# Web3とAIの融合：分散化されたスマートな未来を築く最近の世界政府サミットで、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、人々は暗号コミュニティの利益と要求に合致したAIシステムをどのように構築するかについて考えるようになりました。答えはWeb3とAIの結合の中にあるかもしれません。イーサリアムの創設者は、記事の中で暗号技術とAIの協同効果を説明しました：暗号の分散化はAIの中央集権的傾向をバランスさせることができ、暗号がもたらす透明性はAIの不透明さを補うことができ、ブロックチェーンはAIに必要なデータの保存と追跡に役立ちます。この協同作用はWeb3+AIの全産業エコシステムを通じて貫かれています。現在、多くの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業界のインフラ構築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Web3アプリケーションの特定の課題を解決するためにAIを試みています。Web3+AIの産業の状況は主に以下の4つの側面に表れています：## 1. コンピューティングパワー層：コンピューティングパワーの資産化近年、AI大規模モデルのトレーニングに必要な計算能力は指数関数的に増加しており、ムーアの法則の予測を大きく上回っています。これにより、AIの計算能力の供給と需要のバランスが崩れ、GPUなどのハードウェア価格が急騰し、計算能力のコストが高騰しています。しかし、市場には多くの未使用の中低価格帯の計算能力ハードウェアが存在します。Web3の方法で分散型の計算能力ネットワークを構築することで、これらの未使用リソースを統合し、分散化された計算リソースネットワークを構築し、多様なAIアプリケーションのニーズを満たし、同時にコストを大幅に削減することができます。算力層の細分化には以下が含まれます：- ユニバーサル分散型コンピューティングパワー- AIトレーニング専用の分散型コンピューティングパワー- AI推論専用の分散型コンピューティングパワー- 3Dレンダリング専用分散化コンピューティングWeb3+AIの計算力資産化の利点は、トークンインセンティブを組み合わせることでネットワーク規模を迅速に拡大し、高コストパフォーマンスの計算リソースを提供し、中低端の計算力需要を満たすことができる点です。## 2. データ層：データの資産化データはAIの発展における重要なリソースです。従来のモデルでは、大手テクノロジー企業のみが膨大なユーザーデータを取得でき、一般のスタートアップ企業は広範なデータサポートを得ることが困難です。Web3+AIの方法を通じて、データ収集、ラベリング、分散ストレージなどのプロセスを低コストで高透明性の操作で実現し、同時にユーザーがその恩恵を受けることができます。データ層プロジェクトは主に以下を含みます：- データ収集型プロジェクト- データ取引系プロジェクト- データラベリングプロジェクト- ブロックチェーンデータソースタイプのプロジェクト- 分散化ストレージプロジェクトこの種のプロジェクトは、トークン経済モデルを設計する際に、データの標準化が計算能力よりも難しいため、より大きな課題に直面しています。## 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、AI開発者、およびブロックチェーンなどの多様なリソースを集約して、ユーザーにワンストップソリューションを提供することを目的としています。例えば、一部のプロジェクトはzkML運営プラットフォームの構築に焦点を当てており、暗号技術を通じてモデル推論の正確性を検証し、AIの信頼性と透明性を向上させています。さらに、いくつかのプロジェクトはAI専用の分散化ブロックチェーンネットワークの構築に取り組んでおり、汎用コンポーネントやSDKを提供することで、Web3+AIアプリケーションの迅速な構築と発展を支援しています。また、Agent Networkタイプ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に対してAIエージェントの構築サービスを提供しています。プラットフォーム型プロジェクトは主にトークンを通じてプラットフォームの価値をキャッチし、各方面の参加を促します。これはスタートアッププロジェクトが0から1への発展過程に特に役立ち、パートナーを見つける難易度を下げることができます。## 4. アプリケーション層：AI価値の資産化アプリケーションレイヤープロジェクトは、AIを活用してWeb3アプリケーション内の具体的な問題を解決することに主に焦点を当てています。注目すべき方向性には、以下が含まれます：1. AIはWeb3の参加者として：例えばWeb3ゲームでは、AIはプレイヤーがルールを迅速に理解し、効率的にタスクを完了する手助けをすることができます；分散化取引所では、AIはアービトラージ取引で重要な役割を果たしています；予測市場では、AIエージェントは大量のデータを分析することによって、ユーザーにモデル化されたイベント予測サービスを提供することができます。2. スケーラブルな分散化プライベートAIを作成する：Web3の方式を通じて、コミュニティがAIに対して分散型のガバナンス権を持つことで、ユーザーのAIシステムへの信頼度を高め、ブラックボックス問題や潜在的な偏見問題を解決する。Web3+AIアプリケーション層にはまだ画期的なプロジェクトは登場していないが、この分野には大きな潜在能力がある。## まとめWeb3+AIの融合はまだ初期段階にあり、業界内ではその発展の見通しについてさまざまな見解があります。しかし、この分野は、分散化されたAIよりも価値のある製品を生み出す可能性があり、"巨大企業の支配"や"独占"のレッテルから脱却し、よりコミュニティ主導の"共治AI"モデルを実現することが期待されています。AIにより深く関与し、AIをガバナンスすることで、人間はAIとの相互作用の中でバランスを見つけられるかもしれません。敬意を払いながらも、過度に恐れないようにすることが求められます。
Web3とAIの融合：分散化されたインテリジェントな未来を構築する4つの分野
Web3とAIの融合：分散化されたスマートな未来を築く
最近の世界政府サミットで、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、人々は暗号コミュニティの利益と要求に合致したAIシステムをどのように構築するかについて考えるようになりました。答えはWeb3とAIの結合の中にあるかもしれません。
イーサリアムの創設者は、記事の中で暗号技術とAIの協同効果を説明しました：暗号の分散化はAIの中央集権的傾向をバランスさせることができ、暗号がもたらす透明性はAIの不透明さを補うことができ、ブロックチェーンはAIに必要なデータの保存と追跡に役立ちます。この協同作用はWeb3+AIの全産業エコシステムを通じて貫かれています。
現在、多くの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業界のインフラ構築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Web3アプリケーションの特定の課題を解決するためにAIを試みています。Web3+AIの産業の状況は主に以下の4つの側面に表れています：
1. コンピューティングパワー層：コンピューティングパワーの資産化
近年、AI大規模モデルのトレーニングに必要な計算能力は指数関数的に増加しており、ムーアの法則の予測を大きく上回っています。これにより、AIの計算能力の供給と需要のバランスが崩れ、GPUなどのハードウェア価格が急騰し、計算能力のコストが高騰しています。しかし、市場には多くの未使用の中低価格帯の計算能力ハードウェアが存在します。Web3の方法で分散型の計算能力ネットワークを構築することで、これらの未使用リソースを統合し、分散化された計算リソースネットワークを構築し、多様なAIアプリケーションのニーズを満たし、同時にコストを大幅に削減することができます。
算力層の細分化には以下が含まれます：
Web3+AIの計算力資産化の利点は、トークンインセンティブを組み合わせることでネットワーク規模を迅速に拡大し、高コストパフォーマンスの計算リソースを提供し、中低端の計算力需要を満たすことができる点です。
2. データ層：データの資産化
データはAIの発展における重要なリソースです。従来のモデルでは、大手テクノロジー企業のみが膨大なユーザーデータを取得でき、一般のスタートアップ企業は広範なデータサポートを得ることが困難です。Web3+AIの方法を通じて、データ収集、ラベリング、分散ストレージなどのプロセスを低コストで高透明性の操作で実現し、同時にユーザーがその恩恵を受けることができます。
データ層プロジェクトは主に以下を含みます：
この種のプロジェクトは、トークン経済モデルを設計する際に、データの標準化が計算能力よりも難しいため、より大きな課題に直面しています。
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、AI開発者、およびブロックチェーンなどの多様なリソースを集約して、ユーザーにワンストップソリューションを提供することを目的としています。例えば、一部のプロジェクトはzkML運営プラットフォームの構築に焦点を当てており、暗号技術を通じてモデル推論の正確性を検証し、AIの信頼性と透明性を向上させています。
さらに、いくつかのプロジェクトはAI専用の分散化ブロックチェーンネットワークの構築に取り組んでおり、汎用コンポーネントやSDKを提供することで、Web3+AIアプリケーションの迅速な構築と発展を支援しています。また、Agent Networkタイプ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に対してAIエージェントの構築サービスを提供しています。
プラットフォーム型プロジェクトは主にトークンを通じてプラットフォームの価値をキャッチし、各方面の参加を促します。これはスタートアッププロジェクトが0から1への発展過程に特に役立ち、パートナーを見つける難易度を下げることができます。
4. アプリケーション層：AI価値の資産化
アプリケーションレイヤープロジェクトは、AIを活用してWeb3アプリケーション内の具体的な問題を解決することに主に焦点を当てています。注目すべき方向性には、以下が含まれます：
AIはWeb3の参加者として：例えばWeb3ゲームでは、AIはプレイヤーがルールを迅速に理解し、効率的にタスクを完了する手助けをすることができます；分散化取引所では、AIはアービトラージ取引で重要な役割を果たしています；予測市場では、AIエージェントは大量のデータを分析することによって、ユーザーにモデル化されたイベント予測サービスを提供することができます。
スケーラブルな分散化プライベートAIを作成する：Web3の方式を通じて、コミュニティがAIに対して分散型のガバナンス権を持つことで、ユーザーのAIシステムへの信頼度を高め、ブラックボックス問題や潜在的な偏見問題を解決する。
Web3+AIアプリケーション層にはまだ画期的なプロジェクトは登場していないが、この分野には大きな潜在能力がある。
まとめ
Web3+AIの融合はまだ初期段階にあり、業界内ではその発展の見通しについてさまざまな見解があります。しかし、この分野は、分散化されたAIよりも価値のある製品を生み出す可能性があり、"巨大企業の支配"や"独占"のレッテルから脱却し、よりコミュニティ主導の"共治AI"モデルを実現することが期待されています。AIにより深く関与し、AIをガバナンスすることで、人間はAIとの相互作用の中でバランスを見つけられるかもしれません。敬意を払いながらも、過度に恐れないようにすることが求められます。