Web3 + AI: 暗号コミュニティの関心と要求を満たす主権 AI の構築

著者: IOBC Capital

Huang Renxun 氏がドバイの WGS で講演した際、「ソブリン AI」という用語を提案しました。それでは、どの主権AIが暗号通貨コミュニティの関心と要求を満たすことができるのでしょうか?

Web3 AI の形で構築する必要があるかもしれません。 Vitalik 氏は、「暗号 AI アプリケーションの可能性と課題」という記事で、AI と暗号の相乗効果について説明しました。 暗号の分散化により、AI の集中化のバランスをとることができます; AI は不透明ですが、暗号化は透明性をもたらします。AI はデータを必要とし、ブロックチェーンはデータの保存と追跡に役立ちます。 この種のコラボレーションは、Web3 AI の産業環境全体に浸透しています。

Web3 AI プロジェクトのほとんどは、ブロックチェーン テクノロジーを使用して AI 業界のインフラストラクチャ プロジェクトの構築上の問題を解決しており、いくつかのプロジェクトは Web3 アプリケーションの特定の問題を解決するために AI を使用しています。

Web3 AI 業界の全体像は次のとおりです。

AI プロダクションワークフローは大まかに次のとおりです。

これらのリンクでは、Web3 と AI の組み合わせは主に 4 つに反映されています。側面:

##1. コンピューティング パワー層: コンピューティング パワーの活用

過去 2 年間、コンピューティング パワーは大規模な AI のトレーニングに使用されました。モデルは指数関数的に増加し、基本的に四半期ごとに 2 倍となり、ムーアの法則をはるかに超える速度で成長しています。この状況により、AI の計算能力の需要と供給の長期的な不均衡が生じ、GPU などのハードウェアの価格が急速に上昇し、計算能力のコストが上昇しました。

しかし同時に、市場には遊休状態のミッドエンドからローエンドのコンピューティング ハードウェアが大量に存在しており、この部分の単一のコンピューティング パワーが不足している可能性があります。中級から低級のハードウェアでは、高性能のニーズを満たすことができません。ただし、分散型コンピューティング パワー ネットワークが Web3 を通じて構築され、分散型コンピューティング リソース ネットワークがコンピューティング パワーのリースと共有を通じて作成された場合でも、多くの AI アプリケーションのニーズを満たすことができます。分散されたアイドル状態のコンピューティング能力が使用されるため、AI コンピューティング能力のコストを大幅に削減できます。

コンピューティング パワー レイヤーの内訳は次のとおりです:

• 一般的な分散型コンピューティング能力 (Arkash、Io. net など);
• AI トレーニング用の分散型コンピューティング能力 (Gensyn、Flock. io など);
• AI 推論に使用される分散型コンピューティング能力 (Fetch.ai、Hyperbolic など);
• 3D レンダリングに使用される分散型コンピューティング能力 (The Render Network など)。

Web3 AI のコンピューティング能力資産化の主な利点は、トークン インセンティブと組み合わせた分散型コンピューティング能力プロジェクトにあり、ネットワーク規模の拡張が容易であり、コンピューティング リソースのコストが低いという点にあります。コスト効率が高く、ミッドエンドからローエンドのコンピューティング能力のニーズを満たすことができます。

2. データ層: データ資産化

データは AI の血液です。 Web3に依存しない場合、一般的に大量のユーザーデータを保有しているのは巨大企業だけであり、一般のスタートアップが膨大なデータを取得することは難しく、AI業界におけるユーザーデータの価値はユーザーにフィードバックされていません。 Web3 AI を通じて、データ収集、データ アノテーション、分散データ ストレージなどのプロセスをより安価に、より透明性を高め、ユーザーにとってより有益なものにすることができます。

高品質のデータを収集することは、Web3 を通じて分散ネットワークを使用し、適切なトークン インセンティブ メカニズムやクラウドソーシングの収集方法と組み合わせて使用​​できます。 、広範なデータを低コストで提供します。

プロジェクトの目的に基づいて、データ プロジェクトには主に次のカテゴリが含まれます:

• データ収集プロジェクト (Grass など);
• データ トランザクション プロジェクト (Ocean Protocol など)。 、Alaya など) ;
• ブロックチェーン データ ソース プロジェクト (Spice AI、Space and time など);
• 分散型ストレージ プロジェクト (Filecoin、Arweave など) 。

データベースの Web3 AI プロジェクトは、コンピューティング能力よりもデータの標準化が難しいため、トークン経済モデルの設計プロセスにおいてより困難になります。

3. プラットフォーム層: プラットフォームの価値の活用

ほとんどのプラットフォーム プロジェクトは顔のハグをターゲットとします

、 は、AI 業界のさまざまな リソースを統合することに重点を置いています。 データ、計算能力、モデル、AI開発者、ブロックチェーンなどの様々なリソースや役割との連携を集約したプラットフォームを構築し、プラットフォームを中心に様々なニーズをより便利に解決します。 たとえば、ギザ、 は、包括的な zkML オペレーション プラットフォームの構築に重点を置いており、 は を目的としています。 機械学習推論は信頼できるものになり、データとモデルブラック ボックスは現在 AI に組み込まれているため 一般的な問題は、Web3ZK や FHE などの暗号化テクノロジを使用することで解決できます。 ## 検証モデルの推論 # は確かに 正しく実行されます。 # 遅かれ早かれ は は業界の ## によって呼び出されています。

Nuroblocks、Janction など、Focus AI のレイヤー 1/レイヤー 2 もあります。核となる物語は、さまざまなコンピューティング能力、データ、モデル、AI 開発者、ノード、その他のリソースを接続し、共通コンポーネントと共通 SDK をパッケージ化することで Web3 AI アプリケーションが迅速な構築と開発を実現できるように支援します。

Agent Nettwork のようなプラットフォームもあります。このタイプのプラットフォームに基づいて、さまざまなアプリケーション シナリオ向けに AI エージェントを構築できます。 las、ChainML など。

プラットフォーム タイプの Web3 AI プロジェクトは、主にトークンを使用してプラットフォームの価値を獲得し、プラットフォームのすべての参加者が一緒に構築することを奨励します。これは、0 から 1 へのスタートアップ プロジェクトに役立ち、プロジェクト関係者がコンピューティング能力、データ、AI 開発者コミュニティ、ノードなどのパートナーを見つける難しさを軽減できます。

4. アプリケーション層: AI 価値の資産化

これまでのインフラストラクチャ プロジェクトのほとんどは、AI の問題を解決するためにブロックチェーン テクノロジーを使用していました。産業インフラストラクチャプロジェクト。アプリケーション層プロジェクトは、AI を使用して Web3 アプリケーションの問題を解決することに重点を置いています。

たとえば、Vitalik 氏は記事の中で 2 つの方向性について言及していましたが、これは非常に意味のあることだと思います。

まず、AI は Web3 の参加者として機能します。例: Web3 ゲームでは、AI がゲーム プレーヤーとして機能し、できる ゲームのルールを理解し、 と ゲーム タスクを最も効率的に完了します;DEX、AI長年裁定取引で役割を果たしてきた取引;予測市場(予測市場)、AI エージェントは、モデルの分析および予測機能をトレーニングするための 大量のデータ、ナレッジ ベース および情報を広く受け入れ、それを提供することができます。スポーツ イベントなど、ユーザーが モデル 推論を通じて特定の イベントの 予測 を行うのに役立つ製品としてのユーザー、大統領選挙など。

2 つ目は、スケーラブルな分散型プライベート AI を作成することです。多くのユーザーは、AI のブラックボックス問題やシステムに偏りがあること、または一部の dApp がユーザーを騙して利益を上げることを懸念しているためです。これは基本的に、ユーザーには AI モデルのトレーニングと推論プロセスに対するレビューおよびガバナンス権限がないためです。ただし、Web3 プロジェクトのような Web3 AI を作成する場合、コミュニティはこの AI のガバナンス権限を分散しているため、より容易に受け入れられる可能性があります。

現時点では、Web3 AI アプリケーション層 に天井の高いホワイトホース プロジェクトはありません。

概要

Web3 AI はまだ初期段階にあり、このトラックの発展の見通しについては業界で意見が分かれています。このトラックへ。私たちは、Web3 と AI の組み合わせによって、集中型 AI よりも価値のある製品が生み出され、AI が「巨大な支配」「独占」「共同統治する AI」というラベルを取り除き、よりコミュニティに基づいたシステムになることを期待しています。方法。おそらく、参加とガバナンスの緊密化の過程で、人間はAIに対して「畏怖」を抱き、「恐怖」を抱くことは少なくなるでしょう。

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