# Web3とAIの融合:分散型インテリジェンスエコシステムの構築最近の世界政府サミットで、ある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。これは私たちに考えさせます：暗号コミュニティの利益と要求を満たすAIシステムをどのように構築するか？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、暗号技術とAIの相乗効果についての記事の中で次のように述べています：暗号の分散化はAIの集中化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、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。この相乗効果はWeb3+AIの全体的な産業構造に貫かれています。現在、ほとんどのWeb3 + AIプロジェクトは、ブロックチェーン技術を使用してAI業界のインフラストラクチャ構築の問題を解決することに取り組んでおり、いくつかのプロジェクトはAIを使用してWeb3アプリケーションの特定の問題を解決しています。 Web3+AI業界は、主に以下の4つの側面に反映されています。## 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AI大規模モデルの訓練に対する計算力の需要が指数的に増加する中、市場では計算力の供給と需要の不均衡という問題が発生しています。Web3技術は、分散型計算ネットワークを構築することによって、未使用の中低端ハードウェアリソースを統合し、レンタルや共有の方法で分散化された計算リソースを提供することで、AI計算コストを削減できます。この分野のプロジェクトには、汎用分散化コンピューティング、AIトレーニング専用コンピューティング、AI推論コンピューティング、さらには3Dレンダリングコンピューティングなどがあります。これらのプロジェクトのコアの利点は、トークンによるインセンティブを通じ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コンピューティングリソースを提供できることです。## 2. データ層：データの資産化データはAIの核心資源であり、その取得と管理は業界の重要な課題である。Web3+AIの融合は、データの収集、ラベリング、保存に新しい解決策を提供する。分散化ネットワークとトークンインセンティブメカニズムを通じて、低コストで高透明性のデータ管理プロセスを実現し、同時にユーザーの権益を保護することができる。関連プロジェクトは、データ収集、データ取引、データ注釈、ブロックチェーンデータソース、分散型ストレージなど、複数の分野をカバーしています。 これらのプロジェクトの主な課題は、データの価値を標準化し定量化するための効果的なトークノミクスモデルをどのように設計するかです。## 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プロジェクトは、データ、コンピューティングパワー、モデル、開発者コミュニティなど、AI業界のさまざまなリソースを統合することを目的としています。 これらのプラットフォームは、AIアプリケーションの迅速な開発と展開を促進すると同時に、ゼロ知識証明や完全準同型暗号化などの暗号化技術を通じてAIモデルの信頼性と透明性を向上させる方法を模索しています。いくつかのプロジェクトが、特定のAIレイヤー1/レイヤー2ブロックチェーンを構築したり、さまざまなAIアプリケーションシーンの迅速な実現をサポートするためにエージェントネットワークプラットフォームを開発しています。このようなプロジェクトの核心は、トークン経済モデルを通じてプラットフォームの価値を捕捉し、関係者がプラットフォームの構築に参加するように奨励することです。## 4. アプリケーション層：AIの価値の資産化アプリケーションの面では、Web3+AIの融合は主に二つの方向に現れています：1. AIとしてWeb3の参加者：例えばWeb3ゲームでプレイヤーとして行動したり、分散化取引所でアービトラージを行ったり、予測市場で分析サービスを提供したりします。2. 拡張可能な分散化プライベートAIを構築する：コミュニティにAIシステムの分散型ガバナンス権を付与することで、ユーザーのAIブラックボックス問題への懸念を解決し、AIシステムの透明性と信頼性を向上させる。アプリケーション層ではまだ画期的なプロジェクトはありませんが、この領域の可能性は非常に大きく、引き続き注目に値します。## 見通しWeb3+AIの融合はまだ初期段階にあり、その発展の見通しはまだ見えません。 しかし、この収束により、従来の中央集権型AIよりも価値のある製品が作成され、「巨大制御」や「独占」のラベルが取り除かれ、よりコミュニティベースのAIガバナンスモデルが実現することが期待されています。 AIの発展に深く関わることで、人間は「畏怖」と「恐怖」のバランスを見つけ、AIの未来を形作ることができるようになるかもしれません。
Web3とAIの融合:分散型インテリジェンスエコシステムを構築するための4つの方向性
Web3とAIの融合:分散型インテリジェンスエコシステムの構築
最近の世界政府サミットで、ある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。これは私たちに考えさせます：暗号コミュニティの利益と要求を満たすAIシステムをどのように構築するか？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、暗号技術とAIの相乗効果についての記事の中で次のように述べています：暗号の分散化はAIの集中化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、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。この相乗効果はWeb3+AIの全体的な産業構造に貫かれています。
現在、ほとんどのWeb3 + AIプロジェクトは、ブロックチェーン技術を使用してAI業界のインフラストラクチャ構築の問題を解決することに取り組んでおり、いくつかのプロジェクトはAIを使用してWeb3アプリケーションの特定の問題を解決しています。 Web3+AI業界は、主に以下の4つの側面に反映されています。
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
AI大規模モデルの訓練に対する計算力の需要が指数的に増加する中、市場では計算力の供給と需要の不均衡という問題が発生しています。Web3技術は、分散型計算ネットワークを構築することによって、未使用の中低端ハードウェアリソースを統合し、レンタルや共有の方法で分散化された計算リソースを提供することで、AI計算コストを削減できます。
この分野のプロジェクトには、汎用分散化コンピューティング、AIトレーニング専用コンピューティング、AI推論コンピューティング、さらには3Dレンダリングコンピューティングなどがあります。これらのプロジェクトのコアの利点は、トークンによるインセンティブを通じ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コンピューティングリソースを提供できることです。
2. データ層：データの資産化
データはAIの核心資源であり、その取得と管理は業界の重要な課題である。Web3+AIの融合は、データの収集、ラベリング、保存に新しい解決策を提供する。分散化ネットワークとトークンインセンティブメカニズムを通じて、低コストで高透明性のデータ管理プロセスを実現し、同時にユーザーの権益を保護することができる。
関連プロジェクトは、データ収集、データ取引、データ注釈、ブロックチェーンデータソース、分散型ストレージなど、複数の分野をカバーしています。 これらのプロジェクトの主な課題は、データの価値を標準化し定量化するための効果的なトークノミクスモデルをどのように設計するかです。
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
プラットフォームプロジェクトは、データ、コンピューティングパワー、モデル、開発者コミュニティなど、AI業界のさまざまなリソースを統合することを目的としています。 これらのプラットフォームは、AIアプリケーションの迅速な開発と展開を促進すると同時に、ゼロ知識証明や完全準同型暗号化などの暗号化技術を通じてAIモデルの信頼性と透明性を向上させる方法を模索しています。
いくつかのプロジェクトが、特定のAIレイヤー1/レイヤー2ブロックチェーンを構築したり、さまざまなAIアプリケーションシーンの迅速な実現をサポートするためにエージェントネットワークプラットフォームを開発しています。このようなプロジェクトの核心は、トークン経済モデルを通じてプラットフォームの価値を捕捉し、関係者がプラットフォームの構築に参加するように奨励することです。
4. アプリケーション層：AIの価値の資産化
アプリケーションの面では、Web3+AIの融合は主に二つの方向に現れています：
AIとしてWeb3の参加者：例えばWeb3ゲームでプレイヤーとして行動したり、分散化取引所でアービトラージを行ったり、予測市場で分析サービスを提供したりします。
拡張可能な分散化プライベートAIを構築する：コミュニティにAIシステムの分散型ガバナンス権を付与することで、ユーザーのAIブラックボックス問題への懸念を解決し、AIシステムの透明性と信頼性を向上させる。
アプリケーション層ではまだ画期的なプロジェクトはありませんが、この領域の可能性は非常に大きく、引き続き注目に値します。
見通し
Web3+AIの融合はまだ初期段階にあり、その発展の見通しはまだ見えません。 しかし、この収束により、従来の中央集権型AIよりも価値のある製品が作成され、「巨大制御」や「独占」のラベルが取り除かれ、よりコミュニティベースのAIガバナンスモデルが実現することが期待されています。 AIの発展に深く関わることで、人間は「畏怖」と「恐怖」のバランスを見つけ、AIの未来を形作ることができるようになるかもしれません。