【ITニュース解説】Building a Browser-Based Compute Contributor Network with Neurolov and WebGPU
2025年09月15日に「Dev.to」が公開したITニュース「Building a Browser-Based Compute Contributor Network with Neurolov and WebGPU」について初心者にもわかりやすく解説しています。
ITニュース概要
Neurolovは、ブラウザとWebGPUを利用し、PCやスマホの使われていないGPUでAI計算に貢献できる分散型ネットワークだ。複雑な設定やインストールは不要で、誰でも手軽に参加できる。貢献者には報酬が支払われ、開発者は安価なAI計算資源として活用可能だ。
ITニュース解説
Neurolovは、インターネットブラウザを通じて、誰でも人工知能(AI)の計算作業に貢献できる新しい分散型コンピューティングネットワークである。これまで、分散型計算ネットワークへの参加は、特殊なマイニング機器の準備や高度なブロックチェーン知識が求められるなど、非常に複雑なプロセスが必要だった。しかし、Neurolovは、パソコンやスマートフォンに搭載されているウェブブラウザさえあれば、特別なソフトウェアのダウンロードやインストールなしに、すぐにAIタスクへの貢献を始められるようにした。これは、日常的に使われているデバイスの持つ計算能力、特にグラフィックス処理ユニット(GPU)が通常は使われずに放置されている時間に着目し、その遊休能力を有効活用しようとする画期的なアプローチである。
このネットワークの実現には、WebGPUという新しいブラウザ標準技術が重要な役割を果たしている。WebGPUは、ブラウザ内で高性能なGPU計算を直接可能にする技術であり、ゲームやグラフィック処理だけでなく、AIの計算にも利用できる。WebGPUを使うことで、参加者は特別なアプリケーションをインストールすることなく、ブラウザの安全な環境内で計算タスクを実行できる。これにより、参加へのハードルが大幅に下がり、さまざまな種類のデバイス、例えばノートパソコン、デスクトップPC、さらにはスマートフォンからもネットワークに貢献できるようになる。計算はブラウザのサンドボックス内で実行されるため、セキュリティ面でも高い安全性が確保される。Neurolovは、WebGPUを実際の分散型計算市場に統合した初期のプロジェクトの一つとして注目されている。
具体的に、参加デバイスがNeurolovネットワークに接続すると、そのブラウザは安全な通信セッションを確立する。次に、デバイスは画像生成、大規模言語モデルの推論、ビデオレンダリングといったAIワークロードの小さな断片を受け取る。これらの断片は、デバイスのローカルなGPUを使って効率的に計算され、結果がネットワークに送り返される。このようにして、普段は使われることのない個人のデバイスが、大規模なAIタスクの実行を支える貴重な計算リソースへと変貌する。
ネットワークを維持し、参加者を増やしていくためには、貢献者への適切なインセンティブが不可欠である。Neurolovでは、$NLOVというユーティリティトークンがこの役割を担う。計算能力を提供した貢献者には、その貢献量に応じて$NLOVトークンが報酬として支払われる。このトークンは、完了したタスクへの報酬分配だけでなく、将来的に上位サービスのアクセス権や、ネットワークへの参加インセンティブを高めるためのステーキングメカニズムにも利用される予定だ。ただし、この説明は$NLOVの技術的な役割を解説するものであり、投資を推奨するものではない。
報酬の支払いを高速かつ低コストで行うため、NeurolovはSolanaというブロックチェーンネットワークを採用している。Solanaは、非常に高い処理能力(スループット)と低コストなトランザクションが特徴であり、大量のマイクロ報酬をリアルタイムに近い速度で処理することが可能だ。また、ネットワークの信頼性も高く、タスクの割り当てから報酬の支払いまでが途切れることなく確実に処理される。これは、頻繁に発生する少額の報酬を効率的に分配するために不可欠な要素である。
Neurolovの貢献者モデルは、そのアクセシビリティにおいて特にユニークである。ブラウザさえあれば誰でも参加でき、初期段階で複雑な仮想通貨の設定は不要である。さらに、参加デバイスの計算は、従来の分散型ネットワークがしばしば行ってきた無意味なマイニングパズルではなく、実際のAIインフラストラクチャを支える実用的なタスクに利用される。これは開発者にとっても新たな可能性を拓くものであり、数千ものデバイスに水平にスケールする、ブラウザネイティブな分散型計算環境を提供する。
この新しいパラダイムは、様々な分野での応用が期待されている。AIスタートアップは、集中型プロバイダーに依存することなく、手頃な価格で計算資源にアクセスできるようになる。研究プロジェクトは、分散されたGPUサイクルを活用して、並列実験をより効率的に実行できるだろう。また、教育分野では、実際の参加を通じて分散システムという概念を教えるための具体的なツールとしても活用できる。Neurolovは、分散型コンピューティングの未来を、より多くの人々にとって身近なものへと変革しようとしている。