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、分散型でオープンかつ透明な新しいインターネットモデルとして、AIとの天然の結合機会を持っています。従来の集中型アーキテクチャの下では、AIは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。Web3は分散型技術に基づいており、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の発展に新たな原動力を提供します。同時に、AIもWeb3に多くの力をもたらし、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促進します。両者の結合を探求することは、次世代インターネットのインフラストラクチャを構築し、データと計算能力の価値を引き出すために非常に重要です。

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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の発展を促進する核心的な原動力です。AIモデルは、深い理解と強力な推論能力を得るために、大量の高品質なデータを消化する必要があります。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も決定します。

従来の中央集権型AIデータ取得と利用のモデルには以下の主要な問題があります:

• データ取得コストが高く、中小企業はそれを負担することが難しい
• データ資源はテクノロジーの巨人によって独占され、データの孤島を形成しています。
• 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は新しい分散型データパラダイムを用いて従来のモデルの痛点を解決できる。

• 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。
• "ラベルを稼ぐ" モードを採用し、トークンによって世界中の労働者がデータ注釈に参加することを奨励し、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両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。

しかし、実世界のデータ取得には、品質のばらつき、処理の難しさ、多様性や代表性の不足といった問題も存在します。合成データはWeb3データ分野の未来のスター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、リアルデータの属性を模倣し、有効な補足としてデータ利用効率を向上させることができます。自動運転、金融市場取引、ゲーム開発などの分野では、合成データが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：Web3におけるFHEの役割

データ駆動の時代において、プライバシー保護が世界的な焦点となっています。しかし、これは課題ももたらします。プライバシーリスクのために一部のセンシティブデータが十分に活用できず、AIモデルの潜在能力や推論能力が制限されています。

FHE（全同態暗号）は、暗号化されたデータ上で直接計算を行うことを可能にし、復号化を必要とせず、結果は平文データの計算と一致します。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環境に触れることなくモデルのトレーニングと推論を実行できるようにします。これにより、AI企業はビジネスの秘密を保護しつつ、安全にAPIサービスを開放するという巨大な利点を得ることができます。

FHEMLは、機械学習の全サイクルにおいてデータとモデルの暗号化処理をサポートし、センシティブな情報の安全を確保し、データ漏洩を防ぎます。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は暗号化データの計算に重点を置いてデータプライバシーを維持します。

計算力革命：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上回っています。これにより、AI技術の進歩が制限されるだけでなく、高度なAIモデルが大多数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。

世界のGPU利用率は40%未満であり、加えてマイクロプロセッサの性能向上が鈍化し、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業界の従事者は、自前の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のジレンマに直面しており、オンデマンドで経済的に効率的な計算サービスが切実に求められています。

分散型AIコンピューティングネットワークは、世界中の未使用のGPUリソースを集約し、AI企業に経済的にアクセスしやすいコンピューティングマーケットを提供します。需要者は計算タスクを公開し、スマートコントラクトがタスクをマイナーのノードに割り当て、マイナーは実行し結果を提出し、検証後に報酬を得ます。この提案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あります。分散型コンピューティングネットワークは、公平で透明な市場を提供し、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能力の利用効率を向上させます。web3エコシステムの中で、それ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、AI技術の発展と応用を促進します。

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DePIN：Web3によるエッジAIの強化

エッジAIはデータ生成のソースで計算を行い、低遅延でリアルタイム処理を実現し、同時にユーザーのプライバシーを保護します。これは自動運転などの重要な分野で応用されています。

Web3分野において、DePINはローカルデータ処理を通じて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ネイティブなトークン経済メカニズムは、DePINノードが計算資源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はある公链エコシステムの中で急速に成長しており、プロジェクト展開の最初の選択肢の一つとなっています。この公链の高TPS、低取引手数料、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、この公链上のDePINプロジェクトの時価総額は100億ドルを超えており、一部の有名なプロジェクトは顕著な進展を遂げています。

IMO：AIモデル発表の新たなパラダイム

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、開発者がモデルの今後の使用から持続的な利益を得ることが難しく、モデルの性能や効果には透明性が欠けており、市場での認知や商業的な可能性が制限されています。

IMOはオープンソースAIモデルに新しい資金支援と価値共有の方法を提供し、投資家はIMOトークンを購入してモデルの将来の収益を共有できます。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ぎます。IMOは現在初期の試行段階にありますが、その革新性と潜在的な価値は期待されます。

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、自立して思考し、目標を達成するために行動を起こすことができます。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可能です。彼らはバーチャルアシスタントとして機能し、対話を通じてユーザーの好みを学び、パーソナライズされたソリューションを提供します。明確な指示がない場合でも、AIエージェントは自発的に問題を解決し、効率を向上させ、新たな価値を創出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、および外部知識ベースと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ています。公平でオープンなAIコンテンツエコシステムの構築に努めており、生成型AI技術を活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、キャラクターの役割演技をより人間的にするために特別にトレーニングされた大規模言語モデルを使用しています。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、ビデオチャット、語学学習、画像生成などのさまざまな分野で応用可能です。

Web3とAIの融合は現在、質の高いデータの取得、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、非中央集権的な計算力の効率的な利用、大規模言語モデルの検証などの重要な問題に関するインフラ層の探求が進んでいます。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。

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