# 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、分散型でオープンかつ透明な新しいインターネットのパラダイムとして、AIとの自然な統合の機会を持っています。従来の集中型アーキテクチャでは、AIの計算および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き、計算能力の共有ネットワーク、オープンデータ市場、プライバシー計算などの手段を通じて、AIの発展に新たな動力を注入します。同時に、AIは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、Web3に多くの力を与え、そのエコシステムの構築を助けます。Web3とAIの組み合わせを探求することは、次世代のインターネットインフラを構築し、データと計算能力の価値を解放するために極めて重要です。! [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の強固な基盤データはAIの発展を駆動する核心的な力であり、エンジンにとっての燃料のようなものです。AIモデルは、深い理解と強力な推論能力を得るために、大量の高品質な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盤を提供するだけでなく、モデルの正確性と信頼性を決定します。従来の中央集権型AIデータ取得および利用モデルには、以下の主要な問題があります:- データ取得コストが高く、中小企業が負担できない- データ資源がテクノロジー大手に独占され、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と濫用のリスクに直面していますWeb3は新しい分散型データパラダイムで従来のモデルの痛点を解決します:- ユーザーは、AI企業に余剰なネットワークを販売し、分散型でネットワークデータを収集し、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できます。- 「ラベルを獲得する」モデルを採用し、トークンによって世界中の労働者をデータラベリングに参加させ、世界中の専門知識を集め、データ分析能力を強化します。- 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対して、公開透明な取引環境を提供し、データのイノベーションと共有を促進します。しかし、リアルワールドデータの取得には、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あります。合成データはWeb3データトラックの未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、リアルデータの特性を模倣し、有効な補完としてデータ利用効率を向上させることができます。自動運転、金融市場取引、ゲーム開発などの分野では、合成データは成熟した応用の潜在能力を示しています。## 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おり、EU一般データ保護規則（GDPR）などの法規制は個人のプライバシーの厳格な保護を反映しています。しかし、これは課題ももたらします：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モデルの潜在能力や推論能力を制限しています。FHE（完全同態暗号）は、データを復号化することなく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、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確固たる保護を提供し、GPUの計算能力が元のデータに触れることなく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作ります。これにより、AI企業は商業機密を保護しながら安全にAPIサービスを開放す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、機密情報の安全性を確保し、データ漏洩リスクを防ぎます。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は機械学習の正しい実行を証明し、FHEMLは暗号化データに対する計算を強調してデータプライバシーを維持します。## コンピューティング革命：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、計算能力の需要が急増しており、既存の計算リソースの供給をはるかに超えています。例えば、GPT-3モデルのトレーニングには膨大な計算能力が必要で、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モデルを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、供給チェーンや地政学的要因によるチップ不足が算力供給問題をさらに深刻にしています。AI業界の人々はジレンマに直面しています：ハードウェアを自ら購入するか、クラウドリソースをレンタルするか、必要に応じて経済的で効率的な計算サービスの方式が急務です。ある分散型AI計算力ネットワークは、世界中の余剰GPUリソースを集約することにより、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、検証された後にポイント報酬を得ます。このような方法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に加えて、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、公平で透明なコンピューティング市場を提供し、独占を打破し、アプリケーションの敷居を下げ、コンピューティングリソース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共同で推進します。! [AIとWeb3の6つの主要な統合を探る](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-5d986f6a1caabde91382ed8980fc03d4)## DePIN: Web3 がエッジ AI を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を実行する能力を持っているとしたら——これがEdge AIの魅力です。それは、データ生成元で計算が行われ、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。Edge AI技術は自動運転などの重要な分野で応用されています。Web3の分野では、私たちにとってより馴染みのある名前があります——DePIN。Web3は非中央集権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し、持続可能なエコシステムを構築するためのインセンティブを提供します。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、プロジェクトの展開における主要な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いTPS、低い取引手数料、そして技術革新は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、複数の著名なプロジェクトが顕著な進展を遂げています。! [AIとWeb3の6つの主要な統合を探る](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-59b4247f12d93fb5d7caf79b638a6680)## IMO：AIモデルの新しいパラダイムが発表されましたIMOコンセプトは特定のプロトコルによって最初に提唱され、AIモデルをトークン化します。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モデルの開発者はその後の利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、元の創造者は使用状況を追跡することが困難になり、収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が欠けており、潜在的な投資者や利用者はその真の価値を評価することが難しく、モデルの市場での認知度や商業的可能性を制限しています。IMOはオープンソースのAIモデルに新たな資金提供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、モデルから生じる将来の利益を共有できます。あるプロトコルは2つのERC標準を使用し、AIオラクルとOPML技術を組み合わせてAIモデルの真実性を確保し、トークン保有者が利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奨励し、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、市場の受容度が高まり、参加の範囲が広がるにつれて、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認識し、独立して考え、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ができます。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習し、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エージェントは自律的に問題を解決し、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創作ツールセットを提供しており、公平でオープンなAIコンテンツエコシステムの構築に取り組んでいます。生成AI技術を利用して、個人がスーパークリエイターになる力を与えます。こ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製品の個性豊かなインタラクションを加速し、音声合成コストを99%削減し、音声クローンは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、言語学習、画像生成などの多くの分野で使用されています。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のホスティング、分散型計算能力の効率的な利用の向上、大規模言語モデルの検証といった重要な課題があります。これらのインフラが徐々に整備されるにつれて、Web3とAIの融合は一連の革新的なビジネスモデルとサービスを生み出すと私たちは信じています。! 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Web3とAIの融合：新しい世代のインターネットインフラストラクチャを構築する5つのトレンド
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、分散型でオープンかつ透明な新しいインターネットのパラダイムとして、AIとの自然な統合の機会を持っています。従来の集中型アーキテクチャでは、AIの計算および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き、計算能力の共有ネットワーク、オープンデータ市場、プライバシー計算などの手段を通じて、AIの発展に新たな動力を注入します。同時に、AIは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、Web3に多くの力を与え、そのエコシステムの構築を助けます。Web3とAIの組み合わせを探求することは、次世代のインターネットインフラを構築し、データと計算能力の価値を解放するために極めて重要です。
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データドリブン:AIとWeb3の強固な基盤
データはAIの発展を駆動する核心的な力であり、エンジンにとっての燃料のようなものです。AIモデルは、深い理解と強力な推論能力を得るために、大量の高品質な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盤を提供するだけでなく、モデルの正確性と信頼性を決定します。
従来の中央集権型AIデータ取得および利用モデルには、以下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で従来のモデルの痛点を解決します:
しかし、リアルワールドデータの取得には、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あります。合成データはWeb3データトラックの未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、リアルデータの特性を模倣し、有効な補完としてデータ利用効率を向上させることができます。自動運転、金融市場取引、ゲーム開発などの分野では、合成データは成熟した応用の潜在能力を示しています。
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おり、EU一般データ保護規則（GDPR）などの法規制は個人のプライバシーの厳格な保護を反映しています。しかし、これは課題ももたらします：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モデルの潜在能力や推論能力を制限しています。
FHE（完全同態暗号）は、データを復号化することなく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、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確固たる保護を提供し、GPUの計算能力が元のデータに触れることなく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作ります。これにより、AI企業は商業機密を保護しながら安全にAPIサービスを開放す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、機密情報の安全性を確保し、データ漏洩リスクを防ぎます。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は機械学習の正しい実行を証明し、FHEMLは暗号化データに対する計算を強調してデータプライバシーを維持します。
コンピューティング革命：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、計算能力の需要が急増しており、既存の計算リソースの供給をはるかに超えています。例えば、GPT-3モデルのトレーニングには膨大な計算能力が必要で、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モデルを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、供給チェーンや地政学的要因によるチップ不足が算力供給問題をさらに深刻にしています。AI業界の人々はジレンマに直面しています：ハードウェアを自ら購入するか、クラウドリソースをレンタルするか、必要に応じて経済的で効率的な計算サービスの方式が急務です。
ある分散型AI計算力ネットワークは、世界中の余剰GPUリソースを集約することにより、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、検証された後にポイント報酬を得ます。このような方法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に加えて、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、公平で透明なコンピューティング市場を提供し、独占を打破し、アプリケーションの敷居を下げ、コンピューティングリソース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共同で推進します。
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DePIN: Web3 がエッジ AI を強化
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を実行する能力を持っているとしたら——これがEdge AIの魅力です。それは、データ生成元で計算が行われ、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。Edge AI技術は自動運転などの重要な分野で応用されています。
Web3の分野では、私たちにとってより馴染みのある名前があります——DePIN。Web3は非中央集権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し、持続可能なエコシステムを構築するためのインセンティブを提供します。
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、プロジェクトの展開における主要な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いTPS、低い取引手数料、そして技術革新は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、複数の著名なプロジェクトが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コンセプトは特定のプロトコルによって最初に提唱され、AIモデルをトークン化します。
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モデルの開発者はその後の利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、元の創造者は使用状況を追跡することが困難になり、収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が欠けており、潜在的な投資者や利用者はその真の価値を評価することが難しく、モデルの市場での認知度や商業的可能性を制限しています。
IMOはオープンソースのAIモデルに新たな資金提供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、モデルから生じる将来の利益を共有できます。あるプロトコルは2つのERC標準を使用し、AIオラクルとOPML技術を組み合わせてAIモデルの真実性を確保し、トークン保有者が利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奨励し、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、市場の受容度が高まり、参加の範囲が広がるにつれて、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認識し、独立して考え、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ができます。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習し、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エージェントは自律的に問題を解決し、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創作ツールセットを提供しており、公平でオープンなAIコンテンツエコシステムの構築に取り組んでいます。生成AI技術を利用して、個人がスーパークリエイターになる力を与えます。こ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製品の個性豊かなインタラクションを加速し、音声合成コストを99%削減し、音声クローンは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、言語学習、画像生成などの多くの分野で使用されています。
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のホスティング、分散型計算能力の効率的な利用の向上、大規模言語モデルの検証といった重要な課題があります。これらのインフラが徐々に整備されるにつれて、Web3とAIの融合は一連の革新的なビジネスモデルとサービスを生み出すと私たちは信じています。
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