BitTorrent、分散型AI推論計算ネットワーク「BTTInferGrid」を開始

AIエージェントが企業のワークフロー、自動化生産、自律実行などの複雑なシナリオで実用化されるにつれ、グローバルなAI産業は「受動的対応」から「自律的実行」への新たな段階へと移行しました。業界競争の中心はもはや単なる大規模モデルのパラメータ競争ではなく、実行能力の競争へとシフトしており、その変革を支える核となるのは強力な論理的推論能力です。

アプリケーションシーンのパラダイムシフトにより、上流の計算能力インフラへの需要も根本的に変化している。計算資源の消費重心は、モデル訓練からビジネス推論へと継続的にシフトしており、この傾向は不可逆である。しかし、現在主流の中心化計算能力システムは、膨大で高頻度かつ急激なピーク・バレーを伴う推論リクエストに対応する際に、運用コストの高さ、弾力的な拡張性の低さ、サービス安定性の不足といった問題を露呈しており、AI業界全体が計算能力供給面での発展のボトルネックに直面している。

6月17日、長年にわたり信頼されてきたデセントラライズド伝送エコシステムBitTorrentが、戦略的製品BTTInferGridを発表。AI推論分野に焦点を当て、デセントラライズドな計算能力ネットワークを構築します。本プラットフォームはデセントラライズド分散アーキテクチャを基盤とし、世界中の散在する未使用GPU計算リソースを効率的に集約。供給側とAI開発者との間の接続障壁を解消し、オープンで簡単な接続、計算結果がブロックチェーン上で検証可能、使用量に応じた柔軟な課金方式を備えたAI推論計算サービスを提供します。

分散型技術の利点を活かし、BTTInferGridは、従来の中心化計算能力が高並列処理や負荷変動のシナリオで抱えていた課題を補完するとともに、計算能力供給側で飛躍的な進歩を実現し、計算能力エコシステム全体のリソース配分と流れのロジックを再構築しました。

一方で、BTTInferGridは、BitTorrentが長年培ってきたBTFSサービスを基に昇華させた戦略的製品であり、これはBitTorrentが従来のストレージ分野から計算能力分野へと中心的な拡張を図るだけでなく、分散型AI分野への戦略的布石でもある。

BTTInferGridは、分散型モデルを活用して算力供給体制を再構築し、AI推論算力の高コストおよび供給不足などの課題を解決します。コスト削減と効率向上を実現すると同時に、大規模モデルの推論効率を高め、業界に高性能・高耐性・高コストパフォーマンスの算力インフラを提供します。

2024年から2025年にかけてがAI業界の「千モデル戦争」および数万枚のGPUクラスタが支配するパラメータ軍備競争の時代であったとすれば、2026年にはAIエージェントの規模拡大による実用化が進み、AIは大規模なアプリケーション爆発の「推論時代」へと本格的に移行する。AI推論は、モデルの価値を現実に落とし込む鍵となるプロセスであり、「学習済みモデル」を実際のアプリケーション、ビジネス価値、日常的なサービスに変換する。簡単に言えば、学習は「AIに学ばせる」ことであり、推論は「AIを実用化する」ことである——例えば、自動運転車がこれまで走ったことのない道路で停止標識を認識することは、典型的な推論の行動である。推論能力は、AI製品のユーザー体験、運用コスト、ビジネス価値に直接影響を与える。

業界全体で合意が形成されており、今後70％以上の計算リソースが推論シナリオに使用される見込みである。オラクルは以前、推論計算の市場規模が最終的にトレーニング計算を上回ると予測した。中国工程院院士の鄭緯民も、現在のほとんどの計算リソースがユーザーと大規模モデルの日常的なインタラクションに消費されていると指摘している。コスト構成を見ると、大規模モデルの推論コストにおいて人件費は3％、データは2％に過ぎず、計算リソースが95％を占めている。トップアプリケーションの計算コストは非常に大きく、ChatGPTの1日あたりの推論コストは約70万ドル、DeepSeek V3も8.7万ドルに達している。

AIの計算能力需要が、少数のテクノロジー大手による集中型トレーニングから、数百万の開発者が関わるあらゆる業界のビジネス推論シナリオへと拡大したことで、基盤インフラの評価基準も変化した。トレーニング時代には、開発者は主に計算能力の集中規模と効率に注目していたが、推論時代にはAIサービスが膨大なエンドユーザーに直接提供され、1日あたり数千億回のインタラクションが巨額の計算能力消費を生み出している。このため、開発者の関心は1回の呼び出しコスト、応答速度、サービスの安定性へと移行した。現在、計算能力の供給、呼び出しコスト、サービス可用性はAIインフラを評価する核心的指標となり、AIアプリケーションがスムーズに実装されるかどうかを左右する鍵となっている。

しかし、指数的に増加する推論需要に直面して、主流の中央集権的計算リソース体制の欠点が次第に浮き彫りになっています：GPUの賃料が継続的に上昇し、プラットフォームのサービスが頻繁にダウンし、多くのAIアプリケーションが計算リソースコストのため閉鎖を余儀なくされています。これらの問題は以下の3つの側面に集中して表れています：

第一に、計算能力のスケジューリングが柔軟性に欠け、トラフィックのピークと谷に対応できず、コストと安定性のバランスを失う状況に陥っている。トップのAI企業とクラウドプロバイダーは計算能力インフラへの投資を継続しているが、推論需要は急激に増加し、明確なピークと谷の特徴を示している——日中のオフィス作業やマーケティングのピーク時にはリクエスト量が数十倍に急増し、深夜には急激に減少する。中央集権型データセンターはこの動的変化に対応する柔軟なスケジューリング機能を欠いており、ピークに合わせてインフラを構成すれば低峰期の減価償却コストが高騰し、平均値に合わせればピーク時にサービスが停止するという「高コスト」と「低安定性」のジレンマに陥る。さらに、中央集権型計算能力にはデータセンター建設、電力、運用保守、商業的利益などの複数のコストが重なり、最終的に計算能力コストが高騰し、中小イノベーションチームの試行錯誤の余地を大幅に圧縮している。市場には、コスト優位性と柔軟なスケジューリング能力を両立する新たなソリューションが切実に求められている。

第二に、GPUのレンタル料が継続的に上昇しており、高額なコストが中小企業や開発者のイノベーションの実現を阻害しています。オープンソースの大規模モデル（Qwen、DeepSeekなど）はAI分野への参入障壁を低減しましたが、モデルのデプロイと実行には安定的で安価、かつ容易にアクセス可能な推論計算リソースが依然として必要です。しかし現実には、GPUレンタル料が絶えず上昇しており、主流のH100 GPUを例に取ると、単一カードの時間あたりレンタル料は2025年10月の1.70ドルから2026年3月には2.35ドルへと半年で約40%上昇しました。この高コストにより、優れたソリューションを有する個人開発者や中小企業がためらう状況となり、「モデルはあるが計算リソースがない」という困境に陥っており、AI業界のイノベーション活力と規模拡大を深刻に抑制しています。

第三に、世界中には大量の未使用GPUリソースが効果的に活用されておらず、需要と供給の大きな不均衡が生じています。市場の「計算能力不足」と対照的に、個人デバイス、大学の研究室、小規模なデータセンター、および暗号通貨転換後に残された施設などに、膨大な量の未使用高性能GPU計算能力が蓄積されています。標準化された接続チャネルと効率的なスケジューリングエンジンの欠如により、これらの計算能力は主流の推論市場に流入できず、需要側では「1枚のGPUも手に入らない」状況と、供給側では「計算能力が眠っている」状況が共存する矛盾した状態となっています。リソースの利用率には大幅な改善空間があり、需要と供給の不均衡という課題の解決が急務です。

以上より、現在のAI推論計算力市場は三重の構造的課題に直面しています。一方では、中央集権的な供給がコストと柔軟性の両立を実現できず、他方では計算力の賃料が継続的に上昇しAIのイノベーションを圧迫しており、さらに大量の未使用GPUリソースが長期間眠ったまま活性化されていません。このような業界の課題に対し、BTTInferGridは分散型技術を活用し、計算力の需給ミスマッチの解決に新たなソリューションを提供します。

BTTInferGridは、分散型方式を通じて、世界中に散在する未使用のGPUリソースと大規模なAI開発者を効率的に結びつけ、中心化された計算能力の独占とボトルネックを根本的に打破することを目的としています。一方で、プラットフォームは散在する未使用GPU計算能力を統合し、オープンで共有される計算インフラを構築します。他方で、供給側と需要側の接続チャネルを確立し、従来の中心化モデルにおける参入障壁と価格設定のブラックボックスを解消します。さらに、DePINのインセンティブと協働メカニズムを活用することで、BTT InferGridは継続的に高コストパフォーマンスの推論計算能力を提供し、計算能力の高コスト化と供給不足という核心的な課題を根本的に解決し、大規模モデルの推論性能と商業的価値を真正に引き出します。

BTTInferGridは、AI推論シーンに特化した分散型コンピューティングネットワークの構築に焦点を当て、世界中の未使用GPUリソースとAI推論需要を結びつけ、オープンな接続、結果の検証可能、使用量課金のグローバルAIコンピューティングサービスを提供します。

具体的には、BTTInferGridはDePINの基盤ネットワークメカニズムを活用し、計算能力の供給と爆発的な成長を遂げるAI推論需要を正確にマッチングすることで、需給両側への双方向の価値付与を実現します：

・算力供給側では、世界中の分散した未使用GPUリソースを効率的に集約し、オープンで共有される算力基盤を構築します。また、DePINのインセンティブとスマートスケジューリングメカニズムを活用することで、算力保有者に低敷居で持続可能な収益チャンネルを提供し、世界中の「眠っているGPU」を実質的に「流動資産」に変革します。同時に、算力の安定性と弾力的な拡張性を確保し、高コストパフォーマンス、高拡張性、安全で信頼できるグローバルな推論サービスを実現します。

· 需要側では、グローバルなAI開発者を対象に、簡単に接続でき、結果がブロックチェーン上で検証可能で、使用量に応じた課金方式を採用したグローバルな推論サービスを提供します。中央集権的なクラウドプロバイダーの高額な価格設定と比較して、BTTInferGridは極めてコスト効率が高く、柔軟なスケーリング機能を備えており、中小のスタートアップチームや個人開発者がビジネスの試行錯誤コストを削減し、製品の検証とビジネスの反復を効率的に実現できるだけでなく、上流の計算リソース供給エコシステムにも逆に貢献します。

これにより、BTTInferGridは、AI開発者が「アプリケーション競争」段階で必要とする低コストで高弾力性の計算リソースの切実な要望を実現するとともに、世界中の膨大な未使用ハードウェアリソースに持続可能な価値収益化の道を開きました。

さらに、BTTInferGridプラットフォームは、自己持続的な正の成長フライホイールを成功裏に構築します。空きGPUノードが継続的に拡張され、推論計算コストが継続的に低下することで、より多くの開発者がプラットフォームに参入します。市場需要は絶えず上昇し、さらにグローバルな計算リソース供給者をエコシステムに参加させる動機となります。BTTInferGridは、分散型モデルで計算リソースの供給を再構築し、希少で高価な専用AI計算力を、誰もが利用可能な、必要に応じて呼び出せるAIの基盤インフラへと変革します。

製品のパフォーマンス面での優位性について、現在の市場における多くの分散型GPUプラットフォームは、計算リソースの導入ハードルが高く、サービスの信頼性が不足し、経済モデルが長期的に持続しにくいという課題が一般的です。一方、BTTInferGridは基盤アーキテクチャから最適化を図り、計算リソースの集約、サービス検証、経済システムの持続可能性という3つの側面で包括的な突破を実現し、独自のコアコンピタンスを構築しています。その具体的な優位性は以下の通りです：

1. 開放型の算力供給ネットワークを構築し、世界中の余剰GPUリソースを迅速に集約：従来のクラウド算力は、コンプライアンス対応のデータセンター、固定パブリックIP、高価なスイッチなど、高い導入障壁がありますが、BTTInferGridは真正の開放型算力供給ネットワークを構築し、基本的なパフォーマンス仕様（VRAM容量、算力基準）およびネットワーク安定性要件を満たす任意の個人または組織がスムーズに接続可能です。この設計により、算力供給側の参入障壁が大幅に低下し、世界中の余剰GPU算力が極めて高速でネットワーク化・マトリクス化されます。

2. 証明可能なサービス品質とノード行動により、分散型信頼の課題を解決：分散型計算の最大の課題は信頼性—マイナーが低性能なGPUを高性能GPUに偽装するのをどう防ぐか？推論結果が真実で信頼できることをどう保証するか？BTTInferGridは、タスクスケジューリング（スマート配分）、チャレンジ検証（暗号学的ランダムチェック）、コンセンサススコアリング（動的レピュテーションスコア）、チェーン上調整（スマートコントラクトによる報酬・ペナルティ）により、相互検証可能な閉ループを構築し、推論サービスの信頼性を効果的に向上させます。

3. 需要駆動型の経済モデルで持続可能なエコシステムを構築：初期のDePINプロジェクトは、高額なトークン発行によってノードが無計画にマイニングを推進するが、真の需要が不足するため、トークンのインフレと価格の急落、ノードの離脱というデススパイラルに陥りがちだった。BTTInferGridは、真の需要に基づく経済エコシステムの構築を初期段階から明確に掲げ、真の推論呼び出しとノードのパフォーマンスを核心的なインセンティブ基準としている。AI開発者が実際にモデルを有料で呼び出した場合にのみ、計算リソース提供者が核心的な収益配分と信頼度ボーナスを得られる。この設計は、供給規模と市場需要の健全な適応的成長を強力に促進し、ネットワークエコシステムの長期的な健康で持続可能な発展を確保する。

総じて、従来の参入障壁を打破し、世界中のあらゆる性能基準を満たす未使用GPUをシームレスに接続するオープンな供給グリッドから、タスクスケジューリング、チャレンジ検証、コンセンサススコアリング、チェーン上インセンティブ・ペナルティの4重のフィードバックループで構築された完全に検証可能な信頼防衛ラインまで、さらに投機バブルに終止符を打ち、リアルなAI推論呼び出しに根ざした需要駆動型経済モデルへと移行する——BTTInferGridは、リソース集約、サービス信頼性、価値分配の3つの観点から、計算リソースの配分メカニズムを再定義しています。

BTTInferGridは単なる「計算能力の集約」ではなく、AI推論タスクのスケジューリングと実行、計算能力の需要と供給のスマートなマッチングと接続、チェーン上のリソース調整と清算などの複数機能を統合した精密な分散型計算ネットワークです。

BTTInferGridの分散型計算リソースエコシステムにおいて、すべての参加者は計算リソースの「供給、使用、検証」を巡って、三つの核心的な役割を形成しています：

・算力提供者（マイナー）：余剰のGPUリソースを提供し、AI推論タスクを受託・実行します。システムは、検証された実際の作業量、タスク完了品質、動的パフォーマンススコアに基づいて、自動的に報酬を配分します。

・算力需要側（AI開発者）：BTTInferGridは、標準化された一貫したAPIサービスインターフェースを提供し、開発者がグローバルに分散したGPUリソースにアクセスできるようにします。

・ネットワークガーディアン（検証者）：分散型検証および評価システムに参加し、マイニングノードの計算パフォーマンスを監査し、ランダムなチャレンジを実施して異常な行動を特定し、ネットワークサービスの品質を維持します。同時に、検証者はネットワークの整合性を維持することで報酬を得て、ネットワークの公平性と信頼性を共同で守ります。

総じて、AI開発者にとって、BTTInferGridはコスト面で優れ、拡張性が高く、安全で信頼できるAI推論サービスを提供し、計算リソース不足による製品停止や顧客離脱の問題を効果的に解決します。GPU提供者にとっては、グローバルなエッジおよび未使用のハードウェアリソースを有効活用し、GPUリソース提供者に持続可能な収益チャネルを構築することで、推論時代におけるあらゆる計算能力がその価値を十分に発揮できるようになります。

具体的製品実装において、従来の中央集権的なクラウドベンダーが「ハードウェアを先に整備し、需要を待つ」という資本集約型モデルとは異なり、DePINは初期段階から供給と需要の両面での調整という課題に直面します。供給が過剰になるとノードが闲置し、トークン経済が崩壊する可能性があり、供給が不足すると開発者の体験やシステム効率が損なわれます。これに対し、BTTInferGridは、無秩序な拡大を避け、リソース利用率、経済的持続可能性、技術アーキテクチャの着実な拡張に優先的に焦点を当てた、明確で安定した需要主導の段階的起動戦略を採用しています。

・短期目標（2026年）：ネットワークの冷スタートを実現し、基盤となるコアノードの接続と分散推論サービスの検証を完了した後、GPUノードの規模を段階的に拡大する。

・中期目標（2027年）：エコシステムの多様化、ネットワークサービスの安定性とプライバシー・セキュリティの強化、さらに多くのAIモデル形式と推論フレームワークとの互換性を実現し、モデル微調整などのアプリケーションシーンへ段階的に拡張する。

・長期目標（2028年以降）：AIネイティブな基盤インフラとなり、AIエージェントおよび自動化アプリケーション向けの優先計算リソース層を構築し、大規模AIアプリケーションに弾力的な計算リソースを提供する。最終的には、計算リソース、分散ストレージ、チェーン上のスマートコントラクトが統一アーキテクチャ内で協調して動作するようにする。

実装段階において、BTTInferGridも段階的な進化戦略を採用しています。初期リリースでは、ネットワークはプロフェッショナルなGPUを中心に構成され、計算能力の供給側（マイナー）の接続は審査を経る必要があります。需要側のユーザーは、プラットフォームを通じて推論サービスを利用できます。今後、BTTInferGridは完全にオープンなスーパーコンピューティンググリッドへと進化し、コンシューマー向け、プロフェッショナル向け、データセンター向けの複数のGPUタイプをサポートし、性能に応じて分級して接続および価格設定を行います。マイナーの接続は開放され、サービス品質を保証するためにステーキングメカニズムが導入されます。需要側では、一元化されたAPIインターフェースを開放し、複数のAIモデル形式と推論フレームワークと互換性を持たせ、柔軟なデプロイオプションを提供します。

現在、BTTInferGridは、阿里雲のQwenシリーズであるQwen3.6 27BおよびQwen2.5 7B Instruct、ならびにMetaのLlama 3.1 8B Instructを含む複数の主要なAIオープンソース大規模モデルに成功裏に接続されています。AI開発者は、実際のビジネスシーンに応じて必要なモデルを柔軟に呼び出すことができます。今後、プラットフォームはモデルエコシステムを継続的に拡張し、開発者にさらに先進的なモデルを提供していきます。

さらに、BTTInferGridはBitTorrentおよびBTFSの長年にわたる蓄積を坚实的な後ろ盾としており、天然の発展優位性を備えています。BitTorrentとその子会社BTFSは、分散型ストレージ分野で長年深耕しており、BitTorrentはすでに1億人以上のアクティブユーザーと20億回以上のインストールを達成し、DePINモデルの実現可能性を成功裏に検証し、リソース接続、トークンインセンティブ、チェーン上決済、コミュニティ運営などの成熟した能力を蓄積してきました。BitTorrentがAI分野に展開する戦略的製品であるBTTInferGridは、既存のBTFSサービスを基にアップグレードされたものであり、これらの成熟した経験をAI推論計算能力分野にシームレスに移行でき、エコシステムの急速な成長を推進できます。

デcentralized技術を活用し、BTTInferGridは「計算リソースの闲置」と「計算リソースの不足」が共存する業界の課題を正確に解決しました。そのオープンな接続、分散型協力、貢献の検証可能性、コミュニティによる共同構築という理念は、従来の中央集権的計算リソースの独占への強力な挑戦であるだけでなく、明確な製品ポジショニングと堅牢な技術基盤により、想像力に満ちた分散型グローバル計算リソースの新たな地図を描き出しています。ここでは、すべての闲置計算リソースが活性化され、すべての開発者が手頃なコストでスマートな未来にアクセスできます。