COAIトークン解説：AIと協調コンピューティングの交差点

人工知能（AI）が分散型インフラと衝突しています。モデルが大規模化し、コンピューティングリソースが希少になり、データの来歴がかつてないほど重要になるにつれて、インターネット規模でコンピューティング、ストレージ、インセンティブを調整するための暗号ネットワークが登場しています。「COAI」は、協調AIコンピューティングのためのトークン設計として理解できます。これは、GPUプロバイダーに報酬を与え、ステーキングとスラッシングを通じてジョブを保護し、推論やトレーニングの支払いを行い、プロトコルのアップグレードを管理する方法です。この記事では、COAIスタイルのトークンがどのように機能するか、どのコンポーネントが重要か、そしてユーザーやビルダーがAIと暗号のフロンティアでプロジェクトをどのように評価できるかを掘り下げます。

注：ここでCOAIは、AIと協調コンピューティングの交差点におけるトークンモデルを指します。すでにいくつかのライブネットワークが、分散型コンピューティング市場やデータエコノミーなど、同様のメカニズムを実装していますが、それぞれに異なるトレードオフがあります。トークン標準と決済の背景については、Ethereum.orgのERC-20の概要をご覧ください（参照は、関連段落の終わりにEthereum Foundationのドキュメントから利用可能です）。

なぜ協調AIにはクリプトレールが必要なのか

• 希少なコンピューティングの調整と価格設定: グローバルなGPU供給は断片化されています。オープンネットワークは、短命のトレーニングまたは推論タスクの市場清算価格を発見し、オンチェーンで支払いを決済し、プラットフォームのレントシーキングを削減できます。分散型コンピューティング市場の入門については、Akash NetworkやRender Networkのようなプロジェクトをご覧ください（この段落の終わりに詳細情報があります）。
• 検証可能な実行: オフチェーンで作業が行われる場合、検証が必要です。クリプトネイティブなアプローチには、機械学習（zkML）のためのゼロ知識証明、信頼実行環境（TEE）、コンセンサスによる冗長性、またはステーキング裏付けの証明が含まれます。実用的なzkML入門はModulus Labsから入手可能ですが、TEEとオフチェーン実行は、Chainlink Functionsのようなオラクルフレームワークとますます連携しています（段落の終わりにリンクされた入門書を参照してください）。
• オープンな参加とポータブルなインセンティブ: トークンは、コンピューティングプロバイダー、バリデーター、データオーナー、アプリケーション開発者間で価値を分割し、ネットワーク成長への貢献を調整します。基本的なトークン化メカニズムについては、Ethereum.orgのERC-20標準を参照してください（参照はこちら：Ethereum ERC-20ガイド）。

探索:

• Akash Network — 分散型クラウドマーケットプレイス
• Render Network — 分散型GPUレンダリングとAIワークロード
• Modulus Labs — zkML入門
• Chainlink Functions — スマートコントラクトのためのオフチェーンコンピューティングとデータ
• Ethereum ERC-20 — トークン標準と決済

COAIトークンとは？

COAIスタイルのトークンは、協調AIコンピューティングネットワークを支えるクリプトアセットです。特定の実装によって詳細は異なりますが、一般的な役割には以下が含まれます。

• 会計単位と支払い: 推論/トレーニングジョブ、ストレージ、データセットアクセス、またはモデルライセンスの決済。
• ステーキングとセキュリティ: プロバイダーとバリデーターは参加するためにトークンをステークし、不正行為はスラッシングによって罰せられる可能性があります。
• 評判と発見: ステーク加重またはパフォーマンス加重ランキングは、信頼できるノードにジョブをルーティングするのに役立ちます。
• ガバナンス: パラメータ変更（報酬スケジュール、手数料分割、検証ルール）のためのトークン加重またはハイブリッドガバナンス。
• 成長へのインセンティブ: サプライ（GPU、データセット）とデマンド（アプリ）をブートストラップするための発行スケジュールまたは手数料のリダイレクト。

比較可能な現実世界のアーキテクチャには、Bittensorの機械知能マーケットプレイス、Akashのパーミッションレスコンピューティング市場、RenderのGPUネットワークがあります（この段落の終わりにそれぞれのプロジェクトページで詳細な背景情報を参照してください）。

もっと知る:

• Bittensor — 機械知能のためのオープンマーケットプレイス
• Akash Network — 分散型コンピューティング
• Render Network — 分散型GPUレンダリングとAI

リファレンスアーキテクチャ：ジョブから検証可能な結果まで

実用的なCOAIスタックは、多くの場合、複数のレイヤーを組み合わせます。

1. オンチェーンレジストリと決済

• トークンレジャーとステーキングロジック（通常はERC-20または同等物経由）
• 入札、エスクロー、決済のためのジョブマーケットプレイススマートコントラクト
• EIP-712を使用した安全なオフチェーン注文と署名のための型付け構造化データ（参照：EIP-712型付けデータ）

2. オフチェーン実行レイヤー

• コンピューティングプロバイダー（GPU/CPU）がトレーニングまたは推論を実行
• データプロバイダーがトークンゲートアクセスまたはデータNFT経由でデータセットを公開
• モデルオーナーがバージョン、チェックポイント、ライセンス条件を登録

3. 検証と信頼

• 証明が可能な特定のモデル/タスクのためのzkML証明（概要：Modulus LabsによるzkML）
• リモートアテステーションとオンチェーン検証スタブを備えたTEE
• ステーク加重投票とスラッシングによる冗長実行
• EigenLayerのようなシステムからのベースアセットの再ステーキングによる追加のクリプトエコノミック保証（もっと知る：EigenLayerの再ステーキング）

4. データの来歴とアクセス制御

• Ocean Protocolに触発されたデータトークンとマーケットプレイスパターン
• Filecoinのような分散型ネットワークによるストレージとチェックポイントの分散
• CelestiaのようなモジュラーDAレイヤーによるロールアップまたはメタデータコミットメントのためのデータ可用性

探索:

• EIP-712 — 型付け構造化データ署名
• Modulus Labs — zkML入門
• EigenLayer — 再ステーキングとAVS
• Ocean Protocol — データマーケット
• Filecoin — 検証可能なストレージ
• Celestia — モジュラーデータ可用性

トークンエコノミクス：コンピューティング、データ、デマンドの連携

堅牢なCOAIエコノミーは、各役割のインセンティブのバランスを取ります。

• サプライマイニング（ただし有用）: 空のハッシュではなく、完了した作業、検証された貢献、またはデータセットキュレーションに対してGPUおよびデータプロバイダーに報酬を与えます。この「有用な仕事の証明」という考え方は、暗号のインセンティブ設計に基づいていますが、発行を実際の出力に結びつけており、さまざまなDePINのナラティブで見られます（文脈：a16zのDePIN概要）。
• デマンド主導の価格設定: ジョブオークション、動的価格設定、混雑料金は、ワークロードを効率的にルーティングし、高速で信頼性の高いノードに報酬を与えます。
• ステーキング、スラッシング、保険: ステークは「スキン・イン・ザ・ゲーム」を確立し、スラッシングは不正行為を抑止し、オプションの保険市場はジョブ失敗のリスクを保証できます。
• MEVを意識したジョブフロー: コミット・リビールスキームとオフチェーンリレーは、一般的なフロントランニングやジョブスナイピングを削減できます。Flashbotsの研究とツールは、MEVを最小限に抑えた市場のためのベストプラクティスを提供します。

さらなる読書:

• a16z — DePINとは？
• Flashbots — MEV研究とツール

主要なユースケース

• 推論マーケットプレイス: LLMまたはビジョンモデルの推論ごとの支払い、透明なレイテンシと品質ベンチマーク付き。モデルオーナーは利用料の一部を受け取ります。
• 連合学習とプライベートトレーニング: 生データを共有せずに勾配またはモデルアップデートに貢献した参加者に、セキュアな集約と連合プロトコルを使用して報酬を与えます。背景については、NISTの連合学習の概要を参照してください（この段落の終わりにリンクされています）。プライバシー強化手法は、TEEまたは差分プライバシーによって強化できます。
• モデルとプロンプトマーケット: モデルチェックポイント、アダプター（LoRA）、または高性能プロンプトをトークン化し、利用状況に基づいてクリエイターにロイヤリティをストリーミングします。
• dappsのためのオンチェーンコプロセッシング: オフチェーンAIエージェントがデータを取得、要約、またはリスクをスコアリングし、Chainlink Functionsのようなオラクルを通じて結果をスマートコントラクトにコミットします。

参照:

• NIST — 連合学習の概要
• Chainlink Functions — オフチェーンコンピューティングをスマートコントラクトに接続

セキュリティモデルと検証

• 信頼するが検証する: 可能な場合はzkML証明を使用します。それ以外の場合は、TEE、冗長性、およびステーキング裏付けの証明を組み合わせます。
• 決定論と監査: モデルバージョンと決定論フラグを凍結します。重み、コード、データセットのハッシュコミットメントを公開します。
• 再現性の階層: クリティカルなジョブはバリデーターのカルテルによって再実行される可能性があります。マイナーなジョブはスポットチェックまたは確率的監査に依存します。
• データ整合性: 署名付きリクエストによるトークンゲートアクセス、不変ログ、および出力のウォーターマーキングにより、データポイズニングを軽減します。

実用的なカストディ：COAIスタイルのトークンの保持と使用

ジョブリクエスター、プロバイダー、またはデリゲーターとして参加する場合、トークンを保持し、コントラクトと対話し、ジョブオーダーに署名します。良好な運用衛生が重要です。

• ステーキング、ガバナンス、および高額決済のために、ハードウェアベースのキー管理を優先します。
• オフチェーンジョブオーダーに署名する前に、EIP-712プロンプトを確認および検証します。
• 別々のホットパスとコールドパスを維持します。コールドはトレジャリーとステーキング用、ホットは通常のジョブインタラクションと詳細な支出限度用です。

強力なセキュリティと透明なコードを備えたセルフカストディワークフローを好むユーザーにとって、OneKeyのハードウェアウォレットは、EVMおよび非EVMネットワーク向けのオープンソースソフトウェア、セキュアエレメント、マルチチェーンサポートを提供します。このセットアップは、構造化された注文に定期的に署名し、ステーキングポジションを管理しながら、長期的な資金をオフラインに保つことができるCOAIスタイルのエコシステムに最適です。

COAIライクなプロジェクトを評価する方法

資本またはコンピューティングをコミットする前に、これらの質問をしてください。

• 検証: どの証明またはアテステーション方法がサポートされていますか（zkML、TEE、冗長性）？紛争はどのように解決され、誰が検証費用を支払いますか？
• 経済的持続可能性: 報酬は実際のデマンドに結びついていますか、それとも発行が製品市場フィットなしで利用を補助していますか？
• サプライ品質: GPUはどのようにオンボーディングされ、ベンチマークされていますか？SLAの欠落に対する罰則はありますか？
• データガバナンス: データセットライセンス、来歴、同意に関する明確なポリシーはありますか？データ貢献者は利用状況に応じて報酬を受け取りますか？
• コンポーザビリティ: ネットワークは標準的なトークンフロー（ERC-20）、型付け署名（EIP-712）、およびクロスチェーンアクセス用のオラクルツールに接続されますか？
• 分散化とロードマップ: コントロールキーは分散化されていますか？アップグレードはオンチェーンでガバナンスされますか？検証可能なコンピューティングとオープンな参加に向けたマイルストーンは何ですか？

2025年の展望：モジュラー、検証可能、市場主導

• モジュラースタックの成熟: Celestiaのようなロールアップとデータ可用性レイヤーは、確立されたL1での決済を維持しながら、高スループットマーケットプレイスのコストを削減します。
• 再ステーキングと共有セキュリティ: EigenLayerスタイルのシステムは、監視、再実行、またはオラクルリレーのための検証可能なサービス（AVS）をサポートし、クリプトエコノミック保証でそれらをバックアップします。
• データエコノミー: データトークンとパーミッションドデータルームは、ヘルスケアや金融などのセクターでプライバシーを安全にしたトレーニング貢献のために出現し、Oceanスタイルのパターンを通じてオンチェーンで来歴が追跡されます。
• コンピューティングリソースの流動性: 分散型ネットワークは地理的に分散したアイドルGPUを集約し、検証の進歩（zkML、TEE）はより多くのワークロードを経済的に証明可能にします。

最新情報:

• Celestia — モジュラーブロックチェーンのためのデータ可用性
• EigenLayer — 再ステーキングによる共有セキュリティ
• Ocean Protocol — データトークン化とマーケットプレイス

最終的な考察

COAIは、協調AIコンピューティングのためのトークン設計として、コンピューティング、データ、デマンドのインセンティブを調整し、結果を監査可能にします。成功する実装は、検証可能な実行と実用的な経済学、および開発者に優しいツールを組み合わせるでしょう。ジョブのステーク、ガバナンス、または支払いを計画しているユーザーや組織にとって、安全なキー管理は不可欠です。OneKeyのような堅牢なオープンソースハードウェアウォレットは、進化するAIコンピューティングエコノミーに参加しながら、トレジャリー、ステーキングポジション、および署名されたジョブオーダーを安全に保つのに役立ちます。