# Web3とAIのデプス融合：次世代インターネットインフラの構築Web3は新興の非中央集権的インターネットのパラダイムとして、人工知能技術と自然に適合しています。従来の中央集権型アーキテクチャの下で、AIの発展は計算能力のボトルネックやデータプライバシーなどの多くの課題に直面しています。Web3は分散技術に基づき、計算能力の共有ネットワークやオープンデータ市場などの方法を通じて、AIに新しい動力を注入します。同時に、AIもWeb3エコシステムに力を与えることができ、例えばスマートコントラクトの最適化や不正防止メカニズムの改善などです。両者の組み合わせを探求することは、新世代のインターネットインフラの構築にとって重要な意義を持っています。## データドリブン:AIとWeb3の強固な基盤データはAI発展の核心的な動力です。高品質なデータは機械学習モデルが深い理解と強力な推論能力を得るための基礎であり、モデルの正確性と信頼性を決定します。従来の中央集権型モデルにはデータ取得コストが高い、資源の独占、プライバシーリスクなどの問題があります。Web3はこれらの痛点を解決するための新しい分散型データのパラダイムを提供します：- ユーザーは、分散型の方法でネットワークリソースを提供し、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できます。- インセンティブメカニズムを採用して、世界中の作業者をデータラベリングに参加させ、専門知識を集める- 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透明な取引環境を提供します。それにもかかわらず、実世界のデータ収集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。合成データは将来的に重要な補完となる可能性があり、自動運転や金融取引などの分野で応用の潜力を示しています。## プライバシー保護：FHEのWeb3における役割データ駆動の時代の到来に伴い、プライバシー保護がますます注目されるようになっています。全同態暗号(FHE)技術は、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一致する結果を得ることができます。FHEはAIプライバシー計算に対する保護を提供し、GPUは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を実行できる環境を提供します。FHEMLは、機械学習の全サイクルにわたってデータとモデルの暗号処理をサポートし、センシティブ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ZKMLと相補的であり、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。## 計算力革命：分散型ネットワークにおけるAI計算AIシステムの計算複雑性が急速に増加し、計算力の需要が急増しています。同時に、世界的なGPU利用率の低下やチップ不足などの要因が計算力の供給問題を悪化させています。去中心化計算力ネットワークが登場し、世界中の未使用GPU資源を集約することで、AI企業に経済的かつ効率的な計算力市場を提供します。このようなネットワークは、公平で透明な計算力取引環境を提供し、独占を打破し、アプリケーションのハードルを下げ、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アプリケーションを引き付け、AI技術の発展と応用を促進します。## DePIN：Web3によるEdge AIのエンパワーメントエッジAIはデータ生成源で計算を行い、低遅延でリアルタイム処理を実現し、ユーザーのプライバシーを保護します。Web3の分野では、この概念はDePINと呼ばれています。Web3は非中央集権とユーザーデータの主権を強調し、DePINはローカルでデータを処理することでプライバシー保護を強化します。Web3ネイティブのトークン経済メカニズムは、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。## IMO：AIモデルの新しいパラダイムの発表IMO(イニシャルモデルオファリング)の概念は、AIモデルをトークン化し、オープンソースのAIモデルに新たな資金提供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。このモデル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技術の持続可能な発展に力を注ぎます。## 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、目標を達成するために行動を起こすことができます。大規模言語モデルのサポートにより、AIエージェントは自然言語を理解するだけでなく、意思決定の計画や複雑なタスクの実行も行えます。彼らは仮想アシスタントとして機能し、インタラクションを通じてユーザーの好みを学習し、パーソナライズされたソリューションを提供します。現在、Web3とAIの融合は主にインフラストラクチャーの探索に集中しており、高品質なデータ取得、データプライバシー保護、オンチェーンモデルのホスティング、分散型コンピューティングの効率的な利用、大規模言語モデルの検証などの重要な問題が含まれています。これらのインフラが徐々に整備されるにつれて、Web3とAIの融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。
Web3とAIの融合：次世代インターネットインフラを構築するための鍵
Web3とAIのデプス融合：次世代インターネットインフラの構築
Web3は新興の非中央集権的インターネットのパラダイムとして、人工知能技術と自然に適合しています。従来の中央集権型アーキテクチャの下で、AIの発展は計算能力のボトルネックやデータプライバシーなどの多くの課題に直面しています。Web3は分散技術に基づき、計算能力の共有ネットワークやオープンデータ市場などの方法を通じて、AIに新しい動力を注入します。同時に、AIもWeb3エコシステムに力を与えることができ、例えばスマートコントラクトの最適化や不正防止メカニズムの改善などです。両者の組み合わせを探求することは、新世代のインターネットインフラの構築にとって重要な意義を持っています。
データドリブン:AIとWeb3の強固な基盤
データはAI発展の核心的な動力です。高品質なデータは機械学習モデルが深い理解と強力な推論能力を得るための基礎であり、モデルの正確性と信頼性を決定します。従来の中央集権型モデルにはデータ取得コストが高い、資源の独占、プライバシーリスクなどの問題があります。Web3はこれらの痛点を解決するための新しい分散型データのパラダイムを提供します：
それにもかかわらず、実世界のデータ収集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。合成データは将来的に重要な補完となる可能性があり、自動運転や金融取引などの分野で応用の潜力を示しています。
プライバシー保護：FHEのWeb3における役割
データ駆動の時代の到来に伴い、プライバシー保護がますます注目されるようになっています。全同態暗号(FHE)技術は、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一致する結果を得ることができます。FHEはAIプライバシー計算に対する保護を提供し、GPUは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を実行できる環境を提供します。
FHEMLは、機械学習の全サイクルにわたってデータとモデルの暗号処理をサポートし、センシティブ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ZKMLと相補的であり、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。
計算力革命：分散型ネットワークにおけるAI計算
AIシステムの計算複雑性が急速に増加し、計算力の需要が急増しています。同時に、世界的なGPU利用率の低下やチップ不足などの要因が計算力の供給問題を悪化させています。去中心化計算力ネットワークが登場し、世界中の未使用GPU資源を集約することで、AI企業に経済的かつ効率的な計算力市場を提供します。
このようなネットワークは、公平で透明な計算力取引環境を提供し、独占を打破し、アプリケーションのハードルを下げ、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アプリケーションを引き付け、AI技術の発展と応用を促進します。
DePIN：Web3によるEdge AIのエンパワーメント
エッジAIはデータ生成源で計算を行い、低遅延でリアルタイム処理を実現し、ユーザーのプライバシーを保護します。Web3の分野では、この概念はDePINと呼ばれています。Web3は非中央集権とユーザーデータの主権を強調し、DePINはローカルでデータを処理することでプライバシー保護を強化します。Web3ネイティブのトークン経済メカニズムは、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。
IMO：AIモデルの新しいパラダイムの発表
IMO(イニシャルモデルオファリング)の概念は、AIモデルをトークン化し、オープンソースのAIモデルに新たな資金提供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。このモデル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技術の持続可能な発展に力を注ぎます。
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、目標を達成するために行動を起こすことができます。大規模言語モデルのサポートにより、AIエージェントは自然言語を理解するだけでなく、意思決定の計画や複雑なタスクの実行も行えます。彼らは仮想アシスタントとして機能し、インタラクションを通じてユーザーの好みを学習し、パーソナライズされたソリューションを提供します。
現在、Web3とAIの融合は主にインフラストラクチャーの探索に集中しており、高品質なデータ取得、データプライバシー保護、オンチェーンモデルのホスティング、分散型コンピューティングの効率的な利用、大規模言語モデルの検証などの重要な問題が含まれています。これらのインフラが徐々に整備されるにつれて、Web3とAIの融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。