世界で最も成功しているテクノロジー企業の誕生を追跡すると、興味深いパターンが見つかります。それは、ほとんどすべての主要なテクノロジー企業が学術的な環境で誕生したということです。 Google はスタンフォード大学で誕生しました。スタンフォード大学では、ラリー ペイジとサーゲイ ブリンが博士号の取得に取り組みながら検索エンジンを開発しました。 Facebook はマーク ザッカーバーグによってハーバード大学の寮で設立されましたが、当初はクラスメートを結びつけることを目的としており、後にソーシャル メディアを変える巨大企業に成長しました。 VMware や今日の「初の AI チップ株」である Nvidia など、他の多くのイノベーションも、大学の研究室、講堂、学生寮にまで遡ることができます。

OORT が現在焦点を当てている目的も例外ではありません。チームが構築している分散型 AI プラットフォームには、実際に深い学術的基盤があります。それは、私が2018年にコロンビア大学で教えたコース「AI強化学習」から始まりました。このコースは、現在注目を集めている先進的なアイデアを生み出しました。

教室チャレンジ

コースの最終プロジェクトでは、学生は AI エージェントをトレーニングする必要があります。技術者以外の読者にとって、このプロセスには、データから学習して意思決定を行うように AI モデルを教えることが含まれます。これは、デジタル システムに構造化されたトレーニングを提供するのと似ており、情報を入力し、応答を調整し、時間をかけて反復することでパフォーマンスを向上させることができます。

ただし、AI エージェントのトレーニングには非常に多くのリソースが必要です。データを処理するには、強力なコンピューティング能力と大量のストレージ容量が必要です。 Amazon や Google が提供するような従来のクラウド サービスは高価で、ほとんどの学生にとっては手が届きません。学生たちは創造性と技術的能力を発揮しましたが、必要なインフラストラクチャは彼らの能力を超えていました。これにより、重要な疑問が生じます。高価な一元化されたクラウド サービスを回避し、学生が最終課題を無事に完了できる、より手頃な価格でアクセスしやすいソリューションを開発する方法はあるのでしょうか?

分散型ソリューションのプロトタイプ

そこで私たちは、学生が最終プロジェクトをより現実的に完了できるよう、AI 開発用の分散型クラウド ソリューションを作成するためのインセンティブ レイヤーとしてブロックチェーンを使用する方法を検討し始めました。

以下の対策を講じております。

  • 世界中の遊休リソースを活用: このプラットフォームは、オフィスの遊休ハードドライブやパーソナルコンピュータの残りの帯域幅など、世界中で十分に活用されていないリソースを活用します。

  • ブロックチェーンに基づく: ブロックチェーン技術は、これらの分散リソースを統合するための透過的で安全なネットワークを提供します。

  • 暗号通貨支払い: 現在の金融システムは世界規模での即時マイクロペイメントをサポートしていないため、このプラットフォームはマイクロペイメントに暗号通貨を使用します。

簡単に言えば、このプラットフォームはインフラの「Airbnb」のようなものです。 Airbnb が住宅所有者に空き部屋を貸し出すのと同じように、このプラットフォームでは個人が未使用のストレージやコンピューティング能力を提供できるため、コストが大幅に削減されます。

この分散型実験は、2018 年にコロンビア大学の学生向けに開発され、今日の分散型 AI (DeAI) および分散型物理インフラストラクチャ ネットワーク (DePIN) の概念のプロトタイプとなりました。本質的に、DePIN は DeAI システムの効果的な運用をサポートするインフラストラクチャであり、DeAI は分散インフラストラクチャを利用するアプリケーション層です。

DePIN は、分散型エコシステムのインフラストラクチャである物理層に焦点を当てています。これには、ブロックチェーン技術を通じて接続されたストレージ、コンピューティング、帯域幅の世界的に分散されたネットワークが含まれます。 DePIN は、このエコシステムを可能にする、分散型エコシステムの「基盤」および「パイプライン」と考えることができます。

DeAI はこのインフラストラクチャ上に構築されています。 AI モデルのトレーニングと実行を特定のテクノロジー大手に依存するのではなく、これらの分散型リソースを使用して、分散型での AI の開発と展開を可能にします。 DeAI は、DePIN を通じて AI リソースにアクセスするための、より手頃な価格でスケーラブルかつ公平な方法を提供します。

分散型ソリューションの一般的な利点をいくつか示します。

  • AI のトレーニングと導入のコストを削減

  • データの透明性、プライバシー、セキュリティを強化する

  • よりグローバルで多様かつ公平なデータセットを構築する

  • 災害復旧とビジネス継続性の向上

不確実性と可能性

以前の記事で説明したように、最近の分散型 AI の台頭により、集中型 AI に対する多くの懸念が解消されています。一般に、ブロックチェーン技術の助けを借りて、AI は真にオープンソースで透明なものになると考えられています。

もちろん、このプロセスは簡単ではありません。分散型インフラストラクチャの構築には、これまで経験したことのない多くの技術的課題が伴います。ネットワークの信頼性の最適化から分散システムにおけるデータ セキュリティの確保に至るまで、私たちは問題を段階的に解決しています。また、投機資金が流入し米中のAI競争が激化する中、2025年までに雨後の筍のようにAIプロジェクトが芽を出し、失敗例も急増すると予想されている。

それでも、DeAI の可能性は有望です。これは、AI ツールへのアクセスが地理や経済の制限に制限されず、現実的にも技術的にも実現可能な世界を描いています。これは、ニューヨークの学生、ブエノスアイレスの教師、またはナイロビの中小企業が、大企業と同じ手頃な価格と利便性で AI モデルをトレーニングしたり、データを保存したりできることを意味します。

コロンビア大学の教室から分散型 AI まで、この旅は予期せぬ機会、課題、そして報酬に満ちています。学生がプロジェクトを完了できるように支援するソリューションとして始まったものは、インフラストラクチャ、アクセシビリティ、イノベーションを再考する取り組みに成長しました。

さまざまな分野のますます多くの専門家が分散型 AI (DeAI) がさまざまな業界を変革する可能性を認識するにつれて、この分野への関心と勢いは今後も高まり続けるでしょう。 2025 年は DeAI の発展にとって重要な年になると予想されます。ブロックチェーンと AI の組み合わせは徐々に主流に移行し、将来の技術進歩の基礎を築き、広範囲にわたる影響をもたらします。

著者: リー・チョン博士、OORT 創設者、コロンビア大学教授

元の記事は Forbes に掲載されました: https://www.forbes.com/sites/digital-assets/2024/12/27/how-a-columbia-class-project-became-decentralized-ai-solutions/