暗号×AIのエコシステムを深掘りする

私たちが今日調査している主なカテゴリーは以下の通りです：

• コンピュート

。

• 人工知能エージェント

• データ可用性

• ギャンブル

• Privacy, ZKML, FHE

• 消費者

• Coordination Network

• Co-Processor

• モデルのトレーニング

• モデル作成

以下のセクションでは、各カテゴリーとソリューションが構築されたプロジェクトについて簡単に説明します。さらに詳しく調べるために、これらのプロジェクトへのリンクも提供します。特に、データの可用性、AIエージェント、オーケストレーション・ネットワークの観点から、モジュール性がスタック全体の重要な構成要素であることに焦点を当てます。

これらのカテゴリーはそれぞれ、分散型AIのより明るく強力な未来を創造するための重要な要素です。

さっそく始めましょう。

コンピュート

分散型コンピュートプロバイダーは、集中型データセンターではなく、分散型ネットワークを通じてコンピュートリソースを提供します。現在、ほとんどのコンピュート・リソースはハイパースケール・プロバイダによって管理されています。ハイパースケール・プロバイダは、チップ・プロバイダからコンピュート・パワーをリースするライセンスを受けた中央集権的な事業体です。この中央集権的なモデルは、通常、アイドル状態のコンピュート・リソースを生み出し、ユーザーに必要以上の支払いを強いることになります。

対照的に、分散型コンピューティング・プラットフォームでは、ユーザーがアイドル状態のコンピューティング・パワーを貸し出すことができ、これらのリソースの市場が形成されます。このアプローチは、世界中のパーソナルコンピュータやサーバー、その他のデバイスで十分に活用されていないコンピューティングパワーを活用し、大幅なコスト削減と効率化を実現します。分散型ネットワークはまた、集中型サービスに影響を与える可能性のある攻撃や障害に対するセキュリティと回復力を高めることができます。

分散型コンピュートプロバイダーは、モデルのトレーニングや展開に多くのコンピュートパワーを必要とするAIアプリケーションにとって特に有益です。Akash NetworkやRender Networkのような分散型ネットワークは、このようなニーズに対してスケーラブルで手頃な価格のソリューションを提供し、科学シミュレーションやデジタルコンテンツのレンダリングなど、AI以外のさまざまな計算タスクをサポートします。

また、分散型コンピューティングネットワークは、従来のクラウドサービスよりも柔軟で適応性があります。リアルタイムの需要に基づいてリソースを動的に割り当てることができるため、ユーザーは必要なときに必要な容量を確保できます。この柔軟性は、コスト削減やセキュリティ強化と相まって、分散型コンピューティングをAIエコシステムやそれ以外のビジネスや開発者にとって魅力的な選択肢にしています。

この分野の主なプレーヤー：

• ハイパーボリック

  ハイパーボリックはコンピューティングの世界を統合し、アクセスしやすく、手頃な価格でスケーラブルなGPUリソースとAIサービスを提供しています。ハイパーボリックは、企業、研究者、データセンター、個人を対象に、高スループット、低レイテンシーのAI推論サービスとスケーラブルなGPUアクセスを従量課金パッケージで提供しています。

• アカッシュ・ネットワーク

  アカッシュは、ユーザーが計算リソースを安全かつ効率的に売買できるようにします。その許可不要のピアツーピア通信モデルは、データプライバシーと支払いの透明性に重点を置いており、従来のクラウドサービスに代わる、柔軟で安全かつコスト効率の高い選択肢となっています。Web2の同業他社よりも5倍近く安いという。ユーザーは、幅広いクラウドリソースとリアルタイムのウェブ価格を調べたり、ウェブ上でハードウェアを提供することでプロバイダーとして収入を得たり、ユーザーフレンドリーなAkashコンソールを使ってデプロイしたりすることができます。Akashはユニバーサルで、誰にでもクラウドサービスを提供できるように設計されています。

• Aethir

  Aethirは、世界中のGPUにセキュアで費用対効果の高い、エンタープライズグレードのアクセスを提供します。4億ドル以上のコンピューティングパワーを持つAethirは、高いパフォーマンスと信頼性を実現することに注力しています。

  GPUプロバイダーは、大きな収益と独占的報酬を得るために簡単に拡張することができます。

• Aethir Earth:AIモデルのトレーニングと推論に生のGPUコンピューティングパワーを提供します。

• Aethir Atmosphere:低レイテンシーのクラウドゲーミングをサポートします。

• Render Network 

  レンダー・ネットワークは、分散型GPUレンダリングを提供します。3Dコンテンツ制作のためにほぼ無制限のGPUコンピューティングパワーを提供するように設計されています。2017年に設立された同社は、市場で最も古いプレイヤーの1つであり、クリエイターやアーティストが計算要件や機能を気にすることなくコンテンツ制作に集中できるようにすることに注力している。同社はそれ自体がGPUプロバイダーであり、Akashはよりコミュニティ主導型である。

• IO.net

  IO.netはGPUリソースのアグリゲーターで、アクセスしやすく、手頃な価格で、スケーラブルな計算ソリューションを世界中に提供することに注力しています。IO.netは、アクセスしやすく、手頃な価格でスケーラブルなコンピューティング・ソリューションを提供することを目的としています。io.netは、SOC2/HIPAAコンプライアンスとエンドツーエンドの暗号化による強固なセキュリティを重視している。io.netは、AethirやRenderといった他のコンピュート・プロバイダと社内で協力し、これらのパートナーからのコンピュート・サービスを集約しています。

人工知能エージェント

分散型AIエージェントは、分散ネットワーク内で実行される自律プログラムであり、中央集権的な制御なしにタスクを実行し、意思決定を行うことができます。これらのエージェントは、他のエージェントやシステムと相互作用し、共同タスク実行のための複雑なマルチエージェント環境を作成します。

分散型AIエージェントの主な利点は、安定性と拡張性が強化され、単一障害点がない独立性と共同作業能力です。AIエージェントは異なるブロックチェーン・ネットワーク上で動作し、スマートコントラクトや他の分散型アプリケーションと相互作用して、シームレスに統合されたサービスを提供することができます。

分散型AIエージェントは、信頼性、安全性、透明性が求められるシナリオで役立ちます。金融サービスでは、コンプライアンスを確保しながら自律的に取引を管理・実行することができます。サプライチェーン管理では、商品の流れを追跡・検証し、リアルタイムの洞察を提供して透明性を高めることができる。分散型AIエージェントを活用する組織は、より弾力性があり、効率的で安全なシステムを大規模に構築することができます。

主なプラットフォーム：

• 次のとおりです。Talus Network

  タラス・ネットワークはレイヤー1のブロックチェーンで、Moveスマートコントラクトのセキュリティとパフォーマンスを組み合わせ、AIインテリジェントエージェントのための強力なエコシステムを構築します。これらのエージェントは、収益化可能なスマートエージェントのためのDeFi、最適なユーザー成果のためのIntent Networks、自動化されたゲームリソース収集、DAOガバナンスなど、さまざまなアプリケーションに使用することができます。Talusの基本原則は、安全で高性能なAIアプリケーションの作成を可能にするセキュリティ、スピード、強化された開発者体験です。これにより、Talus内のインテリジェントエージェントは安全かつ透過的に所有、管理、収益化できるようになります。

• Guru Network 

  Guru Networkは、マルチチェーンAIコンピュートレイヤーを構築するレイヤー3のブロックチェーンです。Guru NetworkのFlow Orchestratorは、AIモデルとプロセッサを公開し、アプリに統合することを可能にするIaaS（Infrastructure-as-a-Service）として機能します。Guru Networkは相互運用性と拡張性に重点を置き、AI主導のオーケストレーションをオンチェーンとオフチェーンの両方の活動に統合することを目指しています。

• Myshell 

  Myshellは、ユーザー、クリエイター、オープンソースのAI研究者をつなぐAIコンシューマー層を開発しています。ユーザー、クリエイター、オープンソースのAI研究者をつなぐAIコンシューマー層。このプラットフォームでは、ユーザーはShizukuのようなAIパートナーを通じて、音声やビデオでの対話を可能にするAIエージェントを構築、共有、所有することができる。最先端のジェネレーティブAIモデルを使用して、Myshellはアイデアを素早くAIネイティブアプリに変えることができ、誰もがクリエイターになり、自分の作品を所有し、貢献に対して報酬を得ることができます。

データ可用性

AIとブロックチェーンにおけるデータ可用性とは、分散型ネットワークに保存されたデータへのアクセスと活用を意味します。やAIモデルにとって非常に重要です。プラットフォームはデータを安全に保存し、シャーディングや暗号証明などの技術を使用して、必要なときにいつでも利用できるようにすることに重点を置いています。

モジュール性はデータ可用性（DA）にとって非常に重要です。データ可用性をコンセンサスやその他のブロックチェーン機能から分離することで、特別な最適化やさまざまなアプリケーションとの統合が可能になります。モジュラーシステムは複数のブロックチェーンエコシステムと相互作用することができ、分散型AIとdAppsのための多用途な基盤を提供します。

学習や推論に大規模なデータセットを必要とするAIアプリケーションでは、ネットワークの停止や攻撃時でも信頼性が重要です。これらのプラットフォームは、複数のノードにデータを分散して透明性と信頼性を高めることで、操作や検閲のリスクを低減します。この信頼性は、金融、ヘルスケア、ガバナンスなど、データの完全性と透明性が重要な業界では特に重要です。

主なプラットフォーム：

• 次のとおりです。Celestia

  Celestiaは、dAppsにスケーラブルで効率的なデータ可用性ソリューションを提供するために設計された、初のモジュール式ブロックチェーンネットワークです。コンセンサス層とデータ可用性層を分離することで、Celestiaは開発者がスマートコントラクトのように簡単にカスタマイズ可能なブロックチェーンを展開することを可能にします。そのモジュラーアーキテクチャは、データ可用性サンプリング（DAS）を通じて十分なスループットをサポートし、どのユーザーに対しても検証可能性を維持しながらスケーラブルです。

• EigenDA

  EigenDAはEigenLayerの上に構築されており、集約されたトランザクションは集約ブリッジでステータスが確定するまで保存されます。状態はアグリゲーション・ブリッジ上で確定されます。そのスケーラビリティ、セキュリティ、分散化により、信頼性の高いオンデマンドデータを必要とする開発者にとって理想的なものとなっています。Eigen DA のコアコンポーネントには、効率的にデータを保存し検証するために連携するオペレーター、ディスパーザー、リトリーバーが含まれます。

• 0g Labs 

  0g Labsは、Web3を拡張し、新しい連鎖を可能にするために、無限にスケーラブルなデータ可用性とストレージシステムを提供します。Web3 を拡張し、新しいオンチェーンのユースケースを可能にします。0Gストレージ・ネットワークは、構造化または非構造化データ用の柔軟なデータストレージ・システムを提供し、アプリケーションやネットワーク状態のオフロードなどをサポートします。この柔軟性により、開発者はデータパイプラインをカスタマイズしたり、インチェーンAIアプリケーションを構築したり、OPMLやZKMLを使用して分散型の推論や微調整を実行したりすることができます。

• Nuff Tech (near DA spin-off)

  Nuffle Labsには2つの主要製品があります。

• Near DAは、NEARプロトコルのシャードアーキテクチャを活用し、アグリゲーションのためのモジュラーデータアベイラビリティレイヤーを提供します。高スループットと低コストを保証します。

• Nuffle Fast Final Layer (NFFL)はEigenLayerを活用して、参加ネットワーク間での高速な情報アクセスを可能にする高速な決済レイヤーを提供します。

Celestia、Eigen DA、0g Labs、Nuffle Labsは、AIモデルに重要な大規模データセットの保存と取得のためのインフラを提供することで、暗号におけるAIをサポートしています。これらのデータ可用性レイヤーは、AIモデルのトレーニングと推論のためのデータが安全でアクセス可能であることを保証することで、AI dAppsにおけるイノベーションを促進します。

ギャンブル

分散型ネットワークとAI主導のプロセスを活用することで、Web3のゲームとプラットフォームは、プレイヤーの相互作用に基づいて適応し、進化する動的なゲーム環境を作り出すことができます。このアプローチは、従来の中央集中型のゲームサーバーでは不可能だった、ユニークでパーソナライズされた体験を提供することで、プレイヤーのエンゲージメントを高めます。

AIアルゴリズムはプレイヤーの行動や好みを分析し、難易度の調整、ゲーム内での購入の提案、カスタムコンテンツの生成など、各ユーザーに合わせたゲーム体験を提供します。このパーソナライゼーションは、個人の嗜好に基づいたユニークなチャレンジや報酬を提供することで、エンゲージメントを高めます。さらに、AIは複雑なノンプレイヤーキャラクター(NPC)や対戦相手を作成し、プレイヤーの戦略を学習して適応させることができるため、より挑戦的で予測不可能なゲームプレイを体験することができます。

AIは、プレイヤーの活動に基づいて仮想商品の需要と供給を調整することで、ゲーム内経済を最適化します。これにより、バランスと公平性が維持され、持続可能なゲーム内経済環境が保証されます。

主なプレイヤー; 主要メンバー:

• ニムネットワーク。nbsp;

  Nim Networkは、Web3ゲームとAIの交差点に焦点を当てたDymension RollAppです。Dymension モジュラーフレームワークを利用し、CosmosエコシステムとEVMチェーンとの互換性を提供することで、柔軟性とスケーラビリティを確保し、Nim Network上のAIエージェントがユーザーとブロックチェーンアプリケーションの仲介役となり、インタラクションを合理化し、ユーザーエクスペリエンスを向上させます。JokeraceやOcean Protocolなどのプラットフォームとの提携や、AI Gaming Allianceへの参加は、AIゲームのイノベーションとスケーラビリティに対するニムネットワークのコミットメントを裏付けています。

• 今日のゲーム

  今日のゲームでは、プレイヤーは自分の夢の島を作り、AIの住民と関係を築くことができます。人間関係を築くために。

• AI Arena 

  AIアリーナは、AIキャラクターが行動パターンを学習し、お互いに対戦できるアクションゲームです。AIキャラクターは行動パターンを学習し、戦闘を行います。プレイヤーはAIキャラクターを訓練し、彼らの戦略に影響を与え、戦闘を見守ることで、AIとゲームプレイの融合に没頭することができます。

• コロニー

  コロニーは、高度に自律的な「アバター」と呼ばれるAIエージェントを搭載した、AI搭載のWeb3サバイバルシミュレーションゲームです。アバター」と呼ばれるAIエージェントは、常に周囲の世界から学んでいます。プレイヤーは、さまざまなスキルや能力を持つAIアバターを導き、協力しながら、生存を競い合う多様なコロニーが存在する近未来的な地球をナビゲートします。コロニーのAIアバターはユニークな個性と世界観を持っており、経験から個人的な教訓や洞察を引き出します。さらに、これらのアバターは自分が管理する専用のウォレットを通じて、チェーン上で自律的に取引を行うことができ、他のゲームアバターとの取引を可能にします。

• PlayAI 

  PlayAIは、ゲームAIのために特別に設計されたモジュラーチェーンです。PlayAIは、ゲームコミュニティからゲームデータを集約し、データノードを通じてそれを処理してモデルデータセットを作成し、AIモデルをトレーニングするための最高品質のデータを確保します。

プライバシー、ZKML、FHE

ゼロ知識機械学習（ZKML）や完全同型暗号化（FHE）などのプライバシー保護技術は、分散型AIアプリケーションにおけるデータプライバシーとセキュリティを確保するために不可欠です。分散型AIアプリケーションにおけるデータプライバシーとセキュリティ。これらのテクノロジーは、データ自体を明らかにすることなく暗号化されたデータを計算できるようにするもので、金融やヘルスケアなどの機密性の高い業界では特に重要です。

ZKMLは、基礎となるデータを公開することなく、AIモデルの訓練と展開を可能にします。ゼロ知識証明を使用することで、一方の当事者は、他の情報を明かすことなく、あるステートメントが真であることを他の当事者に証明することができます。また、ZKMLは安全なマルチパーティ計算を促進し、複数のパーティが入力の非公開を保ったまま、入力に対する関数を共同で計算することができます。この機能により、データのプライバシーを損なうことなく、AIモデルを機密性の高い領域でより広く使用できるようになります。

FHEは、暗号化されたデータ上で任意の計算を実行することを可能にします。つまり、機密性の高いデータは、処理中であっても常に暗号化されたままであるということです。これは、データ・セキュリティが大きな関心事であるクラウド・コンピューティングにおいて特に価値がある。FHEを使用することで、AIアプリケーションは機密データを公開することなく処理できるため、データの漏洩や漏洩を防ぐことができる。これはAIシステムの信頼性を高め、高度に規制された業界で使用することを可能にし、強力なデータ・セキュリティとプライバシーを提供します。

ハイライト：

• フェニックス

  Fhenixは暗号化されたスマートコントラクトの展開を促進し、機密データのセキュリティとプライバシーを確保します。プロジェクトのロードマップには、Helium Testnet、Nitrogen Testnet v2、Gold mainnetの立ち上げなど、複数のフェーズが含まれています。

• インコ・ネットワーク

  フェニックスと競合するインコ・ネットワークは、モジュール式の機械学習エコシステムの構築に注力しています、プライバシーを保護する機械学習エコシステムを構築することに注力しています。プライバシー保護アプローチを統合することで、Inco Networkは機械学習アプリケーションの機密データが安全に扱われることを保証し、データ漏洩や不正アクセスに関連するリスクを低減します。

• Giza

  Gizaはゼロ知識証明を活用して、データの安全性とプライバシーを確保します。彼らの目標は、検証可能な機械学習モデルの構築、管理、ホスティングのプロセスを簡素化し、開発者が信頼できるAIソリューションを作成できるようにすることです

  彼らは以下を提供します。エージェントサポートフレームワークを発表しました。

• pythonがサポートするワークフローで、簡単に統合することができます

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プライバシーを第一に考えた方法で操作を作成するための操作ベースのSDK

• Modulus Labs 

  モジュラス・ラボは、実用的なAIソリューションの開発を専門としています。ゼロ知識暗号化を活用することで、Modulus LabsはAIの結果が検証可能で、改ざんできないことを保証します。Trusted AI」と呼ばれるこの機能により、スマートコントラクトは信頼を損なうことなくAIの出力にアクセスできる。検証可能なAIモデルを作成するためのシームレスな開発体験を提供するために、MLライブラリやプラットフォームとさまざまな統合を行っている。

• ベーグルネットワーク

  ベーグルネットワークは、信頼できる中立的なピアツーピアの機械学習エコシステムの構築に専念しています。人間と人工知能の両方のために設計されたBagel Networkは、孤立したネットワークから統合された機械学習エコシステムへのシームレスで検証可能かつ計算可能な進化を可能にします。

コンシューマーAI

コンシューマーAIカテゴリは、分散型AIソリューションをエンドユーザーに直接提供することに焦点を当てています。プラットフォームは、分散型AIとブロックチェーン技術を活用したユーザーフレンドリーなインターフェースとアプリケーションの提供に重点を置いています。これらのプラットフォームは、特に推論アプリケーションにおいて、AIへのアクセスを民主化することを目指しています。

分散型の消費者向けAIアプリは、セキュリティとプライバシーの面で大きな利点を提供します。ユーザーデータを1つのサーバーに保存する中央集権型のサービスとは異なり、分散型プラットフォームは複数のノードにデータを分散させるため、データ漏洩や不正アクセスのリスクを減らすことができます。これは特に、機密性の高い個人情報を扱うアプリケーションにとって重要です。

プレイヤーの一部：

• Gemz（ジェムズ

  Gemzは、クリエイターとコミュニティの交流とロイヤリティを高めるために設計されたプラットフォームです。クリエイターがカスタム3Dインタラクティブ・トークン（本質的にはNFT）を作成し、配備することができます。これらのトークンはユニークで収集可能であり、クリエイターとファンとの直接的なつながりを提供します。Gemzは、交流が安全で透明性があり、検証可能であることを保証し、ファンの間でより深い忠誠心とコミュニティ意識を育むことを目指しています。

• GPTチェーン

  GPTチェーンは、以下のようなさまざまな機能とサービスを提供しています：

  ユーザーはスマートコントラクトを作成・展開し、技術的・グラフィカルな分析を行い、毎日の暗号市場の最新情報を受け取ることができます。同プラットフォームはまた、ブロックチェーンや暗号関連の質問に答えるAIチャットボットも提供している。

• スマート・コントラクト・ジェネレーターとオーディター

• 人工知能による市場分析

• 人工知能による取引アシスタント。

• 暗号通貨市場の最新情報を毎日提供

ウェブの調整

データプロバイダー、計算プロバイダー、モデル開発者、推論プロバイダー間のシームレスな相互作用とコラボレーションを可能にするために、web3における調整ネットワークは不可欠です。これらのネットワークは、高品質のデータがトレーニングのためにすぐに利用でき、計算リソースが最適に利用され、AIモデルが効率的に開発され、展開されることを保証します。

これらのネットワークにおける強力なインセンティブは、積極的な参加と協力を促し、AI開発のためのオープンで包括的な環境を作り出します。

主なプロジェクト：

• 次のようなものがあります。Allora Network

  Alloraネットワークは、モジュール化されたMLモデルのネットワークを通じて、アプリケーションのインテリジェンスとセキュリティを強化することを目指しています。クラウドソーシングされたインテリジェンス、連合学習、ゼロ知識機械学習(zkML)を統合することで、Alloraは、より安全で、より効率的で、より協調的なAIエコシステムの構築を目指しています。そのモジュラーアーキテクチャは、継続的な開発と改善を可能にし、構築者がイノベーションを推進するために知識を共有できる協調的な環境を作り出します。ネットワークはスマートコントラクトや分散型アプリケーション（dApps）を含む様々なアプリケーションをサポートする。インセンティブは、ネイティブトークン$ALLOを通じて提供されます

• Bittensor

  Bittensorは、次のようなインセンティブを与えるように設計された分散型オーケストレーションネットワークです。Bittensorは、AIモデルの共有とコラボレーションにインセンティブを与えるように設計された、分散型のオーケストレーション・ネットワークです。何よりもまずオープンソースであり、すべてのトランザクションと貢献が透明で検証可能であることを保証し、信頼を構築し、コミュニティ内のイノベーションを促進する。データトレーニング、ヘルスケアモデリング、データクローリングサービスなど、特定のユースケースを提供するために設計されたターゲットモデルと考えることができます。

コプロセッサー

分散コプロセッサーは、特定のタスクを専用のハードウェアにオフロードすることで、専用の処理能力をWeb3アプリケーションに提供します。この分散型アプローチは、単一の集中型システムに依存するのではなく、タスクをコプロセッサのネットワークに分散できるため、より効率的でコスト効率の高い処理を可能にします。

コプロセッサはAIアプリケーションにとって特に有益であり、モデルのトレーニングや推論などのタスクに高性能なコンピューティングを提供します。信頼された実行環境を活用することで、分散型コプロセッサは計算の機密性と完全性を保証し、処理中の機密データを保護します。

Key Items

• Ritual

  Ritualは、AIのための分散型実行レイヤーの先駆者であり、あらゆるブロックチェーン上のスマートコントラクトがAIモデルにアクセスできるようにする予言者（DON）の分散型ネットワークであるInfernetから始まります。次のフェーズでは、拡張性と検証可能性を強化するためにCelestiaのモジュラーアーキテクチャを活用し、AIネイティブな運用に最適化されたカスタムVMを備えたソブリンチェーンを導入する予定です。Infernetは、ユーザーがチェーンの上でも外でもAIモデルにアクセスできるようにし、さまざまなユースケースに柔軟性を提供します。

• Phala Network

  Phala NetworkはAIエージェント/コプロセッサを構築しています。この革新的なフレームワークは、自律的なAIエージェントがタスクを実行し、資産を管理し、人間や他のエージェントと相互作用するのを支援します。Phalaの提供するサービスの中心には、堅牢なAIエージェントのエコシステムを構築する5つの主要機能があります。

• 3万以上のノードを持つ分散型ネットワーク。

• 大規模な言語モデルとスマートコントラクトの統合。

• GPT-4などの高度なモデルをサポート。

• AIエージェント間の自律的なコラボレーション。

• データのプライバシーを保証する信頼された実行環境。

モデル学習

Gensynのような分散型モデル学習プラットフォームは、AIモデルを学習するための分散型ネットワークを提供します。Gensynは、分散された計算リソースを活用してコストを削減し、大規模なAIモデルのトレーニング速度を向上させることで、この課題を解決します。複数のノードに学習プロセスを分散させることで、Gensynは計算能力をより効率的に利用し、複雑なモデルの学習に必要な時間を短縮します。

分散型モデルトレーニングの主な利点は、AI機能へのアクセスを民主化できることです。小規模な組織や個人の開発者は、高価なインフラを必要とせずに、分散型ネットワークを使用してモデルを訓練することができます。これにより、より多くの事業体がAIエコシステムに参加できるようになり、イノベーションと開発の新たな機会が開かれる。さらに、分散型モデル訓練は、単一の集中型システムに依存するのではなく、複数のノードにタスクが分散されるため、訓練プロセスの弾力性と安全性が高まります。

さらに、分散型モデルトレーニングは、より柔軟でスケーラブルなプロセスを可能にします。開発者はリアルタイムの需要に基づいて動的にリソースを割り当てることができるため、モデルが必要なときに必要な機能を得ることができます。この柔軟性とコスト削減、セキュリティ強化が相まって、分散型モデルトレーニングはAI研究者や開発者にとって魅力的な選択肢となっている。Gensynのようなプラットフォームを活用することで、組織はAI開発を加速させ、革新的なソリューションをより早く市場に投入することができます。

主な項目：

• 次のようになります。Gensyn

  Gensynは、AIモデルを訓練するために計算資源を効率的に割り当てることができるマーケットプレイスを作ることで、AIモデル訓練のための分散型ソリューションを提供することに特化しています。この分散型アプローチはコストを削減するだけでなく、AI研究者や開発者のコンピューティングパワーの可用性を高めます。Gensynのプラットフォームでは、ユーザーが未使用のコンピューティングリソースをネットワークに提供し、その貢献に対して報酬を得ることができます。これにより、AIモデルのトレーニングによりアクセスしやすくスケーラブルな環境が構築され、研究者や開発者は多額の先行投資をすることなく必要なコンピューティングパワーを得ることができる。ブロックチェーンを使用することで、すべての取引が安全かつ透明であることが保証されるため、コミュニティ内での信頼と協力が促進される。

モデル作成

モデル作成カテゴリには、AIモデルの作成と展開を促進するプラットフォームが含まれます。Nous Researchのようなプラットフォームは、AIモデルを開発するための分散型ツールとフレームワークを提供し、研究者や開発者がAIモデルを作成および展開できるようにします。Nous Researchのようなプラットフォームは、AIモデル開発のための分散型ツールやフレームワークを提供し、研究者や開発者が安全で透明性の高い環境で共同作業を行い、作業を共有することを可能にします。このアプローチは、コミュニティ主導のモデル開発プロセスを促進することで、AIのイノベーションを加速することを目的としています。

• Nous Research

  Nous Researchは、高度なツールとフレームワークの開発を専門としています。Nous Researchは、AIモデルを作成するための高度なツールとフレームワークの開発を専門としており、分散型オープンソースの推進に重点を置いています。彼らのAIパイプラインは、

• エッジデバイス上でオフラインで実行できます

• オープンウェイトのため、まだカスタマイズ可能

• 本番用の合成データを生成可能

暗号×AIの未来

暗号通貨と人工知能の交わりはまだ初期段階にあり、多くのプロジェクトがさまざまな開発段階にある。その興奮は手に取るように感じられ、大きな可能性を示唆しています。

関係者間の協力は非常に重要です。1つのソリューションですべての課題を解決することはできないため、オーケストレーションレイヤーやカスタマイズ可能なソリューション、特定のユースケース向けのイノベーションを開発するには、コラボレーションが不可欠です。

「プラグアンドプレイ」環境を可能にするために、コンポーネントはよりモジュール化される必要がある。このモジュール性は統合を簡素化し、オープンソースによる貢献を促進します。簡単に交換または追加できるコンポーネントを設計することで、開発者は複雑なシステムをより効率的に構築できます。

• Facilitate innovation: 開発者はシステム全体を完全にオーバーホールすることなく、新しいアイデアを試すことができます

• Facilitate innovation: 開発者はシステム全体を完全にオーバーホールすることなく、新しいアイデアを試すことができます。style="text-align: "left;">柔軟性の向上: ユーザーは特定のニーズに合わせてソリューションをカスタマイズでき、さまざまなアプリケーションの適応性を高めることができます。

• 相互運用性の促進: 標準化されたインターフェースにより、異なるプロジェクトのコンポーネントがシームレスに連携できるようになります

コンポーネント間の依存関係を減らすことは非常に重要です。コンポーネント間の依存関係を減らすことは非常に重要です。さまざまなユースケースに簡単に適応できるベースライン・ソリューションを作成することは、イノベーションを促進し、エコシステム全体の発展を加速します。

全体として、暗号×AIのエコシステムは有望です。より多くの人々が分散型システムの価値を認識するにつれ、Crypto x AIは今後12ヶ月間の重要な発展分野となりそうです。

結論引用

Crypto x AIにおける大まかなカテゴリーの探求はこれで終わりです。

• Compute: 時価総額と即時需要に支配されています。

• Artificial Intelligence Agents：イノベーションと開発が原動力。

• Data availability: モジュラーサポートと多用途性によって強化されています。

• プライバシー: 専門的な研究によって進歩。

• ゲーム: AIによる斬新なゲーミフィケーションによって進歩します。

重要な機会の1つは、NVIDIAの収益額やBalajiやErik Voorheesのような業界リーダーのサポートのような触媒によって後押しされた、より広いCrypto x AI空間におけるプロジェクトに早期に参加し、パフォーマンスを監視することです。

私は、この分野の成功は、プロジェクトがいかに効果的に連携できるかにかかっていると考えています。

• シームレスな統合

• 強力なモチベーション・ループを構築する

そのためには、次のことに集中する。モジュール性優先」のアプローチが重要です！今後のリリースでは、これらのカテゴリーをより深く掘り下げ、各製品がどのように機能するのかを具体的に探っていきます。