Metrics Ventures 研報 | Akash Network：物語の炒作と価値投資が共存する分散型AI計算プロトコル

著者：Firehand, Kevin, Charlotte

1 はじめに：AIレースはこのサイクルの核心的な物語となった

AIレースの熱気はもはや多くを語る必要がないかもしれません------価格の動きがすべての言葉を覆い隠しています。2024年2月23日、NVIDIAの株価は800ドルを突破し、市場価値は2兆ドルを超え、歴史上最も早く1兆ドルから2兆ドルに成長した企業となりました。Cryptoレースにおいても、AIレースのトークンは過去数ヶ月で優れたパフォーマンスを示し、RNDR、TAO、FETなどの主要トークンは3倍以上の上昇を記録しました。AI分野の重要なイベントのたびに、関連するトークンは急成長を遂げています。

AIはこのサイクルで最も重要な人類の技術革命となり、それに応じて資金の投機のトップレースとなりました。ブロックチェーンと人工知能は相互融合の可能性を積極的に探求しており、Cryptoの世界はAI技術の重要な進展から恩恵を受け、関連する主要トークンの急上昇を促進しています。数ヶ月前にはAIとブロックチェーンの統合の可行性について議論していましたが、今ではその議論はあまり重要ではないようです。AIはこのサイクルの核心的な物語となり、市場の感情と資金の熱意がすべてを圧倒しています。

私たちの以前のAIレースに関する全体的な分析（V神の記事から、Crypto×AIにはどのような注目すべき細分野があるか？）では、V神がAIレースを細分化した4つの方向性を振り返りました：

• AIを参加者として：AIゲーム、AI予測競技
• AIをインターフェースとして：各種AIアプリケーション
• AIをゲームルールとして：Autonomous Agentの基盤プロトコル、zkML/opML
• AIを目標として：分散型データプロトコル、分散型計算プロトコル、分散型AIモデル

「AIを目標として」は、CryptoがAIを分散化する改造を代表し、物語性の上で最も魅力的で投機の余地があります。 実現可能性の面では、現時点では中央集権的なビジネスと強力な競争を形成することはできませんが、多くのビジネスロジックが実行可能な革新プロジェクトが誕生しており、その中にはすでに堀を形成しているプロジェクトがあり、このサイクルの動向において強力な投資対象となるでしょう。

2 レースの概要：分散型計算はAIレースの核心的な方向性

Crypto×AIの多くの細分野の中で、分散型計算は物語の投機と価値投資の両方を満たす方向性です。

まず、AI産業自体の計算力の需要は急速に増加しており、計算力不足とコストの高さがAI業界全体の問題となっています。供給側では、AI GPUの生産がNVIDIAによって独占されており、大手企業がAI計算力を掌握しています。一部は新しいモデルのトレーニングに使用され、他の部分はレンタルに使用されており、高度に中央集権化されたクラウドプラットフォームが計算力の価格決定権を握っています。需要側では、モデルのトレーニングと推論の需要が急速に増加しており、モデルのトレーニング競争が計算力の争奪を激化させています。小規模なモデルのトレーニングや微調整にも低コストの計算力のサポートが必要であり、AIアプリケーションの大規模な採用がモデル推論の計算力の需要を増加させています。

次に、多くのAI細分野の中で、分散型計算はCryptoとAIの融合が最も密接で、ビジネスロジックが最も明確な方向性です。トークンを使用して計算力を供給するインセンティブ、あるいはより広範なDePINのビジネスロジックは、前の段階のFilecoinなどの分散型ストレージレースで実行可能性が証明されています。Wrapper型のAIアプリケーションでも、Agentの基盤プロトコルでも、トークンはシステム全体においてそれほど重要ではありませんが、分散型計算プロジェクトでは、暗号通貨とビジネスロジックが非常に深く結びついており、Cryptoのインセンティブ効果がAIの構図を再構築する役割を果たしています。

最近のNVIDIAのカンファレンスに伴い、分散型計算は新たな高まりを迎え、主要プロジェクトの価格上昇が喜ばしく、多くの計算力関連の新プロジェクトが登場しました。分散型計算レースの現在の特徴は、プロジェクトの数が多く、プロジェクトのビジネスロジックが類似しており、競争が激しく、主要プロジェクトが計算力資源の供給と需要の安定性において堀を持っていることです。

ビジネスロジックの上で、この種のプロジェクトは基本的に類似しています：暗号通貨をインセンティブ手段として利用し、CPUやGPUを持つ供給者が計算力を提供できるようにし、中小企業が許可なしにレンタル者が提供する計算力を使用できるようにします。トークンのインセンティブにより、計算力の価格は中央集権的な供給者よりもはるかに低くなります。同時に、分散型モデルのトレーニングにおいては通信と並列計算の要求が高く、計算の用途がトレーニングから推論に移行しているため、現在のプロジェクトは分散型推論に集中しており、同質化の程度が高いです。

NVIDIAのカンファレンスが一連のGPU関連プロジェクトの成長を促進しましたが、私たちはこのレースの将来の発展がさらに集約化と集中化に向かうと予測しています。主要プロジェクトが成長した後、小規模プロジェクトは中長期的に衰退するでしょう。 計算力の供給者や分散型計算力を採用する意欲のあるユーザーは希少性を持ち、ビジネスロジックが高度に同質化している場合、供給と需要の両側の資源は優先的に主要プロジェクトに流れることになります。さらに、ユーザーは大規模で安定した計算力の保障を必要としており、過度に分散化されたレースの構造は中央集権的なクラウドサービスプロバイダーと競争する上で不利になります。

以上の分析から、分散型計算はAIレースの重点方向となり、中長期的な投資において一定の堀を持つ主要プロジェクトは持続的な競争力を持つでしょう。この論理の下で、私たちはAkashがこのレースの核心的な対象となると考えています。

3 Akash Network：ファンダメンタルとトークン経済の分析

3.1 ファンダメンタル分析

Akash Networkは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あり、ピアツーピアの市場を提供することで、世界中の未活用の計算資源を統合し、ユーザーが自由にリソースの需要を発表し、世界中のリソース供給者がリアルタイムで入札できる公開透明な市場を構築することを目指しています。Messariの報告によれば、Akashの同等のハードウェアのコストは他のクラウドプロバイダーよりもはるかに低いです。

Akashは2015年に設立され、2020年にCosmosエコシステムでメインネットを立ち上げました。Akashは最初はCPU計算に焦点を当てており、2023年8月31日にAkash Networkはメインネット6のアップグレードを完了し、GPUクラウド市場のサポートを開始しました。

計算力の供給側は主にデータセンター、マイナー、消費者向け計算力から来ています。主流のパブリックチェーンがPoS（Proof of Stake）メカニズムに移行した後、大量のマイニングファームの遊休計算力が解決すべき問題となっています。Akash Networkは複数の大規模マイナーと協力することで、これらの遊休資源を効果的に活用しており、北米最大のビットコインマイナーであるFoundryはAkash GPUネットワークに48のNVIDIA A100を追加しました。世界中に散らばる個人のコンピュータも、未活用の低端計算力を多く秘めています。現在、Akashネットワークには17,700以上のCPUと258のGPUがあり、その数は増加し続けています。さらに、Akashは500万ドルの試験的インセンティブプログラムなど、特定のインセンティブプランを導入しており、より多くの計算力提供者をプラットフォームに引き付けることを目指しています。

需要側では、Akash Networkは独自のオープンソースコミュニティを構築することで、より多くの開発者を引き付けることに努めており、これによりエコシステムの堀を強化し、プラットフォームに持続的な革新と発展の動力をもたらしています。さらに、Akashは他の分散型AIプロトコルとの協力を積極的に模索しており、サービス範囲を拡大し、プラットフォームの競争力を高めています。現在、AkashはGensynとBittensorという2つの分散型レイヤープロトコルとの協力関係を確立しており、これによりAkashは大量の固定需要を得ており、分散型計算力市場におけるプラットフォームの魅力と実力を証明しています。2023年8月にGPUを導入した後、Akashのデイリーリース量も著しく増加し、現在までに162,700回のリースが完了し、リースによる日収も増加しています。

供給と需要のマッチングにおいて、Akashは逆オークション（Reverse Auction）メカニズムを使用しており、ユーザーが注文を作成し、計算力供給者がその注文に対して入札を行い、ユーザーは供給者の入札や情報に基づいて選択し、契約を締結します。

具体的なビジネスにおいて、Akash Networkの計算力は主にデータ前処理とモデル推論に使用されていますが、最近ではモデルのトレーニングの試みと開発も行っています。2023年8月からOverclock LabsはThumperAIと共に基盤AIモデルのトレーニングを開始し、最終的には「Akash-Thumper」と呼ばれるオープンソースの人工知能モデルを作成し、Huggingfaceで共有することを目指しています。モデルのトレーニングが順調に進めば、分散型計算を使用してモデルをトレーニングするプロセスが定義され、Akashネットワークへの需要が高まり、利用率が向上します。

GPUがあり、価格も魅力的であれば、Akashの使用を妨げる最後の障壁はCrypto Barrierです。Akash Networkはユーザーの使用難易度を下げるために一連の措置を講じています：

• Cloudmos DeployとAakash Consoleを開発し、開発者がネットワーク内のインスタンスを摩擦なく管理できるようにします；
• MetamaskにCosmos Swapを統合し、ユーザーがMetamaskでAKTの取引を承認できるようにします；
• ステーブルコインの支払いをサポートし、NobleがCosmosネイティブのUSDCを発表することで、開発者の参入障壁を大幅に下げることができます。

3.2 トークン経済学の分析

AKTトークンはAkashエコシステム内で複数の重要な役割を果たしています：ステーキングメディアとしてネットワークの安全性を強化し、ガバナンス、リース決済単位、そして市場価格の基準となります。

AKTをステーキングすることで、ユーザーはネットワークのガバナンスに参加でき、投票権は彼らがステーキングしたトークンの数量と期間に依存し、ネットワークの分散型意思決定プロセスを促進します。

AKTは主にリース料金の支払いに使用され、Akashは異なる手数料率（例えば、AKT支払いは4%の手数料、USDC支払いは20%）を設定し、最大13%の年インフレ率を通じて供給と需要を調整し、インフレと手数料収入の一部をコミュニティプールに配分して公共資金、インセンティブ、可能なトークンの焼却などに使用し、エコシステムの持続可能な発展と価値の流通を確保しています。

Coingeckoのデータによれば、2024年3月20日時点で、AKTの流通供給量は230,816,799で、AKTのすべてのトークンはすでにロック解除されているため、高いロック解除による売圧には直面していません。現在の主な流通増加はインフレインセンティブから来ており、最大供給量は388,539,008です。Stakerewardsのデータによれば、現在の年インフレ率は約15%に達しています。約133.49百万のAKTがステーキングに使用されており、比率は57.8%で、ステーキング比率は比較的高いです。

流動性の観点から見ると、Akashの主な流動性はKuCoin、Kraken、Gateの3つの中央取引所に集中しています。注目すべきは、AKTがBinanceなどの一流の大規模取引所に上場していないため、中国地域での知名度が相対的に低いことです。しかし、AKTはアメリカの主要取引所であるKrakenに上場しており、Coinbaseにも上場しています。歴史的なケースでは、BonkやOndoなどのプロジェクトがCoinbaseのロードマップに入った後、価格の再発見と著しい成長を迎えることが多いです。このトレンドに基づき、AKTの上場は市場の熱意と投資家の関心を刺激し、価格の上昇と時価総額の増加を促進するでしょう。

4 競争環境の分析

前述の判断に基づき、分散型計算レースは競争が激しく、主要プロジェクトの堀が高いと考えています。私たちは、分散型計算レースの2つの核心的な競争指標は計算力の供給と計算力の需要であると考えています。

計算力の供給の重要性は言うまでもなく、より多くの数量とより高品質のGPUを持つことで、より安定して、より効率的により複雑な計算タスクを処理でき、計算力資源が極めて不足している状況では、プラットフォームの堀となります。計算力の需要も同様に重要であり、Coinbaseの最新の研究報告では、分散型プラットフォームの計算力供給量が大幅に増加しているにもかかわらず、プラットフォームの収入は同様に増加していないため、分散型計算に対する市場の需要が疑問視されています。計算力の供給と需要は正のフライホイールとして、エコシステム全体の急速な成長を促進します。

このレースにおいて、Akashと同じく主要な地位にあるプロジェクトにはRender、io.net、Gensynがあります。AkashとRenderは早期に誕生し、AI計算のために生まれたわけではなく、Akashは最初は汎用計算に使用され、Renderは主に動画や画像のレンダリングに使用され、io.netはAI計算のために特別に設計されていますが、AIが計算力の需要を一段階引き上げた後、これらのプロジェクトはすでにAI方面の開発に傾いています。Akash、io.net、RenderがAI推論を主攻するのに対し、GensynはAIモデルのトレーニングに特化しており、Gensynは確率学習証明、グラフベースの精密位置決定プロトコル、インセンティブを通じて計算の正確性を保証する検証レイヤーの構築を試みています。

計算力の供給の観点から見ると、Akashは現在17,700のCPUと258のGPUを持っています。それに対して、Renderはハードウェアデータを公開しておらず、io.netはより多くのGPU計算力を持っています。2024年3月20日時点で、io.netは51,738のGPUと10,206のCPUを持ち、RenderやFilecoinと提携し、Renderから4,458のGPUと197のCPU、Filecoinから1,024のGPUの使用権を得ています。計算力資源の数量と質はAkashを大きく上回っていますが、注意すべきは、io.netが非常に魅力的なエアドロップインセンティブを使用して計算力資源を引き付けているため、プラットフォーム上のGPUの数量は急速に変化していることです。エアドロップが終了した後、どれだけの計算力がio.netプラットフォームに残るかを観察する必要があります。それに対して、Akashの計算力は比較的安定した協力関係から来ており、計算力資源は安定的に増加しています。

計算力の使用において、Renderは関連データを公開していませんが、現在のビジネスの重点は依然として画像レンダリングにあり、また計算クライアントを構築してAI分野での使用を促進しています。すなわち、他のプロジェクトがRenderのGPUネットワークにアクセスできるAPIを提供し、AI推論、トレーニング、微調整などのユースケースをサポートしています。現在、Renderに接続されているプロジェクトにはio.net、Beam、FedML、Nosana、Prime Intellect、Exabitsが投票中です。

io.netの全体的なネットワーク使用率は30%-40%程度であり、RenderやFilecoinから接続された計算力はほとんど使用されていません。

AkashネットワークのGPU使用率は40%-60%の範囲を維持しており、これは分散型計算プラットフォームの中では比較的優れた水準です。最近、GPU計算力の供給が大幅に増加したため、使用率は一時的に低下しました。CPUネットワークの使用率も50%-60%の高い水準を維持しています。

（データ出典：Akashstatsに基づく計算）

評価の観点から見ると、Akashの現在のFDVとMCは1.2Bで、RNDRのFDVはその約5倍、MCは約3倍です。io.netとGensynはまだトークンを発行しておらず、io.netの最近のラウンドのプライマリファイナンスの評価は500Mですが、io.netに対する市場の感情が高まる中、二次トークンの開盤後の価格はこの数値を大きく上回ると予想されます。

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5 結論

上記の分析に基づき、Akashはこのサイクルの核心的な物語に合致し、中長期的な投資価値を持つ対象となるでしょう。

物語のテーマとファンダメンタルの観点から、AIレースはこのサイクルの主力レースとなり、分散型計算はこのレースの核心的な方向性です。一方では、外部のNVIDIAによる計算力への関心と投機の感情があり、もう一方ではDePINの概念におけるcryptoとAIの密接な結びつきがあります。Akashは分散型計算の主要プロジェクトであり、次のAIセクターのローテーションにおいて、分散型計算の方向性は必ず重点の一つとなり、Akashはその競争力と堀によって資金の支持を受けるでしょう。

資金面から見ると、Akashはすべての投資家とチームのロック解除を完了しており、このサイクルの中で巨額の売圧に直面することはなく、トークンのステーキング比率は半分を超えています。現在のトークンの流通量と15%のインフレ率を考慮すると、毎日94,609のAKTがロック解除され、価格が$5の場合、毎日のロック解除量は約50万ドルとなり、インフレによる売圧はそれほど大きくありません。さらに、3月20日、CoinbaseはAKTを上場し、アメリカ市場を開放し流動性を高め、AKTはBinanceに上場していないため、依然として高い上場期待があります。

今後は、Akashが計算力資源の引き付けと顧客関係の拡大においてどのように発展するかを引き続き注視し、特にAkashと同類プロジェクトとの競争優位性不足のリスクに警戒する必要があります。io.netやRenderを含むプロジェクトはAkashの強力な競争相手であり、特にio.netは現在エアドロップの期待によって非常に大規模な計算力資源を引き付けています。AkashはCPU計算から出発しており、GPUにおいて持続的な計算力資源の拡大を得られるか、また持続的で安定したユースケースと顧客を持つことが、他のプロジェクトとの競争の核心となります。