# 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、オープン、透明な全く新しいインターネットのパラダイムとして、AIとの天然の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ており、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、多くの課題が存在します。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、オープンデータ市場、プライバシー計算などの手段を通じて、AIの発展に新たな推進力を注入することができます。同時に、AIもWeb3に多くの能力をもたらし、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支援します。Web3とAIの結合を探求することは、次世代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引き出すために重要です。## 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動力であり、エンジンにとっての燃料と同様です。AIモデルは大量の高品質のデータを消化する必要があり、それによって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も決定します。従来の中央集権型AIデータ取得と利用モデルには、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- データ資源がテクノロジーの巨人によって独占され、データの孤島が形成されている- 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使用して、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企業に対して余剰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取得し、クリーンアップおよび変換を経て、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、トークンのインセンティブを通じて世界中の労働者がデータアノテーションに参加し、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、データの供給者と需要者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、例えばデータの質が不均一であったり、処理が難しかったり、多様性と代表性が不足しているなどがあります。合成データはWeb3データ分野の将来のスターになる可能性があります。生成的AI技術とシミュレーションに基づいて、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、データの利用効率を向上させることができます。自動運転、金融市場取引、ゲーム開発などの分野では、合成データが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中の注目を集める焦点となっており、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の厳格な保護を反映しています。しかし、これは挑戦ももたらしました：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、これは間違いなくAIモデルの潜在能力や推論能力を制限しています。FHEは完全同態暗号を指し、暗号化されたデータ上で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、計算結果はプレーンテキストデータ上で行った同じ計算の結果と一致します。FHEはAIのプライバシー計算に対して強固な保護を提供し、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実現します。これによりAI企業は大きな利点を得ることができます。彼ら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することをサポートし、機密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の補完であり、ZKMLは機械学習の正しい実行を証明し、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に対して計算を強調します。## ハッシュレボリューション：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か月ごとに倍増し、計算能力の需要が急増し、既存の計算資源の供給を大幅に超えています。例えば、ある大規模言語モデルのトレーニングには膨大な計算能力が必要で、単一のデバイスで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、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ものになっています。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が鈍化していること、さらにはサプライチェーンや地政学的要因によるチップ不足が、計算能力の供給問題をさらに深刻にしています。AIの専門家たちはジレンマに陥っています：自分でハードウェアを購入するか、クラウドリソースを借りるか、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。分散型AIコンピューティングネットワークは、世界中の未使用のGPUリソースを集約することにより、AI企業にとっ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ます。コンピューティング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得ます。このような仕組みはリソース利用効率を高め、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の解決に寄与します。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のコンピューティングネットワークもあります。分散型計算力ネットワークは、公平で透明な計算力市場を提供し、独占を打破し、アプリケーションの敷居を下げ、計算力の利用効率を向上させます。Web3エコシステムにおいて、分散型計算力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。あなたの携帯電話、スマートウォッチ、さらには家の中のスマートデバイスが、AIを実行する能力を備えていることを——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、私たちがより親し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することができます。現在、DePINはある公衆チェーンの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ための主要な公衆チェーンプラットフォームの1つとなっています。この公衆チェーンの高TPS、低取引手数料、そして技術革新がDePINプロジェクトに強力な支援を提供しています。現在、この公衆チェーン上のDePINプロジェクトの時価総額は100億ドルを超え、多くの著名なプロジェクトが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を発表IMOの概念は、あるプロトコルによって最初に提案され、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、一旦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くなります。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、収益を得ることはなおさら困難です。さらに、AIモデルの性能と効果はしばしば透明性に欠けるため、潜在的な投資家や使用者がその真の価値を評価することが難しく、モデルの市場認知と商業的潜在能力を制限しています。IMOはオープンソースのAIモデルに新しい資金支援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、モデルが将来的に生み出す利益を共有できます。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、トークン保有者が利益を共有できるようにしています。IMOモードは透明性と信頼を強化し、オープンソース協力を奨励し、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活力を注入します。IMOは現在、初期の試行段階にありますが、市場の受容度が高まり、参加範囲が拡大するにつれて、その革新性と潜在的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とることができます。大規模言語モデルのサポートを受けて、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習し、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エージェントは自律的に問題を解決し、効率を向上させ、新たな価値を創造することができます。あるオープンなAIネイティブアプリケーションプラットフォームは、ユーザーがロボットの機能、外観、声を設定し、外部の知識ベースに接続することをサポートする、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。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おり、生成型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目指しています。このプラットフォームは、特別な大規模言語モデルを訓練し、キャラクターの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製品の個別化された対話を加速し、音声合成コストを99％削減し、音声クローンはわずか1分で実現できます。このプラットフォームでカスタマイズされたAIエージェントは、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で利用可能です。Web3とAIの融合に関して、現在は主にインフラ層の探求が進んでおり、高品質なデータを取得する方法、データプライバシーを保護する方法、チェーン上でモデルをホスティングする方法、分散型計算能力の効率的な利用を向上させる方法、大規模言語モデルを検証する方法などの重要な問題が取り上げられています。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インフラを構築するための5つのトレンド
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、オープン、透明な全く新しいインターネットのパラダイムとして、AIとの天然の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ており、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、多くの課題が存在します。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、オープンデータ市場、プライバシー計算などの手段を通じて、AIの発展に新たな推進力を注入することができます。同時に、AIもWeb3に多くの能力をもたらし、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支援します。Web3とAIの結合を探求することは、次世代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引き出すために重要です。
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動力であり、エンジンにとっての燃料と同様です。AIモデルは大量の高品質のデータを消化する必要があり、それによって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も決定します。
従来の中央集権型AIデータ取得と利用モデルには、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使用して、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、現実世界のデータ収集にはいくつかの問題があり、例えばデータの質が不均一であったり、処理が難しかったり、多様性と代表性が不足しているなどがあります。合成データはWeb3データ分野の将来のスターになる可能性があります。生成的AI技術とシミュレーションに基づいて、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、データの利用効率を向上させることができます。自動運転、金融市場取引、ゲーム開発などの分野では、合成データが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中の注目を集める焦点となっており、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の厳格な保護を反映しています。しかし、これは挑戦ももたらしました：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、これは間違いなくAIモデルの潜在能力や推論能力を制限しています。
FHEは完全同態暗号を指し、暗号化されたデータ上で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、計算結果はプレーンテキストデータ上で行った同じ計算の結果と一致します。
FHEはAIのプライバシー計算に対して強固な保護を提供し、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実現します。これによりAI企業は大きな利点を得ることができます。彼ら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することをサポートし、機密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の補完であり、ZKMLは機械学習の正しい実行を証明し、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に対して計算を強調します。
ハッシュレボリューション：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か月ごとに倍増し、計算能力の需要が急増し、既存の計算資源の供給を大幅に超えています。例えば、ある大規模言語モデルのトレーニングには膨大な計算能力が必要で、単一のデバイスで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、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ものになっています。
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が鈍化していること、さらにはサプライチェーンや地政学的要因によるチップ不足が、計算能力の供給問題をさらに深刻にしています。AIの専門家たちはジレンマに陥っています：自分でハードウェアを購入するか、クラウドリソースを借りるか、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。
分散型AIコンピューティングネットワークは、世界中の未使用のGPUリソースを集約することにより、AI企業にとっ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ます。コンピューティング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得ます。このような仕組みはリソース利用効率を高め、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の解決に寄与します。
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のコンピューティングネットワークもあります。
分散型計算力ネットワークは、公平で透明な計算力市場を提供し、独占を打破し、アプリケーションの敷居を下げ、計算力の利用効率を向上させます。Web3エコシステムにおいて、分散型計算力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。あなたの携帯電話、スマートウォッチ、さらには家の中のスマートデバイスが、AIを実行する能力を備えていることを——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、私たちがより親し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することができます。
現在、DePINはある公衆チェーンの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ための主要な公衆チェーンプラットフォームの1つとなっています。この公衆チェーンの高TPS、低取引手数料、そして技術革新がDePINプロジェクトに強力な支援を提供しています。現在、この公衆チェーン上のDePINプロジェクトの時価総額は100億ドルを超え、多くの著名なプロジェクトが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を発表
IMOの概念は、あるプロトコルによって最初に提案され、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、一旦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くなります。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、収益を得ることはなおさら困難です。さらに、AIモデルの性能と効果はしばしば透明性に欠けるため、潜在的な投資家や使用者がその真の価値を評価することが難しく、モデルの市場認知と商業的潜在能力を制限しています。
IMOはオープンソースのAIモデルに新しい資金支援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、モデルが将来的に生み出す利益を共有できます。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、トークン保有者が利益を共有できるようにしています。
IMOモードは透明性と信頼を強化し、オープンソース協力を奨励し、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活力を注入します。IMOは現在、初期の試行段階にありますが、市場の受容度が高まり、参加範囲が拡大するにつれて、その革新性と潜在的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とることができます。大規模言語モデルのサポートを受けて、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習し、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エージェントは自律的に問題を解決し、効率を向上させ、新たな価値を創造することができます。
あるオープンなAIネイティブアプリケーションプラットフォームは、ユーザーがロボットの機能、外観、声を設定し、外部の知識ベースに接続することをサポートする、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。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おり、生成型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目指しています。このプラットフォームは、特別な大規模言語モデルを訓練し、キャラクターの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製品の個別化された対話を加速し、音声合成コストを99％削減し、音声クローンはわずか1分で実現できます。このプラットフォームでカスタマイズされたAIエージェントは、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で利用可能です。
Web3とAIの融合に関して、現在は主にインフラ層の探求が進んでおり、高品質なデータを取得する方法、データプライバシーを保護する方法、チェーン上でモデルをホスティングする方法、分散型計算能力の効率的な利用を向上させる方法、大規模言語モデルを検証する方法などの重要な問題が取り上げられています。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。