AI Layer1研究レポート：オンチェーンDeAIの沃土を探す

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近年、OpenAI、Anthropic、Google、Metaなどの主要な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は各業界で前例のない能力を発揮し、人類の想像力を大きく広げ、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企業に握られています。豊富な資本と高額な計算資源の管理を背景に、これらの企業は越えがたい壁を築き、ほとんどの開発者や革新チームが競争することを難しくしています。

同時に、AIの急速な進化の初期には、社会の世論が技術の突破口や便利さに焦点を当てる一方で、プライバシー保護、透明性、安全性といった核心的な問題への関心は相対的に不足していることが多い。長期的に見れば、これらの問題は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だろう。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論争はますます顕著になるだろう。また、中央集権的な巨頭は利益追求の本能に駆動され、これらの課題に積極的に対応する十分な動機を欠いていることが多い。

ブロックチェーン技術は、その非中央集権性、透明性、および検閲耐性の特性により、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、一部の主流の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まだ多くの問題が存在します。一方では、非中央集権の程度が限られており、重要な部分やインフラが依然として中央集権的なクラウドサービスに依存しているため、真の意味でのオープンエコシステムを支えることが難しいです。他方では、Web2のAI製品と比較して、オンチェーンAIはモデルの能力、データの利用、アプリケーションシーンなどの面でまだ限界があり、革新の深さと広がりの向上が求められています。

真に分散型AIのビジョンを実現し、ブロックチェーンが安全で効率的かつ民主的に大規模AIアプリケーションを支えることができ、性能面で中央集権型ソリューションと対抗するためには、AIに特化したLayer1ブロックチェーンを設計する必要があります。これにより、AIのオープンなイノベーション、ガバナンスの民主化、およびデータの安全性が確保され、分散型AIエコシステムの繁栄と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として、基盤となるアーキテクチャと性能設計がAIタスクの要件に密接に関連しており、オンチェーン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必要があります：

1. 効率的なインセンティブと分散型コンセンサス機構 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です。従来のブロックチェーンノードが主に帳簿の記帳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も貢献し、AIインフラストラクチャにおける中央集権的な巨頭の独占を打破する必要があります。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突きつけます：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、インセンティブを与え、検証できなければなりません。これにより、ネットワークの安全性とリソースの効率的な配分が実現されます。このようにして初めて、ネットワークの安定性と繁栄が保証され、全体の計算力コストが効果的に削減されるのです。

2. 卓越な高性能と異種タスクのサポート能力 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対して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シナリオを含む多様で異種の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に対して高スループット、低遅延、弾力的並列などの要求に対して深く最適化し、異種計算リソースのネイティブサポート能力を事前に設定し、さまざまなAIタスクが効率的に実行されることを保証し、"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する必要があります。

3. 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改ざんなどの安全リスクを防ぐだけでなく、基盤のメカニズムからAI出力結果の検証可能性と整合性を確保しなければなりません。信頼できる実行環境（TEE）、零知識証明（ZK）、多者安全計算（MPC）などの最先端技術を統合することで、プラットフォームはモデル推論、トレーニング、データ処理のプロセスを独立して検証できるようにし、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、"得られたものが望んだものである"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。

4. データプライバシー保護 AIアプリケーションはしばしばユーザーの敏感なデータを扱い、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 Layer 1は、検証可能性を保証しながら、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、保存などのプロセス全体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、データの安全性に関するユーザーの懸念を解消します。

5. 強力なエコシステムの支援と開発サポート能力 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、充実した開発ツール、統合SDK、運用サポート、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。

以上の背景と期待に基づき、本稿ではSentient、Sahara AI、Ritual、Gensyn、Bittensor、及び0Gを含む6つのAI Layer1の代表プロジェクトについて詳しく紹介し、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、将来のトレンドについて考察します。

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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はオープンソースプロトコルプラットフォームであり、AI Layer1ブロックチェーン(の構築に取り組んでいます。初期段階はLayer 2であり、その後Layer 1)に移行する予定です。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。その核心目標は、"OML"フレームワーク（オープン、収益性、忠実）を通じて、集中型LLM市場におけるモデルの帰属、呼び出しの追跡、および価値の配分の問題を解決することです。これにより、AIモデルがオンチェーンでの所有権構造、呼び出しの透明化、価値の分配を実現することを目指しています。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エコシステムを推進することです。

Sentient Foundation チームは、世界のトップの学術専門家、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。同時に、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。チームメンバーは、Meta、Coinbase、Polygon などの著名企業や、プリンストン大学、インド工科大学などのトップ校に跨り、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向けて協力しています。

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"アーティファクトを開発および訓練するための基盤であり、2つのコアプロセスを含んでいます：

• データキュレーション（Data Curation）：コミュニティ主導のデータ選択プロセスで、モデルの整合性のために使用されます。
• 忠誠度トレーニング（Loyalty Training）：モデルがコミュニティの意図と一致するトレーニングプロセスを維持することを保証します。

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コントロールを提供し、AI アーティファクトの所有権、使用トラッキング、収益分配、および公平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つの層に分かれています：

• ストレージ層：モデルの重みと指紋登録情報を保存する；
• 配布層：権限契約がモデル呼び出し入口を制御する；
• アクセス層：権限証明を通じてユーザーが承認されているかを検証します；
• インセンティブ層：収益ルーティング契約は、各呼び出しに対してトレーナー、デプロイヤー、バリデーターに支払いを分配します。

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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、忠誠 Loyal）は、Sentient が提唱するコアコンセプトであり、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、以下の特徴があります：

• オープン性：モデルはオープンソースでなければならず、コードとデータ構造が透明であり、コミュニティによる再現、監査、改善が容易であること。
• マネタイズ：モデルが呼び出されるたびに収益の流れが発生し、オンチェーン契約が収益をトレーナー、デプロイヤー、およびバリデーターに配分します。
• 忠誠性： モデルは貢献者コミュニティに帰属し、アップグレードの方向性とガバナンスはDAOによって決定され、使用と変更は暗号メカニズムによって制御されます。

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"な軽量セキュリティメカニズムを開発することです。そのコア技術は：

• 指紋埋め込み：トレーニング中に一連の隠れたクエリ-レスポンスキー値ペアを挿入してモデルのユニークな署名を形成する；
• 所有権検証プロトコル：第三者検出器（Prover）を通じてクエリ形式で指紋が保持されているかどうかを検証する；
• 許可呼び出しメカニズム：呼び出す前にモデル所有者から発行された"権限証明書"を取得する必要があり、システムはそれに基づいてモデルにその入力をデコードして正確な答えを返す権限を付与します。

この方法では、再暗号化コストなしに「行動に基づく認可呼び出し + 所属検証」を実現できます。

モデル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：指紋による権利確認、TEE 実行、オンチェーン契約の分配を組み合わせています。その中で、指紋方法は OML 1.0 によって実現され、"楽観的セキュリティ（Optimistic Security）"の思想を強調し、デフォルトではコンプライアンスを前提とし、違反時には検出と罰則が可能です。

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（例：AWS Nitro Enclaves）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、現在のモデルデプロイメントのコア技術となっています。

未来、Sentientはゼロ知識証明（ZK）と完全同型暗号（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し、AIモデルの分散型デプロイメントにより成熟したものを提供する計画です。