AI Layer1研究レポート：オンチェーンDeAIの沃土を探す

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）の急速な進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、人類の想像力を大きく広げ、さらには一部のシーンで人間の労働を代替する可能性を示しています。しかし、これらの技術のコアは少数の集中化されたテクノロジー大手によってしっかりと掌握されています。これらの企業は雄大な資本と高額な計算リソースに対するコントロールを持ち、越えがたい壁を築いており、絶大多数の開発者や革新チームがこれに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には、社会の世論が技術の突破口と利便性に焦点を当てがちであり、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る。長期的には、これらの問題がAI業界の健全な発展と社会的受容度に深刻な影響を与えるだろう。もし適切に解決できない場合、AIの「善」か「悪」かの議論はますます突出し、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応するための十分な動機を欠くことが多い。

ブロックチェーン技術は、その分散化、透明性、検閲耐性の特性によって、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、一部の主流の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まだ多くの問題があります。一方では、分散化の程度が限られており、重要な部分やインフラが依然として集中型クラウドサービスに依存しているため、真の意味でのオープンエコシステムを支えるのが難しいです。もう一方では、Web2の世界のAI製品と比較して、オンチェーンAIはモデル能力、データ利用、アプリケーションシーンなどの面で依然として制約があり、革新の深さと幅を向上させる必要があります。

去中心化AIのビジョンを真に実現し、ブロックチェーンが安全で効率的かつ民主的に大規模なAIアプリケーションを支えることができ、性能面で中央集権的なソリューションと競争できるようにするためには、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のオープンイノベーション、ガバナンスの民主化、データの安全性が確固たる基盤を提供し、去中心化AIエコシステムの繁栄を促進します。

! BiteyeとPANewsが共同でAIレイヤー1研究レポートをリリース:オンチェーンDeAIの肥沃な土壌を見つける

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パフォーマンス設計は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機構 AI Layer 1の核心は、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も貢献し、AIインフラにおける中央集権的な巨頭の独占を打破する必要があります。これは、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してより高い要求を突きつけます：AI Layer 1は、AI推論、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し、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。そうすることでのみ、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. 卓越した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非常に高い要求を提起します。さらに、オンチェーンAIエコシステムは、多様で異種のタスクタイプをサポートする必要があることが多く、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なシナリオを含みます。AI Layer 1は、ベースアーキテクチャで高スループット、低遅延、弾力的な並列などのニーズに対して深い最適化を行い、異種計算リソース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を実現します。

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といった安全上の懸念を防止するだけでなく、AIの出力結果の検証可能性と整合性を底層の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）、マルチパーティ安全計算（MPC）などの最先端技術を統合することで、プラットフォームはモデルの推論、トレーニング、データ処理の各プロセスを独立して検証できるようにし、AIシステムの公正性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の出力の論理と根拠を明確に理解できるのを助け、「得られたものは望み通り」とし、ユーザーのAI製品へ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、ユーザーのセンシティブデータをしばしば含み、金融、医療、ソーシャルなどの分野において、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、訓練、保存などの全プロセスにおける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、ユーザーのデータ安全に関する懸念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備えるだけでなく、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可用性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達成します。

上記の背景と期待に基づき、本稿ではSentient、Sahara AI、Ritual、Gensyn、Bittensor、そして0Gを含む6つのAI Layer1の代表プロジェクトを詳細に紹介し、トラックの最新の進展を体系的に整理し、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。

! BiteyeとPANewsが共同でAIレイヤー1研究レポートをリリース:オンチェーンDeAIの肥沃な土壌を見つける

Sentient：忠誠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、AI Layer1ブロックチェーン(を構築しているオープンソースプロトコルプラットフォームです。初期段階はLayer 2で、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圏を構築します。その核心目標は、「OML」フレームワーク（オープン、収益性、忠誠）を通じて、中央集権的なLLM市場におけるモデルの帰属、呼び出しトラッキング、価値分配の問題を解決し、AIモデルにおける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、そして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エコシステムを促進することです。

Sentient Foundation チームは、世界中のトップの学術専門家、ブロックチェーン起業家、エンジニアを集めて、コミュニティ主導のオープンソースで検証可能な 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の共同創業者であるSandeep Nailwal氏の2番目のベンチャー企業であるSentientは、創業以来独自のオーラを持ち、豊富なリソース、コネクション、市場での認知度を持ち、プロジェクトの発展を強く支持しています。 2024年半ば、Sentientは、Founders Fund、Pantera、Framework Venturesが主導する8,500万ドルのシードラウンドを完了し、他の投資家にはDelphi、Hashkey、Spartanなどの著名なVC数十社が含まれています。

! BiteyeとPANewsが共同でAIレイヤー1研究レポートをリリース:オンチェーンDeAIの肥沃な土壌を見つける

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"忠誠AI"アーティファクトを開発およびトレーニング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。
• ロイヤリティトレーニング（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制御を提供し、AIアーティファクトの所有権、使用追跡、収益分配と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：

• ストレージ層：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レイヤー：権限契約がモデル呼び出しの入り口を制御する；
• アクセス層：権限証明を通じてユーザーの承認を検証する；
• インセンティブ層：収益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、バリデーターに分配します。

! BiteyeとPANewsが共同でAIレイヤー1研究レポートをリリース:オンチェーンDeAIの肥沃な土壌を見つける

OML モデルフレームワーク

OML フレームワーク（オープン Open、マネタイズ可能 Monetizable、ロイヤル Loyal）は、Sentient が提唱するコア理念であり、オープンソースの AI モデルに対して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により、以下の特徴を持ちます：

• オープン性： モデルはオープンソースでなければならず、コードとデータ構造が透明であり、コミュニティによる再現、監査、改善が容易である。
• マネタイズ：モデル呼び出しのたびに収益ストリームがトリガーされ、オンチェーン契約は収益をトレーナー、デプロイヤー、バリデーターに分配します。
• 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

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」な軽量安全メカニズムを開発するものです。そのコア技術は:

• 指紋埋め込み：トレーニング時に一組の隠れたクエリ-レスポンスキー-バリュー対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：第三者のプローバーを通じて、クエリ形式で指紋が保持されているかを検証する；
• 許可呼び出しメカニズム：呼び出す前にモデルの所有者が発行した"権限証明書"を取得する必要があり、システムはそれに基づいてモデルがその入力をデコードし、正確な回答を返すことを認可します。

この方法では、再暗号化コストなしに「行動に基づく承認呼び出し + 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 現在採用しているのは Melange 混合セキュリティ：指紋確認、TEE 実行、オンチェーン契約による利益配分の組み合わせです。指紋メソッドは OML 1.0 によって実現されたメインラインであり、「楽観的セキュリティ（Optimistic Security）」思想を強調しており、つまりデフォルトでコンプライアンスを想定し、違反があった場合には検出されて罰せられることができます。

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」ペアを埋め込むことによって、モデルがトレーニング段階で独自の署名を生成できるようにします。これらの署名を通じて、モデルの所有者は帰属を確認し、無許可の複製や商業化を防ぐことができます。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、モデルの使用行動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計算フレームワークを導入し、信頼できる実行環境（AWS Nitro Enclavesなど）を利用してモデルが認可されたリクエストのみ応答することを確保し、無許可のアクセスと使用を防ぎます。TEEはハードウェアに依存し、一定の安全リスクが存在しますが、その高性能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 モデルの分散型デプロイメントを提供するために、ゼロ知識証明（ZK）と完全同型暗号（FHE）技術を導入する計画です。