WEB 3.0 と AI の融合が徐々に実現しており、ブロックチェーンの透明性、安全性、分散化が人工知能分野に独自の機会をもたらしています。融合は一連の課題をもたらしますが、ブロックチェーンは人工知能駆動の産業を再構築し、データの保存、共有、信頼などの能力を強化しています。

Web3 AI はまだ初期段階にあります。それにもかかわらず、私たちはすでに多くの興味深い例を見ています：

1. 分散型人工知能市場

これらのプラットフォームは、人工知能分野の協力と革新を促進するためにトークンインセンティブを利用しています。

1.1 Bittensor はデジタル商品市場を創造し、トークンインセンティブを通じて機械知能の創出を促進しています。大規模な基盤モデルのためのオープンソースクラウドプラットフォームを共同で構築しています。彼らは Bloom、OPT、T0pp、GPT-J、Stable Diffusion などのモデルを持つ、人工知能研究に特化した最大の分散型クラウドの一つを構築しました。

1.2 Gensyn は機械学習計算のための分散型エコシステムを創造し、人工知能研究者が計算作業を割り当てることを可能にします。このネットワークは、計算リソースを提供する解決者と、人工知能タスクの正確性と完全性を確保する検証者の二種類の参加者で構成されています。

2. AI強化型スマートコントラクト：

人工知能はスマートコントラクトをより適応的かつ効率的にし、DeFi のアプリケーション、例えば収益農場に適用できます。

2.1 Modulus Labs はブロックチェーン技術に人工知能を統合し、責任問題に焦点を当てています。彼らは ZKML 分野の先駆者となり、人工知能アプリケーションへの改ざん防止アクセスを確保する課題に取り組んでいます。

2.2 Nexus AI は人工知能アルゴリズムを利用して投資家に市場動向の洞察を提供します。これにより、投資家は資産の管理を維持し、人工知能駆動の NFT 市場で取引を行い、価格設定や認証を向上させたり、GPT 駆動の Telegram BOT を使用してリアルタイムの財務アドバイスや市場分析を提供したりします。

3. チェーン上データ分析：

機械学習ツールはブロックチェーンデータから洞察を抽出し、安全性を強化し、投資戦略を最適化します。

Arkham Intelligence は機械学習を利用してウォレットアドレスを現実世界の実体に結び付け、さらなるデータ収集を促進するために報酬を支払います。つまり、ウォレット所有権の証明情報を提供します。その後、ウォレットはマークされ、情報提供者にはトークン形式で報酬が与えられます。

4. 分散型GPU共有：

AI とコンテンツ制作のための GPU リソースの民主化が実現し、個人が余剰の計算能力を共有して暗号報酬を得ることができます。

4.1 Render は AI と 3D コンテンツ制作のための GPU クラウドレンダリングを民主化しました。

4.2 Livepeer はリアルタイムおよびオンデマンドストリーミングのためのオープンビデオインフラを提供します。彼らは、ノードオペレーターが AI ベースのタスク、例えばシーン分類、物体検出、クローズドキャプション生成など、他の種類のタスクを実行できるように、ビジネスをトランスコーディング以外に拡大する計画を立てています。

4.3 Akash は、スケーラブルなリソースを提供し、従来のクラウドサービスプロバイダーの動的代替手段を提供することで、クラウドコンピューティングを分散化し、AI に利益をもたらします。

AI の機能を活用することで、Web3 プロジェクトやアプリケーションはより良いユーザー体験を提供し、効率を向上させ、安全性を強化することができます。