現在の市場の話題と潤沢な資金を考慮すると、私たちはインフレした業界に属しており、生成 AI の真の状態を正確に表していない可能性があることを認識することが重要です。戸惑うのは当然です。しかし、誇大宣伝から一歩下がって、現在のニーズに基づいて Web3-AI の状況を検討すると、Web3 が生成 AI の次の段階に大きな価値をもたらすことができる場所が明らかになります。この誤った情報の厚いベールを乗り越えるのは困難な場合があります。

Web3-AI 現実の歪み

暗号通貨に深く関わっている者として、私たちはさまざまな面で分散化の重要性を強く信じています。しかし、人工知能 (AI) は、データ処理と計算能力に関してますます集中化が進んでいます。分散型 AI について説得力のある主張をするには、まず集中化への自然な傾向に対処する必要があります。

人工知能 (AI) の領域では、Web3 の AI から得られる知覚価値と AI 業界の実際の需要との間の乖離が拡大しています。問題のある真実は、主に次の 3 つの本質的な原因により、Web2 と Web3 の AI アプリケーション間の溝が狭まるどころか拡大しているということです。

限られた AI 研究人材

現在、Web3 の分野に従事している AI スペシャリストはおそらく 10 人未満の少数です。この数字は、Web3 を人工知能の次の主要フロンティアとして主張する人々に大きな信頼を与えるものではないかもしれません。

制約のあるインフラストラクチャ

現在、Web アプリケーションを Web3 バックエンドでシームレスに機能させるのは困難です。したがって、この文脈で AI アプリケーションを検討するのは、どう見ても時期尚早のように思えます。 Web3 インフラストラクチャによって課せられる計算上の制限は、長期にわたる生成 AI ソリューションの開発と実装には制限が多すぎることがわかります。

限定されたモデル、データ、計算リソース

アナリストとして、私は生成 AI がモデル、データ、コンピューティング リソースという 3 つの重要な要素に依存していることに気づきました。ただし、現在、Web3 インフラストラクチャ上で動作できる最先端のモデルはありません。さらに、この分野では構築するための実質的なトレーニング データセットが不足しています。さらに、Web3 GPU クラスターと、基本モデルの事前トレーニングおよび微調整に必要なクラスターとの間には、品質に大きな差が存在します。

仮想通貨投資家でありテクノロジー界の観察者として、私は挑戦的な真実を認めるようになりました。Web3 は AI の「経済的代替」を開発しようとしており、Web2 AI の機能を再現しようと努めていますが、それには至っていません。しかし、この現実は、分散化が AI のさまざまな側面にもたらす重要な価値提案とは明らかに対照的です。

分散型人工知能 (DAI) の展望を探求する研究者として、私は理論的な議論からギアを変え、この分野の具体的なトレンドを掘り下げていきたいと考えています。市場の可能性に基づいて各トレンドを評価することで、DAI がどこに向かっているのかをより明確に理解することができます。

Web3-AI の領域では、AI 業界の真の需要から切り離されているように見えるプロジェクトへの投資と開発の第一波に、幻想的な効果が影響を及ぼしています。同時に、Web3-AI 内には大きな将来性を誇る急成長している分野があります。

誇張されすぎた Web3-AI トレンド

トレーニングと微調整のための分散型 GPU インフラストラクチャ

過去数年間で、より多くの人が基礎モデルの事前トレーニングと微調整を可能にすることを目的とした分散型 GPU インフラストラクチャの数が大幅に増加しました。この動きは、強力な GPU へのアクセスにおける既存の AI ラボの優位性への対応を目的としています。ただし、大規模な基礎モデルをトレーニングするには、それらの間に超高速の通信リンクを備えた大規模な GPU クラスターが必要であることを覚えておくことが重要です。分散型 AI セットアップにおける 50B ～ 100B モデルの 1 つの事前トレーニング サイクルには 1 年以上かかるか、正常に実行できない場合があります。

ZK-AI フレームワーク

ゼロ知識 (zk) 計算と人工知能 (AI) を統合するという概念により、基礎モデルにプライバシー機能を実装するための興味深い概念が生まれました。 Web3 における zk インフラストラクチャの重要性が高まるにつれ、いくつかの提案は zk 計算を基礎モデルに組み込むことを目的としています。ただし、zk-AI モデルは、大規模なモデルに適用すると計算コストが高くなる可能性があるため、手頃な価格の点で大きな課題に直面しています。さらに、zk 統合は、生成 AI の重要な側面である解釈可能性を制限する可能性があります。

推論の証明

暗号通貨の分野では、暗号の検証に重点が置かれています。場合によっては、これらの検証が、それを必要としない項目に不必要にリンクされることがあります。 Web3-AI 分野では、フレームワークが特定のモデル出力の暗号証明を生成する例に遭遇します。ただし、これらの状況は、技術的な問題ではなく、市場志向の困難をもたらします。本質的に、「推論証明」は適用可能なユースケースを探す潜在的なソリューションですが、今日の市場では依然としてほとんど効果がありません。

潜在的な Web3-AI トレンドのいくつか

ウォレットを持つエージェント

生成 AI の分野では、エージェント ワークフローは暗号通貨に大きな影響を与える興味深い発展を表しています。ここでのエージェントとは、単に入力に基づいて回答を提供するだけではない高度な AI システムを指します。また、特定の環境内でタスクの実行に積極的に取り組むこともできます。ほとんどの自律エージェントは、単一のユースケース向けに設計されています。しかし、テクノロジーの急速な進歩により、マルチエージェントの設定とコラボレーションが可能になりました。

この分野では、暗号通貨は大きな価値を生み出す可能性があります。仲介者が仕事を完了するために、または結果の品質を保証するために価値を約束するために、他の仲介者と契約しなければならない状況を考えてみましょう。これらの仲介業者に暗号通貨に基づく金融インフラを提供することで、協力的な代理店のさまざまな可能性が促進されます。

AI のための暗号資金調達

生成人工知能の分野の研究者として、私はオープンソース AI コミュニティで大幅な資金不足が生じていることに気づきました。ほとんどの研究室は、財政上の制約により、大規模なプロジェクトを維持できなくなりました。しかし、暗号通貨の世界は、エアドロップ、インセンティブ、ポイントなどのメカニズムを通じた効率的な資本形成方法を備えた興味深いソリューションを提供しています。オープンソースの生成 AI に暗号通貨のファンディング レールを使用するというこのコンセプトは、これら 2 つのトレンドが交差する有望な分野です。

小規模な基礎モデル

昨年、マイクロソフトはファイ モデルの発表に続き、小規模言語モデル (SLM) の概念を導入しました。このモデルは 20 億未満のパラメーターを誇りながら、コンピューター サイエンスや数学的タスクにおいてより大きな言語モデルの能力を上回っていました。 10 億から 50 億のパラメータ範囲を持つ SLM の重要性は、分散型 AI の実現可能性を推進し、オンデバイス AI の可能性を拡大する可能性にあります。現在の技術的な限界を考慮すると、数千億のパラメータ モデルを分散化することはほぼ不可能です。ただし、SLM はさまざまな Web3 インフラストラクチャ上での実行に適しており、Web3 と人工知能による実質的な価値創造への道を開きます。

合成データの生成

私はアナリストとして、データ不足が最新世代の基礎モデルにとって重大な課題を引き起こしていることを認識しています。これに応じて、これらのモデルを使用して実世界のデータを補完する合成データ生成方法の開発への関心が高まっています。暗号ネットワークの仕組みとトークンのインセンティブを活用すると、膨大な数の寄稿者が集まって新しい合成データセットを作成できる可能性があります。

その他の関連する Web3-AI トレンド

Web3-AI の領域では、人間による出力の証明を超えて、探求する価値のあるいくつかの興味深い傾向があります。 AI が生成したコンテンツによってもたらされる課題に応じて、人間が検証した出力の関連性が高まります。信頼と透明性は、Web3 テクノロジーが AI の評価およびベンチマーク セグメントにもたらすことができる重要な要素です。さらに、ヒューマン フィードバックによる強化学習 (RLHF) のような人間中心の微調整手法は、Web3 ネットワークに興味深いシナリオを提供します。生成 AI が進歩し、成熟し続けるにつれて、新しい Web3-AI アプリケーションが確実に登場します。

より分散化されたアプローチで AI 機能を強化する重要性は否定できません。 Web3 業界は、大規模な AI モデルによって生み出される金銭的価値には達していないかもしれませんが、生成 AI 分野には計り知れない可能性を秘めています。しかし、Web3-AI を進歩させる上での大きなハードルは、Web3-AI 自体の「現実歪曲フィールド」を乗り越えることかもしれません。 Web3-AI からは大きな価値が得られます。私たちは、具体的なアプリケーションの作成に集中する必要があるだけです。

暗号通貨業界で豊富な経験があり、それに伴う複雑さを深く理解している者として、この記事で表現されている視点が私自身のものであることを明確にしたいと思います。これらは CoinDesk または関連団体の見解を表すものではありません。