# Web3とAIの融合：分散化されたスマートエコシステムの構築最近、AI分野のホットトピックは「主権AI」の概念です。これは、人々に暗号コミュニティのニーズを満たしながら、分散化と知能化のバランスを取るAIシステムをどのように構築するかを考えさせました。可能な答えの一つは、Web3+AIの方法で実現することです。イーサリアムの創始者Vitalik Buterinは、ある記事で暗号技術とAIの協調効果について探討しました。彼は、暗号技術の分散化特性がAIの中央集権的な傾向をバランスさせることができると指摘しました；ブロックチェーンの透明性はAIの不透明性を補うことができ、ブロックチェーン技術はAIに必要なデータの保存と追跡にも役立ちます。この協調作用はWeb3+AI産業エコシステム全体に貫かれています。現在、多くのWeb3+AIプロジェクトは、ブロックチェーン技術を利用してAI業界のインフラ構築の問題を解決することに取り組んでいますが、ごく一部のプロジェクトはAIを使ってWeb3アプリケーションの特定の問題を解決しようとしています。Web3+AI産業エコシステムは主に以下の4つの側面に関与しています：## 1. コンピューティングパワーレイヤー:コンピューティングパワーアセット化近年、AI大モデルのトレーニングに必要な計算力は指数関数的に増加し、計算力の供給と需要のバランスが崩れ、GPUなどのハードウェア価格が急騰しました。一方、市場には多くの未使用の中低価格帯の計算力リソースが存在します。Web3技術は分散型計算力ネットワークを構築することによって、計算力のレンタルと共有を実現し、多様なAIアプリケーションのニーズを満たしつつ、コストを大幅に削減することができます。算力層の細分化には次のものが含まれます：- ユニバーサル分散型コンピューティングパワー- AIトレーニング専用の分散型コンピューティングパワー- AI推論専用の分散型コンピューティングパワー- 3Dレンダリング専用分散化コンピューティングWeb3+AIの計算力資産化の主な利点は、トークンインセンティブを通じてネットワーク規模を迅速に拡大し、高コストパフォーマンスの計算力リソースを提供し、中低端の計算力需要を満たすことができる点です。## 2. データ層：データの資産化データはAIの発展における重要な資源です。従来のモデルでは、多くのユーザーデータが少数の大手企業に集中しており、一般的なスタートアップ企業は広範なデータ資源にアクセスすることが難しいです。Web3+AIの融合により、データ収集、ラベリング、分散ストレージなどのプロセスがより低コストで透明になり、ユーザーがその恩恵を受けることができます。データ層プロジェクトは主に次のものを含みます：- データ収集プロジェクト- データ取引型プロジェクト- データラベル付けプロジェクト- ブロックチェーンデータソース系プロジェクト- 分散化ストレージプロジェクトこのようなプロジェクトは、トークン経済モデルを設計する際に大きな課題に直面します。なぜなら、データは計算能力よりも標準化が難しいからです。## 3. プラットフォーム層：プラットフォーム価値の資産化プラットフォーム型プロジェクトは、AI業界のさまざまなリソース、データ、計算能力、モデル、AI開発者、分散化などを統合することを目的としています。これらは、zkML運営プラットフォームを構築するなど、さまざまなニーズに便利なソリューションを提供し、機械学習推論の信頼性と透明性を向上させます。いくつかのプロジェクトは、AI専用のブロックチェーン層の開発に焦点を当てており、汎用コンポーネントやSDKを提供することで、Web3+AIアプリケーションの迅速な構築と発展を支援しています。また、さまざまなシーンにAIエージェント構築サービスを提供するAgent Networkプラットフォームの構築に取り組んでいるプロジェクトもあります。このようなプロジェクトは主にトークンを通じてプラットフォームの価値を捉え、さまざまな参加者が共同でエコシステムを構築することを奨励します。## 4. アプリケーション層：AIの価値の資産化アプリケーション層プロジェクトは、AIを利用してWeb3アプリケーション内の具体的な問題を解決する方法を主に探求しています。ヴィタリック・ブテリンは、2つの意義深い方向性を提案しました：1. AIをWeb3の参加者として：例えばWeb3ゲームでは、AIがプレイヤーがルールを迅速に理解し、効率的にタスクを完了するのを助けることができます；DEXでは、AIはアービトラージ取引に広く利用されています；予測市場では、AIエージェントが大量のデータと知識を活用して分析予測を行うことができます。2. スケーラブルな分散化プライベートAIの構築：コミュニティにAIの分散型ガバナンス権を与えることで、ユーザーのAIのブラックボックス、偏見、潜在的な詐欺行為への懸念を解決します。現在、Web3+AIアプリケーション層では大きな影響力を持つプロジェクトはまだ現れていませんが、非常に大きな可能性があります。## まとめWeb3+AIの融合はまだ初期段階にあり、業界内ではその発展の見通しについて異なる見解があります。この融合が、分散化されたAIよりも価値のある製品を生み出し、「巨大企業の支配」や「独占」のレッテルから脱却し、よりコミュニティに基づく形で「共治AI」を実現することを期待しています。より深く参加し、ガバナンスを行うことによって、人類はおそらくAIに対してより多くの畏敬の念を持ち、恐れを減らすことができるでしょう。
Web3+AIの融合：分散化されたスマートエコシステムの4つのレベル
Web3とAIの融合：分散化されたスマートエコシステムの構築
最近、AI分野のホットトピックは「主権AI」の概念です。これは、人々に暗号コミュニティのニーズを満たしながら、分散化と知能化のバランスを取るAIシステムをどのように構築するかを考えさせました。可能な答えの一つは、Web3+AIの方法で実現することです。
イーサリアムの創始者Vitalik Buterinは、ある記事で暗号技術とAIの協調効果について探討しました。彼は、暗号技術の分散化特性がAIの中央集権的な傾向をバランスさせることができると指摘しました；ブロックチェーンの透明性はAIの不透明性を補うことができ、ブロックチェーン技術はAIに必要なデータの保存と追跡にも役立ちます。この協調作用はWeb3+AI産業エコシステム全体に貫かれています。
現在、多くのWeb3+AIプロジェクトは、ブロックチェーン技術を利用してAI業界のインフラ構築の問題を解決することに取り組んでいますが、ごく一部のプロジェクトはAIを使ってWeb3アプリケーションの特定の問題を解決しようとしています。Web3+AI産業エコシステムは主に以下の4つの側面に関与しています：
1. コンピューティングパワーレイヤー:コンピューティングパワーアセット化
近年、AI大モデルのトレーニングに必要な計算力は指数関数的に増加し、計算力の供給と需要のバランスが崩れ、GPUなどのハードウェア価格が急騰しました。一方、市場には多くの未使用の中低価格帯の計算力リソースが存在します。Web3技術は分散型計算力ネットワークを構築することによって、計算力のレンタルと共有を実現し、多様なAIアプリケーションのニーズを満たしつつ、コストを大幅に削減することができます。
算力層の細分化には次のものが含まれます：
Web3+AIの計算力資産化の主な利点は、トークンインセンティブを通じてネットワーク規模を迅速に拡大し、高コストパフォーマンスの計算力リソースを提供し、中低端の計算力需要を満たすことができる点です。
2. データ層：データの資産化
データはAIの発展における重要な資源です。従来のモデルでは、多くのユーザーデータが少数の大手企業に集中しており、一般的なスタートアップ企業は広範なデータ資源にアクセスすることが難しいです。Web3+AIの融合により、データ収集、ラベリング、分散ストレージなどのプロセスがより低コストで透明になり、ユーザーがその恩恵を受けることができます。
データ層プロジェクトは主に次のものを含みます：
このようなプロジェクトは、トークン経済モデルを設計する際に大きな課題に直面します。なぜなら、データは計算能力よりも標準化が難しいからです。
3. プラットフォーム層：プラットフォーム価値の資産化
プラットフォーム型プロジェクトは、AI業界のさまざまなリソース、データ、計算能力、モデル、AI開発者、分散化などを統合することを目的としています。これらは、zkML運営プラットフォームを構築するなど、さまざまなニーズに便利なソリューションを提供し、機械学習推論の信頼性と透明性を向上させます。
いくつかのプロジェクトは、AI専用のブロックチェーン層の開発に焦点を当てており、汎用コンポーネントやSDKを提供することで、Web3+AIアプリケーションの迅速な構築と発展を支援しています。また、さまざまなシーンにAIエージェント構築サービスを提供するAgent Networkプラットフォームの構築に取り組んでいるプロジェクトもあります。
このようなプロジェクトは主にトークンを通じてプラットフォームの価値を捉え、さまざまな参加者が共同でエコシステムを構築することを奨励します。
4. アプリケーション層：AIの価値の資産化
アプリケーション層プロジェクトは、AIを利用してWeb3アプリケーション内の具体的な問題を解決する方法を主に探求しています。ヴィタリック・ブテリンは、2つの意義深い方向性を提案しました：
AIをWeb3の参加者として：例えばWeb3ゲームでは、AIがプレイヤーがルールを迅速に理解し、効率的にタスクを完了するのを助けることができます；DEXでは、AIはアービトラージ取引に広く利用されています；予測市場では、AIエージェントが大量のデータと知識を活用して分析予測を行うことができます。
スケーラブルな分散化プライベートAIの構築：コミュニティにAIの分散型ガバナンス権を与えることで、ユーザーのAIのブラックボックス、偏見、潜在的な詐欺行為への懸念を解決します。
現在、Web3+AIアプリケーション層では大きな影響力を持つプロジェクトはまだ現れていませんが、非常に大きな可能性があります。
まとめ
Web3+AIの融合はまだ初期段階にあり、業界内ではその発展の見通しについて異なる見解があります。この融合が、分散化されたAIよりも価値のある製品を生み出し、「巨大企業の支配」や「独占」のレッテルから脱却し、よりコミュニティに基づく形で「共治AI」を実現することを期待しています。より深く参加し、ガバナンスを行うことによって、人類はおそらくAIに対してより多くの畏敬の念を持ち、恐れを減らすことができるでしょう。