AIの急速な進歩により、わずかな大手テクノロジー企業の間で計算能力、データ、およびアルゴリズム能力が前代未聞の集中を生み出しました。 AIシステムが社会にますます不可欠になるにつれて、アクセス可能性、透明性、およびコントロールに関する問題が技術的および政策的議論の最前線に移動しました。 この背景の中で、ブロックチェーンとAIの交差点は興味深い代替パスを提示しています-これはAIシステムの開発、展開、スケーリング、および管理の方法を再構築する可能性があります。

既存のAIインフラストラクチャを完全に破壊することを主張する代わりに、分散型アプローチが独自の利点を提供する可能性がある特定のユースケースを探求することで、従来の中央集権型システムがより実用的なシナリオがあることを認識しながら、対応することを目指します。

私たちの分析を導くいくつかの重要な質問があります:

• 分散システムの基本的な特性は、現代のAIシステムの要件とどのように補完または衝突していますか？
• AI開発スタック全体で、データ収集からモデルトレーニング、推論まで、ブロックチェーン技術は意味のある改善を提供できるのはどこですか？
• AIシステムの異なる側面を分散化する際には、どのような技術的および経済的なトレードオフが生じますか？

AIスタックの現在の制約:

Epoch AIは、AIスタックの現在の制約条件を詳細に分析した素晴らしい仕事をしています。研究Epoch AIからのレポートによれば、2030年までにAIトレーニングコンピュートのスケーリングに制約が生じる可能性が示されています。このチャートでは、AIトレーニングコンピュートの拡大を制限する可能性のあるさまざまなボトルネックを評価しています。キーメトリックスとして、秒あたりの浮動小数点演算（FLoPs）が使用されています。

AIトレーニングコンピュートのスケーリングは、電力の利用可能性、チップ製造能力、データの不足、および遅延の問題の組み合わせによって制限される可能性が高いです。これらの要因のそれぞれが実現可能なコンピュートに異なる限界を課し、遅延の壁が最も高い理論上の制限を示しています。

このチャートは、ハードウェアの進歩、エネルギー効率、エッジデバイスに閉じ込められたデータの解放、およびネットワーキングが将来のAIの成長をサポートする必要性を強調しています。

• 電力制約（パフォーマンス）：
  • 2030年までに電力インフラの拡張の実現可能性：予測では、2030年までに1〜5ギガワット（GW）のキャパシティを持つデータセンターキャンパスが実現可能であることを示しています。ただし、この成長は、電力インフラへの大規模な投資と潜在的な物流および規制上の障壁の克服に依存しています。
  • エネルギー供給と電力インフラの制約により、現在の計算レベルの10,000倍までの成長が可能になります。
• チップ製造能力（検証可能性）:
  • これらの高度な計算をサポートするチップの製造（例：NVIDIA H100、Google TPU v5など）は、現在、パッケージングの制約（例：TSMC CoWoSなど）により制限されています。これは検証可能な計算の利用可能性とスケーラビリティに直接影響を与えています。
  • 製造と供給チェーンによってボトルネックになり、計算能力を50,000倍に向上させることが可能になりました。
  • エッジデバイス上の安全なエンクレーブまたは信頼実行環境（TEE）を可能にするためには、高度なチップが不可欠であり、計算を検証し機密データを保護します。
• データの希少性（プライバシー）：

* データの希少性とAIトレーニング：インデックス化されたWebと全Webの間の格差は、AIトレーニングのアクセシビリティの課題を浮き彫りにしています。潜在的なデータの多くはプライベートであり、またインデックス化されていないため、その有用性が制限されています。* マルチモーダルAIの必要性：大量の画像およびビデオデータは、テキストを超えたデータを処理できるマルチモーダルAIシステムの重要性の増大を示唆しています。*将来のデータの課題：これはAIの次のフロンティアです。高品質のプライベートデータにアクセスする方法を見つけ、データ所有者にコントロールと公正な価値を提供する方法を解決します。

• 遅延ウォール（パフォーマンス）：
  • モデルトレーニングに内在するレイテンシの制約:AIモデルのサイズが大きくなると、計算のシーケンシャルな性質により、1回のフォワードパスとバックワードパスに必要な時間が長くなります。これにより、バイパスできない基本的な待機時間が発生し、モデルをトレーニングできる速度が制限されます。
  • バッチサイズのスケーリングにおける課題：レイテンシーを緩和するための1つのアプローチは、バッチサイズを増やし、より多くのデータを並列処理することです。ただし、バッチサイズのスケーリングには実用的な制限があり、メモリ制約やモデル収束における収益の減少などがあります。これらの制限により、より大きなモデルによって導入されるレイテンシーを相殺することが難しい状況となっています。

Foundation:

分散型AIトライアングル

データの希少性、計算能力の制約、遅延や生産能力などのようなAIの制約は、プライバシー、検証可能性、およびパフォーマンスをバランスさせる分散AIトライアングルに収束します。これらの特性は、分散型AIの効果的、信頼性があり、スケーラビリティを確保するための基本的なものです。

この表は、すべての3つの特性間の主要なトレードオフを探究し、それらの説明、有効な手法、および関連する課題についての洞察を提供しています。

プライバシー: トレーニングおよび推論プロセス中の機密データの保護に焦点を当てています。主な技術には、TEE、MPC、フェデレーテッドラーニング、FHE、および差分プライバシーがあります。パフォーマンスオーバーヘッド、検証可能性に影響を与える透明性の課題、および拡張性の制限とのトレードオフが生じます。

検証可能性：ZKPs、暗号資格情報、および検証可能計算を使用して計算の正確性と完全性を確保します。ただし、プライバシーとパフォーマンスを検証可能性とのバランスを取ることは、リソースの要求と計算の遅延をもたらします。

Performance: AIの計算を効率的かつスケールで実行し、分散コンピューティング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キングを活用することを指します。トレードオフには、プライバシー強化技術による計算の遅延や検証可能な計算のオーバーヘッドなどがあります。

ブロックチェーンの三つのジレンマ:

ブロックチェーンのトリレンマは、すべてのブロックチェーンが直面する基本的なトレードオフを捉えています。

• 分散化：ネットワークを多くの独立したノードに分散させ、どの単一の実体もシステムをコントロールできないようにする
• セキュリティ：ネットワークが攻撃から安全であり、データの整合性が維持されることを保証するためには、通常、より多くの検証と合意が必要です
• スケーラビリティ：高い取引量を迅速かつ安価に処理することができますが、これは通常、分散化（ノード数の減少）またはセキュリティ（より綿密な検証の減少）のいずれかを犠牲にすることを意味します

例えば、イーサリアムは分散化とセキュリティを重視しているため、速度が遅くなります。ブロックチェーンのアーキテクチャにおけるトレードオフについてのさらなる理解については、このことを参照してください.

AI-Blockchain Synergy Analysis Matrix (3x3)

AIとブロックチェーンの交差点は、トレードオフと機会の複雑なダンスです。このマトリックスは、これら2つの技術が摩擦を生み出し、調和を見つけ、時にはお互いの弱点を増幅させる場所をマッピングしています。

シナジーマトリックスの仕組み

シナジーの強さは、ブロックチェーンとAIのプロパティが特定のカテゴリーでの互換性と影響をどれだけ反映しているかを表しています。それは、両方の技術が相互の課題にどれだけ対応し、機能を向上させるかによって決まります。

シナジーマトリックスの動作原理

例1：パフォーマンス+分散化（弱い相乗効果）—ビットコインやイーサリアムなどの分散型ネットワークでは、リソースの変動、高い通信遅延、取引コスト、およびコンセンサスメカニズムなどの要因によって、パフォーマンスは本質的に制約されています。低遅延、高スループット処理を必要とするAIアプリケーション（リアルタイムAI推論や大規模なモデルトレーニングなど）にとって、これらのネットワークは最適なパフォーマンスのために必要な速度と計算信頼性を提供するのに苦労しています。

例 2: プライバシー + 分散化 (強力な相乗効果) — フェデレーテッド ラーニングなどのプライバシー保護 AI 技術は、ブロックチェーンの分散型インフラストラクチャの恩恵を受け、コラボレーションを可能にしながらユーザー データを保護します。SoraChain AIこれにより、データの所有権が保持され、データ所有者がプライバシーを保持しながら、トレーニングのために質の高いデータを提供することができるようになり、フェデレーテッドラーニングが可能になります。

このマトリックスは、ブロックチェーンと人工知能の融合を明確にナビゲートするために、業界に力を与えることを目指しており、革新者や投資家が何がうまくいくかを優先し、有望なものを探索し、単なる投機的なものを避けるのを支援します。

AI-ブロックチェーンシナジーマトリックス

一方向には、分散型AIシステムの基本的な特性である検証可能性、プライバシー、パフォーマンスがあります。他方では、ブロックチェーンの永遠の三位一体であるセキュリティ、スケーラビリティ、分散化に直面しています。これらの力が衝突すると、強力な連携から困難な不一致まで、さまざまなシナジーが生まれます。

たとえば、検証可能性がセキュリティ（高いシナジー）と出会うと、AI計算を証明するための堅牢なシステムが得られます。しかし、パフォーマンス要件が分散化（低いシナジー）と衝突すると、分散システムのオーバーヘッドという厳しい現実に直面します。プライバシーとスケーラビリティのようないくつかの組み合わせは、中間地点に着地しますが、有望で複雑です。

• なぜこれが重要なのか？
  • 戦略的コンパス：すべてのAIまたはブロックチェーンプロジェクトが具体的な価値を提供するわけではありません。このマトリックスは、意思決定者、研究者、および開発者を実世界の課題に対応する高シナジーのカテゴリーに向け、フェデレーテッド学習におけるデータプライバシーの確保やスケーラブルなAIトレーニングに分散型コンピューティングを使用するなどを示します。
  • 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：最も強力なシナジーが存在する場所（例：セキュリティ＋検証性、プライバシー＋分散化）を理解することで、このツールはステークホルダーが努力と投資を集中させ、測定可能な影響を約束する領域に注力することを可能にし、弱いまたは実用的でない統合に費やされるエネルギーを避けることができます。
  • エコシステムの進化を導く：AIとブロックチェーンの両方が進化するにつれて、このマトリックスは新興プロジェクトを評価するためのダイナミックなガイドとして機能し、過度に持ち上げられた物語に貢献するのではなく、意義のあるユースケースに適合していることを確認します。

このテーブルは、分散型AIシステムにおけるシナジーの強さに基づいてこれらの組み合わせを要約し、これらの交差点がどのように機能するかを説明しています。各カテゴリーの実世界の応用を具体的なプロジェクトの例を用いて示し、ブロックチェーンとAI技術が意味を持つ交差点を理解するための実践的なガイドとして機能します。これにより、影響力のある領域を特定するのに役立ち、過剰に宣伝された組み合わせや実現可能性の低い組み合わせを避けるのに役立ちます。

AI-Blockchainシナジーマトリックス：AIとブロックチェーン技術の主要な交差点をシナジーの強さ別に分類する

結論

ブロックチェーンとAIの交差点は、変革の可能性を提供しますが、前進するためには明確さと焦点が必要です。本当に革新的なプロジェクト - フェデレーテッドラーニング（プライバシー+分散化）、分散型コンピュート/トレーニング（パフォーマンス+スケーラビリティ）、zkML（検証性+セキュリティ）など - は、データのプライバシー、スケーラビリティ、信頼といった重要な課題に取り組むことで、分散型インテリジェンスの未来を形作っています。

ただし、それに対して注意深い目でアプローチすることも同じくらい重要です。多くのいわゆるAIエージェントは、既存のモデルを包むだけで、最小限の効用とブロックチェーンとの限定的な統合を提供しています。本当の突破口は、両方の領域の強みを活かして現実世界の問題を解決するプロジェクトから生まれます。ハイプの波に乗るのではなく、本物のブレイクスルーが生まれるでしょう。

私たちが前進するにつれて、AI-ブロックチェーンシナジーマトリックスは、プロジェクトを評価するための強力なレンズとなり、騒音から影響力のあるイノベーションを区別する手段となります。

先を見据えると、次の10年は、ブロックチェーンの強靭さとAIの変革力を組み合わせて、エネルギー効率の良いモデルトレーニング、プライバシー保護型の協力、スケーラブルなAIガバナンスなど、実際の課題を解決するプロジェクトに属することになるでしょう。業界は、これらの焦点を受け入れ、分散型インテリジェンスの未来を開くために取り組まなければなりません。

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