作者：Swayam
コンパイル：深潮TechFlow
人工知能（AI）の急速な発展により、少数の大手テクノロジー企業が前例のない計算能力、データリソース、アルゴリズム技術を掌握しています。しかし、AIシステムが私たちの社会に徐々に統合されるにつれて、アクセス可能性、透明性、制御権に関する問題がテクノロジーと政策の議論の中心的なテーマとなっています。このような背景の中で、ブロックチェーン技術とAIの統合は、私たちに探求の価値がある代替経路を提供します—AIシステムの開発、展開、スケーリング、ガバナンスを再定義する可能性のある方法です。
私たちは、既存のAIインフラストラクチャを完全に覆すつもりはありませんが、特定のユースケースにおいて、分散型アプローチがもたらす独自の利点を探るために分析を通じて探求することを希望しています。同時に、特定の状況下では従来の集中型システムが依然としてより実用的な選択肢であることも認識しています。
以下のいくつかの重要な質問が私たちの研究を導きました：
分散型システムの核心的な特性（透明性、検閲耐性など）が、現代のAIシステムの要求（効率性、スケーラビリティなど）と相互に補完し合うことができるのか、それとも矛盾を生むのか？
AI開発の各段階—データ収集、モデルトレーニング、推論—において、ブロックチェーン技術はどのように実質的な改善を提供できるのでしょうか？
分散型AIシステムの設計において、異なる段階はどのような技術的および経済的なトレードオフに直面するのでしょうか？
AI技術スタックにおける現在の制限
Epoch AIチームは、現在のAI技術スタックの制限を分析する重要な貢献をしました。彼らの研究は、2030年までにAIトレーニング計算能力の拡張が直面する主要なボトルネックについて詳細に説明し、毎秒浮動小数点演算回数（FLoPs）を計算性能の核心指標として使用しています。
研究によれば、AIトレーニングの計算のスケールは、電力供給の不足、チップ製造技術のボトルネック、データの希少性、ネットワーク遅延の問題など、さまざまな要因によって制限される可能性があります。これらの要因は、それぞれ実現可能な計算能力に異なる上限を設定しており、その中で遅延問題は最も突破が難しい理論的限界と考えられています。
この図は、ハードウェア、エネルギー効率、エッジデバイス上で取得されたデータの解放、ネットワーク面での進展をサポートするための必要性を強調しています。
電力制限（性能）：
電力インフラの拡張可能性（2030年予測）：2030年までに、データセンターキャンパスの容量は1〜5ギガワット（GW）に達する見込みです。しかし、この成長は電力インフラへの大規模投資に依存し、同時に存在する可能性のある物流や規制の障害を克服する必要があります。
エネルギー供給と電力インフラに制限されて、予想される世界的な計算能力の拡張上限は現在のレベルの10,000倍に達する可能性があります。
チップ生産能力（検証可能性）：
現在、高度な計算をサポートするためのチップ（例：NVIDIA H100、Google TPU v5）の生産は、パッケージング技術（例：TSMCのCoWoS技術）によって制限されています。この制限は、検証可能な計算の可用性とスケーラビリティに直接影響を与えます。
チップ製造とサプライチェーンのボトルネックは主要な障害ですが、計算能力が50,000倍に達する成長は依然として可能です。
さらに、高度なチップがエッジデバイスで安全な隔離領域または信頼実行環境（TEEs）を有効にすることが重要です。これらの技術は、計算結果を検証するだけでなく、計算中に敏感なデータのプライバシーを保護することができます。
データの希少性（プライバシー）：
遅延の壁（性能）：
モデルトレーニングにおける固有の遅延制限：AIモデルの規模が拡大するにつれて、計算プロセスの順次性により、単一の前方伝播と後方伝播に必要な時間が著しく増加します。この遅延は、モデルトレーニングプロセスで回避できない根本的な制限であり、トレーニング速度に直接影響します。
バッチサイズの拡張の課題：遅延の問題を軽減するための一般的な方法の一つは、バッチサイズを増やし、より多くのデータを並行して処理することです。しかし、バッチサイズの拡張には実際の制限があり、例えばメモリ容量の不足や、バッチが大きくなるにつれてモデルの収束効果の限界利益が減少することがあります。これらの要因により、遅延を相殺するためにバッチを増やすことがますます困難になります。
基礎
分散型AI三角形
現在AIが直面している多くの制限（データの希少性、計算能力のボトルネック、遅延の問題、チップ生産能力）は、分散型AI三角形を構成しています。このフレームワークは、プライバシー、検証可能性、性能の間でバランスを取ることを試みています。これら三つの属性は、分散型AIシステムの有効性、信頼性、スケーラビリティを確保するための核心要素です。
以下の表は、プライバシー、検証可能性、性能の三者間の重要なトレードオフを詳細に分析し、それぞれの定義、実現技術、および直面する課題について深く掘り下げています：
プライバシー：AIのトレーニングと推論プロセスにおいて、敏感なデータを保護することが重要です。そのために、信頼実行環境（TEEs）、多者計算（MPC）、フェデラルラーニング、全同型暗号（FHE）、および差分プライバシーなど、さまざまな重要な技術が使用されています。これらの技術は有効ですが、性能オーバーヘッド、透明性の問題が検証可能性に影響を与え、スケーラビリティが制限されるなどの課題ももたらします。
検証可能性：計算の正確性と完全性を確保するために、ゼロ知識証明（ZKP）、暗号証明書、検証可能な計算などの技術が採用されています。しかし、プライバシーと性能と検証可能性の間でバランスを取るには、しばしば追加のリソースと時間が必要で、これが計算の遅延を引き起こす可能性があります。
性能：AI計算を効率的に実行し、大規模な応用を実現するためには、分散コンピューティングインフラ、ハードウェア加速、高効率のネットワーク接続が依存します。しかし、プライバシー強化技術の採用は計算速度を遅くし、検証可能な計算は追加のオーバーヘッドを増加させる可能性があります。
ブロックチェーンの三難のジレンマ：
ブロックチェーン分野が直面する核心的な課題は三難のジレンマであり、各ブロックチェーンシステムは以下の三者の間でバランスを取らなければなりません：
分散型：複数の独立したノード上でネットワークを分散させることで、単一のエンティティがシステムを制御するのを防ぎます。
セキュリティ：ネットワークを攻撃から保護し、データの完全性を維持するためには、通常、より多くの検証と合意プロセスが必要です。
スケーラビリティ：大量の取引を迅速かつ経済的に処理しますが、これは通常、分散型（ノード数の削減）またはセキュリティ（検証強度の低下）に妥協することを意味します。
例えば、イーサリアムは分散型とセキュリティを優先しているため、取引処理速度が相対的に遅いです。これらのブロックチェーンアーキテクチャにおけるトレードオフについての深い理解は、関連文献を参照してください。
AI-ブロックチェーン協同分析マトリックス (3x3)
AIとブロックチェーンの統合は、複雑なトレードオフと機会のプロセスです。このマトリックスは、これら二つの技術がどのように摩擦を生じさせ、調和の取れた適合点を見つけ、時にはお互いの弱点を増幅するかを示しています。
協同マトリックスの機能
協同強度は、特定の分野におけるブロックチェーンとAI属性の互換性と影響力を反映しています。具体的には、これら二つの技術がどのように挑戦に共同で対処し、相互の機能を向上させるかに依存します。例えば、データプライバシーの観点から、ブロックチェーンの改ざん防止機能とAIのデータ処理能力の組み合わせが新しい解決策をもたらす可能性があります。
協同マトリックスの機能
例1：性能 + 分散型（弱い協同）
分散型ネットワークでは、例えばビットコインやイーサリアムにおいて、性能は通常さまざまな要因によって制約されます。これらの制約には、ノードリソースの変動性、高通信遅延、取引処理費用、合意メカニズムの複雑さが含まれます。低遅延と高スループットを必要とするAIアプリケーション（例：リアルタイムAI推論や大規模モデルのトレーニング）に対して、これらのネットワークは十分な速度と計算の信頼性を提供できず、高性能の要求を満たすことができません。
例2：プライバシー + 分散型（強い協同）
プライバシー保護型AI技術（フェデラルラーニングなど）は、ユーザーデータを保護しながら効率的な協力を実現するために、ブロックチェーンの分散型特性を最大限に活用することができます。例えば、SoraChain AIは、ブロックチェーンに支えられたフェデラルラーニングを通じて、データ所有権が奪われないことを確保する解決策を提供します。データ所有者はプライバシーを保持したまま、高品質のデータをモデルのトレーニングに貢献でき、プライバシーと協力の両方を実現します。
このマトリックスの目的は、業界がAIとブロックチェーンの交差点を明確に理解するのを助け、革新者と投資家が実行可能な方向に優先順位を付け、潜在的な分野を探求し、単なる投機的なプロジェクトに陥ることを避けることです。
AI-ブロックチェーン協同マトリックス
協同マトリックスの二つの軸は異なる属性を表しています。一つの軸は分散型AIシステムの三大核心特性—検証可能性、プライバシー、性能—であり、もう一つの軸はブロックチェーンの三難のジレンマ—セキュリティ、スケーラビリティ、分散型です。これらの属性が交差する際、さまざまな協同効果が生まれ、高度に調和するものから潜在的な対立まで、多岐にわたります。
例えば、検証可能性がセキュリティと結びつくと（高い協同）、AI計算の正確性と完全性を証明するための強力なシステムを構築できます。しかし、性能の要求が分散型と衝突する場合（低い協同）、分散システムの高いオーバーヘッドが効率に大きく影響します。さらに、一部の組み合わせ（プライバシーとスケーラビリティなど）は中間に位置し、潜在力がありつつも複雑な技術的課題に直面しています。
なぜこれは重要なのか？
戦略的ガイドコンパス：このマトリックスは、意思決定者、研究者、開発者に明確な方向性を提供し、フェデラルラーニングを通じてデータプライバシーを確保する、高い協同分野に焦点を当てるのを助けます。
影響力のある革新と資源配分に焦点を合わせる：協同強度の分布（例：セキュリティ + 検証可能性、プライバシー + 分散型）を理解することは、利害関係者が高価値の分野にリソースを集中させ、弱い協同や非現実的な統合に浪費するのを避けるのに役立ちます。
エコシステムの進化を導く：AIとブロックチェーン技術が進化し続ける中で、このマトリックスは新興プロジェクトを評価するための動的なツールとして機能し、実際のニーズに合致していることを確保し、過度の誇張の傾向を助長しないようにします。
以下の表は、協同強度に基づいて（強から弱まで）これらの属性の組み合わせをまとめ、分散型AIシステムにおけるそれらの実際の運用方法を説明しています。同時に、表はこれらの組み合わせが現実のアプリケーションでどのように機能するかのいくつかの革新的なプロジェクトの事例を提供しています。これにより、読者はブロックチェーンとAI技術の交差点をより直感的に理解し、本当に影響力のある分野を特定し、過度に誇張されたり技術的に実現不可能な方向を避けることができます。
AI-ブロックチェーン協同マトリックス：協同強度に基づくAIとブロックチェーン技術の重要な交差点
結論
ブロックチェーンとAIの統合は巨大な変革の可能性を秘めていますが、将来の発展には明確な方向と集中した努力が必要です。本当に革新を促進するプロジェクトは、データプライバシー、スケーラビリティ、信頼といった重要な課題を解決することによって、分散型インテリジェンスの未来を形成しています。例えば、フェデラルラーニング（プライバシー + 分散型）はユーザーデータを保護しながら協力を実現し、分散コンピューティングとトレーニング（性能 + スケーラビリティ）はAIシステムの効率を向上させ、zkML（ゼロ知識機械学習、検証可能性 + セキュリティ）はAIコンピューティングの信頼性を保証します。
同時に、私たちはこの分野を慎重な態度で見る必要があります。多くのいわゆるAIエージェントは実際には既存のモデルの単なるラッピングであり、機能が限られ、ブロックチェーンとの統合にも深みが欠けています。本当の突破口は、ブロックチェーンとAIそれぞれの利点を十分に活用し、実際の問題の解決に専念するプロジェクトから生まれるでしょう。
未来を展望すると、AI-ブロックチェーン協同マトリックスは、プロジェクトを評価するための重要なツールとなり、意思決定者が本当に影響力のある革新と無意味なノイズを区別するのを効果的に助けることができるでしょう。
今後10年は、ブロックチェーンの高い信頼性とAIの変革能力を結びつけて実際の問題を解決できるプロジェクトのものとなるでしょう。例えば、省エネルギーモデルのトレーニングはAIシステムのエネルギー消費を大幅に削減し、プライバシー保護型の協力はデータ共有により安全な環境を提供し、スケーラブルなAIガバナンスはより大規模で効率的なインテリジェントシステムの実現を促進します。業界はこれらの重要な分野に焦点を当てる必要があります。
