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分散型AIにおいて、GPUプロバイダーの信頼性と整合性を確保することは極めて重要です。Holistic AIの最近の研究で概説されたサンプリングの証明（PoSP）プロトコルは、誠実な行動を奨励し、不正行為者を罰する洗練されたメカニズムを提供します。ここでは、このプロトコルの仕組み、その経済的インセンティブとペナルティ、および分散型AI推論への応用について説明します。

誠実な行動のインセンティブ​

経済的報酬​

PoSPプロトコルの中心には、誠実な参加を促すための経済的インセンティブがあります。ノードはアサーターやバリデーターとして行動し、その貢献度に応じて報酬を受け取ります：

• アサーター：計算結果が正しく、異議がない場合に報酬（RA）を受け取ります。
• バリデーター：アサーターの結果と一致し、正しいと確認された場合、報酬（RV/n）を分け合います。

独自のナッシュ均衡​

PoSPプロトコルは、純粋戦略における一意のナッシュ均衡に到達するよう設計されています。これにより、すべてのノードが誠実に行動する動機付けがなされます。個々の利益とシステムのセキュリティを一致させることで、誠実さが参加者にとって最も利益のある戦略となるようにします。

不誠実な行動へのペナルティ​

スラッシングメカニズム​

不誠実な行動を抑止するために、PoSPプロトコルはスラッシングメカニズムを採用しています。不誠実なアサーターやバリデーターが発覚した場合、彼らは大きな経済的ペナルティ（S）を受けます。これにより、短期的な利益を追求するよりも、不誠実な行動を取るコストがはるかに高くなります。

チャレンジメカニズム​

システムをさらに強化するために、ランダムなチャレンジが導入されています。あらかじめ決められた確率（p）で、プロトコルがチャレンジをトリガーし、複数のバリデーターがアサーターの出力を再計算します。差異が発見された場合、不誠実な行動者にはペナルティが課されます。このランダムな選択プロセスにより、悪意ある行動者が共謀して不正行為を行うことが困難になります。

PoSPプロトコルの手順​

1. アサーター選択：ノードがランダムに選択され、アサーターとして計算を行い、値を出力します。

2. チャレンジ確率：

   システムは、あらかじめ決められた確率に基づいてチャレンジをトリガーする可能性があります。

• チャレンジなし：チャレンジがトリガーされない場合、アサーターは報酬を受け取ります。
• チャレンジがトリガーされた場合：複数のバリデーターがランダムに選ばれ、アサーターの出力を検証します。

3. 検証：

   各バリデーターは独自に結果を計算し、アサーターの出力と比較します。

• 一致：すべての結果が一致する場合、アサーターとバリデーターの両方が報酬を受け取ります。
• 不一致：仲裁プロセスにより、アサーターとバリデーターの誠実さが判断されます。

4. ペナルティ：不誠実なノードにはペナルティが課され、誠実なバリデーターは報酬を受け取ります。

spML​

spML（サンプリングベースの機械学習）プロトコルは、分散型AI推論ネットワーク内でPoSPプロトコルを実装したものです。

主要な手順​

1. ユーザー入力：ユーザーはランダムに選ばれたサーバー（アサーター）にデジタル署名とともに入力を送信します。
2. サーバー出力：サーバーは出力を計算し、結果のハッシュとともにユーザーに返送します。
3. チャレンジメカニズム：

• あらかじめ決められた確率（p）で、システムはチャレンジをトリガーし、別のサーバー（バリデーター）がランダムに選ばれて結果を検証します。
• チャレンジがトリガーされない場合、アサーターは報酬（R）を受け取り、プロセスは終了します。

4. 検証：

• チャレンジがトリガーされた場合、ユーザーは同じ入力をバリデーターに送信します。
• バリデーターは結果を計算し、そのハッシュとともにユーザーに返送します。

5. 比較：

• ユーザーは、アサーターとバリデーターの出力のハッシュを比較します。
• ハッシュが一致すれば、アサーターとバリデーターの両方が報酬を受け取り、ユーザーは基本料金の割引を受けます。
• ハッシュが一致しない場合、ユーザーは両方のハッシュをネットワークに公開します。

6. 仲裁：

• ネットワークは、差異に基づいてアサーターとバリデーターの誠実さを判断するために投票を行います。
• 誠実なノードは報酬を受け取り、不誠実なノードはペナルティ（スラッシュ）を受けます。

主要なコンポーネントとメカニズム​

• 決定論的ML実行：固定小数点算術とソフトウェアベースの浮動小数点ライブラリを使用して、安定した再現可能な結果を確保します。
• ステートレス設計：各クエリを独立したものとし、MLプロセス全体でステートレスを維持します。
• 許可なしの参加：誰でもネットワークに参加し、AIサーバーを運用することができます。
• オフチェーン操作：AI推論はブロックチェーンの負荷を軽減するためにオフチェーンで計算され、結果とデジタル署名はユーザーに直接送信されます。
• オンチェーン操作：バランス計算やチャレンジメカニズムなどの重要な機能はオンチェーンで処理され、透明性とセキュリティを確保します。

spMLの利点​

• 高いセキュリティ：経済的インセンティブを通じてセキュリティを確保し、不誠実な行動によるペナルティの可能性があるため、ノードは誠実に行動することが求められます。
• 低い計算オーバーヘッド：検証において、ほとんどのケースでハッシュの比較のみが必要なため、計算負荷が軽

Arbitrum Nitroは、Offchain Labsによって開発された第二世代のレイヤー2ブロックチェーンプロトコルで、スループット、ファイナリティ、および紛争解決を改善することを目的としています。オリジナルのArbitrumプロトコルを基にして、現代のブロックチェーンのニーズに応えるための大幅な強化を提供します。

Arbitrum Nitroの主要な特性​

Arbitrum Nitroは、Ethereum上でレイヤー2ソリューションとして機能し、Ethereum Virtual Machine（EVM）コードを使用してスマートコントラクトを実行します。これにより、既存のEthereumアプリケーションやツールとの互換性が確保されます。プロトコルは、基盤となるEthereumチェーンが安全で生存している限り、安全性と進行を保証し、Nitroプロトコルの参加者のうち少なくとも1人が正直に行動することを前提としています。

設計アプローチ​

Nitroのアーキテクチャは、次の4つの基本原則に基づいて構築されています：

• シーケンシング後の決定論的実行: トランザクションは最初にシーケンスされ、その後決定論的に処理されます。この2段階のアプローチにより、一貫した信頼性のある実行環境が保証されます。
• Gethをコアに: Nitroは、コアの実行と状態管理のためにgo-ethereum（geth）パッケージを使用しており、Ethereumとの高い互換性を確保します。
• 実行と証明の分離: 状態遷移関数は、ネイティブ実行およびWebアセンブリ（wasm）の両方にコンパイルされ、効率的な実行と構造化された、機械に依存しない証明を可能にします。
• インタラクティブな詐欺証明を備えたオプティミスティックロールアップ: Arbitrumの元の設計を基に、Nitroは改良されたオプティミスティックロールアッププロトコルと高度な詐欺証明メカニズムを採用しています。

シーケンシングと実行​

Nitroでのトランザクション処理には、SequencerとState Transition Function（STF）の2つの主要なコンポーネントが関与します。

• Sequencer: 入ってくるトランザクションを順序付け、この順序を確定します。それにより、トランザクションシーケンスが確実に知られていることを保証し、リアルタイムフィードとEthereumレイヤー1チェーン上の圧縮データバッチの両方として投稿されます。このデュアルアプローチにより、信頼性が高まり、検閲が防止されます。
• 決定論的実行: STFは、シーケンスされたトランザクションを処理し、チェーンの状態を更新し、新しいブロックを生成します。このプロセスは決定論的であり、結果はトランザクションデータと以前の状態のみに依存するため、ネットワーク全体で一貫性が保証されます。

ソフトウェアアーキテクチャ: Gethをコアに​

Nitroのソフトウェアアーキテクチャは、次の3つの層で構成されています：

• ベースレイヤー（Gethコア）: このレイヤーは、EVMコントラクトの実行を処理し、Ethereumの状態データ構造を管理します。
• ミドルレイヤー（ArbOS）: カスタムソフトウェアであり、シーケンサーバッチの解凍、ガスコストの管理、クロスチェーン機能のサポートなど、レイヤー2の機能を提供します。
• トップレイヤー: Gethから引き出され、このレイヤーは接続、着信RPCリクエスト、およびその他のトップレベルのノード機能を処理します。

クロスチェーンインタラクション​

Arbitrum Nitroは、Outbox、Inbox、およびRetryable Ticketsのようなメカニズムを通じて、安全なクロスチェーンインタラクションをサポートします。

• Outbox: レイヤー2からレイヤー1へのコントラクト呼び出しを可能にし、メッセージが安全に転送され、Ethereum上で実行されることを保証します。
• Inbox: EthereumからNitroに送信されたトランザクションを管理し、正しい順序で含まれることを保証します。
• Retryable Tickets: 失敗したトランザクションの再送信を可能にし、信頼性を高め、トランザクションが失われるリスクを軽減します。

ガスと手数料​

Nitroは、トランザクションコストを管理するために高度なガスメータリングと価格設定メカニズムを採用しています：

• L2ガスメータリングと価格設定: ガス使用量を追跡し、基本料金をアルゴリズムで調整して需要と容量のバランスを取ります。
• L1データのメータリングと価格設定: レイヤー1のインタラクションに関連するコストをカバーし、これらのコストをトランザクション間で正確に配分するための適応型価格設定アルゴリズムを使用します。

結論​

Cuckoo Networkは、Arbitrumの開発に投資することに自信を持っています。Arbitrum Nitroの高度なレイヤー2ソリューションは、無類のスケーラビリティ、より速いファイナリティ、および効率的な紛争解決を提供します。そのEthereumとの互換性により、当社の分散型アプリケーションのための安全で効率的な環境が確保され、イノベーションとパフォーマンスへのコミットメントに合致しています。

• ソース: https://cuckoo.network/blog/2024/06/06/introduction-to-arbitrum-nitro
• テレグラム: https://cuckoo.network/tg
• ディスコード: https://cuckoo.network/dc

ブロックチェーンとAIの組み合わせは、市場で大きな注目を集めています。ChatGPTが急速に数億人のユーザーを獲得し、Nvidiaの株価が2023年に8倍に上昇したことで、AIは確固たるトレンドとして確立されました。この影響は、ブロックチェーンのような隣接するセクターにも波及し、AIアプリケーションが探求されています。

現在、暗号通貨はAIに対して補完的な役割を果たしており、成長の大きな可能性を秘めています。ほとんどの組織はまだ探索段階にあり、コンピューティングパワー（クラウドとマーケットプレイス）、モデル（AIエージェント）、およびデータストレージのトークン化に焦点を当てています。

分散型暗号技術は、AIトレーニングの効率を直接向上させたり、コストを削減したりするものではありませんが、資産の取引を容易にし、未使用のコンピューティングパワーを引き付けることで貢献します。これは、現在の計算資源不足の環境では利益を生み出します。モデルのトークン化は、分散型のコミュニティ所有や利用を可能にし、中央集権的なAIに対する代替手段を提供します。しかし、分散型データのトークン化は依然として課題であり、さらなる探求が必要です。

市場はまだAIと暗号通貨に関してコンセンサスに達していませんが、エコシステムは形作られつつあります。ここでは、今日レビューするいくつかのカテゴリを紹介します：Infrastructure-as-a-Service Cloud、コンピューティングマーケットプレイス、モデルのトークン化とトレーニング、AIエージェント、データのトークン化、ZKML、AIアプリケーションです。

Infrastructure-as-a-Service Cloud​

AI市場が成長するにつれて、GPUクラウドコンピューティングプロジェクトとマーケットプレイスは最初に利益を享受する存在です。これらは、未使用のGPUリソースを中央集権型のネットワークに組み込み、従来のサービスと比較して計算コストを削減することを目指しています。

これらのクラウドサービスは分散型ソリューションとは見なされませんが、web3 + AIエコシステムの不可欠な部分です。GPUは希少なリソースであり、内在的な価値を持っています。

主要プロジェクト:

• Akash Network: Cosmos SDKに基づく分散型クラウドコンピューティングマーケットプレイスで、Kubernetesを使用したオーケストレーションと逆オークション価格設定を通じてコスト削減を実現しています。CPUおよびGPUコンピューティングに焦点を当てています。
• Ritual: AIモデルをブロックチェーンプロトコルに統合するAIインフラストラクチャネットワーク。Infernetプラットフォームにより、スマートコントラクトがモデルに直接アクセスできるようになります。
• Render Network: レンダリングとAIコンピューティングの両方に焦点を当てた分散型GPUレンダリングプラットフォーム。Solanaに移行し、パフォーマンスとコストを向上させました。
• NetMind.AI: 計算リソース、チャットボット、およびライフアシスタントサービスのマーケットプレイスを提供するAIエコシステム。幅広いGPUモデルをサポートし、Google Colabと統合しています。
• CUDOS: Akashに似たブロックチェーンコンピューティングネットワークで、Cosmos SDKを介してGPUコンピューティングに焦点を当てています。
• Nuco.cloud: EthereumとTelosに基づいた分散型コンピューティングクラウドサービスで、幅広いソリューションを提供しています。
• Dynex: ニューロモルフィックコンピューティングのためのブロックチェーンで、Proof-of-Useful-Workを使用して効率を高めています。
• OctaSpace: AIと画像処理のための独自のブロックチェーン上で動作する分散型コンピューティングクラウド。
• AIOZ Network: AI、ストレージ、およびストリーミングのための分散型コンピュートプラットフォーム。
• Phoenix: AIコンピューティングとデータ駆動型ネットワークのためのWeb3ブロックチェーンインフラストラクチャ。
• Aethir: Arbitrumに基づくゲームおよびAIのためのクラウドインフラストラクチャ。
• Iagon: Cardano上の分散型ストレージおよびコンピューティングマーケットプレイス。
• OpFlow: NVIDIA GPUを使用したAIおよびレンダリングに焦点を当てたクラウドプラットフォーム。
• OpSec: 次世代のスーパーコンピュータを構築することを目指している新興の分散型クラウドプラットフォーム。

コンピューティングリソースマーケットプレイス​

分散型コンピューティングリソースマーケットプレイスは、ユーザー提供のGPUおよびCPUリソースをAIタスク、トレーニング、および推論に使用します。これらのマーケットプレイスは、未使用のコンピューティングパワーを動員し、参加者に報酬を与える一方で、参入障壁を低減します。

これらのGPUコンピューティングマーケットプレイスは、サービスの有用性よりも分散化のナラティブに焦点を当てることがよくあります。SolanaやDePinコンセプトを活用するio.netやNosanaのようなプロジェクトは、巨大な成長の可能性を示しています。需要のピーク時にGPU市場に早期投資することで、インセンティブとROIを通じて高いリターンが得られる可能性があります。

主要プロジェクト:

• Cuckoo AI: AIモデルを提供するGPUマイナーに日次ERC20支払いを報酬として与える分散型マーケットプレイス。ブロックチェーンのスマートコントラクトを利用し、透明性、プライバシー、モジュール性に焦点を当てています。
• Clore.ai: PoWを使用したGPUレンタルプラットフォーム。ユーザーはAIトレーニング、レンダリング、およびマイニングタスクのためにGPUをレンタルできます。報酬は保有するトークンの量に連動しています。
• Nosana: オープンソースのSolanaベースのGPUクラウドコンピューティングプロバイダー。AI推論に焦点を当て、PyTorch、HuggingFace、TensorFlow、およびコミュニティライブラリのコネクタを開発中です。
• io.net: Solanaブロックチェーン技術を活用したAIクラウドコンピューティングネットワーク。バッチ推論と並列トレーニングをサポートし、コスト効率の高いGPUリソースを提供します。
• Gensyn: ディープラーニングモデルのトレーニングのためのL1プロトコル。トラストレスな分散システムを通じてトレーニング効率を向上させることを目指しています。トレーニングコストを削減し、アクセス性を向上させることに重点を置いています。
• Nimble: データ、コンピューティングパワー、および開発者を組み合わせた分散型AIエコシステム。AIトレーニングをよりアクセスしやすくすることを目指し、分散型の構成可能なフレームワークを備えています。
• Morpheus AI: Arbitrum上に構築された分散型コンピューティングマーケットプレイス。スマートコントラクトと対話するAIエージェントの作成を支援します。
• Kuzco: Solana上でのLLM推論のための分散型GPUクラスタ。効率的なローカルモデルホスティングを提供し、KZOポイントで貢献者に報酬を与えます。
• Golem: GPUに拡張されたEthereumベースのCPUコンピューティングマーケットプレイス。最も早いピアツーピアコンピューティングネットワークの一つ。
• Node AI: EyePerformanceを通じて手頃なGPUレンタルを提供するGPUクラウドマーケットプレイス。
• GPU.Net: 生成AI、Web3、およびハイエンドグラフィックレンダリングのためのインフラストラクチャを提供する分散型GPUネットワーク。
• GamerHash: ゲーム中の余剰コンピューティングパワーを利用して暗号通貨を採掘するプラットフォームで、低スペックデバイス向けのプレイ・トゥ・アーンモデルを導入しています。
• NodeSynapse: Web3インフラストラクチャ、GPUコンピューティング、サーバーホスティング、そしてトークンホルダーにユニークな収益共有モデルを提供するGPUマーケットプレイス。

モデルのトークン化とトレーニング​

モデルのトークン化とトレーニングは、AIモデルを価値ある資産に変換し、ブロックチェーンネットワークに統合することを含みます。このアプローチにより、分散型の所有権、データ共有、および意思決定が可能になり、透明性、セキュリティ、および収益化の機会が改善され、新しい投資チャネルが生まれます。

重要なのは、真のイノベーションと技術的な課題を持つプロジェクトを認識することです。単にAIモデルの所有権や使用権を取引するだけでは真のイノベーションとは言えません。真の進展は、モデルの出力を効果的に検証し、安全で分散型のモデル運用を確保することから来るのです。

主要プロジェクト:

• SaharaLabs: プライバシーとデータ共有に焦点を当てたプラットフォームで、Knowledge AgentやData Marketplaceなどのツールを提供し、データ操作のセキュリティを確保します。MITやMicrosoftなどの顧客を抱えています。
• Bittensor: AIモデルが価値を交換するための分散型プロトコルを構築。検証者とマイナーを使用して、AI駆動型アプリケーションの全体的な品質を向上させます。
• iExec RLC: リソースのセキュリティをProof-of-Contributionコンセンサスで確保し、短期的な計算タスクを管理する分散型クラウドコンピューティングプラットフォーム。
• Allora: 市場予測の正確性に基づいてAIエージェントに報酬を与え、エージェントの予測を検証するためのコンセンサスメカニズムを利用する分散型ネットワーク。
• lPAAL AI: 市場情報、トレーディング戦略、その他の専門的なタスクを処理できるパーソナライズされたAIモデルを作成するプラットフォームを提供。
• MyShell: チャットボットの開発とサードパーティモデルの統合のための柔軟なAIプラットフォームを提供し、開発者にネイティブトークンを通じてインセンティブを与えます。
• Qubic: AIトレーニングのためのプルーフオブワークコンセンサスを活用し、Aigarthソフトウェアレイヤーがニューラルネットワークの作成を容易にします。

AIエージェント​

AIエージェント、またはインテリジェントエージェントは、自律的な理解、記憶、意思決定、ツールの使用、そして複雑なタスクを実行できる存在です。これらのエージェントは、ユーザーに「どのように」タスクを実行するかを案内するだけでなく、実際にそのタスクの完了を支援します。特に、これにより、ブロックチェーン技術と連携して、取引、投資アドバイスの提供、ボットの運用、分散型金融（DeFi）機能の強化、オンチェーンデータの分析などの活動が行えるAIエージェントが登場します。

このようなAIエージェントは、ブロックチェーン技術と密接に統合されており、収益を直接生成したり、新しい取引シナリオを導入したり、ブロックチェーンのユーザーエクスペリエンスを向上させることができます。この統合は、DeFiの進んだナラティブを表しており、取引活動を通じて利益を生み出し、資本投資を引き付け、投資のサイクルを促進するポンジスキームのようなサイクルを形成します。

主要プロジェクト:

• Morpheus: Arbitrumに基づいた分散型AIコンピューティングマーケットプレイスで、スマートコントラクトを運用するエージェントAIの作成を可能にします。投資とエグゼクティブリーダーシップの背景を持つDavid Johnstonが主導するプロジェクトで、公正なローンチ、セキュリティ監査済みのステーキングコード、活発な開発を特徴としていますが、AIエージェントコードの更新が遅く、コアモジュールの進捗が不明瞭です。
• QnA3.AI: 情報管理、資産管理、権利管理に関する包括的なサービスを提供します。Retrieval-Augmented Generation（RAG）技術を使用して情報検索と生成を強化します。2023年に設立されて以来、急速に成長し、ユーザーのエンゲージメントとアプリケーションの大幅な増加を実現しました。
• Autonolas: 複数のブロックチェーンに接続できるAIエージェントを構築するためのツールを提供する、分散型AIエージェントの作成と利用のためのオープンマーケット。ケンブリッジ大学で経済学を学び、マルチエージェントサービスを専門とするDavid Minarschが率いています。
• SingularityNET: 一般的なAIを民主化し、分散型にすることを目指すオープンで分散型のAIサービスネットワーク。このネットワークでは、開発者がネイティブトークンAGIXを使用してAIサービスを収益化でき、ヒューマノイドロボットSophiaの開発で知られるDr. Ben GoertzelとDr. David Hansonによって設立されました。
• Fetch.AI: 最初期のAIエージェントプロトコルの一つで、FETトークンを使用してエージェントを展開するエコシステムを開発しました。チームは著名な大学やトップ企業の専門家で構成されており、AIおよびアルゴリズムソリューションに焦点を当てています。
• Humans.ai: AI駆動の創造に関与するステークホルダーを集め、クリエイティブスタジオスイート内でデジタルアセットの作成と所有を可能にするAIブロックチェーンプラットフォーム。
• Metatrust: Nanyang Technological Universityの世界的に認められた研究チームによって設立されたWeb3セキュリティソリューションを提供する暗号対応のAIエージェントネットワーク。
• AgentLayer: Metatrustチームによって開発された分散型エージェントネットワークで、OP StackとEigenDAを活用してデータ効率と全体的なパフォーマンスとセキュリティを向上させます。
• DAIN: ソラナ上でエージェント間経済を構築し、企業間のエージェントがシームレスに