去中心化 AI のビジョンを本当に実現し、ブロックチェーンが安全、高効率、民主的に大規模 AI アプリケーションを支えることができ、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対抗できるようにするためには、AI のために特別に設計された Layer1 ブロックチェーンを作成する必要があります。これにより、AI のオープンな革新、ガバナンスの民主化、データの安全性のための堅固な基盤が提供され、去中心化 AI エコシステムの繁栄と発展が促進されます。
検証可能性と信頼性のあるアウトプットの保証
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、AIの出力結果の検証可能性と整合性を底層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）、マルチパーティ計算（MPC）などの最先端技術を統合することで、プラットフォームはモデル推論、トレーニング、データ処理の各過程が独立して検証可能であることを保証し、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を助け、「得られたものは望まれたもの」という実現を可能にし、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。
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敏感なデータを頻繁に扱い、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、保存などの全過程でデータの安全性を確保し、データの漏洩や不正使用を効果的に防止し、ユーザーのデータセキュリティに関する懸念を払拭する必要があります。
AI Layer1エコシステム研究：六大プロジェクトがオンチェーンDeAIの未来を構築
AI Layer1 エコシステム研究報告：オンチェーン DeAI の沃土を探る
概要
近年、OpenAI、Anthropic、Google、Metaなどの主要なテクノロジー企業が大規模言語モデル（LLM）の急速な発展を推進しています。LLMはさまざまな業界で前例のない能力を示し、人類の想像力を大きく拡張し、一部のシーンでは人間の労働を代替する可能性すら示しています。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額な計算リソースの制御によって、越えがたい壁を築き、ほとんどの開発者や革新チームがこれに対抗することが難しくなっています。
同時に、AIの急速な進化の初期において、社会の世論は技術による突破と便利さに焦点を当てることが多かったが、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た。長期的に見れば、これらの問題は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だろう。適切に解決できない場合、AIが「善に向かう」か「悪に向かう」かの論争は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。
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って、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、いくつかの主流なブロックチェーン上に多くの「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まだ多くの問題が存在します。一方で、非中央集権の程度が限られており、重要なプロセスやインフラが依然として中央集権型のクラウドサービスに依存しているため、真の意味でのオープンエコシステムを支えることが難しいです。もう一方で、Web2の世界のAI製品と比較すると、オンチェーンのAIはモデル能力、データ利用、応用シーンなどの面で依然として制限があり、革新の深さと幅が向上する余地があります。
去中心化 AI のビジョンを本当に実現し、ブロックチェーンが安全、高効率、民主的に大規模 AI アプリケーションを支えることができ、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対抗できるようにするためには、AI のために特別に設計された Layer1 ブロックチェーンを作成する必要があります。これにより、AI のオープンな革新、ガバナンスの民主化、データの安全性のための堅固な基盤が提供され、去中心化 AI エコシステムの繁栄と発展が促進されます。
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AI レイヤー 1 のコア特性
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であり、その基盤となるアーキテクチャとパフォーマンスデザインは、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。
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、オープンな計算能力、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台帳の記録に集中し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。計算能力を提供し、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なければなりません。これにより、AI 基盤インフラにおける中央集権的な巨頭の独占を打破します。これは、ベース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起します：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し、インセンティブを与え、検証できなければなりません。これにより、ネットワークの安全性とリソースの効率的な分配が実現されます。こうして初めて、ネットワークの安定と繁栄が保証され、全体の計算能力コストが効果的に削減されます。
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ています。さらに、オンチェーンAIエコシステムは、異なるモデル構造、データ処理、推論、ストレージなどの多様で異種のタスクタイプ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、弾力的な並列処理などの要求に対して深く最適化し、異種計算リソースへのネイティブサポート能力をあらかじめ設定し、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。
検証可能性と信頼性のあるアウトプットの保証 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、AIの出力結果の検証可能性と整合性を底層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）、マルチパーティ計算（MPC）などの最先端技術を統合することで、プラットフォームはモデル推論、トレーニング、データ処理の各過程が独立して検証可能であることを保証し、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を助け、「得られたものは望まれたもの」という実現を可能にし、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。
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敏感なデータを頻繁に扱い、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、保存などの全過程でデータの安全性を確保し、データの漏洩や不正使用を効果的に防止し、ユーザーのデータセキュリティに関する懸念を払拭する必要があります。
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 を含む六つの AI Layer1 代表プロジェクトを詳しく紹介し、レーストラック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、未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(の構築に取り組んでいます。初期段階はLayer 2ですが、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、収益性、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、価値分配の問題を解決し、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、価値の分配を実現できるようにすることです。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のチームは、世界のトップ学術専門家、ブロックチェーン起業家、エンジニアを集結し、コミュニティ駆動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ています。また、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わたり、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、豊富なリソース、コネクション、市場での認知度により、当初から強力な支援を受けてきました。 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
インフラストラクチャレイヤー
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訓練の基盤であり、2つのコアプロセスを含んでいます：
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、収益分配と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つの層に分かれています：
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が提唱する核心理念であり、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により、以下の特徴があります：
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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、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することです。そのコア技術は：
この方法では、再暗号化コストなしで「行動ベースの認可呼び出し + 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：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。その中で指紋方式は OML 1.0 による主線を実現し、"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を前提とし、違反があった場合には検出し、罰則を科すことが可能です。
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で、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、モデルが権限のあるリクエストにのみ応答することを保証し、無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ており、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