EigenLayer：Web3 AIのための分散型クラウドサービス構築
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EigenLayer：Web3 AIのための分散型クラウドサービス構築
EigenLayerは、Web3分散型クラウドサービスプロバイダーと見なすことができる。
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人工知能がクラウドサービスを必要とするなら、Web3 AIにはWeb3クラウドサービスが必要だ。
過去1年間、@eigenlayer と人工知能（AI）は暗号分野で最もホットなトピックだった。この記事では、それらの交差点と、その分野で革新を起こしているいくつかのプロジェクトについて探る。
AVSとは何か？
まず初めに、EigenLayer上のアクティブ・バリデーター・サービシーズ（AVS）について理解する必要がある。
EigenLayerを、セキュリティと計算能力のマーケットと考えてほしい。
ブロックチェーンやその他暗号プロトコル（例：ブリッジ）は、取引処理のために非中央集権的なノードオペレーターに依存している。これらのノードオペレーターはネットワークの最新状態を維持し、着信した取引を処理する責任を持つ。取引を検証するには、大多数のノードオペレーターがその有効性に合意しなければならない。つまり、ノード数が多いほど、ネットワークの安全性は高くなる。
新しいプロトコルは、強力なノードオペレーターベースを構築する際に、通常「冷所起動問題」に直面する。オペレーターは一般的にプロトコルのネイティブトークンによってインセンティブ付けられるが、初期段階では強固なノードネットワークが不足しているため、これらのトークンの価値は限定的になりがちだ。
この問題を解決するために、チームはより多くのトークンを提供してオペレーターを誘致しようとするが、これにより高いインフレーションとトークン価値の希薄化が生じ、好ましくない状況となる。また、初期段階での少数のノードは、セキュリティと中央集権化のリスクも引き起こす。
EigenLayerは、任意のブロックチェーンサービス（アクティブ・バリデーター・サービシーズ、通称AVS）がイーサリアムベースのセキュリティを活用できるようにすることで、この問題を解決する。このプロトコルは、専門的に計算およびセキュリティを提供するオペレーターから成る。ユーザーはETHまたは流動性ステーキングされたETHをこれらのオペレーターに割り当て、後者は1つ以上のAVSを検証する。
オペレーターが職務を果たせば、AVSから報酬を受け取り、それを預け入れ者に分配する。もし職務を果たさなければ、彼らのステークはスラッシングされる。
複数のサービスを同じオペレーターグループが検証し、標準化された経済レイヤーによって管理されることで、分散型ノードに依存してセキュリティを確保するプロジェクトの立ち上げが簡素化される。この提案には、データ可用性ソリューション、ブリッジ、オラクル、ZKプロセッサーなど多様なプロジェクトが参加している。
人工知能（AI）
ここ2年間、AIはテック業界の中心的存在となり、起業家、投資家、ユーザーの注目を集めている。この熱狂は当然ながら暗号分野にも波及した。 @_kaitoai の指摘によれば、過去12ヶ月間でAIは暗号分野において最も注目を集めたテーマとなった。
ブロックチェーンの文脈では、オペレーターは実際にはコンピューターである。Rollupを検証する際、これらは着信した取引を受け取り、処理し、新しい状態を出力する。しかし、オペレーターがGPU、SSD、ZK Proversなどのハードウェアを提供できるなら、この「入力→処理→出力」のパターンはあらゆる分散型計算操作に拡張可能になる。したがって、EigenLayerはWeb3分散型クラウドプロバイダーと見なすことができる。
現在、ほとんどのAI処理はクラウド上で行われている――AWSのようなハイパースケールクラウドプロバイダーから、LambdaやCoreweaveのような特化型プロバイダーまで。これらのサービスはモデルのトレーニングと推論を支えており、そのためWeb3 AIアプリケーションにとって、EigenLayerは自然な「Web3クラウド」として位置づけられる。
具体的な事例を見てみよう。
Ritual
現時点では、大多数のユーザーと開発者は集中型クラウドプロバイダーのAPIを通じてAIサービスにアクセスしている。しかし、この現状にはいくつかの問題がある。プライバシーの欠如、疑わしい計算完全性（応答が本当にリクエストしたモデルから来ているのか？）、そして潜在的な検閲リスクなどだ。
一方で、スマートコントラクトは非常に安全で透明かつ信頼できる環境で動作する。場合によってはスマートコントラクトがAIサービスと相互作用する必要があるが、AIプロセスをオンチェーンで実行することは計算上不可能である。既存のクラウドプロバイダーもスマートコントラクトにサービスを提供できない。なぜなら、それは信頼前提を破壊してしまうからだ。
@ritualnet は、オープンでプライバシー重視、検閲耐性があり、検証可能なAIレイヤーを構築することでこの問題を解決しようとしている。これはブロックチェーン向けAIサービス専用に設計されている。同社の最初の製品Infernetは、スマートコントラクトが計算完全性の証明付きでAIモデル推論をリクエストすることを可能にする。今後、Ritualは主権チェーン「Ritual Chain」を構築することで機能を拡張し、AIモデルのファインチューニングやトレーニングといった高度な機能を提供する予定だ。
Ritual Chainは、EigenLayer上のAVSとして構築される。専門的なハードウェア（例：GPU）を持つオペレーターが、このチェーンのAIクエリを実行する。非中央集権的な検証者セットは、各クエリが複数のオペレーターによって処理されることで、高可用性と検閲耐性を提供する。さらに、これらのオペレーターはRitual Chain自体の基本的なセキュリティも担う。
OpenLedger
数週間前、我々はAIにおけるデータ課題と、ブロックチェーンプロトコルがそれらを解決する役割について議論した。全編読むことを勧めるが、特に強調したいのはAIデータの中央集権化という問題だ。貴重なデータを持つプラットフォームは、資金力のある企業と数百万ドル規模の高価値取引を行いながら、小規模なスタートアップや研究機関のアクセスを制限している。
@OpenledgerHQ は、「AI主権データブロックチェーン」の創出を目指してソリューションを提供する。OpenLedgerはAIチームに以下を提供する：
効果的なトレーニングと精度を保証する高品質なアノテーション済みデータ
モデルの強化学習および人間フィードバック（RLHF）サービスの向上
AIモデルの精度、信頼性、安全性を評価するツール
OpenLedgerもまた、EigenLayer上でAVSを構築している。具体的な実装詳細はまだ完全には公開されていないが、妥当な推測は可能だ。分散型で高可用性のデータレイヤーを構築するには、チェーンのノードが大量の高速メモリを必要とする。EigenLayerのオペレーターは、こうした要件に加え、基本的な計算およびセキュリティサービスを提供するのに適している。
Sentient
@sentient_agi は今月早々、8500万ドルのシード資金調達を発表し、暗号分野のトップクラスの投資家やオペレーターたちの注目を集めた。彼らの目標は「オープンなAGI開発プラットフォーム」の創出だ。「それ」は一体何を意味するのか？
現在、最先端のAIモデルの多くはクローズドソースであり、少数の強力な組織によって支配されている。このようなコントロールは、我々の時代において最も重要な技術の一つに対しては健全ではない。そこで近年、モデルの重み（設定）を誰でも利用できるようにするオープンソース運動が盛り上がりを見せている。これにより、誰でも自分のハードウェア上でモデルを実行したり、特定のニーズに合わせてファインチューニングしたりできる。
しかし、オープンソースモデルは重要とはいえ、その創造者が収益を得るのは難しい。一度重みが公開されれば、誰でもホスティング、改変、調整を行い、元の創造者に収益を還元せずともサービスを構築できる。この根本的なインセンティブ不一致は、オープンソースAIの発展速度に悪影響を与える可能性がある。
Sentientは、AI開発に「所有権の権利」をもたらすことを目指している。研究者や開発者がモデルを開放しつつも安全にAIモデルをマネタイズできる技術の創出を目指す。開発者がSentientが作成したモデルを使う場合、オープンソースモデルと同じくモデルの正当性を保証できる。ただし、モデル作成者への報酬として推論料金の支払いが必要になる。
SentientはPolygon CDK技術に基づいて構築されており、EigenLayer上のAVSとしても機能する。EigenLayerの具体的な使用方法はまだ完全には明らかになっていないが、Ritualと同様のアプローチを取っていると推測できる。これには、オペレーターが推論に必要な計算資源とチェーンのセキュリティの両方を提供することが含まれるだろう。
昨年、EigenLayerチームはブログ記事で、AI推論がAVSとして構築可能な15の潜在的ユニコーンアイデアの一つだと述べていた。明らかに、多くのチームがこの可能性を真剣に捉えている。EigenLayerとWeb3-AI分野はまだ初期段階にあるが、その交差点は極めて自然なものだ。人工知能がクラウドを必要とするなら、Web3 AIにはWeb3クラウドが必要なのである。
ここで紹介したプロジェクトは、第一波の初期実験に過ぎない。今後さらに多くのプロジェクトが登場することを期待している。
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