AI+Web3の発展状況:プロジェクト分析、限界、および未来の展望

一、はじめに：AI+Web3の発展

近年、人工知能(AI)やWeb3技術の急速な発展が世界中で注目を集めています。 AIは、顔認識、自然言語処理、機械学習の分野で大きな進歩を遂げ、あらゆる階層に多大な変化と革新をもたらしました。 AI業界の市場規模は2023年に2,000億ドルに達し、OpenAI、Character.AI、Midjourneyなどの企業がAIブームをリードしています。

同時に、Web3は新興のネットワークモデルとして、人々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。Web3は分散型ブロックチェーン技術に基づき、スマートコントラクト、分散ストレージ、分散型アイデンティティ認証などの機能を通じて、データの共有と制御、ユーザー自治、信頼メカニズムの構築を実現しています。Web3の核心理念は、データを中央集権的な機関から解放し、ユーザーにデータの制御権と価値の共有権を与えることです。現在、Web3業界の時価総額は25兆円に達し、Bitcoin、Ethereum、Solanaなどのプロジェクトはますます多くの人々を惹きつけています。

AIとWeb3の融合は、東西が注目する重要な分野であり、両者をどのようにうまく統合するかが探求に値する。この記事では、AI+Web3の発展状況に焦点を当て、現在のプロジェクトの状況や直面している限界や課題を分析し、投資家や業界の関係者に参考と洞察を提供する。

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###次に、AIがWeb3と対話する方法

AIとWeb3の発展は天秤の両側のようで、AIは生産性の向上をもたらし、Web3は生産関係の変革をもたらします。次に、2つの業界が直面している困難と向上の余地について分析し、どのように互いに助け合ってこれらの困難を解決するかを探ります。

2.1 AI業界が直面している課題

AI業界の核心は、3つの要素に依存しています: 計算能力、アルゴリズム、データ。

1. 計算力とは、大規模な計算と処理を行う能力を指します。AIタスクは、大量のデータと複雑な計算を処理する必要があり、深層神経ネットワークモデルのトレーニングなどがあります。高強度の計算能力は、モデルのトレーニングと推論を加速し、AIシステムの性能と効率を向上させます。近年、GPUや専用のAIチップの発展は、AI業界の進展を大いに促進しました。

2. アルゴリズムはAIシステムの核心であり、従来の機械学習アルゴリズムと深層学習アルゴリズムが含まれます。アルゴリズムの選択と設計はAIシステムの性能にとって極めて重要です。アルゴリズムを継続的に改善し革新することで、システムの精度、堅牢性、一般化能力を向上させることができます。

3. データはモデルの訓練と最適化の基礎です。大規模なデータサンプルを通じて、AIシステムはより正確でインテリジェントなモデルを学習できます。豊富なデータセットは包括的かつ多様な情報を提供し、モデルが現実の問題をより良く一般化し解決するのを助けます。

AIはこの3つの分野で多くの課題に直面しています:

計算力の面では、大規模な計算力の取得と管理は高価で複雑であり、特にスタートアップや個人開発者にとっては困難です。

アルゴリズムの面では、深層学習は大量のデータと計算資源を必要とし、モデルの解釈性と一般化能力はまだ向上の余地があります。

データに関しては、高品質で多様なデータを取得することが依然として課題であり、特定の分野ではデータが入手しにくい。データの品質、正確性、プライバシーの保護も重要な考慮事項です。

さらに、AIモデルの説明可能性と透明性、ビジネスモデルの不明確さなどの問題も早急に解決する必要があります。

2.2 Web3業界が直面している困難

Web3業界はデータ分析、ユーザー体験、スマートコントラクトのセキュリティなどの面で改善の余地があります。AIは生産性を向上させるツールとして、これらの分野に多くの潜在的な応用があります:

1. データ分析と予測能力: AIは膨大なデータから価値のある情報を抽出し、より正確な予測と意思決定を行うことができ、DeFiなどの分野におけるリスク評価や資産管理にとって重要な意義を持っています。

2. ユーザー体験とパーソナライズされたサービス: AIはユーザーデータを分析し、パーソナライズされた推奨やカスタマイズサービスを提供することで、ユーザーの参加度と満足度を向上させます。

3. セキュリティとプライバシー保護: AIはネットワーク攻撃の検出、異常行動の識別に使用でき、より強力なセキュリティを提供します。同時に、データプライバシー保護にも応用され、ユーザーの個人情報を守ります。

4. スマートコントラクト監査: AIは契約監査と脆弱性検出を自動化するために使用され、契約の安全性と信頼性を向上させます。

AIは、多くの面でWeb3業界が直面している課題を解決し、業界の発展を促進することができることがわかります。

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第三、AI+Web3プロジェクトの現状分析

AI+Web3プロジェクトは主に2つの側面からアプローチしています: ブロックチェーン技術を利用してAIプロジェクトのパフォーマンスを向上させること、そしてAI技術を利用してWeb3プロジェクトにサービスを提供することです。現在、Io.net、Gensyn、Ritualなどのさまざまなプロジェクトが現れています。以下では、異なるサブトラックから現状と発展状況を分析します。

3.1 Web3がAIを支援する

3.1.1 分散型コンピューティングパワー

ChatGPTなどの大規模モデルの登場に伴い、AIの計算能力に対する需要が急増し、GPUが不足しています。Akash、Render、Gensynなどの分散型計算プロジェクトは、トークンインセンティブを通じてユーザーに余剰GPU計算能力を提供するよう促し、AIクライアントに計算能力のサポートを提供しています。

供給側には主にクラウドサービスプロバイダー、暗号通貨マイナー、大企業が含まれます。プロジェクトはトークンインセンティブを通じて供給者を引き寄せ、次に計算力ネットワークサービスを需要側に提供し、余剰の計算力の供給と需要のマッチングを実現します。

分散型コンピューティングプロジェクトは主に二つのカテゴリに分かれます。一つはAI推論用で、( Render、Akash)のようなものです。もう一つはAIトレーニング用で、( io.net、Gensyn)のようなものです。io.netは代表的な存在で、現在50万以上のGPUを保有しており、分散型コンピューティングプロジェクトの中で優れたパフォーマンスを発揮しています。

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3.1.2 中央集権化されていないアルゴリズムモデル

去中心化アルゴリズムモデルプロジェクトであるBittensorは、AIモデルが安全に分散してトレーニング、共有、利用できるオープンで透明なエコシステムを作成することを目指しています。

Bittensorでは、アルゴリズムモデルの提供者が機械学習モデルをネットワークに貢献し、トークン報酬を得ます。ネットワークは独自のコンセンサスメカニズムを使用して最適な回答を保証します。トークンTAOはマイナーがアルゴリズムモデルを提供するためのインセンティブとして使用され、ユーザーは質問をしたりタスクを完了するためにトークンを費やす必要があります。

3.1.3分散型データ収集

AIトレーニングデータ供給の問題を解決するために、一部のプロジェクトはWeb3を通じてトークンインセンティブを利用し、分散型データ収集を実現しています。PublicAIはユーザーがデータ提供者および検証者として参加し、トークン報酬を得ることを許可しています。

他のOceanのようにデータのトークン化を通じてユーザーデータを収集するもの、Hivemapperが地図データを収集するもの、Dimoが自動車データを収集するものなど、これらの分散型データ収集プロジェクトもAIトレーニングの潜在的な供給側となる可能性があります。

3.1.4 ZKによるAIにおけるユーザーのプライバシー保護

ゼロ知識証明技術は、AIにおけるプライバシー保護とデータ共有の対立を解決するのに役立ちます。ZKML(ゼロ知識機械学習)は、原データを漏らさずに機械学習モデルのトレーニングと推論を行うことを可能にします。

BasedAIは、全同態暗号(FHE)と大規模言語モデル(LLM)を統合し、ゼロ知識大規模言語モデル(ZK-LLM)を利用してユーザーデータのプライバシーを保護することを提案しています。

さらに、Cortexなどのプロジェクトは、チェーン上でAIプログラムを実行することをサポートし、GPUを利用してチェーン上でAIモデルを実行することで、分散型、不変、透明なAI推論を実現します。

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3.2 AIがWeb3を支援する

3.2.1 データ分析と予測

多くのWeb3プロジェクトは、ユーザーにデータ分析と予測を提供するためにAIサービスを統合しています。PondはAIグラフアルゴリズムを使用し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ます。NumeraiはAIによる株式市場予測コンペティションを開催し、ArkhamはAIを組み合わせてオンチェーンデータ分析を行います。

3.2.2 パーソナライズされたサービス

Web3プロジェクトはAIを統合してユーザー体験を最適化しています。例えば、Duneは大規模言語モデルを使用してSQLクエリを書くWandツールを導入しました。FollowinとIQ.wikiはChatGPTを統合して内容を要約します。NFPromptはユーザーがAIを通じてNFTを生成できるようにします。

3.2.3 AI監査スマートコントラクト

AIはスマートコントラクトコードをより効率的かつ正確に監査し、脆弱性を特定できます。例えば、0x0.aiはAIスマートコントラクト監査ツールを提供しており、機械学習技術を使用してコード内の潜在的な問題を特定します。

さらに、PAALはパーソナライズされたAIボットの作成を支援し、HeraはAIを利用して最適な取引経路を提供するなど、AIは主にWeb3の発展を支援するツールの面で活躍しています。

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四、AI+Web3プロジェクトの制限と挑戦の現状

4.1 分散型コンピューティング能力に対する実際的な障壁

去中心化算力プロジェクトはいくつかの現実的な問題に直面しています:

1. 性能と安定性: 分散ノード間のネットワーク接続には遅延や不安定性が存在する可能性があります。

2. 可用性: 供給と需要のバランスの影響を受け、リソースが不足したり、需要に応えられない可能性があります。

3. 複雑性: ユーザーは分散型ネットワーク、スマートコントラクトなどの知識を理解する必要があり、使用コストが高い。

4. 大規模モデルのトレーニングが困難: 大規模モデルのトレーニングには、高い安定性と多カード並列環境が必要であり、分散型コンピューティングではこの要件を満たすことが難しい。

5. 物理的な距離の制限: NVIDIA NVLinkはグラフィックカード間の物理的な距離を制限し、分散された計算能力がクラスターを形成して大規模モデルのトレーニングを行うのが難しくなる。

現在、分散型計算能力は主にAI推論や特定のシーンにおける中小型モデルのトレーニングに適用されています。将来的にはエッジコンピューティングなどの分野で役割を果たす可能性があります。

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4.2 AIとWeb3の結合はやや粗雑で、1+1＞2を実現していない

現在、AIとWeb3の統合はまだ表面的です:

1. 多くのプロジェクトはAIを活用して効率を向上させるだけで、ネイティブな統合や革新的なソリューションが不足しています。

2. 一部のチームがAIの概念を過剰にマーケティングしており、実際の応用が限られています。

将来は、金融、DAO、予測市場などの分野で、より深く研究し、ネイティブで意味のあるソリューションを創造する必要があります。

4.3 トークノミクスはAIプロジェクトのストーリーの緩衝剤となる

多くのAI+Web3プロジェクトはトークンエコノミクスを利用してユーザーの参加を促進していますが、重要なのは、単なる物語や短期的な価値追求ではなく、実際のニーズを本当に解決しているかどうかです。

現在ほとんどのプロジェクトは実用段階には達しておらず、実際のニーズに応えるために、本当にアイデアを持った堅実なチームがもっと必要です。

五、まとめ

AI+Web3プロジェクトは多くのアプリケーションケースを生み出しています。AIはWeb3に対して、インテリジェントな分析、予測、監査などの能力を提供し、ユーザー体験を向上させます。一方、Web3はAIに対して、分散型計算能力、データ、アルゴリズムの共有プラットフォームを提供し、AIの発展を促進します。

現在、AI+Web3プロジェクトはまだ初期段階にあり、多くの課題に直面していますが、中央集権的な依存を減らし、透明性を向上させるなどの利点ももたらしています。将来的には、AIとWeb3の深い統合が技術革新と経済発展に無限の可能性をもたらし、よりスマートでオープンかつ公正な経済社会システムの構築が期待されます。

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