Web3は、実際にコンピュータチップレースで競争することができます

GPU不足はWeb3インフラストラクチャの主流採用を推進します。

人工知能(AI)モデルをトレーニングするためには、NVIDIA A100やH100のようなハイエンドのグラフィックス処理ユニット(GPU)が必要です。しかし、これらのGPUは各モデルごとに限られた期間のみ必要であり、非常に高価で供給が制約されています。これにより、多くのスタートアップ企業にとっては所有することが困難です。

Amy JamesとDevon JamesはWeb3 Working Groupの共同執行ディレクターです。

さらに、多くの人々がAIの安全性について深刻な懸念を抱いています。ディープフェイク画像が人々や経済に損害を与える可能性や、社会を破壊しようとするターミネーターのような悪意のあるAGI(人工知能)への恐れなどがあります。[AGIは人間の能力を超える自律システムを指し、いわゆる「シンギュラリティ」とも呼ばれます。]

分散型の物理的なインフラストラクチャネットワーク(DePINとも呼ばれる)は、特に計算およびストレージネットワークにおいて、アクセスと安全性の2つの理由からAIとWeb3を主流にする解決策を提供します。

Web3はすでに10年近く存在していますが、その使用は暗号通貨信者の限られた観衆にとどまっています。これは、オリジナルのWebプロトコルがゼロから始める必要があったのに対して、分散型のWeb3プロトコルは既存のWebの利点を持っているため、より速く採用されることが予想されていた熱狂的な愛好家たちを困惑させています。

しかし、主流のユーザーはまだ分散型のソーシャルネットワークに参加したり、分散型のファイルストレージのようなプロトコルを使用したりしていません。なぜなら、彼らにはそれらへの強い需要がないからです。ほとんどの人々にとって、Web2プラットフォームが大規模な監視や操作を行っていることは認識されているものの、これらのサービスは「十分にうまく機能している」とされ、強力なネットワーク効果がユーザーを縛り付けています。

AIの出現は、GPU不足とAIスタートアップが直面するデータの課題に対する解決策を提供することで、Web3インフラストラクチャにとってのブレイクアウトの瞬間をもたらすでしょう。DePINはAIの開発を変革し、それによって最初の主流のユーザーをWeb3プロトコルに参加させます。

AIスタートアップの創業者は、成功するために高品質で高価で入手困難なGPUへのアクセスが必要なため、使い勝手の悪いユーザーエクスペリエンスを介してトークンを購入しなければならないという問題など、これまで主流の観客を妨げていた摩擦を乗り越える技術的な能力と動機を持っています。

Akashなどのプロトコルは、「GPUのためのAirbnb」と形容されることがあり、GPU所有者がリソースを貸し出すための分散型のマーケットプレイスを提供しています。これらのプロトコルは、高コストなリソースを小規模なプレーヤーにも利用可能にし、ハードウェア所有者が収益を得ることができるようにすることで、AIのイノベーションを民主化します。

そして、AIスタートアップの創業者たちは、必要なGPUへのアクセスを得るためにWeb3プロトコルに参加するだけでなく、Web上では利用できない新機能を解放するこれらのプロトコルのために留まるでしょう。

Arweaveのようなファイルストレージプロトコルは、一度の支払いで永続的なデータストレージモデルを提供することで、データの寡占を破壊します。トレーニングデータに永続的なストレージを使用することで、機械学習をオープンかつ検証可能にし、AIモデルの信頼性を高めることができます。

現時点では、OpenAIのChatGPTやGoogleのBardなど、大企業によるAI製品がリードしていますが、これはオープンソースのバージョンが競争上の優位性を持っているケースです。

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AIは、リンゴや野球ボールのような2つの丸い物体の違いを知ることができるのは、何千回も人間の入力によってどちらがどれであるかを教えられてきたからです。私たちは、自転車や信号機、橋を持つボックスを選択することでCAPTCHAを記入する際に、無意識のうちにAIモデルのトレーニングデータを作成してきました。

このようなトレーニングデータが企業によって所有され、制御されている場合、それは信頼できるものと言えるでしょうか?

競合エージェント

AIのユースケースは、オープンで一般に利用可能なトレーニングデータがより信頼性があり、より高品質であるだけでなく、情報を交換し学習を加速させることで、次のバージョンを徐々に改善するという好循環の中で進化することができる点でユニークです。

さらに、Sam AltmanのWorldcoinプロジェクトが追求している「zkML」(ゼロ知識機械学習)のようなオープンソースのフレームワークは、AIモデルが特定のデータセットでトレーニングされたことを検証するための暗号的な証明を提供し、出力の信頼性を高めます。

AIがディストピア的な独裁的な未来につながるという恐れもあるが、DePINは信頼性のあるコードとそれが動作する物理的なインフラストラクチャネットワークの両方に対する解毒剤を提供します。もしスタートアップの創業者がAmazon Web Services(AWS)などのインターネットの巨人が制御するインフラストラクチャ上にアプリを構築する場合、競合他社に対して収益の大部分を支払わなければならないためスタートアップの競争が困難になるだけでなく、相手方リスクを負うことになります。

Web3アプリが成功すると、それはAmazonやGoogleなどの依存先である企業にとって競争と見なされ、したがって必要なインフラから切り離される可能性があります。DePINは、創業者に対して、攻撃に対してより信頼性の高いインフラ、攻撃に強いインフラ、そしてコストがはるかに低いインフラを提供します。

また、AIスタートアップにおけるDePINの利点は、トレーニングデータやハードウェアへのアクセスを超えています。ディープフェイクがますます一般的になり、オンラインコンテンツに対する公衆の信頼を侵食する中で(たとえば、「ペンタゴン爆発」の写真など、一時的に5000億ドルの市場反応を引き起こしたもの)、Web3プロトコルは公開鍵暗号を通じて解決策を提供します。

暗号署名の利点は、暗号スペースの私たちにとっては明らかですが、AIの故障者たちはまだこの解決策を見つけていません。公開鍵暗号は、独自で偽造できない署名を提供し、コンテンツの信頼性を確立し評価するために使用できます。

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GPU不足は、スタートアップの創業者達がDePINプロトコルを使用する意欲を高めるかもしれませんが、これらのプロトコルが解除する機能は、それらに構築されたアプリがWeb2の主要な競合他社に勝利するのに役立ちます。分散型インフラストラクチャを使用して構築されたAIアプリは、遅延を減らすための最適化されたジョブルーティングの利点、マイクロペイメントを介したより速く低コストの商取引、さまざまなスマートコントラクト機能、ディープフェイクやスパムをフィルタリングしてフィード内のデータを自動的に保護する機能を持っています。

DePINは、AIスタートアップに対してより良いアクセスと機能を低コストで提供し、開発と競争のための肥沃な地を作り出します。これらの新興AIアプリケーションのユーザーは、しばしば自分でも気づかずにWeb3プロトコルのユーザーになります。

この背後での統合により、ユーザーは分散型Webの利点に触れ、Web3の採用の伝統的な障壁を乗り越えるのに役立つシームレスなエクスペリエンスを提供します。AIとWeb3は競争関係にあるのではなく、ピーナッツバターとジェリーのように互いに必要としています。