealthEXの成長責任者であるVadim Taszyckiは、分散型ネットワークは大幅なコスト削減を提供できる一方で、物理的な制限に直面していると指摘しています。Akashのような分散型プロバイダーはH100 GPUを1時間あたり1.48ドルで貸し出すことができ、Amazon Web Servicesの12.30ドルと比較されますが、トレードオフはスピードです。「大手クラウドプロバイダーが[高速処理]を行えるのは、GPUが1つの建物内で隣り合って配置され、マイクロ秒単位でデータを移動させる特殊なケーブルで接続されているからです」とTaszyckiは述べました。彼は、公衆インターネットを介して異なる国にまたがるGPUをつなぎ合わせる分散型ネットワークは、ミリ秒単位の遅延を追加すると説明しました。このレイテンシーにより、分散型オーケストレーションはバッチジョブやファインチューニングには競争力がありますが、ユーザー体験がほぼ即時の応答に依存する大規模なライブチャットボットの提供には適していません。 Cysicの創設者であるLeo Fanはこの感情に同調し、分散型推論は低レイテンシーのワークロードには適していないと主張しました。しかしFanは、レイテンシーは分散型プラットフォームとAWSのようなハイパースケーラーを比較する際の誤ったベンチマークだと論じました。「難しい問題は分散型計算ではなく、発見、スケジューリング、認証です。くさびはトークンあたりの価格ではなく、検証可能性です」とFanは述べました。彼は、信頼された実行環境（TEEs）とゼロ知識（ZK）認証により、分散型ネットワークが「テールレイテンシー」よりも信頼性と検証が重要なセクターで競争できるようになると指摘しました。オンチェーンクレジットと資金調達ギャップ計算能力を超えて、これらの資本集約型プロジェクトがどのように資金調達されるかに焦点が移っています。従来のプライベートクレジットには豊富な資本がありますが、小規模または非標準的な取引はしばしば見過ごされます。オンチェーンクレジットは、これまで機関投資家のリミテッドパートナーに制限されていたデータセンターの収益に個人投資家が参加できるようにするなど、独自の利点を提供します。さらに、MapleやCentrifugeのようなプラットフォームは、500万ドルから5,000万ドルの範囲のローンをシンジケートすることができます——これは、手数料に対する引受コストが高いため、Apolloのような企業がしばしば無視するブラケットです。最後に、オンチェーンクレジットは、GPU使用量に応じて収益が変動する新しい「推論ごとの支払い」モデルを可能にします。このようなモデルは、硬直的な20年の従来のリースよりも、トークン化された収益分配構造に自然にフィットします。このポテンシャルにもかかわらず、専門家は機関投資家の採用に対して閉ざされたままの4つの「ゲート」を特定しています：破産裁判所での法的執行可能性、コベナンツ管理のための改ざん証拠付きオラクルインフラの欠如、数十億ドル規模のトランシェに対する規制の不確実性、標準化されていない税務および会計商品です。コンセンサスでは、中規模のシンジケート取引がオンチェーンで勢いを得るには12〜24ヶ月、過半数がオンチェーンのメザニン債務にはおそらく3〜5年かかるという現実的なタイムラインが示唆されています。最初のブレークスルーは、Coreweaveのような業界リーダーよりもTier 2オペレーターから生まれる可能性が高いでしょう。 AIインフラ熱狂が拡大、MetaがNebiusに最大270億ドルをコミット AIインフラ熱狂が拡大、MetaがNebiusに最大270億ドルをコミット 2026年の人工知能（AI）軍拡競争において、Metaは計算能力に対して270億ドルの小切手を切ったばかりです…… 今すぐ読む 2026年の人工知能（AI）軍拡競争において、Metaは計算能力に対して270億ドルの小切手を切ったばかりです……

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