AIとWeb3の融合：次世代インターネットインフラの構築

Web3は、分散型でオープンかつ透明な新しいインターネットのパラダイムとして、AIとの天然の結合優位性を持っています。従来の集中型アーキテクチャでは、AIの計算とデータ資源が厳しく制御されており、計算能力のボトルネック、プライバシーの漏洩、アルゴリズムの透明性の欠如など、多くの課題があります。一方、Web3は分散技術に基づいており、共有計算ネットワーク、オープンデータ市場、プライバシー計算などの方法を通じて、AIの発展に新たな動力を注入することができます。同時に、AIはまた、スマートコントラクトの最適化や不正防止アルゴリズムなど、Web3に多くの力をもたらし、そのエコシステムの構築を支援します。したがって、Web3とAIの結合を探求することは、次世代インターネットの基盤インフラを構築し、データと計算能力の価値を解放するために非常に重要です。

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データドリブン:AIとWeb3の強固な基盤

データはAIの発展を推進する核心的な原動力であり、エンジンにとっての燃料のようなものです。AIモデルは、深い理解と強力な推論能力を得るために、大量の高品質なデータを消化する必要があります。データは機械学習モデルにトレーニングの基盤を提供するだけでなく、モデルの正確性と信頼性も決定します。

従来の中央集権型AIデータ取得と利用モデルには、以下の主要な問題があります：

• データ取得コストが高く、中小企業には負担が難しい
• データ資源がテクノロジー大手によって独占され、データアイランドが形成されている
• 個人データのプライバシーは漏洩や悪用のリスクにさらされています

Web3は新しい分散型データパラダイムを用いて、従来のモデルの痛点を解決することができます：

• ユーザーは、AI企業に余剰のネットワークを販売し、分散型でネットワークデータを収集し、クリーンアップと変換を経て、AIモデルのトレーニングにリアルで高品質なデータを提供します。
• "ラベルを得る"モードを採用し、トークンによって世界中の作業者をデータ注釈に参加させ、世界中の専門知識を集めてデータの分析能力を強化します。
• ブロックチェーンデータ取引プラットフォームは、データの供給者と需要者に対して、公開かつ透明な取引環境を提供し、データの革新と共有を促進します。

それにもかかわらず、リアルワールドのデータ取得には、データの質が一定でないこと、処理が難しいこと、多様性や代表性が不足していることなど、いくつかの問題があります。合成データはWeb3データ分野の未来のスターになる可能性があります。生成AI技術とシミュレーションに基づく合成データは、リアルデータの特性を模倣することができ、リアルデータの有効な補完としてデータ利用効率を向上させます。自動運転、金融市場取引、ゲーム開発などの分野では、合成データがすでにその成熟した応用潜力を示しています。

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プライバシー保護：Web3におけるFHEの役割

データ駆動時代において、プライバシー保護は世界的な関心の焦点となり、EUの一般データ保護規則（GDPR）などの法規制の導入は、個人のプライバシーの厳格な保護を反映しています。しかし、これは同時に課題をもたらしました：いくつかのセンシティブなデータはプライバシーリスクのために十分に活用できず、これは間違いなくAIモデルの潜在能力と推論能力を制限しています。

FHEは完全同態暗号を指し、暗号化されたデータ上で直接計算操作を行うことを可能にし、データを復号化する必要がなく、計算結果は平文データ上で同じ計算を行った結果と一致します。

FHEはAIプライバシー計算に対して堅固な保護を提供し、GPU計算能力が原データに触れることなくモデルのトレーニングや推論タスクを実行できる環境を実現します。これによりAI企業は巨大な利点を得ます。彼らはビジネス機密を保護しながら、安全にAPIサービスを開放することができます。

FHEMLは、機械学習の全サイクルにわたってデータとモデルの暗号化処理をサポートし、機密情報の安全性を確保し、データ漏洩のリスクを防ぎます。この方法により、FHEMLはデータプライバシーを強化し、AIアプリケーションに安全な計算フレームワークを提供します。

FHEMLはZKMLの補完であり、ZKMLは機械学習の正しい実行を証明しますが、FHEMLはデータプライバシーを維持するために暗号化データの計算を強調します。

計算力革命：分散型ネットワークにおけるAI計算

現在のAIシステムの計算複雑性は3か月ごとに倍増しており、計算力の需要が急増し、既存の計算リソースの供給をはるかに上回っています。たとえば、ある大規模な言語モデルの訓練には膨大な計算力が必要で、単一のデバイスで355年の訓練時間に相当します。このような計算力の不足は、AI技術の進歩を制限するだけでなく、高度なAIモデルがほとんどの研究者や開発者にとって手の届かないものになっています。

同時に、世界のGPUの利用率は40%未満であり、マイクロプロセッサの性能向上の鈍化、サプライチェーンや地政学的要因によるチップ不足が相まって、計算能力の供給問題がさらに深刻化しています。AI従事者たちはジレンマに陥っています：自らハードウェアを購入するか、クラウドリソースをレンタルするか、彼らはオンデマンドで経済的な計算サービスの方法を切実に求めています。

分散型AI計算力ネットワークは、世界中の未使用のGPUリソースを集約することで、AI企業に対して経済的かつアクセスしやすい計算力市場を提供します。計算力を必要とする側はネットワーク上で計算タスクを公開し、スマートコントラクトがタスクを計算力を提供するマイナーのノードに割り当てます。マイナーはタスクを実行し、結果を提出し、検証後にポイント報酬を得ます。このような仕組みはリソースの利用効率を向上させ、AIなどの分野における計算力のボトルネック問題を解決するのに役立ちます。

一般的な分散型計算ネットワークに加えて、AIトレーニングに特化したプラットフォームや、AI推論に特化した専用計算ネットワークも存在します。

分散型コンピューティングネットワークは、公平で透明な計算力市場を提供し、独占を打破し、アプリケーションのハードルを下げ、計算力の利用効率を向上させます。web3エコシステムにおいて、分散型コンピューティングネットワークは重要な役割を果たし、より多くの革新的なdappの参加を引き付け、AI技術の発展と応用を共に推進します。

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DePIN：Web3によるエッジAIの強化

想像してみてください。あなたの携帯電話、スマートウォッチ、さらには家庭のスマートデバイスが、AIを実行する能力を備えていると——これがEdge AIの魅力です。それは計算がデータの生成源で行われ、低遅延でリアルタイム処理が実現されると同時に、ユーザーのプライバシーを保護します。Edge AI技術は自動運転などの重要な分野に適用されています。

Web3の分野では、私たちにはより馴染みのある名前があります——DePIN。Web3は非中央集権とユーザーデータの主権を強調し、DePINはローカルでデータを処理することで、ユーザーのプライバシー保護を強化し、データ漏洩のリスクを減少させることができます。Web3のネイティブなトークン経済メカニズムは、DePINノードが計算リソースを提供することを奨励し、持続可能なエコシステムを構築します。

現在、DePINは特定のパブリックチェーンエコシステムで急速に発展しており、プロジェクト展開の選択肢の一つとなっています。このパブリックチェーンの高いTPS、低い取引手数料、そして技術革新は、DePINプロジェクトに強力な支援を提供しています。現在、このパブリックチェーン上のDePINプロジェクトの時価総額は100億ドルを超え、一部の著名なプロジェクトは顕著な進展を遂げています。

IMO：AIモデルの新しいパラダイムの発表

IMOの概念は、あるプロトコルによって最初に提唱され、AIモデルをトークン化します。

従来のモデルでは、収益分配メカニズムが欠如しているため、一旦AIモデルが開発され市場に投入されると、開発者はモデルのその後の使用から持続的な収益を得ることが難しくなります。特に、モデルが他の製品やサービスに統合されると、オリジナルの創造者は使用状況を追跡することが難しくなり、さらにそこから収益を得ることは言うまでもありません。また、AIモデルの性能や効果はしばしば透明性に欠け、潜在的な投資家や使用者がその真の価値を評価することを難しくし、モデルの市場での認知と商業的潜在能力を制限しています。

IMOはオープンソースのAIモデルに対して新しい資金調達と価値共有の方法を提供します。投資家はIMOトークンを購入し、モデルが将来的に生み出す収益を共有できます。あるプロトコルは特定のERC標準を使用し、AIオラクルとOPML技術を組み合わせてAIモデルの信頼性を確保し、トークン保有者が収益を共有できるようにしています。

IMOモードは透明性と信頼を強化し、オープンソースの協力を促進し、暗号市場のトレンドに適応し、AI技術の持続可能な発展に力を与えています。IMOは現在初期の試行段階にありますが、市場の受容が進み、参加範囲が広がるにつれて、その革新性と潜在的な価値が期待されます。

AIエージェント：インタラクティブ体験の新時代

AIエージェントは環境を感知し、独立して考え、定められた目標を達成するために適切な行動をとることができます。大規模言語モデルのサポートを受けて、AIエージェントは自然言語を理解するだけでなく、意思決定を計画し、複雑なタスクを実行することもできます。彼らはバーチャルアシスタントとして機能し、ユーザーとの対話を通じて好みを学び、個別化されたソリューションを提供します。明確な指示がない場合でも、AIエージェントは自主的に問題を解決し、効率を向上させ、新しい価値を創造することができます。

あるオープンなAIネイティブアプリケーションプラットフォームは、ユーザーがロボットの機能、外観、声、外部知識ベースへの接続などを設定できる包括的で使いやすいクリエイティブツールセットを提供し、公平でオープンなAIコンテンツエコシステムの構築に努めています。生成AI技術を活用し、個人がスーパークリエイターになる力を与えています。このプラットフォームは、特別に訓練された大規模言語モデルを使用して、キャラクターの演技をより人間的にしています。音声クローン技術は、AI製品のパーソナライズされたインタラクションを加速し、音声合成のコストを99％削減し、音声クローンはわずか1分で実現可能です。このプラットフォームでカスタマイズされたAIエージェントは、現在、ビデオチャット、語学学習、画像生成などの多くの分野で利用できます。

Web3とAIの融合において、現在は主にインフラ層の探求に焦点が当てられています。高品質なデータの取得、データプライバシーの保護、ブロックチェーン上でのモデルホスティング、分散型コンピューティングパワーの効率的な使用、大規模言語モデルの検証などの重要な問題があります。これらのインフラが徐々に整備されるにつれて、Web3とAIの融合が一連の革新的なビジネスモデルやサービスを生み出すことが期待されます。

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