将来、AI ネイティブの Web3 の世界が本当に存在するとしたら、その基盤となるインフラストラクチャはどのようなものになるでしょうか? 0G の CEO である Michael は、次の 3 つのキー層を提案しました。 データ可用性 (DA) → 会議に全員が見えるホワイトボードが必要なのと同じように、エージェントはリアルタイムで調整できる必要があります。 計算層→は、推論を実行できるだけでなく、結果を他の人が確認および検証できるようにする必要があります。 インデックス層の→は記憶と文脈の遡及に相当し、エージェントが過去に何をしたかを思い出すのに役立ちます。 毎回ゼロから始めなければなりません。 @michaelh_0g興味深い視点についても言及しました。 AIの未来は、すべてを支配する「1つの超大規模モデル」ではなく、何千もの小さなエージェントが群れのように協力するものになるでしょう。 これらの小さなエージェントは独立していますが、相互にデータを交換し、タスクを分割し、群れ知能を形成できます。 このようにして生成される通信と処理の要件は、単一の大規模モデルよりも大きくなります。 0G @0G_labsのこのアプローチは、マルチコンセンサス データ可用性レイヤー + GPU アクセラレーションを通じて、パフォーマンスの制限によりこのグループ コラボレーションが停止しないようにするためのものです。 現在、多くの人がより大きなモデルの方が賢いと考えていますが、分散型シナリオでは、スーパーブレインは現実的ではありません。 Web3 の精神により一致しているのは、ブロックチェーン ネットワークのセキュリティが単一のスーパーコンピューターではなく無数のノードによって共同で維持されているのと同じように、実際には無数の軽量エージェントの分散コラボレーションです。 したがって、Web3 における AI の将来は、単一点のブレークスルーではなく、群れ知能の台頭である可能性が高いです。