現在、AI業界には少し不思議な現象が起きている。 一方では、テクノロジー大手がデータセンターの建設に莫大な資金を投じ、GPUを争奪し、計算リソースの価格はますます高騰し、未来数年の計算能力を先取りしようとしている。 一方で、世界中には何百万台ものスマートフォンが、十分な性能を持ちながらも、引き出しの中に埃をかぶっている。 最近、Acurastを調査していると、この見過ごされたリソースに注目していることがわかった。 公式が現在公開しているデータによると、すでに33万6,000台以上のスマートフォンが接続され、11億回のチェーン上トランザクション、68万7,000回の計算リソースデプロイが実施されている。 以前はDePINとは、ユーザーがハードウェアを提供してトークンを得る仕組みだと思っていたが、Acurastは私に再考を促した——AIの計算リソースは、必ずしも大規模なデータセンターに集中しなければならないのか？ ① スマートフォンの計算能力は、これまで過小評価されてきた可能性がある 現在のスマートフォンは、CPU、メモリ、セキュリティチップともに十分な性能を備えている。特に、使用をやめたがまだ正常に動作する端末は多い。 Acurastは、こうした分散したスマートフォンを結びつけて、グローバルな分散型計算ネットワークを構築している。 開発者はAPI、自動化タスク、AI推論などのワークロードをこのネットワークにデプロイし、条件を満たす端末が実行する。 もちろん、スマートフォンは大規模モデルのトレーニングに必要な高級GPUクラスタに代わることはできないが、軽量な推論や分散型タスクには十分に活用できる可能性がある。 ② 私が本当に興味を持ったのはTEE（信頼できる実行環境）による安全な計算だ 数十万台もの他人のスマートフォンが接続されたネットワークに、どうして自分のビジネスデータをそのまま預けられるだろうか？ Acurastはスマートフォンに内蔵されたTEE（信頼できる実行環境）を利用して、計算タスクをハードウェアで保護された環境で実行し、実行の検証機能を提供する。 これは非常に重要だ。特に今後AIエージェントがウォレット操作、自動取引、機密データ処理に関わるようになれば、開発者は実行環境のセキュリティとプライバシーをますます重視するようになるだろう。 ③ すでに現実のAIアプリケーションへと進み始めている 今年、AcurastはBaseと連携し、開発者が分散型スマートフォン計算リソースを使ってAIエージェントを構築し、機密推論やチェーン上の自動プロセスを実行できるようにした。 また、Pocket NetworkやNodeGhostと協力し、完全分散型のAIゲートウェイの検証も行い、早期テスト段階でスマートフォンノードを通じてAI推論の中継やウェブ検索リクエストを処理した。 これらの試みはまだ大規模な商業化には至っていないが、少なくとも具体的な応用方向性が見えてきた。 ④ AI × DePINの機会はどこにあるのか？ 最も興味深いのは、将来的な計算リソースの供給が少数の大手プロバイダーに依存しなくなる可能性だということだ。 AcurastのLiteモードでは、ユーザーが日常的に使用するスマートフォンの空き時間を活用して計算リソースを提供できる。Coreモードでは、条件を満たすAndroidデバイスを専用計算ノードとして転用できる。 開発者はより多くの計算リソースの選択肢を得られ、デバイス所有者は算力提供によってACU報酬を得られる可能性がある。 ただし、報酬が電気代や機器の劣化をカバーできるかどうかは、個々のユーザーが自ら計算する必要がある。 私はむしろAcurastの今後の展開をますます楽しみにしている。 33万台以上のスマートフォンはあくまでネットワーク規模の指標にすぎず、真に注目すべきは、今後どれだけのAI開発者がこれらのリソースを使い続け、そのサービスに支払いをするようになるかだ。 もしこの道筋が本当に成功すれば、私たちがふいに引き出しに放り込んだ古いスマートフォンが、本当にAIインフラの一部となるかもしれない。 @Acurast