Web3とAIの融合：次世代インターネット基盤の構築

Web3は新しいインターネットのパラダイムとして、分散型、オープンで透明性のある特徴を持ち、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の下では、AIの計算とデータリソースは厳しく制限され、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複数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の発展に新たな動力を提供します。同時に、AIはWeb3に対して、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、多くの強化をもたらし、そのエコシステムの発展を促進します。したがって、Web3とAIの統合を探求することは、未来のインターネットインフラを構築し、データと計算能力の価値を解放するために重要です。

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データドリブン:AIとWeb3の基盤

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、深い理解と強力な推論能力を得るために、膨大で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をも決定します。

従来の中央集権的なAIデータ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
• データリソースが大手テクノロジー企業に独占され、データアイランドが形成される
• 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る

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会社に対して余剰のネットワークリソースを販売し、分散型の方法でネットワークデータを取得し、クリーンアップと変換を経て、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します。
• "ラベルを稼ぐ"モデルを採用し、トークンによって世界中のワーカーがデータアノテーションに参加するよう奨励し、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、リアルワールドのデータ取得には依然として品質のばらつき、処理の難しさ、多様性と代表性の不足といった問題があります。合成データはWeb3データ分野の未来の星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、リアルデータの特性を模倣し、データ使用効率を向上させるための有効な補完手段となります。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の応用

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の一般データ保護規則（GDPR）などの法律の施行は、個人のプライバシーを厳格に保護することを反映しています。しかし、これは挑戦ももたらします：一部の敏感なデータはプライバシーリスクのために十分に活用できず、AIモデルの潜在能力や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上で直接計算を行うことを可能にし、復号化することなく平文データと同じ結果を得ることができます。FHEはAIプライバシー計算に対して堅固な保護を提供し、GPUの計算能力が原データに接触することなくモデルのトレーニングや推論を実行できる環境を整えます。これにより、AI企業は商業機密を保護しつつ、安全にAPIサービスを開放するという巨大な利点を享受します。

FHEMLは、機械学習サイクル全体にわたっ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の補完です。ZKMLは機械学習の正しい実行を証明し、FHEMLはデータのプライバシーを維持するために暗号化されたデータの計算に焦点を当てています。

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、計算能力の需要が急増しており、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、OpenAIのGPT-3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、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にしています。AI業界の従事者は困難な状況に直面しています：ハードウェアを自分で購入するか、クラウドリソースを借りるかのいずれかで、彼らはオンデマンドで経済的な計算サービスの方法を切実に必要としています。

ある去中心化AI計算力ネットワークは、世界中の余剰GPUリソースを集約し、AI企業に経済的かつ使いやすい計算力市場を提供しています。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。この方法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。これらの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参入障壁を下げ、コンピューティングリソース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分散型アプリケーションを引き寄せ、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。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分野において、DePIN（分散型物理インフラネットワーク）はEdge AIの概念に似ています。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によって、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はあるパブリ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1つとなっています。このパブリックチェーンの高い取引処理能力、低い取引手数料、そして技術革新が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モデルの新しいパラダイムの発表

IMO（イニシャルモデルオファリング）コンセプトは、あるプロトコルによって最初に提案され、AIモデルをトークン化するものです。

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モデルの性能や効果はしばしば透明性に欠けており、潜在的な投資者やユーザーがその真の価値を評価することを困難にし、モデルの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す。投資家はIMOトークンを購入し、モデルの後続の収益を共有できます。あるプロトコルは特定の技術基準を使用し、AIオラクルとオンチェーンの機械学習技術を組み合わせて、AIモデルの真正性を保証し、トークン保有者が収益を共有できるようにします。

IMOモードは透明性と信頼を高め、オープンソース協力を促進し、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、市場の受容度が高まり、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に期待が寄せられています。

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、独立して考え、既定の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習し、個別化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エージェントは自主的に問題を解決し、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、音声を設定し、外部の知識ベースに接続することをサポートする、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を目指し、生成的AI技術を活用して個人をスーパークリエイターに変えることを目指しています。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にトレーニングされた大規模言語モデルを備えています。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応用可能です。

現在、Web3とAIの融合は、主にインフラストラクチャーレベルの探求に集中しており、高品質なデータの取得、データプライバシーの保護、ブロックチェーン上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やサービスを生み出すことが期待されています。

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