# AIとWeb3の融合:香港コンセンサス大会2025見聞AIとWeb3は現在最も注目されている二大技術分野として、人類社会を新たな技術の高みへと押し進めています。ChatGPTによる革命的なAI体験の到来とともに、オンチェーンAIも概念から実践へと移行し、Web3分野で最も可能性を秘めた新興市場の一つとなっています。最近終了した香港コンセンサス大会2025では、AIとWeb3の融合がホットなトピックとなり、関連する議論が会議全体にわたって行われました。それでは、今回の大会でのAI x Web3に関する素晴らしい見解や最先端のプロジェクトを振り返ってみましょう。## 一、AI基盤インフラ### 1. AIエージェントプラットフォームとフレームワークここ半年間、AIエージェントの発射プラットフォームとフレームワーク型インフラの構築が非常に盛況です。これらのプロジェクトは、開発者と一般ユーザーに低い敷居でAIエージェントを使用するためのプラットフォームを提供しており、現在のAIプロジェクトの重点方向の一つです。- 0G Labs:初の分散型人工知能オペレーティングシステム(deAIOS)は、AI専用Layer 1を構築することで、計算リソース、データ、モデルを接続し、分散型AI開発エコシステムを構築します。- DeAgentAI:分散型AIエージェントの革新プラットフォームに特化し、マルチエージェント技術の発展を推進しています。ユーザーはAIエージェントネットワークを作成、管理、調整し、ビジネスの自動化、データ分析などのシーンに応用できます。- Autonomys Network:分散型インフラストラクチャスタックで、安全で自主的な人間と機械の協力を実現します。ユーザーは専用のAIエージェントを作成し、予約サービスや資金管理などのタスクを実行できます。- Gaia Network:分散型AIインフラストラクチャプラットフォームで、AIエージェントとアプリケーションの分散開発と運用をサポートし、ブロックチェーンを通じて分散ストレージ、計算、データ検証を統合します。- Questflow:分散型の複数のAIエージェントネットワーク。ユーザーが要求を説明すると、AIエージェントネットワークが自律的にタスクを完了し、集団知能の利点を発揮します。### 2. 分散型AI去中心化AIはチェーン上AIの究極の目標です。現在、複数のプロジェクトが計算力、データ、モデルなどの方向で努力しており、去中心化の方法で大企業のLLMに対する独占を打破し、大衆がデータとモデルの所有権を得られることを願っています。- Vana:分散型ユーザーデータ主権プラットフォームで、データ流動性プールを通じて個人データを金融資産にします。- ハイパーボリック: 開放アクセスのAIクラウドプラットフォームで、世界中の計算リソースを統合し、経済的なGPUリソースとAIサービスを提供します。- OpenLedger: AIとブロックチェーンに特化した次世代ネットワークで、開発者が高品質なデータを取得し、専用の言語モデルを微調整し、有料サービスとして展開することをサポートします。- IO.NET:分散型コンピューティングプラットフォームで、ユーザーが高価なハードウェアを購入する必要なく、オンデマンドでGPUおよびCPUクラスターサービスを提供します。- Aethir:分散型クラウドコンピューティングインフラプラットフォームであり、AI計算専用のAethir Earthとゲーム最適化のAethir Atmosphereを含みます。- MinionLab:分散型自治AIインテリジェントエージェントネットワークで、インターネットデータをリアルタイムでマイニングし、デバイス所有者はトークン報酬を得ることができます。- GAIB:AIと高性能計算分野の経済層ソリューションで、GPUを資産と見なし、計算能力を通貨と見なします。- Kite AI:AI経済のために設計された分散型Layer 1ブロックチェーンプラットフォームで、Proof of AIメカニズムを通じて公平なアクセスと報酬を実現します。- Automata:分散型アプリケーションに対して中間層のプライバシー保護と非追跡計算機能を提供します。- Public AI:オープンで透明なAIデータプラットフォームで、マルチモーダルデータの収集とアノテーションをサポートし、Proof of AIコンセンサス機構を採用しています。### 3. 検証可能なAIAIの発展が直面している重要な課題の一つは、トレーニングプロセスの不透明さと結果の正確性が保証できないことです。一部のプロジェクトは、ZKPやTEEなどの技術を通じてAIトレーニングプロセスの検証可能性を実現し、出力結果の信頼性を保証しようとしています。- Phala Network:分散型クラウドコンピューティングプラットフォームで、オンチェーンアプリケーションに対して信頼できるプライバシー計算とAI推論サービスを提供します。- Brevis:分散型コンピューティングエンジンで、検証可能なオフチェーンAIとブロックチェーン計算を提供し、ゼロ知識証明を組み合わせてプライバシーと効率を向上させます。- Verisense Network:分散型データ検証と信頼できるAIに焦点を当てた革新的なプラットフォームで、データの出所とAIの意思決定プロセスを検証するのを助けます。## 2. AIのユースケース:可能性と期待現在、目立つAIの実際のユースケースプロジェクトは比較的少ないですが、一部の新興プロジェクトはAIエージェントの応用により多くの可能性を提供しています:- Narra:Berachain上のGamefi AIエージェントプラットフォームで、リアルタイムの動的なナarrティブコンテンツを生成し、AI-NFTの生成とインタラクションをサポートします。- AI旅行: AI駆動の旅行アシスタントで、自動的に旅行プランをカスタマイズし、ホテルの予約と価格比較サービスを提供します。- HeyTracyAI:NBAチャンピオンのトリスタン・トンプソンが参加するバスケットボール分野のAIエージェントで、リアルタイム分析と予測的な洞察を提供します。- AskJimmy:金融と取引分野に特化したAIエージェントプラットフォームで、AIエージェントが自律的に運営する分散型マルチ戦略ヘッジファンドの創設を目指しています。## 三、伝統プロジェクトのAIへの転換多くの従来のWeb3プロジェクトもAIを受け入れ、自らのAI転換計画を発表しています:- Sui、Near、Flow、AptosなどのパブリックチェーンがAI関連の会議に積極的に参加し、基盤アーキテクチャやアカウントの革新などの面からAIの発展を全面的にサポートすることを表明しました。- Eigenlayerは、AIのトレーニング、推論、予測などのオフチェーン計算に対してオンチェーン証明を提供するために、分散型の信頼レイヤーと検証可能なクラウドサービスを構築するために努力しています。## 第四に、挑戦と未来明るい展望があるにもかかわらず、チェーン上のAIの発展は、モデルの信頼性不足、プロンプトの意図の曖昧さ、ストレージとハードウェアの制限、プライバシーの安全性など、多くの課題に直面しています。これらの課題は技術的な問題であると同時に、巨大な革新の機会を生み出しています。長期的には、業界はチェーン上のAIの発展に希望を寄せており、インフラの整備、ユースケースの革新、コミュニティの協力を通じて、AIとWeb3の融合と繁栄を共に推進することを期待しています。
AI x Web3の融合が未来を切り開く：香港コンセンサス大会2025のハイライト回顧
AIとWeb3の融合:香港コンセンサス大会2025見聞
AIとWeb3は現在最も注目されている二大技術分野として、人類社会を新たな技術の高みへと押し進めています。ChatGPTによる革命的なAI体験の到来とともに、オンチェーンAIも概念から実践へと移行し、Web3分野で最も可能性を秘めた新興市場の一つとなっています。
最近終了した香港コンセンサス大会2025では、AIとWeb3の融合がホットなトピックとなり、関連する議論が会議全体にわたって行われました。それでは、今回の大会でのAI x Web3に関する素晴らしい見解や最先端のプロジェクトを振り返ってみましょう。
一、AI基盤インフラ
1. AIエージェントプラットフォームとフレームワーク
ここ半年間、AIエージェントの発射プラットフォームとフレームワーク型インフラの構築が非常に盛況です。これらのプロジェクトは、開発者と一般ユーザーに低い敷居でAIエージェントを使用するためのプラットフォームを提供しており、現在のAIプロジェクトの重点方向の一つです。
0G Labs:初の分散型人工知能オペレーティングシステム(deAIOS)は、AI専用Layer 1を構築することで、計算リソース、データ、モデルを接続し、分散型AI開発エコシステムを構築します。
DeAgentAI:分散型AIエージェントの革新プラットフォームに特化し、マルチエージェント技術の発展を推進しています。ユーザーはAIエージェントネットワークを作成、管理、調整し、ビジネスの自動化、データ分析などのシーンに応用できます。
Autonomys Network:分散型インフラストラクチャスタックで、安全で自主的な人間と機械の協力を実現します。ユーザーは専用のAIエージェントを作成し、予約サービスや資金管理などのタスクを実行できます。
Gaia Network:分散型AIインフラストラクチャプラットフォームで、AIエージェントとアプリケーションの分散開発と運用をサポートし、ブロックチェーンを通じて分散ストレージ、計算、データ検証を統合します。
Questflow:分散型の複数のAIエージェントネットワーク。ユーザーが要求を説明すると、AIエージェントネットワークが自律的にタスクを完了し、集団知能の利点を発揮します。
2. 分散型AI
去中心化AIはチェーン上AIの究極の目標です。現在、複数のプロジェクトが計算力、データ、モデルなどの方向で努力しており、去中心化の方法で大企業のLLMに対する独占を打破し、大衆がデータとモデルの所有権を得られることを願っています。
Vana:分散型ユーザーデータ主権プラットフォームで、データ流動性プールを通じて個人データを金融資産にします。
ハイパーボリック: 開放アクセスのAIクラウドプラットフォームで、世界中の計算リソースを統合し、経済的なGPUリソースとAIサービスを提供します。
OpenLedger: AIとブロックチェーンに特化した次世代ネットワークで、開発者が高品質なデータを取得し、専用の言語モデルを微調整し、有料サービスとして展開することをサポートします。
IO.NET:分散型コンピューティングプラットフォームで、ユーザーが高価なハードウェアを購入する必要なく、オンデマンドでGPUおよびCPUクラスターサービスを提供します。
Aethir:分散型クラウドコンピューティングインフラプラットフォームであり、AI計算専用のAethir Earthとゲーム最適化のAethir Atmosphereを含みます。
MinionLab:分散型自治AIインテリジェントエージェントネットワークで、インターネットデータをリアルタイムでマイニングし、デバイス所有者はトークン報酬を得ることができます。
GAIB:AIと高性能計算分野の経済層ソリューションで、GPUを資産と見なし、計算能力を通貨と見なします。
Kite AI:AI経済のために設計された分散型Layer 1ブロックチェーンプラットフォームで、Proof of AIメカニズムを通じて公平なアクセスと報酬を実現します。
Automata:分散型アプリケーションに対して中間層のプライバシー保護と非追跡計算機能を提供します。
Public AI:オープンで透明なAIデータプラットフォームで、マルチモーダルデータの収集とアノテーションをサポートし、Proof of AIコンセンサス機構を採用しています。
3. 検証可能なAI
AIの発展が直面している重要な課題の一つは、トレーニングプロセスの不透明さと結果の正確性が保証できないことです。一部のプロジェクトは、ZKPやTEEなどの技術を通じてAIトレーニングプロセスの検証可能性を実現し、出力結果の信頼性を保証しようとしています。
Phala Network:分散型クラウドコンピューティングプラットフォームで、オンチェーンアプリケーションに対して信頼できるプライバシー計算とAI推論サービスを提供します。
Brevis:分散型コンピューティングエンジンで、検証可能なオフチェーンAIとブロックチェーン計算を提供し、ゼロ知識証明を組み合わせてプライバシーと効率を向上させます。
Verisense Network:分散型データ検証と信頼できるAIに焦点を当てた革新的なプラットフォームで、データの出所とAIの意思決定プロセスを検証するのを助けます。
2. AIのユースケース:可能性と期待
現在、目立つAIの実際のユースケースプロジェクトは比較的少ないですが、一部の新興プロジェクトはAIエージェントの応用により多くの可能性を提供しています:
Narra:Berachain上のGamefi AIエージェントプラットフォームで、リアルタイムの動的なナarrティブコンテンツを生成し、AI-NFTの生成とインタラクションをサポートします。
AI旅行: AI駆動の旅行アシスタントで、自動的に旅行プランをカスタマイズし、ホテルの予約と価格比較サービスを提供します。
HeyTracyAI:NBAチャンピオンのトリスタン・トンプソンが参加するバスケットボール分野のAIエージェントで、リアルタイム分析と予測的な洞察を提供します。
AskJimmy:金融と取引分野に特化したAIエージェントプラットフォームで、AIエージェントが自律的に運営する分散型マルチ戦略ヘッジファンドの創設を目指しています。
三、伝統プロジェクトのAIへの転換
多くの従来のWeb3プロジェクトもAIを受け入れ、自らのAI転換計画を発表しています:
Sui、Near、Flow、AptosなどのパブリックチェーンがAI関連の会議に積極的に参加し、基盤アーキテクチャやアカウントの革新などの面からAIの発展を全面的にサポートすることを表明しました。
Eigenlayerは、AIのトレーニング、推論、予測などのオフチェーン計算に対してオンチェーン証明を提供するために、分散型の信頼レイヤーと検証可能なクラウドサービスを構築するために努力しています。
第四に、挑戦と未来
明るい展望があるにもかかわらず、チェーン上のAIの発展は、モデルの信頼性不足、プロンプトの意図の曖昧さ、ストレージとハードウェアの制限、プライバシーの安全性など、多くの課題に直面しています。これらの課題は技術的な問題であると同時に、巨大な革新の機会を生み出しています。長期的には、業界はチェーン上のAIの発展に希望を寄せており、インフラの整備、ユースケースの革新、コミュニティの協力を通じて、AIとWeb3の融合と繁栄を共に推進することを期待しています。