Web3とAIの融合：次世代インターネットインフラの構築

Web3は去中心化、オープン、透明な新たなインターネットのパラダイムとして、AIとの自然な結合の利点を持っています。従来の集中型アーキテクチャの下では、AI計算とデータリソースは厳しく管理され、計算能力のボトルネック、プライバシーの漏洩、アルゴリズムの不透明性など多くの課題に直面しています。Web3は分散型技術に基づき、計算能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にも多くの力を与えることができ、スマートコントラクトの最適化、対不正アルゴリズムなどを提供し、そのエコシステムの構築を助けます。Web3とAIの結合を探求することは、次世代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。

! 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力です。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、モデルの正確性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、中小企業が負担できない。
• データリソース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、これらの痛点を解決するための新しい分散型データパラダイムを提供します。

• 分散型データ収集プラットフォームは、ユーザーが余剰のネットワークリソースを販売できるようにし、AI企業に対して真実で高品質なトレーニングデータを提供します。
• "ラベルを獲得する" モードを採用し、トークンで世界中の作業者にデータアノテーションに参加してもらい、専門知識を集約します。
• ブロックチェーンデータ取引プラットフォームは、データの供給と需要の双方に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、品質のばらつき、処理の難しさ、多様性と代表性の不足といった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、リアルデータの特性を模倣できるため、効果的な補完としてデータ利用効率を向上させます。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。

! AIとWeb3の6つの主要な統合を探る

プライバシー保護：Web3におけるFHEの役割

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関心の焦点となっています。しかし、一部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されず、AIモデルの潜在能力と推論能力が制限されています。

全同態暗号(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、復号化を必要とせず、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対して堅固な保護を提供し、GPUの計算能力が原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る環境を作ります。これはAI企業にとって巨大な利点をもたらし、商業機密を保護しながら安全にAPIサービスを開放することができます。

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処理することをサポートし、機密情報の安全を確保し、データ漏洩リスクを防ぎます。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は暗号化データに対して計算を行うことによりデータプライバシーを維持することを強調します。

計算力革命：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ヶ月ごとに倍増し、計算能力の需要が急増して、既存の計算リソースの供給を大きく上回っています。これにより、AI技術の進歩が制限され、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となっています。世界のGPU利用率は40%未満であり、チップの不足などの要因が重なり、計算能力の供給問題がさらに深刻化しています。

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企業に経済的かつ効率的な計算力市場を提供します。計算力の需要者は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ノードに割り当てます。ノードはタスクを実行し結果を提出し、検証されると報酬を得ます。このような仕組みはリソースの利用効率を向上させ、AIなどの分野での計算力のボトルネック問題を解決するのに寄与します。

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のトレーニングと推論に特化した専用コンピューティングネットワークもあります。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の利用効率を高めます。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アプリケーションを引き付け、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 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。Web3分野では、これをDePINと呼びます。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優先プラットフォームの一つとなっています。高TPS、低取引手数料、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。一部の著名なDePINプロジェクトは顕著な進展を遂げており、市場価値は100億ドルを超えています。

IMO：AIモデルの新しいパラダイムの発表

IMOの概念は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、モデルの性能や効果の透明性が欠けているため、市場の認知とビジネスの潜在能力が制限されています。

IMOはオープンソースAIモデルに新しい資金支援と価値共有の方法を提供しました。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。一部の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モデルの信頼性とトークン保有者の収益共有を保証します。

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活力を注入します。IMOは現在初期の試行段階にありますが、その革新性と潜在的な価値には期待が寄せられています。

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、独立した思考を行い、目標を達成するために行動を起こすことができます。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もできます。彼らは仮想アシスタントとして機能し、ユーザーとのインタラクションを通じて好みを学び、個別の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、効率を向上させ、新しい価値を創造することができます。

いくつかのオープンな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、外部知識ベースとの接続など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取り組んでいます。生成的AI技術を活用して、これらのプラットフォームは個人をスーパクリエイターにする力を与えます。特定の大規模言語モデルを訓練することで、ロールプレイがより人間らしくなります。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、画像生成などのさまざまな分野で利用できます。

Web3とAIの融合において、現在は基盤インフラ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、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リソースの効率的な利用、大規模言語モデルの検証などの重要な問題があります。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でしょう。

! AIとWeb3の6つの主要な統合を探る