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などの主要テクノロジー企業は、大規模言語モデル（LLM）の急速な発展を推進し続けています。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、一部のシーンでは人間の労働を代替する潜力を示しました。しかし、これらの技術の核心はわずか数社の中央集権的なテクノロジー企業にしっかりと握られています。これらの企業は、資本力と高価な計算リソースへのアクセスを駆使して、越えられない壁を築き、大多数の開発者や革新チームが対抗することが困難な状況を作り出しています。

同時に、AIの急速な進化の初期には、社会の世論は技術がもたらす突破口や便利さに焦点を当てがちですが、プライバシー保護、透明性、安全性などの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的受容に深刻な影響を与えるでしょう。適切に解決できなければ、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際立つことになりますが、中央集権的な巨大企業は利益追求の本能に駆動されているため、これらの課題に積極的に対処する十分な動機が欠けることが多いです。

ブロックチェーン技術は、その非中央集権、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、いくつかの主流のブロックチェーン上に多くの「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依然として多くの問題が存在します。一方で、非中央集権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、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、Web2のAI製品と比較すると、オンチェーンAIはモデルの能力、データの利用、アプリケーションのシーンなどの面でまだ限界があり、革新の深さと広さは向上が求められています。

真の分散型AIのビジョンを実現し、ブロックチェーンが安全かつ効率的で民主的に大規模なAIアプリケーションをサポートできるようにし、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のオープンな革新、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、分散型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のコア特性

AI Layer 1は、AIアプリケーションのために特別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機構 AI Layer 1の核心は、オープンな計算能力、ストレージなどのリソースを共有する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、計算能力を提供し、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提供するという、より複雑なタスクを担う必要があります。これにより、AIインフラストラクチャにおける中央集権的な巨頭の独占を打破します。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提出します：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ます。これにより、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。このようにして初めて、ネットワークの安定性と繁栄を保証し、全体の計算能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の訓練と推論は、計算性能と並列処理能力に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、さまざまなモデル構造、データ処理、推論、ストレージなどの多様なシナリオを含む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、弾力的な並列処理などの要求に対して深く最適化される必要があり、異種計算リソースのネイティブサポート機能を予め備えて、さまざまなAIタスクが効率的に実行されることを保証し、"単一型タスク"から"複雑多様エコシステム"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底層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）、多者安全計算（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推論、トレーニング、データ処理の各プロセスが独立して検証可能であることを保証し、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するのを助け、「得られるものは願うもの」となり、ユーザーのAI製品に対する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データを扱い、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、検証可能性を確保しつつ、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、ストレージ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懸念を取り除く必要があります。

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インフラストラクチャとして、プラットフォームは技術的な先進性を備えているだけでなく、開発者、ノード運営者、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、包括的な開発ツール、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の継続的な最適化を通じて、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。

! 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

上記の背景と期待に基づき、本稿ではSentient、Sahara AI、Ritual、Gensyn、Bittensor、および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。

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、AI Layer1ブロックチェーン(を構築中です。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。その核心的な目標は、「OML」フレームワーク（オープン、利益を生む、忠誠）を通じて、中央集権型LLM市場におけるモデルの帰属、呼び出し追跡、価値配分の問題を解決し、AIモデルがオンチェーンでの所有権構造、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製品を構築し、協力し、所有し、マネタイズできるようにし、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、世界中のトップクラスの学術専門家、ブロックチェーン起業家、エンジニアを集結させ、コミュニティ主導の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、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。チームメンバーの背景は、Meta、Coinbase、Polygon などの有名企業、プリンストン大学、インド工科大学などのトップ大学にまたがり、AI/ML、NLP、コンピュータービジョンなどの分野をカバーし、プロジェクトの実現に向けて協力しています。

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])/images/8337Radfz2.png###

設計アーキテクチャとアプリケーション層

(# 基盤レイヤー

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」アーティファクトの開発とトレーニングの基盤であり、2つのコアプロセスを含みます：​

• 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に沿ったトレーニングプロセスを維持することを保証します。

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 アセットの所有権、使用追跡、収益分配、および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四層に分かれています：

• ストレージ層：モデルの重みと指紋登録情報を保存する；
• ディストリビューション層：権限契約がモデル呼び出しエントリを制御する。
• アクセス層：権限証明を通じてユーザーが認可されているかを検証する；
• インセンティブ層：収益ルーティング契約は、各呼び出しに対してトレーナー、デプロイヤー、バリデーターに支払いを分配します。

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 が提唱したコアコンセプトであり、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によって、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、改善が容易であること。
• マネタイズ：モデルの呼び出しごとに収益ストリームが発生し、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分配します。
• 忠誠性： モデルは貢献者コミュニティに帰属し、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の制御を受ける。

AIネイティブ暗号化

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、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"軽量セキュリティメカニズムを開発します。そのコアテクノロジーは：

• 指紋埋め込み：トレーニング中に一組の隠されたクエリ-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；
• 許可された呼び出しメカニズム：呼び出す前にモデル所有者から発行された「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にその入力をデコードし、正確な回答を返す権限を付与します。

この方法は、再暗号化コストなしで「行動ベースの認可呼び出し + 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 現在採用しているのは Melange混合安全：指紋による権利確認、TEE 実行、オンチェーン契約の分配を組み合わせたものです。その中で指紋方法は OML 1.0 によって実現されており、「楽観的安全（Optimistic Security）」の思想を強調しています。すなわち、デフォルトでは準拠していると見なし、違反があった場合は検出され、罰則が科されます。

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で、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し、無断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、モデル開発者の権益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承認されたリクエストにのみ応答することを保証し、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、一定のセキュリティリスクがありますが、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。

未来、Sentientはゼロ知識証明（ZK）および全同態暗号（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に対してより成熟したソリューションを提供することを計画しています。

![BiteyeとPANewsが共同でAI Layer1リサーチレポートを発表：オンチェーンDeAIの沃土を探す]