AIOZ W3AIを解釈する：「二層構造」におけるリソース共有とAI as a Service――ストーリー変容後にはどのような新展開があるのか？
TechFlow厳選深潮セレクト
AIOZ W3AIを解釈する：「二層構造」におけるリソース共有とAI as a Service――ストーリー変容後にはどのような新展開があるのか？
AI分野の競争が激化する中、既存のプロジェクトはどのような新しい取り組みを提示できるのか？
Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察執筆：TechFlow
5月7日、BithumbはAIプロジェクトのAIOZとNEARの韓国ウォン取引ペアを新たに追加した。NEARは言うまでもなく老舗L1だが、AIOZ Networkはやや馴染みが薄い存在だ。もともとストレージおよびストリーミングに注力していたAIOZ Networkは、自らのビジネス蓄積を活かし、現在ではAI as a Service（AI即サービス）およびコンピューティングリソース共有ビジネスへとシフトしつつある。そして最近、その分散型AIプロジェクト「W3AI」のホワイトペーパーを発表した。
AI分野は競争が激化する中、既存プロジェクトはどのような新機軸を提示し、流動性と注目が極めて限られる市場で一席を得ることができるだろうか？
本ホワイトペーパーの内容は比較的複雑であるため、読者の皆様がAIOZ W3AIプロジェクトの技術的特徴と実現方法を迅速に理解できるよう、深潮 TechFlowが詳細に分析を行った。
波の下で、AIOZがAI市場に参入するチャンス
AIOZは新しいプロジェクトではないが、AIへの転換は自然な流れと言える。
AIOZ Networkは以前からEthereumおよびCosmosとの相互運用性を持つLayer-1ネットワークであり、12万以上のグローバルノードによって駆動されるAIOZ DePINを通じて計算リソースを提供している。これにより、AI処理速度、高速なイテレーション、拡張性、ネットワークセキュリティを支えることができ、それが同プロジェクトが新たなストーリーに転換するための基盤となっている。
また外部環境として、AIの発展には集中型クラウドコンピューティングソリューションが大量データを処理できず、拡張性に制限があり、利用コストが高くなるという課題がある。さらに、最終的なデータ管理権が集中型プロバイダー側にあり、ユーザー自身にないため、データのプライバシーとセキュリティに対する懸念が生じる。
さらに、最先端のAIリソースへのアクセスには高いハードルがあり、中小企業や個人の参加が制限され、イノベーションの発展が妨げられている。エッジコンピューティングはこの問題の解決策の一つであり、データソース近くでサービスを提供する。アプリケーションはエッジ側で起動されるため、ネットワーク応答がより迅速になる。データがローカルノードで処理されるため、遠距離の中央サーバーへ送信する必要がなく、結果的にデータ漏洩リスクが自然と低減される。AIOZ DePINが世界中に配置されたエッジコンピューティングノードを持つことで、AIOZは大規模にAI分野へ進出する自信を持っている。
AIOZ Networkが現在稼働しているノードデータ
W3AI：DePIN＋AI as a Serviceの「二層構造」
AI分野への接近において、AIOZの重要な取り組みがW3AI ― インフラとアプリケーションを兼ね備えた二層構造である。
二層構造はAIOZ W3AIプロジェクトの中核であり、AI計算における拡張性、コスト効率、ユーザープライバシー保護といった基本的課題を解決する革新的なアプローチを採用している。
この構造設計はネットワーク全体の操作をインフラ層（W3AI Infrastructure）とアプリケーション層（W3AI Application）の2つの主要レイヤーに分け、それぞれが独自の機能と役割を持ち、ネットワーク全体の効率的な運営を支えている。
インフラ層（W3AI Infrastructure）― ネットワークの基盤
-
世界中に散在するAIOZ DePINの人工ノード
AIOZ W3AIの基盤は、世界的に分散された膨大な数の分散型エッジコンピューティングノードにある。これらはストレージ、CPU、GPUを含む計算リソースを貢献し、分散型の原動力となる。マルチグラフトポロジー（Multigraph topology）により、AIOZ DePIN間での通信経路が最適化され、通信コストを最小限に抑えつつ処理速度を向上させる。これらのノードは分散型計算手法により協調動作し、AIモデルの訓練と実行を行う。このようにしてAIOZ W3AIプラットフォームは、分散された計算リソースを効果的に活用し、AIアプリケーションのコスト削減と効率向上を実現するとともに、データプライバシーの保護を強化する。このような分散型アプローチは、サーバーボトルネックのリスクを大幅に低下させ、単一の支配点を排除することでユーザープライバシーを強化する。
AIOZノードネットワークによって駆動されるW3AI分散型コンピューティングインフラ。紫色の領域はストレージノードの分布、青色の領域はコンピューティングノードの分布を示す。
-
データ処理とストレージ
AIOZ W3Sを通じて、データは世界中の地理的に分散された複数のノード上に安全に保存され、データセキュリティを強化するとともに、データ処理の応答速度も向上する。
分散型ファイルシステムAIOZ IPFSと暗号化技術を用いて、ノード上のデータを保護し、不正アクセスやデータ漏洩を防止する。
柔軟なアプリケーション層（W3AI Application）
-
Web3 AIプラットフォームによるAI as a Service（AI即サービス）
AI as a Service（AIaaS）とは、AI技術をオンラインサービスとしてユーザーに提供する形態であり、高価なコストをかけずに企業や個人がAI技術の利便性を享受できる。
たとえば、EC事業者が購入履歴をもとに顧客の消費行動を分析し、パーソナライズされた商品推薦を行う場合、AI技術を使ってユーザー情報を収集・分析し、販売戦略を生成することができる。これがAIaaSのEC分野における応用例である。
具体的な製品形態としては、W3AIは簡素化されたAIトレーニングワークフローと直感的なUI/UXを提供し、開発者がW3AIサービスに簡単に接続してAIモデルを開発・展開できるよう、ユーザーインターフェースとAPIを備えている。このレイヤーの設計は、ユーザーエクスペリエンスとサービスのアクセシビリティに重点を置いている。また、プラットフォームは機械学習、ディープラーニング、ニューラルネットワークなど複数のAIaaSを統合しており、ユーザーはニーズに応じて異なるサービスやツールを選択できる。
-
モデルのトレーニングと推論
W3AIプラットフォームは、分散型環境でのモデルトレーニングおよび推論をサポートしている。W3AI Training（AIOZ W3AI Infrastructure）は、フェデレーテッドラーニング（分散型連合学習）および準同型暗号（Homomorphic Encryption）技術を用いることで、多数のエッジコンピューティングノード（DePINs）が自身のデータを共有せずに共同でAIモデルのトレーニングを行えるようにし、モデル性能を向上させると同時にデータのプライバシー保護も両立する。トレーニング済みモデルはエッジのAIOZ DePIN上で実行され、AIをデータソースの近くに持ってくる。 W3S技術によってサポートされるW3AI Inference（AIOZ W3S Infrastructure）は、ユーザーが自分のデータセットをアップロードしてモデルをトレーニングしたり、プラットフォーム上に既存のモデルを使用してデータ分析や予測を行うことを可能にする。
-
分散型W3AIマーケットプレイスとインセンティブメカニズム
アプリケーション層には、分散型マーケットプレイスとしてAIOZ AI dApp StoreおよびAI Model & Dataset Marketplaceが提供され、個人ユーザーおよび企業が自由にAIデータセットやモデルを貢献・販売し、革新的なAIアプリケーションを構築・展開することが可能となる。また、貢献成果はトークン報酬として還元される。
AIOZ W3AIの二層構造
「二層構造」を貫く「AIルーティング」
構造が整備された一方で、二層構造間で処理すべきロジックリソースやタスクデータも少なくない。このため、W3AIはAIルーティングを導入し、各タスクを動的に最適化することで、システム全体の運用効率を高めている。
インフラ層では、AIルーティングが計算需要とノードの現在の負荷状況を計算し、タスクを動的に割り当てる。これにより、各ノードが自身の能力とリアルタイムのネットワーク状況に応じて適切なタスクに参加できる。同時に、ノードの健全性を監視し、潜在的な故障やパフォーマンスボトルネックを早期に検出し、単一障害点による全体効率の低下を回避する。
アプリケーション層では、スマートルーティングによりユーザー要求に迅速に対応し、リアルタイムでデータフローおよび処理戦略を調整できる。また、ユーザーの地理位置やニーズに応じて最適なノードを自動的に割り当てることができる。大規模かつ高並列なタスクに対しては、AIルーティングアーキテクチャがタスクをスマートにスケジューリング・最適化し、アプリケーション層が複雑なAIモデルやビッグデータ分析を処理するのを支援する。
ホワイトペーパーにはルーティングの具体的実装を示すために多くの複雑な数式が引用されており、興味のある読者はホワイトペーパーを参照されたい。
AIルーティングによるAIOZ DePINノードへのタスク割り当てパス。緑色は接続されているノード、青色は低信頼度によりスキップされたリンク部分。
ワークフロー：AIタスクの具体的事例
豊かなインフラ構造を持つW3AIは、どのようにワークフローを展開するのか？ データ入力から結果出力まで、W3AIのワークフローは完全な分散型運用モードを体現している：出力の暗号化 → タスクの分割と割り当て → 計算タスクの実行とストレージ → コンテナ内での結果収集 → ユーザーが復号された出力結果を取得。
以下のように簡単なステップに分解できる：
-
まず、ユーザーがアップロードしたデータはプラットフォームに入る前に準同型暗号化され、処理全過程でのデータ安全性が確保される ― データ入力と暗号化；
-
暗号化されたデータはタスク要件に応じて複数の小セグメントに分割され、各タスクが最も適したノードに割り当てられる ― タスクの分割と割り当て；
-
選定されたノードがAIモデルのトレーニングやデータ分析などの具体的な計算タスクを実行し、関連データの保存も担当する ― 計算とストレージの実行；
-
タスク完了後、結果は再び暗号化され、変換後のコンテナに保存され、最終ユーザーの取得を待つ ― 結果の収集と暗号化；
-
承認されたユーザーのみが最終結果にアクセスでき、出力前に準同型復号が行われる ― 結果の復号と出力
W3AIのワークフロー構造
上記のプロセスを通じ、W3AIは処理効率を高めながら、柔軟性・拡張性とデータの安全性・プライバシーを両立し、システムリソースの利用を最適化し、人的介入を減らして運用コストを削減している。
エコシステム全体を取り巻くトークノミクス
$AIOZはAIOZ W3AIエコシステム全体をつなぐ重要な要素である。AI as a Serviceおよびリソース共有ビジネスの登場により、このトークンにはより多くの使用用途と価値獲得の機会が生まれている。
データ取引と貢献インセンティブ
$AIOZは、計算リソースおよびストレージリソースを提供するユーザーに報酬として与えられ、ネットワークの安定稼働を確保する。プラットフォームのマーケットでは、ユーザーは$AIOZを使ってさまざまなAI as a Serviceを購入したり、AIモデルやデータセットの売買が可能。また、トークン保有者はネットワークガバナンスに参加し、エコシステムの今後の発展について投票で決定できる。
エコシステム維持
ユーザーが$AIOZで支払う取引手数料の一部は、AIOZネットワークの運営および財務運営に使用され、プラットフォームの継続的メンテナンスと発展を確実にする。残りの一部は直接バーンされ、トークン供給量の調整とインフレ緩和に寄与する。こうした緻密に設計されたトークン循環は、イノベーションを奨励し、参加者に報酬を与え、AIOZ W3AIエコシステムの持続的発展を推進する。
W3AIエコシステム内のトークンフロー
おわりに
AIへ転換する分散型プロジェクトとして、AIOZ W3AIは技術的リソースと運用メカニズムにおいて天然の優位性を持っている。技術およびコンセプト面において、W3AIは十分な可能性を示しており、ユーザーに安全で柔軟かつ効率的なコンピューティングサービスと魅力的なエコ体験を提供できる。一方で、W3AIは集中型AIソリューションに対する市場の認知と信頼がまだ十分でないこと、高い運用基準のもとでコストが大きくなる可能性があることにも注意が必要である。
現時点でのホワイトペーパーは、プロジェクト初期段階でのブループリントに過ぎず、将来の準備はできているが、まだ実際に展開・実行されていない。どれだけの人が利用するのか、ほかにどのようなセキュリティや技術的課題があるのかは、市場の検証を待つしかない。
しかし、ストーリーに沿って前向きに転換することは、Web3プロジェクトがビジネスに関連性を持つ際に正しい姿勢と言える。新旧のプロジェクトが一斉にAIの舞台で躍動する中、観客席にいる暗号資産投資家たちにとってそれが価値あるものかどうかは、時間とともに明らかになっていくだろう。
TechFlow公式コミュニティへようこそ
Telegram購読グループ：https://t.me/TechFlowDaily
Twitter公式アカウント：https://x.com/TechFlowPost
Twitter英語アカウント：https://x.com/BlockFlow_News
深潮TechFlow
