AiFi Summit 2024 Devcon スペシャルリプレイ

2024.11.18

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AiFi Summit 2024 Devcon スペシャルリプレイ

GAIB、Codatta、およびKite AI（旧称：ZettaBlock）がバンコク・パークハイアットにて共催したAiFi Summit 2024 Devconは、無事に終了しました。

2024.11.18 - 13:53:05

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GAIB、Codatta、およびKite AI（旧称：ZettaBlock）がバンコク・パークハイアットにて共催したAiFi Summit 2024 Devconは、無事に終了しました。

2024年11月12日、GAIB、CodattaおよびKite AI（旧称ZettaBlock）がバンコク・パークハイアットホテルにて共催したAiFi Summit 2024 Devconが無事終了しました。今回のAiFi Summitには登録者数が1300名に達し、500名以上が参加しました。Paypal、BNB Chain、Base、NEAR Protocol、Story Protocol、0G、Aethir、io.net、Exabits、Plume、Space and Time、Hyperbolic、Faction、Hashed、Coinbase Venturesなど27のプロジェクトおよび投資機関が登壇し、活発な議論を展開しました。

BNB Chainのアジア太平洋地域担当責任者Sarah氏が最初の基調講演を行いました。彼女はBNB Chainエコシステム全体の構築状況や開発者支援政策について紹介するとともに、現在同チェーンがAIアプリケーション分野で進めている取り組みの進捗を共有しました。

続く第2の基調講演では、主催者のGAIB CEOであるKony氏が、現在のコンピューティング市場における潜在的な機会について自身の見解を述べました。彼は、AIはモバイルインターネット以降で最も重要な時代であり、AIブームの中でコンピューティングパワーがバリューチェーンの大きな割合を占めていると指摘しました。他の金融資産と比較して、GPUコンピューティング資産への投資は他に類を見ないリターンをもたらす可能性があるものの、現状のGPU市場には両側の参加者を効率的に結びつける仕組みが欠如していると説明しました。一方では運営事業者がGPU規模を拡大する際に外部資金を調達しようとすると、非常に高い調達コストを支払わざるを得ず、もう一方の投資家にとっては、直接的にコンピューティング資産に投資することが難しく、通常はNVIDIAなどの半導体企業の株式に投資するしか選択肢がないのです。GAIBは、コンピューティング資産とその収益を金融トークン化し、流動性を提供することで、投資家に対してより分散的で透明性が高く、AIからのキャッシュフローに基づいたオンチェーン資産を提供しています。

AiFi Summitの最初のパネルディスカッションのテーマは「AiFi：人工知能とコンピュート資産の金融化」（AIFi: Financialization of AI & Compute Assets）でした。GAIB、Exabits、io.net、Aethir、WitnessChainおよびPlumeのチームメンバーが、AiFi分野における現時点での機会、課題、業界規制などについて議論しました。

ExabitsのCIOであるJonathan氏は、ユーザーがGPUを利用したい場合、現状ではAWSやAzureといった主要クラウドプロバイダーに頼らざるを得ないと指摘しました。しかし、これらのプラットフォームは大企業向けのサービスに偏っており、スタートアップ企業の発展を制限する要因となっています。中小企業を支援するためにも、より民主的かつオープンなGPUリソースが必要です。Web3の世界では誰もがGPUへの投資家となり、AWSによるコンピュート独占を打破できるため、これは巨大な業界チャンスだと語りました。

io.netのアジア太平洋地域担当Asa氏は、三大クラウドプロバイダー以外の独立型データセンターには未だに50％のGPUが十分に活用されていないと述べました。こうしたデータセンターはユーザーとの接点を持てていないのが現状です。また、GPUは継続稼働が求められる一方でメンテナンスの問題もあり、投資家やその他の関係者の利益を守るインセンティブメカニズムをどう設計するかが、AiFi分野における大きな課題であると指摘しました。

Aethirのエコシステム担当Kartik氏は、このシステム内にはコンピュート需要者、運営者、投資家の3者が存在しており、これらすべての関係者がオンチェーンの仕組みに基づくマーケットプレイスに参加することをどう説得するか、それぞれのニーズをどう満たすかという点に多くの課題があると語りました。また、ある国や地域では、データセンターのサービス報酬としてトークンを使用することが規制上のリスクになる可能性があるため、顧客契約において法的境界線を明確にする必要があると述べました。

WitnessChainの共同創業者兼CEOのRanvir氏は、コンピュート能力は新しい資産として新たな価格付けメカニズムを必要としていると提唱しました。コンピュートには統一された商品価格計算式がなく、異なるプラットフォームやGPU間でコストと性能の差異があり、同じタスクでも異なる性能のGPUが異なる貢献度を示すため、これにより新たな金融メカニズムの設計チャンスが生まれると語りました。

PlumeのCBO Teddy氏も、新たな資産が出現する際には規制に対する慎重な対応が必要だと述べました。AI関連資産については既に一定のコンプライアンス枠組みが整備され、資産取引が正規かつ実行可能になっています。Plumeはまさにそのようなエコシステムプロジェクトを支援していると語りました。

続く基調講演では、CodattaのCEO Yi氏が、分散型データ取引がどのようにAIからAGI（汎用人工知能）への進化を推進するか、そしてCodattaがその中で果たすべき役割について説明しました。彼は、基礎モデルの特定領域における推論・計画能力を高めるには垂直領域のデータが必要であり、AGIの実現には多数の異なる垂直領域のデータを集積する必要があると述べました。私たちデータ提供者が供給する各データは、実際には複数の異なるシーンで利用でき、それぞれのシーンには異なる企業が商用化を進めていくことになります。つまり、提供した垂直領域データは時間とともに収益を生み出す可能性があり、それがデータを資産とみなす理由だと語りました。そのため、データ資産の取引をより容易にし、市場で相対的に公正な価格設定を受けられるようにすることが重要だと強調しました。

第2のパネルディスカッションは「オープンデータ経済」（Open Data Economy）に焦点を当て、Spheron、Theoriq、Space and Time、Hyperbolic、Base、Neverminedなどのプロジェクト代表が、現在のAIデータエコシステムの現状、インフラのサポート、将来のエコシステムのニーズについて議論しました。

Theoriqの共同創業者兼CEO Ron氏は、単なる会話ロボットを超えたアプリケーションやDAO上でのガバナンスロボットなどが登場していると述べました。これらのアプリケーションは複数のエージェントの協働を含んでおり、Crypto分野に限らず、マーケティングや分析などの場面でも増加しています。多くの人はデータの最大の用途はモデル訓練にあると考えていますが、我々はデータが意思決定プロセスにおいてますます重要な役割を果たしていることに注目しています。異なるエージェントが異なるデータを取得し、協力することで最大の価値を創出できるのです。

Space and Timeの共同創業者兼CTO Scott氏は、現在同社はスマートコントラクトを利用してエージェントシステムのルールエンジンを構築しており、これによりエージェントが信頼不要な環境下であなたの資金を利用できるようになると述べました。これが理想的なオンチェーンエージェントの形態です。Space and Timeの製品により、ユーザーはエージェントの過去の行動を照会でき、厳格な実行ポリシーを設定可能です。

NeverminedのCEO Don氏は、データ市場で成功するためには二つの条件が必要だと語りました。一つはデータ取引における独占を確立すること、もう一つはデータ貢献者が意味のない資産をアップロードしないよう制限を設けることです。実行可能な方法として、データ資産に関連する特定のシナリオに合わせた分析ツールを構築することで、データ価値を最大限に引き出し、収益化できると述べました。

主催者の一つであるKite AIのCEO Chi氏は、基調講演の中でブランドの刷新を発表し、サミット期間中に新プラットフォーム「Kite AI」をリリースしました。彼女は現在の中央集権型AIの発展における課題と、KiteAIが自らのソリューションを通じてAIの境界をいかに拡大しようとしているかについて語りました。彼女によると、データ配布チャネルと所有権確認メカニズムの欠如により、膨大な個人データや企業データが大規模言語モデルの学習に活用されにくい状況にあります。過去1年間でインターネット上のオープンソースライセンス付きデータセットの割合は95%から75%にまで低下しており、モデル学習を行う企業にとって高品質なデータを入手することが難しくなり、モデル性能の飛躍的向上も困難になっています。業界には、より価値あるデータを獲得するための分散型AIソリューションが必要です。

第3のパネルディスカッションでは、GM Network、Mind Network、0G Labs、NEAR Protocol、Chainbaseのメンバーが、Web3企業がAI競争にどう参加すべきか、データのプライバシー保護、アプリケーションの実装などについて議論しました。

GM Networkの創業チームメンバーMax氏は、ユーザーは常に大量のデータを生成しているが、それらが適切に活用されていないため、データの価値が失われていると指摘しました。収集したデータとAIを統合することで、スマートデバイスをさらに賢くできると語りました。

Mind Networkのアジア太平洋担当Leon氏は、現実には完全なデータプライバシー保護は存在しないものの、複数の手法を組み合わせることで実現可能な解決策が見つかるかもしれないと述べました。ユーザーのプライバシー保護のため、Mind Networkは現在三つの異なるレイヤーで暗号化を実施しています。分散型ストレージでのデータ暗号化、GPU計算中の完全準同型暗号化、アプリケーション層での暗号化です。

0G LabsのAIリサーチャーChris氏は、従来のAIモデルでは、オープンソースモデルであってもトレーニングに使用されたデータを把握することは難しく、新しいシナリオでの挙動予測も困難であるため、結果に対する信頼性が低くなると指摘しました。0Gは優れたデータストレージインフラを持っており、データをクラウドから直接トレーニングプロセスにロードできます。今後は個人が検証可能なデータを通じて、より安全で信頼できるモデルの構築が可能になると語りました。

ChainbaseのCOO Chris氏は、現在の市場には二つのナラティブがあると述べました。「Crypto for AI」と「AI for Crypto」です。大企業によるデータ、コンピュート、モデルの支配をCryptoで解決しようという考え方は以前から多く語られています。しかし最近では「AI for Crypto」のユースケースが増えてきており、「truth terminal」やAI決済など多くのプロジェクトがAIエコシステムの支援に向けて連携を始めています。ユーザーはデータでお金を稼げるかどうかを非常に気にしているため、プラットフォームの重要な任務は、データ貢献者と消費者の間で適切な収益分配をどう実現するかです。開発者はビジョン駆動ではなく、時間を節約できて収入を得られることこそが最も重要です。

その後の基調講演では、Story ProtocolのIPFi部門責任者Bu Fan氏とSpheronのエコシステム担当Prakarsh氏が、分散型AIにおける資産化についての見解を述べ、それぞれの組織がこの潮流にどう適応しているかを紹介しました。

Bu Fan氏は、現在すでに多くのAIとCryptoの融合ユースケースが登場していると述べました。第一に、ユーザー向けチャットボットがあり、クリエイターがAIキャラクターを作成し、オンチェーンで商用利用許可を発行します。第二に、AIメムコインがあり、クリエイターがオンチェーン上で元のIP資産と正当にリンクし、トークンを発行できます。第三に、モデル学習用データ（画像など）の提供があり、オンチェーンでロイヤルティ収入を継続的に得ることが可能です。ただし、これらはまだ初期段階のアプリケーションにすぎず、パターンは未だ定まっていません。クリエイターはAI＋Cryptoの融合シナリオを継続的に探求すべきです。Story ProtocolはIP活動をトークンで標準化し、さまざまな形でIPを広める取り組みに注力しています。多くのAIも一種のIPであるため、IPが資産化できるなら、AIも同様に資産化できると彼は考えます。例えば、AIモデルの学習に使われる画像はIPであり、AIモデル自体もIPになり得ます。AIモデルが新しいコンテンツを生成するとき、それをオンチェーンでIPとして配布・取引することで資産化が可能になります。

Prakarsh氏は、AI時代においてコンピュート能力は大多数のエージェントおよびAIアプリケーションの基盤となるアンカー資産になると述べました。分散型コンピュートには多くの応用シナリオがあります。現在特に有望だと見ているのは、まず、病院間でデータプライバシーを守りながら知識を共有するケース、次に、ローカルのコンピュート能力とモデルをベースとしたAI会話システムであり、最終的には個人専用のAIシステムを形成できると語りました。

第4のパネルディスカッションは「CryptoとAIの世界をどうつなぐか」に焦点を当て、投資家たちが現在の中央集権型AIシステムが抱える問題と、Crypto＋AIがどこで突破口を開けるかについて議論しました。

Lemniscapのリサーチ責任者Hiroki氏は、分散型AIネットワーク構築の難しさは二つあると指摘しました。一つは、分散型のコンピュートネットワークが中央集権型の競合と比べてスケーラビリティを確保するのが難しいこと、もう一つは個人が提供するデータの品質管理が困難なことです。

Factionの投資パートナーWill氏は、現在AIはあなたの休暇全体を計画できるかもしれませんが、その計画を実行できないのは、AIが支払いを行えないからだと述べました。AIエージェントには暗号資産ウォレットが必要であり、ウォレットは銀行口座のような役割を果たすだろうと語りました。支払い技術スタックには大きなチャンスがあり、すべての資金取引がこれらのエージェントを経由することになるでしょう。

Coinbase Venturesの投資パートナーRyan氏は、現在ほとんどのモデルは公開データにしかアクセスできず、金融や医療といったセンシティブな個人データにはアクセスできません。Cryptoはモデルがプライベートデータプールにアクセスできるように促進し、特定分野でのAI性能を向上させることができます。また、エージェントシステムはまだ非常に複雑な作業を完遂できません。彼らはそもそもスマートコントラクトの内容を理解し、行動を起こすことができません。スマートコントラクトを取得・理解し、人間が読める形で解釈できる大規模言語モデルが必要です。

Hashedの投資家Dan氏は、現在の分散型AIにおけるインセンティブシステムは十分に整備されていないと述べました。AIバリューチェーンの中では少数の人だけが大きな前向きな貢献をしているにもかかわらず、その貢献がインセンティブに反映されていません。優れた分配メカニズムの欠如により不公平な分配が生じています。また、コミュニティが所有するモデルは安全で制御可能でなければならず、パラメータの所有権は研究のためにコミュニティに返還されるべきであり、中央集権企業のようにブラックボックスとして提供されるべきではありません。感情的な伴侶機能などを含むモデルであれば、なおさらオープンな環境下でガバナンスされるべきです。

Bullish CapitalのディレクターSylvia氏は、インセンティブモデルの設計には何が真のニーズかを十分に考慮する必要があると述べました。例えばエッジデバイスが必要な場合、多数の分散したコンピュートデバイスの中からそれを見つけ出す仕組みを考えなければなりません。したがって、モデルアーキテクチャの最適化問題が明確にならない限り、本当に効果的なインセンティブモデルを設計することは不可能です。

以上が、AiFi Summit 2024 Devconの全貌を振り返る内容です。規制やインセンティブ設計など多くの課題がある一方で、AiFi分野には大きなチャンスも広がっています。マーケット全体が高騰し、AI分野も全方位で盛り上がりを見せている中、業界全体は前向きな姿勢を保っており、人材が不断に流入し、革新が次々と生まれています。