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AI+Web3：タワーから広場への融合の道
AI+Web3: タワーとプラザ
はじめに
ここ2年、AIの発展は加速ボタンが押されたかのようです。このChatgptによって引き起こされた波は、生成型人工知能の新しい世界を開くだけでなく、Web3の分野でも大きな波を引き起こしました。
AIの概念のもとで、Web3プロジェクトの資金調達が明らかに活性化しています。2024年上半期には64のWeb3+AIプロジェクトが資金調達を完了し、その中で人工知能に基づくオペレーティングシステムZyber365がAラウンドで1億ドルの最高資金調達額を達成しました。
二次市場はさらに繁栄しています。データによると、わずか1年余りの間に、AI分野の総時価総額は485億ドルに達し、24時間の取引量は86億ドルに近づいています。主流のAI技術の進展は明らかな恩恵をもたらし、OpenAIのSoraテキストからビデオへのモデルが発表された後、AIセクターの平均価格は151%上昇しました。AIの効果はMemeセクターにも影響を与え、最初のAIエージェント概念のMemeCoin - GOATは急速に人気を集め、14億ドルの評価額を獲得し、AI Memeの熱潮を巻き起こしました。
AI+Web3に関する研究や話題も同様に盛り上がっており、AI+DepinからAI Memecoin、そして現在のAIエージェントやAI DAOまで、新しい物語が次々と登場しています。
AI+Web3という熱い資金、トレンド、未来の幻想に満ちた組み合わせは、資本によって結びつけられた結婚のように見られることは避けられません。この華やかな外見の下で、実際に投機者の主場なのか、それとも黎明の爆発の前夜なのかを見分けるのは難しいです。
この質問に答えるための重要な考え方は、相手がいることで良くなるのか？相手のパターンから利益を得ることができるのか？この記事はこの構図を検討しようとしています：Web3がAI技術スタックの中でどのように機能し、AIがWeb3にどのような新しい活力をもたらすことができるのか？
! AI+Web3: タワー&プラザ
AIスタックの下でWeb3にはどのような機会があるか？
この話題を展開する前に、私たちはAI大モデルの技術スタックを理解する必要があります:
AI大模型の技術スタックは、データ収集、前処理、トレーニング、ファインチューニング、推論などの段階を含みます。簡単に言うと、大モデルは人間の脳のように、膨大な情報を収集して処理することで世界を理解する必要があります。トレーニングを経て、理解力と予測能力を持つモデルが形成され、さまざまな特定のタスクに応用できます。一方、AIエージェントは大モデルの進化形であり、独立してタスクを実行し、複雑な目標を追求することができます。
AIの各スタックにおける痛点に対処するために、Web3は現在、AIモデルプロセスの各段階をカバーする多層的で相互接続されたエコシステムを初歩的に形成しています。
基本レイヤー: Airbnb で能力とデータを計算
ハッシュレート
AIの高額なコストの一つは、トレーニングと推論に必要な計算力とエネルギーです。MetaのLLAMA3を例に挙げると、トレーニングを完了するには16000台のNVIDIA H100 GPUが30日間必要で、ハードウェア投資は4億から7億ドルに達し、毎月のエネルギー支出は約2000万ドルに上ります。
Web3プロジェクトは、io.net、Aethir、Akashなどの分散型ネットワークを通じてAI計算能力の問題を解決しようとしています。その論理は、アイドル状態のGPUリソースを持つ個人や実体が、分散型の方法で計算能力を提供し、UberやAirbnbのようなオンラインマーケットを通じてリソースの利用率を向上させ、エンドユーザーコストを削減することを可能にすることです。
このモードの特徴には、
余剰のGPUリソースを集める: 主に中小型データセンターや暗号マイニングファームからの過剰な計算能力、そしてPoSコンセンサスメカニズム下の未使用のマイニングハードウェア。
AI計算力に向けたロングテール市場: 推論ステップや中小規模の計算力需要者の最適化と微調整シーンにより適しています。
非中央集権的な所有権: 資源の所有者はコントロール権を保持し、柔軟に調整して利益を得ることができます。
データ
データはAIの基盤です。現在、AIデータの需要が直面している主な課題には、データの渇望、品質要求の向上、プライバシーのコンプライアンス問題、高い処理コストなどがあります。
Web3のソリューションは主に以下の点に表れます:
データ収集: 分散型ネットワークとインセンティブメカニズムを通じて、低コストでより価値のあるユーザーデータを取得します。Grass、Vana、PublicAIなどのプロジェクトのように。
データ前処理: 分散型インセンティブメカニズムを利用してデータラベリングなどのタスクを行います。Synesis、Sapienなど。
データのプライバシーと安全性: TEE、FHE、ZKなどのプライバシー技術を利用して、センシティブなデータを保護します。Super Protocol、BasedAI、Reclaim Protocolなど。
データストレージ: 高性能なオンチェーンストレージソリューションを提供します。例: 0g.AI。
ミドルウェア:モデルのトレーニングと推論
オープンソースモデルの分散型マーケット
Web3は、トークン化を通じて開発チームにインセンティブを提供することで、分散型オープンソースモデル市場の可能性を提案しています。Bittensor、ORA、Sentient、Spectral Novaなどのプロジェクトが含まれます。
検証可能な推論
AI推論の「ブラックボックス」問題に対して、Web3はZK証明などの技術を利用したオンチェーン検証のソリューションを提案しています。主な技術にはzkML、opML、TeeMLなどが含まれています。
アプリケーション層:AIエージェント
現在、AIの発展の重点はモデルの能力からAIエージェントに移行しています。Web3はエージェントに分散化やコールドスタートなどの利点をもたらすことができます。GaiaNet、Theoriq、Virtual Protocolなどのプロジェクトがこの分野で探求を行っています。
! AI+Web3:タワー&スクエア
AIはどのようにWeb3を強化するのか？
AIがWeb3プロジェクトに与える影響は明らかであり、主に以下のいくつかの側面に表れています:
AIとオンチェーン金融
暗号経済:AIエージェントは自主的なオンチェーン取引を実現でき、支払い、資産管理などが含まれます。Virtuals Protocol、Biconomyなどのプロジェクトがこの分野で探索を行っています。
ブロックチェーン上の取引の安全性: AIは取引監視、リスク分析などに利用できます。SeQure、AI搭載のSentinelなどのセキュリティツールがあります。
AIとオンチェーンインフラストラクチャ
オンチェーンデータ分析: Web3 Analytics、MinMax AI、KaitoなどのプロジェクトがAIを利用してデータ収集と分析を行います。
開発と監査:AIはスマートコントラクトの開発やコード監査を支援できます。Clanker、Spectral、Fuzzlandなどのプロジェクトのように。
AIとWeb3の新しい物語
NFT:AIは生成的NFTに創造性を注入します。Bicasso、Solvo、Nichoなどのプロジェクトのように。
GameFi:AIはゲームコンテンツの生産効率を向上させることができます。例えば、AI Hero、Sleepless AIなど。
DAO:AIはコミュニティ管理や投資決定などに応用できます。例えばai16z。
AI+Web3の組み合わせの意義:タワーとスクエア
AIとWeb3の結びつきは、タワーと広場の関係に例えることができます。AIは高度に集中した技術力を代表し、Web3は分散化された広場の精神を表しています。
AIの発展はWeb3に新たな活力をもたらし、利用のハードルを下げ、より多くのユーザーを引き付ける手助けをしています。同時に、Web3の非中央集権的な特性は、AIの集中化によってもたらされる危険を緩和することが期待されています。
両者は異なる出発点を持っていますが、最終的な目的は人類により良いサービスを提供することです。私たちはAI+Web3の未来の発展を楽しみにしており、これはタワーと広場が共存する世界になると信じています。
! AI+Web3: Towers & Squares