Ritualを理解する：超豪華な資金調達背景、Balajiが投資した分散型AI計算プラットフォーム

著者：Joyce，BlockBeats

2023年にChatgptが「登場」し、わずか2ヶ月で1億ユーザーのマイルストーンに達して以来、人工知能の分野は投資機関に非常に好まれるトラックとなっています。そして、暗号分野では、分散システムや暗号技術などの技術と人工知能の結合も資本に対して非常に大きな魅力を持っています。2023年の1年間で、Web3業界におけるAIトラックの資金調達額は2.98億ドルに達し、NFTトラックを超えました。

資料出典：Rootdata，Binance研究所，2023年12月31日現在

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2023年11月、分散型AI計算プラットフォームRitualは2500万ドルの資金調達を完了したと発表しました。Archetypeが主導し、AccompliceやRobot Venturesなどが参加しました。Ritualは、分散計算デバイスに動力を提供し、人工知能のあらゆるアプリケーションをサポートするためのインセンティブネットワークを構築することを目指しています。この資金は、ネットワークインフラの構築、チームの拡大、Ritualエコシステムの発展に使用されます。

「人工知能が少数の強力な企業の間で統合されることは、技術の未来に重大な脅威をもたらします。私たちはRitualを設立し、エコシステムが少数の人々に依存するのを終わらせ、この重要なインフラへのアクセスを開放し、より良い人工知能を構築する未来を確保するために取り組んでいます。Ritualはエコシステムに必要な分散型ネットワークです。」とRitualの共同創設者Niraj Pantは声明で述べています。

強力な資金調達陣とチームの背景

注目すべきは、Ritualの資金調達陣が非常に強力であることです。参加者のRobot Venturesは成功率が高く、彼らが参加した投資には、Optimsim、Compound、Lido、Eigenlayerなどの各ラウンドのブルーチッププロジェクトが含まれています。Hypersphere VenturesもWorldcoinやSei networkの参加者です。公開情報には、前Coinbase最高技術責任者Balaji Srinivasanなどの著名なエンジェル投資家の参加も見られます。

Ritualの顧問チームも「星のように輝いて」おり、NEAR Protocolの共同創設者兼Transformersの共同創設者Illia Polosukhin（「Attention is All You Need」）、EigenLayerの創設者兼パートナーSreeram Kannanなどが含まれています。1月10日、BitMEXの共同創設者Arthur HayesはRitualの顧問に就任したことを発表しました。

Ritualチームは暗号分野で数年の経験を持っています。創設者はNiraj PantとAkilesh Pottiで、Niraj Pantはイリノイ大学シャンペーン校でコンピュータサイエンスの学士号を取得しており、Ritualを設立する前はPolychain Capitalの一般パートナーを務め、CoinDCXの取締役、セコイアキャピタルの大使、Source Networksの共同創設者兼最高技術責任者を務めていました。Akilesh Pottiはコーネル大学を卒業し、Polychainのパートナーでもありました。

さらに、Ritualの創設メンバーであるMEV独立研究者Anish Agnihotrも、Paradigmで研究者として働いていました。

Ritualはまだトークンを発行しておらず、今後数週間でAIワークフローとインフラをオープンソース化する予定です。

Ritualとは？

Ritual

Ritualは分散ノードネットワークを統合し、計算とモデル作成者にアクセスできるようにし、すべての作成者がこれらのノード上でモデルをホストできるようにします。ユーザーは、一般的なAPIを使用して、ネットワーク上の任意のモデル（LLMや従来のMLモデルを問わず）にアクセスでき、ネットワークには計算の完全性とプライバシーを保証する追加の暗号インフラがあります。

Ritualの構成要素は以下の通りです：

• Ritual Superchain：主権的なモジュール化実行層のセットで、各層には異なるカテゴリの任意の計算に適した専用の状態プリコンパイル（SPC）が含まれ、主に人工知能モデルに関連しています。従来のモデルから基盤モデルまで、GMP層は既存のブロックチェーンとRitual Superchainの間の相互運用性を促進し、Ritual SuperchainはすべてのブロックチェーンのAI協処理器として機能します。RitualのAI VMにはSPCだけでなく、推論エンジンのバイナリやベクトルデータベースを含む最適化実行を促進する基盤層インフラも含まれています。
• Node Set：Ritual Superchainは、異なる機能とリソース要件を持つノードカテゴリで構成されています。Ritualノードには、標準の完全ノードとバリデータノード、さらにRitual特有のノード（証明ノード、モデルキャッシュノード、プライバシーノードなど）が含まれます。Ritualの証明およびプライバシーノードは、ユーザーが必要とする保証とAIモデルの複雑性に応じて、ZKからOptimsim、FHEからMPCまでのさまざまなメカニズムを利用できます。
• 状態プリコンパイル（SPCs）について：状態プリコンパイルは、状態アクセス権を持つプリコンパイルです。Ritualは、さまざまなAIモデルの特定の機能を効率的に計算できる高度に最適化された操作を必要とします。一部のSPCは、他のSPC（すなわち微調整と推論）の組み合わせとして実現できます。一部のSPCは、さまざまなタイプの並列性（すなわち埋め込み）を最大限に活用し、他のSPCは順序を構築することによって実現されます。
• 一般的なメッセージング（GMP）：Ritualは、任意のチェーン上のアプリケーションがコンパクトな双方向一般メッセージングを介してスーパー チェーンの実行機能を利用できるようにします。
• ポータル：ポータルは、Ritualの独自の機能であり、ネイティブスマートコントラクトを介してソースチェーンのデータ評価を迅速に行うことを可能にします。ポータルは、AIモデル入力の静的分析を最適化し、計算をソースチェーンにローカライズすることで、ネットワークを介して送信されるデータを最小限に抑えます。

Infernet

Infernetは、Ritualが発表するプロトコルおよびユーティリティスイートの最初の構成要素であり、Infernetノードv0.1.0は、Infernetサービス計算ワークロード用の軽量なオフチェーンクライアントです。

Infernetは、誰でもRitualの上にシームレスに構築でき、Ritualのモデルおよび計算プロバイダーのネットワークに許可なしでアクセスできるようにします。Infernetは、スマートコントラクトに強力なインターフェースを提供し、人工知能モデルへの推論アクセスを可能にすることで、人工知能を今日のオンチェンアプリケーションに持ち込みます。

Ritualは、Infernetをモジュール化された実行層スイートに発展させ、エコシステム内の他の基盤層インフラと相互運用可能にし、Web3分野における人工知能の重要なポイントとなることを目指しています。これにより、任意のチェーン上の各プロトコルおよびアプリケーションがRitualの人工知能協処理器を使用できるようになります。与えられたモデルと機能を使用して、スマートコントラクトはInfernetに対していくつかの出力と証明を計算するよう要求できます。

Infernetのワークフローは、Ritual Infernet SDKからリリースされたインタラクティブな実験的インスタンスであるFrenrugを通じて理解できます。

Frenrugはfriend.techチャットルーム内のボットで、Frenrugのキーを持つ者は誰でもFrenrugチャットルームにメッセージを送信できます。メッセージ内で、ユーザーはFrenrugに他のユーザーのキーを購入するよう説得しようとします。Frenrugエージェントは、異なるInfernetノードで実行される複数のLLMを介してユーザーメッセージを伝達します。最初はRitualがすべてのInfernetノードを運営し、その後コミュニティのメンバーがノードの運営に参加します。

各ノードは、LLMが生成した投票に対してオンチェーンで応答し、Frenrugが行動を取るべきかどうかを決定します。LLMは不確実性があるため、各LLMは完全に同じモデルであっても異なる応答を生成する可能性があります。

十分な数のノードが応答すると、集約リクエストは完全にオンチェーンで開始されます。オフチェーンのInfernetノードはこのリクエストを受け取り、監視分類器を介してさまざまなLLMの投票を単一の操作に集約し、オンチェーンで対応する有効性証明を転送します。その後、Frenrugエージェントコントラクトがこの操作を実行します（キーの購入、キーの販売、または無操作）、Frenrugキーの保有者はFrenrugチャットルームで各LLMエージェントの投票と最終出力を含む応答を確認します。

AIとCryptoの「双方向の奔走」

暗号学と人工知能の最良の原則と技術を融合させ、Ritualはオープンで許可なしに人工知能モデルを作成、配布、改善できるシステムを構築することを目指しています。Ritualは人工知能を任意のチェーン上のアプリケーションやプロトコルにシームレスに統合し、ユーザーが暗号スキームを使用してモデルを微調整、貨幣化、推論できるようにします。Niraj PantはRitualの5つの重要な重点分野を提案しました：インセンティブネットワークの構築；分散計算デバイスを接続し、ホスティング、共有、推論、微調整をサポートする；モデルへのアクセスに使用されるAPI層の調整；計算の完全性を保証する証明層；検閲に対抗し、プライバシーを保護すること。

Niraj Pantは、現在のAIツールのチップ、計算能力、モデルが少数の企業に集中しており、技術の未来の発展に脅威をもたらしていると述べています。いくつかの核心的な問題は次のとおりです：

• 強力なSLAの欠如：既存のプラットフォームは、計算の完全性（モデルが正しく動作しているかどうか）、プライバシー（モデルの入力と出力）、および検閲抵抗（モデル、アプリケーション、地理的位置に対する検閲の制限）に関する保証を提供していません；
• 許可と集中型API：既存のインフラは少数の集中型企業によってホストされており、開発者やユーザーがネイティブ統合を構築することを制限しています；
• 高い計算コストと限られたハードウェアアクセス：開発者が人工知能ハードウェアを調達することがますます困難になり、ハードウェアプロバイダーは開発者に高額な手数料を請求しています；
• 寡頭独占と構造的失調：組織は、自社のモデルをクローズドソースのままにすることを奨励され、革新を抑制し権力を集中させるか、適切なインフラがないことを認識してモデルをオープンソースにするかのいずれかです。さらに、ユーザーは今日の人工知能のガバナンスと所有権にほとんど発言権を持っていません。

暗号学、ゲーム理論、メカニズム設計の革新を活用することで、これらの問題を解決できます。Ritualの目標は、これらの企業への依存を打破し、重要なインフラへのアクセスを開放し、より良い人工知能の構築を確保することです。

また、AI技術は暗号分野に新たな発展の原動力をもたらすことができます。基盤層インフラからアプリケーションまで、人工知能モデルは複雑なロジックをカプセル化し、従来のスマートコントラクトでは実現できなかった新しいアプリケーションを可能にします。たとえば、ユーザーが自然言語を使用して取引を生成し、契約と対話する世界を想像できます。または、エージェントがリアルタイムの市場条件に基づいて貸付契約のリスクパラメータを自動的に管理することができます。魅力的なユースケースが多数存在しますが、モデルへのアクセスとそれをオンチェーンで活用するためのインフラが欠けています。

Ritualはこの交差点の最前線に立ち、上記の問題に対する統一された解決策を構築しています。