AIとWeb3の融合探索：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技術との融合の潜在能力を持っています。従来の集中型アーキテクチャの下では、AI計算とデータリソースは厳しく制限され、計算能力のボトルネック、プライバシーの漏洩、アルゴリズムのブラックボックスといった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を通じて、AIの発展に新たな推進力を提供することができます。また、AIはWeb3エコシステムにも多くの利点をもたらすことができ、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が含まれます。したがって、Web3とAIの統合を探求することは、新しい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解放する上で重要な意義を持っています。

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データドリブン:AIとWeb3の基盤

データはAIの発展を推進する核心的な原動力です。AIモデルは、深い理解と強力な推論能力を得るために、膨大で高品質なデータを吸収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を決定します。

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、中小企業が負担できない
• データリソース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る
• 個人データのプライバシーは漏洩や濫用のリスクにさらされています

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供します。

• ユーザーは、AI企業に対して余剰のネットワークリソースを販売し、分散型の方法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。
• "ラベリングで得られる"モデルを採用し、トークンインセンティブを通じて世界中のワーカーがデータラベリングに参加し、世界中の専門知識を集め、データ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の双方に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。

しかし、実世界のデータ収集には、データの質がまちまちであること、処理が難しいこと、多様性と代表性が不足していることなど、いくつかの問題が依然として存在します。合成データはWeb3データ分野の未来の星になるかもしれません。生成的AI技術とシミュレーションに基づいて、合成データは実際のデータの特性を模倣できるため、効果的な補完として機能し、データの使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：全同態暗号の役割

データ駆動の時代において、プライバシー保護は世界的な関心の焦点となっています。EU一般データ保護規則（GDPR）などの法令の制定は、個人のプライバシーに対する厳格な保護を反映しています。しかし、これは挑戦ももたらします。プライバシーリスクのために一部のセンシティブなデータは十分に活用できず、AIモデルの可能性や推論能力が制限されています。

全同態暗号（FHE）は、暗号化されたデータ上で直接計算操作を行うことを許可し、復号化する必要がなく、計算結果は平文データの計算結果と一致します。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の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企業はビジネスの秘密を保護しつつ、安全にAPIサービスを開放するという巨大な利点を得ることができます。

FHEMLは、機械学習サイクル全体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、敏感な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はデータの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されたデータに対して計算を行うことを強調します。

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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ヶ月ごとに倍増し、計算能力の需要が急増しており、既存の計算資源の供給を大幅に上回っています。例えば、ある大規模言語モデルの訓練には膨大な計算能力が必要で、単一のデバイスで355年分の訓練時間に相当します。このような計算能力の不足は、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存在になっています。

同時に、世界のGPU利用率は40%未満であり、マイクロプロセッサの性能向上が鈍化し、供給チェーンや地政学的要因によるチップ不足がこれらの問題をさらに深刻にしています。AI業界の専門家は二者択一に直面しています：自前で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GPUリソースを集約することで、AI企業に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ノードに割り当て、ノードはタスクを実行し結果を提出します。検証後に報酬を得ることができます。このようなソリューション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の解決に寄与します。

一般的な分散型コンピューティング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のコンピューティングネットワークがあります。分散型コンピューティングネットワークは、公平で透明なコンピューティング市場を提供し、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リソース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アプリケーションを引き寄せ、AI技術の発展と応用を共に推進するでしょう。

DePIN：Web3がエッジAIを強化する

エッジAIはデータ生成のソースで計算を行い、低遅延かつ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分野では、私たちにとってより馴染みのある名前——DePINがあります。Web3は非中央集権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ます。Web3ネイティブのトークン経済メカニズムは、DePINノードに計算リソースを提供する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。このパブリックチェーンの高TPS、低取引手数料、および技術革新は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、いくつかの著名なプロジェクトが顕著な進展を遂げています。

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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案され、AIモデルをトークン化します。

従来のモデルでは、利益分配メカニズムが欠如しているため、AIモデルの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いことがよくあります。特にモデルが他の製品やサービスに統合された場合はそうです。また、AIモデルの性能や効果は透明性に欠けることが多く、これにより潜在的な投資家や利用者が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AIモデルに新しい資金支援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将来的に生み出す収益を共有できます。特定のERC標準を使用するあるプロトコルは、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注いでいます。IMOは現在まだ初期の試行段階にありますが、市場の受容度が高まり、参加範囲が広がるにつれ、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認識し、自立的に思考し、定めら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支援により、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。彼らは仮想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、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エージェントは自律的に問題を解決し、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努めています。生成的AI技術を利用して、個人がスーパクリエイターになることを可能にします。このプラットフォームは、特別にトレーニングされた大規模言語モデルを構築し、キャラクターの演技をより人間らしくしています。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99％削減し、音声クローンはわずか1分で実現します。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、さまざまな分野で応用できます。

Web3とAIの融合において、現在は主にインフラ層の探求が行われており、高品質なデータの取得、データプライバシーの保護、チェーン上でのモデルのホスティング、分散型コンピューティングパワーの効率的な使用、そして大規模言語モデルの検証といった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とサービスを生み出すことが期待されます。

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