AI Layer1研究レポート: オンチェーンDeAIの沃土を探る

概要

近年、OpenAI、Anthropic、Google、Metaなどの主要テクノロジー企業が大規模言語モデル(LLM)の急速な発展を推進しています。LLMは各業界で前例のない能力を示し、人間の想像力の範囲を大きく広げており、特定のシーンでは人間の労働を代替する可能性すら示しています。しかし、これらの技術の核心は少数の中央集権的なテクノロジー大手によって厳重に掌握されています。これらの企業は、豊富な資本と高額な計算リソースの管理により、越えられない壁を築き、多くの開発者や革新チームが競争することが難しくなっています。

同時に、AIの急速な進化の初期において、社会的な世論は技術がもたらす突破口や便利さに焦点を当てがちですが、プライバシー保護、透明性、安全性といった核心的な問題への関心は相対的に不足しています。長期的には、これらの問題がAI業界の健全な発展や社会の受容度に深刻な影響を与えるでしょう。もし適切に解決できなければ、AIの「善に向かう」か「悪に向かう」かの議論がますます突出することになります。そして、中央集権的な巨頭は利益追求の本能に駆動されているため、これらの課題に積極的に取り組む十分な動機を欠くことが多いのです。

ブロックチェーン技術は、その去中心化、透明性、検閲耐性の特性により、AI業界の持続可能な発展に新しい可能性を提供しています。現在、Solana、Baseなどの主流のブロックチェーン上に、多くの「Web3 AI」アプリケーションが登場しています。しかし、深く分析すると、これらのプロジェクトには依然として多くの問題が存在します。一方では、去中心化の程度が限られており、重要なプロセスとインフラは依然として中央集権的なクラウドサービスに依存しており、ミーム属性が強く、真の意味でのオープンエコシステムを支えるのが難しいです。他方では、Web2世界のAI製品と比較して、オンチェーンAIはモデル能力、データ利用、アプリケーションシーンなどの面で依然として制約があり、革新の深さと広さが向上する余地があります。

去中心化AIのビジョンを本当に実現し、ブロックチェーンが安全で効率的、かつ民主的に大規模なAIアプリケーションを支えることができ、パフォーマンスにおいて中央集権的なソリューションと競争するためには、AI専用に設計されたLayer1ブロックチェーンを構築する必要があります。これにより、AIのオープンイノベーション、ガバナンスの民主化、データセキュリティに対する堅実な基盤が提供され、去中心化AIエコシステムの繁栄と発展が促進されます。

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AIレイヤー1のコア機能

AI Layer 1は、AIアプリケーション専用にカスタマイズされたブロックチェーンとして、基盤となるアーキテクチャとパフォーマンス設計がAIタスクのニーズに密接に関連しており、オンチェーンのAIエコシステムの持続可能な発展と繁栄を効率的に支えることを目的としています。具体的には、AI Layer 1は以下のコア機能を備えている必要があります:

1. 効率的なインセンティブと分散型コンセンサスメカニズム AI Layer 1の核心は、オープンな計算力、ストレージなどのリソース共有ネットワークの構築にあります。従来のブロックチェーンノードが主に帳簿の記帳に焦点を当てているのとは異なり、AI Layer 1のノードはより複雑なタスクを担う必要があります。計算力を提供し、AIモデルのトレーニングと推論を完了するだけでなく、ストレージ、データ、帯域幅などの多様なリソースを貢献し、AIインフラにおける中央集権的な巨頭の独占を打破する必要があります。これは基盤となるコンセンサスとインセンティブメカニズムに対してより高い要求を突きつけます: AI Layer 1は、AI推論、トレーニングなどのタスクにおけるノードの実際の貢献を正確に評価、インセンティブ付け、検証できる必要があり、ネットワークの安全性とリソースの効率的な配分を実現する必要があります。このようにすることで、ネットワークの安定性と繁栄を確保し、全体の計算力コストを効果的に削減できるのです。

2. 卓越な高性能と異種タスクサポート能力 AIタスク、特にLLMのトレーニングと推論は、計算性能と並列処理能力に非常に高い要求を提出します。さらに、オンチェーンAIエコシステムは、異なるモデル構造、データ処理、推論、ストレージなどの多様なシナリオを含む多様で異種のタスクタイプをサポートする必要があります。AI Layer 1は、基盤アーキテクチャにおいて高スループット、低遅延、弾力的な並列処理などのニーズに対して深く最適化し、異種計算リソースのネイティブサポート能力を予め設定し、さまざまなAIタスクが効率的に実行できるようにし、"単一型タスク"から"複雑多元エコシステム"へのスムーズな拡張を実現しなければなりません。

3. 検証可能性と信頼性のあるアウトプットの保証 AIレイヤー1は、モデルの悪用やデータ改ざんなどのセキュリティリスクを防止するだけでなく、AI出力結果の検証可能性と整合性を基盤メカニズムから確保する必要があります。信頼できる実行環境(TEE)、ゼロ知識証明(ZK)、多者安全計算(MPC)などの最先端技術を統合することにより、プラットフォームは各モデル推論、トレーニング、およびデータ処理プロセスが独立して検証できるようにし、AIシステムの公正性と透明性を確保します。同時に、この検証可能性はユーザーがAI出力の論理と根拠を明確に理解するのを助け、『得られたものが望んだもの』を実現し、ユーザーのAI製品に対する信頼と満足度を向上させます。

4. データプライバシー保護 AIアプリケーションはしばしばユーザーの機密データを含み、金融、医療、ソーシャルなどの分野では、データプライバシーの保護が特に重要です。AI Layer 1は、検証可能性を保証しながら、暗号化に基づくデータ処理技術、プライバシー計算プロトコル、データ権限管理などの手段を採用し、推論、トレーニング、ストレージなどのプロセス全体におけるデータの安全性を確保し、データ漏洩や不正使用を効果的に防止し、ユーザーのデータセキュリティに関する懸念を解消する必要があります。

5. 強力なエコシステムのサポートと開発能力 AIネイティブなLayer 1インフラとして、プラットフォームは技術的な先進性を持つだけでなく、開発者、ノードオペレーター、AIサービスプロバイダーなどのエコシステム参加者に対して、充実した開発ツール、統合SDK、運用サポート、インセンティブメカニズムを提供する必要があります。プラットフォームの可用性と開発者体験を継続的に最適化することで、多様なAIネイティブアプリケーションの実現を促進し、分散型AIエコシステムの持続的な繁栄を実現します。

上記の背景と期待を踏まえ、本稿ではSentient、Sahara AI、Ritual、Gensyn、Bittensor、そして0Gを含む6つのAI Layer1代表プロジェクトを詳細に紹介し、競技トラックの最新の進展を整理し、プロジェクトの発展状況を分析し、今後のトレンドについて考察します。

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Sentient:オープンソースの分散型AIモデルを構築する

プロジェクト概要

Sentientはオープンソースプロトコルプラットフォームで、AI Layer1ブロックチェーン(の初期段階としてLayer 2を構築しており、その後Layer 1)に移行します。AI Pipelineとブロックチェーン技術を組み合わせることで、分散型の人工知能経済圏を構築します。その核心目標は、"OML"フレームワーク(によって、中央集権的なLLM市場におけるモデルの所有権、呼び出し追跡、価値分配の問題を解決することで、AIモデルにおけるオンチェーンの所有権構造、呼び出しの透明性、価値の分配を実現することです。Sentientのビジョンは、誰もがAI製品を構築、協力、所有し、貨幣化できるようにすることで、公平でオープンなAIエージェントネットワークのエコシステムを促進することです。

Sentient Foundation チームは、世界のトップの学術専門家、ブロックチェーン起業家、エンジニアを集結させ、コミュニティ主導のオープンソースで検証可能な AGI プラットフォームの構築に取り組んでいます。コアメンバーには、プリンストン大学の教授 Pramod Viswanath とインド科学研究所の教授 Himanshu Tyagi が含まれ、それぞれ AI の安全性とプライバシー保護を担当し、Polygon の共同創設者 Sandeep Nailwal がブロックチェーン戦略とエコシステムの設計を主導しています。チームメンバーのバックグラウンドは、Meta、Coinbase、Polygon などの著名な企業や、プリンストン大学、インド工科大学などのトップ大学にわたり、AI/ML、NLP、コンピュータビジョンなどの分野をカバーし、プロジェクトの実現を推進しています。

Polygonの共同創業者であるSandeep Nailwal氏の2番目のベンチャー企業であるSentientは、創業以来独自のオーラを持ち、豊富なリソース、コネクション、市場での認知度を持ち、プロジェクトの発展を強く支持しています。 2024年半ば、Sentientは、Founders Fund、Pantera、Framework Venturesが主導する8,500万ドルのシードラウンドを完了し、他の投資家にはDelphi、Hashkey、Spartanなどの著名なVC数十社が含まれています。

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) 設計アーキテクチャとアプリケーション層

インフラ層

コアアーキテクチャ

Sentientのコアアーキテクチャは、AIパイプライン###とオンチェーンシステムの2つの部分で構成されています:

AIパイプラインは"忠誠AI"アーティファクトの開発とトレーニングの基盤であり、2つのコアプロセスを含んでいます:

• データキュレーション(Data Curation):コミュニティ主導のデータ選択プロセスで、モデルの整合性に使用されます。
• 忠誠度トレーニング(Loyalty Training): モデルがコミュニティの意図に一致したトレーニングプロセスを維持することを確認します。

ブロックチェーンシステムはプロトコルに透明性と非中央集権的な制御を提供し、AIアーティファクトの所有権、使用追跡、収益分配と公正なガバナンスを確保します。具体的なアーキテクチャは4層に分かれています:

• ストレージ層:ストレージモデルの重みとフィンガープリンティング登録情報;
• ディストリビューションレイヤー: 認可契約がモデル呼び出しエントリを制御する;
• アクセス層:権限証明を通じてユーザーが認可されているかを検証する;
• インセンティブ層: 収益ルーティング契約は、各呼び出しごとにトレーナー、デプロイヤー、バリデーターに支払いを分配します。

(## OMLモデルフレームワーク

OML フレームワーク)はオープン Open、マネタイズ可能 Monetizable、忠誠 Loyal###というSentientが提唱するコアコンセプトであり、オープンソースのAIモデルに明確な所有権保護と経済的インセンティブメカニズムを提供することを目的としています。オンチェーン技術とAIネイティブ暗号学を組み合わせることで、以下の特徴があります:

• オープン性: モデルはオープンソースでなければならず、コードとデータ構造が透明であり、コミュニティが再現、監査、改善しやすいこと。
• マネタイズ: モデルの呼び出しごとに収益フローが発生し、オンチェーン契約がトレーナー、デプロイヤー、バリデーターに収益を分配します。
• 忠誠性: モデルは貢献者コミュニティに帰属し、アップグレードの方向性とガバナンスはDAOによって決定され、使用および変更は暗号メカニズムによって制御される。

(## AIネイティブ暗号化 )AIネイティブ Cryptography###

AIネイティブ暗号は、AIモデルの連続性、低次元多様体構造、モデルの微分可能性を利用して、"検証可能だが削除できない"軽量セキュリティメカニズムを開発します。そのコア技術は:

• 指紋埋め込み: トレーニング中に一組の隠れたクエリ-レスポンスキーバリューペアを挿入してモデルのユニークな署名を形成する;
• 所有権検証プロトコル: 第三者デテクター(Prover)を通じて、クエリ形式で指紋が保持されているかどうかを検証します;
• 許可呼び出しメカニズム: 呼び出し前にモデルの所有者から発行された"権限証明書"を取得する必要があり、システムはそれに基づいてモデルにその入力をデコードして正確な答えを返すことを許可します。

この方法は、再暗号化コストなしで「行動に基づく権限呼び出し + 所属検証」を実現できます。

(## モデルの権利確定と安全な実行フレームワーク

Sentient 現在採用の Melange混合安全: 指紋による権限確認、TEE 実行、オンチェーン契約の利益分配の組み合わせです。指紋手法は OML 1.0 によって実現されたメインラインであり、"楽観的安全)Optimistic Security###"の思想を強調しています。つまり、デフォルトではコンプライアンスを前提とし、違反があった場合には検出と罰則が可能です。

フィンガープリンティングメカニズムはOMLの重要な実装であり、特定の「質問-回答」ペアを埋め込むことで、モデルがトレーニング段階でユニークな署名を生成します。これらの署名を通じて、モデルの所有者は帰属を検証し、無断複製や商業利用を防止できます。このメカニズムは、モデル開発者の権利を保護するだけでなく、モデルの使用行為に対して追跡可能なオンチェーン記録を提供します。

さらに、SentientはEnclave TEE計算フレームワークを導入し、AWS Nitro Enclaves(などの信頼できる実行環境)を利用して、モデルが認可されたリクエストにのみ応答し、未許可のアクセスと使用を防ぎます。TEEはハードウェアに依存し、一定のセキュリティリスクが存在しますが、その高性能とリアルタイム性の利点により、現在のモデルデプロイメントのコア技術となっています。

未来、Sentientはゼロ知識証明(ZK)と全同型暗号(FHE)技術を導入し、プライバシー保護と検証可能性をさらに強化し、AIモデルの分散型デプロイメントにより成熟したソリューションを提供します。

(# アプリケーション層

現在、Sentient の製品は主に、分散型チャットプラットフォーム Sentient Chat、オープンソースモデル Dobby シリーズ、そして AI エージェントフレームワークを含んでいます。

)## ドビーシリーズモ