# Web3とAIの融合：分散化されたインテリジェントエコシステムの構築最近の講演で、あるテクノロジーリーダーが「主権AI」の概念を提唱しました。これにより、私たちは考えるようになりました：暗号コミュニティのニーズを満たしつつ、分散化の本質を維持するAIシステムをどのように構築するか？その答えはWeb3とAIの融合にあるかもしれません。イーサリアムの創設者は、ある記事の中で暗号技術とAIの協調効果について詳しく説明しました。彼は、暗号技術の分散化特性がAIの集中化傾向をバランスさせることができると指摘しました。ブロックチェーンの透明性はAIの不透明性を補うことができ、ブロックチェーン技術はAIに必要なデータの保存と追跡にも役立ちます。この協調作用はWeb3+AIの全産業エコシステムに貫かれています。現在、ほとんどのWeb3+AIプロジェクトは、ブロックチェーン技術を利用してAI業界のインフラ整備の問題を解決することに専念しており、一部のプロジェクトはAI技術を利用してWeb3アプリケーションの特定の問題を解決することに焦点を当てています。Web3+AI産業エコシステムは主に以下のいくつかの側面を含んでいます：1. **Computing Power Layer: Computing Power Assetization(コンピューティングパワーレイヤー): Computing Power Assetization** 近年、AI大モデルのトレーニングに必要な計算力が指数関数的に増加し、ムーアの法則の予想を大きく上回っています。これにより、AI計算力の供給と需要のバランスが深刻に崩れ、ハードウェア価格が急騰しています。しかし、市場には多くの遊休の中低価格帯の計算資源が存在しています。Web3技術を通じて、分散化された計算力ネットワークを構築し、計算力のレンタルと共有を実現することで、AI計算力のコストを削減できます。算力レイヤーの細分化には、汎用分散化算力、AIトレーニング専用算力、AI推論算力、3Dレンダリング算力などが含まれます。これらの分散化算力プロジェクトの核心的な利点は、その低コスト、高コストパフォーマンスであり、中低端の算力ニーズを満たすことができる点です。2. **データ層：データ資産化**データはAIの「石油」と「血液」と称されます。従来のモデルでは、大企業しか大量のユーザーデータを取得できず、一般のスタートアップは広範なデータリソースを得るのが難しいです。Web3+AIの方法を通じて、データの収集、ラベリング、分散型ストレージなどのプロセスを低コスト化し、透明化を実現し、同時にユーザーの利益をより良く保護することができます。データ層プロジェクトには、データ収集、データ取引、データアノテーション、ブロックチェーンデータソース、および分散化ストレージなどのカテゴリが含まれます。これらのプロジェクトは、データが計算力よりも標準化が難しいため、トークン経済モデルを設計する際により大きな課題に直面します。3. **プラットフォーム層：プラットフォームの価値の資産化**プラットフォーム型プロジェクトは、AI業界のさまざまなリソースを統合し、データ、計算能力、モデル、開発者、分散化などのさまざまなリソースを接続する中心プラットフォームを構築することを目的としています。例えば、特定のプロジェクトは、機械学習推論の信頼性と透明性を向上させることを目指す包括的な機械学習運用プラットフォームの構築に焦点を当てています。さらに、いくつかのプロジェクトは、汎用コンポーネントとSDKを提供することによって、Web3+AIアプリケーションの迅速な構築と発展を支援する専用のAI分散化ネットワークの開発に取り組んでいます。また、一部のプラットフォームは、さまざまなアプリケーションシナリオをサポートするAIエージェントネットワークの構築に注力しています。4. **アプリケーション層：AIの価値の資産化**アプリケーション層のプロジェクトは、主にAI技術を利用してWeb3アプリケーションにおける具体的な問題を解決します。例えば、AIはWeb3ゲームのプレイヤーとして、DEXのアービトラージトレーダーとして、または予測市場において分析や予測サービスを提供することができます。もう一つの重要な方向性は、スケーラブルな分散化プライベートAIを作成することです。このAIシステムは、Web3プロジェクトのようにコミュニティによって分散型ガバナンスが行われ、ユーザーのAIに対する信頼度を向上させるのに役立ちます。Web3+AI分野はまだ初期段階にあり、業界内でその発展の可能性について異なる見解があります。私たちはWeb3とAIの結合が、分散化されたAIよりも価値のある製品を生み出し、AIが「巨頭の支配」と「独占」のレッテルから解放され、よりコミュニティ主導の形で「共治AI」を実現することを期待しています。もしかしたら、AIへのより深い関与とガバナンスの過程で、人類はAIに対してより多くの畏敬を抱き、恐れを減らすことができるかもしれません。
Web3+AIの融合：分散化されたインテリジェントエコシステムの構築 共治AIの新しいパラダイムの構築
Web3とAIの融合：分散化されたインテリジェントエコシステムの構築
最近の講演で、あるテクノロジーリーダーが「主権AI」の概念を提唱しました。これにより、私たちは考えるようになりました：暗号コミュニティのニーズを満たしつつ、分散化の本質を維持するAIシステムをどのように構築するか？その答えはWeb3とAIの融合にあるかもしれません。
イーサリアムの創設者は、ある記事の中で暗号技術とAIの協調効果について詳しく説明しました。彼は、暗号技術の分散化特性がAIの集中化傾向をバランスさせることができると指摘しました。ブロックチェーンの透明性はAIの不透明性を補うことができ、ブロックチェーン技術はAIに必要なデータの保存と追跡にも役立ちます。この協調作用はWeb3+AIの全産業エコシステムに貫かれています。
現在、ほとんどのWeb3+AIプロジェクトは、ブロックチェーン技術を利用してAI業界のインフラ整備の問題を解決することに専念しており、一部のプロジェクトはAI技術を利用してWeb3アプリケーションの特定の問題を解決することに焦点を当てています。Web3+AI産業エコシステムは主に以下のいくつかの側面を含んでいます：
近年、AI大モデルのトレーニングに必要な計算力が指数関数的に増加し、ムーアの法則の予想を大きく上回っています。これにより、AI計算力の供給と需要のバランスが深刻に崩れ、ハードウェア価格が急騰しています。しかし、市場には多くの遊休の中低価格帯の計算資源が存在しています。Web3技術を通じて、分散化された計算力ネットワークを構築し、計算力のレンタルと共有を実現することで、AI計算力のコストを削減できます。
算力レイヤーの細分化には、汎用分散化算力、AIトレーニング専用算力、AI推論算力、3Dレンダリング算力などが含まれます。これらの分散化算力プロジェクトの核心的な利点は、その低コスト、高コストパフォーマンスであり、中低端の算力ニーズを満たすことができる点です。
データはAIの「石油」と「血液」と称されます。従来のモデルでは、大企業しか大量のユーザーデータを取得できず、一般のスタートアップは広範なデータリソースを得るのが難しいです。Web3+AIの方法を通じて、データの収集、ラベリング、分散型ストレージなどのプロセスを低コスト化し、透明化を実現し、同時にユーザーの利益をより良く保護することができます。
データ層プロジェクトには、データ収集、データ取引、データアノテーション、ブロックチェーンデータソース、および分散化ストレージなどのカテゴリが含まれます。これらのプロジェクトは、データが計算力よりも標準化が難しいため、トークン経済モデルを設計する際により大きな課題に直面します。
プラットフォーム型プロジェクトは、AI業界のさまざまなリソースを統合し、データ、計算能力、モデル、開発者、分散化などのさまざまなリソースを接続する中心プラットフォームを構築することを目的としています。例えば、特定のプロジェクトは、機械学習推論の信頼性と透明性を向上させることを目指す包括的な機械学習運用プラットフォームの構築に焦点を当てています。
さらに、いくつかのプロジェクトは、汎用コンポーネントとSDKを提供することによって、Web3+AIアプリケーションの迅速な構築と発展を支援する専用のAI分散化ネットワークの開発に取り組んでいます。また、一部のプラットフォームは、さまざまなアプリケーションシナリオをサポートするAIエージェントネットワークの構築に注力しています。
アプリケーション層のプロジェクトは、主にAI技術を利用してWeb3アプリケーションにおける具体的な問題を解決します。例えば、AIはWeb3ゲームのプレイヤーとして、DEXのアービトラージトレーダーとして、または予測市場において分析や予測サービスを提供することができます。
もう一つの重要な方向性は、スケーラブルな分散化プライベートAIを作成することです。このAIシステムは、Web3プロジェクトのようにコミュニティによって分散型ガバナンスが行われ、ユーザーのAIに対する信頼度を向上させるのに役立ちます。
Web3+AI分野はまだ初期段階にあり、業界内でその発展の可能性について異なる見解があります。私たちはWeb3とAIの結合が、分散化されたAIよりも価値のある製品を生み出し、AIが「巨頭の支配」と「独占」のレッテルから解放され、よりコミュニティ主導の形で「共治AI」を実現することを期待しています。もしかしたら、AIへのより深い関与とガバナンスの過程で、人類はAIに対してより多くの畏敬を抱き、恐れを減らすことができるかもしれません。