jakiro
著者: 張峰
<スパンリーフ=""><スパンテキスト="">人工知能 (AI) は間違いなく世界で最もホットなテクノロジートレンドです。 AI テクノロジーは、前例のないスピードであらゆる分野の生活を再構築しています。しかし、繁栄の喧騒の裏で、大多数の AI ビジネス、特に新興企業が収益性への安定的かつ持続可能な道を見つけていないという残酷な現実があります。技術的繁栄と商業的損失が併存する「称賛はあっても成功しない」というジレンマに陥っている。
1. なぜ「損して儲かる」のか？
<スパンリーフ=""><スパンテキスト="">AI ビジネスの利益のジレンマは、テクノロジー自体の失敗によるものではなく、その集中開発モデルによって引き起こされる構造的な矛盾によるものです。具体的には、以下の3つの大きな原因が考えられます。
<スパンリーフ=""><スパンテキスト="">極端な集中化: 法外なコストと寡占。<スパンリーフ=""><スパンテキスト="">現在主流の AI、特に大型モデルは、典型的な「資産を大量に消費する」産業です。そのトレーニングと推論のプロセスには、大量のコンピューティング能力 (GPU)、ストレージ、電力が必要です。これは二極化を引き起こしています。一方には、数億ドル、さらには数十億ドルの投資を行う余裕のある豊富な資本を持つテクノロジー巨人（Google、Microsoft、OpenAIなど）がいます。もう一方では、多数の新興企業があり、コンピューティング能力を得るために資金のほとんどをクラウド サービス プロバイダーに「貢ぐ」必要があり、利益率は極度に圧迫されています。このモデルは「コンピューティングパワーの寡頭制」を形成し、イノベーションの活力を抑制します。たとえば、OpenAI でさえ、ChatGPT の開発と運用をサポートするために、開発の初期段階では Microsoft の巨額投資と Azure クラウド コンピューティング リソースに大きく依存していました。ほとんどのプレーヤーにとって、固定費が高いため、規模の利益を達成することが困難になります。
<スパンリーフ=""><スパンテキスト="">データのジレンマ: 品質の壁とプライバシーのリスク。<スパンリーフ=""><スパンテキスト="">AI の燃料はデータです。集中型 AI 企業は通常、高品質で大規模なトレーニング データを取得するために 2 つの大きな問題に直面します。まず、データ取得コストが高くつきます。有料の収集、データの注釈、ユーザー データの使用のいずれを使用する場合でも、それには莫大な資金と時間がかかります。第二に、データプライバシーとコンプライアンスのリスクは非常に大きいです。世界的なデータ規制 (GDPR や CCPA など) が強化されるにつれ、ユーザーの明示的な許可なしにデータを収集および使用すると、いつでも法的手続きや巨額の罰金が科せられる可能性があります。たとえば、多くの有名なテクノロジー企業は、データ使用の問題により、法外な罰金に直面しています。これは、データがなければ AI を開発できないが、データを取得して使用するのが難しいという矛盾を生み出します。
<スパンリーフ=""><スパンテキスト="">価値の配分の不均衡: 貢献者とクリエイターは特典から除外されます。<スパンリーフ=""><スパンテキスト="">現在の AI エコシステムでは、価値の分配は非常に不公平です。AI モデルのトレーニングは、無数のユーザーによって生成された行動データ、クリエイターによって作成されたコンテンツ (テキスト、画像、コードなど)、世界中の開発者によって提供されたオープンソース コードに依存しています。ただし、これらの中心的な貢献者は、AI モデルによって生み出される巨大なビジネス価値からの利益をほとんど受け取っていません。これは倫理的な問題であるだけでなく、持続不可能なビジネスモデルでもあります。それはデータ投稿者やコンテンツ作成者の熱意を弱め、長期的には AI モデルの継続的な最適化と革新の基盤を侵食することになります。典型的なケースとしては、多くのアーティストや作家がAI企業が彼らの作品を無償でトレーニングや利益のために使用していると非難しており、これが広範な論争と法的紛争を引き起こしている。
<スパンリーフ=""><スパンテキスト="">2. 利益の新たなパラダイム
<スパンリーフ=""><スパンテキスト="">DeAI (分散型 AI) は単一のテクノロジーではなく、ブロックチェーン、暗号化、分散コンピューティングを統合する新しいパラダイムです。分散型アプローチを通じて AI の生産関係を再構築することで、上記の 3 つの主要なペインポイントを的を絞った方法で解決し、利益の可能性を開くことを目指しています。
<スパンリーフ=""><スパンテキスト="">DeAI は、「クラウドソーシング」モデルを使用して、世界中のアイドル状態のノード (パーソナル コンピューター、データ センターなど) に必要なコンピューティング能力を分散します。<スパンリーフ=""><スパンテキスト="">これは「Airbnb for GPU」に似ており、コンピューティング電力コストを大幅に削減できるグローバルで競争力のあるコンピューティング電力市場を形成します。参加者はコンピューティング能力を提供し、リソースの最適な割り当てを達成することでトークン インセンティブを受け取ります。
<スパンリーフ=""><スパンテキスト="">DeAIは「フェデレーテッドラーニング」や「準同型暗号化」などの技術により「データは動かないが、モデルは動く」を実現します。<スパンリーフ=""><スパンテキスト="">生データを 1 か所に集中させるのではなく、ローカル トレーニング用にモデルをさまざまなデータ ソースに分散し、暗号化されたパラメーターの更新のみを集約します。これにより、分散データの価値を法的かつコンプライアンスに準拠して活用しながら、データのプライバシーが根本的に保護されます。データ所有者は、データを提供してそこから利益を得るかどうかを独自に決定できます。
<スパンリーフ=""><スパンテキスト="">DeAIは、「トークンエコノミクス」と「スマートコントラクト」により、透明性のある公正な価値流通システムを構築しています。<スパンリーフ=""><スパンテキスト="">データ貢献者、コンピューティングパワープロバイダー、モデル開発者、さらにはモデルユーザーも、貢献に基づいてスマートコントラクトを通じて対応するトークン報酬を自動的に受け取ることができます。これにより、AI は巨大企業によって管理される「ブラック ボックス」から、コミュニティによって共同構築され、共同統治され、共有されるオープンエコノミーに変わります。
<スパンリーフ=""><スパンテキスト="">3. 3層アーキテクチャの変革
<スパンリーフ=""><スパンテキスト="">従来の集中型 AI ビジネスを DeAI パラダイムに移行するには、テクノロジー、ビジネス、ガバナンスの 3 つのレベルで体系的な再構築が必要です。
<スパンリーフ=""><スパンテキスト="">(1) 集中型から分散型への技術的再構築
<スパンリーフ=""><スパンテキスト="">コンピューティングパワーレイヤー<スパンリーフ=""><スパンテキスト="">Akash Network、Render Network などの分散型物理インフラストラクチャ ネットワーク (DePIN) プロジェクトを利用して、従来の集中型クラウド サービスに代わる柔軟で低コストの分散コンピューティング パワー プールを構築します。
<スパンリーフ=""><スパンテキスト="">データ層<スパンリーフ=""><スパンテキスト="">フェデレーテッド ラーニングはコア トレーニング フレームワークとして使用され、準同型暗号化や安全なマルチパーティ コンピューティングなどの暗号化テクノロジーと組み合わせて、データのプライバシーとセキュリティを確保します。オーシャンプロトコルなどのブロックチェーンをベースとしたデータ市場を確立し、確認と安全性を前提にデータを取引できるようにする。
<スパンリーフ=""><スパンテキスト="">モデルレイヤー<スパンリーフ=""><スパンテキスト="">トレーニングされた AI モデルは、「AI スマート コントラクト」の形式でブロックチェーン上に展開され、透明性があり、検証可能で、許可なく呼び出すことが可能になります。モデルのあらゆる使用と生成された利点を正確に記録し、配布することができます。
<スパンリーフ=""><スパンテキスト="">(2) サービス販売からエコ共創への事業再構築
<スパンリーフ=""><スパンテキスト="">SaaSからDaaS（サービスとしてのデータ）、MaaS（サービスとしてのモデル）へ、<スパンリーフ=""><スパンテキスト="">企業はもはや API 呼び出しの数を販売するだけでなく、機能トークンやガバナンス トークンを発行することでコミュニティがネットワーク構築に参加するよう動機づける、エコロジカル ビルダーとしての役割も果たしています。収入源は、単一のサービス手数料から、生態学的価値の成長によってもたらされるトークンの価値の上昇、取引手数料の配当などに拡大しました。
<スパンリーフ=""><スパンテキスト="">したがって、<スパンリーフ=""><スパンテキスト="">分散型タスク プラットフォームを構築して、特定のシナリオ向けのデータ アノテーション、モデルの微調整、アプリケーション開発などのタスクを「報奨金」の形で公開し、グローバル コミュニティのメンバーが引き受けて報酬を受け取ることで、運用コストを大幅に削減し、イノベーションの活力を刺激します。
<スパンリーフ=""><スパンテキスト="">(3) コーポレートシステムから<スパンリーフ=""><スパンテキスト="">ダオ<スパンリーフ=""><スパンテキスト="">ガバナンスの再構築
<スパンリーフ=""><スパンテキスト="">コミュニティガバナンスに基づき、コミュニティ参加者（貢献者、ユーザー）は、ガバナンストークンを保有することで、モデルパラメータの調整方向、財務資金の使用、新機能の開発優先順位などの重要な決定について投票する権利を持ち、真の「オーナーとしてのユーザー」を実現します。
<スパンリーフ=""><スパンテキスト="">オープン性と透明性をベースに、<スパンリーフ=""><スパンテキスト="">すべてのコード、モデル (一部はオープンソースの場合もあります)、トランザクション記録、ガバナンスの決定はチェーン上に置かれ、プロセスのオープン性と透明性を確保し、信頼できない協力関係を確立します。これ自体が強力なブランド資産であり、信頼の裏付けとなります。
<スパンリーフ=""><スパンテキスト="">従来の物流データ プラットフォームの DeAI への変換を例に挙げます。<スパンリーフ=""><スパンテキスト="">従来の物流データ プラットフォームのジレンマは、海運、陸上輸送、倉庫などすべての関係者からのデータを統合するものの、商業機密の漏洩に対する懸念から参加者が「共有したがらない」ため、データが孤立し、プラットフォームの価値が限定されてしまうというジレンマがあります。<スパンリーフ=""><スパンテキスト="">DeAI への変革の中核は、元のデータを公開することなくデータの価値を解放し、公正なインセンティブを提供することです。
<スパンリーフ=""><スパンテキスト="">信頼できるコンピューティング ネットワークを技術的に構築します。<スパンリーフ=""><スパンテキスト="">このプラットフォームはデータを一元的に保存するのではなく、ブロックチェーンベースの調整レイヤーに変わります。フェデレーテッドラーニングなどの技術モデルを採用し、AIモデルを各企業（運送会社や倉庫など）のローカルサーバーに「空中」でトレーニングさせ、暗号化されたパラメータ更新のみを集約してグローバル予測モデル（貨物船の到着時間や倉庫清算リスクなど）を共同最適化することで、「データは移動せず、価値は移動する」を実現する。
<スパンリーフ=""><スパンテキスト="">ビジネスにおけるデータ資産化とトークンインセンティブを促進します。<スパンリーフ=""><スパンテキスト="">プラットフォームには実用的なポイントが発行され、物流企業はデータ（モデルパラメータ）を提供することで「マイニング」してポイント報酬を得ることができる。下流の顧客 (荷主など) は、生データを購入する代わりにトークンを支払い、高精度の「予測結果」 (例: 翌週の特定のルートの定時運行実績) をクエリします。収益はスマートコントラクトを通じてデータ貢献者に自動的に分配されます。
<スパンリーフ=""><スパンテキスト="">ガバナンスに基づいた産業の構築<スパンリーフ=""><スパンテキスト="">ダオ<スパンリーフ=""><スパンテキスト="">、<スパンリーフ=""><スパンテキスト="">主要な決定（新機能開発、料金調整など）は、プラットフォームを民間企業主導から産業コミュニティに変革するために、トークン所有者（つまり、中核参加者）によって共同投票されます。
<スパンリーフ=""><スパンテキスト="">このプラットフォームは、データ仲介手数料を徴収しようとする中央集権的な組織から、物流業界チェーン全体の共同構築、共同統治、共有のための神経システムへと変化しました。信頼の問題を解決することで、業界の協力効率とリスク耐性が大幅に向上しました。
<スパンリーフ=""><スパンテキスト="">4. コンプライアンスとセキュリティ
<スパンリーフ=""><スパンテキスト="">DeAI には大きな将来性がありますが、その開発はまだ初期段階にあり、無視できない一連の課題に直面しています。
<スパンリーフ=""><スパンテキスト="">コンプライアンスと法的不確実性。データ規制に関しては、<スパンリーフ=""><スパンテキスト="">データが移動しない場合でも、フェデレーション ラーニングなどのモデルは、個人データを処理する際に、GDPR などの規制における「目的の制限」、「データの最小化」、およびユーザーの権利 (忘れられる権利など) の要件を厳密に遵守する必要があります。プロジェクト関係者は、準拠したデータ認可および終了メカニズムを設計する必要があります。
<スパンリーフ=""><スパンテキスト="">証券規制に関しては、<スパンリーフ=""><スパンテキスト="">プロジェクトによって発行されたトークンは、さまざまな国の規制当局 (米国 SEC など) によって簡単に有価証券として認識されるため、厳しい規制の監視にさらされます。トークンエコノミーモデルを設計する際に法的リスクをいかに回避するかが、プロジェクト存続の鍵となります。
<スパンリーフ=""><スパンテキスト="">内容の責任に関しては、<スパンリーフ=""><スパンテキスト="">チェーン上にデプロイされた DeAI モデルが有害、偏った、または違法なコンテンツを生成した場合、誰が責任を負うのでしょうか?それはモデル開発者でしょうか、コンピューティングパワープロバイダーでしょうか、それともガバナンストークン保有者でしょうか?これにより、既存の法制度に新たな問題が生じています。
<スパンリーフ=""><スパンテキスト="">セキュリティとパフォーマンスの課題に関しては、<スパンリーフ=""><スパンテキスト="">モデルの安全性<スパンテキスト="">つまり<スパンリーフ=""><スパンテキスト="">パブリック チェーンにデプロイされたモデルは、スマート コントラクトの脆弱性の悪用やデータ ポイズニングによるフェデレーテッド ラーニング システムへの悪意のある損傷など、新たな攻撃ベクトルに直面する可能性があります。
<スパンリーフ=""><スパンテキスト="">パフォーマンスのボトルネックは、<スパンリーフ=""><スパンテキスト="">ブロックチェーン自体のトランザクション速度 (TPS) とストレージの制限により、高頻度、低遅延の大規模モデル推論リクエストがサポートされない場合があります。これには、レイヤー 2 拡張ソリューションとオフチェーン コンピューティングを効果的に組み合わせる必要があります。
<スパンリーフ=""><スパンテキスト="">コラボレーション効率は<スパンリーフ=""><スパンテキスト="">分散型コラボレーションは公正ですが、意思決定と実行の効率は集中型の企業に比べて劣る可能性があります。効率と公平性のバランスをとる方法は、DAO ガバナンスにおいて継続的に探求される必要がある技術です。
<スパンリーフ=""><スパンテキスト="">生産関係における革命として、DeAI は分散テクノロジー、トークンエコノミー、コミュニティガバナンスを通じて巨大企業の独占を打ち破り、世界中で遊休のコンピューティングパワーとデータ価値を解放し、より公平で持続可能で潜在的により収益性の高い新しい AI エコシステムを構築すると期待されています。
<スパンリーフ=""><スパンテキスト="">5. 現在の探査方向
<スパンリーフ=""><スパンテキスト="">現在の AI ツールの開発は、理想的な分散型人工知能の実現にはまだ遠いです。私たちはまだ集中型サービスに支配される初期段階にいますが、いくつかの調査結果は将来の方向性を示しています。<スパンリーフ=""><スパンテキスト="">。
<スパンリーフ=""><スパンテキスト="">
<スパンリーフ="">現在の探求と将来の課題。<スパンリーフ="">理想的な DeAI はまだ実現していませんが、業界はすでに貴重な試みを行っており、将来の道筋と克服する必要がある障害が見えてきます。
<スパンリーフ=""><スパンテキスト="">マルチエージェントシステムにおける連携のプロトタイプなど。<スパンリーフ="">一部のプロジェクトでは、AIエージェントが連携し、共進化する環境の構築を検討している。例えば、AMMOプロジェクトは「人間とAIの共生ネットワーク」の構築を目指している。同社が設計したマルチエージェント フレームワークと RL Gyms シミュレーション環境により、AI エージェントは複雑なシナリオで協力し、競争する方法を学習できます。これは、DeAI 世界の基礎となるインタラクション ルールを構築する試みと見ることができます。
<スパンリーフ="">別の例は、インセンティブ モデルの予備的な試みです。<スパンリーフ="">DeAI のビジョンでは、データとコンピューティング能力を提供するノードを提供するユーザーは、公正な利益を受け取る必要があります。一部のプロジェクトは、暗号ベースのインセンティブ システムを通じてエコシステムの貢献者に価値を直接再分配しようとしています。もちろん、この経済モデルをどのように大規模に安定して公平に運用できるかは依然として大きな課題です。
<スパンリーフ="">もう 1 つの例は、より自律的なシステムへの移行です。<スパンリーフ="">AI<スパンリーフ="">: Deep Research 製品は、特定のタスク (情報検索や分析など) における AI の強力な自律性を実証します。自律的に計画を立て、複数のステップの操作を実行し、結果を繰り返し最適化できます。このタスク自動化機能は、将来の DeAI ネットワークにおける AI エージェントの独立した作業の基礎となります。
<スパンリーフ=""><スパンテキスト="">レッド オーシャンで苦戦している AI 実践者にとって、古いパラダイムに囚われるのではなく、DeAI という新しいブルー オーシャンを勇敢に受け入れる方が良いでしょう。これは技術的なルートの変革であるだけでなく、ビジネス哲学の再構築でもあります。「抽出」から「インセンティブ」へ、「クローズド」から「オープン」へ、「独占的利益」から「包括的な成長」へ。
