# Web3とAIの融合:次世代インターネットインフラの構築Web3は、去中心化、オープン、透明な新しいインターネットのパラダイムとして、AIと自然に融合する機会を持っています。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、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、多くの課題に直面しています。一方、Web3は分散型技術に基づいており、計算能力の共有ネットワーク、オープンデータ市場、プライバシー計算などを通じて、AIの発展に新たな推進力を注入することができます。また、AIはWeb3に多くの力をもたらすこともでき、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助けます。したがって、Web3とAIの融合を探求することは、次世代のインターネットインフラを構築し、データと計算能力の価値を解放するために非常に重要です。## データドリブン:AIとWeb3の強固な基盤データはAIの発展を推進する核心的な動力であり、エンジンに対する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、そうすることで深い理解と強力な推論能力を得ることができます。データは機械学習モデルにトレーニングの基礎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。従来の中央集権型AIデータ取得および利用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、中小企業は負担できない- データ資源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る- 個人データのプライバシーは漏洩や悪用のリスクに直面していますWeb3は新しい分散型データパラダイムを用いて従来のモデルの痛点を解決することができます:- ユーザーは、AI企業に未使用のネットワークを販売し、分散化された方法でネットワークデータを収集して、AIモデルのトレーニングに実際の高品質なデータを提供できます。- "ラベルを得る"モードを採用し、トークンによって世界中の労働者がデータのラベリングに参加するよう奨励し、世界中の専門知識を集約します。- 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双方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、実世界のデータ取得には、データの質が一様でないこと、処理が難しいこと、多様性と代表性が不足していることなど、いくつかの問題があります。合成データは、Web3データ分野の未来のハイライトと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、合成データは実データの特性を模倣でき、実データの有効な補完として機能し、データの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、合成データはすでにその成熟した応用潜力を示しています。## プライバシー保護:FHEのWeb3における役割データ駆動時代において、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を厳格に守ることを反映しています。しかし、これは挑戦をもたらします。いくつか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活用できず、これはAIモデルの可能性と推論能力を制限することは間違いありません。FHEは完全同型暗号を意味し、データを復号化することなく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、計算結果は平文データ上で同じ計算を行った結果と一致します。FHEはAIのプライバシー計算に堅固な保護を提供し、GPUの計算能力が原データに触れずにモデルのトレーニングや推論タスクを実行できる環境を作ります。これにより、AI企業は巨大な利点を得ることができます。彼らはビジネスの機密を保護しながら、安全にAPIサービスを開放できます。FHEMLは、機械学習の全周期にわたってデータとモデルの暗号化処理をサポートし、敏感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の補完です。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。## ハッシュパワー革命：分散型ネットワークにおけるAI計算現在のAIシステムの計算複雑性は3ヶ月ごとに倍増し、計算能力の需要が急増しており、既存の計算資源の供給を大幅に超えています。例えば、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、1台のデバイスで355年分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存在になっています。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、計算力供給の問題をさらに深刻にしています。AI業界の専門家たちはジレンマに直面しています。自分でハードウェアを購入するか、クラウドリソースをレンタルするかの選択が求められ、彼らはオンデマンドで経済的な計算サービスの方法を切実に必要としています。いくつかの分散型AI計算力ネットワークは、世界中の余剰GPUリソースを集約することで、AI企業に対して経済的かつアクセスしやすい計算力市場を提供しています。計算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力を提供するマイナーのノードに割り当てます。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。このような仕組み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プラットフォームや、AI推論に特化した専用の計算ネットワークもいくつか存在します。分散型コンピューティングネットワークは、公平で透明なコンピューティング市場を提供し、独占を打破し、アプリケーションのハードルを下げ、コンピューティング力の利用効率を向上させます。Web3エコシステムにおいて、分散型コンピューティング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を引き付け、AI技術の発展と応用を共に推進します。## DePIN:Web3によるエッジAIの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を動かす能力を備えているとしたら——これがEdge AIの魅力です。それは、データが生成される源で計算が行われることを可能にし、低遅延とリアルタイム処理を実現し、同時に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に応用されています。Web3分野では、より馴染みのある名前であるDePINがあります。Web3は分散化とユーザーデータの主権を強調しており、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ることができます。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促進し、持続可能なエコシステムを構築します。現在、DePINは一部のパブリックチェーン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選択肢の一つとなっています。高いTPS、低い取引手数料、そして技術革新がDePINプロジェクトに強力なサポートを提供しています。いくつかの著名なDePINプロジェクトは顕著な進展を遂げています。## IMO:AIモデルの新しいパラダイムの発表IMOの概念は、いくつかのプロトコル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継続的な利益を得ることが難しいことが多い。特にモデルが他の製品やサービスに統合されると、元の創造者は使用状況を追跡することが難しく、ましてやそこから利益を得ることはできない。また、AIモデルの性能や効果はしばしば透明性に欠けるため、潜在的な投資者や使用者はその真の価値を評価することが困難であり、モデルの市場での認識と商業的潜在能力を制限している。IMOはオープンソースAIモデルに新しい資金調達と価値共有の方法を提供し、投資家はIMOトークンを購入してモデルの今後の収益を共有することができます。一部のプロトコルは新しいERC標準を使用し、AIオラクルとOPML技術を組み合わせてAIモデルの真正性を確保し、トークン保有者が収益を共有できるようにしています。IMOモデルは透明性と信頼を高め、オープンソースの協力を促進し、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力を注いでいます。IMOは現在まだ初期の試みの段階にありますが、市場の受け入れが高まり、参加の範囲が拡大するにつれて、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しい時代AIエージェントは環境を感知し、独立した思考を行い、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サポートにより、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もできます。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することができます。明確な指示がない場合でも、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、新しい価値を創造することができます。いくつかのプラットフォームは、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構成できる、包括的で使いやすい作成ツールセットを提供しており、公平でオープンなAIコンテンツエコシステムの構築に取り組んでいます。生成AI技術を活用して、個人がスーパクリエイターになることを可能にします。一部のプラットフォームは、ロールプレイをより人間らしくするために特別な大規模言語モデルを訓練しました。音声クローン技術は、AI製品のパーソナライズされたインタラクションを加速し、音声合成コストを大幅に削減します。音声クローンはわずか1分で実現できます。カスタマイズされたAIエージェントを利用し、現在、ビデオチャット、言語学習、画像生成などの多くの分野に応用できます。Web3とAIの融合に関して、現在は基盤インフラ層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、ブロックチェーン上でのモデルのホスティング、分散型コンピューティングの効率的な利用の向上、大規模言語モデルの検証などの重要な問題が挙げられます。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と信じる理由があります。
Web3とAIの融合：次世代インターネット基盤の構築
Web3とAIの融合:次世代インターネットインフラの構築
Web3は、去中心化、オープン、透明な新しいインターネットのパラダイムとして、AIと自然に融合する機会を持っています。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、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、多くの課題に直面しています。一方、Web3は分散型技術に基づいており、計算能力の共有ネットワーク、オープンデータ市場、プライバシー計算などを通じて、AIの発展に新たな推進力を注入することができます。また、AIはWeb3に多くの力をもたらすこともでき、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助けます。したがって、Web3とAIの融合を探求することは、次世代のインターネットインフラを構築し、データと計算能力の価値を解放するために非常に重要です。
データドリブン:AIとWeb3の強固な基盤
データはAIの発展を推進する核心的な動力であり、エンジンに対する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、そうすることで深い理解と強力な推論能力を得ることができます。データは機械学習モデルにトレーニングの基礎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。
従来の中央集権型AIデータ取得および利用モデルには以下の主要な問題があります：
Web3は新しい分散型データパラダイムを用いて従来のモデルの痛点を解決することができます:
それにもかかわらず、実世界のデータ取得には、データの質が一様でないこと、処理が難しいこと、多様性と代表性が不足していることなど、いくつかの問題があります。合成データは、Web3データ分野の未来のハイライトと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、合成データは実データの特性を模倣でき、実データの有効な補完として機能し、データの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、合成データはすでにその成熟した応用潜力を示しています。
プライバシー保護:FHEのWeb3における役割
データ駆動時代において、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を厳格に守ることを反映しています。しかし、これは挑戦をもたらします。いくつか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活用できず、これはAIモデルの可能性と推論能力を制限することは間違いありません。
FHEは完全同型暗号を意味し、データを復号化することなく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、計算結果は平文データ上で同じ計算を行った結果と一致します。
FHEはAIのプライバシー計算に堅固な保護を提供し、GPUの計算能力が原データに触れずにモデルのトレーニングや推論タスクを実行できる環境を作ります。これにより、AI企業は巨大な利点を得ることができます。彼らはビジネスの機密を保護しながら、安全にAPIサービスを開放できます。
FHEMLは、機械学習の全周期にわたってデータとモデルの暗号化処理をサポートし、敏感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の補完です。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。
ハッシュパワー革命：分散型ネットワークにおけるAI計算
現在のAIシステムの計算複雑性は3ヶ月ごとに倍増し、計算能力の需要が急増しており、既存の計算資源の供給を大幅に超えています。例えば、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、1台のデバイスで355年分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存在になっています。
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、計算力供給の問題をさらに深刻にしています。AI業界の専門家たちはジレンマに直面しています。自分でハードウェアを購入するか、クラウドリソースをレンタルするかの選択が求められ、彼らはオンデマンドで経済的な計算サービスの方法を切実に必要としています。
いくつかの分散型AI計算力ネットワークは、世界中の余剰GPUリソースを集約することで、AI企業に対して経済的かつアクセスしやすい計算力市場を提供しています。計算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力を提供するマイナーのノードに割り当てます。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。このような仕組み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プラットフォームや、AI推論に特化した専用の計算ネットワークもいくつか存在します。
分散型コンピューティングネットワークは、公平で透明なコンピューティング市場を提供し、独占を打破し、アプリケーションのハードルを下げ、コンピューティング力の利用効率を向上させます。Web3エコシステムにおいて、分散型コンピューティング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を引き付け、AI技術の発展と応用を共に推進します。
DePIN:Web3によるエッジAIの強化
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を動かす能力を備えているとしたら——これがEdge AIの魅力です。それは、データが生成される源で計算が行われることを可能にし、低遅延とリアルタイム処理を実現し、同時に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に応用されています。
Web3分野では、より馴染みのある名前であるDePINがあります。Web3は分散化とユーザーデータの主権を強調しており、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ることができます。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促進し、持続可能なエコシステムを構築します。
現在、DePINは一部のパブリックチェーン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選択肢の一つとなっています。高いTPS、低い取引手数料、そして技術革新がDePINプロジェクトに強力なサポートを提供しています。いくつかの著名なDePINプロジェクトは顕著な進展を遂げています。
IMO:AIモデルの新しいパラダイムの発表
IMOの概念は、いくつかのプロトコル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継続的な利益を得ることが難しいことが多い。特にモデルが他の製品やサービスに統合されると、元の創造者は使用状況を追跡することが難しく、ましてやそこから利益を得ることはできない。また、AIモデルの性能や効果はしばしば透明性に欠けるため、潜在的な投資者や使用者はその真の価値を評価することが困難であり、モデルの市場での認識と商業的潜在能力を制限している。
IMOはオープンソースAIモデルに新しい資金調達と価値共有の方法を提供し、投資家はIMOトークンを購入してモデルの今後の収益を共有することができます。一部のプロトコルは新しいERC標準を使用し、AIオラクルとOPML技術を組み合わせてAIモデルの真正性を確保し、トークン保有者が収益を共有できるようにしています。
IMOモデルは透明性と信頼を高め、オープンソースの協力を促進し、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力を注いでいます。IMOは現在まだ初期の試みの段階にありますが、市場の受け入れが高まり、参加の範囲が拡大するにつれて、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しい時代
AIエージェントは環境を感知し、独立した思考を行い、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サポートにより、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もできます。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することができます。明確な指示がない場合でも、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、新しい価値を創造することができます。
いくつかのプラットフォームは、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構成できる、包括的で使いやすい作成ツールセットを提供しており、公平でオープンなAIコンテンツエコシステムの構築に取り組んでいます。生成AI技術を活用して、個人がスーパクリエイターになることを可能にします。一部のプラットフォームは、ロールプレイをより人間らしくするために特別な大規模言語モデルを訓練しました。音声クローン技術は、AI製品のパーソナライズされたインタラクションを加速し、音声合成コストを大幅に削減します。音声クローンはわずか1分で実現できます。カスタマイズされたAIエージェントを利用し、現在、ビデオチャット、言語学習、画像生成などの多くの分野に応用できます。
Web3とAIの融合に関して、現在は基盤インフラ層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、ブロックチェーン上でのモデルのホスティング、分散型コンピューティングの効率的な利用の向上、大規模言語モデルの検証などの重要な問題が挙げられます。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と信じる理由があります。