# 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、分散型でオープンかつ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格に制御されており、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、オープンデータマーケット、プライバシー計算などの手段を通じて、AIの発展に新たな動力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、エコシステムの構築を助けます。Web3とAIの結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、データと計算能力の価値を解放するために極めて重要です。## 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原動力です。AIモデルは、大量の高品質な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も決定します。従来の中央集権的なAIデータの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、中小企業が負担できない- データリソースがテクノロジー大手によって独占され、データアイランドが形成される- 個人データのプライバシーは漏洩と濫用のリスクに直面していますWeb3は新しい分散型データの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会社にアイドルネットワークを販売し、分散型でネットワークデータを収集し、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できます。- "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作業者がデータアノテーションに参加することを奨励し、世界中の専門知識を集め、データ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の双方に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。しかし、リアルワールドのデータ取得には、データ品質のばらつき、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データトラックの未来のスターになるかもしれません。生成AI技術とシミュレーションを基にした合成データは、リアルデータの属性を模倣し、リアルデータの有効な補完として機能し、データ使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、合成データは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います。EUの一般データ保護規則（GDPR）などの法律は、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。一部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、AIモデルの潜在能力と推論能力を制限しています。FHE（完全同態暗号）は、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、計算結果は平文データ上で行ったのと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強固な保護を提供し、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作業を実行できる環境を実現します。これにより、AI企業は商業秘密を保護しながら、安全にAPIサービスを開放できるという大きな利点を得ます。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、センシティブな情報の安全性を確保し、データ漏洩リスクを防ぎます。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する計算を強調します。## 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ヶ月ごとに倍増し、計算能力の需要が急増しており、既存の計算資源の供給をはるかに超えています。例えば、ある有名なAIモデルのトレーニングには膨大な計算能力が必要で、単一デバイスでのトレーニング時間は355年に相当します。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などが、計算力供給の問題をさらに深刻にしています。AI業界の人々はジレンマに陥っています：自社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、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企業に経済的にアクセス可能な計算力市場を提供します。計算力の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。このソリューションはリソースの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助けとなります。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の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、公平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向上させます。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を引き付け、AI技術の発展と応用を共同で推進します。## DePIN: Web3 がエッジ AI を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すべてAIを実行する能力を持っている――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、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に応用されています。Web3の分野では、私たちにとってより馴染みのある名前があります——DePIN。Web3は分散型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の構築を促進します。現在、DePINはあるエコシステムの中で急速に発展し、プロジェクト展開の第一選択のパブリックチェーンプラットフォームの一つとなっています。このパブリックチェーンの高TPS、低取引手数料、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、このパブリックチェーン上のDePINプロジェクトの時価総額は100億ドルを超え、一部の著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、収益共有メカニズムが欠如しているため、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、元の創作者は使用状況を追跡することが難しくなり、その中から収益を得ることは言うまでもありません。また、AIモデルの性能と効果は透明性に欠けることが多く、これにより潜在的な投資家やユーザーはその真の価値を評価することが難しくなり、モデルの市場認知度と商業的な可能性が制限されます。IMOはオープンソースAIモデルに新しい資金提供と価値共有の方法を提供し、投資家はIMO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。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、トークン保有者が収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与えます。IMOは現在まだ初期の試みの段階にありますが、市場の受容度が高まり、参加の範囲が拡大するにつれて、その革新性と潜在的な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、独立して思考し、設定された目標を達成するために適切な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、ユーザーとの対話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、効率を高め、新しい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に取り組み、生成AI技術を利用して、個人がスーパークリエイターになることをサポートします。このプラットフォームは、役割演技をより人間的にするために特別にトレーニング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99％削減。音声クローンは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、画像生成などの多様な分野で応用されています。Web3とAIの融合において、現在は主にインフラ層の探求に集中しています。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、非中央集権的な計算能力の効率的な使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あります。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、分散型でオープンかつ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格に制御されており、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、オープンデータマーケット、プライバシー計算などの手段を通じて、AIの発展に新たな動力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、エコシステムの構築を助けます。Web3とAIの結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、データと計算能力の価値を解放するために極めて重要です。
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原動力です。AIモデルは、大量の高品質な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も決定します。
従来の中央集権的なAIデータの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は新しい分散型データの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:
しかし、リアルワールドのデータ取得には、データ品質のばらつき、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データトラックの未来のスターになるかもしれません。生成AI技術とシミュレーションを基にした合成データは、リアルデータの属性を模倣し、リアルデータの有効な補完として機能し、データ使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、合成データは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います。EUの一般データ保護規則（GDPR）などの法律は、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。一部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、AIモデルの潜在能力と推論能力を制限しています。
FHE（完全同態暗号）は、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、計算結果は平文データ上で行ったのと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強固な保護を提供し、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作業を実行できる環境を実現します。これにより、AI企業は商業秘密を保護しながら、安全にAPIサービスを開放できるという大きな利点を得ます。
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、センシティブな情報の安全性を確保し、データ漏洩リスクを防ぎます。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する計算を強調します。
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ヶ月ごとに倍増し、計算能力の需要が急増しており、既存の計算資源の供給をはるかに超えています。例えば、ある有名なAIモデルのトレーニングには膨大な計算能力が必要で、単一デバイスでのトレーニング時間は355年に相当します。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などが、計算力供給の問題をさらに深刻にしています。AI業界の人々はジレンマに陥っています：自社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、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企業に経済的にアクセス可能な計算力市場を提供します。計算力の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。このソリューションはリソースの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助けとなります。
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の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、公平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向上させます。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を引き付け、AI技術の発展と応用を共同で推進します。
DePIN: Web3 がエッジ AI を強化
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すべてAIを実行する能力を持っている――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、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に応用されています。
Web3の分野では、私たちにとってより馴染みのある名前があります——DePIN。Web3は分散型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の構築を促進します。
現在、DePINはあるエコシステムの中で急速に発展し、プロジェクト展開の第一選択のパブリックチェーンプラットフォームの一つとなっています。このパブリックチェーンの高TPS、低取引手数料、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、このパブリックチェーン上のDePINプロジェクトの時価総額は100億ドルを超え、一部の著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、収益共有メカニズムが欠如しているため、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、元の創作者は使用状況を追跡することが難しくなり、その中から収益を得ることは言うまでもありません。また、AIモデルの性能と効果は透明性に欠けることが多く、これにより潜在的な投資家やユーザーはその真の価値を評価することが難しくなり、モデルの市場認知度と商業的な可能性が制限されます。
IMOはオープンソースAIモデルに新しい資金提供と価値共有の方法を提供し、投資家はIMO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。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、トークン保有者が収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与えます。IMOは現在まだ初期の試みの段階にありますが、市場の受容度が高まり、参加の範囲が拡大するにつれて、その革新性と潜在的な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、独立して思考し、設定された目標を達成するために適切な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、ユーザーとの対話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、効率を高め、新しい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に取り組み、生成AI技術を利用して、個人がスーパークリエイターになることをサポートします。このプラットフォームは、役割演技をより人間的にするために特別にトレーニング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99％削減。音声クローンは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、画像生成などの多様な分野で応用されています。
Web3とAIの融合において、現在は主にインフラ層の探求に集中しています。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、非中央集権的な計算能力の効率的な使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あります。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と信じる理由があります。