暗号化AIプロジェクトはすべてがインチキというわけではない。本物のユースケースと偽のニーズをどう見分けるか？

2024.05.24

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暗号化AIプロジェクトはすべてがインチキというわけではない。本物のユースケースと偽のニーズをどう見分けるか？

暗号技術は、AIの集中化に対抗する力として見なされている。

2024.05.24 - 04:37:18

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暗号技術は、AIの集中化に対抗する力として見なされている。

著者：563

編集：TechFlow

暗号資産と人工知能（AI）の交差点を操る。

新しいアルファ情報を求める中で、我々は避けられない形でゴミ情報に遭遇する。プロジェクトがわずか半分曖昧な紹介文とまともなブランドだけで、5～6桁の資金をすぐに調達できるとき、投機家たちは新たなストーリーに群がる。そして伝統的金融界が次々とAIの波に乗り出す中、「暗号AI（Crypto AI）」というストーリーはこの問題をさらに悪化させている。

こうしたプロジェクトの多くには次の2つの根本的な問題がある。

ほとんどの暗号プロジェクトはAIを必要としていない
ほとんどのAIプロジェクトは暗号通貨を必要としていない

すべての分散型取引所（DEX）に内蔵AIアシスタントが必要なわけでもなければ、すべてのチャットボットにその普及曲線を促進するためにトークンが必要なわけではない。AIと暗号技術を無理やり結合することは、私が当初このストーリーを深く掘り下げようとしたとき、ほとんど心が折れそうになったほどだ。

悪い知らせとは何か？現在の道をそのまま進めば、この技術はさらに集中化され、最終的には失敗に終わり、「AI x Crypto」の大量のガチガチなプロジェクトがその反転を妨げるだろう。

良い知らせとは何か？トンネルの先に光はある。確かに、AIが暗号経済学から利益を得ることがある。また、いくつかの暗号通貨ユースケースにおいて、AIは実際に課題を解決できる。

本稿では、これらの重要な交差点を探る。こうしたニッチな革新アイデアが重なり合うことで、全体として部分の合計以上の価値が生まれる。

AIスタックの高次元ビュー

以下は「暗号AI」エコシステム内の異なる垂直領域に対する私の見解である（より深い理解を求める場合はTommy氏の記事を参照）。これは非常に単純化されたビューだが、基礎固めに役立つだろう。

大枠として、どのように連携しているかというと：

大規模なデータ収集
これらのデータを処理し、機械がそれを取り込み応用できるようにする
これらのデータ上でモデルを訓練して汎用モデルを作成
その後、特定の用途に合わせて微調整を行う
最後に、アプリケーションが有用な実装のためにクエリ可能なように、これらのモデルを展開・ホスティングする
これらすべてには膨大な計算資源が必要であり、ローカルまたはクラウドから取得可能

それぞれの領域を詳しく見てみよう。特に、異なる暗号経済設計が標準的なワークフローをどう改善できるかに注目する。

暗号がオープンソースに勝算を与える

「クローズドソース」と「オープンソース」開発手法の論争は、Windows対Linuxの議論や、Eric Raymond氏の有名な『大聖堂とバザール』理論まで遡れる。今日Linuxは愛好家の間で広く使われているが、ユーザーのおよそ90％はWindowsを選んでいる。なぜか？インセンティブのためだ。

少なくとも表面的には、オープンソース開発には多くの利点がある。誰もが開発に参加し貢献できる。しかし、この無指揮構造の中では、統一された指令がない。CEOは自社製品をできるだけ多くの人に使ってもらい、利益を最大化しようとするが、オープンソース開発では、プロジェクトが理念のあらゆる交差点で分裂し、複数の方向に分岐する「キメラ」状態になりやすい。

インセンティブを調整する最良の方法は何か？目標達成を促進する行動に対して報酬を与えるシステムを構築すること。つまり、目標に近づける行為をする当事者に直接お金を渡すのだ。暗号通貨があれば、これがコードによって法的に固定できる。

実際にそうしているプロジェクトを見てみよう。

分散物理インフラネットワーク（DePINs）

「またこれか…？」はい、DePINのストーリーはAIそのものと同じくらい使い古されているとわかっていますが、少しだけ耳を傾けてください。私は確信しています。DePINは本当に世界を変えられる可能性のある暗号ユースケースなのです。考えてみてください。

暗号技術が本当に得意なことは何か？仲介者を排除し、活動をインセンティブ付与すること。

ビットコインの当初のビジョンは銀行を排除するP2Pマネーだった。同様に、現代のDePINは中央集権的な力を取り除き、証明可能な公平な市場ダイナミクスを導入することを目指している。後述するように、このアーキテクチャはAI関連ネットワークのクラウドソーシングに理想的である。

DePINは、初期のトークン発行により供給サイド（プロバイダー）を増強し、持続可能な需要を引き出すことを期待している。これは新市場における冷始動問題への対処策である。

つまり、初期のハードウェア／ソフトウェア（「ノード」）提供者は大量のトークンと少量の現金を獲得する。ユーザー（ここでは機械学習開発者）がこれらのノードを利用するにつれて生じるキャッシュフローが、時間とともに減少するトークン発行を相殺し始め、完全に自立したエコシステムが構築される（数年かかる可能性がある）。Helium や Hivemapper のような初期採用事例は、この設計の有効性を示している。

データネットワーク：Grassのケース

GPT-3は45TBの純粋なテキストデータで訓練されたと言われており、これは約9,000万冊の小説に相当する（それでも円を描けない）。GPT-4およびGPT-5は表層Web上に存在するデータ量よりも多くのデータを必要とするとされており、「AIはデータに飢えている」という表現は今世紀最も控えめな言い回しと言える。

あなたがトッププレイヤー（OpenAI、Microsoft、Google、Facebook）でない限り、こうしたデータを入手するのは極めて困難だ。一般的な戦略はWebスクレイピングだが、強化しようとするとすぐに行き詰まる。Amazon Web Services（AWS）インスタンスを使って多数のサイトをスクレイピングしようとすれば、即座にレート制限がかかる。ここでGrassの出番だ。

Grassは200万台以上のデバイスを接続し、ユーザーのIPアドレスからサイトをスクレイピングしてデータを収集・構造化し、AI企業に販売する。その見返りに、Grassネットワークに参加するユーザーは、彼らのデータを使うAI企業から安定した収入を得られる。

もちろん現時点ではトークンはないが、将来の$GRASSトークンがあれば、ユーザーはブラウザ拡張機能（またはスマホアプリ）のダウンロードをより積極的に行うだろう。すでに非常に成功したリファラルキャンペーンで多数のユーザーを獲得している。

GPUネットワーク：io.netのケース

データ以上に重要なのはおそらく計算能力だ。ご存知だろうか、2020年と2021年に中国は石油よりもGPUに多くの資金を費やした。信じられないほど狂気だが、これは始まりにすぎない。さようならオイルコイン、こんにちはコンピューティングコイン。

（レポートはこちら）

現在、市場には多数のGPU DePINがあり、その仕組みはおおよそ以下の通りだ。

計算能力を切実に必要とする機械学習エンジニア／企業
一方で、データセンター、余剰のマイニングマシン、余剰GPU/CPUを持つアマチュア

グローバルな供給量は巨大だが、調整が欠如している。10の異なるデータセンターに連絡を取り、あなたの用途に対して入札させるのは簡単ではない。中央集権的な解決策は、両者から最大限の価値を搾取しようとするレンタル仲介者を生む。だが、暗号技術は助けになる。

暗号技術は、売り手と買い手を効率的に結びつける市場レイヤーの構築に非常に優れている。コード片は株主の財務的利益に責任を負う必要がない。

io.netが際立っているのは、AI訓練に不可欠な画期的な新技術――「クラスタースタック」を導入している点だ。従来のクラスターは、同じデータセンター内で物理的にGPUを接続し、モデル訓練に協働させる。だが、ハードウェアが世界中に散在している場合はどうするか？ io.netは、ChatGPT作成に使われたRayと提携し、地理的に分散したGPUを接続可能なクラスターミドルウェアを開発した。

さらに、AWSの登録には数日かかるが、io.netでは90秒で無許可でクラスターを起動できる。これらの理由から、他のすべてのGPU DePINが接続できるハブとしてio.netが登場する可能性がある。それらはすべて「IOエンジン」に接続し、組み込みクラスタリングとスムーズな導入体験を獲得できる。こうしたことが可能になるのも、暗号技術のおかげだ。

野心的な分散型AIプロジェクト（Bittensor, Morpheus, Gensyn, Ritual, Saharaなど）のほとんどが明確な「計算」ニーズを持っていることに気づくだろう。まさにGPU DePINがここに挿入されるべきポイントであり、分散型AIは無許可の計算能力を必要としている。

インセンティブ構造の活用

再びビットコインの教訓に戻る。なぜ鉱夫たちは絶えず高速にハッシュを計算し続けるのか？それが報酬だからだ――中本は安全性を最適化するためにこのアーキテクチャを考案した。教訓とは何か？プロトコルに組み込まれたインセンティブ構造が、最終的に生み出される製品を決定するということだ。

ビットコインの鉱夫とイーサリアムのステーカーは、プロトコルがインセンティブを与えたい参加者として、すべてのネイティブトークンを吸収する。

組織内では、これはCEOが「ビジョン」や「ミッション宣言」を定義することで実現される。しかし人間は間違いやすく、会社を軌道から外してしまうかもしれない。一方、コンピュータコードは、最も根性の強いサラリーマンよりもずっと集中力を保てる。インセンティブ構造によって崇高な目的に参加者を向かわせる、分散型プロジェクトの例を見てみよう。

AI構築ネットワーク：Bittensorを考察

もしビットコインの鉱夫が無意味な数学問題を解く代わりにAIを構築したらどうなるか？そうやって生まれたのがBittensorだ。

Bittensorの目標は、実験的なエコシステムを複数作り、各エコシステム内で「商品化された知性」を生み出すことにある。つまり、あるエコシステム（サブネット、通称「SN」）は言語モデル開発に特化し、別のものは金融モデル、音声合成、AI検出、画像生成などに特化している（現在アクティブなプロジェクトを参照）。

Bittensorネットワークにとって、何をしたいかはどうでもよい。プロジェクトが資金に値する証明さえできれば、インセンティブは流れる。それがサブネット所有者の仕事であり、彼はサブネットを登録し、ゲームルールを調整する。

この「ゲーム」に参加するのは「マイナー」と呼ばれる者たちだ。彼らはML/AIエンジニアやチームであり、モデルを構築する。彼らは継続的に審査される「サンダードーム」の中で、最大の報酬を得るために競い合う。

もう一方が「バリデーター」であり、審査を行い、マイナーの作業を評価する。バリデーターがマイナーと結託していることが判明すれば追放される。

インセンティブを思い出せ：

マイナーは他のサブネット内のマイナーを打ち負かすほど多く稼ぐ――これによりAIが進化する。
バリデーターは高性能・低性能マイナーを正確に識別するほど多く稼ぐ――これによりサブネットの公正性が保たれる。
サブネット所有者は、他より有用なAIモデルを生み出すほど多く稼ぐ――これによりサブネット所有者が「ゲーム」を最適化するよう促される。

Bittensorを、AI開発の永久報酬機械と考えてみよう。新進気鋭の機械学習エンジニアは何かを作り、VCにピッチして資金を調達しようとする。あるいは、Bittensorのサブネットのマイナーとして加わり、大いに成果を上げて大量のTAOを得ることもできる。どちらが簡単だろうか？

ネットワーク上で構築しているトップチームの一例：

Nous Research はオープンソースの王者。彼らのサブネットは、オープンソースLLMのファインチューニングで常識を覆した。持続的な合成データストリームによるテストを通じて、リーダーボードを操作不可能にする（HuggingFaceのような従来のベンチマークとは異なる）。
Taoshi の独自トレーニングネットワークは、本質的にオープンソースのクオンツ取引会社。ML貢献者に資産価格の動きを予測する取引アルゴリズムの構築を求めている。彼らのAPIは個人投資家と機関投資家にクオンツレベルの取引シグナルを提供しており、急速に大きな収益を上げつつある。
Corcelチームが開発したCortex.tには二つの目的がある。第一に、GPT-4やClaude-3といったトップモデルのAPIアクセスを提供するマイナーに報酬を与えることで、開発者の継続的な利用を確保する。第二に、モデル訓練とベンチマークに有用な合成データ生成を提供する（これがNousが利用する理由でもある）。彼らのツールをチェック：チャットと検索。

当然ながら、Bittensorはインセンティブ構造の力がいかに暗号経済学によって実現されるかを再確認させてくれる。

スマートエージェント：Morpheusを探究

ここでMorpheusの二面性を見る。

暗号経済構造がAI構築を支援（暗号がAIを助ける）
AI搭載アプリケーションが暗号で新たなユースケースを可能にする（AIが暗号を助ける）

「スマートエージェント」とは、スマートコントラクトに訓練されたAIモデルのことだ。すべての主要DeFiプロトコルの内部動作を理解し、どこにリターンがあるか、どこでブリッジすべきか、不審なコントラクトを見つける方法を知っている。これらは未来の「自動ルーター」であり、私の見解では、5～10年以内に誰もがブロックチェーンとこれでやり取りするようになる。実際、その地点に到達すれば、自分が暗号資産を使っていることすら意識しないかもしれない。ただチャットボットに「貯蓄を別の投資に移したい」と伝えれば、すべてがバックグラウンドで行われる。

Morpheusはこの分野の「呼べば来る」精神を体現している。彼らの目標は、スマートエージェントが広がり繁栄できるプラットフォームを持ち、各エージェントが前の成功の上に築かれ、外部性を最小化するエコシステムを作ることだ。

トークンインフレ構造は、プロトコルの四つの主要貢献者を明確にしている：

コード――エージェント構築者
コミュニティ――エコシステムに新規ユーザーを惹きつけるフロントエンドアプリやツールの構築
計算――エージェント実行のための計算能力の提供
資本――Morpheusの経済マシーンを推進するためのリターン提供

これら四つのカテゴリはすべて、$MORインフレ報酬を平等に受け取り（緊急基金として少しを残す）、以下を強いる。

最高のエージェントを構築――エージェントが一貫して使われるほど、作成者は報酬を得る。OpenAIプラグインのように無料提供ではなく、即時報酬が支払われる。
最高のフロントエンド／ツールを構築――創作が一貫して使われるほど、作成者は報酬を得る。
安定した計算能力を提供――計算能力を貸し出すことで報酬を得る。
プロジェクトに流動性を提供――流動性を維持することでMORのシェアを獲得。

多くの他のAI／スマートエージェントプロジェクトがある中、Morpheusのトークン経済構造はインセンティブ設計において特に明確かつ効果的だ。

こうしたスマートエージェントこそ、AIが暗号アプリの障壁を真に取り除く究極の例証だ。dAppのUXはひどいことで有名（近年は大幅に改善されているが）、LLMの台頭はWeb2・Web3起業家すべての情熱をかき立てている。莫大なガチガチプロジェクトがある中でも、MorpheusやWayfinderのような優れたプロジェクト（下のデモ参照）は、将来的にオンチェーン取引がどれほど簡単になるかを示している。