# 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との自然な統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、さまざまな課題が存在します。一方、Web3は分散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方法を通じて、AIの発展に新しいエネルギーを注入することができます。同時に、AIはWeb3に多くの力をもたらし、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。したがって、Web3とAIの統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、データと計算力の価値を解放するために重要です。## データドリブン：AIとWeb3の堅固な基盤データはAIの発展を推進する核心的な動力であり、燃料がエンジンにとって重要なように、AIモデルは大量の高品質データを消化する必要があります。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データ取得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、中小企業が負担できない- データ資源はテクノロジー大手によって独占され、データの孤島が形成されている- 個人データのプライバシーは漏洩や濫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の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。- 分散型の方法でネットワークデータを取得し、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する- "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をデータラベリングに参加させ、世界中の専門知識を集めてデータの分析能力を強化する- 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の双方に公開で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、データの質が異なること、処理の難しさ、多様性や代表性の不足など、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く合成データは、実データの属性を模倣でき、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、金融市場の取引、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）などの法規の制定は、個人のプライバシーに対する厳格な保護を反映しています。しかし、これには課題も伴います：プライバシーリスクのために一部のセンシティブデータが十分に活用できないことは、AIモデルの潜在能力や推論能力を制限することは間違いありません。FHEは完全同態暗号を指し、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可能にします。また、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の計算能力が元の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整えます。これはAI企業にとって大きな利点をもたらします。企業はビジネスの機密を保護しながら、安全にAPIサービスを開放することができます。FHEMLは、機械学習サイクル全体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。このようにして、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データに対して計算を強調します。## 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モデルを大多数の研究者や開発者にとって手の届かない存在にしています。同時に、世界のGPU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重なり、計算能力の供給問題が一層深刻化しています。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、彼らはオンデマンドでコスト効率の良い計算サービスの方法を切実に求めています。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企業にとって経済的かつアクセスしやすい計算力市場を提供します。計算力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問題を解決するのに寄与します。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コンピューティングネットワークもあります。分散型コンピューティングネットワークは、公正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高めます。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の参加を促し、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を実行する能力を備えているとしたら——これがEdge AIの魅力です。データが生成される源で計算が行われることで、低遅延でリアルタイム処理が実現し、同時にユーザーのプライバシーも保護します。Edge AI技術は、自動運転などの重要な分野にすでに応用されています。Web3の分野では、私たちにとって馴染みのある名前があります——DePIN。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によって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はある公共ブロックチェーンエコシステムで急速に発展し、プロジェクト展開のための主要な公共ブロックチェーンプラットフォームの一つとなっています。この公共ブロックチェーンの高いTPS、低い取引手数料、そして技術革新は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、この公共ブロックチェーン上のDePINプロジェクトの時価総額は100億ドルを超えており、いくつかの有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唱され、AIモデルをトークン化します。従来のモデルでは、利益分配メカニズムが欠如しているため、一度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、さらにはそこから収益を得ることもできなくなる。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、潜在的な投資家や使用者はその真の価値を評価することが難しく、モデルの市場での認知度や商業的な潜在能力が制限される。IMOはオープンソースのAIモデルに対して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、モデルが生み出す将来的な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（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、トークン保有者が利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強化し、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、初期の試行段階にありますが、市場の受容性の向上と参加範囲の拡大に伴い、その革新性と潜在的価値に期待が寄せられています。## 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、独立して思考し、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ができます。彼らは仮想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、外部知識ベースへの接続を設定できる、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。公平でオープンなAIコンテンツエコシステムの構築を目指し、生成的AI技術を活用して個人をスーパークリエイターに変革します。こ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に訓練された大規模言語モデルを開発しました。音声クローン技術により、AI製品のパーソナライズインタラクションを加速し、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に応用可能です。Web3とAIの融合において、現在は主にインフラ層の探求が行われています。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、分散型コンピューティングリソースの効率的な利用、そして大規模言語モデルの検証といった重要な問題に取り組んでいます。これらのインフラが徐々に整備されるにつれ、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：分散化されたデータとコンピューティングパワーのインフラを構築する
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との自然な統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、さまざまな課題が存在します。一方、Web3は分散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方法を通じて、AIの発展に新しいエネルギーを注入することができます。同時に、AIはWeb3に多くの力をもたらし、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。したがって、Web3とAIの統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、データと計算力の価値を解放するために重要です。
データドリブン：AIとWeb3の堅固な基盤
データはAIの発展を推進する核心的な動力であり、燃料がエンジンにとって重要なように、AIモデルは大量の高品質データを消化する必要があります。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データ取得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の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、データの質が異なること、処理の難しさ、多様性や代表性の不足など、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く合成データは、実データの属性を模倣でき、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、金融市場の取引、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）などの法規の制定は、個人のプライバシーに対する厳格な保護を反映しています。しかし、これには課題も伴います：プライバシーリスクのために一部のセンシティブデータが十分に活用できないことは、AIモデルの潜在能力や推論能力を制限することは間違いありません。
FHEは完全同態暗号を指し、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可能にします。また、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の計算能力が元の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整えます。これはAI企業にとって大きな利点をもたらします。企業はビジネスの機密を保護しながら、安全にAPIサービスを開放することができます。
FHEMLは、機械学習サイクル全体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。このようにして、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データに対して計算を強調します。
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モデルを大多数の研究者や開発者にとって手の届かない存在にしています。
同時に、世界のGPU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重なり、計算能力の供給問題が一層深刻化しています。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、彼らはオンデマンドでコスト効率の良い計算サービスの方法を切実に求めています。
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企業にとって経済的かつアクセスしやすい計算力市場を提供します。計算力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問題を解決するのに寄与します。
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コンピューティングネットワークもあります。
分散型コンピューティングネットワークは、公正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高めます。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の参加を促し、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を実行する能力を備えているとしたら——これがEdge AIの魅力です。データが生成される源で計算が行われることで、低遅延でリアルタイム処理が実現し、同時にユーザーのプライバシーも保護します。Edge AI技術は、自動運転などの重要な分野にすでに応用されています。
Web3の分野では、私たちにとって馴染みのある名前があります——DePIN。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によって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はある公共ブロックチェーンエコシステムで急速に発展し、プロジェクト展開のための主要な公共ブロックチェーンプラットフォームの一つとなっています。この公共ブロックチェーンの高いTPS、低い取引手数料、そして技術革新は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、この公共ブロックチェーン上のDePINプロジェクトの時価総額は100億ドルを超えており、いくつかの有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唱され、AIモデルをトークン化します。
従来のモデルでは、利益分配メカニズムが欠如しているため、一度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、さらにはそこから収益を得ることもできなくなる。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、潜在的な投資家や使用者はその真の価値を評価することが難しく、モデルの市場での認知度や商業的な潜在能力が制限される。
IMOはオープンソースのAIモデルに対して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、モデルが生み出す将来的な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（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、トークン保有者が利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強化し、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、初期の試行段階にありますが、市場の受容性の向上と参加範囲の拡大に伴い、その革新性と潜在的価値に期待が寄せられています。
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、独立して思考し、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ができます。彼らは仮想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、外部知識ベースへの接続を設定できる、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。公平でオープンなAIコンテンツエコシステムの構築を目指し、生成的AI技術を活用して個人をスーパークリエイターに変革します。こ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に訓練された大規模言語モデルを開発しました。音声クローン技術により、AI製品のパーソナライズインタラクションを加速し、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に応用可能です。
Web3とAIの融合において、現在は主にインフラ層の探求が行われています。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、分散型コンピューティングリソースの効率的な利用、そして大規模言語モデルの検証といった重要な問題に取り組んでいます。これらのインフラが徐々に整備されるにつれ、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。