AI Layer1研究レポート：オンチェーンDeAIの沃土を探る

概要

近年、OpenAI、Anthropic、Google、Metaなどの主要なテクノロジー企業が大規模言語モデル（LLM）の急速な発展を推進しています。LLMはあらゆる業界で前例のない能力を示し、人類の想像力を大きく拡張し、さらには一部の場面では人間の労働に取って代わる可能性さえ示しています。しかし、これらの技術の核心は少数の中央集権的なテクノロジー大手によって厳格に掌握されています。豊富な資本と高額な計算資源の制御を駆使して、これらの企業は越えがたい壁を築き、ほとんどの開発者や革新チームが対抗することを困難にしています。

同時に、AIの急速な進化の初期には、社会の世論が技術による突破口や便利さに焦点を当てることが多く、プライバシー保護、透明性、安全性などの核心的な問題に対する関心が相対的に不足していることがよくあります。長期的に見れば、これらの問題はAI業界の健全な発展と社会の受容性に深刻な影響を与えるでしょう。もし適切に解決できなければ、AIが「善」か「悪」に向かうという論争はますます顕著になるでしょうし、中央集権の巨頭は利益追求の本能に駆動されて、これらの課題に積極的に対応するための十分な動機が欠けていることが多いです。

ブロックチェーン技術は、その非中央集権性、透明性、検閲耐性の特性により、AI業界の持続可能な発展に新たな可能性を提供しています。現在、複数の主流ブロックチェーン上で多くの「Web3 AI」アプリケーションが登場しています。しかし、深く分析すると、これらのプロジェクトには依然として多くの問題が存在することがわかります。一方では、非中央集権性が限られており、重要な部分やインフラは依然として中央集権型のクラウドサービスに依存しており、真の意味でのオープンエコシステムを支えることが難しいです。もう一方では、Web2のAI製品と比較して、オンチェーンAIはモデル能力、データ活用、アプリケーションシーンなどの面で依然として制約があり、革新の深さと広さの向上が求められています。

去中心化AIのビジョンを真に実現し、ブロックチェーンが安全で効率的かつ民主的に大規模AIアプリケーションを支えることができ、性能面で中央集権的なソリューションと競争できるようにするためには、AIのために特別に設計されたLayer1ブロックチェーンを構築する必要があります。これにより、AIのオープンなイノベーション、ガバナンスの民主化、データセキュリティのための堅実な基盤が提供され、去中心化AIエコシステムの繁栄と発展が促進されます。

AIレイヤー1のコア特性

AI Layer 1は、AIアプリケーションに特化して設計されたブロックチェーンであり、その基盤となるアーキテクチャと性能設計はAIタスクのニーズに密接に関連しており、オンチェーンのAIエコシステムの持続可能な発展と繁栄を効率的に支援することを目的としています。具体的には、AI Layer 1は以下のコア能力を備えている必要があります：

1. 効率的なインセンティブと分散型コンセンサス機構 AI Layer 1の核心は、オープンな計算力、ストレージなどのリソースの共有ネットワークを構築することです。従来のブロックチェーンノードが主に帳簿の記帳に焦点を当てているのとは異なり、AI Layer 1のノードはより複雑なタスクを担う必要があります。計算力を提供し、AIモデルのトレーニングと推論を完了するだけでなく、ストレージ、データ、帯域幅などの多様なリソースを貢献する必要があります。これにより、AIインフラストラクチャにおける中央集権的な巨頭の独占を打破します。これは、底層のコンセンサスとインセンティブメカニズムに対してより高い要求を突きつけます：AI Layer 1は、AI推論やトレーニングなどのタスクにおけるノードの実際の貢献を正確に評価、インセンティブを与え、検証する能力を持たなければなりません。これにより、ネットワークの安全性とリソースの効率的な配分を実現します。そうすることで、ネットワークの安定性と繁栄を保証し、全体の計算力コストを効果的に低下させることができます。

2. 卓越な高性能と異種タスクサポート能力 AIタスク、特にLLMのトレーニングと推論は、計算性能と並列処理能力に対して非常に高い要求を課します。さらに、オンチェーンAIエコシステムは、異なるモデル構造、データ処理、推論、ストレージなど、多様で異種のタスクタイプをサポートする必要があります。AI Layer 1は、基盤アーキテクチャにおいて高スループット、低遅延、弾力的並列性などのニーズに対して深く最適化し、異種計算リソースのネイティブサポート能力を事前に設定する必要があります。これにより、さまざまなAIタスクが効率的に実行され、「単一型タスク」から「複雑多元エコシステム」へのスムーズな拡張を実現します。

3. 検証可能性と信頼できる出力保証 AI Layer 1は、モデルの悪用やデータ改ざんなどのセキュリティリスクを防ぐだけでなく、基盤のメカニズムからAI出力結果の検証可能性と整合性を確保する必要があります。信頼できる実行環境（TEE）、ゼロ知識証明（ZK）、マルチパーティ安全計算（MPC）などの最先端技術を統合することで、プラットフォームはモデル推論、トレーニング、およびデータ処理プロセスの各ステップを独立して検証できるようにし、AIシステムの公正性と透明性を確保します。同時に、この検証可能性は、ユーザーがAI出力の論理と根拠を明確に理解するのに役立ち、「得られたものが望むものである」ことを実現し、ユーザーのAI製品に対する信頼と満足度を向上させます。

4. データプライバシー保護 AIアプリケーションは、金融、医療、ソーシャルなどの分野でユーザーの敏感なデータをしばしば扱うため、データプライバシー保護は特に重要です。AI Layer 1は、検証可能性を保証しつつ、暗号化されたデータ処理技術、プライバシー計算プロトコル、およびデータ権限管理などの手段を採用し、推論、トレーニング、保存などの全プロセスにおけるデータの安全性を確保し、データ漏洩や悪用を効果的に防ぎ、ユーザーのデータセキュリティに関する懸念を解消する必要があります。

5. 強力なエコシステムの支援と開発サポート能力 AIネイティブのLayer 1インフラストラクチャとして、プラットフォームは技術的な先進性を備えるだけでなく、開発者、ノードオペレーター、AIサービスプロバイダーなどのエコシステム参加者に対して、完全な開発ツール、統合SDK、運用サポート、インセンティブメカニズムを提供する必要があります。プラットフォームの可用性と開発者体験を継続的に最適化することで、多様なAIネイティブアプリケーションの実現を促進し、去中心化AIエコシステムの持続的な繁栄を達成します。

上記の背景と期待に基づいて、本稿ではSentient、Sahara AI、Ritual、Gensyn、Bittensor、そして0Gを含む6つのAI Layer1代表プロジェクトを詳しく紹介し、分野の最新の進展を整理し、プロジェクトの発展状況を分析し、将来のトレンドを探ります。

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Sentient：忠実なオープンソースの分散型AIモデルを構築する

プロジェクト概要

Sentientはオープンソースプロトコルプラットフォームで、AI Layer1ブロックチェーン(を構築中です。初期段階はLayer 2)で、その後Layer 1(に移行します。AI Pipelineとブロックチェーン技術を組み合わせて、分散型の人工知能経済圏を構築します。その核心目標は、"OML"フレームワーク（オープン、収益性、忠誠）を通じて、中央集権型LLM市場におけるモデルの所有権、呼び出しの追跡、価値の配分の問題を解決し、AIモデルがオンチェーン所有権構造、呼び出しの透明化、価値の分配を実現できるようにすることです。Sentientのビジョンは、誰もがAI製品を構築、協力、所有し、貨幣化できるようにし、公平でオープンなAIエージェントネットワークエコシステムを推進することです。

Sentient Foundation チームは、世界中のトップ学術専門家、ブロックチェーン起業家、エンジニアを集め、コミュニティ主導のオープンソースで検証可能な AGI プラットフォームの構築に取り組んでいます。コアメンバーにはプリンストン大学の教授 Pramod Viswanath とインド科学研究所の教授 Himanshu Tyagi が含まれ、それぞれ AI の安全性とプライバシー保護を担当しています。また、ある取引プラットフォームの共同創設者 Sandeep Nailwal がブロックチェーン戦略とエコシステムのレイアウトを主導しています。チームメンバーの背景は、Meta、Coinbase などの有名企業やプリンストン大学、インド工科大学などのトップ大学にまたがり、AI/ML、NLP、コンピュータビジョンなどの分野をカバーし、プロジェクトの実現に向けて協力しています。

取引プラットフォームの共同創業者 Sandeep Nailwal の二次起業プロジェクトとして、Sentient は設立当初から光環を持ち、豊富なリソース、人脈、そして市場認知度を兼ね備えており、プロジェクトの発展に強力な後ろ盾を提供しています。2024 年中に、Sentient は 8500 万ドルのシードラウンド資金調達を完了し、Founders Fund、Pantera、Framework Ventures がリード投資家となり、Delphi、Hashkey、Spartan などの数十の著名 VC も参加しました。

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設計アーキテクチャとアプリケーション層

(# インフラレイヤー

コアアーキテクチャ

Sentient のコアアーキテクチャは、AI パイプライン（AI Pipeline）とオンチェーンシステムの 2 つの部分で構成されています：

AIパイプラインは「忠誠AI」アーティファクトの開発と訓練の基礎であり、2つのコアプロセスを含んでいます：​

• データキュレーション（Data Curation）：コミュニティ主導のデータ選択プロセスであり、モデルの整合性のために使用されます。
• 忠誠度トレーニング（Loyalty Training）：モデルがコミュニティの意図と一致したトレーニングプロセスを維持することを保証します。

ブロックチェーンシステムは、プロトコルに透明性と非中央集権的な制御を提供し、AIアセットの所有権、使用追跡、利益配分、そして公正なガバナンスを確保します。具体的なアーキテクチャは4つの層に分かれています：

• ストレージ層：ストレージモデルの重みとフィンガープリンティング登録情報；
• 配布層：権限契約がモデル呼び出し入口を制御する；
• アクセス層：権限証明を通じてユーザーが承認されているかどうかを検証する；
• インセンティブ層：収益ルーティング契約は、各呼び出しの支払いをトレーナー、デプロイヤー、およびバリデーターに分配します。

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OML モデルフレームワーク

OML フレームワーク（オープン Open、マネタイズ可能 Monetizable、ロイヤル Loyal）は、Sentient が提唱するコア理念であり、オープンソースの AI モデルに対して明確な所有権保護と経済的インセンティブメカニズムを提供することを目的としています。オンチェーン技術と AI ネイティブ暗号学を組み合わせることによって、以下の特徴があります：

• オープン性：モデルはオープンソースでなければならず、コードとデータ構造は透明で、コミュニティが再現、監査、改善しやすい。
• マネタイズ：モデルの呼び出しごとに収益の流れが発生し、オンチェーン契約が収益をトレーナー、デプロイヤー、バリデーターに分配します。
• 忠誠性： モデルは貢献者コミュニティに帰属し、アップグレードの方向性とガバナンスは DAO によって決定され、使用と変更は暗号化メカニズムによって制御されます。

AIネイティブ暗号化

AIネイティブ暗号は、AIモデルの連続性、低次元多様体構造、およびモデルの微分可能な特性を利用して、"検証可能だが削除できない"軽量セキュリティメカニズムを開発することです。そのコア技術は：

• 指紋埋め込み：トレーニング中に一組の隠れたクエリ-レスポンスキー値ペアを挿入してモデルのユニークな署名を形成する；
• 所有権検証プロトコル：第三者プローバーを通じて、クエリ形式で指紋が保持されているかどうかを検証する；
• 許可呼び出しメカニズム：呼び出し前にモデル所有者が発行した"権限証明書"を取得する必要があり、システムはそれに基づいてモデルにその入力をデコードし、正確な答えを返すことを許可します。

この方法は、再暗号化コストなしで「行動に基づく認証呼び出し + 所属検証」を実現できます。

モデルの権利確定と安全な実行フレームワーク

Sentient 現在採用の方法は Melange 混合セキュリティ：指紋による権利確定、TEE 実行、オンチェーン契約による分配の組み合わせです。その中で指紋方式は OML 1.0 によって実現されており、「楽観的セキュリティ（Optimistic Security）」の思想を強調しています。つまり、デフォルトではコンプライアンスを前提とし、違反があった場合には検出し、罰則を科すことができます。

指紋メカニズムはOMLの重要な実装であり、特定の「質問-回答」ペアを埋め込むことで、モデルがトレーニング段階でユニークな署名を生成します。これらの署名を通じて、モデルの所有者は帰属を検証し、不正な複製や商業利用を防ぐことができます。このメカニズムは、モデル開発者の権利を保護するだけでなく、モデルの使用行為に対して追跡可能なオンチェーン記録を提供します。

さらに、SentientはEnclave TEEコンピューティングフレームワークを導入し、信頼できる実行環境（例えば、あるプラットフォームのNitro Enclaves）を利用してモデルが認可されたリクエストにのみ応答することを保証し、不正なアクセスと使用を防ぎます。TEEはハードウェアに依存し、一定のセキュリティリスクがありますが、その高いパフォーマンスとリアルタイム性の利点により、現在のモデル展開の核心技術となっています。

未来、Sentient はゼロ知識証明（ZK）および完全同型暗号（FHE）技術を導入し、プライバシー保護と検証可能性をさらに強化し、AI モデルの分散型展開により成熟したソリューションを提供することを計画しています。

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