AI Layer 1は、AIアプリケーションのために特別に設計されたブロックチェーンであり、その基盤アーキテクチャと性能設計はAIタスクの要求に密接に関連しており、オンチェーンの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べきです：
効率的なインセンティブと非中央集権的なコンセンサスメカニズム AI Layer 1の核心は、オープンな計算力、ストレージなどのリソースの共有ネットワークを構築することにあります。従来のブロックチェーンノードが主に台帳の記録に焦点を当てているのとは異なり、AI Layer 1のノードはより複雑なタスクを担う必要があります。計算力を提供し、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必要があり、これによりAIインフラストラクチャにおける中央集権的な巨人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より高い要求を提出します：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と繁栄を保証し、全体の計算力コストを効果的に低下させることができます。
検証可能性と信頼できる出力の保障 AI Layer 1は、モデルの悪用やデータの改ざんなどの安全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メカニズム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）、多者安全計算（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、データ処理プロセスの各段階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、「得られたものが望むものである」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。
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 が提唱するコア理念であり、オープンソース AI モデルに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：
AI Layer1の登場:SentientがオンチェーンのDeAIインフラストラクチャを構築
AI Layer1レポート：オンチェーンDeAIの沃土を探る
###概要
バックグラウンド
近年、OpenAI、Anthropic、Google、Metaなどの主要テクノロジー企業が大規模言語モデル（LLM）の急速な発展を推進しています。LLMはあらゆる業界で前例のない能力を示し、人類の想像力を大きく広げ、さらには一部のシーンでは人間の労働を代替する可能性さえ示しています。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しっかりと掌握されています。強力な資本と高額な計算リソースの管理を駆使して、これらの企業は越えられない壁を築き、ほとんどすべての開発者やイノベーションチームが対抗するのが難しくなっています。
同時に、AIの急速な進化の初期において、社会の世論はしばしば技術による突破口や便利さに焦点を当て、プライバシー保護、透明性、安全性といった核心問題への関心は相対的に不足しています。長期的には、これらの問題がAI業界の健全な発展と社会の受容度に深刻な影響を与えるでしょう。適切に解決できなければ、AIが"善"に向かうのか"悪"に向かうのかという議論はますます顕著になり、中央集権的な巨頭は利潤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十分な動機を欠くことが多いです。
ブロックチェーン技術は、その非中央集権性、透明性、検閲抵抗性の特性により、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、Solana、Baseなどの主流ブロックチェーン上には、多くの「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存在します。一方で、非中央集権の程度は限られており、重要な部分やインフラは依然として中央集中型のクラウドサービスに依存しており、meme属性が過剰で、真の意味でのオープンエコシステムを支えるのは難しいです。もう一方では、Web2のAI製品と比較すると、オンチェーンAIはモデル能力、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限界があり、革新の深さと広さの向上が求められています。
真の分散型AIのビジョンを実現し、ブロックチェーンが安全かつ効率的で民主的に大規模なAIアプリケーションを支えることができ、パフォーマンス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構築する必要があります。これにより、AIのオープンイノベーション、ガバナンスの民主化、データの安全性に対する堅固な基盤が提供され、分散型AIエコシステムの繁栄した発展が促進されます。
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AIレイヤー1のコア機能
AI Layer 1は、AIアプリケーションのために特別に設計されたブロックチェーンであり、その基盤アーキテクチャと性能設計はAIタスクの要求に密接に関連しており、オンチェーンの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べきです：
効率的なインセンティブと非中央集権的なコンセンサスメカニズム AI Layer 1の核心は、オープンな計算力、ストレージなどのリソースの共有ネットワークを構築することにあります。従来のブロックチェーンノードが主に台帳の記録に焦点を当てているのとは異なり、AI Layer 1のノードはより複雑なタスクを担う必要があります。計算力を提供し、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必要があり、これによりAIインフラストラクチャにおける中央集権的な巨人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より高い要求を提出します：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と繁栄を保証し、全体の計算力コストを効果的に低下させることができます。
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非常に高い要求を持っています。さらに、オンチェーンAIエコシステムは、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異種タスクタイプをサポートする必要があります。AI Layer 1は、基盤アーキテクチャで高スループット、低遅延、弾力的並列などの要求に対して深く最適化し、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する必要があります。これにより、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。
検証可能性と信頼できる出力の保障 AI Layer 1は、モデルの悪用やデータの改ざんなどの安全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メカニズム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）、多者安全計算（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、データ処理プロセスの各段階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、「得られたものが望むものである」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。
データプライバシー保護 AIアプリケーションはユーザーの敏感なデータを扱うことが多く、金融、医療、ソーシャルなどの分野ではデータプライバシー保護が特に重要です。AIレイヤー1は、検証可能性を確保しつつ、暗号化に基づくデータ処理技術、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、保存などの全過程におけるデータの安全性を確保し、データの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解消する必要があります。
強力なエコシステムの受け入れと開発支援能力 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、完備した開発ツール、統合SDK、運用支援、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。
以上の背景と期待を踏まえ、本稿ではSentient、Sahara AI、Ritual、Gensyn、Bittensor、そして0Gを含む6つのAI Layer1代表プロジェクトを詳細に紹介し、トラックの最新の進展を整理し、プロジェクトの発展状況を分析し、未来のトレンドを探ります。
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Sentient：忠実なオープンソースの分散型AIモデルを構築する
プロジェクト概要
Sentientはオープンソースのプロトコルプラットフォームで、AI Layer1ブロックチェーン(を構築中です。初期段階はLayer 2)で、その後Layer 1(に移行します。AI Pipelineとブロックチェーン技術を組み合わせることで、分散型の人工知能経済圏を構築します。そのコア目標は、「OML」フレームワーク（オープン、利益を生む、忠誠）を通じて、集中型LLM市場におけるモデルの所有権、コールトラッキング、価値配分の問題を解決し、AIモデルのオンチェーンの所有権構造、コールの透明性、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のエコシステムを推進することです。
Sentient Foundation チームは、世界中のトップクラスの学術専門家、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。核心メンバーには、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配置を主導しています。チームメンバーの背景は、Meta、Coinbase、Polygon などの有名企業や、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に協力しています。
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「忠誠AI」アーティファクトの開発とトレーニングの基礎であり、2つのコアプロセスを含んでいます：
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型制御を提供し、AIアセットの所有権、使用追跡、収益分配と公正なガバナンスを確保します。具体的なアーキテクチャは4層に分かれています：
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 が提唱するコア理念であり、オープンソース AI モデルに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：
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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、モデルの微分可能性を利用して、"検証可能だが削除不可能な"軽量安全メカニズムを開発します。そのコア技術は：
この方法は、再暗号化コストなしで「行動ベースの権限呼び出し + 所属検証」を実現できます。
モデルの権限確定と安全な実行フレームワーク
Sentient 現在採用の Melange混合セキュリティは、指紋による権利証明、TEE 実行、オンチェーン契約による利益分配の組み合わせです。その中で指紋メソッドは OML 1.0 により実現され、"楽観的セキュリティ（Optimistic Security）"思想を強調しています。すなわち、デフォルトで準拠し、違反があった場合は検出し、罰則が科されます。
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で、モデルがトレーニング段階で独自の署名を生成します。これらの署名を通じて、モデルの所有者は帰属を検証し、無断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、モデルの使用行為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、モデルが承認されたリクエストにのみ応答することを保証し、不正なアクセスや使用を防ぎます。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。
将来的には、Sentientはゼロ知識証明(ZK)と完全準同型暗号化(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する予定です