AI Layer1レポート：オンチェーンDeAIの肥沃な土壌を探る

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はさまざまな業界で前例のない能力を示しており、人間の想像力の範囲を大きく広げ、さらには一部のシーンで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巨人によってしっかりと握られています。これらの企業は豊富な資本と高額な計算リソースの管理を駆使して、越えることのできない壁を築いており、絶大多数の開発者や革新チームが彼らに対抗することが難しくなっています。

同時に、AIの急速な進化の初期には、社会的な世論が技術によってもたらされるブレークスルーや便利さに焦点を当てることが多い一方で、プライバシー保護、透明性、安全性といった核心的な問題に対する関心は相対的に不足しています。長期的に見れば、これらの問題はAI業界の健全な発展と社会的受容に深く影響するでしょう。適切に解決できなければ、AIが「善」に向かうのか「悪」に向かうのかという論争がますます際立つことになります。また、中央集権的な巨人は利益追求の本能に駆動されているため、これらの課題に積極的に対処する十分な動機が欠けることがよくあります。

ブロックチェーン技術は、その非中央集権性、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、SolanaやBaseなどの主流のブロックチェーン上で多くの「Web3 AI」アプリケーションが登場しています。しかし、深く分析すると、これらのプロジェクトにはいくつかの問題が存在します。一方では、非中央集権性が限られており、重要な部分やインフラが依然として中央集権的なクラウドサービスに依存しており、meme属性が過剰で、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。もう一方では、Web2のAI製品と比較して、オンチェーンAIはモデルの能力、データ利用、アプリケーションシーンなどの面で依然として限られています。革新の深さと広さは向上が求められています。

本当に去中心化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なAIアプリケーションを支えることができ、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のために特別に設計されたLayer1ブロックチェーンを構築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、およびデータセキュリティのための堅固な基盤が提供され、去中心化AIエコシステムの繁栄と発展が促進されます。

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AIレイヤー1の###コア機能

AI Layer 1は、AIアプリケーションに特化して設計されたブロックチェーンとして、その基盤アーキテクチャと性能設計はAIタスクのニーズに密接に結びついており、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支え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ている必要があります：

1. 効率的なインセンティブと分散型合意メカニズム 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記録に焦点を当て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させるだけでなく、ストレージ、データ、帯域幅など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中央集権的な巨頭の独占を打破する必要があります。これは、基盤となるコンセンサスとインセンティブメカニズムに対してより高い要求を突きつけます：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し、インセンティブを与え、検証できる必要があります。これにより、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、全体の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提示します。さらに、オンチェーンAIエコシステムは、異なるモデル構造、データ処理、推論、ストレージなどの多様な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、および弾力的並列処理などの要件に深く最適化され、異種計算リソースのネイティブサポート機能を事前に設定し、さまざまなAIタスクが効率的に実行されることを保証し、「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を実現する必要があります。

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出力結果の検証可能性と整合性を底層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）、多者安全計算（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、データ処理プロセスのそれぞれ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を助け、「得られたものが望んだもの」となり、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、金融、医療、ソーシャルなどの分野でユーザーの敏感なデータを扱うことが多く、データプライバシーの保護が特に重要です。AI Layer 1は、検証可能性を保証しつつ、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、トレーニングおよびストレージなどのプロセス全体でデータの安全性を確保し、データ漏洩や悪用を効果的に防ぎ、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ネイティブの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、完全な開発ツール、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により、多様で豊かな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達成します。

上記の背景と期待に基づき、本稿ではSentient、Sahara AI、Ritual、Gensyn、Bittensorおよび0Gを含む6つのAI Layer1の代表プロジェクトについて詳細に紹介し、競技の最新の進展を系統的に整理し、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探ります。

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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あり、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パイプラインとブロックチェーン技術を組み合わせることで、分散型の人工知能経済圏を構築します。その核心的な目標は、"OML"フレームワーク（オープン、収益性、忠誠）を通じて、中央集権的なLLM市場におけるモデルの帰属、呼び出しの追跡、価値の配分の問題を解決し、AIモデルがオンチェーンの所有権構造、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、誰でも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の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、エンジニアを集め、コミュニティ主導のオープンソースで検証可能な AGI プラットフォームの構築に取り組んでいます。コアメンバーには、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

基盤レイヤー

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「忠実なAI」アーティファクトを開発およびトレーニングするための基盤であり、2つのコアプロセスを含んでいます：​

• 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る。
• 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、フェアガバナンスを保証します。具体的なアーキテクチャは4層に分かれています：

• ストレージ層：モデルの重みと指紋登録情報を保存する；
• 配布層：権限契約がモデル呼び出し入口を制御する；
• アクセス層：権限証明を通じてユーザーが承認されているかどうかを検証します；
• 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、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 が提唱する核心概念であり、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により、以下の特徴があります：

• 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は透明で、コミュニティが再現、監査、改善しやすい。
• マネタイズ：モデルの呼び出しごとに収益の流れが発生し、オンチェーン契約が収益をトレーナー、デプロイヤー、検証者に分配します。
• 忠誠性： モデルは貢献者コミュニティに帰属し、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。

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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、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することです。そのコア技術は：

• 指紋埋め込み：トレーニング時に一組の隠れたクエリ-レスポンスキー・バリューの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：第三者のプローバーを通じて、クエリ質問形式で指紋が保持されているかを検証する；
• 許可呼び出しメカニズム：呼び出しの前にモデルの所有者から発行された「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、正確な回答を返すことを許可します。

この方法では、再暗号化コストなしで「行動に基づく承認呼び出し + 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。指紋方式は OML 1.0 によって実装され、"楽観的セキュリティ（Optimistic Security）"の思想を強調し、デフォルトでは適合とし、違反があった場合には検出および罰則が可能。

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確認し、無断コピーや商業利用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（AWS Nitro Enclavesなど）を利用して、モデルが承認されたリクエストにのみ応答し、無許可のアクセスや使用を防止します。TEEはハードウェアに依存しており、一定のセキュリティリスクがありますが、その高性能とリアルタイム性