# Web3とAIの融合: より透明で分散化された人工知能エコシステムの構築最近の世界政府サミットで、テクノロジー業界のリーダーが「主権AI」という概念を提唱しました。これにより、人々は次のように考えるようになりました: どのようなAIが本当に暗号コミュニティの利益とニーズに合致するのか？その答えはWeb3とAIの融合の中に見つかるかもしれません。イーサリアムの創始者は、記事の中で暗号技術とAIの協調効果について説明しました: 暗号の分散化はAIの中央集権的傾向をバランスさせることができ、暗号がもたらす透明性はAIの不透明性を緩和することができます。ブロックチェーンはAIに必要なデータの保存と追跡に役立ちます。この協調はWeb3+AIの全産業図にわたって広がっています。現在、多くのWeb3+AIプロジェクトは、ブロックチェーン技術を利用してAI業界のインフラ構築問題を解決することに取り組んでおり、ごく少数のプロジェクトはAIを利用してWeb3アプリケーション内の特定の問題を解決しています。Web3とAIの結合は主に4つのレベルに表れています:## 1. コンピューティングパワーレイヤー:コンピューティングパワーアセット化近年、AI大規模モデルのトレーニングに必要な計算力は指数関数的に増加し、ムーアの法則を大きく超えています。これにより、AI計算力の供給と需要のバランスが崩れ、GPUなどのハードウェア価格が急騰し、計算力コストが上昇しました。Web3ソリューションは、分散化された計算リソースネットワークを構築することで、余剰の中低価格のハードウェアリソースを統合し、分散化された計算リソースネットワークを作成できます。この方法は、AIの計算コストを大幅に削減し、多くのAIアプリケーションのニーズを満たすことができます。算力層の細分化には次のものが含まれます:- ユニバーサル分散型コンピューティングパワー- AIトレーニング専用分散化コンピューティング- AI推論専用分散化コンピューティング- 3Dレンダリング専用分散化コンピューティングWeb3+AIの算力資産化の核心的な利点は、分散化された算力プロジェクトがトークンのインセンティブを利用してネットワーク規模を迅速に拡大し、高コストパフォーマンスの計算リソースを提供し、中低端の算力需要を満たすことができる点です。## 2. データ層:データ資産化データはAIの核心リソースです。従来のモデルでは、大手企業だけが大量のユーザーデータを掌握しており、一般的なスタートアップは広範なデータを取得するのが難しく、ユーザーもデータの価値から利益を得ることができません。Web3+AIは、データの収集、ラベリング、保存などのプロセスをより低コストで透明にし、ユーザーにとってより有利です。データ関連プロジェクトは主に以下を含みます:- データ収集- データ取引- データラベリング- ブロックチェーンデータソース- 分散化ストレージこのようなプロジェクトは、トークン経済モデルを設計する際に、データが計算能力よりも標準化が難しいため、より多くの課題に直面しています。## 3. プラットフォーム層:プラットフォームの価値の資産化プラットフォーム型プロジェクトのほとんどは、ある有名なAI開発プラットフォームを基準にしており、核心はAI業界のさまざまなリソースを統合することです。これらのプラットフォームは、データ、計算能力、モデル、開発者、ブロックチェーンなどのリソースを集約し、さまざまなニーズをより便利に解決します。いくつかのプロジェクトは、信頼性が高く透明な機械学習推論プラットフォームの構築に注力しており、暗号技術を用いてモデル推論プロセスを検証しています。また、AI専用のパブリックチェーンやレイヤー2ネットワークを構築し、さまざまな計算力、データ、モデル、開発者などのリソースを接続して、Web3+AIアプリケーションの迅速な構築と発展を支援するプロジェクトもあります。プラットフォーム型プロジェクトは主にトークンを通じてプラットフォームの価値を捕らえ、各方面の参加を促進します。これはスタートアッププロジェクトが0から1になるプロセスに非常に役立ち、協力者を見つける難易度を下げることができます。## 4. アプリケーション層:AIの価値資産化アプリケーション層のプロジェクトは、AIを活用してWeb3アプリケーションの問題を解決することが増えています。注目すべき2つの方向性があります:一つはAIがWeb3の参加者としての役割を果たすことです。例えば、Web3ゲームでは、AIがプレイヤーがルールを迅速に理解し、効率的にタスクを完了するのを助けます; 分散化取引所では、AIがアービトラージ取引において役割を果たしています; 予測市場では、AIがユーザーのより正確な予測を支援します。二つ目は、スケーラブルな分散化プライベートAIの構築です。これにより、ユーザーはAIのブラックボックスやバイアスなどの問題に対する懸念を解消でき、Web3プロジェクトに参加するようにAIに対してガバナンス権を持つことができます。現在、Web3+AIアプリケーション層には本当のスタープロジェクトはまだ登場しておらず、依然として大きな成長の余地があります。## まとめWeb3+AIはまだ初期段階にあり、業界ではその展望に対する意見が分かれています。私たちはWeb3とAIの統合が、分散化されたAIよりも価値のある製品を生み出し、AIが「巨大企業の支配」や「独占」といったレッテルから解放され、よりコミュニティ主導の方法で「共治AI」を実現できることを望んでいます。おそらく、より深くガバナンスに参加する過程で、人類はAIに対して一層の敬意を持ち、恐れは少なくなるでしょう。
Web3とAIの融合：透明な分散化された人工知能エコシステムの構築
Web3とAIの融合: より透明で分散化された人工知能エコシステムの構築
最近の世界政府サミットで、テクノロジー業界のリーダーが「主権AI」という概念を提唱しました。これにより、人々は次のように考えるようになりました: どのようなAIが本当に暗号コミュニティの利益とニーズに合致するのか？その答えはWeb3とAIの融合の中に見つかるかもしれません。
イーサリアムの創始者は、記事の中で暗号技術とAIの協調効果について説明しました: 暗号の分散化はAIの中央集権的傾向をバランスさせることができ、暗号がもたらす透明性はAIの不透明性を緩和することができます。ブロックチェーンはAIに必要なデータの保存と追跡に役立ちます。この協調はWeb3+AIの全産業図にわたって広がっています。
現在、多くのWeb3+AIプロジェクトは、ブロックチェーン技術を利用してAI業界のインフラ構築問題を解決することに取り組んでおり、ごく少数のプロジェクトはAIを利用してWeb3アプリケーション内の特定の問題を解決しています。Web3とAIの結合は主に4つのレベルに表れています:
1. コンピューティングパワーレイヤー:コンピューティングパワーアセット化
近年、AI大規模モデルのトレーニングに必要な計算力は指数関数的に増加し、ムーアの法則を大きく超えています。これにより、AI計算力の供給と需要のバランスが崩れ、GPUなどのハードウェア価格が急騰し、計算力コストが上昇しました。
Web3ソリューションは、分散化された計算リソースネットワークを構築することで、余剰の中低価格のハードウェアリソースを統合し、分散化された計算リソースネットワークを作成できます。この方法は、AIの計算コストを大幅に削減し、多くのAIアプリケーションのニーズを満たすことができます。
算力層の細分化には次のものが含まれます:
Web3+AIの算力資産化の核心的な利点は、分散化された算力プロジェクトがトークンのインセンティブを利用してネットワーク規模を迅速に拡大し、高コストパフォーマンスの計算リソースを提供し、中低端の算力需要を満たすことができる点です。
2. データ層:データ資産化
データはAIの核心リソースです。従来のモデルでは、大手企業だけが大量のユーザーデータを掌握しており、一般的なスタートアップは広範なデータを取得するのが難しく、ユーザーもデータの価値から利益を得ることができません。Web3+AIは、データの収集、ラベリング、保存などのプロセスをより低コストで透明にし、ユーザーにとってより有利です。
データ関連プロジェクトは主に以下を含みます:
このようなプロジェクトは、トークン経済モデルを設計する際に、データが計算能力よりも標準化が難しいため、より多くの課題に直面しています。
3. プラットフォーム層:プラットフォームの価値の資産化
プラットフォーム型プロジェクトのほとんどは、ある有名なAI開発プラットフォームを基準にしており、核心はAI業界のさまざまなリソースを統合することです。これらのプラットフォームは、データ、計算能力、モデル、開発者、ブロックチェーンなどのリソースを集約し、さまざまなニーズをより便利に解決します。
いくつかのプロジェクトは、信頼性が高く透明な機械学習推論プラットフォームの構築に注力しており、暗号技術を用いてモデル推論プロセスを検証しています。また、AI専用のパブリックチェーンやレイヤー2ネットワークを構築し、さまざまな計算力、データ、モデル、開発者などのリソースを接続して、Web3+AIアプリケーションの迅速な構築と発展を支援するプロジェクトもあります。
プラットフォーム型プロジェクトは主にトークンを通じてプラットフォームの価値を捕らえ、各方面の参加を促進します。これはスタートアッププロジェクトが0から1になるプロセスに非常に役立ち、協力者を見つける難易度を下げることができます。
4. アプリケーション層:AIの価値資産化
アプリケーション層のプロジェクトは、AIを活用してWeb3アプリケーションの問題を解決することが増えています。注目すべき2つの方向性があります:
一つはAIがWeb3の参加者としての役割を果たすことです。例えば、Web3ゲームでは、AIがプレイヤーがルールを迅速に理解し、効率的にタスクを完了するのを助けます; 分散化取引所では、AIがアービトラージ取引において役割を果たしています; 予測市場では、AIがユーザーのより正確な予測を支援します。
二つ目は、スケーラブルな分散化プライベートAIの構築です。これにより、ユーザーはAIのブラックボックスやバイアスなどの問題に対する懸念を解消でき、Web3プロジェクトに参加するようにAIに対してガバナンス権を持つことができます。
現在、Web3+AIアプリケーション層には本当のスタープロジェクトはまだ登場しておらず、依然として大きな成長の余地があります。
まとめ
Web3+AIはまだ初期段階にあり、業界ではその展望に対する意見が分かれています。私たちはWeb3とAIの統合が、分散化されたAIよりも価値のある製品を生み出し、AIが「巨大企業の支配」や「独占」といったレッテルから解放され、よりコミュニティ主導の方法で「共治AI」を実現できることを望んでいます。おそらく、より深くガバナンスに参加する過程で、人類はAIに対して一層の敬意を持ち、恐れは少なくなるでしょう。