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AIとWeb3のデプスな融合 新たな世代のインターネット基盤インフラを構築する
AIとWeb3の融合：次世代インターネットインフラの構築
去中心化でオープンで透明な新しいインターネットのパラダイムであるWeb3は、AIとの天然の融合機会を持っています。従来の集中型アーキテクチャの下では、AIの計算とデータリソースは厳しい管理に直面し、計算力のボトルネック、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の課題があります。一方、Web3は分散技術に基づき、計算力ネットワークの共有、オープンデータ市場、プライバシー計算などの手段を通じて、AIの発展に新しい力を注入します。同時に、AIはWeb3に対して多くのサポートを提供でき、スマートコントラクトの最適化や不正防止アルゴリズムなどを通じて、そのエコシステムの構築を促進します。したがって、Web3とAIの統合を探求することは、次世代インターネット基盤の構築やデータと計算力の価値を解放する上で重要な意義を持っています。
! AIとWeb3の6つの主要な統合を探る
データドリブン:AIとWeb3の強固な基盤
データはAIの発展を促進する核心的な動力です。AIモデルは深い理解と強力な推論能力を得るために、大量の高品質データを処理する必要があります。データは機械学習モデルに訓練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。
従来の中央集権的なAIデータ取得と利用のモデルには、以下の主要な問題があります:
Web3は新しい分散型データパラダイムを通じて、従来のモデルの痛点を解決します：
しかし、実世界のデータ取得には依然としていくつかの問題があり、データの質がばらついていたり、処理が難しかったり、多様性や代表性が不足していたりします。合成データはWeb3データ分野の未来の星になる可能性があります。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、効果的な補完としてデータ利用効率を向上させることができます。自動運転、金融市場の取引、ゲーム開発などの分野で、合成データは成熟した応用の可能性を示しています。
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プライバシー保護：Web3におけるFHEの応用
データ駆動の時代において、プライバシー保護は世界的な関心の焦点となっています。関連する法規制の導入は、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、これは課題ももたらします。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モデルの潜在能力と推論能力を制限しています。
完全同型暗号（FHE）は、暗号化されたデータ上で直接計算操作を行うことを可能にし、データを復号する必要がなく、計算結果は平文データの計算結果と一致します。FHEはAIプライバシー計算に強固な保護を提供し、GPUの計算能力が元のデータに接触することなく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実現します。これにより、AI企業は商業機密を保護しながら、安全にAPIサービスを公開するという大きな利点を得ることができます。
FHEMLは、機械学習の全サイクルにおいてデータとモデルを暗号化して処理し、機密情報の安全性を確保し、データ漏洩リスクを防ぎます。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は暗号化されたデータに対して計算を行うことでデータプライバシーを維持することを強調しています。
計算力革命：非中央集権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か月ごとに倍増しており、計算能力の需要が急増して、既存の計算資源の供給をはるかに超えています。例えば、ある有名なAIモデルの訓練には莫大な計算能力が必要で、単一のデバイスで355年分の訓練時間に相当します。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ものにしています。
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、さらにサプライチェーンや地政学的要因によるチップ不足が、計算力供給の問題をさらに深刻にしています。AI業界の専門家は二者択一に直面しています：ハードウェアを自分で購入するか、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求めています。
いくつかの分散型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で、AI企業に経済的にアクセスしやすい計算力市場を提供しています。計算力の需要者はネットワーク上で計算タスクを公開でき、スマートコントラクトはタスクを計算力を提供するノードに割り当て、ノードはタスクを実行して結果を提出し、検証後に報酬を得ます。このようなソリューションはリソースの利用効率を高め、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。
一般的な分散型計算ネットワークに加えて、AIトレーニングや推論に特化した専用の計算ネットワークも存在します。分散型計算ネットワークは、公平で透明な計算市場を提供し、独占を打破し、アプリケーションのハードルを下げ、計算リソースの利用効率を向上させます。Web3エコシステムにおいて、分散型計算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アプリケーションを引き付け、AI技術の発展と応用を共同で推進します。
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DePIN: Web3 がエッジ AI を強化
エッジAIは、データ生成のソースで計算を行うことで、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適用されています。
Web3分野において、DePIN（分散型物理インフラネットワーク）とEdge AIには類似点があります。Web3は分散化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って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ます。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します。
現在、DePINは特定のパブリックチェーン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選択プラットフォームの一つとなっています。高いTPS、低い取引手数料、そして技術革新がDePINプロジェクトに強力なサポートを提供しています。いくつかの有名なDePIN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の発表
IMO（初期モデル発行）コンセプトは、AIモデルをトークン化します。従来のモデルでは、AIモデルの開発者がモデルのその後の使用から持続的な収益を得ることが難しく、特にモデルが他の製品やサービスに統合された場合にそうです。さらに、AIモデルの性能や効果は透明性に欠けることが多く、潜在的な投資家や利用者がその真の価値を評価することが困難であり、モデルの市場認知と商業的潜在能力を制限しています。
IMOはオープンソースAIモデルに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、モデルが将来的に生み出す収益を共有します。一部のプロトコルは特定の技術標準を使用し、AIオラクルとOPML技術を組み合わせてAIモデルの真実性を保証し、トークン保有者が収益を共有できるようにします。
IMOモードは透明性と信頼を高め、オープンソースの協力を奨励し、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ぎます。IMOは現在初期の試行段階にありますが、市場の受容度が高まり、参加の範囲が広がるにつれて、その革新性と潜在的な価値が期待されます。
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、独立して思考し、設定された目標を達成するために適切な行動を取ります。大規模言語モデルのサポートにより、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もできます。彼らはバーチャルアシスタントとして機能し、ユーザーとの対話を通じて好みを学び、個別化されたソリューションを提供します。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、効率を高め、新しい価値を創造することができます。
いくつかの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、声を設定し、外部の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。これらは、公平でオープンなAIコンテンツエコシステムの構築に取り組んでおり、生成的AI技術を活用して、個人をスーパクリエイターにすることを可能にしています。これらのプラットフォームは、特別に訓練された大規模言語モデルを使用して、ロールプレイをより人間らしくすることができます。また、音声クローン技術はAI製品の個別化されたインタラクションを加速し、音声合成コストを大幅に削減します。これら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、語学学習、画像生成など、さまざまな分野で使用されています。
Web3とAIの融合に関して、現在は高品質なデータの取得、データプライバシーの保護、オンチェーンでのモデルホスティング、分散型コンピューティングの効率的な利用、大規模言語モデルの検証などの重要な問題に対するインフラ層の探求により多くの関心が寄せられています。これらのインフラが徐々に整備されるにつれて、Web3とAIの融合は一連の革新的なビジネスモデルやサービスを生み出すことが期待されています。
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