計算資源の社会史 — Credit、暗号資産、AI、宇宙

CPU、GPU、メモリ、ストレージ、ネットワーク、電力、冷却、運用時間は、複数の用途が同時に奪い合う有限の資源です。「idle cycle」にも追加の電力と発熱がかかり、それを科学に回すか、ゲームか、暗号資産か、AIか、業務かは所有者が決めます。演算能力がひとりでに一つの目的へ流れることはありません。ソフトウェアの対応状況、報酬、語られ方、費用、制度が、その配分を決めています。

この歴史を「善意の科学計算がBitcoinに奪われ、EthereumからAIへ移った」という一本の線にまとめると、証拠が抜け落ちます。ビットコインのGPU期はASIC化へ向かう移行期でしたし、AI向けのGPU計算はEthereumより前から進んでいました。暗号資産市場が成熟したあとにも、Folding@homeは社会的な要請に応えて急拡大しています。重なり合った用途と、別々のハードウェアは分けて見る必要があります。

この記事では、確認できる制度と時点値、資料から導ける限定的な推論、確認できない因果を分けて書きます。「人間の欲求は止まらない」は、歴史資料で検証できる事実ではありません。検証できるのは、どの制度がどんな行動を測り、承認し、支払ったのかという点だけです。

BOINC creditは、検証された計算貢献を数値で承認する会計です。金銭でも、所有権でも、投票権でも、科学的な正しさそのものでもありません。累計クレジットは蓄積を、直近の平均クレジット（RAC）は最近の活動を示します。ホスト、利用者、チームごとのリーダーボードと、第三者によるプロジェクト横断の統計が、世界規模の競争を目に見えるものにしました。

BOINCの設計者は、リーダーボードが複数台のPC投入やハードウェア更新、専用機の購入を促し、チーム競争が友人・家族・同僚の勧誘につながったと記録しています。SETI@homeの回顧も、スクリーンセーバー、科学的な目的、順位、チームが一体になった参加文化を描いています。ポイントは計算の物理量を映すだけの数字ではなく、参加を続けさせ、居場所をつくる社会的な装置でした。

ただし、すべてが完全な無報酬だったわけではありません。GIMPSには発見者としての帰属と賞があり、distributed.netのRC5 challengeには賞金の分配がありました。正確に一般化するとこうなります。日常的な計算量への中心的な返礼は、ジョブごとに売買できる市場報酬ではなく、クレジット、順位、バッジ、証明書、そして科学に参加したという承認でした。

クレジットの設計は、品質保証と切り離せません。数字に価値が生まれれば、過大な申告、改変されたクライアント、許可のない端末、返却の選別といった、制度を出し抜く行為も誘発されます。そのためにバリデータ、複製、passkey、返却率の条件、フェアプレー規則が発達しました。複製や定足数の取り方はプロジェクトごとに違い、すべての仕事が同じ方法で検証されるわけではありません。

ビットコインは、任意の科学計算に値段を付けたわけではありません。SHA-256dのターゲット探索をブロック提案とチェーン選択に組み込み、有効なブロックを見つけた側へ新しく発行されるBTCと取引手数料を報酬として割り当てました。プールを使うときのシェアは、プール内部で貢献度を測るための低難度の証明であって、それ自体がビットコインの合意上のブロックになるわけではありません。

BOINC creditが主に「誰がどれだけ検証済み研究計算へ貢献したか」を記録するのに対し、ビットコインの報酬は「誰がprotocol条件を満たし、譲渡可能な経済的請求権を得たか」を決めます。サーバーからジョブを受け取るという外形はプールも似ていますが、目的、検証する主体、結果の再利用、報酬の交換可能性が違います。

この違いは、ハードウェア所有者の機会費用を変え得ます。同じ電力と機械を使うなら、クレジットと科学参加を選ぶか、市場価格のつく報酬を選ぶか、何もしないかという選択肢が生まれるからです。ただし「変え得る」という制度上の推論と、実際に何台が移ったのかという測定は、別の話です。

その因果を示す横断的なデータは確認できません。SETI@homeの活発な参加は、初期の報道が一巡したあと、ビットコインの登場より前から緩やかに減っていました。2006年にBOINCが行った自己選択式のアンケートは、端末の不調、設定の複雑さ、再開のし忘れ、関心の薄れ、電気代など複数の離脱理由を記録しています。ただし代表性のある標本ではなく、原因の比率を求める用途にも使えません。

2012年の資料は、ボランティア計算全体で稼働中の計算機が約90万台、約10 PFLOPS、計算能力の約70%をGPUが担うという時点像を報告しました。2019年公開のBOINC論文は、2018年頃のスナップショットとして約70万台の端末、56万基のGPU、平均93 PFLOPSを推計しています。定義も時点も違うため、これらの点を一本の増減線に結ぶことはできません。ハードウェアの性能が上がる以上、参加人数とFLOPSは同じ方向には動きません。

2020年のCOVID-19対応では、Folding@homeの公式発表が、3週間で70万人を超える参加と、参加規模が20倍になったことを報告しました。プロジェクトの年表は、2020年3月25日に約1.5 exaFLOPSへ到達した時点を記録しています。これは持続性能でもBOINCの値との直接比較でもありません。それでも、社会的な切迫性と明確な目的、そして参加までの導線がそろえば、暗号資産市場のもとでも大量の計算資源を動員できることを示す反証例です。

CUDAは2006年、OpenCL 1.0は2008年に登場し、GPUをグラフィックス以外へ使うためのソフトウェア基盤が整いました。BOINCは2008年にGPU対応を広げ、SETI@homeやGPUGridが科学向けのアプリケーションを配布しました。2012年のAlexNetは2基のGeForce GTX 580で学習されており、GPUを使うAI研究はEthereumの開始より前から進んでいました。

ビットコインでは2010年にOpenCLを使うマイナー、2011年にFPGA実装が公開され、2013年1月にAvalon ASICが初回出荷されました。固定されたSHA-256dを収益競争のなかで繰り返す以上、汎用GPUを主役に留めるより専用回路へ移る誘因のほうが強く働きます。現在のビットコインのマイニングはSHA-256 ASICが中心です。ビットコインがコンシューマー向けGPUを長期にわたって占有した、とは書けません。

科学、ゲーム、ビットコイン、Ethereum、AIは、一つずつ前任者を置き換えたのではなく、同じ時代に重なり合っていました。公開資料はBOINCやFolding@homeから暗号資産へ移ったGPUの台数を追跡していないので、図のレーンや線の太さを市場シェアとして読んではいけません。

Ethereum Frontierは2015年7月30日に始まり、MainnetはEthashのProof of Workでブロックを生成しました。Ethashは大きなデータセットを使うメモリ集約型の設計で、GPUによるマイニングを長く成立させました。ただしASICを永久に排除したわけではなく、のちに専用機も登場しました。「ASIC-resistant」と「ASIC-proof」は違います。

企業の開示は、暗号資産の需要がGPU市場に影響したことを裏づけます。AMDは2017年のForm 10-Kで、Ethereumなどのマイニングに適したGPUの需要を記録しました。2018年第3四半期には、ブロックチェーン関連のGPU売上が、前年同期には全社売上の1桁台後半を占めていた水準から、ごくわずかへ落ちたと説明しています。NVIDIAのFY2018 Form 10-Kも、暗号資産のマイニング向けに主流のOEM GeForce製品の売上が大きく伸びたことを記録しました。

ただしベンダー側は、最終用途を完全には把握できず、暗号資産需要の影響を精密には算出できないとも開示しています。売上、流通在庫、中古市場への影響は確認できますが、それをEthereum単独の効果や、BOINCからの離脱によるものとして全量を帰属させることはできません。

Ethereum Mainnetは2022年9月15日のMergeでProof of Stakeへ移り、マイニングによる有効ブロックの生成を終えました。ethereum.orgは、エネルギー消費が約99.95%減ったと推計しています。これはEthereum Mainnetにおける合意方式の変更であって、ほかのProof of Workチェーンやビットコインのマイニングが終わったという話ではありません。

NVIDIAはその後の開示で、Mergeによってマイニングに使うGPUの有用性が下がり、中古GPUの再販が増えて低価格帯製品の需要に影響した可能性を挙げました。同時にマクロ環境、中国、流通在庫など複数の要因も挙げており、ゲーム部門の減収をMergeだけの結果とはしていません。

Ethereumで使われていたGPUの行き先は、売却、ゲーム、ほかのPoW、科学計算、小規模なAI、そのまま停止など、いくつにも分かれ得ます。それぞれの経路の割合を示す一次データは確認できません。「採掘GPUがAIへ移った」という言い方は、互換性という可能性を実際の移動実績へすり替えた断定です。

AIでGPUを使う歴史は、暗号資産のあとに突然始まったわけではありません。AlexNetは2012年、2基のGTX 580でImageNetのモデルを5〜6日かけて学習したと報告しています。その後、低精度の行列演算、HBM、ECC、高速なインターコネクト、集団通信、コンパイラ、フレームワークが順に整いました。これらを備えたデータセンター規模のシステムが、学習と推論の規模を押し広げました。

NVIDIAのFY2026 Form 10-Kでは、Data Center部門の売上が193.7 billion dollars、全社売上が215.9 billion dollars、Gaming部門が16.0 billion dollarsでした。Data Centerにはネットワーク製品なども含まれるため、全額を生成AI向けGPUの売上とは呼べません。AMDのFY2025 Form 10-K/Aは、Data Center部門の売上166億ドルとEPYC・Instinctの需要を記録しています。一方でIntelのFY2025 Form 10-Kは、AI向けGPUへの大きな需要転換を逃し、Gaudiアクセラレータでは有意な市場参加に至らなかったと自ら評価しました。

したがって「今はAIへ」という言い方は、複数企業の製品ロードマップと売上構成に現れた市場の重心としてなら確認できます。同時に、企業ごとの結果は大きく異なり、三社の開示を業界全体の売上として足し合わせることもできません。また、家庭にあった旧マイニング用GPUがそのままH100級のクラスタになった、という意味でもありません。コンシューマー向けボードとデータセンター向けシステムでは、メモリ容量、演算精度、インターコネクト、信頼性、ソフトウェアの対応、冷却、運用保証が違います。

FLOPS、hash/s、token/s、BOINC creditは、互いに変換できません。同じシリコン系列であっても、アプリケーション、演算精度、メモリの転送量、通信、検証の要件が違います。資源配分を論じるときは、台数ではなく「どのワークロードを、どのソフトウェアとシステム境界で、どの電力コストで実行できるか」を確かめます。

宇宙計算は未来形の話だけではありません。NASAによると、2017年にISSへ送られた最初のSpaceborne Computerは、リセットなしで207日間、1 TFLOP級のCOTSシステムを運用しました。2021年にISSへ送られたSpaceborne Computer-2については、NASAの2022年12月30日の運用報告が機体の帰還準備を記録しています。同じ報告は、ISS上でデータ処理、AI、誤りの緩和を試した実験だったと説明しています。

ESAのPhiSat-1は2020年9月3日に打ち上げられました。Intel Movidius Myriad 2で地球観測画像の雲判定を軌道上で実行し、利用価値の低い画像を地上へ降ろす前に除外しました。これはセンサーの近くでデータ量と応答時間を減らすエッジAIの実証であって、誰もが使える軌道上のクラウドデータセンターではありません。

NASAのHigh-Performance Spaceflight Computingは、放射線への耐性と高い性能を両立させる次世代プロセッサを開発しています。2026年時点の公式記録はチップの製造と試験の進行を報告する段階で、試験が終わる前に「space qualified」「配備済み」とは扱いません。

ESAのCognitive Cloud Computing in Space campaignは、二つを分けて記録しています。既存の軌道上ハードウェアを使う応用実証と、将来の相互接続されたデータセンター構想へ向けた短期の研究です。ESAの2023年の総括も、試作と技術成熟度の引き上げを次の段階に挙げました。これらは重要な技術開発ですが、地上のクラウドを置き換える常設・大規模な公共インフラがすでに運用中である証拠ではありません。

宇宙では大気の対流による冷却が使えず、熱は構造内の伝導と、ラジエータからの放射で捨てるほかありません。熱設計、放射線によるシングルイベント効果、宇宙機の電力・質量の余裕、通信の遅延と途絶までを、システムの境界に入れる必要があります。「太陽光があるから電力と冷却が無料」という推論は成立しません。

2026年8月23日までに確認した一次資料の範囲では、ビットコインのマイニング施設やBOINCのデータセンターを宇宙空間で商用運用した実績は見つかりませんでした。将来の可能性を否定する資料でもありませんが、現在の実証として掲げることもできません。いま実証されている近い将来の用途の一つは、宇宙で生まれたセンサーデータをその場で選別・圧縮・判断するエッジコンピューティングです。

人は、科学への参加、名誉、所属、競争、収益、好奇心、公共の目的など、複数の理由で計算機を動かします。資料は行動と制度を記録できますが、人類全体の欲望を一つの測定値に落とすことはできません。世界水準の図書館が残すべきものは予言ではありません。誰が、何を、どの機械で、誰の費用で計算し、誰が結果を検証し、誰が利益を受けたのかという、追跡可能な関係です。