AIとWeb3の融合:現状・課題・今後の展望

近年、人工知能(AI)とWeb3技術の急速な発展が世界中で広く注目を集めています。AIは顔認識、自然言語処理、機械学習などの分野で重要なブレークスルーを達成し、さまざまな業界に巨大な変革をもたらしました。Web3はブロックチェーンを基盤とし、スマートコントラクト、分散ストレージなどの技術を通じて、私たちのインターネットに対する認識と使用方法を変えています。

この記事では、AIとWeb3の融合の現状、直面している課題、そして未来の展望について探ります。

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1. AI+Web3の開発状況

1.1 Web3はAIを支援する

1.1.1 分散型コンピューティングネットワーク

AIの急速な発展に伴い、GPUなどの計算リソースが不足しています。いくつかのWeb3プロジェクトは、トークンインセンティブを通じて、Akash、Render、Gensynなどの分散型計算ネットワークを構築し始めています。これらのプロジェクトは、トークンインセンティブを通じて世界中のユーザーに余剰GPU計算能力を提供させ、AIに計算力のサポートを行っています。

しかし、現在の分散型コンピューティングは主にAI推論に使用されており、大規模モデルのトレーニングのニーズを満たすことは難しい。主な理由は次のとおりです:

1. 大規模モデルのトレーニングには膨大なデータ量と帯域幅が必要であり、計算力の安定性が高く求められます。

2. NVIDIAはCUDAエコシステムとNVLinkによるマルチカード通信の利点を活かしており、分散型コンピューティングでは効率的なマルチカード並列処理を実現するのが難しい。

3. NVLinkは、GPU間の物理的な距離を制限し、分散した計算能力がクラスターを形成することが困難です。

したがって、分散型コンピューティングは現在、AI推論やレンダリングなど、比較的低い計算ニーズのシナリオで主に使用されています。しかし、特定の垂直分野における中小規模のモデル訓練には、依然として一定の可能性があります。

1.1.2 非中央集権アルゴリズムモデルネットワーク

いくつかのプロジェクトは、Bittensorなどの去中心化されたAIアルゴリズムサービス市場を構築しようとしています。このようなプラットフォームは、複数のAIモデルを接続し、ユーザーのニーズに基づいて最適なモデルを選択してサービスを提供します。

単一の大規模モデルと比べて、このモデルはより柔軟であり、多様なAIエコシステムを形成するのに役立ちます。しかし、現在はまだ初期段階にあり、さらなる検証が必要です。

1.1.3 中央集権的でないデータ収集

データはAIの発展における重要な要素の一つです。一部のWeb3プロジェクトはトークンインセンティブを通じて、ユーザーがAIトレーニングのためにデータを提供することを奨励しています。例えば、PublicAIなどです。これにより、AIトレーニングにより広範なデータソースが提供されます。

1.1.4 ゼロ知識証明によるプライバシー保護

ゼロ知識証明技術はデータのプライバシーを保護しながら情報の検証を実現し、AIとプライバシー保護の統合に新たなアプローチを提供します。BasedAIなどのプロジェクトは、ゼロ知識証明とAIの統合を探求しています。

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1.2 AIがWeb3を支援する

1.2.1 データ分析と予測

多くのWeb3プロジェクトがAIサービスを統合し、ユーザーにデータ分析や予測を提供し始めています。PondはAIアルゴリズムを用いて価値のあるトークンを予測し、BullBear AIは価格動向を予測しています。

1.2.2 パーソナライズされたサービス

AIはWeb3ユーザーにより良いパーソナライズ体験を提供できます。DuneのWandツールは大規模言語モデルを利用してSQLクエリを作成し、NFPromptはユーザーがNFTを生成するのをより簡単にします。

1.2.3 スマートコントラクト監査

AIはスマートコントラクトの脆弱性をより効率的に特定できます。0x0.aiが提供するAIスマートコントラクト監査サービスは、Web3プロジェクトの安全性を向上させるのに役立ちます。

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2. AI+Web3が直面する課題

2.1 分散型コンピューティング能力の制限

分散型コンピューティングネットワークは現在、以下の課題に直面しています:

1. パフォーマンスと安定性は中央集権的サービスには及びません。
2. 供需マッチングには不確実性が存在します。 3)は使用のハードルが高く、ユーザーに対する要求も高い。
3. 大規模モデルのトレーニングニーズを満たすのが難しい。

2.2 結合が不十分です

現在、多くのAI+Web3プロジェクトは表面的に結びついているだけで、それぞれの強みを本当に活かしていない。

1. 多くのアプリケーションはWeb2プロジェクトと本質的に異なりません。
2. の一部のプロジェクトは、マーケティングの観点からのみAIの概念を利用しており、実際の革新が不足しています。

2.3 トークン経済モデルの改善が必要です

いくつかのプロジェクトは、実際のニーズを解決するのではなく、トークンの物語に過度に依存しています。AIとWeb3の融合発展を本当に促進する合理的なトークンエコノミーモデルを設計する方法は、まだ探求する必要があります。

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3. 今後の展望

現在、AIとWeb3の融合には多くの課題が残っていますが、この分野は依然として潜在能力に満ちています:

1. AIはWeb3によりスマートなアプリケーションシーンを提供することができ、スマートコントラクトの最適化やユーザー体験の向上などが含まれます。

2. Web3の非中央集権的な特性は、AIに新たな発展のスペースを提供することができます。例えば、非中央集権的なデータや計算資源です。

3. 両者の結合は、よりスマートでオープンで公正な経済社会システムの構築が期待されます。

将来、私たちは期待できます:

1. より多くのネイティブなAIとWeb3の融合による革新的なアプリケーションが登場しています。
2. は、金融、DAO、予測市場、NFT などの分野で画期的なソリューションが登場しました。
3. トークン経済モデルの最適化、真に1+1>2の相乗効果を実現する。

AIとWeb3の深い統合はまだ初期段階にありますが、すでに巨大な潜在能力を示しています。技術の進歩とさらなる探索が進むにつれて、この分野が技術革新と経済発展に無限の可能性をもたらすと信じています。

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