紹介

従来、AIの開発は重点的に集中しており、計算リソースのコストや大手テック企業の一部によるAI能力の独占など、参入障壁が大きい状況でした。この集中化はイノベーションを制限し、AIモデルの開発と展開に必要なツールへのアクセスを一部制限し、これらの技術の一般的な採用を抑制しています。

これらの制約を認識したDojo Protocolの創設者たちは、高性能リソースへのアクセスを民主化する分散型インフラストラクチャを作成することを決めました。ブロックチェーン技術を応用したDojo Protocolは、ネットワークパワーとデータをより公平に分配し、AI開発者、データプロバイダー、およびその他の関係者が安全かつスケーラブルな環境で協力できるようにすることを目指しています。

このプロトコルは、AIトレーニングのワークロードを効率的に管理すること、AIモデルの開発における透明性を確保すること、データの収益化に持続可能な経済モデルを作り出すことなど、特定の技術的な課題に対処するために設計されました。

Dojoプロトコルとは何ですか？

Dojoプロトコルは、AIセクターにおける分散型ソリューションの成長するニーズから始まった、AIデータの収益化およびGPUトレーニングのためのブロックチェーンネットワークです。プロトコルのビジョンは、スケーラブルかつ透明な方法でAIモデルを開発、トレーニング、収益化できるエコシステムを作り、AIランドスケープを変革することです。

Dojoは、AIの経済的利益が広く分配され、技術の独占による計算リソースの独占によって開発が妨げられない未来を展望しています。

開発チームとリーダーシップ

Dojoプロトコルのリーダーシップチームは、AI、ブロックチェーン、高性能コンピューティングの専門家で構成されており、それぞれがプロジェクトに豊富な経験をもたらしています。

ジョン・フォンは、Dojo Protocolの最高経営責任者であり、AIおよびブロックチェーン産業で10年以上の経験を持つプロフェッショナルです。彼は革新的なプロジェクトを率いる強力な実績を持ち、Tars AIの最高運営責任者として、同社の戦略的成長を牽引してきました。彼の学歴には、UCLAでコンピュータサイエンスの修士号を取得し、機械学習と分散システムを専攻しています。

Dojo Protocolの最高技術責任者であるJane Smithは、MITで人工知能の博士号を取得し、研究はAIモデルの最適化とスケーラブルなAIインフラの開発に焦点を当てていました。Dojoでの役割の前は、JaneはIo.netのリードAIアーキテクトであり、AIソリューションの開発に従事していました。

Dojo Protocolの開発は、プロジェクトの開発を指導するのに非常に役立ったインキュベーターであるTars AIによってさらにサポートされています。Tars AIのCEOであるPaul Xu氏は、技術とビジネスの両方の経験を持ち、Dojo Protocolの方向性を導くために戦略的な監督を行っています。彼の関与により、プロトコルは技術的な優位性と市場の実現可能性の両方に強く焦点を当てて開発されています。

Dojoプロトコルのリーダーシップチームの結集した専門知識は、AIとブロックチェーンの統合に伴う複雑な課題を克服する上で非常に重要であり、プロトコルを分散型AI領域のリーダーとして位置付けています。

技術アーキテクチャ

Dojo Protocolのブロックチェーンアーキテクチャは、AIモデルのトレーニングやデータトランザクションの要件を満たすために、多層システムとして設計されています。高いスループットとデータの整合性を確保します。

AIタスクには、従来の単一層ブロックチェーンでは課題となる、膨大な計算リソースと効率的なデータ管理が必要です。この事実から、プロトコルのアーキテクチャはマルチレイヤーのアプローチを適用しており、異なるレイヤーがシステムの効率を維持するための専門機能を提供しています。

ベースレイヤーは、データの整合性を確保し、トランザクションを処理することが主な役割です。Proof-of-Stake（PoS）に似たコンセンサスメカニズムを使用して、ネットワークがブロックチェーンの状態について合意に達することを保証します。速度やセキュリティを損なうことなく、AIのワークロードに関連する大量のトランザクションを管理するのに役立ちます。

スケーラビリティに対応するために、AIモデルトレーニングなど特定のタスクに使用されるサイドチェーンも統合されています。これにより、メインチェーンは流れながら、コンセンサスメカニズムや処理ルールをカスタマイズする柔軟性を提供します。

特化したアルゴリズムとデータ構造が、AIモデルをDojoのブロックチェーンに統合する管理を行います。AIワークロードの複雑さとサイズを扱うために、DojoはMerkle木や有向非巡回グラフ（DAGs）などのデータ構造を利用しています。

マークルツリーダイアグラム_

Merkleツリーは、AIデータブロックの整理と整合性の検証を行い、データセット全体を繰り返し送信または保存することなく、効率的なデータ整合性の証明を可能にします。

DAGとブロックチェーンの違い

DAGは、異なるAIタスク間の依存関係を管理し、ネットワークが複雑なAIワークフローをより効率的に処理できるようにするのに役立ちます。この構造はタスクの並列処理をサポートするため、非常に有用です。

Dojoプロトコルのスマートコントラクト

スマートコントラクトは、Dojoプロトコルのガバナンスと運用の一部です。これらは、ブロックチェーンに格納された自己実行プログラムであり、ネットワークによって事前に定義されたルールや契約を自動的に強制します。Dojoでは、GPUリソースの割り当て、データトランザクションの実行、トークン経済の管理など、重要な機能を管理します。たとえば、ユーザーがAIモデルトレーニング用にGPUパワーを借りるとき、スマートコントラクトは、取引が合意どおりに実行され、計算タスクが完了したときにのみDOAIトークンでの支払いが行われることを保証します。

セキュリティ対策と監査可能性

Dojo内のスマートコントラクトは、不正なアクセスや改ざんを防ぐために、暗号技術を含む複数のセキュリティレイヤーで設計されています。すべての契約コードは公開されており、継続的なコミュニティのレビューを可能にし、潜在的な脆弱性を迅速に特定し対処することができます。

マルチレイヤーブロックチェーン設計と高度なAI 統合メカニズム、スマートコントラクトインフラストラクチャを組み合わせることで、Dojo Protocol はスケーラブルで安全かつ効率的な分散型AI 開発プラットフォームを提供します。

GPUトレーニングレイヤーとコンピューテーションインフラストラクチャー

プロトコルのGPUトレーニングレイヤーは、効率的かつスケーラブルなAIモデルのトレーニングを容易にするために設計されており、個々のユーザーから大規模な組織まで、アイドル状態のGPUリソースをネットワークに貢献することができます。

GPUトレーニングレイヤーは、計算タスクを分散ネットワーク全体に配布するために構築されており、ネットワークに参加したいユーザーはまずハードウェアを登録し、必要な技術とセキュリティの基準を満たしていることを確認します。認証が完了すると、彼らはDojo GPUソフトウェアをインストールすることができます。これにより、彼らのハードウェアがブロックチェーンと統合され、GPUリソースが安全にネットワークに接続され、タスクの受け取りと実行の準備が整います。

ネットワーク内のタスクは、電力供給、ワークロードの互換性、GPUの過去のパフォーマンスなどの要因を考慮したアルゴリズムに基づいて分散されます。

パフォーマンスと拡張性

Dojoプロトコルは、リアルタイムのスケーラビリティ機能と動的リソース割り当てをサポートするアーキテクチャの組み合わせによってスケーラビリティの課題に対処します。

AIモデルトレーニングの需要が増加するにつれて、そのネットワークは、Dojo GPUトレーニングレイヤーの一部としてのタスク配布およびリソース管理プロトコルにより、パフォーマンスを損なうことなく、新規参加者から追加のGPUを取り込むことでスケーリングできます。

DojoVPN：セキュリティとプライバシーのインフラストラクチャー

DojoVPNは、分散環境内で安全でプライベートなデータ取引を保証します。ユーザートラフィックをルーティングするために中央集権型サーバーに依存する従来のVPNとは異なり、DojoVPNはノードの分散ネットワークを使用してデータルーティングと暗号化を管理します。このアーキテクチャは、単一障害点を排除し、中央集権型データ侵害のリスクを低減することで、ユーザーのプライバシーを強化します。

DOAIトークン:トークノミクスとガバナンス

DOAIトークンは、経済モデルを通じてDojoプロトコルで異なる目的を持ち、プラットフォームの運用を促進します。プラットフォームのDOAIの総供給量は10億トークンに制限されており、成長を促進し、エコシステムの長期的な持続可能性を確保するための戦略的な配布計画が用意されています。

供給メカニズムと配給モデル

DOAIトークンの配布は、初期の流動性と長期的な成長をバランスさせるために構築されました。トークンの割り当てには、ベンチャーキャピタル、ノード販売、戦略的販売、流動性提供、ファーミングインセンティブ、チームリザーブなどのカテゴリが含まれています。

たとえば、トークンの大部分がファーミングに割り当てられています（43.5%）、これにより参加者は時間とともにネットワークのセキュリティと機能性に貢献することが奨励されます。

ベスティングスケジュールは、ネットワークの成長軌道と一致するように段階的にリリースされることで、即時の売却を防ぐように設計されています。たとえば、ファーミング報酬は、初期のクリフを伴う48ヶ月のベスティング期間の対象となり、インセンティブが長期的な参加と一致したままであることを保証しています。

経済的なインセンティブ

DOAIトークンは、Dojo GPUネットワークを介して計算能力を貢献する参加者を報酬するために使用されます。これにより、GPUオーナーがリソースを共有することを奨励し、プラットフォームのAIモデルトレーニング機能をサポートすることで、活発なエコシステムを維持するのに役立ちます。

経済モデルには、参加者がDOAIトークンをロックして追加の報酬を得てガバナンスの決定に参加するステーキングの機会が含まれています。この仕組みは、積極的な参加と長期的なコミットメントを奨励することで、トークン保有者の利益をDojoプロトコルの長期的な成功に合わせるものです。

ガバナンス

Dojoプロトコル内のガバナンスは分散化されており、民主的です。そのフレームワークは、プロトコルがコミュニティの集合的利益を反映するように進化するよう設計されています。

トークン保有者は、更新、新機能の統合、および経済パラメータの調整など、プロトコルのさまざまな側面に影響を与える提案に投票することができます。各参加者の投票権は、保有しているDOAIトークンの数に比例しており、ネットワークへの関与度が高い人々ほどその方向により大きな影響力を持ちます。

投票プロセスは透明に行われ、承認された提案の実行を自動化するためにスマートコントラクトを使用しています。これにより、すべての決定が公開され、コミュニティによって監査されることが保証されます。

トークンの有用性

DOAIトークンは、ネットワークの機能性と成長を促進するさまざまな活動を可能にします。

DOAI トークンの主な用途の1つは、Dojo エコシステム内での交換手段としての利用です。参加者は、Dojo GPU プラットフォームを介して GPU リースの支払いに DOAI を使用し、分散型 AI モデルのトレーニングを可能にし、開発者や研究者に中央集権的で高額なインフラストラクチャが必要なく、計算能力を提供します。

DOAIトークンは、DojoVPN上の拡張サービスの支払いにも使用され、ネットワークへの安全でプライベートなアクセスを提供し、すべてのトランザクションが透明で改ざんできないことを保証します。

DOAIトークノミクスとガバナンスフレームワークの設計は、参加を促進し、長期的な持続可能性を確保し、分散型のコミュニティ駆動プロトコルを維持することをバランスさせています。

データ経済とモネタイゼーション

Dojoプロトコルのデータエコノミーアプリは、AIデータの分散型マーケットプレイスを容易にするために設計されました。ユーザーは、安全で透明なブロックチェーン環境でAIデータセットを購入、販売、取引することができ、すべての取引が不変で監査可能であることが保証されています。

このアプリは、スマートコントラクトを使用して、データの価格設定、取引、評価のプロセスを自動化します。それらは、事前に定義された条件を自動的に実行するようにプログラムされており、取引が公正かつ透明に実行されることを保証します。このアプリ内の価格設定アルゴリズムは、データの品質、需要、および過去の取引のパフォーマンスなど、さまざまな要因を考慮してデータセットの価値を決定します。このダイナミックな価格設定モデルは、データプロバイダと消費者が効率的にやり取りできる公正かつ競争力のあるマーケットプレイスを作り出すのに役立ちます。

市場の動向

Dojo Protocolのエコシステム内の市場動向は、意思決定の力と経済参加の権限がすべての参加者に分散された分散型の原則によって統治されています。Data Economyアプリは、中間者なしでデータのピアツーピア取引を可能にすることで、コストを削減し取引の効率を高めることで、これらの動向を促進しています。

Dojo内の経済モデルは、データプロバイダーと消費者の両方にインセンティブを与えるように設計されています。

• データプロバイダーは高品質なデータセットを共有し、AIモデルのトレーニングに対してDOAIトークンで報酬を受け取ります。
• AI 開発者や研究者などの消費者は、DOAI トークンを使用してこれらのデータセットを購入し、AI モデルを改善するために必要なデータにアクセスすることができます。

エコシステム内でのデータと資本の持続的な流れは、流動性を維持し、すべての利害関係者の継続的な参加を促進するのに役立ちますが、技術的、経済的両方の課題も伴います。

そのような課題の1つは、取引されるデータのセキュリティと完全性を確保することです。プロトコルは、ブロックチェーン技術を使用してすべての取引の不変の記録を提供することで、データがマーケットプレイスに一度リストアップされた後に改ざんされないようにします。

経済的には、課題は持続可能なモデルを作り出し、長期的な参加を促進することにあります。Dojoは、データプロバイダーがデータの初期販売だけでなく、生態系への持続的な利用と貢献に対して報酬を受け取る強力なインセンティブ構造を通じてこの問題に取り組んでいます。

結論

Dojo Protocolは、AIとブロックチェーン技術の交差点における興味深い進歩です。Dojo は、その分散型アーキテクチャを通じて、AI モデルのトレーニング、データの収益化、GPU リソース共有のためのスケーラブルで安全なプラットフォームを提供します。ブロックチェーンの統合により、エコシステム全体のデータの整合性、透明性、セキュリティが確保され、スマートコントラクトを使用することで、リソースの割り当て、ガバナンス、経済取引などのプロセスが自動化されます。

Dojoの貢献は技術革新を超えており、高性能コンピューティングとAIデータへのアクセスを民主化する分散型マーケットの創造も含まれています。DOAIトークンによって支えられた彼らの経済モデルは、AI開発者とデータプロバイダーを力強く支援し、AIとブロックチェーン技術の将来の発展を助けるために強靭でオープンなエコシステムを確立しています。