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Ritualは、元Polychain投資家のNiraj PantとAkilesh Pottiによって2023年に設立され、ブロックチェーンとAIの交差点にある野心的なプロジェクトです。Archetypeが主導し、Polychain Capitalからの戦略的投資を受けた2,500万ドルのシリーズAに支えられ、同社はオンチェーンおよびオフチェーンの複雑な相互作用を可能にするための重要なインフラのギャップに対処することを目指しています。主要な機関や企業からの30人の専門家チームと共に、RitualはAI機能を直接ブロックチェーン環境に統合するプロトコルを構築しており、自然言語生成スマートコントラクトや動的市場駆動型貸付プロトコルなどのユースケースを対象としています。

なぜ顧客はAIのためにWeb3を必要とするのか​

Web3とAIの統合は、従来の集中型AIシステムで見られる多くの制限を軽減できます。

1. 分散型インフラは操作のリスクを軽減するのに役立ちます: AI計算とモデルの出力が複数の独立したノードによって実行される場合、開発者や企業の仲介者を含む単一のエンティティが結果を改ざんすることがはるかに困難になります。これにより、AI駆動のアプリケーションにおけるユーザーの信頼と透明性が向上します。

2. Web3ネイティブのAIはオンチェーンのスマートコントラクトの範囲を基本的な金融ロジックを超えて拡大します。AIが関与することで、契約はリアルタイムの市場データ、ユーザー生成のプロンプト、さらには複雑な推論タスクに応答できるようになります。これにより、アルゴリズム取引、自動貸付決定、チャット内インタラクション（例：FrenRug）など、既存の孤立したAI APIでは不可能なユースケースが可能になります。AIの出力が検証可能でオンチェーン資産と統合されているため、これらの高価値または高リスクの決定は、より大きな信頼と少ない仲介者で実行できます。

3. AIの作業負荷をネットワーク全体に分散することで、コストを削減しスケーラビリティを向上させる可能性があります。AI計算は高価になることがありますが、よく設計されたWeb3環境は単一の集中プロバイダーではなく、グローバルな計算リソースのプールから引き出します。これにより、より柔軟な価格設定、信頼性の向上、継続的なオンチェーンAIワークフローの可能性が開かれ、ノードオペレーターが計算能力を提供するための共有インセンティブによって支えられます。

Ritualのアプローチ​

システムは、Infernet Oracle、Ritual Chain（インフラとプロトコル）、およびネイティブアプリケーションの3つの主要なレイヤーで構成されており、それぞれがWeb3 x AI領域の異なる課題に対処するように設計されています。

1. Infernet Oracle​

• その機能 InfernetはRitualの最初の製品であり、オンチェーンのスマートコントラクトとオフチェーンのAI計算をつなぐ橋渡しをします。外部データを取得するだけでなく、AIモデルの推論タスクを調整し、結果を収集し、検証可能な方法でオンチェーンに返します。
• 主要コンポーネント
  • コンテナ: 任意のAI/MLワークロードをホストするための安全な環境（例：ONNX、Torch、Hugging Faceモデル、GPT-4）。
  • infernet-ml: AI/MLワークフローをデプロイするための最適化されたライブラリで、人気のあるモデルフレームワークとの統合を提供します。
  • Infernet SDK: 開発者がAI推論結果を要求し消費するスマートコントラクトを簡単に作成できる標準化されたインターフェースを提供します。
  • Infernetノード: GCPやAWSなどのサービスにデプロイされ、オンチェーンの推論要求をリッスンし、コンテナ内でタスクを実行し、結果をオンチェーンに返します。
  • 支払いと検証: 計算ノードと検証ノード間の料金分配を管理し、タスクが誠実に実行されることを保証するためのさまざまな検証方法をサポートします。
• その重要性 Infernetは、オフチェーンのAI計算を検証することで、従来のオラクルを超えています。データフィードだけでなく、AI駆動のタスクをオンチェーンアプリケーションにリンクする複雑さを軽減するために、繰り返しまたは時間に敏感な推論ジョブのスケジューリングもサポートします。

2. Ritual Chain​

Ritual Chainは、インフラストラクチャとプロトコルの両方のレイヤーでAIに優しい機能を統合しています。頻繁で自動化された複雑なスマートコントラクトとオフチェーン計算の間の相互作用を処理するように設計されており、通常のL1が管理できる範囲をはるかに超えています。

2.1 インフラストラクチャレイヤー​

• その機能 Ritual Chainのインフラストラクチャは、標準的なブロックチェーンよりも複雑なAIワークフローをサポートします。事前コンパイルされたモジュール、スケジューラ、およびEVM拡張であるEVM++を通じて、頻繁またはストリーミングAIタスク、堅牢なアカウント抽象化、および自動化された契約インタラクションを容易にすることを目指しています。

• 主要コンポーネント

  • 事前コンパイルされたモジュール

    :

    • **EIP拡張（例：EIP-665、EIP-5027）**はコード長の制限を取り除き、署名のガスを削減し、チェーンとオフチェーンのAIタスク間の信頼を可能にします。
    • 計算事前コンパイルは、スマートコントラクト内でAI推論、ゼロ知識証明、モデルの微調整のためのフレームワークを標準化します。

  • スケジューラ: 外部の「キーパー」契約に依存せずに、タスクを固定スケジュールで実行できるようにします（例：10分ごと）。継続的なAI駆動の活動に不可欠です。

  • EVM++: ネイティブアカウント抽象化（EIP-7702）を備えたEVMを強化し、契約が一定期間トランザクションを自動承認できるようにします。これにより、AI駆動の意思決定（例：自動取引）が人間の介入なしにサポートされます。

• その重要性 AIに焦点を当てた機能をインフラストラクチャに直接組み込むことで、Ritual Chainは複雑で反復的または時間に敏感なAI計算を合理化します。開発者は、真に「インテリジェント」なdAppを構築するためのより堅牢で自動化された環境を得ることができます。

2.2 コンセンサスプロトコルレイヤー​

• その機能 Ritual Chainのプロトコルレイヤーは、多様なAIタスクを効率的に管理する必要性に対処します。大規模な推論ジョブと異種計算ノードは、スムーズな実行と検証を保証するために特別な料金市場ロジックと新しいコンセンサスアプローチを必要とします。
• 主要コンポーネント
  • Resonance（料金市場）:
    • AIタスクの複雑さに応じて適切な計算ノードとマッチングするために「オークショニア」と「ブローカー」の役割を導入します。
    • ネットワークスループットを最大化するために、強力なノードが複雑なタスクを処理することを保証する「バンドル」タスク割り当てを採用します。
  • Symphony（コンセンサス）:
    • AI計算を並列サブタスクに分割して検証します。複数のノードがプロセスステップと出力を個別に検証します。
    • 大規模なAIタスクがネットワークを過負荷にしないように、検証作業を複数のノードに分散します。
  • vTune:
    • 「バックドア」データチェックを使用して、ノードが行ったモデルの微調整をオンチェーンで検証する方法を示します。
    • Ritual Chainが、最小限の信頼仮定でより長く複雑なAIタスクを処理する能力を示します。
• その重要性 従来の料金市場とコンセンサスモデルは、重いまたは多様なAIワークロードに苦労します。両方を再設計することで、Ritual Chainはタスクを動的に割り当て、結果を検証し、基本的なトークンまたは契約ロジックをはるかに超えたオンチェーンの可能性を拡大します。

3. ネイティブアプリケーション​

• その機能 InfernetとRitual Chainを基に構築されたネイティブアプリケーションには、モデルマーケットプレイスと検証ネットワークが含まれており、AI駆動の機能がどのようにネイティブに統合され、オンチェーンで収益化されるかを示しています。
• 主要コンポーネント
  • モデルマーケットプレイス:
    • AIモデル（およびおそらく微調整されたバリアント）をオンチェーン資産としてトークン化します。
    • 開発者がAIモデルを購入、販売、またはライセンスできるようにし、収益をモデルクリエイターと計算/データプロバイダーに報酬として分配します。
  • 検証ネットワークと「Rollup-as-a-Service」:
    • 外部プロトコル（例：L2）にゼロ知識証明やAI駆動のクエリのような複雑なタスクを計算し検証するための信頼できる環境を提供します。
    • RitualのEVM++、スケジューリング機能、および料金市場設計を活用したカスタマイズされたロールアップソリューションを提供します。
• その重要性 AIモデルを直接オンチェーンで取引可能かつ検証可能にすることで、Ritualはブロックチェーンの機能をAIサービスとデータセットのマーケットプレイスに拡張します。より広範なネットワークもRitualのインフラを専門的な計算に利用でき、AIタスクと証明がより安価で透明性のある統一されたエコシステムを形成します。

Ritualのエコシステム開発​

Ritualの「オープンAIインフラストラクチャネットワーク」のビジョンは、強力なエコシステムを構築することと密接に関連しています。コア製品設計を超えて、チームはモデルストレージ、計算、証明システム、AIアプリケーション全体でパートナーシップを築き、ネットワークの各レイヤーが専門家のサポートを受けられるようにしています。同時に、Ritualは開発者リソースとコミュニティの成長に多大な投資を行い、Ritual Chain上での実際のユースケースを促進しています。

1. エコシステムのコラボレーション

• モデルストレージと整合性: Arweaveを使用してAIモデルを保存し、改ざんされないようにします。
• 計算パートナーシップ: IO.netはRitualのスケーリングニーズに一致する分散計算を提供します。
• 証明システムとレイヤー2: StarkwareとArbitrumとのコラボレーションにより、EVMベースのタスクのための証明生成能力を拡張します。
• AI消費者アプリ: MyshellとStory Protocolとのパートナーシップにより、より多くのAI駆動サービスをオンチェーンに導入します。
• モデル資産レイヤー: Pond、Allora、0xScopeが追加のAIリソースを提供し、オンチェーンAIの限界を押し広げます。
• プライバシー強化: NillionがRitual Chainのプライバシーレイヤーを強化します。
• セキュリティとステーキング: EigenLayerがネットワークのセキュリティとステーキングを支援します。
• データ可用性: EigenLayerとCelestiaモジュールがAIワークロードに不可欠なデータ可用性を向上させます。

2. アプリケーションの拡大

• 開発者リソース: AIコンテナの起動、PyTorchの実行、GPT-4やMistral-7Bのオンチェーンタスクへの統合方法を詳細に説明した包括的なガイド。Infernetを介したNFT生成のような実践的な例が新規参入者の障壁を下げます。
• 資金提供と加速: Ritual AltarアクセラレータとRitual RealmプロジェクトがRitual Chain上でdAppを構築するチームに資本とメンターシップを提供します。
• 注目のプロジェクト:
  • Anima: 貸付、スワップ、利回り戦略に関する自然言語リクエストを処理するマルチエージェントDeFiアシスタント。
  • Opus: スケジュールされた取引フローを持つAI生成のミームトークン。
  • Relic: 柔軟で効率的なオンチェーントレーディングを目指して、AMMにAI駆動の予測モデルを組み込みます。
  • Tithe: MLを活用して貸付プロトコルを動的に調整し、リスクを低減しながら利回りを向上させます。

製品設計、パートナーシップ、多様なAI駆動のdAppを整合させることで、RitualはWeb3 x AIの多面的なハブとしての地位を確立しています。開発者サポートと実際の資金提供機会を伴うエコシステム第一のアプローチは、オンチェーンでのAIの採用を広げるための基盤を築いています。

Ritualの展望​

Ritualの製品計画とエコシステムは有望ですが、多くの技術的なギャップが残っています。開発者はまだモデル推論エンドポイントの設定、AIタスクの高速化、大規模計算のための複数ノードの調整などの基本的な問題を解決する必要があります。現時点では、コアアーキテクチャはより単純なユースケースを処理できますが、真の挑戦は、より創造的なAI駆動のアプリケーションをオンチェーンで構築するように開発者を鼓舞することです。

将来的には、Ritualは金融に重点を置かず、計算またはモデル資産を取引可能にすることに焦点を当てるかもしれません。これにより、参加者を引き付け、チェーンのトークンを実際のAIワークロードに結びつけることでネットワークのセキュリティを強化することができます。トークン設計の詳細はまだ不明ですが、Ritualのビジョンは、複雑で分散型のAI駆動アプリケーションの新しい世代を刺激し、Web3をより深く、より創造的な領域に押し進めることです。

AIと暗号の融合は長らく期待されてきましたが、実行には至っていませんでした。過去のAIの分散化の試みは、スタックを断片化させるだけで実際の価値を提供しませんでした。未来は部分的な分散化ではなく、計算、データ、インテリジェンスを統合したフルスタックAIプラットフォームを構築し、真に分散化された、自己持続型のエコシステムを作ることにあります。

私はこの交差点で47人の開発者、創業者、研究者に数ヶ月間インタビューを行いました。コンセンサスは？フルスタック分散型AIは計算インテリジェンスの未来であり、2025年がそのブレイクアウトの年になるということです。

1.7兆ドルの市場ギャップ​

現在のAIインフラストラクチャは少数のプレイヤーによって支配されています：

• 4社がNVIDIAのH100 GPU供給の92％をコントロールしています。
• これらのGPUは1ユニットあたり年間最大140万ドルの収益を生み出します。
• AI推論のマークアップは80％を超えます。

この中央集権化はイノベーションを抑制し、非効率性を生み出し、変革の余地を残しています。Cuckoo Networkのような分散型フルスタックAIプラットフォームは、計算、データ、インテリジェンスへのアクセスを民主化することで、これらのボトルネックを排除することを目指しています。

フルスタック分散型AI：ビジョンの拡大​

フルスタック分散型AIプラットフォームは、計算、データ、インテリジェンスを統合するだけでなく、ブロックチェーンとAIの交差点での新しい変革的なユースケースへの扉を開きます。これらのレイヤーを新興トレンドに照らして探ってみましょう。

1. 分散型コンピュート市場​

中央集権的なコンピュートプロバイダーは高額な料金を課し、リソースを集中させています。GensynやCuckoo Networkのような分散型プラットフォームは以下を可能にします：

• エラスティックコンピュート：分散ネットワークを通じたGPUのオンデマンドアクセス。
• 検証可能な計算：暗号学的証明により計算の正確性を保証。
• 低コスト：初期のベンチマークでは30-70％のコスト削減を示しています。

さらに、AI-Fiの台頭は新しい経済的プリミティブを生み出しています。GPUは利回りを生む資産となり、オンチェーン流動性によりデータセンターがハードウェアの取得をファイナンスすることが可能になります。分散型トレーニングフレームワークと推論オーケストレーションの開発が加速し、真にスケーラブルなAIコンピュートインフラストラクチャへの道を開いています。

2. コミュニティ主導のデータエコシステム​

AIのデータ依存性は、中央集権的なデータセットをボトルネックにしています。データDAOやゼロ知識証明（ZK）などのプライバシー強化技術を活用した分散型システムは以下を可能にします：

• 公正な価値帰属：動的な価格設定と所有権モデルが貢献者に報酬を与えます。
• リアルタイムデータ市場：データが取引可能なトークン化された資産となります。

しかし、AIモデルがますます複雑なデータセットを要求するにつれて、データ市場は品質とプライバシーのバランスを取る必要があります。確率的プライバシープリミティブのためのツール、例えば安全なマルチパーティ計算（MPC）やフェデレーテッドラーニングは、分散型AIアプリケーションにおける透明性とセキュリティの両方を確保するために不可欠になります。

3. 透明なAIインテリジェンス​

現在のAIシステムはブラックボックスです。分散型インテリジェンスは以下を通じて透明性をもたらします：

• 監査可能なモデル：スマートコントラクトがアカウンタビリティと透明性を保証します。
• 説明可能な決定：AIの出力は解釈可能で信頼を高めます。

エージェンティックインテントのような新興トレンド—自律的なAIエージェントがオンチェーンで取引または行動する—は、分散型AIがワークフロー、マイクロペイメント、さらにはガバナンスを再定義する方法を垣間見せます。これらのイノベーションが繁栄するためには、プラットフォームはエージェントベースと人間ベースのシステム間のシームレスな相互運用性を確保する必要があります。

分散型AIの新興カテゴリー​

エージェント間の相互作用​

ブロックチェーンは本質的にコンポーザブルであり、エージェント間の相互作用に理想的です。このデザインスペースには、金融取引に従事する自律的エージェント、トークンの発行、ワークフローの促進が含まれます。分散型AIでは、これらのエージェントがモデルトレーニングからデータ検証までの複雑なタスクで協力することができます。

生成コンテンツとエンターテインメント​

AIエージェントは単なる労働者ではありません—彼らは創造もできます。エージェンティックマルチメディアエンターテインメントから動的で生成的なゲーム内コンテンツまで、分散型AIは新しいユーザー体験のカテゴリーを解き放つことができます。仮想ペルソナがブロックチェーンの支払いとAI生成の物語をシームレスに組み合わせてデジタルストーリーテリングを再定義することを想像してください。

コンピュート会計基準​

標準化されたコンピュート会計の欠如は、従来および分散型システムの両方を悩ませてきました。競争するためには、分散型AIネットワークは透明性を優先し、コンピュートの品質と出力のリンゴ対リンゴの比較を可能にする必要があります。これにより、ユーザーの信頼が向上するだけでなく、分散型コンピュート市場の拡大のための検証可能な基盤が作られます。

ビルダーと投資家がすべきこと​

フルスタック分散型AIの機会は巨大ですが、集中が必要です：

• ワークフロー自動化のためのAIエージェントを活用する：自律的に取引するエージェントは、企業の認証、マイクロペイメント、クロスプラットフォーム統合を合理化できます。
• 相互運用性のために構築する：既存のAIパイプラインやエージェンティックトランザクションインターフェースのような新興ツールとの互換性を確保します。
• UXと信頼を優先する：採用はシンプルさ、透明性、検証可能性にかかっています。

先を見据えて​

AIの未来は断片化されていませんが、分散型のフルスタックプラットフォームを通じて統一されています。これらのシステムは計算、データ、インテリジェンスのレイヤーを最適化し、力を再分配し、前例のないイノベーションを可能にします。エージェンティックワークフロー、確率的プライバシープリミティブ、透明な会計基準の統合により、分散型AIはイデオロギーと実用性のギャップを埋めることができます。

2025年には、ユーザーを第一に考えた一貫したエコシステムを構築することで実際の価値を提供するプラットフォームが成功を収めるでしょう。真に分散型AIの時代は始まったばかりであり、その影響は変革的になるでしょう。