Web3とAIの融合：データ、プライバシー、及びコンピューティングパワーの革命的突破

Web3は、分散化、オープン性、透明性を備えた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計算とデータリソースは厳しく制限され、コンピューティングパワーのボトルネック、プライバシーの漏洩、アルゴリズムの不透明性などの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、共有コンピューティングパワーネットワーク、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の発展に新たな推進力を提供します。また、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を通じて、そのエコシステムの構築を支援します。したがって、Web3とAIの統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、データとコンピューティングパワーの価値を解放する上で重要な意義を持っています。

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データドリブン:AIとWeb3の強固な基盤

データはAIの発展を推進するコアドライバーであり、エンジンにとっての燃料のようなものです。AIモデルは、深い理解と強力な推論能力を得るために、大量の高品質データを消化する必要があります。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、モデルの精度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、中小企業は負担できない
• データ資源が大手テクノロジー企業に独占され、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る

Web3は新しい分散化データパラダイムで従来のモデルの痛点を解決できます:

• ユーザーは不要なネットワークリソースをAI企業に販売し、分散化してネットワークデータを収集し、クリーンアップと変換を経て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します。
• "ラベルを得る"モデルを採用し、トークン報酬を通じて世界中の労働者がデータラベリングに参加し、世界中の専門知識を集めて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、データの供給と需要の両方に対して公開かつ透明な取引環境を提供し、データのイノベーション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、データの品質が一様でないこと、処理が難しいこと、多様性と代表性が不足していることなどです。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。生成的AI技術とシミュレーションに基づいて、合成データは真実のデータ属性を模倣し、有効な補完としてデータ使用の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、合成データは成熟した応用の潜在能力を示しています。

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おり、関連する法律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、これには挑戦も伴います。いくつか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モデルの潜在能力や推論能力が制限されます。

FHEは完全同型暗号であり、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プライバシー計算に堅固な保護を提供し、GPUコンピューティングパワーが原データに触れない環境でモデルのトレーニングと推論タスクを実行できるようにします。これはAI企業にとって巨大な利点をもたらし、ビジネスの機密を保護しながら安全にAPIサービスを開放することができます。

FHEMLは、機械学習の全期間にわたってデータとモデルを暗号化し、機密情報の安全を確保し、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はデータのプライバシーを維持するために暗号化データの計算を強調します。

コンピューティングパワー革命：分散化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か月ごとに倍増し、コンピューティングパワーの需要が急増しています。これは既存の計算リソースの供給を大きく上回っています。このようなコンピューティングパワーの不足は、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アクセスしにくいものになっています。

同時に、世界のGPU利用率は40%未満であり、さらにマイクロプロセッサの性能向上が鈍化し、供給チェーンや地政学的要因によるチップ不足が算力供給問題を一層深刻化させています。AI業界の専門家は、自前の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な計算サービスの方式が急務となっています。

ある分散化AIコンピューティングパワーネットワークは、世界中の未使用GPUリソースを集約し、AI企業にとって経済的で使いやすいコンピューティングパワー市場を提供します。コンピューティングパワー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コンピューティングパワー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コンピューティングパワーのボトルネック問題を解決するのに役立ちます。

汎用分散化コンピューティングパワー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パワーネットワークがあります。

分散化コンピューティングパワーネットワークは、公平で透明なコンピューティングパワー市場を提供し、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パワーの利用効率を高めます。web3エコシステムの中で、分散化コンピューティングパワー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、共にAI技術の発展と応用を推進します。

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DePIN: Web3 がエッジ AI を強化

エッジAIはデータ生成のソースで計算を行い、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、私たちはDePINという概念により精通しています。Web3は分散化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で、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ノードにコンピューティングパワーを提供するよう奨励し、持続可能なエコシステムを構築します。

現在、DePINはあるパブリックチェーンエコシステムの中で急速に発展しており、プロジェクト展開の第一選択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。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100億ドルを超えており、一部の著名なプロジェクトはすでに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、開発者はAIモデルのその後の使用から持続的な収益を得るのが難しく、特にモデルが他の製品やサービスに統合された場合にそうなります。また、AIモデルの性能や効果はしばしば透明性を欠いており、潜在的な投資家やユーザーがその真の価値を評価するのが難しく、市場での認識や商業的潜在力を制限しています。

IMOはオープンソースのAIモデルに対して新たな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の今後の収益を共有できます。あるプロトコルは特定のERC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、オープンソースのコラボレーションを促進し、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は現在初期の試みの段階にありますが、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な価値が期待されます。

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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、自立的に思考し、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もできます。彼らは仮想アシスタントとして機能し、ユーザーとのインタラクションを通じて好みを学び、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エージェントは自主的に問題を解決し、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、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ています。生成的AI技術を利用して、個人がスーパクリエイターになることを可能にします。このプラットフォームは、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、キャラクター演技をより人間らしくします。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99%削減します。音声クローンはわずか1分で実現可能です。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、画像生成などの多くの分野で応用可能です。

Web3とAIの融合に関して、現在は主にインフラ層の探索が進んでおり、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のホスティング、分散化されたコンピューティングパワーの効率的な利用、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と確信しています。

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