EigenLayer AVSとAIはどう交わるか 注目すべきプロジェクトとは？

著者：Decentralised.Co、翻訳：Golden Finance xiaozou

人工知能（AI）がクラウドサービスなしには成り立たないのであれば、Web3のAIにもWeb3のクラウドサービスが必要です。

EigenLayerとAIは、昨年暗号で最もホットなトピックの2つです。この記事では、この2つの交差点を探り、この重要な時期にどのような注目すべきプロジェクトが構築されているかを探ります。

1, AVS (Active Verification Service)とは何ですか？

まずはEigenLayerのAVS（Active Verification Service）とは何かを理解することから始めましょう。

EigenLayerを理解する最善の方法は、セキュリティとコンピューティングのマーケットプレイスとして考えることです。

ブロックチェーンやブリッジングプロトコルなどの他の暗号プロトコルは、トランザクションを処理するために分散ノードオペレータに依存しています。これらのノードオペレータは、ネットワークの現在の状態を維持し、入ってくるトランザクションを個別に処理します。トランザクションが有効であるためには、ほとんどのノードオペレータがその有効性に同意しなければならない。したがって、ノードの数が多ければ多いほど、ネットワークの安全性は高まる。

コールドスタート問題のため、新しいプロトコルが強力で信頼できるノードオペレータの基盤を確立するのはしばしば困難です。オペレーターは通常、プロトコルのネイティブトークンによってインセンティブを得ます。しかし、初期段階では、ノードの強力なネットワークのサポートがなければ、トークンの価値は制限される可能性があります。

この問題に対処するため、チームはノード運営者にインセンティブを与えるため、より多くのトークンを提供する可能性があります。しかし、これはハイパーインフレやトークン価値の希薄化問題につながる可能性があり、望ましい結果ではありません。さらに、少数の初期ノードはしばしばセキュリティと集中化のリスクをもたらします。

EigenLayerは、あらゆるブロックチェーンサービス（Active Verification ServiceまたはAVS）がイーサに裏打ちされたセキュリティをブートストラップするのを支援し、これを利用して問題を解決します。プロトコルは、計算とセキュリティを提供することに特化したオペレーターで構成されています。ユーザーはETHまたは流動性の誓約をこれらのオペレーターに割り当て、オペレーターは1つまたは複数のAVSを検証します。

オペレーターが十分に義務を果たした場合、AVSは彼らに報酬を与え、オペレーターはそれを預金者に渡します。もしオペレーターが義務を果たさなければ、その誓約は没収される。

複数のサービスを検証するオペレーターの標準セットを備え、すべてが標準的な経済レイヤーによって管理されるEigenLayerは、分散ノードにセキュリティを依存するプロジェクトの立ち上げを簡素化します。この利点により、データ可用性ソリューション、ブリッジング・ソリューション、オラクル、ZK（Zero Knowledge Proof）プロセッサなど、さまざまなプロジェクトが注目を集めています。

2、人工知能（AI）

人工知能は、過去2年間で、明らかにテック界の話題となり、起業家、投資家、ユーザーの注目を集めました。そしてもちろん、その熱意は暗号空間にも波及している。Kaito Aiによると、AIは過去12ヶ月間、暗号全体で最も大きなシェアを占めているという。

ブロックチェーンオペレーターは本質的にコンピューターと変わりません。ロールアップを検証する際、彼らは入ってくるトランザクションを受け入れ、現在の状態に基づいて処理し、新しい状態を出力します。しかし、この入力-処理-出力のパラダイムは、オペレータがGPU、SSD、ZK Proverなどのハードウェアを提供できれば、あらゆる分散コンピューティング操作に拡張できる。したがって、EigenLayerはWeb3の分散クラウドサービスプロバイダとして想定することができる。

今日、ほとんどのAIプロセスは、AWSのようなメガエンタープライズであろうと、LambdaやCoreweaveのような専門のクラウドサービスプロバイダであろうと、クラウドで実行されています。これらのサービスは、モデルのトレーニングや推論を容易にする。このため、Web3クラウドとしてのEigenLayerは、Web3のAIアプリケーションにも自然にフィットする。

これらの注目すべきプロジェクトを見てみましょう。

3、儀式

今日、ほとんどのユーザーや開発者は、集中型のクラウドプロバイダーが提供するAPIを通じてAIサービスにアクセスしています。しかし、この現状には、プライバシー保護の欠如、譲れないものがある計算の整合性（応答が要求したモデルから来たことをどうやって確認するか？）や潜在的な検閲の問題などです。

対照的に、スマートコントラクトは、高度に安全で、透明性が高く、信頼できる環境で動作します。場合によっては、スマートコントラクトはAIサービスと対話する必要があります。しかし、AIプロセスをオンチェーンで実行することは計算上不可能です。既存のクラウドプロバイダーも、信頼の前提を崩すことになるため、スマートコントラクトにサービスを提供することができません。

Ritualは、ブロックチェーンのAIサービス向けに、オープンでプライバシーを最優先し、検閲に強く、検証可能なAIレイヤーを構築することで、この問題に取り組んでいる。彼らの最初の製品は、スマートコントラクトがAIモデルの推論を要求し、計算の完全性の証明を提供することを可能にするInfernetです。Ritualの将来の計画は、AIモデルの微調整や訓練などの拡張機能を提供するソブリンチェーン、Ritual Chainを作成することによって拡張することです。

Ritualチェーンは、EigenLayer上で開発されたAVSとして機能します。特殊なオンデマンドハードウェア（GPUなど）を持つオペレーターが、チェーンが提供するAIタスクを実行します。各タスクは複数のオペレーターによって処理されるため、分散型バリデーターのセットは、高度な可用性と検閲耐性を提供する。さらに、これらのオペレーターは儀式チェーンに不可欠なセキュリティを提供します。

4、OpenLedger

数週間前、私たちはAIが直面しているデータの課題と、ブロックチェーン・プロトコルがどのようにそれに対処できるかを探りました。私たちが強調した最も重要な問題は、AIデータの集中化でした。貴重なデータを持つプラットフォームは、資金力のある企業と数百万ドル規模の価値の高いコラボレーションを行う一方で、小規模な新興企業や研究企業へのアクセスを制限しています。

OpenLedger は、「AI Sovereign Data Blockchain（AI主権データブロックチェーン）」を構築することで解決策を提供することを目指しており、AIチームに、効果的なトレーニングと精度を確保するための高品質な注釈付きデータ、モデルを補強するための強化学習と人間のフィードバック（RLHF）サービス、AIモデルの精度を評価する機能を提供します。また、AIモデルの精度、信頼性、安全性を評価するためのツールも提供しています。

OpenLedgerもまた、EigenLayer上のAVSとして開発・構築されています。展開に関する正確な情報は完全には開示されていませんが、ある程度の推測はできます。分散型の高可用性データレイヤーを構築するために、チェーンノードは多くの高速ストレージを必要とするでしょう。EigenLayerオペレーターは、基本的な計算とセキュリティサービスと同様に、これを提供するのに適しています。

5, Sentient

今月初め、Sentientは8500万ドルのシードラウンドの資金調達を完了したと発表しました。彼らの目標は、「AGI開発のためのオープンプラットフォーム」を作ることだ。それは何を意味するのか？

現在、トップクラスのAIモデルはクローズドソースで、一握りの強力な組織によってコントロールされている。このレベルのコントロールは、現代で最も重要なテクノロジーのひとつとしては不健全です。そのため、成長しつつあるオープンソース運動は、モデルの重み（設定）を誰でも利用できるようにすることで、人々が自分のハードウェアでモデルを実行したり、特定のニーズを満たすように微調整したりできるようにすることを提唱することで、これに対応してきました。

問題は、オープンソースのモデルは重要である一方で、クリエイターがオープンソースのモデルを使用してお金を稼ぐのは難しいということです。ひとたびウェイトが公開されれば、誰でも、元のモデル作成者と収益を共有することなく、ホスティングし、修正し、微調整し、それに基づいてサービスを作成することができます。この根本的なインセンティブのずれは、オープンソースAIの発展速度を脅かすものです。

Sentientの目標は「AI開発にオーナーシップをもたらす」ことであり、研究者や開発者がオープンで安全な状態を維持しながら、AIモデルから利益を得ることを可能にする技術を生み出すことを目指している。開発者がセンティエントが作成したモデルを使用する場合、オープンソースのモデルをホストしているかのように、その妥当性を保証することができる。ただし、推論料を支払うことで、モデル作成者に補償する必要もあります。

SentientはPolygon CDKテクノロジーを使って構築され、EigenLayerをベースにしたAVSとして動作します。SentientのEigenLayerの正確な使い方は完全には公開されていませんが、Ritualのアプローチに似ていると推測できます。オペレーターは、推論のための計算リソースとチェーンのセキュリティを提供する必要があるかもしれません。

EigenLayerチームは昨年のブログ投稿で、AVSとして構築可能な15の潜在的なユニコーンのアイデアの1つとしてAI推論に言及している。明らかに、多くのチームがこの可能性は本物だと考えている。EigenLayerとWeb3のAI領域はまだ初期段階にあるが、両者の間には自然な収束がある。AIがクラウドサービスを必要とするならば、Web3 AIはWeb3のクラウドサービスを必要とする。

上記で紹介したプロジェクトは初期の実験に過ぎず、今後さらに多くのプロジェクトが登場することを期待しています。