AI Layer1研究レポート：オンチェーンDeAIの沃土を探す

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は各業界で前例のない能力を示し、人類の想像力の範囲を大きく広げ、一部のシナリオでは人間の労働を代替する潜在能力すら示しています。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大手によって厳格に掌握されています。これらの企業は、豊富な資本と高額な計算リソースへのアクセスを駆使して、越えがたい壁を築き、絶大多数の開発者やイノベーションチームが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において、社会の世論はしばしば技術の突破と利便性に焦点を当てる一方で、プライバシー保護、透明性、安全性といった核心的な問題への関心は相対的に不足している。長期的には、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議論はますます際立つことになるだろう。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、その非中央集権性、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、一部の主流ブロックチェーン上には多数の「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。一方では、非中央集権性の程度が限られており、重要な部分やインフラストラクチャは依然として中央集権的なクラウドサービスに依存しており、meme属性が強すぎて真にオープンな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限界があり、革新の深さと広さを向上させる必要があります。

真に分散型AIのビジョンを実現し、ブロックチェーンが安全、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、性能面で中央集権型のソリューションと競合できるようにするためには、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強固な基盤が提供され、分散型AIエコシステムの繁栄と発展が促進されます。

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AIレイヤー1のコア機能

AI Layer 1は、AIアプリケーションのために特別に設計されたブロックチェーンであり、その基盤のアーキテクチャとパフォーマンス設計はAIタスクのニーズに密接に関連しており、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ている必要があります：

1. 効率的なインセンティブと分散型コンセンサス機構 AI Layer 1のコアは、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帳簿の記録に集中しているのとは異なり、AI Layer 1のノードは、計算力を提供し、AIモデルの訓練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。これは、基盤となる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をもたらします：AI Layer 1は、AI推論、訓練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、インセンティブを与え、検証できる必要があり、ネットワークの安全性とリソースの効率的な配分を実現する必要があります。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、全体の計算力コストを効果的に削減できます。

2. 卓越した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り、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みます。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深く最適化し、異種計算リソースのネイティブサポート機能を事前に設定し、さまざまなAIタスクが効率的に実行されることを確保し、「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する必要があります。

3. 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セキュリティ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基盤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）、マルチパーティセキュアコンピューティング（MPC）などの最先端技術を統合することで、プラットフォームはモデルの推論、トレーニング、データ処理プロセスのすべて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出力の論理と根拠を明確に理解するのを助け、「得られるものが望むもの」となり、AI製品に対するユーザーの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しばしばユーザーの敏感データに関与します。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保護が特に重要です。AI Layer 1は、検証可能性を保証しながら、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べきです。

5. 強力なエコシステムのサポートと開発能力 AIネイティブのLayer 1基盤インフラとして、プラットフォームは技術的な先進性を持つだけでなく、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、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。

以上の背景と期待に基づいて、本稿ではSentient、Sahara AI、Ritual、Gensyn、Bittensor、及び0Gを含む6つのAI Layer1代表プロジェクトについて詳細に紹介し、レース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、将来のトレンドを探ります。

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Sentient：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、AI Layer1 ブロックチェーン(の初期段階として Layer 2 を構築しており、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。その核心目標は、"OML" フレームワーク（オープン、収益性、忠誠）を通じて、集中型 LLM 市場におけるモデルの所有権、呼び出し追跡、価値分配の問題を解決し、AI モデルが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の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、Polygon 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。チームメンバーの背景は、Meta、Coinbase、Polygon 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。

Polygonの共同創業者であるSandeep Nailwal氏の2番目のベンチャー企業であるSentientは、創業以来独自のオーラを持ち、豊富なリソース、コネクション、市場での認知度を持ち、プロジェクトの発展を強く支持しています。 2024年半ば、Sentientは、Founders Fund、Pantera、Framework Venturesが主導する8,500万ドルのシードラウンドを完了し、他の投資家にはDelphi、Hashkey、Spartanなどの著名なVC数十社が含まれています。

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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（AI Pipeline）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"忠誠AI"アーティファク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んでいます：​

• 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。
• ロイヤリティトレーニング（Loyalty Training）：モデルがコミュニティの意図に沿ったトレーニングプロセスを維持することを確保します。

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、収益分配と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4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する；
• ディストリビューションレイヤー：権限契約がモデルの呼び出し入口を制御する；
• アクセス層：権限証明によりユーザーの承認を検証する；
• 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、バリデーターに配分します。

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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 が提唱したコア理念であり、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、以下の特徴を持っています：

• 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トリガーされ、オンチェーン契約が収益をトレーナー、デプロイヤー、バリデーターに分配します。
• 忠誠性： モデルは貢献者コミュニティに属し、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、使用および変更は暗号メカニズムによって制御される。

AIネイティブ暗号

AIネイティブ暗号は、AIモデルの連続性、低次元多様体構造および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することです。そのコア技術は：

• 指紋埋め込み：トレーニング中に一組の隠されたクエリ-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ユニークな署名を形成する；
• 所有権検証プロトコル：第三者プローバーを通じてクエリ形式で指紋が保持されているか確認する；
• 許可呼び出しメカニズム：呼び出す前にモデル所有者が発行した"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対してその入力をデコードし、正確な回答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に「行動ベースの権限呼び出し + 所属検証」を実現できます。

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モデル権利確定と安全実行フレームワーク

Sentient 現在採用するのは Melange 混合安全：指紋による権利確認、TEE 実行、オンチェーン契約による分配の組み合わせです。その中で、指紋方法は OML 1.0 によって実現された主線であり、「楽観的安全（Optimistic Security）」の思想を強調しています。つまり、デフォルトでコンプライアンスを前提とし、違反があった場合は検出され、罰せられることになります。

フィンガープリンティングメカニズムは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確認でき、不正な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、モデルが認可されたリクエストにのみ応答し、無許可のアクセスや使用を防ぎます。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ありますが、その高いパフォーマンスとリアルタイム性の利点により、現在のモデルにとって魅力的な選択肢となっています。