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Web3とAIの融合：データ駆動、プライバシー保護、そしてコンピューティングパワー革命の新時代
Web3は新興の分散化インターネットのパラダイムとして、人工知能技術と天然の融合の機会を持っています。従来の集中型アーキテクチャにおけるAIの発展は、コンピューティングパワーのボトルネック、プライバシーの漏洩、アルゴリズムのブラックボックスなど、多くの課題に直面しています。Web3は分散技術に基づき、共有コンピューティングパワーネットワーク、オープンデータ市場、プライバシー計算などの方法を通じて、AIに新しい動力を注入します。同時に、AIはWeb3エコシステムに多くのエンパワーメントをもたらすことができ、スマートコントラクトの最適化や反作弊アルゴリズムなどがあります。したがって、Web3とAIの結合を探求することは、次世代のインターネットインフラストラクチャの構築やデータとコンピューティングパワーの価値を解放するために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の発展を促進する核心的な動力です。AIモデルは深い理解と強力な推論能力を得るために大量の高品質データを消化する必要があります。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を決定します。
従来の中央集権型AIデータ取得および利用モデルには、以下の主要な問題があります:
Web3は、これらの痛点を解決するための新しい分散化データパラダイムを提供します:
それにもかかわらず、実世界のデータ取得には依然としていくつかの問題が存在します。たとえば、データの質がばらばらであったり、処理が難しかったり、多様性や代表性が不足していることなどです。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。生成的AI技術とシミュレーションに基づく合成データは、実データの特性を模倣し、有効な補完としてデータ利用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
データ駆動の時代において、プライバシー保護は世界的な関心の焦点となり、関連する法律の制定は個人のプライバシーに対する厳格な保護を反映しています。しかし、これには課題もあります。プライバシーリスクのために一部の敏感なデータが十分に活用できず、AIモデルの潜在能力や推論能力が制限されています。
全同態暗号(FHE)は、暗号化されたデータ上で直接計算操作を行うことを可能にし、データを復号化する必要がなく、計算結果は平文データの計算結果と一致します。
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コンピューティングパワーは原データに触れずにモデルのトレーニングおよび推論タスクを実行できます。これにより、AI企業はビジネス機密を保護しながら、安全にAPIサービスを開放するという大きな利点を得ることができます。
FHEMLは、機械学習の全周期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、敏感情報の安全を確保し、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はデータのプライバシーを維持するために暗号化データの計算を強調しています。
コンピューティングパワー革命：分散化ネットワークにおけるAI計算
現在のAIシステムの計算の複雑さが急速に増加しており、コンピューティングパワー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大きく超えています。このようなコンピューティングパワーの不足は、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となっています。
同時に、世界的なGPUの利用率が不足している上に、マイクロプロセッサの性能向上が鈍化し、サプライチェーンや地政学的要因によるチップ不足が、コンピューティングパワーの供給問題をさらに深刻化させています。AI業界の従事者は、自前のハードウェアを購入するか、クラウドリソースをレンタルするかのジレンマに直面しており、オンデマンドで経済的かつ効率的な計算サービスの提供が急務です。
いくつかの分散化AIコンピューティングパワーネットワークは、世界中の未使用GPUリソースを集約することによって、AI企業に経済的で使いやすいコンピューティングパワー市場を提供しています。コンピューティングパワーの需要者はネットワーク上で計算タスクを公開し、スマートコントラクトが貢献するノードにタスクを割り当て、ノードはタスクを実行し結果を提出し、検証後に報酬を得ます。このようなソリューション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コンピューティングパワーのボトルネック問題を解決するのに役立ちます。
一般的な分散化コンピューティングパワーネットワークに加えて、AI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プラットフォームがあります。
分散化コンピューティングパワーネットワークは、公平で透明なコンピューティングパワー市場を提供し、独占を打破し、アプリケーションのハードルを下げ、コンピューティングパワーの利用効率を高めます。web3エコシステムにおいて、分散化コンピューティングパワー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アプリケーションを引き付け、共にAI技術の発展と応用を促進します。
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DePIN：Web3がエッジAIに力を与える
エッジAIはデータ生成のソースで計算を行い、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。この技術は自動運転などの重要な分野に応用されています。
Web3分野において、DePINはローカルでデータを処理することにより、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ます。Web3ネイティブなトークン経済メカニズムは、DePINノードがコンピューティングリソース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はあるパブリックチェーンエコシステムの中で急速に発展しており、プロジェクト展開の第一選択プラットフォームの一つとなっています。このパブリックチェーンの高い取引処理能力、低コスト、及び技術革新は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、こ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、複数の有名なプロジェクトが顕著な進展を遂げています。
IMO：AIモデルの新しいパラダイムを発表
IMOの概念は、あるプロトコルによって初めて提案され、AIモデルをトークン化します。
従来のモデルでは、AIモデルの開発者はモデルのその後の使用から持続的な収益を得ることが難しく、特にモデルが他の製品やサービスに統合された場合はそうです。また、AIモデルの性能や効果はしばしば透明性に欠け、市場での認知や商業的な潜在能力を制限しています。
IMOはオープンソースのAIモデルに新たな資金提供と価値共有の方法を提供しました。投資家はIMOトークンを購入することで、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技術標準を使用し、AIオラクルとOPML技術を組み合わせてAIモデルの信頼性を確保し、トークン保有者が収益を共有できるようにしています。
IMOモデルは透明性と信頼を強化し、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ぎます。現在、IMOはまだ初期の試行段階にありますが、その革新性と潜在的な価値には期待が寄せられています。
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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、独立して思考し、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支援により、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もできます。彼らはバーチャルアシスタントとして機能し、ユーザーとのインタラクションを通じて好みを学び、パーソナライズ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。
一部のオープンなAIネイティブアプリケーションプラットフォームは、包括的で使いやすい創作ツールセットを提供しており、ユーザーがロボットの機能、外観、声、および外部知識ベースへの接続を構成できるようにし、公平でオープンなAIコンテンツエコシステムの構築に取り組んでいます。生成的AI技術を利用して、個人がスーパクリエイターになることを可能にします。これらのプラットフォームは、役割演技をより人間らしくするために特別に訓練された大規模言語モデルを訓練しています。音声クローン技術は、AI製品の個別化された対話を加速し、音声合成コストを大幅に削減します。これら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利用可能です。
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、高品質なデータの取得、データプライバシーの保護、ブロックチェーン上でのモデルのホスティング、分散化されたコンピューティングパワーの効率的な利用、大規模言語モデルの検証などの重要な問題に取り組んでいます。これらのインフラが徐々に整備されることで、Web3とAIの融合は一連の革新的なビジネスモデルやサービスを生み出すでしょう。
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