AI Layer1レポート：オンチェーンDeAIの沃土を探る

###概要

バックグラウンド

近年、OpenAI、Anthropic、Google、Metaなどのトップ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続けています。LLMは、さまざまな業界で前例のない能力を発揮し、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潜在能力を示しました。しかし、これらの技術の核心は少数のテクノロジー大手によってしっかりと掌握されています。これらの企業は、豊富な資本と高額な計算リソースの管理を活用して、越えられない壁を築き、大多数の開発者や革新チームが対抗するのを困難にしています。

同時に、AIの急速な進化の初期には、社会的な世論が技術による突破口や便利さに焦点を当てることが多いですが、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」か「悪」への議論はますます顕著になり、中央集権的な巨頭は利益を追求する本能に駆動されて、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、および検閲耐性の特性により、AI業界の持続可能な発展に新たな可能性を提供しています。現在、Solana、Baseなどの主流ブロックチェーン上には、多くの「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多くの問題が残っていることがわかります。一方で、非中央集権性の程度が限られており、重要な部分やインフラ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、ミーム属性が強すぎて真の意味でのオープンエコシステムを支えることができません。他方で、Web2世界のAI製品と比較すると、オンチェーンAIはモデルの能力、データの利用、アプリケーションシーンなどの面で依然として限界があり、革新の深さと広さの向上が求められています。

真の分散型AIのビジョンを実現し、ブロックチェーンが安全で効率的かつ民主的に大規模AIアプリケーションを支えるためには、パフォーマンスにおいて中央集権的な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。これにより、AIのオープンイノベーション、ガバナンスの民主化、データの安全性が確固たる基盤を提供し、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、その基盤となるアーキテクチャと性能設計がAIタスクのニーズに密接に関連しており、オンチェーンの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の核心は、オープンな計算力、ストレージなどのリソースを共有するネットワークを構築することです。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モデルの訓練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を貢献し、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、訓練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、インセンティブを与え、検証できなければならず、ネットワークの安全性とリソースの効率的な分配を実現する必要があります。このようにして初めて、ネットワークの安定と繁栄が保証され、全体の計算力コストを効果的に削減することができます。

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、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的なシナリオをサポートする必要があります。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、弾力性のある並列処理などの要求に対して深く最適化し、異種計算リソースのネイティブサポート能力を予め設定する必要があります。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が実現されます。

3. 検証可能性と信頼できる出力の保障 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、AIの出力結果の検証可能性と整合性を基盤メカニズムから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）などの最先端技術を統合することにより、プラットフォームはモデル推論、トレーニング、データ処理のプロセスを独立して検証できるようにし、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、「得られたものが望むものである」ことを実現し、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頻繁に扱います。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、検証可能性を保証しながら、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、トレーニングおよびストレージ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関する懸念を解消するべきです。

5. 強力なエコシステムのサポートと開発支援能力 AIネイティブのLayer 1インフラストラクチャとして、プラットフォームは技術的な先進性を持つだけでなく、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、充実した開発ツール、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、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、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代表プロジェクトについて詳細に紹介し、競技の最新の進展を体系的に整理し、プロジェクトの発展状況を分析し、将来のトレンドについて考察します。

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Sentient：忠実なオープンソースの分散型AIモデルを構築する

プロジェクトの概要

Sentientはオープンソースのプロトコルプラットフォームで、AI Layer1ブロックチェーン(を構築中です。初期段階はLayer 2)で、その後Layer 1(に移行します。AIパイプラインとブロックチェーン技術を組み合わせて、分散型の人工知能経済体を構築します。その核心目標は、"OML"フレームワーク（オープン、収益化、忠誠）を通じて、中央集権的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モデルのオンチェーン所有構造、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、収益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、世界のトップの学術専門家、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配置を主導しています。チームメンバーのバックグラウンドは、Meta、Coinbase、Polygon などの著名な企業や、プリンストン大学、インド工科大学などのトップ大学にまたがり、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（AI Pipeline）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「忠実な AI」作品の開発と訓練の基礎であり、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に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制御を提供し、AIアーティファクトの所有権、使用追跡、収益分配、そして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：モデルの重みと指紋登録情報を保存する；
• 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が許可されているかを検証する；
• インセンティブ層：収益ルーティング契約は、各呼び出しの支払いをトレーナー、デプロイヤー、およびバリデーターに分配します。

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、オープンソースの AI モデルに対して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：

• オープン性：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、コミュニティが再現、監査、改善しやすい。
• 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、オンチェーン契約がトレーナー、デプロイヤー、バリデーターに収益を分配します。
• 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、使用と変更は暗号化メカニズムによって制御されます。

AIネイティブ暗号化

AIネイティブ暗号は、AIモデルの連続性、低次元多様体構造およびモデルの微分可能性を利用して、"検証可能だが削除できない"軽量安全メカニズムを開発します。そのコア技術は：

• 指紋埋め込み：トレーニング中に一組の隠されたクエリ-レスポンスのキーと値のペアを挿入して、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：第三者のプローバーを通じて、クエリ形式で指紋が保持されているかを検証する；
• 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。

この方法は、重複暗号化コストなしで「行動に基づく承認呼び出し + 所属確認」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：指紋の確権、TEE 実行、オンチェーン契約の分配を組み合わせたものです。指紋方法は OML 1.0 によって実現されたメインストーリーであり、「楽観的セキュリティ（Optimistic Security）」の考え方を強調しています。すなわち、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・罰則が可能です。

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」ペアを組み込むことによって、モデルがトレーニング段階で独自の署名を生成できるようにします。これらの署名を通じて、モデルの所有者は帰属を確認し、無許可の複製や商業化を防ぐことができます。このメカニズムは、モデル開発者の権益を保護するだけでなく、モデルの使用行動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、無許可のアクセスと使用を防止します。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存在しますが、その高性能とリアルタイム性の利点により、現在のモデルデプロイメント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モデルの分散型展開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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