# Web3とAIの融合：次世代インターネットインフラの構築Web3は、分散型でオープンかつ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では、AI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、多くの課題に直面しています。一方、Web3は分散技術に基づき、計算能力の共有ネットワーク、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の発展に新しい動力を注入します。同時に、AIはWeb3にも多くのエンパワーメントをもたらし、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助けます。Web3とAIの統合を探求することは、次世代のインターネットインフラを構築し、データと計算能力の価値を解放するために極めて重要です。! [AIとWeb3の6つの主要な統合を探る](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-af7629fe6f640ae4ebfdac4e1d99f010)## データドリブン:AIとWeb3の強固な基盤データはAIの発展を促進する核心的な原動力であり、エンジンにとっての燃料のようなものです。AIモデルは、深い理解と強力な推論能力を得るために、大量の高品質な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、モデルの正確性と信頼性を決定します。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、中小企業が負担できない- データ資源がテクノロジー大手によって独占され、データの孤島が形成される- 個人データのプライバシーは漏洩と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で従来のモデルの痛点を解決できます。- ユーザーはAI企業に未使用のネットワークを販売し、分散型でネットワークデータを収集し、AIモデルのトレーニングにリアルで高品質のデータを提供します。- "ラベルを使って稼ぐ" モデルを採用し、トークンで世界中の労働者をデータアノテーションに参加させ、世界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。しかし、現実のデータ取得には、データ品質の不均一性、処理の難しさ、多様性と代表性の不足といった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かもしれません。生成AI技術とシミュレーションに基づく合成データは、実際のデータ属性をシミュレートし、実データの有効な補完として機能し、データ利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、合成データが成熟した応用の可能性を示しています。## プライバシー保護：Web3におけるFHEの役割データ駆動の時代において、プライバシー保護は世界的な注目の焦点となっています。EU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に対する厳格な保護を反映しています。しかし、これは同時に課題をもたらします：一部のセンシティブなデータはプライバシーのリスクのために十分に活用できず、AIモデルの潜在能力と推論能力を制限しています。FHEは完全同型暗号の略で、暗号化されたデータに対して直接計算操作を行うことができ、データを復号化する必要がなく、計算結果は平文データで行った同じ計算の結果と一致します。FHEはAIプライバシー計算に強固な保護を提供し、GPUの計算能力が元のデータに触れることなく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整えます。これによりAI企業は、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という大きな利点を得ることができます。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、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はデータプライバシーを維持するために暗号化データに対して計算を行うことを強調します。## 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、既存の計算リソース供給を大幅に上回っています。例えば、ある大規模なAI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、先進的なAIモデルをほとんどの研究者や開発者にとって手の届かないものにしています。一方で、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、サプライチェーンや地政学的要因によるチップ不足がこれらの問題をより深刻にしています。AIの業界関係者は二者択一に直面しています：ハードウェアを自分で購入するか、クラウドリソースを借りるか、彼らはオンデマンドで経済的な計算サービスの方法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、世界中の遊休GPUリソースを集約することによって、AI企業に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計算力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。このような仕組みはリソースの利用効率を向上させ、AIなどの分野における計算力のボトルネック問題の解決に寄与しています。一般的な分散型コンピューティングネットワークのほかに、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。分散型コンピューティングネットワークは、公正で透明なコンピューティング市場を提供し、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リソースの利用効率を高めます。web3エコシステムにおいて、分散型コンピューティング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、AI技術の発展と応用を共に推進します。! [AIとWeb3の6つの主要な統合を探る](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-5d986f6a1caabde91382ed8980fc03d4)## 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と——これがEdge AIの魅力です。データが生成されるソースで計算が行われ、低遅延でリアルタイムの処理が実現され、同時にユーザーのプライバシーが保護されます。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、より馴染みのある名前があります——DePIN。Web3は分散化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により、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はあるブロックチェーン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最初の選択肢のブロックチェーンプラットフォームの一つとなっています。このブロックチェーンの高TPS、低取引手数料、そして技術革新はDePINプロジェクトに強力な支援を提供しています。現在、このブロックチェーン上のDePINプロジェクトの時価総額は100億ドルを超えており、複数の有名プロジェクトが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、AIモデルが開発され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持続的な収益を得ることが困難であり、特にモデルが他の製品やサービスに統合されると、元の創作者は使用状況を追跡することが難しく、ましてやそこから収益を得ることはできません。また、AIモデルの性能や効果はしばしば透明性に欠けており、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ことを難しくし、モデルの市場での認知度と商業的潜在能力を制限しています。IMOはオープンソースのAIモデルに新しい資金サポートと価値共有の方法を提供し、投資者はIMOトークンを購入してモデルが将来的に生み出す収益を共有することができます。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モデルの信頼性を確保し、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いでいます。IMOは現在、初期の試み段階にありますが、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に期待が寄せられています。! [AIとWeb3の6つの主要な統合を探る](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-59b4247f12d93fb5d7caf79b638a6680)## 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認識し、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を受けて、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、ユーザーとの対話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エージェントは自律的に問題を解決し、効率を向上させ、新たな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、外見、声、および外部知識ベースへの接続を構成できる、包括的で使いやすい創作ツールセットを提供します。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AI技術を活用して個人をスーパクリエイターにすることを支援します。このプラットフォームは、キャラクターの役割をより人間らしくするために特別に訓練された大規模言語モデルを使用しています。音声クローン技術は、AI製品のパーソナライズされた対話を加速させ、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されています。Web3とAIの融合において、現在は基盤インフラ層の探求が主に行われており、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、分散型計算能力の効率的な使用の向上、大規模言語モデルの検証などの重要な問題に取り組んでいます。これらの基盤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。! 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Web3とAIの統合：次世代インターネットインフラを構築するための5つのコア技術
Web3とAIの融合：次世代インターネットインフラの構築
Web3は、分散型でオープンかつ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では、AI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、多くの課題に直面しています。一方、Web3は分散技術に基づき、計算能力の共有ネットワーク、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の発展に新しい動力を注入します。同時に、AIはWeb3にも多くのエンパワーメントをもたらし、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助けます。Web3とAIの統合を探求することは、次世代のインターネットインフラを構築し、データと計算能力の価値を解放するために極めて重要です。
! AIとWeb3の6つの主要な統合を探る
データドリブン:AIとWeb3の強固な基盤
データはAIの発展を促進する核心的な原動力であり、エンジンにとっての燃料のようなものです。AIモデルは、深い理解と強力な推論能力を得るために、大量の高品質な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、モデルの正確性と信頼性を決定します。
従来の中央集権的なAIデータ取得と利用のモデルには、以下の主要な問題があります：
Web3は新しい分散型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。
しかし、現実のデータ取得には、データ品質の不均一性、処理の難しさ、多様性と代表性の不足といった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かもしれません。生成AI技術とシミュレーションに基づく合成データは、実際のデータ属性をシミュレートし、実データの有効な補完として機能し、データ利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、合成データが成熟した応用の可能性を示しています。
プライバシー保護：Web3におけるFHEの役割
データ駆動の時代において、プライバシー保護は世界的な注目の焦点となっています。EU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に対する厳格な保護を反映しています。しかし、これは同時に課題をもたらします：一部のセンシティブなデータはプライバシーのリスクのために十分に活用できず、AIモデルの潜在能力と推論能力を制限しています。
FHEは完全同型暗号の略で、暗号化されたデータに対して直接計算操作を行うことができ、データを復号化する必要がなく、計算結果は平文データで行った同じ計算の結果と一致します。
FHEはAIプライバシー計算に強固な保護を提供し、GPUの計算能力が元のデータに触れることなく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整えます。これによりAI企業は、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という大きな利点を得ることができます。
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、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はデータプライバシーを維持するために暗号化データに対して計算を行うことを強調します。
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、既存の計算リソース供給を大幅に上回っています。例えば、ある大規模なAI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、先進的なAIモデルをほとんどの研究者や開発者にとって手の届かないものにしています。
一方で、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、サプライチェーンや地政学的要因によるチップ不足がこれらの問題をより深刻にしています。AIの業界関係者は二者択一に直面しています：ハードウェアを自分で購入するか、クラウドリソースを借りるか、彼らはオンデマンドで経済的な計算サービスの方法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、世界中の遊休GPUリソースを集約することによって、AI企業に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計算力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。このような仕組みはリソースの利用効率を向上させ、AIなどの分野における計算力のボトルネック問題の解決に寄与しています。
一般的な分散型コンピューティングネットワークのほかに、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。
分散型コンピューティングネットワークは、公正で透明なコンピューティング市場を提供し、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リソースの利用効率を高めます。web3エコシステムにおいて、分散型コンピューティング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、AI技術の発展と応用を共に推進します。
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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と——これがEdge AIの魅力です。データが生成されるソースで計算が行われ、低遅延でリアルタイムの処理が実現され、同時にユーザーのプライバシーが保護されます。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、より馴染みのある名前があります——DePIN。Web3は分散化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により、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はあるブロックチェーン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最初の選択肢のブロックチェーンプラットフォームの一つとなっています。このブロックチェーンの高TPS、低取引手数料、そして技術革新はDePINプロジェクトに強力な支援を提供しています。現在、このブロックチェーン上のDePINプロジェクトの時価総額は100億ドルを超えており、複数の有名プロジェクトが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、AIモデルが開発され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持続的な収益を得ることが困難であり、特にモデルが他の製品やサービスに統合されると、元の創作者は使用状況を追跡することが難しく、ましてやそこから収益を得ることはできません。また、AIモデルの性能や効果はしばしば透明性に欠けており、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ことを難しくし、モデルの市場での認知度と商業的潜在能力を制限しています。
IMOはオープンソースのAIモデルに新しい資金サポートと価値共有の方法を提供し、投資者はIMOトークンを購入してモデルが将来的に生み出す収益を共有することができます。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モデルの信頼性を確保し、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いでいます。IMOは現在、初期の試み段階にありますが、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に期待が寄せられています。
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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認識し、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を受けて、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、ユーザーとの対話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エージェントは自律的に問題を解決し、効率を向上させ、新たな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、外見、声、および外部知識ベースへの接続を構成できる、包括的で使いやすい創作ツールセットを提供します。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AI技術を活用して個人をスーパクリエイターにすることを支援します。このプラットフォームは、キャラクターの役割をより人間らしくするために特別に訓練された大規模言語モデルを使用しています。音声クローン技術は、AI製品のパーソナライズされた対話を加速させ、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されています。
Web3とAIの融合において、現在は基盤インフラ層の探求が主に行われており、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、分散型計算能力の効率的な使用の向上、大規模言語モデルの検証などの重要な問題に取り組んでいます。これらの基盤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。
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