AI Layer1 研究レポート:オンチェーンDeAIの肥沃な土壌を見つける

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は様々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、さらには一部のシーンでは人間の労働を代替する可能性さえ示しています。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。これらの企業は強力な資本と高価な計算リソースのコントロールを駆使して、越えがたい壁を築き、絶大多数の開発者や革新チームが競争することを困難にしています。

同時に、AIの急速な進化の初期には、社会の世論は技術の突破と便利さに焦点を当てがちですが、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の受容度に深く影響します。もし適切に解決できなければ、AIの「善」に向かうか「悪」に向かうかの議論はますます際立つでしょう。また、中央集権的な巨大企業は利益追求の本能に駆動されるため、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、その分散化、透明性、検閲耐性の特性により、AI業界の持続可能な発展に新しい可能性を提供しています。現在、一部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まだ多くの問題があります。一方では、分散化の程度が限られており、重要な部分やインフラが依然として中央集権的な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。他方では、Web2のAI製品と比較して、オンチェーンAIはモデル能力、データ利用、アプリケーションシナリオなどの面で依然として制限があり、革新の深さと広がりが向上する余地があります。

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なAIアプリケーションを支えることができ、パフォーマンス面で中央集権的なソリューションと競争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構築する必要があります。これにより、AIのオープンなイノベーション、ガバナンスの民主化、データの安全性を確保するための堅固な基盤が提供され、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であり、その基盤アーキテクチャと性能設計は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指しています。具体的には、AI Layer 1は以下のコア能力を備えているべきです：

1. 効率的なインセンティブと分散型合意メカニズム

AI Layer 1のコアは、オープンな計算力、ストレージなどのリソース共有ネットワークの構築にあります。従来のブロックチェーンノードが主に帳簿記録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モデルのトレーニングや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提供する必要があります。これにより、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します。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起します。AI Layer 1は、ノードがAI推論、トレーニングなどのタスクにおいて実際にどのように貢献しているかを正確に評価し、インセンティブを与え、検証できる必要があります。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配分を実現します。そうすることで、ネットワークの安定性と繁栄を保証し、全体的な計算力コストを効果的に削減できるのです。

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突きつけています。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なシナリオを含む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、弾力的な並列処理といった要求に深く最適化され、異種計算リソースへのネイティブサポート能力が事前に設定されている必要があります。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安全リスクを防ぐだけでなく、AIが出力する結果の可検証性と整合性を底層の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）、マルチパーティ安全計算（MPC）などの最先端技術を取り入れることで、プラットフォームはモデル推論、トレーニング、データ処理の各プロセスが独立して検証可能であることを実現し、AIシステムの公正性と透明性を確保します。同時に、この可検証性は、ユーザーがAIの出力の論理と根拠を明確に理解するのを助け、「得られるものは望むもの」とし、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なデータを扱うことが多く、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の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、保存などの全プロセスにおけるデータの安全性を確保し、データの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不安を解消する必要があります。

5. 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。

以上の背景と期待を踏まえ、この記事では Sentient、Sahara AI、Ritual、Gensyn、Bittensor、そして 0G を含む6つのAI Layer1の代表的なプロジェクトについて詳細に紹介し、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、将来のトレンドについて探ります。

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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(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ることで、分散型の人工知能経済圏を構築します。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、中央集権型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、呼び出しの透明化、価値の分配化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、マネタイズ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のエコシステムを推進することです。

Sentient Foundation チームは、世界中のトップの学術専門家、ブロックチェーン起業家、エンジニアを集結させ、コミュニティ主導のオープンソースかつ検証可能な 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、ある有名なパブリックチェーンの共同創設者がブロックチェーン戦略とエコシステムのレイアウトを主導しています。チームメンバーのバックグラウンドは、Meta、Coinbase などの有名企業や、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。

著名なパブリックチェーンの共同創設者による二度目の起業プロジェクトであるSentientは、設立当初から光環を持ち、豊富なリソース、人脈、市場認知度を備えており、プロジェクトの発展に強力な背書を提供しています。2024年中に、Sentientは8500万ドルのシードラウンドの資金調達を完了し、Founders Fund、Pantera、Framework Venturesが主導し、他の投資機関にはDelphi、Hashkey、Spartanなど数十の著名なVC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」アーティファクトの開発とトレーニングの基礎であり、2つのコアプロセスを含みます：

• 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。
• ロイヤリティトレーニング（Loyalty Training）：モデルがコミュニティの意図と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の制御を提供し、AIアーティファクトの所有権、使用トラッキング、利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四つの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；
• 配布層：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承認されているかを検証する；
• インセンティブレイヤー：収益ルーティング契約は、毎回の呼び出しでトレーナー、デプロイヤー、およびバリデーターに支払いを分配します。

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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 AI モデルに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、以下の特徴があります：

• 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は透明で、コミュニティが再現、監査、改善しやすい。
• マネタイズ：各モデルの呼び出しは収益ストリームを引き起こし、オンチェーン契約は収益をトレーナー、デプロイヤー、バリデーターに分配します。
• 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

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、"検証可能だが取り除けない"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：

• 指紋埋め込み：トレーニング時に一組の隠れたクエリ-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：第三者検出器（Prover）を通じてquery質問形式で指紋が保持されているかどうかを検証する；
• 許可呼び出しメカニズム：呼び出す前にモデルの所有者から発行された「権限証明書」を取得する必要があり、システムはこ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、再暗号化コストなしで「行動に基づく認可呼び出し + 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 現在採用の Melange 混合セキュリティ：指紋による権利確認、TEE 実行、オンチェーン契約の分配が組み合わさっています。指紋方式は OML 1.0 によって実現されたメインラインであり、「楽観的セキュリティ（Optimistic Security）」の思想を強調しています。すなわち、デフォルトでは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、罰則を科すことができます。

フィンガープリンティングメカニズムはOMLの重要な実装であり、特定の「質問-回答」ペアを埋め込むことによって、トレーニング段階でモデルがユニークな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、モデル開発者の権利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、未許可のアクセスや使用を防ぎます。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から、現在のモデル展開の中核技術となっています。

将来的に、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性をさらに強化し、AIモデルの分散型デプロイメントに対してより成熟したソリューションを提供することを計画しています。

アプリケーション層

現在、Sentientは