Fluenceを解釈する：コプロセッサ概念の台頭により、非中央集権型コンピューティングがより信頼可能に

筆者：TechFlow

AI × Cryptoは、今年の業界内での共通認識となったホットトピックである。

Banklessの創設者ホフマン氏は最近のブログで、「AI×暗号資産」のナラティブの基盤は「分散型コンピューティング」から始まると指摘している。

多くのAIおよびDePIN暗号プロジェクトは、本質的に同じ課題に直面している——世界中に散在するアイドル状態の計算リソースを動員し、AIの計算処理を支えることだ。

中央集権的なサーバールームのストレージ・計算機器からクラウドサービスへ、さらにクラウドから分散型コンピューティングへと、技術的ナラティブの進化がトークン価格の波状上昇を引き起こしてきた。

それでは次に、暗号資産とAIはどのような新しい物語を語れるだろうか？

細部まで掘り下げてみると、分散型コンピューティングは確かにAIの民主化という物語を語っている。つまり、計算リソースをより安価かつ容易に利用可能にするという点だ。しかし、重要な問題を一つ見落としている：

異なるノードが算出した結果が本当に正しいかどうか、どうやって確認するのか？誰が検証したのか？

大多数の暗号プロジェクトにおける分散型コンピューティングは、実装方法がさまざまであるものの、通常、その実行結果の正しさを証明する仕組みを提供していない。こうしたナラティブの隙間の中で、「コプロセッサ（coprocessor）」という概念が静かに台頭してきている。

分散された複数のノードを1台のプロセッサとして統一的に捉え、共同で計算タスクを実行させる。同時に、計算の正確性を保証・検証する専用のコプロセッサが必要となる。

作業担当と監督担当の二つのグループのようなものであり、一方が作業を行い、他方が検収を行うことで、成果物の信頼性が高まる。

では現在の市場には、どのくらいのプロジェクトがこの「コプロセッサ」の物語を語っているのだろうか？また、そこに参加できる機会はあるのだろうか？

Fluence：検証可能な分散型コンピューティング

Fluenceは、ブロックチェーン経済学によって駆動される、分散型のサーバーレスプラットフォームおよび計算マーケットである。

Fluenceを使用することで、開発者はアプリケーションを構築し、それを計算プロバイダーのネットワークにデプロイできる。ここでいうプロバイダーとは、専門のデータセンターだけでなく、家庭用PCでもよい。

プロバイダーは価格とパフォーマンスを競い合い、報酬やインセンティブを得るために、自らがアプリケーションに計算リソースを提供していることを継続的に証明しなければならない。

このビジネスモデルは多くの暗号AIプロジェクトと似ており、すなわち分散型の計算リソースネットワークを提供し、タスクを異なるノードに分配して計算を行うことで、従来のクラウドサービスと競争するというものだ。

クラウドサービスの技術スタックに存在する各要素に対して、Fluenceにはそれぞれ対応する代替サービスがある。

しかし、多くのクラウドサービスおよび分散型コンピューティングプロジェクトと異なる点は、Fluenceでは開発者が、チェーン上でプロバイダーが公開する証明をチェックすることで、自分のアプリケーションが想定通りに動作しているか、計算が正しく実行されているかを検証できることにある。

Fluenceプラットフォームは、その分散型サーバーのアーキテクチャを通じて、開発者に独自の検証可能コンピューティング環境を提供する。このプラットフォームでは、計算リソース提供者が単に割り当てられた計算タスクを完了するだけでなく、計算の正確性を暗号的に保証するための「計算証明」を生成しなければならない。

各ノードは自身の作業に対してこうした証明を提出し、タスク遂行能力と品質を示す。

この手法の利点は、分散型コンピューティングに重要な新たなレイヤー——信頼性——を追加できる点にある。開発者は、自分のアプリケーションが期待通りに実行されているかを検証でき、すべての計算プロセスが証明・検証済みであることが保証される。

これが前述した「コプロセッサ」の概念である。「コプロセッサ」とは主な計算を担うノードではなく、補助的なノードまたはサービスであり、分散型コンピューティングネットワーク全体の計算の正確性を保証・検証する役割を果たす。

もし分散型の計算能力を1つの統一プロセッサとして抽象化して計算を担うとすれば、もう一方のコプロセッサはその計算を検証する役割を担う。

具体的な実現方法としては、FluenceにはAquaとMarineという2つのコアコンポーネントがある。

Aquaは、複数のサーバーにまたがるスクリプトの配布と実行を担当し、分散型ネットワーク内で実行される各ステップが監査可能かつ検証可能であることを保証する。Aquaスクリプトが実行されるたびに、参加ノードがそれに署名する。

一方、Marineはノード内のマルチモジュール実行を可能にし、各計算関数の実行に対して暗号証明を生成する。これらの証明はその後、ネットワーク内の他のノードによって検証され、処理の証拠としてチェーン上に記録される。

詳細な技術情報は公式ドキュメントを参照のこと。ここでは実現方法を簡潔に平易に紹介するにとどめる。

では、コプロセッサ方式による計算検証を用いることで、他の中央集権的または分散型コンピューティングプロジェクトと比べて、どのようなメリットがあるのだろうか？

• 分散型の検証可能性：開発者はFluenceネットワークの暗号証明を通じて、自分の計算タスクが正しく実行されたことを確実にできる。

• 動的なリソースプロバイダー選択：開発者は接続された任意のリソースプロバイダー間を自由に切り替えられ、特定のクラウドサービスプロバイダーに縛られない。

• コスト効率：特定のプロバイダーの重要性を低下させることで、全体的な価格を抑制し、より経済的な計算リソースを提供できる。

• Web3ネイティブ管理：DAOなどの分散型組織を通じてインフラ費用の管理・支払いが可能となり、コミュニティ参加を強化する。

• 多様な計算ニーズへの適応：バックエンドAPI、データ処理など複雑な計算に対応し、ブロックチェーン上では直接実行できないタスクもFluence上で実現可能。

トークンTGE目前、場外評価額上昇中

Fluenceは、そのネイティブトークン$FLTによってサポートされており、計算プロバイダーはこれを参加のためのステーキングおよびインセンティブ通貨として使用する。プロバイダーはアプリケーションへのサービス提供により、Fluenceトークンおよび支払いを受け取る。

3月7日、Fluence公式Twitterはトークンの経済モデルを公表した。トークン供給総量は1,000,000,000 FLTで、初期流通供給量は50,000,000（5％）。FLT総供給量の約45％は、トークン発行後24か月以内にロック解除される予定である。

トークンアドレス：0x236501327e701692a281934230AF0b6BE8Df3353

また公式では明言されている通り、FLTトークンは現時点で公開TGEを行っておらず、早期貢献者にのみエアドロ報酬が送付されている。正確な上場時期については、今後のソーシャルメディア情報を注視する必要がある。

ただし、Twitterユーザー@atterX_の分析によると、FLTの現在のプライベート市場での事前取引価格は約16.30米ドルで、1日の取引高は約40万米ドルに達している。上記の経済モデルと照らし合わせると、現時点のプライベート市場単価に基づき、FLTの時価総額（Market Cap）は約8億米ドル、完全希薄化時価総額（FDV）は160億米ドル程度と推定される。

なお付け加えると、Multicoin Capitalはすでに2022年2月、同プロジェクトの900万ドルの資金調達を主導して投資している。しかし当時はAIの話題がこれほど熱くなく、Fluenceもまだトークンを発行していなかった。

では今の価格水準、規模感、そしてAIナラティブの下で、FLTは過大評価されているのか、それとも過小評価されているのか？

現在の市場には同様にコプロセッサのコンセプトを持つプロジェクトもあり、代表例がMarlin ProtocolとPhala Networkである。

これら2つのプロジェクトの現在の時価総額はそれぞれ2.35億米ドルおよび1.04億米ドル。ただし、両プロジェクトは2021年にすでにトークンを発行しており、現在のFDVはほぼ流通時価総額と同額となっている。

興味深いことに、2021年のトークン発行がちょうど好景気サイクルに乗ったため、両プロジェクトの過去最高値（ATH）は現在よりも約10倍高い水準だった。ナラティブの回転を経ても、これらの老舗プロジェクトは依然として1〜2億米ドルの流通時価総額を維持している。

したがって、現在の好況サイクルとAIナラティブの勢いを考慮すると、FluenceのFLTの推定流通時価総額8億米ドルは、同種プロジェクトのピーク時と比較しても過大評価とは言いがたく、むしろ上昇余地があると考えられる。

確かなのは、暗号市場におけるAIの物語はこれからも続いていくということだ。

メインテーマが類似している中で、AIに関するより細分化された物語を語り、他のプロジェクトが突いていないポイントを攻めることで、上昇トレンドの中で自らのチャンスをつかむことができる。

Fluenceの今後の展開については、引き続き注目していきたい。