AI Layer1レポート：オンチェーンDeAIの沃土を探す

概要

近年、大規模言語モデル(LLM)の急速な発展は、人類の想像力の空間を大いに広げ、さらには特定の分野で人間の労働を代替する可能性を示しています。しかし、これらの技術の核心は少数の中央集権的なテクノロジー企業の手中にあります。豊富な資本と高額な計算リソースのコントロールを駆使して、これらの企業は越えがたい壁を築き、大多数の開発者やイノベーションチームが対抗することを難しくしています。

同時に、AIの急速な進化の初期には、社会的な世論が技術のもたらす突破口や便利さに焦点を当てることが多く、プライバシー保護、透明性、安全性などの核心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に深刻な影響を与えるだろう。もし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"のかという論争はますます顕著になるだろう。中央集権的な巨大企業は、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、その非中央集権性、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、一部の主流なブロックチェーン上には多数の「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。一方では、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が依然として中央集権的な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な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AI製品と比較して、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点で依然として限界があり、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、性能的に集中型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。これは、AIのオープンイノベーション、ガバナンスの民主化、データセキュリティのための堅実な基盤を提供し、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性能設計はAIタスクの要件に密接に関連し、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指しています。具体的には、AI Layer 1は以下のコア能力を備えるべきです:

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、オープンなコンピューティングパワー、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起します：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、全体的なコンピューティング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非常に高い要求を課しています。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なシナリオを含む多様化した異種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し、異種計算リソースに対するネイティブサポート機能をあらかじめ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 Layer 1は、モデルの悪用やデータ改ざんなどの安全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確保するために、基盤となるメカニズムから取り組む必要があります。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、データ処理プロセスの各ステップ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出力の論理と根拠を明確に理解するのを助け、「得られたものは望むもの」とすることで、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なデータに関与し、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は検証可能性を保障しつつ、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およびデータ権限管理などの手段を採用し、推論、トレーニングおよびストレージなどのプロセス全体におけるデータの安全性を確保し、データの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基盤インフラとして、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、充実した開発ツール、統合SDK、運用支援、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実現します。

以上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、今後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(の構築に取り組んでいます。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て、分散型の人工知能経済を構築します。その核心目標は、"OML"フレームワーク(を通じて、オープンで利益を生む、忠実)なモデル所有権、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、マネタイズできるようにすることで、公正でオープンな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 が含まれており、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

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(AI Pipeline)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、モデルの整合性のために使用されます。
• 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管理を提供し、AIアセットの所有権、使用追跡、収益配分、そして公正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つの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: 認可契約がモデル呼び出しエントリを制御します;
• アクセス層:権限証明を通じてユーザーが権限を付与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、各呼び出しの支払いをトレーナー、デプロイヤー、および検証者に配分します。

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、忠誠 Loyal)は Sentient が提唱するコア理念であり、オープンソース 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り、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は透明であり、コミュニティが再現、監査、改善しやすくする必要があります。
• マネタイズ: モデルの呼び出しごとに収益フローが発生し、オンチェーン契約が収益をトレーナー、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によって制御される。

! 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特性を利用して、「検証可能だが削除できない」軽量セキュリティメカニズムを開発します。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-レスポンスのキーと値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、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: 呼び出し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させ、正確な回答を返します。

この方法では、再暗号化コストなしで「行動ベースの認可呼び出し + 所属確認」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: 指紋による権利確認、TEE 実行、オンチェーン契約の利益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 が主軸を実現し、「楽観的セキュリティ(Optimistic Security)」という思想を強調しています。すなわち、デフォルトはコンプライアンスであり、違反があった場合には検出し、罰則を科すことができます。

指紋メカニズムはOMLの重要な実装であり、特定の「問題-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計算フレームワークを導入し、信頼できる実行環境(を利用してAWS Nitro Enclaves)がモデルに対して認可されたリクエスト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から、現在のモデルデプロイメントのコア技術となっています。

未来、Sentient はゼロ知識証明(ZK)と全同態暗号(FHE)技術を導入し、プライバシー保護と検証性をさらに強化し、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。

アプリケーション層

現在、Sentientの製品は主に分散型チャットプラットフォームSentient ChatとオープンソースモデルDobbyを含んでいます。