Web3とAIの融合：インターネットの新時代の幕開け

Web3は新しい世代の分散型インターネットのパラダイムとして、AI技術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計算とデータリソースは多くの制約に直面しています。たとえば、計算能力のボトルネックやプライバシーリスクなどです。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やオープンデータマーケットなどを通じて、AIの発展に新しい力を注入することができます。同時に、AIはWeb3エコシステムを強化することも可能です。例えば、スマートコントラクトの最適化や不正防止メカニズムの改善などです。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インフラを構築し、データと計算の価値を解放する上で重要な意義を持っています。

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データドリブン:AIとWeb3の強固な基盤

データはAIの発展の核心的な原動力です。AIモデルは、深い理解と強力な推論能力を得るために、大量の高品質なデータを必要とします。データの質は、モデルの正確性と信頼性に直接影響します。

従来の中央集権型AIデータモデルには以下の問題があります：

1. データ取得コストが高く、中小企業は負担できない。
2. データ資源が大手テクノロジー企業によって独占され、データの孤島が形成される
3. 個人データのプライバシーは漏洩と悪用のリスクに直面しています

Web3は、これらの痛点を解決するための新しい非中央集権的なデータパラダイムを提供します：

• 分散型データ収集プラットフォームは、ユーザーが未使用のネットワークリソースを販売し、AIトレーニングのためにリアルで高品質なデータを提供することを許可します。
• "マーク収益" モードは、世界中の作業者にデータラベリングへの参加を促し、専門知識を集めます。
• 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に公開かつ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、リアルワールドのデータ取得には、品質のばらつきや処理の難しさなどの問題が依然として存在します。合成データは未来の注目分野となる可能性があり、実際のデータ属性をシミュレートすることで、データの使用効率を向上させるための有効な補完として機能します。自動運転、金融取引、ゲーム開発などの分野では、合成データが成熟した応用の可能性を示しています。

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プライバシー保護：FHEのWeb3への応用

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焦点となっています。厳格なプライバシー規制の導入はこの傾向を反映していますが、同時に課題ももたらしています：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活用できず、AIモデルの可能性を制限しています。

全同態暗号(FHE)は、暗号化されたデータ上で直接計算を行うことを可能にし、復号化せずに平文計算と一致する結果を得ることができます。FHEはAIのプライバシー計算に対して堅固な保護を提供し、GPUが原データに接触せずにモデルのトレーニングと推論を実行できる環境を提供します。これにより、AI企業は商業秘密を保護しながら安全にAPIサービスを開放するという大きな利点を得ることができます。

FHEMLは、機械学習の全周期にわたってデータとモデルを暗号化処理し、機密情報の安全を確保し、データ漏洩を防ぎます。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。これはZKMLと相補的であり、ZKMLは機械学習の正しい実行を証明し、FHEMLは暗号化されたデータの計算に重点を置いてプライバシーを維持します。

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システムの計算複雑性は急速に増加しており、その結果、計算能力の需要が急増し、既存の供給を大幅に上回っています。例えば、ある大規模言語モデルのトレーニングには、単一のデバイスで355年分に相当する計算能力が必要です。この不足は、AI技術の進歩を制限するだけでなく、高度なモデルが大多数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利用率が40%未満であり、プロセッサの性能向上の鈍化やサプライチェーンの問題などの要因により、算力の供給がさらに厳しくなっています。AIの従事者は、自らハードウェアを購入するか、クラウドリソースを借りるかのジレンマに直面しており、高効率で柔軟な計算サービスの方法が急務となっています。

分散型AI計算力ネットワークは、世界中の未使用GPUリソースを集約することで、AI企業に経済的かつ使いやすい計算力市場を提供します。需要側は計算タスクを発表し、スマートコントラクトがタスクをマイナーのノードに割り当て、マイナーが実行して結果を提出し、検証後に報酬を得ます。このようなソリューションはリソースの利用効率を高め、AIなどの分野における計算力のボトルネックを緩和するのに役立ちます。

汎用コンピューティングネットワークの他に、AIトレーニングと推論に特化した専用プラットフォームもあります。分散型コンピューティングネットワークは、公平で透明な市場を提供し、独占を打破し、敷居を下げ、効率を高めます。Web3エコシステムにおいて、このようなネットワークは重要な役割を果たし、革新的なアプリケーションを引き付け、AI技術の発展を促進します。

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DePIN：Web3がエッジAIを強化する

エッジAIはデータソースで計算を行い、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。この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では、私たちがよりよく知っている名称はDePINです。Web3は脱中心化とユーザーデータの主権を強調し、DePINはローカル処理を通じて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は、ノードが計算リソースを提供するためのインセンティブを与え、持続可能なエコシステムを構築します。

現在、DePINはある高性能パブリックチェーンのエコシステムの中で急速に発展しており、プロジェクト展開の第一選択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スループット、低コスト、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、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、いくつかの著名なプロジェクトが著しい進展を遂げています。

IMO：AIモデルの新しいパラダイムを発表

IMO(初期モデルの発行)のコンセプトは、AIモデルのトークン化に新しいアプローチを提供します。従来のモデルでは、開発者がモデルのその後の使用から継続的な収益を得ることが難しく、特にモデルが他の製品に統合された場合にそうです。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、市場の認知と商業的可能性を制限しています。

IMOはオープンソースのAIモデルに革新的な資金支援と価値共有の方法を提供しています。投資家はIMOトークンを購入し、モデルの将来的な収益を共有できます。あるプロトコルは特定の技術基準を使用し、AIオラクルとオンチェーンの機械学習技術を組み合わせて、モデルの真実性とトークン保有者の収益共有を確保します。

IMOモードは透明性と信頼を高め、オープンソースの協力を促し、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ぎます。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、参加の範囲が広がるにつれて、IMOの革新性と潜在的な価値は期待されます。

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、独立して考え、目標を達成するために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の下、彼ら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。仮想アシスタントとして、AIエージェントはインタラクションを通じてユーザーの好みを学習し、パーソナライズされたソリューションを提供し、明確な指示がない場合でも自律的に問題を解決することができます。

あるオープンAIネイティブアプリケーションプラットフォームは、包括的で使いやすい創作ツールを提供し、ユーザーがロボットの機能、外観、音声を設定したり、外部の知識ベースに接続したりできるようにして、公平でオープンなAIコンテンツエコシステムの構築に尽力しています。このプラットフォームは、役割演技をより人間的にするために特別に訓練された大規模言語モデルを搭載しています。また、音声クローン技術により、音声合成コストが大幅に削減され、AI製品のパーソナライズされたインタラクションが加速されます。このプラットフォームを利用してカスタマイズされたAIエージェントは、ビデオチャット、語学学習、画像生成など、さまざまな分野で応用できます。

現在、Web3とAIの融合は、インフラ層にもっと焦点を当てており、データ取得、プライバシー保護、チェーン上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使用、大規模言語モデルの検証などの重要な問題を探求しています。これらのインフラが徐々に整備されるにつれて、Web3とAIの融合は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ています。

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