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

近年、OpenAI、Anthropic、Google、Metaなどのトップテクノロジー企業は、大規模言語モデル（LLM）の急速な進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、人間の想像力を大いに拡張し、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、これらの技術の核心は少数の集中化されたテクノロジー巨頭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掌握により、これらの企業は越えることが難しい壁を築き、大多数の開発者や革新チームが競争することが困難になっています。

同時に、AIの急速な進化の初期には、社会の世論が技術の突破や便利さに焦点を当てることが多く、プライバシー保護、透明性、安全性などの核心問題への関心は相対的に不足しています。長期的には、これらの問題がAI業界の健全な発展と社会的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、中央集権的な巨人は利潤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応する十分な動機を欠くことが多いです。

ブロックチェーン技術は、その分散化、透明性、および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、いくつかの主流のブロックチェーン上に多くの「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依然として多くの問題が存在しています。一方では、分散化の程度が限られており、重要な部分やインフラストラクチャが依然として集中化されたクラウドサービスに依存しており、真の意味でのオープンエコシステムを支えるのは難しいです。もう一方では、Web2の世界のAI製品と比較して、オンチェーンAIはモデルの能力、データの利用、および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を向上させる必要があります。

真に分散型AIのビジョンを実現し、ブロックチェーンが安全、効率的、民主的に大規模なAIアプリケーションを支えることができ、性能面で集中型ソリューションに対抗できるようにするためには、AIのために特別に設計されたLayer1ブロックチェーンを構築する必要があります。これにより、AIのオープンな革新、ガバナンスの民主化、データの安全性に対する堅固な基盤を提供し、分散型AIエコシステムの繁栄を促進します。

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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、オープンな計算力、ストレージなどのリソースを共有する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録に焦点を当てているのとは異なり、AI Layer 1のノードはより複雑なタスクを担う必要があります。計算力を提供し、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。これにより、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が課されます：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、インセンティブ付与、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。こうして初めてネットワークの安定性と繁栄が保証され、全体の計算力コストを効果的に削減することができます。

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、多様で異種なタスクタイプをサポートする必要があります。これには、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ナリオが含まれます。AI Layer 1は、基盤アーキテクチャでの高スループット、低遅延、弾力的な並列などの要求に対して深く最適化し、異種計算リソースへのネイティブサポート能力をあらかじめ設定する必要があります。これにより、さまざまなAIタスクが効率的に実行でき、「単一タスク」から「複雑で多様なエコシステム」へのスムーズな拡張が実現されます。

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の改ざんなどの安全上のリスクを防止するだけでなく、AI出力結果の検証可能性と整合性を底層メカニズムから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）、マルチパーティ安全計算（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、およびデータ処理の各プロセスを独立して検証できるようにし、AIシステムの公正性と透明性を確保します。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理解するのに役立ち、「得られたものは望んだもの」であることを実現し、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、金融、医療、ソーシャルなどの分野でユーザーの敏感なデータを扱うことが多く、データプライバシーの保護は特に重要です。AIレイヤー1は、検証可能性を確保しつつ、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、およびデータ権限管理などの手段を採用し、推論、トレーニング、保存などのプロセス全体でデータの安全性を確保し、データの漏洩や悪用を効果的に防ぎ、ユーザーのデータセキュリティに関する不安を解消します。

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基盤施設として、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、充実した開発ツール、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。

上記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、分野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考察します。

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センティエント：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(を構築中です。初期段階はLayer 2で、その後Layer 1)に移行します。AI Pipelineとブロックチェーン技術を組み合わせることで、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（オープン、収益性、忠誠心）を通じて、中央集権的LLM市場におけるモデルの帰属、呼び出しトラッキング、価値分配の問題を解決し、AIモデルのオンチェーンのすべての権利構造、呼び出しの透明化、価値の分配化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、マネタイズできるようにすることで、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、世界中のトップの学術専門家、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で検証可能な AGI プラットフォームの構築に取り組んでいます。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構築を主導しています。チームメンバーの背景は Meta、Coinbase、Polygon などの有名企業や、プリンストン大学、インド工科大学などのトップ大学にわたり、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 パイプラインとオンチェーンシステムの二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トレーニングの基盤であり、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、モデルの整合性のために使用されます。
• 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沿っ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、そして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4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指紋登録情報；
• ディストリビューションレイヤー：許可されたコントラクトがモデル呼び出しの入り口を制御します。
• アクセス層：権限証明を通じてユーザーが認可されているかを検証する；
• 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、および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（オープン Open、マネタイズ可能 Monetizable、ロイヤル Loyal）は、Sentient が提唱するコア理念で、オープンソース 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、改善しやすくする。
• マネタイズ：モデルの呼び出しごとに収益フローが発生し、オンチェーン契約が収益をトレーナー、デプロイヤー、およびバリデーターに分配します。
• 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、使用および変更は暗号メカニズムによって制御される。

AIネイティブ暗号化

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、及びモデルの微分可能特性を利用して、"検証可能だが削除できない"軽量安全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-レスポンスキーと値のペアを挿入してモデルのユニークな署名を形成する；
• 所有権確認プロトコル：サードパーティのプローバーを通じて、クエリ形式で指紋が保持されているかどうかを確認する；
• 許可呼び出しメカニズム：呼び出す前にモデル所有者から発行された"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対してその入力をデコードし、正確な答えを返すことを許可します。

この方法は、再暗号化コストなしで「行動ベースの認可呼び出し + 所属検証」を実現できます。

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モデルの権限確定と安全な実行フレームワーク

Sentient 現在採用の Melange混合セキュリティ：指紋による権利確認、TEE 実行、オンチェーン契約による分配の組み合わせです。その中で、指紋方式は OML 1.0 によって実現されており、「楽観的セキュリティ（Optimistic Security）」の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仮定し、違反があった場合には検出し、罰則を科すことができます。

フィンガープリンティングメカニズムは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ユニークな署名を生成します。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、モデルの使用行動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発表しました。これは、信頼できる実行環境（AWS Nitro Enclavesなど）を利用して、モデルが認可されたリクエストのみに応答し、無許可のアクセスや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存在しますが、その高性能とリアルタイム性の利点により、現在のモデルデプロイメントの核となっています。