This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
Web3とAIの融合：次世代インターネットインフラの構築の鍵
Web3とAIの融合：次世代インターネットインフラの構築
Web3は、去中心化、オープン、透明な新しいインターネットパラダイムとして、AIとの天然の融合の可能性を持っています。従来の集中型アーキテクチャの下では、AI計算と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、アルゴリズムの不透明性などの課題に直面しています。一方、Web3は分散型技術に基づいており、共有計算ネットワーク、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の発展に新しい力を注入することができます。同時に、AIはWeb3に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を通じて、そのエコシステムの構築を助けます。Web3とAIの統合を探ることは、次世代のインターネット基盤を構築し、データと計算能力の価値を解放するために重要です。
データドリブン:AIとWeb3の強固な基盤
データはAIの発展を推進する核心的な動力です。AIモデルは膨大な質の高い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ることができます。データは機械学習モデルに訓練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、いくつか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用いてこれらの課題を解決することができます:
しかし、実世界のデータ取得には、データの質のばらつき、処理の難しさ、多様性や代表性の不足など、いくつかの問題があります。合成データは、Web3データ領域の将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、実際のデータの特性を模倣し、実際のデータの有効な補完として機能し、データ利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、合成データが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
データ駆動の時代において、プライバシー保護は世界的な関心の焦点となっています。一部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モデルの潜在能力や推論能力を制限しています。
FHEは完全同態暗号を指し、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堅実な保護を提供し、GPUの計算能力が原データに触れずに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整えます。これにより、AI企業はビジネス機密を保護しながら、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、機械学習の全周期にわたってデータとモデルを暗号化処理し、機密情報の安全性を確保し、データ漏えいのリスクを防ぎます。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、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で計算を行うことを強調しています。
ハッシュレボリューション：分散型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か月ごとに倍増し、計算能力の需要が急増しており、既存の計算リソース供給を大きく上回っています。この計算能力の不足は、AI技術の進歩を制限するだけでなく、高度なAI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ていること、さらにサプライチェーンや地政学的要因によるチップ不足が計算能力の供給問題をより深刻にしています。AI従事者は二者択一を強いられています：自らハードウェアを購入するか、クラウドリソースを借りるか、彼らは需要に応じた経済的に効率的な計算サービスの方法を切実に求めています。
分散型AI計算力ネットワークは、世界中の未使用GPUリソースを集約して、AI企業に経済的にアクセス可能な計算力市場を提供します。計算力を必要とする側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計算力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、検証後にポイント報酬を得ます。このような仕組みはリソースの利用効率を向上させ、AIなどの分野における計算力のボトルネック問題の解決に寄与します。
一般的な分散型計算ネットワークに加えて、AIのトレーニングと推論に特化した専用の計算ネットワークも存在します。分散型計算ネットワークは、公平で透明な計算市場を提供し、独占を打破し、アプリケーションのハードルを下げ、計算資源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を引き寄せ、AI技術の発展と応用を共に推進します。
DePIN：Web3によるエッジAIの強化
エッジAIはデータ生成の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。エッジAI技術は自動運転などの重要な分野に応用されています。
Web3の分野では、私たちはDePINという概念により慣れ親しんでいます。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により、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ます。Web3のネイティブなトークン経済メカニズムは、DePIN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。
現在、DePINは特定のパブリックチェーンエコシステムで急速に発展しており、プロジェクト展開の最優先プラットフォームの一つとなっています。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。
IMO：AIモデルの新しいパラダイムを発表
IMOコンセプトはAIモデルのトークン化です。従来のモデルでは、AIモデルの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やサービスに統合されるときにそうなります。AIモデルの性能と効果はしばしば透明性に欠けており、これが潜在的な投資家やユーザーがその真の価値を評価するのを難しくし、モデルの市場での認知度と商業的潜在能力を制限しています。
IMOはオープンソースのAIモデルに新しい資金支援と価値共有の方法を提供しており、投資家はIMOトークンを購入してモデルの今後の収益を共有できます。特定のプロトコルは特定のERC基準を使用し、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モデル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ぎます。IMOは現在初期の試行段階にありますが、市場の受け入れが高まり、参加範囲が拡大するにつれて、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しい時代
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を受けて、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も可能です。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、パーソナライズ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、AIエージェントは自主的に問題を解決し、効率を向上させ、新たな価値を創造することができます。
いくつかのオープンな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、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制作ツールセットを提供しています。これらは、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AI技術を利用して、個人がスーパクリエイターになることを可能にしています。これらのプラットフォームは、役割演技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させることができます。カスタマイズされたAIエージェントを利用することで、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の融合において、現在は主にインフラ層の探求が行われており、高品質なデータの取得、データプライバシーの保護、チェーン上でのモデルホスティング、非中央集権的な計算能力の効率的な使用、そして大規模言語モデルの検証といった重要な問題に取り組んでいます。これらのインフラが徐々に整備される中で、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と信じる理由があります。