AIとWeb3のデプス融合:機会と挑戦

I. はじめに:AI+Web3の開発状況

近年、人工知能(AI)とWeb3技術の急速な発展が世界的に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、あらゆる業界に巨大な変革と革新をもたらしました。2023年、AI業界の市場規模は2000億ドルに達し、OpenAI、Character.AI、Midjourneyなどの企業がAIブームを牽引しています。

同時に、Web3は新興のネットワークモデルとして、人々のインターネットに対する認識と使用方法を変えています。ブロックチェーンを基盤に、Web3はスマートコントラクト、分散ストレージ、非中央集権の認証機能などを通じて、データの共有と制御、ユーザーの自治、信頼メカニズムの確立を実現しています。現在、Web3業界の市場価値は25兆ドルに達しており、Bitcoin、Ethereum、Solanaなどのプロジェクトが次々と登場し、ますます多くの人々がこの業界に参加しています。

AIとWeb3の融合は、東西の開発者や投資家が非常に注目している分野です。本記事では、AI+Web3の発展状況に焦点を当て、それらの相互作用の方法を分析し、現在のプロジェクトの状況を紹介し、直面している制約や課題について深く議論します。私たちは、このような研究を通じて、投資家や関連業界の従事者にとって価値のある参考と洞察を提供できることを期待しています。

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二、AIとWeb3のインタラクションの方法

AIとWeb3の発展は天秤の両側のようなもので、AIは生産性の向上をもたらし、Web3は生産関係の変革をもたらしました。それでは、AIとWeb3はどのような火花を散らすことができるのでしょうか？私たちはまず、AIとWeb3業界がそれぞれ直面している困難と向上の余地を分析し、その後、どのようにお互いがこれらの困難を解決するのを助けるかを探ります。

2.1 AI業界が直面するジレンマ

AI業界のコアは、3つの要素:計算力、アルゴリズム、データから外れることはできません。

1. 計算力:AIタスクには大規模な計算と処理能力が必要です。高性能計算デバイスのコスト、エネルギー消費、メンテナンスはすべて課題であり、特にスタートアップ企業や個人の開発者にとっては、十分な計算力を得ることが難しい場合があります。

2. アルゴリズム:深層学習アルゴリズムは多くの分野で大きな成功を収めていますが、いくつかの困難も存在します。例えば、深層神経ネットワークの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あり、モデルの解釈性や説明可能性が不足している可能性があります。さらに、アルゴリズムのロバスト性と一般化能力も重要な問題です。

3. データ:高品質で多様なデータの取得は依然として課題です。特定の分野のデータは取得が難しい場合があり、例えば医療健康データなどです。データの品質、正確性、ラベリングも問題であり、不完全または偏ったデータはモデルの誤った動作を引き起こす可能性があります。同時に、データのプライバシーとセキュリティを保護することも重要な考慮事項です。

さらに、AIモデルの可視化や透明性、ビジネスモデルの不明確さなどもAI業界が直面している課題です。

2.2 Web3業界が直面している困難

Web3業界にも解決すべき多くの問題が存在します。

1. データ分析と予測能力が不足している
2. ユーザー体験があまり良くない
3. スマートコントラクトコードの脆弱性とセキュリティリスク
4. プライバシー保護問題

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発揮の余地があります。例えば、AIはWeb3のデータ分析と予測能力を向上させ、ユーザー体験を改善し、スマートコントラクトの脆弱性を検出し、安全保護を強化することができます。

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三、AI+Web3プロジェクトの現状分析

3.1 Web3がAIを助ける

3.1.1 中央集権化されていないデプス

AIの急速な発展に伴い、GPUなどの計算リソースの需要が供給を上回る状況が発生しました。この問題を解決するために、いくつかのWeb3プロジェクトが去中心化された計算力サービスの提供を試みています。例えば、Akash、Render、Gensynなどです。この種のプロジェクトは、トークンを通じてユーザーに余剰のGPU計算力を提供するよう促し、AIの顧客に計算力のサポートを提供します。

供給側は主に以下を含みます:

• クラウドサービスプロバイダー: AWS、Azure、GCPなどの大手クラウドサービスプロバイダー、そしてCoreweave、LambdaなどのGPUクラウドサービスプロバイダー
• 暗号通貨マイナー:アイドル状態のGPUハッシュパワーがある
• 大企業:テスラやMetaなど大量のGPUを購入した企業

現在は主に二つのカテゴリに分かれています:

1. AI推論の場合:Render、Akash、Aethirなど
2. AIトレーニングの場合:io.net、Gensynなど

io.netを例に取ると、それは分散型コンピューティングネットワークとして、現在GPUの数は50万を超え、RenderとFilecoinのコンピューティングパワーが統合されています。Gensynはスマートコントラクトを通じて機械学習タスクの配分と報酬を促進し、AIトレーニングを実現しています。

3.1.2 分散型アルゴリズムモデル

算力以外にも、一部のプロジェクトは分散型アルゴリズムモデルネットワークの構築を試みています。Bittensorを例に挙げると、よりオープンで透明なエコシステムを創造し、AIモデルが安全で分散された方法でトレーニング、共有、利用できることを目指しています。

Bittensorでは、アルゴリズムモデルの供給者(マイナー)が機械学習モデルをネットワークに提供し、報酬としてトークンTAOを獲得します。ネットワークは独自のコンセンサスメカニズムを使用して、最適な答えに合意します。

3.1.3分散型データ収集

AIモデルの訓練には、大量のデータ供給が不可欠です。しかし、現在ほとんどのWeb2企業はユーザーのデータを独占しており、これがAI業界の発展を妨げています。

いくつかのプロジェクトは、Web3を通じてトークンインセンティブの方法を組み合わせて、分散型データ収集を実現しています。PublicAIを例に挙げると、ユーザーはソーシャルプラットフォーム上で価値のあるコンテンツを探して提出したり、データ検証者として投票に参加したりします。ユーザーはこれらの貢献を通じてトークンインセンティブを得て、データ貢献者とAI産業開発の間でウィンウィンの関係を促進します。

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(ZK)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、AIにおけるプライバシー保護の問題を解決するための新しいアプローチを提供します。ZKML(ゼロ知識機械学習)は、ZK技術を使用することにより、元のデータを漏らさずに機械学習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。

現在、この分野はまだ初期段階にあり、BasedAIは完全同型暗号(FHE)と大規模言語モデル(LLM)を統合する方法を提案して、ユーザーデータのプライバシーを保護します。

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3.2 AIがWeb3をサポート

3.2.1 データ分析と予測

多くのWeb3プロジェクトがAIサービスを統合したり、自社開発のAIシステムを導入したりして、ユーザーにデータ分析や予測サービスを提供しています。例えば:

• Pond:AIのアルゴリズムを通じて将来価値のあるトークンを予測する
• BullBear AI:歴史データと市場トレンドに基づいた価格予測
• Numerai:AI投資コンペティションプラットフォーム
• Arkham:AIを活用したオンチェーンデータ分析プラットフォーム

3.2.2 パーソナライズドサービス

いくつかのWeb3プロジェクトは、ユーザー体験を最適化するためにAIを利用しています。例えば:

• Dune: Wandツールを発表し、大規模言語モデルを使用してSQLクエリを作成
• Followin, IQ.wiki: コンテンツ要約のためにChatGPTを統合する
• Kaito:LLMベースのWeb3検索エンジン
• NFPrompt:AIを活用してNFTを生成し、作成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技術を利用してスマートコントラクトのコードを監査することで、より効率的かつ正確に脆弱性を特定できます。例えば、0x0.aiはAIスマートコントラクト監査ツールを提供しており、機械学習技術を使用してコード内の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の現状

4.1 中心化された計算力に存在する現実的な障害

1. 性能と安定性:分散型コンピューティング製品には遅延や不安定性が存在する可能性があります。

2. 利用可能性: 供給と需要のマッチング度に影響される。

3. 複雑性: ユーザーはより多くの技術的詳細を理解する必要があります。

4. 大規模モデルのトレーニングには適用しにくい:

   • 大規模モデルのトレーニングには、膨大なデータ量と高帯域幅が必要です。
   • 計算能力の安定性に対する要求が高い
   • エヌビディアのCUDAエコシステムとNVLinkのマルチカード通信は代替が難しい

去中心化算力は現在主に次の用途に適しています:

• AI推論
• 特定シーンの垂直型中小型モデルのトレーニング
• エッジコンピューティングシナリオ(のレンダリング)

4.2 AI+Web3の結合は比較的粗雑で、1+1＞2を実現していない。

現在、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、AIと暗号通貨との間のネイティブな統合や革新的なソリューションを示していません。多くのWeb3チームがAIと結びついているのは、テクノロジーの革新ではなく、マーケティングの観点からAIの概念を利用しているに過ぎません。

4.3 トークンエコノミクスはAIプロジェクトのナラティブのバッファ剤となる

大規模モデルの段階的なオープンソース化に伴い、多くのAI+Web3プロジェクトはWeb3の物語とトークンエコノミクスを重ね合わせてユーザー参加を促進することを選択しています。しかし、重要なのはトークンエコノミクスの導入が実際のニーズを解決する上で本当に役立つかどうかであり、単なる短期的な盛り上げ手段であってはなりません。

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五、まとめ

AI+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ーンを提供することができ、データ分析、スマートコントラクトの監査、パーソナライズドサービスなどがあります。Web3はAIに分散型のコンピューティングパワー、データ、アルゴリズム共有プラットフォームを提供します。

現在、AI+Web3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、その潜在的な利点は無視できません。分散型のソリューションは、依存性の低減、透明性の向上、イノベーションの促進などの面で価値をもたらす可能性があります。将来的には、AIのインテリジェントな分析決定能力とWeb3の分散型およびユーザーの自治を組み合わせることで、よりスマートでオープン、公正な経済および社会システムを構築できると期待されています。

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