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Web3とAIの融合：分散化データとコンピューティングパワーエコシステムの構築
Web3とAIの融合：次世代インターネット基盤の構築
Web3は、分散型でオープンかつ透明な新しいインターネットパラダイムとして、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ており、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、多くの課題が存在しています。一方、Web3は分散技術に基づいており、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の発展に新たな動力を注入することができます。また、AIもWeb3に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や不正防止アルゴリズムなどがそのエコシステムの構築を助けます。したがって、Web3とAIの統合を探求することは、次世代のインターネット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極めて重要です。
データドリブン:AIとWeb3の強固な基盤
データはAIの発展を推進する核心的な動力であり、燃料がエンジンにとって重要であるように。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、それによって深い理解と強力な推論能力を得ることができる。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づける。
従来の中央集権型AIデータ取得と利用のモデルには、以下のいくつか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用いて、従来のモデルの痛点を解決することができます：
それにもかかわらず、実世界におけるデータ取得には、データの質が不均一であること、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、実データの特性を模倣することができ、実データの有効な補完として、データ使用の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は、合成データが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おり、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に対する厳格な保護を反映しています。しかし、これは挑戦ももたらしています：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、これは間違いなくAIモデルの潜在能力と推論能力を制限しています。
FHEは完全同態暗号を意味し、暗号化されたデータ上で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堅固な保護を提供し、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や推論タスクを実行できる環境を提供します。これによりAI企業は巨大な利点を得ることができます。彼ら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の暗号化処理をサポートし、敏感情報の安全性を確保し、データ漏洩のリスクを防ぎます。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ますが、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に対する計算を強調します。
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いますが、既存の計算リソースの供給を大きく上回っています。例えば、ある大規模言語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モデルが大多数の研究者や開発者にとって手の届かないものになっています。
同時に、世界のGPUの利用率は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、計算力の供給問題をさらに深刻にしています。AI関連の専門家たちはジレンマに陥っています：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必要としています。
分散型AI計算力ネットワークは、世界中の未使用のGPUリソースを集約することにより、AI企業にとって経済的かつアクセスしやすい計算力市場を提供します。計算リソースを必要とする側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。このようなソリューション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計算力のボトルネック問題を解決する助けとなります。
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のコンピューティングネットワークもいくつかあります。
分散型計算力ネットワークは、公平で透明な計算力市場を提供し、独占を打破し、アプリケーションのハードルを下げ、計算力の利用効率を高めます。web3エコシステムにおいて、分散型計算力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の参加を引き付け、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の力
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すべてAIを実行する能力を持っていると想像してみてください——これがエッジAIの魅力です。それはデータが生成される地点で計算を行い、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。エッジAI技術は自動運転などの重要な分野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があります——DePIN。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はある公衆チェーンエコシステムの中で急速に発展しており、プロジェクト展開の主要なプラットフォームの一つとなっています。この公衆チェーンの高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、この公衆チェーン上のDePINプロジェクトの時価総額は100億ドルを超え、一部の著名な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を発表
IMOの概念は、特定のプロトコルによって最初に提唱され、AIモデルをトークン化します。
従来のモデルでは、収益共有メカニズムが欠如しているため、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利用から持続的な収益を得ることが難しいことが多いです。特に、モデルが他の製品やサービスに統合されると、元の創造者は使用状況を追跡することが難しくなり、そこから収益を得ることはなおさら困難になります。また、AIモデルの性能や効果はしばしば透明性に欠けており、これが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を難しくし、モデルの市場での認知や商業的な可能性を制限しています。
IMOはオープンソースの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す。投資家はIMOトークンを購入し、モデルが今後生み出す収益を共有できます。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性を強化し、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は現在初期の試行段階にありますが、市場の受け入れが進み、参加の範囲が拡大するにつれて、その革新性と潜在的な価値に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認識し、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、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、パーソナライズ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、効率を向上させ、新しい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、音声を設定し、外部の知識ベースに接続できる、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を構築することを目指しており、生成的AI技術を利用して個人をスーパクリエイターにする力を与えています。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の専用の大規模言語モデルを訓練しました。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、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、語学学習、画像生成などの多くの分野で利用可能です。
Web3とAIの融合に関して、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のホスティング、分散型コンピューティングパワーの効率的な利用、そして大規模言語モデルの検証といった重要な問題が挙げられます。これらのインフラが徐々に整備される中で、Web3とAIの融合が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ます。