AI Layer1レポート：オンチェーンDeAIの沃土を探る

概要

近年、OpenAI、Anthropic、Google、Metaなどの主要なテクノロジー企業が大規模言語モデル（LLM）の急速な発展を推進しています。LLMは各業界で前例のない能力を示し、人類の想像力を大幅に拡張し、場合によっては人間の労働を代替する可能性さえ示しています。しかし、これらの技術の核心は少数の中央集権的なテクノロジー大手によってしっかりと掌握されています。豊富な資本と高額な計算リソースの管理を駆使して、これらの企業は越えがたい壁を築き、ほとんどの開発者やイノベーションチームが対抗するのが難しくなっています。

同時に、AIの急速な進化の初期において、社会の世論は技術による突破口や便利さに焦点を当てがちですが、プライバシー保護、透明性、安全性といった核心的な問題への関心は相対的に不足しています。長期的には、これらの問題がAI業界の健全な発展と社会的受容度に深刻な影響を及ぼすでしょう。適切に解決できない場合、AIが"善に向かう"のか"悪に向かう"のかという論争はますます顕著になるでしょうし、中央集権的大手は利益追求の本能に駆動されて、これらの課題に積極的に対応するための十分な動機を欠くことが多いです。

ブロックチェーン技術は、その分散化、透明性、検閲耐性の特性により、AI業界の持続可能な発展に新たな可能性を提供しています。現在、いくつかの主流なブロックチェーン上には多くの「Web3 AI」アプリケーションが現れています。しかし、深く分析すると、これらのプロジェクトには依然として多くの問題が存在します。一方で、分散化の程度が限られており、重要な部分やインフラが依然として集中型クラウドサービスに依存しているため、真の意味でのオープンエコシステムを支えることが難しいです。もう一方で、Web2世界のAI製品と比較すると、オンチェーンAIはモデルの能力、データの利用、アプリケーションのシーンなどの面で依然として限界があり、革新の深さと幅を向上させる必要があります。

真の分散型AIのビジョンを実現し、ブロックチェーンが安全で効率的かつ民主的に大規模AIアプリケーションを支えるためには、パフォーマンス面で中央集権的なソリューションと競争できるように、AI専用のLayer1ブロックチェーンを設計する必要があります。これにより、AIのオープンイノベーション、ガバナンスの民主化、データセキュリティのための堅固な基盤が提供され、分散型AIエコシステムの繁栄と発展を促進します。

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AIレイヤー1のコア機能

AI Layer 1は、AIアプリケーションのために特別に設計されたブロックチェーンであり、その基盤アーキテクチャとパフォーマンス設計はAIタスクのニーズに密接に関連しており、オンチェーンAIエコシステムの持続可能な発展と繁栄を効率的にサポートすることを目的としています。具体的には、AI Layer 1は以下のコア能力を備えるべきです：

1. 効率的なインセンティブと分散型コンセンサスメカニズム AI Layer 1の核心は、オープンな計算力、ストレージなどのリソースの共有ネットワークを構築することにあります。従来のブロックチェーンノードが主に帳簿の記帳に集中しているのとは異なり、AI Layer 1のノードはより複雑なタスクを担う必要があります。計算力を提供し、AIモデルのトレーニングと推論を完了するだけでなく、ストレージ、データ、帯域幅などの多様なリソースを提供し、AIインフラストラクチャにおける集中型の巨頭の独占を打破する必要があります。これは、基盤となる合意とインセンティブメカニズムに対して高い要求を課します：AI Layer 1は、AI推論、トレーニングなどのタスクにおけるノードの実際の貢献を正確に評価、インセンティブ付け、検証できる必要があり、ネットワークの安全性とリソースの効率的な配分を実現します。このようにして初めて、ネットワークの安定性と繁栄を保証し、全体的な計算力コストを効果的に削減することができます。

2. 卓越した高性能と異種タスクサポート能力 AIタスク、特にLLMのトレーニングと推論は、計算性能と並列処理能力に非常に高い要求を突きつけています。さらに、オンチェーンAIエコシステムは、さまざまなモデル構造、データ処理、推論、ストレージなどの多様なシナリオを含む多様性と異種のタスクタイプをサポートする必要があります。AI Layer 1は、基盤アーキテクチャにおいて高スループット、低遅延、弾力的な並列処理などの要求に対して深く最適化を行い、異種コンピューティングリソースのネイティブサポート能力を事前に設定する必要があります。これにより、さまざまなAIタスクが効率的に実行され、"単一型タスク"から"複雑多元エコシステム"へのスムーズな拡張が実現されます。

3. 検証可能性と信頼性のあるアウトプットの保証 AIレイヤー1は、モデルの悪用やデータの改ざんなどのセキュリティリスクを防ぐだけでなく、AIの出力結果の検証可能性と整合性を底層のメカニズムから確保する必要があります。信頼できる実行環境（TEE）、ゼロ知識証明（ZK）、マルチパーティ安全計算（MPC）などの最先端技術を統合することにより、プラットフォームはモデル推論、トレーニング、データ処理の各プロセスを独立して検証できるようにし、AIシステムの公正性と透明性を確保します。同時に、この検証可能性はユーザーがAI出力の論理と根拠を明確に理解するのに役立ち、「得られたものが望むものである」ことを実現し、ユーザーのAI製品に対する信頼と満足度を向上させます。

4. データプライバシー保護 AIアプリケーションはしばしばユーザーのセンシティブなデータを含み、金融、医療、ソーシャルなどの分野ではデータプライバシーの保護が特に重要です。AI Layer 1は検証可能性を保障しつつ、暗号化に基づくデータ処理技術、プライバシー計算プロトコル、データ権限管理などの手段を採用し、推論、トレーニング、ストレージなどの全プロセスにおけるデータの安全性を確保し、データ漏洩や悪用を有效に防止し、ユーザーのデータセキュリティに関する懸念を解消する必要があります。

5. 強力なエコシステムのサポートと開発能力 AIネイティブなLayer 1インフラストラクチャとして、プラットフォームは技術的な先進性を持つだけでなく、開発者、ノードオペレーター、AIサービスプロバイダーなどのエコシステム参加者に対して、充実した開発ツール、統合SDK、運用サポート、インセンティブメカニズムを提供する必要があります。プラットフォームの可用性と開発者体験を継続的に最適化することで、豊かで多様なAIネイティブアプリケーションの実現を促進し、分散型AIエコシステムの持続的な繁栄を実現します。

上記の背景と期待に基づき、本稿では、Sentient、Sahara AI、Ritual、Gensyn、Bittensor、0Gを含む6つのAI Layer1の代表プロジェクトを詳細に紹介し、トラックの最新の進展を体系的に整理し、プロジェクトの発展状況を分析し、将来のトレンドについて考察します。

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Sentient：忠実なオープンソースの分散型AIモデルを構築する

プロジェクト概要

Sentientはオープンソースプロトコルプラットフォームで、AI Layer1ブロックチェーン(を構築しています。初期段階はLayer 2)で、その後Layer 1(に移行します。AI Pipelineとブロックチェーン技術を組み合わせることで、分散型人工知能経済体を構築します。その核心目標は、"OML"フレームワーク（オープン、利益を生む、忠誠）を通じて、中央集権的LLM市場におけるモデルの帰属、呼び出し追跡、価値分配の問題を解決し、AIモデルのオンチェーン所有権構造、呼び出しの透明性、価値の分配を実現することです。Sentientのビジョンは、誰もがAI製品を構築、協力、所有し、貨幣化できるようにすることで、公平でオープンなAIエージェントネットワークエコシステムを推進することです。

Sentient Foundation チームは、世界中のトップクラスの学術専門家、ブロックチェーン起業家、エンジニアを集結させ、コミュニティ主導のオープンソースかつ検証可能な AGI プラットフォームの構築に取り組んでいます。核心メンバーには、プリンストン大学の教授 Pramod Viswanath とインド科学研究所の教授 Himanshu Tyagi が含まれ、それぞれ AI の安全性とプライバシー保護を担当しています。また、Polygon の共同創設者 Sandeep Nailwal がブロックチェーン戦略とエコシステムの配置を主導しています。チームメンバーのバックグラウンドは、Meta、Coinbase、Polygon などの著名企業や、プリンストン大学、インド工科大学などのトップ大学にわたり、AI/ML、NLP、コンピュータビジョンなどの分野をカバーし、プロジェクトの実現に向けて協力しています。

Polygonの共同創業者であるSandeep Nailwal氏の2番目のベンチャー企業であるSentientは、創業以来独自のオーラを持ち、豊富なリソース、コネクション、市場での認知度を持ち、プロジェクトの発展を強く支持しています。 2024年半ば、Sentientは、Founders Fund、Pantera、Framework Venturesが主導する8,500万ドルのシードラウンドを完了し、他の投資家にはDelphi、Hashkey、Spartanなどの著名なVC数十社が含まれています。

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設計アーキテクチャとアプリケーション層

インフラ層

(## コアアーキテクチャ

Sentientのコアアーキテクチャは、AIパイプライン（AI Pipeline）とオンチェーンシステムの2つの部分で構成されています：

AIパイプラインは"忠誠AI"アーティファクトの開発と訓練の基礎であり、2つのコアプロセスが含まれています：

• データキュレーション（Data Curation）：コミュニティ主導のデータ選択プロセスで、モデルの整合性に使用されます。
• 忠誠度トレーニング（Loyalty Training）：モデルがコミュニティの意図と一致したトレーニングプロセスを維持することを保証します。

ブロックチェーンシステムはプロトコルに透明性と分散型の制御を提供し、AIアーティファクトの所有権、使用追跡、収益分配と公正なガバナンスを確保します。具体的なアーキテクチャは四つの層に分かれています：

• ストレージ層：ストレージモデルの重みと指紋登録情報；
• ディストリビューションレイヤー：認可契約がモデル呼び出しの入口を制御します；
• アクセスレイヤー：権限証明を通じてユーザーが許可されているかどうかを検証する；
• インセンティブ層：収益ルーティング契約は、各呼び出しに対してトレーナー、デプロイヤー、およびバリデーターに支払いを分配します。

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OMLモデルフレームワーク

OML フレームワーク（オープン Open、マネタイズ可能 Monetizable、ロイヤル Loyal）は、Sentient が提唱するコア理念であり、オープンソース AI モデルに対して明確な所有権保護と経済的インセンティブメカニズムを提供することを目的としています。オンチェーン技術と AI ネイティブ暗号学を組み合わせることで、以下の特徴を持っています：

• オープン性：モデルはオープンソースでなければならず、コードとデータ構造が透明で、コミュニティが再現、監査、改善しやすいこと。
• マネタイズ：モデルの呼び出しごとに収益が発生し、オンチェーン契約がトレーナー、デプロイヤー、バリデーターに収益を分配します。
• 忠誠性： モデルは貢献者コミュニティに属し、アップグレードの方向性とガバナンスはDAOによって決定され、使用と変更は暗号メカニズムによって制御されます。

AIネイティブ暗号

AIネイティブ暗号は、AIモデルの連続性、低次元多様体構造、およびモデルの微分可能性を利用して、"検証可能だが削除不可能"な軽量セキュリティメカニズムを開発します。そのコア技術は：

• 指紋埋め込み：トレーニング中に一組の隠れたクエリ-レスポンスキー・バリュー・ペアを挿入してモデルのユニークな署名を形成する；
• 所有権検証プロトコル：第三者プローバーを通じて、クエリ形式で指紋が保持されているかを検証します；
• 許可呼び出しメカニズム：呼び出し前にモデル所有者が発行した「権限証明書」を取得する必要があり、システムはこれに基づいてモデルに対してその入力をデコードし正確な答えを返すことを許可します。

この方法は、再暗号化コストなしで「行動ベースの承認呼び出し + 所属検証」を実現できます。

モデルの権利確定と安全な実行フレームワーク

Sentient 現在採用の Melange混合セキュリティ：指紋による権利確認、TEE 実行、オンチェーン契約の利益分配の組み合わせです。指紋方式は OML 1.0 を実現するメインラインであり、「楽観的セキュリティ（Optimistic Security）」の思想を強調しており、これはデフォルトでコンプライアンスがあり、違反があった場合には検出され、罰せられることを意味します。

指紋メカニズムはOMLの重要な実装であり、特定の「質問-回答」ペアを埋め込むことで、モデルがトレーニング段階で独自の署名を生成できるようにします。これらの署名を通じて、モデルの所有者は帰属を検証し、無許可の複製や商業化を防ぐことができます。このメカニズムは、モデル開発者の権利を保護するだけでなく、モデルの使用行動に対して追跡可能なオンチェーン記録を提供します。

さらに、SentientはEnclave TEE計算フレームワークを導入し、信頼できる実行環境を利用してモデルが承認されたリクエストにのみ応答することを保証し、無許可のアクセスと使用を防ぎます。TEEはハードウェアに依存し、一定のセキュリティリスクが存在しますが、その高性能とリアルタイム性の利点は、現在のモデル展開のコア技術となっています。

未来、Sentientはゼロ知識証明（ZK）と全同態暗号（FHE）技術を導入し、プライバシー保護と検証可能性をさらに強化し、AIモデルの分散型デプロイメントに対してより成熟したソリューションを提供する予定です。

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