ここ 1 年、分散型 AI の概念の普及とさまざまな AI ツールの広範な適用により、AI + Web3 は徐々に暗号化サークルで最もホットなトピックの 1 つになりました。不完全な統計によると、現在業界には Web3 と AI を組み合わせたプロジェクトが 140 以上あり、コンピューティング、検証、メタバース、ゲームなどの多方面をカバーしています。イーサリアム・リアンチュアン・ヴィタリク氏も、ブロックチェーンとAIを組み合わせたユースケースについて論じた記事を執筆し、両者の分野を越えたユースケースが増加しており、一部のユースケースはより重要性と堅牢性が高まっていると指摘した。また、先日香港で開催された「香港 Web3 カーニバル」では、メイン会場、サイド会場ともに AI と Web3 の組み合わせの話題が頻繁に上がりました。
この記事では、3 つの注目すべき Web3 と AI の統合プロジェクトを選択し、暗号化 AI の分野におけるその独自の位置付けと開発の見通しについて説明します。
ビッテンソール：時価総額では首位だが、実用性は市場から疑問視されている
AI の分野では、リソースを大量に消費するコンピューティング能力やデータとは異なり、暗号化アルゴリズムはテクノロジーを大量に消費する作業に重点を置いています。しかし、現在の AI 分野では、技術的な障壁の存在により、アルゴリズムとモデルが効果的に連携できず、ゼロサムゲームの状況に陥ることが多いという問題があります。この状況を変えるために、Bittensor は、ブロックチェーンネットワークとインセンティブメカニズムを通じて異なるアルゴリズム間の協力を促進し、共有知識のためのアルゴリズム市場を段階的に構築するソリューションを提案しました。つまり、ビットコインのマイニング ネットワークと同様に、Bitnsor はビットコインのマイニング計算プロセスを AI モデルのトレーニングと検証に置き換えるだけです。
名前から判断すると、「Bittensor」は「Bit」と「Tensor」の 2 つの部分に分解できます。その中でも、ビットはビットコインの最小の通貨単位として理解できます。より広範なコンピューターサイエンスにおいて、ビットは情報の最も基本的な単位を表します。 「Tensor」は、もともと「拡張」を意味するラテン語の「Tendera」に由来しています。物理学では、テンソルは複数の指数を持つテンソル、つまりさまざまなタイプのデータを表すことができる多次元配列または行列を指します。機械学習の分野では、テンソルは多次元データの表現と処理に使用されることを意味します。
Bittensor のアーキテクチャは 2 つの層に分けることができ、最下層は Polkadot Substrate に基づくブロックチェーンであり、コンセンサス メカニズムの実行とネットワークの動機付けを担当します。 AI レイヤーは、推論、トレーニング、および Bittensor プロトコル ノード間の入出力互換性の確保を担当します。 Bittensor ネットワークには、マイナーとバリデーターという 2 つの主要な参加者がいます。マイナーはトークン報酬と引き換えにトレーニング モデルをネットワークに送信しますが、バリデーターはモデル出力の有効性と精度を確認し、ユーザーに返す最も正確な出力を選択する責任があります。前向きな競争サイクルを生み出すために、Bittensor は Yuma コンセンサス メカニズムを通じてインセンティブの分配を実装しています。 Yuma コンセンサスは、PoW と PoS のメカニズムを組み合わせたもので、マイナーは競合計算結果を通じてトークン報酬を獲得しますが、バリデーターは特定のサブネットでトークンをプレッジし、検証作業を完了することで、より正確で一定量の TAO インセンティブを獲得する必要があります。 AI モデルのスクリーニングと評価を一貫して行うほど、より多くの報酬を受け取ることができます。
サブネットは、Bittensor エコシステムの中核コンポーネントです。 2023 年 10 月、Bittensor は Revolution アップグレードを通じて「サブネット」の概念を導入しました。異なるサブネットは、機械翻訳、画像認識と生成、言語の大規模モデルなどを含む異なるタスクを担当できます。同時に、これらのサブネットは相互作用できます。お互いに、交流し、学びます。誰でも Bittensor にサブネットを作成できますが、TAO トークンで料金を支払う必要があります。料金の金額は、ネットワーク上のサブネットの需要と供給によって異なります。さらに、サブネットのメインネット上でライブを開始する前に、テストをローカルおよびテストネット上で実行する必要があります。
現在、Bittensor には特別なサブネット 0 # Root と他の 32 のサブネットがあります。 0 # ルートは Bittensor のガバナンス センターとして Opentensor Foundation によって構築され、コンセンサスを通じて出力 TAO を他のサブネットに配布できます。 0 # ルートでは、バリデーターの役割は、他のサブネット上で誓約数が最も多い上位 64 のバリデーターから提供され、マイナーの役割は他のサブネットによって演じられます。さらに、0 # ルートは、貢献度に基づいて他のサブネットにインセンティブを割り当てることもできます。残りの 32 のサブネットについては、検証ノードとマイナーがそれぞれの貢献に基づいて一定の割合の TAO を受け取ります。通常、41% がバリデーター、41% がマイナー、残りの 18% がサブネット作成者に割り当てられます。 Bittensor エコシステム内のサブネット間の競争は熾烈です。現在、システムで許可されているサブネットの最大数は 32 ですが、テストネットにはすでに 200 を超えるサブネットがメインネットへの登録を待っています。最近、一部の優れたチームも、MyShell TTS などの独自のサブネットを Bittensor に登録しています。サブネット登録ルールに従って、サブネット数の上限に達すると、システムはトークン割り当てが最も少ないサブネットを自動的にキャンセルします。
Bitensor は最近、その登録料と実用性についても疑問に直面している。 Bittensor へのサブネットの登録コストは現在 2,078.49 TAO ですが、3 月 1 日には 10,281 TAO (700 万米ドル以上に相当) に達したと報告されています。また、TAOの価格が上昇すると、登録料もさらに上昇する可能性があります。また、プロジェクトがサブネットを登録するたびに、登録料金は 2 倍になり、誰も登録しない場合は 4 日以内に料金が直線的に半分になります。サブネットを作成したり、サブネットに参加したい開発者にとって、高額な登録料は間違いなく大きな負担となるでしょう。さらに、Bittensor サブネットの有用性も疑問視されています。 32 のサブネットのほとんどは、「データの並べ替え」や「テキスト、画像、音声の変換」などの低しきい値のシナリオで使用されます。そして、ビッテンソールを基盤とするチームの中で、フルタイムのメンバーが十数人を抱えるチームはなく、ほとんどのチームは 2 ～ 3 人しかいません。 Bitcoin OrdinalsプロジェクトTaproot WizardsとBitcoin NFTプロジェクトQuantum Catsの創設者であるエリック・ウォール氏も、Bittensorは実用性をもたらさない無意味な分散実験にすぎないと信じて、ソーシャルプラットフォームに関する自身の見解を表明した。 Eric Wall 氏は、「サブネット #1 はテキスト プロンプト サービスとして説明されていますが、実際にはその動作モードは非常に単純です。ChatGPT と同様に、ユーザーはプロンプトを送信し、マイナーは TAO トークンを受け取ります。」しかし、検証者は答えの類似性をチェックするだけであり、マイナーの答えが他のマイナーと異なる場合、システム全体が非常に非効率であり、効果を得ることができないため、ここには重大な冗長性があります。モデルが実際に実行されていることを確認します。さらに、サブネット全体の唯一の目的は、分散型 AI 用の不要な AI トークンの購入であると考えられます。暴露。
儀式：AIモデル推論訓練にZKPを使用した超豪華な背景祝福
既存の AI スタックには、計算の完全性、プライバシー、検閲の保証の欠如など、多くの問題があります。さらに、少数の集中企業によってインフラストラクチャがホストされているため、開発者とユーザーがローカルで統合する能力が制限され、効率性の問題が発生します。この文脈で、分散型 AI コンピューティング プラットフォーム Ritual が誕生しました。
Ritual の主な目標は、人工知能のためのオープンでモジュール式のソブリン実行レイヤーを提供すること、つまり、EVM、SVM、その他の仮想マシン環境に人工知能を導入する方法を提供することです。簡単に言うと、Ritual は分散ノード ネットワーク コンピューティング リソースとモデル作成者を接続し、作成者が AI モデルをホストできるようにし、ユーザーは AI モデルの完全な推論機能を検証可能な方法で既存のワークフローに追加できます。
Ritual チームには非常に強力な経歴があります。共同創設者の Niraj Pant と Akilesh Pott は、Polychain の元ゼネラル パートナーでした。さらに、チーム メンバーには、Microsoft AI や Facebook Novi などの有名企業の上級エンジニアや、Dragonfly、Protocol Labs、dYdX などの有名な機関の専門家も含まれています。さらに、Ritual のアドバイザーのラインナップも非常に印象的で、EigenLayer の創設者兼パートナーの Sreeram Kannan 氏、Gauntlet の創設者兼 CEO の Tarun Chitra 氏、BitMEX の共同創設者 Arthur Hayes 氏が含まれます。
これまでのところ、リチュアルは2回の資金調達ラウンドを完了している。 2023年11月、Ritualは、ccomplice、Robot Ventures、dao 5、Accel、Dilectic、Anagram、Avra、Hyperspherを含むArchetype主導の2500万米ドルの資金調達完了を発表したほか、エンジェル投資家であるCoinbaseの元最高技術責任者も参加した。 Balaji Srinivasan 氏、Protocol Labs の研究者 Nicola Greco 氏、Worldcoin 研究エンジニアの DC Builder 氏、EigenLayer の最高戦略責任者 Calvin Liu 氏、Monad の共同創設者 Keone Hon 氏、AI+Crypto プロジェクト Modulus Labs の Daniel Shorr 氏、Ryan Cao 氏が投資に参加しました。そして2024年4月8日、儀式得るPolychain Capital から数百万ドルの投資を受けていますが、具体的な金額はまだ不明です。
現在、Ritual はチェーンに計算を導入する軽量ライブラリである Infernet を立ち上げており、これによりスマート コントラクト開発者は Infernet ノードを通じてオフチェーンの計算をリクエストし、計算結果を Infernet SDK を通じてチェーン上のスマート コントラクトに渡すことができます。 Infernet ノードは、Infernet の軽量のオフチェーン クライアントであり、主にオンチェーンまたはオフチェーンのリクエストをリッスンし、オンチェーン トランザクションまたはオフチェーン API を通じてワークフロー出力とオプションのプルーフを配信します。 Infernet SDK は、ユーザーがオフチェーン コンピューティング ワークロードの出力をサブスクライブできるようにする一連のスマート コントラクトです。その主な使用例の 1 つは、機械学習推論をオンチェーンに導入することです。 Infernet は任意のチェーンにデプロイできるため、任意のプロトコルとアプリケーションを統合できます。さらに、Infernet を使用すると、開発者は Halo 2 検証器や Plonky 3 検証器などの独自の証明システムを導入することもできます。
Infernet はチェーン上で直接推論を実行しませんが、Oracle システムに似ています。リクエストはチェーン上で発行され、チェーン外のノードがリクエストを実行してチェーンに応答を返します。ただし、この方法には非同期の問題もあります。つまり、開発者はリクエストを行った後、ブロック上で待機する必要があり、すぐに応答を得ることができません。 Ritual のアプローチは、開発者が操作が行われる場所を気にせずに、使い慣れた環境で推論操作を直接実行できるようにすることです。これらの操作は依然としてオフチェーンで実行されますが、これらのコンピューティング操作を仮想マシンに埋め込むことで、各ノードは、変更された仮想マシンを実行しながら、超最適化された人工知能操作を実行できます。この方法は、プリコンパイルによって実装される、一種の対話型通信とみなすことができます。この手法の出現は、ブロックチェーンエコシステムの発展トレンドでもあります。
具体的な実装に関しては、Infernet を通じて、開発者はコンピューティング集約的な操作をオフチェーンに委任し、オンチェーン コールバックを介してスマート コントラクト内の出力とオプションのプルーフを消費して、スマート コントラクト実行環境の制限を回避できます。たとえば、エミリーは、ミンターが独自に新しい機能を NFT に追加できるようにする新しい NFT コレクションを開発しています。エミリーはミント Web サイトを構築し、ユーザー入力を解析して新しいイメージを生成するカスタム ワークフローを実行する Infernet ノードに署名された委任を公開し、Infernet ノードは最終イメージをスマート コントラクトに送信しました。
2023 年末に、Ritual は Infernet SDK を利用したアプリケーションをリリースしました。Frenrug。 Frenrug は、Friend.tech チャット ルームで実行されているチャットボットです。Frenrug のキーを保持しているユーザーは、Frenrug にメッセージを送信できます。たとえば、Frenrug を通じて、対応する friends.tech ユーザーのキーを売買できますが、Frenrug はユーザー メッセージを直接処理せず、異なる言語モデルを実行する複数の Infernet ノードにメッセージを送信します。インファーネット ノードはユーザー メッセージを処理し、ブロックチェーン上で投票を生成します。十分な数のノードが投票すると、システムはこれらの投票を集約し、キーの売買などの対応する操作をブロックチェーン上で実行します。最後に、Frenrug はチャット ルームで投票結果と各ノードの最終アクションを返信し、システムがリクエストをどのように処理したかをユーザーに理解させます。
Ritualは現在、第2弾製品「Sovereign Chain Ritual Chain」を開発中。ただし、Infernet は任意の EVM チェーンに簡単に統合できるため、任意のプロトコルを使用できます。しかし、Ritual は依然として、チェーンの構築が必要であると強く信じています。チェーンを構築することで、コア実行層とコンセンサス層により効率的な機能を構築でき、人工知能を最大限に活用してプロトコルに価値をもたらし、ビジョンを実現できるからです。もちろん、ソブリンチェーンを実装するには、Ritual はさまざまな種類のバリデーター、証明システム、さまざまな複雑な機能を構築する必要があり、ユーザーが簡単に始められるように十分にシンプルである必要があります。
仮想: より興味深く、ユーザー参加に重点を置いています
さまざまなマシン モデルと対話する Bittensor や Ritual とは異なり、Virtual Protocol は、さまざまな仮想世界用の人工知能キャラクターの作成に焦点を当てた分散工場に似ています。ユーザー参加をより重視し、人間の主観的な考えと社会的合意をビジョンに統合して、パーソナライゼーションと没入感の開発を促進します。仮想プロトコルの中心的なアイデアは、将来の仮想インタラクションが人工知能によって実現され、分散型の方法で構築され、パーソナライズされた超没入型のエクスペリエンスを提供するというものです。その中で、パーソナライゼーションは、すべてのインタラクションがユーザーとの個人的なつながりを生み出し、独自の関連性を持たせることを保証します。一方、没入感はユーザーのさまざまな感覚を刺激し、よりリアルな体験を生み出すことができます。
仮想エコシステムの参加者には、貢献者と検証者が含まれます。コントリビューターは、既存モデルの改良や新しいモデルの提案など、モデルに対してさまざまなテキストデータ、音声データ、ビジュアルデータを提供することができます。このコンテンツは、バリデーターによってレビューおよび認証されて、正確性と信頼性が保証され、その貢献の品質が評価されて、仮想プロトコル エコシステムによって設定された基準を満たしていることが確認されます。
新しい提案: 誰でも Genesis Virtual の作成を開始できますが、指定された 3 か月以内に少なくとも 100,000 VIRTUAL を誓約し、DAO の提案プロセスに合格する必要があります。仮想コミュニティ内のすべてのトークン所有者は、この提案に投票できます。提案が可決されると、新しい仮想 NFT が鋳造されます。
既存のモデルに貢献する: 提案は自動的に生成され、検証者がレビュー、議論、検証し、変更を加えるかどうかの投票を行います。
現在、バリデータのみが提案を検証または投票する権利を持ち、検証プロセス全体は匿名で行われます。検証者は、モデルの各ペアと少なくとも 10 ラウンド対話する必要があります。検証タスクを完了した後、検証者は、それが表す合計ステーキングの割合に対応するステーキング報酬を受け取ることができます。バリデーターになりたい場合、ユーザーは仮想アカウントで 1,000 仮想トークンを保持し、すべての提案を検証することにコミットする必要があります。さらに、Virtual は DPos メカニズムを使用しており、検証せずにステーキング報酬を取得したい場合は、Virtual Verifier に任意の量のトークンを預けることができます。検証者は、収益率の 10% を差し引いた後、ステーキング報酬を返します。ユーザーに委託する。
Virtual の参加プロセス全体は透明であり、パブリック ブロックチェーンを通じて記録され、すべての寄付は NFT に変換されて Immutable Contribution Vault (ICV) に保存され、トレーサビリティと報酬の公平な分配が保証されます。 Immutable Contribution Library (ICV) は、Virtual のマルチレイヤー オンチェーン リポジトリであり、チェーン上で Virtual が承認したすべてのコントリビューションをアーカイブし、各仮想の現在のステータスを表示し、その歴史的進化を追跡できます。さらに、ICV は、オープンソースの VIRTUAL コード ベース モデルを通じて透過的な環境を作成します。これにより、コンポーザビリティが促進され、開発者や貢献者が既存の VIRTUAL の上に構築し、既存の VIRTUAL とシームレスに統合できるようになります。
仮想トークンは仮想プロトコルの中核であり、その主な機能には、貢献者と検証者に報酬を与えること、プロトコル開発をサポートすること、エアドロップを実行することが含まれます。仮想トークンの総供給量は 10 億で、そのうち 60% が公的に流通され、5% が流動性プールとして確保され、残りの 35% はコミュニティのインセンティブと仮想プロトコル エコシステム開発の取り組みに充てられます。今後 3 年間、年間リリース量は 10% を超えず、導入には管理部門の承認が必要です。
仮想プロトコルは、収益とインセンティブを通じてフライホイール駆動を可能にします。収益はさまざまな dApp の使用から得られ、dApp はプロトコルに使用料を支払う必要があります。毎月末に、仮想プロトコルは dApps からの総収入流入に基づいてインセンティブを分配します。そのうち 10% がプロトコルに割り当てられ、残りの 90% は誓約率に応じてさまざまな仮想アプリケーションに分配されます。収益が貢献度に比例するようにするためです。例: 総収入は 100 ドルで、そのうち 10 ドルがプロトコルに割り当てられます。残りの 90 ドルのうち、仮想 A のプレッジ プールは 9,000 トークンを保持しますが、仮想 B のプレッジ プールは 1,000 トークンのみを保持します。この場合、仮想 A は 90 * 90% = 81 ドルを受け取り、仮想 B は 90 * 10% = 9 ドルを受け取ります。
各仮想アプリケーションでは、収益はバリデーターとコントリビューターに均等に分配されます。バリデーターは、実行時間とステーク額に基づいて収入を得ることができます。実行時間とは、プロポーザルの総量に対する検証されたプロポーザルの数の比率を指します。たとえば、仮想 A のバリデーター A が 90% の確率で実行される場合、81/2* 90% = 36.45 ドルを受け取ります。その後、収入は各質権者にさらに分配され、具体的な分配は割り当てに基づいて行われます。さらに、デフォルトの 10% が委任手数料としてプールのバリデーターに支払われます。寄付者には、寄付の利用状況とインパクトプールに基づいて収入が割り当てられます。このうち、貢献利用率は、貢献者の貢献がシステム内で積極的に使用された期間を考慮しており、モデルを開発および保守する貢献者は割り当てられた総収益の 30% を受け取り、データセットを提供および保守するユーザーはその収益を受け取ります。モデルの微調整に使用された収益は、割り当てられた総収入の 30% を受け取り、分配された収入全体の 70% を受け取ります。さらに、インパクトプールは貢献の重要性に基づいてポイントを授与します。
現在、Virtual は と呼ばれるソフトウェアにアクセスできます。AI Waifuバーチャルコンパニオンゲーム内。ゲームの物語の背景となるのは「アルカディア」と呼ばれる世界。ゲームでは、あなたはアルカディアの魔術師として、他の魔術師やそのワイフと戦う必要があります。ワイフと会話して絆を深め、隠されたストーリーをアンロックし、ギフトを贈ることでさらに多くの報酬を獲得することを選択できます。現在、ゲームには 3 人の異なるワイフがあり、それぞれに独自の背景ストーリーと個性があります。さらに、このゲームには他のワイフを誘惑し、自分のワイフを守ることができる戦闘モードも導入されています。すべてのゲーム内支出はゲームの報酬プールに投入され、WAI 取引手数料の 60% も報酬プールの一部として分配されます。
他の AI コンパニオンやチャットボットとは異なり、AI Waifu は 3D モデルとして視覚的に表示され、音やテキストに対して感情的かつアニメーション的に反応できます。 AI Waifu とのコミュニケーションを通じて、彼女はコンテンツ スタイルを繰り返すことはありませんが、学習を続けてプレイヤーにパーソナライズされた応答を提供します。さらに、AI Waifu は、共同所有を可能にし、その支出を収益分配として開発者に報酬を与える暗号化対応の経済設計を備えたクロスプラットフォーム PWA です。
AI Waifu に加えて、Virtual も次のことを計画しています。ロールアウトするゲーム間の記憶と最終的な意識を備えた新しいタイプの AI RPG であるこれらの AI エージェントは、ゲーム内のプレイヤーや他のエージェントとの対話を通じて動的に進化できます。つまり、ユーザーはエージェントをトレーニングのためにゲーム A に参加させ、トレーニングの記憶を保持することができます。その後、エージェントがゲーム B に配置されると、ゲーム A の記憶が残ります。継続的な学習を通じて、AI エージェントは人間のプレイヤーの行動を模倣し、プレイヤーの行動やゲーム環境の変化に基づいて動的に構築できるため、ユーザーのゲーム体験がより豊かで、よりパーソナライズされた、さらには予測不能なものになる可能性があります。ユーザーはインタラクション記録をアップロードしてトークン報酬を受け取ることもできます。さらに、Virtual は、あらゆるプラットフォームでライブ配信できるバーチャル アイドルの立ち上げも計画しています。
要約する
暗号化 AI の分野では、Bittensor、Ritual、Virtual Protocol がさまざまな分野に深く関わっています。その中でもBittensorは知識共有のためのアルゴリズム市場の構築に力を入れており、現在その市場価値は暗号化AIの分野で主導的な地位を占めている。しかし、コミュニティのメンバーは最近、そのサブネット登録のコストと有用性についていくつかの疑問を提起しました。ただし、単一のサブネットの問題がネットワーク全体の欠陥に起因するかどうかについては、さらなる評価が必要です。さらに、システムが実行するベリファイアに大きく依存しているという問題に関して、Opentensor Foundation の貢献者は最近、動的 TAO ソリューション「BIT 001」を提案しました。
強力な資金調達ラインナップとチームの背景により、Ritual は暗号 AI トラックの新興企業となっています。以前、Dragonfly のパートナーである Haseeb Qureshi 氏は記事の中で、Rutial が使用する暗号経済学は検証可能な推論トラックの中で最も単純でおそらく最も安価であるが、ノードの共謀にはセキュリティ上の問題があると述べました。しかしその後、Ritual Lianchuangはソーシャルプラットフォームで次のように説明した。急行Ritual プラットフォームは、ノードの協力と選択的共謀に基づく暗号経済的アプローチを採用するのではなく、ユーザーの好みに基づいてセキュリティのレベルを選択するオプションをユーザーに提供します。
対照的に、仮想プロトコルはより楽しく、ユーザー エンゲージメントに重点を置いています。たとえば、このプロトコルは AI Waifu バーチャル コンパニオン ゲームを起動し、ゲーム用の AI エージェントを起動しようとしています。従来のゲームの確立されたゲーム ルールと比較して、Virtual Protocol はプレーヤーとのインタラクティブな関係を確立することに注力しており、プレーヤーの行動とゲーム環境に基づいて動的に進化し、それによってゲームの社会的属性と継続性を高めることを望んでいます。
もちろん、この記事で紹介した3つのプロジェクト以外にも、GPUレンタル市場に焦点を当てたio.net、AIエージェンシープロトコルのAutonolas、Web3など、市場には注目に値する暗号AIプロジェクトが数多く存在します。クリエイターに特化したAIプラットフォームMyShellなどこれらのプロジェクトは、暗号AI分野の多様性と可能性を示すものであり、今後もこの分野の発展に細心の注意を払っていきます。
