# 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、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き、計算力ネットワークの共有、オープンデータ市場、プライバシー計算などの手法を通じて、AIの発展に新たな動力を注入しています。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がその生態系の構築を助けます。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の発展を促進する核心的な原動力であり、エンジンにとっての燃料のようなものです。AIモデルは、大量の高品質な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。従来の中央集権的なAIデータ収集と利用のモデルには、以下のいくつかの主要な問題があります：- データ取得コストが高く、中小企業には負担が大きい- データ資源はテクノロジー大手によって独占され、データの孤島を形成しています。- 個人データのプライバシーは漏洩や悪用のリスクにさらされています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課題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。- "ラベルを稼ぐ"モデルを採用し、トークンによって世界中の労働者にデータラベリングへの参加を奨励し、世界中の専門知識を集めてデータの分析能力を強化します。- ブロックチェーンデータ取引プラットフォームは、データの供給側と需要側に対して、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、現実世界のデータ収集にはいくつかの問題があります。例えば、データの質がばらばらで、処理が難しく、多様性と代表性が不足しているなどです。合成データはWeb3データ分野の未来のスターになるかもしれません。生成AI技術とシミュレーションに基づく合成データは、実際のデータの特性を模倣し、実データの有効な補完として機能し、データ利用の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）などの法律の導入は、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、これは課題ももたらします。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、これがAIモデルの潜在能力と推論能力を制限することは間違いありません。FHEは完全同態暗号を意味し、暗号化されたデータに対して直接計算操作を行うことを可能にし、データを復号化する必要がなく、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ることなく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整えます。これによりAI企業には大きな利点がもたらされます。彼らはビジネス機密を保護しつつ、安全にAPIサービスを開放できます。FHEMLは、機械学習の全サイクルにわたってデータとモデルの暗号化処理をサポートし、敏感情報の安全性を確保し、データ漏洩のリスクを防ぎます。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ますが、FHEMLはデータプライバシーを維持するために暗号化されたデータで計算を行うことを強調しています。## マイニング革命：非中央集権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、ある大型言語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、最先端の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にしています。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、サプライチェーンや地政学的要因によるチップ不足が重なり、計算能力の供給問題がさらに深刻化しています。AIの実務者たちはジレンマに陥っています：自ら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どちらかです。彼らはオンデマンドで経済的に効率的な計算サービスの方法を切実に求めています。現在、いくつかの分散型AIコンピューティングネットワークプロジェクトが存在し、世界中の未使用GPUリソースを集約することによって、AI企業に対して経済的かつアクセスしやすいコンピューティング市場を提供しています。コンピューティングを必要とする側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リソースを提供するマイナー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、検証された後にポイント報酬を獲得します。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コンピューティングのボトルネック問題を解決するのに役立ちます。一般的な分散型コンピューティング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コンピューティングネットワークも存在します。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リソース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、さらには家のスマートデバイスが、AIを実行する能力を持っていると——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、低遅延で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を持っています——DePIN。Web3は非中央集権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奨励し、持続可能なエコシステムを構築します。現在、DePINはある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、プロジェクトの展開において最も選ばれる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。このパブリックチェーンの高TPS、低取引手数料、そして技術革新はDePINプロジェクトに強力な支援を提供しています。現在、このパブリックチェーン上のDePINプロジェクトの時価総額は100億ドルを超えており、いくつかの著名なプロジェクトは顕著な進展を遂げています。## IMO：AIモデル発表の新しいパラダイムIMOの概念は、ある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持続的な収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、利益を得ることはなおさら困難になる。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、これが潜在的な投資者やユーザーがその真の価値を評価するのを難しくし、モデルの市場での認知や商業的な可能性を制限している。IMOはオープンソースのAIモデルに新しい資金提供と価値共有の方法を提供します。投資家はIMOトークンを購入し、モデルが生成する収益を共有できます。あるプロトコルは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、オープンソースのコラボレーションを促進し、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行段階にありますが、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には期待が寄せられます。## 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認識し、独立して考え、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します。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、新たな価値を創造することができます。いくつかのプロジェクトがオープンなAIネイティブアプリケーションプラットフォームを開発しており、ユーザーがロボットの機能、外観、音声、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創作ツールセットを提供しています。これらは、公平でオープンなAIコンテンツエコシステムを構築することを目指しており、生成的AI技術を利用して、個人をスーパクリエイターにすることを可能にしています。これらのプロジェクトは特別な大規模言語モデルをトレーニングしており、キャラクターの役割演技をより人間らしくしています。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分で実現可能です。これらのカスタマイズされたAIエージェントを利用して、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に応用できます。Web3とAIの融合において、現在は主にインフラ層の探求が進められています。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、非中央集権的な計算能力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あります。これらのインフラが徐々に整備される中で、Web3とAIの融合が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：分散化されたスマート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、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き、計算力ネットワークの共有、オープンデータ市場、プライバシー計算などの手法を通じて、AIの発展に新たな動力を注入しています。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がその生態系の構築を助けます。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の発展を促進する核心的な原動力であり、エンジンにとっての燃料のようなものです。AIモデルは、大量の高品質な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。
従来の中央集権的なAIデータ収集と利用のモデルには、以下のいくつか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課題を解決することができます：
それにもかかわらず、現実世界のデータ収集にはいくつかの問題があります。例えば、データの質がばらばらで、処理が難しく、多様性と代表性が不足しているなどです。合成データはWeb3データ分野の未来のスターになるかもしれません。生成AI技術とシミュレーションに基づく合成データは、実際のデータの特性を模倣し、実データの有効な補完として機能し、データ利用の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）などの法律の導入は、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、これは課題ももたらします。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、これがAIモデルの潜在能力と推論能力を制限することは間違いありません。
FHEは完全同態暗号を意味し、暗号化されたデータに対して直接計算操作を行うことを可能にし、データを復号化する必要がなく、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ることなく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整えます。これによりAI企業には大きな利点がもたらされます。彼らはビジネス機密を保護しつつ、安全にAPIサービスを開放できます。
FHEMLは、機械学習の全サイクルにわたってデータとモデルの暗号化処理をサポートし、敏感情報の安全性を確保し、データ漏洩のリスクを防ぎます。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ますが、FHEMLはデータプライバシーを維持するために暗号化されたデータで計算を行うことを強調しています。
マイニング革命：非中央集権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、ある大型言語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、最先端の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にしています。
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、サプライチェーンや地政学的要因によるチップ不足が重なり、計算能力の供給問題がさらに深刻化しています。AIの実務者たちはジレンマに陥っています：自ら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どちらかです。彼らはオンデマンドで経済的に効率的な計算サービスの方法を切実に求めています。
現在、いくつかの分散型AIコンピューティングネットワークプロジェクトが存在し、世界中の未使用GPUリソースを集約することによって、AI企業に対して経済的かつアクセスしやすいコンピューティング市場を提供しています。コンピューティングを必要とする側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リソースを提供するマイナー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、検証された後にポイント報酬を獲得します。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コンピューティングのボトルネック問題を解決するのに役立ちます。
一般的な分散型コンピューティング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コンピューティングネットワークも存在します。
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リソース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、さらには家のスマートデバイスが、AIを実行する能力を持っていると——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、低遅延で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を持っています——DePIN。Web3は非中央集権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奨励し、持続可能なエコシステムを構築します。
現在、DePINはある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、プロジェクトの展開において最も選ばれる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。このパブリックチェーンの高TPS、低取引手数料、そして技術革新はDePINプロジェクトに強力な支援を提供しています。現在、このパブリックチェーン上のDePINプロジェクトの時価総額は100億ドルを超えており、いくつかの著名なプロジェクトは顕著な進展を遂げています。
IMO：AIモデル発表の新しいパラダイム
IMOの概念は、ある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持続的な収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、利益を得ることはなおさら困難になる。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、これが潜在的な投資者やユーザーがその真の価値を評価するのを難しくし、モデルの市場での認知や商業的な可能性を制限している。
IMOはオープンソースのAIモデルに新しい資金提供と価値共有の方法を提供します。投資家はIMOトークンを購入し、モデルが生成する収益を共有できます。あるプロトコルは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、オープンソースのコラボレーションを促進し、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行段階にありますが、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には期待が寄せられます。
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認識し、独立して考え、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します。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、新たな価値を創造することができます。
いくつかのプロジェクトがオープンなAIネイティブアプリケーションプラットフォームを開発しており、ユーザーがロボットの機能、外観、音声、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創作ツールセットを提供しています。これらは、公平でオープンなAIコンテンツエコシステムを構築することを目指しており、生成的AI技術を利用して、個人をスーパクリエイターにすることを可能にしています。これらのプロジェクトは特別な大規模言語モデルをトレーニングしており、キャラクターの役割演技をより人間らしくしています。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分で実現可能です。これらのカスタマイズされたAIエージェントを利用して、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に応用できます。
Web3とAIの融合において、現在は主にインフラ層の探求が進められています。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、非中央集権的な計算能力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あります。これらのインフラが徐々に整備される中で、Web3とAIの融合が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。