Web3とAIの融合：次世代インターネットインフラの構築

Web3は分散型でオープン、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の計算と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多くの課題があります。一方、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の方法を通じて、AIの発展に新たな活力を注入します。また、AIもWeb3に多くの能力をもたらし、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支援します。Web3とAIの結合を探求することは、次世代インターネットの基盤インフラを構築し、データと計算能力の価値を解放するために非常に重要です。

データドリブン:AIとWeb3の強固な基盤

データはAIの発展を促進する核心的な原動力であり、エンジンにとっての燃料のようなものです。AIモデルは、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消化する必要があります。データは機械学習モデルにトレーニングの基礎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、中小企業には負担が大きい
• 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直面しています

Web3は、新しい非中央集権的なデータパラダイムを通じて、従来のモデルの痛点を解決できる。

• ユーザーは、AI企業に対して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収集し、クリーンアップと変換を経て、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。
• "ラベルを付けて稼ぐ" モードを採用し、トークンのインセンティブを通じて世界中の作業者がデータ注釈に参加し、世界の専門知識を集め、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て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、現実の世界でのデータ取得には、データの質のばらつき、処理の難しさ、多様性と代表性の不足など、いくつかの問題があります。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、リアルデータの有効な補完として機能し、データ使用の効率を向上させます。自動運転、金融市場取引、ゲーム開発などの分野では、合成データはその成熟した応用可能性を示しています。

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。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を厳重に守ることを反映しています。しかし、これはまた課題をもたらします。いくつかの敏感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が制限されます。

FHEは完全同型暗号を指し、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上で行った同じ計算の結果と一致します。

FHEはAIの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触れることなくモデルのトレーニングと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企業は大きな利点を得ることができます。商業秘密を守りながら、安全にAPIサービスを開放することができます。

FHEMLは、機械学習の全周期にわたってデータとモデルを暗号化処理し、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。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はデータのプライバシーを維持するために暗号化データで計算を行うことを強調します。

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か月ごとに倍増しており、計算能力の需要が急増し、既存の計算資源の供給をはるかに超えています。例えば、あるAI企業の大規模言語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年分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、ほとんどの研究者や開発者にとって高級なAIモデルが手の届かない存在になっています。

同時に、世界のGPUの利用率は40%に満たず、マイクロプロセッサの性能向上の鈍化、さらにはサプライチェーンや地政学的要因によるチップ不足が、計算力供給問題をさらに深刻にしています。AIの専門家たちは二者択一に直面しています：自分でハードウェアを購入するか、クラウドリソースをレンタルするか、彼らは需要に応じた、経済的かつ効率的な計算サービスの方法を切実に求めています。

分散型AI計算力ネットワークは、世界中の未使用GPUリソースを集約し、AI企業にとって経済的でアクセスしやすい計算力市場を提供します。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発表し、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。この仕組みはリソース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の他に、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の参加を引き寄せ、AI技術の発展と応用を共に推進します。

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、さらには家庭のスマートデバイスが、AIを実行する能力を持っているとしたら——これがEdge AIの魅力です。それは、データが生成される場所で計算を行い、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。Edge 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、私たちにはより馴染みのある名前、DePIN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ることができます。Web3ネイティブのトークン経済メカニズムは、DePINノードが計算資源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は特定の公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ための最優先公チェーンプラットフォームの一つとなっています。この公チェーンの高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、この公チェーン上のDePINプロジェクトの時価総額は100億ドルを超えており、いくつかの有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欠如しているため、一度AIモデルが開発されて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持続的な収益を得ることが難しくなります。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、それによって収益を得ることは言うまでもありません。また、AIモデルの性能や効果は透明性に欠けることが多く、これにより潜在的な投資者やユーザーはその真の価値を評価することが難しくなり、モデルの市場での認知度や商業的潜在能力が制限されます。

IMOはオープンソースのAIモデルに新しい資金調達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、モデルが今後生み出す利益を共有できます。あるプロトコルは2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、トークン保有者が利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いでいます。IMOは現在まだ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には期待が寄せられます。

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とることができます。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。彼らはバーチャル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その好みを学び、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エージェントは自律的に問題を解決し、効率を高め、新たな価値を創造することができます。

あるオープンな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、および外部知識ベースへの接続を構成できる、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がスーパークリエイターになることを支援します。このプラットフォームは、役割演技をより人間らしくするために特別にトレーニングされた大規模言語モデルを使用しています。音声クローン技術は、AI製品のパーソナライズされたインタラクションを加速し、音声合成コストを99%削減します。音声クローンは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、画像生成などのさまざまな分野で利用可能です。

Web3とAIの融合において、現在は主にインフラ層の探求が行われており、高品質なデータを取得する方法、データプライバシーを保護する方法、チェーン上でモデルをホスティングする方法、分散型コンピューティングパワーの効率的な使用を向上させる方法、大規模言語モデルを検証する方法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。