Web3は、分散化、オープン、透明性を持つ新しいインターネットのパラダイムとして、人工知能との自然な融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、コンピューティングパワーのボトルネック、プライバシーの漏洩、アルゴリズムの不透明性など、多くの課題が存在します。一方、Web3は分散技術に基づき、共有コンピューティングパワーネットワーク、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はWeb3に多くの強化をもたらし、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を通じて、エコシステムの構築をサポートします。したがって、Web3とAIの統合を探求することは、次世代のインターネット基盤を構築し、データとコンピューティングパワーの価値を解放するために重要です。! [AIとWeb3の6つの主要な統合を探る](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-af7629fe6f640ae4ebfdac4e1d99f010)### データドリブン:AIとWeb3の強固な基盤データはAIの発展を推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得られます。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をも決定します。従来の分散化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、中小企業が負担しにくい；* データ資源が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ました；* 個人データのプライバシーは漏洩や悪用のリスクにさらされていますWeb3は新しい分散化データのパラダイムによって従来のモデルの痛点を解決することができる。* 分散化ネットワークを通じて、ユーザーはAI会社にアイドリングネットワークを販売し、ネットワークデータを取得し、クリーンアップおよび変換を経て、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することができます；* "ラベルを稼ぐ"モデルを採用し、トークンによって世界中の作業者をデータラベリングに参加させ、世界中の専門知識を集め、データの分析能力を強化する；* ブロックチェーンデータ取引プラットフォームは、データの供給と需要の両方に対して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。それにもかかわらず、現実世界におけるデータ取得には、データの質が不均一であること、処理が難しいこと、多様性や代表性が不足していることなど、いくつかの問題があります。合成データは、Web3データ分野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、実データの特性を模倣することができ、実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時代において、プライバシー保護は世界中で注目されている焦点となっており、EUの一般データ保護規則（GDPR）などの法律の制定は、個人のプライバシーの厳格な保護を反映しています。しかし、これには挑戦も伴います：いくつかの敏感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、これは間違いなくAIモデルのポテンシャルと推論能力を制限しています。FHEは完全同型暗号を指し、暗号化されたデータ上で直接計算操作を行うことを可能にし、データを復号化する必要がなく、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のプライバシー計算に対して堅固な保護を提供し、GPUコンピューティングパワー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企業は大きな利点を得ることができます。彼らはビジネスの機密を保護しながら、安全にAPIサービスをオープンできます。FHEMLは、機械学習の全サイクルにおいてデータとモデルを暗号化処理することをサポートし、敏感な情報の安全性を確保し、データ漏洩リスクを防止します。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データに対して計算を行うことを強調します。### コンピューティングパワー革命：分散化ネットワークにおけるAI計算現在のAIシステムの計算の複雑性は3か月ごとに倍増し、コンピューティングパワーの需要が急増し、既存の計算リソースの供給をはるかに超えています。例えば、ある有名なAIモデルのトレーニングには巨大なコンピューティングパワーが必要で、単一のデバイスで355年のトレーニング時間に相当します。このようなコンピューティングパワーの不足は、AI技術の進歩を制限するだけでなく、そうした高度なAIモデルが大多数の研究者や開発者にとって手の届かないものになっています。同時に、世界のGPUの利用率は40%未満であり、加えてマイクロプロセッサの性能向上の鈍化や、サプライチェーンおよび地政学的要因によって引き起こされるチップ不足が、コンピューティングパワーの供給問題をさらに深刻にしています。AIの専門家たちは二者択一に直面しています：自分で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、彼らは需要に応じた経済的で効率的な計算サービスの方法を切実に必要としています。分散化AIコンピューティングパワーネットワークは、世界中の未使用GPUリソースを集約することで、AI企業にとって経済的でアクセスしやすいコンピューティングパワー市場を提供しています。コンピューティングパワーの需要者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コンピューティングパワーを提供するマイナーのノードに割り当てます。マイナーはタスクを実行し、結果を提出し、検証を経て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利用効率を向上させ、AIなどの分野におけるコンピューティングパワーのボトルネック問題の解決に寄与します。一般的な分散化コンピューティングパワー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コンピューティングパワーネットワークがあります。分散化コンピューティングパワーネットワークは公平で透明なコンピューティングパワー市場を提供し、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エコシステムにおいて、分散化コンピューティングパワー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の参加を引き寄せ、AI技術の発展と応用を共に推進します。! [AIとWeb3の6つの主要な統合を探る](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-5d986f6a1caabde91382ed8980fc03d4)### DePIN：Web3がエッジAIに力を与える想像してみてください、あなたのスマートフォン、スマートウォッチ、さらには家庭内のスマートデバイスが、AIを実行する能力を持っていること------これがEdge AIの魅力です。それは、データが生成されるソースで計算を行い、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。Edge AI技術は、自動運転などの重要な分野にすでに応用されています。Web3分野では、私たちはより馴染みのある名前---DePINを持っています。Web3は分散化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ノードがコンピューティングパワーを提供し、持続可能なエコシステムを構築することを促進します。現在、DePINはある公链エコシステム内で急速に発展しており、プロジェクト展開のための主要な公链プラットフォームの一つとなっています。この公链の高TPS、低取引手数料、そして技術革新が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、この公链上のDePINプロジェクトの時価総額は100億ドルを超えており、いくつかの著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場合、開発者はモデルのその後の使用から継続的な収益を得ることが難しいことが多い。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、ましてやそこから収益を得ることはできない。また、AIモデルの性能や効果は透明性に欠けることが多く、潜在的な投資家や使用者はその真の価値を評価することが難しくなり、モデルの市場での認知度や商業的潜在能力が制限される。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、モデルが生成する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オラクルとOPML技術を組み合わせてAIモデルの真正性を確保し、トークン保有者が収益を共有できるようにします。IMOモード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は現在まだ初期の試行段階にありますが、市場の受容度の向上と参加範囲の拡大に伴い、その革新性と潜在的価値には期待が寄せられています。! [AIとWeb3の6つの主要な統合を探る](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-59b4247f12d93fb5d7caf79b638a6680)### 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、独立して思考し、設定された目標を達成するために適切な行動を取ることができます。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、ユーザーとの対話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エージェントは自律的に問題を解決し、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、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、包括的で使いやすいクリエイションツールセットを提供しています。公平でオープンなAIコンテンツエコシステムの構築を目指し、生成的AI技術を活用して、個人がスーパークリエイターになることを支援します。このプラットフォームは、キャラクターの演技をより人間らしくするために特別に訓練された大規模言語モデルを訓練しました。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、画像生成などの多様な分野で利用できます。Web3とAIの融合において、現在は主にインフラ層の探求が進んでおり、どのように高品質なデータを取得し、データプライバシーを保護し、チェーン上でモデルをホスティングし、分散化されたコンピューティングパワーの効率的な利用を高め、巨大言語モデルをどのように検証するかといった重要な問題があります。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。! [AIとWeb3の6つの主要な統合を探る](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-26ec923cb17d4ec809fa5000ef03b1bd)
Web3とAIの融合: データ駆動型とプライバシー計算がコンピューティングパワーの新しい時代を開く
Web3は、分散化、オープン、透明性を持つ新しいインターネットのパラダイムとして、人工知能との自然な融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、コンピューティングパワーのボトルネック、プライバシーの漏洩、アルゴリズムの不透明性など、多くの課題が存在します。一方、Web3は分散技術に基づき、共有コンピューティングパワーネットワーク、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はWeb3に多くの強化をもたらし、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を通じて、エコシステムの構築をサポートします。したがって、Web3とAIの統合を探求することは、次世代のインターネット基盤を構築し、データとコンピューティングパワーの価値を解放するために重要です。
! AIとWeb3の6つの主要な統合を探る
データドリブン:AIとWeb3の強固な基盤
データはAIの発展を推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得られます。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をも決定します。
従来の分散化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は新しい分散化データのパラダイムによって従来のモデルの痛点を解決することができる。
それにもかかわらず、現実世界におけるデータ取得には、データの質が不均一であること、処理が難しいこと、多様性や代表性が不足していることなど、いくつかの問題があります。合成データは、Web3データ分野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、実データの特性を模倣することができ、実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
データ駆動時代において、プライバシー保護は世界中で注目されている焦点となっており、EUの一般データ保護規則（GDPR）などの法律の制定は、個人のプライバシーの厳格な保護を反映しています。しかし、これには挑戦も伴います：いくつかの敏感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、これは間違いなくAIモデルのポテンシャルと推論能力を制限しています。
FHEは完全同型暗号を指し、暗号化されたデータ上で直接計算操作を行うことを可能にし、データを復号化する必要がなく、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のプライバシー計算に対して堅固な保護を提供し、GPUコンピューティングパワー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企業は大きな利点を得ることができます。彼らはビジネスの機密を保護しながら、安全にAPIサービスをオープンできます。
FHEMLは、機械学習の全サイクルにおいてデータとモデルを暗号化処理することをサポートし、敏感な情報の安全性を確保し、データ漏洩リスクを防止します。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データに対して計算を行うことを強調します。
コンピューティングパワー革命：分散化ネットワークにおけるAI計算
現在のAIシステムの計算の複雑性は3か月ごとに倍増し、コンピューティングパワーの需要が急増し、既存の計算リソースの供給をはるかに超えています。例えば、ある有名なAIモデルのトレーニングには巨大なコンピューティングパワーが必要で、単一のデバイスで355年のトレーニング時間に相当します。このようなコンピューティングパワーの不足は、AI技術の進歩を制限するだけでなく、そうした高度なAIモデルが大多数の研究者や開発者にとって手の届かないものになっています。
同時に、世界のGPUの利用率は40%未満であり、加えてマイクロプロセッサの性能向上の鈍化や、サプライチェーンおよび地政学的要因によって引き起こされるチップ不足が、コンピューティングパワーの供給問題をさらに深刻にしています。AIの専門家たちは二者択一に直面しています：自分で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、彼らは需要に応じた経済的で効率的な計算サービスの方法を切実に必要としています。
分散化AIコンピューティングパワーネットワークは、世界中の未使用GPUリソースを集約することで、AI企業にとって経済的でアクセスしやすいコンピューティングパワー市場を提供しています。コンピューティングパワーの需要者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コンピューティングパワーを提供するマイナーのノードに割り当てます。マイナーはタスクを実行し、結果を提出し、検証を経て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利用効率を向上させ、AIなどの分野におけるコンピューティングパワーのボトルネック問題の解決に寄与します。
一般的な分散化コンピューティングパワー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コンピューティングパワーネットワークがあります。
分散化コンピューティングパワーネットワークは公平で透明なコンピューティングパワー市場を提供し、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エコシステムにおいて、分散化コンピューティングパワー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の参加を引き寄せ、AI技術の発展と応用を共に推進します。
! AIとWeb3の6つの主要な統合を探る
DePIN：Web3がエッジAIに力を与える
想像してみてください、あなたのスマートフォン、スマートウォッチ、さらには家庭内のスマートデバイスが、AIを実行する能力を持っていること------これがEdge AIの魅力です。それは、データが生成されるソースで計算を行い、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。Edge AI技術は、自動運転などの重要な分野にすでに応用されています。
Web3分野では、私たちはより馴染みのある名前---DePINを持っています。Web3は分散化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ノードがコンピューティングパワーを提供し、持続可能なエコシステムを構築することを促進します。
現在、DePINはある公链エコシステム内で急速に発展しており、プロジェクト展開のための主要な公链プラットフォームの一つとなっています。この公链の高TPS、低取引手数料、そして技術革新が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、この公链上のDePINプロジェクトの時価総額は100億ドルを超えており、いくつかの著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場合、開発者はモデルのその後の使用から継続的な収益を得ることが難しいことが多い。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、ましてやそこから収益を得ることはできない。また、AIモデルの性能や効果は透明性に欠けることが多く、潜在的な投資家や使用者はその真の価値を評価することが難しくなり、モデルの市場での認知度や商業的潜在能力が制限される。
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、モデルが生成する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オラクルとOPML技術を組み合わせてAIモデルの真正性を確保し、トークン保有者が収益を共有できるようにします。
IMOモード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は現在まだ初期の試行段階にありますが、市場の受容度の向上と参加範囲の拡大に伴い、その革新性と潜在的価値には期待が寄せられています。
! AIとWeb3の6つの主要な統合を探る
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、独立して思考し、設定された目標を達成するために適切な行動を取ることができます。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、ユーザーとの対話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エージェントは自律的に問題を解決し、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、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、包括的で使いやすいクリエイションツールセットを提供しています。公平でオープンなAIコンテンツエコシステムの構築を目指し、生成的AI技術を活用して、個人がスーパークリエイターになることを支援します。このプラットフォームは、キャラクターの演技をより人間らしくするために特別に訓練された大規模言語モデルを訓練しました。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、画像生成などの多様な分野で利用できます。
Web3とAIの融合において、現在は主にインフラ層の探求が進んでおり、どのように高品質なデータを取得し、データプライバシーを保護し、チェーン上でモデルをホスティングし、分散化されたコンピューティングパワーの効率的な利用を高め、巨大言語モデルをどのように検証するかといった重要な問題があります。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。
! AIとWeb3の6つの主要な統合を探る