Web3とAIの融合：次世代インターネットインフラの構築

Web3は、非中央集権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と自然に適合します。従来の中央集権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、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など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、計算能力の共有ネットワーク、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の発展に新たな推進力を注入します。同時に、AIはWeb3に対しても多くのパワーをもたらし、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を通じて、そのエコシステムの構築を支援します。両者の結合を探求することは、次世代のインターネットインフラの構築や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。

データドリブン:AIとWeb3の強固な基盤

データはAIの発展を促進する核心的な動力です。AIモデルは、大量の高品質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礎を提供するだけでなく、モデルの正確性と信頼性も決定します。

従来の中心化されたAIデータの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、中小企業には負担が大きい
• 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る
• 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供します：

• ユーザーは、AI企業に対して未使用のネットワークを販売し、分散型でネットワークデータを収集し、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。
• "ラベルを付けて稼ぐ" モードを採用し、トークンインセンティブを通じて世界中の労働者がデータラベリングに参加し、世界中の専門知識を集めて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対して、公開かつ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、実世界のデータ取得には、品質のばらつき、処理の難しさ、多様性と代表性の不足といった問題が依然として存在します。合成データは、Web3データ領域の未来のスターとなる可能性があります。生成AI技術とシミュレーションに基づく合成データは、実際のデータ属性を模倣できるため、有効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、合成データは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：Web3におけるFHE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のGDPRなどの規制の導入は、個人のプライバシーを厳格に守ることを反映しています。しかし、これには課題も伴います：一部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利用できず、AIモデルの潜在能力と推論能力を制限しています。

FHE（完全同態暗号）は、暗号化されたデータに直接計算操作を行うことを可能にし、解読する必要がなく、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強固な保護を提供し、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企業は商業機密を保護しながら、安全にAPIサービスを開放できるという大きな利点を得ます。

FHEMLは、機械学習のサイクル全体にわたってデータとモデルの暗号処理をサポートし、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は暗号化されたデータを計算することによってデータプライバシーを維持することを強調しています。

コンピューティング革命：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ヶ月ごとに倍増しており、計算能力の需要が急増し、既存の計算リソースの供給を大幅に超えています。例えば、ある大規模言語モデルのトレーニングには膨大な計算能力が必要で、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。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となっています。

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ていること、供給チェーンや地政学的要因によるチップ不足が算力供給問題をさらに深刻化させています。AI従事者はジレンマに陥っています：自分でハードウェアを購入するか、クラウドリソースを借りるか、オンデマンドで経済的な計算サービスの方法が急務です。

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企業に経済的で使いやすいコンピューティング市場を提供します。コンピューティング需要者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コンピューティングボトルネックの問題を解決するのに役立ちます。

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のトレーニングと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も存在します。分散型コンピューティングネットワークは、公正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高めます。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dappを引き付け、共にAI技術の発展と応用を推進します。

DePIN：Web3によるエッジAIの強化

エッジAIはデータ生成の源で計算を行い、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の分野では、これをDePINと呼びます。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で、ユーザーのプライバシー保護を強化し、データ漏洩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ノードが計算リソースを提供することを奨励し、持続可能なエコシステムを構築します。

現在、DePINはあるパブリックブロ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第一選択プラットフォームの一つとなっています。このパブリックブロックチェーンの高い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、このパブリックブロックチェーン上のDePINプロジェクトの時価総額は100億ドルを超えており、複数の著名なプロジェクトが顕著な進展を遂げています。

IMO：AIモデル発表の新しいパラダイム

IMO（Initial Model Offering）の概念はAIモデルをトークン化します。従来のモデルでは、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く、特にモデルが他の製品やサービスに統合された場合にそうです。また、AIモデルの性能と効果はしばしば透明性に欠け、潜在的な投資者やユーザーはその真の価値を評価することが難しく、市場での認知度や商業的潜在能力を制限しています。

IMOはオープンソースのAIモデルに新しい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、モデルの今後の利益を共有できます。ある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、トークン保有者が利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強化し、オープンソースの協力を奨励し、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、市場の受け入れが高まり、参加の範囲が広がるにつれて、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感知し、独立して思考し、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もできます。彼らはバーチャルアシスタントとして機能し、ユーザーとの対話を通じて好みを学び、個別の解決策を提供します。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、外部知識ベースへ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を構築することに尽力しています。生成AI技術を利用して、個人がスーパー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、特別に訓練された大規模言語モデルを使用して、キャラクターの役割演技をより人間的にします。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分で実現できます。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、画像生成などの多くの分野で利用可能です。

現在、Web3とAIの融合は主にインフラ層の探求に集中しています。高品質のデータの取得、データプライバシーの保護、オンチェーンでのモデルのホスティング、分散型コンピューティングの効率的な利用、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の融合は一連の革新的なビジネスモデルとサービスを生み出すでしょう。