AI Layer 1は、AIアプリケーション専用に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対応しており、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るべきです:
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、オープンな計算能力、ストレージなどのリソース共有ネットワークの構築にあります。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、計算能力を提供し、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、基盤となる合意とインセンティブメカニズムに対してより高い要求を突きつけます: 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、ネットワークのセキュリティとリソースの効率的な配分を実現しなければなりません。こうすることでのみ、ネットワークの安定性と繁栄を保証し、全体の計算能力コストを効果的に削減することができます。
AIレイヤー1の詳細な分析:チェーン上の分散型人工知能の肥沃な土壌を探る
AI Layer1デプス研究報告：オンチェーンDeAIの沃土を探る
###概要
近年、OpenAI、Anthropic、Google、Metaなどの主要テクノロジー企業が大規模言語モデル（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発揮し、人間の想像力の範囲を大きく広げており、さらには一部のシーンでは人間の労働の代替となる可能性を示しています。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巨人によってしっかりと握られています。豊富な資本と高価な計算リソースの管理を駆使して、これらの企業は越えられない壁を築き、ほとんどの開発者や革新チームが競争することが難しくなっています。
同時に、AIの急速な進化の初期には、社会の世論が技術がもたらす突破口と利便性に焦点を当てがちであり、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ます。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的受容に深刻な影響を与えるでしょう。これらの問題が適切に解決されない場合、AIが「善」か「悪」かの論争はますます顕著になるでしょうし、中央集権的な巨頭は利益追求の本能に駆動されて、これらの課題に積極的に対応する動機を十分に欠いていることが多いです。
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存在します。一方で、去中心化の程度は限られており、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おり、真の意味でのオープンエコシステムを支えることが難しいです。もう一方では、Web2のAI製品と比較して、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、革新の深さと幅を向上させる必要があります。
去中心化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的なソリューションと競合するためには、AIのために特別に設計されたLayer1ブロックチェーンを作る必要があります。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固な基盤が提供され、去中心化AIエコシステムの繁栄と発展を促進します。
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AIレイヤー1の###コア機能
AI Layer 1は、AIアプリケーション専用に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対応しており、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るべきです:
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、オープンな計算能力、ストレージなどのリソース共有ネットワークの構築にあります。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、計算能力を提供し、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、基盤となる合意とインセンティブメカニズムに対してより高い要求を突きつけます: 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、ネットワークのセキュリティとリソースの効率的な配分を実現しなければなりません。こうすることでのみ、ネットワークの安定性と繁栄を保証し、全体の計算能力コストを効果的に削減することができます。
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非常に高い要求を課します。さらに、オンチェーンAIエコシステムは、多様で異種のタスクタイプをサポートする必要があることが多く、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が含まれます。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、弾力的な並列処理などの要求に対してデプス最適化を行い、異種計算リソースの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できるようにし、"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ます。
検証可能性と信頼性のあるアウトプットの保証 AIレイヤー1は、モデルの悪用やデータの改ざんなどの安全上のリスクを防ぐだけでなく、AIの出力結果の検証可能性と整合性を底層メカニズムから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できるようにし、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の出力の論理と根拠を明確に理解するのに役立ち、「得られたものが望むもの」とし、ユーザーのAI製品に対する信頼と満足度を高めます。
データプライバシー保護 AIアプリケーションはしばしばユーザーのセンシティブなデータに関与し、金融、医療、ソーシャルなどの分野ではデータプライバシーの保護が特に重要です。AIレイヤー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、保存の全過程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懸念を解消する必要があります。
強力なエコシステムの受け入れと開発サポート能力 AIネイティブの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により、豊かで多様な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。
以上の背景と期待を基に、本稿では Sentient、Sahara AI、Ritual、Gensyn、Bittensor、及び 0G を含む6つのAI Layer1代表プロジェクトを詳細に紹介し、レースの最新進展を整理し、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、現在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パイプラインとブロックチェーン技術を組み合わせて、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、収益化、忠誠）を通じて、中央集権型LLM市場におけるモデルの帰属、呼び出しの追跡、価値の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、呼び出しの透明化、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、マネタイズ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、世界中のトップ学術専門家、ブロックチェーン起業家、エンジニアを集結させて、コミュニティ主導のオープンソースかつ検証可能な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業者Sandeep Nailwalがブロックチェーン戦略とエコシステムの構築を主導しています。チームメンバーのバックグラウンドは、名だたる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。
有名な取引プラットフォームの共同創設者Sandeep Nailwalによる二度目の起業プロジェクトとして、Sentientは設立当初から光環を持ち、豊富なリソース、人脈、市場認知度を備えており、プロジェクトの発展に強力な後ろ盾を提供しています。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、Framework Venturesがリード投資家となり、他の投資機関にはDelphi、Hashkey、Spartanなどの数十の著名なVCが含まれています。
(# 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パイプラインとブロック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 "アセットの開発とトレーニングの基礎であり、2つのコアプロセスを含んでいます:
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管理を提供し、AIアーティファクトの所有権、使用追跡、収益分配および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4層に分かれています:
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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が提案したコアコンセプトであり、オープンソースAIモデルに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で、以下の特徴を持っています:
AIネイティブ暗号化
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、モデルの微分可能特性を利用して、"検証可能だが削除不可能"な軽量安全機構を開発することです。そのコア技術は:
この方法は、再暗号化コストなしで「行動に基づく権限付与呼び出し + 所属確認」を実現できます。
モデルの権利確定とセキュアな実行フレームワーク
Sentient 現在採用の 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利益分配の組み合わせ。その中で、指紋方式は OML 1.0 によって実現され、"楽観的セキュリティ（Optimistic Security）"の思想を強調しており、つまりデフォルトでコンプライアンスとし、違反があった場合には検出し罰則を科すことができる。
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ユニークな署名を生成します。これらの署名を通じて、モデルの所有者は帰属を検証し、無許可のコピーや商業化を防止できます。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止します。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ありますが、その高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コア技術となっています。
未来、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より成熟したソリューションを提供します。
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