原文著者：K、Web3Caff Research 研究員人工知能の発展軌跡において、この2年間は深刻な構造的転機を経験してきました。モデル能力は絶えず突破し、推論効率は絶えず最適化され、世界中の資本と国家機構が殺到しています。しかし、熱狂と資本集中の中央集権的な波の背後で、DeAI（分散型のAI訓練・推論アーキテクチャ）は将来へのもう一つの道となりつつあります。それは、現在のAI発展における2つの潜在的危機を直指しています：盲目的信頼メカニズムとスケーラビリティの脆弱性です。中央集権型AIの繁栄は、巨大な物理的インフラストラクチャの上に成り立っています。スーパーコンピューティングクラスタから閉鎖的なモデル推論ブラックボックス、パッケージ化されたSaaSプロダクトから企業内部のAPI呼び出しまで。しかし、インターネットが閉鎖から開放へ、Web2プラットフォームからWeb3プロトコルへと移行したように、AI開発も必然的に2つの根本的な問題に直面することになるでしょう。第1に、ユーザーはモデル推論の結果が改ざんされておらず、真実性を持つことをどのように確認するのか？第2に、訓練と推論が地域、デバイス、文化および法的境界を越えるとき、中央集権型アーキテクチャはコストとパフォーマンス上の利点を維持することができるのか？DeAIネットワークは、中央集権型パラダイムとは根本的に異なるソリューションパスを提案しています。それは「検証可能計算（Verifiable Compute）」をコア思想とし、暗号技術とコンセンサスメカニズムを通じて、各モデル実行が追跡可能で証明可能な実行パスを持つことを保証します。これはユーザーのモデルに対する「盲目的信頼」の問題を解決するだけでなく、国境を越えた協力に対して普遍的な信頼基盤を提供します。現在、Prime IntellectとInference Labsなどの先駆者は、異地のGPUクラスタ内で一部の検証型推論をすでに実現しており、分散型訓練と自律的なAIサービスに新しい可能性を開いています。[70]経済的な観点から見ると、DeAIの台頭はまたAI業界のRoG（Return-on-GPU、つまり1時間あたりのGPU処理能力がもたらす収益）の変化と密接に関連しています。GPT-4.1の設計はもはや単純に大モデルとコンピューティングパワーの集積を追求するのではなく、細粒度最適化と推論リソース配置を強調しています。例えば、生成プロセス中に既存のコンテキストをできるだけ再利用し、不要な再計算を減らし、それにより無効な出力とトークン消費を削減し、コンピューティングパワーをより実際に価値のある推論プロセスに使用します。[68] これは業界焦点が「どれだけGPUを消費できるか」から「1時間あたりどれだけの価値を得られるか」へと転換していることを示しています。この効率志向は、分散型AIネットワークにとって正にうってつけのブレークスルーポイントを提供しています。中央集権型GPUクラスタの規模化展開における高額固定コストと効率の瓶首は、世界中のユーザーが貢献するPermissionlessな異種GPUネットワークの敵手になることは難しいでしょう。そしてこのネットワークが「検証可能性」を備えていれば、AWSやAzureなどの中央集権型インフラストラクチャとコスト構造で競争できるだけでなく、本来透明で信頼できるという利点を持ちます。さらに、DeAIの影響は技術層にとどまらず、AI開発の所有権と参加構造を再構築するでしょう。現在のOpenAI、Anthropicなどの巨大企業が支配する閉鎖的な訓練エコシステムでは、大多数の開発者は「モデルユーザー」としてのみ存在でき、モデルの訓練収益や推論決定に参加することができません。DeAIネットワークでは、コンピューティング能力を提供するノード、データを提供するユーザー、Agentアプリケーションを開発するエンジニアなど、すべての貢献者がプロトコルを通じてガバナンスに参加し、収益を共有することができます。これは単なる経済メカニズムの革新というだけでなく、AI発展の倫理における進歩です。もちろん、DeAIはまだ初期探索段階にあります。中央集権型モデルに取って代わるのに十分なパフォーマンス水準をまだ確立していませんし、ネットワーク安定性と検証効率などの瓶首も突破していません。しかし、AIの未来は単一のパスではなく、複数線並行です。中央集権型プラットフォームは企業市場を引き続き支配し、RoG最適化の究極の製品化を追求し、一方DeAIネットワークは辺縁シナリオと新興市場で成長し、徐々に独自の生命力を持つ開放型モデルエコシステムへと進化するでしょう。インターネットが情報の自由のためのものであるように、DeAIは知能の自律性のためのものです。その重要性は、技術的優位性があるからだけでなく、別の世界の可能性を提供するからです。特定の仲介者を信頼する必要がなく、それでもなお知能そのものを信頼できる将来です。本コンテンツは、Web3Caff ResearchがWaibuture Researchで発表した研究報告書から抜粋しています：《Web3 2025年度4万字報告書（下編）：金融 × コンピューティング × インターネット秩序の歴史的な交点に向かい、業界の大転換は間もなく始まるのか？構造変化、価値ポテンシャル、リスク境界および将来展望の展望的分析》本研究報告書（自由閲覧可能）はWeb3Caff Research研究員Kにより執筆され、2025年のWeb3発展段階変化の中核的ロジックを中心に体系的な整理を展開しており、底層およびレギュレション能力が継続的に進化する背景下で、アプリケーション探索とシステム協作がなぜ徐々に新しい注目点となるのかについて重点的に議論しており、中核的要点は以下を含みます：段階進化の背景：インフラストラクチャ構築が一定の段階を終えた後、業界の注目点が変化する内在的原因；重要なメカニズムの変化：ルールフレームワークとオンチェーンメカニズムが徐々に明確化され、システム運行方式に生じる影響；主要応用方向：決済清算、実際のシナリオのマッピングと従属可能な協力を中心とした探索パス；将来の発展方向：2026年以降のWeb3進化動向について検討。
DeAI: AI「野蛮生長」時代において、なぜWeb3によるガバナンスが必要なのか
原文著者：K、Web3Caff Research 研究員
人工知能の発展軌跡において、この2年間は深刻な構造的転機を経験してきました。モデル能力は絶えず突破し、推論効率は絶えず最適化され、世界中の資本と国家機構が殺到しています。しかし、熱狂と資本集中の中央集権的な波の背後で、DeAI（分散型のAI訓練・推論アーキテクチャ）は将来へのもう一つの道となりつつあります。それは、現在のAI発展における2つの潜在的危機を直指しています：盲目的信頼メカニズムとスケーラビリティの脆弱性です。
中央集権型AIの繁栄は、巨大な物理的インフラストラクチャの上に成り立っています。スーパーコンピューティングクラスタから閉鎖的なモデル推論ブラックボックス、パッケージ化されたSaaSプロダクトから企業内部のAPI呼び出しまで。しかし、インターネットが閉鎖から開放へ、Web2プラットフォームからWeb3プロトコルへと移行したように、AI開発も必然的に2つの根本的な問題に直面することになるでしょう。第1に、ユーザーはモデル推論の結果が改ざんされておらず、真実性を持つことをどのように確認するのか？第2に、訓練と推論が地域、デバイス、文化および法的境界を越えるとき、中央集権型アーキテクチャはコストとパフォーマンス上の利点を維持することができるのか？
DeAIネットワークは、中央集権型パラダイムとは根本的に異なるソリューションパスを提案しています。それは「検証可能計算（Verifiable Compute）」をコア思想とし、暗号技術とコンセンサスメカニズムを通じて、各モデル実行が追跡可能で証明可能な実行パスを持つことを保証します。これはユーザーのモデルに対する「盲目的信頼」の問題を解決するだけでなく、国境を越えた協力に対して普遍的な信頼基盤を提供します。現在、Prime IntellectとInference Labsなどの先駆者は、異地のGPUクラスタ内で一部の検証型推論をすでに実現しており、分散型訓練と自律的なAIサービスに新しい可能性を開いています。[70]
経済的な観点から見ると、DeAIの台頭はまたAI業界のRoG（Return-on-GPU、つまり1時間あたりのGPU処理能力がもたらす収益）の変化と密接に関連しています。GPT-4.1の設計はもはや単純に大モデルとコンピューティングパワーの集積を追求するのではなく、細粒度最適化と推論リソース配置を強調しています。例えば、生成プロセス中に既存のコンテキストをできるだけ再利用し、不要な再計算を減らし、それにより無効な出力とトークン消費を削減し、コンピューティングパワーをより実際に価値のある推論プロセスに使用します。[68] これは業界焦点が「どれだけGPUを消費できるか」から「1時間あたりどれだけの価値を得られるか」へと転換していることを示しています。この効率志向は、分散型AIネットワークにとって正にうってつけのブレークスルーポイントを提供しています。
中央集権型GPUクラスタの規模化展開における高額固定コストと効率の瓶首は、世界中のユーザーが貢献するPermissionlessな異種GPUネットワークの敵手になることは難しいでしょう。そしてこのネットワークが「検証可能性」を備えていれば、AWSやAzureなどの中央集権型インフラストラクチャとコスト構造で競争できるだけでなく、本来透明で信頼できるという利点を持ちます。
さらに、DeAIの影響は技術層にとどまらず、AI開発の所有権と参加構造を再構築するでしょう。現在のOpenAI、Anthropicなどの巨大企業が支配する閉鎖的な訓練エコシステムでは、大多数の開発者は「モデルユーザー」としてのみ存在でき、モデルの訓練収益や推論決定に参加することができません。DeAIネットワークでは、コンピューティング能力を提供するノード、データを提供するユーザー、Agentアプリケーションを開発するエンジニアなど、すべての貢献者がプロトコルを通じてガバナンスに参加し、収益を共有することができます。これは単なる経済メカニズムの革新というだけでなく、AI発展の倫理における進歩です。
もちろん、DeAIはまだ初期探索段階にあります。中央集権型モデルに取って代わるのに十分なパフォーマンス水準をまだ確立していませんし、ネットワーク安定性と検証効率などの瓶首も突破していません。しかし、AIの未来は単一のパスではなく、複数線並行です。中央集権型プラットフォームは企業市場を引き続き支配し、RoG最適化の究極の製品化を追求し、一方DeAIネットワークは辺縁シナリオと新興市場で成長し、徐々に独自の生命力を持つ開放型モデルエコシステムへと進化するでしょう。インターネットが情報の自由のためのものであるように、DeAIは知能の自律性のためのものです。その重要性は、技術的優位性があるからだけでなく、別の世界の可能性を提供するからです。特定の仲介者を信頼する必要がなく、それでもなお知能そのものを信頼できる将来です。
本コンテンツは、Web3Caff ResearchがWaibuture Researchで発表した研究報告書から抜粋しています：《Web3 2025年度4万字報告書（下編）：金融 × コンピューティング × インターネット秩序の歴史的な交点に向かい、業界の大転換は間もなく始まるのか？構造変化、価値ポテンシャル、リスク境界および将来展望の展望的分析》
本研究報告書（自由閲覧可能）はWeb3Caff Research研究員Kにより執筆され、2025年のWeb3発展段階変化の中核的ロジックを中心に体系的な整理を展開しており、底層およびレギュレション能力が継続的に進化する背景下で、アプリケーション探索とシステム協作がなぜ徐々に新しい注目点となるのかについて重点的に議論しており、中核的要点は以下を含みます：
段階進化の背景：インフラストラクチャ構築が一定の段階を終えた後、業界の注目点が変化する内在的原因；
重要なメカニズムの変化：ルールフレームワークとオンチェーンメカニズムが徐々に明確化され、システム運行方式に生じる影響；
主要応用方向：決済清算、実際のシナリオのマッピングと従属可能な協力を中心とした探索パス；
将来の発展方向：2026年以降のWeb3進化動向について検討。