Web3とAIの融合：新しい世代のインターネットエコシステムの構築

Web3は去中心化、オープン、透明な新しいインターネットモデルとして、AIと自然に結びついています。従来の集中型アーキテクチャでは、AIは計算力のボトルネック、プライバシーの漏洩、アルゴリズムの不透明性などの課題に直面しています。Web3は分散型技術に基づき、計算力ネットワークの共有、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します。同時に、AIはWeb3に対して多くの力を提供し、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、エコシステムの構築を支援します。両者の結びつきを探求することは、次世代インターネットインフラの構築やデータと計算力の価値を解放することにおいて重要な意義を持っています。

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データドリブン:AIとWeb3の基盤

データはAIの発展の核心的な推進力です。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も決定します。

従来の中央集権型AIデータモデルには以下の問題があります：

• データ取得コストが高く、中小企業には負担が大きい
• データ資源がテクノロジー大手によって独占され、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の新しい分散型データパラダイムを提供します。

• ユーザーは未使用のネットワークリソースを販売し、分散型でネットワークデータを取得し、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。
• "ラベリングで稼ぐ"モデルは、トークンによって世界中の作業者にデータラベリングへの参加を促し、世界中の専門知識を集めます。
• ブロックチェーンデータ取引プラットフォームは、データの供給者と需要者の双方に公開かつ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、品質のばらつき、処理の難しさ、多様性と代表性の不足などの問題が依然として存在します。合成データは未来のスターになるかもしれません。生成AIとシミュレーション技術に基づいて、合成データは実際のデータ属性をシミュレートし、データ使用効率を向上させる有効な補完として機能します。自動運転、金融取引、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の応用

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焦点となっています。関連する法規の制定は、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、これは同時に課題をもたらします：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モデルの潜在能力が制限されています。

FHE(全同態暗号)は、暗号化されたデータ上で直接計算を行うことを可能にし、復号する必要がなく、結果は平文の計算と一致します。FHEはAIのプライバシー計算に対して確固たる保護を提供し、GPUの計算能力が原データに触れることなくモデルのトレーニングと推論を実行できる環境を整えます。これにより、AI企業は商業機密を保護しながら安全にAPIサービスを開放できるという大きな利点を得ることができます。

FHEMLは、機械学習の全サイクルにわたってデータとモデルを暗号化して処理することをサポートし、機密情報の安全性を確保し、データ漏洩を防ぎます。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は機械学習が正しく実行されていることを証明し、FHEMLは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。

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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ヶ月ごとに倍増し、計算能力の需要が急増しており、既存のリソース供給をはるかに超えています。これは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アクセスしづらいものにしています。

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の不足が、計算能力の供給問題をさらに深刻にしています。AIの専門家は、自ら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というジレンマに直面しており、オンデマンドで経済的な計算サービスが緊急に求められています。

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、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。需要側は計算タスクを発表し、スマートコントラクトがタスクをマイナーに割り当て、マイナーは実行して結果を提出し、検証後に報酬を得ます。このソリューションはリソース利用の効率を向上させ、AIなどの分野における計算力のボトルネックを解決するのに役立ちます。

汎用の分散型コンピューティングネットワークの他に、AIのトレーニングと推論に特化した専用のコンピューティングネットワークもあります。分散型コンピューティングネットワークは、公平で透明な市場を提供し、独占を打破し、参入障壁を下げ、利用効率を向上させます。Web3エコシステムにおいて、分散型コンピューティング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を引き付け、AI技術の発展と応用を促進します。

DePIN：Web3によるエッジAIの強化

エッジAIはデータソースで計算を行い、低遅延でリアルタイム処理を実現するとともに、ユーザーのプライバシーを保護します。エッジAIは自動運転などの重要な分野で応用されています。

Web3分野において、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は一部のエコシステムで急速に発展しており、プロジェクトの展開において最初の選択肢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。一部の著名なDePINプロジェクトは顕著な進展を遂げています。

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IMO：AIモデルの新しいパラダイムが発表されました

IMOコンセプトはAIモデルのトークン化を目指します。従来のモデルでは、開発者が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、モデルの性能や効果の透明性が欠如しているため、市場の認知と商業的潜在能力が制限されています。

IMOはオープンソースのAIモデルに対する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、モデルの後続の収益を共有することができます。特定のプロトコルは特定のERC標準を使用し、AIオラクルとOPML技術を組み合わせてAIモデルの真実性と収益共有を確保します。

IMOモードは透明性と信頼を高め、オープンソースコラボレーションを促進し、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活力を注入します。IMOは現在初期の試行段階にありますが、その革新性と潜在的価値は期待に値します。

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、目標を達成するために行動を取ります。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、計画的な意思決定を行い、複雑なタスクを実行することができます。彼らは仮想アシスタントとして機能し、インタラクションを通じてユーザーの好みを学習し、個別化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、新しい価値を創造します。

特定のプラットフォームは、ユーザーがロボットの機能、外観、音声、および外部知識ベースへの接続をカスタマイズできる、包括的で使いやすいクリエイティブツールセットを提供し、公正でオープンなAIコンテンツエコシステムの構築に取り組み、個人がスーパクリエイターになることを可能にします。これらのプラットフォームは、キャラクターの役割をより人間らしくするために特別に設計された大規模言語モデルをトレーニングしています；音声クローン技術は、AI製品の個別化されたインタラクションを加速し、音声合成コストを大幅に削減します。カスタマイズ可能なAIエージェントを利用することで、ビデオチャット、語学学習、画像生成など、さまざまな分野に応用できます。

現在、Web3とAIの融合は、質の高いデータの取得、データプライバシーの保護、オンチェーンでのモデルホスティング、分散型コンピューティングリソースの効率的な使用、大規模言語モデルの検証など、インフラ層におけるさらなる探求が進んでいます。これらのインフラが徐々に整備されることで、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でしょう。

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