# AIコンピューティングパワープラットフォームのビジネスモデルの検討:IOとATHを例に最近、2つのAIコンセプトプロジェクトが相次いでトークンを発行し、業界内でAIコンピューティングパワープラットフォームのビジネスモデルについて広範な議論を引き起こしました。このモデルは本質的にクラシックなプラットフォーム型ビジネスモデルです。一方はAIスタートアップ企業やゲームレンダリング会社であり、彼らは大量のコンピューティングパワーリソースを必要としています;他方は、余剰の高性能グラフィックカードを持つ個人または機関です。この両者の需要をマッチングできるプラットフォームがあれば、典型的なプラットフォームビジネスモデルが形成されることになります。このモデルは双方に利点があります:AI企業は低コストで必要なコンピューティングパワーを得ることができ、一方でグラフィックカードの所有者は未使用のリソースから収益を得ることができます。この市場機会を見て、一部のプラットフォームが誕生し、未使用のグラフィックカードリソースとAI企業の需要を結ぶことを目的としています。このモデルが人気の理由は、主に以下のいくつかの理由に基づいています:1. コストの考慮:AI企業、特にスタートアップは、大量のグラフィックカードを購入する高額なコストを負担することが難しい。2. 柔軟性のニーズ:これらの企業は、需要に応じてコンピューティングパワーリソースを柔軟にレンタルすることを好みます。3. 市場の制限:現在、世界的にグラフィックカードの供給が厳しく、さらにはいくつかの貿易制限に直面しており、直接購入の難易度が増しています。しかし、このプラットフォームモデルは典型的な「鶏が先か卵が先か」の問題に直面しています:AI企業はプラットフォーム上に十分なコンピューティングパワーリソースが必要であり、GPU所有者は十分な注文があることを期待しています。この循環を打破するために、一部のプラットフォームは暗号通貨メカニズムを導入しました。! [卵の問題から始めて、分散型クラウドコンピューティングプラットフォーム IO.Net とAethirの類似点と相違点を探る](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-00d11eb814ed38b044d54bd3fc87a0be)あるプラットフォームは「鶏が先か卵が先か」の戦略を選び、トークン補助で大量のグラフィックカードを引き付けました。別のプラットフォームは異なる方法を取り、仮想および実体のマイニングマシン製品を導入することでユーザーベースを維持・拡大しました。このアプローチは、ユーザーの沈没コストを効果的に増加させ、ユーザーのロイヤルティを高めました。ビジネスモデルにおいて、これらのプラットフォームは通常、法定通貨またはステーブルコインでの支払いを許可すると同時に、プラットフォームトークンでの支払いオプションも提供し、一定の割引を与えます。このようなアプローチは、ユーザーにプラットフォームトークンの使用を強制することはなく、トークンに実際の機能を与え、トークンの分散保有を促進します。エコシステム構築において、異なるプラットフォームは異なる戦略を採用しています。あるプラットフォームでは、監視員の役割を導入し、GPUの稼働状況や注文処理状況を監視し、この業務を通じてトークン報酬を得ています。このような取り組みは、プラットフォームの信頼性を高めるだけでなく、初期参加者に利益を得る機会を提供しています。注目すべきは、これらのプラットフォームはある程度競争関係にあるものの、標準化されたグラフィックスカードリソースを扱っているため、協力の余地も存在することです。一部のプラットフォームはトークンの交換さえ行い、業界内の協力精神を示しています。総じて、AIコンピューティングパワープラットフォームの出現は、AIスタートアップ企業やグラフィックカードの所有者に新しい機会を提供し、全体のAI業界の発展に新たな活力を注入しています。このモデルの不断の改善と発展に伴い、私たちはさらなる革新と突破を期待することができます。
AIコンピューティングパワープラットフォームのビジネスモデル解析:リンクしている不要なグラフィックカードとAIの需要
AIコンピューティングパワープラットフォームのビジネスモデルの検討:IOとATHを例に
最近、2つのAIコンセプトプロジェクトが相次いでトークンを発行し、業界内でAIコンピューティングパワープラットフォームのビジネスモデルについて広範な議論を引き起こしました。このモデルは本質的にクラシックなプラットフォーム型ビジネスモデルです。
一方はAIスタートアップ企業やゲームレンダリング会社であり、彼らは大量のコンピューティングパワーリソースを必要としています;他方は、余剰の高性能グラフィックカードを持つ個人または機関です。この両者の需要をマッチングできるプラットフォームがあれば、典型的なプラットフォームビジネスモデルが形成されることになります。
このモデルは双方に利点があります:AI企業は低コストで必要なコンピューティングパワーを得ることができ、一方でグラフィックカードの所有者は未使用のリソースから収益を得ることができます。この市場機会を見て、一部のプラットフォームが誕生し、未使用のグラフィックカードリソースとAI企業の需要を結ぶことを目的としています。
このモデルが人気の理由は、主に以下のいくつかの理由に基づいています:
しかし、このプラットフォームモデルは典型的な「鶏が先か卵が先か」の問題に直面しています:AI企業はプラットフォーム上に十分なコンピューティングパワーリソースが必要であり、GPU所有者は十分な注文があることを期待しています。この循環を打破するために、一部のプラットフォームは暗号通貨メカニズムを導入しました。
! 卵の問題から始めて、分散型クラウドコンピューティングプラットフォーム IO.Net とAethirの類似点と相違点を探る
あるプラットフォームは「鶏が先か卵が先か」の戦略を選び、トークン補助で大量のグラフィックカードを引き付けました。別のプラットフォームは異なる方法を取り、仮想および実体のマイニングマシン製品を導入することでユーザーベースを維持・拡大しました。このアプローチは、ユーザーの沈没コストを効果的に増加させ、ユーザーのロイヤルティを高めました。
ビジネスモデルにおいて、これらのプラットフォームは通常、法定通貨またはステーブルコインでの支払いを許可すると同時に、プラットフォームトークンでの支払いオプションも提供し、一定の割引を与えます。このようなアプローチは、ユーザーにプラットフォームトークンの使用を強制することはなく、トークンに実際の機能を与え、トークンの分散保有を促進します。
エコシステム構築において、異なるプラットフォームは異なる戦略を採用しています。あるプラットフォームでは、監視員の役割を導入し、GPUの稼働状況や注文処理状況を監視し、この業務を通じてトークン報酬を得ています。このような取り組みは、プラットフォームの信頼性を高めるだけでなく、初期参加者に利益を得る機会を提供しています。
注目すべきは、これらのプラットフォームはある程度競争関係にあるものの、標準化されたグラフィックスカードリソースを扱っているため、協力の余地も存在することです。一部のプラットフォームはトークンの交換さえ行い、業界内の協力精神を示しています。
総じて、AIコンピューティングパワープラットフォームの出現は、AIスタートアップ企業やグラフィックカードの所有者に新しい機会を提供し、全体のAI業界の発展に新たな活力を注入しています。このモデルの不断の改善と発展に伴い、私たちはさらなる革新と突破を期待することができます。