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編集：フェアリー、チェーンキャッチャー
編集者注：テクノロジーのHaloを通じて、著者はAIの開発を促進する際にWeb3プロジェクトが直面している資本やハードウェアなどの複数の障害を見ました。Web3の当初の意図は、集中化を破り、地方分権化の理想を実現することですが、実際の運用において、それはしばしば市場の物語やトークンのインセンティブの影響を受け、元の意図から逸脱します。
チェーンキャッチャーは、次のように元のテキストをコンパイルします。
AIとWeb3の呼び出しは成長していますが、これはもはや楽観的なVCの記事ではありません。2つのテクノロジーを統合することについて楽観的ですが、以下のテキストは呼び出しです。そうでなければ、この楽観主義は達成されません。
なぜ？最高のAIモデルを開発して実行するには膨大な資本支出が必要なため、最先端のハードウェアを取得するのが難しく、非常に具体的な研究開発が必要です。ほとんどのWeb3 AIプロジェクトが行っているように、暗号化のインセンティブを介してこれらのリソースをクラウドソーシングするだけでは、AIの成長を制御する大企業から投資された数万ドルを相殺するのに十分ではありません。ハードウェアの制限を考えると、これは最初の大規模なソフトウェアパラダイムである可能性があり、既存の組織以外のスマートでクリエイティブなエンジニアはそれを破ることはできません。
ソフトウェアはますます速いペースで「世界を食べる」ことがあり、人工知能の加速によりすぐに指数関数的に成長します。現在の状況では、これらの「ケーキ」はすべてハイテク大手に流れていますが、政府や大企業を含むエンドユーザーは彼らの力の影響を受けます。
脱臼したインセンティブメカニズム
これはすべて非常に不適切な時期に起こります。分散型ネットワーク参加者の90％が、物語主導の簡単なフィアットマネーゲインの「黄金の卵」を追求するのに忙しいです。
開発者は私たちの業界の投資家をフォローしていますが、その逆ではありません。この状況には、一般の認識からより微妙な潜在意識の動機に至るまで、さまざまな症状がありますが、それらの周りに形成された物語と市場は、Web3で多くの決定を促進しています。伝統的な反射バブルのように、参加者は、サイクルの物語をさらに促進しない限り、内側の世界に集中しすぎています。そして、人工知能は明らかに最大の物語です。なぜなら、それ自体は活況を呈している開発の段階にあるからです。
私たちは、AIと暗号通貨の断面にある数十のチームと話をして、それらの多くが非常に能力があり、ミッション指向で情熱的なビルダーであることを確認しました。しかし、これは人間の性質であるとき、私たちはしばしばそれらに屈し、その後これらの選択を合理化します。
流動性を容易にするための道は、暗号産業にとって歴史的な呪いでした。この時点で、長年の開発と貴重な採用が遅れています。「トークンを引き上げる」方向に最も忠実な暗号信者を変えました。理論的根拠は、トークンを保持しているビルダーがより良い機会を持っているかもしれないということです。
制度的および小売資本の低い複雑さは、建築者に現実から請求を行う機会を提供すると同時に、これらの主張が満たされているかのように評価の恩恵を受けます。これらのプロセスの結果は、実際には根深いモラルハザードと資本損害であり、長期的にはそのような戦略はほとんど機能しません。需要はすべての発明の母親です。
この状況のタイミングは悪化することはありません。最も賢いハイテク起業家、州の俳優、企業はすべてAI革命のシェアを確保するためにレースをしていますが、暗号通貨の創設者と投資家は「10倍高速」を選択しました。そして、私たちの意見では、これは本当の機会コストです。
Web3人工知能の見通しの概要
上記のインセンティブメカニズムを考えると、Web3人工知能プロジェクトの分類は実際に次のことを分類できます。
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合理的（現実主義者や理想主義者に分割することもできます）
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半合理的
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間違い
基本的に、プロジェクトビルダーは、Web2の競合他社に追いつく方法を明確に知り、どの分野が競争力があり、どの分野が妄想的であるかを知る必要があると考えていますが、これらの妄想分野はベンチャーキャピタル企業と公共の販売に行く可能性があります。
私たちの目標は、今ここで競争できることです。それ以外の場合、人工知能開発の速度がWeb3を残す可能性があり、世界は西洋の企業人工知能と中国の国立人工知能の間の「Web4」に跳躍します。時間内に競争力があり、分散テクノロジーに依存してより長い時間枠に追いつくことができない人は、楽観的すぎて、真剣に受け止められるほど十分ではありません。
明らかに、これは非常に大まかな要約であり、「偽造メーカー」グループでさえ少なくともいくつかの深刻なチームを持っています（おそらく妄想的なだけです）。しかし、この記事は電話であるため、客観的であるという意図はなく、読者に緊急感を持っているように呼びかけるつもりです。
合理的：
「人工知能オンチェーン」ミドルウェアを開発するソリューションの創設者は多くありません。
したがって、最適な集中モデルをオンチェーン環境に接続し、複雑な自動化の恩恵を受ける方法を見つけることは、それらにとって十分な最初のステップです。現在、APIアクセスポイント、双方向のオラクル（双方向のインデックス付けのオンチェーンおよびチェーンオフチェーンデータの場合）をホストできるハードウェア分離Tシャツ（「空気分離」プロセッサ）、およびエージェントに検証可能なオフチェーンコンピューティング環境を提供するための共同処理デバイスアーキテクチャは現在、最良のソリューションのようです。
また、ゼロ知識証明（ZKP）を使用して状態の変更をスナップショット（完全な計算を検証するのではなく）をスナップショットするコプロセッサアーキテクチャもあります。
同じ問題については、より理想的なアプローチは、オフチェーンの推論を検証して、信頼の仮定の観点からオンチェーンの計算と一致するようにすることです。
これを行うという目標は、人工知能が統一された操作環境でチェーンおよびオフチェーンのタスクを実行できるようにすることであると考えています。ただし、推論の検証可能性のほとんどの支持者は、数年以内に実際に関連する「信頼モデルの重み」などのトリッキーな目標について話します。最近、この派ionの創設者は、推論を検証するための代替方法を探求し始めましたが、当初はZKPに基づいていました。多くのスマートチームがZKMLに取り組んでいますが（つまり、ゼロ知識機械学習）、暗号化の最適化がAIモデルの複雑さと計算の要件を超えてリスクが多すぎると予想しています。したがって、現時点では競争には適していないと考えています。しかし、最近のいくつかの進歩はまだ興味深いものであり、見落とされるべきではありません。
半季節性：
消費者アプリケーションは、閉じたオープンソースモデルをカプセル化するラッパーを使用します（たとえば、画像生成またはミッドジャーニーの安定した拡散）。これらのチームのいくつかは、最初に市場に参入し、実際のユーザーから認識されました。したがって、それを偽物と呼ぶことは公平ではありませんが、基礎となるモデルを分散化し、モチーブのデザインに革新する方法について深く考えているチームはわずかです。トークンセクションには、興味深いガバナンス/所有権もいくつかあります。ただし、これらのプロジェクトのほとんどは、Openai APIに基づいて、そうでなければ集中型パッケージにトークンを置いて、評価プレミアムを取得したり、チームにより速い流動性をもたらしたりします。
どちらのキャンプが解決していない問題は、分散型環境での大規模なモデルのトレーニングと推論です。現在、接続されているハードウェアクラスターに依存していない場合、妥当な時間内に基本モデルをトレーニングすることはできません。競争のレベルを考えると、「合理的な時間」が重要な要因です。
最近いくつかの有望な研究結果があり、理論的には、「微分データフロー」などの方法を将来分散したコンピューティングネットワークに拡張して、容量を改善することができます（ネットワーク機能がデータフローに追いつくにつれて）。ただし、競争力のあるモデルトレーニングでは、単一の分散デバイスや最先端のコンピューティングではなく、ローカライズされたクラスター間の通信が必要です（小売GPUはますます競争力がありません）。
モデルのサイズを減らすことによるローカライズされた推論に関する研究（地方分権化の2つの方法の1つ）も最近進歩しましたが、Web3でそれを利用するための既存のプロトコルはありません。
分散化されたトレーニングと推論の問題は、論理的に3つのキャンプの最後に私たちをもたらし、したがって私たちにとって最も感情的に引き起こされるものです。
偽物：
インフラストラクチャアプリケーションは、主に分散型サーバーの分野に集中しており、ベアハードウェアまたは分散型モデルトレーニング/ホスティング環境を提供します。また、連邦学習（分散型モデルトレーニング）などのプロトコルを促進しているソフトウェアインフラストラクチャプロジェクト、またはソフトウェアとハードウェアコンポーネントを基本的にエンドツーエンドのモデルを訓練および展開できるプラットフォームにプロジェクトがあります。それらのほとんどは、説明されている問題を実際に解決するために必要な複雑さを欠いており、「トークンインセンティブ +市場サポート」の素朴なアイデアがここで優勢です。公共および民間市場で見られるソリューションのいずれも、今ここで有意義な競争を達成することはできません。一部のプログラムは、実行可能な（ただしニッチ）製品に発展する場合がありますが、今では必要としているのは、新鮮で競争力のあるプログラムです。これは、分散コンピューティングボトルネックを解決する革新的なデザインによってのみ実現できます。スピードはトレーニングの大きな問題であるだけでなく、完成した作業の検証可能性とトレーニングワークロードの調整も、帯域幅のボトルネックを追加します。
競争力のある、真に分散化された基本モデルが必要です。これには、分散型のトレーニングと推論が必要です。人工知能を失うと、イーサリアムの出現以来、「分散型世界コンピューター」によって行われたすべての成果を完全に否定する可能性があります。コンピューターが人工知能になり、人工知能が集中化されている場合、世界のコンピューターがいくつかのディストピアバージョンを除いて話す方法はありません。
トレーニングと推論は、AIイノベーションの中心にあります。AIの世界の他の領域がより近いアーキテクチャに向かっているように、Web3は、正面競争の実現可能性が低下しているため、競争するためにいくつかの直交ソリューションを必要とします。
問題の規模
計算がすべてです。トレーニングと推論に投資すればするほど、結果は良くなります。はい、ここにはいくつかの微調整と最適化があるかもしれませんし、そこにいくつかの微調整と最適化があるかもしれません、そして、計算自体は均一ではありません。従来のフォンノイマンアーキテクチャ処理ユニットのボトルネックを克服するためのあらゆる種類の新しい方法がありますが、メモリブロックの大きさとそれがどれだけ速いかについてマトリックスの乗算を行うことができる回数に要約されます。
だからこそ、いわゆる「ハイパースケール」の建物がデータセンターで非常に強力になっているのを見て、彼らはすべて、上部にAIモデルを備えたフルスタックを作成し、下部にハードウェアを動力するフルスタックを作成したいと考えています。コンピューティング）、人類（モデル）+AWS（コンピューティング）、Google（両方が持っている）とメタ（両方とも、独自のデータセンターを構築するための努力がますます増えています）。より多くのニュアンス、相互作用のダイナミクス、利害関係者がいますが、それらすべてをリストしません。全体として、ハイパースケールエンタープライズは、これまでにないようにデータセンターの建設に数十億ドルを投資しており、AIが世界経済で人気を博しているため、AI製品との相乗効果を生み出しています。
今年のみ、これら4社の予想される建設レベルを見てみましょう。
NVIDIA™（NVIDIA®）のCEOであるJensen Huangは、かつて合計1兆ドルの資金が今後数年間でAI加速の分野に投資されることを提案しました。最近、彼は主権企業に関心を持っていると言われていると言われていると言われていると言われている。
Altimeterのアナリストは、世界のAI関連データセンター支出が2024年と2025年にそれぞれ1,600億ドルと2,000億ドル以上に達すると予想しています。
これらの数値を、独立したデータセンターオペレーターが提供するインセンティブと比較して、最新のAIハードウェアの資本支出を拡大するように促進します。
現在、すべての分散化された物理インフラストラクチャ（DEPIN）プロジェクトの総市場価値は、現在約400億米ドルであり、主に比較的低い流動性と主に投機的なトークンで構成されています。基本的に、これらのネットワークの時価総額は、そのような建設を奨励するためにトークンを使用するため、貢献者の総資本支出の上限推定値に等しくなります。ただし、現在の時価総額はリリースされているため、ほとんど役に立たない。
それで、プライベートおよびパブリックデピントークンの資本のさらに800億ドル（既存の価値の2倍）が今後3〜5年間でインセンティブとして市場に登場し、これらのトークンが人工知能に100％使用されると仮定しますユースケース。この非常に大まかな見積もりを3（年）に分割し、2024年にのみ投資されたハイパースケール企業の現金価値とそのドル価値を比較したとしても、トークンインセンティブが「分散型GPUネットワーキングプロジェクトの束に課されることは明らかです十分。
さらに、これらのネットワークのオペレーターが大量の採掘されたトークンを販売して、資本と運営費用のかなりのコストをカバーするため、これらのトークンを吸収するには数十億ドルの投資家需要が必要です。これらのトークンの台頭を促進し、超大規模な企業を上回る建設の拡大を奨励するためには、さらに多くの資金が必要です。
ただし、Web3サーバーが現在動作している方法を深く理解している人は、「分散型の物理インフラストラクチャ」の大部分が実際にこれらのハイパースケール企業のクラウドサービスで実行されていると考えるかもしれません。もちろん、GPUやその他のAI固有のハードウェアの需要の急増により、より多くの供給が促進されているため、最終的にクラウドレンタルや購入が安くなります。少なくともそれは人々が期待することです。
しかし、同時に、私たちも考慮しなければなりません。今、Nvidiaは最新のGPUに対する顧客のニーズを優先する必要があります。Nvidiaはまた、独自の領域で最大のクラウドコンピューティングプロバイダーと競合し始めました。これは、これらのスーパー計算機にすでにロックされているエンタープライズ顧客にAIプラットフォームサービスを提供しています。これにより、最終的には、時間の経過とともに独自のデータセンターを構築するように促されます（これは、今では享受している膨大な利益を本質的に侵食する可能性が高い）か、その範囲内のパートナーネットワーククラウドプロバイダーにAIハードウェア販売を大幅に制限します。
さらに、追加のAI固有のハードウェアを起動しているNVIDIAの競合他社は、主にTSMCが生成したNVIDIAと同じチップを使用しています。したがって、現在、基本的にすべての人工知能ハードウェア会社は、TSMCの生産能力を競っています。TSMCは、特定の顧客に優先順位を付ける必要もあります。Samsungと潜在的なIntel（Intelは、独自のハードウェア用にチップを生産するためにできるだけ早く最先端のチップ製造セクターに戻ろうとしています）は、追加の需要を吸収できる可能性がありますが、TSMCは現在、ほとんどのAI関連チップを生産しています。最先端のチップ製造（3および2 nm）の拡張とキャリブレーションには何年もかかります。
最後に、NVIDIAとTSMCに対する米国の制限により、中国は基本的に最新世代の人工知能ハードウェアの手の届かないところにあります。Web3とは異なり、中国企業は実際に独自の競争モデル、特にバイドゥやアリババなどの企業からのLLMを持っています。
上記の理由の1つまたはさまざまな要因の重ね合わせにより、人工知能の戦いが強化され、クラウドサービスよりも優先されるため、ハイパースケール企業は人工知能ハードウェアへの外部アクセスを制限します。基本的に、これは彼らがすべてのAI関連のクラウド容量を自分自身のために摂取する状況であり、もはや他の人にそれを提供することはなく、最新のハードウェアをすべて飲み込みます。このようにして、ソブリン州を含む他の大企業は、残りの計算供給により高い要求をかけるでしょう。同時に、残りの消費者グレードGPUはますます競争力が低下しています。
明らかに、これは極端な状況にすぎませんが、ハードウェアのボトルネックがまだ存在する場合、ボーナスが高いために大きなプレーヤーが後退します。このようにして、セカンダリデータセンターや小売ハードウェア所有者（Web3 Depinプロバイダーの大部分を占める）などの分散型オペレーターは競争から除外されます。
コインの反対側
暗号通貨の創設者はまだ眠っていますが、AIジャイアンツは暗号通貨に細心の注意を払っています。政府の圧力と競争は、閉鎖されたり厳しく規制されたりしないように、暗号通貨を採用するように促す場合があります。
安定性AIの創設者は最近、彼の会社を「分散化」し始めるために辞任しました。これは、最も初期のヒントの1つです。彼は以前、会社の成功したリストの後にトークンを立ち上げるという彼の計画を隠していなかったが、これは予想されるアクションの背後にある本当の動機を明らかにした。
同様に、サム・アルトマンは共同設立の暗号プロジェクトWorldCoinの運営に関与していませんが、彼のトークン取引は間違いなくOpenaiのエージェントのようなものです。インターネットトークンプロジェクトをAI R＆Dプロジェクトに接続する方法があるかどうかは、私たちに伝える時間だけですが、Worldcoinチームは、市場がこの仮説をテストしていることも認識しているようです。
AI巨人のさまざまな分散型パスを探索することは、私たちにとって非常に理にかなっています。ここで再び見られる問題は、Web3が意味のあるソリューションを生成しないことです。「ガバナンストークン」は単なるミームであり、現在、資産所有者とBTCやETHなどのネットワーク開発と運用との間の直接的なリンクを明示的に回避するトークンのみが、真に分散型トークンです。
技術開発が遅いことにつながるインセンティブメカニズムは、さまざまなガバナンスにおける暗号化ネットワーク設計の開発にも影響を与えています。スタートアップチームは、製品に「ガバナンストークン」を貼り付け、準備をする過程で新しい方法を見つけることを望んでいますが、最終的には、リソースの割り当てを取り巻く「ガバナンスシアター」の自己満足のみに固執することができます。 。
結論は
AI競争は進行中であり、誰もがそれについて非常に真剣です。大規模なハイテク大手がコンピューティングパワーを拡大していると考えていると、脆弱性は見つかりません。コンピューティングが増えると、AIがより良いAIがコストの削減、新しい収益の増加、市場シェアの拡大を意味します。私たちにとって、これはバブルが合理的であることを意味しますが、すべての偽造者は将来避けられない改造で依然として排除されます。
集中化された大規模なエンタープライズ人工知能がこの分野を支配しており、スタートアップが維持することは困難です。Web3フィールドは遅れていますが、この競争に参加しています。Web2スペースのスタートアップと比較して、市場はCrypto AIプロジェクトに対してあまりにも寛大に報われており、創業者は重要な瞬間に製品の配達からトークン価格の運転に注意を向け、今回はすぐに閉鎖されています。これまでのところ、競争のためのコンピューティングのスケーリングを回避するイノベーションはありませんでした。
現在、消費者向けモデルの周りでは、信頼できるオープンソースの動きが出現しており、当初、一部の集中企業のみが、より大きなクローズドソースのライバル（META、安定性AIなど）との市場シェアを競うことを選択しました。しかし今、コミュニティは追いついており、大手AI企業に圧力をかけています。これらの圧力は、AI製品の閉鎖源開発に引き続き影響を与えますが、オープンソース製品が追いつくまで影響はそれほど大きくありません。これは、Web3フィールドでのもう1つの素晴らしい機会ですが、分散型モデルトレーニングと推論の問題を解決する必要がある場合のみです。
したがって、表面的には、「古典的な」破壊者の機会が存在しますが、現実はそれからはほど遠いものです。人工知能は、今後3〜5年で画期的なイノベーションがない場合、これを変更することはできません。
コンピューティング市場自体は、需要がサプライヤーの努力を促進しますが、メーカー間の競争はチップ製造や規模の経済などの構造的要因によって制限されるため、「花を広げる」ことは不可能です。
私たちはまだ人間の知性について楽観的であり、トップダウンの企業や政府のコントロールではなく、自由な世界に利益をもたらす方法でAIをクラックしようとする十分な賢くて高貴な人々がいると確信しています。しかし、この機会は、せいぜいコインを投げるだけで非常にスリムに見えますが、Web3の創設者は世界に本当の影響を与えるのではなく、経済的利益を得るためにコインを投げるのに忙しいです。
