AIとWeb3のデプス融合：新世代インターネット基盤の構築

Web3は、分散型でオープンかつ透明な新しいインターネットのパラダイムとして、AIとの自然な融合の機会を持っています。従来の集中型アーキテクチャでは、AIの計算およびデータリソースが厳しく制御されており、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、多く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手法を通じて、AIの発展に新たな動力を注入します。同時に、AIはWeb3に多くのエンパワーメントをもたらすことができ、スマートコントラクトの最適化、詐欺防止アルゴリズムなど、エコシステムの構築を支援します。Web3とAIの統合を探求することは、次世代のインターネット基盤の構築、データと計算能力の価値を解放するために極めて重要です。

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データドリブン:AIとWeb3の強固な基盤

データはAIの発展を推進する核心的な動力であり、エンジンにとっての燃料のようなものです。AIモデルは、大量の高品質なデータを消化する必要があり、それによって深い理解と強力な推論能力を得ることができます。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も決定します。

従来の中央集権型AIデータ取得と利用モデルには以下の主要な問題があります：

• データ取得コストが高く、中小企業は負担できない。
• データ資源がテクノロジー大手によって独占され、データの孤島が形成される
• 個人データのプライバシーは漏洩や悪用のリスクにさらされています

Web3は新しい分散型データパラダイムを用いて、従来のモデルの痛点を解決します。

• ユーザーは、AI企業に未使用のネットワークを販売し、分散型でネットワークデータを取得し、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" モードを採用し、トークンによって世界中の作業者がデータアノテーションに参加し、世界の専門知識を集めて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に対して公開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。

しかし、リアルワールドのデータ取得には、データの質が不均一であること、処理の難しさ、多様性や代表性の不足などの問題もあります。合成データは、Web3データ分野の未来のスターになるかもしれません。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、リアルデータの有効な補完として機能し、データの使用効率を向上させることができます。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潜在能力を示しています。

プライバシー保護：FHEのWeb3における役割

データ駆動時代において、プライバシー保護は世界的な関心の焦点となっており、EUの一般データ保護規則（GDPR）などの法律の制定は、個人のプライバシーに対する厳格な保護を反映しています。しかし、これにより課題も生じています：いくつかのセンシティブ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が制限されています。

FHEとは完全同型暗号のことで、暗号化されたデータに対して直接計算操作を行うことを可能にし、データを復号化する必要がなく、計算結果は平文データ上で同じ計算を行った結果と一致します。

FHEはAIのプライバシー計算に堅固な保護を提供し、GPUの計算能力が原データに触れずにモデルのトレーニングや推論タスクを実行できる環境を提供します。これにより、AI企業は商業機密を保護しながら安全にAPIサービスを開放できるという巨大な利点を得ることができます。

FHEMLは、機械学習の全周期にわたってデータとモデルの暗号化処理をサポートし、機密情報の安全を確保し、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の補完であり、ZKMLは機械学習の正しい実行を証明し、FHEMLは暗号化データで計算を行いデータプライバシーを維持することを強調します。

コンピューティング革命：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か月ごとに倍増し、計算能力の需要が急増し、既存の計算リソースの供給を遥かに超えています。例えば、ある有名なAIモデルの訓練には膨大な計算能力が必要で、単一のデバイスで355年の訓練時間に相当します。このような計算能力の不足は、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存在になっています。

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ていること、さらに供給チェーンや地政学的要因によるチップ不足が、計算力の供給問題をより深刻にしています。AI業界の人々は二者択一の状況に直面しています：自らハードウェアを購入するか、クラウドリソースを借りるか、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、世界中の未使用GPUリソースを集約することにより、AI企業に経済的にアクセス可能な計算力市場を提供しています。計算力を必要とする側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の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、検証後にポイント報酬を得ます。このような仕組み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トレーニングに特化したプラットフォームや、AI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あります。

分散型計算力ネットワークは、公平で透明な計算力市場を提供し、独占を打破し、アプリケーションのハードルを下げ、計算力の利用効率を高めます。web3エコシステムにおいて、分散型計算力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dapp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の活用

想像してみてください。あなたのスマートフォン、スマートウォッチ、さらには家の中のスマートデバイスが、AIを実行する能力を備えていること——これがエッジAIの魅力です。データが生成される源で計算が行われ、低遅延でリアルタイム処理を実現し、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すでに応用されています。

Web3の分野では、私たちにとってもっと馴染みのある名前があります——DePIN。Web3は非中央集権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り、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ることができます。また、Web3ネイティブのトークン経済メカニズムは、DePINノードが計算リソース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することができます。

現在、DePINはある公链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ための最初の選択肢の公链プラットフォームの一つとなっています。この公链の高TPS、低取引手数料、そして技術革新はDePINプロジェクトに強力な支援を提供しています。現在、この公链上のDePINプロジェクトの時価総額は100億ドルを超えており、いくつかの著名なプロジェクトは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を発表

IMOの概念は、あるプロトコルによって最初に提唱され、AIモデルをトークン化します。

従来のモデルでは、収益分配メカニズムが欠如しているため、AIモデルが開発され市場に投入されると、開発者はモデルのその後の使用から継続的な収益を得ることが難しいことが多い。特にモデルが他の製品やサービスに統合された場合、元の創造者は使用状況を追跡することが難しく、ましてやそこから収益を得ることはできない。また、AIモデルの性能と効果は透明性に欠けることが多く、これが潜在的な投資家や使用者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と商業的潜在能力を制限している。

IMOはオープンソースのAIモデルに対して新しい資金提供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。あるプロトコルは二つのERC標準を使用し、AIオラクルとOPML技術を組み合わせてAIモデルの真実性を確保し、トークン保有者が収益を共有できるようにしています。

IMOモードは透明性と信頼を強化し、オープンソースの協力を促進し、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いでいます。IMOは現在まだ初期の試みの段階にありますが、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は期待が寄せられます。

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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感知し、自立的に思考し、定められた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を受けて、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ができます。彼らは仮想アシスタントとして、ユーザーとの対話を通じてその好みを学び、パーソナライズされたソリューションを提供することができます。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、新たな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。公正でオープンな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、個人がスーパクリエイターになることを可能にします。このプラットフォームは、役割演技をより人間的にするために特別な大規模言語モデルを訓練しました。音声クローン技術により、AI製品の個別化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分で実現できます。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、言語学習、画像生成などの多くの分野で応用可能です。

Web3とAIの融合において、現在は基盤層の探索が主に行われており、高品質なデータの取得、データプライバシーの保護、チェーン上でのモデルのホスティング、分散型計算力の効率的な使用の向上、大規模言語モデルの検証などの重要な問題があります。これらの基盤が徐々に整備されるにつれて、Web3とAIの融合が一連の革新的なビジネスモデルやサービスを生み出すと信じる理由があります。

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