# Web3とAIの融合:次世代インターネットインフラの構築Web3は、非中央集権的でオープンかつ透明な新しいインターネットモデルとして、人工知能との自然な融合の機会を提供します。従来の集中型アーキテクチャの下では、AIの計算およびデータリソースは厳しく制御され、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の多くの課題に直面しています。一方、Web3は分散型技術に基づいており、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方法を通じて、AIの発展に新たな推進力を注入することができます。同時に、AIはWeb3に対しても、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、さまざまな形での力を与えることができ、エコシステムの構築を助けます。したがって、Web3とAIの融合を探求することは、次世代インターネットインフラを構築し、データと計算能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](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-af7629fe6f640ae4ebfdac4e1d99f010)## データドリブン:AIとWeb3の基盤データはAIの発展を推進する核心的な原動力です。AIモデルは、大量の高品質データを消化する必要があり、そうすることで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、モデルの精度と信頼性を決定します。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。- データ取得コストが高く、中小企業は負担できない- データリソースはテクノロジーの巨人によって独占され、データアイランドが形成される- 個人データのプライバシーは漏洩と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通じてこれらの痛点を解決できます。- ユーザーは、AI企業に対して余剰な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、クリーンアップと変換を経てAIモデルの訓練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、トークンインセンティブを通じて世界中の労働者がデータラベリングに参加し、世界中の専門知識を集結させ、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の双方に対し、公開かつ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、現実世界のデータ取得には、データの質がばらばらであること、処理が困難であること、多様性と代表性が不足していることなど、いくつかの問題が依然として存在します。合成データはWeb3データ分野の未来のスター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、実際のデータ属性を模倣し、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可能性を示しています。! [AIとWeb3の6つの主要な統合を探る](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-5d986f6a1caabde91382ed8980fc03d4)## プライバシー保護:FHEのWeb3における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おり、EUの一般データ保護規則などの法令は個人のプライバシーを厳格に守ることを反映しています。しかし、これは挑戦ももたらします。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モデルの潜在能力や推論能力を制限しています。FHE(完全同型暗号)は、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許可し、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対して堅固な保護を提供し、GPUの計算能力がオリジナル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作ります。これにより、AI企業はビジネス機密を保護しながら、安全にAPIサービスをオープンにするという大きな利点を得ることができます。FHEMLは、機械学習サイクル全体にわたってデータとモデルの暗号化処理をサポートし、機密情報の安全性を確保し、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はデータプライバシーを維持するために暗号化データの計算を強調します。## 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、AIシステムの計算複雑性は3ヶ月ごとに倍増しており、計算能力の需要が急増し、既存の計算リソースの供給をはるかに超えています。例えば、GPT-3モデルのトレーニングには膨大な計算能力が必要で、単一のデバイスで355年のトレーニング時間に相当します。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ものになってしまっています。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の鈍化、供給チェーンや地政学的要因によるチップ不足が、計算能力供給の問題をさらに深刻にしています。AI業界の専門家はジレンマに陥っています。ハードウェアを自分で購入するか、クラウドリソースをレンタルするかです。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に求めています。ある分散型AIコンピューティングネットワークは、世界中の未使用GPUリソースを集約し、AI企業に経済的で使いやすいコンピューティング市場を提供しています。コンピューティング需要者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コンピューティングボトルネック問題の解決に寄与します。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トレーニングと推論に特化した専用のコンピューティングプラットフォームがあります。分散型コンピューティングネットワークは、公平で透明なコンピューティング市場を提供し、独占を打破し、アプリケーションのハードルを下げ、コンピューティング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、分散型コンピューティング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を引き付け、AI技術の発展と応用を共に推進します。! [AIとWeb3の6つの主要な統合を探る](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-59b4247f12d93fb5d7caf79b638a6680)## DePIN:Web3によるエッジAIの強化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、さらには家庭内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Edge AIの魅力です。それはデータが生成される源で計算を行い、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。Edge AI技術は自動運転などの重要な分野で応用されています。Web3分野では、私たちがより馴染みのある名前を持っています——DePIN。Web3は分散化とユーザーデータの主権を強調し、DePINはローカルでデータを処理することで、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はある公链エコシステムの中で急速に成長しており、プロジェクト展開の最初の選択肢となっています。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サポートを提供しています。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、複数の著名なプロジェクトが顕著な進展を遂げています。## IMO:AIモデルの新たなパラダイムの発表IMOの概念は、あるプロトコルによって最初に提案され、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不足しているため、AIモデルの開発者は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、元の創作者は使用状況を追跡し、収益を得ることが困難です。さらに、AIモデルの性能と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難しいため、モデルの市場認知度と商業的潜在能力が制限されています。IMOはオープンソースのAIモデルに新しい資金サポート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できます。あるプロトコルは特定のERC標準を使用し、AIオラクルとOPML技術を組み合わせてAIモデルの信頼性を確保し、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モデル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、参加範囲が拡大するにつれて、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、独立して考え、設定さ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、計画的な意思決定を行い、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習し、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エージェントは自律的に問題を解決し、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、声、外部知識ベースへの接続を設定できる、包括的で使いやすい創作ツールセットを提供し、公平でオープンなAIコンテンツエコシステムの構築に努め、生成AI技術を利用して個人がスーパークリエイターになる力を与えます。このプラットフォームは、キャラクターの役割をより人間らしくするために特別な大規模言語モデルをトレーニングしました。音声クローン技術は、AI製品の個性化されたインタラクションを加速させ、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利用可能です。現在、Web3とAIの融合は主にインフラ層の探求に集中しており、高品質なデータの取得、データプライバシーの保護、ブロックチェーン上でのモデルのホスティング、分散コンピューティングの効率的な利用の向上、大規模言語モデルの検証などの重要な問題が含まれています。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。! [AIとWeb3の6つの主要な統合を探る](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-26ec923cb17d4ec809fa5000ef03b1bd)
Web3とAIの融合:次世代インターネットインフラの構築
Web3とAIの融合:次世代インターネットインフラの構築
Web3は、非中央集権的でオープンかつ透明な新しいインターネットモデルとして、人工知能との自然な融合の機会を提供します。従来の集中型アーキテクチャの下では、AIの計算およびデータリソースは厳しく制御され、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の多くの課題に直面しています。一方、Web3は分散型技術に基づいており、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方法を通じて、AIの発展に新たな推進力を注入することができます。同時に、AIはWeb3に対しても、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、さまざまな形での力を与えることができ、エコシステムの構築を助けます。したがって、Web3とAIの融合を探求することは、次世代インターネットインフラを構築し、データと計算能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の基盤
データはAIの発展を推進する核心的な原動力です。AIモデルは、大量の高品質データを消化する必要があり、そうすることで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、モデルの精度と信頼性を決定します。
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これらの痛点を解決できます。
それにもかかわらず、現実世界のデータ取得には、データの質がばらばらであること、処理が困難であること、多様性と代表性が不足していることなど、いくつかの問題が依然として存在します。合成データはWeb3データ分野の未来のスター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、実際のデータ属性を模倣し、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可能性を示しています。
! AIとWeb3の6つの主要な統合を探る
プライバシー保護:FHEのWeb3における応用
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おり、EUの一般データ保護規則などの法令は個人のプライバシーを厳格に守ることを反映しています。しかし、これは挑戦ももたらします。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モデルの潜在能力や推論能力を制限しています。
FHE(完全同型暗号)は、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許可し、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対して堅固な保護を提供し、GPUの計算能力がオリジナル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作ります。これにより、AI企業はビジネス機密を保護しながら、安全にAPIサービスをオープンにするという大きな利点を得ることができます。
FHEMLは、機械学習サイクル全体にわたってデータとモデルの暗号化処理をサポートし、機密情報の安全性を確保し、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はデータプライバシーを維持するために暗号化データの計算を強調します。
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、AIシステムの計算複雑性は3ヶ月ごとに倍増しており、計算能力の需要が急増し、既存の計算リソースの供給をはるかに超えています。例えば、GPT-3モデルのトレーニングには膨大な計算能力が必要で、単一のデバイスで355年のトレーニング時間に相当します。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ものになってしまっています。
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の鈍化、供給チェーンや地政学的要因によるチップ不足が、計算能力供給の問題をさらに深刻にしています。AI業界の専門家はジレンマに陥っています。ハードウェアを自分で購入するか、クラウドリソースをレンタルするかです。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に求めています。
ある分散型AIコンピューティングネットワークは、世界中の未使用GPUリソースを集約し、AI企業に経済的で使いやすいコンピューティング市場を提供しています。コンピューティング需要者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コンピューティングボトルネック問題の解決に寄与します。
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トレーニングと推論に特化した専用のコンピューティングプラットフォームがあります。分散型コンピューティングネットワークは、公平で透明なコンピューティング市場を提供し、独占を打破し、アプリケーションのハードルを下げ、コンピューティング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、分散型コンピューティング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を引き付け、AI技術の発展と応用を共に推進します。
! AIとWeb3の6つの主要な統合を探る
DePIN:Web3によるエッジAIの強化
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、さらには家庭内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Edge AIの魅力です。それはデータが生成される源で計算を行い、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。Edge AI技術は自動運転などの重要な分野で応用されています。
Web3分野では、私たちがより馴染みのある名前を持っています——DePIN。Web3は分散化とユーザーデータの主権を強調し、DePINはローカルでデータを処理することで、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はある公链エコシステムの中で急速に成長しており、プロジェクト展開の最初の選択肢となっています。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サポートを提供しています。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、複数の著名なプロジェクトが顕著な進展を遂げています。
IMO:AIモデルの新たなパラダイムの発表
IMOの概念は、あるプロトコルによって最初に提案され、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不足しているため、AIモデルの開発者は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、元の創作者は使用状況を追跡し、収益を得ることが困難です。さらに、AIモデルの性能と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難しいため、モデルの市場認知度と商業的潜在能力が制限されています。
IMOはオープンソースのAIモデルに新しい資金サポート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できます。あるプロトコルは特定のERC標準を使用し、AIオラクルとOPML技術を組み合わせてAIモデルの信頼性を確保し、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モデル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、参加範囲が拡大するにつれて、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、独立して考え、設定さ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、計画的な意思決定を行い、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習し、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エージェントは自律的に問題を解決し、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、声、外部知識ベースへの接続を設定できる、包括的で使いやすい創作ツールセットを提供し、公平でオープンなAIコンテンツエコシステムの構築に努め、生成AI技術を利用して個人がスーパークリエイターになる力を与えます。このプラットフォームは、キャラクターの役割をより人間らしくするために特別な大規模言語モデルをトレーニングしました。音声クローン技術は、AI製品の個性化されたインタラクションを加速させ、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利用可能です。
現在、Web3とAIの融合は主にインフラ層の探求に集中しており、高品質なデータの取得、データプライバシーの保護、ブロックチェーン上でのモデルのホスティング、分散コンピューティングの効率的な利用の向上、大規模言語モデルの検証などの重要な問題が含まれています。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。
! AIとWeb3の6つの主要な統合を探る