AIとWeb3の融合:ブレークスルーと課題

人工知能(AI)とWeb3技術の急速な発展は、世界中で広範な関心を引き起こしています。AIは顔認識、自然言語処理、機械学習などの分野で重要なブレークスルーを達成し、さまざまな業界に巨大な変革をもたらしています。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。この二つの組み合わせは、将来の技術革新と経済発展に無限の可能性を提供します。

この記事では、AI+Web3の発展状況を探り、それらの相互関係や現在のプロジェクトが直面している限界や課題を分析します。投資家や業界関係者にとって価値のある参考と洞察を提供できることを期待しています。

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AIとWeb3のインタラクション方法

AI業界が直面している困難

AI業界の核心要素には、計算能力、アルゴリズム、データが含まれます。計算能力の面では、大規模な計算リソースの取得と管理には高額なコストがかかり、特にスタートアップ企業や個人開発者にとっては非常に困難です。アルゴリズムの面では、深層学習モデルのトレーニングには大量のデータと計算リソースが必要であり、モデルの解釈性と一般化能力はまだ改善の余地があります。データの面では、高品質で多様なデータを取得することが依然として大きな課題であり、さらにデータのプライバシーとセキュリティの問題も考慮する必要があります。加えて、AIモデルの解釈性と透明性も一般の関心の焦点となっています。

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依然として大きな向上の余地があります。AIは生産性を向上させるツールとして、これらの分野で多くの潜在的な応用シーンがあります。例えば、AIはWeb3プラットフォームのデータ分析と予測能力を向上させ、ユーザー体験とパーソナライズサービスを改善し、安全性とプライバシー保護を強化することができます。

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AI+Web3プロジェクトの現状分析

Web3はAIを支援します

分散型コンピューティングパワー

AIの需要の急増に伴い、GPU不足の問題が深刻化しています。一部のWeb3プロジェクトは、Akash、Render、Gensynなどのように、分散型の方法で計算能力サービスを提供することに挑戦し始めました。これらのプロジェクトは、トークンを通じてユーザーに未使用の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行います。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。

現在、ほとんどの分散型計算プロジェクトは、トレーニングではなくAI推論に焦点を当てています。これは、AIトレーニングがデータ量と帯域幅に非常に高い要求をするため、実現が難しいからです。一方、AI推論は計算能力と帯域幅の要求が相対的に低く、実現が容易です。

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中央集権的ではないアルゴリズムモデル

いくつかのプロジェクトは、Bittensorのような分散型AIアルゴリズムサービス市場の構築を試みています。このようなプラットフォームは、複数のAIモデルをリンクし、ユーザーのニーズに応じて最も適切なモデルを選択してサービスを提供します。単一の大きなモデルと比較して、この方法はより柔軟性と可能性を持っているかもしれません。

####分散型データ収集

大規模なWeb2プラットフォームによるデータの独占は、AIの発展を妨げています。一部のWeb3プロジェクトは、PublicAIのようにトークン報酬を通じて分散型データ収集を実現しています。ユーザーは価値のあるコンテンツを寄与したり、データの質を検証することで、トークン報酬を得ることができます。

AIにおけるユーザーのプライバシーをZKで保護

ゼロ知識証明技術はプライバシーを保護しながらデータ検証を実現でき、AI分野におけるプライバシー保護とデータ共有の矛盾を解決するのに役立ちます。一部のプロジェクト、例えばBasedAIは、ZK技術をAIモデルのトレーニングや推論に適用することを探求しています。

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AIがWeb3をサポート

データ分析と予測

多くのWeb3プロジェクトがAIサービスを統合したり、自社開発のAIツールを提供し、ユーザーにデータ分析や予測サービスを提供し始めています。例えば、PondはAIアルゴリズムを利用して価値のあるトークンを予測し、BullBear AIは過去のデータに基づいて価格動向を予測します。

パーソナライズされたサービス

いくつかのWeb3プラットフォームは、ユーザーエクスペリエンスを最適化するためにAIを統合しています。例えば、DuneのWandツールは自然言語に基づいてSQLクエリを生成します。FollowinやIQ.wikiのようなコンテンツプラットフォームもAIを統合してコンテンツの要約を行っています。

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内の脆弱性をより効率的かつ正確に識別するのに役立ちます。例えば、0x0.aiはAIに基づくスマートコントラクト監査サービスを提供し、機械学習技術を利用してコード内の潜在的な問題を特定します。

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AI+Web3プロジェクトの限界と課題

分散型コンピューティング能力に対する現実的な障壁

中央集権型計算サービスと比較して、分散型計算は性能、安定性、可用性の面でまだ不足があります。ユーザーの利用ハードルも相対的に高いです。現在、分散型計算は主にAI推論に使用されており、トレーニングには使用されていません。主に制限されているのは:

1. AIのトレーニングには膨大なデータ量と帯域幅が必要であり、分散型では要件を満たすことが難しい。
2. 大規模モデルのトレーニングには複数のGPUを並列に使用する必要がありますが、NVIDIAのNVLinkはGPU間の物理的距離を制限しています。
3. 大規模モデルのトレーニングは安定性に高い要求があり、一度中断すると巨大な損失を引き起こします。

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AIとWeb3の結合はまだ表面的である

現在ほとんどのAI+Web3プロジェクトはAIを表面的に使用しているだけで、真の深い統合を実現していません:

1. 多くのプロジェクトは、AIの適用がWeb2と本質的に違わない。
2. 一部のプロジェクトはマーケティングの観点からのみAIの概念を利用しており、実際の革新は限られています。

トークノミクスがバッファ剤になる

いくつかのAIプロジェクトは、ビジネスモデルが明確でないため、Web3のストーリーとトークンエコノミクスを重ね合わせることを選択しています。しかし、トークンエコノミクスが実際のニーズを解決するのに本当に役立つかどうかは、さらなる検証が必要です。

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まとめ

AIとWeb3の融合は、未来の技術革新と経済発展に無限の可能性を提供します。AIはWeb3により効率的でインテリジェントなアプリケーションシナリオをもたらし、Web3の非中央集権的特性はAIの発展に新たな機会を提供します。現在、まだ初期段階にあり多くの課題に直面していますが、両者の組み合わせはよりインテリジェントでオープン、公正な経済社会システムを構築することが期待されます。未来には、実際のニーズを真に満たす融合アプリケーションを探求する、実践的でアイデアを持ったチームが必要です。