0G Labs創業者Michael氏に独占インタビュー：分散型AIの未来をどう切り拓くか？
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0G Labs創業者Michael氏に独占インタビュー：分散型AIの未来をどう切り拓くか？
「私たちの究極的な目標は、Web2のAIビルドをWeb3に引き込むことです。」
Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察出典：Chi_Labs
司会 Blake：本日は0G Labsの共同設立者兼CEOであるMichaelにご登壇いただきました。私はChi Labsの司会を務めるBlakeです。
Michael：0G Labsでは、AIをパブリックグッド（公共財）とすることをミッションとしています。これは誰もが貢献できるインフラを提供することを意味し、特に透明性・安全性・検証可能性を実現する必要があります。そのためには、ブラックボックス型のAIとは全く異なるシステムが必要です。我々はモジュラーな多層構造を構築しました。無限にスケーラブルなLayer1（実行層）、AIワークロード向けストレージネットワーク、TEE（信頼できる実行環境）に基づく推論・ファインチューニング用コンピューティングネットワーク、サービスマーケットプレイス、モデルドリフトや悪意ある行動を監視するAIアライメントノードなどから成り立ちます。これらを統合したものが、分散型AIオペレーティングシステムです。
なぜ2023年に0Gを創設したのか？
司会 Blake：なぜ2023年に0Gの立ち上げを決めたのですか？当時のきっかけは何でしたか？
Michael：当時、OpenAIのChatGPTが急成長しているのを見て、これはAIにおける画期的な瞬間だと感じました。人間のように機械と対話ができ、自然言語で応答を得られ、その回答の質が人間に近づいている。これは本当に象徴的なブレークスルーでした。
しかし次に私たちは考え始めました。「5年から10年後はどうなるのか？」社会規模でのユースケース、例えばAIによって運営される空港のようなものが本当に実現する未来です。このような未来に対して不安を感じたのは、ブラックボックス型AIでは、データの出所、アノテーションを行った主体、モデル内部で何が起きているか、自分が使っているのがどのバージョンのモデルか、審査の意思決定プロセスなどが不明瞭だからです。
0Gが解決しようとするAIおよびWeb3業界の課題とは？
司会 Blake：0GはAIおよびWeb3業界のどのような課題を解決しようとしているのでしょうか？
Michael：真にAIを所有し、オンチェーンで「無限規模」のAIを構築するためには、いくつかの重要なインフラのブレークスルーが必要です。
まずパフォーマンス面では、最も重いデータスループットのユースケースでも耐えうるほど強力なLayer1をどう構築するかです。多くの場合、AIデータセンターのスループットは毎秒数百GB、あるいはTB単位に達します。そのため、高性能なシステムアーキテクチャを設計しなければなりません。
次に研究面では、AIアライメントを正しく行う方法、そして分散化された文脈の中でAGIをどう理解し構築するかです。AGIは巨大な単一モデルから生まれるのか、それとも多数の小規模モデルの組み合わせなのか。我々は後者を支持していますが、これには多くの研究投資が必要です。
5年後の0Gはどのように定義されてほしいですか？
司会 Blake：5年後の0Gがどのように定義されてほしいですか？
Michael：私たちの最終的な目標は、Web2のAIビルドラーをWeb3へ引き込むことです。
5年後の0Gについて考えるとき、私はそれがすべてのキーミッションAIアプリケーションの中核ハブとなることを願っています。製造施設、マルチロボットシステム、空港、物流システムといった社会レベルのシナリオにおいて、0Gがブロックチェーンに基づくセキュリティとアライメントメカニズムを提供し、これらのシステムの動作を保証すること。この点において、0Gは常に最前線に立ち、中心的位置を占めていてほしいのです。
もちろん、個人ユーザーのユースケースについては、依然として集中型AIまたはエッジデバイス上のAIで十分です。しかし社会的・キーミッションなアプリケーションにおいては、0Gが最前線を進まなければならず、それをコミュニティ中心のアプローチで推進することで、最終的にAIをパブリックグッドとして実現したいと考えています。
分散型AIオペレーティングシステムのコアアーキテクチャとは？
Michael：冒頭でも触れましたが、0Gの核となるのは階層構造であり、各層が大規模AIアプリケーション構築に必要な異なるタスクを担います。
通常以下の構成要素があります：
●コンピュート／DePIN層：自社開発ではなく、AethirやAkashなどのパートナーが提供するコンピュートリソースと連携します。
● ソフトウェア層：
○ Layer1（実行層）：無限にスケーラブル。
○ ストレージ層。
○ データ可用性層。
○ コンピュート層：推論とファインチューニングをサポートし、TEEにより検証可能性を確保。
○ サービスマーケットプレイス層：App Storeのように各種サービスやパブリックデータセットを挿入可能で、完全にオープン。
○ AIアライメントノード：「警察部隊」のような存在で、モデルドリフトや悪意ある振る舞いをスキャンし、ステークの罰則を通じてシステムの健全性を維持。
これらの各コンポーネントは深い設計空間を持っています。たとえばLayer1自体がモジュラーアーキテクチャであり、モジュラーな実行層・合意形成層・DA層から成り、それぞれが極限まで最適化され、無限に拡張可能です。従来のブロックチェーンシステムの制約を受けません。例えばあるL2は最大500TPSしか出せないかもしれませんが、我々はシャーディング方式により、アプリの必要に応じて任意の数のシャードを展開し、任意規模のTPSを実現できます。この設計哲学はシステム全体に貫かれています。
従来のL1と比べた0Gのパフォーマンス優位性は？
Michael：私たちのコア哲学は並列化です。ストレージ、データスループット、TPSのいずれも並列処理により無限にスケール可能で、DA層で数十〜数百GB/sのスループット、数十万TPSを実現できます。
0Gはどのようにして開発者エコシステムを獲得するのか？
Michael：私たちの設計哲学の一つは、Web2からオンチェーンへの移行コストを可能な限り小さくすることです。
モジュラーデザインにより、インフラの各コンポーネントが緊密に連携します。0Gの各部分を利用すれば、シームレスに協働できます。つまりワンストップの体験を提供でき、開発者は50もの異なる場所からソリューションを寄せ集める必要がありません。また、エコシステムそのものが魅力です。Web3 × AI最大のエコシステムに接続することで競争優位を獲得でき、内部で他の参加者と相互作用できます。さらに、インセンティブ、メンター、アクセラレーター、投資など、多様な支援を提供します。
司会 Blake：つまり開発者にはメンター支援があるのですか？
Michael：はい。メンター支援だけでなく、投資やエコシステム全体からの支援も提供します。
Killer Appの兆候はあるか？
Michael：当初はWeb3が依然として金融志向が強いため、初期のキラーアプリは金融関連になる可能性が高いです。例：
● AI収益探索エージェント
● AIリーバル取引エージェント
● その他金融操作支援エージェント
時間とともに、コミュニティが訓練・使用に関与するモデルが増え、ユーザーがコンピュート/データを提供し、トークン報酬を得る仕組みも整えば、これもまたキラーアプリの方向性となります。
一般ユーザーが0Gエコシステムで得られる体験は？
Michael：先ほども触れましたが、メンター支援、マーケティング、投資などを通じて、大規模なエコシステムを迅速に構築し、最高のビルドラーたちがモデル・データ・コンピュートを展開できるようにすることが目標です。そのためにはチームのあらゆる部門が大量のリソースを投入する必要があります。我々は常に、0Gに参加するすべての人に競争優位を提供する存在であり続けたいと考えています。
JT：他のパブリックチェーンと同様の機能に加え、Michaelが述べたような投資支援など、一般的なチェーン以上の拡張機能を備えています。0Gの総合的な強みは、オンチェーン機能に加えて、コンピュート、ストレージ、全チェーンAIに対する包括的サポートを提供している点にあります。ユーザーあるいはプロジェクト側としても、0Gプラットフォーム上でさまざまなユースケースを実現でき、独自の完全分散型AIアプリケーションを展開可能です。一般ユーザーにもこれが可能であり、これは他多くのチェーンでは難しいことです。
エアドロ規模と長期ユーザーのエンゲージメントをどう両立するか？
Michael：非常に難しい問題です。一方でテストネットへの参加や宣伝活動など、コミュニティメンバーの貢献を正当に評価する必要がありますが、他方で短期的なインセンティブ目当てでタスクをこなし、メインネットローンチ後に離脱してしまうことを避けたいです。
私たちの解決策は、一部のエアドロを譲渡制（vesting）にすることです。例えばYapperへの分配や特定NFT報酬などです。こうした仕組みにより、より長期間エコシステムに留まってもらうことができます。
私たちは常に長期的思考を堅持しています。というのも、AIをパブリックグッドにするというミッションは、1～2年で終わるものではなく、コミュニティの継続的な努力と深いつながりを要する長期的な取り組みだからです。
JT：エアドロ確認・登録ツールを導入し、Yapperなどのコンテンツクリエイターに一度きりのインセンティブを付与すると同時に、Infofyプラットフォームを通じて継続的な報酬を提供しますが、継続的な貢献がなければアンロックできません。
0GはMovementやRedStoneのようなFUDをどう回避するのか？
Michael：FUDを完全に避けることはある程度困難です。誰もが最大のエアドロを望んでおり、何を与えても「不十分」と感じる人がいます。これは認識と現実の差です。
私たちは重要な教訓を学びました。メインネットローンチとエアドロ/上場を分けることはコミュニティにとって不利であり、不要なFUDを生みやすい。真のユーザー／長期ユーザーとシル攻撃（女巫アタック）を区別するのは難しいですが、識別・フィルタリングに継続的に投資しています。これらの教訓は現在の意思決定に反映されています。エアドロを複数に分割し、ソーシャルタスク／コミュニティ報酬、テストネット参加など、参加者の動機が異なるグループに分け、報酬設計も長期間かけて設計し、より多くの長期参加者を獲得するよう工夫しています。
テストネット参加者に対しては、メインネットでも展開してほしいと考えており、メインネットの指標はリアルなものなので、メインネット参加者はコミュニティ報酬の資格を得られます。つまり長期志向で設計しています。ただし真のユーザーとシルの選別は難しく、継続的に改善に努めています。エアドロは複数の部分に分けられ、報酬の次元も異なります。
JT：テストネットランナー、コミュニティアクティブユーザー、ソーシャルメディアタスク参加者、Yapper、早期OG、NFT保有者など、異なるグループを細分化します。それぞれ異なる次元で報酬を得られますが、全体的な理念は長期貢献者への報酬です。
チームは早期サポーターの公平性とモチベーションをどう担保するのか？
Michael：エアドロなどのコミュニティ報酬に加え、より大きな利益はエコシステムとの長期的な関わりから生まれるべきです。ビルドラーにはリトロスペクティブなコミュニティ報酬、投資、メンターなどを提供。一般ユーザーには、継続的な支援とミッションへの共感を通じて、時間が経つにつれて価値が増すトークンを提供します。
JT：Discordでは早期OGに高いウエイトを設定しており、One Group Grivity NFT（無料または0.1ETHで鋳造、最高1.8–1.9ETHまで上昇）を配布しました。TGE前後には集中型インセンティブを提供し、長期的にはエコシステム内のプロジェクトにシフトします。ウォレット＋Twitter＋Discordを紐付けた多重参加者は、多重報酬を受け取れます。
コミュニティは報酬設計においてどのような役割を果たせるか？
Michael：コミュニティのフィードバックをガバナンスの一部として開かれた形で受け入れます。コミュニティは新しいインセンティブ制度や報酬方法を提案でき、Security Council（セキュリティ委員会）がその提案を採用できます。報酬制度もその一つです。0g財団は、初版のトークンエコノミクスに対するコミュニティのフィードバックを受けて迅速に調整した実績があります。当時は朝の4～5時まで会議を行い修正を完了しました。
JT：コミュニティによる報酬設計への関与は非常に大きな役割を果たせます。Michaelも述べた通り、コミュニティユーザーが0Gに求める方向性や提案を出し、チームがそれに基づいて調整・変更を行うことができます。例として、以前に公開したトークンエコノミクスの版に対してコミュニティから多くのフィードバックがあり、チームはすぐにそれらを反映して修正しました。結果として非常に良い反応を得ることができました。これは重要な事例です。当時は深夜に会議を開き、朝の4～5時までかけて、コミュニティの声に迅速に対応しようとしました。
今後12～24ヶ月間の重点目標
Michael：
主に二つの側面があります：
● 最大のWeb3×AIエコシステムの構築：ロボットなどのトレンドを中心に、キーミッションなインフラ、新規垂直領域、主要サービスを整備し、トップクラスのAI dAppやエージェントが0G上に構築されるように誘致。
● 集中型ブラックボックスAIと同等／それ以上のインフラを実現：検証メカニズムを強化し、任意規模のモデル訓練をサポート、L1パフォーマンスをさらに向上させ、Web2のあらゆるものを完全にオンチェーン化。
JT：0Gを全チェーンで進化可能なAIエコシステムとし、約2年で一流Web2インフラと同等の水準に到達しつつ、透明性と分散性を維持することを目指します。
業界トレンドへの見解（AIインフラ、RWA+AI、ステーブルコインなど）
Michael：
● ステーブルコイン：大手機関が既に銀行軌道の代替としてステーブルコイン軌道を議論しており、将来的にはAIエージェントと融合する。
● RWA+AI：例えば、トークン化ヘッジファンド＋担保でステーブルコインを借り入れ＋循環戦略。AIエージェントが金利やリスクを監視し、自動でリバランス。
● ロボット：家庭用・工場用ロボットが普及するが、セキュリティとアライメントが極めて重要。ハッキングされた場合の影響は甚大。
JT：現在、安定コインの利用がますます広がっており、多くの機関が送金手段として銀行の代わりに安定コインを使用することを表明しています。同時に、RWAとAIの融合も非常に有望なテーマです。例えば、トークンをステーキングして安定コインを借り入れる際、清算ラインに近づく前にAIがリスク管理やポジション調整を自動で行えるのです。あなたのご補足はすでに非常に網羅的ですが、もう少し補足します。Michaelが前述したJackson Holeの会議は、先月アメリカのデンバー近郊で開かれた非常に重要な会議で、多くの米国機関や当局者が伝統的銀行業界と暗号資産業界の融合について、政策面や将来の方向性を議論しました。Michaelは0G代表としてこの会議に参加しました。
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