ShizukaKazu

人工知能とWeb3の融合分野にはどのようなものがありますか?
人工知能とWeb3の融合したアプリケーション分野は急速に拡大しており、主に以下の方向を網羅しています(2025年6月現在):
一、分散型インフラ
ハッシュパワーネットワーク
世界中の余剰GPUリソースを集約してオープンな計算力市場を構築し、AIのトレーニング/推論コストを63%-80%削減することをサポートします。代表的なプロジェクトには、Render Network(GPUレンダリング)、Gensyn(分散トレーニング)、Akash(クラウドコンピューティング)があります。
ストレージとプライバシー保護
分散型ストレージネットワーク(Filecoin、Arweave)は暗号技術を組み合わせてデータの主権をユーザーに戻し、同時にゼロ知識証明(ZK)などの技術を通じてプライバシーの安全を確保します。
二、データとモデルの革新
データ取引マーケットプレイス
Web3に基づくデータ権利確認プロトコル(Ocean ProtocolやGrassなど)を使用して、コンプライアンスに準拠したデータ共有ネットワークを構築し、ユーザーの行動データの貢献を奨励し、AIトレーニングのハードルを下げる。
信頼できるAIモデル
ゼロ知識証明(ZK)と完全同型暗号(FHE)技術を利用してモデル推論プロセスを検証し、ブラックボックス問題を解決します。
原文表示人工知能とWeb3の融合したアプリケーション分野は急速に拡大しており、主に以下の方向を網羅しています(2025年6月現在):
一、分散型インフラ
ハッシュパワーネットワーク
世界中の余剰GPUリソースを集約してオープンな計算力市場を構築し、AIのトレーニング/推論コストを63%-80%削減することをサポートします。代表的なプロジェクトには、Render Network(GPUレンダリング)、Gensyn(分散トレーニング)、Akash(クラウドコンピューティング)があります。
ストレージとプライバシー保護
分散型ストレージネットワーク(Filecoin、Arweave)は暗号技術を組み合わせてデータの主権をユーザーに戻し、同時にゼロ知識証明(ZK)などの技術を通じてプライバシーの安全を確保します。
二、データとモデルの革新
データ取引マーケットプレイス
Web3に基づくデータ権利確認プロトコル(Ocean ProtocolやGrassなど)を使用して、コンプライアンスに準拠したデータ共有ネットワークを構築し、ユーザーの行動データの貢献を奨励し、AIトレーニングのハードルを下げる。
信頼できるAIモデル
ゼロ知識証明(ZK)と完全同型暗号(FHE)技術を利用してモデル推論プロセスを検証し、ブラックボックス問題を解決します。