# AIとWeb3の融合：香港コンセンサス大会2025の素晴らしい振り返り近年、AIとweb3は人類を次の技術成長期に導く二大原動力と認識されています。ChatGPTがもたらした破壊的なAI体験の後、オンチェーンAIも迅速に概念からインフラへと発展し、web3分野で最も期待される持続可能な新たな成長の舞台となりました。先日終了した香港コンセンサス大会2025では、AIとweb3の融合がホットな話題となりました。メイン会場でも分科会でも、AI x web3に関する議論が広く注目を集めました。それでは、大会での素晴らしい内容を振り返ってみましょう。## 一、AI インフラストラクチャ### 1. AIエージェント発射プラットフォームとフレームワークAIエージェントの発射プラットフォームとフレームワーク型AIインフラ整備は、ここ半年で非常に盛況です。これらのプロジェクトは、開発者と一般ユーザーに低いハードルでAIエージェントを所有し使用するためのプラットフォームを提供しており、今回のAIプロジェクトの重点方向の一つです。以下は注目すべきプロジェクトです：- 0G Labs：初の分散型人工知能オペレーティングシステム（deAIOS）で、AI専用のLayer 1を構築し、計算リソース、データ、モデルを接続して、分散型AI開発エコシステムを構築します。- DeAgentAI：分散型AIエージェントの革新プラットフォームに特化し、マルチエージェントシステムの発展を推進しています。- Autonomys Network：分散型インフラストラクチャスタックで、安全で自律的な人間と機械の協力を実現することを目的としています。ユーザーは専用のAIエージェントを作成し、さまざまな自律的なタスクを実行できます。- Gaia Network：分散型AIインフラストラクチャプラットフォームで、AIエージェントとアプリケーションの分散開発と運用をサポートし、ブロックチェーン技術を通じてAIのプライバシー、スケーラビリティ、アクセシビリティの問題を解決します。- Questflow：分散型のマルチAIエージェントネットワークで、ユーザーはニーズを説明するだけで、AIエージェントネットワークが自律的にタスクを完了します。### 2. 分散型AI分散型AIは、オンチェーンAIの最終目標です。現在、多くのプロジェクトが計算能力、データ、モデルなどの方向で努力しており、分散型の方法で大企業のLLMに対する独占を打破し、一般の人々がデータとモデルの所有権を得る手助けをしたいと考えています。いくつかの代表的なプロジェクトには、- Vana：分散型ユーザーデータ主権プラットフォームの構築に取り組み、個人データを金融資産に変える。- ハイパボリック：オープンアクセスのAIクラウドプラットフォームで、グローバルなコンピューティングリソースを統合し、ユーザーに経済的でスケーラブルなGPUリソースとAIサービスを提供します。- OpenLedger：AIとブロックチェーンに焦点を当てた次世代ネットワークで、分散型経済インフラを提供します。- IO.NET：分散型コンピューティングプラットフォームで、オンデマンドでGPUおよびCPUクラスターへのアクセスを提供します。- Aethir：分散型クラウドコンピューティングインフラの革新的なプラットフォームを提供します。- MinionLab：分散型自治AIインテリジェントエージェントネットワークで、インターネットデータをリアルタイムで採掘します。- GAIB：AIと高性能計算分野の経済的ソリューションに取り組んでいます。- Kite AI：人工知能経済のために設計された分散型Layer 1ブロックチェーンプラットフォーム。- Automata：分散型アプリケーションに中間層のプライバシー保護と追跡のない計算機能を提供します。- Public AI：オープンで透明なAIデータプラットフォームを構築し、多モーダルデータの収集とアノテーションをサポートします。### 3. 検証可能なAIAIの発展が直面している重要な課題の一つは、トレーニングプロセスの不透明性と、AIの出力結果の正確性を保証できないことです。現在、多くのプロジェクトがZKPやTEEなどの技術を通じてAIトレーニングプロセスの検証可能性を実現し、AIの出力結果の信頼性を保証しようとしています。注目すべきプロジェクトには、- Phala Network：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、オンチェーンアプリケーションに信頼できるプライバシー計算とAI推論サービスを提供します。- Brevis：分散型計算エンジンで、検証可能なオフチェーンAIとブロックチェーン計算を提供します。- Verisense Network：分散型データ検証と信頼できるAIの革新的なプラットフォームに焦点を当てています。## 2. AIのユースケース：潜在能力と期待豊富なAIインフラストラクチャと比較して、現在の際立ったAIの実際のユースケースプロジェクトはまだ相対的に少ない。注目すべきプロジェクトには以下が含まれる：- Narra：ゲーム化されたAIエージェントプラットフォームで、リアルタイムのダイナミックなナarrティブコンテンツを生成し、プレイヤーと対話し、ストーリーを進めます。- AIトラベル：AI駆動の旅行アシスタントで、チャット方式でユーザーが自動的に旅行プランをカスタマイズするのを助けることができます。- HeyTracyAI：バスケットボール分野に特化したスポーツ解説AIエージェントで、試合にリアルタイム分析と予測的洞察を提供します。- AskJimmy：金融と取引分野に特化したAIエージェントプラットフォームで、AIエージェントが自律的に運営する分散型マルチ戦略ヘッジファンドの創設を目指しています。## 三、伝統的プロジェクトのAIへの転換多くの伝統的なweb3プロジェクトもAIを取り入れ、それぞれのAIへの転換計画を発表しました。Sui、Near、Flow、Aptosなどのいくつかのパブリックブロックチェーンは、AI関連の会議に積極的に参加し、AIエージェントの登場が複雑なブロックチェーンのインタラクションプロセスを簡素化するのに重要な助けとなり、より多くのユーザーをweb3の世界に引き込むことができると述べています。これらのパブリックブロックチェーンは、基盤となるアーキテクチャやアカウントの革新などの面からAIの発展を全面的にサポートし、ハッカソンなどの活動を通じて開発者がAIアプリケーションの革新と発展を行うことを奨励しています。過去にRestakingサービスに焦点を当てていたEigenlayerは、分散型の信頼レイヤーを構築するために努力しており、検証可能なクラウドサービスを提供し、AIのトレーニングや推論、予測などのオフチェーン計算に対してオンチェーン証明を提供し、検証可能なAIエージェントの発展を支援しています。## 第四に、挑戦と未来チェーン上のAIの発展には大きな希望が寄せられていますが、現在はモデルの信頼性不足、プロンプトの意図の曖昧さ、ストレージやハードウェアの制限、プライバシーとセキュリティの問題など、さまざまな課題に直面しています。これらの課題は技術的な困難をもたらすだけでなく、大きな革新の機会も生んでいます。長期的には、業界はインフラのさらなる整備、ユースケースの革新、そしてコミュニティの協力を通じて、AIとWeb3の融合と繁栄を共に推進することを期待しています。技術の進歩とともに、より多くの革新的なプロジェクトが登場する中で、AIとWeb3の結合は私たちにさらなるエキサイティングな可能性をもたらすでしょう。
AIとWeb3の融合新章：香港コンセンサス大会2025はオンチェーンAIの発展に焦点を当てる
AIとWeb3の融合：香港コンセンサス大会2025の素晴らしい振り返り
近年、AIとweb3は人類を次の技術成長期に導く二大原動力と認識されています。ChatGPTがもたらした破壊的なAI体験の後、オンチェーンAIも迅速に概念からインフラへと発展し、web3分野で最も期待される持続可能な新たな成長の舞台となりました。
先日終了した香港コンセンサス大会2025では、AIとweb3の融合がホットな話題となりました。メイン会場でも分科会でも、AI x web3に関する議論が広く注目を集めました。それでは、大会での素晴らしい内容を振り返ってみましょう。
一、AI インフラストラクチャ
1. AIエージェント発射プラットフォームとフレームワーク
AIエージェントの発射プラットフォームとフレームワーク型AIインフラ整備は、ここ半年で非常に盛況です。これらのプロジェクトは、開発者と一般ユーザーに低いハードルでAIエージェントを所有し使用するためのプラットフォームを提供しており、今回のAIプロジェクトの重点方向の一つです。
以下は注目すべきプロジェクトです：
0G Labs：初の分散型人工知能オペレーティングシステム（deAIOS）で、AI専用のLayer 1を構築し、計算リソース、データ、モデルを接続して、分散型AI開発エコシステムを構築します。
DeAgentAI：分散型AIエージェントの革新プラットフォームに特化し、マルチエージェントシステムの発展を推進しています。
Autonomys Network：分散型インフラストラクチャスタックで、安全で自律的な人間と機械の協力を実現することを目的としています。ユーザーは専用のAIエージェントを作成し、さまざまな自律的なタスクを実行できます。
Gaia Network：分散型AIインフラストラクチャプラットフォームで、AIエージェントとアプリケーションの分散開発と運用をサポートし、ブロックチェーン技術を通じてAIのプライバシー、スケーラビリティ、アクセシビリティの問題を解決します。
Questflow：分散型のマルチAIエージェントネットワークで、ユーザーはニーズを説明するだけで、AIエージェントネットワークが自律的にタスクを完了します。
2. 分散型AI
分散型AIは、オンチェーンAIの最終目標です。現在、多くのプロジェクトが計算能力、データ、モデルなどの方向で努力しており、分散型の方法で大企業のLLMに対する独占を打破し、一般の人々がデータとモデルの所有権を得る手助けをしたいと考えています。
いくつかの代表的なプロジェクトには、
Vana：分散型ユーザーデータ主権プラットフォームの構築に取り組み、個人データを金融資産に変える。
ハイパボリック：オープンアクセスのAIクラウドプラットフォームで、グローバルなコンピューティングリソースを統合し、ユーザーに経済的でスケーラブルなGPUリソースとAIサービスを提供します。
OpenLedger：AIとブロックチェーンに焦点を当てた次世代ネットワークで、分散型経済インフラを提供します。
IO.NET：分散型コンピューティングプラットフォームで、オンデマンドでGPUおよびCPUクラスターへのアクセスを提供します。
Aethir：分散型クラウドコンピューティングインフラの革新的なプラットフォームを提供します。
MinionLab：分散型自治AIインテリジェントエージェントネットワークで、インターネットデータをリアルタイムで採掘します。
GAIB：AIと高性能計算分野の経済的ソリューションに取り組んでいます。
Kite AI：人工知能経済のために設計された分散型Layer 1ブロックチェーンプラットフォーム。
Automata：分散型アプリケーションに中間層のプライバシー保護と追跡のない計算機能を提供します。
Public AI：オープンで透明なAIデータプラットフォームを構築し、多モーダルデータの収集とアノテーションをサポートします。
3. 検証可能なAI
AIの発展が直面している重要な課題の一つは、トレーニングプロセスの不透明性と、AIの出力結果の正確性を保証できないことです。現在、多くのプロジェクトがZKPやTEEなどの技術を通じてAIトレーニングプロセスの検証可能性を実現し、AIの出力結果の信頼性を保証しようとしています。
注目すべきプロジェクトには、
Phala Network：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、オンチェーンアプリケーションに信頼できるプライバシー計算とAI推論サービスを提供します。
Brevis：分散型計算エンジンで、検証可能なオフチェーンAIとブロックチェーン計算を提供します。
Verisense Network：分散型データ検証と信頼できるAIの革新的なプラットフォームに焦点を当てています。
2. AIのユースケース：潜在能力と期待
豊富なAIインフラストラクチャと比較して、現在の際立ったAIの実際のユースケースプロジェクトはまだ相対的に少ない。注目すべきプロジェクトには以下が含まれる：
Narra：ゲーム化されたAIエージェントプラットフォームで、リアルタイムのダイナミックなナarrティブコンテンツを生成し、プレイヤーと対話し、ストーリーを進めます。
AIトラベル：AI駆動の旅行アシスタントで、チャット方式でユーザーが自動的に旅行プランをカスタマイズするのを助けることができます。
HeyTracyAI：バスケットボール分野に特化したスポーツ解説AIエージェントで、試合にリアルタイム分析と予測的洞察を提供します。
AskJimmy：金融と取引分野に特化したAIエージェントプラットフォームで、AIエージェントが自律的に運営する分散型マルチ戦略ヘッジファンドの創設を目指しています。
三、伝統的プロジェクトのAIへの転換
多くの伝統的なweb3プロジェクトもAIを取り入れ、それぞれのAIへの転換計画を発表しました。
Sui、Near、Flow、Aptosなどのいくつかのパブリックブロックチェーンは、AI関連の会議に積極的に参加し、AIエージェントの登場が複雑なブロックチェーンのインタラクションプロセスを簡素化するのに重要な助けとなり、より多くのユーザーをweb3の世界に引き込むことができると述べています。これらのパブリックブロックチェーンは、基盤となるアーキテクチャやアカウントの革新などの面からAIの発展を全面的にサポートし、ハッカソンなどの活動を通じて開発者がAIアプリケーションの革新と発展を行うことを奨励しています。
過去にRestakingサービスに焦点を当てていたEigenlayerは、分散型の信頼レイヤーを構築するために努力しており、検証可能なクラウドサービスを提供し、AIのトレーニングや推論、予測などのオフチェーン計算に対してオンチェーン証明を提供し、検証可能なAIエージェントの発展を支援しています。
第四に、挑戦と未来
チェーン上のAIの発展には大きな希望が寄せられていますが、現在はモデルの信頼性不足、プロンプトの意図の曖昧さ、ストレージやハードウェアの制限、プライバシーとセキュリティの問題など、さまざまな課題に直面しています。これらの課題は技術的な困難をもたらすだけでなく、大きな革新の機会も生んでいます。
長期的には、業界はインフラのさらなる整備、ユースケースの革新、そしてコミュニティの協力を通じて、AIとWeb3の融合と繁栄を共に推進することを期待しています。技術の進歩とともに、より多くの革新的なプロジェクトが登場する中で、AIとWeb3の結合は私たちにさらなるエキサイティングな可能性をもたらすでしょう。