著者: 秦景春
前の記事では、分散型AIがWeb3バリューインターネットの着陸にどのように鍵となる要素になるかについて議論し、AO+Arweaveが永続的なストレージ、超並列計算、検証可能性などの技術的利点を活かして、このエコシステムに理想的なインフラストラクチャを提供していることを指摘しました。この記事では、AO+Arweaveの技術的な詳細にさらに焦点を当て、主要な分散型プラットフォームとの比較分析を通じて、AI開発をサポートする上での独自の利点を明らかにし、垂直分散型AIプロジェクトとの補完関係について探究します。
近年、AI 技術の急速な発展と大規模モデルのトレーニング要求の持続的な上昇に伴い、分散型AIインフラストラクチャが業界で注目されるようになっています。従来の中央集権型計算プラットフォームは計算能力を向上させてきましたが、データの独占と高額なストレージコストが制約となっています。対照的に、分散型プラットフォームはストレージコストを削減するだけでなく、分散型検証メカニズムを通じてデータと計算の改ざん防止を保証し、AIモデルのトレーニング、推論、検証などの重要な段階で重要な役割を果たします。さらに、現在のWeb3ではデータの分断、DAOの組織効率の低下、各プラットフォームの相互運用性の低さなどの課題がありますので、分散型AIとの融合がさらなる発展に不可欠です！
この記事では、メモリ制限、データストレージ、並列計算能力、および検証可能性の4つの側面から、主要なプラットフォームの利点と欠点を比較分析し、なぜAO+Arweaveシステムが分散型AI分野で明らかな競争優位性を発揮しているかについて詳しく探究します。
1、各プラットフォームの比較分析：なぜAO+Arweaveは独自の存在感を示しているのか
1.1 メモリと計算力要件
AI モデルの規模が拡大するにつれて、メモリと計算能力がプラットフォームの能力を測るための重要な指標となっています。比較的小規模なモデル（例: Llama-3-8 B）を実行する場合、少なくとも 12 GB のメモリが必要です。一方、GPT-4 のような数兆パラメータを超えるモデルは、メモリと計算リソースに驚異的な要件を持っています。トレーニングプロセスでは、多くの行列演算、バックプロパゲーション、パラメータ同期などの操作が並列計算能力を十分に活用する必要があります。
ハッシュパワーの需要と市場競争
Deepseekなどのプロジェクトの人気が高まるにつれて、大規模なモデルのトレーニングの敷居が低くなり、中小企業がますます競争に参加する可能性が高まり、市場での計算リソースがますます不足しています。このような状況下で、AOのような分散並列計算能力を持つ分散型計算リソースインフラはますます歓迎されることでしょう。AO+Arweaveは分散型AIインフラとして、Web3の価値インターネットの着地における重要な支柱となるでしょう。
1.2 データの保存と経済性
データストレージは別の非常に重要な指標です。伝統的なブロックチェーンプラットフォーム、例えばイーサリアムは、チェーン上のストレージコストが非常に高いため、通常は重要なメタデータのみを保存するために使用され、大規模なデータストレージはIPFSやFilecoinなどのオフチェーンソリューションに移されます。
1.3 並列計算能力の重要性
大規模なAIモデルをトレーニングする際、計算集約型のタスクを並列処理することは効率を向上させるための鍵となります。多くの行列演算を複数の並列タスクに分割することで、時間コストを大幅に削減し、GPUなどのハードウェアリソースを十分に活用することができます。
1.4 検証可能性とシステム信頼性
分散ネットワークプラットフォームの主な利点は、グローバルコンセンサスと改ざんできないストレージメカニズムによって、データと計算結果の信頼性を大幅に向上させることができることです。
2. AO+Arweaveと垂直分散型AIプロジェクトの補完関係
分散したAI領域では、Bittensor、Fetch.ai、Eliza、GameFiなどの垂直プロジェクトが、それぞれのアプリケーションシナリオを積極的に探求しています。AO+Arweaveは、効率的な分散型コンピューティングパワー、永続的なデータストレージ、完全なチェーン監査能力を提供する基盤プラットフォームとして、これらの垂直プロジェクトに必要な基盤サポートを提供できる優位性があります。
2.1 技術補完性の例
Bittensorの参加者は、AIモデルのトレーニングに計算リソースを提供する必要があり、これには並列計算リソースとデータストレージに対する非常に高い要求があります。AOのスーパーパラレルコンピューティングアーキテクチャにより、多数のノードが同じネットワークで同時にトレーニングタスクを実行し、オープンメッセージパッシングメカニズムを介してモデルパラメータと中間結果を迅速に交換することができます。これにより、従来のブロックチェーンの順次実行によるボトルネックを回避できます。このノンブロッキング並行アーキテクチャにより、モデルの更新速度が向上するだけでなく、全体のトレーニングスループットも大幅に向上します。
同時に、Arweaveが提供する永続的なストレージは、重要なデータ、モデルの重み、およびパフォーマンス評価結果に理想的な保存方法を提供します。トレーニングプロセスで生成される大規模なデータセットは、Arweaveにリアルタイムで書き込むことができます。データの改ざんができないため、新しいノードでも最新のトレーニングデータとモデルのスナップショットを取得でき、ネットワーク参加者が統一されたデータの基盤で共同トレーニングできるようになっています。この組み合わせにより、データ配布プロセスが簡素化されるだけでなく、モデルバージョン管理や結果検証に透明で信頼性のある根拠を提供し、Bittensorネットワークは分散優位を維持しながら、ほぼ中央集権的なクラスターの計算効率を得ることができ、それにより分散機械学習の性能上限を大幅に押し上げることができます。 自律経済主体(AEA)の Fetch.ai:
マルチエージェント協調システムFetch.aiでは、AO+Arweaveの組み合わせも卓越した協力効果を発揮することができます。Fetch.aiは分散型プラットフォームを構築し、独立したエージェントがチェーン上で経済活動を協力して展開できるようにしています。この種のアプリケーションは、複数のエージェントの同時実行とデータ交換を同時に処理する必要があり、計算と通信の要件が非常に高いです。AOはFetch.aiに高性能な実行環境を提供し、各独立エージェントはAOネットワーク内の独立した計算ユニットと見なすことができ、複数のエージェントは異なるノードで並列に複雑な計算と意思決定論理を実行し、互いにブロックしません。オープンメッセージングメカニズムはエージェント間の通信をさらに最適化し、エージェントはチェーン上のメッセージキューを介して情報を非同期に交換し、アクションをトリガーでき、従って伝統的なブロックチェーンのグローバル状態の更新に伴う遅延問題を回避できます。AOのサポートを受けて、数百から数千のFetch.aiエージェントがリアルタイムにコミュニケーションし、競争し、協力し、現実世界に近い経済活動のリズムをシミュレートすることができます。
一方で、Arweaveの永続的なストレージ機能はFetch.aiのデータ共有と知識保存を可能にし、各エージェントが生成または収集した重要なデータ（市場情報、インタラクションログ、プロトコル契約など）をArweaveに保存し、永続的なパブリックメモリライブラリを構築します。他のエージェントやユーザーは、信頼性のある中央集権的サーバーを信頼することなくいつでもアクセスできます。これにより、エージェント間の協力記録が公開透明になります。たとえば、エージェントがArweaveに記載したサービス条項や取引価格は、すべての参加者によって認められる公開記録となり、ノードの障害や悪意のある改ざんによって失われることはありません。AOの高並列計算とArweaveの信頼性のあるストレージを活用することで、Fetch.aiのマルチエージェントシステムは前例のない協調深度を実現できます。
従来のAIチャットボットは通常、クラウドに依存し、強力な計算能力で自然言語を処理し、長期的な対話やユーザーの好みをデータベースに保存しています。AOの超並列計算を活用すると、チェーン上のスマートアシスタントはタスクモジュール（言語理解、対話生成、感情分析など）を複数のノードに分散して並列処理し、大量のユーザーが同時に質問しても迅速に応答できます。AOのメッセージ伝達メカニズムにより、各モジュールが効率的に連携します。たとえば、言語理解モジュールは意味を抽出した後、非同期メッセージを使用して結果を対応する生成モジュールに送信し、分散型アーキテクチャの対話フローがスムーズになります。同時にArweaveはElizaの「長期メモリライブラリ」として機能し、すべてのユーザーインタラクション記録、好み、およびアシスタントの学習した新しい知識を暗号化して永久に保存できます。何年経っても、ユーザーが再び対話すると、以前のコンテキストを呼び出し、個別の一貫した応答を実現できます。永久保存により、中央集権的なサービスでのデータの紛失やアカウントの移行による記憶の喪失を回避するだけでなく、AIモデルが持続的に学習するための歴史データのサポートを提供し、チェーン上のAIアシスタントが「使えば使うほど賢くなる」ことを実現します。
分散した仮想世界内で、異なる領域のシーンシミュレーション、NPCの行動決定、およびプレイヤーの相互作用イベントは、各ノードが同時に計算し、メッセージのやり取りを通じて領域を越えて情報を交換し、完全な仮想世界を構築します。
同時に、Arweaveの永続的なストレージはゲームに信頼性のある状態の記録と資産管理を提供します：重要な状態（マップの変更、プレイヤーデータなど）や重要なイベント（レアアイテムの取得、ストーリーの進展など）が定期的にチェーン上で確定され、プレイヤー資産（キャラクタースキン、アイテムNFTなど）のメタデータとメディアコンテンツも直接保存され、永続的な所有権と改ざん防止が保証されます。システムのアップグレードやノードの交換が行われた場合でも、Arweaveに保存された履歴的な状態は復元可能であり、プレイヤーの成果や財産が技術の変化によって失われることはありません：どのプレイヤーもこれらのデータが突然消失することを望んでいません。以前にも多くの類似した事例が発生しており、数年前にはVitalik ButerinがBlizzardによってワールドオブウォークラフトで魔法使いの生命吸収スキルが突然削除されたことに憤慨していました。さらに、永続的なストレージによって、プレイヤーコミュニティはゲームの歴史に貢献することができ、すべての重要なイベントがチェーン上に永続的に保存されます。AOの高強度の並列計算とArweaveの永続的なストレージを活用することで、この分散型ゲームアーキテクチャは従来のモデルの性能とデータの持続性の制約を効果的に打破しています。
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2.2 エコシステムの統合と相補的な利点
AO+Arweaveは、垂直AIプロジェクトのインフラストラクチャサポートを提供するだけでなく、オープンで多様で相互接続された分散型AIエコシステムの構築にも取り組んでいます。 AO+Arweaveは、特定の分野のみに焦点を当てたプロジェクトと比較して、より広いエコシステムとより多くのアプリケーションシナリオを持ち、その目標は、データ、アルゴリズム、モデル、およびコンピューティングパワーをカバーする完全なバリューチェーンを構築することです。 このような広大なエコシステムにおいてのみ、Web3データ資産の可能性を真に解き放ち、健全で持続可能な分散型AI経済ループを形成することができます。
3、Web3 価値インターネットと永続的な価値の保存
Web3.0の時代の到来は、データアセットがインターネットで最も中心的なリソースになることを意味します。ビットコインネットワークが「デジタルゴールド」を保存するのに似て、Arweaveの永続的なストレージサービスにより、価値のあるデータアセットは長期間保存され、改ざんされません。現在、インターネットの巨大企業によるユーザーデータの独占により、個人データの価値が表れにくくなっていますが、Web3時代には、ユーザーがデータの所有権を持ち、データの交換がトークンインセンティブメカニズムによって効果的に実現されます。
value ストアのプロパティ:
Arweaveは、Blockweave、SPoRA、およびバンドル技術を使用して強力な横方向のスケーラビリティを実現し、特に大規模なデータストレージシナリオで優れたパフォーマンスを発揮しています。この特性により、Arweaveは永続的なデータストレージのみならず、知的財産管理、データ資産取引、AIモデルのライフサイクル管理にも堅固なサポートを提供することができます。 データ資産の経済性:
データ資産はWeb3バリューインターネットの中心です。将来、個人データ、モデルパラメータ、トレーニングログなどが価値ある資産となり、トークンインセンティブ、データ権利などのメカニズムを通じて効率的な流通が実現されるでしょう。AO+Arweaveは、この考え方に基づいて構築されたインフラストラクチャであり、データ資産の流通経路を開き、Web3エコシステムに持続的な活力をもたらすことを目指しています。
四、リスクとチャレンジ、そして将来の展望
AO+Arweaveの技術的な利点にもかかわらず、実際には次の課題に直面しています。
AOの経済モデルは、ARトークンの経済システムと深く統合される必要があります。これにより、低コストのデータストレージと効率的なデータ転送が保証されます。このプロセスには、MU、SU、CUなどの複数のノード間のインセンティブとペナルティメカニズムが関与し、柔軟なSIVサブステーク合意メカニズムを通じてセキュリティ、コスト、スケーラビリティをバランスさせる必要があります。実装の過程で、ノードの数とタスク要件をどのようにバランスさせ、リソースの浪費や収益不足を避けるかは、プロジェクト側が慎重に考慮する必要があります。
現在のAO+Arweaveエコシステムは、データストレージと計算サポートに主眼を置いており、完全な分散型モデルやアルゴリズム市場はまだ形成されていません。安定したモデルプロバイダーがいない場合、エコシステム内のAI-Agentの発展は制約される可能性があります。したがって、エコシステム基金を通じて分散型モデル市場プロジェクトを支援し、競争力の高い壁と長期的な競争力を形成することを提案します。
数多の挑戦に直面していますが、Web3.0時代の到来により、データ資産の権利と流通が整ったインターネット価値体系の再構築を推進します。基盤となるAO+Arweaveは、この変革において重要な役割を果たすことが期待されており、分散型AIエコシステムとWeb3価値インターネットの構築を支援します。
結論
総合メモリ、データストレージ、並列計算、および検証性の4つの側面について詳細に比較分析した結果、私たちはAO+Arweaveが分散型AIタスクをサポートする上で明らかな優位性を示していると考えています。特に大規模なAIモデルトレーニングのニーズを満たし、ストレージコストを低減し、システムの信頼性を向上させる点で優れています。同時に、AO+Arweaveは垂直型分散型AIプロジェクトに強力なインフラサポートを提供するだけでなく、完全なAIエコシステムを構築する可能性も秘めており、それによりWeb3データアセット経済活動の閉じたサイクルを促進し、さらなる革新をもたらすことができます。
将来、経済モデルの進化、エコシステムの拡大、およびクロス領域の協力の深化に伴い、AO+Arweave+AIはWeb3バリューインターネットの重要な支柱となり、データ資産の権利確定、価値交換、分散型アプリケーションに革新をもたらす可能性があります。実際の展開には依然としていくつかのリスクと挑戦がありますが、持続的な試行と最適化により、技術とエコシステムは突破的な進展を遂げるでしょう。
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AO+Arweave:分散型AIインフラの未来を再発明する
著者: 秦景春
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近年、AI 技術の急速な発展と大規模モデルのトレーニング要求の持続的な上昇に伴い、分散型AIインフラストラクチャが業界で注目されるようになっています。従来の中央集権型計算プラットフォームは計算能力を向上させてきましたが、データの独占と高額なストレージコストが制約となっています。対照的に、分散型プラットフォームはストレージコストを削減するだけでなく、分散型検証メカニズムを通じてデータと計算の改ざん防止を保証し、AIモデルのトレーニング、推論、検証などの重要な段階で重要な役割を果たします。さらに、現在のWeb3ではデータの分断、DAOの組織効率の低下、各プラットフォームの相互運用性の低さなどの課題がありますので、分散型AIとの融合がさらなる発展に不可欠です！
この記事では、メモリ制限、データストレージ、並列計算能力、および検証可能性の4つの側面から、主要なプラットフォームの利点と欠点を比較分析し、なぜAO+Arweaveシステムが分散型AI分野で明らかな競争優位性を発揮しているかについて詳しく探究します。
1、各プラットフォームの比較分析：なぜAO+Arweaveは独自の存在感を示しているのか
1.1 メモリと計算力要件
AI モデルの規模が拡大するにつれて、メモリと計算能力がプラットフォームの能力を測るための重要な指標となっています。比較的小規模なモデル（例: Llama-3-8 B）を実行する場合、少なくとも 12 GB のメモリが必要です。一方、GPT-4 のような数兆パラメータを超えるモデルは、メモリと計算リソースに驚異的な要件を持っています。トレーニングプロセスでは、多くの行列演算、バックプロパゲーション、パラメータ同期などの操作が並列計算能力を十分に活用する必要があります。
ハッシュパワーの需要と市場競争
Deepseekなどのプロジェクトの人気が高まるにつれて、大規模なモデルのトレーニングの敷居が低くなり、中小企業がますます競争に参加する可能性が高まり、市場での計算リソースがますます不足しています。このような状況下で、AOのような分散並列計算能力を持つ分散型計算リソースインフラはますます歓迎されることでしょう。AO+Arweaveは分散型AIインフラとして、Web3の価値インターネットの着地における重要な支柱となるでしょう。
1.2 データの保存と経済性
データストレージは別の非常に重要な指標です。伝統的なブロックチェーンプラットフォーム、例えばイーサリアムは、チェーン上のストレージコストが非常に高いため、通常は重要なメタデータのみを保存するために使用され、大規模なデータストレージはIPFSやFilecoinなどのオフチェーンソリューションに移されます。
1.3 並列計算能力の重要性
大規模なAIモデルをトレーニングする際、計算集約型のタスクを並列処理することは効率を向上させるための鍵となります。多くの行列演算を複数の並列タスクに分割することで、時間コストを大幅に削減し、GPUなどのハードウェアリソースを十分に活用することができます。
1.4 検証可能性とシステム信頼性
分散ネットワークプラットフォームの主な利点は、グローバルコンセンサスと改ざんできないストレージメカニズムによって、データと計算結果の信頼性を大幅に向上させることができることです。
2. AO+Arweaveと垂直分散型AIプロジェクトの補完関係
分散したAI領域では、Bittensor、Fetch.ai、Eliza、GameFiなどの垂直プロジェクトが、それぞれのアプリケーションシナリオを積極的に探求しています。AO+Arweaveは、効率的な分散型コンピューティングパワー、永続的なデータストレージ、完全なチェーン監査能力を提供する基盤プラットフォームとして、これらの垂直プロジェクトに必要な基盤サポートを提供できる優位性があります。
2.1 技術補完性の例
Bittensorの参加者は、AIモデルのトレーニングに計算リソースを提供する必要があり、これには並列計算リソースとデータストレージに対する非常に高い要求があります。AOのスーパーパラレルコンピューティングアーキテクチャにより、多数のノードが同じネットワークで同時にトレーニングタスクを実行し、オープンメッセージパッシングメカニズムを介してモデルパラメータと中間結果を迅速に交換することができます。これにより、従来のブロックチェーンの順次実行によるボトルネックを回避できます。このノンブロッキング並行アーキテクチャにより、モデルの更新速度が向上するだけでなく、全体のトレーニングスループットも大幅に向上します。
同時に、Arweaveが提供する永続的なストレージは、重要なデータ、モデルの重み、およびパフォーマンス評価結果に理想的な保存方法を提供します。トレーニングプロセスで生成される大規模なデータセットは、Arweaveにリアルタイムで書き込むことができます。データの改ざんができないため、新しいノードでも最新のトレーニングデータとモデルのスナップショットを取得でき、ネットワーク参加者が統一されたデータの基盤で共同トレーニングできるようになっています。この組み合わせにより、データ配布プロセスが簡素化されるだけでなく、モデルバージョン管理や結果検証に透明で信頼性のある根拠を提供し、Bittensorネットワークは分散優位を維持しながら、ほぼ中央集権的なクラスターの計算効率を得ることができ、それにより分散機械学習の性能上限を大幅に押し上げることができます。 自律経済主体(AEA)の Fetch.ai:
マルチエージェント協調システムFetch.aiでは、AO+Arweaveの組み合わせも卓越した協力効果を発揮することができます。Fetch.aiは分散型プラットフォームを構築し、独立したエージェントがチェーン上で経済活動を協力して展開できるようにしています。この種のアプリケーションは、複数のエージェントの同時実行とデータ交換を同時に処理する必要があり、計算と通信の要件が非常に高いです。AOはFetch.aiに高性能な実行環境を提供し、各独立エージェントはAOネットワーク内の独立した計算ユニットと見なすことができ、複数のエージェントは異なるノードで並列に複雑な計算と意思決定論理を実行し、互いにブロックしません。オープンメッセージングメカニズムはエージェント間の通信をさらに最適化し、エージェントはチェーン上のメッセージキューを介して情報を非同期に交換し、アクションをトリガーでき、従って伝統的なブロックチェーンのグローバル状態の更新に伴う遅延問題を回避できます。AOのサポートを受けて、数百から数千のFetch.aiエージェントがリアルタイムにコミュニケーションし、競争し、協力し、現実世界に近い経済活動のリズムをシミュレートすることができます。
一方で、Arweaveの永続的なストレージ機能はFetch.aiのデータ共有と知識保存を可能にし、各エージェントが生成または収集した重要なデータ（市場情報、インタラクションログ、プロトコル契約など）をArweaveに保存し、永続的なパブリックメモリライブラリを構築します。他のエージェントやユーザーは、信頼性のある中央集権的サーバーを信頼することなくいつでもアクセスできます。これにより、エージェント間の協力記録が公開透明になります。たとえば、エージェントがArweaveに記載したサービス条項や取引価格は、すべての参加者によって認められる公開記録となり、ノードの障害や悪意のある改ざんによって失われることはありません。AOの高並列計算とArweaveの信頼性のあるストレージを活用することで、Fetch.aiのマルチエージェントシステムは前例のない協調深度を実現できます。
従来のAIチャットボットは通常、クラウドに依存し、強力な計算能力で自然言語を処理し、長期的な対話やユーザーの好みをデータベースに保存しています。AOの超並列計算を活用すると、チェーン上のスマートアシスタントはタスクモジュール（言語理解、対話生成、感情分析など）を複数のノードに分散して並列処理し、大量のユーザーが同時に質問しても迅速に応答できます。AOのメッセージ伝達メカニズムにより、各モジュールが効率的に連携します。たとえば、言語理解モジュールは意味を抽出した後、非同期メッセージを使用して結果を対応する生成モジュールに送信し、分散型アーキテクチャの対話フローがスムーズになります。同時にArweaveはElizaの「長期メモリライブラリ」として機能し、すべてのユーザーインタラクション記録、好み、およびアシスタントの学習した新しい知識を暗号化して永久に保存できます。何年経っても、ユーザーが再び対話すると、以前のコンテキストを呼び出し、個別の一貫した応答を実現できます。永久保存により、中央集権的なサービスでのデータの紛失やアカウントの移行による記憶の喪失を回避するだけでなく、AIモデルが持続的に学習するための歴史データのサポートを提供し、チェーン上のAIアシスタントが「使えば使うほど賢くなる」ことを実現します。
分散した仮想世界内で、異なる領域のシーンシミュレーション、NPCの行動決定、およびプレイヤーの相互作用イベントは、各ノードが同時に計算し、メッセージのやり取りを通じて領域を越えて情報を交換し、完全な仮想世界を構築します。
同時に、Arweaveの永続的なストレージはゲームに信頼性のある状態の記録と資産管理を提供します：重要な状態（マップの変更、プレイヤーデータなど）や重要なイベント（レアアイテムの取得、ストーリーの進展など）が定期的にチェーン上で確定され、プレイヤー資産（キャラクタースキン、アイテムNFTなど）のメタデータとメディアコンテンツも直接保存され、永続的な所有権と改ざん防止が保証されます。システムのアップグレードやノードの交換が行われた場合でも、Arweaveに保存された履歴的な状態は復元可能であり、プレイヤーの成果や財産が技術の変化によって失われることはありません：どのプレイヤーもこれらのデータが突然消失することを望んでいません。以前にも多くの類似した事例が発生しており、数年前にはVitalik ButerinがBlizzardによってワールドオブウォークラフトで魔法使いの生命吸収スキルが突然削除されたことに憤慨していました。さらに、永続的なストレージによって、プレイヤーコミュニティはゲームの歴史に貢献することができ、すべての重要なイベントがチェーン上に永続的に保存されます。AOの高強度の並列計算とArweaveの永続的なストレージを活用することで、この分散型ゲームアーキテクチャは従来のモデルの性能とデータの持続性の制約を効果的に打破しています。
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2.2 エコシステムの統合と相補的な利点
AO+Arweaveは、垂直AIプロジェクトのインフラストラクチャサポートを提供するだけでなく、オープンで多様で相互接続された分散型AIエコシステムの構築にも取り組んでいます。 AO+Arweaveは、特定の分野のみに焦点を当てたプロジェクトと比較して、より広いエコシステムとより多くのアプリケーションシナリオを持ち、その目標は、データ、アルゴリズム、モデル、およびコンピューティングパワーをカバーする完全なバリューチェーンを構築することです。 このような広大なエコシステムにおいてのみ、Web3データ資産の可能性を真に解き放ち、健全で持続可能な分散型AI経済ループを形成することができます。
3、Web3 価値インターネットと永続的な価値の保存
Web3.0の時代の到来は、データアセットがインターネットで最も中心的なリソースになることを意味します。ビットコインネットワークが「デジタルゴールド」を保存するのに似て、Arweaveの永続的なストレージサービスにより、価値のあるデータアセットは長期間保存され、改ざんされません。現在、インターネットの巨大企業によるユーザーデータの独占により、個人データの価値が表れにくくなっていますが、Web3時代には、ユーザーがデータの所有権を持ち、データの交換がトークンインセンティブメカニズムによって効果的に実現されます。
value ストアのプロパティ:
Arweaveは、Blockweave、SPoRA、およびバンドル技術を使用して強力な横方向のスケーラビリティを実現し、特に大規模なデータストレージシナリオで優れたパフォーマンスを発揮しています。この特性により、Arweaveは永続的なデータストレージのみならず、知的財産管理、データ資産取引、AIモデルのライフサイクル管理にも堅固なサポートを提供することができます。 データ資産の経済性:
データ資産はWeb3バリューインターネットの中心です。将来、個人データ、モデルパラメータ、トレーニングログなどが価値ある資産となり、トークンインセンティブ、データ権利などのメカニズムを通じて効率的な流通が実現されるでしょう。AO+Arweaveは、この考え方に基づいて構築されたインフラストラクチャであり、データ資産の流通経路を開き、Web3エコシステムに持続的な活力をもたらすことを目指しています。
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四、リスクとチャレンジ、そして将来の展望
AO+Arweaveの技術的な利点にもかかわらず、実際には次の課題に直面しています。
AOの経済モデルは、ARトークンの経済システムと深く統合される必要があります。これにより、低コストのデータストレージと効率的なデータ転送が保証されます。このプロセスには、MU、SU、CUなどの複数のノード間のインセンティブとペナルティメカニズムが関与し、柔軟なSIVサブステーク合意メカニズムを通じてセキュリティ、コスト、スケーラビリティをバランスさせる必要があります。実装の過程で、ノードの数とタスク要件をどのようにバランスさせ、リソースの浪費や収益不足を避けるかは、プロジェクト側が慎重に考慮する必要があります。
現在のAO+Arweaveエコシステムは、データストレージと計算サポートに主眼を置いており、完全な分散型モデルやアルゴリズム市場はまだ形成されていません。安定したモデルプロバイダーがいない場合、エコシステム内のAI-Agentの発展は制約される可能性があります。したがって、エコシステム基金を通じて分散型モデル市場プロジェクトを支援し、競争力の高い壁と長期的な競争力を形成することを提案します。
数多の挑戦に直面していますが、Web3.0時代の到来により、データ資産の権利と流通が整ったインターネット価値体系の再構築を推進します。基盤となるAO+Arweaveは、この変革において重要な役割を果たすことが期待されており、分散型AIエコシステムとWeb3価値インターネットの構築を支援します。
結論
総合メモリ、データストレージ、並列計算、および検証性の4つの側面について詳細に比較分析した結果、私たちはAO+Arweaveが分散型AIタスクをサポートする上で明らかな優位性を示していると考えています。特に大規模なAIモデルトレーニングのニーズを満たし、ストレージコストを低減し、システムの信頼性を向上させる点で優れています。同時に、AO+Arweaveは垂直型分散型AIプロジェクトに強力なインフラサポートを提供するだけでなく、完全なAIエコシステムを構築する可能性も秘めており、それによりWeb3データアセット経済活動の閉じたサイクルを促進し、さらなる革新をもたらすことができます。
将来、経済モデルの進化、エコシステムの拡大、およびクロス領域の協力の深化に伴い、AO+Arweave+AIはWeb3バリューインターネットの重要な支柱となり、データ資産の権利確定、価値交換、分散型アプリケーションに革新をもたらす可能性があります。実際の展開には依然としていくつかのリスクと挑戦がありますが、持続的な試行と最適化により、技術とエコシステムは突破的な進展を遂げるでしょう。