AIとWeb3の融合:現状・課題・今後の展望

人工知能(AI)とWeb3技術の急速な発展は、技術革命を導いています。AIは顔認識や自然言語処理などの分野で大きなブレークスルーを達成し、2023年のAI業界の市場規模は2000億ドルに達しました。同時に、Web3はブロックチェーンに基づき、分散型技術を通じてインターネットを再構築し、現在業界の時価総額は25兆ドルに達しています。AIとWeb3の結合は、東西のテクノロジー業界で注目のホットトピックとなっています。

この記事では、AI+Web3の発展状況、潜在的な価値、直面している課題について深く探討し、関連する業界関係者や投資家に洞察を提供します。

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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、計算力、アルゴリズム、データが含まれます。計算力の面では、大規模な計算リソースの取得と管理に高額なコストがかかり、スタートアップ企業にとっては課題となります。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膨大なデータと計算リソースが必要であり、モデルの説明可能性や堅牢性の向上が求められています。データの面では、高品質で多様なデータの取得が依然として困難であり、データのプライバシーとセキュリティの問題も無視できません。さらに、AIモデルのブラックボックス特性は、説明可能性と透明性に対する一般の懸念を引き起こしています。

Web3業界が直面している困難

Web3業界は、データ分析能力の不足、ユーザー体験の欠如、スマートコントラクトのセキュリティ脆弱性など、多くの課題に直面しています。AIは生産性を向上させるツールとして、これらの分野で大きな可能性を持っています。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、ユーザー体験を最適化し、パーソナライズされたサービスを提供し、セキュリティ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

AIの需要が急増する中、GPUの供給不足が業界のボトルネックとなっています。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しようとしています。これらのプロジェクトは、トークンでユーザーに余剰計算能力の提供を奨励し、AIクライアントにサポートを提供します。供給側には、クラウドサービスプロバイダー、暗号通貨マイナー、大量のGPUを持つ企業が含まれます。

分散型コンピューティングプロジェクトは主に2つのカテゴリーに分かれます: AI推論用(のRender、Akash)と、AIトレーニング用(のio.net、Gensyn)です。AI推論はコンピューティングパワーの要求が低く、分散化を実現しやすいです; AIトレーニングはコンピューティングパワーと帯域幅の要求が高く、実現が難しいです。

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非中央集権アルゴリズムモデル

いくつかのプロジェクトは、Bittensorのように分散型AIアルゴリズムサービス市場を構築しようとしています。このモデルは、複数のAIモデルを接続し、ユーザーのニーズに応じて最適なモデルを選択してサービスを提供します。単一の大規模モデルと比較して、この方法は潜在的により大きな多様性と柔軟性を提供します。

####分散型データ収集

データはAIトレーニングの鍵ですが、現在ほとんどのWeb2プラットフォームではAIトレーニングのためのデータ収集が禁止されています。いくつかのWeb3プロジェクトは、トークンインセンティブを通じて分散型データ収集を実現しています。たとえば、PublicAIはユーザーがAIトレーニングデータを貢献し、検証することを許可し、トークン報酬を得ることができます。

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に新しいアプローチを提供します。ZKML(ゼロ知識機械学習)は、元のデータを漏らすことなくモデルのトレーニングと推論を可能にします。BasedAIなどのプロジェクトは、プライバシーを保護しながらAI機能を実現するためにFHEとLLMの統合を探求しています。

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サービスを統合し始めています。PondはAIグラフ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。NumeraiはAIによる株式市場予測コンペを開催しており、参加者はトークン報酬を得ることができます。

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パーソナライズサービス

AIはWeb3プロジェクトのユーザー体験を最適化するために使用されています。DuneはAI支援のSQLクエリ機能を統合し、FollowinとIQ.wikiはAIを利用してブロックチェーン関連コンテンツを要約し、NFPromptはユーザーがAIを通じてNFTを生成するのを助けます。

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監査にも応用されています。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、機械学習を利用してコード内の潜在的な脆弱性を特定します。

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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実際的な障壁

分散型コンピューティングは、性能、安定性、可用性などの課題に直面しています。中央集権型サービスと比較して、分散型コンピューティングの性能と安定性は劣る可能性があります。また、現在のところ分散型コンピューティングは主にAI推論に適用されており、大規模モデルのトレーニングニーズを満たすことが難しいです。これは主に以下の制限によるものです:

1. 大規模モデルのトレーニングには非常に高い帯域幅と安定性が必要です
2. 英偉達NVLink技術は、グラフィックカード間の物理的距離を制限します。
3. 分散した計算力は効果的な計算力クラスタを形成するのが難しい

したがって、分散型計算力の適用シーンは、AI推論、小規模モデルのトレーニング、エッジコンピューティングなどの分野により適している可能性があります。

AIとWeb3の結合が十分に深くない

現在、多くのAI+Web3プロジェクトは表面的な結合に過ぎず、真の深い統合を実現していません。AIの応用はしばしば効率向上のレベルにとどまり、暗号通貨との本質的な統合が欠けています。一部のプロジェクトは、マーケティング目的でAIの概念を使用しているだけで、実質的な革新が欠けています。

トークンエコノミクスはバッファーになる

ビジネスモデルの課題に直面して、一部のAIプロジェクトはWeb3に向かってトークンエコノミクスの支援を求めています。しかし、トークンエコノミクスは本当にAIプロジェクトの実際のニーズを解決するのに役立つのか、それとも単に短期的な注目を集める手段に過ぎないのか、考える価値があります。

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まとめ

AIとWeb3の融合は、テクノロジーの革新と経済の発展に無限の可能性を提供します。AIはWeb3に対してインテリジェントな分析と意思決定能力をもたらし、Web3はAIに分散型インフラと新しいインセンティブメカニズムを提供します。現在、融合はまだ初期段階にあり、多くの課題に直面していますが、長期的には、この結合がよりインテリジェントでオープン、公正な経済と社会システムを構築することが期待されています。

未来、私たちはAIとWeb3の深い融合による革新的なプロジェクトが増えることを期待しています。これにより、両者の協調的な利点を真に発揮し、ユーザーや業界に実際の価値を創出します。同時に、現在の熱潮を慎重に見守る必要があり、革新を追求する一方で、実際のニーズを効果的に解決し、技術と応用の健全な発展を促進する必要があります。

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