AIレイヤー1の調査レポート：将来のチェーン上DeAIアプリケーションの発展の土壌を探る

2025.06.09

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AIレイヤー1の調査レポート：将来のチェーン上DeAIアプリケーションの発展の土壌を探る

DeAI分野の最新の進展を体系的に整理し、プロジェクトの現状を分析するとともに、今後の将来動向について考察する。

2025.06.09 - 08:09:06

DeAI

Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察

DeAI分野の最新の進展を体系的に整理し、プロジェクトの現状を分析するとともに、今後の将来動向について考察する。

執筆者：@anci_hu49074 (Biteye)、@Jesse_meta (Biteye)、@lviswang (Biteye)、@0xjacobzhao (Biteye)、@bz1022911（PANews）

概要

背景

近年、OpenAI、Anthropic、Google、Metaといった主要テック企業は大規模言語モデル（LLM）の急速な発展を推進している。LLMはさまざまな業界で前例のない能力を示し、人間の想像力を大きく広げており、一部のシナリオでは人間労働に取って代わる可能性さえ見せている。しかし、これらの技術の中核は少数の大手中央集権型テック企業の手にしっかりと握られており、莫大な資本と高額な計算資源への支配力によって他者にとって越えがたい壁が築かれているため、大多数の開発者や革新チームはこれに対抗することができない。

出典：BONDAI トレンド分析レポート

同時に、AIの急速な進化初期において、社会的な世論はしばしば技術による突破や利便性に注目しがちであり、プライバシー保護、透明性、安全性といったコアな問題に対する関心は相対的に不足している。長期的には、これらの問題はAI産業の健全な発展と社会的受容度に深く影響を与えるだろう。もし適切に解決されなければ、「AIの善用」か「悪用」かという議論はさらに顕著になり、利益追求の本能に駆られる中央集権的な巨大企業は、こうした課題に自発的に取り組む動機が十分に欠けることが多い。

ブロックチェーン技術はその非中央集権性、透明性、検閲耐性という特性により、AI産業の持続可能な発展に新たな可能性を提供している。現在、Solana、Baseなどの主流ブロックチェーン上にはすでに多数の「Web3 AI」アプリケーションが登場している。しかし詳細に分析すると、これらのプロジェクトには依然として多くの問題がある。一方では、非中央集権化の程度が限定的で、重要なプロセスやインフラストラクチャーが依然として中央集権的なクラウドサービスに依存しており、meme的要素が強く、真に意味のあるオープンエコシステムを支えるのは難しい。もう一方では、Web2世界のAI製品と比較して、チェーン上のAIはモデル能力、データ利用、応用シナリオなどにおいて依然として制限があり、イノベーションの深度と広さはさらに向上が必要である。

非中央集権型AIのビジョンを真に実現し、ブロックチェーンが安全かつ効率的、民主的に大規模AIアプリケーションを支え、性能面でも中央集権型ソリューションと肩を並べるためには、AI専用に設計されたLayer1ブロックチェーンを構築する必要がある。これはAIのオープンイノベーション、ガバナンスの民主化、データセキュリティに堅固な基盤を提供し、非中央集権型AIエコシステムの繁栄を促進するだろう。

AI Layer 1 の核心的特徴

AIアプリケーションに特化して設計されたAI Layer 1は、その基本アーキテクチャとパフォーマンス設計がAIタスクのニーズに密接に合わせられ、チェーン上AIエコシステムの持続可能な発展と繁栄を効率的に支えることを目的としている。具体的には、AI Layer 1は以下の核心的能力を備えるべきである：

高い効率を持つインセンティブと非中央集権的コンセンサスメカニズム：AI Layer 1の中心は、計算力、記憶領域などのリソースを共有するオープンネットワークを構築することにある。伝統的なブロックチェーンノードが主に帳簿記録に集中するのとは異なり、AI Layer 1のノードはより複雑なタスクを担う必要がある。すなわち、計算力の提供だけでなく、AIモデルの学習・推論の実行、記憶領域、データ、帯域幅など多様なリソースの貢献も求められる。これにより、AIインフラにおける中央集権的巨人の独占を打破する。このことは、基礎層のコンセンサスとインセンティブメカニズムに高い要求を突きつける。AI Layer 1は、AI推論、学習などのタスクにおけるノードの実際の貢献を正確に評価し、インセンティブを与え、検証できる必要があり、ネットワークの安全性とリソースの効率的配分を実現しなければならない。これによりのみ、ネットワークの安定と繁栄を保証し、全体的な計算コストを効果的に削減できる。
卓越した高性能と異種タスク対応能力：特にLLMの学習と推論は、計算性能と並列処理能力に対して非常に高い要求を課す。さらに、チェーン上AIエコシステムは多様で異質なタスクタイプ（異なるモデル構造、データ処理、推論、記憶など）をサポートすることが多い。AI Layer 1は、高スループット、低遅延、弾力的並列処理などのニーズに対応して、基本アーキテクチャ上で深く最適化を行うとともに、異種計算リソースのネイティブサポート機能をあらかじめ備えていなければならない。これにより、さまざまなAIタスクが効率的に実行され、「単一タスク型」から「複雑多元エコシステム」への円滑な拡張が可能になる。
検証可能性と信頼できる出力の保証：AI Layer 1は、モデルの悪意ある行為やデータ改ざんなどのセキュリティリスクを防ぐだけでなく、根本的なメカニズムを通じてAI出力結果の検証可能性と整合性を確保する必要がある。信頼できる実行環境（TEE）、ゼロ知識証明（ZK）、マルチパーティ安全計算（MPC）などの先端技術を統合することで、各モデル推論、学習、データ処理プロセスが独立に検証可能となり、AIシステムの公正性と透明性を保証できる。また、この検証可能性により、ユーザーはAI出力の論理と根拠を明確に把握でき、「思った通りの結果を得る」ことが可能になり、AI製品に対する信頼と満足度が向上する。
データプライバシー保護：AIアプリケーションは頻繁にユーザーの敏感なデータを扱うため、金融、医療、ソーシャルなどの分野ではデータプライバシー保護が特に重要である。AI Layer 1は検証可能性を確保しつつ、暗号化に基づくデータ処理技術、プライバシー計算プロトコル、データアクセス権管理などの手段を採用し、推論、学習、保存などの全過程でデータの安全性を確保し、データ漏洩や不正使用を効果的に防止し、ユーザーのデータセキュリティに関する不安を解消すべきである。
強力なエコシステム収容力と開発者支援能力：AIネイティブなLayer 1インフラとして、プラットフォームは技術的優位性だけでなく、開発者、ノード運営者、AIサービスプロバイダーなどのエコシステム参加者に包括的な開発ツール、統合SDK、運用サポート、インセンティブメカニズムを提供する必要がある。プラットフォームの使いやすさと開発者体験の継続的な最適化を通じて、豊かで多様なAIネイティブアプリケーションの実現を促進し、非中央集権型AIエコシステムの持続的な繁栄を実現する。

以上の背景と期待に基づき、本稿ではSentient、Sahara AI、Ritual、Gensyn、Bittensor、0Gを含む6つの代表的なAI Layer1プロジェクトについて詳しく紹介し、業界の最新進展を体系的に整理し、プロジェクトの現状を分析し、将来のトレンドを探る。

Sentient：忠誠なるオープンソース非中央集権AIモデルの構築

プロジェクト概要

Sentientはオープンソースプロトコルプラットフォームであり、AI Pipelineとブロックチェーン技術を組み合わせ、非中央集権型人工知能経済を構築しようとしている（初期段階ではLayer 2だが、後にLayer 1へ移行予定）。その核心目標は、「OML」フレームワーク（Open：開放、Monetizable：収益化可能、Loyal：忠誠）を活用し、中央集権型LLM市場におけるモデル帰属、呼び出し追跡、価値分配の問題を解決し、AIモデルにチェーン上の所有権構造、呼び出しの透明化、価値分配の仕組みをもたらすことにある。Sentientのビジョンは、誰もが構築、協働、所有、そしてAI製品をマネタイズできるようにし、公平でオープンなAI Agentネットワークエコシステムを推進することである。

Sentient Foundationチームは、世界的にトップクラスの学術専門家、ブロックチェーン起業家、エンジニアが集まり、コミュニティ主導、オープンソース、検証可能なAGIプラットフォームの構築を目指している。主要メンバーにはプリンストン大学教授のPramod Viswanath氏とインド科学研究所教授のHimanshu Tyagi氏がおり、それぞれAIの安全性とプライバシー保護を担当。また、Polygon共同創業者のSandeep Nailwal氏がブロックチェーン戦略とエコシステム構築を主導している。チームメンバーのバックグラウンドはMeta、Coinbase、Polygonなどの有名企業、およびプリンストン大学、インド工科大学などのトップ大学に及び、AI/ML、NLP、コンピュータービジョンなどの分野を網羅し、プロジェクトの実現を推進している。

Polygon共同創業者Sandeep Nailwal氏の2度目の起業プロジェクトとして、Sentientは設立当初から注目を集め、豊富なリソース、人的ネットワーク、市場認知度を有しており、プロジェクト発展に強力な後押しとなっている。2024年中盤、SentientはFounders Fund、Pantera、Framework Venturesが主導するシードラウンドで8,500万ドルを調達。その他Delphi、Hashkey、Spartanなど数十の著名VCも参加している。

設計アーキテクチャとアプリケーション層

インフラ層

コアアーキテクチャ

SentientのコアアーキテクチャはAIパイプライン（AI Pipeline）とブロックチェーンシステムの2つから構成される。

AIパイプラインは「忠誠AI」成果物を開発・学習するための基盤であり、以下の2つの核心プロセスを含む。

データ策定（Data Curation）：コミュニティ主導のデータ選定プロセスで、モデルの整合性調整に使用される。
忠誠学習（Loyalty Training）：モデルがコミュニティの意図と一致したまま維持されるよう学習するプロセス。

ブロックチェーンシステムは、プロトコルに透明性と非中央集権的コントロールを提供し、AI成果物の所有権、使用追跡、収益分配、公正なガバナンスを保証する。具体的なアーキテクチャは以下の4層に分けられる。

記憶層：モデル重みとフィンガープリント登録情報を保存。
配布層：ライセンス契約がモデル呼び出しの入り口を制御。
アクセス層：権限証明によりユーザーが許可されているかを検証。
インセンティブ層：収益ルーティング契約が、各呼び出しの支払いを学習者、展開者、検証者に分配。

Sentient システムワークフロー図

OML モデルフレームワーク

OMLフレームワーク（Open：開放、Monetizable：収益化可能、Loyal：忠誠）は、Sentientが提唱する核心理念であり、オープンソースAIモデルに明確な所有権保護と経済的インセンティブメカニズムを提供することを目的としている。チェーン上技術とAIネイティブ暗号学を組み合わせることで、以下のような特徴を持つ。

開放性：モデルはオープンソースでなければならず、コードとデータ構造が透明で、コミュニティによる再現、監査、改善が容易。
収益化：モデルの呼び出しごとに収益が発生し、チェーン上契約が収益を学習者、展開者、検証者に分配。
忠誠性：モデルは貢献者コミュニティに帰属し、アップグレード方向とガバナンスはDAOが決定、使用・変更は暗号化メカニズムによって制御される。

AIネイティブ暗号学（AI-native Cryptography）

AIネイティブ暗号学は、AIモデルの連続性、低次元多様体構造、微分可能特性を利用して、「検証可能だが除去不可能」な軽量セキュリティメカニズムを開発するものである。その核心技术は以下の通り。

フィンガープリント埋め込み：学習時に一連の隠蔽されたquery-responseキーバリュー対を挿入し、モデルのユニークな署名を形成。
所有権検証プロトコル：第三者プローバー（Prover）がquery形式の質問でフィンガープリントが保持されているか検証。
許可付き呼び出しメカニズム：呼び出し前にモデル所有者が発行する「権限証明書」を取得する必要があり、システムはそれに基づいてモデルがその入力を復号し、正確な答えを返すことを許可する。

この方法により、再暗号化コストなしで「行動に基づく許可付き呼び出し＋所有権検証」を実現できる。

モデル帰属確認と安全実行フレームワーク

Sentientが現在採用しているのはMelange混合セキュリティ：フィンガープリントによる帰属確認、TEEでの実行、チェーン上契約による収益分配を組み合わせたもの。フィンガープリント方式はOML 1.0のメインラインであり、「楽観的安全性（Optimistic Security）」の思想を強調する。つまり、通常は順守を前提とし、違反があった場合に検知・罰則を適用する。

さらに、SentientはEnclave TEE計算フレームワークを導入し、信頼できる実行環境（AWS Nitro Enclavesなど）を活用して、モデルが承認されたリクエストにのみ応答し、無許可のアクセスや使用を防ぐ。TEEはハードウェアに依存し、一定のセキュリティリスクがあるものの、その高性能とリアルタイム性のメリットにより、現在のモデル展開の核心技术となっている。

今後、Sentientはゼロ知識証明（ZK）と完全準同型暗号（FHE）技術を導入し、プライバシー保護と検証可能性をさらに強化し、AIモデルの非中央集権的展開に向けたより成熟したソリューションを提供する予定である。

OMLが提示する5つの検証方法の評価と比較

アプリケーション層

現在、Sentientの製品には非中央集権型チャットプラットフォームSentient Chat、オープンソースモデルDobbyシリーズ、AI Agentフレームワークが含まれる。

Dobbyシリーズモデル

SentientAGIは「Dobby」シリーズモデルを複数リリースしており、主にLlamaモデルをベースとし、自由、非中央集権、暗号通貨支援の価値観に焦点を当てている。leashedバージョンは抑制的で合理的なスタイルで、安定した出力に適している。unhingedバージョンは自由で大胆で、より豊かな会話スタイルを持つ。DobbyモデルはFirework AIやOlasなど複数のWeb3ネイティブプロジェクトに統合されており、ユーザーはSentient Chatで直接これらのモデルを呼び出してやり取りできる。Dobby 70Bは史上最も非中央集権化されたモデルであり、60万人以上の所有者（DobbyフィンガープリントNFTを保有する人は皆、このモデルの共同所有者）を持つ。

Sentientはまた、ChatGPTやPerplexity Proを超える検索エージェントシステムOpen Deep Searchのリリースも計画している。このシステムはSensientの検索機能（クエリの再表現、文書処理など）と推論エージェントを組み合わせ、オープンソースLLM（Llama 3.1やDeepSeekなど）を活用して検索品質を向上させる。Frames Benchmarkでは、他のオープンソースモデルを上回り、一部のクローズドソースモデルにも迫るパフォーマンスを示しており、強力なポテンシャルを示している。

Sentient Chat：非中央集権型チャットとチェーン上AI Agent統合

Sentient Chatは非中央集権型チャットプラットフォームであり、オープンソース大型言語モデル（Dobbyシリーズなど）と高度な推論エージェントフレームワークを統合し、マルチエージェント統合と複雑なタスク実行をサポートしている。プラットフォーム内蔵の推論エージェントは検索、計算、コード実行などの複雑なタスクを完了でき、ユーザーに効率的なインタラクション体験を提供する。さらに、Sentient Chatはチェーン上エージェントの直接統合もサポートしており、現在は占星術エージェントAstro247、暗号分析エージェントQuillCheck、ウォレット分析エージェントPond Base Wallet Summary、霊的ガイダンスエージェントChiefRaiinが含まれる。ユーザーはニーズに応じて異なるスマートエージェントを選択してやり取りできる。Sentient Chatはエージェントの配布と調整プラットフォームとして使用される。ユーザーの質問は任意の統合済みモデルやエージェントにルーティングされ、最適な応答結果を提供する。

AI Agentフレームワーク

Sentientは2つのAI Agentフレームワークを提供している。

Sentient Agent Framework：自然言語指令によるWebタスク自動化（検索、動画再生など）に特化した軽量オープンソースフレームワーク。知覚、計画、実行、フィードバックの閉ループを持つエージェントの構築をサポートし、チェーン外Webタスクの軽量開発に適している。
Sentient Social Agent：ソーシャルプラットフォーム（Twitter、Discord、Telegramなど）向けに開発されたAIシステムで、自動インタラクションとコンテンツ生成をサポート。マルチエージェント協働により、ソーシャル環境を理解し、ユーザーにより知的なソーシャル体験を提供できる。Sentient Agent Frameworkと統合可能で、応用シナリオをさらに拡張できる。

エコシステムと参加方法

Sentient Builder Programは現在、100万ドルの助成金プログラムを設けており、開発者が開発キットを活用し、Sentient Agent API経由で接続され、Sentient Chatエコシステム内で動作するAI Agentを構築することを奨励している。Sentient公式サイトが公表するエコシステムパートナーには、Crypto AI分野の複数プロジェクトが含まれる。

Sentientエコシステム図

さらに、Sentient Chatは現在テスト段階にあり、招待コードでホワイトリストに入ることでしかアクセスできない。一般ユーザーはwaitlistに登録できる。公式情報によると、すでに50,000人以上のユーザーと1,000,000回以上のクエリ記録がある。Sentient Chatの候補者リストには2,000,000人のユーザーが加入を待っている。

課題と展望

Sentientはモデル側から着手し、現在の大規模言語モデル（LLM）が直面する不整合、信頼性の欠如といった核心問題の解決を目指している。OMLフレームワークとブロックチェーン技術を活用し、モデルに明確な所有権構造、使用追跡、行動制約を提供することで、非中央集権型オープンソースモデルの発展を大きく推進している。

Polygon共同創業者Sandeep Nailwal氏のリソース支援、およびトップVCと業界パートナーの支援により、Sentientはリソース統合と市場注目度においてリードしている。しかし、現在の市場が高評価プロジェクトへの過剰な期待を失いつつある中で、Sentientが本当に影響力のある非中央集権型AI製品を提供できるかどうかが、それが非中央集権型AIの所有権標準になれるかの重要な試練となる。これらの努力はSentient自身の成功にとどまらず、業界全体の信頼回復と非中央集権化発展に深い影響を与える。

Sahara AI：誰もが参加できる非中央集権型AI世界の創造

プロジェクト概要

Sahara AIはAI × Web3新パラダイムにふさわしい非中央集権型インフラストラクチャーであり、オープンでフェアかつ協働的な人工知能経済の構築を目指している。プロジェクトは非中央集権型台帳技術を用いて、データセット、モデル、スマートエージェントのチェーン上管理と取引を実現し、データとモデルの主権と追跡可能性を保証する。同時に、Sahara AIは透明でフェアなインセンティブメカニズムを導入し、データ提供者、アノテーター、モデル開発者を含むすべての貢献者が協働プロセスで改ざん不能な収入を得られるようにしている。また、許可不要の「著作権」システムを通じて、貢献者がAI資産に対する所有権と帰属を保護し、オープンシェアとイノベーションを奨励している。

Sahara AIはデータ収集、アノテーションからモデル学習、AIエージェント作成、AI資産取引までの一貫したサービスを提供し、AIライフサイクル全体をカバーし、AI開発ニーズを満たす包括的エコシステムプラットフォームとなっている。その製品品質と技術力は、マイクロソフト、アマゾン、マサチューセッツ工科大学（MIT）、Mothersonグループ、Snapなど世界トップ企業・機関から高い評価を得ており、強力な業界影響力と幅広い適用性を示している。

Saharaは研究プロジェクトではなく、現場の技術起業家と投資家が共同推進する実用志向のディープテックプラットフォームである。そのコアアーキテクチャは、AI × Web3アプリケーションの実現において重要な支点となる可能性がある。Sahara AIはPantera Capital、Binance Labs、紅杉中国など主要機関から累計4,300万ドルの投資支援を受けている。南カリフォルニア大学終身教授で2023年度サムスン研究員のSean Ren氏と元Binance Labs投資ディレクターTyler Zhou氏が共同創設。主要メンバーはスタンフォード大学、カリフォルニア大学バークレー校、マイクロソフト、グーグル、バイナンスなどトップ機関出身で、学界と産業界の深い蓄積を融合している。

設計アーキテクチャ

Sahara AI アーキテクチャ図

基礎層

Sahara AIの基礎層は、1.チェーン上層（AI資産の登録とマネタイズ）、2.チェーン下層（AgentsとAIサービスの実行）に分けられる。チェーン上システムとチェーン下システムが協働し、AI資産の登録、帰属確認、実行、収益分配を担当し、AIライフサイクル全体の信頼できる協働を支える。

SaharaブロックチェーンとSIWAテストネット（チェーン上インフラストラクチャー）

SIWAテストネットはSaharaブロックチェーンの最初の公開版。Saharaブロックチェーンプロトコル（SBP）はSaharaブロックチェーンの核であり、AI専用に構築されたスマートコントラクトシステムで、AI資産のチェーン上所有権、トレーサビリティ記録、収益分配を実現する。主要モジュールには資産登録システム、所有権プロトコル、貢献追跡、権限管理、収益分配、実行証明などが含まれ、AI向け「チェーン上OS」を構築している。

AI実行プロトコル（チェーン下インフラストラクチャー）

モデル実行と呼び出しの信頼性を支えるため、Saharaはチェーン下のAI実行プロトコル体系を構築し、信頼できる実行環境（TEE）を組み合わせ、エージェントの作成、展開、実行、共同開発をサポートしている。各タスク実行ごとに検証可能な記録が自動生成され、チェーン上にアップロードされ、全プロセスの追跡可能性と検証可能性を保証する。チェーン上システムは登録、認可、所有権記録を担当し、チェーン下AI実行プロトコルはAIエージェントのリアルタイム実行とサービスインタラクションをサポートする。

Saharaはクロスチェーン互換性を持っているため、Sahara AIインフラ上で構築されたアプリケーションは任意のチェーン上、またはチェーン外に展開できる。

アプリケーション層

Sahara AIデータサービスプラットフォーム（DSP）

データサービスプラットフォーム（DSP）はSaharaアプリケーション層の基礎モジュールであり、誰もがSahara IDでデータタスクを受け入れ、データアノテーション、ノイズ除去、審査に参加し、チェーン上ポイント報酬（Sahara Points）を貢献証明として得られる。このメカニズムはデータのトレーサビリティと帰属を保証するだけでなく、「貢献－報酬－モデル最適化」の閉ループを形成する。現在第4シーズン活動中であり、これが一般ユーザーが貢献に参加できる主な方法である。

さらに、高品質のデータとサービスを提出するユーザーを奨励するために、二重インセンティブメカニズムを導入し、Saharaが提供する報酬に加え、エコシステムパートナーからの追加報酬も得られるため、一度の貢献で複数の収益が可能になる。例えばデータ貢献者であれば、そのデータがモデルで繰り返し呼び出されたり、新アプリの生成に使われたりすれば、継続的に収益を得ることができ、AIバリューチェーンに真正面から参加できる。このメカニズムはデータ資産のライフサイクルを延ばすだけでなく、協働と共同建設に強力な原動力を与える。例えばBNB Chain上のMyShellはDSPを通じてカスタムデータセットをクラウドソーシングし、モデル性能を向上させ、ユーザーにはMyShellトークン報酬を提供し、ウィンウィンの閉ループを形成している。

AI企業はデータサービスプラットフォームを通じてカスタムデータセットをクラウドソーシングでき、特別なデータタスクを発行することで、世界中のデータアノテーターから迅速に反応を得られる。AI企業は従来の中央集権型データサプライヤーに依存せずとも、大規模に高品質なアノテーションデータを入手できる。

Sahara AI Developer Platform

Sahara AI Developer Platformは開発者と企業向けのワンストップAI構築・運営プラットフォームであり、データ取得、モデル学習から展開実行、資産マネタイズまでフルプロセスをサポートしている。ユーザーはSahara DSP内の高品質データリソースを直接呼び出し、モデルの学習・ファインチューニングに使用できる。処理済みモデルはプラットフォーム内で組み合わせ、登録し、AIマーケットプレイスに上場でき、Saharaブロックチェーンを通じて所有権の帰属確認と柔軟な認可が可能になる。Studioは非中央集権型計算能力も統合し、モデル学習とエージェントの展開実行をサポートし、計算プロセスの安全性と検証可能性を保証する。開発者は重要なデータやモデルを暗号化して保管し、権限制御を行い、不正アクセスを防げる。Sahara AI Developer Platformにより、開発者は自社でインフラを構築せずとも、より低い障壁でAIアプリケーションを構築、展開、商業化でき、プロトコル化メカニズムを通じてチェーン上AI経済システムに全面的に統合できる。

AIマーケットプレイス

Sahara AI Marketplaceはモデル、データセット、AIエージェント向けの非中央集権型資産マーケットである。資産の登録、取引、認可をサポートするだけでなく、透明で追跡可能な収益分配メカニズムを構築している。開発者は自ら構築したモデルや収集したデータセットをチェーン上資産として登録し、柔軟な使用認可と収益分配比率を設定でき、システムは呼び出し頻度に応じて自動で収益決済を実行する。データ貢献者もそのデータが繰り返し呼び出されれば、継続的に収益分配を受けられ、「持続的マネタイズ」を実現できる。

このマーケットはSaharaブロックチェーンプロトコルと深く統合されており、すべての資産取引、呼び出し、収益分配記録はチェーン上で検証可能で、資産帰属が明確、収益が追跡可能であることを保証する。このマーケットにより、AI開発者は従来のAPIプラットフォームや中央集権型モデルホスティングサービスに依存せず、自律的でプログラマブルな商業化ルートを持つことができる。

エコシステム層

Sahara AIのエコシステム層は、データ提供者、AI開発者、消費者、企業ユーザー、クロスチェーンパートナーをつなぐ。資料の提供、アプリ開発、製品使用、企業内AI化の推進など、いずれに関しても役割を果たし、収益モデルを見つけることができる。資料アノテーター、モデル開発チーム、計算力供給者は、そのリソースをチェーン上資産として登録し、Sahara AIのプロトコルメカニズムを通じて認可と収益分配が可能になり、使用されるたびに自動的に報酬を得られる。開発者はワンストッププラットフォームで資料を接続し、モデルを学習し、エージェントを展開し、AIマーケットプレイスで成果を直接商業化できる。

一般ユーザーは技術的知識がなくても、資料タスクに参加したり、AIアプリを使用したり、チェーン上資産を収集・投資したりして、AI経済の一部になれる。企業にとっては、Saharaが資料クラウドソーシング、モデル開発、プライベート展開、収益マネタイズまでのフルプロセスをサポートしている。さらに、Saharaはクロスチェーン展開をサポートしており、どのパブリックチェーンエコシステムでもSahara AIが提供するプロトコルとツールを使ってAIアプリを構築し、非中央集権型AI資産に接続できるため、マルチチェーン世界との互換性と拡張性を実現する。これにより、Sahara AIは単一のプラットフォームにとどまらず、チェーン上AIエコシステムの基盤的協働基準となる。

エコシステム進展

プロジェクト開始以来、Sahara AIはAIツールや計算力プラットフォームを提供するだけではなく、チェーン上でAIの生産と分配秩序を再構築し、誰もが参加、帰属確認、貢献、共有できる非中央集権型協働ネットワークを創造している。そのため、Saharaはブロックチェーンを基礎アーキテクチャとして選び、検証可能、追跡可能、分配可能な経済システムをAIに構築している。

このコア目標を中心に、Saharaエコシステムは顕著な進展を遂げている。まだプライベートテスト段階であるにもかかわらず、プラットフォームは累計320万以上のチェーン上アカウントを生成し、日次アクティブアカウントは140万以上で安定しており、ユーザー参加度とネットワーク活力を示している。そのうち20万人以上のユーザーがSaharaデータサービスプラットフォームを通じてデータアノテーション、学習、検証タスクに参加し、チェーン上インセンティブ報酬を得ている。同時に、数百万のユーザーがホワイトリストへの参加を待っており、非中央集権型AIプラットフォームに対する強い市場需要とコンセンサスを裏付けている。

企業連携面では、Saharaはマイクロソフト、アマゾン、マサチューセッツ工科大学（MIT）など世界トップ機関と協業し、カスタムデータ収集・アノテーションサービスを提供している。企業はプラットフォームに具体的なタスクを提出でき、Saharaのグローバルデータアノテーターからなるネットワークが効率的に実行し、大規模クラウドソーシングを実現する。実行効率、柔軟性、多様なニーズへの対応力に優れている。

Sahara AIエコシステム図

参加方法

SIWAは4段階で展開される。現在第1段階はチェーン上データ所有権の基礎を築くもので、貢献者は自分のデータセットを登録し、トークン化できる。現在外部に公開されており、ホワイトリストは不要。AIに有用なデータをアップロードする必要があり、盗用や不適切な内容は処分される可能性がある。

SIWAテストネット

第2段階でデータセットとモデルのチェーン上マネタイズを実現。第3段階でテストネットを公開し、プロトコルをオープンソース化。第4段階でAIデータストリーム登録、トレーサビリティ追跡、貢献証明メカニズムを導入する。

SIWAテストネット以外に、現在一般ユーザーはSahara Legendsに参加できる。ゲーム化タスクを通じてSahara AIの機能を理解し、タスク完了で守護者フラグメントを獲得し、最終的にNFTを合成してネットワークへの貢献を記録できる。

あるいはデータサービスプラットフォームでデータをアノテートし、価値あるデータを提供し、審査員を務める。Saharaは今後エコシステムパートナーと協力してタスクを発行し、参加者はSaharaのポイントに加え、エコシステムパートナーのインセンティブも得られるようにする予定。初めての二重報酬タスクはMyshellと共同で開催され、ユーザーがタスクを完了するとSaharaのポイントとMyshellのトークン報酬がもらえる。

ロードマップによると、Saharaは2025年第3四半期にメインネットをリリース予定で、その際にTGEを迎える可能性もある。

課題と展望

Sahara AIはAIを開発者や大手AI企業だけのものにせず、よりオープンで包括的、民主化されたものにする。一般ユーザーはプログラミング知識がなくても貢献に参加し収益を得られ、Sahara AIは誰もが参加できる非中央集権型AI世界を創造している。技術開発者にとっては、Sahara AIはWeb2とWeb3開発の道をつなぎ、非中央集権的でありながら柔軟で強力な開発ツールと高品質なデータセットを提供している。AIインフラ提供者にとっては、Sahara AIはモデル、データ、計算力、サービスの非中央集権的マネタイズの新しい道を提供している。Sahara AIはパブリックチェーンインフラを作るだけでなく、コアアプリケーションにも参入し、ブロックチェーン技術を活用してAI著作権システムの発展を促進している。現時点ですでに複数のトップAI機関と協業し、初期成功を収めている。その後の成功は、メインネットリリース後のパフォーマンス、エコシステム製品の発展と採用率、TGE後の経済モデルがユーザーにデータセットへの貢献を続ける動機を与えるかにかかっている。

Ritual：革新的設計で異種タスクなどAIの核心課題を突破

プロジェクト概要

Ritualは、現在のAI業界に存在する中央集権化、閉鎖性、信頼性の問題を解決し、AIに透明な検証メカニズム、公平な計算リソース分配、柔軟なモデル適応能力を提供することを目指している。任意のプロトコル、アプリケーション、スマートコントラクトが数行のコードで検証可能なAIモデルを統合できるようにし、オープンなアーキテクチャとモジュール設計により、チェーン上でのAIの広範な応用を推進し、オープンで安全、持続可能なAIエコシステムを構築する。

Ritualは2023年11月に2500万ドルのシリーズA資金調達を完了。Archetypeが主導し、Accompliceなどの複数機関と著名なエンジェル投資家が参加し、市場の認知度とチームの強力な社交力が示された。創業者のNiraj Pant氏とAkilesh Potti氏はともに元Polychain Capitalパートナーで、Offchain Labs、EigenLayerなどの業界大手への投資を主導し、深い洞察力と判断力を示している。チームは暗号学、分散システム、AIなどの分野で豊富な経験を持ち、NEAR、EigenLayerなどのプロジェクト創業者を顧問陣に迎え、強力なバックグラウンドと潜在力を示している。

設計アーキテクチャ

InfernetからRitual Chainへ

Ritual ChainはInfernetノードネットワークから自然進化した第2世代製品であり、Ritualが非中央集権型AI計算ネットワークにおいて全面的なアップグレードを示している。

InfernetはRitualが最初にリリースした第1段階製品で、2023年に正式にローンチした。これは異種計算タスク向けに設計された非中央集権型オラクルネットワークであり、中央集権型APIの限界を解決し、開発者がより自由で安定した、透明かつオープンな非中央集権型AIサービスを呼び出せるようにすることを目的としている。

Infernetは柔軟でシンプルな軽量フレームワークを採用しており、使いやすさと高効率のため、リリース後すぐに8,000以上の独立ノードが参加した。これらのノードはGPUやFPGAなど多様なハードウェア能力を持ち、AI推論やゼロ知識証明生成などの複雑なタスクに強力な計算能力を提供できる。しかし、システムの簡潔性を保つため、Infernetはコンセンサスによるノード調整や堅牢なタスクルーティングメカニズムの統合といったいくつかの重要な機能を放棄した。これらの制限により、Infernetはより広範なWeb2・Web3開発者のニーズを満たすのが難しくなり、Ritualがより包括的で強力なRitual Chainをリリースするきっかけとなった。

Ritual Chain ワークフロー図

Ritual ChainはAIアプリケーション専用に設計された次世代Layer 1ブロックチェーンであり、Infernetの限界を補い、開発者にさらに堅牢で効率的な開発環境を提供することを目的としている。Resonance技術により、Ritual ChainはInfernetネットワークに簡潔で信頼できる価格設定とタスクルーティングメカニズムを提供し、リソース配分効率を大幅に最適化している。さらに、Ritual ChainはEVM++フレームワークに基づいており、これはイーサリアム仮想マシン（EVM）の後方互換性を持つ拡張で、プリコンパイルモジュール、ネイティブスケジューリング（scheduling）、組み込みアカウント抽象化（Account Abstraction, AA）、および一連の先進的なイーサリアム改善提案（EIPs）を備えている。これらの特性により、強力で柔軟、効率的な開発環境が構築され、開発者に新たな可能性を提供している。

プリコンパイルSidecars

従来のプリコンパイルと比べ、Ritual Chainの設計はシステムの拡張性と柔軟性を向上させ、開発者が基本プロトコルを変更せずにコンテナ化方式でカスタム機能モジュールを作成できるようにしている。このアーキテクチャは開発コストを大幅に削減するだけでなく、非中央集権型アプリケーションに強力な計算能力を提供する。

具体的には、Ritual Chainはモジュラー設計により複雑な計算を実行クライアントから分離し、独立したSidecarとして実装している。これらのプリコンパイルモジュールはAI推論、ゼロ知識証明生成、信頼できる実行環境（TEE）操作など、複雑な計算タスクを効率的に処理できる。

ネイティブスケジューリング（Native Scheduling）

ネイティブスケジューリングは、タスクの定時トリガーと条件実行のニーズを解決する。従来のブロックチェーンは通常、タスク実行をトリガーするために中央集権型のサードパーティサービス（keeperなど）に依存しているが、この方式には中央集権リスクと高コストの問題がある。Ritual Chainは組み込みスケジューラーにより、中央集権型サービスへの依存を完全に排除し、開発者は直接チェーン上でスマートコントラクトのエントリーポイントとコールバック頻度（callback frequency）を設定できる。ブ

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作者

Biteye

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