Web3は、分散化、オープン、透明性を持つ新しいインターネットのパラダイムとして、AIとの自然な融合の機会を提供します。従来の集中型アーキテクチャでは、AIの計算とデータリソースは厳しく制御され、コンピューティングパワーのボトルネック、プライバシーの漏洩、アルゴリズムのブラックボックスなど、多くの課題が存在しています。一方、Web3は分散型技術に基づき、共有コンピューティングパワーネットワーク、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の発展に新たな推進力を注入します。同時に、AIもWeb3に多くの力をもたらし、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インフラの構築やデータとコンピューティングパワーの価値を解放するために極めて重要です。### データドリブン:AIとWeb3の強固な基盤データはAIの発展を駆動する核心的な原動力であり、エンジンに対する燃料のような存在です。AIモデルは、大量の高品質なデータを消化する必要があり、そうすることで深い理解と強力な推論能力を得ることができます。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、モデルの精度と信頼性も決定します。従来の分散化されたAIデータ取得と利用のモデルには、以下のいくつかの主要な問題があります：- データ取得コストが高く、中小企業が負担できない- データ資源がテクノロジー大手によって独占され、データの孤島が形成された- 個人データのプライバシーは漏洩と悪用のリスクにさらされていますWeb3は新しい分散化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:- 分散化の方法でネットワークデータを取得し、クリーンアップと変換を経て、AIモデルの訓練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アノテーションに参加させ、世界中の専門知識を集結し、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、データの供給と需要の両方に対して、公開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、現実世界のデータ取得にはデータの質のばらつき、処理の難しさ、多様性と代表性の不足など、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かもしれません。生成AI技術とシミュレーションに基づく合成データは、実データの特性を模倣し、実データの有効な補足として機能し、データの使用効率を向上させることができます。自動運転、金融市場の取引、ゲーム開発などの分野では、合成データがその成熟した応用の可能性を示しています。### プライバシー保護：FHEのWeb3における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注目の焦点となっており、EUの一般データ保護規則（GDPR）などの法規制の制定は、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、これには課題もあります：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は全同態暗号を指し、暗号化されたデータに対して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のプライバシー計算にしっかりとした保護を提供し、GPUコンピューティングパワーが原データに触れずに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作ります。これはAI企業にとって大きな利点をもたらします。彼らは商業機密を守りながら、安全にAPIサービスを開放できます。FHEMLは、機械学習の全周期にわたってデータとモデルを暗号化処理することをサポートし、機密情報の安全性を確保し、データ漏洩リスクを防ぎます。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、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に対して計算を行うことを強調しています。### コンピューティングパワー革命：分散化ネットワークにおけるAI計算現在のAIシステムの計算の複雑さは、3ヶ月ごとに倍増しており、それによりコンピューティングパワーの需要が急増し、既存の計算リソースの供給を大きく上回っています。例えば、ある著名なAIモデルのトレーニングには膨大なコンピューティングパワーが必要であり、単一のデバイスで355年のトレーニング時間に相当します。このようなコンピューティングパワーの不足は、AI技術の進歩を制限するだけでなく、そのため高級な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や、サプライチェーンおよび地政学的要因によるチップ不足が、コンピューティングパワーの供給問題をさらに深刻化させています。AI業界の専門家たちはジレンマに陥っています。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、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必要としています。いくつかの分散化AIコンピューティングパワーネットワークは、世界中の余剰GPUリソースを集約することによって、AI企業に対して経済的かつアクセスしやすいコンピューティングパワーマーケットを提供しています。コンピューティングパワー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コンピューティングパワー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、検証の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コンピューティングパワーのボトルネック問題を解決するのに役立ちます。一般的な分散化コンピューティングパワー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コンピューティングパワーネットワークもあります。分散化コンピューティングパワーネットワークは公平で透明なコンピューティングパワー市場を提供し、独占を打破し、アプリケーションのハードルを下げ、コンピューティングパワーの利用効率を向上させます。web3エコシステムにおいて、分散化コンピューティングパワー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。### DePIN: Web3 がエッジ AI を強化想像してみてください、あなたのスマートフォン、スマートウォッチ、さらには家のスマートデバイスが、AIを実行する能力を持っていると——これがEdge AIの魅力です。それは計算がデータが生成されるソースで発生し、低遅延、リアルタイム処理を実現し、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応用されています。Web3の領域では、私たちにとってより馴染みのある名前——DePIN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ており、DePINはローカルでデータを処理することにより、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ノードがコンピューティングパワーを提供し、持続可能なエコシステムを構築することを奨励します。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主要なプラットフォームの一つとなっています。これらのパブリックチェーンの高TPS、低取引手数料、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、一部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100億ドルを超えており、複数の有名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を発表IMOの概念は、特定のプロトコルによって最初に提案され、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、元の創造者は使用状況を追跡することが難しく、ましてやそこから収益を得ることはできません。また、AIモデルの性能や効果はしばしば透明性に欠けており、これにより潜在的な投資家やユーザーはその真の価値を評価することが難しくなり、モデルの市場認知や商業的潜在能力が制限されます。IMOはオープンソースAIモデルに新しい資金調達と価値共有の方法を提供し、投資家はIMOトークンを購入してモデルが生成する収益を共有できます。一部の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モデルの真実性を確保し、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モデルは透明性と信頼を高め、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注いでいます。IMOは現在初期の試行段階にありますが、市場の受け入れ度が高まり、参加範囲が拡大するにつれて、その革新性と潜在的な価値に期待が寄せられています。### 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、設定された目標を達成するために適切な行動を取ることができます。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ができます。彼らはバーチャルアシスタントとして機能し、ユーザーとのインタラクションを通じてその好みを学び、パーソナライズ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エージェントは自律的に問題を解決し、効率を高め、新しい価値を創造することができます。いくつかのオープンなAIネイティブアプリケーションプラットフォームは、包括的で使いやすい創作ツールセットを提供し、ユーザーがロボットの機能、外観、声、外部の知識ベースとの接続を設定できるようにし、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。生成AI技術を活用して、個人をスーパクリエイターにすることを目指しています。これらのプラットフォームは、キャラクターの役割をより人間らしくするために特別にトレーニングされた大規模言語モデルを使用しています。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、音声合成コストを大幅に削減しました。音声クローンはわずか1分で実現できます。これら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、言語学習、画像生成などの多くの分野で利用可能です。Web3とAIの融合において、現在は主にインフラ層の探索が進んでおり、高品質なデータの取得、データプライバシーの保護、モデルのオンチェーンホスティング、分散化されたコンピューティングパワーの効率的な使用、そして大規模言語モデルの検証などの重要な問題に取り組んでいます。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と信じる理由があります。
Web3とAIの融合：データ、プライバシー、そしてコンピューティングパワーの再構築
Web3は、分散化、オープン、透明性を持つ新しいインターネットのパラダイムとして、AIとの自然な融合の機会を提供します。従来の集中型アーキテクチャでは、AIの計算とデータリソースは厳しく制御され、コンピューティングパワーのボトルネック、プライバシーの漏洩、アルゴリズムのブラックボックスなど、多くの課題が存在しています。一方、Web3は分散型技術に基づき、共有コンピューティングパワーネットワーク、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の発展に新たな推進力を注入します。同時に、AIもWeb3に多くの力をもたらし、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インフラの構築やデータとコンピューティングパワーの価値を解放するために極めて重要です。
データドリブン:AIとWeb3の強固な基盤
データはAIの発展を駆動する核心的な原動力であり、エンジンに対する燃料のような存在です。AIモデルは、大量の高品質なデータを消化する必要があり、そうすることで深い理解と強力な推論能力を得ることができます。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、モデルの精度と信頼性も決定します。
従来の分散化されたAIデータ取得と利用のモデルには、以下のいくつかの主要な問題があります：
Web3は新しい分散化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:
それにもかかわらず、現実世界のデータ取得にはデータの質のばらつき、処理の難しさ、多様性と代表性の不足など、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かもしれません。生成AI技術とシミュレーションに基づく合成データは、実データの特性を模倣し、実データの有効な補足として機能し、データの使用効率を向上させることができます。自動運転、金融市場の取引、ゲーム開発などの分野では、合成データがその成熟した応用の可能性を示しています。
プライバシー保護：FHEのWeb3における役割
データ駆動時代において、プライバシー保護は世界的な注目の焦点となっており、EUの一般データ保護規則（GDPR）などの法規制の制定は、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、これには課題もあります：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は全同態暗号を指し、暗号化されたデータに対して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のプライバシー計算にしっかりとした保護を提供し、GPUコンピューティングパワーが原データに触れずに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作ります。これはAI企業にとって大きな利点をもたらします。彼らは商業機密を守りながら、安全にAPIサービスを開放できます。
FHEMLは、機械学習の全周期にわたってデータとモデルを暗号化処理することをサポートし、機密情報の安全性を確保し、データ漏洩リスクを防ぎます。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、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に対して計算を行うことを強調しています。
コンピューティングパワー革命：分散化ネットワークにおけるAI計算
現在のAIシステムの計算の複雑さは、3ヶ月ごとに倍増しており、それによりコンピューティングパワーの需要が急増し、既存の計算リソースの供給を大きく上回っています。例えば、ある著名なAIモデルのトレーニングには膨大なコンピューティングパワーが必要であり、単一のデバイスで355年のトレーニング時間に相当します。このようなコンピューティングパワーの不足は、AI技術の進歩を制限するだけでなく、そのため高級な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や、サプライチェーンおよび地政学的要因によるチップ不足が、コンピューティングパワーの供給問題をさらに深刻化させています。AI業界の専門家たちはジレンマに陥っています。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、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必要としています。
いくつかの分散化AIコンピューティングパワーネットワークは、世界中の余剰GPUリソースを集約することによって、AI企業に対して経済的かつアクセスしやすいコンピューティングパワーマーケットを提供しています。コンピューティングパワー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コンピューティングパワー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、検証の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コンピューティングパワーのボトルネック問題を解決するのに役立ちます。
一般的な分散化コンピューティングパワー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コンピューティングパワーネットワークもあります。
分散化コンピューティングパワーネットワークは公平で透明なコンピューティングパワー市場を提供し、独占を打破し、アプリケーションのハードルを下げ、コンピューティングパワーの利用効率を向上させます。web3エコシステムにおいて、分散化コンピューティングパワー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。
DePIN: Web3 がエッジ AI を強化
想像してみてください、あなたのスマートフォン、スマートウォッチ、さらには家のスマートデバイスが、AIを実行する能力を持っていると——これがEdge AIの魅力です。それは計算がデータが生成されるソースで発生し、低遅延、リアルタイム処理を実現し、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応用されています。
Web3の領域では、私たちにとってより馴染みのある名前——DePIN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ており、DePINはローカルでデータを処理することにより、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ノードがコンピューティングパワーを提供し、持続可能なエコシステムを構築することを奨励します。
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主要なプラットフォームの一つとなっています。これらのパブリックチェーンの高TPS、低取引手数料、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、一部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100億ドルを超えており、複数の有名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を発表
IMOの概念は、特定のプロトコルによって最初に提案され、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、元の創造者は使用状況を追跡することが難しく、ましてやそこから収益を得ることはできません。また、AIモデルの性能や効果はしばしば透明性に欠けており、これにより潜在的な投資家やユーザーはその真の価値を評価することが難しくなり、モデルの市場認知や商業的潜在能力が制限されます。
IMOはオープンソースAIモデルに新しい資金調達と価値共有の方法を提供し、投資家はIMOトークンを購入してモデルが生成する収益を共有できます。一部の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モデルの真実性を確保し、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モデルは透明性と信頼を高め、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注いでいます。IMOは現在初期の試行段階にありますが、市場の受け入れ度が高まり、参加範囲が拡大するにつれて、その革新性と潜在的な価値に期待が寄せられています。
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、設定された目標を達成するために適切な行動を取ることができます。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ができます。彼らはバーチャルアシスタントとして機能し、ユーザーとのインタラクションを通じてその好みを学び、パーソナライズ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エージェントは自律的に問題を解決し、効率を高め、新しい価値を創造することができます。
いくつかのオープンなAIネイティブアプリケーションプラットフォームは、包括的で使いやすい創作ツールセットを提供し、ユーザーがロボットの機能、外観、声、外部の知識ベースとの接続を設定できるようにし、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。生成AI技術を活用して、個人をスーパクリエイターにすることを目指しています。これらのプラットフォームは、キャラクターの役割をより人間らしくするために特別にトレーニングされた大規模言語モデルを使用しています。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、音声合成コストを大幅に削減しました。音声クローンはわずか1分で実現できます。これら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、言語学習、画像生成などの多くの分野で利用可能です。
Web3とAIの融合において、現在は主にインフラ層の探索が進んでおり、高品質なデータの取得、データプライバシーの保護、モデルのオンチェーンホスティング、分散化されたコンピューティングパワーの効率的な使用、そして大規模言語モデルの検証などの重要な問題に取り組んでいます。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と信じる理由があります。