暗号化 x AI ハイプマシンのチャンスをデコードする：2つの「聖なる三位一体」のうち、重なり合う領域を見つける

AI- ブロックチェーン協同マトリックスは、プロジェクト評価の重要なツールとなり、意義のあるイノベーションと無意味なノイズを決定するのを助けます。

**執筆者: Swayam

コンパイラ: Deep Tide TechFlow

人工知能（AI）の急速な発展により、一部の大手テクノロジー企業が前代未聞の計算能力、データリソース、およびアルゴリズム技術を掌握しています。しかし、AIシステムが社会に徐々に統合されるにつれて、アクセシビリティ、透明性、およびコントロールに関する問題が技術と政策の議論の中心になっています。このような背景の中、ブロックチェーン技術とAIの結合は、AIシステムの開発、展開、拡張、およびガバナンスを再定義する可能性がある探索の価値のある代替経路を提供しています。

私たちは既存のAIインフラを完全に転覆することを目指しているのではありません。代わりに、分析を通じて、特定のユースケースで分散化手法がもたらす独自の利点について議論したいと考えています。同時に、一部の状況では、従来の中央集権システムが依然としてより実用的な選択肢であると認識しています。

以下のいくつかの重要な問題が私たちの研究を導いています:

• 分散化システムの中核的な特徴（透明性、検閲抵抗など）は、現代のAIシステムの要件（効率性、スケーラビリティなど）と相互補完的な関係にあるのか、それとも矛盾するのか？
• AIの開発のさまざまな段階-データ収集からモデルトレーニング、推論まで-で、ブロックチェーン技術はどのような側面で実質的な改善を提供できますか？
• 分散化AIシステムの設計では、異なる段階でどのような技術的および経済的なトレードオフが発生するのでしょうか？

AI 技術スタックの現在の制約

Epoch AIチームは、現在のAI技術スタックの制約に関する重要な貢献を行っています。彼らの研究では、2030年までに、AIトレーニングの計算能力の拡張が直面する可能性のある主要な制約および計算性能を測定するための核心指標としてのFLoPs（毎秒浮動小数点演算回数）を詳細に説明しています。

研究によると、AIトレーニングの計算能力の拡張は、電力供給の不足、チップ製造技術のボトルネック、データの希少性、およびネットワークのレイテンシー問題など、さまざまな要因に制限される可能性があります。これらの要因はそれぞれが達成可能な計算能力に異なる上限を設定しており、その中でもレイテンシー問題は最も乗り越え難い理論的限界とされています。

このチャートは、未来の人工知能を支えるためにハードウェア、エネルギー効率、データの取得、ネットワークの進歩などが必要であることを強調しています。

電力制限(パフォーマンス):

*拡張電力インフラの実現可能性（2030年予測）：2030年までに、データセンターキャンパスの容量は1〜5ギガワット（GW）に達する可能性があります。ただし、この上昇には、大規模な電力インフラへの投資が必要であり、さらに後方支援や規制上の障害を克服する必要があります。 *エネルギー供給と電力インフラの制約により、グローバルな計算能力の拡張上限は現在の水準の10,000倍に達する可能性があります。

チップ生産能力(検証可能性):

*現在、高度な計算をサポートするためのチップ（例：NVIDIA H100、Google TPU v5）の生産は、パッケージング技術（TSMCのCoWoS技術など）の制約を受けています。この制約は検証可能な計算の利用可能性と拡張性に直接影響を与えています。

• チップ製造とサプライチェーンのボトルネックは主な障害ですが、依然として計算能力は最大で50,000倍に上昇する可能性があります。
• また、先進的なチップは、エッジデバイスでのセキュアな分離領域または信頼できる実行環境（TEE）の有効化に非常に重要です。これらの技術は、計算結果の検証だけでなく、計算プロセス中に機密データのプライバシーを保護することもできます。

データの希少性（プライバシー）：

レイテンシーのバリア（性能）：

• モデルトレーニング中の固有のレイテンシー制限：AIモデルの規模が拡大するにつれて、計算プロセスの順序により、単一のフォワードおよびバックワード伝播に必要な時間が大幅に増加します。このようなレイテンシーはモデルトレーニングプロセスで回避することができない根本的な制限であり、トレーニング速度に直接影響を与えます。
• バッチサイズの拡張の課題： レイテンシー問題を緩和するための一般的な手法は、バッチサイズを増やして、より多くのデータを並列処理できるようにすることです。しかし、バッチサイズの拡張には実際の制約が存在します。例えば、メモリ容量の不足や、バッチサイズの増加に伴い、モデルの収束効果の限界効果が減少します。これらの要因により、レイテンシーを相殺するためにバッチサイズを増やすことがより困難になります。

ベース

分散型AIトライアングル

現在のAIが直面している多様な制限（データの希少性、計算能力の制限、レイテンシー問題、およびチップの生産能力など）は、「分散型AIトライアングル」を形成しています。このフレームワークは、プライバシー、検証可能性、およびパフォーマンスの間でバランスを取ろうとします。これらの3つの属性は、分散型AIシステムの有効性、信頼性、および拡張性を確保するための重要な要素です。

以下の表は、プライバシー、検証可能性、およびパフォーマンスの3つの要素の重要なトレードオフを詳細に分析し、それぞれの定義、実装技術、および直面する課題について探求しています。

• プライバシー：AIのトレーニングと推論プロセスにおいて、機密データの保護は非常に重要です。そのため、信頼性のある実行環境（TEEs）、ロング計算（MPC）、フェデレーテッドラーニング、完全同型暗号化（FHE）および差分プライバシーなど、さまざまな重要な技術が使用されています。これらの技術は効果的ですが、パフォーマンスのオーバーヘッド、透明性の欠如による検証の制約、およびスケーラビリティの制約などの課題ももたらしています。
• 検証可能性：計算の正確性と完全性を確保するために、ZKPs、暗号化証明、検証可能計算などの技術が採用されています。ただし、プライバシーとパフォーマンスと検証可能性の間のバランスを取るには、追加のリソースと時間が必要であり、これにより計算のレイテンシーが生じる可能性があります。
• パフォーマンス：分散計算インフラストラクチャ、ハードウェアアクセラレーション、効率的なネットワーク接続に依存し、AI計算を効率的に実行し、大規模なアプリケーションを実現します。ただし、プライバシーエンハンス技術を採用すると、計算速度が遅くなり、検証可能な計算には追加のコストがかかります。

ブロックチェーン三難困境：

ブロックチェーン領域は、三つの難題に直面しており、各ブロックチェーンシステムは以下の三つの要素をバランスさせなければなりません:

• 分散化：複数の独立したノードにネットワークを分散させることで、システムを任意の一つの実体からの制御から守ること。
• 安全性：ネットワークが攻撃を受けず、データの完全性が保たれることを確認するためには、通常、より多くの検証とコンセンサスプロセスが必要です。
• スケーラビリティ：大量のトランザクションを迅速かつ経済的に処理する能力ですが、これは通常、分散化（ノードの数を減らすこと）またはセキュリティ（ドロップの検証強度）に妥協することを意味します。

例えば、イーサリアムは分散化と安全性を優先し、そのためトランザクション処理速度は比較的遅いです。これらのトレードオフについてブロックチェーンアーキテクチャの深い理解については、関連文献を参照してください。

AI- ブロックチェーン協調分析行列 (3x3)

人工知能とブロックチェーンの組み合わせは、複雑なバランスと機会のプロセスです。このマトリックスは、これらの2つのテクノロジーがどこで摩擦を生じ、調和のとれたマッチングポイントを見つけ、時にはお互いの弱点を増幅する可能性があることを示しています。

シナジーマトリクスの仕組み

協調強度は、ブロックチェーンとAIの特定分野での互換性と影響力を反映しています。具体的には、両技術がどのように協力して課題に対処し、機能を向上させるかに依存します。例えば、データプライバシーにおいて、ブロックチェーンの改ざん不能性とAIのデータ処理能力を組み合わせることで、新しい解決策が生まれる可能性があります。

シナジーマトリクスの仕組み

例1：パフォーマンス+分散化（弱い協調）

分散ネットワークでは、例えばBTCやイーサリアムなど、パフォーマンスは通常さまざまな要因に制約されます。これらの制約には、ノードリソースの波動、高い通信レイテンシー、取引処理コスト、およびコンセンサスメカニズムの複雑さが含まれます。低レイテンシーと高いスループットが必要なAIアプリケーション（例：リアルタイムAI推論や大規模モデルトレーニング）にとって、これらのネットワークは十分な速度と計算信頼性を提供することが難しく、高性能要件を満たすことができません。

例2：プライバシー + 分散化（強力な協調）

プライバシー保護型AI技術（例:フェデレーテッドラーニング）は、ブロックチェーンの分散化特性を十分に活用し、ユーザーデータを保護しながら効率的な協力を実現できます。たとえば、SoraChain AIは、ブロックチェーンをサポートしたフェデレーテッドラーニングによって、データ所有権が剥奪されないことを保証する解決策を提供しています。データ所有者はプライバシーを保護しながら、モデルトレーニングに質の高いデータを提供することで、プライバシーと協力の両方を実現できます。

このマトリックスの目標は、産業がAIとブロックチェーンの交差点を明確に理解し、イノベーターや投資家が実現可能な方向を優先し、潜在的な領域を探索することを支援し、単なる投機的なプロジェクトに陥ることを避けることです。

AI- ブロック链协同矩阵

協調行列の2つの軸は異なる属性を表しています：1つの軸は分散化AIシステムの3つの主要な特性である検証可能性、プライバシー、パフォーマンスを表しています。もう1つの軸はブロックチェーンの3つの難問であるセキュリティ、拡張性、分散化を表しています。これらの属性が交差すると、高度に適合するものから潜在的な衝突まで、さまざまな協調効果が生じます。

例えば、検証性とセキュリティが組み合わさった場合（高い協調性）、AI計算の正確性と完全性を証明するための強力なシステムが構築されます。しかし、性能要件と分散化が衝突する場合（低い協調性）、分散システムの高いコストが効率に著しい影響を与えます。さらに、一部の組み合わせ（例えばプライバシーとスケーラビリティ）は中間に位置し、潜在能力がありながらも複雑な技術的課題に直面しています。

なぜこれが重要なのか？

• 戦略ガイド：この行列は意思決定者、研究者、開発者に明確な方向性を提供し、彼らがデータプライバシーを確保するために連邦学習を利用したり、分散計算を活用してスケーラブルなAIトレーニングを実現するなど、高い協調領域に焦点を当てるのに役立ちます。
• 影響力のあるイノベーションとリソース配分に焦点を当てる： 協調の強度の分布（例：セキュリティ+検証可能性、プライバシー+分散化）を理解することは、関係者がリソースを高付加価値分野に集中させ、弱い協調や現実的でない統合に浪費するのを避けるのに役立ちます。
• エコシステムの進化を促進する： AIとブロックチェーン技術の進歩と共に、このマトリックスは新興プロジェクトを評価し、実際のニーズに合致しているかどうかを確認するためのダイナミックなツールとして機能することができます。過度なハイプを助長する傾向ではありません。

以下の表は、協調の強さ（強から弱へ）に基づいてこれらの属性の組み合わせをまとめ、分散型AIシステムにおけるそれらの実際の動作方法を説明しています。また、表にはいくつかの革新的なプロジェクトの事例も提供され、これらの組み合わせが現実世界でどのように活用されているかが示されています。この表を通じて、読者はブロックチェーンとAI技術の交差点をより直感的に理解し、実際に影響を与える領域を特定し、一方で過度な煽りや技術的に実行不可能な方向を避けることができます。

AI- ブロックチェーン協同行列：協同強度に基づいてAIとブロックチェーン技術の重要な交差点を分類する

まとめ

ブロックチェーンとAIの組み合わせは、大きな変革の潜在能力を秘めていますが、将来の発展には明確な方向性と集中した努力が必要です。イノベーションを推進している本物のプロジェクトは、データプライバシー、拡張性、信頼性などの重要な課題を解決することによって、分散型インテリジェントの未来を形作っています。たとえば、フェデレーテッドラーニング（プライバシー+分散化）は、ユーザーデータを保護して協力を実現し、分散型計算とトレーニング（パフォーマンス+拡張性）はAIシステムの効率を向上させ、zkML（ゼロ知識機械学習、検証性+安全性）はAI計算の信頼性を確保します。

同時に、この領域には慎重な態度で取り組む必要もあります。多くのいわゆるAIエージェントは実際には既存のモデルを単純に包装したものであり、機能は限られており、ブロックチェーンとの統合もデプスを欠いています。真のブレークスルーは、ブロックチェーンとAIのそれぞれの利点を最大限に活用し、実際の問題を解決することに取り組むプロジェクトから生まれるものであり、単なる市場のハイプ追いをする製品とは異なります。

未来を展望すると、AI- ブロックチェーン協調マトリックスは、プロジェクトの評価において重要なツールとなり、意義のある革新と無意味なノイズを効果的に区別するために意思決定者を支援することができます。

未来の10年は、ブロックチェーンの高い信頼性とAIの変革力を組み合わせ、実際の問題を解決するプロジェクトに属するでしょう。例えば、省エネ型のモデルトレーニングはAIシステムのエネルギー消費を著しくドロップさせるでしょう。プライバシー保護型の協力はデータ共有により安全な環境を提供し、拡張可能なAIガバナンスはより大規模で効率的なインテリジェントシステムの実現を推進するでしょう。産業はこれらの重要な領域に焦点を当てる必要があり、これにより分散型インテリジェンスの未来が本当に始まるのです。