# 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、去中心化されたオープンで透明な新しいインターネットモデルとして、人工知能と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限され、計算能力のボトルネック、プライバシー漏洩、アルゴリズムの不透明性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の発展に新たな動力を注入することができます。同時に、AIもWeb3に多くの力をもたらすことができ、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を通じて、そのエコシステムの構築を助けます。そのため、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ストラクチャの構築や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の発展を推進する核心要素であり、エンジンにとっての燃料のようなものです。AIモデルは膨大な質の高い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データ取得と利用のモデルには、以下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- データ資源が巨頭に独占され、データの孤島が形成される- 個人データのプライバシーは漏洩や悪用のリスクに直面していますWeb3は、従来のモデルの痛点を解決するために、新しい非中央集権的データパラダイムを提供します:- 中央集権的ではないネットワークを通じてネットワークデータを取得し、AIモデルのトレーニングに真実で高品質なデータを提供します。- "ラベリングで稼ぐ" モードを採用し、世界中の労働者がデータラベリングに参加するよう奨励し、専門知識を集める- 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に対して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。しかし、実世界のデータ取得には依然としていくつかの問題が存在します。たとえば、データの品質が異なる、処理が難しい、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データ分野の将来のハイライトになる可能性があります。生成AI技術とシミュレーションに基づいて、合成データは実データの属性を模倣できるため、有効な補完としてデータ利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、合成データが成熟した応用ポテンシャルを示しています。## プライバシー保護:FHEのWeb3における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注目の焦点となっており、さまざまな規制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、これには課題も伴います。部分的なセンシティブ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モデルの潜在能力や推論能力が制限されています。全同態暗号(FHE)は、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の計算結果と一致します。FHEはAIのプライバシー計算に強力な保護を提供し、GPUの計算能力が元の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企業は商業機密を保護しつつ、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、機械学習の全サイクルにわたってデータとモデルの暗号処理をサポートし、敏感な情報の安全を確保し、データ漏洩のリスクを防ぎます。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。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は暗号化されたデータの計算を強調してデータ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3ヶ月ごとに倍増し、計算能力の需要が急増し、既存の計算リソースの供給をはるかに超えています。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しています。同時に、世界のGPU利用率は40%未満であり、プロセッサの性能向上が鈍化し、チップ不足などの要因が重なり、計算能力の供給問題がさらに深刻化しています。AIの従事者は、自分で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二者択一に直面しており、オンデマンドで経済的かつ効率的な計算サービスの方法が緊急に必要です。分散型AI計算ネットワークは、世界中の未使用GPUリソースを集約し、AI企業に経済的で使いやすい計算市場を提供します。需要側はネットワーク上で計算タスクを発表し、スマートコントラクトがタスクを計算力を提供するノードに割り当て、ノードはタスクを実行し結果を提出し、検証後に報酬を得ます。このような仕組みはリソース利用効率を向上させ、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役立ちます。汎用の分散型コンピューティングネットワークに加えて、AIトレーニングと推論に特化した専用コンピューティング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、アプリケーションの敷居を下げ、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アプリケーションを引き付け、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の強化エッジAIは、データ生成のソースで計算を行わせ、低遅延でリアルタイム処理を実現し、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の分野では、これをDePINと呼びます。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により、プライバシー保護を強化し、漏洩リスクを低減します。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は一部の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ける主要なプラットフォームの一つとなっています。高いTPS、低い取引手数料、そして技術革新がDePINプロジェクトに強力なサポートを提供しています。一部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すでに100億ドルを超えており、いくつか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(初期モデル提供)の概念は、AIモデルをトークン化します。従来のモデルでは、AIモデル開発者は後続の使用から持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後はそうです。また、AIモデルの性能と効果はしばしば透明性に欠け、市場の認知と商業的な潜在能力を制限しています。IMOはオープンソースのAIモデルに新たな資金支援と価値共有の方法を提供しました。投資家はトークンを購入してモデルの後続の収益を共有できます。一部のプロトコルは特定の基準を使用し、AIオラクルとOPML技術を組み合わせてAIモデルの真実性を保証し、トークン保有者が収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、パーソナライズ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、新しい価値を創造することができます。いくつかのオープンな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。公平でオープンなAIコンテンツエコシステムを構築し、生成型AI技術を活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。これらのプラットフォームは、キャラクターの演技をより人間らしくするために特別な大規模言語モデルを訓練しています; 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することができます。カスタマイズされたAIエージェントを利用することで、現在、ビデオチャット、語学学習、画像生成などの複数の分野で応用が可能です。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おり、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ホスティング、分散型コンピューティングパワーの効率的な使用、大規模言語モデルの検証などの重要な課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ことで、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。
Web3とAIの融合:分散化されたインテリジェン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、去中心化されたオープンで透明な新しいインターネットモデルとして、人工知能と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限され、計算能力のボトルネック、プライバシー漏洩、アルゴリズムの不透明性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の発展に新たな動力を注入することができます。同時に、AIもWeb3に多くの力をもたらすことができ、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を通じて、そのエコシステムの構築を助けます。そのため、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ストラクチャの構築や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の発展を推進する核心要素であり、エンジンにとっての燃料のようなものです。AIモデルは膨大な質の高い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データ取得と利用のモデルには、以下の主要な問題があります:
Web3は、従来のモデルの痛点を解決するために、新しい非中央集権的データパラダイムを提供します:
しかし、実世界のデータ取得には依然としていくつかの問題が存在します。たとえば、データの品質が異なる、処理が難しい、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データ分野の将来のハイライトになる可能性があります。生成AI技術とシミュレーションに基づいて、合成データは実データの属性を模倣できるため、有効な補完としてデータ利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、合成データが成熟した応用ポテンシャルを示しています。
プライバシー保護:FHEのWeb3における役割
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注目の焦点となっており、さまざまな規制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、これには課題も伴います。部分的なセンシティブ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モデルの潜在能力や推論能力が制限されています。
全同態暗号(FHE)は、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の計算結果と一致します。FHEはAIのプライバシー計算に強力な保護を提供し、GPUの計算能力が元の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企業は商業機密を保護しつつ、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、機械学習の全サイクルにわたってデータとモデルの暗号処理をサポートし、敏感な情報の安全を確保し、データ漏洩のリスクを防ぎます。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。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は暗号化されたデータの計算を強調してデータ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3ヶ月ごとに倍増し、計算能力の需要が急増し、既存の計算リソースの供給をはるかに超えています。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しています。
同時に、世界のGPU利用率は40%未満であり、プロセッサの性能向上が鈍化し、チップ不足などの要因が重なり、計算能力の供給問題がさらに深刻化しています。AIの従事者は、自分で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二者択一に直面しており、オンデマンドで経済的かつ効率的な計算サービスの方法が緊急に必要です。
分散型AI計算ネットワークは、世界中の未使用GPUリソースを集約し、AI企業に経済的で使いやすい計算市場を提供します。需要側はネットワーク上で計算タスクを発表し、スマートコントラクトがタスクを計算力を提供するノードに割り当て、ノードはタスクを実行し結果を提出し、検証後に報酬を得ます。このような仕組みはリソース利用効率を向上させ、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役立ちます。
汎用の分散型コンピューティングネットワークに加えて、AIトレーニングと推論に特化した専用コンピューティング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、アプリケーションの敷居を下げ、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アプリケーションを引き付け、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
エッジAIは、データ生成のソースで計算を行わせ、低遅延でリアルタイム処理を実現し、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の分野では、これをDePINと呼びます。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により、プライバシー保護を強化し、漏洩リスクを低減します。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は一部の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ける主要なプラットフォームの一つとなっています。高いTPS、低い取引手数料、そして技術革新がDePINプロジェクトに強力なサポートを提供しています。一部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すでに100億ドルを超えており、いくつか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(初期モデル提供)の概念は、AIモデルをトークン化します。従来のモデルでは、AIモデル開発者は後続の使用から持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後はそうです。また、AIモデルの性能と効果はしばしば透明性に欠け、市場の認知と商業的な潜在能力を制限しています。
IMOはオープンソースのAIモデルに新たな資金支援と価値共有の方法を提供しました。投資家はトークンを購入してモデルの後続の収益を共有できます。一部のプロトコルは特定の基準を使用し、AIオラクルとOPML技術を組み合わせてAIモデルの真実性を保証し、トークン保有者が収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、パーソナライズ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、新しい価値を創造することができます。
いくつかのオープンな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。公平でオープンなAIコンテンツエコシステムを構築し、生成型AI技術を活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。これらのプラットフォームは、キャラクターの演技をより人間らしくするために特別な大規模言語モデルを訓練しています; 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することができます。カスタマイズされたAIエージェントを利用することで、現在、ビデオチャット、語学学習、画像生成などの複数の分野で応用が可能です。
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おり、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ホスティング、分散型コンピューティングパワーの効率的な使用、大規模言語モデルの検証などの重要な課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ことで、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。