# Web3とAIの融合：次世代インターネット基盤の構築Web3は、分散型、オープン、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の計算およびデータリソースは厳しく制御され、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、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の発展に新たな推進力を提供します。同時に、AIはWeb3に対しても多くの能力をもたらし、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、エコシステムの構築を支援します。両者の統合の探求は、次世代インターネットインフラの構築、データおよび計算能力の価値の解放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の発展を促進する核心的な動力です。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、中小企業には負担が大きい- データ資源が大手テクノロジー企業によって独占され、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や悪用のリスクに直面していますWeb3は新しい分散型データパラダイムを通じて従来のモデルの痛点を解決することができます:- ユーザーは、AI企業に対して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真実で高品質なデータを提供します。- "マークすることで稼げる" モデルを採用し、トークンによって世界中の作業者がデータマークに参加することを奨励し、世界中の専門知識を集める- 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両方に公開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、リアルワールドデータの取得には品質のばらつき、処理の難しさ、多様性や代表性の不足といった問題も存在します。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いて、合成データはリアルデータの属性を模倣し、有効な補完としてデータ使用効率を向上させることができます。自動運転、金融市場取引、ゲーム開発などの分野で、合成データは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り、EUのGDPRなどの法規制は個人のプライバシーを厳重に守ることを反映しています。しかし、これは課題ももたらします。いくつか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、AIモデルの可能性や推論能力を制限しています。FHE（完全同型暗号）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、復号化する必要がなく、結果は平文データでの計算と一致します。FHEはAIのプライバシー計算に対して堅固な保護を提供し、GPUの計算能力が原データに触れない環境でモデルのトレーニングと推論を実行できるようにします。これにより、AI企業は商業機密を保護しつつ、安全にAPIサービスを開放するという巨大な利点を得ることができます。FHEMLは、機械学習の全サイクルにおいてデータとモデルの暗号処理をサポートし、機密情報の安全性を確保し、データ漏洩リスクを防ぎます。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、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の計算を強調します。## コンピューティング革命：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、計算能力の需要が急増しています。これは既存のリソース供給を大幅に上回っています。例えば、ある有名なAIモデルの訓練には、単一のデバイスで355年に相当する時間が必要です。計算能力の不足はAI技術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者や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、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算力供給問題をさらに深刻にしています。AI業界の専門家は、自前の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の提供が急務です。分散型AI計算力ネットワークは、世界中の未使用GPUリソースを集約し、AI企業に経済的かつ使いやすい計算力市場を提供します。需要側はネットワーク上でタスクを発表でき、スマートコントラクトがタスクをマイナーのノードに割り当て、マイナーは実行して結果を提出し、検証後に報酬を得ます。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などの分野での計算力のボトルネックを解決するのに役立ちます。汎用の分散型コンピューティングネットワークに加えて、AIトレーニングと推論に特化した専用の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、公平で透明な市場を提供し、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パワーの利用効率を向上させます。Web3エコシステムでは、これ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によるエッジAIの強化Edge AIはデータ生成の源で計算を行うことを可能にし、低遅延で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。これは自動運転などの重要な分野に応用されています。Web3では、私たちはDePINという概念により親しんでいます。Web3は分散化とユーザーデータの主権を強調し、DePINはローカルでデータを処理することでプライバシー保護を強化し、漏洩リスクを軽減します。Web3ネイティブのトークン経済メカニズムはDePINノードに計算資源を提供するよう報酬を与え、持続可能なエコシステムを構築します。現在、DePINはある有名なパブリックチェーンの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ける最初の選択肢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、いくつかの有名な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初めて提唱され、AIモデルのトークン化を実現します。従来のモデルでは、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。AIモデルの性能や効果はしばしば透明性に欠け、潜在的な投資家やユーザーはその真の価値を評価することが難しく、市場の認知と商業的な可能性を制限しています。IMOはオープンソースのAIモデルに新たな資金支援と価値共有の方法を提供し、投資家はIMOトークンを購入してモデルの将来的な収益を共有できます。あるプロトコルは特定の技術標準を使用し、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モード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。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、参加範囲が広がるにつれて、その革新性と潜在的な価値が期待されます。## 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取ることができます。大規模言語モデルの支援を受けて、彼らは自然言語を理解するだけでなく、計画的な意思決定を行い、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、彼ら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、声、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、公平でオープンなAIコンテンツエコシステムの構築に取り組んでいます。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らしくするために特別にトレーニング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インタラクションを加速し、音声合成コストを99％削減し、わずか1分でクローンを実現できます。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の融合は、現在、高品質のデータの取得、データプライバシーの保護、オンチェーンでのモデルホスティング、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、インフラ層の探索が進んでいます。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でしょう。
Web3とAIの融合により次世代インターネットインフラを構築
Web3とAIの融合：次世代インターネット基盤の構築
Web3は、分散型、オープン、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の計算およびデータリソースは厳しく制御され、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、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の発展に新たな推進力を提供します。同時に、AIはWeb3に対しても多くの能力をもたらし、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、エコシステムの構築を支援します。両者の統合の探求は、次世代インターネットインフラの構築、データおよび計算能力の価値の解放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の発展を促進する核心的な動力です。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を通じて従来のモデルの痛点を解決することができます:
しかし、リアルワールドデータの取得には品質のばらつき、処理の難しさ、多様性や代表性の不足といった問題も存在します。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いて、合成データはリアルデータの属性を模倣し、有効な補完としてデータ使用効率を向上させることができます。自動運転、金融市場取引、ゲーム開発などの分野で、合成データは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り、EUのGDPRなどの法規制は個人のプライバシーを厳重に守ることを反映しています。しかし、これは課題ももたらします。いくつか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、AIモデルの可能性や推論能力を制限しています。
FHE（完全同型暗号）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、復号化する必要がなく、結果は平文データでの計算と一致します。FHEはAIのプライバシー計算に対して堅固な保護を提供し、GPUの計算能力が原データに触れない環境でモデルのトレーニングと推論を実行できるようにします。これにより、AI企業は商業機密を保護しつつ、安全にAPIサービスを開放するという巨大な利点を得ることができます。
FHEMLは、機械学習の全サイクルにおいてデータとモデルの暗号処理をサポートし、機密情報の安全性を確保し、データ漏洩リスクを防ぎます。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、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の計算を強調します。
コンピューティング革命：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、計算能力の需要が急増しています。これは既存のリソース供給を大幅に上回っています。例えば、ある有名なAIモデルの訓練には、単一のデバイスで355年に相当する時間が必要です。計算能力の不足はAI技術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者や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、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算力供給問題をさらに深刻にしています。AI業界の専門家は、自前の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の提供が急務です。
分散型AI計算力ネットワークは、世界中の未使用GPUリソースを集約し、AI企業に経済的かつ使いやすい計算力市場を提供します。需要側はネットワーク上でタスクを発表でき、スマートコントラクトがタスクをマイナーのノードに割り当て、マイナーは実行して結果を提出し、検証後に報酬を得ます。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などの分野での計算力のボトルネックを解決するのに役立ちます。
汎用の分散型コンピューティングネットワークに加えて、AIトレーニングと推論に特化した専用の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、公平で透明な市場を提供し、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パワーの利用効率を向上させます。Web3エコシステムでは、これ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によるエッジAIの強化
Edge AIはデータ生成の源で計算を行うことを可能にし、低遅延で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。これは自動運転などの重要な分野に応用されています。Web3では、私たちはDePINという概念により親しんでいます。Web3は分散化とユーザーデータの主権を強調し、DePINはローカルでデータを処理することでプライバシー保護を強化し、漏洩リスクを軽減します。Web3ネイティブのトークン経済メカニズムはDePINノードに計算資源を提供するよう報酬を与え、持続可能なエコシステムを構築します。
現在、DePINはある有名なパブリックチェーンの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ける最初の選択肢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、いくつかの有名な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初めて提唱され、AIモデルのトークン化を実現します。従来のモデルでは、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。AIモデルの性能や効果はしばしば透明性に欠け、潜在的な投資家やユーザーはその真の価値を評価することが難しく、市場の認知と商業的な可能性を制限しています。
IMOはオープンソースのAIモデルに新たな資金支援と価値共有の方法を提供し、投資家はIMOトークンを購入してモデルの将来的な収益を共有できます。あるプロトコルは特定の技術標準を使用し、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モード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。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、参加範囲が広がるにつれて、その革新性と潜在的な価値が期待されます。
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取ることができます。大規模言語モデルの支援を受けて、彼らは自然言語を理解するだけでなく、計画的な意思決定を行い、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、彼ら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、声、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、公平でオープンなAIコンテンツエコシステムの構築に取り組んでいます。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らしくするために特別にトレーニング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インタラクションを加速し、音声合成コストを99％削減し、わずか1分でクローンを実現できます。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の融合は、現在、高品質のデータの取得、データプライバシーの保護、オンチェーンでのモデルホスティング、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、インフラ層の探索が進んでいます。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でしょう。