著者: Decentralized.Co、翻訳: Golden Finance xiaozou
クラウド サービスに人工知能 (AI) が不可欠である場合、Web3 AI には Web3 クラウド サービスも必要です。
ここ 1 年間、EigenLayer と人工知能は暗号化における最もホットなトピックの 2 つでした。この記事では、この 2 つの交差点を探り、この重要な時期にどのような注目すべきプロジェクトが構築されているかを見ていきます。
1. AVS (アクティブ検証サービス) とは何ですか?
まず、EigenLayer のアクティブ検証サービス AVS が何であるかを理解しましょう。
EigenLayer は、セキュリティとコンピューティングのマーケットプレイスとして最もよく理解されています。
ブロックチェーンやブリッジ プロトコルなどのその他の暗号化プロトコルは、分散ノード オペレーターに依存してトランザクションを処理します。これらのノード オペレーターは、ネットワークの現在の状態を維持し、受信トランザクションを個別に処理します。トランザクションが検証されるには、ノードオペレーターの過半数がその有効性に同意する必要があります。したがって、ノードの数が多いほど、ネットワークの安全性は高くなります。
コールド スタートの問題により、新しいプロトコルはノード オペレーターの強力で信頼性の高い基盤を確立するのに苦労することがよくあります。オペレータは通常、プロトコルにネイティブなトークンによってインセンティブを与えられます。ただし、初期段階では、強力なノード ネットワークのサポートがなければ、トークンの価値が制限される可能性があります。
この問題を解決するために、チームはノードオペレーターにインセンティブを与えるためにより多くのトークンを提供する可能性があります。ただし、そうすることは、高いインフレとトークン価値の希薄化につながる可能性があり、理想的な結果ではありません。さらに、初期のノードの数が少ないと、多くの場合、セキュリティ リスクや集中化リスクが生じます。
EigenLayer は、あらゆるブロックチェーン サービス (Active Verification Service または AVS) によるイーサリアム支援セキュリティのブートストラップを支援することで、この問題を解決します。このプロトコルは、コンピューティングとセキュリティの提供を専門とするオペレーターで構成されています。ユーザーはこれらのオペレーターに ETH または流動性をステークし、オペレーターは 1 つ以上の AVS を検証します。
オペレーターがその義務を適切に遂行した場合、AVS はオペレーターに報酬を与え、オペレーターはその報酬を預金者に渡します。オペレーターが義務を履行できない場合、その賭け金は没収されます。
標準の演算子セット (すべて標準の経済層によって管理される) を使用して複数のサービスを検証することにより、EigenLayer はセキュリティのために分散ノードに依存するプロジェクトの立ち上げを簡素化します。この利点により、データ可用性ソリューション、ブリッジング ソリューション、オラクル、ZK (ゼロ知識証明) プロセッサなど、さまざまなプロジェクトが引き寄せられてきました。
2. 人工知能 (AI)
過去 2 年間で、人工知能は明らかにテクノロジーの世界で焦点となり、起業家、投資家、ユーザーの注目を集めています。もちろん、この熱意は仮想通貨業界にも広がりました。 Kaito Ai のデータによると、過去 12 か月間で AI がすべての暗号セクターで最大のナラティブシェアを獲得しました。
ブロックチェーンのオペレーターは本質的にはコンピューターです。ロールアップを検証する場合、受信トランザクションを受け入れ、現在の状態に基づいて処理し、新しい状態を出力します。ただし、オペレーターが GPU、SSD、ZK Prover などのハードウェアを提供できれば、この入力、処理、出力のパラダイムをあらゆる分散コンピューティング操作に拡張できます。したがって、EigenLayer は Web3 分散クラウド サービス プロバイダーとして想定できます。
現在、ほとんどの AI プロセスは、AWS のような大企業でも、Lambda や Coreweave のような専門のクラウド サービス プロバイダーでも、クラウドで実行されています。これらのサービスは、モデルのトレーニングと推論を容易にします。これにより、EigenLayer は Web3 クラウドとして Web3 AI アプリケーションにも自然に適合します。
注目すべきプロジェクトのいくつかを見てみましょう。
3、儀式
現在、ほとんどのユーザーと開発者は、一元化されたクラウド プロバイダーが提供する API を通じて AI サービスを取得しています。ただし、この現状には、プライバシー保護の欠如、計算上の整合性の疑わしい (要求したモデルから応答が得られることをどのように確認しますか?)、潜在的な検閲の問題など、いくつかの問題があります。
対照的に、スマート コントラクトは、安全性、透明性、信頼性の高い環境で動作します。場合によっては、スマート コントラクトは AI サービスと対話する必要があります。ただし、AI プロセスをオンチェーンで実行することは計算上不可能です。既存のクラウドプロバイダーも、信頼の前提が崩れてしまうため、スマートコントラクトにサービスを提供することはできません。
Ritual は、ブロックチェーン人工知能サービス用に、オープンでプライバシー優先、検閲耐性があり、検証可能な AI レイヤーを構築することで、この問題を解決しています。彼らの最初の製品は、スマート コントラクトが AI モデル推論を要求し、計算の整合性の証明を提供できるようにする Infernet です。 Ritual の将来の計画は、AI モデルの微調整やトレーニングなどの拡張機能を提供するソブリン チェーンである Ritual Chain を作成することで拡張することです。
Ritual ChainはEigenLayerをベースに開発されたAVSとして使用されます。特化した需要ハードウェア (GPU など) を備えたオペレーターが、チェーンによって提供される AI タスクを実行します。分散化されたバリデーターのセットは、各タスクが複数のオペレーターによって処理されるため、高度な可用性と検閲耐性を提供します。さらに、これらのオペレーターは Ritual Chain に基本的なセキュリティを提供します。
4、オープンレジャー
数週間前、私たちは AI が直面しているデータの課題と、ブロックチェーン プロトコルがそれらの課題にどのように対処できるかを調査しました。私たちが強調する最も重要な問題は、AI データの一元化です。貴重なデータを保持するプラットフォームは、小規模な新興企業や調査会社へのアクセスを制限しながら、資金豊富な企業と数百万ドル規模の高額取引を締結している。
OpenLedgerは、「AIソブリンデータブロックチェーン」を構築することでソリューションを提供することを目指しています。 OpenLedger は、効果的なトレーニングと精度を確保するための高品質の注釈付きデータ、AI モデルの精度、信頼性、安全性を評価するための強化学習およびヒューマン フィードバック (RLHF) サービスを提供します。
OpenLedger も、EigenLayer 上の AVS として開発および構築されています。展開の正確な詳細はまだ完全に明らかにされていませんが、経験に基づいた推測をすることができます。分散型の高可用性データ層を構築するには、チェーン ノードに大量の高速メモリが必要です。 EigenLayer オペレーターは、これらに加えて、基本的なコンピューティング サービスやセキュリティ サービスを提供するのに適しています。
5、知覚力のある
今月初め、センティエントは、トップクラスの仮想通貨投資家や運営者の支援を受けて、8,500万ドルのシードラウンドが完了したと発表した。彼らの目標は、「AGI 開発のためのオープン プラットフォーム」を作成することです。これはどういう意味ですか？
現在、最も先進的な AI モデルはクローズドソースであり、少数の強力な組織によって管理されています。このレベルの制御は、現代の最も重要なテクノロジーの 1 つとしては不健全です。そのため、これに応えて、モデルの重み (構成) を誰でも利用できるようにし、ユーザーが独自のハードウェアでモデルを実行したり、特定のニーズに合わせてモデルを微調整したりできるようにすることを提唱するオープンソース運動が成長しています。
問題は、オープンソース モデルは非常に重要であるにもかかわらず、クリエイターがオープンソース モデルを使用して収益を得るのが難しいことです。重みが公開されると、元のモデル作成者と収益を共有することなく、誰でも重みに基づいてサービスをホスト、変更、適応、作成できます。このインセンティブ メカニズムの根本的な不整合により、オープンソース AI の開発速度が脅かされています。
Sentient の目標は「AI 開発に所有権をもたらす」ことであり、研究者や開発者がオープン性とセキュリティを維持しながら AI モデルから利益を得ることができるテクノロジーの作成を目指しています。開発者が Sentient によって作成されたモデルを使用する場合、オープン ソース モデルをホストしているかのように、モデルの有効性を保証できます。ただし、推論手数料を支払うことでモデル作成者に報酬を与える必要もあります。
Sentient は Polygon CDK テクノロジーを使用して構築され、EigenLayer ベースの AVS として実行されます。 Sentient による EigenLayer の正確な使用法は完全には明らかにされていませんが、Ritual のアプローチに似ていると推測できます。オペレーターは、チェーンのセキュリティだけでなく、推論用のコンピューティング リソースも提供する必要がある場合があります。
AigenLayer チームは昨年のブログ投稿で、AI 推論が AVS として構築できる 15 の潜在的なユニコーン アイデアの 1 つであると述べました。明らかに、多くのチームがこの可能性が現実であると信じています。 EigenLayer と Web3 AI 分野はまだ初期段階にありますが、両者の間には自然な統合が見られます。 AI にクラウド サービスが必要な場合、Web3 AI にも Web3 クラウド サービスが必要です。
上で述べたプロジェクトは初期の実験にすぎず、さらに多くのプロジェクトが登場することが予想されます。