「AI + Web3」の物語は、実際のテクノロジーの融合なのか、それとも別の概念的なパッケージなのか? この記事は、TinTinLandが執筆し、Foresight Newsがキュレーションおよび寄稿した記事に基づいています。 (あらすじ:AIトラックは誇大広告の汚名から逃れることができるか? 暗号通貨を取り入れた3つのAIエージェントプロジェクトのインベントリ)(背景補足:グレースケールニュース:2025年の第1四半期は、DeFi、AIエージェント、Solanaのエコロジーに焦点を当てた、これら20の主要な暗号通貨について最も楽観的です) 2025年になっても、「AI + Web3」の物語の人気は衰えていません。 2025年5月に発表されたGrayscaleの最新レポートによると、AI Cryptoトラックの全体的な時価総額は210億ドルに達し、2023年第1四半期の45億ドルから約5倍に増加しています。 この波の背後には、テクノロジーの真の収束があるのでしょうか、それとも別のコンセプトのパッケージングなのでしょうか? マクロな視点から見ると、従来のAIエコシステムは、高いモデルトレーニングの閾値、保証されていないデータプライバシー、高い計算能力の独占、ブラックボックス推論プロセス、不均衡なインセンティブメカニズムなど、ますます多くの構造的な問題を明らかにしています...... これらの問題点は、分散化、オープンマーケットメカニズム、オンチェーンの検証可能性、ユーザーデータの主権など、Web3の本来の利点と非常に一致しています。 AI+Web3の組み合わせは、単に2つのホットワードを重ね合わせるのではなく、構造的なテクノロジーの相補性です。 AIが直面している主要な問題点から始めて、実際に問題を解決しているWeb3プロジェクトを深く分解し、AI Cryptoトラックの価値と方向性を見てみましょう。 AIサービスへのアクセスしきい値が高すぎて高価です現在のAIサービスは通常、高価でトレーニングリソースを取得するのが難しく、これは中小企業や個々の開発者にとって非常に高くなります。 さらに、これらのサービスは技術的に複雑であることが多く、開始するには専門的なバックグラウンドが必要です。 AIサービス市場は非常に集中しており、ユーザーには多様な選択肢がなく、通話コストは不透明で、予算の予測は困難であり、さらにはコンピューティングパワーの独占の問題に直面しています。 Web3の解決策は、分散化を通じてプラットフォームの障壁を打ち破り、オープンなGPU市場とモデルサービスネットワークを構築し、アイドルリソースの柔軟なスケジューリングをサポートし、オンチェーンタスクスケジューリングと透明性のある経済メカニズムを通じて、より多くの参加者がコンピューティングパワーとモデルに貢献するように動機付け、全体的なコストを削減し、サービスのアクセシビリティを向上させることです。 レンダーネットワーク:分散型GPUレンダリングに焦点を当て、AI推論とトレーニングもサポートし、「従量課金制」モデルを採用して、開発者が低コストで画像生成とAIサービスにアクセスできるようにします。 Gensyn:分散型のディープラーニングトレーニングネットワークを構築し、プルーフ・オブ・コンピュート・メカニズムを使用してトレーニング結果を検証し、プラットフォームの一元化からオープンなコラボレーションまでAIトレーニングを推進します。 Akash Network:ブロックチェーン技術に基づく分散型クラウドコンピューティングプラットフォームであり、開発者は「クラウドコンピューティングの分散型バージョン」であるAIアプリケーションのデプロイと実行のためにオンデマンドでGPUリソースを借りることができます。 0G Labs:分散型AIネイティブレイヤー1は、革新的なストレージとコンピューティングの分離アーキテクチャを通じて、AIモデルをオンチェーンで実行するコストと複雑さを大幅に削減します。 データコントリビューターに対するインセンティブの欠如 高品質のデータはAIモデルの中核的な燃料ですが、従来のモデルでは、データコントリビューターは報酬を得るのに苦労しています。 データソースの不透明で反復的な性質と、それらの使用方法に関するフィードバックの欠如により、データエコロジーは長期間にわたって非効率的になります。 Web3は、データコントリビューター、モデル開発者、ユーザー間のコラボレーションとインセンティブの明確なクローズドループという、フォーマル化への新たなソリューションを提供します:暗号署名、オンチェーン上の権利確認、および構成可能な経済メカニズムを通じて。 代表的なプロジェクトOpenLedger:データコントリビューション、モデルコール、経済的インセンティブを組み合わせて、AIチェーンコラボレーションのためのデータエコノミーネットワークの形成を促進する「Payable AI」の概念を革新的に提案しました。 Bittensor:TAO報酬、Yumaコンセンサスメカニズム、サブネット精度インセンティブ、知識コラボレーションなどをコアとする完全なインセンティブシステムは、データ貢献をモデル実装結果に直接リンクし、全体的な価値貢献を強化します。 Grass:AIデータネットワークは、プラグインを通じてユーザーの閲覧行動データを収集し、オンチェーン検索エンジンのトレーニングに貢献し、データ品質に応じてユーザーに報酬を与えることで、コミュニティ主導のデータ共有メカニズムを構築します。 モデルのブラックボックス化、AI推論は検証できません現在の主流のAIモデルの推論プロセスは非常にブラックボックス化されており、特に金融や医療などのリスクの高い分野では、ユーザーは結果の正確性と信頼性を検証できません。 さらに、モデルは改ざん、ポイズニング、およびその他の攻撃を受ける可能性があり、追跡や監査が困難になります。 この目的のために、Web3プロジェクトでは、ゼロ知識証明(ZK)、完全準同型暗号化(FHE)、および信頼できる実行環境(TEE)を導入して、モデル推論プロセスを検証および監査可能にし、AIシステムの解釈可能性と信頼性基盤を改善しようとしています。 代表的なProject Sentient:革新的なモデルフィンガープリント技術により、通話行動を確実に追跡でき、モデル使用の透明性と改ざん防止能力が向上します。 Modulus Labs:ZK技術を用いてモデル推論プロセスを暗号的に検証し、「信頼できるAI」の新たなノーマライゼーションを実現。 ギザ:ゼロ知識暗号を使用して機械学習推論をオンチェーンで計算することで、AIモデルのデプロイにおける透明性と信頼性を向上させます。 プライバシーとセキュリティのリスク AIのトレーニングプロセスには、多くの場合、大量の機密データが含まれ、プライバシーの漏洩、モデルの悪用や攻撃、意思決定の透明性の欠如などのリスクに直面しています。 同時に、データやモデルの所有権が曖昧に定義され、セキュリティリスクがさらに悪化しています。 ブロックチェーンの不変性、暗号化コンピューティング技術(ZK、FHEなど)、信頼できる実行環境、その他の手段により、トレーニング、ストレージ、コールの全プロセスにおけるAIシステムのデータとモデルのセキュリティと制御性が保証されます。 Phala Network: Trusted Execution Environment(TEE)サポートを提供して、重要なコンピューティングを安全なハードウェアにカプセル化し、データ漏洩やモデルの盗難を防ぎます。 ZAMA: 完全準同型暗号化(FHE)技術に焦点を当て、モデルのトレーニングと推論を暗号化された状態で実行できるようにし、「クリアテキストなしの計算」を可能にします。 Mind Network:プライバシー保護をサポートする分散型AIデータ共有および推論プラットフォームを構築し、フロントエンド暗号化技術(準同型暗号化、ゼロ知識証明など)を通じてデータセキュリティ共有とプライバシーコンピューティングを実現します。 Vana:ユーザーがデータの所有権と制御を取り戻し、プライバシーとセキュリティを確保するように設計されたAIID生成アプリケーション。 AIモデルの著作権と知的財産に関する紛争 現在のAIモデルのトレーニングでは、インターネット上の資料を幅広く利用していますが、著作権で保護されたコンテンツの不正使用は、しばしば法的な紛争につながります。 同時に、AIが生成したコンテンツの著作権所有権が明確でなく、オリジナルクリエイターやモデル開発者、ユーザー間で権利や利益が分配される仕組みが透明ではありません。 モデルが悪意を持ってコピーされたり、不正に流用されたりすることも珍しくなく、知的財産権の保護が難しいです。 Web3は、オンチェーンの権利確認メカニズムを通じてモデル確立時間、トレーニングデータソース、貢献者情報などを保存し、NFTやスマートコントラクトなどのツールを使用してモデルやコンテンツの著作権所有権を特定します。 ストーリープロトコル:...
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投資の風口かそれともバブルか？AI + Web3 の分野にはまだどんな価値があるのか？
「AI + Web3」の物語は、実際のテクノロジーの融合なのか、それとも別の概念的なパッケージなのか? この記事は、TinTinLandが執筆し、Foresight Newsがキュレーションおよび寄稿した記事に基づいています。 (あらすじ:AIトラックは誇大広告の汚名から逃れることができるか? 暗号通貨を取り入れた3つのAIエージェントプロジェクトのインベントリ)(背景補足:グレースケールニュース:2025年の第1四半期は、DeFi、AIエージェント、Solanaのエコロジーに焦点を当てた、これら20の主要な暗号通貨について最も楽観的です) 2025年になっても、「AI + Web3」の物語の人気は衰えていません。 2025年5月に発表されたGrayscaleの最新レポートによると、AI Cryptoトラックの全体的な時価総額は210億ドルに達し、2023年第1四半期の45億ドルから約5倍に増加しています。 この波の背後には、テクノロジーの真の収束があるのでしょうか、それとも別のコンセプトのパッケージングなのでしょうか? マクロな視点から見ると、従来のAIエコシステムは、高いモデルトレーニングの閾値、保証されていないデータプライバシー、高い計算能力の独占、ブラックボックス推論プロセス、不均衡なインセンティブメカニズムなど、ますます多くの構造的な問題を明らかにしています...... これらの問題点は、分散化、オープンマーケットメカニズム、オンチェーンの検証可能性、ユーザーデータの主権など、Web3の本来の利点と非常に一致しています。 AI+Web3の組み合わせは、単に2つのホットワードを重ね合わせるのではなく、構造的なテクノロジーの相補性です。 AIが直面している主要な問題点から始めて、実際に問題を解決しているWeb3プロジェクトを深く分解し、AI Cryptoトラックの価値と方向性を見てみましょう。 AIサービスへのアクセスしきい値が高すぎて高価です現在のAIサービスは通常、高価でトレーニングリソースを取得するのが難しく、これは中小企業や個々の開発者にとって非常に高くなります。 さらに、これらのサービスは技術的に複雑であることが多く、開始するには専門的なバックグラウンドが必要です。 AIサービス市場は非常に集中しており、ユーザーには多様な選択肢がなく、通話コストは不透明で、予算の予測は困難であり、さらにはコンピューティングパワーの独占の問題に直面しています。 Web3の解決策は、分散化を通じてプラットフォームの障壁を打ち破り、オープンなGPU市場とモデルサービスネットワークを構築し、アイドルリソースの柔軟なスケジューリングをサポートし、オンチェーンタスクスケジューリングと透明性のある経済メカニズムを通じて、より多くの参加者がコンピューティングパワーとモデルに貢献するように動機付け、全体的なコストを削減し、サービスのアクセシビリティを向上させることです。 レンダーネットワーク:分散型GPUレンダリングに焦点を当て、AI推論とトレーニングもサポートし、「従量課金制」モデルを採用して、開発者が低コストで画像生成とAIサービスにアクセスできるようにします。 Gensyn:分散型のディープラーニングトレーニングネットワークを構築し、プルーフ・オブ・コンピュート・メカニズムを使用してトレーニング結果を検証し、プラットフォームの一元化からオープンなコラボレーションまでAIトレーニングを推進します。 Akash Network:ブロックチェーン技術に基づく分散型クラウドコンピューティングプラットフォームであり、開発者は「クラウドコンピューティングの分散型バージョン」であるAIアプリケーションのデプロイと実行のためにオンデマンドでGPUリソースを借りることができます。 0G Labs:分散型AIネイティブレイヤー1は、革新的なストレージとコンピューティングの分離アーキテクチャを通じて、AIモデルをオンチェーンで実行するコストと複雑さを大幅に削減します。 データコントリビューターに対するインセンティブの欠如 高品質のデータはAIモデルの中核的な燃料ですが、従来のモデルでは、データコントリビューターは報酬を得るのに苦労しています。 データソースの不透明で反復的な性質と、それらの使用方法に関するフィードバックの欠如により、データエコロジーは長期間にわたって非効率的になります。 Web3は、データコントリビューター、モデル開発者、ユーザー間のコラボレーションとインセンティブの明確なクローズドループという、フォーマル化への新たなソリューションを提供します:暗号署名、オンチェーン上の権利確認、および構成可能な経済メカニズムを通じて。 代表的なプロジェクトOpenLedger:データコントリビューション、モデルコール、経済的インセンティブを組み合わせて、AIチェーンコラボレーションのためのデータエコノミーネットワークの形成を促進する「Payable AI」の概念を革新的に提案しました。 Bittensor:TAO報酬、Yumaコンセンサスメカニズム、サブネット精度インセンティブ、知識コラボレーションなどをコアとする完全なインセンティブシステムは、データ貢献をモデル実装結果に直接リンクし、全体的な価値貢献を強化します。 Grass:AIデータネットワークは、プラグインを通じてユーザーの閲覧行動データを収集し、オンチェーン検索エンジンのトレーニングに貢献し、データ品質に応じてユーザーに報酬を与えることで、コミュニティ主導のデータ共有メカニズムを構築します。 モデルのブラックボックス化、AI推論は検証できません現在の主流のAIモデルの推論プロセスは非常にブラックボックス化されており、特に金融や医療などのリスクの高い分野では、ユーザーは結果の正確性と信頼性を検証できません。 さらに、モデルは改ざん、ポイズニング、およびその他の攻撃を受ける可能性があり、追跡や監査が困難になります。 この目的のために、Web3プロジェクトでは、ゼロ知識証明(ZK)、完全準同型暗号化(FHE)、および信頼できる実行環境(TEE)を導入して、モデル推論プロセスを検証および監査可能にし、AIシステムの解釈可能性と信頼性基盤を改善しようとしています。 代表的なProject Sentient:革新的なモデルフィンガープリント技術により、通話行動を確実に追跡でき、モデル使用の透明性と改ざん防止能力が向上します。 Modulus Labs:ZK技術を用いてモデル推論プロセスを暗号的に検証し、「信頼できるAI」の新たなノーマライゼーションを実現。 ギザ:ゼロ知識暗号を使用して機械学習推論をオンチェーンで計算することで、AIモデルのデプロイにおける透明性と信頼性を向上させます。 プライバシーとセキュリティのリスク AIのトレーニングプロセスには、多くの場合、大量の機密データが含まれ、プライバシーの漏洩、モデルの悪用や攻撃、意思決定の透明性の欠如などのリスクに直面しています。 同時に、データやモデルの所有権が曖昧に定義され、セキュリティリスクがさらに悪化しています。 ブロックチェーンの不変性、暗号化コンピューティング技術(ZK、FHEなど)、信頼できる実行環境、その他の手段により、トレーニング、ストレージ、コールの全プロセスにおけるAIシステムのデータとモデルのセキュリティと制御性が保証されます。 Phala Network: Trusted Execution Environment(TEE)サポートを提供して、重要なコンピューティングを安全なハードウェアにカプセル化し、データ漏洩やモデルの盗難を防ぎます。 ZAMA: 完全準同型暗号化(FHE)技術に焦点を当て、モデルのトレーニングと推論を暗号化された状態で実行できるようにし、「クリアテキストなしの計算」を可能にします。 Mind Network:プライバシー保護をサポートする分散型AIデータ共有および推論プラットフォームを構築し、フロントエンド暗号化技術(準同型暗号化、ゼロ知識証明など)を通じてデータセキュリティ共有とプライバシーコンピューティングを実現します。 Vana:ユーザーがデータの所有権と制御を取り戻し、プライバシーとセキュリティを確保するように設計されたAIID生成アプリケーション。 AIモデルの著作権と知的財産に関する紛争 現在のAIモデルのトレーニングでは、インターネット上の資料を幅広く利用していますが、著作権で保護されたコンテンツの不正使用は、しばしば法的な紛争につながります。 同時に、AIが生成したコンテンツの著作権所有権が明確でなく、オリジナルクリエイターやモデル開発者、ユーザー間で権利や利益が分配される仕組みが透明ではありません。 モデルが悪意を持ってコピーされたり、不正に流用されたりすることも珍しくなく、知的財産権の保護が難しいです。 Web3は、オンチェーンの権利確認メカニズムを通じてモデル確立時間、トレーニングデータソース、貢献者情報などを保存し、NFTやスマートコントラクトなどのツールを使用してモデルやコンテンツの著作権所有権を特定します。 ストーリープロトコル:...