>出典:フォーブス> オリジナル:ショーン・リー人工知能は急速に進化していますが、物語は常に少数のテクノロジー巨人によって支配されています。OpenAI、Google、Metaがヘッドラインを占める中、より静かでありながら本質的な変革が起こっています——分散型AI（DeAI）の台頭。これは単なるアルゴリズムの革新ではなく、中央集権的なコントロールへの反抗です。ユーザーは、ブラックボックスシステム、隠されたデータアジェンダ、権力の独占に対してますます警戒していますが、これらの「壁」から逃れるためには、AIのインフラを再構築する必要があります。今、複数のプロジェクトがこれらの課題に正面から取り組み、AIの役割を再定義するための基礎を築いています。分散型分野での構築や投資を行う人々にとって、この進化を理解することは極めて重要です——なぜなら、次の波のAI革新の成否は、これらの代替的な基盤が成功裏に構築できるかにかかっているからです。# 分散型AIの破壊的な何があるのか？信頼を必要としない分散型環境でAIを展開することは、ゲームのルールを根本的に変えました：各推論は暗号学的な検証を必要とする可能性があります；データの呼び出しは複雑なブロックチェーンインデックスネットワークを横断することがよくあります；中央集権的な巨人とは異なり、計算能力の需要が急増する際、DeAIプロジェクトはAWSやGoogle Cloudサービスに自動スケーリングを単純に依存することはできません—そのコア原則を放棄しない限り。コミュニティガバナンスのための DeAI モデルを想像してみてください：それはスマートコントラクト（クロスチェーンの可能性がある）と相互作用し、複雑な暗号技術によってプライバシーを確保しつつ、運用の透明性を保つ必要があります——これは従来の AI 分析が直面している計算上の課題とはまったく異なります。この複雑さが、初期のDeAI構想が何度も挫折した原因です：プロジェクトは効率のために非中央集権を犠牲にするか、処理要求に圧倒されてしまいました。本当の転機は、開発チームが従来のAIアーキテクチャを無理に適用するのをやめ、非中央集権、透明性、ユーザーコントロールなどの特性に基づいて、専用システムをゼロから構築した時に訪れました。# 青写真からメインネットへ：実用化アプリケーションの進行中分散型AIプロジェクトがついに理論的枠組みを超えました。複数のチームが実用的なシステムを展開しており、これらの事例は技術的な実現可能性を検証するだけでなく、中央集権的AIの固有の欠陥にも直接言及しています。中央集権型AIブラックボックスに対抗する中で、Kavaは透明性革命の先駆者となりつつあります。そのプラットフォームは、分散型AIコンポーネントと深く統合されており、共同創設者のスコット・スチュアート氏は香港の会議で、プラットフォームのユーザー数が10万人を突破したことを明らかにしました。このような説明責任のあるシステムに対する真の需要は、従来の「ブラックボックスAI」の支配を揺るがしています。コミュニティの自治と完全な透明性の運営メカニズムを通じて、Kavaは業界に具体化された代替案を提供しています。NEARプロトコルは、高スループットの分散型アプリケーションにスケーラブルなインフラを提供し、DeAIの運用効率を大幅に向上させました。一方、インターネットコンピュータ（ICP）は、データ入力から結果出力までの全プロセスが分散型の安全基準に準拠する全チェーンAIアプリケーションの先駆けを開きました。# 基礎の戦いDeAIの特別なニーズは、Web3インフラストラクチャの重要な短所を明らかにしました。Akash Networkは先駆けてこの問題を解決しました——彼らが構築したDePIN（分散型物理インフラストラクチャネットワーク）は、世界中の未使用の計算力を活性化し、検閲に強く、低コストの計算市場を作り出し、AIのワークロードに対して中央集権型クラウドサービスに匹敵する代替案を提供しました。データの可用性はもう一つの重要なパズルのピースです。The Graphは、ブロックチェーンデータのインデックスとクエリメカニズムを最適化し、DeAIアプリケーションがチェーン上の情報を効率的に取得できるようにします。このようにして、複雑な分析と意思決定のための膨大なデータのニーズを満たし、単一のノードに過負荷をかけることを避けます。これらの基盤の進化は、エコシステム全体を再構築しています。今日のDeAIは、より複雑なタスクを扱うことができるようになりました——DeFi戦略の最適化であれ、分散型ソーシャルプラットフォームの推進であれ、分散型の核心原則を犠牲にすることなく実現できます。正にAkashなどのプラットフォームが構築した分散型コンピューティングネットワークが、Kavaなどのプロジェクトの実際の運営を支えています。この良性のサイクルは、インフラのブレークスルーによる連鎖反応を証明しています。開発者が「効率」と「分散化」の間で単一の選択をする必要がないとき、本当のパラダイムシフトが可能になります。# 前方の道路の方向Web3インフラストラクチャの継続的な進化により、分散型AIのユニークなユースケースが開かれています。 DeFiを例にとると、Kavaが今年後半に展開する予定のAIエージェントは、複雑なクロスチェーン戦略を自動化したり、イールドファーミングスキームを最適化したり、インテリジェントなカプセル化を使用して、メインストリームのユーザーにとって困難な運用の複雑さを解消することができます。 これには、AIアルゴリズムだけでなく、複数のプロトコルとのシームレスな相互作用も必要であり、これはThe Graphのようなインフラストラクチャが提供する重要な価値です。コミュニティガバナンスは別の突破口です。Dexeのようなプロジェクトは、コミュニティ主導のAI開発フレームワークを探求しており、モデルのトレーニングをユーザーのコンセンサスや規制のニーズと動的に整合させています。整ったインフラのサポートのもと、将来的にはAIエージェントが政策の影響をシミュレートし、DAOの金庫を管理することで、本当の意味でのインテリジェントな自治を実現する可能性があります。### コンセプトを超えた投機DeAIの成功は、巧妙なモデル設計や理想主義的な呼びかけだけに依存してはならない。インフラ提供者とアプリ開発者は、依然として計算能力のボトルネック、クロスチェーン通信標準、データの真実性検証、非中央集権の純度などの継続的な課題に直面している。多くの理論モデルは、一旦メインネットの現実に接触すると脆弱性が露呈します。適当なDeAI展開チームに問い合わせれば、彼らは現在のモデルが対処できない極端なケースを挙げることができます——突然の市場変動、ネットワークの混雑ピーク、ガバナンスメカニズムの脆弱性などが挙げられます。次の段階の鍵は、標準化と相互運用性にあります。DeAIアプリケーションの急増に伴い、統一されたデータ、計算、ガバナンスのフレームワークを構築することが急務です。長期的な成功は、各コンポーネントがシームレスに協力するエコシステムを構築できるかどうかにかかっており、互いに切り離された競争的なソリューションの束ではありません。これらの基本要素——堅牢なインフラ、検証可能なデータ、柔軟なガバナンスメカニズム——は、モデルのトレーニングにおける画期的な進展ほど注目を集めることはないかもしれません。しかし、これらは最終的に、分散型AIが「より透明で、追跡可能で、ユーザーに権限を与える」という約束を実現できるかどうか、または永遠に周辺アプリケーションの檻に閉じ込められるのかを決定します。現在、これらの根本的な課題に取り組んでいるチームは、実際にはAIの未来の発展の軌道を形作っています。「原文リンク」**：**
分散型AI:テクノロジーの巨人の壁を打ち破る
人工知能は急速に進化していますが、物語は常に少数のテクノロジー巨人によって支配されています。OpenAI、Google、Metaがヘッドラインを占める中、より静かでありながら本質的な変革が起こっています——分散型AI（DeAI）の台頭。
これは単なるアルゴリズムの革新ではなく、中央集権的なコントロールへの反抗です。ユーザーは、ブラックボックスシステム、隠されたデータアジェンダ、権力の独占に対してますます警戒していますが、これらの「壁」から逃れるためには、AIのインフラを再構築する必要があります。今、複数のプロジェクトがこれらの課題に正面から取り組み、AIの役割を再定義するための基礎を築いています。
分散型分野での構築や投資を行う人々にとって、この進化を理解することは極めて重要です——なぜなら、次の波のAI革新の成否は、これらの代替的な基盤が成功裏に構築できるかにかかっているからです。
分散型AIの破壊的な何があるのか？
信頼を必要としない分散型環境でAIを展開することは、ゲームのルールを根本的に変えました：各推論は暗号学的な検証を必要とする可能性があります；データの呼び出しは複雑なブロックチェーンインデックスネットワークを横断することがよくあります；中央集権的な巨人とは異なり、計算能力の需要が急増する際、DeAIプロジェクトはAWSやGoogle Cloudサービスに自動スケーリングを単純に依存することはできません—そのコア原則を放棄しない限り。
コミュニティガバナンスのための DeAI モデルを想像してみてください：それはスマートコントラクト（クロスチェーンの可能性がある）と相互作用し、複雑な暗号技術によってプライバシーを確保しつつ、運用の透明性を保つ必要があります——これは従来の AI 分析が直面している計算上の課題とはまったく異なります。
この複雑さが、初期のDeAI構想が何度も挫折した原因です：プロジェクトは効率のために非中央集権を犠牲にするか、処理要求に圧倒されてしまいました。本当の転機は、開発チームが従来のAIアーキテクチャを無理に適用するのをやめ、非中央集権、透明性、ユーザーコントロールなどの特性に基づいて、専用システムをゼロから構築した時に訪れました。
青写真からメインネットへ：実用化アプリケーションの進行中
分散型AIプロジェクトがついに理論的枠組みを超えました。複数のチームが実用的なシステムを展開しており、これらの事例は技術的な実現可能性を検証するだけでなく、中央集権的AIの固有の欠陥にも直接言及しています。
中央集権型AIブラックボックスに対抗する中で、Kavaは透明性革命の先駆者となりつつあります。そのプラットフォームは、分散型AIコンポーネントと深く統合されており、共同創設者のスコット・スチュアート氏は香港の会議で、プラットフォームのユーザー数が10万人を突破したことを明らかにしました。このような説明責任のあるシステムに対する真の需要は、従来の「ブラックボックスAI」の支配を揺るがしています。コミュニティの自治と完全な透明性の運営メカニズムを通じて、Kavaは業界に具体化された代替案を提供しています。
NEARプロトコルは、高スループットの分散型アプリケーションにスケーラブルなインフラを提供し、DeAIの運用効率を大幅に向上させました。一方、インターネットコンピュータ（ICP）は、データ入力から結果出力までの全プロセスが分散型の安全基準に準拠する全チェーンAIアプリケーションの先駆けを開きました。
基礎の戦い
DeAIの特別なニーズは、Web3インフラストラクチャの重要な短所を明らかにしました。Akash Networkは先駆けてこの問題を解決しました——彼らが構築したDePIN（分散型物理インフラストラクチャネットワーク）は、世界中の未使用の計算力を活性化し、検閲に強く、低コストの計算市場を作り出し、AIのワークロードに対して中央集権型クラウドサービスに匹敵する代替案を提供しました。
データの可用性はもう一つの重要なパズルのピースです。The Graphは、ブロックチェーンデータのインデックスとクエリメカニズムを最適化し、DeAIアプリケーションがチェーン上の情報を効率的に取得できるようにします。このようにして、複雑な分析と意思決定のための膨大なデータのニーズを満たし、単一のノードに過負荷をかけることを避けます。
これらの基盤の進化は、エコシステム全体を再構築しています。今日のDeAIは、より複雑なタスクを扱うことができるようになりました——DeFi戦略の最適化であれ、分散型ソーシャルプラットフォームの推進であれ、分散型の核心原則を犠牲にすることなく実現できます。
正にAkashなどのプラットフォームが構築した分散型コンピューティングネットワークが、Kavaなどのプロジェクトの実際の運営を支えています。この良性のサイクルは、インフラのブレークスルーによる連鎖反応を証明しています。開発者が「効率」と「分散化」の間で単一の選択をする必要がないとき、本当のパラダイムシフトが可能になります。
前方の道路の方向
Web3インフラストラクチャの継続的な進化により、分散型AIのユニークなユースケースが開かれています。 DeFiを例にとると、Kavaが今年後半に展開する予定のAIエージェントは、複雑なクロスチェーン戦略を自動化したり、イールドファーミングスキームを最適化したり、インテリジェントなカプセル化を使用して、メインストリームのユーザーにとって困難な運用の複雑さを解消することができます。 これには、AIアルゴリズムだけでなく、複数のプロトコルとのシームレスな相互作用も必要であり、これはThe Graphのようなインフラストラクチャが提供する重要な価値です。
コミュニティガバナンスは別の突破口です。Dexeのようなプロジェクトは、コミュニティ主導のAI開発フレームワークを探求しており、モデルのトレーニングをユーザーのコンセンサスや規制のニーズと動的に整合させています。整ったインフラのサポートのもと、将来的にはAIエージェントが政策の影響をシミュレートし、DAOの金庫を管理することで、本当の意味でのインテリジェントな自治を実現する可能性があります。
コンセプトを超えた投機
DeAIの成功は、巧妙なモデル設計や理想主義的な呼びかけだけに依存してはならない。インフラ提供者とアプリ開発者は、依然として計算能力のボトルネック、クロスチェーン通信標準、データの真実性検証、非中央集権の純度などの継続的な課題に直面している。
多くの理論モデルは、一旦メインネットの現実に接触すると脆弱性が露呈します。適当なDeAI展開チームに問い合わせれば、彼らは現在のモデルが対処できない極端なケースを挙げることができます——突然の市場変動、ネットワークの混雑ピーク、ガバナンスメカニズムの脆弱性などが挙げられます。
次の段階の鍵は、標準化と相互運用性にあります。DeAIアプリケーションの急増に伴い、統一されたデータ、計算、ガバナンスのフレームワークを構築することが急務です。長期的な成功は、各コンポーネントがシームレスに協力するエコシステムを構築できるかどうかにかかっており、互いに切り離された競争的なソリューションの束ではありません。
これらの基本要素——堅牢なインフラ、検証可能なデータ、柔軟なガバナンスメカニズム——は、モデルのトレーニングにおける画期的な進展ほど注目を集めることはないかもしれません。しかし、これらは最終的に、分散型AIが「より透明で、追跡可能で、ユーザーに権限を与える」という約束を実現できるかどうか、または永遠に周辺アプリケーションの檻に閉じ込められるのかを決定します。現在、これらの根本的な課題に取り組んでいるチームは、実際にはAIの未来の発展の軌道を形作っています。
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