AIとWeb3の融合:現状と将来展望の分析

I. イントロダクション

近年、人工知能(AI)とWeb3技術の急速な発展は、世界中で広範な関心を集めています。AIは顔認識、自然言語処理、機械学習などの分野で重要なブレークスルーを達成し、さまざまな業界に巨大な変革と革新をもたらしています。Web3は新興のネットワークモデルとして、私たちのインターネットに対する認識と使用方法を変えつつあります。

AI業界の2023年の市場規模は2000億ドルに達し、OpenAI、Character.AI、Midjourneyなどの巨頭が急速に台頭しています。Web3業界の時価総額は25兆ドルに達し、Bitcoin、Ethereum、Solanaなどのプロジェクトが次々と登場しています。AIとWeb3の結合は、東西のビルダーとVCが注目する焦点分野となっています。

この記事では、AI+Web3の発展状況、潜在的な価値と影響について探ります。現在のプロジェクトの状況、直面している限界や課題を分析し、投資家や業界関係者に洞察を提供します。

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二、AIとWeb3のインタラクション方法

2.1 AI業界が直面している困難

AI業界の核心要素は計算能力、アルゴリズム、データです。

1. 計算力: AIタスクには大量の計算リソースが必要であり、大規模な計算力を取得し管理するには高額なコストがかかります。スタートアップや個人開発者にとって特に困難です。

2. アルゴリズム: 深層学習アルゴリズムは大きな成功を収めていますが、依然として問題があります。トレーニングには大量のデータと計算リソースが必要で、モデルの解釈性が不足しており、ロバスト性と一般化能力の向上が求められています。

3. データ: 高品質で多様なデータの取得が困難です。特定の分野ではデータの入手が難しく、データの質やアノテーションも問題です。データのプライバシーとセキュリティの保護も重要な考慮事項です。

さらに、AIモデルの説明可能性や透明性が不足していること、ビジネスモデルが不明確であることなどの問題も早急に解決する必要があります。

2.2 Web3業界が直面している課題

Web3業界はデータ分析、ユーザー体験、スマートコントラクトのセキュリティなどの面でまだ改善の余地があります。AIは生産性を向上させるツールとして、これらの分野で大きな潜在能力を持っています。

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三、AI+Web3プロジェクトの現状分析

3.1 Web3がAIをサポート

3.1.1 分散型コンピューティングパワー

AIの需要が急増する中、GPUが不足しています。一部のWeb3プロジェクトは、Akash、Render、Gensynなどのように、トークンインセンティブを通じて分散型コンピューティングサービスを提供しようとしています。

このタイプのプロジェクトは、トークンを通じてユーザーに余剰GPU計算能力を提供するようインセンティブを与え、AIクライアントに計算力のサポートを提供します。供給側は主にクラウドサービスプロバイダー、暗号通貨マイナー、大企業を含みます。

プロジェクトは主に二つのカテゴリに分かれています。一つはAI推論(のためのもので、RenderやAkash)が含まれます。もう一つはAIトレーニング(のためのもので、io.netやGensyn)が含まれます。コアの違いは計算能力の要求が異なることです。

io.netは代表的なプロジェクトとして、現在GPUの数が50万を超え、RenderとFilecoinの計算力を統合し、エコシステムが絶えず発展しています。

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3.1.2 中央集権化されていないアルゴリズムモデル

Bittensorを例にとると、アルゴリズムモデルの供給側は機械学習モデルをネットワークに提供し、トークン報酬を得ます。ネットワークはコンセンサス機構を使用して最良の答えを保証します。トークンTAOは、マイナーがアルゴリズムモデルを提供し、ユーザーが使用料を支払うためのインセンティブとして使用されます。

3.1.3分散型データ収集

トークンインセンティブを通じて非中央集権のデータ収集を実現します。PublicAIは、ユーザーがソーシャルメディア上でAIデータを収集し、トークン報酬を得ることを許可します。Oceanはデータのトークン化を通じてユーザーデータを収集し、AIにサービスを提供します。

3.1.4 ZKによるAIにおけるユーザーのプライバシー保護

ゼロ知識証明技術は、プライバシーを保護しながら情報の検証を実現できます。ZKMLは、元のデータを漏らすことなくモデルのトレーニングと推論を行うことを可能にします。BasedAIは、データプライバシーを保護するためにFHEとLLMを統合することを提案しています。

3.2 AIがWeb3を支援

3.2.1 データ分析と予測

多くのWeb3プロジェクトがAIサービスを統合し、データ分析や予測を提供しています。PondはAIアルゴリズムを用いて価値のあるトークンを予測し、BullBear AIは価格動向を予測し、NumeraiはAIによる株式市場予測コンペを開催しています。

3.2.2 パーソナライズサービス

Web3プロジェクトはAIを統合してユーザー体験を最適化しています。DuneはWandツールを発表し、AIを使用してSQLクエリを生成します。FollowinとIQ.wikiはChatGPTを統合してコンテンツを要約し、NFPromptはAIを使用してNFTを生成し、制作コストを削減します。

3.2.3 AI監査スマートコントラクト

AIはスマートコントラクトコードの脆弱性をより効率的かつ正確に識別できます。0x0.aiはAIスマートコントラクト監査ツールを提供し、機械学習を使用して潜在的な問題を特定します。

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四、AI+Web3プロジェクトの限界と課題

4.1 中心化された計算力が直面する現実の障害

1. パフォーマンスと安定性は、中央集権型コンピューティング製品ほどではない可能性があります
2. 可用性は供給と需要のマッチングの程度に影響されます
3. 技術の複雑さが高く、ユーザーの使用ハードルが高い
4. 現在は主にAI推論に限られており、大規模なAIトレーニングを行うことが難しいです。

原因：

• AIトレーニングには膨大なデータ量と帯域幅が必要であり、分散型ではそれを満たすことが難しい。
• 大規模モデルのトレーニングは高い安定性を要求し、中断コストが高い
• NVIDIA NVLinkのマルチカード通信の利点が明らかで、非中央集権化の実現が難しい

4.2 AIとWeb3の結合はやや粗い

1. 多くのプロジェクトは表面的にAIを使用しているだけで、深く結びついていない。
2. 多くのチームはマーケティングの観点からのみAIの概念を利用しており、革新が不足しています。

4.3 トークンエコノミクスはAIプロジェクトの物語の緩衝材となる

1. 一部のプロジェクトは、Web3の物語とトークンエコノミクスを利用してユーザーの参加を促進します。
2. トークンエコノミクスは、AIプロジェクトの実際のニーズを本当に解決するかどうかは議論の余地がある。
3. 多くのプロジェクトはまだ実用段階に達していません

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五、まとめ

AIとWeb3の融合は、未来のテクノロジー革新と経済発展に無限の可能性を提供します。AIはWeb3によりスマートなアプリケーションシナリオを提供し、Web3の分散型特性はAIの発展に新たな機会をもたらします。現在、プロジェクトはまだ初期段階にあり、多くの課題に直面していますが、分散型、透明性などの利点ももたらしています。

未来、AIとWeb3の結合は、よりインテリジェントでオープン、公正な経済と社会システムを構築することが期待されています。鍵は、AIと暗号通貨の密接な結合を実現し、各分野でネイティブで意味のあるソリューションを創出するために、深く研究し革新することです。

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