原作者: ファイルコインネットワーク
当初、人工知能 (AI) とブロックチェーンの融合は、ぎこちない流行語の組み合わせのように見え、早期導入者からは懐疑的な見方をされることが多かった。しかし、わずか 1 年で、分散型 AI は漠然とした概念から Web3 環境における会話の中心へと成長した。この急速な変化は、次の 3 つの主な要因によるものだ。
-
AIの影響: AI will significantly impact the way we interact with the world. As AI agents become more sophisticated, they will manage tasks such as financial trading and personal tutoring. This evolution raises important questions about control and governance in AI development.
-
集中化リスク: 少数のテクノロジー大手によって管理される集中型 AI モデルは、偏見、検閲、データ プライバシーの問題など、深刻なリスクをもたらします。この権力の集中はイノベーションを阻害し、脆弱性を生み出します。これは最近の Hugging Face のセキュリティ侵害事件からも明らかです。
-
包括的な AI エコシステムの必要性: 分散型 AI は、コンピューティング プロセスをさまざまなシステムに分散することで、より公平でアクセスしやすい AI 環境への道を提供します。主な利点は次のとおりです。 コスト削減、 参入障壁が低くなると、小規模な開発者やスタートアップ企業が AI 分野で革新を起こすことが可能になります。 データの完全性の向上、 検証可能なデータ ソースにより、AI モデルの透明性と信頼性が向上します。 民主的な環境、 AI 開発と市場の需要を組み合わせて、より民主的なテクノロジー環境を構築します。
これらの洞察は、集中型 AI に対する代替アプローチの価値を浮き彫りにしています。
分散型AIの柱
分散型 AI は、ユーザーのアイドル状態のコンピューティング能力の活用、安全な分散型ストレージの活用、透明なデータ ラベリングの実装という 3 つの柱で構成されています。
-
分散ストレージ: Filecoin などの分散型ストレージ ネットワークを活用して、大規模なデータセットの安全で検証可能なストレージを確保します。
-
分散コンピューティング: 分散型 AI では、個々のユーザーのアイドル状態のコンピューティング能力を活用し、ネットワーク全体にタスクを分散することで、AI 開発の実装が容易になり、コスト効率が向上します。
-
分散型データのラベル付けと検証: 透明性と検証性に優れたデータラベル付けプロセスは、データ品質の確保、バイアスの低減、AI システムへの信頼の向上に役立ちます。
詳細な理解: Filecoin エコシステムにおける分散型 AI プロジェクト
Web3 スタックが AI 分野にどのようなメリットをもたらすかをより深く理解するために、上記の分散型 AI の柱の一部またはすべてを活用している 4 つの分散型 AI プロジェクトが採用しているさまざまなアプローチを検討します。
出典: AI ワークロードなどのための分散ストレージの解放 – Vukasin Vukoje
(https://www.youtube.com/watch?v=tJ1RfAL-aWY)
ラモ – 分散型ネットワークへの参加を簡素化(資金調達段階:シードラウンド)
Ramo は、資本とハードウェアを調整することで、AI ワークロードを推進する上で重要な役割を果たします。さまざまなプロバイダーのリソースを組み合わせることで、Ramo はストレージ、SNARK 生成、計算などの複雑なタスクの実行を容易にし、複数のネットワークにわたるハードウェア リソースの共同資金調達を可能にします。
-
マルチネットワークタスク Ramo は、複数のネットワークにわたるタスク (Filecoin からの読み取り、Fluence での処理、Filecoin への書き戻しなど) をサポートし、ハードウェア プロバイダーの収益を最大化し、調整の複雑さを軽減します。
出典: Swanchain AI エージェントによる分散型ビジネス インテリジェンス – Charles Cao (https://www.youtube.com/watch?v=Mtl-paq2 jEk)
スワンチェーン – 分散型AIのトレーニングと展開(資金調達段階:シードラウンド)
Swanchain は、モデルトレーニングなどの AI タスクのために、ユーザーとアイドル状態のコンピューティング リソースを接続する分散型コンピューティング ネットワークです。Filecoin は、その主要なストレージ レイヤーとして、分散型 AI の原則に沿って、AI データの安全で透明性がありアクセスしやすいストレージを保証します。
-
分散型コンピューティング市場: Swanchain は、世界中のコンピューティング リソースを集約し、集中型クラウド サービスに代わるコスト効率の高いソリューションを提供します。ユーザーはコンピューティング タスクに入札することができ、Swanchain はユーザーのニーズに基づいて適切なプロバイダーをマッチングします。
-
Filecoin 統合による安全なデータ ストレージ: Swanchain は Filecoin と IPFS を使用して AI モデルと出力結果を安全に保存し、AI 開発プロセスの透明性と説明責任を確保します。
-
複数の AI ワークロードのサポート: Swanchain は、大規模な言語モデルや画像/音楽生成などのモデルトレーニング、推論、レンダリングを含むさまざまな AI タスクをサポートします。
出典: AI におけるオープンで検証可能なシステムの役割 (Filecoin と Lilypad) – Ally Haire (https://youtu.be/8WzMOsgzDjA)
リリーパッド – 分散AIコンピューティング(資金調達段階:シードラウンド)
Lilypad は、信頼できない分散コンピューティング ネットワークを作成し、アイドル状態の処理能力を解放し、人工知能、機械学習、その他の大規模コンピューティングの新しい市場を創出することを目指しています。Filecoin を統合し、IPFS をホット ストレージに活用することで、Lilypad は AI ワークフロー全体で安全で透明性があり検証可能なデータ処理を保証し、オープンで責任ある AI 開発環境をサポートします。
-
タスクベースコンピューティングのマッチング: Lilypadはユーザーにマッチしますデフィタスクモデルに基づいてプロバイダーとコンピューティング要件(GPUタイプやリソースなど)を結び付け、 市場 開発者が分散型 AI エコシステムで AI モデルを共有し、収益化できるようにします。
出典: bagel.net (https://www.bagel.net/)
ベーグル – AI および暗号研究ラボ (資金調達段階: 初期シードラウンド)
ベーグルはAIであり 暗号Filecoin などの分散型ネットワークのコンピューティング機能とストレージ機能を使用して AI 開発者がモデルをトレーニングおよび保存できるようにする分散型機械学習エコシステムを作成したグラフィ研究ラボ。革新的な GPU 再構築テクノロジにより、ストレージ プロバイダー (SP) はストレージ ネットワークとコンピューティング ネットワークの両方に貢献できるようになり、AI アプリケーションにおける Filecoin の実用性が向上し、AI 開発者のサポートが拡大し、SP に新たな収益機会が生まれます。
-
Filecoin ストレージ プロバイダーの収益を増加: Bagel は、ストレージ プロバイダーがストレージとコンピューティング リソースを収益化し、収益を増やして、ネットワークへの参加を促進するのに役立ちます。
-
コンピューティング使用率の最適化: Bagel は動的ルーティングを通じて GPU を収益性の高いネットワークに誘導し、プロバイダーとユーザーの効率と収益を最大化します。
概要
Filecoin と AI の組み合わせは、技術開発における重要な一歩となります。検証可能なストレージとコンピューティング ネットワークを組み合わせることで、現在の課題を解決するだけでなく、将来のイノベーションへの道を切り開くことができます。これらのテクノロジーが発展し続けると、AI やその他の分野に大きな影響を与え、企業や開発者に新たな可能性を提供します。
Ramo、Swanchain、Lilypad、Bagel について詳しく知りたい場合は、次のリンクをクリックして関連する基調講演をご覧ください。
Filecoinエコシステムの最新状況を知りたい場合は、フォローしてください @ファイルコイント または、 不和 .
感謝します HQハン そして ジョナサン・ビクター この記事をレビューし、貴重なコメントをくださった皆様に感謝します。
この記事はインターネットから引用したものです: ストレージから AI へ: AI エコシステムにおける Filecoin の役割を探る
関連:Planet Daily | Binanceがラットウェアハウス論争に反応。WLFIは63%のトークンを一般に販売する予定(Se
ヘッドライン バイナンスがラット取引の噂に反応:あらゆる形態の汚職の報告を歓迎、報奨金は最大500万ドル Odaily Planet Daily News バイナンス中国人はXプラットフォームに、最近、中国コミュニティで広まった特定のVコミュニティのスクリーンショットがバイナンスのラット倉庫に関する議論を引き起こしたと投稿しました。 これらのスクリーンショットの内容は最終的に誤解であることが確認されましたが、バイナンスはこのような問題を非常に重視しています。 漏洩や汚職を伴う行為は、確認され次第、真剣に対処されます。 取引所のコンプライアンス要件によると、すべてのバイナンスの従業員は、関連する必須のコンプライアンストレーニングを完了する必要があります。 同時に、バイナンスには、このような違反の調査を専門とする独立した監査チームもあります。 違反が確認された場合…