# Web3とAIの融合:分散化されたインテリジェントエコシステムの構築最近、ドバイの世界政府サミットで、あるテクノロジー界のリーダーが「主権AI」という概念を提唱しました。これにより、人々は考え始めました: どのようにして暗号コミュニティの利益と要求に合ったAIシステムを構築するか？その答えはWeb3とAIの融合にあるかもしれません。イーサリアムの創設者は、ある記事の中で暗号技術とAIの協調効果について説明しました: 暗号の分散化はAIの集中化傾向をバランスさせることができます; 暗号がもたらす透明性はAIの不透明さを補うことができます; ブロックチェーンはAIに必要なデータの保存と追跡に役立ちます。この協調はWeb3+AIの全産業構造に貫かれています。現在、ほとんどのWeb3+AIプロジェクトは、ブロックチェーン技術を利用してAI業界のインフラ構築の問題を解決することに取り組んでおり、ごく少数のプロジェクトはAIを利用してWeb3アプリケーションの特定の問題を解決しています。Web3とAIの結合は主に4つの側面に現れています:## 1. コンピューティングパワーレイヤー:コンピューティングパワーアセット化近年、AI大モデルのトレーニングに必要な計算力が指数関数的に増加し、ムーアの法則を大きく超えています。これにより、AI計算力の供給と需要のバランスが崩れ、GPUなどのハードウェアの価格が急騰し、計算力コストが上昇しました。しかし、市場には多くの未使用の中低端計算力ハードウェアが存在しています。Web3方式で分散化された計算力ネットワークを構築することで、これらの未使用資源を統合し、さまざまなAIアプリケーションのニーズを満たし、同時にコストを大幅に削減することができます。算力層の細分化には以下が含まれます:- ユニバーサル分散型コンピューティングパワー- AIトレーニング専用分散化コンピューティング- AI推論専用の分散型コンピューティングパワー- 3Dレンダリング専用分散化算力Web3+AIの計算力資産化の利点は、トークンインセンティブを組み合わせることでネットワーク規模を容易に拡張でき、計算資源のコストが低く、コストパフォーマンスが高いため、中低端の計算力ニーズを満たすことができることです。## 2. データ層:データ資産化データはAIのコアリソースです。従来のモデルでは、大企業のみが膨大なユーザーデータを取得でき、一般のスタートアップは広範なデータを得ることが困難であり、ユーザーも恩恵を受けることができません。Web3+AIモデルは、データ収集、アノテーション、分散ストレージなどのプロセスをより低コストで透明にし、ユーザーにも利益をもたらすことができます。Web3の分散化ネットワークとトークンインセンティブメカニズムを通じて、クラウドソーシングの方法で低コストで高品質かつ広範なデータを取得できます。データ関連プロジェクトは主に次のものを含みます:- データ収集- データ取引- データラベリング- ブロックチェーンデータソース- 分散化ストレージこのようなプロジェクトはトークンエコノミーモデルを設計する際により大きな課題に直面します。なぜなら、データは計算能力よりも標準化が難しいからです。## 3. プラットフォームレイヤー:プラットフォームの価値の資産化プラットフォーム型プロジェクトの多くは、AI業界のさまざまなリソースを統合し、データ、計算力、モデル、開発者、分散化などの要素を集約して、プラットフォームを中心にさまざまなニーズを解決することを目的としています。例えば、あるプロジェクトはzkML運営プラットフォームの構築に特化しており、暗号技術を通じてモデル推論の正しい実行を検証し、AIのブラックボックス問題を解決します。さらに、AI専用の分散化ネットワークを構築するプロジェクトがあり、さまざまなリソースを接続し、汎用コンポーネントやSDKを提供して、Web3+AIアプリケーションの迅速な発展を支援しています。さらに、いくつかのプラットフォームはAIエージェントネットワークの構築に特化しており、さまざまなアプリケーションシナリオに対応しています。プラットフォーム型プロジェクトは主にトークンを通じてプラットフォームの価値を捕らえ、関係者の共同構築を促進します。これはスタートアッププロジェクトが0から1に成長する過程で非常に役立ち、協力者を見つける難易度を下げることができます。## 4. アプリケーション層:AIの価値資産化アプリケーションレイヤープロジェクトの大多数は、AIを利用してWeb3アプリケーションが直面している問題を解決しています。イーサリアムの創設者は、2つの重要な方向性を提案しました:1. AIはWeb3の参加者として: - Web3ゲームでは、AIはプレイヤーがルールを迅速に理解し、効率的にタスクを完了するのに役立ちます。 - 分散化取引所において、AIはアービトラージ取引で重要な役割を果たしている - 予測市場において、AIエージェントは大量のデータを分析することで、ユーザーにイベント予測モデルを提供することができます。2. 拡張可能な分散化プライベートAIを作成する:ユーザーのAIブラックボックス、偏見、欺瞞に対する懸念を解決します。Web3プロジェクトに似たAIを作成することで、コミュニティが分散化されたガバナンス権を持つことができ、受け入れられやすくなる可能性があります。現在、Web3+AIのアプリケーション層には、際立った標準プロジェクトはまだ出ていません。## まとめWeb3+AI分野はまだ初期段階にあり、業界内でその発展の見通しについて意見が分かれています。私たちはWeb3とAIの融合が、分散化されたAIよりも価値のある製品を生み出すことを期待しています。AIが「巨大企業の支配」や「独占」のラベルから解放され、よりコミュニティ的な方法で「共治AI」を実現することができるように。おそらく、より深く参加し、ガバナンスに関与する過程で、人類はAIに対して畏敬の念を抱きながらも恐れを減らすことができるでしょう。
Web3とAIの融合：分散化されたインテリジェントエコシステムの構築と暗号化コミュニティの新しい未来の先導
Web3とAIの融合:分散化されたインテリジェントエコシステムの構築
最近、ドバイの世界政府サミットで、あるテクノロジー界のリーダーが「主権AI」という概念を提唱しました。これにより、人々は考え始めました: どのようにして暗号コミュニティの利益と要求に合ったAIシステムを構築するか？その答えはWeb3とAIの融合にあるかもしれません。
イーサリアムの創設者は、ある記事の中で暗号技術とAIの協調効果について説明しました: 暗号の分散化はAIの集中化傾向をバランスさせることができます; 暗号がもたらす透明性はAIの不透明さを補うことができます; ブロックチェーンはAIに必要なデータの保存と追跡に役立ちます。この協調はWeb3+AIの全産業構造に貫かれています。
現在、ほとんどのWeb3+AIプロジェクトは、ブロックチェーン技術を利用してAI業界のインフラ構築の問題を解決することに取り組んでおり、ごく少数のプロジェクトはAIを利用してWeb3アプリケーションの特定の問題を解決しています。Web3とAIの結合は主に4つの側面に現れています:
1. コンピューティングパワーレイヤー:コンピューティングパワーアセット化
近年、AI大モデルのトレーニングに必要な計算力が指数関数的に増加し、ムーアの法則を大きく超えています。これにより、AI計算力の供給と需要のバランスが崩れ、GPUなどのハードウェアの価格が急騰し、計算力コストが上昇しました。しかし、市場には多くの未使用の中低端計算力ハードウェアが存在しています。Web3方式で分散化された計算力ネットワークを構築することで、これらの未使用資源を統合し、さまざまなAIアプリケーションのニーズを満たし、同時にコストを大幅に削減することができます。
算力層の細分化には以下が含まれます:
Web3+AIの計算力資産化の利点は、トークンインセンティブを組み合わせることでネットワーク規模を容易に拡張でき、計算資源のコストが低く、コストパフォーマンスが高いため、中低端の計算力ニーズを満たすことができることです。
2. データ層:データ資産化
データはAIのコアリソースです。従来のモデルでは、大企業のみが膨大なユーザーデータを取得でき、一般のスタートアップは広範なデータを得ることが困難であり、ユーザーも恩恵を受けることができません。Web3+AIモデルは、データ収集、アノテーション、分散ストレージなどのプロセスをより低コストで透明にし、ユーザーにも利益をもたらすことができます。
Web3の分散化ネットワークとトークンインセンティブメカニズムを通じて、クラウドソーシングの方法で低コストで高品質かつ広範なデータを取得できます。
データ関連プロジェクトは主に次のものを含みます:
このようなプロジェクトはトークンエコノミーモデルを設計する際により大きな課題に直面します。なぜなら、データは計算能力よりも標準化が難しいからです。
3. プラットフォームレイヤー:プラットフォームの価値の資産化
プラットフォーム型プロジェクトの多くは、AI業界のさまざまなリソースを統合し、データ、計算力、モデル、開発者、分散化などの要素を集約して、プラットフォームを中心にさまざまなニーズを解決することを目的としています。例えば、あるプロジェクトはzkML運営プラットフォームの構築に特化しており、暗号技術を通じてモデル推論の正しい実行を検証し、AIのブラックボックス問題を解決します。
さらに、AI専用の分散化ネットワークを構築するプロジェクトがあり、さまざまなリソースを接続し、汎用コンポーネントやSDKを提供して、Web3+AIアプリケーションの迅速な発展を支援しています。さらに、いくつかのプラットフォームはAIエージェントネットワークの構築に特化しており、さまざまなアプリケーションシナリオに対応しています。
プラットフォーム型プロジェクトは主にトークンを通じてプラットフォームの価値を捕らえ、関係者の共同構築を促進します。これはスタートアッププロジェクトが0から1に成長する過程で非常に役立ち、協力者を見つける難易度を下げることができます。
4. アプリケーション層:AIの価値資産化
アプリケーションレイヤープロジェクトの大多数は、AIを利用してWeb3アプリケーションが直面している問題を解決しています。イーサリアムの創設者は、2つの重要な方向性を提案しました:
AIはWeb3の参加者として:
拡張可能な分散化プライベートAIを作成する: ユーザーのAIブラックボックス、偏見、欺瞞に対する懸念を解決します。Web3プロジェクトに似たAIを作成することで、コミュニティが分散化されたガバナンス権を持つことができ、受け入れられやすくなる可能性があります。
現在、Web3+AIのアプリケーション層には、際立った標準プロジェクトはまだ出ていません。
まとめ
Web3+AI分野はまだ初期段階にあり、業界内でその発展の見通しについて意見が分かれています。私たちはWeb3とAIの融合が、分散化されたAIよりも価値のある製品を生み出すことを期待しています。AIが「巨大企業の支配」や「独占」のラベルから解放され、よりコミュニティ的な方法で「共治AI」を実現することができるように。おそらく、より深く参加し、ガバナンスに関与する過程で、人類はAIに対して畏敬の念を抱きながらも恐れを減らすことができるでしょう。