AI Layer 1は、AIアプリケーション専用にカスタマイズされたブロックチェーンであり、その基盤アーキテクチャと性能設計はAIタスクのニーズに密接に関連しており、オンチェーンAIエコシステムの持続可能な発展と繁栄を効率的に支えることを目的としています。具体的には、AI Layer 1は以下のコア能力を備えている必要があります。
効率的なインセンティブと非中央集権的なコンセンサス機構 AI Layer 1の核心は、オープンな計算力、ストレージなどのリソース共有ネットワークの構築にあります。従来のブロックチェーンノードが主に帳簿記録に焦点を当てているのとは異なり、AI Layer 1のノードは、計算力を提供し、AIモデルのトレーニングと推論を完了させるだけでなく、ストレージ、データ、帯域幅などの多様なリソースを提供するというより複雑なタスクを担う必要があります。これにより、AIインフラにおける中央集権的な巨頭の独占を打破します。これは、基盤となるコンセンサスおよびインセンティブ機構に対してより高い要求を突きつけます：AI Layer 1は、AI推論、トレーニングなどのタスクにおけるノードの実際の貢献を正確に評価、インセンティブを与え、検証する必要があります。これにより、ネットワークの安全性とリソースの効率的な配分を実現します。こうすることで、ネットワークの安定性と繁栄を保証し、全体の計算力コストを効果的に下げることができます。
検証可能性と信頼できる出力保障 AI Layer 1は、モデルの悪用やデータの改ざんなどの安全リスクを防ぐだけでなく、基盤メカニズムからAI出力結果の検証可能性と整合性を確保する必要があります。信頼できる実行環境（TEE）、ゼロ知識証明（ZK）、マルチパーティーセキュアコンピューティング（MPC）などの最先端技術を統合することで、プラットフォームはモデル推論、トレーニング、データ処理の各プロセスが独立して検証できるようにし、AIシステムの公正性と透明性を確保します。同時に、この検証可能性はユーザーがAI出力の論理と根拠を明確に理解するのを助け、"得られたものは望んだもの"を実現し、ユーザーのAI製品に対する信頼と満足度を向上させます。
OML フレームワーク（オープン Open、マネタイズ可能 Monetizable、ロイヤル Loyal）は、Sentient が提案したコア理念であり、オープンソース AI モデルに明確な所有権保護と経済的インセンティブメカニズムを提供することを目的としています。オンチェーン技術と AI ネイティブ暗号学を組み合わせることにより、以下の特徴があります：
AI Layer1の台頭：分散化AIエコシステムの新しいインフラ
AI Layer1 研究レポート:オンチェーンDeAIの肥沃な土壌を見つける
概要
近年、OpenAI、Anthropic、Google、Metaなどの主要なテクノロジー企業は、大規模言語モデル（LLM）の急速な発展を推進しています。LLMは様々な業界で前例のない能力を示し、人類の想像力を大きく広げ、さらには特定のシーンで人間の労働を代替する可能性さえ示しています。しかし、これらの技術の核心は、少数の中央集権的なテクノロジー巨大企業によってしっかりと握られています。これらの企業は、豊富な資本と高価な計算リソースのコントロールを駆使して、越えられない壁を築き、ほとんどの開発者やイノベーションチームが彼らに対抗することを難しくしています。
同時に、AIが急速に進化する初期段階では、社会の世論は技術がもたらす突破口や便利さに焦点を当てることが多いが、プライバシー保護、透明性、安全性といった核心的な問題への関心は相対的に不足している。長期的には、これらの問題がAI業界の健全な発展や社会の受容性に深刻な影響を与えるだろう。もし適切に解決できない場合、AIの「善」に向かうか「悪」に向かうかの論争はますます顕著になるだろう。そして、中央集権型の巨頭は利潤追求の本能に駆動され、これらの課題に対処するための十分な動機を欠くことが多い。
ブロックチェーン技術は、その分散型、透明性、検閲耐性の特性により、AI業界の持続可能な発展に新たな可能性を提供しています。現在、SolanaやBaseなどの主流のブロックチェーン上には、多くの「Web3 AI」アプリケーションが登場しています。しかし、深く分析すると、これらのプロジェクトにはまだ多くの問題が存在します。一方で、分散化の程度は限られており、重要な部分やインフラは依然として集中型クラウドサービスに依存しており、meme属性が強すぎて、真の意味でのオープンエコシステムを支えることが難しいです。もう一方で、Web2のAI製品と比較すると、オンチェーンAIはモデル能力、データ利用、アプリケーションシーンなどの面で依然として限界があり、革新の深さと広さは向上が求められています。
去中心化AIのビジョンを実現し、ブロックチェーンが安全で効率的、かつ民主的に大規模AIアプリケーションを支えることができ、性能面で中央集権型ソリューションと競争できるようにするためには、AI専用のLayer1ブロックチェーンを設計する必要があります。これにより、AIのオープンイノベーション、ガバナンスの民主化、データの安全性が確固たる基盤を提供し、去中心化AIエコシステムの繁栄を促進します。
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AIレイヤー1のコア機能
AI Layer 1は、AIアプリケーション専用にカスタマイズされたブロックチェーンであり、その基盤アーキテクチャと性能設計はAIタスクのニーズに密接に関連しており、オンチェーンAIエコシステムの持続可能な発展と繁栄を効率的に支えることを目的としています。具体的には、AI Layer 1は以下のコア能力を備えている必要があります。
効率的なインセンティブと非中央集権的なコンセンサス機構 AI Layer 1の核心は、オープンな計算力、ストレージなどのリソース共有ネットワークの構築にあります。従来のブロックチェーンノードが主に帳簿記録に焦点を当てているのとは異なり、AI Layer 1のノードは、計算力を提供し、AIモデルのトレーニングと推論を完了させるだけでなく、ストレージ、データ、帯域幅などの多様なリソースを提供するというより複雑なタスクを担う必要があります。これにより、AIインフラにおける中央集権的な巨頭の独占を打破します。これは、基盤となるコンセンサスおよびインセンティブ機構に対してより高い要求を突きつけます：AI Layer 1は、AI推論、トレーニングなどのタスクにおけるノードの実際の貢献を正確に評価、インセンティブを与え、検証する必要があります。これにより、ネットワークの安全性とリソースの効率的な配分を実現します。こうすることで、ネットワークの安定性と繁栄を保証し、全体の計算力コストを効果的に下げることができます。
卓越な高性能と異種タスクサポート能力 AIタスク、特にLLMのトレーニングと推論は、計算性能と並列処理能力に対して非常に高い要求を提出します。さらに、オンチェーンAIエコシステムは、異なるモデル構造、データ処理、推論、ストレージなどの多様なシナリオを含む多様で異種のタスクタイプをサポートする必要があります。AI Layer 1は、基盤アーキテクチャにおいて高スループット、低遅延、弾力的な並列処理などの要求に対して深く最適化を行い、異種計算リソースに対するネイティブサポート能力を事前に設定し、さまざまなAIタスクが効率的に実行され、"単一型タスク"から"複雑多元エコシステム"へのスムーズな拡張を実現することを保証しなければなりません。
検証可能性と信頼できる出力保障 AI Layer 1は、モデルの悪用やデータの改ざんなどの安全リスクを防ぐだけでなく、基盤メカニズムからAI出力結果の検証可能性と整合性を確保する必要があります。信頼できる実行環境（TEE）、ゼロ知識証明（ZK）、マルチパーティーセキュアコンピューティング（MPC）などの最先端技術を統合することで、プラットフォームはモデル推論、トレーニング、データ処理の各プロセスが独立して検証できるようにし、AIシステムの公正性と透明性を確保します。同時に、この検証可能性はユーザーがAI出力の論理と根拠を明確に理解するのを助け、"得られたものは望んだもの"を実現し、ユーザーのAI製品に対する信頼と満足度を向上させます。
データプライバシー保護 AIアプリケーションはユーザーの敏感なデータを頻繁に扱い、金融、医療、ソーシャルなどの分野ではデータプライバシー保護が特に重要です。AI Layer 1は検証可能性を確保しながら、暗号化に基づくデータ処理技術、プライバシー計算プロトコル、データ権限管理などの手段を採用し、推論、訓練および保存などの全過程におけるデータの安全性を確保し、データの漏洩や濫用を効果的に防ぎ、ユーザーのデータセキュリティに関する懸念を取り除く必要があります。
強力なエコシステムの担保と開発サポート能力 AIネイティブのLayer 1インフラとして、プラットフォームは技術的な先進性を持つだけでなく、開発者、ノードオペレーター、AIサービスプロバイダーなどのエコシステム参加者に対して、完璧な開発ツール、統合SDK、運用サポート、インセンティブメカニズムを提供する必要があります。プラットフォームの可用性と開発者体験を継続的に最適化することで、豊かで多様なAIネイティブアプリケーションの実現を促進し、分散型AIエコシステムの持続的な繁栄を実現します。
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以上の背景と期待に基づき、本稿ではSentient、Sahara AI、Ritual、Gensyn、Bittensor、及び0Gを含む6つのAI Layer1の代表的プロジェクトについて詳細に紹介し、レースの最新の進展を整理し、プロジェクトの発展状況を分析し、将来のトレンドについて考察します。
センティエント：忠実なオープンソースの分散型AIモデルを構築する
プロジェクト概要
Sentientはオープンソースプロトコルプラットフォームで、AI Layer1ブロックチェーン(を構築しています。初期段階はLayer 2)で、その後Layer 1(に移行します。AI Pipelineとブロックチェーン技術を組み合わせることで、分散型の人工知能経済体を構築します。その核心目標は、"OML"フレームワーク（オープン、利益可能、忠実）を通じて、集中型LLM市場におけるモデルの所有権、呼び出し追跡、価値分配の問題を解決し、AIモデルにオンチェーン所有権構造、呼び出しの透明化、価値の分配を実現することです。Sentientのビジョンは、誰もがAI製品を構築、協力、所有し、貨幣化できるようにし、公平でオープンなAIエージェントネットワークエコシステムを推進することです。
Sentient Foundation チームは、世界中のトップの学術専門家、ブロックチェーン起業家、エンジニアを集め、コミュニティ主導のオープンソースかつ検証可能な AGI プラットフォームの構築に取り組んでいます。コアメンバーにはプリンストン大学の教授 Pramod Viswanath とインド科学研究所の教授 Himanshu Tyagi が含まれ、それぞれ AI の安全性とプライバシー保護を担当しています。また、Polygon の共同創設者 Sandeep Nailwal がブロックチェーン戦略とエコシステムの設計を主導しています。チームメンバーは Meta、Coinbase、Polygon などの有名企業や、プリンストン大学、インド工科大学などのトップ大学からのバックグラウンドを持ち、AI/ML、NLP、コンピュータビジョンなどの分野をカバーし、プロジェクトの実現に向けて協力しています。
Polygonの共同創業者であるSandeep Nailwal氏の2番目のベンチャー企業であるSentientは、創業以来独自のオーラを持ち、豊富なリソース、コネクション、市場での認知度を持ち、プロジェクトの発展を強く支持しています。 2024年半ば、Sentientは、Founders Fund、Pantera、Framework Venturesが主導する8,500万ドルのシードラウンドを完了し、他の投資家にはDelphi、Hashkey、Spartanなどの著名なVC数十社が含まれています。
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設計アーキテクチャとアプリケーション層
インフラ層
(## コアアーキテクチャ
Sentientのコアアーキテクチャは、AIパイプラインとオンチェーンシステムの2つの部分で構成されています：
AI パイプラインは「忠誠 AI」アーティファクトの開発とトレーニングの基礎であり、2 つのコアプロセスを含みます：
ブロックチェーンシステムは、プロトコルに透明性と分散型管理を提供し、AIアーティファクトの所有権、使用追跡、収益分配、及び公平なガバナンスを確保します。具体的なアーキテクチャは四つの層に分かれています：
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OMLモデルフレームワーク
OML フレームワーク（オープン Open、マネタイズ可能 Monetizable、ロイヤル Loyal）は、Sentient が提案したコア理念であり、オープンソース AI モデルに明確な所有権保護と経済的インセンティブメカニズムを提供することを目的としています。オンチェーン技術と AI ネイティブ暗号学を組み合わせることにより、以下の特徴があります：
AIネイティブ暗号
AIネイティブ暗号は、AIモデルの連続性、低次元多様体構造、およびモデルの微分可能性を利用して、"検証可能だが削除できない"軽量のセキュリティメカニズムを開発することです。そのコア技術は:
この方法は、再暗号化コストなしで「行動に基づく認可呼び出し + 所属検証」を実現できます。
モデルの権利確定と安全な実行フレームワーク
Sentient 現在採用の Melange 混合セキュリティ：指紋による権利確定、TEE 実行、オンチェーン契約の分配が組み合わさっています。その中で指紋方式は OML 1.0 によって実現されており、"楽観的セキュリティ (Optimistic Security)" の思想を強調しています。つまり、デフォルトでコンプライアンスを前提とし、違反があった場合には検出され、罰則が科せられます。
指紋メカニズムはOMLの重要な実装であり、特定の"質問-回答"ペアを埋め込むことで、モデルが訓練段階で独自の署名を生成できるようにします。これらの署名を通じて、モデルの所有者は帰属を確認し、無断の複製や商業化を防ぐことができます。このメカニズムは、モデル開発者の権利を保護するだけでなく、モデルの使用行動に対して追跡可能なオンチェーン記録を提供します。
さらに、SentientはEnclave TEE計算フレームワークを導入し、信頼できる実行環境（AWS Nitro Enclavesなど）を利用して、モデルが認可されたリクエストにのみ応答することを保証し、未許可のアクセスと使用を防ぎます。TEEはハードウェアに依存し、一定のセキュリティリスクが存在しますが、その高性能とリアルタイム性の利点は、現在のモデルデプロイメントの中核技術となっています。
将来的に、Sentientはプライバシー保護と検証可能性をさらに強化するために、ゼロ知識証明（ZK）と全同型暗号（FHE）技術を導入する計画です。AIモデルのために。