AI技術の急速な発展に伴い、その応用シーンはますます広がっています。しかし、この成長はインフラストラクチャーに対してより高い要求を突きつけており、特にデータ処理、計算力配分、プライバシー保護の面で顕著です。従来の集中型処理方式は、単一障害点、計算力の不均衡な配分、データプライバシーの漏洩などの問題を抱えており、現在のニーズにはもはや対応できません。
実際、AI領域において、データの取得とモデルのトレーニングは常に中心的な議題です。従来のモデルは主に公開データに依存して大規模モデルをトレーニングしていましたが、細分化された分野での理解と適応に限界があります。この問題を解決するために、FLockは分散型のAIモデルのトレーニングと検証ネットワークを立ち上げ、新たな解決策を提供しました。
プロジェクト概要
FLockは分散型のAIモデルのトレーニングと検証ネットワークであり、テクノロジー大手のAIモデルに対する独占を打破することを目指しています。モジュール化された計算力、データ、トレーニング方式を提供することで、AIモデルの分散型開発を実現しています。コミュニティにトレーニングデータとモデルフィードバックを提供するインセンティブを通じて、モデルの作成と調整をより民主化しています。プロトコルと開発者はFLockのプラットフォームを使用して、自身のユースケースに特化したモデルをトレーニングできます。例えば、AIパートナー、関数呼び出しモデル、センサー分析などです。
FLockの核心理念はプライベートデータの潜在能力を活性化し、人工知能を新たな突破口に導くことです。AIのデータ呼び出しとモデルトレーニングの方式を革新し、従来の公開データに依存するトレーニングモデルをプライベートデータ領域に拡張しました。
技術とプロダクトの面では、分散型トレーニングに注力し、フェデラルラーニング技術を採用して、トレーニングデータがモデル学習の間に分散型ストレージを維持し、データプライバシーを漏洩しないようにしています。同時に、トレーニングニーズを分散型計算プラットフォーム（Akashやhttp://IO.netなど）に導くことで、モデルのトレーニングの分散化をさらに実現しました。
同時に、FLockチームは人工知能領域で多年にわたり深く掘り下げており、オックスフォード大学やBCGなどのトップ学術背景と豊富な業界経験を持っています。チームは多くの著名なオープンソースAIプロジェクトにコア技術を提供し、ロイヤルソサエティ（Royal Society）、NeurIPSなどのトップ科学雑誌に多くの論文を発表しており、技術力は確固たるものがあります。
今月、FLockプロジェクトは資金調達の面でも重大なニュースを迎え、多くの著名な投資機関からの支持を受けました。公式の最新情報によれば、FLockは戦略的資金調達ラウンドを成功裏に完了し、Grayscaleの親会社であるデジタル通貨グループ（DCG）が主導し、Lightspeed Faction、Animoca Brands、Fenbushi Capital、GnosisVC、GSR Ventures、OKCoin Japan、Bas1s VenturesおよびA41などの戦略的パートナーが共同で投資し、FLockの成長を支援しています。合計で1100万ドルの資金を調達し、FLockのアップグレード版テストネットとフェデラルラーニングクライアントの立ち上げに特化して使用され、FLockの将来の発展に対する堅固な基盤を築いています。
FLockは常に民主的な創造、ガバナンス、AIエージェントの所有という崇高な使命を持ち、権力を世界の大企業の独占から取り戻し、意思決定権と報酬をよりコミュニティに返還し、真の共有と共同統治を実現することを目指しています。DCGは前回のブルマーケットで最も活発で先見の明のある投資機関の一つであり、AI領域の投資は広範囲かつ深く、TAO、WLDなどの多くのAIリーディングプロジェクトを含んでいます。
この投資は間違いなくDCGのAI分野での重要な戦略的な位置取りとなります。新たな資金はFLockのAIインフラストラクチャーにおける革新と発展を推進し、新しい段階に進むための力となり、共同でdeAIの未来の新たな可能性を探求します。
FLockのアーキテクチャと製品革新
Ethereum Foundationから唯一資金提供を受けたAIインフラストラクチャーのプロジェクトとして、FLockはAIモデルがデータローカルに存在する状態でトレーニングを行うことを許可します。現在までに、FLockトレーニングプラットフォームには1500人の検証済みのアクティブなGithub AIエンジニアが集まり、分散型AIの進歩を推進しています。
FLockの製品スイートは、分散型AI開発の完全なライフサイクルをカバーし、AI Arena、FL Alliance、およびAI Marketplaceを含んでいます。AI Arenaは基礎モデルのトレーニングのための競技プラットフォームであり、開発者は分散型計算力を利用してモデルを最適化できます。FL Allianceはプライバシー保護の協力プラットフォームであり、データ提供者と開発者はデータプライバシーを保証しながら基礎モデルを共同で最適化できます。AI Marketplaceはモデルのホスティングおよび取引プラットフォームであり、ユーザーはデータ、計算リソース、およびアルゴリズムの提供を通じて利益を得ることができます。
FLock Edge ComputeはFLockプロジェクトの重要な構成要素であり、高品質なプライベートデータの利用、より低いトレーニングデータの遅延、分散型計算力の利用を強調しています。この革新的な技術により、AIエンジニアはユーザーのエッジデバイスからリアルタイムで暗号化データを要求し、より正確で豊かなモデルを作成するために使用できます。同時に、一般ユーザーはデータを提供する過程でプライバシーを保護でき、モデル最適化に参加することで報酬を得ることができます。
FLock Edge Compute：プライベートデータの潜在能力を活性化
FLockは、プライベートデータに人工知能の発展の巨大な潜在能力が秘められていると信じています。この潜在能力を十分に引き出すために、FLockはAIのデータ呼び出しとモデルトレーニングの方式に革命的な革新を行い、トレーニングの触手をプライベートデータの領域にまで広げました。
エッジコンピューティングとフェデラルラーニング技術を融合することで、FLockは新たなモデルトレーニングとデータ処理の道を切り開き、トレーニングタスクをユーザーのエッジデバイス（スマートフォン、タブレット、ノートパソコンなど）に直接展開し、分散型計算力のサポートを受けながら、モデルは各エッジデバイスから暗号化されたモデルパラメータを取得し、統合することで、原データの直接漏洩を回避します。
従来の集中型モデルトレーニング方式と比較して、エッジコンピューティングは高品質なプライベートデータを十分に利用でき、モデルの正確性と豊かさを向上させ、トレーニングデータの遅延を大幅に削減し、モデルをリアルタイムにより近づけ、ユーザーのニーズをより満たすことができます。同時に、分散型計算力の柔軟な利用により、モデルのトレーニングがより効率的かつ柔軟になり、AIエンジニアに無限の創造空間と可能性を提供します。
例えば、小売企業がそのパーソナライズドレコメンデーションシステムの正確性を向上させたいとします。過去には、企業はユーザーの購買データを中央サーバーにアップロードしてモデルをトレーニングする必要がありましたが、FLockのエッジコンピューティングとフェデラルラーニング技術を使用することで、企業はユーザーのスマートフォン上で直接モデルをトレーニングし、スマートフォンをエッジデバイスとして利用し、ユーザーの購買データを暗号化して処理し、暗号化されたモデルパラメータをサーバーにアップロードすることで、ユーザーのプライバシーを保護しつつ、モデルのトレーニングの効率と正確性を向上させることができます。
JIT：データ呼び出しの革新
FLockはAIのデータ呼び出しプロセスを革新し、事前呼び出し（AOT）からポイントツーポイントの即時呼び出し（JIT）に変わりました。JITコンパイルはプログラムの実行時にコードをコンパイルする方法であり、動的性、効率性、最適化能力が高い特長を持っています。ブロックチェーンネイティブのJITデータ呼び出しにより、AIエンジニアはトレーニングを改善するために原始的なドメインデータにリアルタイムでアクセスでき、一般ユーザーはデータを提供することで報酬を得ることができ、なおかつすべての権利を保持することができます。
アプリケーションシーン
FLockはモデルトレーニングの面で独自の技術的優位性を活かし、データがローカルに存在する状態で効率的にトレーニングを行うだけでなく、複数の先端分野への応用にも成功しています。
医療健康分野では、FLockはUniversity College London Hospitalと協力し、血糖予測アルゴリズムを展開し、糖尿病患者に対してより正確な健康管理ソリューションを提供しています。また、Moorfields Eye Hospitalと協力して眼科検査アルゴリズムを最適化し、分散型計算力を利用して眼科疾患の早期診断率を向上させました。さらに、Request Financeのオンチェーン信用スコアリングシステムやMorpheusとRitualのトレーディングボットなどのアプリケーションも、FLockプラットフォームを通じてモデルの迅速な反復と性能最適化を実現しています。
モデルのトレーニングプロセスを簡素化するために、FLockはワンクリックデプロイテンプレートを提供しており、開発者がAkashなどの分散コンピューティングプラットフォームでモデルを簡単にトレーニングおよび検証できるようにしています。この革新はトレーニングのハードルを下げるだけでなく、多くのAkashコミュニティメンバーをFLockのマイニングに引き寄せ、計算リソースを共同で提供することにもつながっています。
医療健康分野に加えて、FLockの技術は他のシーンにも広く応用されています。例えば、http://IO.netはPoAIを利用してノードのコンセンサスを実現し、これに基づいてアニメ画像生成モデルをトレーニングし、ユーザーにより生き生きとしたリアルな視覚効果を提供しています。同時に、FLockはAptos向けに開発者向けのMove言語プログラミングアシスタントをトレーニングし、ブロックチェーン技術の普及と応用をさらに推進しています。また、Animoca Brandsおよびその製品もFLockを通じて内部専用モデルをトレーニングし、デュー・ディリジェンス、投資分析、マーケットメイキング、運用サポートなど多くの分野をカバーし、プライバシー保護AIの利点を最大限に活かし、ビジネスの革新と効率向上に貢献しています。
エコシステムの構築
FLockは、オープンで包括的なAIエコシステムを構築することに注力し、さまざまなユーザーが共同で参加することを促しています。分散型のトレーニングプラットフォームとインセンティブメカニズムを通じて、FLockは開発者、データ提供者、一般ユーザーがAIモデルのトレーニングと最適化に積極的に参加することを奨励しています。
開発者向けに、FLockは便利で効率的なプラットフォームとツールを提供し、モデルの開発とトレーニングをサポートしています。開発者はFLockのエッジコンピューティングとフェデラルラーニング技術を利用してトレーニングと最適化を行うことができ、同時に豊富なトレーニングデータとモデルフィードバックリソースを得ることができます。さらに、FLockはコミュニティリソースとサポートサービスを提供し、開発者が開発プロセスで直面する問題や課題を解決する手助けを行っています。
ホルダーは、FLockトークンを保有したり、コミュニティガバナンスに参加することでプロジェクトの発展をサポートし、相応のリターンを得ることができます。FLockのトークン経済モデルは慎重に設計されており、参加者を奨励するだけでなく、システムの安全性と分散型ガバナンスを保障します。ホルダーは投票やガバナンスを通じてプロジェクトの意思決定に参加し、トークンの配当などの利益を享受することができます。
一般ユーザーもFLock AI Arenaを通じて参加し、利益を得ることができます。彼らはDelegatorとして、優れたTraining NodeやValidatorに自分のFMLを委託することを選択できます。これにより、優秀なモデルがより早く際立つのを助け、ホスティングノードに近い利回りを享受できます。将来性のあるノードを見極めて選択すれば、リターンも十分に見込め、モデルを自らトレーニングしたり、ハードウェアコストを負担したりする必要がありません。
最新の動向と将来の展望
公式発表によると、Web3 AIプロジェクトhttp://FLock.ioは12月31日にBybitで$FLockトークンを発表し、1週間のlaunchpoolに上場することを発表しました。$FLockはFLockエコシステムのネイティブトークンであり、AIトレーニングプラットフォームのコアであり、AIトレーニングプラットフォームAI Arena、協力ノードネットワークFL Alliance、およびAI Marketplaceを支えています。
現在、FLockのトークン経済学が発表されており、総供給量の上限が10億枚の$FLockに設定されています。
トークン経済モデルによると、47%のトークンがコミュニティに配分され、FLockに貢献したすべてのユーザーを奨励します。これには、AI Arena、FL Alliance、AI Marketplace、そして将来のFLockエコシステムの貢献者が含まれます。テストネット段階の積極的な参加者を称えるために、$FLockはメインネットの立ち上げ時にエアドロップを行い、将来のインセンティブは60ヶ月以内に体系的に鋳造され、毎月1%の割合で減少します。
発展の見込み
FLockはコミュニティの構築とインセンティブメカニズムの最適化を継続し、より多くのユーザーがエコシステムの発展に積極的に参加するように促しています。ユーザー規模が増加し、エコシステムが徐々に充実していく中で、FLockは分散型AI分野において重要な地位を占め、エコシステムのさらなる繁栄を推進することが期待されます。
独自の利点と先見性のあるエコシステムのレイアウトにより、FLockはAIインフラストラクチャーの分野で初めてその存在感を示しています。エッジコンピューティングとフェデラルラーニングなどの最先端技術を分散型の理念と組み合わせ、AIモデルのトレーニングと処理に革新的なソリューションを提供しています。同時に、FLockは多様なアプリケーションシーンと完全なインセンティブメカニズムを構築し、大量のユーザーがエコシステムの構築と発展に共同で参加するよう促すことが確実です。
今後、FLockは小売と消費者ユーザーグループを中心に、より実用的で操作が簡単な製品の開発に注力します。これらの製品はユーザーのニーズと使用習慣を十分に考慮し、AIモデルのトレーニングとデータ提供のハードルを下げ、より多くのユーザーと開発者がAIエコシステムの構築に参加し、AIモデルと技術の革新と応用を推進します。