# Web3とAIの融合：インターネットの新時代を切り開くWeb3は、分散化されており、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、多くの課題が存在しています。しかし、Web3は分散型技術に基づいており、計算能力の共有ネットワーク、オープンデータ市場、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もWeb3に多くの能力をもたらすことができ、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など、エコシステムの構築を助けます。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、データと計算能力の価値を引き出すために極めて重要です。## データドリブン:AIとWeb3の強固な基盤データはAIの発展を促進する核心的な力であり、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盤を提供するだけでなく、モデルの精度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あります：- データ取得コストが高く、中小企業が負担するのが難しい- データリソースは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ている- 個人データ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、新しい非中央集権的データパラダイムを用いて、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します。- "ラベルを稼ぐ"モードを採用し、トークンによって世界中のワーカーがデータラベリングに参加することを促進し、世界中の専門知識を集結させ、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、リアルワールドのデータ取得には、データの質の不均一さ、処理の難しさ、多様性や代表性の不足などの問題が存在します。合成データはWeb3データトラック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、リアルデータの特性を模倣し、リアルデータの有効な補完として機能し、データ使用の効率を向上させます。自動運転、金融市場の取引、ゲーム開発などの分野では、合成データはその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：FHEのWeb3における役割データ駆動型の時代において、プライバシー保護は世界的な関心の焦点となっており、EUの一般データ保護規則（GDPR）などの法規制は、個人のプライバシーを厳格に守ることを反映しています。しかし、これは挑戦ももたらします。プライバシーリスクのために、一部のセンシティブなデータが十分に利用できないため、AIモデルの潜在能力や推論能力を制限していることは間違いありません。FHEは完全同型暗号であり、データを復号化することなく、暗号化されたデータ上で直接計算操作を行うことを許可し、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強力な保護を提供し、GPUの計算能力が原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作ります。これにより、AI企業には大きな利点がもたらされます。彼らはビジネス機密を保護しながら、安全にAPIサービスを開放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を暗号化処理し、センシティブな情報の安全性を確保し、データ漏洩リスクを防ぎます。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された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、それにより計算能力の需要が急増し、既存の計算リソースの供給を大きく上回っています。例えば、ある大型AIモデルのトレーニングには巨大な計算能力が必要で、単一のデバイスで355年分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モデルが手の届かないものになってしまっています。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が鈍化し、供給網や地政学的要因によるチップ不足がこれらの問題をさらに深刻にしています。AIの専門家たちはジレンマに直面しています：ハードウェアを自前で購入するか、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経済的な計算サービスの方法を切実に求めています。分散型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によって、AI企業にとって経済的かつアクセスしやすい計算力市場を提供します。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のノードに割り当て、マイナーはタスクを実行して結果を提出し、検証後にポイント報酬を得ます。このようなソリューション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役立ちます。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計算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高めます。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の参加を促し、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。あなたの携帯電話、スマートウォッチ、さらには家の中のスマートデバイスが、AIを動かす能力を持っているとしたら——これがEdge AIの魅力です。これにより、計算がデータ生成の源で行われ、低遅延でリアルタイム処理が実現され、ユーザーのプライバシーも保護されます。Edge AI技術は、自動運転などの重要な分野で既に応用されています。Web3の分野では、私たちには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エコシステムで急速に発展しており、プロジェクトの展開において最も選ばれるパブリ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、一部の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の発表IMOの概念は、あるプロトコルによって最初に提案され、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モデルが開発され市場に投入された後、開発者はモデルのその後の利用から継続的な収益を得ることが難しいことが多いです。特に、モデルが他の製品やサービスに統合された場合、元の創造者は使用状況を追跡することが難しく、収益を得ることはなおさら困難です。また、AIモデルの性能や効果はしばしば透明性に欠けるため、潜在的な投資家や利用者がその真の価値を評価することが難しく、モデルの市場認知や商業的潜在能力が制限されます。IMOはオープンソースAIモデルに新しい資金支援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、モデルの後続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（Onchain AI Oracle）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ています。IMOモデル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は現在初期の試行段階にありますが、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とることができます。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ができます。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、個別化された解決策を提供します。明確な指示がない場合でも、AIエージェントは自主的に問題を解決し、効率を向上させ、新しい価値を創造することができます。あるオープンなAIネイティブアプリケーションプラットフォームは、包括的で使いやすい創造ツールセットを提供し、ユーザーがロボットの機能、外観、声、および外部知識ベースへの接続を設定できるようにしています。このプラットフォームは、公平でオープンなAIコンテンツエコシステムを構築することを目指しており、生成AI技術を利用して個人をスーパクリエイターに変えることを支援します。このプラットフォームは、特別に訓練された大規模言語モデルを使用しており、キャラクターの演技をより人間らしくします。音声クローン技術は、AI製品のパーソナライズされたインタラクションを加速し、音声合成コストを99%削減し、音声クローンはわずか1分で実現します。このプラットフォームを利用して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、画像生成などのさまざまな分野で使用できます。Web3とAIの融合において、現在は基盤インフラの探索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、分散型コンピューティングの効率的な利用の向上、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ことが期待されます。
Web3とAIの融合がインターネットの新時代を牽引する 分散化技術が未来のイノベーションを推進する
Web3とAIの融合：インターネットの新時代を切り開く
Web3は、分散化されており、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、多くの課題が存在しています。しかし、Web3は分散型技術に基づいており、計算能力の共有ネットワーク、オープンデータ市場、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もWeb3に多くの能力をもたらすことができ、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など、エコシステムの構築を助けます。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、データと計算能力の価値を引き出すために極めて重要です。
データドリブン:AIとWeb3の強固な基盤
データはAIの発展を促進する核心的な力であり、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盤を提供するだけでなく、モデルの精度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あります：
Web3は、新しい非中央集権的データパラダイムを用いて、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、リアルワールドのデータ取得には、データの質の不均一さ、処理の難しさ、多様性や代表性の不足などの問題が存在します。合成データはWeb3データトラック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、リアルデータの特性を模倣し、リアルデータの有効な補完として機能し、データ使用の効率を向上させます。自動運転、金融市場の取引、ゲーム開発などの分野では、合成データはその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：FHEのWeb3における役割
データ駆動型の時代において、プライバシー保護は世界的な関心の焦点となっており、EUの一般データ保護規則（GDPR）などの法規制は、個人のプライバシーを厳格に守ることを反映しています。しかし、これは挑戦ももたらします。プライバシーリスクのために、一部のセンシティブなデータが十分に利用できないため、AIモデルの潜在能力や推論能力を制限していることは間違いありません。
FHEは完全同型暗号であり、データを復号化することなく、暗号化されたデータ上で直接計算操作を行うことを許可し、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強力な保護を提供し、GPUの計算能力が原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作ります。これにより、AI企業には大きな利点がもたらされます。彼らはビジネス機密を保護しながら、安全にAPIサービスを開放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を暗号化処理し、センシティブな情報の安全性を確保し、データ漏洩リスクを防ぎます。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された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、それにより計算能力の需要が急増し、既存の計算リソースの供給を大きく上回っています。例えば、ある大型AIモデルのトレーニングには巨大な計算能力が必要で、単一のデバイスで355年分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モデルが手の届かないものになってしまっています。
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が鈍化し、供給網や地政学的要因によるチップ不足がこれらの問題をさらに深刻にしています。AIの専門家たちはジレンマに直面しています：ハードウェアを自前で購入するか、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経済的な計算サービスの方法を切実に求めています。
分散型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によって、AI企業にとって経済的かつアクセスしやすい計算力市場を提供します。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のノードに割り当て、マイナーはタスクを実行して結果を提出し、検証後にポイント報酬を得ます。このようなソリューション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役立ちます。
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計算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高めます。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の参加を促し、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。あなたの携帯電話、スマートウォッチ、さらには家の中のスマートデバイスが、AIを動かす能力を持っているとしたら——これがEdge AIの魅力です。これにより、計算がデータ生成の源で行われ、低遅延でリアルタイム処理が実現され、ユーザーのプライバシーも保護されます。Edge AI技術は、自動運転などの重要な分野で既に応用されています。
Web3の分野では、私たちには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エコシステムで急速に発展しており、プロジェクトの展開において最も選ばれるパブリ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、一部の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の発表
IMOの概念は、あるプロトコルによって最初に提案され、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モデルが開発され市場に投入された後、開発者はモデルのその後の利用から継続的な収益を得ることが難しいことが多いです。特に、モデルが他の製品やサービスに統合された場合、元の創造者は使用状況を追跡することが難しく、収益を得ることはなおさら困難です。また、AIモデルの性能や効果はしばしば透明性に欠けるため、潜在的な投資家や利用者がその真の価値を評価することが難しく、モデルの市場認知や商業的潜在能力が制限されます。
IMOはオープンソースAIモデルに新しい資金支援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、モデルの後続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（Onchain AI Oracle）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ています。
IMOモデル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は現在初期の試行段階にありますが、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とることができます。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ができます。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、個別化された解決策を提供します。明確な指示がない場合でも、AIエージェントは自主的に問題を解決し、効率を向上させ、新しい価値を創造することができます。
あるオープンなAIネイティブアプリケーションプラットフォームは、包括的で使いやすい創造ツールセットを提供し、ユーザーがロボットの機能、外観、声、および外部知識ベースへの接続を設定できるようにしています。このプラットフォームは、公平でオープンなAIコンテンツエコシステムを構築することを目指しており、生成AI技術を利用して個人をスーパクリエイターに変えることを支援します。このプラットフォームは、特別に訓練された大規模言語モデルを使用しており、キャラクターの演技をより人間らしくします。音声クローン技術は、AI製品のパーソナライズされたインタラクションを加速し、音声合成コストを99%削減し、音声クローンはわずか1分で実現します。このプラットフォームを利用して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、画像生成などのさまざまな分野で使用できます。
Web3とAIの融合において、現在は基盤インフラの探索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、分散型コンピューティングの効率的な利用の向上、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ことが期待されます。