jakiro
著者：Darshan Gandhi、Futurex Labsの創設者：ModularMedia翻訳：Shan Ouba、Bit Chain Vision World World
序文
暗号通貨とAIエコシステムの統合は急速に発展しており、多くの企業が業界のさまざまな課題に対応するための革新的なソリューションを開発しています。これらの取り組みは、データの可用性、ネットワークの調整、コンピューティングプロバイダー、モデルプロバイダーなどの垂直フィールドを対象としており、基本的に人工知能スタック全体をカバーしています。
過去1年間、この分野はこの分野のリーダー、ビルダー、イノベーターから強力な支援を受けています。このサポートは、暗号化されたX AIエコシステムの進捗と人気を大幅に促進しました。
このレポートでは、生態系を詳細に研究し、そのコンポーネントを包括的に理解することを目指しています。次の部分をカバーします。
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暗号X AIエコシステム101
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お問い合わせカテゴリを深めます
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暗号X AIの未来はどのように見えますか？
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結論
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計算します
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aiスマート
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データの使いやすさ
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ゲーム
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プライバシー、ZKML、FHE
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消費者
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ネットワークを調整します
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アソシエイトプロセッサ
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モデルトレーニング
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モデルの創設者
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双曲線
双曲線とグローバルコンピューティングと組み合わせて、アクセス可能で経済的に手頃な価格でスケーラブルなGPUリソースとAIサービスを提供します。A100やH100を含む最低市場価格でGPUアクセスを提供し、ユーザーがアイドルマシンを収益化できるようにします。双曲線は、企業、研究者、データセンター、および個人にサービスを提供し、高スループット、低留置されたAI推論サービスとスケーラブルなGPUアクセスを提供し、使用するパッケージを提供します。
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Akashネットワーク
Akashを使用すると、ユーザーはコンピューティングリソースを安全かつ効率的に売買できます。許可を必要としないポイントからポイントへの通信モデルは、データのプライバシーと支払いの透明性に焦点を当てているため、従来のクラウドサービスの柔軟で安全で安全で効率的な代替品になります。彼らは、Web2のほぼ5倍安いと主張しています。ユーザーは、広範なクラウドリソースとリアルタイムネットワーク価格設定を検討し、インターネット上でプロバイダーになるためにハードウェアを提供することでお金を稼ぐことができ、ユーザー – フレンドリーなAkashコンソールを使用して展開できます。Akashは、誰にでもクラウドコンピューティングサービスを提供するのが一般的です。
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ああ
Aethirは、世界中の安全で経済的で効率的なエンタープライズGPUアクセスを提供しています。Aethirには4億ドル以上のコンピューティングパワーがあり、高性能と信頼性の達成に焦点を当てています。彼らは2つの主要な製品を提供します：
GPUプロバイダーは、かなりの収入と排他的な報酬を簡単に拡大して獲得できます。AethirはゲームとAIに大きな注意を払っています。
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AETHIR EARTH：AIモデルのトレーニングと推論のために、元のGPUコンピューティングパワーを提供します。
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エティールの雰囲気：低遅延のクラウドゲームをサポートします。
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ネットワークをレンダリングします
Render Networkは分散型GPUレンダリングを提供します。これは、3Dコンテンツ作成にほぼ無限のGPUコンピューティングパワーを提供することを目的としています。2017年に設立された同社は、市場で最も古い参加者の1人です。これはGPUプロバイダーであり、Akashはコミュニティ駆動型にもっと注意を払っています。
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io.net
IO.NETは、世界中のGPUリソースに焦点を当てた集約プロバイダーであり、アクセス、経済的な手頃な価格のスケーラブルなコンピューティングソリューションへのアクセスを提供することを目的としています。ユーザーは、アイドルGPUを収益化し、高い利用率を通じて収入を得ることができます。IO.NETは、SOC2/HIPAAコンプライアンスと終了 – エンド暗号化を通じて強力なセキュリティを強調しています。彼らは、これらのパートナーが提供するコンピューティングサービスを収集するために、エートリなどの他のコンピューティングプロバイダーと協力しています。
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Talusネットワーク
Talus Networkは1層のブロックチェーンであり、Move Smartコントラクトのセキュリティとパフォーマンスを組み合わせて、AI Smartの強力なエコシステムを作成します。これらのインテリジェンスは、収益化されたインテリジェンスのためのDefi、最高のユーザー結果の意図ネットワーク、自動ゲームリソースコレクション、DAOガバナンスなど、さまざまなアプリケーションに使用できます。Talusの核となる原則は、セキュリティ、スピード、および強化された開発者の経験であり、安全で高性能AIアプリケーションを作成できるようにします。これにより、Talusのインテリジェントなエージェントが安全かつ透過的に所有、管理、収益化を行うことができます。
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第一人者ネットワーク
Guru Networkは、DAPPおよび小売ユーザーが毎日の仕事に慎重に配置されたAIインテリジェンスを埋め込み、報酬を得ることができるマルチチェーンAIコンピューティングレイヤーを構築している3層ブロックチェーンです。Guru NetworkのFlow Orchestratorは、AIモデルとプロセッサを公開してアプリケーションに統合できるように、サービス（IAAS）としてインフラストラクチャとして機能します。ネットワークは、独立したエージェントとコンピューティングノードをサポートして、これらのサービスの市場を作成します。Guru Networkは、相互運用性とスケーラビリティに焦点を当てており、AI駆動型の配置をチェーンおよびその下にアクティビティに統合することを目的としています。
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myshell
MyShellは、ユーザー、クリエイター、オープンソースのAI研究者を接続するAI消費者層を開発しています。このプラットフォームにより、ユーザーはAIインテリジェンスを構築、共有、所有して、ShizukuなどのAIパートナーを介して音声とビデオの相互作用を実現できます。最先端のAIモデルを使用して、MyShellは創造性をAIネイティブアプリケーションに迅速に変換し、誰でも作成者になり、独自の作品を所有し、貢献に対して報酬を得ることができます。
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セレスティア
Celestiaは、DAPPにスケーラブルで効率的なデータ可用性ソリューションを提供する最初のモジュラーブロックチェーンネットワークです。Celestiaは、コンセンサスレイヤーとデータの可用性レイヤーを分離することにより、開発者がカスタマイズされたブロックチェーンとスマートコントラクトの展開を簡単に展開できるようにします。そのモジュラーアーキテクチャは、データの可用性サンプリング（DAS）を通じて十分なスループットをサポートします。
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Eigen Da
Eigen DaはEigenlayerに基づいており、その状態が最終的にロールアップブリッジで決定されるまでロールアップトランザクションを保存できます。そのスケーラビリティ、セキュリティ、および分散化により、信頼性とデータが必要な開発者にとって理想的な選択肢となります。Eigen DAのコアコンポーネントには、オペレーター、分散剤、および検索が協力され、効率的にデータを保存および検証します。
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0Gラボ
0G Labsは、Web3を拡張し、新しいチェーンユースケースを実現するための無制限の拡張データの可用性とストレージシステムを提供します。プログラマティックデータの可用性インフラストラクチャは、低遅延のデータフィードバックを通じてスケーラブルで安全なアプリケーションを促進します。0Gストレージネットワークは、構造または非構造データ、サポートアプリケーション、ネットワークステータスのアンインストールなどの柔軟なデータストレージシステムを提供します。この柔軟性により、開発者はデータパイプラインをカスタマイズし、チェーン上のAIアプリケーションを構築し、OPMLまたはZKMLを使用して分散型推論または微調整を実行できます。
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Nuff Tech（ほぼDAデリバティブ製品）
Nuffle Labsには2つの主要な製品があります。
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近Daは、近接プロトコルのフラグメントアーキテクチャを使用して、モジュラーデータ可用性レイヤーを提供して、スループットと低コストを確保します。
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Nuffle Fast Finals（NFFL）は、Eigenlayerを使用して高速解決層を提供して、ネットワークへの迅速な情報アクセスを実現します。
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NIMネットワーク
NIMネットワークは、Web3ゲームとAIの交差点に焦点を当てたDymension Rollappです。Dymension Modular Frameworkを使用して、CosmosエコシステムとEVMチェーンとの互換性を提供し、柔軟性とスケーラビリティを確保します。NIMネットワーク上のAIエージェントは、ユーザーとブロックチェーンアプリケーションの間の仲介者として機能し、相互作用を簡素化し、ユーザーエクスペリエンスを向上させます。JokeraceやOcean Protocolなどのプラットフォームとの協力、およびAI Game Allianceへの参加は、AIゲームの革新とスケーラビリティに対するNIMネットワークのコミットメントを強調しています。
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今日のゲーム
今日、このゲームにより、プレイヤーは夢の島々を作成し、人工知能の住民との関係を確立できるようになります。彼らが何を構築するか見てください、そしてそれは非常に興味深いでしょう
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AIアリーナ
AIアリーナはアクションゲームであり、AIキャラクター学習行動モードであり、戦闘に参加しています。プレイヤーはAIキャラクターを訓練し、戦略に影響を与え、戦闘でのパフォーマンスを観察し、AIとゲームの没入型の融合を作成します。
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コロニー
Colonyは、人工知能によって駆動されるWeb3サバイバルシミュレーションゲームです。プレイヤーは、これらの人工知能を導き、広範なスキルと能力を備えており、この地球は異なる植民地を導きます。コロニーの人工知能は、ユニークな性格と世界観を持ち、個人的な経験の教訓と彼らの経験から洞察を学びます。さらに、これらの化身は、制御する専用のウォレットを介してチェーンで交換でき、他のゲームと翻訳できるようにします。
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プレーイ
PlayAIは、ゲームAI向けに設計されたモジュール式チェーンです。クリエイターは複雑なゲームAIを展開し、プレイヤーがゲームを通じてお金を稼ぐことができ、ゲーム全体のユーザーエクスペリエンスを改善できます。PlayAIは、ゲームコミュニティのゲームデータを要約して、モデルデータセットを作成し、トレーニングAIモデルのデータ品質が最高であることを確認します。
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フェニックス
FHENIXは、暗号化されたスマートコントラクトの展開を促進し、機密データのセキュリティとプライバシーを確保します。このプロジェクトのロードマップには、ヘリウムテストネット、窒素テストネットV2、ゴールドメインネットワークの発売など、複数の段階が含まれます。
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インコネットワーク
Inco NetworkはFHENIXと競合し、モジュール式およびプライバシー保護機械学習エコシステムの構築に焦点を当てています。プライバシー保護方法を統合することにより、INCOネットワークは機械学習アプリケーションでの機密データのセキュリティ処理を確保することで、データの漏れと不正アクセスに関連するリスクを減らします。
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ギザ
Gizaは、データセキュリティとプライベートを確保するためにZero -Knowledge Proofを使用しています。彼らの目標は、開発者が信頼できるAIソリューションを作成できるように、検証機械学習モデルの構築、管理、ホストのプロセスを簡素化することです。
彼らは提供します：
彼らは最近、AIエージェントサポートフレームワークの立ち上げを発表しました。
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Pythonは、統合に便利なワークフローをサポートしています
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プライバシーの優先方法で運用SDKベースのSDKベースのSDKを作成する
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モジュラスラボ
Modulus Labsは、動作AIソリューションの開発に焦点を当てています。ゼロの知識暗号化テクノロジーを使用することにより、Modulus LabsはAIの結果を検証し、改ざんできないことを確認できます。この関数は「信頼できるAI」と呼ばれ、スマートコントラクトが信頼に損害を与えることなくAI出力にアクセスできるようにします。さまざまな統合をMLライブラリやプラットフォームと統合し、検証済みのAIモデルを作成するためのシームレスな開発エクスペリエンスを提供しています。
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ベーグルネットワーク
Bagel Networkは、信頼できるニュートラル – ポイントからポイントへの機械学習エコシステムの作成に取り組んでいます。ベーグルネットワークは、人間および人工知能向けに設計されており、分離ネットワークから統合された機械学習エコシステムへの分離からのシームレス、検証、コンピューティングを実現できます。プラットフォームは、独立したAIをサポートします。
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ジェムズ
Gemzは、クリエイターとコミュニティの間の相互作用と忠誠心を強化することを目的としたプラットフォームです。これにより、クリエイターはカスタム3Dインタラクティブトークン（本質的にNFT）を作成および展開できます。これは、コミュニティメンバーに報いるためにファンを促進するために使用できます。これらのトークンはユニークで収集可能であり、クリエイターやファンと直接連絡を取り合っています。Gemzは、ファン間でより深い忠誠心とコミュニティの意識を育むために、インタラクティブな安全性、透明性、および検証を確保することを目指しています。
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GPTチェーン
GPTチェーンは、次のようなさまざまな機能とサービスを提供します。
ユーザーは、スマートコントラクト、実行技術、チャート分析を作成および展開し、毎日の暗号化市場の更新を受信できます。このプラットフォームは、ブロックチェーンと暗号化に関連する質問に答えるためのAIチャットロボットも提供します。
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スマートコントラクトジェネレーターと監査人
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人工知能駆動型の市場分析
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人工知能トレーディングアシスタント。
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毎日の暗号通貨市場の更新を提供します
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Allraネットワーク
Allora Networkは、モジュラーMLモデルネットワークを介してアプリケーションのインテリジェンスとセキュリティを強化することを目的としています。クラウドソーシングインテリジェンス、共同学習、およびゼロ知識機械学習（ZKML）を統合することにより、Alloraは、より安全で効率的で、より協力的なAIエコシステムを作成することを目指しています。そのモジュール構造により、持続可能な開発と改善が可能になり、創業者が知識を共有してイノベーションを促進できるように、共同環境を作成します。ネットワークは、スマートコントラクトや分散アプリケーション（DAPP）など、さまざまなアプリケーションをサポートしています。インキュビック対策は、元の通貨$ alloを通じて提供されます
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bitterSor
BitterSorは、AIモデルの共有とコラボレーションの動機付けを目的とする分散型調整ネットワークです。これは最初のオープンソースであり、コミュニティの信頼を確立し、革新を促進するために、すべての取引と貢献が透明で検証されていることを保証します。「サブネット」 – 特定のケース（データトレーニング、医療モデル、データキャプチャサービスなど）の提供を目的としたものと見なすことができるターゲットモデルがあります。
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儀式
儀式は、AIの分散型実行レイヤーを作成しています。次の段階は、ソブリンチェーンに導入されます。Infernetを使用すると、ユーザーはチェーン上およびチェーンの下でAIモデルにアクセスして、さまざまなケースに柔軟性を提供できます。
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Phalaネットワーク
Phala Networkは、AIエージェント/コラボレーターを構築しています。このイノベーションフレームワークは、タスクを実行し、資産を管理し、人間や他のエージェントと対話するのに役立ちます。Phala製品のコアは5つの重要な機能であり、強力なAIプロキシエコシステムを共同で構築します。
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30,000を超えるノードを備えた分散ネットワークがあります。
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スマートコントラクトと大規模な言語モデルの統合。
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GPT-4などのハイエンドモデルをサポートします。
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人工知能エージェント間の自律的なコラボレーション。
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トラスト実装環境は、データプライバシーを保証します。
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ジェネシン
Gensynは、AIモデルトレーニングのための分散型ソリューションを特別に提供します。この分散化方法は、コストを削減するだけでなく、AIの研究者と開発者の計算能力の可用性を高めます。Gensyn Platformを使用すると、ユーザーはインターネットにネットワークに貢献し、貢献に基づいて報酬を受け取ることができます。これにより、AIモデルトレーニングにアクセスしやすくスケーラブルな環境が作成され、研究者と開発者が早期投資なしで必要なコンピューティング機能を取得できます。ブロックチェーンの使用は、すべてのトランザクションが安全で透明であることを保証し、それによりコミュニティでの信頼とコラボレーションを促進します。
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Nous Research
Nous Researchは、AIモデルを作成するための高度なツールとフレームワークの開発に焦点を当てており、分散型のオープンソースの促進に焦点を当てています。彼らのAIパイプはできます
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エッジデバイスでオフラインで実行します
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重量が開いているため、カスタマイズできます
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生産用の合成データを生成できます
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イノベーションを促進します：開発者は、システム全体を完全に変換することなく、新しいアイデアを試すことができます
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柔軟性を向上させます：ユーザーは、特定のニーズを満たすためにソリューションをカスタマイズし、さまざまなアプリケーションの適応性を向上させることができます。
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相互運用性を促進します：標準化されたインターフェイスにより、コンポーネントをさまざまなプロジェクトでシームレスにコラボレーションすることができます
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計算します：市場価値と実際の需要の指示。
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aiスマート：イノベーションと開発に駆り立てられます。
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データの使いやすさ：モジュラーサポートと多機能性によって強化されました。
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プライバシー：特別な研究を進める。
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ゲーム：新しい人工知能主導のゲームを通じて促進。
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相互調整
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シームレスな統合
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強力なインセンティブサイクルを確立します
暗号X AIエコシステム101
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上記の市場マップを作成して、暗号X AIエコシステムの主要なカテゴリのいくつかをすばやく概説しました。
今日説明する主なカテゴリは次のとおりです。
次の部分では、ソリューションを構築するプロジェクトを簡単に探索します。また、これらのプロジェクトへのリンクも提供して、さらなる調査を行います。特にデータの使いやすさ、AIインテリジェンス、および調整されたネットワークの観点から、スタック全体の重要なコンポーネントとしてそれを変更する方法に焦点が当てられます。
各カテゴリは、分散型AIのより明るく強力な未来の重要な要素です。
始めましょう。
計算します
分散型コンピューティングプロバイダーは、集中データセンターの代わりに分散ネットワークを通じてコンピューティングリソースを提供します。現在、ほとんどのコンピューティングリソースは、大規模なプロバイダーによって管理されています。この集中モデルは通常、アイドル状態のコンピューティングリソースにつながり、ユーザーは必要なレベルを超えるコストを支払うようになります。
対照的に、分散型コンピューティングプラットフォームにより、ユーザーはアイドル状態のコンピューティングパワーをレンタルして、これらのリソースの市場を作成できます。この方法では、グローバルパーソナルコンピューター、サーバー、その他のデバイスで比類のないコンピューティング機能を使用するため、コストが大幅に削減され、効率が向上します。分散型ネットワークは、集中サービスの攻撃や障害に影響を与える可能性のあるセキュリティと抵抗の柔軟性を高めることもできます。
AIアプリケーションの場合、分散型コンピューティングプロバイダーは特に有益です。AIモデルのトレーニングと展開には、多くのコンピューティング機能が必要です。Akashネットワークとレンダリングネットワーク分散ネットワークがこれらのニーズに合わせてスケーラブルで手頃な価格のソリューションを提供するのを待っており、科学シミュレーションやデジタルコンテンツレンダリングなど、AI以外のさまざまなコンピューティングタスクをサポートします。
分散型コンピューティングネットワークは、従来のクラウドサービスよりも柔軟で順応性が高くなります。実際の要件に従ってリソースを動的に割り当てることができ、必要に応じてユーザーが必要な機能を確実に取得できるようにします。この柔軟性は、コスト削減とセキュリティの強化と相まって、分散化されたコンピューティングを、他の分野のAIエコシステムや企業、開発者にとって魅力的な選択肢にします。
この分野の主要な参加者：
aiスマート
分散型AIインテリジェンスは、分散ネットワークで実行されている自律プログラムです。他のインテリジェンスやシステムとのこれらのインテリジェンスの相互作用は、共同作業のための複雑なマルチスマート環境を作成します。
分散化されたAIインテリジェンスの主な利点は、その独立性とコラボレーション機能であり、安定性とスケーラビリティを向上させ、単一のポイント障害はありません。さまざまなブロックチェーンネットワークにまたがり、スマートコントラクトやその他の分散型アプリケーションと対話し、シームレスな統合サービスを提供できます。
分散化AIインテリジェンスは、信頼、セキュリティ、透明性を必要とするシナリオで非常に役立ちます。金融サービスの分野では、コンプライアンスを確保しながら、独立してトランザクションを管理および実装できます。サプライチェーン管理の分野では、商品の流れを追跡および検証し、実際の洞察を提供し、透明性を向上させることができます。分散化されたAIインテリジェンスを使用する組織は、大規模により柔軟で、より効率的で安全なシステムを構築できます。
メインプラットフォーム：
データの使いやすさ
人工知能とブロックチェーンのデータの可用性とは、分散アプリケーション（DAPP）およびAIモデルに不可欠な、アクセスおよび分散ネットワークの使用に保存されたデータを指します。プラットフォームは、セキュアなストレージデータに焦点を当て、必要なときにいつでも利用できることを保証し、シャードや暗号化の証明などのテクノロジーが利用可能です。
モジュール化は、コンポーネントが継続的な成長のニーズを満たすために独立して拡大できるため、データの可用性（DA）にとって不可欠です。データの可用性をコンセンサスやその他のブロックチェーン関数から分離し、さまざまなアプリケーションとの特別な最適化と統合を実現します。モジュラーシステムは、複数のブロックチェーンエコシステムと相互作用して、分散型AIおよびDAPPの多機能基盤を提供できます。
トレーニングと推論に多数のデータセットを必要とするAIアプリケーションの場合、ネットワークの中断や攻撃中であっても、信頼性は非常に重要です。これらのプラットフォームは、複数のノードにデータを配布して透明性と信頼を高め、操作やレビューのリスクを軽減します。この信頼性は、データの整合性と財務、医療、ガバナンスの透明性を備えた業界で特に重要です。
メインプラットフォーム：
Celestia、Eigen DA、0G Labs、およびNuffle Labsは、AIモデルに不可欠な大規模なデータセットの保管と検索のためのインフラストラクチャを提供することにより、暗号化されたフィールドのAIをサポートします。これらのデータ可用性レイヤーにより、AIモデルトレーニングと推論データのデータが安全でアクセスしやすく、AI DAPPの革新を促進することが保証されます。
ゲーム
分散型ネットワークとAI駆動型プロセスを使用することにより、Web3ゲームとプラットフォームは、動的なゲーム環境を作成し、プレーヤーの相互作用に応じて調整と開発を行うことができます。この方法は、従来の集中型ゲームサーバーが達成できないユニークなパーソナライズされたエクスペリエンスを提供することにより、プレーヤーの参加を強化します。
AIアルゴリズムは、プレーヤーの動作と好みを分析し、各ユーザーの量に従ってゲームエクスペリエンスをカスタマイズします。難易度レベルを調整し、ゲームで推奨し、カスタムコンテンツを生成します。このパーソナライズは、個人的な好みに基づいて独自の課題と報酬を提供することにより、参加を強化します。さらに、AIは複雑な非プレイヤーキャラクター（NPC）と対戦相手を作成することができます。
AIは、プレーヤーの活動に基づいて仮想商品の需要と供給を調整し、それによりゲーム内経済を最適化します。これにより、バランスと公平性を維持して、ゲーム内の経済環境の持続可能な開発を確保できます。
キープレーヤー：
プライバシー、ZKML、FHE
ゼロ知識機械学習（ZKML）や完全に均質な暗号化（FHE）などのプライバシー保護技術は、分散型AIアプリケーションのデータプライバシーとセキュリティを確保するために不可欠です。これらの技術は、データ自体を漏らすことなく暗号化されたデータを計算できます。これは、金融や医療などのデリケートな業界にとって特に重要です。
ZKMLは、基礎となるデータを公開せずにAIモデルのトレーニングと展開を可能にします。ゼロの知識証明を使用することにより、一方の当事者は、声明が開示なしで真実であることを他の当事者に証明できます。これにより、AIモデルがユーザーのプライバシーを尊重し、データ保護規制に準拠することが保証されます。ZKMLは、安全なマルチパーティコンピューティングも促進しています。この関数により、AIモデルは、データのプライバシーを損なうことなく、機密領域で広く使用できます。
FHEは、暗号化されたデータの実行で任意に計算されることができます。つまり、処理プロセス中であっても、機密データは常に暗号化状態を常に維持できます。これは、データセキュリティのためのクラウドコンピューティングにとって特に価値があります。FHEを使用することにより、AIアプリケーションはデータを公開することなく、データの漏れや漏れを防ぐことなく、機密データを処理できます。これにより、AIシステムの信頼性が向上し、高監督産業に使用できるようになり、それによって強力なデータセキュリティとプライバシーが提供されます。
重要なプロジェクト：
消費者AI
消費者AIカテゴリは、エンドユーザーに分散型AIソリューションを直接提供することに焦点を当てています。このプラットフォームは、分散型AIおよびブロックチェーンテクノロジーを使用するユーザーにフレンドリーなインターフェイスとアプリケーションを提供することに焦点を当てています。これらのプラットフォームは、特に推論アプリケーションにおいて、AIアクセスの民主化を達成することを目的としています。
分散化された消費者AIアプリケーションには、セキュリティとプライバシーの点で大きな利点があります。単一のサーバーにユーザーデータを保存する集中サービスとは異なり、分散型プラットフォームはデータを複数のノードに分散し、それによりデータの漏れや不正アクセスのリスクを減らします。これは、敏感な個人情報の適用にとって特に重要です。
一部のプレイヤー：
ネットワークを調整します
Web3の調整されたネットワークは、データプロバイダー、コンピューティングプロバイダー、モデル開発者、推論プロバイダー間のシームレスな対話とコラボレーションに不可欠です。これらのネットワークにより、トレーニング、最良の使用を取得するためのリソースを計算するために、高品質のデータをいつでも使用できるようになり、AIモデルが効率的に開発および展開されます。
これらのネットワークの強力なインセンティブメカニズムは、積極的な参加とコラボレーションを促進し、人工知能の開発のためのオープンで包括的な環境を作成します。
重要なプロジェクト：
アソシエイトプロセッサ
分散型アソシエイトプロセッサは、特定のタスクを特別なハードウェアにアンインストールすることにより、Web3アプリケーションに特別な処理機能を提供します。この分散方法は、単一の集中システムに依存するのではなく、コラボレーターネットワークにタスクを配布できるため、より効率的かつ経済的な治療を実現できます。
コラボレーターは、AIアプリケーションにとって特に有益であり、モデルトレーニングや推論などのタスクに高いパフォーマンス計算を提供できます。信頼できる実行環境を使用することにより、分散型の協力者は計算の機密性と完全性を確保し、それにより処理プロセス中に機密データを保護できます。
重要なプロジェクト
モデルトレーニング
Gensynのような分散モデルトレーニングプラットフォームは、AIモデルをトレーニングするための分散ネットワークを提供しました。従来のAIモデルトレーニングには、多くのコンピューティングリソースが必要です。これは高価で時間がかかる場合があります。Gensynは、分散コンピューティングリソースを使用して、コストを削減し、大規模なAIモデルのトレーニング速度を上げて、この課題を解決します。複数のノードでトレーニングプロセスを配布することにより、Gensynはコンピューティング機能をより効果的に使用し、複雑なモデルのトレーニングに必要な時間を短縮できます。
分散型モデルトレーニングの重要な利点は、AI機能のアクセスを民主化できるようにすることです。小規模な組織と個々の開発者は、分散ネットワークを使用して、高価なインフラストラクチャを必要とせずにモデルをトレーニングできます。これは、より多くのエンティティがAIエコシステムに参加できるため、イノベーションと開発の新しい機会を開きました。さらに、分散モデルトレーニングは、単一の集中システムに依存するのではなく、複数のノードに分散されるため、トレーニングプロセスの弾力性とセキュリティを強化します。
さらに、分散型モデルトレーニングにより、より柔軟でスケーラブルなプロセスが可能になります。開発者は、実際の要件に従ってリソースを動的に割り当てて、必要なときにモデルが必要な機能を取得できるようにすることができます。この柔軟性は、コストの節約とセキュリティの強化と相まって、分散型モデルトレーニングを人工知能の研究者と開発者にとって魅力的な選択にします。Gensynなどのプラットフォームを使用することにより、組織は人工知能の開発を加速し、革新的なソリューションをより速く市場に向けることができます。
重要なプロジェクト：
モデル作成
モデルファウンダーのカテゴリには、AIモデルの作成と展開を促進するためのプラットフォームが含まれています。Nous Researchなどのプラットフォームは、AIモデルの開発のための分散型ツールとフレームワークを提供し、研究者と開発者が安全で透明な環境で仕事を協力して共有できるようにします。この方法は、コミュニティ駆動型のモデル開発プロセスを促進することにより、AIイノベーションを加速するように設計されています。
暗号化x AIの未来
暗号通貨とAIの統合はまだ初期段階であり、多くのプロジェクトはさまざまな開発段階にあります。人々の興奮は明らかであり、大きな可能性を示しています。
利害関係者間の協力は非常に重要です。したがって、解決策はすべての課題を解決できません。
コンポーネントは、「プラグとプレイ」環境を実現するために、よりモジュールになる必要があります。このモジュール化により、統合が簡素化され、オープンソースの貢献が促進されます。設計、簡単に交換または追加できるコンポーネントを通じて、開発者は複雑なシステムをより効率的に構築できます。モジュール化も次のとおりです。
コンポーネント間の依存性を減らすことが重要です。さまざまなユースケースに簡単に適応できるベンチマークソリューションを確立することで、イノベーションを促進し、エコシステム全体の開発を加速します。
全体として、暗号X AIエコシステムには幅広い見込みがあります。ますます多くの人々が分散型システムの価値を認識するにつれて、Crypto X AIは今後12か月間、重要な開発分野になる可能性があります。
結び目言語
この時点で、暗号X AIの広範なカテゴリの調査は終わりました。要約すると、トップレベルのモジュラーAIカテゴリが焦点を当てています。
重要な機会の1つは、できるだけ早くプロジェクトに参入し、幅広い範囲の暗号X AIのパフォーマンスを監視することです。エリック・ヴォーヒーズ。
この分野の成功は、プロジェクトがどのように効果的であるかにかかっていると思います。
この目的のために、「モジュラー優先度」メソッドに集中することが非常に重要です！将来のバージョンでは、これらのカテゴリを研究し、さまざまな製品の特定の作業原則を調査します。
