AIとWeb3のデプス融合：未来のインターネットの構造を形作る

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、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の課題に直面しています。Web3は、分散技術に基づき、共有計算ネットワーク、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の発展に新たな活力を注入します。同時に、AIはWeb3に多くの能力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を通じて、エコシステムの構築を支援します。Web3とAIの統合を探求することは、次世代のインターネット基盤を構築し、データと計算能力の価値を解放するために極めて重要です。

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データドリブン:AIとWeb3の強固な基盤

データはAIの発展を推進する核心的な原動力です。AIモデルは膨大な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
• データ資源が大手テクノロジー企業に独占され、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のパラダイムを提供します：

• ユーザーは未使用のネットワークリソースを販売し、非中央集権的にネットワークデータを取得して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できます。
• "マークアップで稼ぐ" 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アノテーションに参加し、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、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、多様性および代表性の不足など、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データ領域の未来のハイライトに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、実データの特性を模倣し、実データの有効な補完として機能し、データの利用効率を向上させます。自動運転、金融市場の取引、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。

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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関心の焦点となっています。EUの一般データ保護規則（GDPR）などの法律の導入は、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、これはまた挑戦をもたらしました。いくつかの敏感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は完全同型暗号であり、暗号化されたデータ上で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はなく、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対して堅固な保護を提供し、GPUの計算能力が元の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作ります。これによりAI企業は大きな利点を得ることができます。彼らはビジネス機密を保護しながら、安全にAPIサービスをオープンすることができます。

FHEMLは、機械学習の全サイクルにおい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する計算を強調します。

ハッシュレボリューション：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、既存の計算リソースの供給をはるかに超えています。例えば、ある有名なAI企業の大型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。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ものになってしまっています。

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、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業界の人々は二つの選択に直面しています：自分でハードウェアを購入するか、クラウドリソースをレンタルするか、彼らはオンデマンドでコスト効率の良い計算サービスの方法を切実に求めています。

ある去中心化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によって、AI企業に対して経済的でアクセスしやすい計算力市場を提供します。計算力の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、検証された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の他に、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。

分散型計算力ネットワークは、公平で透明な計算力市場を提供し、独占を打破し、アプリケーションのハードルを下げ、計算力の利用効率を向上させます。web3エコシステムにおいて、分散型計算力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の参加を引き寄せ、AI技術の発展と応用を共に推進します。

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DePIN：Web3がエッジAIに力を与える

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、さらには家庭のスマートデバイスがAIを実行する能力を備えていると——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源で行われ、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。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領域では、私たちがより馴染みのある名前である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ることができます。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はある有名なパブリ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、多くの有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の概念は、あるプロトコルによって最初に提唱され、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、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、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透明性に欠けることが多く、これが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を難しくし、モデルの市場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調達と価値共有の方法を提供します。投資家はIMOトークンを購入し、モデルが生成する収益を共有できます。あるプロトコルは特定のERC基準を使用し、AIオラクルおよび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、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サポートにより、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、個別のソリューションを提供することができます。明確な指示がない場合でも、AIエージェントは自主的に問題を解決し、効率を向上させ、新たな価値を創造することができます。

ある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、音声をカスタマイズし、外部の知識ベースに接続できる、包括的で使いやすい創作ツールセットを提供します。公平で開かれたAIコンテンツエコシステムの構築を目指し、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ための力を与えています。このプラットフォームは、役割演技をより人間らしくするために特別な大言語モデルを訓練しました。音声クローン技術はAI製品の個別化されたインタラクションを加速し、音声合成コストを99%削減します。音声クローンはわずか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、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能力の効率的な使用、そして大規模言語モデルの検証といった重要な問題があります。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。

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