オンチェーンDeAIの肥沃な土壌を探る:AI Layer1の開発状況と今後の展望

###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はあらゆる業界で前例のない能力を示し、人類の想像力の幅を大きく広げ、さらには一部のシーンでは人間の労働を代替する可能性さえ示しています。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巨人の手にしっかりと握られています。これらの企業は、豊富な資本と高価な計算リソースへの支配を利用して、越えがたい壁を築き、圧倒的多数の開発者や革新チームがそれに対抗することを困難にしています。

同時に、AIの急速な進化の初期段階では、社会の世論は技術がもたらす突破口や便利さに焦点を当てることが多く、プライバシー保護、透明性、安全性などの核心的な問題への関心は相対的に不足している。長期的に見れば、これらの問題はAI業界の健全な発展と社会の受容度に深刻な影響を与えるだろう。もし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だろう。そして、中央集権的な巨頭は利益追求の本能に駆動されているため、これらの課題に積極的に対処する十分な動機を欠くことが多い。

ブロックチェーン技術は、その非中央集権、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、SolanaやBaseなどの主流のブロックチェーン上で、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まだ多くの問題が存在します。一方で、非中央集権の程度が限られており、重要な部分やインフラが依然として中央集権的なクラウドサービスに依存しています。ミーム属性が強すぎて、真の意味でのオープンエコシステムを支えることができません。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、データ活用、アプリケーションシーンなどの面で依然として限界があります。革新の深さと幅は向上が求められています。

真の分散型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、パフォーマンス面で中央集権型ソリューションと競争するためには、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。これにより、AIのオープンなイノベーション、ガバナンスの民主化、データの安全性に対する堅実な基盤が提供され、分散型AIエコシステムの繁栄を促進します。

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AIレイヤー1のコア特性

AI Layer 1は、AIアプリケーションに特化して設計されたブロックチェーンであり、その基盤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います。これは、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は以下の核心能力を備えているべきです：

1. 効率的なインセンティブと分散型コンセンサスメカニズム AI Layer 1の核心は、オープンな計算力、ストレージなどのリソースの共有ネットワークを構築することにあります。従来のブロックチェーンノードが主に台帳記録に焦点を当てるのとは異なり、AI Layer 1のノードはより複雑なタスクを担う必要があります。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提供する必要があります。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。これにより、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が課されます：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、検証する能力を持つ必要があります。これにより、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、ネットワークの安定性と繁栄が保証され、全体的な計算力コストを効果的に削減することができます。

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突きつけます。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、さまざまな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、基盤となるアーキテクチャにおいて、高スループット、低遅延、弾力的な並列処理などの要求に深く最適化され、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し、さまざまなAIタスクが効率的に実行されることを保証し、「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を実現しなければなりません。

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）、多者安全計算（MPC）などの最先端技術を統合することにより、プラットフォームは各モデル推論、トレーニング、データ処理プロセスを独立して検証できるようにし、AIシステムの公正性と透明性を保証します。同時に、この検証可能性は、ユーザーがAI出力の論理や根拠を明確に理解する手助けとなり、「得られたものが望んだものである」ことを実現し、ユーザーのAI製品に対する信頼と満足度を向上させます。

4. データプライバシー保護 AIアプリケーションは、金融、医療、ソーシャルなどの分野において、ユーザーのセンシティブデータを頻繁に扱います。データプライバシー保護は特に重要です。AI Layer 1は、検証可能性を保障しつつ、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過程におけるデータの安全性を確保し、データ漏洩や悪用を効果的に防ぎ、ユーザーがデータセキュリティに関して抱える懸念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ネイティブのLayer 1インフラとして、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、運用サポート、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で、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いて、この記事ではSentient、Sahara AI、Ritual、Gensyn、Bittensor、そして0Gを含む6つのAI Layer1代表プロジェクトについて詳細に紹介し、トラックの最新の進展を整理し、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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センティエント：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はオープンソースのプロトコルプラットフォームであり、AI Layer1ブロックチェーン(の構築に取り組んでいます。初期段階はLayer 2で、後に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、中央集権的なLLM市場におけるモデルの帰属、呼び出しの追跡、および価値の分配の問題を解決し、AIモデルのオンチェーン所有権構造、呼び出しの透明性、価値の分配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。コアメンバーには、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、ある取引プラットフォームの共同創設者 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 などの有名企業や、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を推進しています。

取引プラットフォームの共同創設者であるSandeep Nailwalの二次起業プロジェクトとして、Sentientは設立当初から注目を集めており、豊富なリソース、人脈、そして市場認知度を持っており、プロジェクトの発展に強力な支援を提供しています。2024年中に、Sentientは8500万ドルのシードラウンド資金調達を完了し、Founders Fund、Pantera、およびFramework Venturesが主導し、Delphi、Hashkey、Spartanなど数十の有名なVCを含む他の投資機関が参加しました。

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設計アーキテクチャとアプリケーション層

インフラ層

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 "忠実な AI" アセッ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に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 アーティファクトの所有権、使用追跡、収益分配、そして公平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します；
• 配信層：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どうかを検証する；
• インセンティブ層：収益ルーティング契約は、各呼び出しの支払いをトレーナー、デプロイヤー、検証者に配分します。

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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 が提唱する核心理念であり、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、以下の特徴があります：

• 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が透明で、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収益をトレーナー、デプロイヤー、バリデーターに配分します。
• 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ネイティブの暗号化

AIネイティブ暗号は、AIモデルの連続性、低次元多様体構造と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したものです。そのコア技術は：

• 指紋の埋め込み：トレーニング中に隠されたクエリ-レスポンスのキーとバリューのペアを挿入してモデルの唯一の署名を形成する；
• 所有権検証プロトコル：第三者デテクター（Prover）を通じて、クエリ形式で指紋が保持されているかを検証する；
• 許可呼び出しメカニズム：呼び出す前にモデルの所有者が発行した"権限証明書"を取得する必要があり、システムはそれに基づいてモデルにその入力をデコードし正確な答えを返すことを許可します。

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 + 所属検証」を実現できます。

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モデルの権利確定と安全な実行フレームワーク

Sentient 現在採用の方法は Melange 混合セキュリティ：指紋による権利確認、TEE 実行、オンチェーン契約の分配を組み合わせています。その中で指紋方式は OML 1.0 によって実現されたメインラインであり、「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を想定し、違反があった場合は検出・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によって、モデルがトレーニング段階で独自の署名を生成できるようにします。これらの署名を通じて、モデルの所有者は帰属を検証でき、無許可の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、モデル開発者の権益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導入し、信頼できる実行環境（AWS Nitro Enclavesなど）を利用して、モデルが許可されたリクエストにのみ応答し、無許可のアクセスと使用を防ぎます。TEEはハードウェアに依存し、一定のセキュリティリスクが存在しますが、その高性能とリアルタイム性の利点により、その利用が推奨されます。