Grayscaleレポート：AIと暗号資産は「表裏一体」、暗号の分散化がAIの透明性を高める
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Grayscaleレポート：AIと暗号資産は「表裏一体」、暗号の分散化がAIの透明性を高める
AIと暗号資産は「同一のコインの表裏」であり、「Web3が私たちにAIを信頼させる手助けをする」。
Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察著者：Will Ogden Moore
編集・翻訳：TechFlow
人工知能（AI）は、本世紀で最も有望な新興技術の一つであり、人類の生産性を大幅に向上させ、医学分野でのブレークスルーを推進する可能性を秘めている。現在でもAIは非常に重要であるが、その影響力はさらに拡大し続けている。PwCの推計によると、2030年までにはAI産業は15兆ドル規模に達するとされる。
しかし、この有望な技術にも課題がある。AI技術が強化されるにつれ、AI業界は少数の大手企業に集中する傾向にあり、社会に対して悪影響を及ぼす可能性がある。また、ディープフェイク、バイアスの埋め込み、データプライバシーのリスクなどに対する深刻な懸念も高まっている。幸運なことに、暗号資産の非中央集権的かつ透明性の高い特性は、こうした問題の解決策となる可能性を提供している。
以下では、集中化がもたらす問題と、非中央集権型AIがそれらをどう解決できるかについて検討し、暗号資産とAIの交差点に注目して、すでに初期導入の兆候を見せているいくつかの暗号応用事例を紹介する。
集中型AIの問題点
現在、AI開発にはいくつかの課題とリスクが存在する。AIのネットワーク効果と高額な資金要件により、大手テック企業以外の開発者（中小企業や学術研究者など）が必要なリソースを得たり、研究成果を収益化したりすることが困難になっている。これにより、AI全体における競争とイノベーションが制限されている。
その結果、この重要な技術に対する影響力はOpenAIやGoogleといった少数の企業に集中しており、AIガバナンスに関する深刻な疑問が提起されている。たとえば今年2月、GoogleのAI画像生成器 Geminiは人種的偏見や歴史的事実誤認を露呈し、企業が自社モデルを操作できることを示した。また昨年11月には、わずか6人の取締役会がCEOのサム・アルトマン氏を解任する決定を下したことで、少数の人々がこれらのモデルを開発する企業を支配している実態が明らかになった。
AIの影響力と重要性が増す中、一部の企業が社会に大きな影響を与えるAIモデルの意思決定権を持つことへの懸念が広がっている。裏で操られたり、防御策が設けられたり、利益のためにモデルが操作されたりする可能性があり、その代償は社会の他の部分が支払うことになるかもしれない。
非中央集権型AIがどう貢献できるか
非中央集権型AIとは、ブロックチェーン技術を活用してAIの所有権とガバナンスを分散させ、透明性とアクセス可能性を高める取り組みを指す。Grayscale Researchは、非中央集権型AIによって、こうした重要な意思決定を「閉じられた庭園」から一般大衆へと移すことが可能になると見ている。
ブロックチェーン技術は、AI開発者にとってのアクセスを拡大し、独立系開発者が独自のプロジェクトを構築・収益化する際のハードルを下げることができる。これにより、AI全体のイノベーションと競争が改善され、大手テック企業が開発するモデルに対抗するバランスが生まれると我々は信じている。
さらに、非中央集権型AIはAI投資への民主的なアクセスを促進できる。現状では、少数のテック株を除いて、AI開発に関連する財務的利益を得る手段はほとんどない。一方で、大量のプライベート資本がAIスタートアップおよび非上場企業に割り当てられており（2022年は470億ドル、2023年は420億ドル）、その利益は少数のベンチャーキャピタリストや機関投資家に限定されている。対照的に、非中央集権型AIの暗号資産は誰にでも開放されており、誰もがAIの未来の一部を所有できるようになる。
現在の状況
現時点において、暗号資産とAIの交差点は成熟度という観点からまだ初期段階にあるが、市場の反応は前向きである。2024年5月までの時点で、AI関連の暗号資産は20％のリターンを記録（Grayscale ResearchによるAI Universe定義。最低時価総額5億ドル、2024年4月1日時点での四半期リバランス。Universe内の資産はNEAR、FET、RNDR、FIL、TAO、THETA、AKT、AGIX、WLD、AIOZ、TFUEL、GLM、PRIME、OCEAN、ARKM、LTPを含む）。これは通貨部門を除くすべての暗号セクターを上回る成績である（図1参照）。さらに、データプロバイダーKaitoの調査によれば、AIテーマは現在、ソーシャルプラットフォーム上で最も大きな「ナラティブ・マインドシェア」を占めており、DeFi、Layer 2、ミーム、リアルワールド資産などの他のテーマを上回っている。
最近では、著名な人物たちもこの新興領域に注目し始め、集中型AIの欠点を解決することに焦点を当てている。今年3月、有名なAI企業Stability AIの創業者Emad Mostaque氏は退任し、「今こそAIをオープンで非中央集権的に保つべき時だ」として、非中央集権型AIの追求へと舵を切った。また、暗号起業家のErik Vorhees氏は最近、エンドツーエンド暗号化を備えたプライバシー重視のAIサービスVenice.aiを立ち上げた。
図1：年初来のAI暗号資産はほぼすべての暗号セクターを上回る
現在、暗号資産とAIの融合を次の3つの主要なサブカテゴリーに分けることができる（資産は例示的であり、時価総額順に大きいものから列挙）：
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インフラ層：AI開発のためのプラットフォームを提供するネットワーク（例：NEAR、TAO、FET）
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AIリソース：AI開発に必要なキーリソース（計算、ストレージ、データ）を提供する資産（例：RNDR、AKT、LPT、FIL、AR、MASA）
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AI問題の解決：ボット、ディープフェイク、モデル検証などAI関連の問題に取り組む資産（例：WLD、TRAC、NUM）
図2：AIと暗号資産のマーケットマップ
出所：Grayscale Investments。掲載されたプロトコルは例示的なものである。
AI開発のインフラを提供するネットワーク
このカテゴリには、無許可でオープンなアーキテクチャを持ち、AIサービスの汎用開発を目的として構築されたネットワークが含まれる。これらの資産は特定のAI製品やサービスに特化するのではなく、さまざまなAIアプリケーションの基盤となるインフラとインセンティブ構造を創出することを目指している。
Nearはこの分野で特に注目される。ChatGPTのようなAIシステムの基盤となる「Transformer」アーキテクチャの共同開発者が創設した。最近ではAIの専門知識を活かし、研究開発部門を通じて「ユーザーが所有するAI」の開発計画を発表した。この部門は元OpenAIの研究エンジニアが顧問を務める。2024年6月下旬には、NearがAIインキュベーター計画を開始し、Nearネイティブの基礎モデル、AIアプリ向けデータプラットフォーム、AIエージェントフレームワーク、コンピューティング市場の開発を進めている。
Bittensorももう一つの注目すべき事例である。BittensorはTAOトークンを用いてAI開発をインセンティブ付与するプラットフォームだ。Bittensorは38のサブネット（2024年6月23日時点）の基盤を提供しており、各サブネットはチャットボット、画像生成、財務予測、言語翻訳、モデル学習、ストレージ、コンピューティングなど異なるユースケースを持つ。Bittensorネットワークは、各サブネット内で最も優れたマイナーとバリデーターにTAOトークンで報酬を与え、開発者には無許可のAPIを提供することで、Bittensorサブネット内のマイナーを呼び出して特定のAIアプリを構築できるようにしている。
このカテゴリには、Fetch.aiやAllora Networkといった他のプロトコルも含まれる。Fetch.aiは複雑なAIアシスタント（いわゆる「AIエージェント」）を作成するためのプラットフォームであり、最近AGIXおよびOCEANと合併し、合算時価総額は 約75億ドルとなった。もう一つはAllora Networkで、分散型取引所向け自動トレード戦略や予測市場など、金融アプリケーションにAIを適用することに特化したプラットフォームである。Alloraはまだトークンを発行しておらず、6月に戦略的資金調達を行い、総額3500万ドルのプライベート資金を調達した。
AI開発に必要なリソース
このカテゴリには、AI開発に必要なリソース（計算、ストレージ、データ）を提供する資産が含まれる。
AIの台頭により、GPUなどの計算資源に対する前例のない需要が生まれている。Render（RNDR）、Akash（AKT）、Livepeer（LPT）といった非中央集権型GPU市場は、モデル学習、推論、または3D生成AIに必要な計算リソースを持つ開発者に、遊休GPUを提供している。現在、Renderは約1万台のGPUを提供しており、主にアーティストやジェネレーティブAI向けである。一方、Akashは400台のGPUを提供し、主にAI開発者や研究者を対象としている。また、Livepeerは2024年8月に、テキストから画像、テキストから動画、画像から動画といったタスクに特化した新たなAIサブネットをリリースする計画を発表した。
膨大な計算資源に加えて、AIモデルには大量のデータが必要とされる。そのため、データストレージへの需要も急増している。Filecoin（FIL）やArweave（AR）のようなデータストレージソリューションは、AWSサーバーのような中央集権型インフラに代わる、非中央集権的かつ安全なネットワークとして機能できる。これらのソリューションはコスト効率が高くスケーラブルなストレージを提供するだけでなく、単一障害点を排除し、データ漏洩のリスクを低減することで、データの安全性と完全性を高める。
さらに、OpenAIやGeminiのような既存のAIサービスはBingやGoogle検索を通じて継続的にリアルタイムデータを取得している。これにより、他のAIモデル開発者は不利な立場に置かれている。しかし、GrassやMasa（MASA）のようなデータスクレイピングサービスは、個人がAIモデルの学習用データを提供することでデータを収益化しつつ、個人データの管理とプライバシーを維持できるため、競争環境の均衡化に貢献できる。
AI関連の問題に取り組む資産
第三のカテゴリには、ボット、ディープフェイク、コンテンツの出自確認など、AI関連の問題に取り組む資産が含まれる。
AIはボットと誤情報の蔓延を助長している。AI生成のディープフェイクはすでにインドやヨーロッパの選挙に影響を及ぼしており、専門家たちは「来るべき大統領選はディープフェイクによる誤情報の津波に見舞われるだろう」と警告している。ディープフェイク問題に取り組むために、検証可能なコンテンツの出自を確立しようとする資産には、Origin Trail（TRAC）、Numbers Protocol（NUM）、Story Protocolなどが含まれる。また、Worldcoin（WLD）は独自の生体認証により個人の身元を証明することで、ボット問題の解決を目指している。
AIのもう一つのリスクは、モデル自体に対する信頼の確保である。私たちが受け取るAIの出力結果が改ざんや操作されていないことをどうやって信頼できるのか？現在、Modulus LabsやZamaなどいくつかのプロトコルが、暗号技術、ゼロ知識証明、完全準同型暗号（FHE）を用いてこの問題の解決に取り組んでいる。
結論
これらの非中央集権型AI資産はすでに初期の進展を見せているが、我々はまだこの交差点の始まりの段階にある。今年初頭、著名なベンチャーキャピタリストのFred Wilson氏は、「AIと暗号資産は同一の硬貨の両面であり、web3はAIへの信頼を助ける」と述べた。AI業界がますます成熟する中、Grayscale ResearchはAI関連の暗号ユースケースがますます重要になると見ている。これら二つの急速に進化する技術は、互いの成長を支え合う可能性を秘めている。
多くの兆候から、AIの到来は目前に迫っており、肯定的・否定的いずれの面でも深い影響を及ぼす準備ができている。ブロックチェーン技術の特性を活用することで、暗号資産は最終的にAIがもたらす危険の一部を緩和できると我々は信じている。
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