AI Layer1 研究レポート:オンチェーンDeAIの肥沃な土壌を見つける

概要

###背景

近年、OpenAI、Anthropic、Google、Metaなどの主要なテクノロジー企業が大規模言語モデル(LLM)の急速な発展を推進しています。LLMは各業界で前例のない能力を示し、人類の想像力を大きく拡張し、さらには一部のシーンでは人間の労働を代替する可能性を示しています。しかし、これらの技術のコアは少数の中央集権的なテクノロジー巨人の手にしっかりと握られています。豊富な資本と高額な計算リソースのコントロールを駆使して、これらの企業は越えがたい壁を築き、絶大多数の開発者や革新チームがこれに対抗することが難しくなっています。

同時に、AIの急速な進化の初期において、社会の世論は技術による突破口や便利さに焦点を当てがちですが、プライバシー保護、透明性、安全性といった核心的な問題に対する関心は相対的に不足しています。長期的に見れば、これらの問題はAI業界の健全な発展と社会の受容度に深刻な影響を与えるでしょう。もし適切に解決できなければ、AIが"善"に向かうのか"悪"に向かうのかという議論はますます顕著になるでしょう。そして、中央集権的な巨大企業は利益追求の本能に駆動されているため、これらの課題に積極的に対処する十分な動機を欠くことが多いのです。

ブロックチェーン技術はその非中央集権、透明性、検閲耐性の特性により、AI業界の持続可能な発展に新たな可能性を提供しています。現在、一部の主流のブロックチェーン上には多くの「Web3 AI」アプリケーションが登場しています。しかし、深く分析すると、これらのプロジェクトにはまだ多くの問題が存在します。一方で、非中央集権の度合いが限られており、重要なプロセスやインフラが依然として中央集権的なクラウドサービスに依存しているため、真の意味でのオープンなエコシステムを支えることが困難です。もう一方で、Web2世界のAI製品と比較すると、オンチェーンAIはモデル能力、データ活用、アプリケーションシーンなどの面で依然として限界があり、革新の深さと広がりが向上する必要があります。

去中心化AIのビジョンを真に実現し、ブロックチェーンが安全かつ効率的で民主的に大規模AIアプリケーションを支えることができ、パフォーマンス面で集中型ソリューションと競争できるようにするためには、AI専用のLayer1ブロックチェーンを設計する必要があります。これにより、AIのオープンイノベーション、ガバナンスの民主化、データセキュリティのための確固たる基盤が提供され、去中心化AIエコシステムの繁栄と発展が促進されます。

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AIレイヤー1のコア特性

AI Layer 1は、AIアプリケーションのために特別に設計されたブロックチェーンであり、その基盤アーキテクチャと性能設計はAIタスクのニーズに密接に関連しており、オンチェーンAIエコシステムの持続可能な発展と繁栄を効率的に支えることを目的としています。具体的には、AI Layer 1は以下の核心的な能力を備えている必要があります:

1. 効率的なインセンティブと分散型コンセンサスメカニズム AI Layer 1のコアは、オープンな計算能力、ストレージなどのリソースの共有ネットワークを構築することにあります。従来のブロックチェーンノードが主に帳簿の記帳に焦点を当てるのとは異なり、AI Layer 1のノードは、計算能力を提供し、AIモデルのトレーニングと推論を完了するだけでなく、ストレージ、データ、帯域幅などの多様なリソースを提供するという、より複雑なタスクを担う必要があります。これにより、AIインフラストラクチャにおける中央集権的な巨頭の独占を打破します。これは、基盤となるコンセンサスとインセンティブメカニズムに対して、より高い要求を突きつけます: AI Layer 1は、AI推論、トレーニングなどのタスクにおけるノードの実際の貢献を正確に評価、インセンティブを与え、検証できる必要があり、ネットワークの安全性とリソースの効率的な配分を実現します。そうすることで、ネットワークの安定と繁栄を保証し、全体の計算能力コストを効果的に削減できるのです。

2. 卓越な高性能と異種タスクサポート能力 AIタスク、特にLLMのトレーニングと推論は、計算性能と並列処理能力に対して非常に高い要求を持っています。さらに、オンチェーンAIエコシステムは、異なるモデル構造、データ処理、推論、ストレージなどの多様なシーンを含む多様化した異種タスクタイプをサポートする必要があります。AI Layer 1は、基盤となるアーキテクチャにおいて、高スループット、低遅延、および弾力的な並列処理などの要求に対して深く最適化を行い、異種計算リソースに対するネイティブサポート能力を事前に設定し、さまざまなAIタスクが効率的に実行されることを保証し、"単一型タスク"から"複雑多元エコシステム"へのスムーズな拡張を実現する必要があります。

3. 検証可能性と信頼できる出力の保証 AI Layer 1は、モデルの悪用やデータ改ざんなどの安全リスクを防ぐだけでなく、基盤となるメカニズムからAI出力結果の検証可能性と整合性を確保する必要があります。信頼できる実行環境(TEE)、ゼロ知識証明(ZK)、多者安全計算(MPC)などの最先端技術を統合することにより、プラットフォームはモデル推論、トレーニング、データ処理の各プロセスを独立して検証できることを可能にし、AIシステムの公正性と透明性を保証します。同時に、この検証可能性はユーザーがAI出力の論理と根拠を明確にするのを助け、「得られるものは望むもの」とし、ユーザーのAI製品に対する信頼と満足度を向上させます。

4. データプライバシー保護 AIアプリケーションはしばしばユーザーのセンシティブデータに関与し、金融、医療、ソーシャルなどの分野ではデータプライバシー保護が特に重要です。AI Layer 1は検証可能性を保障しつつ、暗号化に基づくデータ処理技術、プライバシー計算プロトコル、データ権限管理などの手段を採用し、推論、トレーニング及びストレージなどの全過程においてデータの安全性を確保し、データ漏洩や不正使用を効果的に防ぎ、ユーザーのデータセキュリティに関する懸念を取り除く必要があります。

5. 強力なエコシステムの支援と開発サポート能力 AIネイティブのLayer 1インフラとして、プラットフォームは技術的な先進性を持つだけでなく、開発者、ノードオペレーター、AIサービスプロバイダーなどのエコシステム参加者に対して、完璧な開発ツール、統合SDK、運用サポート、インセンティブメカニズムを提供する必要があります。プラットフォームの可用性と開発者体験を継続的に最適化することで、多様なAIネイティブアプリケーションの実現を促進し、分散型AIエコシステムの持続的な繁栄を実現します。

以上の背景と期待に基づき、本稿ではSentient、Sahara AI、Ritual、Gensyn、Bittensor、そして0Gを含む6つのAI Layer1代表プロジェクトについて詳しく紹介し、トラックの最新の進展を整理し、プロジェクトの発展状況を分析し、今後のトレンドについて議論します。

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Sentient:忠実なオープンソースの分散型AIモデルを構築する

プロジェクト概要

Sentientはオープンソースのプロトコルプラットフォームであり、AI Layer1ブロックチェーン(の初期段階としてLayer 2を構築しており、その後Layer 1)に移行する予定です。AIパイプラインとブロックチェーン技術を組み合わせることにより、分散型の人工知能経済体を構築します。その核心的な目標は、「OML」フレームワーク(を通じて、集中型LLM市場におけるモデルの所有権、呼び出しトレーシング、価値配分の問題を解決し、AIモデルのオンチェーン所有権構造、呼び出しの透明性、価値の分配を実現することです。Sentientのビジョンは、誰もがAI製品を構築、協力、所有し、貨幣化できるようにし、公平でオープンなAIエージェントネットワークエコシステムを推進することです。

Sentient Foundation チームは、世界中のトップアカデミックエキスパート、ブロックチェーン起業家、エンジニアを集め、コミュニティ主導のオープンソースかつ検証可能な AGI プラットフォームの構築に努めています。コアメンバーにはプリンストン大学の教授 Pramod Viswanath とインド科学研究所の教授 Himanshu Tyagi が含まれ、それぞれ AI の安全性とプライバシー保護を担当し、Polygon の共同創設者 Sandeep Nailwal がブロックチェーン戦略とエコシステムの配置を主導しています。チームメンバーの背景は Meta、Coinbase、Polygon などの著名企業や、プリンストン大学、インド工科大学などのトップ大学に及び、AI/ML、NLP、コンピュータビジョンなどの分野をカバーし、プロジェクトの実現に向けて協力しています。

Polygonの共同創業者であるSandeep Nailwal氏の2番目のベンチャー企業であるSentientは、創業以来独自のオーラを持ち、豊富なリソース、コネクション、市場での認知度を持ち、プロジェクトの発展を強く支持しています。 2024年半ば、Sentientは、Founders Fund、Pantera、Framework Venturesが主導する8,500万ドルのシードラウンドを完了し、他の投資家にはDelphi、Hashkey、Spartanなどの著名なVC数十社が含まれています。

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) 設計アーキテクチャとアプリケーション層

インフラ層

コアアーキテクチャ

Sentientのコアアーキテクチャは、AIパイプライン###AI Pipeline(とオンチェーンシステムの2つの部分で構成されています:

AIパイプラインは"忠誠AI"アーティファクトの開発と訓練の基礎であり、2つのコアプロセスを含んでいます:

• データキュレーション)Data Curation(: コミュニティ主導のデータ選択プロセスで、モデルのアライメントに使用されます。
• 忠誠度トレーニング)Loyalty Training(: モデルがコミュニティの意図に一致したトレーニングプロセスを維持することを保証します。

ブロックチェーンシステムは、プロトコルに透明性と分散型制御を提供し、AIアーティファクトの所有権、使用追跡、収益分配、および公正なガバナンスを確保します。具体的なアーキテクチャは四つの層に分かれています:

• ストレージレイヤー:ストレージモデルの重みとフィンガープリンティング登録情報;
• 配信層:認可コントラクト制御モデル呼び出し入口;
• アクセス層:権限証明を通じてユーザーが承認されているかどうかを検証する;
• インセンティブ層: 収益ルーティング契約は、毎回の呼び出しでトレーナー、デプロイヤー、バリデーターに支払いを分配します。

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)## OML モデルフレームワーク

OML フレームワーク###は、オープン Open、マネタイズ可能 Monetizable、忠誠 Loyal(というSentientが提唱する核心理念であり、オープンソースのAIモデルに対して明確な所有権保護と経済的インセンティブメカニズムを提供することを目的としています。オンチェーン技術とAIネイティブ暗号学を組み合わせることで、以下の特徴があります:

• オープン性: モデルはオープンソースでなければならず、コードとデータ構造は透明であり、コミュニティが再現、監査、改善しやすいようにする必要がある。
• マネタイズ: モデルの呼び出しごとに収益フローがトリガーされ、オンチェーン契約がトレーナー、デプロイヤー、バリデーターに収益を分配します。
• 忠誠性: モデルは貢献者コミュニティに帰属し、アップグレードの方向性とガバナンスは DAO によって決定され、使用と修正は暗号メカニズムの制御を受ける。

)## AIネイティブ暗号化 ###AIネイティブ Cryptography(

AIネイティブ暗号は、AIモデルの連続性、低次元多様体構造およびモデルの微分可能性を利用して、"検証可能だが削除不可"の軽量セキュリティメカニズムを開発することです。そのコア技術は:

• 指紋埋め込み: トレーニング中に一組の隠れたクエリ-レスポンスキー・バリューのペアを挿入してモデルのユニークな署名を形成する;
• 所有権検証プロトコル: 第三者デテクター)Prover(を通じてquery形式で指紋が保持されているかを検証する;
• 許可呼び出しメカニズム: 呼び出す前にモデル所有者が発行した「権限証明書」を取得する必要があり、システムはそれに基づいてモデルにその入力をデコードし、正確な回答を返すことを許可します。

この方法は、重複した暗号化コストなしに「行動に基づく権限呼び出し + 所属検証」を実現できます。

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)## モデルの権利確定と安全な実行フレームワーク

Sentient 現在採用の Melange 混合安全: 指紋による権利確定、TEE 実行、オンチェーン契約の分配を組み合わせています。指紋方式は OML 1.0 による主線を実現し、「楽観的安全###Optimistic Security(」という思想を強調しています。つまり、デフォルトではコンプライアンスを前提とし、違反があった場合には検出と罰則が行われます。

指紋メカニズムはOMLの重要な実装であり、特定の「質問-回答」ペアを埋め込むことで、モデルがトレーニング段階で独自の署名を生成します。これらの署名を通じて、モデルの所有者は帰属を検証し、無許可の複製や商業化を防ぐことができます。このメカニズムは、モデル開発者の権利を保護するだけでなく、モデルの使用行為に対して追跡可能なオンチェーン記録を提供します。

さらに、SentientはEnclave TEE計算フレームワークを導入し、AWS Nitro Enclaves)などの信頼できる実行環境(を利用して、モデルが認可されたリクエストにのみ応答し、未許可のアクセスと使用を防ぐことを保証します。TEEはハードウェアに依存し、一定のセキュリティリスクがありますが、その高い性能とリアルタイム性の利点により、現在のモデル展開の中核技術となっています。