AIとブロックチェーンの融合：五大AI Layer1プロジェクトデプス解析

人工知能技術の急速な発展に伴い、従来のブロックチェーンアーキテクチャはAIアプリケーションの高性能計算や複雑なデータ処理のニーズを満たすことが困難になっています。これにより、AI最適化専用のLayer 1ブロックチェーンプラットフォームの台頭が促され、技術アーキテクチャ、アプリケーションシーン、ビジネスモデルにおいて多様な特徴を示しています。

この記事では、Bittensor、Vana、Kite AI、Nillion、Sahara の 5 つの主要な AI Layer1 プロジェクトについて詳しく説明します。

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Bittensor：分散型AIネットワークインフラストラクチャ

BittensorはブロックチェーンAI領域の初期探求者として、オープンな非中央集権型人工知能協力ネットワークの構築に取り組んでいます。その目標は、従来のAI開発における中央集権的な壁を打破し、より多くの参加者が共同で貢献し、共に利益を得ることができるようにすることです。

従来の中央集権型AIシステムとは異なり、Bittensorはオープンなピアツーピアエコシステムを構築しており、参加者はネットワークへの貢献に基づいて相応の報酬を得ることができます。

Bittensorの技術アーキテクチャは、二層構造の設計を採用しています:

• 根ネットワーク（メインネット）：全システムの調整、検証およびTAOトークンの発行管理を担当し、ネットワーク全体のリソース配分の中枢です。
• サブネットエコシステム：各サブネットは独立したAIラボのように特定のAIアプリケーションシナリオに対して専門的なソリューションを開発し、市場競争の中で自らの価値を証明します。

このデザインにより、Bittensorは全体ネットワークの安定性と各分野の専門性の両立を可能にし、分散型AIの発展に柔軟なインフラを提供します。

エコロジーの発展の進展

• サブネットの数は初期の32から64以上に拡大し、テキスト生成、取引シグナル、データラベリングなどのさまざまなAIアプリケーションシーンをカバーしています。
• アクティブユーザー数は14万人に達し、前年に比べて倍増しました。
• サブネット市場の総評価額は1億ドルを超え、日々の取引量は約4500万ドルを維持しています。
• 機関参加度が明らかに向上し、著名なファンドがTAOをその分散型AIファンドに組み入れ、ウェイトを29.55%に調整しました。

これらのデータは、Bittensorがますます多くの市場参加者の認識を得ており、そのエコシステムが良性の発展軌道に入っていることを示しています。

Bittensorが最近完了したdTAO（ダイナミックTAO）システムのアップグレードは、その経済モデルにおける重要な革新です。このアップグレードの核心は、トークンTAOの配分メカニズムを最適化することで、検証者の主観的な判断に依存した資源配分の方法から、より市場化された配分メカニズムへと移行し、資源が真に競争力のあるサブネットにより正確に流れることを可能にします。

これらの問題を解決するために、dTAOのアップグレードは市場メカニズムに基づく動的リソース配分システムを導入しました。このシステムは各サブネットを独立した経済単位に変え、ユーザーの実際の需要に基づいてリソースの配分を推進します。その核心的な革新はサブネットトークン（Alphaトークン）メカニズムです：

• 動作原理：ユーザーはTAOをステーキングすることで、各サブネットが発行するAlphaトークンを取得できます。これらのトークンは、特定のサブネットに対するユーザーの支持を表しています。
• リソース配分ロジック：Alphaトークンの市場価格がサブネットの需要強度を測るシグナルとなり、初期時にはalphaトークンの価格が同じで、各プールには1つのTAOと1つのalphaトークンだけが存在します。サブネット内で2種類のトークンの流動性が追加されるにつれて、alphaトークンの価格も変動し、TAOの排出はサブネットトークンの価格に基づいて全てのトークンに比例配分されます。価格が高いサブネットはより多くのTAO配分を受けることになり、リソースの自動最適配置を実現します。

このメカニズムは、リソース配分の効率と公平性を大幅に向上させ、TAOトークンの価値をより安定させ、一般ユーザーがネットワークガバナンスに参加するためのより多くの手段を提供します。

現在最も活発なサブネットには、

• 4号子网Targon：テキスト生成に特化したAI推論サービスで、特徴は応答速度が速く、コストが低いです。
• 64番サブネットChutes：さまざまなLLMのAPIインターフェースを提供し、開発者がBittensorネットワーク上でAIアプリケーションを構築および展開できるようにします。
• 8号サブネットPTN：金融分野に特化し、報酬メカニズムによってマイナーに正確な取引シグナルを生成するよう促し、外国為替や暗号通貨などの多様な金融市場をカバーします。
• 52号サブネットDojo：データアノテーションを行い、ユーザーがデータアノテーションを通じてトークンを稼ぐことを促進します。

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Vana：データ主権と価値再構築プラットフォーム

Vanaプロジェクトは、今日のデジタル経済における中心的な問題、つまり個人データの所有権と価値の分配を解決することに焦点を当てています。現在のインターネットエコシステムでは、ユーザーのデータのほとんどが大手テクノロジー企業に独占され、管理されていますが、実際にそのデータを創造したユーザーはほとんど利益を得ることができません。Vanaの革新性は、ユーザーが自らのデータを真に所有し、制御できるエコシステムを構築し、その中から経済的なリターンを得ることができる点にあります。

EVM互換のLayer 1ブロックチェーンネットワークとして、Vanaの技術アーキテクチャは5つのコアコンポーネントを含んでいます:

1. データ流動性レイヤー：これはVanaネットワークのコアであり、データ流動性プール（DLP）を通じてデータ資産のインセンティブ、集約、検証を実現します。各DLPは、特定のタイプのデータ資産の集約に特化したスマートコントラクトであり、例えばソーシャルメディアデータ、ブラウジング履歴などです。
2. データポータブル層：ユーザーデータが異なるアプリケーションやAIモデル間で簡単に移転できることを保証し、データの利用柔軟性を高めます。
3. 一般接続グループ：エコシステム全体のリアルタイムデータフローを追跡し、データエコロジー図を形成し、システムの透明性を確保します。
4. 非保管データストレージ：Vanaの重要な革新は、その独自のデータ管理方法です。ユーザーの原始データはブロックチェーンに上がることはなく、ユーザー自身がクラウドサーバーや個人デバイスなどの保存場所を選択することで、ユーザーは自分のデータに対する完全なコントロールを確保します。
5. アプリケーションエコシステム：データに基づいて、Vanaはオープンなアプリケーションエコシステムを構築しました。開発者はDLPが蓄積したデータを利用して、さまざまな革新的なアプリケーション、AIアプリケーションを含めて構築することができます。一方、データ提供者はこれらのアプリケーションから配当報酬を得ることができます。

このデザインにより、Vanaはユーザーデータのプライバシーを保護しながら、より公平なデータ価値分配メカニズムを創出し、非中央集権的AIの発展に重要なデータ基盤を提供しています。

最新の動向

Vanaの資金調達とパートナーシップの拡大は、引き続き前進しています。

• 2025年2月、YZi LabsはVanaへの戦略的投資を発表し、バイナンスの創設者CZが顧問として参加しました。
• エコシステムの構築において、Vanaはソーシャルメディアデータから金融予測データまで、複数の分野にわたるデータプロジェクトを構築しています。これには、Finquarium（金融予測データ）、GPT Data DAO（ChatGPTチャットデータ）、Reddit Data DAO（Redditユーザーデータ）、Volara（Twitterデータ）、Flirtual（デーティングデータ）などが含まれます。
• 最近VanaはEth Denver期間中にハッカソンイベントを開催し、デベロッパーがDataDAOやVanaデータに基づくAIアプリケーションを構築するために最大5万ドルの賞金プールを提供し、エコシステムをさらに拡大しました。

これらの進展は、Vanaがデータの所有権と価値の実現を中心にした完全なエコシステムを積極的に構築していることを示しており、その発展の勢いは注目に値します。

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Kite AI：AIネイティブブロックチェーンの技術的ブレークスルー

Kite AIは、AI分野に特化したネイティブLayer 1ブロックチェーンプロジェクトで、Avalancheフレームワークに基づいて構築されています。従来のブロックチェーンがAI資産を処理する際に直面するさまざまな課題、特にAIデータ、モデル、およびエージェントの貢献に関する透明な権利とインセンティブの問題を解決することを目指しています。Kite AIは4つのコア技術革新を提案しています：

**1.PoAIコンセンサスメカニズム：**Proof of Attributed IntelligenceはKite AIが初めて導入したコンセンサスメカニズムで、ブロックチェーン上で検証可能な貢献記録システムを通じて、データ、モデル、AIエージェントの価値貢献を正確に追跡します。プロジェクトは動的報酬プールメカニズムを設計しており、貢献比率に応じて収益を配分し、従来のAI経済における"データブラックボックス"や"モデル盗用"などの問題を効果的に解決しています。

**2. 組み合わせ可能なAIサブネット：**Kite AIはモジュール化されたアーキテクチャを採用しており、開発者が必要に応じて業界専用のAI協力エコシステムを構築することをサポートしています。例えば、医療サブネットでは、患者データが暗号化された後、製薬企業にAIモデル開発のために特定の権限を付与することができ、利益は一定の割合でデータ主体、モデル開発者、サブネットの管理者に分配され、多方面でのウィンウィンのエコシステムが創出されます。

**3.AIネイティブ実行層：**Kite AIは、AI計算タスク（推論、埋め込み、微調整/トレーニングなど）を専門に処理するオンチェーンAIネイティブ実行層を構築しています。ユーザーはこの層を通じてスマートコントラクトウォレットに推論呼び出しを実行させ、モデルと対話することができます。この実行層はブロックチェーン取引と状態の変更をサポートするだけでなく、データの安全性とプライバシー保護を確保するために機密計算環境を統合しています。

**4.分散型データエンジン：**Kite AIはデータクリエイターがAIワークフローで公平な利益を得られることを保証します。プラットフォームにはGDPR/CCPAなどの規制に準拠したコンプライアンスモジュールが組み込まれており、世界中のデータプライバシー要件を満たし、開発者のコンプライアンスコストを削減しています。

これらの技術革新により、Kite AIはAI開発者およびデータ提供者のために、より公平で透明な価値配分環境を創造し、AI技術の分散化を促進します。

開発状況

Kite AIは2025年2月6日にインセンティブテストネットをローンチしました。これは初のAIネイティブLayer 1主権ブロックチェーンテストネットです。テストネットが稼働した後、目覚ましいパフォーマンスを発揮しました：

• テストオンライン開始から70時間も経たないうちに、ウォレットの接続数が10万を突破し、現在までに195万のウォレットがインセンティブテストネットV1に参加しています。そのうち100万を超えるウォレットがAIエージェントと対話し、総呼び出し回数は1.15億回を超えています。

• プロジェクトの背景は強力で、経験豊富なシリコンバレーのチームによって構築されており、共同創業者は人工知能分野で深い技術的リーダーシップの経験を持ち、複数のトップテクノロジー企業に勤務していました。コアチームのメンバーはGoogle、ブラックロック、ウーバー、NEAR財団などの業界をリードする企業出身で、マサチューセッツ工科大学やハーバード大学などのトップ大学の学問的背景を持っています。

• 資本支援の面では、プロジェクトは複数のトップ機関からの投資を受け、Eigenlayer、Sui、Avalanche、AWSなどとの技術協力関係を築いています。

• AvalancheのInfraBUILDL(AI)プランにおける選考委員として、Kite AIはAvalancheの人工知能エコシステムの発展を推進する上で積極的な役割を果たしており、この協力はAvalancheをAIアプリケーションのリーディングブロックチェーンにすることを目指しています。

• 2025年までに世界のデータ経済規模が700億ドルを突破すると予測される中、Kite AIはデータの権利確認と収益化の重要なインフラとなることが期待され、その発展の可能性は注目に値します。

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Nillion: プライバシー保護コンピューティングのフロンティア探索

Nillionはその独自の"ブラインドコンピューティング"技術を通じて、センシティブデータの処理方法を再定義し、未来のデジタルプライバシー保護に新たな道を切り開いています。

Nillionは、Nil Message Compute (NMC)という革新的な暗号原理に基づく、分散型の公共ネットワークです。このネットワークノードは、非伝統的なブロックチェーンの方法で動作することができます。このプロジェクトは2021年11月に設立され、高価値データを安全に処理し、機密の詳細を公開することなく、システムを作成することを目指しています。

Nillionのコアの利点は、その「ブラインド計算」能力にあります------データライフサイクルの保存、伝送、処理の全過程で暗号化された状態を維持することを可能にするプロセスです。これの技術アーキテクチャは、さまざまな最先端のプライバシー保護技術を統合しています：

• マルチパーティ計算(MPC)：複数のノードがそれぞれのプライベート入力を漏らすことなく関数を共同計算できるようにし、データを共有しない状況での共同計算を実現します。
• 完全同型暗号(FHE)：暗号化されたデータに直接操作を許可し、データが最初から最後まで暗号化された状態を維持し、全プロセスのプライバシー保護を提供します。
• ゼロ知識証明(ZKP)：検証を提供します