注目すべき7つの分散型AIプラットフォーム

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by グレゴリー・プドフスキー

公開日: 29 年 2025 月 10 日 33:29 更新日: 2025 年 10 月 33 日 XNUMX:XNUMX

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人工知能（AI）のイノベーションは、 ChatGPT しかし、AIが主流になりつつあるにもかかわらず、いくつかの重大なボトルネックにより、AIの開発と導入は依然として遅れをとっています。この新興業界が直面している最大の課題の2022つは、データの品質と管理です。 

によると、 推定 Epoch AIによると、人間が生成した公開テキストデータの有効総ストックは約300兆トークンで、このデータストックは2026年から2032年の間に言語モデルのトレーニングに最大限活用される見込みです。この迫り来るデータ不足は、透明性とコストに関する懸念と相まって、ほとんどのAIデータパイプラインの集中化が主な原因です。 

明るい面としては、分散型インフラストラクチャがこれらの問題点のいくつかを解決する上で有益であることが証明されています。この記事では、競争の場を平等にする7つの主要な分散型AIプラットフォームを紹介します。これらの新興プラットフォームは、AI開発者や企業が中央集権的な仲介者に頼ることなく、検証可能なコミュニティ主導のデータセットを調達する能力を提供します。 

OORT: 分散型AIのための完全なデータクラウド 

オールト は、企業と個人の両方が AI データを収集、処理、収益化できるように設計されたエンドツーエンドの分散型 AI ソリューションです。 

このAIデータクラウドが中央集権型のクラウドと比べて際立っているのは、グローバルコミュニティアプローチです。OORTは、不透明なデータ収集プロセスに頼るのではなく、OORT DataHubと呼ばれる分散型オムニチェーンデータ収集プラットフォームを導入しています。このプラットフォームは、グローバルコミュニティからの貢献を活用し、多様で高品質かつ検証可能なデータセットを提供することで、AIデータの品質と管理における既存の欠点を克服します。  

OORT DataHub をサポートするのは、分散型ネットワークである OORT Edge です。これは、エッジ ノード ハードウェア デバイスである Deimos を介して、収集されたデータの保存と処理を実行します。 

そのため、OORTエコシステムのユーザーは、次のような方法で収益化可能な報酬を獲得する機会があります。 貢献 DataHubへ向かうか、エッジネットワークの一部となるか ホスティング Deimosデバイスを介してノードを構築します。現在、この分散型AIエコシステムには、33万人以上のデータ提供者、8万3000以上のノード、そして1万人以上のデイリーユーザーが存在します。 

Bittensor: 分散型インテリジェンスネットワーク 

ビッテンサー は、もう 1 つの興味深い分散型 AI プラットフォームです。このブロックチェーン ベースのエコシステムは、AI 推論、トレーニング、関連インフラストラクチャを含むデジタル商品のオンチェーン生産を中核的にサポートします。 

では、どのように機能するのでしょうか？Bittensorはサブネットの概念を活用し、これらのデジタル商品を競争力のある価格で生産するコミュニティを導入します。これは、優秀なマイナー（貢献者）が特定のタスクを完了することで報酬を得るというインセンティブモデルに基づいています。AIサブネット内のタスクには、トレーニング、予測、特殊な推論といったサービスが含まれます。 

Bittensorのネットワークには、マイナーの作業を検証するバリデータも含まれています。これにより、Bittensorのインセンティブモデルを通じて、質の高いサービスのみが報酬として得られるようになります。エコシステムは、この目的のために毎日7200 TAOトークンを発行しています。サブネット内の割り当ては、サブネット作成者（18%）、バリデータ（41%）、マイナー（41%）の3つに分かれています。 

Bittensor の分散型サブネットは、大手テクノロジー企業がデータ収集やその他の AI サービスを独占している集中型 AI トレーニング プロセスからの脱却を実現します。 

Ocean Protocol: AI対応データのマーケットプレイス 

海洋プロトコル は、この新興のイノベーション分野において確固たる地位を築いている企業の一つです。分散型プロトコルとして構築されたこのプラットフォームは、AIの発展に必要な2つの主要要素、すなわちデータとコンピューティングを促進します。 

技術スタックは、データトークン、オーシャンノード、そしてコンピュート・トゥ・データという3つの主要な部分で構成されています。データトークンを使用することで、Ocean Protocolユーザーは自身のプライベートデータをトークン化し、プライバシーを保護しながらモデルのトレーニングに利用できるようになります。これは「トークンゲーティング」と呼ばれるアプローチであり、データ所有者は分散型アクセス制御モデルを通じてOcean Protocolマーケットプレイス上でデータサービスを公開できます。 

Ocean Nodesは、アイドル状態のコンピューティングリソースを収益化することを可能にします。世界中のデバイス所有者は、アイドル状態のコンピューティングパワーをOcean Networkのサポートに提供し、エコシステム報酬を受け取ることができます。 

Compute-to-Dataはこのエコシステムの特徴的な機能です。コンシューマー（モデルトレーナー）は、プロバイダーのプライバシーを明かすことなく、データセットを購入し、それを使ってモデルを実行できます。これが、Ocean Protocolが分散型の「AI対応データのためのマーケットプレイス」として優位性を持つ理由です。

SingularityNET: 分散型AIサービスのパイオニア 

SingularityNET は分散型AI分野のパイオニアです。プロジェクトは2017年に開始され、わずか1分で3,600万ドルのICO資金調達を達成しました。それ以来、ユーザーがAIサービスを作成、共有、収益化できる、信頼性の高いブロックチェーンベースのプラットフォームへと進化を遂げています。 

データセットや生のコンピューティング能力に重点を置く他のプラットフォームとは異なり、SingularityNETは、開発者が開発プロジェクトを支援するために収益化または購入できるAPI、モデル、エージェントなどのAIサービスに特化しています。これは、プラットフォームのネイティブトークンである$AGIXを通じて可能となり、参加者はこれを使ってAIサービスに対して支払いを行うことができます。 

SingularityNETのインフラストラクチャモデルは相互運用性にも細心の注意を払っており、異なるサービスが相互に呼び出し可能となっています。これにより、独立した貢献者が複雑なパイプラインを構築できる、AIをサポートするエコシステムが構築されます。  

このプロジェクトのもう一つの際立った特徴は、創設者であるベン・ゲルツェル博士のビジョンである、汎用人工知能（AGI）の発展です。AGIとは、AIが人間が実行できるあらゆるタスクを実行できる能力を備え、複数の領域で人間の知能を上回る可能性がある時代です。 

Fetch.ai: 分散型エージェントとデータエコノミー 

Fetch.ai AIエージェントを基盤とする、これからのエージェントエコノミーにおいて、新たなイノベーションが生まれます。このプロジェクトはマルチエージェントプラットフォームとして設計されており、自律型ソフトウェアエージェントがユーザー、組織、デバイスに代わって対話、交渉、データ処理を行い、ブロックチェーン技術を活用して通信チャネルのセキュリティを確保します。 

このエコシステムの主要コンポーネントの一つがエージェントフレームワーク（AEA）です。AEAは、データの収集と分析、他のエージェントやデータソースとのインタラクション、意思決定、トランザクション、機械学習やタスク最適化への参加といった機能を担っています。ユーザーに代わって行動するデジタルツインと考えることができます。  

際立っている点 Fetch.ai 自律エージェント間のリアルタイムかつ動的なデータフローを可能にすることです。これは、集中化されているだけでなく、本質的に静的な従来のAIパイプラインからの進歩です。例えば、交通量の多い都市の交通管理システムは、エージェントベースエコノミーモデルのおかげで、AIエージェントを用いて都市センサーからリアルタイムの交通データを購入することができます。 

Gensyn: AIトレーニングのための分散コンピューティング 

最近によると、 レポート マッキンゼーのプロジェクトによれば、世界中のデータセンターは、増大するコンピューティング能力の需要に対応するために、推定6.7兆ドルの資金が必要になることが示されています。 ゲンシン 機械学習の計算に重点を置いた分散型プロトコルを通じて、この差し迫ったコストリスクに対処します。 

Gensynの中核は、世界中のコンピューティングリソースを単一のネットワークに集約することです。これは、遊休コンピューティングリソースを持つ誰もがネットワークに割り当てることができる分散型フレームワークによって実現されます。これにより、AIイノベーターは、大規模モデルのトレーニングをスケールさせるために、世界中で利用可能なコンピューティングリソースをレンタルできるようになります。 

Gensynのエコシステムは、一貫性のある機械学習実行、トラストレスな検証、ピアツーピア通信、分散型コーディネーションという4つの基本コンポーネントで構成されています。これらの要素はすべて連携して動作し、グローバル規模で分散型かつ検証可能な機械学習を実現します。 

なお、このプロジェクトはまだ初期段階にあり、現在テストネットが利用可能であることも特筆すべき点です。RL Swarm、BlockAssist、Judgeという3つのアプリケーションが試用可能です。 

Grass: 分散型データクラウドソーシングネットワーク 

多くの場合、インターネット サービスに料金を支払うと、割り当てられた帯域幅をすべて使用しなくなることがあります。 Grass（旧称Grassdata）は、世界中のインターネットユーザーが未使用の帯域幅を活用できる革新的なコンセプトを導入しました。 

このプロジェクトは、誰もが簡単な手順で貢献し報酬を獲得できる分散モデルを通じて、この物語を現実のものにしています。これにより、アイドル状態の帯域幅がAIトレーニングのための貴重なリソースへと変化します。簡単に言うと、GrassはWebデータアクセスのための分散型物理ネットワーク（DepIN）として機能し、ユーザーは日常的に使用するデバイスからノードを実行し、AIとWebインテリジェンスのデータソースとして機能します。 

このパーミッションレスかつ分散型のアプローチは、AIモデルの学習だけでなく、日常的なデジタルリソースの活用においても画期的なものです。ユーザーはデータプロバイダーとして行動することで、現在少数の大手テクノロジー企業によって支配されている中央集権型のウェブクローラーやデータアグリゲーターに対抗できるオープンネットワークを構築できます。 

結論 

冒頭で述べたように、AIの進化と普及には、独自の課題が伴ってきました。これには、データの管理、品質、そして増大する計算コストなどが含まれます。しかしながら、この記事で紹介した事例からもわかるように、分散型AIイノベーションの分野では大きな進歩が見られてきました。これらのプロジェクトは、分散型アーキテクチャがAIに何を提供できるかを垣間見ることができるものであり、またその逆もまた然りです。つまり、ブロックチェーンとAIイノベーションの双方にとってメリットのあることです。 

分散型AIプラットフォームの比較表 

よくある質問 

分散型 AI とは何ですか? 

分散型AIとは、ブロックチェーンやピアツーピアインフラなどの分散型エコシステム上に構築された人工知能システムを指します。大企業がすべての機能を管理する中央集権的な環境とは対照的に、グローバルコミュニティがデータ、コンピューティング、モデルのトレーニングの役割を担います。 

分散型 AI は従来の AI プラットフォームとどう違うのでしょうか?

中央集権型データセンターと不透明なデータ収集手法に依存する従来のAIとは異なり、分散型AIは、データソーシング、コンピューティング能力、そしてモデルのトレーニングを多様なエコシステム参加者に分散させます。これにより、透明性、セキュリティ、そして包括性が向上します。 

AI 開発においてデータ品質管理が重要なのはなぜですか? 

データの品質は、AIモデルの精度と公平性に直接影響を及ぼします。そのため、AIデータパイプラインは検証可能で、倫理的に提供され、安全に共有される必要があります。 

分散型 AI エコシステムでは参加者はどのように収益を得るのでしょうか? 

これらのエコシステムから収益を得る方法はいくつかあり、データやコンピューティング能力といった貴重なリソースの提供も含まれます。ほとんどのDeAIプラットフォームには、ユーザーが収益化可能な報酬を受け取ることができるインセンティブメカニズムが備わっています。 

現在、この分野をリードしている分散型 AI プロジェクトはどれですか? 

著名なプレーヤーとしては、OORT（データ クラウド）、Bittensor（AI インテリジェンス ネットワーク）、Ocean Protocol（AI 対応データ マーケットプレイス）、SingularityNET（AI サービス ハブ）、Fetch.ai（エージェント エコノミー）、Gensyn（分散型コンピューティング）、Grass（データ クラウドソーシング ネットワーク）などが挙げられます。

著者について

ポーランド出身のデジタル遊牧民であるグレゴリーは、金融アナリストであるだけでなく、さまざまなオンライン雑誌への貴重な寄稿者でもあります。 金融業界での豊富な経験を持つ彼の洞察力と専門知識は、数多くの出版物で認められています。 グレゴリーは余暇を有効に活用して、現在、暗号通貨とブロックチェーンに関する本の執筆に専念しています。

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グレゴリー・プドフスキー

グレゴリー・プドフスキー

ポーランド出身のデジタル遊牧民であるグレゴリーは、金融アナリストであるだけでなく、さまざまなオンライン雑誌への貴重な寄稿者でもあります。 金融業界での豊富な経験を持つ彼の洞察力と専門知識は、数多くの出版物で認められています。 グレゴリーは余暇を有効に活用して、現在、暗号通貨とブロックチェーンに関する本の執筆に専念しています。

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