5月7日、Bithumbは2つのAIプロジェクト、AIOZとNEARの韓国ウォン取引ペアを追加しました。NEARは既存のL1プロトコルであり、紹介は不要です。一方、AIOZ Networkはあまり馴染みがありません。かつてはストレージとストリーミングに焦点を当てていたAIOZ Networkは、現在、蓄積した利点を活用して、徐々にAI-as-a-Serviceと共有コンピューティングパワーに向けて動いています。最近、分散型AIプロジェクトであるW3AIのホワイトペーパーを公開しました。

AIの景色がますます混雑する中で、流動性と注目の両方が不足している市場で位置を確保するために、確立されたプロジェクトが提供できる新しい戦略は何ですか？

ホワイトペーパーの複雑さのため、TechFlowはAIOZ W3AIプロジェクトの技術的な特徴と実装を迅速に理解するのを助けるために徹底的な分析を実施しました。

Aaveの中で、AIOZがAI市場に参入する機会

新しいプロジェクトではありませんが、AIOZのAIへの移行は自然な進化のようです。以前、AIOZ NetworkはEthereumとCosmosの間で相互運用性を持つLayer-1ネットワークとして運営されていました。AIOZ DePINを利用して、12万を超えるグローバルノードによって駆動され、コンピューティングリソースを提供していました。このインフラストラクチャは、AI処理速度、迅速なイテレーション、スケーラビリティ、ネットワークセキュリティをサポートし、プロジェクトの物語の移行において重要なリソースとして機能しています。

また、AIの開発は、大規模なデータセットを処理するのに苦労している中央集権的なクラウドコンピューティングソリューションに課題があり、スケーラビリティの制約や高コストが生じています。さらに、データの制御がユーザーではなく中央集権的なプロバイダーにある場合、データプライバシーとセキュリティの懸念が生じます。

さらに、トップティアのAIリソースにアクセスする障壁が高いため、多くの中小企業や個人が参加できず、イノベーションが妨げられています。 エッジコンピューティングは、データソースに対して近接したサービスを提供することで、解決策を提供します。 アプリケーションがエッジから開始されるため、ネットワークサービスの応答が速くなります。 データがノードでローカルに処理されるため、中央サーバーへの長距離転送は不要であり、データ漏洩のリスクが自然に低減します。 AIOZ DePINのグローバルに分散されたエッジコンピューティングノードにより、AIOZはAI領域に大規模に参入する自信を得ています。

AIOZネットワークによって運営されている現在のノードデータ。

W3AI: DePIN+AIとしての「デュアルレイヤーアーキテクチャ」

AIOZがAI領域に進出するにあたり、重要な動きの1つは、インフラストラクチャとアプリケーションを包括したデュアルレイヤーアーキテクチャであるW3AIの導入です。

デュアルレイヤーアーキテクチャは、スケーラビリティ、コスト効率、およびユーザープライバシー保護などのAIコンピューティングにおける基本的な問題に対処する革新的なアプローチを提供するAIOZ W3AIプロジェクトの中心的な要素です。

この建築設計は、全ネットワークの運用をインフラストラクチャ層（W3AIインフラストラクチャ）とアプリケーション層（W3AIアプリケーション）の2つの主要レイヤーに分割します。各レイヤーには独自の機能と役割があり、それらが連携して全ネットワークの効率的な運用を支えています。

インフラストラクチャレイヤー（W3AIインフラストラクチャ）は、ネットワークの基盤として機能します。

1. AIOZ DePINの人工ノードは世界中にあります

AIOZ W3AIの基盤は、世界中のコンピューティングリソース、ストレージ、CPU、GPUを含む膨大な分散人工エッジコンピューティングノードにあります。 マルチグラフトポポロジは、AIOZ DePIN間の効率的な通信ラインを確保し、通信コストを最小限に抑え、処理速度を向上させます。 これらのノードは分散コンピューティング手法を通じて協力してAIモデルをトレーニングおよび実行します。 この方法により、AIOZ W3AIプラットフォームは分散コンピューティングリソースを効果的に活用し、AIアプリケーションのコストを削減し、効率を向上させ、データプライバシー保護を強化します。 この分散型アプローチにより、サーバーボトルネックのリスクが大幅に低減され、ユーザーのプライバシーが強化され、単一のコントロールポイントが排除されます。

AIOZノードネットワークによって駆動されるW3AIの分散コンピューティングインフラストラクチャ。

紫色のエリアはストレージノードの分布を示し、青色のエリアはコンピューティングノードの分布を表しています。

2.データ処理とストレージ

AIOZ W3Sを介して、データは複数のグローバルに分散されたノード上に安全に保存され、データのセキュリティが向上し、データ処理の応答時間が改善されます。

AIOZ IPFSなどの分散ファイルシステムや暗号技術は、ノードに保存されたデータを保護し、不正アクセスやデータ漏洩を防止します。

柔軟なアプリケーションレイヤー（W3AIアプリケーション）

1. Web 3 AIプラットフォームはAI as a Service（AIaaS）を提供しています。

単純に言えば、AI as a Serviceとは、AI技術がオンラインサービスとしてユーザーに提供され、高額な投資が必要なくビジネスや個人がAI技術の利便性を享受できるモデルです。

eコマース業者が、ユーザーの購買履歴を理解し、消費者行動を分析して個人に合ったショッピング推薦を提供したいと考えていると想像してください。AI as a Serviceを使用してユーザーデータを収集し分析し、対応する販売戦略を生成することができます。これはeコマースで応用されたAI as a Serviceの例です。

製品形態に関して、W3AIは簡素化されたAIトレーニングワークフローと直感的なUI/UXを提供し、ユーザーにW3AIサービスへの簡単なアクセス、AIモデルの開発、展開などの機能に対するインターフェースとAPIを提供します。このレイヤーデザインはユーザーエクスペリエンスとサービスの利用可能性に焦点を当てています。さらに、プラットフォームは様々なAI as a Serviceの提供を統合しており、機械学習、ディープラーニング、ニューラルネットワークを含むさまざまなサービスとツールからユーザーがニーズに応じて選択できるようにしています。

2.モデルトレーニングと推論

W3AIプラットフォームは、分散環境でのモデルトレーニングと推論をサポートしています。W3AIトレーニング（AIOZ W3AIインフラストラクチャ）は、分散フェデレーテッドラーニング（ホモモーフィック暗号化などの手法）を利用して、自分自身のデータを共有する必要なく、多数のエッジコンピューティングノード（DePINs）間での協力を実現し、モデルトレーニングのパフォーマンスを向上させると同時にデータプライバシーを保護します。トレーニングされたモデルは、エッジAIOZ DePINsに展開され、AIをデータソースに近づけます。W3AI推論は、W3Sテクノロジー（AIOZ W3Sインフラストラクチャ）によってサポートされ、ユーザーは自分自身のデータセットをモデルトレーニングにアップロードしたり、プラットフォーム上の既存のモデルを使用してデータ分析や予測を行うことができます。

3.分散型W3AIマーケットプレイスとインセンティブメカニズム

アプリケーションレイヤーは、AIOZ AI dAppストアやAIモデル＆データセットマーケットプレイスなど、分散型マーケットをユーザーに提供します。個人や組織は、人工知能データセットやモデルを自由に提供・販売し、革新的なAIアプリケーションを構築・展開し、その貢献をトークン報酬に変換することができます。

AIOZ W3AIの二層アーキテクチャ

「AIパワードルーティング」は、「デュアルレイヤーアーキテクチャ」を経由してナビゲートします

アーキテクチャはよく構築されていますが、デュアルレイヤーアーキテクチャの運用間での論理リソースとタスクデータの管理は重要です。そのため、W3AIはAIパワードルーティングをデュアルレイヤーアーキテクチャに導入して、各タスクを動的に最適化し、全体のシステム効率を高めています。

インフラストラクチャーレイヤーでは、AIパワーのルーティングが計算要求とノードの現在の作業量を評価し、各ノードがその能力とリアルタイムのネットワーク状況に基づいて適切なタスクに参加できるように、タスクを動的に割り当てます。また、ノードの健康状態を監視し、潜在的なノードの障害やパフォーマンスのボトルネックを迅速に特定して対処し、全体の効率に影響を与える単一障害点の故障を回避します。

アプリケーションレイヤーでは、インテリジェントルーティングにより、ユーザーリクエストに迅速に応答し、リアルタイムでデータフローと処理戦略を動的に調整することができます。また、特定の地理的位置と要件に基づいて、最適なノードをユーザーにインテリジェントに割り当てることもできます。大規模な高同時性タスクに直面した場合、AIルーティングアーキテクチャは、複雑なAIモデルやビッグデータ分析を処理するために、タスクをインテリジェントにスケジュールして最適化します。

白書には、特定のルーティング実装を示すために多数の複雑な数式計算も参照されています。興味のある読者は、参照してください。ホワイトペーパードキュメント詳細については。

AIパワードルーティングは、AIOZ DePINノード間のタスク割り当てのための送信経路を決定します。緑色は接続されたノードを示し、青色は信頼度が低いためスキップされた部分を表しています。

ワークフロー：AIタスク実行の例

この豊富なインフラストラクチャーを活用して、W3AIはどのようにワークフローを展開していますか？データの入力から結果の出力まで、W3AIのワークフローは完全な分散型運用モードを具現化しています：暗号化された出力→タスクの分解と割り当て→計算タスクとストレージの実行→コンテナ内で完了した計算の収集→ユーザーが復号化された出力結果を取得します。

上記のプロセスを簡単なステップに細分化することができます:

1. ますます、プラットフォームに入る前に、ユーザーがアップロードしたデータは、データの入力と暗号化を通じてデータセキュリティを確保するために、ホモモーフィックに暗号化されます。
2. 暗号化されたデータは、タスク要件に基づいて複数のセグメントに分割され、各タスクが実行のために最適なノードに割り当てられます - タスクの分解と割り当て;
3. 選択されたノードは、AIモデルのトレーニングやデータ分析など特定のコンピューティングタスクを実行し、関連するデータのストレージも担当します - コンピューティングおよびストレージの実行;
4. タスク完了後、結果は再暗号化され、変換されたコンテナに保存され、エンドユーザーによる取得を待っています - 結果の収集と暗号化;
5. 認可されたユーザーのみが最終結果にアクセスでき、結果は出力前に同型的に復号化されます - 結果の復号化と出力。

W3AIのワークフローアーキテクチャ

このプロセスにより、W3AI は柔軟性のあるスケーラブルな特性とデータセキュリティとプライバシーをバランスしながら処理効率を向上させます。システムリソースの利用を最適化し、手動介入を減らし、運用コストを削減します。

エコシステムを取り巻くトークン経済

$AIOZは、AIOZ W3AIエコシステム全体で重要な要素です。AI as a Serviceや共有コンピューティングパワーの台頭により、そのトークンはより多くのユースケースと価値の獲得を得ています。

データ取引と貢献インセンティブ

$AIOZは、コンピューティングパワーやストレージリソースを提供するユーザーに報酬として使用され、ネットワークの安定した運用を確保します。プラットフォームの取引市場では、ユーザーはさまざまなAI-as-a-serviceのオファリングを購入したり、AIモデルやデータセットを取引したりするために$AIOZを使用できます。さらに、トークン保有者は、エコシステムの次のステップを決定するために投票することでネットワークのガバナンスに参加できます。

エコシステムの運営を維持する

$AIZOで支払われる取引手数料の一部は、AIOZネットワークの運用と資金管理に割り当てられ、プラットフォームの継続的な維持と開発を確保します。 別の一部は直接燃やされ、トークン供給を調整しインフレを緩和します。 この注意深く設計されたトークン循環サイクルは、イノベーションを促進し、参加を報酬し、AIOZ W3AIエコシステムの継続的な開発を推進します。

W3AIエコシステム内のトークンフロー

結論

分散型のAIを革新するプロジェクトとして、AIOZ W3AIは技術リソースと運用メカニズムにおいて固有の利点を持っています。W3AIは技術とコンセプトにおいて著しいポテンシャルを示し、ユーザーにより安全で柔軟かつ効率的なコンピューティングサービスを約束し、魅力的なエコロジー体験も提供しています。しかしながら、W3AIが中央集権型のAIソリューションに対する市場の不完全な認識と信頼、およびシステムの高水準運用モード下での潜在的な高い運用コストという課題にも直面していることを認識することが重要です。

現在のホワイトペーパーは、プロジェクトの初期段階で起案された青写真に似ており、将来のための基盤を築いていますが、まだ完全に実装され、実行されていません。その使いやすさや市場による未検証の安全性や技術的な問題が残っています。

それでも、ビジネスの景観の高い関連性の中で、新しくて確立されたプロジェクトの両方がAIの物語に関与している状況で、物語に適応し、積極的に進化し続けることはWeb3プロジェクトにとって賢明なアプローチであり続けます。時間が自然に、ステージ上の暗号通貨ユーザーが自分たちの価値を正当化できるかどうかを明らかにするでしょう。

声明：

1. この記事はもともと「AIOZ W3AIについて：共有コンピューティングパワーとAI-as-a-Serviceの「デュアルレイヤーアーキテクチャ」について解説し、物語の転換がもたらす新しいゲームプレイとは？」というタイトルでした。」techflow]. すべての著作権は元の著者に帰属します [深潮 TechFlow]. If you have any objection to the reprint, please contact the ゲートラーンチームは、チームができるだけ早く対処します。

2. 免責事項：この記事で表現されている意見は、著者個人の意見を表しており、投資アドバイスを構成するものではありません。

3. 他の言語への記事の翻訳はGate Learnチームによって行われます。特に記載がない限り、翻訳された記事のコピー、配布、または盗作は禁止されています。