分散化AI：突破テクノロジー大手の壁

著者：Sean Lee, Forbes；翻訳：ブロック律動人工知能は急速に進化していますが、物語は常に少数のテクノロジー巨人によって支配されています。OpenAI、Google、Metaがヘッドラインを占める中、より静かでありながら本質的な変革が起こっています——分散化AI（DeAI）の台頭。

これは単なるアルゴリズムの革新ではなく、中央集権的なコントロールへの反抗です。ユーザーはますますブラックボックスシステム、隠れたデータアジェンダ、権力の独占に警戒していますが、これらの"囲い"から逃れるためには、AIのインフラを再構築する必要があります。現在、複数のプロジェクトがこれらの課題に正面から取り組んでおり、AIの役割を再定義するための基礎を築いています。

分散化分野での構築や投資に関与する人々にとって、この進化を理解することは非常に重要です——なぜなら、次の波のAIイノベーションの成功と失敗は、これらの代替的な基盤が成功裏に構築できるかどうかにかかっているからです。

分散化 AI の破壊的な何があるのか？

信頼を必要としない分散化環境で AI を展開することは、ゲームのルールを根本的に変えました：各推論は暗号学的検証を必要とする可能性があります；データ呼び出しは複雑なブロックチェーンインデックスネットワークを越えることがよくあります；中央集権的な巨人とは異なり、算力の需要が急増する際、DeAI プロジェクトは AWS や Google クラウドサービスによる自動スケーリングに簡単に依存することはできません—そのコア原則を放棄しない限り。

コミュニティガバナンスのためのDeAIモデルを想像してみてください：それはスマートコントラクト（おそらくクロスチェーン）と相互作用し、複雑な暗号技術によってプライバシーを保護しながら、運用の透明性を維持する必要があります——これは従来のAI分析が直面する計算上の課題とはまったく異なります。

正にこの複雑性が初期のDeAI構想の挫折を引き起こしました：プロジェクトは効率のために分散化を犠牲にするか、処理の需要に押しつぶされるかのいずれかです。真の転機は、開発チームが伝統的なAIアーキテクチャをそのまま適用するのをやめ、分散化、透明化、ユーザーコントロールなどの特性に基づいて専用システムをゼロから構築する時に訪れました。

ブループリントからメインネットへ：実用化の進行中

分散化 AI プロジェクトはついに理論的枠組みから飛び出しました。複数のチームが実用的なシステムを展開しており、これらのケースは技術的な実現可能性を検証するだけでなく、中心化された AI の固有の欠陥を直接指摘しています。

中央集権型AIのブラックボックスとの対抗において、Kavaは透明性革命の先駆者となりつつあります。そのプラットフォームは分散化AIコンポーネントと深く統合されており、共同創設者のScott Stuartは香港での会談でこう明かしました：プラットフォームのユーザー数は10万人を超え、この責任を持てるシステムに対する真の需要が、従来の"ブラックボックスAI"の支配を揺るがしています。コミュニティの自治と完全な透明性の運営メカニズムを通じて、Kavaは業界に具体的な代替案を提供しています。

NEARプロトコルは高スループットの分散化アプリケーションにスケーラブルなインフラを提供し、DeAIの運用効率を大幅に向上させました。一方、Internet Computer（ICP）は全チェーン化AIアプリケーションの先駆けを築き、データ入力から結果出力までの全プロセスが分散化されたセキュリティ基準に適合することを保証します。

基盤の戦い

DeAIの特殊なニーズはWeb3インフラストラクチャの重要な短所を暴露しました。Akash Networkは先駆けてこの問題を解決しました——その構築したDePIN（分散化物理インフラストラクチャネットワーク）は、世界中の未使用の計算力を活性化し、検閲に耐え、低コストの計算市場を作り出し、AIワークロードに対して中央集権的なクラウドサービスに匹敵する代替案を提供しました。

データの可用性はもう一つの重要なピースです。The Graphはブロックチェーンデータのインデックスとクエリメカニズムを最適化し、DeAIアプリケーションがチェーン上の情報を効率的に取得できるようにしました。これにより、複雑な分析と意思決定のための膨大なデータ要求を満たしつつ、単一のノードに対する過負荷を避けることができます。

これらの基盤進化は、全体のエコシステムを再形成しています。今日の DeAI は、DeFi 戦略の最適化や分散化されたソーシャルプラットフォームの推進など、より複雑なタスクを処理できるようになっていますが、分散化のコア原則を犠牲にすることなく実現しています。

正にAkashなどのプラットフォームが構築した分散化された計算力ネットワークが、Kavaなどのプロジェクトの実際の運営を支えている。この良性のサイクルは、インフラストラクチャーの突破がもたらす連鎖反応を証明している：開発者が「効率」と「分散化」の間で単一選択を強いられないとき、本当のパラダイムシフトが可能になる。

前方の道路の方向

Web3 インフラの継続的な進化は、分散化された AI に独特なアプリケーションシーンを開いています。DeFi の例として：Kava は今年の後半に展開予定の AI エージェントを使用して、複雑なクロスチェーン戦略を自動化したり、収益耕作プランを最適化したりすることができ、スマートパッケージによって主流ユーザーが恐れる操作の複雑さを解消します。これには AI アルゴリズムの支援が必要であるだけでなく、複数のプロトコルとのシームレスな相互作用にも依存しています——これこそが The Graph などのインフラが提供する重要な価値です。

コミュニティガバナンスはもう一つの突破口です。Dexeのようなプロジェクトは、コミュニティ駆動のAI開発フレームワークを探索しており、モデルのトレーニングをユーザーのコンセンサスや規制要件と動的に整合させています。整ったインフラの支援のもと、将来的にはAIエージェントが政策の影響をシミュレートしたり、DAOの金庫を管理したりして、真のインテリジェントな自治を実現する可能性があります。

コンセプトの投機を超えて

DeAIの成功は、巧妙なモデル設計や理想主義的な呼びかけに依存してはならない。インフラストラクチャプロバイダーやアプリケーション開発者は、計算能力のボトルネック、クロスチェーン通信標準、データの真実性検証、分散化の純度などの持続的な課題に直面している。

多くの理論モデルは、メインネットの現実に接触すると脆弱性が露呈します。適当な DeAI 配置チームに問い合わせれば、彼らは現在のモデルが対処しにくい極端なケースを挙げることができます——突然の市場の変動、ネットワークの混雑ピーク、ガバナンスメカニズムの脆弱性など。

次の段階の鍵は、標準化と相互運用性にあります。DeAIアプリケーションの急増に伴い、統一されたデータ、計算、ガバナンスフレームワークを構築することが急務です。長期的な成功は、各コンポーネントがシームレスに協力するエコシステムを構築できるかどうかにかかっており、互いに切り離された競争的な解決策の集まりではありません。

これらの基本要素——堅牢なインフラストラクチャ、検証可能なデータ、柔軟なガバナンスメカニズム——は、モデルのトレーニングにおける革新的な進展ほど注目を集めないかもしれません。しかし、これらは最終的に分散化 AI が「より透明で、説明責任があり、ユーザーに権限を与える」という約束を果たすかどうか、あるいは永遠に周辺アプリケーションの牢獄に閉じ込められるかを決定する要因となります。現在、これらの根本的な課題に取り組んでいるチームは、実際に AI の未来の発展の軌跡を形作っています。