AI Layer1 研究レポート:オンチェーンDeAIの肥沃な土壌を見つける

概要

近年、OpenAI、Anthropic、Google、Metaなどの主要なテクノロジー企業は、大規模言語モデル（LLM）の急速な発展を推進しています。LLMは各業界で前例のない能力を示し、人類の想像力を大いに拡張し、さらには一部のシーンでは人間の労働を代替する潜在能力を示しています。しかし、これらの技術の核心は、少数の中央集権的なテクノロジー大手によってしっかりと掌握されています。これらの企業は、豊富な資本と高価な計算資源のコントロールを活用して、越えがたい壁を築き、絶大多数の開発者や革新チームが彼らと対抗することを難しくしています。

一方で、AIが急速に進化する初期には、社会の世論は技術がもたらす突破口や便利さに焦点を合わせがちですが、プライバシー保護、透明性、安全性といった核心的な問題への関心は相対的に不足しています。長期的には、これらの問題がAI業界の健全な発展と社会の受容度に深く影響するでしょう。適切に解決できなければ、AIが「善」に向かうのか「悪」に向かうのかという論争はますます顕著になるでしょう。そして、中央集権的な巨頭は利益追求の本能に駆られ、これらの課題に積極的に対処するための十分な動機を欠くことがよくあります。

ブロックチェーン技術は、その去中心化、透明性、検閲耐性の特性により、AI業界の持続可能な発展に新たな可能性を提供しています。現在、複数の主流ブロックチェーン上に多くの「Web3 AI」アプリケーションが登場しています。しかし、深く分析すると、これらのプロジェクトには依然として多くの問題があります。一方で、去中心化の程度が限られており、重要な部分やインフラは依然として集中型クラウドサービスに依存しているため、真の意味でのオープンエコシステムを支えるのは難しいです。もう一方で、Web2のAI製品と比較すると、オンチェーンAIはモデル能力、データ利用、アプリケーションシーンなどの面で依然として制限があり、革新の深さと幅は向上が求められます。

真に分散型AIのビジョンを実現し、ブロックチェーンが安全で効率的かつ民主的に大規模なAIアプリケーションを支えることができ、性能面で中央集権的なソリューションと競争できるようにするためには、AI専用に設計されたLayer1ブロックチェーンを構築する必要があります。これは、AIのオープンイノベーション、ガバナンスの民主化、データセキュリティのための堅固な基盤を提供し、分散型AIエコシステムの繁栄と発展を推進します。

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AIレイヤー1のコア機能

AI Layer 1は、AIアプリケーションのために特別に設計されたブロックチェーンであり、その基盤となるアーキテクチャと性能設計はAIタスクのニーズに密接に関連しており、オンチェーンAIエコシステムの持続可能な発展と繁栄を効率的に支えることを目的としています。具体的には、AI Layer 1は以下のコア能力を備えている必要があります：

1. 効率的なインセンティブと分散型コンセンサス機構 AI Layer 1の核心は、計算力、ストレージなどのリソースを共有するオープンなネットワークを構築することです。従来のブロックチェーンノードが主に帳簿の記録に焦点を当てているのとは異なり、AI Layer 1のノードは、計算力を提供し、AIモデルのトレーニングと推論を完了するだけでなく、ストレージ、データ、帯域幅などの多様なリソースを貢献するという、より複雑なタスクを担う必要があります。これにより、AIインフラストラクチャにおける中央集権的な巨頭の独占を打破します。これは、基盤のコンセンサスとインセンティブメカニズムに対してより高い要求を提起します：AI Layer 1は、AI推論、トレーニングなどのタスクにおけるノードの実際の貢献を正確に評価し、インセンティブを与え、検証できる必要があります。そして、ネットワークの安全性とリソースの効率的な配分を実現します。そうすることでのみ、ネットワークの安定性と繁栄を保証し、全体の計算力コストを効果的に削減できます。

2. 卓越な高性能と異種タスクサポート能力 AIタスク、特にLLMのトレーニングと推論は、計算性能と並列処理能力に対して非常に高い要求を持っています。さらに、オンチェーンAIエコシステムは、異なるモデル構造、データ処理、推論、ストレージなどの多様なシナリオを含む多様化された異種タスクタイプをサポートする必要があります。AI Layer 1は、基盤アーキテクチャにおいて高スループット、低遅延、弾力性のある並列処理などの要求に対して深く最適化し、異種計算リソースに対するネイティブサポート能力を事前に設定する必要があります。これにより、さまざまなAIタスクが効率的に実行され、「単一型タスク」から「複雑多元エコシステム」へのスムーズな拡張が実現されます。

3. 検証可能性と信頼できる出力の保障 AI Layer 1は、モデルの悪用やデータの改ざんなどのセキュリティリスクを防ぐだけでなく、基盤のメカニズムからAI出力結果の検証可能性と整合性を確保する必要があります。信頼できる実行環境（TEE）、ゼロ知識証明（ZK）、マルチパーティ安全計算（MPC）などの先端技術を統合することで、プラットフォームはモデル推論、トレーニング、データ処理の各プロセスを独立して検証可能にし、AIシステムの公正性と透明性を確保します。同時に、この検証可能性はユーザーがAI出力の論理と根拠を明確に理解するのにも役立ち、「得られるものは望むものである」を実現し、ユーザーのAI製品に対する信頼と満足度を高めます。

4. データプライバシー保護 AIアプリケーションは、ユーザーの機密データを頻繁に扱います。金融、医療、ソーシャルなどの分野において、データプライバシー保護は特に重要です。AI Layer 1は、検証可能性を保証しながら、暗号化に基づくデータ処理技術、プライバシー計算プロトコル、データ権限管理などの手段を採用し、推論、トレーニング、ストレージなどの全プロセスにおけるデータの安全性を確保し、データの漏洩や悪用を効果的に防ぎ、ユーザーのデータセキュリティに関する不安を解消する必要があります。

5. 強力なエコシステムのサポートと開発支援能力 AIネイティブなLayer 1インフラストラクチャとして、プラットフォームは技術的な先進性を備えるだけでなく、開発者、ノードオペレーター、AIサービスプロバイダーなどのエコシステム参加者に対して、充実した開発ツール、統合SDK、運用支援、インセンティブメカニズムを提供する必要があります。プラットフォームの可用性と開発者体験を継続的に最適化することにより、多様なAIネイティブアプリケーションの実現を促進し、分散型AIエコシステムの持続的な繁栄を実現します。

以上の背景と期待に基づき、本稿ではSentient、Sahara AI、Ritual、Gensyn、Bittensor、そして0Gを含む6つのAI Layer1代表プロジェクトを詳細に紹介し、トラックの最新の進展を体系的に整理し、プロジェクトの発展状況を分析し、将来のトレンドについて考察します。

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Sentient：忠実なオープンソースの分散型AIモデルを構築する

プロジェクト概要

Sentientはオープンソースプロトコルプラットフォームで、AI Layer1ブロックチェーン(を構築中です。初期段階はLayer 2で、その後Layer 1)に移行します。AI Pipelineとブロックチェーン技術を組み合わせることで、分散型の人工知能経済体を構築します。その核心的な目標は、"OML"フレームワーク（オープン、収益性、忠誠）を通じて、集中型LLM市場におけるモデルの帰属、呼び出し追跡、価値分配の問題を解決し、AIモデルがオンチェーンの所有権構造、呼び出しの透明性、価値の分配化を実現することです。Sentientのビジョンは、誰もがAI製品を構築、協力、所有し、貨幣化できるようにすることで、公平でオープンなAIエージェントネットワークエコシステムを推進することです。

Sentient Foundationチームは、世界中のトップの学術専門家、ブロックチェーン起業家、エンジニアを集め、コミュニティ主導のオープンソースで検証可能なAGIプラットフォームの構築に取り組んでいます。核心メンバーには、プリンストン大学の教授Pramod Viswanathとインド科学研究所の教授Himanshu Tyagiが含まれ、それぞれAIの安全性とプライバシー保護を担当しています。また、Polygonの共同創設者Sandeep Nailwalがブロックチェーン戦略とエコシステムのレイアウトを主導しています。チームメンバーのバックグラウンドは、Meta、Coinbase、Polygonなどの著名企業やプリンストン大学、インド工科大学などのトップ大学にわたり、AI/ML、NLP、コンピュータビジョンなどの分野をカバーし、プロジェクトの実現に向けて協力しています。

Polygonの共同創業者であるSandeep Nailwal氏の2番目のベンチャー企業であるSentientは、創業以来独自のハローを持ち、豊富なリソース、人脈、市場での認知度を持っており、プロジェクトの発展を強く支持しています。 2024年半ば、Sentientは、Founders Fund、Pantera、Framework Venturesが主導し、Delphi、Hashkey、Spartanなど数十の投資家とともに、8,500万ドルのシードラウンドを完了しました。

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設計アーキテクチャとアプリケーション層

基盤レイヤー

コアアーキテクチャ

Sentientのコアアーキテクチャは、AIパイプライン（AI Pipeline）とオンチェーンシステムの2つの部分で構成されています：

AIパイプラインは"忠誠AI"アーティファクトの開発とトレーニングの基盤であり、2つのコアプロセスを含みます：

• データキュレーション（Data Curation）：コミュニティ主導のデータ選択プロセスで、モデルの整合性に使用されます。
• 忠誠度トレーニング（Loyalty Training）：モデルがコミュニティの意図と一致したトレーニングプロセスを維持することを保証します。

ブロックチェーンシステムはプロトコルに透明性と分散型制御を提供し、AIアセットの所有権、使用追跡、収益分配と公正なガバナンスを確保します。具体的なアーキテクチャは四つの層に分かれています：

• ストレージ層：モデルの重みと指紋登録情報を保存する；
• 配布レイヤー：権限契約がモデル呼び出しの入り口を制御する；
• アクセス層：権限証明を通じてユーザーが承認されているかを検証する；
• インセンティブ層：収益ルーティング契約は、毎回の呼び出しでトレーナー、デプロイ者、および検証者に支払いを分配します。

OMLモデルフレームワーク

OMLフレームワーク（オープンOpen、マネタイズ可能Monetizable、ロイヤルLoyal）は、Sentientが提唱するコアコンセプトであり、オープンソースAIモデルに対して明確な所有権保護と経済的インセンティブメカニズムを提供することを目的としています。オンチェーン技術とAIネイティブ暗号学を組み合わせることにより、以下の特徴を持っています：

• オープン性：モデルはオープンソースでなければならず、コードとデータ構造は透明であり、コミュニティが再現、監査、改善しやすい。
• マネタイズ：モデルの呼び出しごとに収益の流れが発生し、オンチェーン契約がトレーナー、デプロイヤー、バリデーターに収益を分配します。
• 忠誠性：モデルは貢献者コミュニティに帰属し、アップグレードの方向性とガバナンスはDAOによって決定され、使用と変更は暗号メカニズムによって制御される。

AIネイティブ暗号

AIネイティブ暗号は、AIモデルの連続性、低次元多様体構造、およびモデルの微分可能性を利用して、"検証可能だが削除不可能"な軽量セキュリティメカニズムを開発することです。そのコア技術は:

• 指紋埋め込み：トレーニング中に一組の隠れたクエリ-レスポンスキー値ペアを挿入してモデルのユニークな署名を形成する；
• 所有権検証プロトコル：第三者プローバーによるクエリ形式で指紋が保持されているかどうかを検証します；
• 許可呼び出しメカニズム：呼び出し前にモデル所有者が発行した"権限証明書"を取得する必要があり、システムはこれに基づいてモデルにその入力をデコードさせ、正確な回答を返します。

この方法は、再暗号化コストなしで「行動ベースの認可呼び出し + 所属の検証」を実現できます。

モデルの権利確定と安全な実行フレームワーク

Sentientが現在採用しているのはMelange混合セキュリティ：指紋による権利確認、TEE実行、オンチェーン契約による利益分配の組み合わせです。その中で指紋メソッドはOML 1.0によって実現されており、"楽観的セキュリティ（Optimistic Security）"の思想を強調しています。つまり、デフォルトではコンプライアンスが前提であり、違反があった場合には検出と罰則が可能です。

指紋メカニズムはOMLの重要な実装であり、特定の「質問-回答」ペアを埋め込むことで、モデルがトレーニング段階で独自の署名を生成します。これらの署名を通じて、モデルの所有者は帰属を検証し、無断コピーや商業化を防ぐことができます。このメカニズムはモデル開発者の権利を保護するだけでなく、モデルの使用行動に対して追跡可能なオンチェーン記録を提供します。

さらに、SentientはEnclave TEE計算フレームワークを発表しました。これは、信頼できる実行環境（AWS Nitro Enclavesなど）を利用して、モデルが認可されたリクエストにのみ応答することを保証し、未承認のアクセスや使用を防ぎます。TEEはハードウェアに依存し、一定の安全リスクが存在しますが、その高い性能とリアルタイム性の利点により、現在のモデル展開の核心技術となっています。

将来的に、Sentientはゼロ知識証明（ZK）と完全同型暗号（FHE）技術を導入し、プライバシー保護と検証可能性をさらに強化し、AIモデルの分散型デプロイメントに対してより成熟したソリューションを提供することを計画しています。

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アプリケーション層

現在、Sentientの製品は主に分散型チャットプラットフォームSentient Chat、オープンソースモデルDobbyシリーズ、AIエージェントフレームワークを含んでいます。

ドビーシリーズモデル

SentientAGIは複数の「Dobby」シリーズモデルをリリースしました。これらは主にLlamaモデルに基づいており、自由に焦点を当てています。