AIとWeb3の融合：分散化されたインテリジェントネットワークの新しいパラダイム

Web3は分散化された、オープンで透明な新しいインターネットモデルとして、AI技術との天然の結合優位性を持っています。従来の中心化アーキテクチャの下では、AIは計算力のボトルネック、プライバシーの漏洩、アルゴリズムの不透明性などの課題に直面しています。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の発展に新しい動力を提供します。同時に、AIもWeb3エコシステムを強化することができ、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の開発などがあります。両者の結合を探ることは、次世代のインターネットインフラの構築、データと計算力の価値を解放する上で重要な意義を持っています。

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データドリブン:AIとWeb3の基盤

データはAIの発展を推進する核心要素です。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必要とします。データの質はモデルの正確性と信頼性に直接影響します。

従来の中心化されたAIデータモデルには以下の問題があります：

• データ取得コストが高く、中小企業が負担しにくい
• データ資源がテクノロジーの巨人によって独占され、データの孤島が形成される
• 個人のプライバシーは漏洩や悪用のリスクに直面しています

Web3は、これらの痛点を解決するために新しい分散化データのパラダイムを提供します：

• 分散化データ収集プラットフォームは、ユーザーが余剰のネットワークリソースを販売し、AIに実際の高品質データを提供できるようにします。
• "ラベリング収益"モデルは、世界中の作業者にデータラベリングへの参加を奨励し、専門知識を集めます。
• 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公開かつ透明な取引環境を提供します。

それにもかかわらず、現実世界のデータを取得することは、品質のばらつきや処理の難しさなどの課題に直面しています。合成データは将来のデータ競技における新星となる可能性があります。生成AIとシミュレーション技術に基づく合成データは、現実のデータを効果的に補完し、使用効率を向上させることができます。自動運転、金融取引、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見込みを示しています。

プライバシー保護：FHE技術の応用

プライバシー保護は世界的な関心の焦点となっており、関連する規則はますます厳しくなっています。これにより、AIの発展にも挑戦がもたらされています：一部のセンシティブ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、モデルの潜在能力が制限されています。

完全同型暗号(FHE)は、暗号化されたデータ上で直接計算を行うことを可能にし、復号化することなく平文計算と同じ結果を得ることができます。FHEはAIプライバシー計算に強力な保障を提供し、GPUは原データに触れることなくモデルのトレーニングと推論を実行できます。これにより、AI企業は商業機密を保護しつつ、安全にAPIサービスをオープンすることができます。

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処理をサポートし、敏感な情報の安全を確保し、データ漏洩のリスクを防ぎます。これは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、ZKMLの強力な補完となります。

コンピューティング革命:分散型AIコンピューティングネットワーク

現在のAIシステムの計算複雑度は四半期ごとに倍増し、計算能力の需要が急増しており、既存のリソース供給を大きく上回っています。例えば、GPT-3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。計算能力の不足はAIの進歩を制限するだけでなく、高度なモデルがほとんどの研究開発者にとって手の届かないものにしています。

同時に、世界のGPU利用率は40%未満であり、チップの性能向上が鈍化し、サプライチェーンの問題が加わり、計算能力の供給がさらに厳しくなっています。AI業界の従事者は、自分で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のジレンマに直面しており、オンデマンドで経済的な計算サービスが緊急に必要とされています。

分散化AI計算力ネットワークは、世界中の未使用GPUリソースを集約することで、AI企業に経済的に入手可能な計算力市場を提供します。需要側はタスクを発表し、スマートコントラクトがマイナーのノードに実行を割り当て、マイナーが完了後に報酬を得ます。このモデル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を緩和するのに役立ちます。

一般的な計算力ネットワークの他に、AIトレーニングと推論に特化した専用プラットフォームもあります。分散化計算力ネットワークは、公平で透明な市場を提供し、独占を打破し、参入障壁を下げ、効率を向上させます。Web3エコシステムでは、より多くの革新的なアプリケーションを引き付け、AI技術の発展を促進します。

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DePIN：Web3によるエッジAIの強化

エッジAIは、スマートデバイスにローカルAI計算能力を備えさせ、低遅延の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。この技術は、自動運転などの重要な分野に適用されています。

Web3において、DePIN (分散化物理基盤ネットワーク)はエッジAIの理念と通じています。Web3は分散化とユーザーデータの主権を強調し、DePINはローカル処理を通じてプライバシー保護を強化し、データ漏洩のリスクを低減します。Web3ネイティブのトークン経済はノードに計算力を提供するようインセンティブを与え、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、プロジェクトの最初の展開プラットフォームの1つとなっています。このチェーンの高性能、低コスト、技術革新はDePINに強力なサポートを提供しています。現在、DePINプロジェクトの時価総額は100億ドルを超え、多くの有名プロジェクトが顕著な進展を遂げています。

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IMO：AIモデルの新しいリリースモデル

IMO (初期モデル提供)の概念は、あるプロトコルによって創出され、AIモデルのトークン化を実現します。

従来のモデルでは、AIモデル開発者はその後の使用から継続的に利益を得ることが難しく、特にモデルが他の製品に統合された後はそうです。また、モデルの性能が透明性に欠けているため、投資家やユーザーはその価値を評価することが難しく、市場の認知が制限されています。

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。投資家はトークンを購入してモデルの利益を共有できます。あるプロトコルは特定の技術標準を採用し、AIオラクルとOPML技術を組み合わせてモデルの真実性と利益共有を保証します。

IMOは透明性と信頼を高め、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の持続可能な発展に力を与えます。現在はまだ初期段階ですが、その革新性と潜在的な価値は期待に値します。

AIエージェント：インタラクションの新時代を開く

AIエージェントは環境を認識し、独立して考え、目標を達成するために行動することができます。大規模言語モデルを利用して、彼ら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。バーチャルアシスタントとして、AIエージェントはインタラクションを通じてユーザーの好みを学び、パーソナライズされたソリューションを提供します。明確な指示がなくても自律的に問題を解決し、効率を高めて価値を創造することができます。

あるオープン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、音声を設定し、外部の知識ベースに接続できる容易で包括的な創作ツールを提供し、公平でオープンなAIコンテンツエコシステムの構築を目指しています。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的にするために特別な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コストを大幅に削減し、わずか1分で実現できます。ユーザーはこのプラットフォームを利用してAIエージェントをカスタマイズし、ビデオチャット、言語学習、画像生成などのさまざまな分野に応用できます。

現在、Web3とAIの融合は主にインフラ層に集中しており、データ取得、プライバシー保護、オンチェーンモデルのホスティング、分散化された計算力の効率的な利用、大規模言語モデルの検証などの重要な問題を探求しています。これらのインフラが徐々に整備されるにつれて、Web3とAIの結合は一連の革新的なビジネスモデルやサービスを生み出すことが期待されています。

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