Web3とAIの融合：次世代インターネットインフラの探求

Web3は新しいタイプの分散型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では、AIは計算力のボトルネックやプライバシーの漏洩など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、計算力ネットワークの共有やオープンデータマーケットなどを通じてAIに新たな力を注入することができます。また、AIもWeb3エコシステムに力を与えることができます。この二者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の構築やデータと計算力の価値を解放する上で重要な意義を持っています。

! AIとWeb3の6つの主要な統合を探る

データドリブン:AIとWeb3の基盤

データはAIの発展の核心的な推進力です。AIモデルは、深い理解と強力な推論能力を得るために、大量の高品質なデータを必要とします。データの品質はモデルのパフォーマンスに直接影響します。

従来の中央集権的AIデータモデルには以下の問題があります:

• データ取得コストが高く、中小企業が負担できない
• データ資源が巨人に独占され、データの孤島が形成される
• 個人データのプライバシーが漏洩リスクに直面しています

Web3は、これらの痛点を解決するために新しい分散型データパラダイムを提供します:

• ユーザーは未使用のネットワークリソースを販売でき、分散型でネットワークデータを取得しAIのトレーニングに使用します
• "アノテーション報酬" モードを採用し、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取引に公開透明な環境を提供します。

それにもかかわらず、実際のデータ取得には品質のばらつきや処理の難しさなどの問題が依然として存在します。合成データは将来的な注目点となる可能性があり、実データの特性をシミュレートでき、自動運転や金融取引などの分野で応用の可能性を示しています。

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プライバシー保護：FHEの重要な役割

データ時代において、プライバシー保護が焦点となっています。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モデルの可能性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上で直接計算を行うことを可能にし、復号化することなく平文計算と同じ結果を得ることができます。FHEはAIのプライバシー計算を保護し、GPUが元のデータに触れることなくトレーニングと推論を実行できる環境を提供します。

FHEMLは、機械学習の全周期にわたってデータとモデルを暗号化し、機密情報の安全性を確保し、漏洩リスクを防ぎます。FHEMLはZKMLの補完であり、後者は機械学習の実行の正しさを証明し、前者は暗号化データの計算を強調してプライバシーを維持します。

コンピューティング革命:分散型AIコンピューティングネットワーク

AIシステムの計算複雑性が急速に増加し、計算能力の需要が急増しています。また、世界のGPU利用率は40%未満であり、さらにチップ不足などの要因により、計算能力の供給問題は深刻です。AI業界の従事者は、オンデマンドで効率的な計算サービスを切実に求めています。

分散型AIコンピューティングネットワークは、世界中の未使用のGPUリソースを集約し、AI企業に経済的にアクセス可能なコンピューティング市場を提供します。需要側はタスクを発行し、スマートコントラクトがマイナーのノードに実行を割り当て、完了後に報酬を得ます。このソリューションはリソース利用効率を向上させ、コンピューティング能力のボトルネックを解決するのに役立ちます。

汎用計算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プラットフォームもあります。分散型計算ネットワークは、公平で透明な市場を提供し、独占を打破し、参入障壁を下げ、効率を向上させ、web3エコシステムにおいて重要な役割を果たします。

DePIN：Web3によるエッジAIの強化

エッジAIはデータソースの最前線で計算を行い、低遅延処理を実現し、ユーザーのプライバシーを保護します。Web3分野では、この概念はDePINと呼ばれています。ローカル処理を通じてプライバシー保護を強化し、トークン経済がノードにリソースを提供するように奨励し、持続可能なエコシステムを構築します。

現在、DePINは特定のエコシステムで急速に発展しており、プロジェクトの選ばれるプラットフォームの一つとなっています。このプラットフォームの高TPS、低コスト、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。プラットフォーム上のDePINプロジェクトの時価総額は100億ドルを超え、多くの有名なプロジェクトが顕著な進展を遂げています。

IMO：AIモデル発表の新しいパラダイム

IMOの概念は、特定のプロトコルによって提唱され、AIモデルのトークン化を実現します。従来のモデルでは、開発者がモデルのその後の使用から利益を得ることが難しく、モデルの性能も透明性に欠けています。

IMOはオープンソースのAIモデルに新しい資金調達と価値共有の方法を提供します。投資家はトークンを購入し、モデルの利益を共有します。あるプロトコルは特定の標準を使用してAIオラクルとOPML技術を組み合わせ、モデルの真実性と利益の共有を確保します。

IMOは透明性と信頼を高め、オープンソースの協力を奨励し、暗号市場のトレンドに適応し、AIの発展に力を注ぎます。現在は初期段階ですが、潜在的な価値は期待に値します。

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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、自立して考え、目標を達成するために行動します。大規模な言語モデルのサポートにより、自然言語を理解し、意思決定を計画し、複雑なタスクを実行します。バーチャルアシスタントとして、AIエージェントはユーザーの好みを学び、個別化されたソリューションを提供し、自主的に問題を解決し、効率を向上させます。

あるオープン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、声などを設定できる、全面的で使いやすい創作ツールを提供し、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んでいます。このプラットフォームは、キャラクターの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使用しており、音声クローン技術がAI製品の個別化されたインタラクションを加速します。カスタマイズ可能なAIエージェントを利用することで、ビデオチャット、言語学習、画像生成などの多様な分野で応用できます。

現在、Web3とAIの融合は、高品質データの取得、プライバシーの保護、オンチェーン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利用向上など、基盤インフラ層の探索が進んでいます。基盤インフラが整備されるにつれて、Web3とAIの融合は革新的なビジネスモデルやサービスを生み出すでしょう。

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