バウンドレス、ZK向けGPUネットワークをAI推論に拡大　コスト最大50%削減

ゼロ知識証明（ZK）の計算ネットワークを構築してきたバウンドレス（Boundless）が、分散型グラフィックス処理装置（GPU）ネットワークを人工知能（AI）推論市場に広げる。

バウンドレスは7月14日、リリースで、これまでZK計算向けに整備してきたGPUネットワークをAI推論需要に対応するインフラへ転換すると発表した。AI推論は、学習済みのAIモデルが実際の利用者の要求に応答したり、作業を実行したりする段階を指す。

シブ・シャンカール最高経営責任者（CEO）は「4年前、私たちは1つの難しい計算問題を解くために出発した」と語った。その過程で「分散したGPUの処理能力を調整する、より大きなネットワークを築いた」と説明した。

同氏は「AIは今、はるかに大きな規模で同じ基盤を必要としている」と指摘した。オープンモデルによってチームが何を構築するかをより主体的に制御できるようになった一方、実運用環境での推論はなおコストや容量、信頼性の制約を受けているとしたうえで、「バウンドレスはそれを変えるために生まれた」と強調した。

バウンドレスは当初、暗号資産業界の取引需要を処理するためのZKネットワークを構築していた。この過程で、GPU供給を調整し、高性能計算の作業を割り当て、分散した機器を1つの安定したシステムのように運用する技術を蓄積してきた。

同社は、こうした調整レイヤーをAI推論インフラにも適用できるとみている。現在は約4000基のGPUで構成するネットワークを運営しており、AI向けに最適化したうえで、マネージド型の推論インフラとして提供する計画だ。

バウンドレスは、多くのAI推論処理が必ずしも高価なデータセンター向けGPUを必要としないと説明した。一部の処理は、民生用GPUや、暗号資産のマイニングや証明計算向けに購入された低コスト機器でも効率的にこなせるという。

同社によると、初期ベンチマークでは推論コストが大手クラウド事業者に比べ最大50%低かった。特に即時応答を必要としない非同期処理で、高い費用対効果を見込む。

バウンドレスは独自トークンZKCにも、AIネットワーク内での役割を持たせる方針だ。既存の証明ネットワークと同様、AIオペレーターはネットワーク参加のためにZKCをステーキングする必要があり、ステーキング規模は収益機会と連動する見通しだ。

同社はZKネットワークの運営を続けながら、AI推論インフラ事業を並行して進める。正式な製品投入は今夏末を予定している。