AIとWeb3の融合:チャンスと課題の共存

近年、人工知能(AI)とWeb3技術の急速な発展が世界的に広く注目されています。AIは顔認識、自然言語処理、機械学習などの分野で重大な突破を遂げ、あらゆる業界に変革と革新をもたらしています。同時に、Web3は新たなネットワークモデルとして、私たちのインターネットに対する認識と使用方法を変えています。本稿では、AIとWeb3の融合の発展状況、潜在的価値、および直面している課題について探討します。

! 新参者科学の普及丨詳細分析:AIとWeb3はどんな火花と衝突できるのか?

1. AIとWeb3の開発状況

AI業界は2023年に市場規模が2000億ドルに達し、OpenAI、Character.AI、Midjourneyなどの巨頭が登場しました。Web3業界の市場価値は25兆ドルに達し、Bitcoin、Ethereum、Solanaなどのプロジェクトが次々と現れています。AIとWeb3の結合は東西で注目されるホットな分野となっています。

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二、AIとWeb3のインタラクション方法

2.1 AI業界が直面している困難

AIのコア要素には、計算能力、アルゴリズム、データが含まれます。

1. ハッシュレートに関して: 大規模なハッシュレートの取得と管理は高価で複雑であり、スタートアップ企業や個人開発者にとって課題となっています。

2. アルゴリズムの観点: 深層学習は大量のデータと計算リソースを必要とし、モデルの解釈性と汎化能力には依然として問題がある。

3. データの面: 高品質で多様なデータの取得が困難であり、データの質とプライバシー保護も課題です。

さらに、AIモデルの解釈可能性や透明性、ビジネスモデルの不明確さなどの問題も早急に解決する必要があります。

2.2 Web3業界が直面している困難

Web3にはデータ分析、ユーザーエクスペリエンス、スマートコントラクトのセキュリティなどの分野で向上の余地があります。AIは生産性を向上させるツールとして、これらの分野において潜在的な応用の可能性があります。

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三、AI+Web3プロジェクトの現状分析

3.1 Web3がAIを支援する

3.1.1 分散型コンピューティング力

AIの需要が急増する中、GPUの供給が追いついていません。一部のWeb3プロジェクトは、Akash、Render、Gensynなどのように、分散型の計算力サービスを提供しようとしています。これらのプロジェクトは、トークンを通じてユーザーに余剰のGPU計算力を提供するよう促し、AIの顧客に計算力のサポートを提供しています。

供給側は主にクラウドサービスプロバイダー、暗号通貨マイナー、大企業を含みます。プロジェクトはAI推論とAIトレーニングの2つのカテゴリに分かれています。

3.1.2 非中央集権的アルゴリズムモデル

Bittensorのようなプロジェクトは、異なるAIモデルをリンクし、ユーザーに多様な選択肢を提供するために、分散型AIアルゴリズムサービス市場の構築を試みています。

3.1.3分散型データ収集

PublicAIなどのプロジェクトは、トークンインセンティブを通じて分散型データ収集を実現し、AIトレーニングにデータサポートを提供します。

3.1.4 ZKによるAIにおけるユーザーのプライバシー保護

BasedAIなどのプロジェクトは、ゼロ知識証明技術を利用してAIアプリケーションにおけるユーザーのプライバシーを保護しています。

3.2 AIがWeb3を支援

3.2.1 データ分析と予測

多くのWeb3プロジェクトがAIサービスを統合してデータ分析や予測を提供しています。例えば、PondやBullBear AIなどです。

3.2.2 パーソナライズサービス

DuneやFollowinなどのプラットフォームは、AIを統合して個別化されたコンテンツの推奨と検索サービスを提供しています。

3.2.3 AI監査スマートコントラクト

0x0.aiなどのプロジェクトは、AI技術を利用してスマートコントラクトコードを監査し、安全性を向上させます。

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四、AI+Web3プロジェクトの限界と挑戦

4.1 中心化された算力が直面する現実的な障壁

分散型コンピューティングは、性能、安定性、可用性、複雑性の面で劣っています。現在、主にAI推論に制限されており、訓練には使用されていない理由は以下の通り:

1. AIのトレーニングには膨大なデータ量と帯域幅が必要であり、実現が難しい。
2. 大規模モデルのトレーニングは高い安定性を要求し、中断コストが高い。
3. マルチカードの並列は物理的距離に制限され、分散した計算能力がクラスターを形成するのが難しい。

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4.2 AI+Web3の組み合わせはやや粗いです

多くのプロジェクトは表面的にAIを使用しているだけで、暗号通貨との深い統合を実現していません。一部のチームはマーケティングの側面でのみAIの概念を利用しており、革新性に欠けています。

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4.3 トークンエコノミクスはAIプロジェクトのストーリーのバッファとなる

一部のプロジェクトは、資金調達の困難を解決するために、Web3の物語とトークンエコノミクスを重ねています。しかし、トークンエコノミクスがAIプロジェクトの実際のニーズを解決するのに本当に役立つかどうかは、まだ観察が必要です。

五、まとめ

AIとWeb3の融合は、テクノロジー革新と経済発展に新しい可能性を提供します。AIはWeb3に対してスマートアプリケーションのシナリオを提供し、Web3はAIの発展に新しい機会を提供します。現在はまだ初期段階にあり、多くの課題に直面していますが、AIのスマート分析とWeb3の分散型特性を組み合わせることで、将来的にはよりスマートでオープン、公正な経済社会システムを構築できることが期待されています。

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