最近では、io.net や Aethir などの AI コンセプトのトークンが Binance や OKX などの大手取引所に上場されるにつれ、Web3 では AI と組み合わせたプロジェクトがますます増えています。 Web3 は独自の技術的優位性を利用して AI 革命を促進し、業界を転覆させることができるでしょうか? Web3 と AI を組み合わせるプロセスでは、どのような応用シナリオが考えられますか?著者は一連の記事を通じて、Web3 における AI アプリケーションを紹介します。
1. AI大型モデルの競争状況
大規模な AI モデル間の競争は主に、コンピューティング能力、アルゴリズム、データの 3 つの側面で行われます。
従来のテクノロジー大手が大規模な AI モデルに参入したい場合は、まず初期段階で大規模なモデルのトレーニングとデバッグのコストが高いことを考慮する必要があります。ファーウェイクラウドの人工知能分野の首席科学者であるティアン・チー氏は、人工知能大規模モデル技術サミットフォーラムでの講演の中で、大規模モデルの開発とトレーニングの単一コストは1,200万米ドルにも上ると述べた。 Altman 氏は、GPT-4 のトレーニング費用は 1 億米ドルを超え、そのうち GPU コンピューティング電力コストが全体のトレーニング費用の大部分を占めていることにも言及しました。
少し前、マスク氏の AI に特化した新興企業 xAI は最新の資金調達ラウンドで 60 億米ドルを調達し、将来 xAI は調達した資金を主に GPU クラスターの拡張に使用すると主張した。 Meta CEOのザッカーバーグ氏はまた、汎用人工知能（AGI）の開発のために最大300億ドルを投資して35万基のNVIDIA H100 GPUを購入すると発表した。大規模な AI モデルに関するテクノロジー大手間の競争は、GPU の軍拡競争と化しており、より多くのコンピューティング能力を購入するのに十分な資金を持っている企業が先行者としての優位性を得ることができます。
コアアルゴリズムレベルでは、業界の技術オープン性は比較的高く、多くの国内企業は基本的にGPT2オープンソースコードとGPT3/3.5ペーパー構造に基づいてアルゴリズムを構築しています。
しかし、データレベルでは、各企業のビジネスシナリオが異なるため、各企業が蓄積するトレーニングデータも明らかに異なるため、データはAI製品の中核的な競争要素になります。大量の多次元ビジネス データを持つテクノロジー大手にとって、モデルのトレーニングと最適化において明らかな利点があります。初期の製品が発売された後は、独自のユーザー グループからのフィードバックと製品のインタラクションに基づいてモデルを調整します。その結果、データ フライホイール効果と継続的な最適化と反復が生じ、これが将来の製品の堀となります。
2. Web3 Sora-Livepeer
1. Livepeer の概要
インターネット上で最も頻繁に使用されるメディア表示形式であるビデオは、インターネット帯域幅の 80% を消費します。ビデオをインターネット上で配布する場合、最初にトランスコーディングする必要があります。トランスコーディングは、トランスコーディング後に、ビデオをさまざまな帯域幅とデバイスに合わせて再フォーマットするプロセスです。
しかし、ビデオストリーミング、特にライブビデオストリーミングは非常に高価です。ビデオのスタートアップの場合、Amazon などのクラウド サービスを使用してトランスコードすると、ビデオごとに 3 ドルかかります。メディア サーバーの場合、ビデオのトランスコードにかかるコストは 1 か月あたり 4,500 ドルにもなります。
ビデオ ストリーミングと未加工ビデオ ファイルのトランスコーディングの高コストに対処するために、Livepeer は、よりスケーラブルでコスト効率の高いビデオ ストリーミング ソリューションを開発しました。 2017 年に設立された Livepeer は、分散型ビデオ ストリーミング用に構築されたプロトコルで、当初はイーサリアム上で実行される P2P インフラストラクチャとして使用されていました。基本的に、Livepeer ネットワークはビデオ ファイルを分散型の方法で対応する形式にトランスコードし、コストを最大 50 分の 1 に削減します。
2. 事業構造
Livepeer のエコロジー参加者には主に開発者、ユーザー、ビデオ メディアが含まれます。
開発者は、リアルタイム ビデオまたはオンデマンド ビデオ アプリケーションを構築するときに Livepeer を使用してビデオ機能を強化できます。ユーザーは、Livepeer ベースのアプリケーションを使用して、一部のビデオ メディアのビデオ、ゲーム、ライブ ブロードキャスト、その他のコンテンツをリアルタイムで送信できます。ライブビデオブロードキャストのコストを削減するために使用できます。
Livepeer ネットワークの運用中、ビデオ タスクの品質を保証するオーケストレーターとデリゲーターの 2 つの役割があります。
Livepeer ノード ソフトウェアをインストールすると、誰でもオーケストレーターになることができます。コーディネーターは、自分のデバイスの GPU、CPU、帯域幅、その他のリソースを使用してビデオをトランスコードし、配信します。Livepeer ネットワークのユーザーは、その一部を支払うことになります。料金はETHまたはLPTの形でコーディネーターに支払われます。
Livepeer ネットワーク トークン所有者は、LPT トークンを承認されたコーディネーター (オーケストレーター) に誓約して委任者 (デリゲーター) になることができ、それによってステーキングを通じてプロトコルの利点を得ることができます。
Livepeer プロトコル システムのワークフロー
3. チームと資金調達
コアチーム:
Livepeer の創設者兼 CEO である Doug Petkanics は、ペンシルベニア大学でコンピュータ サイエンスの学位を取得しています。彼は、スタートアップ企業 Wildcard の共同創設者兼エンジニアリング担当副社長であり、Groupon に買収されたスタートアップ企業 Hyperpublic の共同創設者でもありました。 2012年に。
Livepeer の共同創設者兼中心開発者である Eric Tang は、以前 Wildcard を設立し、Carolyn Faye Kramer Fan Club の会長でもあります。
融資プロセス:
Livepeer の投資家には、Tiger Global、DCG、Coinbase Ventures などの著名な機関のほか、エンジェル投資家の Alan Howard も含まれています。アラン・ハワードは、ヨーロッパの有名なマクロヘッジファンドであるブレバン・ハワードの共同創設者であり、2008年にサブプライムローンのリスクを痛感していましたが、2020年の金融危機でも20％を超える巨額の利益をあげました。彼は再び感染症のマクロに正確に賭け、100％の巨額の利益を上げ、「マクロの神様」として知られていました。
データはcryptorank.ioから取得されます
4. トークンエコノミクス
Livepeer プロトコル トークン LPT は 2018 年 5 月 1 日にイーサリアムで発行され、その後 ARB に移行されました。総発行量は 24,918,514 で、そのうち約 12.35% が創設チームによって保持され、3 年後にロックが解除されます。トークンの約 19% がプレセールで販売され、63.437% が公開取引に割り当てられました。 0.213% は Livepeer の立ち上げを支援した初期のコンサルタントや貢献者数名に分配され、5% は Livepeer プラットフォームの維持と開発に使用されます。現在、初期段階で発行されたトークンは完全に流通しており、流通トークンの総数は33,005,680となっています。
データはcryptorank.ioから取得されます
LPT はインフレ経済モデルを採用しており、そのインフレ率は固定ではなく、Livepeer ネットワークの誓約率に依存します。ここでの誓約率とは、循環供給量に対する委任者がオーケストレーターに誓約したトークンの数の割合を指します。
Livepeer プロトコルは、50% のプレッジ率がネットワーク セキュリティとトークンの流動性の間のバランス ポイントであると想定しています。
誓約率が 50% 未満の場合、LPT インフレ率は 0.00005% 増加します。
逆に、プレッジ率が50%を超えると、LPTインフレ率は0.00005%低下します。
インフレーショントークンの発行は、単位サイクルとしてのETHブロックの生成に基づいており、追加のLPTトークンの各ラウンドは、ETHの合併とアップグレードにより、平均6,377イーサリアムブロックに対して発行されました。ブロック生成時間は12秒なので、現在約21時間でLPTの追加発行があり、各ラウンドの追加発行数は16,090LPTとなります。
概要: 誓約率が低いほど、LPT のインフレ率が高くなり、より多くの LPT を誓約することになり、LPT トークンの価格に有利になります。プロジェクト チームとコミュニティ Live Pioneers は、エコロジー参加者に対し、インフレ率を下げるためにトークンを約束することも奨励しています。
3. Livepeer AI の新しい物語
Open AI の大規模ビデオ生成モデル Sora のデビューにより、ビデオ作成の敷居はテキスト プロンプトを入力するだけになりました。オープンソース AI ビデオ モデルのトップである Stable Diffusion は、2 か月でユーザー数が 1,000 万人を超えるまでに成長しました。今後、AI ビデオ コンピューティングのニーズはますます増加し、そのようなコンピューティング リソースの高価さと不足の問題にも直面します。 GPUとして。
2024 年 5 月 21 日、Livepeer は AI コンピューティング機能を備えた世界初の分散型ビデオ処理ネットワークである AI サブネットを開始しました。 Livepeer AI サブネットは、数千の GPU からなる Livepeer のオープン ネットワークを活用して、AI ビデオ コンピューティング タスクの低コストで高性能な処理を提供します。
ライブピア.ai
Livepeer の AI ネットワークは、主に AI Orchestrator ノードと AI ゲートウェイ ノードで構成されます。
AI ゲートウェイ ノードは主にタスク フローを管理し、機能と負荷に基づいてタスクを適切なオーケストレーター ノードに誘導して、効率的なタスク分散とシステムのスケーラビリティを確保します。 AI Orchestrator ノードは AI タスクの実行を担当します。
Livepeer AI サブネットのタスク処理フローチャート
集中型サーバーと比較して、LivepeerAI サブネットはタスクを分散型 GPU ネットワークに割り当てます。分析調査によると、NVIDIA は AI データ センターで使用される GPU コンピューティング リソースの 92% を提供しており、Microsoft と OpenAI は基本モデルの 69% を占めており、分散型ネットワークは企業の閉鎖や規制上の理由による集中型サービスを回避できます。失敗のポイント。 Livepeer AI サブネットへのアクセスはオープンかつパーミッションレスであり、どの国の起業家もオンデマンドで利用して規制政策の影響を回避できます。
集中型システムと Livepeer 分散型システムの AI ビデオ コンピューティング ワークフローの比較表
さらに、Livepeer は、パブリッシャー、クリエイター、消費者ユーザーにさまざまな種類のメディア ソースを追跡する機能を提供するオープン テクノロジー標準である C2PA に参加した最初の分散型 AI インフラストラクチャ プロジェクトとなりました。C2PA 仕様は、ユーザーが次のような情報を知るのに役立ちます。動画の作成者の身元、作成時間、作成ツール。
C2PA メンバーにはすでに TikTok、Adobe、Google、Sony、Intel、BBC、Microsoft、OpenAI が含まれています。今後の Livepeer AI メインネットは、ビデオ ソースの痕跡を示すネイティブ暗号化署名を通じてコンテンツの信頼性の問題を解決するため、Livepeer は Web3 の世界にグローバル標準を導入しながら分散化とオープン性を維持できます。
現在、Livepeer AI サブネットが開始され、引き続き最適化が行われており、20 を超える高性能 AI オーケストレーターがすでに稼働しており、Livepeer は 2024 年の第 3 四半期にメインネットを開始する予定です。
Livepeer AI ビデオ ロードマップ
4. 将来性とリスク
Livepeer AI サブネットがオンラインで立ち上げられた後、コミュニティは 2 つの資金提案、つまり Aquareum と Realtime Interactive Video の 2 つのプロジェクトへの投資も可決しました。
Aquareum は、ビデオ ライブ ブロードキャスト プラットフォーム Twitch や YouTube と同様に、Livepeer プロトコルに基づいて IOS、Android、および Web 上で実行できるビデオ アプリケーションを構築および開発することを目指しています。 Aquareum がオンラインになった後は、Livepeer ネットワーク ユーザーの増加を支援するだけでなく、トランスコーディングに C2PA 署名も使用します。これにより、Livepeer によってトランスコードされたビデオ クリップは、ビデオの作成者情報、作成時間、その他の情報まで追跡できるようになります。分散型ビデオプロトコルのアプリケーションに技術標準 C2PA を実際に実装し、分散型ビデオ処理コンテンツの信頼性と信頼性の問題を解決します。
プロジェクトの創設者である Eli Mallon と Adam Soffer は、どちらも Livepeer プロトコルに長年貢献しており、Adam は Livepeer Subgraph、Livepeer Explorer、および Livepeer Studio プレーヤーとフロントエンドの構築において重要な役割を果たしました。 Aquareum プロジェクトの開発前は、Livepeer Inc. で働いていました。
リアルタイム インタラクティブ ビデオは、リアルタイム インタラクティブ ビデオ製品の発売とプロトコル収益の増加によって新規ユーザーを引き付け、Livepeer ネットワークの需要を大幅に増加させました。
リアルタイム インタラクティブ ビデオのプロトコルに対する潜在的な収益期待
プロジェクト創設者のエフゲニーは、以前はマーケットメーカーのシタデル証券で働いていましたが、Livepeer コミュニティの忠実なメンバーでもあり、約 32,000 個の LPT トークンを保有しています。前回の事前提案で、プロジェクト チームは、プロジェクト トークン TEASY が今年 8 月に開始され、IDO の形式で発行される予定であると述べました。TEASY のほとんどは、継続的に力を与えるために Livepeer コミュニティにもエアドロップされます。ライブピアプロトコル。
さらに、Livepeer は、GRT 保有者の最大の非公式コミュニティである Graphtronauts からインスピレーションを得たコミュニティ組織 Live Pioneers も設立しました。主な仕事は、新しい Livepeer 電報グループを構築し、YouTube、X、Discord、その他のメディア チャネルで Livepeer を宣伝および宣伝することです。
Live Pioneers の現在の取り組みの焦点は、LPT 保有者がトークンを委託および誓約できるように指導および教育することです。これは、このプロジェクトがトークンの委託および誓約率を高め、トークンのインフレ率を低下させ、トークンエコノミーを強化するために積極的に取り組んでいることを示しています。
Livepeerエコシステムの継続的な構築の過程では、一部の分散型プロジェクトが遭遇する可能性のある規制上の圧力や、委託された質権率が長期間にわたって低い範囲に留まるというトークンエコノミーに対する圧力もあります。 Livepeer AI メインネットが立ち上げられ、年末に Sora が正式リリースされると、さまざまな国や地域からますます多くの AI ビデオ チームがエコシステムに参加することになります。ビデオの審査が行われないなどの規制リスクが生じます。コンテンツは、知的財産権の侵害、コンテンツ違反、および違法な法律につながります。
現在のトークンインフレ率によれば、毎年600万近くのLPTが発行されることになり、その後のプロジェクトの推進と構築が期待を満たさない場合、プレッジ率は向上できず、過剰なトークン発行は投資家やユーザーの信頼を損なうことになります。プロジェクト内で。
