AIAトークン解説：分散型AIアプリケーションの強化

分散型AIは新たな段階に入っています。自律型エージェント、オープンデータマーケット、コミュニティ主導のモデルには、プログラム可能なインセンティブと検証可能な支払いが必要です。適切に設計されたトークンは、モデル提供者、データキュレーター、コンピューティングオペレーター、ユーザーを連携させる接着剤となります。本記事では、AIAトークン（Autonomous Intelligence Applications）のコンセプト、すなわち、暗号資産インフラストラクチャと新興のAI x Cryptoスタックから得られた貴重な教訓に基づき、分散型AIアプリケーションをエンドツーエンドで支えるトークンの実用的な設計図を解説します。

本記事では、信頼できる情報源や現在のベストプラクティスへの参照も随時含めており、開発者やユーザーがトレードオフを自信を持って評価できるようにします。

なぜ分散型AIにはネイティブトークンが必要なのか

AIシステムは、モデル開発者、推論プロバイダー、GPUネットワーク、インデクサー、データ所有者、ガバナンス参加者など、ますます多くの独立したアクターに依存するようになっています。ネイティブなインセンティブと決済レイヤーがなければ、以下のことを行うのは困難です。

• 推論およびトレーニングタスクのリアルタイムでの計測と決済
• 高品質なデータへのインセンティブ付与と低品質な出力へのペナルティ
• モデルやエージェントの評判のブートストラップとアップグレードの調整
• 手数料、報酬、アクセスリストなどのパラメータのガバナンス

暗号資産のプリミティブは、信頼できる中立性とプログラム可能なインセンティブを提供します。Vitalik Buterinは、エージェント、マーケットプレイス、検証のインセンティブを整合するために暗号資産を使用するなど、AI x Cryptoの有望なパターンをいくつか概説しています。これは分散型AIネットワークに直接対応します（2023年末のAIと暗号資産に関する広範な文脈については、彼の分析を参照してください）参照。

AIAトークンとは何か？

AIA（Autonomous Intelligence Applications）を、分散型AIのために設計されたユーティリティおよびガバナンストークンと考えてください。これは単一のチェーンやプロジェクトに紐づくものではなく、プロジェクトが実装できるパターンであり、以下の目的で使用されます。

• 推論およびトレーニングの支払い
• パフォーマンスに基づいてモデルまたはデータ提供者をステーキングおよびスラッシング（没収）する
• モデルレジストリとプロトコルパラメータのガバナンス
• 貢献者への収益分配と長期的なインセンティブの整合

AIAは通常、標準的なトークンとして発行されます。低手数料のためにEthereum Layer 2上で一般的であり、チェーン間で相互運用可能で、オンチェーンとオフチェーンの両方のAIワークフローに統合されます。基本的なトークンインターフェースについては、ERC-20標準を参照してください参照。

AIAのコアユーティリティ

• 計測された推論支払い
  • SuperfluidやSablierなどのストリーミングプロトコルを使用して、生成されたトークン、APIコール、またはGPU秒あたりのマイクロペイメントをストリームしますSuperfluid Sablier。
• 品質と信頼性のためのステーキング
  • 提供者はAIAをステーキングし、低品質または不正な出力に対してスラッシュされる可能性があります。これは、Bittensorのモデル「サブネット」のネットワークのようなオープンマシンマーケットプレイスと同様のインセンティブ構造に従います参照。
• データアクセスとキュレーション
  • データセットへのトークンゲートアクセス、高価値なデータを提示するキュレーターへの報酬。Ocean Protocolによって開拓されたデータトークン化アプローチがここに該当します参照。
• ガバナンスとアップグレード
  • トークン保有者は、Snapshotなどを使用して、オフチェーン投票によってモデルレジストリ、手数料スイッチ、アップグレードパスをガバナンスし、オンチェーンで決済します参照。
• クロスチェーン相互運用性
  • エージェントが動作する、またはコンピューティングが最も安価な実行レイヤーにAIAをブリッジします。Chainlink CCIPのような堅牢なクロスチェーンメッセージングを使用して、ブリッジリスクを軽減し、UXを簡素化します参照。

分散型AIのためのリファレンスアーキテクチャ

• ベースレイヤーとスケーリング

  • エージェントとユーザーのトランザクションコストを最小限に抑えるために、AIAをEthereum L2にデプロイします。EIP-4844以降、ブロブベースのデータ可用性はL2手数料を大幅に削減し、マイクロペイメントの実現可能性を向上させました参照。
  • 主要なL2スタックは成熟したツールと流動性を提供します。許可不要のトークンブリッジやシーケンサーの仮定などの一般的なパターンについては、Arbitrumの開発者ドキュメントを参照してください参照。

• コンピューティングレイヤー

  • トレーニングおよび推論ジョブを実行するために、分散型GPUマーケットプレイスを統合し、AIAベースの支払いとスラッシングを行います。確立されたネットワークには、Akash、io.net、Render NetworkなどがありますAkash io.net Render。

• ストレージとモデル配布

  • モデルアーティファクトとデータセットをIPFSやFilecoinのようなコンテンツアドレス指定ストレージに保存し、ポータビリティ、監査可能性、許可不要のレプリケーションを確保しますIPFS Filecoin。

• インデックス作成と検出可能性

  • AIジョブの領収書とオンチェーンメタデータをサブグラフに公開し、ダッシュボード、ウォレット、エージェントがクエリできるようにします参照。

• 信頼と検証

  • 複数のアプローチを組み合わせます。
    • 評判とステーク加重スコアリングマーケット
    • 証明された推論のための信頼実行環境（例：Intel SGX）参照
    • zkMLが成熟するにつれて、推論パイプラインの一部に対するゼロ知識証明による検証概要

• アカウント抽象化とUX

  • セッションキーとガススポンサーシップのためにERC-4337スタイルのアカウント抽象化を使用し、自律型エージェントがユーザーがネイティブトークンでガスを管理することなくAIAで支払えるようにします参照。
  • 主要なウォレットやdappと連携するためにWalletConnectをサポートします参照。

AIネットワークを整合するトークンエコノミクス

• シンク・ソースバランス

  • ソース：サプライサイド（プロバイダー、データ所有者、インデクサー）をブートストラップするための排出、プロトコル手数料の一部、エコグラント。
  • シンク：推論およびトレーニング手数料、モデルレジストリリスト、スラッシング、およびオプションの手数料バーン。

• ステーキングとスラッシング

  • プロバイダーはAIAをロックして登録し、パフォーマンスベースのスラッシングによってスパムや低品質なモデルを抑止します。リステーキングの概念に触発され、プロトコルは複数のサービスを保護するためにステーキングを再利用することでセキュリティを拡張する可能性があります。設計アイデアについては、EigenLayerのアーキテクチャを参照してください参照。

• 配布と流動性

  • 透明なスケジュール、ガードレール付きLPインセンティブ、インフレ排出ではなくプロトコル収益に紐づいたプログラム可能な買い戻しによる段階的な分散化。

• ガバナンスのセーフガード

  • クォーラム閾値、タイムロック、緊急停止機能により、ガバナンスの買収を削減します。オンチェーン実行とのオフチェーンシグナリングは、ユーザビリティとセキュリティのバランスを取ることができます参照。

セキュリティ、コンプライアンス、リスク

• スマートコントラクトの衛生管理

  • 監査済みで実績のあるライブラリ（例：OpenZeppelin）と正式な変更管理を使用します参照。
  • バグバウンティと、実績のあるプラットフォームでの継続的な監視を実行します参照。

• 運用セキュリティ

  • ハードウェアで保護されたキーを持つマルチシグトレジャリー、アップグレードのためのタイムロック、許可リストベースのトレジャリー流出。Safeはこれらのフローの標準的なビルディングブロックです参照。

• AIリスク管理

  • エージェントのインセンティブを、責任ある使用とデータ権と整合させます。NIST AIリスク管理フレームワークは、ガバナンスと監査の有用な基盤を提供します参照。

• ブリッジとクロスチェーンリスク

  • カノニカルブリッジを優先し、フローをレートリミットし、単一障害点を減らすためにトレジャリーの保管をチェーン間で分散します。CCIPおよび類似のフレームワークは、メッセージスプーフィングを軽減し、ルーティングを簡素化できます参照。

開発者とユーザーのジャーニー

• 開発者向け

  • L2上でERC-20としてAIAを発行します。
  • 担保をステークしたモデル提供者を登録します。
  • コールごと、またはストリーミング支払い（Superfluid/Sablier）による推論を計測します。
  • ジョブの領収書をオンチェーンに書き込み、The Graphでインデックス作成します。
  • Snapshotを介してモデルレジストリと手数料パラメータをガバナンスします。
  • コンピューティングバックエンド（Akash、io.net、Render）とストレージ（IPFS/Filecoin）を統合します。

• ユーザーおよび組織向け

  • 準拠した場所からAIAを取得し、コントラクトアドレスを検証し、保管ニーズを評価します。
  • エージェント運用のためのアクティブバランスをホットウォレットに割り当て、トレジャリーと長期準備金はコールドストレージに保管します。
  • UXとプログラム可能な承認のためにアカウント抽象化ウォレットを使用します。

市場の文脈とAIAの立ち位置

過去2年間で、分散型コンピューティングとAIネイティブネットワークは急速に成長しました。一方、Ethereumのスケーリング改善とL2手数料の低下により、推論とデータアクセスにおけるマイクロペイメントがより実用的になりました。オープンマシンマーケットプレイス（例：Bittensor）、分散型GPUネットワーク（Akash、io.net、Render）、データトークン化フレームワーク（Ocean Protocol）は、AIAスタイルのトークンがAIパイプライン全体でインセンティブを整合するための足場を提供しますBittensor Akash io.net Render Ocean Protocol。

zkMLと信頼実行環境が検証可能性を向上させ、リステーキングとAVSが成熟するにつれて、AIAスタイルの設計は、オープン性を犠牲にすることなく、誰が作業を行い、どの程度うまく行ったかについて、より強力な保証を強制できますzkML概要 EigenLayer。

保管のベストプラクティスとOneKeyの適合性

AIA搭載ネットワークに参加する場合（トークンをステークするプロバイダー、DAOトレジャリー、またはエージェントを実行するエンタープライズを問わず）、運用セキュリティは譲れません。

• トレジャリーと長期保有にはハードウェアウォレットを使用します。
• エージェント運用のためには、支出上限とタイムロックされたアップグレードを備えたワーキングキャピタルを分離します。
• プロトコル資金と重要な権限にはマルチシグを優先します。
• 悪意のある承認を回避するために、人間が読めるトランザクションプレビューを有効にします。

OneKeyはここで適しています。オープンソースで、主要なチェーンとEVM Layer 2をサポートし、dappアクセス用にWalletConnectと統合されており、Safeのようなソリューションとのマルチシグワークフローに適しています。ステーキングされた担保とトレジャリーの安全性がネットワークセキュリティの基盤となるAIAスタイルのデプロイメントでは、OneKeyのようなハードウェアウォレットは、日々の運用をスムーズに保ちながら、キー侵害のリスクを大幅に低減します。

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分散型AIには、誇大広告以上のものが必要です。信頼できるインセンティブ、検証可能な作業、安全な決済が必要です。AIAトークンパターンは、これらを統合するための実用的な方法です。使用したものに対して支払い、主張したものに対してステークし、構築したものに対してガバナンスを行います。適切なインフラストラクチャと保管プラクティスにより、分散型AIアプリケーションは、オープンで、証明可能で、整合された方法でスケーリングできます。