EMC:AI技術とブロックチェーンの統合を推進する新たな力

上級10/24/2024, 2:22:30 PM
EMCプロジェクトは、世界中のアイドルGPUリソースを統合し、計算リソースの供給と需要の不均衡に対処することを目指す革新的な分散型AIコンピューティングパワープラットフォームです。プラットフォームには、EMCハブ、JarvisBot、OmniMuseなど、AIモデルのトレーニングと適用を容易にするためのさまざまなサービスが提供されています。EMCのデュアルデフレーション経済モデルと分散アーキテクチャにより、ユーザーは低コストで高性能な計算リソースにアクセスできる一方、開発者が参加できる機会が増えます。将来、EMCは医療、金融、IoTなどの分野でのアプリケーションを拡大し、AI技術の普及と発展を推進していきます。

紹介

人工知能とブロックチェーン技術の統合は、急速に進化するテクノロジーの波の中で新たな焦点になりつつあります。グラフィックス・プロセッシング・ユニット(GPU)をベースにしたコンピューティングパワーのDePinを構築するという物語は、Web3空間に新たな波を生み出し始めています。

近年、AI技術の広範な応用により、さまざまな産業で計算リソースへの需要が高まっています。しかし、市場における高性能GPUの独占が多くの中小企業にとって必要な計算サポートを得るのが難しくしています。この需要の傾向に基づき、EMC(Edge Matrix Computing)プロジェクトが誕生し、世界中のアイドルのグラフィックスカードリソースを統合することで、計算リソースの割り当て不足の問題を解決することを目指しています。

EMCチームは、「DeAI」のコンセプトを先駆けており、従来のGPUクラウドサービスとは異なるものとしています。このプロジェクトは、計算能力のスケジューリングプラットフォームを通じて効率的なAIトレーニングモデルを提供し、開発者が低コストで計算リソースにアクセスできるようにしています。このイノベーションにより、AIとブロックチェーンの統合が促進され、リソースの利用とデータ共有が強化され、Web3エコシステムの開発と実際のアプリケーション価値の創出が可能になります。

EMCとは何ですか?

プロジェクト概要

EMC(エッジマトリックスコンピューティング)は、2022年に高性能な分散型AIコンピューティングアプリケーションネットワークとして設立され、AI技術の開発とGPUコンピューティングパワーの資源の摩擦を解決することを目指しています。2024年10月現在、世界30カ国以上の国と地域でコンピューティングパワーネットワークとAI + Web3コミュニティを構築しています。起業家や開発者により平等でオープンな機会を提供することに取り組んでいます。

EMCのコア製品は、GPUコンピューティング資産とAIアプリケーションのシームレスな統合を実現するWeb3分野初のプラットフォームとして、さまざまなAIおよびWeb3アプリケーション・シナリオに対応し、分散型ハイパフォーマンス・コンピューティングDePINサービスを構築します。たとえば、EMC Hubは分散型コンピューティングのスケジューリングを担当し、AI開発者が効率的にタスクを完了できるようにグローバルなコンピューティング・リソースを提供します。JarvisBotは、豊富なAIサービスアプリケーションに焦点を当て、ディープラーニングを通じてユーザーエクスペリエンスを最適化し、さまざまなビジネスシナリオにインテリジェントなサポートを提供します。OmniMuseは、AI技術の研究と普及を促進するための革新的なプラットフォームです。

このような状況において、EMCは分散型AIエコシステムの構築を促進し、開発者に低コストで効率的なコンピューティング・リソースを提供するとともに、業界全体にわたる革新的なアプリケーションの新たな可能性を開拓することに取り組んでいます。EMCは、分散コンピューティング、スマート・コントラクト、AIサービスを統合することで、AIとブロックチェーンの将来の統合に向けた重要な推進力となり、グローバルな開発者や起業家に幅広い開発機会を創出することを目指しています。

創業チーム


Source: エッジマトリックスチェーン

EMCの中核チームには、クラウドコンピューティング、AI、マーケティングに関する幅広い経験を持つ業界ベテランが複数名含まれています。

  • Alex Goh

EMCの共同創設者であり、EMCファウンデーションの会長は、マッコリー大学でMBAを取得しています。彼はグローバル市場開発で20年以上の経験を持ち、以前はImprobable.ioのグレーターチャイナの総括マネージャーおよびAWS(Amazon)のグローバルGMを務めていました。現在はシンガポールでのEMCの商品化とグローバルなプロモーションに焦点を当てています。

  • BK Khur

EMCの共同設立者兼CTOで、Nanyang Technological University(NTU)の工学部を卒業し、NTUの研究者でもありました。彼はDeloitte Consultingでデジタルトランスフォーメーションに取り組むなど、豊富な技術的バックグラウンドを持っています。JuzTodayやShopperBoardなどの企業を共同設立し、さまざまな革新的プロジェクトから広範囲な管理および技術経験をもたらしています。

  • Allen Foo

EMC財団の理事および製品・技術アドバイザー。彼はUCCVRの創設者兼CEOであり、早期のベンチャーキャピタルファンドおよびVooXを経営しています。以前はUnityとMicrosoftのビジネス開発を率い、クラウドサービスセクターでの重要なリーダーシップ経験を持っています。

  • Terrence Ngu

EMCファウンデーションの理事、グローバル市場プロモーション戦略アドバイザー。彼はHashmetaを設立し、以前はStarNgageの最高コミュニティ責任者を務めていました。テレンスは、いくつかのハイテク企業で重要な役職を歴任し、グローバル市場戦略とコミュニティ構築に注力してきました。

現在の資金調達状況

現在、EMCプロジェクトは複数のラウンドの重要な資金調達を完了し、グローバルAIおよびWeb3セクターでの強力な開発ポテンシャルを示しています。最初の資金調達は2024年1月に完了し、主要な投資家にはスイスのBochsler Group、Future3 Campus、1783 Labs、Frontier Research、DMC、VOFO Corp、Exabits.ai、Hashmeta、CEEX Labs、その他の機関やファミリーオフィスが含まれています。

2024年2月、EMCチームは、Faculty GroupとFlow Capitalをリードした第2ラウンドの戦略的資金調達の完了を発表しました。調達元には、グローバルなWeb3コミュニティ、DAO、およびAI開発者コミュニティが含まれており、EMCのコンピューティングノードの展開と開発をさらに加速させています。

2024年8月30日、EMCは、Amber GroupとP2 Venturesをリードとする2,000万ドルのシリーズA資金調達ラウンドの成功を発表しました。その他の参加者には、One Comma、Kapley Judge and Associated Corporations、Cyberrock Venture Fundなどのよく知られた投資機関が含まれています。これにより、EMCは分散型コンピューティングスケジューリングプラットフォームおよびAIの業界イノベーターとしての地位がさらに強化されました。

プロジェクトアドバンテージ

分散GPU

NVIDIAのような巨大企業がハイパフォーマンスGPU市場を支配する中、EMCは、独自の分散型分散型コンピューティング・ネットワークを活用し、世界中のアイドル状態のGPUリソースを活用することで、コンピューティング能力の需要と供給の不均衡に効果的に対処します。特にイーサリアムのマージ後、多数のマイニングファームが閉鎖されたことで、多くのアイドル状態のGPUデバイスが発生したため、EMCはAI開発者にコスト・パフォーマンスに優れたコンピューティング・サポートを提供できるようになりました。

EMCネットワークは、A100、H100、RTX 4090、3090などの主要モデルとともに、複数の国と地域に100を超えるGPUノードを導入しています。これらのコンピューティング・リソースは、IDC(インターネット・データ・センター)、CSP(クラウド・サービス・プロバイダ)、マイニング・ファーム、AI開発専用に設計されたEMC AIワークステーションによって提供されます。EMCネットワークは、プルーフ・オブ・ワーク(PoW)とプルーフ・オブ・ステーク(PoS)を組み合わせたメカニズムを採用しており、参加者はコンピューティングパワーとステーキングを提供することでトークン報酬を獲得し、マイニングとステーキングから二重の収益を得ることができます。

ユーザー操作性の観点から見ると、EMC AI Workstationはプラグ・アンド・プレイの使いやすさを重視して設計されています。第1弾の製品には、Intel Core i7 CPU、2TBソリッドステートドライブ、32GB DDR5 6400Hzメモリ、RTX 4090グラフィックスカードなどの高性能ハードウェアが搭載されており、複雑なAIタスクに必要なコンピューティングリソースとデータ処理能力を確実に満たしています。これにより、ユーザーに効率的な作業環境を提供し、エコシステム全体でイノベーションと開発を促進します。


ソース:ジオマップ

革新的なDeAIエコシステム

EMCは、独自の分散型AIエコシステム(DeAI)を介して、インフラからアプリケーション開発までの完全なシステムを構築しました。その核となる哲学は、オープンさ、透明性、民主化であり、分散型モデル、データ、計算能力を通じて従来の中央集権型AIの問題に対処することを目指しています。例えば、従来のAIモデルは、わずかな企業がしばしば制御しており、データやアルゴリズムの閉じ込めを引き起こしています。EMCのDeAIシステムでは、アルゴリズムとデータが分散ネットワークを通じて共有され、ユーザーはデータを自律的に管理できるようになりました。これにより、データエコシステムが大幅に豊かになり、ユーザーの貢献とAIモデルの制御が向上しています。

ブルマーケットが到来すると、新技術や革新的なモデルへの需要は特に緊急性があります。AIとWeb3の組み合わせは、将来の市場における重要なトレンドです。これらの2つのホットな分野を統合することで、EMCは新しい市場の物語を作り出し、投資家に新鮮な投資機会を提供しています。特に分散型AIの開発と応用市場では、新たな投資の波が起こることが期待されています。

デュアルトークン+デュアルデフレーション

EMCは「デュアルトークン+デュアルデフレーション」モデルを採用しており、1つのトークンはガバナンスやエコシステムの意思決定に使用され、もう1つは主要な交換媒体として機能します。この設計により、プロジェクトの柔軟性が向上し、異なる機能でトークンが異なる役割を果たすことができます。

さらに、EMCの二重デフレメカニズムは、特定の経済設計を通じてトークンの流通量を減らし、その希少性を確保します。具体的には、定期的なトークンの買い戻しによる市場流通量の減少や、一部のトークンの破壊(取引手数料の収集など)による流通量のさらなる減少が含まれます。このメカニズムは、トークンの希少性を維持するだけでなく、その長期的な価値を向上させます。

EMCコミュニティでは、ユーザーはトークンのチャージ、実世界資産(RWA)取引への参加、AIモデルの販売など、さまざまな方法でEMCエコシステムに積極的に参加することができ、これによりトークンの循環と利用が促進されます。要するに、この「デュアルトークン+デュアルデフレーション」モデルは、EMCに堅固な経済的基盤を確立し、多様な収益モデルを通じてEMCエコシステムにより多くの開発者やユーザーが参加することを奨励します。


ソース:エッジマトリックスチェーン

低い技術的な障壁

EMCは、EMC Hubツールの提供を開始することにより、AI DApp開発の技術的障壁を大幅に下げました。開発者は、広範なSDKとツールセットを使用して、AIアプリケーションを簡単に作成およびデプロイできます。このオープンでユーザー・フレンドリーな開発プラットフォームは、より多くの開発者をEMCエコシステムに引き付けています。Web3エコシステム内でのAI技術の普及を促進し、インテリジェントAI技術の迅速な適用への道を開きます。

EMCエコシステム紹介

人工知能とWeb3技術を組み合わせたプロジェクトとして、EMCエコシステム全体はプロトコル層、ネットワーク層、アプリケーション層、アセット層の4つのレイヤーに分かれています。技術的には、ユニークなネットワークトポロジー、エッジコンピューティングスケジューリング、多層ノード設計を通じて、ユーザーに効率的なAIコンピューティングソリューションを提供しています。


ソース:Edge Matrix Chain

EMCプロトコル

EMCプロトコルは、EVMエコシステムに基づく分散型AIコンピューティングパワースケジューリングソリューションです。Arbitrum Oneメインチェーンの高性能インフラを活用し、ステートマシンの提出と検証を可能にします。目標は、世界中のアイドルコンピューティングリソースをスケジュールして、AIトレーニングタスクの高い計算要求を満たすことです。

図に示されているように、EMCのネットワークトポロジーは、計算ノード、ルーターノード、バリデータノード、およびトランザクションストレージの4種類のノードに分けることができます。これらのノードは、異なる機能を担当しており、実行されたトランザクションの提出と確認を容易にするために一元的にスケジュールされています。彼らは共同してAIモデルのトレーニングと推論タスクを完了します。最終的に、すべてのトランザクションの状態と計算タスクの結果は、Arbitrum Oneのトランザクションストレージ層に格納され、データの長期的な可用性を確保します。


ソース:cryptoviet.info

EMC Protocolのコア技術的実装は、効率的な提出および確認メカニズムに依存しており、計算力スケジューリングおよび検証ノード管理において独自の利点を提供しています。まず、提出メカニズムは、状態機械を「提出」として記録するためにArbitrumメインチェーンに送信されるコミットメント構造にパッケージ化します。この段階では、実際の確認を待つことなく、ユーザーはすぐに次のステップに進むことができます。トランザクションがスマートコントラクトに提出されると、完了と見なされ、プロセスは非同期です。一定の時間が必要ですが、ユーザーの遅延の認識は大幅に減少しています。

PoSメカニズムの下では、検証ノードは公平性と信頼性を確保するためにEMCトークンをステーキングすることで義務を果たします。検証に失敗した場合、ステーキングされた資産は没収される可能性があり、システムのセキュリティがさらに強化されます。インセンティブメカニズムは、ステーキングされたEMCの量にリンクされており、最もステークされたノードが優先的にバリデーターになります。また、スマートルーティングは、優先順位の割り当てとタスクの安定性を確保するためにステーキングに依存しています。コンピューティング・ノードには2つのオプションがあります。EMCをステークしてより高い報酬を得るか、長期的なコンピューティング能力を必要としないタスクを実行して、運用の柔軟性と利益を高めるか、特に小規模なノードに適しています。

同時に、EMCプロトコルは、エッジコンピューティングのスケジューリングを通じて、コンピューティング電力の利用効率を大幅に向上させます。従来の集中型データ・センターと比較して、EMCネットワークはアイドル状態のGPUリソースをグローバルに利用し、コンピューティング容量の割り当てを最適化します。EMCは、EPN(EMCパートナー・ネットワーク)とのコラボレーションを通じて、グローバルな分散型コンピューティング・サポートを実現し、大規模な同時発生状況下でのシステムの安定性と拡張性を確保します。この設計により、EMCプロトコルは、今日の複雑なコンピューティング環境の課題に効果的に対処し、AIおよびリアルタイム・アプリケーションのための強固な基盤を提供します。

EMC Hub

EMC HUBプラットフォームは、AIモデルライブラリをコンピューティングリソースと統合することで、開発および展開効率を向上させます。開発者は、AIモデルをDockerコンテナにパッケージ化し、サンプルコードおよびパラメータの説明とともにプラットフォームにアップロードして報酬を受け取ることができます。この仕組みにより、モデルの公開および配布に関する開発者の負担が大幅に軽減されます。ユーザーは単にコンピューティングノードに加入し、ワンクリックでこれらのモデルDockerコンテナを実行し、迅速に完全なAIインスタンスを立ち上げることができます。システムはまた、対応するAPIを自動的に構成します。


ソース:EMCHub

コンピューティングパワースケジューリングに関して、EMC Hubはインテリジェントルーティングとノードの協力に依存しています。前者はパスとデータ転送を最適化し、後者はコンピューティングタスクを実行します。これには、コンピューティングプール内でのGPUリソースの動的なスケジューリングと、タスクの負荷と優先度に基づいた賢明な割り当てが含まれます。従来の方法と比較して、このモデルはクラウドサービスの購入、モデルの選択、環境の展開といった手間のかかるプロセスを回避することができ、開発者はより多くのイノベーションに集中することができます。

セキュリティと効率に関して、EMC HubではPoSとPoWのハイブリッドコンセンサスアルゴリズムを採用しており、3F + 1のバリデーターノードがメカニズムを維持しています。検証はビザンチン故障耐性(IBFT)アルゴリズムを使用しており、2/3の多数でトランザクションを確認します。PoSはノードのセキュリティを確保し、悪意のある攻撃を防ぎますが、PoWは計算タスクの完了を検証します。このハイブリッドメカニズムにより、プラットフォームのセキュリティが向上し、AIのトレーニングサイクルが短縮されます。統計によると、このアプローチは従来の方法の30%しかコストがかからず、作業量をわずか数時間に減らすことができます。


ソース:EMCprotocol(EMC)· GitHub

JarvisBot(ジャービスボット)

EMCのAIアシスタントジャービスは、EMCネットワークと分散アーキテクチャを活用し、深層学習アルゴリズムを統合した革新的なAI開発プラットフォームです。これにより、AIチャットボット以上のものとなり、強力な会話能力を保ちながら、深層学習を通じた計算リソースの割り当ての正確性が向上します。複雑な計算タスクやモデルトレーニングを自動化し、AI展開プロセスを最適化します。

機能面において、JarvisBotはコンテンツ生成、画像作成、翻訳、記事の書き直しを含む様々なAIアプリケーションを提供しています。ユーザーは、カスタマーサポート、リード生成、注文の更新、個別の推薦などのためにカスタマイズされたボットを作成することができます。Web3経済モデルを取り入れることで、ユーザーはAIサービスを楽しみながらリソースを提供することで報酬を得ることができます。これにより、通常はユーザーの定期購読に頼る従来のAIアプリケーションとは一線を画すものとなっています。このモデルは市場で大きな注目を集めています。

さらに、JarvisBotは、AIモデルのデプロイプロセスを大幅に簡素化するように設計されています。JarvisBotが提供するWeb3ツールを使用すると、開発者はその機能に簡単にアクセスし、面倒な手動構成なしでAIモデルを迅速に起動できます。これにより、モデルトレーニングの効率が向上し、AIと分散型AI(DeAI)のより効果的で経済的なソリューションが提供され、「ChatGPT」の分散型バージョンになります。


ソース:docs.jarvisbot.ai

オムニミューズ

OmniMuseは、分散型人工知能(DeAI)を通じてAI技術の開発を促進する革新的なプラットフォームです。カスタマイズ可能なスマートコントラクトテンプレートやモデルの造幣、取引、データ共有に特化したフレームワークなど、様々な機能を提供しており、AIアプリケーションの開発プロセスを大幅に加速させます。さらに、OmniMuseは人気のあるブロックチェーン開発ツールも統合しており、分散型アプリケーションの作成を簡素化しています。

OmniMuseは、IPFSなどの分散型ストレージソリューションを利用して、データ資産の永続性と不変性を確保し、データプライバシーを優先しながら安全なデータ共有と取引を促進します。その高度なプライバシーおよびセキュリティ機能は、準同型暗号化、安全なマルチパーティ計算、検証可能な計算などの最先端の暗号化ツールの恩恵を受け、プラットフォームのセキュリティをさらに強化します。

さらに、開発中のDeAI Storeは、分散型AIアプリケーションを集めた革新的なプラットフォームであり、ユーザーが最新のインテリジェントテクノロジーアプリケーションを発見してアクセスできるようにします。DeAI Storeは、分散型AIデータストレージ、スマートコントラクトテンプレート、開発フレームワークを提供するとともに、ユーザーのプライバシーとセキュリティを確保するための暗号化ツールを統合しています。このプラットフォームは、技術的な「境界」のないコラボレーション環境を構築し、誰もが共有してAIの大きな可能性を解き放ち、多くのAI開発者、クリエイター、ユーザーを引き付けて、AIテクノロジーのイノベーションと開発を共同で推進できるようにすることを目的としています。


Source: OmniMuse

Openverse フレームワーク

EMC Hubをベースに、Openverseは複数の開発者ツールやSDKを統合することで機能をさらに拡張します。これにより、開発者の能力が分散環境で向上し、EMC Hubとのシームレスな統合が可能となり、AIアプリケーションの迅速な展開が可能となります。

Openverseは、EMC SDK、Web3 SDK、3D Scene SDK、およびDID SDKを統合した、Web3開発者向けのさまざまなSDKツールを提供するプラットフォームです。これらのツールは、コアのWeb3機能をサポートしています。たとえば、3D Scene SDKでは、仮想3Dワールドの迅速な構築が可能であり、DID SDKでは、データのプライバシーとセキュリティを確保するためのブロックチェーンレベルの身元確認を提供しています。

開発者は、AIモデルをプラットフォームにアップロードし、Openverseのワンクリックデプロイ機能を通じてAIインスタンスを簡単に起動および管理できるため、開発プロセスが簡素化されます。この統合プラットフォームは、Web3開発の障壁を大幅に下げ、開発者がアプリケーションの革新とビジネスの成長に集中できるようにします。


ソース:EMCprotocol(EMC)· GitHub

トークンの配布

$EMCはArbitrum One公共チェーン上で発行されたトークンで、総供給量は10億です。これらのトークンの配布は、コミュニティリワード、開発資金、流動性など、さまざまな目的をカバーしています。そのデザインは、開発者やユーザーが分散型コンピューティングエコシステムに参加し、コンピューティングパワーや経済の循環を効率的に利用するために積極的にエンゲージメントを促進することを目指しています。


ソース:トークン配布 | EMCホワイトペーパー

収益デフレモデル

EMCは、基本的な$EMCトークンと、EMC市場における取引の媒体として機能するクレジットと呼ばれるステーブルコインを特徴とするデュアルトークン経済モデルを導入しています。このメカニズムの核心は、ユーザーが$EMCを使用してクレジットを購入する必要があることにあり、このプロセス中に$EMCが完全に破壊され、それによってその希少性と価値が高まります。この設計により、$EMCの価格を安定的に維持し、より多くのユーザーをEMCエコシステムに引き付けることができます。

EMCの収益デフレモデルは、トークン供給と需要のバランスを維持することを目指して、特定の収益デフレと計算能力消費デフレから成り立っています。

  1. 収益物価抑制メカニズムでは、取引はステーブルコインまたは他のトークンを利用し、コンピューティングパワークラスターはコンピューティングパワープロトコルを通じてリースされます。 RWAプラットフォームの取引手数料は$ EMCに変換され、破棄され、レンタル収入の80%は貸主に、20%は破棄されます。さらに、取引の両当事者は報酬として$ EMCを受け取り、トークンの使用と破棄をさらに促進します。
  2. コンピューティング・パワー消費のデフレ・メカニズムでは、EMC Hubは豊富なコンピューティング・パワーとアプリケーション・サブスクリプション・サービスを提供しており、ユーザーはこれらのサービスにアクセスするために他の暗号資産を賭ける必要があります。この場合、ステーキングされた資産は$EMCに変換され、預け入れた後は消費口座から引き出すことはできませんが、サービス利用後に破壊されるため、$EMCの消費が増加し、その価値が高まります。

リリースモデル

EMCトークンの初期トークン生成イベント(TGE)は2023年11月9日に開始され、トークンの総供給量に対して、投資家とプロジェクトチームを含む24〜48ヶ月にわたるトークンリリース計画が実施されます。トークンの配布では、エコシステムの報酬(ガバナンストークンを含む)が総供給量の47%を占めます。さらに、EMC経済システムには、デフレーションメカニズムとトークンの長期的な価値向上を目指す燃焼計画が組み込まれています。


ソース: トークン取得 |EMCホワイト・ペーパー

将来の価値分析

EMCプロジェクトは、従来のWeb2とWeb3を組み合わせたものです。Web2プロジェクトと比較して、その利点は、分散GPUノードを活用して分散コンピューティングリソースを効果的にアグリゲートし、従来の中央集権型システムによって引き起こされる需給の不均衡を緩和することにあります。他のWeb3プロジェクトとは対照的に、EMCは、AIとDePINを緊密に統合し、知識、データ、コンピューティング資産を共有するための市場を確立することにより、AIモデル・トレーニングのためのコスト・パフォーマンスに優れたソリューションを提供しています。さらに、独自のクレジットメカニズムにより、経済循環が加速し、投資家に新たな収益源と機会を提供します。

将来のアプリケーションに関しては、EMCはハイパフォーマンス・コンピューティングを利用しやすく、経済的なものにし、さまざまな業界におけるAIアプリケーションへの扉を開きます。

たとえば、医療セクターでは、EMCは強力な計算能力を活用して大規模な医療データを処理し、個別の医療および正確な診断を進めることができます。AIモデルは患者の過去のデータや遺伝情報を分析することで、より効果的な治療計画を作成することができます。EMCの計算能力は金融業界で複雑な金融取引やリスク評価を処理し、コストを削減しながらデータの安全性と透明性を確保することができます。

最も有望なアプリケーションは、スマートシティとモノのインターネット(IoT)に焦点を当てています。EMCの分散アーキテクチャは、多数のデバイスのリアルタイムデータ処理をサポートし、インテリジェントな交通やエネルギー管理などのシステムの最適化を容易にし、都市の運営効率と持続可能性を向上させることができます。

現在、大規模モデルのエンジニアリング技術は比較的成熟していますが、計算能力の安定性とコードカプセル化の信頼性には、依然として細心の注意と継続的な最適化が必要です。EMCプロジェクトはDePINのホット・セグメントにあるため、当初はカスタマー・エクスペリエンス(CX)の実現可能性を備えています。一方、開示された情報からは、本プロジェクトの中国事情が明らかになり、今後の市場拡大には、グローバルな影響力を高めるための多角化戦略が必要となる可能性が示唆されます。


参考文献

  1. https://docs.emc.network/whitepaper
  2. https://docs.jarvisbot.ai/
  3. https://twitter.com/EMCprotocol
  4. https://linktr.ee/emcnetwork
  5. https://emchub.ai/#/home
  6. https://coinmarketcap.com/currencies/edge-matrix-computing/
著者: Smarci
翻訳者: Viper
レビュアー: Edward、Piccolo、Elisa
翻訳レビュアー: Ashely、Joyce
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EMC:AI技術とブロックチェーンの統合を推進する新たな力

上級10/24/2024, 2:22:30 PM
EMCプロジェクトは、世界中のアイドルGPUリソースを統合し、計算リソースの供給と需要の不均衡に対処することを目指す革新的な分散型AIコンピューティングパワープラットフォームです。プラットフォームには、EMCハブ、JarvisBot、OmniMuseなど、AIモデルのトレーニングと適用を容易にするためのさまざまなサービスが提供されています。EMCのデュアルデフレーション経済モデルと分散アーキテクチャにより、ユーザーは低コストで高性能な計算リソースにアクセスできる一方、開発者が参加できる機会が増えます。将来、EMCは医療、金融、IoTなどの分野でのアプリケーションを拡大し、AI技術の普及と発展を推進していきます。

紹介

人工知能とブロックチェーン技術の統合は、急速に進化するテクノロジーの波の中で新たな焦点になりつつあります。グラフィックス・プロセッシング・ユニット(GPU)をベースにしたコンピューティングパワーのDePinを構築するという物語は、Web3空間に新たな波を生み出し始めています。

近年、AI技術の広範な応用により、さまざまな産業で計算リソースへの需要が高まっています。しかし、市場における高性能GPUの独占が多くの中小企業にとって必要な計算サポートを得るのが難しくしています。この需要の傾向に基づき、EMC(Edge Matrix Computing)プロジェクトが誕生し、世界中のアイドルのグラフィックスカードリソースを統合することで、計算リソースの割り当て不足の問題を解決することを目指しています。

EMCチームは、「DeAI」のコンセプトを先駆けており、従来のGPUクラウドサービスとは異なるものとしています。このプロジェクトは、計算能力のスケジューリングプラットフォームを通じて効率的なAIトレーニングモデルを提供し、開発者が低コストで計算リソースにアクセスできるようにしています。このイノベーションにより、AIとブロックチェーンの統合が促進され、リソースの利用とデータ共有が強化され、Web3エコシステムの開発と実際のアプリケーション価値の創出が可能になります。

EMCとは何ですか?

プロジェクト概要

EMC(エッジマトリックスコンピューティング)は、2022年に高性能な分散型AIコンピューティングアプリケーションネットワークとして設立され、AI技術の開発とGPUコンピューティングパワーの資源の摩擦を解決することを目指しています。2024年10月現在、世界30カ国以上の国と地域でコンピューティングパワーネットワークとAI + Web3コミュニティを構築しています。起業家や開発者により平等でオープンな機会を提供することに取り組んでいます。

EMCのコア製品は、GPUコンピューティング資産とAIアプリケーションのシームレスな統合を実現するWeb3分野初のプラットフォームとして、さまざまなAIおよびWeb3アプリケーション・シナリオに対応し、分散型ハイパフォーマンス・コンピューティングDePINサービスを構築します。たとえば、EMC Hubは分散型コンピューティングのスケジューリングを担当し、AI開発者が効率的にタスクを完了できるようにグローバルなコンピューティング・リソースを提供します。JarvisBotは、豊富なAIサービスアプリケーションに焦点を当て、ディープラーニングを通じてユーザーエクスペリエンスを最適化し、さまざまなビジネスシナリオにインテリジェントなサポートを提供します。OmniMuseは、AI技術の研究と普及を促進するための革新的なプラットフォームです。

このような状況において、EMCは分散型AIエコシステムの構築を促進し、開発者に低コストで効率的なコンピューティング・リソースを提供するとともに、業界全体にわたる革新的なアプリケーションの新たな可能性を開拓することに取り組んでいます。EMCは、分散コンピューティング、スマート・コントラクト、AIサービスを統合することで、AIとブロックチェーンの将来の統合に向けた重要な推進力となり、グローバルな開発者や起業家に幅広い開発機会を創出することを目指しています。

創業チーム


Source: エッジマトリックスチェーン

EMCの中核チームには、クラウドコンピューティング、AI、マーケティングに関する幅広い経験を持つ業界ベテランが複数名含まれています。

  • Alex Goh

EMCの共同創設者であり、EMCファウンデーションの会長は、マッコリー大学でMBAを取得しています。彼はグローバル市場開発で20年以上の経験を持ち、以前はImprobable.ioのグレーターチャイナの総括マネージャーおよびAWS(Amazon)のグローバルGMを務めていました。現在はシンガポールでのEMCの商品化とグローバルなプロモーションに焦点を当てています。

  • BK Khur

EMCの共同設立者兼CTOで、Nanyang Technological University(NTU)の工学部を卒業し、NTUの研究者でもありました。彼はDeloitte Consultingでデジタルトランスフォーメーションに取り組むなど、豊富な技術的バックグラウンドを持っています。JuzTodayやShopperBoardなどの企業を共同設立し、さまざまな革新的プロジェクトから広範囲な管理および技術経験をもたらしています。

  • Allen Foo

EMC財団の理事および製品・技術アドバイザー。彼はUCCVRの創設者兼CEOであり、早期のベンチャーキャピタルファンドおよびVooXを経営しています。以前はUnityとMicrosoftのビジネス開発を率い、クラウドサービスセクターでの重要なリーダーシップ経験を持っています。

  • Terrence Ngu

EMCファウンデーションの理事、グローバル市場プロモーション戦略アドバイザー。彼はHashmetaを設立し、以前はStarNgageの最高コミュニティ責任者を務めていました。テレンスは、いくつかのハイテク企業で重要な役職を歴任し、グローバル市場戦略とコミュニティ構築に注力してきました。

現在の資金調達状況

現在、EMCプロジェクトは複数のラウンドの重要な資金調達を完了し、グローバルAIおよびWeb3セクターでの強力な開発ポテンシャルを示しています。最初の資金調達は2024年1月に完了し、主要な投資家にはスイスのBochsler Group、Future3 Campus、1783 Labs、Frontier Research、DMC、VOFO Corp、Exabits.ai、Hashmeta、CEEX Labs、その他の機関やファミリーオフィスが含まれています。

2024年2月、EMCチームは、Faculty GroupとFlow Capitalをリードした第2ラウンドの戦略的資金調達の完了を発表しました。調達元には、グローバルなWeb3コミュニティ、DAO、およびAI開発者コミュニティが含まれており、EMCのコンピューティングノードの展開と開発をさらに加速させています。

2024年8月30日、EMCは、Amber GroupとP2 Venturesをリードとする2,000万ドルのシリーズA資金調達ラウンドの成功を発表しました。その他の参加者には、One Comma、Kapley Judge and Associated Corporations、Cyberrock Venture Fundなどのよく知られた投資機関が含まれています。これにより、EMCは分散型コンピューティングスケジューリングプラットフォームおよびAIの業界イノベーターとしての地位がさらに強化されました。

プロジェクトアドバンテージ

分散GPU

NVIDIAのような巨大企業がハイパフォーマンスGPU市場を支配する中、EMCは、独自の分散型分散型コンピューティング・ネットワークを活用し、世界中のアイドル状態のGPUリソースを活用することで、コンピューティング能力の需要と供給の不均衡に効果的に対処します。特にイーサリアムのマージ後、多数のマイニングファームが閉鎖されたことで、多くのアイドル状態のGPUデバイスが発生したため、EMCはAI開発者にコスト・パフォーマンスに優れたコンピューティング・サポートを提供できるようになりました。

EMCネットワークは、A100、H100、RTX 4090、3090などの主要モデルとともに、複数の国と地域に100を超えるGPUノードを導入しています。これらのコンピューティング・リソースは、IDC(インターネット・データ・センター)、CSP(クラウド・サービス・プロバイダ)、マイニング・ファーム、AI開発専用に設計されたEMC AIワークステーションによって提供されます。EMCネットワークは、プルーフ・オブ・ワーク(PoW)とプルーフ・オブ・ステーク(PoS)を組み合わせたメカニズムを採用しており、参加者はコンピューティングパワーとステーキングを提供することでトークン報酬を獲得し、マイニングとステーキングから二重の収益を得ることができます。

ユーザー操作性の観点から見ると、EMC AI Workstationはプラグ・アンド・プレイの使いやすさを重視して設計されています。第1弾の製品には、Intel Core i7 CPU、2TBソリッドステートドライブ、32GB DDR5 6400Hzメモリ、RTX 4090グラフィックスカードなどの高性能ハードウェアが搭載されており、複雑なAIタスクに必要なコンピューティングリソースとデータ処理能力を確実に満たしています。これにより、ユーザーに効率的な作業環境を提供し、エコシステム全体でイノベーションと開発を促進します。


ソース:ジオマップ

革新的なDeAIエコシステム

EMCは、独自の分散型AIエコシステム(DeAI)を介して、インフラからアプリケーション開発までの完全なシステムを構築しました。その核となる哲学は、オープンさ、透明性、民主化であり、分散型モデル、データ、計算能力を通じて従来の中央集権型AIの問題に対処することを目指しています。例えば、従来のAIモデルは、わずかな企業がしばしば制御しており、データやアルゴリズムの閉じ込めを引き起こしています。EMCのDeAIシステムでは、アルゴリズムとデータが分散ネットワークを通じて共有され、ユーザーはデータを自律的に管理できるようになりました。これにより、データエコシステムが大幅に豊かになり、ユーザーの貢献とAIモデルの制御が向上しています。

ブルマーケットが到来すると、新技術や革新的なモデルへの需要は特に緊急性があります。AIとWeb3の組み合わせは、将来の市場における重要なトレンドです。これらの2つのホットな分野を統合することで、EMCは新しい市場の物語を作り出し、投資家に新鮮な投資機会を提供しています。特に分散型AIの開発と応用市場では、新たな投資の波が起こることが期待されています。

デュアルトークン+デュアルデフレーション

EMCは「デュアルトークン+デュアルデフレーション」モデルを採用しており、1つのトークンはガバナンスやエコシステムの意思決定に使用され、もう1つは主要な交換媒体として機能します。この設計により、プロジェクトの柔軟性が向上し、異なる機能でトークンが異なる役割を果たすことができます。

さらに、EMCの二重デフレメカニズムは、特定の経済設計を通じてトークンの流通量を減らし、その希少性を確保します。具体的には、定期的なトークンの買い戻しによる市場流通量の減少や、一部のトークンの破壊(取引手数料の収集など)による流通量のさらなる減少が含まれます。このメカニズムは、トークンの希少性を維持するだけでなく、その長期的な価値を向上させます。

EMCコミュニティでは、ユーザーはトークンのチャージ、実世界資産(RWA)取引への参加、AIモデルの販売など、さまざまな方法でEMCエコシステムに積極的に参加することができ、これによりトークンの循環と利用が促進されます。要するに、この「デュアルトークン+デュアルデフレーション」モデルは、EMCに堅固な経済的基盤を確立し、多様な収益モデルを通じてEMCエコシステムにより多くの開発者やユーザーが参加することを奨励します。


ソース:エッジマトリックスチェーン

低い技術的な障壁

EMCは、EMC Hubツールの提供を開始することにより、AI DApp開発の技術的障壁を大幅に下げました。開発者は、広範なSDKとツールセットを使用して、AIアプリケーションを簡単に作成およびデプロイできます。このオープンでユーザー・フレンドリーな開発プラットフォームは、より多くの開発者をEMCエコシステムに引き付けています。Web3エコシステム内でのAI技術の普及を促進し、インテリジェントAI技術の迅速な適用への道を開きます。

EMCエコシステム紹介

人工知能とWeb3技術を組み合わせたプロジェクトとして、EMCエコシステム全体はプロトコル層、ネットワーク層、アプリケーション層、アセット層の4つのレイヤーに分かれています。技術的には、ユニークなネットワークトポロジー、エッジコンピューティングスケジューリング、多層ノード設計を通じて、ユーザーに効率的なAIコンピューティングソリューションを提供しています。


ソース:Edge Matrix Chain

EMCプロトコル

EMCプロトコルは、EVMエコシステムに基づく分散型AIコンピューティングパワースケジューリングソリューションです。Arbitrum Oneメインチェーンの高性能インフラを活用し、ステートマシンの提出と検証を可能にします。目標は、世界中のアイドルコンピューティングリソースをスケジュールして、AIトレーニングタスクの高い計算要求を満たすことです。

図に示されているように、EMCのネットワークトポロジーは、計算ノード、ルーターノード、バリデータノード、およびトランザクションストレージの4種類のノードに分けることができます。これらのノードは、異なる機能を担当しており、実行されたトランザクションの提出と確認を容易にするために一元的にスケジュールされています。彼らは共同してAIモデルのトレーニングと推論タスクを完了します。最終的に、すべてのトランザクションの状態と計算タスクの結果は、Arbitrum Oneのトランザクションストレージ層に格納され、データの長期的な可用性を確保します。


ソース:cryptoviet.info

EMC Protocolのコア技術的実装は、効率的な提出および確認メカニズムに依存しており、計算力スケジューリングおよび検証ノード管理において独自の利点を提供しています。まず、提出メカニズムは、状態機械を「提出」として記録するためにArbitrumメインチェーンに送信されるコミットメント構造にパッケージ化します。この段階では、実際の確認を待つことなく、ユーザーはすぐに次のステップに進むことができます。トランザクションがスマートコントラクトに提出されると、完了と見なされ、プロセスは非同期です。一定の時間が必要ですが、ユーザーの遅延の認識は大幅に減少しています。

PoSメカニズムの下では、検証ノードは公平性と信頼性を確保するためにEMCトークンをステーキングすることで義務を果たします。検証に失敗した場合、ステーキングされた資産は没収される可能性があり、システムのセキュリティがさらに強化されます。インセンティブメカニズムは、ステーキングされたEMCの量にリンクされており、最もステークされたノードが優先的にバリデーターになります。また、スマートルーティングは、優先順位の割り当てとタスクの安定性を確保するためにステーキングに依存しています。コンピューティング・ノードには2つのオプションがあります。EMCをステークしてより高い報酬を得るか、長期的なコンピューティング能力を必要としないタスクを実行して、運用の柔軟性と利益を高めるか、特に小規模なノードに適しています。

同時に、EMCプロトコルは、エッジコンピューティングのスケジューリングを通じて、コンピューティング電力の利用効率を大幅に向上させます。従来の集中型データ・センターと比較して、EMCネットワークはアイドル状態のGPUリソースをグローバルに利用し、コンピューティング容量の割り当てを最適化します。EMCは、EPN(EMCパートナー・ネットワーク)とのコラボレーションを通じて、グローバルな分散型コンピューティング・サポートを実現し、大規模な同時発生状況下でのシステムの安定性と拡張性を確保します。この設計により、EMCプロトコルは、今日の複雑なコンピューティング環境の課題に効果的に対処し、AIおよびリアルタイム・アプリケーションのための強固な基盤を提供します。

EMC Hub

EMC HUBプラットフォームは、AIモデルライブラリをコンピューティングリソースと統合することで、開発および展開効率を向上させます。開発者は、AIモデルをDockerコンテナにパッケージ化し、サンプルコードおよびパラメータの説明とともにプラットフォームにアップロードして報酬を受け取ることができます。この仕組みにより、モデルの公開および配布に関する開発者の負担が大幅に軽減されます。ユーザーは単にコンピューティングノードに加入し、ワンクリックでこれらのモデルDockerコンテナを実行し、迅速に完全なAIインスタンスを立ち上げることができます。システムはまた、対応するAPIを自動的に構成します。


ソース:EMCHub

コンピューティングパワースケジューリングに関して、EMC Hubはインテリジェントルーティングとノードの協力に依存しています。前者はパスとデータ転送を最適化し、後者はコンピューティングタスクを実行します。これには、コンピューティングプール内でのGPUリソースの動的なスケジューリングと、タスクの負荷と優先度に基づいた賢明な割り当てが含まれます。従来の方法と比較して、このモデルはクラウドサービスの購入、モデルの選択、環境の展開といった手間のかかるプロセスを回避することができ、開発者はより多くのイノベーションに集中することができます。

セキュリティと効率に関して、EMC HubではPoSとPoWのハイブリッドコンセンサスアルゴリズムを採用しており、3F + 1のバリデーターノードがメカニズムを維持しています。検証はビザンチン故障耐性(IBFT)アルゴリズムを使用しており、2/3の多数でトランザクションを確認します。PoSはノードのセキュリティを確保し、悪意のある攻撃を防ぎますが、PoWは計算タスクの完了を検証します。このハイブリッドメカニズムにより、プラットフォームのセキュリティが向上し、AIのトレーニングサイクルが短縮されます。統計によると、このアプローチは従来の方法の30%しかコストがかからず、作業量をわずか数時間に減らすことができます。


ソース:EMCprotocol(EMC)· GitHub

JarvisBot(ジャービスボット)

EMCのAIアシスタントジャービスは、EMCネットワークと分散アーキテクチャを活用し、深層学習アルゴリズムを統合した革新的なAI開発プラットフォームです。これにより、AIチャットボット以上のものとなり、強力な会話能力を保ちながら、深層学習を通じた計算リソースの割り当ての正確性が向上します。複雑な計算タスクやモデルトレーニングを自動化し、AI展開プロセスを最適化します。

機能面において、JarvisBotはコンテンツ生成、画像作成、翻訳、記事の書き直しを含む様々なAIアプリケーションを提供しています。ユーザーは、カスタマーサポート、リード生成、注文の更新、個別の推薦などのためにカスタマイズされたボットを作成することができます。Web3経済モデルを取り入れることで、ユーザーはAIサービスを楽しみながらリソースを提供することで報酬を得ることができます。これにより、通常はユーザーの定期購読に頼る従来のAIアプリケーションとは一線を画すものとなっています。このモデルは市場で大きな注目を集めています。

さらに、JarvisBotは、AIモデルのデプロイプロセスを大幅に簡素化するように設計されています。JarvisBotが提供するWeb3ツールを使用すると、開発者はその機能に簡単にアクセスし、面倒な手動構成なしでAIモデルを迅速に起動できます。これにより、モデルトレーニングの効率が向上し、AIと分散型AI(DeAI)のより効果的で経済的なソリューションが提供され、「ChatGPT」の分散型バージョンになります。


ソース:docs.jarvisbot.ai

オムニミューズ

OmniMuseは、分散型人工知能(DeAI)を通じてAI技術の開発を促進する革新的なプラットフォームです。カスタマイズ可能なスマートコントラクトテンプレートやモデルの造幣、取引、データ共有に特化したフレームワークなど、様々な機能を提供しており、AIアプリケーションの開発プロセスを大幅に加速させます。さらに、OmniMuseは人気のあるブロックチェーン開発ツールも統合しており、分散型アプリケーションの作成を簡素化しています。

OmniMuseは、IPFSなどの分散型ストレージソリューションを利用して、データ資産の永続性と不変性を確保し、データプライバシーを優先しながら安全なデータ共有と取引を促進します。その高度なプライバシーおよびセキュリティ機能は、準同型暗号化、安全なマルチパーティ計算、検証可能な計算などの最先端の暗号化ツールの恩恵を受け、プラットフォームのセキュリティをさらに強化します。

さらに、開発中のDeAI Storeは、分散型AIアプリケーションを集めた革新的なプラットフォームであり、ユーザーが最新のインテリジェントテクノロジーアプリケーションを発見してアクセスできるようにします。DeAI Storeは、分散型AIデータストレージ、スマートコントラクトテンプレート、開発フレームワークを提供するとともに、ユーザーのプライバシーとセキュリティを確保するための暗号化ツールを統合しています。このプラットフォームは、技術的な「境界」のないコラボレーション環境を構築し、誰もが共有してAIの大きな可能性を解き放ち、多くのAI開発者、クリエイター、ユーザーを引き付けて、AIテクノロジーのイノベーションと開発を共同で推進できるようにすることを目的としています。


Source: OmniMuse

Openverse フレームワーク

EMC Hubをベースに、Openverseは複数の開発者ツールやSDKを統合することで機能をさらに拡張します。これにより、開発者の能力が分散環境で向上し、EMC Hubとのシームレスな統合が可能となり、AIアプリケーションの迅速な展開が可能となります。

Openverseは、EMC SDK、Web3 SDK、3D Scene SDK、およびDID SDKを統合した、Web3開発者向けのさまざまなSDKツールを提供するプラットフォームです。これらのツールは、コアのWeb3機能をサポートしています。たとえば、3D Scene SDKでは、仮想3Dワールドの迅速な構築が可能であり、DID SDKでは、データのプライバシーとセキュリティを確保するためのブロックチェーンレベルの身元確認を提供しています。

開発者は、AIモデルをプラットフォームにアップロードし、Openverseのワンクリックデプロイ機能を通じてAIインスタンスを簡単に起動および管理できるため、開発プロセスが簡素化されます。この統合プラットフォームは、Web3開発の障壁を大幅に下げ、開発者がアプリケーションの革新とビジネスの成長に集中できるようにします。


ソース:EMCprotocol(EMC)· GitHub

トークンの配布

$EMCはArbitrum One公共チェーン上で発行されたトークンで、総供給量は10億です。これらのトークンの配布は、コミュニティリワード、開発資金、流動性など、さまざまな目的をカバーしています。そのデザインは、開発者やユーザーが分散型コンピューティングエコシステムに参加し、コンピューティングパワーや経済の循環を効率的に利用するために積極的にエンゲージメントを促進することを目指しています。


ソース:トークン配布 | EMCホワイトペーパー

収益デフレモデル

EMCは、基本的な$EMCトークンと、EMC市場における取引の媒体として機能するクレジットと呼ばれるステーブルコインを特徴とするデュアルトークン経済モデルを導入しています。このメカニズムの核心は、ユーザーが$EMCを使用してクレジットを購入する必要があることにあり、このプロセス中に$EMCが完全に破壊され、それによってその希少性と価値が高まります。この設計により、$EMCの価格を安定的に維持し、より多くのユーザーをEMCエコシステムに引き付けることができます。

EMCの収益デフレモデルは、トークン供給と需要のバランスを維持することを目指して、特定の収益デフレと計算能力消費デフレから成り立っています。

  1. 収益物価抑制メカニズムでは、取引はステーブルコインまたは他のトークンを利用し、コンピューティングパワークラスターはコンピューティングパワープロトコルを通じてリースされます。 RWAプラットフォームの取引手数料は$ EMCに変換され、破棄され、レンタル収入の80%は貸主に、20%は破棄されます。さらに、取引の両当事者は報酬として$ EMCを受け取り、トークンの使用と破棄をさらに促進します。
  2. コンピューティング・パワー消費のデフレ・メカニズムでは、EMC Hubは豊富なコンピューティング・パワーとアプリケーション・サブスクリプション・サービスを提供しており、ユーザーはこれらのサービスにアクセスするために他の暗号資産を賭ける必要があります。この場合、ステーキングされた資産は$EMCに変換され、預け入れた後は消費口座から引き出すことはできませんが、サービス利用後に破壊されるため、$EMCの消費が増加し、その価値が高まります。

リリースモデル

EMCトークンの初期トークン生成イベント(TGE)は2023年11月9日に開始され、トークンの総供給量に対して、投資家とプロジェクトチームを含む24〜48ヶ月にわたるトークンリリース計画が実施されます。トークンの配布では、エコシステムの報酬(ガバナンストークンを含む)が総供給量の47%を占めます。さらに、EMC経済システムには、デフレーションメカニズムとトークンの長期的な価値向上を目指す燃焼計画が組み込まれています。


ソース: トークン取得 |EMCホワイト・ペーパー

将来の価値分析

EMCプロジェクトは、従来のWeb2とWeb3を組み合わせたものです。Web2プロジェクトと比較して、その利点は、分散GPUノードを活用して分散コンピューティングリソースを効果的にアグリゲートし、従来の中央集権型システムによって引き起こされる需給の不均衡を緩和することにあります。他のWeb3プロジェクトとは対照的に、EMCは、AIとDePINを緊密に統合し、知識、データ、コンピューティング資産を共有するための市場を確立することにより、AIモデル・トレーニングのためのコスト・パフォーマンスに優れたソリューションを提供しています。さらに、独自のクレジットメカニズムにより、経済循環が加速し、投資家に新たな収益源と機会を提供します。

将来のアプリケーションに関しては、EMCはハイパフォーマンス・コンピューティングを利用しやすく、経済的なものにし、さまざまな業界におけるAIアプリケーションへの扉を開きます。

たとえば、医療セクターでは、EMCは強力な計算能力を活用して大規模な医療データを処理し、個別の医療および正確な診断を進めることができます。AIモデルは患者の過去のデータや遺伝情報を分析することで、より効果的な治療計画を作成することができます。EMCの計算能力は金融業界で複雑な金融取引やリスク評価を処理し、コストを削減しながらデータの安全性と透明性を確保することができます。

最も有望なアプリケーションは、スマートシティとモノのインターネット(IoT)に焦点を当てています。EMCの分散アーキテクチャは、多数のデバイスのリアルタイムデータ処理をサポートし、インテリジェントな交通やエネルギー管理などのシステムの最適化を容易にし、都市の運営効率と持続可能性を向上させることができます。

現在、大規模モデルのエンジニアリング技術は比較的成熟していますが、計算能力の安定性とコードカプセル化の信頼性には、依然として細心の注意と継続的な最適化が必要です。EMCプロジェクトはDePINのホット・セグメントにあるため、当初はカスタマー・エクスペリエンス(CX)の実現可能性を備えています。一方、開示された情報からは、本プロジェクトの中国事情が明らかになり、今後の市場拡大には、グローバルな影響力を高めるための多角化戦略が必要となる可能性が示唆されます。


参考文献

  1. https://docs.emc.network/whitepaper
  2. https://docs.jarvisbot.ai/
  3. https://twitter.com/EMCprotocol
  4. https://linktr.ee/emcnetwork
  5. https://emchub.ai/#/home
  6. https://coinmarketcap.com/currencies/edge-matrix-computing/
著者: Smarci
翻訳者: Viper
レビュアー: Edward、Piccolo、Elisa
翻訳レビュアー: Ashely、Joyce
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