2025年、持続可能性への懸念と米国の数社に集中する人工知能の権力が高まる中、分散型AIの重要性がますます高まっています。
2025年は、世界的な人工知能の「軍拡競争」の決定的なフラッシュポイントとなります。米国では、投資規模がピークに達し、テック巨頭たちが数十億ドル規模のインフラ投資を仕掛けました。特に、MicrosoftとOpenAIの$500 十億ドル規模のStargateスーパーコンピュータプロジェクトやAmazonの$150 十億ドルのデータセンターへのコミットメントは、アメリカの優位性を固める動きの象徴です。このリードを守るため、米国政府はH100やBlackwellクラスのチップに対する輸出規制を強化し、中国のライバルの進展を抑制しようとしています。
北京は大規模取引についてあまり声高に語っていませんが、DeepseekのようなモデルがGPT-4に匹敵する効率性を持つと報告されていることから、中国は「主権計算」へと成功裏に舵を切ったことを示しています。この戦略的シフトは、国内企業に地元のシリコンを優先させる政府の最近の命令に支えられており、中国のAIの野望を西側のサプライチェーンから切り離す効果をもたらしています。
詳細はこちら: DeepseekのAI革命が暗号市場と米国・欧州株式市場に混乱を引き起こす
この熱狂は、金融市場によって最もよく表現されています。2025年、AIスタートアップは第1四半期と第2四半期だけで$60 十億ドルの資金を調達し、主要なテック株は時価総額に兆単位を追加しました。しかし、この勢いはエネルギーという物理的な天井に達しつつあります。推定によると、2026年までにAIデータセンターは世界の電力の最大4%を消費する見込みです。これにより、一部の企業は原子力エネルギーに舵を切り、Microsoftは最近、飢えたクラスターに燃料を供給するためにThree Mile Island原子力発電所を再稼働しました。
しかし、多くの人が懸念しているのは、現在構築されている巨大なインフラを支える十分なエネルギー資源が不足しているため、多くの人が想像するAIの世界が実現しない可能性です。高度なAIモデルの訓練と運用には膨大な電力、データセンター容量、冷却システムが必要であり、持続可能性や世界のエネルギー網が指数関数的な需要に対応できるかどうかに疑問が投げかけられています。エネルギー効率の向上や代替電源の突破口がなければ、遍在的で人間に近いAIの夢は遠いままかもしれません。
技術的・環境的な課題を超えて、米国の数社がAI業界とその物語を支配していることに対する懸念も高まっています。これらの企業は、最も強力なモデル、最大のデータセット、AIを展開するプラットフォームを支配し、技術の進化や恩恵を受ける人々に不均衡な影響を与えています。批評家は、この権力集中が競争を阻害し、イノベーションを制限し、公共の認識を企業の利益に沿ったものに歪めるリスクがあると指摘しています。
これらの懸念により、米国の政治家、バーニー・サンダース上院議員を含む一部は、AIの未来、そのガバナンス、さまざまなステークホルダーの役割についての国家的対話を呼びかけています。この議論は、技術の進歩だけでなく、責任、透明性、公平性についても重要です。誰がルールを設定し、誰が報酬を得て、誰がリスクを負うのかという問題です。
サンダースがAIの企業独占を防ぐための国家的対話を求める一方で、暗号やオープンソースコミュニティは代替案を構築しています：分散型AI (DeAI)。すでに、Bittensor (TAO)、Io.net、Near Protocolのようなプロジェクトは、許可不要のネットワークを先駆けて構築し、AIインフラの構築と運営の新しいあり方を模索しています。これらの取り組みは、企業のボトルネックから解放され、機械知能を支えるコアリソースへのアクセスを民主化することを目的としています。
企業のサプライチェーンにロックされた高価なGPUを待つ代わりに、個人のハードウェア所有者は自分の処理能力を直接開発者にリースできます。この重要性について、Argentum AIの共同創設者アンドリュー・ソブコは、最近のインタビューで、大規模モデルの訓練には膨大なGPUパワーが必要だと述べました。しかし、その供給は限られており、少数のベンダーによって管理されているため、「囲いの庭」が形成されており、スタートアップや小規模プレイヤーは価格的に排除されています。
サンダースと同様に、ソブコもまた、インフラ、アクセス、価格を少数の企業が支配していることを嘆いています。彼はこれがイノベーションを阻害し、多くの組織にとってAI開発を非常に高価にしていると指摘します。しかし、ソブコは、許可不要の分散型計算ネットワークを構築することで、個人や組織がアイドル状態のGPUパワーを共有市場に提供できると主張しています。この分散型市場は、Nvidiaの供給不足を回避するだけでなく、潜在的な世界の能力を解放し、アイドルマシンをAI経済のアクティブな参加者に変えることができます。ソブコの核心メッセージは、AIの未来は中央集権からの脱却と分散型計算市場の採用にかかっているということです。
オープンソースモデルでは、ガバナンスは取締役会から分散型コミュニティへと移行します。モデル設計、更新、利用に関する決定は共同で行われ、透明性を確保し、独占的支配のリスクを低減します。オープンソースの枠組みは、誰もが監査、貢献、共有基盤の構築を行えるため、イノベーションを加速させます。
分散型モデルでは、ユーザーは暗号学的所有権を持ち、訓練データのプライバシーとコントロールを確保します。主権データモデルは、個人が自分の情報の利用、取引、報酬を決定できるようにし、価値が貢献者に還元されるより公平なエコシステムを作り出します。
2025年、DeAIはニッチな概念から巨大なインフラの代替へと変貌を遂げました。世界的なGPU不足とベンチャーキャピタルの急増に後押しされて、2025年末までに、より広範なAIセクターが$200 十億ドル以上の資金を調達した一方で、DeAIのニッチはインフラとWeb3カテゴリーの中で重要かつ拡大するシェアを獲得しました。DeAIのスタートアップや分散型物理インフラ (DePIN) プロジェクトは、2025年だけで約$12 十億ドルの資金を調達しました。これは、投資家がAWSやAzureのような中央集権的な提供者の高額プレミアムや「囲いの庭」から逃れる動きによるものです。
初めて、DeAIは公共部門からの資金も獲得し、Neurolovが市民運営のノードに伝統的なデータセンターを置き換える契約を$15 百万ドルで締結しました。
一方、xAIやOpenAIのようなテックジャイアントが100万台のH100 GPUクラスターを目指す中、分散型ネットワークは「潜在的」な世界の能力の集約に焦点を当てていました。未使用のマイニングファーム、独立したデータセンター、ハイエンドのゲーミングPCからのチップを活用し、2025年後半までに主要な分散型ネットワークは合計で75万台以上のGPUをオンデマンドリース可能な状態で検証しました。
推し1: 専門家は、GPU不足とエネルギー制限が迫る中、分散型AIの効率向上を称賛しています。
リードしているネットワークは、Io.netで、138か国で30万台以上のGPUを検証し、エンタープライズ向けの高性能H100やA100クラスターに特化し、Aethirは43万5000以上のGPUコンテナを報告し、低遅延推論やエッジコンピューティングに重点を置いています。Neurolovは1万5000のアクティブノードに到達し、ユーザーがタブを開いたままにするだけで処理能力を提供できる「ブラウザベース」の計算の実現性を示しました。
ある報告によると、2025年には、分散型ネットワークは従来のクラウドプロバイダーより60%から80%低い価格を提供していました。AWSのH100インスタンスはおよそ$3.00から$4.50/時間ですが、DeAIネットワークは同じハードウェアを$0.30から$2.20/時間で提供しています。
また、これらのGPUの利用方法にも明確な分裂が生じ、推論が70%、訓練が30%を占めるようになりました。
専門家が分散型AIの重要性をますます訴える中、批評家は、堅牢な倫理的安全策や明確な責任追及メカニズムがなければ、分散化は「次の大きな失敗」に陥る可能性があると警告しています。それでも、分散化の利点—透明性の向上、データの主権、企業の支配の縮小—はリスクをはるかに上回ると、支持者たちは自信を持っています。
AIの採用が加速する中、この物語は2026年以降も勢いを増し、政策議論や投資戦略、次世代の機械知能のアーキテクチャに影響を与えると予想されています。
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DeAIの台頭：分散型ネットワークが企業のGPU独占を打破する方法
2025年、持続可能性への懸念と米国の数社に集中する人工知能の権力が高まる中、分散型AIの重要性がますます高まっています。
2025年のAIフラッシュポイント：新たな地政学の時代
2025年は、世界的な人工知能の「軍拡競争」の決定的なフラッシュポイントとなります。米国では、投資規模がピークに達し、テック巨頭たちが数十億ドル規模のインフラ投資を仕掛けました。特に、MicrosoftとOpenAIの$500 十億ドル規模のStargateスーパーコンピュータプロジェクトやAmazonの$150 十億ドルのデータセンターへのコミットメントは、アメリカの優位性を固める動きの象徴です。このリードを守るため、米国政府はH100やBlackwellクラスのチップに対する輸出規制を強化し、中国のライバルの進展を抑制しようとしています。
北京は大規模取引についてあまり声高に語っていませんが、DeepseekのようなモデルがGPT-4に匹敵する効率性を持つと報告されていることから、中国は「主権計算」へと成功裏に舵を切ったことを示しています。この戦略的シフトは、国内企業に地元のシリコンを優先させる政府の最近の命令に支えられており、中国のAIの野望を西側のサプライチェーンから切り離す効果をもたらしています。
詳細はこちら: DeepseekのAI革命が暗号市場と米国・欧州株式市場に混乱を引き起こす
この熱狂は、金融市場によって最もよく表現されています。2025年、AIスタートアップは第1四半期と第2四半期だけで$60 十億ドルの資金を調達し、主要なテック株は時価総額に兆単位を追加しました。しかし、この勢いはエネルギーという物理的な天井に達しつつあります。推定によると、2026年までにAIデータセンターは世界の電力の最大4%を消費する見込みです。これにより、一部の企業は原子力エネルギーに舵を切り、Microsoftは最近、飢えたクラスターに燃料を供給するためにThree Mile Island原子力発電所を再稼働しました。
しかし、多くの人が懸念しているのは、現在構築されている巨大なインフラを支える十分なエネルギー資源が不足しているため、多くの人が想像するAIの世界が実現しない可能性です。高度なAIモデルの訓練と運用には膨大な電力、データセンター容量、冷却システムが必要であり、持続可能性や世界のエネルギー網が指数関数的な需要に対応できるかどうかに疑問が投げかけられています。エネルギー効率の向上や代替電源の突破口がなければ、遍在的で人間に近いAIの夢は遠いままかもしれません。
技術的・環境的な課題を超えて、米国の数社がAI業界とその物語を支配していることに対する懸念も高まっています。これらの企業は、最も強力なモデル、最大のデータセット、AIを展開するプラットフォームを支配し、技術の進化や恩恵を受ける人々に不均衡な影響を与えています。批評家は、この権力集中が競争を阻害し、イノベーションを制限し、公共の認識を企業の利益に沿ったものに歪めるリスクがあると指摘しています。
これらの懸念により、米国の政治家、バーニー・サンダース上院議員を含む一部は、AIの未来、そのガバナンス、さまざまなステークホルダーの役割についての国家的対話を呼びかけています。この議論は、技術の進歩だけでなく、責任、透明性、公平性についても重要です。誰がルールを設定し、誰が報酬を得て、誰がリスクを負うのかという問題です。
サンダースがAIの企業独占を防ぐための国家的対話を求める一方で、暗号やオープンソースコミュニティは代替案を構築しています：分散型AI (DeAI)。すでに、Bittensor (TAO)、Io.net、Near Protocolのようなプロジェクトは、許可不要のネットワークを先駆けて構築し、AIインフラの構築と運営の新しいあり方を模索しています。これらの取り組みは、企業のボトルネックから解放され、機械知能を支えるコアリソースへのアクセスを民主化することを目的としています。
計算のクラウドソーシング
企業のサプライチェーンにロックされた高価なGPUを待つ代わりに、個人のハードウェア所有者は自分の処理能力を直接開発者にリースできます。この重要性について、Argentum AIの共同創設者アンドリュー・ソブコは、最近のインタビューで、大規模モデルの訓練には膨大なGPUパワーが必要だと述べました。しかし、その供給は限られており、少数のベンダーによって管理されているため、「囲いの庭」が形成されており、スタートアップや小規模プレイヤーは価格的に排除されています。
サンダースと同様に、ソブコもまた、インフラ、アクセス、価格を少数の企業が支配していることを嘆いています。彼はこれがイノベーションを阻害し、多くの組織にとってAI開発を非常に高価にしていると指摘します。しかし、ソブコは、許可不要の分散型計算ネットワークを構築することで、個人や組織がアイドル状態のGPUパワーを共有市場に提供できると主張しています。この分散型市場は、Nvidiaの供給不足を回避するだけでなく、潜在的な世界の能力を解放し、アイドルマシンをAI経済のアクティブな参加者に変えることができます。ソブコの核心メッセージは、AIの未来は中央集権からの脱却と分散型計算市場の採用にかかっているということです。
オープンソースモデルでは、ガバナンスは取締役会から分散型コミュニティへと移行します。モデル設計、更新、利用に関する決定は共同で行われ、透明性を確保し、独占的支配のリスクを低減します。オープンソースの枠組みは、誰もが監査、貢献、共有基盤の構築を行えるため、イノベーションを加速させます。
分散型モデルでは、ユーザーは暗号学的所有権を持ち、訓練データのプライバシーとコントロールを確保します。主権データモデルは、個人が自分の情報の利用、取引、報酬を決定できるようにし、価値が貢献者に還元されるより公平なエコシステムを作り出します。
2025年のDeAIの物語
2025年、DeAIはニッチな概念から巨大なインフラの代替へと変貌を遂げました。世界的なGPU不足とベンチャーキャピタルの急増に後押しされて、2025年末までに、より広範なAIセクターが$200 十億ドル以上の資金を調達した一方で、DeAIのニッチはインフラとWeb3カテゴリーの中で重要かつ拡大するシェアを獲得しました。DeAIのスタートアップや分散型物理インフラ (DePIN) プロジェクトは、2025年だけで約$12 十億ドルの資金を調達しました。これは、投資家がAWSやAzureのような中央集権的な提供者の高額プレミアムや「囲いの庭」から逃れる動きによるものです。
初めて、DeAIは公共部門からの資金も獲得し、Neurolovが市民運営のノードに伝統的なデータセンターを置き換える契約を$15 百万ドルで締結しました。
一方、xAIやOpenAIのようなテックジャイアントが100万台のH100 GPUクラスターを目指す中、分散型ネットワークは「潜在的」な世界の能力の集約に焦点を当てていました。未使用のマイニングファーム、独立したデータセンター、ハイエンドのゲーミングPCからのチップを活用し、2025年後半までに主要な分散型ネットワークは合計で75万台以上のGPUをオンデマンドリース可能な状態で検証しました。
推し1: 専門家は、GPU不足とエネルギー制限が迫る中、分散型AIの効率向上を称賛しています。
リードしているネットワークは、Io.netで、138か国で30万台以上のGPUを検証し、エンタープライズ向けの高性能H100やA100クラスターに特化し、Aethirは43万5000以上のGPUコンテナを報告し、低遅延推論やエッジコンピューティングに重点を置いています。Neurolovは1万5000のアクティブノードに到達し、ユーザーがタブを開いたままにするだけで処理能力を提供できる「ブラウザベース」の計算の実現性を示しました。
ある報告によると、2025年には、分散型ネットワークは従来のクラウドプロバイダーより60%から80%低い価格を提供していました。AWSのH100インスタンスはおよそ$3.00から$4.50/時間ですが、DeAIネットワークは同じハードウェアを$0.30から$2.20/時間で提供しています。
また、これらのGPUの利用方法にも明確な分裂が生じ、推論が70%、訓練が30%を占めるようになりました。
未来
専門家が分散型AIの重要性をますます訴える中、批評家は、堅牢な倫理的安全策や明確な責任追及メカニズムがなければ、分散化は「次の大きな失敗」に陥る可能性があると警告しています。それでも、分散化の利点—透明性の向上、データの主権、企業の支配の縮小—はリスクをはるかに上回ると、支持者たちは自信を持っています。
AIの採用が加速する中、この物語は2026年以降も勢いを増し、政策議論や投資戦略、次世代の機械知能のアーキテクチャに影響を与えると予想されています。
よくある質問 💡