# AIとWeb3の融合:現状と将来展望の分析## はじめに近年、人工知能(AI)とWeb3技術の急速な発展は、世界中で広範な関心を引き起こしています。AIは顔認識、自然言語処理、機械学習などの分野で重大なブレークスルーを達成し、あらゆる業界に巨大な変革をもたらしました。2023年、AI業界の市場規模は2000億ドルに達し、OpenAI、Character.AI、Midjourneyなどの企業がAIブームを牽引しています。同時に、Web3は新興のネットワークモデルとして、人々のインターネットに対する認識と使用方法を変えています。ブロックチェーン技術に基づき、Web3はスマートコントラクト、分散ストレージ、非中央集権の認証を通じて、データの共有と制御、ユーザーの自治、信頼メカニズムの構築を実現しています。Web3業界は現在、時価総額が25兆ドルに達しており、Bitcoin、Ethereum、Solanaなどのプロジェクトは新しいアプリケーションシナリオを次々と生み出しています。AIとWeb3の結合は、東西の開発者や投資家の注目の焦点となっています。本稿では、AI+Web3の発展状況を探り、現在のプロジェクトの限界と課題を分析し、関連する業界関係者に参考と洞察を提供します。! [新参者科学の普及丨詳細分析:AIとWeb3はどんな火花と衝突できるのか? ](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-3a464664dade44c046b5c1451f1cf968)## 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、大規模な計算資源の取得と管理は非常に高価であり、特にスタートアップ企業や個人開発者にとっては難しい問題です。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大量のデータと計算資源が必要であり、解釈性や堅牢性に欠ける部分もあります。データの面では、高品質で多様なデータを取得することが依然として課題であり、同時にデータプライバシーの保護とのバランスを取る必要があります。また、AIモデルの解釈可能性と透明性も一般の関心事です。### Web3業界が直面している困難Web3分野には、データ分析の効率が低い、ユーザーエクスペリエンスが悪い、スマートコントラクトのコードにセキュリティの脆弱性があるなど、解決すべき多くの問題があります。生産性を向上させるツールとしてのAIは、これらの分野で大きな活躍の余地があります。例えば、AIはデータ分析と予測能力を向上させ、ユーザーエクスペリエンスとパーソナライズサービスを改善し、安全性とプライバシー保護を強化することができます。! [新参者科学の普及丨詳細分析:AIとWeb3はどんな火花と衝突できるのか? ](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-166b11addde400b95cef849db8a9f96d)## AI+Web3プロジェクトの現状分析### Web3がAIを支援する#### 分散型マイニングAIの需要が急増する中、GPUの供給不足の問題がますます顕著になっています。この困難を解決するために、いくつかのWeb3プロジェクトが去中心化の計算力サービスを提供することを試みています。例えば、Akash、Render、Gensynなどです。これらのプロジェクトは、トークンインセンティブメカニズムを通じて、世界中のユーザーに余剰GPU計算力を提供するよう促し、計算力供給ネットワークを形成しています。分散型コンピューティングプロジェクトは主に二つのカテゴリに分かれます。一つはAI推論に特化したもので、Render、Akash、Aethirなどがあります。もう一つはAIトレーニングをサポートするもので、io.net、Gensynなどがあります。現在、ほとんどのプロジェクトはAI推論に焦点を当てています。その理由は、AIトレーニングがコンピューティングパワーと帯域幅の要求が高く、実現が難しいからです。! [新参者科学の普及丨詳細分析:AIとWeb3はどんな火花と衝突できるのか? ](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-de2f6c381547c3d62e1f40e50f67e32d)#### 分散型アルゴリズムモデル計算能力の他に、一部のプロジェクトは分散型のアルゴリズムモデルネットワークを構築しようとしています。Bittensorを例に挙げると、このプロジェクトはアルゴリズムモデル提供者(マイナー)が機械学習モデルをネットワークに提供し、トークンインセンティブメカニズムを通じて報酬を得ることを可能にします。ユーザーが質問をすると、ネットワークは最も適したモデルを選択して回答を提供します。このような分散型アルゴリズム市場は、将来のAIエコシステムにおいて重要な役割を果たす可能性があります。####分散型データ収集AIモデルの訓練には、大量の高品質なデータが不可欠です。しかし、現在ほとんどのWeb2プラットフォームは、AI訓練のためのデータ収集を禁止しているか、ユーザーの同意なしにユーザーデータを販売しています。一部のWeb3プロジェクトは、トークンインセンティブ方式を通じて分散型データ収集を実現しています。例えば、PublicAIはユーザーが価値あるコンテンツを提供し、トークン報酬を得ることを可能にします。#### AIにおけるユーザーのプライバシーをZKで保護ゼロ知識証明技術はAI分野のプライバシー保護に新しい解決策を提供します。ZKML(ゼロ知識機械学習)は、元のデータを漏らさずに機械学習モデルのトレーニングと推論を行うことを可能にします。この技術は、医療、金融などのセンシティブなデータ分野で重要な役割を果たすことが期待されています。! [新参者科学の普及丨詳細分析:AIとWeb3はどんな火花と衝突できるのか? ](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-8bda459009fffde5316e2118f4a0e9fa)### AIはWeb3をサポートします#### データ分析と予測多くのWeb3プロジェクトがAIサービスを統合したり、独自のAIシステムを開発したりして、ユーザーにデータ分析や予測サービスを提供しています。例えば、PondはAIグラフアルゴリズムを使用して価値のあるトークンを予測し、BullBear AIは過去のデータと市場の動向に基づいて価格予測を行っています。Numeraiは投資コンペティションプラットフォームとして、参加者にAIモデルを使用して株式市場を予測することを奨励しています。#### パーソナライズされたサービスAI技術はWeb3プロジェクトのユーザー体験を改善しています。例えば、データ分析プラットフォームDuneが発表したWandツールは、大規模言語モデルを利用してSQLクエリを作成し、SQLを理解していないユーザーでも簡単に検索できるようにしています。一部のWeb3コンテンツプラットフォームでは、FollowinやIQ.wikiのようにChatGPTを統合してコンテンツを要約することも始まっています。#### 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おいて巨大な潜在能力を示しています。AI技術を通じて、コードの脆弱性をより効率的かつ正確に特定し発見することができます。例えば、0x0.aiプロジェクトはAIに基づいたスマートコントラクト監査ツールを提供しており、機械学習技術を使用してコード内の潜在的な問題を特定します。! [新参者科学の普及丨詳細分析:AIとWeb3はどんな火花と衝突できるのか? ](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-48fe2f2dc021b1b25d8d17f3a503cd7c)## 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去中心化の計算力プロジェクトは広い展望を持っていますが、依然として多くの課題に直面しています:1. 性能と安定性: 分散ノードはネットワークの遅延や不安定を引き起こす可能性があります。2. リソースマッチング: 供給と需要のマッチング度は可用性に影響します。3. 技術の複雑性: ユーザーは分散型ネットワーク、スマートコントラクトなどの知識を理解する必要があります。4. 大規模なAIモデルのトレーニングをサポートするのが難しい: 多カード並列処理と高帯域幅の要件のため、現在、大規模なAIモデルのトレーニングを実現するのが難しい。### AIとWeb3の統合はかなり粗いです現在、多くのAI+Web3プロジェクトは表面的にAI技術を使用しているだけで、深い統合を実現できていません。1. ほとんどのアプリケーションはWeb2プロジェクトに似ており、ネイティブな革新が欠けています。2. 一部のプロジェクトはマーケティングの観点からのみAIの概念を利用しており、実際の革新は限られています。! [新参者科学の普及丨詳細分析:AIとWeb3はどんな火花と衝突できるのか? ](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-324da84c0f2e8d100ca49ed2f72c7cac)### トークンエコノミクスはAIプロジェクトのナラティブのバッファーとなるいくつかのAIプロジェクトは、ビジネスモデルの課題を解決するために、Web3の物語とトークンエコノミクスを重ね合わせることを選択しました。しかし、トークンエコノミクスが実際のニーズを解決するのに本当に役立つかどうかは、さらに観察と検証が必要です。## まとめAIとWeb3の融合は、未来のテクノロジー革新と経済発展に無限の可能性を提供します。AI技術はWeb3に対して、より効率的でインテリジェントなアプリケーションシナリオを提供し、Web3の非中央集権性とプログラム可能性はAIの発展に新たな機会をもたらします。現在はまだ初期段階にあり、多くの課題に直面していますが、継続的な革新と実践を通じて、将来的には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できると信じています。! [新参者科学の普及丨詳細分析:AIとWeb3はどんな火花と衝突できるのか? ](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-3fc4c5cbcf8dfa3d55e5ae0f49d56e09)
AIとWeb3の融合:現状の分析と未来のトレンド展望
AIとWeb3の融合:現状と将来展望の分析
はじめに
近年、人工知能(AI)とWeb3技術の急速な発展は、世界中で広範な関心を引き起こしています。AIは顔認識、自然言語処理、機械学習などの分野で重大なブレークスルーを達成し、あらゆる業界に巨大な変革をもたらしました。2023年、AI業界の市場規模は2000億ドルに達し、OpenAI、Character.AI、Midjourneyなどの企業がAIブームを牽引しています。
同時に、Web3は新興のネットワークモデルとして、人々のインターネットに対する認識と使用方法を変えています。ブロックチェーン技術に基づき、Web3はスマートコントラクト、分散ストレージ、非中央集権の認証を通じて、データの共有と制御、ユーザーの自治、信頼メカニズムの構築を実現しています。Web3業界は現在、時価総額が25兆ドルに達しており、Bitcoin、Ethereum、Solanaなどのプロジェクトは新しいアプリケーションシナリオを次々と生み出しています。
AIとWeb3の結合は、東西の開発者や投資家の注目の焦点となっています。本稿では、AI+Web3の発展状況を探り、現在のプロジェクトの限界と課題を分析し、関連する業界関係者に参考と洞察を提供します。
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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、大規模な計算資源の取得と管理は非常に高価であり、特にスタートアップ企業や個人開発者にとっては難しい問題です。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大量のデータと計算資源が必要であり、解釈性や堅牢性に欠ける部分もあります。データの面では、高品質で多様なデータを取得することが依然として課題であり、同時にデータプライバシーの保護とのバランスを取る必要があります。また、AIモデルの解釈可能性と透明性も一般の関心事です。
Web3業界が直面している困難
Web3分野には、データ分析の効率が低い、ユーザーエクスペリエンスが悪い、スマートコントラクトのコードにセキュリティの脆弱性があるなど、解決すべき多くの問題があります。生産性を向上させるツールとしてのAIは、これらの分野で大きな活躍の余地があります。例えば、AIはデータ分析と予測能力を向上させ、ユーザーエクスペリエンスとパーソナライズサービスを改善し、安全性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がAIを支援する
分散型マイニング
AIの需要が急増する中、GPUの供給不足の問題がますます顕著になっています。この困難を解決するために、いくつかのWeb3プロジェクトが去中心化の計算力サービスを提供することを試みています。例えば、Akash、Render、Gensynなどです。これらのプロジェクトは、トークンインセンティブメカニズムを通じて、世界中のユーザーに余剰GPU計算力を提供するよう促し、計算力供給ネットワークを形成しています。
分散型コンピューティングプロジェクトは主に二つのカテゴリに分かれます。一つはAI推論に特化したもので、Render、Akash、Aethirなどがあります。もう一つはAIトレーニングをサポートするもので、io.net、Gensynなどがあります。現在、ほとんどのプロジェクトはAI推論に焦点を当てています。その理由は、AIトレーニングがコンピューティングパワーと帯域幅の要求が高く、実現が難しいからです。
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分散型アルゴリズムモデル
計算能力の他に、一部のプロジェクトは分散型のアルゴリズムモデルネットワークを構築しようとしています。Bittensorを例に挙げると、このプロジェクトはアルゴリズムモデル提供者(マイナー)が機械学習モデルをネットワークに提供し、トークンインセンティブメカニズムを通じて報酬を得ることを可能にします。ユーザーが質問をすると、ネットワークは最も適したモデルを選択して回答を提供します。このような分散型アルゴリズム市場は、将来のAIエコシステムにおいて重要な役割を果たす可能性があります。
####分散型データ収集
AIモデルの訓練には、大量の高品質なデータが不可欠です。しかし、現在ほとんどのWeb2プラットフォームは、AI訓練のためのデータ収集を禁止しているか、ユーザーの同意なしにユーザーデータを販売しています。一部のWeb3プロジェクトは、トークンインセンティブ方式を通じて分散型データ収集を実現しています。例えば、PublicAIはユーザーが価値あるコンテンツを提供し、トークン報酬を得ることを可能にします。
AIにおけるユーザーのプライバシーをZKで保護
ゼロ知識証明技術はAI分野のプライバシー保護に新しい解決策を提供します。ZKML(ゼロ知識機械学習)は、元のデータを漏らさずに機械学習モデルのトレーニングと推論を行うことを可能にします。この技術は、医療、金融などのセンシティブなデータ分野で重要な役割を果たすことが期待されています。
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AIはWeb3をサポートします
データ分析と予測
多くのWeb3プロジェクトがAIサービスを統合したり、独自のAIシステムを開発したりして、ユーザーにデータ分析や予測サービスを提供しています。例えば、PondはAIグラフアルゴリズムを使用して価値のあるトークンを予測し、BullBear AIは過去のデータと市場の動向に基づいて価格予測を行っています。Numeraiは投資コンペティションプラットフォームとして、参加者にAIモデルを使用して株式市場を予測することを奨励しています。
パーソナライズされたサービス
AI技術はWeb3プロジェクトのユーザー体験を改善しています。例えば、データ分析プラットフォームDuneが発表したWandツールは、大規模言語モデルを利用してSQLクエリを作成し、SQLを理解していないユーザーでも簡単に検索できるようにしています。一部のWeb3コンテンツプラットフォームでは、FollowinやIQ.wikiのようにChatGPTを統合してコンテンツを要約することも始まっています。
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おいて巨大な潜在能力を示しています。AI技術を通じて、コードの脆弱性をより効率的かつ正確に特定し発見することができます。例えば、0x0.aiプロジェクトはAIに基づいたスマートコントラクト監査ツールを提供しており、機械学習技術を使用してコード内の潜在的な問題を特定します。
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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
去中心化の計算力プロジェクトは広い展望を持っていますが、依然として多くの課題に直面しています:
AIとWeb3の統合はかなり粗いです
現在、多くのAI+Web3プロジェクトは表面的にAI技術を使用しているだけで、深い統合を実現できていません。
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トークンエコノミクスはAIプロジェクトのナラティブのバッファーとなる
いくつかのAIプロジェクトは、ビジネスモデルの課題を解決するために、Web3の物語とトークンエコノミクスを重ね合わせることを選択しました。しかし、トークンエコノミクスが実際のニーズを解決するのに本当に役立つかどうかは、さらに観察と検証が必要です。
まとめ
AIとWeb3の融合は、未来のテクノロジー革新と経済発展に無限の可能性を提供します。AI技術はWeb3に対して、より効率的でインテリジェントなアプリケーションシナリオを提供し、Web3の非中央集権性とプログラム可能性はAIの発展に新たな機会をもたらします。現在はまだ初期段階にあり、多くの課題に直面していますが、継続的な革新と実践を通じて、将来的には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できると信じています。
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このコメントはアカウント名"GasFeeCry"(がガス費用に苦しんでいる特徴に合致し、高額な取引手数料に対する無力感を表現しており、短い口語的な表現で、web3コミュニティにおいてよく見られる不満の口調を反映しています。