# Web3とAIの融合：未来のインターネットにおける6つの重要分野の探求Web3は、分散型、オープン、透明な新しいインターネットのパラダイムとして、AIとの天然の統合の可能性を持っています。従来の集中型アーキテクチャでは、AIの計算とデータリソースは厳しく制限されており、計算能力のボトルネック、プライバシーの漏洩、アルゴリズムの不透明性など、複数の課題に直面しています。一方、Web3は分散型技術に基づいており、共有計算ネットワーク、オープンデータ市場、プライバシー計算などの方法を通じて、AIの発展に新たな推進力を提供できます。同時に、AIもWeb3に多くの利益をもたらすことができ、スマートコントラクトの最適化や不正防止アルゴリズムの開発などを通じて、そのエコシステムの構築を促進します。したがって、Web3とAIの統合を探ることは、次世代のインターネットインフラを構築し、データと計算能力の価値を解放する上で重要な意義を持っています。! [AIとWeb3の6つの主要な統合を探る](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-af7629fe6f640ae4ebfdac4e1d99f010)## データドリブン:AIとWeb3の強固な基盤データはAIの発展を推進する核心的な原動力です。AIモデルは、大量の高品質なデータを消化する必要があり、その結果、深い理解と強力な推論能力を得ることができます。データは機械学習モデルにトレーニングの基盤を提供するだけでなく、モデルの正確さと信頼性を決定します。従来の中央集権的なAIデータ取得および利用モデルには、以下の主要な問題があります：- データ取得コストが高く、中小企業が負担しにくい- データ資源がテクノロジー巨人によって独占され、データの島が形成される- 個人データのプライバシーは漏洩や悪用のリスクにさらされていますWeb3は新しい非中央集権的なデータパラダイムを用いて、従来のモデルの痛点を解決することができます。- ユーザーは使用していないネットワークリソースをAI企業に販売し、分散型でネットワークデータを収集し、クリーンアップと変換を経てAIモデルのトレーニングにリアルで高品質なデータを提供します。- "ラベルを得る" モードを採用し、トークンによって世界中の作業者をデータラベリングに参加させ、世界の専門知識を集め、データ分析能力を強化します。- ブロックチェーンデータ取引プラットフォームは、データの供給者と需要者に対して公開で透明な取引環境を提供し、データの革新と共有を促進します。しかし、リアルワールドのデータ取得には、データの品質の不均一性、処理の難しさ、多様性および代表性の不足など、いくつかの問題が依然として存在します。合成データは、Web3データ分野の未来の注目点となる可能性があります。生成AI技術とシミュレーションに基づいて、合成データはリアルデータの特性を模倣でき、効果的な補完としてデータ利用効率を向上させます。自動運転、金融市場取引、ゲーム開発などの分野では、合成データは成熟した応用の潜在能力を示しています。## プライバシー保護：Web3におけるFHEの役割データ主導の時代において、プライバシー保護は世界的な関心の焦点となっており、EUの一般データ保護規則（GDPR）などの法律は個人のプライバシーに対する厳格な保護を反映しています。しかし、これには課題も伴います。プライバシーリスクのために、一部のセンシティブデータが十分に活用できず、AIモデルの潜在能力や推論能力が制限されています。FHE（完全同態暗号）は、暗号化されたデータ上で直接計算操作を行うことを可能にし、データを復号化する必要がなく、計算結果は平文データで同じ計算を行った結果と一致します。FHEはAIのプライバシー計算に堅実な保護を提供し、GPUの計算能力が元のデータに触れずにモデルのトレーニングと推論タスクを実行できる環境を実現します。これにより、AI企業はビジネス機密を保護しつつ、安全にAPIサービスを公開するという大きな利点を得ることができます。FHEMLは、機械学習サイクル全体にわたってデータとモデルの暗号化処理をサポートし、機密情報の安全を確保し、データ漏洩リスクを防ぎます。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計算フレームワークを提供します。FHEMLはZKMLの補完であり、ZKMLは機械学習の正しい実行を証明し、FHEMLは暗号化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。! [AIとWeb3の6つの主要な統合を探る](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-5d986f6a1caabde91382ed8980fc03d4)## ハッシュレボリューション：分散型ネットワークにおけるAI計算現在のAIシステムの計算複雑性は3ヶ月ごとに倍増しており、計算能力の需要が急増し、既存の計算リソースの供給をはるかに上回っています。例えば、ある大規模な言語モデルのトレーニングには莫大な計算能力が必要で、単一のデバイスで355年のトレーニング時間に相当します。このような計算能力の不足は、AI技術の進歩を制限するだけでなく、高度なAIモデルがほとんどの研究者や開発者にとって手の届かないものになっています。同時に、世界のGPU利用率は40%未満であり、マイクロプロセッサの性能向上が鈍化していることに加え、サプライチェーンや地政学的要因によるチップ不足が、計算力の供給問題をさらに厳しくしています。AI業界の専門家は二者択一の状況に陥っています：自分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です。彼らは、オンデマンドで経済的効率の高い計算サービスを必要としています。分散型AIコンピューティングネットワークは、世界中の未使用のGPUリソースを集約し、AI企業に経済的にアクセスしやすいコンピューティング市場を提供します。コンピューティングの需要者はネットワーク上に計算タスクを公開し、スマートコントラクトがタスクをコンピューティングを提供するマイナーのノードに割り当て、マイナーはタスクを実行し、結果を提出します。検証後、ポイント報酬を得ることができます。このソリューションはリソースの利用効率を向上させ、AIなどの分野におけるコンピューティングボトルネック問題の解決に役立ちます。一般的な分散型コンピューティングネットワークに加えて、AIトレーニングと推論に特化した専用のコンピューティングネットワークも存在します。分散型コンピューティングネットワークは、公平で透明なコンピューティング市場を提供し、独占を打破し、アプリケーションのハードルを下げ、コンピューティングリソースの利用効率を向上させます。Web3エコシステムにおいて、分散型コンピューティングネットワークは重要な役割を果たし、より多くの革新的なdappを引き付け、AI技術の発展と応用を共に推進します。## DePIN：Web3によるエッジAIの強化エッジAIはデータ生成の源で計算を行い、低遅延でリアルタイム処理を実現し、ユーザーのプライバシーを保護します。エッジAI技術は自動運転などの重要な分野に適用されています。Web3の分野では、私たちがより馴染みのある名前があります——DePIN。Web3は非中央集権とユーザーデータの主権を強調し、DePINはローカルでデータを処理することでユーザーのプライバシー保護を強化し、データ漏洩のリスクを減少させます；Web3ネイティブのトークン経済メカニズムは、DePINノードが計算資源を提供するインセンティブを与え、持続可能なエコシステムを構築します。現在、DePINはあるパブリックチェーンエコシステム内で急速に発展しており、プロジェクト展開の選択プラットフォームの一つとなっています。このパブリックチェーンの高TPS、低取引手数料、および技術革新はDePINプロジェクトに強力なサポートを提供しています。現在、このパブリックチェーン上のDePINプロジェクトの時価総額は100億ドルを超えており、いくつかの著名なプロジェクトが顕著な進展を遂げています。! [AIとWeb3の6つの主要な統合を探る](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-59b4247f12d93fb5d7caf79b638a6680)## IMO：AIモデルの新しいパラダイムを発表IMOのコンセプトはAIモデルをトークン化することです。従来のモデルでは、収益分配メカニズムが欠如しているため、AIモデルの開発者はモデルのその後の使用から持続的な収益を得ることが難しく、特にモデルが他の製品やサービスに統合された場合にそうです。さらに、AIモデルの性能や効果は透明性に欠けることが多く、潜在的な投資家やユーザーがその真の価値を評価することが難しく、市場での認知や商業的な潜在能力を制限しています。IMOはオープンソースAIモデルに新たな資金支援と価値共有の方法を提供し、投資家はIMOトークンを購入してモデルが生成する今後の利益を共有できます。あるプロトコルは特定のERC標準を使用し、AIオラクルとOPML技術を組み合わせてAIモデルの真実性を保証し、トークン保有者が利益を共有できるようにしています。IMOモデルは透明性と信頼を高め、オープンソースの協力を促進し、暗号市場のトレンドに適応し、AI技術の持続可能な発展に力を注いでいます。IMOは現在初期試行段階にありますが、市場の受容度が高まり、参加範囲が広がるにつれて、その革新性と潜在的な価値が期待されます。## AIエージェント：インタラクティブ体験の新時代AIエージェントは環境を感知し、自立的に思考し、定められた目標を達成するために適切な行動を取ることができます。大規模言語モデルのサポートにより、AIエージェントは自然言語を理解するだけでなく、意思決定を計画し、複雑なタスクを実行することも可能です。彼らは仮想アシスタントとして機能し、ユーザーとの対話を通じて好みを学び、パーソナライズされたソリューションを提供します。明確な指示がない場合でも、AIエージェントは自律的に問題を解決し、効率を向上させ、新たな価値を創造することができます。あるAIネイティブアプリケーションプラットフォームは、ユーザーがロボットの機能、外観、声、および外部知識ベースへの接続を設定できる、包括的で使いやすい創作ツールセットを提供しています。公平でオープンなAIコンテンツエコシステムの構築を目指し、生成的AI技術を利用して、個人がスーパクリエイターになることを支援します。このプラットフォームは、特別な大規模言語モデルをトレーニングしており、キャラクターの役割演技をより人間らしくしています。その音声クローン技術は、AI製品の個性化インタラクションを加速し、音声合成コストを99％削減し、音声クローンはわずか1分で実現可能です。このプラットフォームでカスタマイズされたAIエージェントは、現在、ビデオチャット、語学学習、画像生成などの多くの分野で活用されています。Web3とAIの融合において、現在は主にインフラ層の探求が行われており、高品質なデータの取得、データプライバシーの保護、チェーン上でのモデルのホスティング、分散型コンピューティングパワーの効率的な利用、そして大規模言語モデルの検証などの重要な問題に取り組んでいます。これらのインフラが徐々に整備されるにつれて、Web3とAIの融合が革新的なビジネスモデルやサービスの一連を生み出すと信じる理由があります。! [AIとWeb3の6つの主要な統合を探る](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-26ec923cb17d4ec809fa5000ef03b1bd)
AI+Web3：未来のインターネットの6つのコア分野を探る
Web3とAIの融合：未来のインターネットにおける6つの重要分野の探求
Web3は、分散型、オープン、透明な新しいインターネットのパラダイムとして、AIとの天然の統合の可能性を持っています。従来の集中型アーキテクチャでは、AIの計算とデータリソースは厳しく制限されており、計算能力のボトルネック、プライバシーの漏洩、アルゴリズムの不透明性など、複数の課題に直面しています。一方、Web3は分散型技術に基づいており、共有計算ネットワーク、オープンデータ市場、プライバシー計算などの方法を通じて、AIの発展に新たな推進力を提供できます。同時に、AIもWeb3に多くの利益をもたらすことができ、スマートコントラクトの最適化や不正防止アルゴリズムの開発などを通じて、そのエコシステムの構築を促進します。したがって、Web3とAIの統合を探ることは、次世代のインターネットインフラを構築し、データと計算能力の価値を解放する上で重要な意義を持っています。
! AIとWeb3の6つの主要な統合を探る
データドリブン:AIとWeb3の強固な基盤
データはAIの発展を推進する核心的な原動力です。AIモデルは、大量の高品質なデータを消化する必要があり、その結果、深い理解と強力な推論能力を得ることができます。データは機械学習モデルにトレーニングの基盤を提供するだけでなく、モデルの正確さと信頼性を決定します。
従来の中央集権的なAIデータ取得および利用モデルには、以下の主要な問題があります：
Web3は新しい非中央集権的なデータパラダイムを用いて、従来のモデルの痛点を解決することができます。
しかし、リアルワールドのデータ取得には、データの品質の不均一性、処理の難しさ、多様性および代表性の不足など、いくつかの問題が依然として存在します。合成データは、Web3データ分野の未来の注目点となる可能性があります。生成AI技術とシミュレーションに基づいて、合成データはリアルデータの特性を模倣でき、効果的な補完としてデータ利用効率を向上させます。自動運転、金融市場取引、ゲーム開発などの分野では、合成データは成熟した応用の潜在能力を示しています。
プライバシー保護：Web3におけるFHEの役割
データ主導の時代において、プライバシー保護は世界的な関心の焦点となっており、EUの一般データ保護規則（GDPR）などの法律は個人のプライバシーに対する厳格な保護を反映しています。しかし、これには課題も伴います。プライバシーリスクのために、一部のセンシティブデータが十分に活用できず、AIモデルの潜在能力や推論能力が制限されています。
FHE（完全同態暗号）は、暗号化されたデータ上で直接計算操作を行うことを可能にし、データを復号化する必要がなく、計算結果は平文データで同じ計算を行った結果と一致します。FHEはAIのプライバシー計算に堅実な保護を提供し、GPUの計算能力が元のデータに触れずにモデルのトレーニングと推論タスクを実行できる環境を実現します。これにより、AI企業はビジネス機密を保護しつつ、安全にAPIサービスを公開するという大きな利点を得ることができます。
FHEMLは、機械学習サイクル全体にわたってデータとモデルの暗号化処理をサポートし、機密情報の安全を確保し、データ漏洩リスクを防ぎます。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計算フレームワークを提供します。FHEMLはZKMLの補完であり、ZKMLは機械学習の正しい実行を証明し、FHEMLは暗号化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。
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ハッシュレボリューション：分散型ネットワークにおけるAI計算
現在のAIシステムの計算複雑性は3ヶ月ごとに倍増しており、計算能力の需要が急増し、既存の計算リソースの供給をはるかに上回っています。例えば、ある大規模な言語モデルのトレーニングには莫大な計算能力が必要で、単一のデバイスで355年のトレーニング時間に相当します。このような計算能力の不足は、AI技術の進歩を制限するだけでなく、高度なAIモデルがほとんどの研究者や開発者にとって手の届かないものになっています。
同時に、世界のGPU利用率は40%未満であり、マイクロプロセッサの性能向上が鈍化していることに加え、サプライチェーンや地政学的要因によるチップ不足が、計算力の供給問題をさらに厳しくしています。AI業界の専門家は二者択一の状況に陥っています：自分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です。彼らは、オンデマンドで経済的効率の高い計算サービスを必要としています。
分散型AIコンピューティングネットワークは、世界中の未使用のGPUリソースを集約し、AI企業に経済的にアクセスしやすいコンピューティング市場を提供します。コンピューティングの需要者はネットワーク上に計算タスクを公開し、スマートコントラクトがタスクをコンピューティングを提供するマイナーのノードに割り当て、マイナーはタスクを実行し、結果を提出します。検証後、ポイント報酬を得ることができます。このソリューションはリソースの利用効率を向上させ、AIなどの分野におけるコンピューティングボトルネック問題の解決に役立ちます。
一般的な分散型コンピューティングネットワークに加えて、AIトレーニングと推論に特化した専用のコンピューティングネットワークも存在します。分散型コンピューティングネットワークは、公平で透明なコンピューティング市場を提供し、独占を打破し、アプリケーションのハードルを下げ、コンピューティングリソースの利用効率を向上させます。Web3エコシステムにおいて、分散型コンピューティングネットワークは重要な役割を果たし、より多くの革新的なdappを引き付け、AI技術の発展と応用を共に推進します。
DePIN：Web3によるエッジAIの強化
エッジAIはデータ生成の源で計算を行い、低遅延でリアルタイム処理を実現し、ユーザーのプライバシーを保護します。エッジAI技術は自動運転などの重要な分野に適用されています。Web3の分野では、私たちがより馴染みのある名前があります——DePIN。Web3は非中央集権とユーザーデータの主権を強調し、DePINはローカルでデータを処理することでユーザーのプライバシー保護を強化し、データ漏洩のリスクを減少させます；Web3ネイティブのトークン経済メカニズムは、DePINノードが計算資源を提供するインセンティブを与え、持続可能なエコシステムを構築します。
現在、DePINはあるパブリックチェーンエコシステム内で急速に発展しており、プロジェクト展開の選択プラットフォームの一つとなっています。このパブリックチェーンの高TPS、低取引手数料、および技術革新はDePINプロジェクトに強力なサポートを提供しています。現在、このパブリックチェーン上のDePINプロジェクトの時価総額は100億ドルを超えており、いくつかの著名なプロジェクトが顕著な進展を遂げています。
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IMO：AIモデルの新しいパラダイムを発表
IMOのコンセプトはAIモデルをトークン化することです。従来のモデルでは、収益分配メカニズムが欠如しているため、AIモデルの開発者はモデルのその後の使用から持続的な収益を得ることが難しく、特にモデルが他の製品やサービスに統合された場合にそうです。さらに、AIモデルの性能や効果は透明性に欠けることが多く、潜在的な投資家やユーザーがその真の価値を評価することが難しく、市場での認知や商業的な潜在能力を制限しています。
IMOはオープンソースAIモデルに新たな資金支援と価値共有の方法を提供し、投資家はIMOトークンを購入してモデルが生成する今後の利益を共有できます。あるプロトコルは特定のERC標準を使用し、AIオラクルとOPML技術を組み合わせてAIモデルの真実性を保証し、トークン保有者が利益を共有できるようにしています。
IMOモデルは透明性と信頼を高め、オープンソースの協力を促進し、暗号市場のトレンドに適応し、AI技術の持続可能な発展に力を注いでいます。IMOは現在初期試行段階にありますが、市場の受容度が高まり、参加範囲が広がるにつれて、その革新性と潜在的な価値が期待されます。
AIエージェント：インタラクティブ体験の新時代
AIエージェントは環境を感知し、自立的に思考し、定められた目標を達成するために適切な行動を取ることができます。大規模言語モデルのサポートにより、AIエージェントは自然言語を理解するだけでなく、意思決定を計画し、複雑なタスクを実行することも可能です。彼らは仮想アシスタントとして機能し、ユーザーとの対話を通じて好みを学び、パーソナライズされたソリューションを提供します。明確な指示がない場合でも、AIエージェントは自律的に問題を解決し、効率を向上させ、新たな価値を創造することができます。
あるAIネイティブアプリケーションプラットフォームは、ユーザーがロボットの機能、外観、声、および外部知識ベースへの接続を設定できる、包括的で使いやすい創作ツールセットを提供しています。公平でオープンなAIコンテンツエコシステムの構築を目指し、生成的AI技術を利用して、個人がスーパクリエイターになることを支援します。このプラットフォームは、特別な大規模言語モデルをトレーニングしており、キャラクターの役割演技をより人間らしくしています。その音声クローン技術は、AI製品の個性化インタラクションを加速し、音声合成コストを99％削減し、音声クローンはわずか1分で実現可能です。このプラットフォームでカスタマイズされたAIエージェントは、現在、ビデオチャット、語学学習、画像生成などの多くの分野で活用されています。
Web3とAIの融合において、現在は主にインフラ層の探求が行われており、高品質なデータの取得、データプライバシーの保護、チェーン上でのモデルのホスティング、分散型コンピューティングパワーの効率的な利用、そして大規模言語モデルの検証などの重要な問題に取り組んでいます。これらのインフラが徐々に整備されるにつれて、Web3とAIの融合が革新的なビジネスモデルやサービスの一連を生み出すと信じる理由があります。
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