ここに私が出会った信じられないほどの類推があります:
ジェネレーティブAIは、地球上に10兆人の超知能的な人々が無料で働くことを望んでいる新しい大陸の発見です。
驚くべきことですね?
21世紀は人類の人工知能時代として知られるでしょう。
私たちは、電気の発見、原子の分裂、さらには火の利用さえもを遥かに凌駕する社会を変革する世代技術の初期段階を間近で見ています。私の言葉ではなく、イングランド国王の言葉です。
生きている時代です!誰が知っていたでしょうか、アルゴリズムに膨大な量のデータを供給し、膨大な計算リソースを重ねることで、AIが驚くほど新しい能力を開発することができるようになるとは。今や、AIは合成し、推論し、実際に私たちと会話する能力があります。これにより、私たちはすべての人間の知識と自然で直感的な言語でやり取りすることができます。
Marc Andressenが要約して述べているように、AIは世界を救う私は彼のチームの一員です。
購読する
暗号資産とAIは、この10年で最も重要な技術のパラダイムシフトを表しています。
パラダイムシフトは、次のような革新です:
私は最新のウイルス性ソーシャルメディアアプリではなく、変革的な進歩に興奮します。AIと暗号資産はそれぞれ独自の道を歩んで進化していますが、両方が収束することを期待しています。彼らは補完関係にあります。
バラジはすべてをトークン化しましょう、分かりますか?
しかし、彼の半ばからかいの裏には、画期的な真実があります。 暗号資産とAIの2つの力が融合すると、驚くべきことが起こります。 暗号資産はAIスタックの自然な調整レイヤーとして機能し、私たちがテクノロジーとお互いとどのようにやり取りするかを革新しています。
『オープンソース』と『分散化』という用語が混同され、しばしば同義で使われていることが私をイライラさせます。人々に人工知能の分散化について話すと、よくある反応は:
「わかりましたが、すでにオープンソースのAIモデルを持っているではありませんか?」
これらは異なる概念です。これを理解する最も簡単な方法は、分散型AIをオープンソースAIのサブセットと考えることです。
オープンソースはソフトウェアコードのアクセシビリティと共同開発に焦点を当てており、一方で分散化は制御の分散に焦点を当てています。
オープンソースの開発はソースコードへの一般公開を可能にし、誰もがそれを閲覧、変更、配布することができます。このアプローチは、協力、透明性、コミュニティ主導の開発に基づいて構築されています。
オープンソース開発の協力的な性質により、迅速な反復とより速い開発サイクルが可能となります。私はそれを摩天楼の建設に例えます: 誰もが他の人々の過去の努力を改善し、建設することができるため、私たちは目標により速く到達できるようになります。
例:
AIでは、オープンソースのモデルは、誰でも直接使用するか特定のユースケースに合わせて微調整することができるライセンスの下で公開されています。すべてのモデルの重みにアクセスできます。たとえば、Mixtral 7BやBERTなどのモデルは、一般の使用や改変が可能です。
オープンソース運動は急速に成長しています。Huggingfaceには653,000以上のオープンモデルが利用可能です。
ソース:Huggingface.co
大手のプロプライエタリモデルに追いつこうとする大規模なオープンソースAIモデルの急速な進化を見ることは励みになります。MetaのLlama-3のトレーニングには数千億ドルかかり、今ではインターネット接続さえあれば誰でも利用できます。性能はGPT-3.5よりも優れており、GPT-4に追いつくスピードが速くなっています。
これは2023年初頭の状況ではありませんでした。その時は、GPT-4(closed)とLlama 65B(open)の間に急激な性能差が存在していました。当時、自分のコンピュータでGPT-4のクオリティモデルを実行することが可能だとは誰も考えていませんでした。そのギャップはわずか1年で大幅に縮まり、今後も縮まる可能性が高いでしょう。
あなたは不思議に思っているかもしれません:
Metaのような企業がなぜAIモデルのトレーニングに何十億もの費用をかけるのに、それらをオープンソースにするのか
Zuck氏は、オープンソースがなぜ重要なのかを理解しています。
テック業界の共通の知恵がここでも当てはまります。「もし先を行っているなら、それを独自のものにしておくこと。もし遅れているなら、オープンソースにすること。」
高品質なオープンソースのAIモデルが引き続き、誰もが微調整してアプリを構築できるようになることを願っています。これは重要です。オープンソースのモデルは、より多くの人々の目がそれに注がれることで、より良いセキュリティと安全性を提供し、カスタマイズのための大きな柔軟性をもたらし、その閉鎖的な相手と比べてよりコスト効率が良いです。
自由市場は、堅固な基盤となるAIモデルの利用可能性とアクセス可能性を向上させ、それらを商品として提供してきた。これにより、AIモデルは一般財産となった。
明確にしておきますが、私はすべてがオープンソースであることを要求する最大主義者ではありません。専門的なタスクではプロプライエタリなモデルの方が性能が向上する可能性があります。スタートアップや起業家がオープンソースモデルを取り入れ、特定のユースケースに合わせて微調整し、プロプライエタリなアプリケーションを作成するのは賢明です。オープンソースモデルとプロプライエタリなモデルの両方が共存するでしょう。ただし、私たちはオープンソースの基本モデルを提唱し続け、その利用可能性を当たり前と考えてはいけません。
オープンソースのAIは、分散化の大きな一部に過ぎません。これは次に議論する権力の分配の問題にまで及びます。
99%の皆さん、私の読者の方々は、AIは人類の集合知を具現化した指数関数的なテクノロジーであるということに同意しているでしょう。このような大きな力には大きな責任が伴います。私たちは、AIの中央集権化に対抗するために、さらなる中央集権化では戦えないのです。
代わりに、私たちは違った考え方をする必要があります。
中央集権化は個人に権力を返すという原則に根ざした哲学であり、時にはカルト的な存在です。これは、中央集権化された現代の世界と自然に対立するものです。私たちの技術的影響の多くは、株式市場が示すように、わずかな大手企業(ビッグテック)に集中しています。
2023年には、「壮大な7つの株式」――Apple、Microsoft、Alphabet、Amazon、Nvidia、Meta、そしてTesla――は、その価値がほぼ80%も急上昇し、NASDAQのパフォーマンスに大きな影響を与え、S&P 500を席巻しました。これは彼らのテクノロジー支配から生じるものであり、彼らには相当な競争上の優位性と価格設定力があります。市場はまた、彼らがAIでの予想される支配力を織り込んでいます。
厳しい真実は、インターネットはすでに独占されているということです。オンラインで作成したコンテンツは私たちのものではありません。代わりに、主要なテック企業によってコントロールされるデジタルエコシステムの無自覚な参加者となります。これを「デジタル奴隷制」と呼んでいます。デジタル奴隷主たちが私たちの言動を好まない場合、私たちは沈黙させられます。de-platformed
すでに、一般化されたAIはMicrosoft-OpenAI、Amazon-Anthropic、Google-Geminiのような大手の中央集権的な企業によって独占されています。ビッグテックは、膨大なデータセットと計算リソースが必要なLLMのトレーニングで初期の優位性を持っていました。
彼らが公言することにもかかわらず(「私たちは未来を築くためにここにいます」と)、行動は言葉よりも大きいです。歴史は、ビッグテックの優先事項がイノベーションではなく独占を維持することであることを示してきました。そして、そのお金を活用してこれを強化しています。
規制キャプチャによる方法の1つは、業界規制のためにロビー活動を行い、それにしか適合できない高い壁を実質的に設け、新たな競争を抑制することです。また、新興競合他社を買収する資本も持っています。この戦略は過去に成功を収めてきました。
DALL-Eによって生成されました
大手テクノロジー企業が主に所有する世界を想像してみてください。このオーウェリアン的なディストピアでは:
クレジット: @Endwokeness
放置された場合、私たちの社会は、強力で独占的なAIシステムに過度に依存するリスクを冒します。 これらのシステムへの依存は、オプトアウトすることが不可能にし、特定のプラットフォームにロックされ、私たちが精神的に奴隷化される状況を作り出します。
マーク・ザッカーバーグ問題を強調しました最近のインタビューで、1つの企業が他よりも優れたAIを持っていることは、技術的利点を一部の製品や人々に制限する重大な問題であると述べ、オープンソースと分散化を最優先するアプローチを採用することでこれらの懸念を緩和するのに役立ちます。
だから、私に訊いてみてください: この世紀で最も変革的な技術を一握りの人々によってコントロールされることを望みますか?
AI技術の中央集権化する力に対する相殺が必要です。私たちには、民主的でオープンで公正なポストAI世界を形作るためのわずかな時間枠があります。
暗号資産の重要性がそこにあります。暗号資産によって、これらの重要な原則を守ることができます。
Crypto x AIの創設者と話すときはいつも、なぜ彼らが自分たちの製品でブロックチェーン/暗号資産を使用しているのか、および同じことをオフチェーンで行うことができるかどうかを尋ねます。AIをブロックチェーンなしで運営することがより良く、より速く、より安くなることが多いです。しかし、より深い哲学的信念が最高の創設者たちを分散化に従事させています。
もしこれらの信念を要約するとすれば、
暗号資産は、民主的に、公開、公平にAIを進化させるための最適なテクノロジースタックです。透明で監査可能なシステムを可能にし、データの所有権がユーザーに残ることを保証します。これにより、このテクノロジーの利点が富裕層や少数の人々だけでなく、グローバルに共有されることが確保されます。
アンナ・カズラウスカス(Vanaの創設者)は、100百万人によってトレーニングされた基盤モデルを想像してみてください。すべての人がある形式の報酬を受け取ります。
Source: a16z Enterprise
分散化は生成AIテクノロジースタック全体に適用されます。純粋主義者はスタックの各層でそれを要求するかもしれません。私のような現実主義者にとって、分散化AIの最大の可能性は、基本モデルではなくアプリケーション層にあると見なされます。
私の最大の懸念は、インターネットの歴史が繰り返されることです。TCP/IPや電子メールなどの基本的な技術が無料で利用可能である一方で、ユーザーデータの経済的価値やコントロールはGoogle、Apple、Amazonなどの大手企業の手に集中してきたことです。これらの企業はオープンな技術の上に独自のエコシステムを構築し、ユーザーの相互作用を広範囲に収益化しています。
基本的なAIモデルがオープンソース化されても、大手企業がアプリケーション層を支配し、ユーザーを縛り付けてデータ制御を中央集権化するというリスクがあります。
良いニュースは、私たちはAIムーブメントの非常に初期の段階にいるということです。そしてその軌道を変える機会があるということです。AIの制御と所有権を広く分散させることを支持する人々は、利益を広く共有するシステムに積極的に取り組む必要があります。それが、それらをわずかな手に集中させることを許すのではなく。
私たちの取り組みは、オープンソースのAIシステムをサポートすることに焦点を当てるべきではありません。これらのシステムを使用して構築されたアプリケーションがオープンかつ透明であること、健全な競争を促進し、適切に管理されていることを確認する必要があります。
ヴェネツィアもAIを分散化したいと考えています
AIにおける分散型アプリケーションの1つの例はヴェニスbyErik Voorhees.
Veniceは、オープンソースモデルを使用したChatGPTの代替となるものです。誰もがどこからでもアクセスできる許可なしプラットフォームを提供し、オープンソースの機械知能にアクセスできます。
Veniceは異なる点があります。ユーザーのプライバシーを優先し、最小限の情報(メールアドレスとIPアドレス)のみを記録し、会話や応答を一切記録しません。プラットフォームはまた、AIの応答を検閲することなく、信頼性のある中立的な立場を維持するよう設計されています。これは、重要なコンテンツフィルターを持つChatGPTとは対照的です。このユーザーが見つけましたそれを使ってファンタジー小説を書くとき。
私はVeniceを試してみましたが、その応答はかなり良かったです。それには神モードもあります。
私は私の水晶玉を見つめました。そしてここに予告編があります。
オープンソースと分散化がAIにとって重要であることが確立されました。これは特にアプリケーションレイヤーで顕著になります。
過去12ヶ月、NVDA投資家は銀行への道を歩いて笑ってきました。 そしてその理由は十分にあります。 今日、生成AIのほとんどの価値はハードウェアとインフラストラクチャレイヤー(例:NVIDIA、Amazon Web Services)で捉えられています。
しかし、クラウドコンピューティングなどの他の主要な技術の変化からトレンドを外挿すると、価値は次の10年で必然的にアプリケーションレイヤーにシフトすることになるでしょう。アポオルヴ(Altimeter)は、自分の投稿でこれを簡潔に強調しています。生成AIの経済.
したがって、開発者の負担やオーバーヘッドコスト、ユーザーエクスペリエンスの悪化なしに構築できる分散型AIアプリのためのインフラを準備することは重要です。Gate.ioのようなスタートアップは、儀式, Nillion, そして 0Gラボ分散トレーニング、推論、およびデータの利用可能性に必要なシステムを開発しています。
LLMsはとても楽しいです。しかし、AIの本当に興奮する未来は、人間の入力なしに独自に学習し、計画を立て、タスクを実行できるエージェントである自律型AIエージェントにあります。
これには、特化したエージェント(例:カスタマーサービスのチャットボット)や、幅広い目標を持つ汎用エージェントが含まれており、広範囲な世界知識(インターネット規模のデータベースで訓練されたもの)と広範囲な多重タスク能力を持っています。
これらのエージェントがますます普及するにつれて、ブロックチェーン上で運営することは自然なこととなり、価値取引はコードを介して簡単に行われます。皮肉なことに、銀行はAIエージェントには銀行口座やクレジットカードを発行しません。伝統的な金融システムは、この新しいパラダイムに適応するには多くの年月を要するでしょう。
マイケル・リンコ彼はこの記事でうまく説明していますリアルマージ:
GPT-5がTradFiを使用する場合、人間向けに設計されたビザンティン銀行インターフェースをナビゲートし、AIに最適化されていない認証手続きに対処し、確認のために顧客サービス担当者とやり取りする必要があります。 または、これを回避したい場合、Aliceの銀行および送金業者への許可されたAPIアクセスを要求して受け取る必要があります。
逆に、GPT-5が暗号資産を使用する場合、単に金額と受取人のアドレスを指定した取引を生成し、アリスの秘密鍵で署名し、ネットワークにブロードキャストします。
ブロックチェーン上でスマート契約とやり取りできる能力は、AIエージェントにスーパーパワーを与えます。支払いを行ったり、取引を行ったり、dAppsとやり取りしたり、人間のユーザーが行うかもしれないあらゆるアクションを実行したりすることができます。
これらのエージェントが最大の潜在能力を引き出すためには、オープンで許可なし、検閲に耐える環境で運用できるようにする必要があります。 暗号資産は、AIエージェントが自律的かつ効果的に運用するためのインフラストラクチャとインセンティブネットワークを提供します。 チェーン上のアイデンティティも重要であり、自然にweb3の原則と一致しています。
分散型AIが果たすべき重要な役割を信じています。技術的な種として人類が急速に進化するためには、暗い道に進まないようにする必要があります。
これは、私が暗号資産×AI領域でのテーゼと研究を共有するために書いているシリーズの最初の記事です。次回の投稿では、分散型GPUマーケットプレイス、AIエージェント、データレイヤー、分散型推論など、具体的なサブセクターについて詳しく取り上げます。
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ここに私が出会った信じられないほどの類推があります:
ジェネレーティブAIは、地球上に10兆人の超知能的な人々が無料で働くことを望んでいる新しい大陸の発見です。
驚くべきことですね?
21世紀は人類の人工知能時代として知られるでしょう。
私たちは、電気の発見、原子の分裂、さらには火の利用さえもを遥かに凌駕する社会を変革する世代技術の初期段階を間近で見ています。私の言葉ではなく、イングランド国王の言葉です。
生きている時代です!誰が知っていたでしょうか、アルゴリズムに膨大な量のデータを供給し、膨大な計算リソースを重ねることで、AIが驚くほど新しい能力を開発することができるようになるとは。今や、AIは合成し、推論し、実際に私たちと会話する能力があります。これにより、私たちはすべての人間の知識と自然で直感的な言語でやり取りすることができます。
Marc Andressenが要約して述べているように、AIは世界を救う私は彼のチームの一員です。
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暗号資産とAIは、この10年で最も重要な技術のパラダイムシフトを表しています。
パラダイムシフトは、次のような革新です:
私は最新のウイルス性ソーシャルメディアアプリではなく、変革的な進歩に興奮します。AIと暗号資産はそれぞれ独自の道を歩んで進化していますが、両方が収束することを期待しています。彼らは補完関係にあります。
バラジはすべてをトークン化しましょう、分かりますか?
しかし、彼の半ばからかいの裏には、画期的な真実があります。 暗号資産とAIの2つの力が融合すると、驚くべきことが起こります。 暗号資産はAIスタックの自然な調整レイヤーとして機能し、私たちがテクノロジーとお互いとどのようにやり取りするかを革新しています。
『オープンソース』と『分散化』という用語が混同され、しばしば同義で使われていることが私をイライラさせます。人々に人工知能の分散化について話すと、よくある反応は:
「わかりましたが、すでにオープンソースのAIモデルを持っているではありませんか?」
これらは異なる概念です。これを理解する最も簡単な方法は、分散型AIをオープンソースAIのサブセットと考えることです。
オープンソースはソフトウェアコードのアクセシビリティと共同開発に焦点を当てており、一方で分散化は制御の分散に焦点を当てています。
オープンソースの開発はソースコードへの一般公開を可能にし、誰もがそれを閲覧、変更、配布することができます。このアプローチは、協力、透明性、コミュニティ主導の開発に基づいて構築されています。
オープンソース開発の協力的な性質により、迅速な反復とより速い開発サイクルが可能となります。私はそれを摩天楼の建設に例えます: 誰もが他の人々の過去の努力を改善し、建設することができるため、私たちは目標により速く到達できるようになります。
例:
AIでは、オープンソースのモデルは、誰でも直接使用するか特定のユースケースに合わせて微調整することができるライセンスの下で公開されています。すべてのモデルの重みにアクセスできます。たとえば、Mixtral 7BやBERTなどのモデルは、一般の使用や改変が可能です。
オープンソース運動は急速に成長しています。Huggingfaceには653,000以上のオープンモデルが利用可能です。
ソース:Huggingface.co
大手のプロプライエタリモデルに追いつこうとする大規模なオープンソースAIモデルの急速な進化を見ることは励みになります。MetaのLlama-3のトレーニングには数千億ドルかかり、今ではインターネット接続さえあれば誰でも利用できます。性能はGPT-3.5よりも優れており、GPT-4に追いつくスピードが速くなっています。
これは2023年初頭の状況ではありませんでした。その時は、GPT-4(closed)とLlama 65B(open)の間に急激な性能差が存在していました。当時、自分のコンピュータでGPT-4のクオリティモデルを実行することが可能だとは誰も考えていませんでした。そのギャップはわずか1年で大幅に縮まり、今後も縮まる可能性が高いでしょう。
あなたは不思議に思っているかもしれません:
Metaのような企業がなぜAIモデルのトレーニングに何十億もの費用をかけるのに、それらをオープンソースにするのか
Zuck氏は、オープンソースがなぜ重要なのかを理解しています。
テック業界の共通の知恵がここでも当てはまります。「もし先を行っているなら、それを独自のものにしておくこと。もし遅れているなら、オープンソースにすること。」
高品質なオープンソースのAIモデルが引き続き、誰もが微調整してアプリを構築できるようになることを願っています。これは重要です。オープンソースのモデルは、より多くの人々の目がそれに注がれることで、より良いセキュリティと安全性を提供し、カスタマイズのための大きな柔軟性をもたらし、その閉鎖的な相手と比べてよりコスト効率が良いです。
自由市場は、堅固な基盤となるAIモデルの利用可能性とアクセス可能性を向上させ、それらを商品として提供してきた。これにより、AIモデルは一般財産となった。
明確にしておきますが、私はすべてがオープンソースであることを要求する最大主義者ではありません。専門的なタスクではプロプライエタリなモデルの方が性能が向上する可能性があります。スタートアップや起業家がオープンソースモデルを取り入れ、特定のユースケースに合わせて微調整し、プロプライエタリなアプリケーションを作成するのは賢明です。オープンソースモデルとプロプライエタリなモデルの両方が共存するでしょう。ただし、私たちはオープンソースの基本モデルを提唱し続け、その利用可能性を当たり前と考えてはいけません。
オープンソースのAIは、分散化の大きな一部に過ぎません。これは次に議論する権力の分配の問題にまで及びます。
99%の皆さん、私の読者の方々は、AIは人類の集合知を具現化した指数関数的なテクノロジーであるということに同意しているでしょう。このような大きな力には大きな責任が伴います。私たちは、AIの中央集権化に対抗するために、さらなる中央集権化では戦えないのです。
代わりに、私たちは違った考え方をする必要があります。
中央集権化は個人に権力を返すという原則に根ざした哲学であり、時にはカルト的な存在です。これは、中央集権化された現代の世界と自然に対立するものです。私たちの技術的影響の多くは、株式市場が示すように、わずかな大手企業(ビッグテック)に集中しています。
2023年には、「壮大な7つの株式」――Apple、Microsoft、Alphabet、Amazon、Nvidia、Meta、そしてTesla――は、その価値がほぼ80%も急上昇し、NASDAQのパフォーマンスに大きな影響を与え、S&P 500を席巻しました。これは彼らのテクノロジー支配から生じるものであり、彼らには相当な競争上の優位性と価格設定力があります。市場はまた、彼らがAIでの予想される支配力を織り込んでいます。
厳しい真実は、インターネットはすでに独占されているということです。オンラインで作成したコンテンツは私たちのものではありません。代わりに、主要なテック企業によってコントロールされるデジタルエコシステムの無自覚な参加者となります。これを「デジタル奴隷制」と呼んでいます。デジタル奴隷主たちが私たちの言動を好まない場合、私たちは沈黙させられます。de-platformed
すでに、一般化されたAIはMicrosoft-OpenAI、Amazon-Anthropic、Google-Geminiのような大手の中央集権的な企業によって独占されています。ビッグテックは、膨大なデータセットと計算リソースが必要なLLMのトレーニングで初期の優位性を持っていました。
彼らが公言することにもかかわらず(「私たちは未来を築くためにここにいます」と)、行動は言葉よりも大きいです。歴史は、ビッグテックの優先事項がイノベーションではなく独占を維持することであることを示してきました。そして、そのお金を活用してこれを強化しています。
規制キャプチャによる方法の1つは、業界規制のためにロビー活動を行い、それにしか適合できない高い壁を実質的に設け、新たな競争を抑制することです。また、新興競合他社を買収する資本も持っています。この戦略は過去に成功を収めてきました。
DALL-Eによって生成されました
大手テクノロジー企業が主に所有する世界を想像してみてください。このオーウェリアン的なディストピアでは:
クレジット: @Endwokeness
放置された場合、私たちの社会は、強力で独占的なAIシステムに過度に依存するリスクを冒します。 これらのシステムへの依存は、オプトアウトすることが不可能にし、特定のプラットフォームにロックされ、私たちが精神的に奴隷化される状況を作り出します。
マーク・ザッカーバーグ問題を強調しました最近のインタビューで、1つの企業が他よりも優れたAIを持っていることは、技術的利点を一部の製品や人々に制限する重大な問題であると述べ、オープンソースと分散化を最優先するアプローチを採用することでこれらの懸念を緩和するのに役立ちます。
だから、私に訊いてみてください: この世紀で最も変革的な技術を一握りの人々によってコントロールされることを望みますか?
AI技術の中央集権化する力に対する相殺が必要です。私たちには、民主的でオープンで公正なポストAI世界を形作るためのわずかな時間枠があります。
暗号資産の重要性がそこにあります。暗号資産によって、これらの重要な原則を守ることができます。
Crypto x AIの創設者と話すときはいつも、なぜ彼らが自分たちの製品でブロックチェーン/暗号資産を使用しているのか、および同じことをオフチェーンで行うことができるかどうかを尋ねます。AIをブロックチェーンなしで運営することがより良く、より速く、より安くなることが多いです。しかし、より深い哲学的信念が最高の創設者たちを分散化に従事させています。
もしこれらの信念を要約するとすれば、
暗号資産は、民主的に、公開、公平にAIを進化させるための最適なテクノロジースタックです。透明で監査可能なシステムを可能にし、データの所有権がユーザーに残ることを保証します。これにより、このテクノロジーの利点が富裕層や少数の人々だけでなく、グローバルに共有されることが確保されます。
アンナ・カズラウスカス(Vanaの創設者)は、100百万人によってトレーニングされた基盤モデルを想像してみてください。すべての人がある形式の報酬を受け取ります。
Source: a16z Enterprise
分散化は生成AIテクノロジースタック全体に適用されます。純粋主義者はスタックの各層でそれを要求するかもしれません。私のような現実主義者にとって、分散化AIの最大の可能性は、基本モデルではなくアプリケーション層にあると見なされます。
私の最大の懸念は、インターネットの歴史が繰り返されることです。TCP/IPや電子メールなどの基本的な技術が無料で利用可能である一方で、ユーザーデータの経済的価値やコントロールはGoogle、Apple、Amazonなどの大手企業の手に集中してきたことです。これらの企業はオープンな技術の上に独自のエコシステムを構築し、ユーザーの相互作用を広範囲に収益化しています。
基本的なAIモデルがオープンソース化されても、大手企業がアプリケーション層を支配し、ユーザーを縛り付けてデータ制御を中央集権化するというリスクがあります。
良いニュースは、私たちはAIムーブメントの非常に初期の段階にいるということです。そしてその軌道を変える機会があるということです。AIの制御と所有権を広く分散させることを支持する人々は、利益を広く共有するシステムに積極的に取り組む必要があります。それが、それらをわずかな手に集中させることを許すのではなく。
私たちの取り組みは、オープンソースのAIシステムをサポートすることに焦点を当てるべきではありません。これらのシステムを使用して構築されたアプリケーションがオープンかつ透明であること、健全な競争を促進し、適切に管理されていることを確認する必要があります。
ヴェネツィアもAIを分散化したいと考えています
AIにおける分散型アプリケーションの1つの例はヴェニスbyErik Voorhees.
Veniceは、オープンソースモデルを使用したChatGPTの代替となるものです。誰もがどこからでもアクセスできる許可なしプラットフォームを提供し、オープンソースの機械知能にアクセスできます。
Veniceは異なる点があります。ユーザーのプライバシーを優先し、最小限の情報(メールアドレスとIPアドレス)のみを記録し、会話や応答を一切記録しません。プラットフォームはまた、AIの応答を検閲することなく、信頼性のある中立的な立場を維持するよう設計されています。これは、重要なコンテンツフィルターを持つChatGPTとは対照的です。このユーザーが見つけましたそれを使ってファンタジー小説を書くとき。
私はVeniceを試してみましたが、その応答はかなり良かったです。それには神モードもあります。
私は私の水晶玉を見つめました。そしてここに予告編があります。
オープンソースと分散化がAIにとって重要であることが確立されました。これは特にアプリケーションレイヤーで顕著になります。
過去12ヶ月、NVDA投資家は銀行への道を歩いて笑ってきました。 そしてその理由は十分にあります。 今日、生成AIのほとんどの価値はハードウェアとインフラストラクチャレイヤー(例:NVIDIA、Amazon Web Services)で捉えられています。
しかし、クラウドコンピューティングなどの他の主要な技術の変化からトレンドを外挿すると、価値は次の10年で必然的にアプリケーションレイヤーにシフトすることになるでしょう。アポオルヴ(Altimeter)は、自分の投稿でこれを簡潔に強調しています。生成AIの経済.
したがって、開発者の負担やオーバーヘッドコスト、ユーザーエクスペリエンスの悪化なしに構築できる分散型AIアプリのためのインフラを準備することは重要です。Gate.ioのようなスタートアップは、儀式, Nillion, そして 0Gラボ分散トレーニング、推論、およびデータの利用可能性に必要なシステムを開発しています。
LLMsはとても楽しいです。しかし、AIの本当に興奮する未来は、人間の入力なしに独自に学習し、計画を立て、タスクを実行できるエージェントである自律型AIエージェントにあります。
これには、特化したエージェント(例:カスタマーサービスのチャットボット)や、幅広い目標を持つ汎用エージェントが含まれており、広範囲な世界知識(インターネット規模のデータベースで訓練されたもの)と広範囲な多重タスク能力を持っています。
これらのエージェントがますます普及するにつれて、ブロックチェーン上で運営することは自然なこととなり、価値取引はコードを介して簡単に行われます。皮肉なことに、銀行はAIエージェントには銀行口座やクレジットカードを発行しません。伝統的な金融システムは、この新しいパラダイムに適応するには多くの年月を要するでしょう。
マイケル・リンコ彼はこの記事でうまく説明していますリアルマージ:
GPT-5がTradFiを使用する場合、人間向けに設計されたビザンティン銀行インターフェースをナビゲートし、AIに最適化されていない認証手続きに対処し、確認のために顧客サービス担当者とやり取りする必要があります。 または、これを回避したい場合、Aliceの銀行および送金業者への許可されたAPIアクセスを要求して受け取る必要があります。
逆に、GPT-5が暗号資産を使用する場合、単に金額と受取人のアドレスを指定した取引を生成し、アリスの秘密鍵で署名し、ネットワークにブロードキャストします。
ブロックチェーン上でスマート契約とやり取りできる能力は、AIエージェントにスーパーパワーを与えます。支払いを行ったり、取引を行ったり、dAppsとやり取りしたり、人間のユーザーが行うかもしれないあらゆるアクションを実行したりすることができます。
これらのエージェントが最大の潜在能力を引き出すためには、オープンで許可なし、検閲に耐える環境で運用できるようにする必要があります。 暗号資産は、AIエージェントが自律的かつ効果的に運用するためのインフラストラクチャとインセンティブネットワークを提供します。 チェーン上のアイデンティティも重要であり、自然にweb3の原則と一致しています。
分散型AIが果たすべき重要な役割を信じています。技術的な種として人類が急速に進化するためには、暗い道に進まないようにする必要があります。
これは、私が暗号資産×AI領域でのテーゼと研究を共有するために書いているシリーズの最初の記事です。次回の投稿では、分散型GPUマーケットプレイス、AIエージェント、データレイヤー、分散型推論など、具体的なサブセクターについて詳しく取り上げます。