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出典：IOBC Capital
Web3は、新しい分散型のオープンで透明なインターネットパラダイムとして、AIと統合する自然な機会を持っています。従来の集中アーキテクチャの下では、AIコンピューティングとデータリソースが厳密に制御されており、コンピューティングパワーボトルネック、プライバシーリーク、アルゴリズムのブラックボックスなど、多くの課題があります。Web3は分散テクノロジーに基づいており、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、プライベートコンピューティングを介してAIの開発に新しい推進力を注入できます。同時に、AIは、生態学的構造を支援するために、スマートコントラクトの最適化、アンチチートアルゴリズムなど、多くのエンパワーメントをWeb3にもたらすこともできます。したがって、Web3とAIの組み合わせを調査することは、次世代のインターネットインフラストラクチャを構築し、データとコンピューティングパワーの価値をリリースするために重要です。
データ駆動型：AIおよびWeb3の強固な基盤
データは、燃料がエンジンに向けているように、AIの開発の中心的な原動力です。AIモデルは、大量の高品質のデータを消化して、綿密な理解と強力な推論能力を獲得するだけでなく、モデルの精度と信頼性も決定します。
従来の集中化されたAIデータ収集と利用モデルには、次の主要な問題が存在します。
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データ収集コストは高く、中小企業が負担することは困難です。
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データリソースは、テクノロジーの巨人によって独占され、データサイロを形成します。
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個人データのプライバシーは、漏れや虐待のリスクがあります
Web3は、新しい分散データパラダイムで従来のモデルの問題点を解くことができます。
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草を通して、ユーザーはアイドルネットワークをAI企業に販売し、ネットワークデータを分散化してキャプチャし、クリーニングと変換後のAIモデルトレーニングに実際の高品質のデータを提供できます。
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Public AIは、「獲得するためのラベル」モデルを採用し、グローバルワーカーにトークンを介してデータアノテーションに参加するよう奨励し、グローバルな専門知識を集め、データ分析機能を強化します。
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Ocean Protocol、Streamrなどのブロックチェーンデータ取引プラットフォームは、データの需要とりと共有を促すために、データの供給と需要当事者の両方にオープンで透明な取引環境を提供します。
それにもかかわらず、データの品質、処理の難易度、多様性、表現不足など、実際のデータ収集にはいくつかの問題があります。合成データは、Web3データトラックの将来のスターかもしれません。生成的AIテクノロジーとシミュレーションに基づいて、合成データは実際のデータの効果的な補足として、実際のデータのプロパティをシミュレートでき、データの使用効率を改善できます。自律運転、金融市場取引、ゲーム開発などの分野では、合成データが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：Web3におけるFHEの役割
データ駆動型の時代では、プライバシー保護は、EUの一般的なデータ保護規則（GDPR）などの規制の導入の焦点となっています。ただし、これにも課題があります。プライバシーリスクのためにいくつかの機密データを完全に利用することはできません。これにより、AIモデルの潜在能力と推論能力が間違いなく制限されます。
FHEは完全に準同型暗号化であり、データを復号化することなく暗号化されたデータの直接計算操作を可能にし、計算結果はプレーンテキストデータの同じ計算の結果と一致しています。
FHEはAIプライバシーコンピューティングに強固な保護を提供し、GPUコンピューティングパワーが元のデータに触れない環境でモデルトレーニングと推論タスクを実行できるようにします。これは、AI企業に大きな利点をもたらします。企業秘密を保護しながら、APIサービスを安全に開くことができます。
FHEMLは、機械学習サイクル全体でデータとモデルの暗号化をサポートし、機密情報のセキュリティを確保し、データの漏れのリスクを防ぎます。このようにして、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コンピューティングフレームワークを提供します。
FHEMLはZKMLを補完し、機械学習の正しい実行を実証しますが、FHEMLは暗号化されたデータの計算を強調してデータプライバシーを維持します。
コンピューティングパワー革命：分散ネットワークでのAIコンピューティング
AIシステムの現在のコンピューティングの複雑さは、3か月ごとに2倍になり、既存のコンピューティングリソースの供給をはるかに超える電力需要をコンピューティングします。たとえば、OpenAIのGPT-3モデルトレーニングには、単一のデバイスでの355年のトレーニング時間に相当する巨大なコンピューティングパワーが必要です。このようなコンピューティングパワーの不足は、AIテクノロジーの進歩を制限するだけでなく、ほとんどの研究者と開発者にとって高度なAIモデルを手の届かないところにします。
同時に、グローバルGPUの利用率は40％未満であり、マイクロプロセッサのパフォーマンスの改善とサプライチェーンと地政学的要因によって引き起こされるチップ不足の減速と相まって、すべてがコンピューティング電源の問題をさらに深刻にします。AIの開業医はジレンマに陥っています。それ自体で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、オンデマンドで費用対効果の高いコンピューティングサービス方法が緊急に必要です。
IO.NETは、世界中のアイドルGPUリソースを集約することにより、AI企業に財政的で簡単なアクセスしやすいコンピューティングパワー市場を提供するSolanaベースの分散型AIコンピューティングパワーネットワークです。コンピューティングパワーは、スマート契約でコンピューティングタスクを公開することができます。IO.NETのソリューションは、リソース利用効率を改善し、AIなどのフィールドでのコンピューティングパワーボトルネックの解決に役立ちます。
一般的な分散コンピューティングパワーネットワークに加えて、AIトレーニングに焦点を当てたGensynやFlock.ioなどのプラットフォーム、およびAI推論に焦点を当てた儀式やFetch.AIなどの専用コンピューティングパワーネットワークがあります。
分散化されたコンピューティングパワーネットワークは、公正で透明なコンピューティングパワー市場を提供し、独占を破り、アプリケーションのしきい値を下げ、コンピューティングパワー利用の効率を向上させます。Web3エコシステムでは、分散化されたコンピューティングパワーネットワークが重要な役割を果たし、より革新的なDAPPを引き付けて参加し、AIテクノロジーの開発と適用を共同で促進します。
depin：web3はエッジAIを強化します
携帯電話、スマートウォッチ、さらには自宅のスマートデバイスでさえ、AIを実行できることを想像してください。これがEdge AIの魅力です。ユーザーのプライバシーを保護しながら、データ生成のソースでコンピューティングが発生し、リアルタイム処理が低くなります。
Web3フィールドには、より馴染みのある名前があります – depin。Web3は、ユーザーデータの分散化と主権を強調し、データをローカルで処理することにより、データの漏れを減らします。
現在、DepinはSolana Ecosystemで急速に発展しており、プロジェクトの展開に適したパブリックチェーンプラットフォームの1つになっています。Solanaの高いTPS、低い取引手数料、技術革新は、Depinプロジェクトを強力にサポートしています。現在、SolanaのDepinプロジェクトの市場価値は100億米ドルを超えており、Render NetworkやHelium Networkなどの有名なプロジェクトが大きな進歩を遂げています。
IMO：AIモデルリリースの新しいパラダイム
IMOの概念は、AIモデルをトークン化したORAプロトコルによって最初に提案されました。
従来のモデルでは、収益分配メカニズムがないため、AIモデルが開発され、市場に出ると、開発者がモデルのその後の使用から継続的な利益を得ることが困難なことがよくあります。モデルは他の製品やサービスに統合されています。また、AIモデルのパフォーマンスと有効性は透明性を欠いていることが多く、潜在的な投資家やユーザーが真の価値を評価することが困難になり、モデルの市場認識とビジネスの可能性が制限されます。
IMOは、オープンソースのAIモデルに新しい資金調達と価値共有を提供し、IMOトークンを購入し、モデルによって生成されたその後の利点を共有できます。ORAプロトコルは、AI Oracle（OnChain AI Oracle）とOPMLテクノロジーを組み合わせて、AIモデルの信頼性とトークンホルダーが利益を共有する能力を確保するために、2つのERC標準、ERC-7641とERC-7007を使用します。
IMOモデルは、透明性と信頼を向上させ、オープンソースのコラボレーションを促進し、暗号市場の動向に適応し、AIテクノロジーの持続可能な開発に推進力を注入します。IMOはまだ裁判の初期段階にありますが、市場の受け入れの増加と参加の拡大により、その革新と潜在的価値は楽しみにしています。
AIエージェント：インタラクティブな体験の新しい時代
AIエージェントは、環境を認識し、独立して考え、対応するアクションを実行して確立された目標を達成することができます。大規模な言語モデルでサポートされているAIエージェントは、自然言語を理解するだけでなく、決定を計画し、複雑なタスクを実行することもできます。彼らは仮想アシスタントとして行動し、ユーザーとのやり取りを通じて彼らの好みを学び、パーソナライズされたソリューションを提供することができます。明確な指示がなければ、AIエージェントは問題を独立して解決し、効率を改善し、新しい価値を生み出すこともできます。
MyShellは、包括的で使いやすいクリエイティブツールセットを提供するオープンなAIネイティブアプリケーションプラットフォームであり、ロボット機能、外観、サウンド、および外部の知識ベースに接続することをサポートします。生態系、生成的なAIテクノロジーを活用することで、個人がスーパークリエイターになることができます。MyShellは、ロールプレイをより人道的にするために特別な大規模な言語モデルを訓練します。MyShellのカスタマイズされたAIエージェントを使用して、現在、ビデオチャット、言語学習、画像生成など、多くの分野で使用できます。
Web3とAIの統合において、現在、インフラストラクチャレイヤーの調査、高品質のデータの取得方法、データプライバシーを保護する方法、チェーンでモデルをホストする方法、分散型コンピューティングパワーの効率的な使用を改善する方法、および大規模な言語モデルなどの重要な問題を検証する方法。これらのインフラストラクチャが徐々に改善するにつれて、Web3とAIの統合が一連の革新的なビジネスモデルとサービスを生み出すと信じる理由があります。
