AIとWeb3が融合する6つの方法を探る

プライバシー保護：Web3におけるFHEの役割

プライバシー保護は、データ主導の時代における世界的な関心事となっており、EUの一般データ保護規則（GDPR）などの規制は、個人のプライバシーの厳格な保護を反映しています。EUの一般データ保護規則（GDPR）などの規制は、個人のプライバシーを厳格に保護することを反映している。しかし、これはまた課題でもあります。一部の機密データは、プライバシーリスクのために十分に活用することができず、AIモデルの可能性と推論力を間違いなく制限してしまいます。

FHE（完全同型暗号化）は、データを復号化する必要なく、暗号化されたデータに対して直接計算操作を実行することを可能にします。

AIとWeb3が融合する6つの方法を探る。align: left;">FHEはAIのプライバシー・コンピューティングに強固な保護を提供し、GPU演算が生データに触れない環境でモデルのトレーニングや推論タスクを実行できるようにします。これにより、AI企業は大きなアドバンテージを得ることができる。企業秘密を保護しながら、APIサービスを安全にオープンすることができます。

FHEMLは、機械学習サイクル全体を通してデータとモデルの暗号化処理をサポートし、機密情報のセキュリティを確保し、データ漏洩のリスクを防ぎます。このように、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コンピューティングフレームワークを提供します。

FHEMLは、機械学習の正しい実行を示すZKMLを補完し、FHEMLはデータプライバシーを維持するために暗号化されたデータでの計算を重視します。

算術革命：分散型ネットワークにおけるAIコンピューティング

現在のAIシステムの計算の複雑さは3ヶ月ごとに倍増しており、利用可能なコンピューティングリソースの供給をはるかに上回る算術需要の急増につながっています。例えば、OpenAIのGPT-3モデルのトレーニングには膨大な演算が必要で、これは1台のデバイスで355年分のトレーニング時間に相当する。このようなコンピューティング・パワーの不足は、AI技術の進歩を制限するだけでなく、ほとんどの研究者や開発者にとって、高度なAIモデルを手の届かないものにしています。

同時に、世界的にGPUの利用率が40%に達していないことに加え、マイクロプロセッサの性能向上が鈍化していることや、サプライチェーンや地政学的要因によるチップ不足が、演算装置の供給問題を悪化させています。AI実務者は、独自の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というジレンマに陥っています。そのため、コンピューティング・サービスを提供するための、オンデマンドで費用対効果の高い方法が必要なのです。

IO.netはSolanaベースの分散型AI演算ネットワークであり、世界中の未使用GPUリソースを集約することで、AI企業に費用対効果が高く、簡単にアクセスできる演算市場を提供します。IO.netのソリューションは、リソースの利用効率を向上させ、AIやその他の分野における演算のボトルネックを解決するのに役立ちます。

汎用の分散型演算ネットワークに加えて、GensynやFlock.ioのようなAIトレーニングに特化したプラットフォームや、RitualやFetch.aiのようなAI推論に特化した演算ネットワークもあります。

分散型演算ネットワークは、独占を打破し、採用への障壁を下げ、演算利用の効率を向上させる公正で透明な演算市場を提供する。web3のエコシステムにおいて、分散型算術ネットワークは、より多くの革新的なDappsを誘致し、AI技術の開発と応用を共同で促進する上で重要な役割を果たします。

DePIN：ウェブ3はエッジAIを強化する

携帯電話やスマートウォッチ、あるいは家庭内のスマートデバイスがAIを実行する能力を持つことを想像してみてください！-- それがエッジAIの魅力だ。エッジAIは、データ生成元で計算を行うことができ、ユーザーのプライバシーを保護しながら、低レイテンシーでリアルタイムの処理が可能で、エッジAI技術はすでに自律走行などの重要な分野で使用されている。

AIとWeb3が融合する6つの場所を探る。分散化とユーザーデータの主権を重視する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を強化し、データ漏洩のリスクを低減することができます。align: left;">ネイティブトークンエコノミーは、DePINノードにコンピューティングリソース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。

DePINはSolanaエコシステムで急成長し、Solanaの高いTPS、低い取引手数料、技術革新に支えられ、プロジェクト展開に好ましいパブリックチェーンプラットフォームの1つになりました。現在、Solana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、Render NetworkやHelium Networkなどの有名なプロジェクトが大きな進展を遂げている。

IMO：AIモデル公開の新しいパラダイム

IMOの概念は、AIモデルをトークン化するためにOraプロトコルによって初めて導入されました。

従来のモデルでは、収益分配の仕組みがないため、いったんAIモデルが開発され市場に投入されると、開発者がそのモデルのその後の使用から持続的な収益を得ることはしばしば困難です。を把握することは困難である。また、AIモデルの性能や効果に関する透明性がしばしば欠如しているため、潜在的な投資家やユーザーがその真価を評価することが難しく、市場での受け入れや商業的な可能性が制限されています。

IMOは、オープンソースのAIモデルに資金を提供し、その価値を共有する新しい方法を提供し、投資家はIMOトークンを購入し、モデルによって生み出される収益を共有することができます。Onchain AI OracleとOPML技術により、AIモデルの信憑性とトークン保有者が収益を共有できることを保証します。

IMOモデルは透明性と信頼性を高め、オープンソースのコラボレーションを奨励し、暗号市場のトレンドに適応し、AI技術の持続可能な発展を促進します。IMOはまだ実験の初期段階だが、市場の受容が進み、参加範囲が広がるにつれて、その革新性と潜在的な価値は期待に値するものとなるだろう。

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、環境を認識し、独立して考え、目標を達成するためにそれに従って行動することができます。大規模な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ができます。AIエージェントはバーチャル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習し、パーソナライズされたソリューションを提供することができる。明示的な指示がない場合、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、新たな価値を生み出すこともできる。

MyshellはオープンなAIネイティブアプリケーションプラットフォームで、包括的で使いやすいオーサリングツールセットを提供し、ユーザーが設定可能なロボット機能、外観、音声、外部ナレッジリポジトリへの接続などをサポートする。Myshellは、ロールプレイングをより人間的なものにするために、特別なマクロ言語モデルを訓練します。音声クローニング技術は、AI製品とのパーソナライズされたインタラクションを加速し、MyShellは音声合成のコストを99％削減し、音声クローニングにかかる時間はわずか1分です。MyshellでカスタマイズされたAIエージェントは、ビデオチャット、言語学習、画像生成、その他多くの分野で使用できるようになりました。

Web3とAIの融合という点では、現状はインフラレイヤーの探求、高品質なデータの入手方法とデータプライバシーの保護、チェーン上のモデルのホスト方法、分散型演算の効率的な利用方法の改善、大規模な言語モデルの検証方法、その他の重要な課題が中心となっています。これらのインフラが徐々に改善されることで、Web3とAIの統合が一連の革新的なビジネスモデルとサービスを生み出すと信じる理由がある。