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として、その基盤構造と性能設計は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機構 AI Layer 1の核心は、オープンな計算力、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帳簿の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を提供し、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する必要があります。これは、基盤のコンセンサスとインセンティブ機構に対してより高い要求を突きつけます：AI Layer 1は、実際の貢献を正確に評価し、ノードがAI推論、トレーニングなどのタスクにおいて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、全体の計算力コストを効果的に削減することができるのです。
検証可能性と信頼できる出力の保証 AI Layer 1は、モデルの悪用やデータの改ざんなどの安全性リスクを防ぐだけでなく、基盤のメカニズムからAI出力結果の検証可能性と整合性を確保する必要があります。信頼できる実行環境、ゼロ知識証明、多者安全計算などの最先端技術を統合することにより、プラットフォームは各モデル推論、トレーニング、データ処理プロセスを独立して検証できるようにし、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、「得られるものが望んでいるもの」であることを実現し、ユーザーのAI製品への信頼と満足度を向上させます。
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 が提案したコア理念で、オープンソース 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：
AI Layer1レースの探求：分散化されたAIエコシステムを構築するための重要なインフラストラクチャ
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
###概要
バックグラウンド
近年、OpenAI、Anthropic、Google、Metaなどの主要テクノロジー企業が、大規模言語モデルの急速な発展を推進しています。大規模言語モデルは、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広げ、時に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巨人の手にしっかりと握られています。豊富な資本と高額な計算リソースのコントロールを駆使して、これらの企業は越えがたい壁を築き、ほとんどの開発者やイノベーションチームが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口や利便性に焦点を当てることが多いが、プライバシー保護、透明性、安全性といった核心的な問題への関心は相対的に不足している。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い影響を与えることになる。もし適切に解決できなければ、AIが"善"に向かうのか"悪"に向かうのかという議論はますます顕著になるだろう。そして、中央集権的な大手企業は利益追求の本能に駆動され、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たな可能性を提供しています。現在、一部の主流のブロックチェーン上には多数の「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多くの問題が残っています。一方では、分散化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。もう一方では、Web2のAI製品と比較して、オンチェーンAIはモデルの能力、データ利用、アプリケーションシーンなどの面で依然として制限があり、革新の深さと広さは向上が求められています。
真正に去中心化AIのビジョンを実現し、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、性能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を促進します。
! BiteyeとPANewsが共同でAIレイヤー1研究レポートをリリース:オンチェーンDeAIの肥沃な土壌を見つける
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として、その基盤構造と性能設計は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機構 AI Layer 1の核心は、オープンな計算力、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帳簿の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を提供し、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する必要があります。これは、基盤のコンセンサスとインセンティブ機構に対してより高い要求を突きつけます：AI Layer 1は、実際の貢献を正確に評価し、ノードがAI推論、トレーニングなどのタスクにおいて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、全体の計算力コストを効果的に削減することができるのです。
卓越な高性能と異種タスクのサポート能力 AIタスク、特に大規模言語モデル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課しています。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し、異種計算リソースへのネイティブなサポート能力を予め設定する必要があります。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を実現します。
検証可能性と信頼できる出力の保証 AI Layer 1は、モデルの悪用やデータの改ざんなどの安全性リスクを防ぐだけでなく、基盤のメカニズムからAI出力結果の検証可能性と整合性を確保する必要があります。信頼できる実行環境、ゼロ知識証明、多者安全計算などの最先端技術を統合することにより、プラットフォームは各モデル推論、トレーニング、データ処理プロセスを独立して検証できるようにし、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、「得られるものが望んでいるもの」であることを実現し、ユーザーのAI製品への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しばしば扱いますが、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つつ、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、ストレージなどの全過程におけるデータの安全性を確保し、データ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。
強力なエコシステムのサポートと開発支援能力 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、運用支援、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、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。
! BiteyeとPANewsが共同でAIレイヤー1研究レポートをリリース:オンチェーンDeAIの肥沃な土壌を見つける
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6つのAI Layer1代表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、将来のトレンドを探ります。
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はオープンソースの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)にあり、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、分散型の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、中央集権的な大規模言語モデル市場におけるモデルの所有権、呼び出しトラッキング、価値の配分の問題を解決し、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、世界中のトップクラスの学術専門家、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、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、Polygon 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向けて協力しています。
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、創業以来独自のオーラを持ち、豊富なリソース、コネクション、市場での認知度を持ち、プロジェクトの発展を強く支持しています。 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。
! [BiteyeとPANewsが共同でAIレイヤー1研究レポートをリリース:オンチェーンDeAIの肥沃な土壌を見つける])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-f4a64f13105f67371db1a93a52948756.webp###
(# 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盤であり、2つのコアプロセスを含みます：
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管理を提供し、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層に分かれています：
! [BiteyeとPANewsが共同でAIレイヤー1研究レポートをリリース:オンチェーンDeAIの肥沃な土壌を見つける])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-a70b0aca9250ab65193d0094fa9b5641.webp(
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 が提案したコア理念で、オープンソース 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：
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、およびモデルの微分可能性を利用して、"検証可能だが削除できない"軽量安全メカニズムを開発することです。そのコア技術は：
この方法は、再暗号化コストなしに「行動ベースの承認呼び出し + 所属検証」を実現できます。
! [BiteyeとPANewsが共同でAIレイヤー1研究レポートをリリース:オンチェーンDeAIの肥沃な土壌を見つける])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-cf5f43c63b7ab154e2201c8d3531be8c.webp
モデルの権利確定と安全な実行フレームワーク
Sentient 現在採用されているのは Melange 混合安全：指紋による権利確定、TEE 実行、オンチェーン契約の利益分配の組み合わせです。その中で指紋方式は OML 1.0 によって実現されたメインラインであり、"楽観的安全（Optimistic Security）"の思想を強調しています。つまり、デフォルトではコンプライアンスがあり、違反があった場合には検出され罰則が科されるということです。
フィンガープリントメカニズムは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で、トレーニング段階でモデルが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、不正な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を利用して、モデルが認可されたリクエストにのみ応答することを保証し、不正アクセスや使用を防止します。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、その高性能およびリアルタイム性の利点により、現在のモデル展開の中核技術となっています。
将来的には、SentientはZeroKnowledgeを導入する予定です