2500万ドルを調達したCrypto＋AIの新興企業Ritual：暗号技術がAIの計算資源とモデルをつなぐ最適解か？
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2500万ドルを調達したCrypto＋AIの新興企業Ritual：暗号技術がAIの計算資源とモデルをつなぐ最適解か？
Ritualは、暗号学とAIの最良の原理および技術を融合し、AIモデルをオープンかつ無許可で作成、配布、改良できるシステムの創出を目指しています。
Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察執筆：Karen、Foresight News
ChatGPTなどの大規模言語モデル（LLM）アプリケーションの登場は、AIエコシステム全体の進化を大きく推進し、新たなパラダイムや技術革新を生み出しました。しかし、あらゆる新技術の急速な発展が伴うように、これらのLLMもデータのプライバシーや悪用、計算の完全性、検閲耐性の課題、ライセンス問題や中央集権的なAPI、高い計算コスト、巨大企業による独占といった多くの課題に直面しており、さらにAIガバナンスや所有権の問題もあります。
こうした課題を解決するために登場したのがRitualです。Ritualは、AIのためのオープンでモジュール化された主権的実行層として設計されており、計算能力を持つ分散型ノードネットワークとモデル作成者を結びつけ、作成者がこれらのモデルをノード上にホストできるようにします。その後、ユーザーは共通のAPIを通じてこのネットワーク上の任意のモデル（LLMでも従来のMLモデルでも）にアクセスでき、ネットワークには計算の完全性とプライバシーを保証する暗号インフラも備えています。
Ritualの背景とは？
2023年11月、数か月間の開発を経て、Ritualは正式にベールを脱ぎ、プロジェクトを公開しました。Ritualは暗号技術とAIの最良の原理・技術を融合し、AIモデルをオープンかつ無許可で作成・配布・改良できるシステムを構築することを目指しています。
Ritualの公式サイトには21名のチームメンバーが掲載されており、共同創業者の一人であるNiraj PantはPolychainのジェネラルパートナーを務めていました。現在27歳の彼は19歳の時にPolychainのインターンとして入社し、1か月後にイリノイ大学を中退しています。また、イリノイ大学アーバナ・シャンペーン校の分散システム研究所（Decentralized Systems Lab）ではプライバシーに関する研究を行っていました。
もう一人の共同創業者Akilesh Pottiも元Polychainのパートナーで、機械学習、高频取引、システム構築の経験を持っています。その他のチームメンバーにはMicrosoft AIの元チーフAIエンジニア、Facebook NoviおよびDiemの元ソフトウェアエンジニアであり、クロスボーダー決済会社Altaの創業者でもあるRicky Moezinia、そしてPolychain、Trust Machines、Dragonfly、Protocol Labs、dYdXなどからのメンバーも参加しています。
Ritualはプロジェクト公開と同時に、Archetypeを筆頭にAccomplice、Robot Ventures、dao5、Accel、Dilectic、Anagram、Avra、Hypersphereなどが参加する総額2500万ドルの資金調達を完了したことも発表しました。
Ritualのエンジェル投資家にはCoinbase元CTOのBalaji Srinivasan、Protocol Labsの研究員Nicola Greco、Worldcoinの研究エンジニアDC Builder、EigenLayerの最高戦略責任者Calvin Liu、Monadの共同創業者Keone Hon、AI+CryptoプロジェクトModulus LabsのDaniel ShorrとRyan Caoなどが名を連ねています。
Ritualのアドバイザリー陣も非常に強力で、NEAR Protocolの共同創業者であり、「Attention Is All You Need」（注：Foresight News。2017年に発表され、Transformer言語モデルの基礎を築いた論文とされる。これに端を発して、今日のさまざまなGPTモデルが生まれている）の共著者であるIllia Polosukhin、EigenLayerの創設者兼パートナーSreeram Kannan、Gauntletの創設者兼CEO Tarun Chitraが含まれており、その後、BitMEXの共同創業者Arthur Hayesもアドバイザーとして加わりました。
Ritualのアーキテクチャは？
Ritualは、任意のブロックチェーン上でのアプリやプロトコルへのAIのシームレスな統合をサポートし、ファインチューニング、マネタイズ、推論の実行も可能にします。Ritualによれば、最終的な目的は開発者が完全に透明なDeFi、自己改善型ブロックチェーン、自律エージェント、生成コンテンツなどを構築できるようにすることです。
現在、Ritualは第一段階の製品として、計算をオンチェーンにもたらす軽量ライブラリ「Infernet」をリリースしています。InfernetはAI最適化された分散型オラクルネットワークとも見なせ、任意のEVM互換チェーンをサポートし、スマートコントラクトが各種オンチェーンユースケースやタスク向けのAIモデル製品に直接アクセスできるようにします。
具体的には、Infernetによりスマートコントラクト開発者はInfernetノードを通じてオフチェーンでの計算をリクエストし、Infernet SDKを使ってその結果をオンチェーンのスマートコントラクトに渡すことができます。
1. Infernetノードは、Infernetの軽量なオフチェーンクライアントであり、リクエストの監視と計算ワークロードの処理を担当します。
2. Infernet SDKの核となるのはコーディネーター（Coordinator）で、ノードのネットワーク内での登録・アクティベーションを管理し、ユーザーがオフチェーン計算ワークロードの出力をサブスクライブ（subscribe）できるようにします。サブスクリプションとは、ユーザーがInfernetノードに対して特定の計算処理（一回限りまたは繰り返し）を依頼するリクエストです。ユーザーがサブスクリプションを開始し、ノードがそれを実行します。
Infernetによれば、開発者はInfernetを利用して、ML推論やZK証明ワークロードなど計算負荷の高い操作をオフチェーンに委託し、オンチェーンのコールバックを通じてスマートコントラクト内で出力結果およびオプショナルな証明を消費できます。
報酬インセンティブについてRitualは、ネットワーク内のさまざまな参加者（計算提供者、モデル作成者、証明提供者など）全員がインセンティブを得られると述べています。
Ritualは今後数か月以内に第二段階として、独自の主権チェーン「Ritual Chain」を立ち上げる予定です。これはカスタム仮想マシンを備え、協处理器（計算検証）として機能し、より高度なAIネイティブアプリケーションを提供します。これらのアプリケーションはRitual Chain上にネイティブに存在します。Ritualの主権チェーンにおいて、ZKはスケーラビリティの鍵となる要素になります。
現時点でのRitualへの参加方法は、Infernetノードを運営するか、Infernetを利用するアプリケーションやプロトコルのユーザーとして参加するという形です。
Ritual、EigenLayerおよびio.netと提携し、分散型AIの加速を図る
2月下旬、Ritualは再ステーキング分野の「トップランナー」EigenLayerと、SolanaエコシステムにおけるAI計算の「新興勢力」io.netとの二つの提携を発表しました。RitualはAIネイティブなアクティブ検証サービス（AVS）を開発中で、これによりInfernetおよびRitual Chainの各部分をサポートするとともに、EigenLayer上のオペレーターに新たなAIネイティブな機会を提供します。Ritualは、EigenLayerの高いTVL（総ステーキング価値）と多様なノードセットのおかげで、Ritual Chainおよびその機能は初期から高水準の経済的安全性と分散性を享受できると述べています。
下図は、EigenLayerオペレーターによるモデル操作の例です。計算アクセス可能なEigenLayerオペレーターは再ステーキングを行い、Ritualノードとして登録することで、ユーザーにこれらの操作へのアクセスを提供できます。Ritual AVSコントラクトはコーディネーターとして機能し、ユーザーが計算リクエストを開始すると調整サービスを提供します。その後、Ritualのフェーズとオペレーターがコーディネーターから計算リクエストを受け取り、オペレーターはモデルストレージから関連モデルを取得し、計算を行い、推論結果をコーディネーターに返信します。最後にコーディネーターがユーザーに結果を出力します。Ritualがこれらのサービスの支払いフローを統合することで、再ステーキング参加者はその収益の恩恵を受けることになります。
また、Ritualはモデル操作の計算完全性を保証できるため、EigenLayerのスラッシュメカニズムが導入されれば、Ritualにノードとして登録したEigenLayerオペレーターは生成されたモデル操作に対して証明を提供できるようになります。誤った推論が行われた場合、彼らが預けたステークはスラッシュの対象となります。
io.netとの提携に関しては、Ritualはio.netの分散型GPUスタックを活用してRitualネットワークを動かし、分散型AIの目標をさらに加速させます。つまり、Ritualクライアントはio.net上のGPUにローカルでアクセスでき、ユーザーは簡単にモデルを起動し、オンチェーンおよびオフチェーンのさまざまなアプリケーションにサービスを提供できるようになります。Ritualは、Ritual Chainのローンチに伴い、GPUを搭載したノードクライアントがチェーンの保護に参加し、AI関連ワークロードにサービスを提供できるようになると述べており、これによりio.netのGPUプロバイダーの収益源が増加・多様化すると期待されています。
Ritualは、ユーザーがますます多様な機能を持つモデルやノードにアクセスできるようになることで、ユーザーの好みに応じて最適なモデルや最適なプロバイダーへルーティングできるようにすると述べています。この機能はシステムの効率を高めるだけでなく、ユーザーが最高品質のサービスを確実に受けられるようにもします。さらに、EigenLayerの再ステーキングノードはRitualシステム内でルーターとして機能し、Ritual上でマッチングエンジンを構築することで、システムの柔軟性と拡張性をさらに高めます。
真にオープンで安全かつ分散型のAIシステムを実現することは簡単ではなく、標準化、インセンティブ、ガバナンスなど、多くの技術的・調整的課題を解決する必要があります。標準化は異なるシステムやコンポーネントがシームレスに協働できるようにする鍵であり、優れたノードプロバイダーやユーザーを引きつけるためのインセンティブは極めて重要です。一方、ガバナンスはシステム全体の安定稼働と持続可能な発展を保証します。
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