# Web3とAIの融合: 新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のパラダイムとして、AI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限されており、計算力のボトルネック、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多く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の発展に新しい動力を提供することができます。同時に、AIはWeb3に対しても多方面の能力を提供することができ、スマートコントラクトの最適化、反不正アルゴリズムなどを通じて、そのエコシステムの構築を促進します。したがって、Web3とAIの統合を探求することは、次世代インターネット基盤の構築、データと計算力の価値を解放する上で重要な意義を持っています。! [AIとWeb3の6つの主要な統合を探る](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-af7629fe6f640ae4ebfdac4e1d99f010)## データドリブン:AIとWeb3の基盤データはAIの発展を促進する核心的な原動力です。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礎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。従来の中央集権型AIデータ取得と利用のモデルには、以下の主な問題があります：- データ取得コストが高く、中小企業が負担できない- データリソースが大手テクノロジー企業に独占され、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はこれらの痛点を解決するために新しい分散型データのパラダイムを提供します：- ユーザーは、AI企業に未使用のネットワークリソースを販売し、分散化された方法でネットワークデータを取得できます。データは清掃および変換され、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します。- "マーク即収益"モデルを採用し、トークンを通じて世界中の作業者にデータアノテーションに参加するインセンティブを提供し、世界中の専門知識を集約し、データ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、実世界のデータ取得には、データの品質のばらつき、処理の難しさ、多様性や代表性の不足など、いくつかの問題が残っています。合成データは、Web3データ分野の未来の注目点になるかもしれません。生成AI技術とシミュレーションに基づいた合成データは、実データの特性を模倣し、有効な補完として機能し、データ活用の効率を向上させることができます。自動運転、金融市場の取引、ゲーム開発などの分野では、合成データは成熟した応用の潜在能力を示しています。! [AIとWeb3の6つの主要な統合を探る](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-5d986f6a1caabde91382ed8980fc03d4)## プライバシー保護：Web3におけるFHEの応用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の一般データ保護規則などの法律は個人のプライバシーに対する厳格な保護を反映しています。しかし、これは挑戦ももたらしました。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モデルの潜在能力と推論能力を制限しています。全同態暗号(FHE)は、暗号化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の計算結果と一致します。FHEはAIのプライバシー計算に強固な保護を提供し、GPUの計算能力が元のデータに触れない環境でモデルのトレーニングや推論タスクを実行できるようにします。これはAI企業にとって大きな利点をもたらし、商業機密を保護しつつ、安全にAPIサービスを開放することができます。FHEMLは、機械学習の全周期にわたってデータとモデルの暗号化処理をサポートし、機密情報の安全を確保し、データ漏洩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の計算を強調します。## 計算力革命：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か月ごとに倍増しており、計算力の需要が急増して、既存の計算リソースの供給をはるかに超えています。たとえば、ある大規模言語モデルのトレーニングには膨大な計算力が必要で、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。このような計算力の不足は、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存在になっています。同時に、全世界のGPU稼働率は40%未満であり、マイクロプロセッサの性能向上の鈍化、供給チェーンや地政学的要因によるチップ不足が、計算能力供給の問題を悪化させています。AI業界の専門家は二者択一に直面しています：ハードウェアを自分で購入するか、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急務としています。分散型AI計算力ネットワークは、世界中の未使用GPUリソースを集約することで、AI企業にとって経済的にアクセスしやすい計算力市場を提供します。計算力を必要とする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計算力を提供するノードに割り当てます。ノードはタスクを実行し、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などの分野における計算力のボトルネック問題を解決するのに役立ちます。汎用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プラットフォームも存在します。分散型計算ネットワークは、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参入障壁を下げ、計算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アプリケーションを引き寄せ、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-59b4247f12d93fb5d7caf79b638a6680)## DePIN：Web3によるエッジAIの強化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、さらには家庭のスマートデバイスがAIを実行する能力を備えているとしたら - これがエッジAIの魅力です。それは、データが生成される場所で計算が行われ、低遅延でリアルタイムの処理を実現し、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分野で私たちがよりよく知っている名前はDePINです。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、データ漏洩リスクを減少させます。Web3ネイティブのトークン経済メカニズムは、DePINノードが計算リソースを提供し、持続可能なエコシステムを構築することを奨励します。現在、DePINはある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、プロジェクト展開の第一選択プラットフォームの一つとなっています。このパブリックチェーンの高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、一部の有名なプロジェクトは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唱され、AIモデルのトークン化を行います。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モデルの開発者はモデルのその後の使用から継続的な利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、元の創作者は使用状況を追跡しにくく、利益を得ることがさらに難しくなります。また、AIモデルの性能や効果はしばしば透明性に欠けており、これにより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なり、モデルの市場での認知度や商業的な潜在能力が制限されます。IMOはオープンソースのAIモデルに新しい資金サポートと価値共有の方法を提供しました。投資家はIMOトークンを購入し、モデルの将来的な収益を共有することができます。ある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弾みをつけます。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時代AIエージェントは環境を感知し、独立して考え、設定された目標を達成するための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もできます。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、個別化されたソリューションを提供します。明示的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、新しい価値を創造することができます。あるオープン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、外部知識ベースとの接続を設定できる、包括的で使いやすい創作ツールセットを提供しています。公正でオープンなAIコンテンツエコシステムの構築を目指し、生成AI技術を活用して、個人がスーパクリエイターになることを可能にします。このプラットフォームは、キャラクターのロールプレイ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持っています。音声クローン技術はAI製品の個性化されたインタラクションを加速させ、このプラットフォームは音声合成コストを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、画像生成などの多くの分野で応用可能です。Web3とAIの融合において、現在は主にインフラ層の探索が行われており、高品質なデータの取得、データプライバシーの保護、どのようにブロックチェーン上でモデルをホスティングするか、分散型コンピューティング能力の効率的な使用を向上させる方法、大規模言語モデルの検証などの重要な問題が挙げられます。これらのインフラが徐々に整備されるにつれて、Web3とAIの融合が新たな革新的なビジネスモデルやサービスを生み出すと確信しています。! [AIとWeb3の6つの主要な統合を探る](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-26ec923cb17d4ec809fa5000ef03b1bd)
Web3とAIの融合：分散化されたデータ、コンピューティングパワー、プライバシーの新しいインフラを構築する
Web3とAIの融合: 新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のパラダイムとして、AI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限されており、計算力のボトルネック、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多く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の発展に新しい動力を提供することができます。同時に、AIはWeb3に対しても多方面の能力を提供することができ、スマートコントラクトの最適化、反不正アルゴリズムなどを通じて、そのエコシステムの構築を促進します。したがって、Web3とAIの統合を探求することは、次世代インターネット基盤の構築、データと計算力の価値を解放する上で重要な意義を持っています。
! 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の基盤
データはAIの発展を促進する核心的な原動力です。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礎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。
従来の中央集権型AIデータ取得と利用のモデルには、以下の主な問題があります：
Web3はこれらの痛点を解決するために新しい分散型データのパラダイムを提供します：
それにもかかわらず、実世界のデータ取得には、データの品質のばらつき、処理の難しさ、多様性や代表性の不足など、いくつかの問題が残っています。合成データは、Web3データ分野の未来の注目点になるかもしれません。生成AI技術とシミュレーションに基づいた合成データは、実データの特性を模倣し、有効な補完として機能し、データ活用の効率を向上させることができます。自動運転、金融市場の取引、ゲーム開発などの分野では、合成データは成熟した応用の潜在能力を示しています。
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プライバシー保護：Web3におけるFHEの応用
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の一般データ保護規則などの法律は個人のプライバシーに対する厳格な保護を反映しています。しかし、これは挑戦ももたらしました。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モデルの潜在能力と推論能力を制限しています。
全同態暗号(FHE)は、暗号化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の計算結果と一致します。FHEはAIのプライバシー計算に強固な保護を提供し、GPUの計算能力が元のデータに触れない環境でモデルのトレーニングや推論タスクを実行できるようにします。これはAI企業にとって大きな利点をもたらし、商業機密を保護しつつ、安全にAPIサービスを開放することができます。
FHEMLは、機械学習の全周期にわたってデータとモデルの暗号化処理をサポートし、機密情報の安全を確保し、データ漏洩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の計算を強調します。
計算力革命：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か月ごとに倍増しており、計算力の需要が急増して、既存の計算リソースの供給をはるかに超えています。たとえば、ある大規模言語モデルのトレーニングには膨大な計算力が必要で、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。このような計算力の不足は、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存在になっています。
同時に、全世界のGPU稼働率は40%未満であり、マイクロプロセッサの性能向上の鈍化、供給チェーンや地政学的要因によるチップ不足が、計算能力供給の問題を悪化させています。AI業界の専門家は二者択一に直面しています：ハードウェアを自分で購入するか、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急務としています。
分散型AI計算力ネットワークは、世界中の未使用GPUリソースを集約することで、AI企業にとって経済的にアクセスしやすい計算力市場を提供します。計算力を必要とする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計算力を提供するノードに割り当てます。ノードはタスクを実行し、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などの分野における計算力のボトルネック問題を解決するのに役立ちます。
汎用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プラットフォームも存在します。分散型計算ネットワークは、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参入障壁を下げ、計算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アプリケーションを引き寄せ、AI技術の発展と応用を共に推進します。
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DePIN：Web3によるエッジAIの強化
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、さらには家庭のスマートデバイスがAIを実行する能力を備えているとしたら - これがエッジAIの魅力です。それは、データが生成される場所で計算が行われ、低遅延でリアルタイムの処理を実現し、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分野で私たちがよりよく知っている名前はDePINです。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、データ漏洩リスクを減少させます。Web3ネイティブのトークン経済メカニズムは、DePINノードが計算リソースを提供し、持続可能なエコシステムを構築することを奨励します。
現在、DePINはある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、プロジェクト展開の第一選択プラットフォームの一つとなっています。このパブリックチェーンの高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、一部の有名なプロジェクトは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唱され、AIモデルのトークン化を行います。
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モデルの開発者はモデルのその後の使用から継続的な利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、元の創作者は使用状況を追跡しにくく、利益を得ることがさらに難しくなります。また、AIモデルの性能や効果はしばしば透明性に欠けており、これにより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なり、モデルの市場での認知度や商業的な潜在能力が制限されます。
IMOはオープンソースのAIモデルに新しい資金サポートと価値共有の方法を提供しました。投資家はIMOトークンを購入し、モデルの将来的な収益を共有することができます。ある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弾みをつけます。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時代
AIエージェントは環境を感知し、独立して考え、設定された目標を達成するための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もできます。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、個別化されたソリューションを提供します。明示的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、新しい価値を創造することができます。
あるオープン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、外部知識ベースとの接続を設定できる、包括的で使いやすい創作ツールセットを提供しています。公正でオープンなAIコンテンツエコシステムの構築を目指し、生成AI技術を活用して、個人がスーパクリエイターになることを可能にします。このプラットフォームは、キャラクターのロールプレイ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持っています。音声クローン技術はAI製品の個性化されたインタラクションを加速させ、このプラットフォームは音声合成コストを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、画像生成などの多くの分野で応用可能です。
Web3とAIの融合において、現在は主にインフラ層の探索が行われており、高品質なデータの取得、データプライバシーの保護、どのようにブロックチェーン上でモデルをホスティングするか、分散型コンピューティング能力の効率的な使用を向上させる方法、大規模言語モデルの検証などの重要な問題が挙げられます。これらのインフラが徐々に整備されるにつれて、Web3とAIの融合が新たな革新的なビジネスモデルやサービスを生み出すと確信しています。
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