THE 2023年には196.63 億ドルで、2030年までに1811.75 億ドルに達する見通しで、スケーラブルでセキュアなインフラストラクチャの必要性が強調されています。 AWS と Google Cloud のような巨人によって支配されている中央クラウドサービスは、AI 開発の背骨であり、コンピューティングパワーとストレージを提供しています。しかし、それらは、データモノポリウムのようなリスクを導入し、いくつかのエンティティが膨大なデータセットを制御し、単一の失敗点によるサイバー攻撃に対する脆弱性があります。分散型ネットワークで動作する decentralized AI は、プライバシー、セキュリティ、アクセシビリティを向上させ、複数のノードにデータとコンピュー AI市場の成長 decentralized AI refers to AI systems where data and computational resources are spread across a network of nodes, often managed by different entities, rather than controlled by a single organization. This approach eliminates a single point of failure, potentially increasing resilience and democratizing access to AI technologies. 中央化されたシステムは、効率的である一方で、データプライバシーリスク、透明性の欠如、および小規模な組織のための高コストなどの課題に直面しています。 なぜ、分散型クラウドコンピューティングを集中型クラウドサービスよりも選ぶのか? 分散型クラウドコンピューティングは、従来の(集中型)サービスに比べていくつかの利点を提供します。 decentralized AI enhances data security by distributing data across multiple nodes, decentralized systems reduce the risk of large-scale data breaches. Data is encrypted and stored locally, with calculations performed on distributed nodes, mitigating the vulnerability of centralized storage. decentralized systems reduce the risk of large-scale data breaches. decentralized AI enhances data security by distributing data across multiple nodes, decentralized systems reduce the risk of large-scale data breaches. Data is encrypted and stored locally, with calculations performed on distributed nodes, mitigating the vulnerability of centralized storage. 分散型クラウドは、グローバルなノードオペレーターネットワークを活用する大規模なインフラ投資に依存する集中型プロバイダと比較して競争力のある価格設定を提供しています。 With no single point of failure, decentralized systems are more resilient to attacks and outages. If one node fails, other nodes continue operating, ensuring service continuity. Decentralized platforms lower barriers for smaller organizations and individuals, reducing dependency on big tech giants and fostering innovation. Aleph Cloudは、分散型AIソリューション Aleph Cloudは、以前Aleph.imとして知られていた分散型クラウドコンピューティングプラットフォームで、dAppsとAIソリューションのスケーラブル、相互運用性、検閲に対応したサービスを提供するように設計されています。Aleph Cloudは、NFTメタデータストレージのためのUbisoftなどのパートナーシップと、分散型AIサービスのためのLibertAIのようなプロジェクトを含むように進化しました。 Aleph Clouds サービス/機能 ストレージ レイヤー:これは、変換可能なデータベースと暗号化されたボリュームと組み合わせた分散化されたストレージのための IPFS を使用し、進化するデータセットを必要とする AI アプリケーションに不可欠なリアルタイムの更新をサポートします。 Compute Layer: On-demand と Always-on 仮想マシン (VMs) 、サーバーレス機能、および AMD SEV 暗号化を搭載した機密 VM を提供し、さまざまな AI ワークロードをカスタマイズします。 GPU Marketplace: This enables efficient AI training and high-performance computing, integrating with projects like LibertAI for decentralized AI model hosting. 集中型プラットフォームとは異なり、Aleph Cloudは、単一のエントリではなくオペレーターによって管理される分散型ノードネットワークで動作します。これは単一のコントロールポイントを排除し、検閲リスクを軽減し、抵抗力を高めます。また、グローバルな貢献者を活用することでコスト効率を提供し、暗号化されたストレージオプションでプライバシーを優先し、データ独占や制御などの集中制限に対処します。 Aleph Cloudがどのように分散型AI開発に力を与えるか Aleph Cloud アーキテクチャは、分散型AI、クラウドストレージ、およびコンピューティング、および現実世界のワークフローに適合しています。 Storage Layer for AI IPFS 統合:IPFS はピアツーピア分散ファイルシステムであり、AI トレーニングのための効率的なアクセスと配布を可能にします。 変換可能なデータベース:リアルタイムの更新をサポートし、ストリーミングデータや頻繁に更新されるデータセットからAIアプリケーションを学ぶために不可欠です。 暗号化されたボリューム:暗号化されたストレージでデータのプライバシーを確保し、分散環境でのセキュリティを維持します。 Compute Layer for AI On-Demand VM:コンピュータリソースの柔軟なスケーリングを可能にし、さまざまなAIプロジェクトのニーズに最適です。 Serverless Functions: ワークロードを自動的にスケールし、完全な VM を必要としないタスクに適しています。 機密 VM: AMD SEV 暗号化を使用して、AI コンピューティングのセキュリティを確保し、データとモデルを不正アクセスから保護します。 GPU サポート:高性能コンピューティングのための分散型 GPU を活用し、複雑なモデルトレーニングとネットワーク上の推論を可能にします。 リアルワールド AI Workflows 典型的なワークフローには、Aleph Cloud ストレージ レイヤーにトレーニング データを格納し、GPU 駆動型 VM を使用してトレーニング モデルを展開し、推論のために展開し、ノード間で協力することを含みます。LibertAI のようなプロジェクトは、IPFS にオープンソースのモデルを格納し、プライベート VM で実行し、同意なしにさらなるトレーニングにデータが使用されないことを保証します。 Decentralized AIの問題点 ネットワーク ラテンシー 資源可用性 複雑性 Aleph Cloudは既に、遅延を減らすための改良されたプロトコル、ノードの採用を増加させ、リソースの可用性を向上させ、ユーザビリティを向上させるためのより良いツールで進化している。 Aleph Cloudは既に、遅延を減らすための改良されたプロトコル、ノードの採用を増加させ、リソースの可用性を向上させ、ユーザビリティを向上させるためのより良いツールで進化している。 結論 Aleph Cloudのアプローチは、プライバシーリスクやデータ独占などの集中的な制限に対処することで、分散型AIへのより広範な進歩に不可欠です。スケーラブルなストレージ、GPUコンピューティング、LibertAIのようなプロジェクトのサポートを提供することで、Aleph Cloudはコラボレーション、抵抗性、アクセシビリティを向上させます。 開発者は、Aleph Cloudのドキュメントを探索し、アカウントにサインアップし、AI開発のためのツールを活用することで、Aleph Cloudの実験/構築を開始することができます。
