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パンテーラ・パートナーズ：サハラAIの包括的分析

2024/10/25 11:50

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著者：Paul Veradittakit 、Pantera Capitalパートナー、翻訳：Golden Finance xiaozou

サハラAIの使命は、人々ができるだけ簡単に参加できるように、よりオープンで公正、かつ協力的なAI経済を創造することです。ブロックチェーンを使用することで、サハラはすべての貢献者（データ貢献者、ラベラー、モデル開発者など）に公正な報酬が支払われ、データとモデルが主権を保ち、AI資産が安全で、作成、共有、取引が許可されることを保証します。

1,AIスタックの状態

現在のAIスタックは、以下の層に分けることができます：

データ収集と注釈

データはさまざまなソース（ウェブクロール、公開データセット、ユーザー生成データなど）から収集されます。法的な問題を避けるために、ライセンス要件に従わなければなりません。データは手元のタスク（分類、物体認識など）に従ってラベル付けされます。

モデルのトレーニングとサービス

データはモデルに供給され、モデルは誤差を最小化するために内部パラメータ（重み）を調整します。(重み)を調整する。これにはかなり高価で時間のかかる計算が必要です。

AI 知能の作成と展開

AI知能の作成と展開

AI知能の作成と展開AIインテリジェンスを作成するユーザーエクスペリエンスには、技術的な専門知識が必要なTensorFlowなどのツールを使用することがよくあります。

計算リソース

モデルのトレーニングには高価な処理が必要です。

各レイヤーは競争的で多様であり、かなりの程度、1つの実装が最も効率的であることがわかります。例えば、データ収集は大規模な公開データセット（書籍など）を使って行うのが最適で、専門的なデータ（研究論文）を使って微調整します。モデルのトレーニングは特殊なハードウェアで行うのが最適であり、AIインテリジェンスは開発者のコミュニティを構築するためにプラグアンドプレイ・リソースを容易に利用すべきであり、計算リソースは計算リソース提供者に正確に報いるために分散されるべきである。これらを組み合わせることで、より優れたAIモデルと、より強力なコミュニティが生まれるでしょう。

ウェブ2企業はこの方向に取り組んでいますが、設計者が中央集権的であるため、深刻な制限に直面しています。企業や技術の観点から、これらの企業はアクセスを制限し、スタックの異なる部分を分離することを目指しており、異なるセキュリティ基準、データベース設計、バックエンドの統合、収益化戦略につながっています。現実には、これはAIの経済パラダイムの変化に対応するには不十分です。

例えば、OpenAIは非常に強力な基本モデルを構築し、ライセンス不要のGPTラッパー・マーケットプレイスを通じてコミュニティ・ビルダーを集め始めていますが、ヒントの表面レベルのカスタマイズしか認めておらず、基本モデルのリファクタリングはサポートしていません。投資家の資金ですべてのコンピューティングリソースを購入している同社は、50億ドルの赤字で今年を終える見込みだ。

2,AICollaborative Economy

Saharaプラットフォームは、AIのライフサイクル全体を通じて、すべてのAI開発のニーズにワンストップで対応します。サービス、AIインテリジェンスの作成と展開、マルチインテリジェンス・コミュニケーション、AI資産の取引、AIリソースのクラウドソーシングまでです。サハラAIは、AI開発プロセスを民主化し、既存システムの参入障壁を下げることで、個人、企業、コミュニティが共にAIの未来を築くための平等なアクセスを提供します。

上の図はユーザーの旅を要約したもので、Sahara AIエコシステム内のAI資産が、作成から使用、そしてユーザーの粘着性を達成するまでにどのように移動するかを描いています。注目すべきは、プラットフォーム内のすべてのトランザクションは、所有権が保護され、アセットのソースが文書化された、不変で追跡可能なものであることです。これにより、透明で公正な収益分配モデルがサポートされ、開発者とデータ提供者の両方が収益を得るために適切に補償されることが保証されます。

サハラの目標は、人々がAI経済に参加しやすくすることです。

経験豊富なAI
開発者とユーザーがサハラを利用する方法は以下の通りです。開発者：

開発者はサハラSDKとAPIを使って、演算、データストア、インセンティブ構造のパーソナライズなど、サハラブロックチェーンとAIスタックのどのレイヤーとも対話することができます。サハラAIインテリジェンスを形成することができます。

AIDevelopment for Beginners:

ノーコード/ローコード環境では、

AIを開発することができます。開発者は、直感的なインターフェースとあらかじめ用意されたテンプレートを使ってAIアセットを作成し、配備することができます。
AIトレーニング:
AIモデルのトレーニングに参加するには、ユーザーは次のようにアクセスするだけです。基本的な数学の問題を解くことから短いビデオの説明まで、さまざまなタスクに対して取引可能なトークンで報酬を得ることができます。
AI ユーザー：
ユーザーは以下のことができます。直感的なUIでAI Intelligentsiaを簡単に利用できる。

ユーザーは、自分専用のデータ「知識ベース」を作成し、自分のデータを使って特別なAIを作成することができます。
他のAIと同様に、これは他の人がアクセスできるようになりますが、トレーニングデータは完全にプライベートで安全なままです。
企業：
企業は、AIインテリジェンス（または「ビジネスエージェント」）を作成することもできます。「ビジネス・エージェント」）を作成することができます。分散型AIインテリジェンシアの生成とサービスのおかげで、サハラ・ブロックチェーン上で稼働するシステムのおかげで、はるかに低いコストで、独自のデータを訓練することができます。
企業は、自動化されたAIアノテーションと手作業によるラベリングを融合させ、高品質でプライバシーが保護されたマルチモデルデータセットを効果的に作成するサハラデータの生成にもお金を払うことができる。

これらの機能は、一部の著名な顧客にすでに利用されている企業向け製品を除き、まだリリースされていないが、すべてリリース計画がある。
3. 技術概要
Saharaチームは、AIスタックのさまざまな部分にわたって互換性、収益性、セキュリティを確保するために必要な複雑さを抽象化し、できるだけシンプルで使いやすいシステムを設計しました。舞台裏で、サハラ・チームはこの目標を達成するために数え切れないほどのイノベーションを開発しました。
サハラ・ブロックチェーンはガス料金を最小限に抑え、EVMと完全に互換性があります。安全で許可のないデータ転送を可能にし、信頼性のない相互運用性を促進します。
Sahara AI-Native Precompiles（SAP）は、AIタスクのパフォーマンスを最適化して計算オーバーヘッドを削減するために使用されるコンパイル済みのスマートコントラクトで、Training Execution SAPやReasoning Execution SAPが含まれます。
Sahara Blockchain Protocols（SBPs)は、貢献を追跡して報酬を分配するAI Attributionや、AI資産、AIライセンス、AI所有権の登録と起源を管理するAI Asset Registryなど、会計上の説明責任を確保するためにAI資産を管理します。
データ管理はオンチェーンとオフチェーンの両方で行われ、AI資産のメタデータ、コミットメント、証明はオンチェーンで、重要なデータセット、AIモデル、補足情報はオフチェーンで、データ検索、セキュリティ、データ可用性を最適化します。
共同実行プロトコルは、AIのトレーニング、集約、サービスにわたって、連携したAIモデルの開発と展開をサポートします。PEFTのような他のモデルは技術的な微調整を可能にし、Privacy Preserving Computeは差分プライバシー、ホモモルフィック暗号化、秘密共有をサポートし、Fraud Proofsはその名前が示すとおりのことを行います。
4.完全に統合されたAIスタック
チームの指揮を執るのは、南カリフォルニア大学の終身教授であるショーン・レン氏と、カリフォルニア大学バークレー校の卒業生であるタイラー・Z氏です。前者はマサチューセッツ工科大学の「世界で最も影響力のある人物」に選ばれている。前者はMITテクノロジーレビューの「技術革新に貢献した35人」に選出され、2023年の「トライスター・フェロー・オブ・ザ・イヤー」を受賞しており、後者はバイナンス・ラボの投資ディレクターを務めた。チームの他のメンバーは、スタンフォード大学、カリフォルニア大学バークレー校、AI2、Toloka、Stability AI、マイクロソフト、コイン、グーグル、チェーンリンク、リンクトイン、アバランチなどで経歴や経験を積み、貴重な専門知識を提供している。
サハラには、AIネイティブのトップ研究者や企業顧客もいます。
Laksh Vaaman Sehgal (Motherson Group副会長）
Rohan Taori（ヒューマンリサーチサイエンティスト）
Teknium（Nous Research共同創設者）
Vipul Prakash（Together AI最高経営責任者）
Vipul Prakash (CEO、Together AI）
エルビス・チャン（Midjourney創設メンバー）
サハラAIは現在、マイクロソフト、アマゾン、マサチューセッツ工科大学（MIT）を含む35以上の主要な技術革新プログラムや研究機関で利用されている、Saharaは現在、マイクロソフト、アマゾン、マサチューセッツ工科大学（MIT）、マザーソン・グループ（Motherson Group）、スナップ（Snap）など、35の主要な技術革新プログラムや研究機関によって利用されています。
ジェネレーティブAIは、技術的にも市場規模的にもまだ黎明期にあります。今日の中央集権的なチャットやビデオツールは、AIスタック全体を単一の製品に統合することが困難なため、到達範囲が限られています。柱です。誰もが参加できるようにするためには、AIの未来はアクセスしやすく公平でなければならない。