Web3と人工知能の融合：インターネットの新時代を切り開く

Web3は新しい世代のインターネットのパラダイムとして、その非中央集権的でオープンかつ透明な特性が人工知能（AI）と自然に適合します。従来の中央集権型アーキテクチャは、AIの発展において計算能力のボトルネック、プライバシーの漏洩、アルゴリズムの不透明性など多くの課題に直面しています。一方、Web3は分散型技術に基づいており、共有計算能力ネットワーク、オープンデータマーケット、プライバシー計算などの方法を通じてAIに新たな活力を注入することができます。同時に、AIもWeb3エコシステムを強化することができ、スマートコントラクトや不正防止アルゴリズムの最適化などが含まれます。この二者の融合を探求することは、次世代のインターネットインフラを構築し、データと計算能力の価値を引き出す上で重要な意義を持っています。

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データ:AIとWeb3の基盤

データはAIの発展を推進する核心的な動力です。高品質の大規模データはAIモデルが深い理解と強力な推論能力を得るための基盤であり、モデルの正確性と信頼性を直接決定します。

従来の中央集権的なAIデータ取得と利用のモデルには以下の問題があります：

• データ取得コストが高く、中小企業は負担できない。
• データリソースは少数の巨大企業によって独占され、データの孤島が形成されています。
• 個人データのプライバシーは漏洩や悪用のリスクに直面しています

Web3は、これらの痛点を解決するための新しい分散型データパラダイムを提唱しています。

• ユーザーは、非中央集権的な方法でネットワークデータを収集するために、AI企業に未使用のネットワークリソースを販売できます。
• "労働とリターン"モデルを採用し、トークンで世界中の作業者をデータアノテーションに参加させるためのインセンティブを提供します。
• ブロックチェーンデータ取引プラットフォームは、需要と供給の両方に公開かつ透明な取引環境を提供します

それにもかかわらず、実世界のデータ収集は、品質のばらつきや処理の難しさなどの問題に直面しています。合成データは将来的に重要な補完となる可能性があります。生成AI技術に基づく合成データは、実データの特性を模倣することができ、自動運転、金融取引、ゲーム開発などの分野で応用の可能性を示しています。

プライバシー保護：同型暗号の重要性

データ駆動の時代において、プライバシー保護は世界の注目の焦点となっています。しかし、過度な保護は、一部のセンシティブなデータが十分に活用できない原因となり、AIモデルの潜在能力を制限しています。

完全同型暗号(FHE)は、暗号化されたデータ上で直接計算を行うことを可能にし、復号化することなく平文計算と同じ結果を得ることができます。これにより、AIプライバシー計算に強力な保護が提供され、GPUは元のデータに触れることなくモデルの訓練と推論を実行できます。

FHEMLは、データとモデルを機械学習の全周期にわたって暗号化処理することをサポートし、機密情報の安全を確保し、データ漏洩のリスクを防ぎます。FHEMLはゼロ知識機械学習の補完であり、後者は機械学習の正しい実行を証明する一方で、前者はプライバシーを維持するために暗号化データの計算に重点を置いています。

コンピューティングパワーの革命：非中央集権のAI計算ネットワーク

現在のAIシステムの計算複雑度は四半期ごとに倍増しており、算力の需要が急増しており、既存のリソース供給を大きく上回っています。たとえば、ある有名なAIモデルのトレーニングには、単一のデバイスで355年分の算力が必要です。この不足は、AI技術の進歩を制限するだけでなく、高度な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、全世界のGPU利用率は40%未満で、チップの性能向上が鈍化し、サプライチェーンの問題が重なり、計算力の供給がより厳しくなっています。AIに従事する人々は、ハードウェアを自分で購入するか、クラウドリソースを借りるかの二択に直面しており、オンデマンドで経済的な計算サービスが必要とされています。

分散型AIコンピューティングネットワークは、世界中の未使用GPUリソースを集約し、AI企業に経済的にアクセス可能なコンピューティング市場を提供します。需要側はネットワーク上でタスクを公開し、スマートコントラクトがそれを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、検証後に報酬を得ます。このソリューションはリソース利用効率を向上させ、AIなどの分野におけるコンピューティングのボトルネックを解決するのに役立ちます。

汎用コンピューティングネットワークに加えて、AIのトレーニングと推論に特化した専用プラットフォームがあります。分散型コンピューティングネットワークは、公平で透明な市場を提供し、独占を打破し、敷居を下げ、効率を向上させ、Web3エコシステムにおいて重要な役割を果たします。

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エッジAI：Web3がスマートデバイスに力を与える

スマートフォン、スマートウォッチ、さらには家庭用デバイスがAIを実行する能力を持つと想像してみてください。これがエッジAIの魅力です。エッジAIは計算をデータソースに移し、低遅延でリアルタイム処理を実現し、ユーザーのプライバシーを保護します。エッジAI技術は自動運転などの重要な分野に応用されています。

Web3の分野において、分散型物理インフラネットワーク(DePIN)は、エッジAIと類似点があります。Web3は分散化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によってプライバシー保護を強化します。また、Web3ネイティブのトークンエコノミーのメカニズムは、ノードが計算リソースを提供するためのインセンティブを与え、持続可能なエコシステムを構築します。

現在、DePINはある高性能パブリックブロックチェーンエコシステムの中で急速に発展しており、プロジェクト展開の主要なプラットフォームの一つとなっています。このブロックチェーンの高いTPS、低い取引手数料、そして技術革新がDePINプロジェクトに強力なサポートを提供しています。現在、このチェーン上のDePINプロジェクトの時価総額は100億ドルを超えており、複数の著名なプロジェクトが顕著な進展を遂げています。

初期モデルの発行：AIモデルの新しいパラダイムの発表

初期モデルの発行(IMO)の概念は、あるプロトコルによって初めて提案され、AIモデルのトークン化を行います。従来のモデルでは、AIモデルの開発者が継続的な収益を得ることが難しく、モデルの性能や効果の透明性が欠如しているため、市場での認識と商業的な潜在能力が制限されます。

IMOはオープンソースAIモデルに新たな資金支援と価値共有の方法を提供しました。投資家はIMOトークンを購入し、モデルの後続の収益を共有することができます。特定の技術基準、AIオラクル、オンチェーン機械学習を組み合わせることで、AIモデルの真実性とトークン保有者の収益共有を確保します。

IMOモデルは透明性と信頼を強化し、オープンソースのコラボレーションを促進し、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ます。現在は初期の試行段階にありますが、市場の受容度が高まり、参加の範囲が拡大するにつれて、その革新性と潜在的な価値が期待されます。

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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、独立して思考し、目標を達成するために行動を起こすことができます。大規模言語モデルのサポートにより、彼ら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ができます。AIエージェントは仮想アシスタントとして機能し、インタラクションを通じてユーザーの好みを学習し、個別化されたソリューションを提供します。明示的な指示がなくても、彼らは自律的に問題を解決し、効率を向上させ、価値を創造することができます。

あるオープン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、外部知識ベースとの接続を設定できる、包括的で使いやすい創作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取り組んでいます。このプラットフォームは、特別に設計された大規模言語モデルをトレーニングしており、キャラクターの演技をより人間らしくしています。また、その音声クローン技術は音声合成コストを99％削減し、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、さまざまな分野で利用されています。

現在、Web3とAIの融合は、質の高いデータ取得、データプライバシー保護、オンチェーンモデルのホスティング、分散型コンピューティング力の効率的な使用、大規模言語モデルの検証などの重要な問題における基盤インフラの探求により、より焦点を当てています。これらの基盤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と信じる理由があります。

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