# 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、非中央集権的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の計算および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、数多くの課題が存在します。一方、Web3は分散型技術に基づいており、計算能力ネットワークの共有、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の発展に新たな力を注入することができます。同時に、AIはWeb3にも多くの強化をもたらし、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によって、そのエコシステムの構築を支援します。Web3とAIの統合を探求することは、次世代インターネットの基盤インフラの構築、データと計算能力の価値の解放にとって極めて重要です。## 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モデルは大量の高品質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。従来の中央集権型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る- 個人データのプライバシーは漏洩と悪用のリスクに直面していますWeb3は新しい分散型データパラダイムを用いて従来のモデルの痛点を解決できる。- 分散型データ収集：ユーザーは余剰のネットワークをAI企業に販売し、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リアルで高品質なデータを提供する。- 分散型データラベリング："label to earn"モデルを採用し、トークンによるインセンティブで世界中の作業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約する- ブロックチェーンデータ取引プラットフォーム：データの供給者と需要者に対して、公開かつ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、リアルワールドのデータ取得には、データの質の不均一性、処理の難しさ、多様性や代表性の不足など、いくつかの問題が依然として存在します。合成データはWeb3データ分野の未来のスター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、合成データはリアルデータの特性を模倣し、リアルデータの有効な補完として機能し、データの使用効率を向上させます。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）などの法令の制定は、個人のプライバシーを厳格に守ることを反映しています。しかし、これは課題ももたらしています。プライバシーリスクのために、一部のセンシティブなデータは十分に活用できず、AIモデルの潜在能力や推論能力が制限されています。FHEは完全同態暗号を意味し、暗号化されたデータ上で直接計算操作を行うことを許可し、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対して堅固な保護を提供し、GPUの計算能力が原データに触れることなくモデルのトレーニングと推論タスクを実行できる環境を作り出します。これにより、AI企業はビジネスの機密を保護しながら、安全にAPIサービスを開放できるという大きな利点を得ることができます。FHEMLは、機械学習の全周期においてデータとモデルの暗号化処理をサポートし、機密情報の安全性を確保し、データ漏洩のリスクを防ぎます。この方法により、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で計算を行うことを強調します。## 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、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。例えば、GPT-3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モデルが大多数の研究者や開発者にとって手の届かないものとなっています。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が鈍化し、供給チェーンおよび地政学的要因によるチップ不足がこれらの問題をさらに深刻にしています。AI業界の専門家は二者択一に直面しています。ハードウェアを自分で購入するか、クラウドリソースをレンタルするか、彼らは需要に応じた、経済的で効率的な計算サービスの方法を急務としています。ある去中心化AI計算力ネットワークは、世界中の未使用のGPUリソースを集約することにより、AI企業に対して経済的かつアクセスしやすい計算力市場を提供しています。計算力を必要とする側はネットワーク上に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、検証された後にポイント報酬を得ます。このようなソリューションはリソース利用の効率を向上させ、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になります。一般的な分散型計算ネットワークに加えて、AIトレーニングやAI推論に特化した専用の計算ネットワークもあります。分散型計算力ネットワークは、公平で透明な計算力市場を提供し、独占を打破し、アプリケーションのハードルを下げ、計算力の利用効率を向上させます。web3エコシステムにおいて、分散型計算力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、さらには自宅のスマートデバイスが、AIを実行する能力を持っているとしたら——これがEdge AIの魅力です。それは、データが生成される源で計算を行い、低遅延の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守ります。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分野では、私たちにとってより馴染みのある名前——DePINがあります。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で、ユーザーのプライバシー保護を強化し、データ漏洩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促進し、持続可能なエコシステムを構築します。現在、DePINはあるパブリックブロックチェーンエコシステムの中で急速に成長しており、プロジェクトの展開における第一選択肢の一つとなっています。このパブリック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、このパブリック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の発表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、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、元のクリエイターは使用状況を追跡することが難しく、そこから収益を得ることはさらに困難になります。また、AIモデルの性能や効果はしばしば透明性に欠けており、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しにくくなり、モデルの市場での認知と商業的潜在能力が制限されます。IMOはオープンソースAIモデルに新しい資金支援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が今後生み出す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高め、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、市場の受け入れ度が高まり、参加の範囲が広がるにつれて、その革新性と潜在的な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習し、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、および外部知識ベースと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支援します。このプラットフォームは、キャラクター演技をより人間らしく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訓練しました。音声クローン技術は、AI製品の個性化されたインタラクションを加速させ、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を利用して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できます。Web3とAIの融合に関して、現在は主にインフラ層の探求が行われており、高品質の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、ブロックチェーン上でモデルをホスティングする方法、分散型コンピューティングパワー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ことを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、非中央集権的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の計算および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、数多くの課題が存在します。一方、Web3は分散型技術に基づいており、計算能力ネットワークの共有、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の発展に新たな力を注入することができます。同時に、AIはWeb3にも多くの強化をもたらし、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によって、そのエコシステムの構築を支援します。Web3とAIの統合を探求することは、次世代インターネットの基盤インフラの構築、データと計算能力の価値の解放にとって極めて重要です。
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モデルは大量の高品質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。
従来の中央集権型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は新しい分散型データパラダイムを用いて従来のモデルの痛点を解決できる。
それにもかかわらず、リアルワールドのデータ取得には、データの質の不均一性、処理の難しさ、多様性や代表性の不足など、いくつかの問題が依然として存在します。合成データはWeb3データ分野の未来のスター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、合成データはリアルデータの特性を模倣し、リアルデータの有効な補完として機能し、データの使用効率を向上させます。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）などの法令の制定は、個人のプライバシーを厳格に守ることを反映しています。しかし、これは課題ももたらしています。プライバシーリスクのために、一部のセンシティブなデータは十分に活用できず、AIモデルの潜在能力や推論能力が制限されています。
FHEは完全同態暗号を意味し、暗号化されたデータ上で直接計算操作を行うことを許可し、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対して堅固な保護を提供し、GPUの計算能力が原データに触れることなくモデルのトレーニングと推論タスクを実行できる環境を作り出します。これにより、AI企業はビジネスの機密を保護しながら、安全にAPIサービスを開放できるという大きな利点を得ることができます。
FHEMLは、機械学習の全周期においてデータとモデルの暗号化処理をサポートし、機密情報の安全性を確保し、データ漏洩のリスクを防ぎます。この方法により、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で計算を行うことを強調します。
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、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。例えば、GPT-3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モデルが大多数の研究者や開発者にとって手の届かないものとなっています。
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が鈍化し、供給チェーンおよび地政学的要因によるチップ不足がこれらの問題をさらに深刻にしています。AI業界の専門家は二者択一に直面しています。ハードウェアを自分で購入するか、クラウドリソースをレンタルするか、彼らは需要に応じた、経済的で効率的な計算サービスの方法を急務としています。
ある去中心化AI計算力ネットワークは、世界中の未使用のGPUリソースを集約することにより、AI企業に対して経済的かつアクセスしやすい計算力市場を提供しています。計算力を必要とする側はネットワーク上に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、検証された後にポイント報酬を得ます。このようなソリューションはリソース利用の効率を向上させ、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になります。
一般的な分散型計算ネットワークに加えて、AIトレーニングやAI推論に特化した専用の計算ネットワークもあります。
分散型計算力ネットワークは、公平で透明な計算力市場を提供し、独占を打破し、アプリケーションのハードルを下げ、計算力の利用効率を向上させます。web3エコシステムにおいて、分散型計算力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、さらには自宅のスマートデバイスが、AIを実行する能力を持っているとしたら——これがEdge AIの魅力です。それは、データが生成される源で計算を行い、低遅延の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守ります。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分野では、私たちにとってより馴染みのある名前——DePINがあります。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で、ユーザーのプライバシー保護を強化し、データ漏洩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促進し、持続可能なエコシステムを構築します。
現在、DePINはあるパブリックブロックチェーンエコシステムの中で急速に成長しており、プロジェクトの展開における第一選択肢の一つとなっています。このパブリック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、このパブリック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の発表
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、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、元のクリエイターは使用状況を追跡することが難しく、そこから収益を得ることはさらに困難になります。また、AIモデルの性能や効果はしばしば透明性に欠けており、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しにくくなり、モデルの市場での認知と商業的潜在能力が制限されます。
IMOはオープンソースAIモデルに新しい資金支援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が今後生み出す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高め、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、市場の受け入れ度が高まり、参加の範囲が広がるにつれて、その革新性と潜在的な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習し、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、および外部知識ベースと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支援します。このプラットフォームは、キャラクター演技をより人間らしく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訓練しました。音声クローン技術は、AI製品の個性化されたインタラクションを加速させ、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を利用して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できます。
Web3とAIの融合に関して、現在は主にインフラ層の探求が行われており、高品質の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、ブロックチェーン上でモデルをホスティングする方法、分散型コンピューティングパワー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ことを信じる理由があります。