分散型AIの概要とBNBチェーン関連のエコロジーの概要

2024 年、分散型人工知能は、暗号通貨市場で最もダイナミックで急成長している分野の 1 つになりました。 CryptoKoryo が作成した Dune ダッシュボードによると、人工知能は仮想通貨業界への関心と投資の点で主要な分野として際立っています。

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分散型 AI は、インテリジェントな処理と Web3 の分散型のユーザー中心のアプローチを組み合わせることで、大きなメリットをもたらします。 この統合により、デジタル プラットフォームの透明性、効率性、適応性が向上します。 企業は AI の分析力を活用して、ユーザー エクスペリエンスを最適化し、データ主導の洞察を得ることができます。

このガイドでは、Web3 AI の実用的なアプリケーションと幅広い影響を探り、その変革の可能性を強調します。 さらに、BNB Chain が開発者に真に強力な AI アプリケーションを作成するためのプラットフォームとツールセットをどのように提供するかを学びます。

人工知能の台頭

人工知能業界は急速かつ変革的な台頭を経験しており、さまざまな業界や世界経済に大きな影響を与えています。 AI市場は2022年までに1,365億5,000万ドルの価値があり、2023年から2030年まで37.3％の年間平均成長率（CAGR）で成長すると予想されており、2030年までに1.8兆ドルに達すると予想されています。

この急激な成長は、継続的な研究、イノベーション、テクノロジー大手による多額の投資によって推進されており、AIは自動車、ヘルスケア、小売、金融、製造などの業界の中核テクノロジーとなっています。

人工知能の変革の可能性は非常に大きく、人工知能は 2030 年までに世界経済に最大 15 兆 7,000 億米ドルに貢献すると予想されており、これは現在の中国とインドの経済生産高を合わせたものを上回ります。 この成長は生産性の向上と消費の副作用によって促進され、中国と北米では大幅な経済成長が見込まれます。

さまざまな分野での人工知能の統合により、業務に革命が起こり、プロセスが最適化され、ユーザーエクスペリエンスが向上し始めています。 自動運転車や救命医療機器からマーケティングオートメーションやサイバーセキュリティに至るまで、AI の影響はあらゆるところに及んでいます。 AI は進化を続けるにつれて、産業を再構築し、経済成長を促進し、新たな機会を生み出すことが約束されています。

要するに、市場は巨大であり、可能性は巨大です。 しかし、私たちは本当に AI 市場の可能性を最大限に活用しているでしょうか? 一元化されたエコシステムは本当に人工知能を開発する最良の方法なのでしょうか? 見てみましょう。

集中型 AI の制限

集中型 AI システムは、主に単一障害点の影響を受けやすいため、重大な制限に直面しています。 すべての操作が中央サーバーに依存している場合、障害や侵害が発生するとシステム全体が混乱する可能性があります。 この問題は、機能が中断されないことが交渉の余地のないミッションクリティカルなアプリケーションでは特に重要です。 たとえば、医療や自動運転で使用される集中型 AI システムがサーバーの停止やサイバー攻撃に遭遇した場合、人命の損失や重大な経済的損失などの深刻な結果が生じる可能性があります。 単一の制御点に依存すると、集中型 AI システムは本質的に脆弱になり、システム障害が発生しやすくなります。

スケーラビリティと効率も、集中型人工知能の主な懸念事項です。 AI アプリケーションの需要が高まるにつれ、集中型システムは増加した負荷に対処するのに苦労する可能性があります。 これにより、パフォーマンスのボトルネック、遅延、ユーザー エクスペリエンスの低下が生じることがよくあります。 集中型 AI アーキテクチャでは、大規模なデータ セットの処理と複雑なアルゴリズムの実行の負担が 1 つのコアまたは限られたリソース セットにかかるため、非効率や速度低下につながる可能性があります。

データのプライバシーとセキュリティは、集中型人工知能のもう 1 つの重要な制限です。 集中型システムでは、処理のために中央ハブにデータを継続的に送信する必要があり、送信中および保存中の不正アクセスのリスクが増加します。 この集中化により、中央サーバーが侵害されると大量の機密情報が漏洩する可能性があるため、サーバーはサイバー攻撃の主な標的となります。

AI 独占は危険で間違っている可能性があります

OpenAI の内部課題における Microsoft の戦略的位置付けに例示される AI 独占の台頭は、いくつかの大きな疑問を引き起こします。 このような独占はイノベーションを抑制し、コラボレーションを妨げ、エンドユーザーのコスト増加や技術の劣悪さにつながる可能性があります。

少数の大企業内での AI 機能の統合は孤立を生み出し、技術の進歩と経済成長を制限する可能性があります。 さらに、独占的な環境は競争を制限し、新興企業の成長を困難にし、偏った意思決定やイノベーションの制限につながる可能性があります。

また、多様なデータ トレーニング ソースが不足しているということは、AI モデルが本質的に偏っていて誤ったデータを多用していることを意味する可能性があります。 Google がリリースした、人の画像を生成するように設計された AI ツール Gemini は、テストが不十分なために課題に直面しています。 Gemini は、その起動直後に、1800 年代の多民族や女性の米国上院議員など、不正確な歴史的イメージを生成していることが判明し、ソーシャル メディアですぐに批判にさらされました。

分散型 AI の必要性

分散型 AI は、透明性、プライバシー、回復力を促進できます。 分散型 AI は中央当局の必要性を排除することで、権力と制御が単一のエンティティに集中しないようにし、それによって独占的な制御やシステム障害のリスクを軽減します。

このモデルは、ネットワーク全体にデータを分散することでセキュリティを強化し、不正アクセスや単一障害点のリスクを最小限に抑えます。 さらに、分散型 AI は、さまざまなノードが貢献して連携できるようにすることでイノベーションとコラボレーションを促進し、集合知を活用して、より適応性と回復力のある AI システムを可能にします。

分散型 AI の利点

• セキュリティとプライバシー: 分散型 AI システムは、データのプライバシーとセキュリティを強化します。 データはローカルで処理され、ネットワーク全体に分散されるため、侵害や不正アクセスのリスクが軽減されます。 ブロックチェーン テクノロジーは不変のセキュリティ層を追加し、データとモデルの整合性を保証します。
• スケーラビリティと効率: 分散型 AI は、より高いスケーラビリティを提供します。 ノードのネットワークを活用することで、これらのシステムは必要に応じて拡張し、タスクを並行して処理して、個々のコンポーネントに負担をかけることなく全体の容量とパフォーマンスを向上させることができます。
• 透明性と説明責任: コンセンサスメカニズムと分散アルゴリズムによって管理される分散型 AI システムは、本質的に透明性を促進します。 ユーザーと開発者は AI プロセスを精査および検証して、信頼と説明責任を促進できます。
• バイアスの軽減と公平な結果: 分散型 AI は、多様なデータ入力と分散型意思決定を活用することで、バイアスを軽減し、よりバランスの取れた公平な結果を生み出すことができます。 暗号検証と証明により、AI モデル出力の改ざん防止と信頼性が保証されます。
• 経済的および社会的影響: 分散型 AI は AI テクノロジーへのアクセスを民主化し、小規模プレーヤーの参入障壁を軽減し、公平なアクセスを促進します。 これにより、競争環境が生まれ、イノベーションが促進され、AI のメリットが社会全体に広く行き渡ります。 さらに、分散型 AI は、中央集権的な組織による大規模な監視や操作をチェックし、個人の利益を保護することができます。
• 分散型ガバナンス: 分散型自律組織 (DAO) は、透明で民主的なガバナンス構造を提供することで、分散型 AI に大きな利益をもたらします。 DAO では、プロジェクト ガバナンスがトークンを通じて管理され、トークン所有者が変更を提案、投票、実装できるようになります。 これにより、意思決定の権限がすべての利害関係者に確実に分散され、包括性とコラボレーションが促進されます。 包括的なエコシステムは、さまざまな背景を持つ開発者や研究者が貢献できるオープンソース開発を促進し、システムをより完全で包括的なものにします。 中小企業や個人も参加でき、イノベーションを推進し、多様な視点を確保します。

分散型人工知能の未来

ブロックチェーン技術を使用することで、分散型人工知能は、現在人工知能開発を支配している中央制御ポイントを排除します。 この移行により、AI リソースへのアクセスが民主化され、小規模な組織や個人の開発者を含む幅広い主体が AI の進歩に貢献し、その恩恵を受けることができるようになります。

テクノロジー巨人の独占を打破することで、分散型 AI はより競争力のある多様なエコシステムを育成し、イノベーションを刺激し、より広範な社会ニーズを満たす AI テクノロジーの開発を確実にします。

さらに、分散型人工知能はデータのプライバシーとセキュリティに革命をもたらします。 これらのシステムは、ローカル データ処理を可能にし、暗号化されたデータを AI コンピューティングに活用することで、データ侵害や不正アクセスに関連するリスクを大幅に軽減します。 このアプローチにより、ユーザーは自分の個人情報を確実に管理できるため、AI システムに対する信頼が高まります。

エッジ コンピューティングの統合により、データ処理がデータ ソースの近くで行われるようになり、分散型人工知能がさらに強化されます。 これにより、遅延が短縮され、帯域幅の使用量が削減され、自動運転やスマート シティ インフラストラクチャなどのシナリオに不可欠なリアルタイム AI アプリケーションが可能になります。

最後に、分散型人工知能は、フェデレーテッド ラーニングやその他の分散学習技術を活用することで、協調的な知能を促進します。 AI モデルは世界中の多様なデータセットから学習し、より堅牢で偏りのない結果を生成できるようになります。 AI トレーニングに対するこの集合的なアプローチにより、AI システムはより正確になり、文化を意識したものになります。 さらに、DAO の台頭により、人工知能プロジェクトに新しいガバナンス フレームワークが提供され、利害関係者が透明かつ民主的に意思決定できるようになります。

これらの傾向が進化し続けるにつれて、分散型 AI の将来は、セキュリティの強化、包括性の向上、社会全体への AI の利点のより公平な分配によって特徴づけられるでしょう。

BNB Chain

BNB Chain は、BNB スマート チェーン (BSC)、opBNB、BNB Greenfield を含む、強力なインフラストラクチャとマルチチェーン アーキテクチャを備えた分散型人工知能のプラットフォームを提供します。 BSC は、EVM 互換性、プルーフ オブ ステーク コンセンサス モデル、および低いトランザクション コストで 1 秒あたり最大 5,000 トランザクションを処理する機能を提供します。 このインフラストラクチャは、AI アプリケーションにとって重要な大量かつ高速のトランザクションをサポートするとともに、イーサリアムベースの DApps との互換性により導入が加速されます。 高速なブロック ファイナリティと並列 EVM の可能性により、トランザクションの実行がさらに強化されます。

opBNB は、オプティミスティック アグリゲーション テクノロジーを使用してスケーラビリティを大幅に向上させ、ガス コストを削減するレイヤー 2 ソリューションです。最大 10,000 TPS のトランザクション速度と非常に低い手数料を備えた opBNB は、高速データ処理と低遅延を必要とする高性能人工知能アプリケーションに最適です。

BNB Greenfield は、大量のデータを管理し、プライバシーとセキュリティを強化するために不可欠な、分散型で安全なデータ ストレージを提供することでこれを補完します。 ユーザー中心のモデルにより、きめ細かいデータ アクセス制御が可能になり、AI 開発が倫理的でデータ保護規制に準拠することが保証されます。 BNB チェーンのこれらのコンポーネントを組み合わせることで、分散型 AI のイノベーションと展開のための包括的でスケーラブルで安全な環境が構築されます。

簡単な概要は次のとおりです:

• AI エージェント:
  • MyShell: さまざまなモデルと API をサポートするオープン開発環境により、AI ネイティブ アプリケーションの検出、作成、ステーキングを強化します。 上級開発者と初心者開発者の両方のニーズに応え、人工知能アプリケーションを公開および管理するためのアプリ ストアを提供し、すべてのエコシステム貢献者に透明な報酬分配システムを提供します。
  • ChainGPT: スマートコントラクト生成、NFT作成、暗号トランザクションモデル、オンチェーンデータ分析のためのツールを提供します。 このプラットフォームは、リアルタイムの更新、SDK および API サービスに加え、高度なツール、ステーキング プール、DAO 投票にアクセスするための $CGPT トークンを提供します。

• コンテンツ生成:
  • NFPrompt: ユーザーが想像力豊かな作品を作成、所有、交流、収益化できるようにする UGC (ユーザー生成コンテンツ) プラットフォーム。 Web3 テクノロジーを活用して、日常のユーザーをコンテンツ作成者に変え、AI が生成したアートの所有権を検証可能にします。
  • StoryChain: 人工知能を使用して、デジタル ストーリーテリングの限界を押し上げる没入型でインタラクティブなストーリーを作成する革新的なプラットフォーム。

• インテリジェントロボット:
  • Web3go: 分散型人工知能のデータ前処理層を構築し、ブロックチェーン技術を通じてデータフローと人工知能エージェント開発を強化するデータインテリジェンスネットワーク。 Web3Go は、データの収集と配布のためのアクセス可能なインフラストラクチャを作成し、ユーザーの参加とネットワークの改善を促進することを目的としています。

• データ管理と処理:
• Glacier Network: データのストレージ、インデックス作成、処理に重点を置いた、人工知能アプリケーション向けのスケーラブルなモジュール式ブロックチェーン インフラストラクチャを提供します。 さらに、Glacier Network は、GameFi および SocialFi 開発者がブロックチェーン アプリケーションでゲームのメタデータとソーシャル接続を管理するためのツールを提供します。
• Web3go xData: opBNB のデータラベル付けサービスは、人工知能を活用してデータ処理を簡素化および自動化し、データ管理をより効率的かつ信頼性の高いものにします

• インフラストラクチャサービス:
  • NetMind: NetMind はアイドル状態の GPU を利用して AI モデルのグローバル計算を作成します電力ネットワークは、大規模な分散コンピューティング プラットフォームを提供します。 多様なリソースをグリッドおよびボランタリー コンピューティングのスケジューリングおよび負荷分散テクノロジーと組み合わせて、人工知能モデルの開発をより経済的かつ効率的にします。
  • Aggregata: AI データの定義をモデル、ベクトル データベース、パイプライン、環境、重みを含むように拡張することで、AI に革命を起こすことを目指しています。 このアプローチにより、データ フローが速度、効率、シンプルさ、分散化によって強化されます。 Aggregata は、包括的なデータ インフラストラクチャを提供することで AI イノベーションをサポートします。

• 開発者ツール:
  • Aspecta: 現在インキュベーション段階にある Aspecta は、開発者ツールとリソースに革命をもたらし、開発者がより高度で効率的な人工知能アプリケーションを作成できるようにします。
  • CodexField: 革新的な AI ソリューションを構築および展開するために必要なツールを開発者に提供し、技術進歩の活気に満ちたエコシステムを促進します。

• ZKML:
  • zkPass: ゼロ知識証明を活用して AI モデルのプライバシーとセキュリティを強化する BSC の画期的なプロジェクト。
  • BAS: BNB エコシステム内の情報を検証するための証明を生成し、オンチェーンとオフチェーンの検証をサポートします。 ユーザーはグリーンフィールドにプルーフを保存して、データのプライバシーと制御を確保できます。 BAS は、オフチェーン データを検証する必要性を解決し、Web3 エコシステム内で所有権の主張、データ プライバシー、アクセス管理、データの資産活用を可能にします。

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