医療、金融、自動運転からパーソナライズされた推薦まで、人工知能（AI）の変革があらゆる業界を席巻しています。Blaizeの報告によると、世界の人工知能市場は2030年までに1.5兆ドルに達し、年平均成長率（CAGR）は33.2%と予測されています。「AI現状報告」では、人工知能業界が爆発的な成長の最前線にあり、その市場規模が近い将来に9兆ドルに近づくと指摘されています。

しかし、人工知能の発展に伴い、従来の中央集権型システムに潜む問題が次々と明らかになっています。単一障害点、高コスト、プライバシー保護などの問題が、業界に新しいパラダイムの必要性をますます強くしています。分散型人工知能（DeAI）が登場し、ブロックチェーン技術と人工知能を組み合わせて、信頼不要で透明性があり、スケーラブルなソリューションを提供します。

DeAIとは何か

分散型人工知能（DeAI）とは、人工知能とブロックチェーン技術を組み合わせて、より透明で安全かつ公正なエコシステムを構築することを指します。DeAIの適用範囲には、トークン化された人工知能市場や、スマートコントラクトで運用される完全にチェーン上のAIモデルなどが含まれます。その核心的な目標は、AIモデルの中央集権的な制御を排除し、信頼不要で改ざん防止の操作を確保し、ユーザーが独立して検証できるようにすることです。

分散型人工知能が分散型データインフラに求めるもの

真の分散型人工知能（DeAI）を実現するためには、強力なデータインフラが不可欠です。これには、検証可能なソースを通じてデータの完全性と出所の信頼性を確保し、大規模なデータセットに対してスケーラブルで動的なストレージを提供し、シームレスなAI操作を実現するためのリアルタイムアクセスをサポートし、協力的な環境でプライバシーとデータ所有権を保護し、世界的な規制要件に準拠することが含まれます。これらのインフラが欠如していると、DeAIは信頼不要で透明性があり、スケーラブルなAIソリューションを提供する潜在能力を十分に発揮できません。

CESS Networkは、先進的な分散型データインフラとして、人工知能の発展に対するニーズに効果的に対応し、分散型人工知能（DeAI）革新の未来をリードします。

中央集権型データシステムの課題

中央集権型システムは、特にデータの完全性と主権の観点から、人工知能アプリケーションの発展に重大なリスクをもたらします：

- セキュリティリスク：単一障害点により、中央集権型システムはネットワーク攻撃やデータ漏洩の脅威にさらされやすくなります。

- プライバシーの問題：ユーザーは自分のデータへのアクセス方法や使用状況を制御できません。

- 透明性の欠如：データの出所の正確な追跡と検証を確保することは、人工知能にとって依然として課題です。

- スケーラビリティの問題と多様なニーズ：中央集権型システムは、データ集約型AIアプリケーションの増大するニーズを満たすのが難しく、既存のインフラは多様な組織のニーズに応える柔軟性を欠いています。

- 高コスト：高額なストレージとエネルギーコストがAIのスケーラビリティと持続可能な発展を妨げています。

人工知能の急成長を実現するためには、安全でスケーラブルでコスト効率が高く、プライバシーを保護できる新しいデータインフラのパラダイムが必要です。CESSはこのソリューションを提供し、その分散型インフラは人工知能の独特なデータ課題に対応するために設計されており、その発展を支援します。

人工知能に必要なデータインフラとCESSの支援方法

CESSは、従来のデータシステムの限界を克服し、人工知能が効率的かつ倫理的に革新を進めることを目的とした分散型ソリューションを提供します。

1. 人工知能向けデータインフラ

CESSは、人工知能アプリケーションのニーズを満たし、分散型AIモデルのトレーニングとプライバシー保護のためのデータ共有をサポートします。人工知能向けのアーキテクチャは、高性能計算タスクをサポートしつつ、データのプライバシーとセキュリティを優先します。

主な利点:

- データ主権：CESSはユーザーに自分のデータに対する完全な制御を与え、機密情報が集中して保存されたり、露出したりすることがないようにします。これは医療、金融、法律サービスなどの分野において特に重要で、これらの分野はデータプライバシーを最優先にしています。

- プライバシー保護計算：安全なマルチパーティ計算（SMPC）や同型暗号などの先進技術を利用して、CESSは人工知能モデルが暗号化されたデータ上で直接トレーニングと推論を行えるようにします。この方法は、元の機密データが保護された状態を維持し、無許可の者がアクセスできないことを保証します。

2. 分散型、プログラム可能なデータインフラ

CESSは、分散型ストレージネットワークを通じて無限のストレージ容量を提供し、企業がデータストレージと計算ニーズの増加に対応できる内在的なスケーラビリティを備えています。スマートコントラクトを統合することで、CESSはデータのアクセス、検索、保存プロセスを自動化し、データが常に利用可能で、安全かつ効率的に管理されることを保証します。

主な利点:

- スケーラビリティ：CESSは企業が制限なしにストレージ容量を拡張できるようにします。データ量が増加するにつれて、その分散型アーキテクチャは追加のストレージノードをシームレスに統合し、スケーラビリティを途切れさせることなく維持します。

- 高性能計算：CESSは高頻度のデータ検索と低遅延アクセスをサポートし、人工知能モデルが最大の効率でデータを処理し活用できるようにします。このシステムは、大規模なデータセットやリアルタイムの更新を処理できるように設計されており、高度な人工知能アプリケーションに必要な速度と信頼性を提供します。

3. CESS AIエージェントハブによるインテリジェントAIエージェントの支援

AI分野の革新を推進するために、CESSはCESS AIエージェントハブを立ち上げ、業界を超えてAIエージェントをシームレスに統合し展開することを目指しています。相互運用性とスケーラビリティの課題を解決することで、AIエージェントハブはプライバシーの安全性を確保しつつ、医療、金融、自動運転などの分野でAIエージェントのリアルタイム協力を支援します。CESS AIエージェントハブは、AI専用エージェントを統合することで、よりインテリジェントで効率的なアプリケーションの発展を助けます。

4. AI-LINK：人工知能におけるプライバシー保護とデータ主権の支援

AI-LINKプロトコルにより、CESSは分散型GPUネットワークを安全に接続し、機密の人工知能推論とシームレスなモデル共有を促進します。この革新的な機能により、企業はプライバシーを妥協することなくAIモデルを運用でき、機密データが安全に保たれ、常に単一のエンティティの制御下に置かれないことを保証します。

主な利点:

- 分散型人工知能推論：AI-LINKは、人工知能モデルが集中した機密情報を必要とせずに分散データセットから推論できるようにします。この方法はデータ主権法の遵守を確保し、医療、金融、政府などの高度に規制された業界における人工知能アプリケーションに強力なプライバシー保護を提供します。

- 安全なモデル共有：AI-LINKを通じて、各業界は分散型ネットワーク内で人工知能モデルを共有でき、専有データやアルゴリズムに対する完全な制御を維持します。これにより、安全な協力と革新が促進され、セキュリティやデータの完全性が妥協されることはありません。

5. マルチコピー可復元ストレージ証明 (PoDR²)

CESSは、最大60%のノードの喪失に耐えることができる、世界初のブロックチェーンベースの復元システムであるマルチコピー可復元ストレージ証明（PoDR²）を導入しました。この革新的なメカニズムは、ノードの故障や災害に直面してもデータが復元可能であることを保証します。

主な利点:

- 高可用性：PoDR²は、極端な条件下でもデータが高い可用性と弾力性を持つことを保証します。この信頼性は、大規模で重要なデータセットに依存する人工知能アプリケーションにとって特に重要です。

- ブロックチェーンによる完全性：ブロックチェーンを利用してデータの冗長性と復元プロセスを追跡することで、PoDR²は保存データの完全性を確保します。これにより、人工知能モデルはシステムの中断期間中でも正確で最新の情報に継続的にアクセスできるようになります。

6. 地域ストレージ選択 (LBSS)

人工知能駆動のアプリケーションが世界的に拡大する中で、GDPR、HIPAA、CCPAなどの地域および国際的なデータ保護規制を遵守することが重要になっています。CESSの地域ストレージ選択（LBSS）機能により、ユーザーは特定の地理的地域にデータを保存でき、データプライバシーと主権の規制フレームワークに準拠することが保証されます。

主な利点:

- コンプライアンス保証：LBSSは、人工知能アプリケーションが指定された国や法域にデータを保存できるようにし、厳格なローカルコンプライアンス要件を満たします。この機能は、医療、金融、電子商取引などの業界にとって重要で、これらの業界は規制遵守を最優先にしています。

- 倫理的データ管理：位置に基づく正確なストレージを促進することで、LBSSは組織が法的基準に従って機密データを管理できるようにします。これにより、ユーザーデータの倫理的、安全かつ透明な取り扱いが確保され、信頼と責任が築かれます。

CESSの人工知能分野におけるユースケース

AIエージェント：CESSは、インテリジェントAIエージェントに安全で分散型かつスケーラブルなデータインフラを提供します。これにより、人工知能は医療、金融、サプライチェーン管理などの業界で自律的な意思決定を実現し、プライバシーとコンプライアンスを保障します。CESSを活用することで、AIエージェントは分散データセットにリアルタイムでアクセスし、高効率で運用し、信頼性を維持できます。

分散型科学 DeSci:CESSは、研究者に安全で分散型のデータ共有と協力プラットフォームを提供することでDeSciの発展を促進します。これにより、科学データの完全性が確保され、世界的な研究協力が促進され、厳格なプライバシーと規制要件が満たされ、科学的発見が促進され、知的財産が保護されます。

人工知能医療：医療分野において、CESSは病院が暗号化された患者データ上でAIモデルをトレーニングできるようにし、研究者や医療従事者が貴重な洞察を生成しつつ、コンプライアンスを維持し、個人情報（PII）を保護します。

自動運転：自動運転車は膨大なリアルタイムデータを生成します。CESSは、これらのデータを効果的に保存し分析できるスケーラブルで安全なインフラを提供します。

気候人工知能：CESSは、気候モデリングで使用される大規模データセットの保存と検索をサポートし、データのアクセス性と透明性を確保します。

金融人工知能：CESSは、詐欺検出、リスク評価、投資最適化などの機密金融データの安全な処理を支援し、プライバシー規制の遵守を確保します。

小売と電子商取引の人工知能：CESSは、消費者と在庫データの安全な保存とリアルタイム検索を通じて、パーソナライズされた推薦とサプライチェーン管理を支援します。

スマートシティ：CESSは、スマートシティアプリケーション（交通最適化、エネルギー管理、公共安全など）に安全でスケーラブルなデータ管理ソリューションを提供します。

その他の分野：ゲームやエンターテインメント分野のAIアプリケーションを推進することから、宇宙探査やゲノム学などのAI駆動研究を促進することまで、CESSはさまざまな革新アプリケーションにインフラ支援を提供しています。

これらの業界の多様で動的なデータニーズを満たすことで、CESSは人工知能が世界の課題を解決する可能性を再定義しています。

CESSが人工知能時代を支援する

AIインテリジェントエージェントや分散型科学（DeSci）などの重要な革新を支援することで、CESSはデータプライバシーの安全性を確保しつつ、人工知能の発展にスケーラビリティを持たせています。CESSの分散型データインフラは、データの安全性とAIのスケーラビリティのギャップを埋めています。分散型データストレージと先進的なブロックチェーン技術を通じて、CESSはあらゆる業界を支援します。要するに、人工知能の未来には、スケーラブルで透明性があり、プライバシーに配慮したインフラが必要です。CESSは現在のソリューションであるだけでなく、未来の人工知能発展の基盤でもあります。