執筆者: PonderingDurian、Delphi Digital 研究員

編集者: Pzai、Foresight News

仮想通貨が本質的には経済的インセンティブを組み込んだオープンソース ソフトウェアであり、AI がソフトウェアの作成方法を破壊していることを考えると、AI はブロックチェーン空間全体に大きな影響を与えるでしょう。

AI x 暗号の全体スタック

DeAI: 機会と課題

私の意見では、DeAI が直面する最大の課題はインフラストラクチャ層にあります。基本モデルの構築には多額の資金が必要であり、データとコンピューティングの規模に対する利益も大きいからです。

スケーリングの法則を考慮すると、ハイテク大手には当然の利点があります。Web2 の段階では、消費者の需要を集約することで得た独占利益から莫大な利益を上げ、その利益を人為的に低金利が続いた 10 年間にクラウド インフラストラクチャに再投資しました。現在のインターネット大手です。データとコンピューティング (AI の重要な要素) を占有することで AI 市場を占有しようとしています。

大規模モデルのトークン量の比較

大規模なトレーニングには資本集中と高帯域幅の要件があるため、統合スーパークラスターが依然として最良の選択肢であり、ハイテク大手に最高のパフォーマンスを発揮するクローズドソース モデルを提供し、独占的な利益と収益でレンタルする予定です。は、その後の各世代の製品に再投資されます。

しかし、AI分野の堀はWeb2ネットワーク効果よりも浅いことが判明し、特にメタが「焦土政策」を採用し数十ドルを投資した場合、最先端モデルの価値は同分野に比べて急速に下落している。 Llama 3.1 などのオープンソース プロジェクトの開発に数十億ドルが費やされ、そのパフォーマンスは SOTA レベルに達します。

Llama 3 の主要モデルの評価

現時点では、低レイテンシの分散トレーニング方法に関する新たな研究を重ねることで、最先端のビジネスモデル（の一部）がコモディティ化する可能性があります。スマートの価格が下落するにつれて、競争は（少なくとも部分的には）ハードウェアのスーパークラスターから（テクノロジーの巨人に有利に）移行するでしょう。ソフトウェアのイノベーションに軸足を移します（オープンソース/暗号通貨をわずかに支持します）。

能力指数 (品質) - トレーニング価格分布図

「ハイブリッド エキスパート」アーキテクチャと大規模なモデルの合成/ルーティングの計算効率を考慮すると、3 ～ 5 つの巨大なモデルだけでなく、さまざまなコストを持つ数百万のモデルで構成される世界に直面する可能性があります。パフォーマンスのトレードオフ。絡み合ったインテリジェント ネットワーク (ハイブ)。

これは大きな調整問題を引き起こします。ブロックチェーンと暗号通貨のインセンティブが解決に役立つように適切な位置にある必要があります。

DeAI の中核投資分野

ソフトウェアが世界を飲み込んでいます。 AIはソフトウェアを食べています。 AI は基本的にデータとコンピューティングです。

Delphi は、このスタック内のコンポーネントを調べます。

AI x 暗号スタックの簡素化

インフラストラクチャー

AI はデータと計算によって動かされるため、DeAI インフラストラクチャは、多くの場合、暗号通貨のインセンティブを使用して、データと計算をできるだけ効率的に調達するよう努めています。先ほど述べたように、これは競争において最も困難な部分ですが、最終市場の規模を考慮すると、最もやりがいのある部分でもあると考えられます。

計算する

分散トレーニング プロトコルと GPU 市場はこれまで遅延によって制約を受けてきましたが、潜在的に異種ハードウェアを調和させて、大手企業の統合ソリューションによって締め出された人々に低コストのオンデマンド コンピューティングを提供したいと考えています。 Gensyn、Prime Intellect、Neuromesh などの企業は分散トレーニングの開発を推進しており、io.net、Akash、Aethir などの企業はエッジ インテリジェンスに近い低コストの推論を可能にしています。

総供給量に基づくプロジェクトの生態学的ニッチ分布

データ

データ

より小規模でより専門化されたモデルに基づくユビキタス インテリジェンスの世界では、データ資産の価値と収益化の可能性がますます高まっています。

これまでのところ、DePIN は、通信会社などの資本集約型のビジネスと比較して、低コストのハードウェア ネットワークを構築できる能力が高く評価されています。ただし、DePIN にとって最大の潜在市場は、オンチェーンのインテリジェント システムに流入する新しいタイプのデータ セットのコレクション、つまりプロキシ プロトコル (後述) になります。

この世界では、世界最大の潜在市場である労働がデータとコンピューティングに取って代わられつつあります。この世界では、De AI インフラストラクチャは、技術者以外の人々が生産手段を獲得し、来るべきネットワーク化された経済に貢献する方法を提供します。

ミドルウェア

DeAI の最終目標は、効率的なコンポーザブル計算を可能にすることです。 DeFi の資本である LEGO のように、DeAI は今日の絶対的なパフォーマンスの欠如をパーミッションレスなコンポーザビリティで補い、ソフトウェアとコンピューティング プリミティブのオープン エコシステムを促進し、時間の経過とともに複合化し、それによって (できれば) 既存のソフトウェアとコンピューティング プリミティブを超えます。

Google が「統合」の極地であるとすれば、DeAI は「モジュール性」の極地を表します。 Clayton Christensen 氏が指摘しているように、新興産業では、統合型アプローチがバリュー チェーン内の摩擦を減らすことで主導権を握る傾向がありますが、この分野が成熟するにつれて、モジュール型バリュー チェーンはスタックの各層での競争とコスト効率を高めることによって競争を改善します。

統合型 AI とモジュール型 AI

私たちは、このモジュール式ビジョンを実現するために重要ないくつかのカテゴリーについて非常に強気です。

ルーティング

断片化されたインテリジェンスの世界では、どのようにして適切なモデルと時期を最良の価格で選択できるでしょうか?デマンドサイドのアグリゲーターは常に価値を捉えており (アグリゲーション理論を参照)、ネットワーク化されたインテリジェンスの世界でパフォーマンスとコストの間のパレート曲線を最適化するにはルーティング機能が重要です。

Bitensor は第一世代の製品の最前線に立ってきましたが、多くの熱心な競合他社が出現しました。

「状況認識」と長期にわたる自己改善により、Allora はさまざまな「テーマ」でさまざまなモデル間のコンテストを開催し、特定の条件下での歴史的精度に基づいた将来の予測を提供します。

Morpheus は、Web3 ユースケースの「デマンドサイド ルーター」になることを目指しています。本質的には、ユーザーの関連コンテキストを把握し、DeFi または Web3 の「コンポーザブル コンピューティング」インフラストラクチャの新たな構成要素を通過できるオープンソースのネイティブ エージェントです。効率的なルーティングクエリのための「Apple Intelligence」。

Theoriq や Autonolas などのエージェント相互運用プロトコルは、モジュラー ルーティングを極限まで推し進め、柔軟なエージェントまたはコンポーネントの構成可能な複合エコシステムを本格的なオンチェーン サービスにすることを目的としています。

要約すると、インテリジェンスが急速に細分化されている世界では、供給側と需要側のアグリゲーターが非常に強力な役割を果たすことになります。 Google が世界中の情報のインデックスを作成する 200 万ドルの会社だとすると、Apple、Google、または Web3 ソリューションのいずれであっても、デマンドサイド ルーターの勝者は、エージェント インテリジェンスのインデックスを作成する会社となり、より大規模な情報を生み出すことになります。

コプロセッサ

分散型の性質を考えると、ブロックチェーンはデータと計算の両方の点で非常に制限されています。ユーザーが必要とするコンピューティングおよびデータ集約型の AI アプリケーションをブロックチェーンに導入するにはどうすればよいでしょうか?コプロセッサ経由！

Cryptoのコプロセッサのアプリケーション層

これらはすべて、使用されている基本データまたはモデルが有効であることを「検証」するためのさまざまなテクノロジーを提供する「オラクル」であり、このアプローチにより、チェーン上の新しい信頼の仮定を最小限に抑えながら、その機能を大幅に向上させることができます。これまでに、zkML、opML、TeeML、および暗号経済手法を使用した多くのプロジェクトがあり、さまざまな長所と短所がありました。

コプロセッサの比較

より高いレベルでは、コプロセッサーはスマート コントラクトをインテリジェントにするために不可欠であり、よりパーソナライズされたオンチェーン エクスペリエンスのためのクエリを実行したり、特定の推論が正しく完了したことを検証したりするための「データ ウェアハウス」のようなソリューションを提供します。

Super、Phala、Marlin などの TEE (Trusted Execution) ネットワークは、その実用性と大規模なアプリケーションをホストできる能力により、最近ますます人気が高まっています。

全体として、コプロセッサーは、決定性は高いがパフォーマンスは低いブロックチェーンと、パフォーマンスは高いが確率論的なエージェントを融合するために重要です。コプロセッサーがなければ、この世代のブロックチェーンには AI は存在しません。

開発者のインセンティブ

全体として、コプロセッサーは、決定性は高いがパフォーマンスは低いブロックチェーンと、パフォーマンスは高いが確率論的なエージェントを融合するために重要です。コプロセッサーがなければ、この世代のブロックチェーンには AI は存在しません。

開発者のインセンティブ

AI のオープンソース開発における最大の問題の 1 つは、AI を持続可能にするためのインセンティブが欠如していることです。 AI の開発には非常に資本集約的であり、コンピューティングと AI の知識労働の両方の機会費用が非常に高くなります。オープンソースの貢献に報いる適切なインセンティブがなければ、この分野は必然的に超資本主義のスーパーコンピューターに負けてしまいます。

Sentiment から Pluralis、Sahara AI、Mira に至るまで、これらのプロジェクトの目標は、適切なインセンティブを与えながら、個人の分散型ネットワークがネットワーク インテリジェンスに貢献できるようにするネットワークを立ち上げることです。

ビジネスモデルでそれを補うことで、オープンソースの複合化の速度は加速するはずで、開発者やAI研究者に大手テクノロジー企業に代わる世界的な選択肢と、生み出された価値に応じて高額な報酬が得られる見通しが与えられるだろう。

これを行うのは非常に難しく、競争は激化していますが、潜在的な市場は巨大です。

GNNモデル

大規模な言語モデルは、大規模なテキスト ライブラリ内のパターンをセグメント化し、次の単語の予測を学習します。一方、グラフ ニューラル ネットワーク (GNN) は、グラフ構造のデータを処理、分析、学習します。オンチェーン データは主にユーザーとスマート コントラクト間の複雑なインタラクション、つまりグラフで構成されているため、オンチェーン AI のユースケースをサポートするには GNN が論理的な選択であると思われます。

Pond や RPS などのプロジェクトは、Web3 の基本モデルを確立しようとしています。これは、取引、Defi、さらには次のようなソーシャル ユースケースにも適用できる可能性があります。

これらのモデルでは、Space and Time、Subsquid、Covalent、Hyperline などのデータ ウェアハウジング ソリューションが多用され、私はこれについて非常に楽観的です。

GNN は、ブロックチェーンの大規模モデルと Web3 データ ウェアハウスが、Web3 に OLAP (オンライン分析処理) 機能を提供する必須の補助ツールであることを証明できます。

応用

私の意見では、オンチェーン エージェントは暗号通貨のよく知られたユーザー エクスペリエンスの問題を解決する鍵になるかもしれませんが、より重要なのは、過去 10 年間に Web3 インフラストラクチャに何十億ドルも投資してきましたが、デマンド サイドの利用率は残念ながらほとんどありませんでした。 。

心配しないでください、エージェントがここにいます...

人間の行動のさまざまな側面で AI テストのスコアが増加

これらのエージェントが、より複雑な最終目標を達成するために、決済やコンポーザブル コンピューティングにまたがるオープンで許可のないインフラストラクチャを活用するのは論理的であるように思えます。今後のネットワーク化されたスマートエコノミーでは、経済の流れはもはや B -> B -> C ではなく、ユーザー -> エージェント -> コンピューティングネットワーク -> エージェント -> ユーザーとなる可能性があります。このフローの最終結果は代理店契約です。アプリケーションまたはサービスベースの企業はオーバーヘッドが限られており、主にオンチェーン リソースで動作します。コンポーザブル ネットワーク内でエンド ユーザー (またはエンド ユーザー相互) のニーズを満たすためのコストは、従来の企業よりもはるかに低くなります。 Web2 のアプリケーション層が価値の大部分を獲得するのと同じように、私も DeAI の「ファット プロキシ プロトコル」理論のファンです。時間の経過とともに、値のキャプチャはスタックの上位に移動するはずです。

生成AIにおける価値の蓄積

次の Google、Facebook、Blackrock はおそらくプロキシ プロトコルになる可能性があり、それらを実装するためのコンポーネントが登場しつつあります。

DeAI エンドゲーム

AI は私たちの経済の形を変えます。現在、市場は、この価値の獲得は北米西海岸の少数の大企業に限定されると予想しています。そして、DeAI は異なるビジョンを表しています。たとえ少額の貢献であっても報酬と補償があり、より集団的な所有権/管理が行われる、オープンで構成可能なインテリジェント ネットワークのビジョン。

DeAI の主張の一部は誇張されており、多くのプロジェクトは現在の実際の推進力よりも大幅に高い価格で取引されていますが、機会の規模はかなりのものであるように見えます。忍耐力と先見の明がある人にとっては、真にコンポーザブル コンピューティングという DeAI の最終的なビジョンは、ブロックチェーン自体を正当化するかもしれません。