AI Layer1 研究レポート:オンチェーンDeAIの肥沃な土壌を見つける

###概要

バックグラウンド

近年、OpenAI、Anthropic、Google、Metaなどの主要テクノロジー企業は、大規模言語モデル（LLM）の急速な発展を推進しています。LLMは様々な業界で前例のない能力を示し、人類の想像力の範囲を大きく広げ、さらには一部のシーンでは人間の労働を代替する可能性さえ示しています。しかし、これらの技術の核心は少数の中央集権的なテクノロジー大手によってしっかりと握られています。これらの企業は、豊富な資本と高価な計算リソースの管理を駆使して、越えられない壁を築き、ほとんどの開発者や革新チームが対抗することが難しい状況を作り出しています。

同時に、AIの急速な進化の初期には、社会の世論は技術がもたらす突破口や便利さに焦点を当てがちですが、プライバシー保護、透明性、安全性などの核心的な問題への関心は相対的に不足しています。長期的には、これらの問題がAI業界の健全な発展と社会的受容度に深刻な影響を与えるでしょう。適切に解決できない場合、AIの"善に向かう"か"悪に向かう"かの議論がますます顕著になり、中央集権的な巨頭は利益追求の本能に駆動されて、これらの課題に積極的に対処する十分な動機を欠くことが多いです。

ブロックチェーン技術は、その非中央集権性、透明性、検閲耐性の特性により、AI業界の持続可能な発展に新しい可能性を提供しています。現在、いくつかの主流のブロックチェーン上で多数の「Web3 AI」アプリケーションが登場しています。しかし、深く分析すると、これらのプロジェクトには依然として多くの問題が存在することがわかります。一方では、非中央集権性が限られており、重要な部分とインフラストラクチャは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、真にオープンなエコシステムを支えることが難しいです。他方では、Web2のAI製品と比較して、オンチェーンAIはモデルの能力、データ利用、アプリケーションのシナリオなどの面で依然として限界があり、革新の深さと幅を向上させる必要があります。

真に分散型AIのビジョンを実現するためには、ブロックチェーンが安全で効率的かつ民主的に大規模なAIアプリケーションを支えることができ、性能面で中央集権型のソリューションと競争できるように、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ります。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、データの安全性に強固な基盤を提供し、分散型AIエコシステムの繁栄を促進します。

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AIレイヤー1のコア機能

AI Layer 1は、AIアプリケーションのために特別に設計されたブロックチェーンとして、基盤アーキテクチャとパフォーマンス設計はAIタスクのニーズに密接に関連しており、オンチェーン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ます。具体的には、AI Layer 1は以下のコア能力を備えている必要があります：

1. 効率的なインセンティブと分散型コンセンサスメカニズム AI Layer 1のコアは、オープンな計算力、ストレージなどのリソースの共有ネットワークを構築することにあります。従来のブロックチェーンノードが主に帳簿の記帳に焦点を当てているのとは異なり、AI Layer 1のノードはより複雑なタスクを担う必要があります。計算力を提供し、AIモデルのトレーニングと推論を完了するだけでなく、ストレージ、データ、帯域幅などの多様なリソースも貢献し、AIインフラストラクチャにおける中央集権的な巨頭の独占を打破する必要があります。これは、基盤となるコンセンサスとインセンティブメカニズムに対してより高い要求を提示します：AI Layer 1は、AI推論、トレーニング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、インセンティブ付け、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な配分を実現しなければなりません。そうでなければ、ネットワークの安定性と繁栄を保証し、全体の計算力コストを効果的に削減することはできません。

2. 卓越な高性能と異種タスクサポート能力 AIタスク、特にLLMのトレーニングと推論は、計算性能と並列処理能力に対して非常に高い要求を提出します。さらに、オンチェーンAIエコシステムは、多様で異種のタスクタイプをサポートする必要があることが多く、異なるモデル構造、データ処理、推論、ストレージなどの多元シナリオを含みます。AI Layer 1は、基盤アーキテクチャにおいて高スループット、低遅延、弾力性のある並列などの要求に対して深く最適化し、異種計算リソースに対するネイティブサポート能力を事前に設定し、さまざまなAIタスクが効率的に実行されることを確保し、"単一型タスク"から"複雑多元エコシステム"へのスムーズな拡張を実現する必要があります。

3. 検証可能性と信頼できる出力の保証 AI Layer 1は、モデルの悪用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、基盤となるメカニズムからAI出力結果の検証可能性と整合性を確保する必要があります。信頼できる実行環境（TEE）、ゼロ知識証明（ZK）、多者安全計算（MPC）などの先端技術を統合することで、プラットフォームは各モデル推論、トレーニング、およびデータ処理プロセスを独立して検証可能にし、AIシステムの公正性と透明性を確保します。同時に、この検証可能性はユーザーがAI出力の論理と根拠を明確に理解するのに役立ち、「得られるものは望むもの」となり、ユーザーのAI製品に対する信頼と満足度を向上させます。

4. データプライバシー保護 AIアプリケーションはユーザーのセンシティブデータをしばしば扱い、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す。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、データ権限管理などの手段を採用し、推論、トレーニング、保存などの全過程におけるデータの安全性を確保し、データ漏洩や悪用を効果的に防ぎ、ユーザーのデータセキュリティに対する不安を解消する必要があります。

5. 強力なエコシステムのサポートと開発能力 AIネイティブのLayer 1インフラとして、プラットフォームは技術的な先進性だけでなく、開発者、ノードオペレーター、AIサービスプロバイダーなどのエコシステム参加者に対して、包括的な開発ツール、統合SDK、運用サポート、およびインセンティブメカニズムを提供する必要があります。プラットフォームの可用性と開発者体験を継続的に最適化することで、多様なAIネイティブアプリケーションの実現を促進し、分散型AIエコシステムの持続的な繁栄を実現します。

以上の背景と期待に基づき、本稿ではSentient、Sahara AI、Ritual、Gensyn、Bittensor、そして0Gを含む6つのAI Layer1の代表プロジェクトを詳細に紹介し、トラックの最新の進展を系統的に整理し、プロジェクトの発展状況を分析し、将来のトレンドを探ります。

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センティエント：忠実なオープンソースの分散型AIモデルを構築する

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、AI Layer1ブロックチェーン(の構築を進めています。初期段階ではLayer 2として機能し、その後Layer 1)に移行します。AI Pipelineとブロックチェーン技術を組み合わせることで、分散型の人工知能経済圏を構築します。その核心的な目標は、"OML"フレームワーク（オープン、収益性、忠誠）を通じて、中央集権型LLM市場におけるモデルの帰属、呼び出し追跡、価値配分の問題を解決し、AIモデルがオンチェーンの所有権構造、呼び出しの透明性、価値の分配を実現することです。Sentientのビジョンは、誰もがAI製品を構築、協力、所有し、貨幣化できるようにすることで、公平でオープンなAIエージェントネットワークのエコシステムを推進することです。

Sentient Foundation チームは、世界のトップアカデミック専門家、ブロックチェーン起業家、エンジニアを集め、コミュニティ主導のオープンソースで検証可能な AGI プラットフォームの構築に取り組んでいます。コアメンバーにはプリンストン大学の教授 Pramod Viswanath とインド科学研究所の教授 Himanshu Tyagi が含まれ、それぞれ AI の安全性とプライバシー保護を担当し、Polygon の共同創設者 Sandeep Nailwal がブロックチェーン戦略とエコシステムの構築を主導しています。チームメンバーのバックグラウンドは Meta、Coinbase、Polygon などの有名企業やプリンストン大学、インド工科大学などのトップ大学に跨り、AI/ML、NLP、コンピュータビジョンなどの分野をカバーし、プロジェクトの実現に向けて協力しています。

Polygonの共同創業者であるSandeep Nailwal氏の2番目のベンチャー企業であるSentientは、創業以来独自のオーラを持ち、豊富なリソース、コネクション、市場での認知度を持ち、プロジェクトの発展を強く支持しています。 2024年半ば、Sentientは、Founders Fund、Pantera、Framework Venturesが主導する8,500万ドルのシードラウンドを完了し、他の投資家にはDelphi、Hashkey、Spartanなどの著名なVC数十社が含まれています。

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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パイプラインとオンチェーンシステムの2つの部分で構成されています：

AI パイプラインは「忠誠 AI」アーティファクトの開発とトレーニングの基礎であり、2 つのコアプロセスを含んでいます：

• データキュレーション（Data Curation）：コミュニティ主導のデータ選択プロセスで、モデルの整合性のために使用されます。
• 忠誠度トレーニング（Loyalty Training）：モデルがコミュニティの意図と一致したトレーニングプロセスを維持することを保証します。

ブロックチェーンシステムは、プロトコルに透明性と分散型コントロールを提供し、AIアーティファクトの所有権、使用追跡、収益分配、および公正なガバナンスを確保します。具体的なアーキテクチャは4層に分かれています：

• ストレージ層：ストレージモデルの重みとフィンガープリンタ登録情報；
• ディストリビューション層：権限契約がモデル呼び出しエントリを制御する；
• アクセス層：権限証明を通じてユーザーの承認を確認します；
• インセンティブ層：収益ルーティング契約は、毎回の呼び出しに対してトレーナー、デプロイヤー、およびバリデーターに支払いを分配します。

OMLモデルフレームワーク

OML フレームワーク（オープン Open、マネタイズ可能 Monetizable、ロイヤル Loyal）は、Sentient が提唱するコアコンセプトであり、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ます。オンチェーン技術と AI ネイティブ暗号学を組み合わせることで、以下の特徴を持っています：

• 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あり、コミュニティによる再現、監査、改善が容易である。
• マネタイズ：モデルの呼び出しごとに収益の流れが発生し、オンチェーン契約は収益をトレーナー、デプロイヤー、バリデーターに分配します。
• 忠誠性： モデルは貢献者コミュニティに帰属し、アップグレードの方向性とガバナンスはDAOによって決定され、使用と変更は暗号メカニズムによって制御されます。

AIネイティブの暗号化

AIネイティブ暗号は、AIモデルの連続性、低次元多様体構造、モデルの微分可能性を利用して、「検証可能だが削除不可能」な軽量セキュリティメカニズムを開発します。そのコア技術は：

• 指紋埋め込み：トレーニング時に一組の隠れた query-response キー・バリュー ペアを挿入してモデルのユニークな署名を形成する；
• 所有権検証プロトコル：第三者ディテクター（Prover）を通じて、クエリ形式で指紋が保持されているかどうかを検証する；
• 許可呼び出しメカニズム：呼び出す前にモデル所有者が発行した「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に対してその入力をデコードし正確な答えを返すことを許可します。

この方法では、再暗号化コストなしで「行動に基づく認可呼び出し + 所属検証」を実現できます。

モデルの権利確定と安全な実行フレームワーク

Sentient 現在採用しているのは Melange 混合セキュリティです：指紋による権利確定、TEE 実行、オンチェーン契約による利益分配の組み合わせです。その中で指紋の方法は OML 1.0 によるメインラインを実現し、「楽観的セキュリティ（Optimistic Security）」の思想を強調しています。つまり、デフォルトでコンプライアンスがあり、違反があった場合には検出して罰則が科されるということです。

指紋メカニズムはOMLの重要な実装であり、特定の「質問-回答」ペアを埋め込むことによって、モデルがトレーニング段階でユニークな署名を生成することを可能にします。これらの署名を通じて、モデル所有者は帰属を検証し、無許可のコピーや商業化を防ぐことができます。このメカニズムはモデル開発者の権利を保護するだけでなく、モデルの使用行為に対して追跡可能なオンチェーン記録を提供します。

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）を利用して、モデルが認可されたリクエストにのみ応答し、未許可のアクセスと使用を防ぎます。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りますが、その高いパフォーマンスとリアルタイム性の利点により、現在のモデル展開の中核技術となっています。

未来、Sentientはゼロ知識証明（ZK）と全同態暗号（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モデルの分散型デプロイメントにより成熟したソリューションを提供する予定です。

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