# Web3とAIの融合:次世代のインターネット基盤の構築Web3は、分散型でオープンで透明な新しいインターネットのパラダイムとして、AIとの自然な統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、多くの課題があります。一方、Web3は分散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方法を通じて、AIの発展に新たな推進力を注入することができます。同時に、AIはWeb3にも多くの恩恵をもたらし、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やデータおよび計算能力の価値を解放するために非常に重要です。## データドリブン:AIとWeb3の強固な基盤データはAIの発展を推進する核心的な動力であり、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獲得します。データは機械学習モデルにトレーニングの基礎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データ取得と利用のモデルには、以下のいくつかの主要な問題が存在します:- データ取得コストが高く、中小企業には負担が大きい- データ資源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た- 個人データのプライバシーは漏洩や悪用のリスクにさらされていますWeb3は新しい分散型データパラダイムを通じて、従来のモデルの痛点を解決することができます。- 分散型の方法で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する- "ラベルを獲得する"モデルを採用し、トークンによって世界中の労働者がデータのラベリングに参加することを奨励し、世界の専門知識を集め、データの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、現実の世界でのデータ取得には、データの質が不均一であること、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、いくつかの問題があります。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く合成データは、実際のデータの特性を模倣し、実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、合成データがその成熟した応用可能性を示しています。## 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に注目される焦点となっており、EUの一般データ保護規則(GDPR)などの法律の制定は、個人のプライバシーの厳格な保護を反映しています。しかし、これは課題ももたらします。いくつかの敏感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、これはAIモデルの潜在能力や推論能力を制限することは間違いありません。FHEは完全同型暗号を指し、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、データを解読する必要がなく、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の計算能力が元のデータに触れずにモデルのトレーニングや推論タスクを実行できる環境を可能にします。これによりAI企業は大きな利点を得ることができます。彼らは商業機密を保護しながら、安全にAPIサービスを開放できます。FHEMLは、機械学習の全周期にわたってデータとモデルの暗号化処理をサポートし、敏感情報の安全性を確保し、データ漏洩のリスクを防ぎます。この方法を通じて、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の補完です。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の計算を強調します。## 計算力革命:非中央集権ネットワークにおけるAI計算現在のAIシステムの計算の複雑性は3ヶ月ごとに倍増しており、計算能力の需要が急増し、既存の計算資源の供給を大きく上回っています。例えば、ある有名なAI会社の大規模言語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、ほとんどの研究者や開発者にとって高度なAIモデルを手の届かないものにしています。同時に、世界のGPUの利用率は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の不足などが、計算能力の供給問題をさらに深刻にしています。AI従事者たちは二者択一に直面しています：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コスト効率の高い計算サービス方式を切実に求めています。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リソースを集約し、AI企業に対して経済的で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。このような仕組みはリソースの利用効率を向上させ、AIなどの分野での計算力のボトルネック問題の解決に寄与します。一般的な分散型コンピューティングネットワークに加えて、AIトレーニングに特化したプラットフォームや、AI推論に特化した専用コンピューティング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の参加を引き寄せ、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、さらには家のスマートデバイスが、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場所で計算を行い、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すで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は非中央集権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、データ漏洩の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のエコシステムで急速に発展しており、プロジェクト展開のための主要なパブリックチェーンプラットフォームの1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100億ドルを超えており、有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、収益分配メカニズムが欠如しているため、AIモデルが開発されて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継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、元の創造者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難しいです。また、AIモデルの性能や効果は透明性に欠けることが多く、これが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を困難にし、モデルの市場での認知度や商業的な可能性を制限しています。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IMOトークンを購入し、モデルの今後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注ぎます。IMOは現在、初期の試行段階にありますが、市場の受容度の向上と参加範囲の拡大に伴い、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しい時代AIエージェントは環境を感知し、独立して考え、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可能です。彼らはバーチャル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。明示的な指示がない場合でも、AIエージェントは自ら問題を解決し、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ています。公正でオープンなAIコンテンツエコシステムを構築することを目指し、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力を与えます。このプラットフォームは、役割演技をより人間らしくするための専用の大規模言語モデルをトレーニングしました。音声クローン技術は、AI製品の個性化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、言語学習、画像生成などの多くの分野で利用可能です。Web3とAIの融合において、現在は主にインフラ層の探求が行われています。高品質なデータの取得方法、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方法、分散型計算力の効率的な使用方法、大規模言語モデルの検証などの重要な問題が取り上げられています。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信じる理由があります。
Web3とAIの統合:分散化されたインテリジェントインターネット基盤の構築
Web3とAIの融合:次世代のインターネット基盤の構築
Web3は、分散型でオープンで透明な新しいインターネットのパラダイムとして、AIとの自然な統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、多くの課題があります。一方、Web3は分散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方法を通じて、AIの発展に新たな推進力を注入することができます。同時に、AIはWeb3にも多くの恩恵をもたらし、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やデータおよび計算能力の価値を解放するために非常に重要です。
データドリブン:AIとWeb3の強固な基盤
データはAIの発展を推進する核心的な動力であり、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獲得します。データは機械学習モデルにトレーニングの基礎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データ取得と利用のモデルには、以下のいくつかの主要な問題が存在します:
Web3は新しい分散型データパラダイムを通じて、従来のモデルの痛点を解決することができます。
それにもかかわらず、現実の世界でのデータ取得には、データの質が不均一であること、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、いくつかの問題があります。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く合成データは、実際のデータの特性を模倣し、実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、合成データがその成熟した応用可能性を示しています。
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に注目される焦点となっており、EUの一般データ保護規則(GDPR)などの法律の制定は、個人のプライバシーの厳格な保護を反映しています。しかし、これは課題ももたらします。いくつかの敏感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、これはAIモデルの潜在能力や推論能力を制限することは間違いありません。
FHEは完全同型暗号を指し、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、データを解読する必要がなく、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の計算能力が元のデータに触れずにモデルのトレーニングや推論タスクを実行できる環境を可能にします。これによりAI企業は大きな利点を得ることができます。彼らは商業機密を保護しながら、安全にAPIサービスを開放できます。
FHEMLは、機械学習の全周期にわたってデータとモデルの暗号化処理をサポートし、敏感情報の安全性を確保し、データ漏洩のリスクを防ぎます。この方法を通じて、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の補完です。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の計算を強調します。
計算力革命:非中央集権ネットワークにおけるAI計算
現在のAIシステムの計算の複雑性は3ヶ月ごとに倍増しており、計算能力の需要が急増し、既存の計算資源の供給を大きく上回っています。例えば、ある有名なAI会社の大規模言語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、ほとんどの研究者や開発者にとって高度なAIモデルを手の届かないものにしています。
同時に、世界のGPUの利用率は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の不足などが、計算能力の供給問題をさらに深刻にしています。AI従事者たちは二者択一に直面しています：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コスト効率の高い計算サービス方式を切実に求めています。
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リソースを集約し、AI企業に対して経済的で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。このような仕組みはリソースの利用効率を向上させ、AIなどの分野での計算力のボトルネック問題の解決に寄与します。
一般的な分散型コンピューティングネットワークに加えて、AIトレーニングに特化したプラットフォームや、AI推論に特化した専用コンピューティング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の参加を引き寄せ、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、さらには家のスマートデバイスが、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場所で計算を行い、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すで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は非中央集権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、データ漏洩の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のエコシステムで急速に発展しており、プロジェクト展開のための主要なパブリックチェーンプラットフォームの1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100億ドルを超えており、有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、収益分配メカニズムが欠如しているため、AIモデルが開発されて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継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、元の創造者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難しいです。また、AIモデルの性能や効果は透明性に欠けることが多く、これが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を困難にし、モデルの市場での認知度や商業的な可能性を制限しています。
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IMOトークンを購入し、モデルの今後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注ぎます。IMOは現在、初期の試行段階にありますが、市場の受容度の向上と参加範囲の拡大に伴い、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しい時代
AIエージェントは環境を感知し、独立して考え、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可能です。彼らはバーチャル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。明示的な指示がない場合でも、AIエージェントは自ら問題を解決し、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ています。公正でオープンなAIコンテンツエコシステムを構築することを目指し、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力を与えます。このプラットフォームは、役割演技をより人間らしくするための専用の大規模言語モデルをトレーニングしました。音声クローン技術は、AI製品の個性化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、言語学習、画像生成などの多くの分野で利用可能です。
Web3とAIの融合において、現在は主にインフラ層の探求が行われています。高品質なデータの取得方法、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方法、分散型計算力の効率的な使用方法、大規模言語モデルの検証などの重要な問題が取り上げられています。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信じる理由があります。