近年、人工知能 (AI) と暗号通貨の分野は急速に進化しており、それぞれが独自の大きな進歩を遂げています。しかし、この 2 つの領域の交差点には、興味深い可能性が広がっています。ブロックチェーン技術と暗号原理を活用した分散型 AI は、オープンで透明性が高く、検閲に強い AI システムのビジョンを提供します。この記事では、この交差点にあるさまざまなカテゴリを詳しく調べ、それらがもたらす機会と直面する課題の両方を探ります。

事前トレーニング + 微調整のための分散コンピューティング:

Akash や Render などの分散コンピューティング プラットフォームは、AI タスクのコンピューティング リソースへのアクセスを民主化することを目的としています。これらのプラットフォームは、コンピューティングのコスト削減と検閲耐性のあるトレーニングの可能性を提供しますが、パフォーマンスやスケーラビリティなどの課題は依然として残っています。

分散型推論:

Ritual や Ollama などのプロジェクトは、集中型サービスに伴うプライバシーや検閲の懸念に対処しながら、分散型推論を可能にすることを目指しています。しかし、ローカル推論用の専用チップの台頭により、分散型の代替手段の採用が困難になっています。

オンチェーン AI エージェント:

オンチェーン AI エージェントは、調整と支払いにブロックチェーン技術を活用し、中央集権型プロバイダーに関連するプラットフォームのリスクを最小限に抑えます。潜在的なメリットがあるにもかかわらず、AI エージェントの開発が初期段階にあり、従来の支払い方法が利用可能であることが、広範な導入の障害となっています。

データとモデルの由来:

Vana や Rainfall のようなブロックチェーン ベースのソリューションは、透明性と出所を確保しながら、ユーザーがデータとモデルを所有して収益化できるようにすることを目的としています。ただし、課題は、利便性よりもデータの所有権とプライバシーの懸念を優先するようにユーザーを説得することです。

トークンインセンティブアプリ:

暗号トークンのインセンティブは、ネットワークをブートストラップし、MyShellやDevaなどのAI中心のアプリケーションへの関与を促進するために提案されています。しかし、過去の暗号ブームと崩壊からの教訓を反映して、投機的な熱狂と永続的な使用に対する懸念は残っています。

トークンインセンティブMLOps:

BitTensor や Ritual などのプロジェクトでは、機械学習オペレーション (MLOps) ワークフローへの暗号インセンティブの統合を検討しています。インセンティブによって動作を最適化できる一方で、MLOps の品質と精度を確保することは大きな課題となります。

オンチェーン検証可能性（ZKML）：

Modulus Labs や UpShot などのプロジェクトに代表されるオンチェーンのモデル検証可能性は、AI アプリケーションの透明性と構成可能性を解き放つ可能性を秘めています。しかし、そのような検証の必要性に対する懐疑論や、ゼロ知識技術を取り巻く誇大宣伝は依然として残っています。

結論：

分散型 AI と暗号通貨の交差点は、イノベーションと破壊の可能性に満ちた環境を提供します。計算リソースへのアクセスの民主化から、データ所有権を持つユーザーの権限付与まで、各カテゴリには独自の機会と課題があります。これらのプロジェクトが進化し続けるにつれて、AI と暗号通貨の未来がどのように形作られ、よりオープンで透明性があり、公平なテクノロジー環境へと向かっていくのかを見るのは興味深いでしょう。