AI on AOの発表会でラマランド、アプス・ネットワークのプロジェクトとは？

ソース: PermaDAO

AI on AOリリースでは、Web Assembly 64ビットサポート、WeaveDriveテクノロジー、大規模言語モデル推論エンジンLlama.cppの統合という3つの重要な技術的ブレークスルーが紹介されました。また、LlaMA LandとApus Networkという2つのプロジェクトも紹介されています。

6月20日、AI on AOローンチイベントが無事終了しました。このイベントでは、AOプロトコルは、スマートコントラクトが分散環境で大規模な言語モデルを実行する能力におけるエキサイティングな技術的ブレークスルーを示す、3つの主要な技術的アップデートを示しました。

具体的には、AI技術におけるAOの主要なブレークスルーは以下の3つです：

• Webアセンブリー64ビットのサポート: 開発者は4GB以上のRAMでアプリを作成できるようになり、Webアセンブリー64ビットは理論上、最大16エクサバイト（約17億ギガバイトに相当）のメモリをサポートします。現在、AOは16GBのモデルを実行することができる。つまり、AOの現在のメモリ・レベルである16GBは、現在のAI領域におけるほぼすべてのモデルを実行するには十分すぎるほどだ。このメモリ容量の増加は、アプリケーションのパフォーマンスを向上させるだけでなく、開発の柔軟性と技術革新を促進します。

• WeaveDrive テクノロジー：このテクノロジーは、開発者がデータにアクセスし管理する方法を簡素化し、Arweaveのデータをローカルのハードドライブのようにアクセスできるようにします。このテクノロジーは、開発者がデータにアクセスし管理する方法を簡素化し、Arweaveのデータをあたかもローカルのハードドライブのようにアクセスし、効率的に実行環境にデータをストリーミングすることを可能にし、開発とアプリケーションのパフォーマンスを加速します。

• Llama.cpp 大型言語モデル推論エンジンの統合：Llama.cppシステムを移植することで、AOは、Llama 3やLlama 3などのさまざまなオープンソースの大型言語モデルをスマートコントラクトで直接実行する機能をサポートします。これは、スマートコントラクトが複雑なデータを処理し、高度な言語モデルを使用して直接意思決定（財務上の意思決定を含む）を行うことができることを意味し、分散型アプリケーションの機能を大幅に拡張します。

これら3つの重要な技術的ブレークスルーは、開発者がAO上でAIアプリケーションを構築する余地を増やします。アプリの例として、完全にAIを搭載した新しいプロジェクト「Llama Land」が、もう1つの分散型GPUネットワークプロジェクト「Apus Network」とともにイベントで紹介されましたが、これは将来的に、AO上でAIアプリのAIモデルを最もコスト効率の良い方法で実行するための最適な環境を提供することになるでしょう。

Llama Land

Llama Landは、AO上に構築された完全アップリンク型の多人数参加型オンラインゲームで、完全にAI主導の仮想世界をユーザーに提供します（Llama 3モデル）。これは連邦準備制度に似ていますが、金融政策とラマ・トークンの鋳造を担当するラマ・モデルによって運営されています。

ユーザーはArweaveトークン（wAR）を提供することでLlamaトークンを要求することができ、Llama Fedは要求の質（プロジェクト／提案が興味深いか、価値があるかなど）に基づいてトークンを授与するかどうかを独自に決定する。トークンを授与するかどうかの決定は、人間の介入なしに自律的に行われます。

現在、Llama Landはまだ完全に一般公開されておらず、興味のあるユーザーはウェブサイトを訪れ、Waitlistに参加して初体験を待つことができる。

エイパス・ネットワーク

エイパス・ネットワークは、分散型でライセンスフリーのGPUネットワークです。Arweaveの永続的ストレージとAOのスケーラビリティを活用し、経済的インセンティブを通じて、AIモデルのための決定論的GPU実行環境を提供します。具体的には、アプスネットワークは、分散型AIの開発を促進するために、AO上のAIアプリケーションに効率的で安全かつコスト効率の高い計算環境を提供します。

Apus Networkプロジェクトは最近、ウェブサイトのコンテンツを更新し、ユーザーエクスペリエンスを向上させました。一方、モデル評価機能とモデルの微調整機能の開発は、マイルストーンを達成しながら継続している。今後、エイパス・ネットワークはAOエコ・ウォレットをサポートし、プレイグラウンドでの関連開発とテストを完了する予定です。さらに、モデル評価機能を拡張し、AOプラットフォームに実装することで、アプリケーションの機能と性能をさらに強化する予定です。

概要

AI on AOのローンチイベントは、AOがさまざまな高度なAIモデルをホストする能力を実証しただけでなく、分散型AIアプリケーションの開発も大いに促進しました。この技術アップグレード後のプロジェクト例として、Llama Landは自律型AIエージェントアプリケーションのプロトタイプを実演した。AIアプリケーションが進化するにつれて、AOエコシステムはより多くのGPUリソースを導入し、大規模な言語モデルの実行を加速させ、Apus NetworkはAOにアクセスする最初の分散型GPUネットワークとなります。

将来的には、AOは必要に応じてより大きなAIモデルの実行をサポートするため、メモリの上限をさらに増やす予定です。同時にAOは、分散型金融とスマートコントラクトの応用シナリオをさらに拡大するため、自律型AIエージェントの構築の可能性を探求し続ける。