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著者：オグデン・ムーア、グレイスケール研究
AIは、世紀で最も有望な新興技術の1つです。AIは今日重要かもしれませんが、その影響は2030年までに大きくなり、15兆ドル相当の業界に発展すると推定しています。
しかし、明るい見通しを持つこの見通しも課題に直面しています。AIテクノロジーがより強く、より強くなるにつれて、AI産業は非常に集中しており、社会に損害を与える可能性のある少数の企業の手に力が集中しています。これはまた、深い改ざん、埋め込まれた偏見、データプライバシーの人々のリスクに関する深刻な懸念を呼び起こしました。幸いなことに、暗号の特性とその分散化と透明性は、それらの一部に潜在的なソリューションを提供します。
この記事では、集中化されたAIによって引き起こされる問題と、その欠点の一部を解決するのに役立つ方法を調査し、暗号とAIの現在の交差点について議論し、この分野での早期採用の暗号化されたアプリケーションの導入に焦点を当てます。
集中AIの問題
今日、AIの発展は特定の課題とリスクに直面しています。AIのネットワーク効果と密集した資本需要は非常に重要であるため、中小企業や学術研究者などのAI開発者以外の多くの大規模なテクノロジー企業は、AI開発に必要なリソースを取得するのが難しいか、仕事を収益化することは困難です。これにより、AIの全体的な競争と革新が制限されます。
したがって、この重要な技術の影響は、主にOpenaiやGoogleなどのいくつかの企業の手に集中しており、AIガバナンスについて深刻な疑念を引き起こしています。たとえば、今年の2月に、GoogleのAI画像ジェネレーターGeminiは人種的偏見と歴史的エラーを明らかにし、会社がどのようにモデルを操作したかを示しました。さらに、昨年11月、6人で構成される取締役会は、Openai CEOのSam Altmanを却下することを決定し、少数の人々が会社の企業を支配しているという事実を暴露しました。
AIの影響力と重要性が高まっているため、多くの人々は、企業が、社会に大きな影響を与える可能性のあるAIモデルの決定力を持っている可能性があることを心配しています。それ自体の利益 – しかし、社会の他のメンバーを犠牲にするという犠牲を払っています。
AIを分散させる方法
分散型AIとは、ブロックチェーンテクノロジーを使用してAIの所有権とガバナンスの権利を割り当て、ブロックチェーンテクノロジーを使用して透明性とアクセス可能な方法で割り当てるAIサービスを指します。Grayscale Researchは、分散型AIがこれらの重要な決定を閉じたシステムから解放し、それを一般に組み込む可能性があると考えています。
ブロックチェーンテクノロジーは、開発者がAIとの接触をさらに高めるのに役立ち、独立した開発者開発と作品の収益化のしきい値を減らすことができます。これは、全体的なAIの革新と競争を改善し、テクノロジーの巨人によって開発されたモデルとのバランスを維持するのに役立つと考えています。
さらに、分散化AIは、AI投資の民主化を達成するのに役立ちます。現在、少数のテクノロジー株を除いて、AIの開発に関連する財政収入を得る他の方法はほとんどありません。同時に、多数の民間資本がAIの新興企業と民間企業に割り当てられました（2022年には470億米ドル、2023年には420億ドル）。したがって、ベンチャーキャピタリストと資格のある投資家は、これらの企業の財政収入を得ることができます。対照的に、誰もがAIの将来の一部を持つことができるように、すべての人が分散型AI暗号化資産を利用できます。
暗号とAIの交差点はどこにありますか？
今日、暗号通貨とAIの交換は成熟の面でまだ初期段階にありますが、市場の対応が奨励されています。2024年5月現在、暗号化された資産のAIフィールドリターンは20％であり、通貨トラックを除いて各暗号化されたトラックよりも優れたパフォーマンスを発揮しました（図1）。さらに、データプロバイダーのKaitoのデータによると、分散型ファイナンス、レイヤー2。Monchen、Real World Assetsなどの他のテーマと比較して、AIテーマは現在、ソーシャルプラットフォームで最も「物語のマインドシェア」を占めています。
最近、いくつかの有名な人々がこの新たなクロスエリアを受け入れ始め、集中化されたAIの欠陥を解決することにコミットしています。今年の3月、有名なAI会社の安定性AIの創設者であるEmad Motaqueは、会社を去り、AIを分散化し、「AIがオープンで分散化されていることを確認する時が来た」と述べました。さらに、暗号通貨の起業家Erik Vorheesは最近、Venice.aiを立ち上げました。これは、エンドからエンドの暗号化を伴うプライバシーに焦点を当てたAIサービスです。
図1：今年のこれまでのところ、AIトラックのパフォーマンスはすべての暗号トラックよりもほぼ優れています
暗号とAIの交差点を3つの主要なサブクラスに分割できます。
1.インフラストラクチャレイヤー：AI開発のためのプラットフォームを提供します（近く、タオ、FETなど）
2。AIに必要なリソース：AI開発に必要な資産（RNDR、Akt、LPT、FIL、AR、MASAなど）（RNDR、Akt、LPT、FIL、AR、MASAなど）
3. AIの問題の解決：ロボットの台頭や豊富な改ざんやモデル検証などのAI関連の問題を解決しようとする資産（WLD、TRAC、NUMなど）
図2：AIおよび暗号市場マップ
出典：Grayscale Investments
AI開発のためのインフラストラクチャネットワークを提供します
最初のカテゴリは、ライセンスを取得する必要のないオープンアーキテクチャを提供するネットワークであり、AIサービスの全体的な開発のために構築されています。これらの資産は、特定のAI製品またはサービスに焦点を当てるのではなく、さまざまなAIアプリケーションの基礎となるインフラストラクチャとインセンティブメカニズムの作成に焦点を当てています。
このカテゴリで際立っていて、その創設者は「Transformer」アーキテクチャの共同ファウンダーであり、ChatGPTなどのAIシステムをサポートしました。しかし、同社は最近、AIの専門知識を使用して、元Openai Research Engineer Consultantが率いる研究開発部門を通じて「ユーザーが所有するAI」を開発する努力を発表しました。2024年6月下旬、近くでは、ネイティブの基本モデル、AIアプリケーションデータプラットフォーム、AIスマートフレームワーク、コンピューティング市場を開発するためのAIインキュベータープランを開始しました。
Bittersorは、注意を引く別の方法を提供します。bittersorは、タオトークンの開発における経済的励ましのAI開発を奨励するプラットフォームです。Bittersorは、38のサブネットワーク（サブネット）の基礎となるプラットフォームです。各サブネットワークには、チャットロボット、画像生成、財務予測、言語翻訳、モデルトレーニング、ストレージ、計算など、さまざまなユースケースがあります。Bittensor Networkは、タオトークンを使用して、各サブネットで最高の鉱夫と検証に報いるため、バイテンソールサブネットの鉱夫を特定のAIアプリケーションを構築する必要のないAPIを提供します。
このカテゴリには、Fetch.aiやAlloraネットワークなどの他のプロトコルも含まれています。Fetch.AIは、開発者が複雑なAIアシスタントを作成するためのプラットフォームです（つまり、「AI Smart」）。もう1つはAlloraネットワークです。これは、分散型交換や予測市場の自動取引戦略など、AIの財務アプリケーションへの適用に焦点を当てています。Alloraはまだトークンを立ち上げておらず、6月に戦略的資金調達を行い、3500万ドルのプライベートエクイティ資本を獲得しました。
AI開発に必要なリソース
2番目のカテゴリには、コンピューティング、ストレージ、またはデータの形で人工知能開発に必要なリソースを提供する資産が含まれます。
人工知能の台頭は、GPUフォームのコンピューティングリソースに前例のないニーズを持っています。Render（RNDR）、Akash（Akt）、LivePeer（LPT）などの分散型GPU市場は、モデルトレーニング、モデル推論、または3D生成AIのレンダリングを備えた開発者にアイドルGPU電源を提供します。今日、RenderはアーティストとジェネレーションAIに焦点を当てた約10,000 GPUを提供し、AkashはAI開発者と研究者に焦点を当てた400 GPUを提供しています。同時に、LivePeerは最近、2024年8月にテキスト転送画像、テキスト転送ビデオ、画像転送ビデオなどのタスクを完了することを目的として、新しいAIサブネットプログラムを発表しました。
大量の計算に加えて、AIモデルには多くのデータも必要です。したがって、データストレージの需要は大幅に増加しています。Filecoin（FIL）やArweave（AR）などのデータストレージソリューションは、集中AWSサーバーにAIデータを保存する分散型セキュリティネットワーク交換スキームとして使用できます。これらのソリューションは、経済的に効率的でスケーラブルなストレージを提供するだけでなく、単一ポイント障害を排除し、データの漏れリスクを減らすことにより、データのセキュリティと整合性を高めます。
最後に、OpenaiやGeminiなどの既存のAIサービスは、BingとGoogleの検索を通じて実際のデータにアクセスし続けています。これにより、これらのテクノロジー企業以外の他のすべてのAIモデル開発者が不利な立場になります。ただし、GrassやMASA（MASA）などのデータキャプチャサービスは、個人データの制御を維持し、プライバシーを制御しながら、AIモデルトレーニングに個人が収益化できるため、公正な競争環境の作成に役立ちます。
AI関連の問題を解決しようとしている資産
3番目のカテゴリには、ロボット、深い偽造、コンテンツソースの台頭など、AI関連の問題を解決しようとする資産が含まれます。
AIが強化された主要な問題は、ロボットと誤った情報の洪水です。人工知能によって生み出された改ざんの深さは、インドとヨーロッパの大統領選挙に影響を与えています。Depth Furtificationsには、Origin Trail（TRAC）、Numbers Protocol（NUM）、およびStory Protocolに関連する、詳細な改ざんに関連する問題の解決に役立つ資産が期待されています。さらに、WorldCoin（WLD）は、ユニークな生体認証シンボルを通じて人間性を証明しようとし、それによってロボットの問題を解決しようとします。
AIのもう1つのリスクは、モデル自体への信頼を確保することです。受け取った結果が改ざんされたり操作されたりしなかったとどのように信じていますか？現在、いくつかのプロトコルは、暗号化、ゼロ知識証明、およびモジュラスラボやZamaを含む完全な状態暗号化（FHE）を通じてこの問題を解決するために懸命に取り組んでいます。
結論は
これらの分散型AI資産は予備的な進歩を遂げましたが、このクロスポイントの最初のゲームにはまだいます。今年の初めに、有名なベンチャーキャピタリストであるフレッド・ウィルソンは、AIと暗号通貨は「同じコインの両側」であり、「Web3がAIを信頼するのに役立つ」と述べました。AI業界の継続的な成熟により、Grayscaleの調査は、AIに関連するこれらの暗号化の使用ケースがますます重要になると考えており、これら2つの急速に発展している技術は互いの成長をサポートする可能性があります。
多くの兆候は、AIが来ていることを示しており、それは大きな影響を及ぼします。ブロックチェーンテクノロジーの特性を使用することにより、暗号化は最終的にAIによってもたらされる危険を減らすのに役立つと考えています。
