AI Layer1レポート：オンチェーンDeAIの沃土を探す

###概要

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は様々な産業で前例のない能力を示し、人間の想像力の幅を大きく広げ、さらには一部のシーンでは人間の労働の代替となる可能性を示しています。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、豊富な資本と高コストの計算リソースを制御することで、越えがたい壁を築き、ほとんどの開発者や革新チームが競争することが難しくなっています。

同時に、AIの急速な進化の初期段階では、社会の世論は技術がもたらす突破口や利便性に焦点を当てがちですが、プライバシー保護、透明性、安全性といったコアな問題への関心は相対的に不足しています。長期的に見れば、これらの問題はAI業界の健全な発展と社会的受容度に深刻な影響を与えるでしょう。これらの問題が適切に解決されない場合、AIの「善」か「悪」かの議論はますます顕著になり、中央集権的な巨頭は利益追求の本能に駆動され、これらの課題に積極的に対処する動機が不足しがちです。

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あります。一方では、非中央集権の程度が限られており、重要な部分やインフラが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、ミーム属性が強すぎて、真の意味でのオープン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はモデルの能力、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制限があり、革新の深さと幅を向上させる必要があります。

本当に分散型AIのビジョンを実現し、ブロックチェーンが安全で効率的かつ民主的に大規模AIアプリケーションを支えることができ、性能面で集中型ソリューションと競争できるようにするためには、AIのために特別に設計されたLayer1ブロックチェーンを設計する必要があります。これはAIのオープンイノベーション、ガバナンスの民主化、およびデータセキュリティに堅実な基盤を提供し、分散型AIエコシステムの繁栄と発展を促進します。

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AIレイヤー1のコア機能

AI Layer 1は、AIアプリケーション専用にカスタマイズされたブロックチェーンとして、その基盤となる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メカニズム AI Layer 1の核心は、オープンな計算能力、ストレージなどのリソースを共有するネットワークを構築することです。従来のブロックチェーンノードが主に帳簿記録に焦点を当てるのとは異なり、AI Layer 1のノードは、計算能力を提供し、AIモデルのトレーニング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貢献するという、より複雑なタスクを担う必要があります。これにより、AIインフラにおける集中型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高い要求を突きつけます：AI Layer 1は、AI推論、トレーニング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し、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します。そうすることで、ネットワークの安定性と繁栄を保証し、全体の計算コストを効果的に削減することができます。

2. 卓越な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対して非常に高い要求を提出します。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ます。これには、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ーンが含まれます。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される必要があり、異種計算リソースに対するネイティブサポート能力を事前に設定して、さまざまなAIタスクが効率的に実行され、「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します。

3. 検証可能性と信頼できる出力保障 AI Layer 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）、安全な多者計算（MPC）などの最先端技術を統合することにより、プラットフォームはモデル推論、トレーニング、データ処理の各プロセスが独立して検証可能であることを保証し、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、「得られるものは願望通り」であることを実現し、ユーザーのAI製品に対する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、金融、医療、ソーシャルなどの分野でユーザーのセンシティブデータを扱うことが多く、データプライバシー保護は特に重要です。AI Layer 1は、検証可能性を保証しつつ、暗号化されたデータ処理技術、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、ストレージなど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払拭する必要があります。

5. 強力なエコシステムの支援と開発サポート能力 AIネイティブのLayer 1インフラストラクチャとして、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、完璧な開発ツール、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、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。

上記の背景と期待に基づき、本稿ではSentient、Sahara AI、Ritual、Gensyn、Bittensor、そして0Gを含む6つのAI Layer1代表プロジェクトについて詳しく紹介し、トラックの最新の進展を体系的に整理し、プロジェクトの発展状況を分析し、将来のトレンドについて考察します。

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Sentient：忠実なオープンソースの非中央集権AIモデルを構築する

プロジェクト概要

Sentientはオープンソースプロトコルプラットフォームで、AI Layer1ブロックチェーン(を構築しています。初期段階ではLayer 2)として、後に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、利益を生む、忠誠）を通じて、中央集権的LLM市場におけるモデルの帰属、呼び出しの追跡、価値の分配の問題を解決し、AIモデルの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エコシステムを推進することです。

Sentient Foundation のチームは、世界のトップの学術専門家、ブロックチェーン起業家、エンジニアを集結させ、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設計を主導しています。チームメンバーの背景は、Meta、Coinbase、Polygon などの著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"忠実なAI"オブジェ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。
• 忠誠度トレーニング（Loyalty Training）：モデルがコミュニティの意図と一致したトレーニングプロセスを維持することを保証します。

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管理を提供し、AI成果物の所有権、使用追跡、収益配分と公正なガバナンスを保証します。具体的なアーキテクチャは、4つの層に分かれています：

• ストレージレイヤー：モデルの重みとフィンガープリンティング登録情報を保存する；
• ディストリビューション層：権限契約がモデル呼び出しのエントリを制御する;
• アクセス層：権限証明を通じてユーザーが認可されているかどうかを検証する；
• 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、検証者に分配します。

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で、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は透明であり、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フローが発生し、オンチェーン契約は収益をトレーナー、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、使用と変更は暗号メカニズムによって制御されます。

AIネイティブ暗号化

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特性を利用して、"検証可能だが削除不可"な軽量安全メカニズムを開発することです。その核心技術は：

• 指紋埋め込み：トレーニング中に一組の隠れたクエリ-レスポンスのキーと値のペアを挿入してモデルのユニークな署名を形成します；
• 所有権確認プロトコル：第三者の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どうかを確認する；
• 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で「行動に基づく承認呼び出し + 所属確認」を実現できます。

モデルの権利確定と安全な実行フレームワーク

Sentient 現在採用しているのは Melange混合セキュリティ：指紋認証、TEE 実行、オンチェーン契約の分配を組み合わせたものです。指紋認証の方法は OML 1.0 によって実現されており、「楽観的セキュリティ（Optimistic Security）」の思想を強調しています。つまり、デフォルトではコンプライアンスがあると見なされ、違反があった場合には検出され、罰せられることになります。

指紋メカニズムは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によって、モデルがトレーニング段階で独自の署名を生成することを可能にします。これらの署名を通じて、モデルの所有者は帰属を検証し、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することを確保し、無許可のアクセスと使用を防止します。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、その高性能とリアルタイム性の利点により、現在のモデル展開のコア技術となっています。

未来、Sentientはゼロ知識証明（ZK）と全同態暗号（FHE）技術を導入し、プライバシー保護と検証可能性をさらに強化し、AIモデルの分散型展開に対してより成熟したソリューションを提供する予定です。

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