Eternal AI
Eternal AIは、ユーザーが主権を持つAIエージェントを作成、ホスト、対話できるようにする、分散型のピアツーピアAIネットワークです。中央のゲートキーパーなしで、オンデバイス処理を通じてプライバシー、検閲耐性、ユーザーコントロールに焦点を当てています。
Eternal AIは、ユーザーが主権を持つAIエージェントを作成、ホスト、対話できるようにする、分散型のピアツーピアAIネットワークです。中央のゲートキーパーなしで、オンデバイス処理を通じてプライバシー、検閲耐性、ユーザーコントロールに焦点を当てています。
分散型インフラについて
分散型インフラは、ブロックチェーンやピアツーピアネットワークなどの分散技術を使用してAIアプリケーションを構築・実行するための基盤コンポーネントを提供します。これらのプラットフォームは、計算、ストレージ、ガバナンスを参加者のネットワーク全体に分散させ、従来の集中型クラウドサービスに代わる選択肢を提供します。このアプローチにより、AI運用におけるデータ主権、検閲耐性、透明性が向上します。グローバルなリソースネットワークを活用することで、AIの開発と展開へのアクセスを民主化することを目指しています。
主な機能
- 分散コンピューティング：AIモデルのトレーニングと推論のために、GPUおよびCPUリソースのグローバルネットワークへのアクセスを集約・提供します。
- 分散ストレージ：データセットとAIモデルを分散ネットワーク上で回復力と安全性をもって保管し、単一障害点を防ぎます。
- 検証可能な計算：暗号学的証明を利用して、AIモデルの出力と操作の完全性と正確性を保証します。
- トークンベースのインセンティブ：計算能力、ストレージ、またはデータを提供した参加者に、暗号通貨やトークンで報酬を与えます。
- オンチェーンガバナンス：ブロックチェーン上のスマートコントラクトを通じてモデルのバージョン、アクセス許可、運用ルールを管理し、透明な管理を実現します。
利用シーン
このインフラは主に、よりオープンで、回復力があり、公平なAIシステムの構築を目指すAI開発者、研究者、Web3プロジェクトによって使用されます。特に、共同研究のための分散型科学（DeSci）、透明で検証可能な金融モデルを作成するためのDeFi、検閲耐性のある生成AIアプリケーションの開発などの分野で価値があります。
選択のポイント
分散型インフラプラットフォームを選択する際には、特定のネットワークのコンセンサスメカニズムとセキュリティモデルを考慮してください。トレーニング対推論など、さまざまなAIワークロードに対するサポートを評価します。プラットフォームのトークノミクスとインセンティブ構造を分析し、その経済的な持続可能性を理解します。最後に、開発者ツール、API、ドキュメントの品質を評価し、既存のワークフローへの統合が容易であることを確認します。
分散型インフラ利用シーン
民主化されたAIモデルのトレーニング
限られた予算の独立したAI研究者が、大規模な自然言語モデルをトレーニングする必要があります。集中型クラウドGPUサービスに高額な費用を支払う代わりに、分散型コンピューティングプラットフォームを使用します。彼らはトレーニングジョブを個人所有のGPUのグローバルネットワークに送信し、ネットワークのネイティブトークンで大幅に低い料金を支払います。これにより、研究を完了するために必要な計算能力にアクセスでき、大企業とより対等な立場で競争することができます。
検閲耐性のあるAIアプリケーションの構築
開発者チームが、中央集権的な管理や潜在的な削除から解放された生成AIアートプラットフォームを作成したいと考えています。彼らは分散型インフラストラクチャスタック上でアプリケーションを構築します。AIモデルは分散型ストレージネットワークに保存され、推論ジョブは分散コンピューティングネットワークで実行されます。このアーキテクチャにより、サービスを停止させたりコンテンツを検閲したりできる単一のエンティティが存在しないため、サービスは運用を続け、世界中のユーザーがアクセスできるようになります。
AIトレーニングのための安全なデータ収益化
ある医療機関が、診断AIモデルのトレーニングに使用できる貴重な匿名化された患者データを所有しています。完全なプライバシーと管理を維持するため、彼らは連合学習をサポートする分散型プラットフォームを使用します。データは彼らのローカルサーバーから離れることはありません。代わりに、AIモデルがトレーニングのために彼らのシステムに送信され、更新されたモデルパラメータのみがネットワークに共有されます。この機関は貢献に対してトークンを獲得し、患者のプライバシーを損なうことなくデータ資産を収益化します。
分散型金融（DeFi）のための検証可能なAI
あるDeFiレンディングプロトコルは、AIモデルを使用して借り手の信用リスクを評価します。透明性と信頼性を確保するため、モデルは検証可能な計算を提供する分散型インフラストラクチャ上で実行されます。AIによって生成されたすべてのリスクスコアは、特定のモデルバージョンと入力データの正しい出力であることを暗号学的に証明できます。これにより、リスクモデルの操作が防止され、すべてのユーザーにプロトコルの公正な運用の監査可能な証明が提供され、DeFiアプリケーション全体のセキュリティと完全性が強化されます。
大規模AIモデルの永久ストレージ
あるオープンソースAI組織が、一般に永久に利用可能にしたい複数の大規模言語モデルを開発しました。これらの巨大なファイル（多くはテラバイトサイズ）を従来のクラウドストレージに保存すると、コストがかかり、プロバイダーの利用規約に左右されます。彼らは、ArweaveやFilecoinのような分散型ストレージネットワークにモデルを保存することを選択します。これにより、モデルは不変かつ永続的に保存され、将来の研究者や開発者のために保存され、毎月の繰り返し料金ではなく、一度のストレージコストで済みます。
コミュニティ主導のAI開発
分散型自律組織（DAO）が、オープンソースのAIアシスタントの構築に注力しています。彼らは分散型インフラストラクチャプラットフォームを使用してプロジェクトを管理します。新しいコードの貢献は提案として提出され、DAOメンバーはガバナンストークンを使用してマージを承認するために投票します。トークン保有者によって資金提供されるプラットフォームの財務は、スマートコントラクトを介して承認された作業に対して開発者に自動的に支払います。これにより、単一の企業に集中するのではなく、すべての利害関係者に管理と所有権が分散された、透明でコミュニティ主導の開発プロセスが作成されます。