AI Layer1 研究レポート:オンチェーンDeAIの肥沃な土壌を見つける

概要

近年、OpenAI、Anthropic、Google、Metaなどの主要なテクノロジー企業が、大規模言語モデル(LLM)の急速な発展を推進しています。LLMは各業界で前例のない能力を示し、人間の想像力の幅を大きく広げ、さらには特定のシーンでは人間の労働の代替としての可能性を示すことさえあります。しかし、これらのコア技術は少数の中央集権的なテクノロジー大手によって厳しく掌握されています。豊富な資本と高額な計算リソースの管理によって、これらの企業は越えがたい壁を築き、大多数の開発者や革新チームが対抗することが難しくなっています。

同時に、AIの急速な進化の初期段階では、社会の世論は技術による突破と便利さに焦点を当てがちで、プライバシー保護、透明性、安全性といった核心的な問題への関心は相対的に不足しています。長期的には、これらの問題がAI業界の健全な発展と社会の受容度に深刻な影響を与えるでしょう。もし適切に解決できない場合、AIが「善」に向かうのか「悪」に向かうのかという議論はますます顕著になるでしょう。そして、中央集権的な巨頭は利益追求の本能に駆動され、これらの課題に積極的に対処する十分な動機を欠くことが多いです。

ブロックチェーン技術は、その非中央集権性、透明性、検閲耐性の特性により、AI業界の持続可能な発展に新たな可能性を提供しています。現在、Solana、Baseなどの主流なブロックチェーン上には多くの「Web3 AI」アプリケーションが登場しています。しかし、深く分析すると、これらのプロジェクトには多くの問題が残っています。一方で、非中央集権性の程度が限られており、重要な部分やインフラは依然として中央集権的なクラウドサービスに依存しており、ミーム属性が強すぎて真の意味でのオープンエコシステムを支えることが難しいです。もう一方では、Web2の世界のAI製品と比較すると、オンチェーンAIはモデルの能力、データ利用、応用シーンなどの面で依然として制限があり、革新の深さと広がりが向上する必要があります。

真の去中心化AIのビジョンを実現し、ブロックチェーンが安全で効率的、かつ民主的に大規模AIアプリケーションを支えることができ、性能的に中央集権的なソリューションと競争するためには、AI専用に設計されたLayer1ブロックチェーンを構築する必要があります。これにより、AIのオープンな革新、ガバナンスの民主化、データの安全性に対する堅実な基盤が提供され、去中心化AIエコシステムの繁栄を促進します。

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AIレイヤー1のコア機能

AI Layer 1は、AIアプリケーション専用に設計されたブロックチェーンであり、その基盤アーキテクチャと性能設計はAIタスクのニーズに密接に関連しており、オンチェーンAIエコシステムの持続可能な発展と繁栄を効率的に支えることを目的としています。具体的には、AI Layer 1は以下のコア能力を備えている必要があります:

1. 効率的なインセンティブと分散型コンセンサスメカニズム AI Layer 1のコアは、オープンな計算力、ストレージなどのリソースの共有ネットワークを構築することにあります。従来のブロックチェーンノードが主に帳簿記録に焦点を当てているのとは異なり、AI Layer 1のノードは、より複雑なタスクを担う必要があります。計算力を提供し、AIモデルのトレーニングと推論を完了するだけでなく、ストレージ、データ、帯域幅などの多様なリソースを貢献し、AIインフラストラクチャにおける中央集権的な巨大企業の独占を打破する必要があります。これにより、基盤となるコンセンサスとインセンティブメカニズムに対するより高い要求が生じます。AI Layer 1は、AI推論やトレーニングなどのタスクにおけるノードの実際の貢献を正確に評価、インセンティブを与え、検証できる必要があり、ネットワークの安全性とリソースの効率的な配分を実現します。こうすることで、ネットワークの安定性と繁栄を保証し、全体の計算力コストを効果的に削減することができます。

2. 卓越な高性能と異種タスクサポート能力 AIタスク、特にLLMのトレーニングと推論は、計算性能と並列処理能力に対して非常に高い要求を持っています。さらに、オンチェーンAIエコシステムは、異なるモデル構造、データ処理、推論、ストレージなどの多様で異種のタスクタイプをサポートする必要があります。AI Layer 1は、基盤アーキテクチャにおいて高スループット、低遅延、弾力的な並列処理といった要求に対して深く最適化され、異種計算リソースへのネイティブサポート能力を事前に設定する必要があります。これにより、さまざまなAIタスクが効率的に実行され、「単一型タスク」から「複雑多元エコシステム」へのスムーズな拡張が実現されます。

3. 検証可能性と信頼性のあるアウトプットの保証 AIレイヤー1は、モデルの悪用やデータの改ざんなどのセキュリティリスクを防ぐだけでなく、AIの出力結果の検証可能性と整合性を根本的なメカニズムから確保する必要があります。信頼できる実行環境(TEE)、ゼロ知識証明(ZK)、マルチパーティセキュアコンピューティング(MPC)などの最先端技術を統合することにより、プラットフォームは、モデル推論、トレーニング、およびデータ処理の各プロセスが独立して検証できることを保証し、AIシステムの公正さと透明性を確保します。同時に、この検証可能性は、ユーザーがAI出力の論理と根拠を明確に理解するのに役立ち、「得られたものが望むもの」となり、AI製品に対するユーザーの信頼と満足度を向上させます。

4. データプライバシー保護 AIアプリケーションはしばしばユーザーのセンシティブなデータを扱います。金融、医療、ソーシャルなどの分野では、データプライバシーの保護が特に重要です。AI Layer 1は、検証可能性を保証しつつ、暗号化に基づくデータ処理技術、プライバシー計算プロトコル、データ権限管理などの手段を採用し、推論、トレーニング、保存などのプロセス全体でデータの安全性を確保し、データ漏洩や悪用を効果的に防ぎ、ユーザーのデータセキュリティに対する不安を解消する必要があります。

5. 強力なエコシステムのサポートと開発能力 AIネイティブなLayer 1インフラとして、プラットフォームは技術的な先進性を持つだけでなく、開発者、ノードオペレーター、AIサービスプロバイダーなどのエコシステム参加者に対して、充実した開発ツール、統合SDK、運用サポート、インセンティブメカニズムを提供する必要があります。プラットフォームの使いやすさと開発者体験を継続的に最適化することで、豊かで多様なAIネイティブアプリケーションの実現を促進し、分散型AIエコシステムの持続的な繁栄を実現します。

上記の背景と期待に基づき、本稿ではSentient、Sahara AI、Ritual、Gensyn、Bittensor、及び0Gを含む6つのAI Layer1代表プロジェクトについて詳しく紹介し、トラックの最新の進展を整理し、プロジェクトの発展状況を分析し、将来のトレンドについて考察します。

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Sentient:忠実なオープンソースの分散型AIモデルを構築する

プロジェクト概要

Sentientはオープンソースプロトコルプラットフォームであり、AI Layer1ブロックチェーン(の構築を進めています。初期段階ではLayer 2として機能し、その後Layer 1)に移行します。AIパイプラインとブロックチェーン技術を組み合わせることで、分散型の人工知能経済体を構築します。その核心的な目標は、"OML"フレームワーク(を通じて、オープンで利益を上げる忠誠心)を持ち、集中型LLM市場におけるモデルの帰属、呼び出し追跡、価値分配の問題を解決し、AIモデルがオンチェーンの所有権構造、呼び出しの透明性、価値の分配を実現できるようにすることです。Sentientのビジョンは、誰もがAI製品を構築、協力、所有し、貨幣化できるようにし、公平でオープンなAIエージェントネットワークのエコシステムを推進することです。

Sentient Foundation チームは、世界のトップの学術専門家、ブロックチェーン起業家、エンジニアを集め、コミュニティ駆動、オープンソース、かつ検証可能な AGI プラットフォームの構築に取り組んでいます。コアメンバーには、プリンストン大学の教授 Pramod Viswanath とインド科学研究所の教授 Himanshu Tyagi が含まれ、それぞれ AI の安全性とプライバシー保護を担当しています。また、Polygon の共同創設者 Sandeep Nailwal がブロックチェーン戦略とエコシステムの配置を主導しています。チームメンバーのバックグラウンドは、Meta、Coinbase、Polygonなどの著名企業や、プリンストン大学、インド工科大学などのトップ大学にわたり、AI/ML、NLP、コンピュータビジョンなどの分野をカバーし、プロジェクトの実現を推進しています。

Polygon の共同創設者 Sandeep Nailwal の二次創業プロジェクトである Sentient は、設立当初から光環を帯びており、豊富なリソース、人脈、そして市場認知度を持ち、プロジェクトの発展に強力な後ろ盾を提供しています。2024 年中、Sentient は 8500 万ドルのシードラウンドファイナンスを完了し、Founders Fund、Pantera、Framework Ventures がリード投資を行い、その他の投資機関には Delphi、Hashkey、Spartan などの数十の著名 VC が含まれています。

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設計アーキテクチャとアプリケーション層

インフラ層

コアアーキテクチャ

Sentientのコアアーキテクチャは、AIパイプライン(とオンチェーンシステムの2つの部分で構成されています:

AIパイプラインは"忠実なAI"のアーティファクトを開発および訓練するための基盤であり、2つのコアプロセスを含んでいます:

• データキュレーション)Data Curation(:コミュニティ主導のデータ選択プロセスで、モデルの整合性に使用されます。
• 忠誠度トレーニング)Loyalty Training(:モデルがコミュニティの意図と一致したトレーニングプロセスを維持することを確保します。

ブロックチェーンシステムは、プロトコルに透明性と分散型管理を提供し、AIアーティファクトの所有権、使用追跡、収益分配、そして公平なガバナンスを確保します。具体的なアーキテクチャは4層に分かれています:

• ストレージレイヤー:ストレージモデルの重みと指紋登録情報;
• ディストリビューション層:権限契約制御モデルの呼び出しエントリ;
• アクセス層: 権限証明を通じてユーザーが許可されているかどうかを検証する;
• インセンティブ層: リワードルーティング契約は、各呼び出しの支払いをトレーナー、デプロイヤー、バリデーターに配分します。

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)## OMLモデルフレームワーク

OML フレームワーク###はオープン Open、貨幣化可能 Monetizable、忠誠 Loyal(というSentientが提唱するコア理念であり、オープンソースのAIモデルに明確な所有権保護と経済的インセンティブメカニズムを提供することを目的としています。オンチェーン技術とAIネイティブ暗号学を組み合わせることで、以下の特徴を持っています:

• オープン性: モデルはオープンソースであるべきで、コードとデータ構造が透明であり、コミュニティが再現、監査、改善しやすいこと。
• マネタイズ: モデルの呼び出しごとに収益フローがトリガーされ、オンチェーン契約がトレーナー、デプロイヤー、バリデーターに収益を配分します。
• 忠誠性: モデルは貢献者コミュニティに属し、アップグレードの方向性とガバナンスは DAO によって決定され、使用と変更は暗号メカニズムによって制御されます。

)## AIネイティブ暗号化 ###AIネイティブ Cryptography(

AIネイティブ暗号は、AIモデルの連続性、低次元多様体構造、およびモデルの微分可能性を利用して、"検証可能だが削除不可能な"軽量のセキュリティメカニズムを開発することです。そのコア技術は:

• 指紋の埋め込み: トレーニング時に一組の隠れたクエリ-レスポンスキーとバリューのペアを挿入してモデルのユニークな署名を形成する;
• 所有権検証プロトコル: 第三者デテクター)Prover(を通じてquery形式で指紋が保持されているか検証する;
• 許可呼び出しメカニズム: 呼び出す前にモデル所有者が発行した"権限証明書"を取得する必要があり、システムはこれに基づいてモデルにその入力をデコードし、正確な回答を返す権限を与えます。

この方法は、再暗号化コストなしで「行動に基づく認可呼び出し + 所属検証」を実現できます。

)## モデルの権利確定と安全な実行フレームワーク

Sentient 現在採用の Melange 混合セキュリティ: 指紋による権利確定、TEE 実行、オンチェーン契約による分配の組み合わせ。ここで、指紋方式は OML 1.0 によるメインラインの実装であり、「楽観的セキュリティ###Optimistic Security(」思想を強調し、すなわちデフォルトではコンプライアンスを前提とし、違反時には検出可能であり、罰則がある。

指紋メカニズムはOMLの重要な実装であり、特定の「質問-回答」ペアを組み込むことにより、モデルがトレーニング段階で独自の署名を生成します。これらの署名を通じて、モデルの所有者は帰属を検証でき、不正な複製や商業化を防止します。このメカニズムは、モデル開発者の権利を保護するだけでなく、モデルの使用行為に対して追跡可能なオンチェーン記録を提供します。

さらに、SentientはEnclave TEEコンピューティングフレームワークを発表し、AWS Nitro Enclaves)のような信頼できる実行環境(を利用して、モデルが認可されたリクエストにのみ応答し、不正なアクセスと使用を防ぎます。TEEはハードウェアに依存し、一定のセキュリティリスクがありますが、その高いパフォーマンスとリアルタイム性の利点により、現在のモデル展開のコア技術となっています。

将来的に、Sentientはゼロ知識証明)ZK(と完全同型暗号)FHE(技術を導入し、プライバシー保護と検証可能性をさらに強化し、AIモデルの非中央集権的な展開をより成熟させることを計画しています。