# Web3とAIの融合：次世代インターネットインフラの構築Web3は、分散型でオープン、透明性のある新しいインターネットモデルとして、AIとの自然な統合の機会を持っています。従来の集中型アーキテクチャの下では、AIの計算とデータリソースは厳しく制限され、計算能力のボトルネック、プライバシーの漏洩、アルゴリズムの不透明性などの多くの課題に直面しています。一方、Web3は分散技術に基づいており、共有計算ネットワーク、オープンデータ市場、プライバシー計算などの手段を通じて、AIの発展に新たな推進力を提供できます。同時に、AIはWeb3にも多くの支援をもたらし、スマートコントラクトの最適化や不正防止アルゴリズムなど、エコシステムの発展を促進します。したがって、Web3とAIの統合を探ることは、次世代のインターネットインフラストラクチャを構築し、データと計算能力の価値を解放する上で重要な意義を持っています。! [AIとWeb3の6つの主要な統合を探る](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-af7629fe6f640ae4ebfdac4e1d99f010)## データドリブン:AIとWeb3の強固な基盤データはAIの発展を推進する核心的な動力であり、エンジンにとっての燃料のようなものです。AIモデルは大量の高品質データを消化する必要があり、その結果、深い理解力と強力な推論能力を得ることができます。データは機械学習モデルにトレーニングの基盤を提供するだけでなく、モデルの正確性と信頼性も決定します。従来の中央集権的なAIデータ取得と利用のモデルには、以下のいくつかの主要な問題があります：- データ取得コストが高く、中小企業は負担できない- データリソースが大手テクノロジー企業によって独占され、データの孤島が形成されています。- 個人データのプライバシーは漏洩や悪用のリスクにさらされていますWeb3は、新しい分散型データパラダイムを通じて、従来のモデルの痛点を解決することができます：- 分散型の方法でネットワークデータを収集し、クリーンアップと変換を行い、AIモデルのトレーニングにリアルで高品質なデータを提供する- "ラベルを付けて稼ぐ" モードを採用し、トークンによって世界中の作業者がデータラベリングに参加するよう促し、世界中の専門知識を集めてデータの分析能力を強化します。- ブロックチェーンデータ取引プラットフォームは、データの供給側と需要側に対して公開透明な取引環境を提供し、データの革新と共有を促進します。それにもかかわらず、リアルワールドのデータ取得には、データの質の不均一性、処理の難しさ、多様性と代表性の不足など、いくつかの問題があります。合成データはWeb3データ分野の未来のハイライトになる可能性があります。生成AI技術とシミュレーションに基づく合成データは、リアルデータの特性を模倣し、リアルデータの有効な補足として機能し、データ使用の効率を向上させることができます。自動運転、金融市場取引、ゲーム開発などの分野では、合成データはすでにその成熟した応用の可能性を示しています。## プライバシー保護：FHEのWeb3における役割データ主導の時代において、プライバシー保護は世界的な関心の焦点となっており、EUの一般データ保護規則（GDPR）などの規制の制定は、個人のプライバシーの厳格な保護を反映しています。しかし、これはまた課題をもたらします。プライバシーリスクのために、一部のセンシティブデータが十分に活用できないため、AIモデルの潜在能力や推論能力が制限されることは間違いありません。FHEは完全同型暗号を意味し、暗号化されたデータ上で直接計算操作を行うことを許可し、データを復号化する必要がなく、計算結果は平文データ上で同じ計算を行った結果と一致します。FHEはAIのプライバシー計算に対して堅固な保護を提供し、GPUの計算力が原データに触れることなくモデルのトレーニングや推論タスクを実行できる環境を可能にします。これにより、AI企業には巨大な利点がもたらされます。彼らはビジネスの秘密を守りながら、安全にAPIサービスを開放することができます。FHEMLは、機械学習サイクル全体にわたってデータとモデルを暗号化処理することをサポートし、機密情報の安全性を確保し、データ漏洩リスクを防ぎます。この方法により、FHEMLはデータプライバシーを強化し、AIアプリケーションに安全な計算フレームワークを提供します。FHEMLはZKMLの補完であり、ZKMLは機械学習の正しい実行を証明しますが、FHEMLはデータプライバシーを維持するために暗号化データに対する計算を強調します。## 計算力革命：非中央集権ネットワークにおけるAI計算現在のAIシステムの計算複雑性は3か月ごとに倍増し、計算能力の需要が急増しています。これは、既存の計算リソースの供給をはるかに上回っています。例えば、ある大規模言語モデルのトレーニングには膨大な計算能力が必要で、単一のデバイスで355年分のトレーニング時間に相当します。このような計算能力の不足は、AI技術の進歩を制限するだけでなく、高度なAIモデルが大多数の研究者や開発者にとって手の届かないものにしています。同時に、世界のGPU利用率は40%未満であり、マイクロプロセッサの性能向上が鈍化していること、供給チェーンや地政学的要因によるチップ不足がこれらの問題をさらに深刻化させています。AI業界の専門家たちはジレンマに直面しています：自分でハードウェアを購入するか、クラウドリソースを借りるか、彼らはオンデマンドで経済的な計算サービスの方法を急いで必要としています。分散型AI計算力ネットワークは、世界中の未使用のGPUリソースを統合することで、AI企業に対して経済的かつアクセスしやすい計算力市場を提供します。計算力を必要とする側はネットワーク上で計算タスクを発表し、スマートコントラクトがタスクを計算力を提供するマイナーのノードに割り当てます。マイナーはタスクを実行し、結果を提出し、検証後にポイント報酬を得ます。この方法はリソースの利用効率を向上させ、AIなどの分野における計算力のボトルネック問題を解決するのに役立ちます。一般的な分散型コンピューティングネットワークに加えて、AIのトレーニングと推論に特化した専用コンピューティングネットワークもあります。分散型計算力ネットワークは、公平で透明な計算力市場を提供し、独占を打破し、アプリケーションのハードルを下げ、計算力の利用効率を向上させます。web3エコシステムにおいて、分散型計算力ネットワークは重要な役割を果たし、より多くの革新的なdappの参加を引き寄せ、AI技術の発展と応用を共に推進します。! [AIとWeb3の6つの主要な統合を探る](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-5d986f6a1caabde91382ed8980fc03d4)## DePIN: Web3 がエッジ AI を強化想像してみてください、あなたのスマートフォン、スマートウォッチ、さらには家庭のスマートデバイスがすべてAIを実行する能力を持っているとしたら——これがEdge AIの魅力です。それは、データが生成される源で計算が行われ、低遅延でリアルタイム処理を実現し、同時にユーザーのプライバシーを保護します。Edge AI技術は、自動運転などの重要な分野に既に応用されています。Web3の分野では、私たちにはよりお馴染みの名前があります——DePIN。Web3は非中央集権とユーザーデータの主権を強調しており、DePINはローカルでデータを処理することで、ユーザーのプライバシー保護を強化し、データ漏洩のリスクを減少させることができます。Web3ネイティブのトークン経済メカニズムは、DePINノードが計算資源を提供することを奨励し、持続可能なエコシステムを構築します。現在、DePINは特定のパブリックチェーンエコシステムで急速に成長しており、プロジェクト展開の主要プラットフォームの一つとなっています。高TPS、低取引手数料、そして技術革新がDePINプロジェクトに強力なサポートを提供しています。現在、一部のパブリックチェーン上のDePINプロジェクトの時価総額は100億ドルを超え、いくつかの有名なプロジェクトは顕著な進展を遂げています。! [AIとWeb3の6つの主要な統合を探る](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-59b4247f12d93fb5d7caf79b638a6680)## IMO：AIモデルの新しいパラダイムの発表IMOの概念は、あるプロトコルによって最初に提案され、AIモデルをトークン化します。従来のモデルでは、利益共有メカニズムが欠如しているため、AIモデルが開発され市場に投入されると、開発者はモデルのその後の使用から継続的な利益を得ることが難しいことが多い。特に、モデルが他の製品やサービスに統合されると、原始的な創造者は使用状況を追跡することが難しくなり、利益を得ることはなおさら難しくなる。また、AIモデルの性能や効果は往々にして透明性に欠けるため、潜在的な投資者やユーザーはその真の価値を評価するのが難しくなり、モデルの市場での認知度や商業的可能性が制限される。IMOはオープンソースAIモデルに新しい資金支援と価値共有の方法を提供します。投資家はIMOトークンを購入し、モデルが今後生み出す収益を共有できます。あるプロトコルは特定のERC標準を使用し、AIオラクルとOPML技術を組み合わせてAIモデルの真実性を保証し、トークンの保有者が収益を共有できるようにしています。IMOモードは透明性と信頼を高め、オープンソースの協力を促進し、暗号市場のトレンドに適応し、AI技術の持続可能な発展に力を注いでいます。IMOは現在まだ初期の試みの段階にありますが、市場の受容度が高まり、参加の範囲が拡大するにつれて、その革新性と潜在的な価値は私たちの期待に値します。## AIエージェント：インタラクティブ体験の新時代AIエージェントは環境を認識し、独立した思考を行い、設定された目標を達成するために適切な行動を取ることができます。大規模言語モデルのサポートにより、AIエージェントは自然言語を理解するだけでなく、意思決定を計画し、複雑なタスクを実行することができます。彼らは仮想アシスタントとして機能し、ユーザーとの対話を通じて好みを学び、個別化されたソリューションを提供します。明確な指示がない場合でも、AIエージェントは自律的に問題を解決し、効率を向上させ、新しい価値を創造することができます。あるAIネイティブアプリケーションプラットフォームは、ユーザーがロボットの機能、外観、声、外部知識ベースとの接続を構成できる包括的で使いやすい創作ツールセットを提供しており、公平でオープンなAIコンテンツエコシステムの構築に努めています。生成AI技術を活用し、個人をスーパクリエイターにすることを目指しています。このプラットフォームは、特別に訓練された大規模言語モデルを持っており、キャラクターの役割演技をより人間らしくしています；音声クローン技術はAI製品のパーソナライズされたインタラクションを加速し、音声合成コストを99%削減し、音声クローンはわずか1分で実現できます。このプラットフォームでカスタマイズされたAIエージェントは、現在、ビデオチャット、語学学習、画像生成などの多くの分野で応用可能です。Web3とAIの融合において、現在は主にインフラ層の探索が進んでおり、高品質なデータを取得する方法、データプライバシーを保護する方法、ブロックチェーン上でモデルをホスティングする方法、分散型計算能力の効率的な使用を向上させる方法、大規模言語モデルを検証する方法といった重要な問題があります。これらのインフラが徐々に整備されるにつれ、Web3とAIの融合が一連の革新的なビジネスモデルやサービスを生み出すと信じる理由があります。! [AIとWeb3の6つの主要な統合を探る](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-26ec923cb17d4ec809fa5000ef03b1bd)
Web3とAIの融合：分散化されたインターネットの新しいインフラを構築する
Web3とAIの融合：次世代インターネットインフラの構築
Web3は、分散型でオープン、透明性のある新しいインターネットモデルとして、AIとの自然な統合の機会を持っています。従来の集中型アーキテクチャの下では、AIの計算とデータリソースは厳しく制限され、計算能力のボトルネック、プライバシーの漏洩、アルゴリズムの不透明性などの多くの課題に直面しています。一方、Web3は分散技術に基づいており、共有計算ネットワーク、オープンデータ市場、プライバシー計算などの手段を通じて、AIの発展に新たな推進力を提供できます。同時に、AIはWeb3にも多くの支援をもたらし、スマートコントラクトの最適化や不正防止アルゴリズムなど、エコシステムの発展を促進します。したがって、Web3とAIの統合を探ることは、次世代のインターネットインフラストラクチャを構築し、データと計算能力の価値を解放する上で重要な意義を持っています。
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データドリブン:AIとWeb3の強固な基盤
データはAIの発展を推進する核心的な動力であり、エンジンにとっての燃料のようなものです。AIモデルは大量の高品質データを消化する必要があり、その結果、深い理解力と強力な推論能力を得ることができます。データは機械学習モデルにトレーニングの基盤を提供するだけでなく、モデルの正確性と信頼性も決定します。
従来の中央集権的なAIデータ取得と利用のモデルには、以下のいくつかの主要な問題があります：
Web3は、新しい分散型データパラダイムを通じて、従来のモデルの痛点を解決することができます：
それにもかかわらず、リアルワールドのデータ取得には、データの質の不均一性、処理の難しさ、多様性と代表性の不足など、いくつかの問題があります。合成データはWeb3データ分野の未来のハイライトになる可能性があります。生成AI技術とシミュレーションに基づく合成データは、リアルデータの特性を模倣し、リアルデータの有効な補足として機能し、データ使用の効率を向上させることができます。自動運転、金融市場取引、ゲーム開発などの分野では、合成データはすでにその成熟した応用の可能性を示しています。
プライバシー保護：FHEのWeb3における役割
データ主導の時代において、プライバシー保護は世界的な関心の焦点となっており、EUの一般データ保護規則（GDPR）などの規制の制定は、個人のプライバシーの厳格な保護を反映しています。しかし、これはまた課題をもたらします。プライバシーリスクのために、一部のセンシティブデータが十分に活用できないため、AIモデルの潜在能力や推論能力が制限されることは間違いありません。
FHEは完全同型暗号を意味し、暗号化されたデータ上で直接計算操作を行うことを許可し、データを復号化する必要がなく、計算結果は平文データ上で同じ計算を行った結果と一致します。
FHEはAIのプライバシー計算に対して堅固な保護を提供し、GPUの計算力が原データに触れることなくモデルのトレーニングや推論タスクを実行できる環境を可能にします。これにより、AI企業には巨大な利点がもたらされます。彼らはビジネスの秘密を守りながら、安全にAPIサービスを開放することができます。
FHEMLは、機械学習サイクル全体にわたってデータとモデルを暗号化処理することをサポートし、機密情報の安全性を確保し、データ漏洩リスクを防ぎます。この方法により、FHEMLはデータプライバシーを強化し、AIアプリケーションに安全な計算フレームワークを提供します。
FHEMLはZKMLの補完であり、ZKMLは機械学習の正しい実行を証明しますが、FHEMLはデータプライバシーを維持するために暗号化データに対する計算を強調します。
計算力革命：非中央集権ネットワークにおけるAI計算
現在のAIシステムの計算複雑性は3か月ごとに倍増し、計算能力の需要が急増しています。これは、既存の計算リソースの供給をはるかに上回っています。例えば、ある大規模言語モデルのトレーニングには膨大な計算能力が必要で、単一のデバイスで355年分のトレーニング時間に相当します。このような計算能力の不足は、AI技術の進歩を制限するだけでなく、高度なAIモデルが大多数の研究者や開発者にとって手の届かないものにしています。
同時に、世界のGPU利用率は40%未満であり、マイクロプロセッサの性能向上が鈍化していること、供給チェーンや地政学的要因によるチップ不足がこれらの問題をさらに深刻化させています。AI業界の専門家たちはジレンマに直面しています：自分でハードウェアを購入するか、クラウドリソースを借りるか、彼らはオンデマンドで経済的な計算サービスの方法を急いで必要としています。
分散型AI計算力ネットワークは、世界中の未使用のGPUリソースを統合することで、AI企業に対して経済的かつアクセスしやすい計算力市場を提供します。計算力を必要とする側はネットワーク上で計算タスクを発表し、スマートコントラクトがタスクを計算力を提供するマイナーのノードに割り当てます。マイナーはタスクを実行し、結果を提出し、検証後にポイント報酬を得ます。この方法はリソースの利用効率を向上させ、AIなどの分野における計算力のボトルネック問題を解決するのに役立ちます。
一般的な分散型コンピューティングネットワークに加えて、AIのトレーニングと推論に特化した専用コンピューティングネットワークもあります。
分散型計算力ネットワークは、公平で透明な計算力市場を提供し、独占を打破し、アプリケーションのハードルを下げ、計算力の利用効率を向上させます。web3エコシステムにおいて、分散型計算力ネットワークは重要な役割を果たし、より多くの革新的なdappの参加を引き寄せ、AI技術の発展と応用を共に推進します。
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DePIN: Web3 がエッジ AI を強化
想像してみてください、あなたのスマートフォン、スマートウォッチ、さらには家庭のスマートデバイスがすべてAIを実行する能力を持っているとしたら——これがEdge AIの魅力です。それは、データが生成される源で計算が行われ、低遅延でリアルタイム処理を実現し、同時にユーザーのプライバシーを保護します。Edge AI技術は、自動運転などの重要な分野に既に応用されています。
Web3の分野では、私たちにはよりお馴染みの名前があります——DePIN。Web3は非中央集権とユーザーデータの主権を強調しており、DePINはローカルでデータを処理することで、ユーザーのプライバシー保護を強化し、データ漏洩のリスクを減少させることができます。Web3ネイティブのトークン経済メカニズムは、DePINノードが計算資源を提供することを奨励し、持続可能なエコシステムを構築します。
現在、DePINは特定のパブリックチェーンエコシステムで急速に成長しており、プロジェクト展開の主要プラットフォームの一つとなっています。高TPS、低取引手数料、そして技術革新がDePINプロジェクトに強力なサポートを提供しています。現在、一部のパブリックチェーン上のDePINプロジェクトの時価総額は100億ドルを超え、いくつかの有名なプロジェクトは顕著な進展を遂げています。
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IMO：AIモデルの新しいパラダイムの発表
IMOの概念は、あるプロトコルによって最初に提案され、AIモデルをトークン化します。
従来のモデルでは、利益共有メカニズムが欠如しているため、AIモデルが開発され市場に投入されると、開発者はモデルのその後の使用から継続的な利益を得ることが難しいことが多い。特に、モデルが他の製品やサービスに統合されると、原始的な創造者は使用状況を追跡することが難しくなり、利益を得ることはなおさら難しくなる。また、AIモデルの性能や効果は往々にして透明性に欠けるため、潜在的な投資者やユーザーはその真の価値を評価するのが難しくなり、モデルの市場での認知度や商業的可能性が制限される。
IMOはオープンソースAIモデルに新しい資金支援と価値共有の方法を提供します。投資家はIMOトークンを購入し、モデルが今後生み出す収益を共有できます。あるプロトコルは特定のERC標準を使用し、AIオラクルとOPML技術を組み合わせてAIモデルの真実性を保証し、トークンの保有者が収益を共有できるようにしています。
IMOモードは透明性と信頼を高め、オープンソースの協力を促進し、暗号市場のトレンドに適応し、AI技術の持続可能な発展に力を注いでいます。IMOは現在まだ初期の試みの段階にありますが、市場の受容度が高まり、参加の範囲が拡大するにつれて、その革新性と潜在的な価値は私たちの期待に値します。
AIエージェント：インタラクティブ体験の新時代
AIエージェントは環境を認識し、独立した思考を行い、設定された目標を達成するために適切な行動を取ることができます。大規模言語モデルのサポートにより、AIエージェントは自然言語を理解するだけでなく、意思決定を計画し、複雑なタスクを実行することができます。彼らは仮想アシスタントとして機能し、ユーザーとの対話を通じて好みを学び、個別化されたソリューションを提供します。明確な指示がない場合でも、AIエージェントは自律的に問題を解決し、効率を向上させ、新しい価値を創造することができます。
あるAIネイティブアプリケーションプラットフォームは、ユーザーがロボットの機能、外観、声、外部知識ベースとの接続を構成できる包括的で使いやすい創作ツールセットを提供しており、公平でオープンなAIコンテンツエコシステムの構築に努めています。生成AI技術を活用し、個人をスーパクリエイターにすることを目指しています。このプラットフォームは、特別に訓練された大規模言語モデルを持っており、キャラクターの役割演技をより人間らしくしています；音声クローン技術はAI製品のパーソナライズされたインタラクションを加速し、音声合成コストを99%削減し、音声クローンはわずか1分で実現できます。このプラットフォームでカスタマイズされたAIエージェントは、現在、ビデオチャット、語学学習、画像生成などの多くの分野で応用可能です。
Web3とAIの融合において、現在は主にインフラ層の探索が進んでおり、高品質なデータを取得する方法、データプライバシーを保護する方法、ブロックチェーン上でモデルをホスティングする方法、分散型計算能力の効率的な使用を向上させる方法、大規模言語モデルを検証する方法といった重要な問題があります。これらのインフラが徐々に整備されるにつれ、Web3とAIの融合が一連の革新的なビジネスモデルやサービスを生み出すと信じる理由があります。
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