AIとWeb3の融合革新の探求の旅

著者：BadBot，IOBC Capital

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のパラダイムとして、AIとの自然な融合の機会を提供します。従来の集中型アーキテクチャの下では、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ます。一方、Web3は分散型技術に基づいており、共有計算ネットワーク、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。同時に、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、エコシステムの構築を支援します。したがって、Web3とAIの結合を探求することは、次世代のインターネット基盤を構築し、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。

データ駆動：AIとWeb3の堅固な基盤

データはAIの発展を駆動する核心的な動力であり、エンジンにとっての燃料のようなものです。AIモデルは、大量の高品質データを消化する必要があり、深い理解と強力な推論能力を得るためには、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。

従来の集中型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ている；
• 個人データのプライバシーが漏洩や悪用のリスクにさらされている

Web3は、新しい分散型データのパラダイムを通じて、従来のモデルの痛点を解決することができます。

• Grassを通じて、ユーザーはAI企業に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；
• Public AIは「label to earn」モデルを採用し、トークンによって世界中の作業者をデータラベリングに参加させ、世界の専門知識を集めてデータの分析能力を強化します；
• Ocean ProtocolやStreamrなどの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。

それにもかかわらず、現実世界のデータ取得には、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の問題も存在します。合成データは、Web3データトラック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いて、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、データ使用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の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の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ます：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利用できず、これはAIモデルの潜在能力と推論能力を制限します。

FHE（完全同型暗号）は、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ことなく、計算結果が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堅固な保護を提供し、GPU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提供します。これにより、AI企業は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わたってデータとモデルを暗号化処理することをサポートし、センシティブな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は暗号化データに対して計算を行い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システムの計算の複雑さは3ヶ月ごとに倍増しており、計算能力の需要が急増し、既存の計算リソースの供給を大きく上回っています。例えば、OpenAIのGPT-3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。

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、計算能力の供給問題をさらに深刻化させています。AI業界の専門家たちは、ハードウェアを自分で購入するか、クラウドリソースを借りるかの二者択一に直面しており、オンデマンドで経済的な計算サービスの方法を切実に求めています。

IO.netは、Solanaに基づく分散型AI計算ネットワークであり、世界中の未使用のGPUリソースを集約することで、AI企業にとって経済的かつアクセスしやすい計算市場を提供します。計算能力の需要者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能力を提供するマイナーのノードに割り当て、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。IO.netの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能力のボトルネック問題を解決するのに役立ちます。

一般的な分散型計算ネットワークに加えて、AIトレーニングに特化したGensynやFlock.ioのようなプラットフォーム、AI推論に特化したRitualやFetch.aiのような専用計算ネットワークも存在します。

分散型計算ネットワークは、公平で透明な計算市場を提供し、独占を打破し、アプリケーションのハードルを下げ、計算能力の利用効率を向上させます。Web3エコシステムにおいて、分散型計算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がEdge AIを強化

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------これがEdge AIの魅力です。Edge AIは、データが生成される源で計算を行い、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で既に応用されています。

Web3の分野では、私たちがより馴染みのある名前---DePINがあります。Web3は分散型とユーザーデータの主権を強調し、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Solana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主要なパブリックチェーンプラットフォームの一つとなっています。Solanaの高TPS、低取引手数料、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、Solana上のDePINプロジェクトの時価総額は100億ドルを超え、Render NetworkやHelium Networkなどの有名プロジェクトは顕著な進展を遂げています。

IMO：AIモデルの新しい発表パラダイム

IMOの概念はOra protocol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、収益分配メカニズムが欠如しているため、AIモデルが開発され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、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、収益を得ることはさらに困難です。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、潜在的な投資家や使用者がその真の価値を評価することが難しく、モデルの市場での認知度や商業的潜在能力を制限しています。

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、投資家はIMOトークンを購入し、モデルが生成する後続の収益を共有できます。Ora ProtocolはERC-7641とERC-7007の2つのERC標準を使用し、AIオラクル（Onchain AI Oracle）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動力を注入します。IMOは現在、初期の試みの段階にありますが、市場の受容度が高まり、参加範囲が広がるにつれて、その革新性と潜在的な価値が期待されます。

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、独立して思考し、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支援により、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。明確な指示がなくても、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、新しい価値を創造します。

Myshellは、包括的で使いやすい創作ツールセットを提供するオープンなAIネイティブアプリケーションプラットフォームであり、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を設定できるようにし、公平でオープンなAIコンテンツエコシステムの構築を目指しています。生成AI技術を活用し、個人がスーパークリエイターになることを可能にします。Myshellは特別な大規模言語モデルをトレーニングし、キャラクターの役割をより人間的にします；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、MyShellは音声合成コストを99%削減し、音声クローンはわずか1分で実現できます。Myshell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応用可能です。

Web3とAIの融合において、現在は基盤インフラの探求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、チェーン上でのモデルのホスティング、分散型計算能力の効率的な使用、大規模言語モデルの検証などの重要な問題があります。これらの基盤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ことが期待されます。