# Web3とAIの融合：デジタル世界の新しいパラダイムを切り開くデジタル化の波の中で、Web3は去中心化、オープン、透明なインターネットの新しいパラダイムとして、人工知能技術との天然の融合の機会を示しています。この結合は、従来の集中型アーキテクチャの下でAIの発展が直面する多くの課題を克服するだけでなく、Web3エコシステムに知能化の力を注入し、次世代インターネットインフラの構築を共に推進します。## データドリブン:AIとWeb3の強固な基盤データはAIの発展の核心的な原動力であり、モデルの正確性と信頼性を決定します。しかし、従来の中央集権型モデルにおけるデータの取得と利用には、高コスト、資源の独占、プライバシーリスクなどの問題があります。Web3は、分散型データのパラダイムを通じて解決策を提供します：- 分散型データ収集プラットフォームは、ユーザーが未使用のネットワークリソースを販売し、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することを可能にします。- "マークして稼ぐ" モデルを採用したプラットフォームは、世界中の作業者にデータのマークアップに参加してもらい、専門知識を集めます。- 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の双方に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。それにもかかわらず、実世界のデータの取得は、品質のばらつきや処理の難しさなどの課題に直面しています。合成データは補完として、自動運転や金融市場取引などの分野で巨大な潜在能力を示しています。## プライバシー保護：完全同型暗号の重要な役割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焦点となっています。同型暗号（FHE）技術は、暗号化されたデータ上で直接計算を行うことを可能にし、解読を必要とせず、AIプライバシー計算に対して強固な保護を提供します。これにより、GPUの計算能力は、元のデータに触れ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、AI企業に顕著な利点をもたらします：- ビジネスの機密を保護しながらAPIサービスを安全に開放する。- データとモデルを暗号化処理し、データ漏洩を防ぐために、機械学習の全周期にわたって行います。- ゼロ知識機械学習（ZKML）の補完として、データプライバシーを維持するために暗号化データに対する計算を強調します。## ハッシュ革命：分散型ネットワークにおけるAI計算AIシステムの計算複雑性の急速な増加は、計算能力の需要の急増を引き起こし、同時に世界的なGPUの利用率不足とチップ不足が計算能力の供給問題を悪化させています。分散型計算能力ネットワークが登場し、世界中の未使用GPUリソースを集約することで、AI企業に対して経済的かつ効率的な計算能力市場を提供します。- 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ます。- スマートコントラクトは、貢献した計算力を持つマイナーノードにタスクを割り当てます。- マイナーはタスクを実行し、結果を提出し、検証後に報酬を得ます。このモデルは、リソース利用効率を向上させるだけでなく、独占を打破し、アプリケーションの敷居を下げ、AI技術の発展と適用に強力なサポートを提供します。## 非中央集権的物理インフラ：Web3によるエッジAIの強化エッジAI技術は計算能力をデータソースに沈下させ、低遅延でリアルタイム処理を実現し、同時にユーザーのプライバシーを保護します。Web3分野において、この概念は分散型物理インフラストラクチャ（DePIN）と呼応します。DePINはローカルデータ処理を通じてユーザーのプライバシー保護を強化し、データ漏洩リスクを減少させ、トークン経済メカニズムを利用してノードに計算リソースを提供するように促し、持続可能なエコシステムを構築します。## 初期モデルの発行：AIモデルの新しいパラダイム初期モデル発行（IMO）の概念は、オープンソースAIモデルに革新的な資金調達と価値共有の方法を提供します。AIモデルをトークン化することで、IMOは従来のモデルで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いという問題を解決します。このモデルは透明性と信頼性を高め、オープンソースのコラボレーションを促進し、AI技術の持続可能な発展に力を注ぎます。## 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認識し、独立して考え、目標を達成するために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ができます。彼らはバーチャルアシスタントとして、ユーザーとのインタラクション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、明示的な指示がなくても自律的に問題を解決することができます。Web3とAIの融合インフラが徐々に整備される中、この組み合わせが一連の革新的なビジネスモデルやサービスを生み出し、デジタル世界の新しい時代を切り開くことが期待されます。
Web3とAIの融合：デジタル世界のインフラを再構築する
Web3とAIの融合：デジタル世界の新しいパラダイムを切り開く
デジタル化の波の中で、Web3は去中心化、オープン、透明なインターネットの新しいパラダイムとして、人工知能技術との天然の融合の機会を示しています。この結合は、従来の集中型アーキテクチャの下でAIの発展が直面する多くの課題を克服するだけでなく、Web3エコシステムに知能化の力を注入し、次世代インターネットインフラの構築を共に推進します。
データドリブン:AIとWeb3の強固な基盤
データはAIの発展の核心的な原動力であり、モデルの正確性と信頼性を決定します。しかし、従来の中央集権型モデルにおけるデータの取得と利用には、高コスト、資源の独占、プライバシーリスクなどの問題があります。Web3は、分散型データのパラダイムを通じて解決策を提供します：
それにもかかわらず、実世界のデータの取得は、品質のばらつきや処理の難しさなどの課題に直面しています。合成データは補完として、自動運転や金融市場取引などの分野で巨大な潜在能力を示しています。
プライバシー保護：完全同型暗号の重要な役割
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焦点となっています。同型暗号（FHE）技術は、暗号化されたデータ上で直接計算を行うことを可能にし、解読を必要とせず、AIプライバシー計算に対して強固な保護を提供します。これにより、GPUの計算能力は、元のデータに触れ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、AI企業に顕著な利点をもたらします：
ハッシュ革命：分散型ネットワークにおけるAI計算
AIシステムの計算複雑性の急速な増加は、計算能力の需要の急増を引き起こし、同時に世界的なGPUの利用率不足とチップ不足が計算能力の供給問題を悪化させています。分散型計算能力ネットワークが登場し、世界中の未使用GPUリソースを集約することで、AI企業に対して経済的かつ効率的な計算能力市場を提供します。
このモデルは、リソース利用効率を向上させるだけでなく、独占を打破し、アプリケーションの敷居を下げ、AI技術の発展と適用に強力なサポートを提供します。
非中央集権的物理インフラ：Web3によるエッジAIの強化
エッジAI技術は計算能力をデータソースに沈下させ、低遅延でリアルタイム処理を実現し、同時にユーザーのプライバシーを保護します。Web3分野において、この概念は分散型物理インフラストラクチャ（DePIN）と呼応します。DePINはローカルデータ処理を通じてユーザーのプライバシー保護を強化し、データ漏洩リスクを減少させ、トークン経済メカニズムを利用してノードに計算リソースを提供するように促し、持続可能なエコシステムを構築します。
初期モデルの発行：AIモデルの新しいパラダイム
初期モデル発行（IMO）の概念は、オープンソースAIモデルに革新的な資金調達と価値共有の方法を提供します。AIモデルをトークン化することで、IMOは従来のモデルで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いという問題を解決します。このモデルは透明性と信頼性を高め、オープンソースのコラボレーションを促進し、AI技術の持続可能な発展に力を注ぎます。
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認識し、独立して考え、目標を達成するために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ができます。彼らはバーチャルアシスタントとして、ユーザーとのインタラクション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、明示的な指示がなくても自律的に問題を解決することができます。
Web3とAIの融合インフラが徐々に整備される中、この組み合わせが一連の革新的なビジネスモデルやサービスを生み出し、デジタル世界の新しい時代を切り開くことが期待されます。