2024年、分散型AIは暗号通貨市場で最もダイナミックかつ急成長している分野の1つとして浮上しました。CryptoKoryoが作成したDuneダッシュボードによると、AIは暗号通貨業界内での関心と投資の面で主導的な分野として際立っています。
AI を分散化すると、インテリジェントな処理と Web3 の分散型ユーザー中心のアプローチを組み合わせることで、大きなメリットがもたらされます。この融合により、デジタル プラットフォームの透明性、効率性、適応性が向上します。企業は AI の分析力を活用して、ユーザー エクスペリエンスを最適化し、データに基づく洞察を得ることができます。
このガイドでは、Web3 AI の実用的なアプリケーションと幅広い影響について検討し、その変革の可能性に焦点を当てます。さらに、BNB Chain が開発者にとって真に強力な AI アプリケーションを作成するための理想的なプラットフォームとツールセットをどのように提供するかについても学びます。
AIの台頭
AI 業界は急速かつ変革的な成長を遂げており、さまざまな分野や世界経済に大きな影響を与えています。2022 年に 1,365.5 億ドルと評価される AI 市場は、2023 年から 2030 年にかけて 37.3% の複合年間成長率 (CAGR) で拡大し、2030 年までに 1.8 兆ドルに達すると予測されています。
この急激な成長は、継続的な研究、革新、テクノロジー大手による多額の投資によって推進されており、AI は自動車、ヘルスケア、小売、金融、製造などの業界で中心的なテクノロジーとなっています。
AI の変革の可能性は大きく、2030 年までに世界経済に最大 15.7 兆ドルの貢献をし、現在の中国とインドの経済総生産を合わせた額を上回る可能性があると予測されています。この成長は生産性の向上と消費への副次効果によって促進され、中国と北米では大きな経済的利益が見込まれています。
さまざまな分野における AI の統合により、業務の変革、プロセスの最適化、ユーザー エクスペリエンスの向上がすでに始まっています。自動運転車や救命医療機器からマーケティング自動化やサイバー セキュリティまで、AI の影響は広範囲に及んでいます。AI が進化し続けることで、産業の再編、経済成長の促進、新たな機会の創出が期待されています。
簡単に言えば、市場は巨大で、大きな可能性を秘めています。しかし、私たちは本当に AI 市場の潜在能力を最大限に活用しているのでしょうか? 集中型エコシステムは本当に AI を成長させる最善の方法なのでしょうか? 詳しく見てみましょう。
集中型AIの限界
集中型 AI システムには、主に単一障害点に対する脆弱性が原因で、大きな制限があります。すべての操作が中央サーバーに依存している場合、障害や侵害が発生すると、システム全体が混乱する可能性があります。この問題は、中断のない機能が不可欠なミッションクリティカルなアプリケーションでは特に重要です。たとえば、医療や自動運転で使用される集中型 AI システムでサーバー障害やサイバー攻撃が発生すると、人命の損失や多額の経済的損失など、深刻な結果につながる可能性があります。集中型 AI システムは、単一の制御点に依存しているため、本質的に脆弱で、システム障害の影響を受けやすくなります。
スケーラビリティと効率性も、集中型 AI の大きな懸念事項です。AI アプリケーションの需要が高まるにつれて、集中型システムは増大する負荷の処理に苦労する可能性があります。その結果、パフォーマンスのボトルネック、遅延、ユーザー エクスペリエンスの低下が発生することがよくあります。集中型 AI アーキテクチャでは、大規模なデータセットの処理と複雑なアルゴリズムの実行の負担が単一のコアまたは限られたリソース セットにかかるため、非効率性や速度低下につながる可能性があります。
データのプライバシーとセキュリティは、集中型 AI のもう 1 つの重大な制限です。集中型システムでは、処理のために中央ハブへの継続的なデータ転送が必要であり、転送中および保管中に不正アクセスされるリスクが高まります。この集中化により、中央サーバーに侵入すると膨大な量の機密情報が漏洩する可能性があるため、サイバー攻撃の主要ターゲットになります。
AIの独占は危険であり、間違っているかもしれない
OpenAI の内部課題の中での Microsoft の戦略的ポジショニングに代表される AI 独占の台頭は、いくつかの重大な問題を提起しています。このような独占は、イノベーションを抑制し、コラボレーションを妨げ、エンドユーザーにとってコストの増加と技術の劣化につながる可能性があります。
AI 機能を少数の大企業に統合すると、孤立した区画が生まれ、技術の進歩と経済成長が制限されるリスクがあります。さらに、独占的な環境は競争を制限し、新興企業の繁栄を困難にし、偏った意思決定や限られたイノベーションにつながる可能性があります。
さらに、データトレーニングのソースを多様化しないと、AI モデルが本質的に偏った誤ったデータを大量に取り込んでしまう可能性がある。Google がリリースした、人物画像を生成する AI ツール Gemini は、テストが不十分だったために問題に直面した。リリース後まもなく、Gemini は、民族的に多様な 1800 年代の女性米国上院議員など、不正確な歴史的画像を生成することが判明し、ソーシャル メディアで急速に批判が巻き起こった。
AIの分散化の必要性
AI の分散化により、透明性、プライバシー、回復力が促進されます。中央機関の必要性がなくなることで、分散型 AI は権力と制御が 1 つの組織に集中しないようにし、独占的制御やシステム障害のリスクを軽減します。
このモデルは、ネットワーク全体にデータを分散することでセキュリティを強化し、不正アクセスや単一障害点のリスクを最小限に抑えます。さらに、分散型 AI は、多様なノードが貢献して連携できるようにすることでイノベーションとコラボレーションを促進し、集合知を活用して、より適応性と回復力に優れた AI システムを実現します。
分散型AIの利点
セキュリティとプライバシー: 分散型 AI システムは、データのプライバシーとセキュリティを強化します。データはローカルで処理され、ネットワーク全体に分散されるため、侵害や不正アクセスのリスクが軽減されます。ブロックチェーン テクノロジーは、不変のセキュリティ レイヤーを追加し、データとモデルの整合性を保証します。
スケーラビリティと効率性: 分散型 AI は、スケーラビリティを向上させます。ノードのネットワークを活用することで、これらのシステムはオンデマンドで適応および拡張し、タスクを並行して処理して、単一のコンポーネントに過度の負担をかけずに全体的な容量とパフォーマンスを向上させることができます。
透明性と説明責任: コンセンサス メカニズムと分散アルゴリズムによって管理される分散型 AI システムは、本質的に透明性を促進します。ユーザーと開発者は AI プロセスを精査して検証できるため、信頼と説明責任が促進されます。
偏見の軽減と公正な結果: 多様なデータ入力と分散型意思決定を活用することで、分散型 AI は偏見を軽減し、よりバランスのとれた公正な結果を生み出します。暗号検証と証明により、AI モデルの出力が改ざん不可能で信頼できるものになります。
経済的および社会的影響: 分散型 AI は AI 技術へのアクセスを民主化し、小規模なプレーヤーの参入障壁を下げ、公平なアクセスを促進します。これにより競争環境が促進され、イノベーションが促進され、AI のメリットが社会全体に広く行き渡るようになります。さらに、分散型 AI は集中型エンティティによる大規模な監視や操作を阻止し、個人の利益を保護します。
分散型ガバナンス: 分散型自律組織 (DAO) は、透明で民主的なガバナンス構造を提供することで、分散型 AI に大きなメリットをもたらします。DAO では、プロジェクト ガバナンスはトークンを通じて管理され、トークン所有者は変更を提案、投票、実装できます。これにより、意思決定がすべての関係者に分散され、包括性とコラボレーションが促進されます。包括的なエコシステムは、さまざまなバックグラウンドを持つ開発者や研究者が貢献できるオープンソース開発を促進し、システムの洗練性と包括性を高めます。小規模な企業や個人も参加できるため、イノベーションが推進され、多様な視点が確保されます。
分散型AIの未来
ブロックチェーン技術を活用することで、分散型 AI は、現在 AI 開発を支配している中央制御ポイントを排除します。この変化により、AI リソースへのアクセスが民主化され、小規模な組織や個人の開発者を含む幅広い参加者が AI の進歩に貢献し、その恩恵を受けることができるようになります。
分散型 AI は、テクノロジー大手による独占を打破することで、より競争力と多様性に富んだエコシステムを育み、イノベーションを促進し、AI テクノロジーがより幅広い社会のニーズに対応できるように進化することを保証します。
さらに、分散型 AI はデータのプライバシーとセキュリティに革命をもたらします。ローカルでのデータ処理を可能にし、暗号化されたデータを AI 計算に利用することで、これらのシステムはデータ侵害や不正アクセスに関連するリスクを大幅に削減します。このアプローチにより、ユーザーは自分の個人情報に対するコントロールを維持し、AI システムへの信頼を高めることができます。
エッジ コンピューティングの統合により、データ ソースに近い場所でデータ処理が可能になり、分散型 AI がさらに強化されます。これにより、レイテンシが短縮され、帯域幅の使用量が減り、自動運転やスマート シティ インフラストラクチャなどのシナリオに不可欠なリアルタイム AI アプリケーションが可能になります。
最後に、分散型 AI は、フェデレーテッド ラーニングやその他の分散学習技術を活用して、協調的インテリジェンスを促進します。AI モデルは世界中の多様なデータセットから学習できるようになり、より堅牢で偏りのない結果につながります。AI トレーニングに対するこの集合的なアプローチにより、より正確で文化を意識した AI システムが可能になります。さらに、DAO の台頭により、AI プロジェクトに新しいガバナンス フレームワークが提供され、関係者が透明性と民主性を持って意思決定できるようになります。
こうした傾向がさらに発展するにつれ、分散型 AI の将来は、セキュリティの強化、包括性の向上、AI のメリットの社会全体へのより公平な分配を特徴とするようになるでしょう。
BNBチェーン: 分散型AIに最適なプラットフォーム
BNB チェーンは、BNB スマート チェーン (BSC)、opBNB、BNB グリーンフィールドなどの堅牢なインフラストラクチャとマルチチェーン アーキテクチャにより、分散型 AI に最適なプラットフォームを提供します。BSC は、EVM 互換性、Proof-of-Stake Authority コンセンサス モデル、および低いトランザクション コストで 1 秒あたり最大 5,000 件のトランザクションを処理する能力を提供します。このインフラストラクチャは、AI アプリケーションに不可欠な大量かつ高速なトランザクションをサポートすると同時に、Ethereum ベースの DApps との互換性により展開を加速します。高速ブロックのファイナリティと並列 EVM の可能性により、トランザクション実行がさらに強化され、BSC は AI 開発のための安全で効率的かつスケーラブルな基盤となります。
opBNB は、楽観的ロールアップ技術を使用したレイヤー 2 ソリューションであり、スケーラビリティを大幅に向上させ、ガス コストを削減します。最大 10,000 TPS のトランザクション速度と非常に低い手数料を備えた opBNB は、迅速なデータ処理と低レイテンシを必要とする高性能 AI アプリケーションに最適です。
BNB Greenfield は、プライバシーとセキュリティを強化しながら大量のデータを管理する上で重要な、分散型で安全なデータ ストレージを提供することでこれを補完します。ユーザー中心のモデルにより、きめ細かなデータ アクセス制御が可能になり、倫理的な AI 開発とデータ保護規制への準拠が保証されます。BNB Chain のこれらのコンポーネントを組み合わせることで、分散型 AI のイノベーションと展開のための包括的でスケーラブルかつ安全な環境が実現します。
BNB Chain エコシステムは、さまざまな領域にまたがる革新的な AI プロジェクトのハブであり、ユーザー インタラクション、コンテンツ作成、データ管理、開発者リソースを強化します。
簡単な概要は次のとおりです。
AI エージェント:
MyShell: さまざまなモデルと API をサポートするオープン開発環境により、AI ネイティブ アプリケーションの発見、作成、ステーキングを強化します。上級開発者と初心者開発者の両方に対応し、AI アプリの公開と管理のためのアプリ ストアを提供し、エコシステム貢献者全員に透明な報酬分配システムを提供します。
ChainGPT: スマート コントラクト生成、NFT 作成、暗号取引モデル、オンチェーン データ分析のためのツールを提供します。このプラットフォームは、リアルタイム更新、SDK および API サービス、プレミアム ツール、ステーキング プール、DAO 投票にアクセスするための $CGPT トークンを提供します。
コンテンツ生成:
NFPrompt: ユーザーが想像力豊かな作品を作成、所有、共有、収益化できるようにする UGC (ユーザー生成コンテンツ) プラットフォーム。Web3 テクノロジーを活用して、日常のユーザーをコンテンツ クリエイターに変え、AI によって生成されたアートの検証可能な所有権を保証します。
StoryChain: AI を活用して没入型でインタラクティブなストーリーを作成し、デジタル ストーリーテリングの限界を押し広げる革新的なプラットフォームです。
スマートボット:
Web3go: 分散型 AI のデータ前処理レイヤーを構築し、ブロックチェーン技術を通じてデータフローと AI エージェント開発を強化するデータ インテリジェンス ネットワーク。Web3Go は、データの取得と配信のためのアクセス可能なインフラストラクチャを作成し、ユーザーの参加とネットワークの改善を促進することを目指しています。
データ管理と処理:
Glacier Network: データの保存、インデックス作成、処理に重点を置いた、AI アプリケーション向けのスケーラブルなモジュール型ブロックチェーン インフラストラクチャを提供します。さらに、Glacier Network は、GameFi および SocialFi 開発者がブロックチェーン アプリケーションでゲームのメタデータとソーシャル接続を管理するためのツールを提供します。
Web3go xData: opBNB のデータラベリングサービスは AI を活用してデータ処理を合理化および自動化し、データ管理をより効率的かつ信頼性の高いものにします。
インフラストラクチャサービス:
NetMind: NetMind は、アイドル状態の GPU を使用して AI モデル用のコンピューティング パワーのグローバル ネットワークを作成し、大規模な分散コンピューティング プラットフォームを提供します。多様なリソースをグリッドおよび自発的なコンピューティング スケジューリングと負荷分散テクノロジと統合し、AI モデル開発をより手頃で効率的なものにします。
Aggregata: AI データの定義をモデル、ベクター データベース、パイプライン、環境、重み付けにまで拡張することで、AI に革命を起こすことを目指しています。このアプローチにより、データ フローがスピード、効率、シンプルさ、分散化によって強化されます。Aggregata は、包括的なデータ インフラストラクチャを提供することで、AI のイノベーションをサポートします。
開発者ツール：
Aspecta: 現在インキュベーション段階にある Aspecta は、開発者ツールとリソースに革命をもたらし、開発者がより高度で効率的な AI アプリケーションを作成できるようにします。
CodexField: 革新的な AI ソリューションを構築および展開するために必要なツールを開発者に提供し、技術進歩の活気あるエコシステムを育成します。
zkML:
zkPass: ゼロ知識証明を利用して AI モデルのプライバシーとセキュリティを強化する、BSC で稼働中の画期的なプロジェクトです。
BAS: BNB エコシステム内の情報を検証するための証明書を生成し、オンチェーンとオフチェーンの両方の検証をサポートします。ユーザーは証明書を Greenfield に保存して、データのプライバシーと制御を確保できます。BAS は、オフチェーン データの検証のニーズに対応し、所有権の主張、データのプライバシー、アクセス管理、Web3 エコシステム内のデータの資産化を可能にします。
BNB Chain の AI エコシステムとその特徴について詳しくは、ここをクリックしてください。
最後に
ブロックチェーン技術を活用した分散型 AI は、セキュリティ、プライバシー、スケーラビリティを強化しながら、アクセスを民主化し、イノベーションを促進します。集中化のリスクを軽減し、透明性を促進し、堅牢で偏りのない AI システムを保証します。多様な貢献と公平な AI のメリットを可能にすることで、分散型 AI は業界の成長と経済発展を促進します。BNB Chain のようなプラットフォームは、開発者が画期的な分散型 AI アプリケーションを作成するための理想的なエコシステムとツールを提供します。
