AI＆Crypto：注目すべきこの3大分野
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AI＆Crypto：注目すべきこの3大分野
分散型MLOps、分散型ハードウェア、およびブロックチェーンに基づくトレーサビリティソリューションは、AIのより分散化され、包括性のある未来を開く道を切り拓いている。
Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察執筆：io.net
翻訳：Alex Liu、Foresight News
人工知能（AI）は急速に世界で最も中央集権的な力の一つとなっています。AIの開発と展開には多大なリソースが必要であり、大量の資金、最先端の計算能力、高度に専門化された人材が不可欠です。当然ながら、十分な資金を持つ組織だけが最新のインフラに投資し、トップレベルの人材を引き寄せられるため、中小企業は追随することが困難になっています。
従来のMLOps（Machine Learning Operations：機械学習運用）では、大規模な組織がデータ収集からモデルの訓練・展開までを内部で一括管理しています。このような閉鎖的なエコシステムは人材やリソースを独占し、スタートアップや小規模企業にとっては大きな障壁となっています。
ブロックチェーンがこうした中央集権性に挑戦する最も興味深い方法の一つが、許可不要の分散型AIモデルを支援することです。分散コミュニティを利用して、LLM（大規模言語モデル）展開プロセスの各段階——保護、検証、ファインチューニング、確認——を分散的に実行することで、少数の参加者がAI分野を支配するのを防ぐことができます。
TechFlowはAIとブロックチェーンの交差点に注目しており、産業構造を再形成しうる3つの重要な領域を特定しました。
分散型MLOps
従来のMLOpsでは、大手テック企業が優位に立っています。彼らは人材を独占し、すべての工程を内製化できるリソースを持っています。一方で、分散型MLOpsは、ブロックチェーンとトークン報酬を活用して分散ネットワークを構築し、AI開発ライフサイクル全体へのより広範な参加を可能にします。
データのラベリングからモデルのファインチューニングまで、分散ネットワークはより効率的かつ公平にスケールできます。人材プールは需要やタスクの複雑さに応じて柔軟に調整可能であり、特に人材が資金力のある企業に集中しがちな専門分野において非常に有効です。
CrunchDaoはその一例で、Kaggleのような分散型モデルを構築し、AI人材がトレーディング企業の課題解決に向けて競い合えるプラットフォームを提供しています。特定のデータセットがますます普及するにつれ、企業は「人間の監視（human-in-the-loop）」による監督、ファインチューニング、最適化のために、こうした人材ネットワークに依存するようになるでしょう。別のプロジェクトであるCodigoも同様のアプローチを取り、暗号通貨開発者から成る分散ネットワークを構築し、暗号資産特化型言語モデルの訓練と改善を通じて報酬としてトークンを獲得できるようにしています。
分散型ハードウェア
現在のAI開発における最大の障壁の一つが、NvidiaのA100やH100といった最先端GPUへのアクセスです。これらのGPUは大規模AIモデルの訓練に不可欠ですが、そのコストはほとんどのスタートアップにとって高額すぎます。一方で、AWSなどの企業はNvidiaと直接取引を行い、中小企業のアクセスをさらに制限しています。
そのため、io.netのようなブロックチェーンベースの分散モデルが必要とされています。データセンター、暗号通貨マイニング施設、あるいはゲーミングPCに至るまで、人々が未使用のGPUをマネタイズできるようにすることで、小規模企業でも極めて低コストで必要な計算能力を入手できるようになります。これは従来のクラウドプロバイダーに代わる、許可不要で経済的かつ審査リスクや高額料金のない代替手段です。
分散型プロVENANCE
Balaji Srinivasan氏の言葉を借りれば、「AIは豊富なデジタル製品であり、暗号通貨は希少なデジタル資産である。AIは生成し、暗号通貨は検証する」となります。AIモデルが独自の、場合によっては著作権で保護されたデータに依存するようになり、ディープフェイクの脅威が増大する中で、データの出所と適切なライセンスの確保はますます重要になっています。
保護されたデータを適切な同意を得ずに学習させたAIモデルについては、著作権侵害が深刻な問題となります。ここで分散型プロブナンス（provenance）ソリューションが真価を発揮します。ブロックチェーンの透明性と分散型台帳を利用すれば、中央集権的な機関に頼ることなく、データの収集から展開までの全ライフサイクルにわたってその出所と正当性を追跡・検証できます。これにより信頼性、責任の所在、データ権利の尊重が強化され、AIの将来にとって不可欠な基盤を提供します。
結論
AIとブロックチェーン技術の融合は、AI開発における中央集権化の脅威に対抗する新たな手法を提示しています。分散型MLOps、分散型ハードウェア、ブロックチェーンベースのプロブナンスソリューションはいずれも、より公平で拡張性のあるAIエコシステムの構築に貢献しています。これらは動的な人材ネットワークの形成、未使用計算資源の活用、データ信頼性の確保を可能にし、AIのより分散的で包括的な未来を切り開く道を開いています。
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