Nesa（NES）で学ぶ：検証可能なAI実行レイヤーの構築
公開日時: 2026年6月29日 5:46
導入：Nesaは、プライバシーを保護し、検証可能で分散型のAI実行レイヤーです。ユーザーと開発者は、単一の中央集権的なプロバイダーに依存することなく、分散型のコンピューティングノード上でAIモデルを実行できます。Equivariant Encryption、暗号化された埋め込みにおける同型秘密分散、MetaInfスケジューリング、および分散型モデル実行といった暗号技術を通じて、NesaはWeb3全体でAI推論をプライベートで検証可能かつスケーラブルでアクセスしやすいものにすることを目指しています。
AIのための新しいインフラストラクチャ層
AIは世界で最も重要な技術の一つになりつつありますが、ほとんどのAIインフラは依然として中央集権的です。
今日、ユーザーは通常、大手企業が制御するブラックボックスAPIを通じてAIにアクセスします。これらのプラットフォームは強力である可能性がありますが、いくつかの問題を生み出しています。ユーザーはモデルがどのように回答を生成したかを確認できないことが多く、開発者は中央集権的なプロバイダーに依存しており、企業は自分たちが制御できないサーバーに機密データを送信せざるを得ない場合があります。
これはWeb3にとって特に難しいです。
ブロックチェーンアプリケーションは透明性、所有権、検証可能性を基盤として構築されていますが、AIシステムはしばしば不透明で中央集権的です。スマートコントラクト、DApp、またはAIエージェントがオフチェーンモデルに依存している場合、ユーザーは推論が正しく実行されたかどうかを知る手段がない可能性があります。
Nesaは、AIのための分散型実行レイヤーを構築することで、この課題を解決することを目的としています。
AIの推論は、1つの企業や1つのサーバーに頼るのではなく、ネットワークに分散され、暗号的に検証され、ブロックチェーンインフラを通じて調整されます。
設計によるプライベートAI推論
プライバシーはNesaの核心的な重点の一つです。
通常のAIシステムでは、ユーザーは自分のデータを直接中央サーバーに送信します。そのサーバーは、プロンプト、ファイル、ユーザーの行動、出力、さらには機密性の高いビジネス情報や個人情報まで閲覧できる可能性があります。
Nesaは異なるアプローチを採ります。
ネットワークは、AIクエリが処理される際に、どのノードも入力全体、モデル全体、または出力全体を閲覧できないように設計されています。これは、暗号化された埋め込みに対する等変暗号化やホモモルフィックシークレットシェアリングなどの暗号手法を用いて実現されています。
等変暗号化により、モデルのレイヤーと埋め込みを暗号化ドメインに変換し、その中で効率的に計算を実行できます。
HSS-EEは暗号化された埋め込みに秘密分散を用い、ユーザーの入力、中間状態、モデルパラメータを保護しながら推論を複数のサーバーまたはノードに分割します。
これにより、Nesaは信頼できるハードウェアや単純なレピュテーションにのみ依存するシステムとは異なります。その目的は、プライバシーを計算設計そのものに組み込むことです。
検証可能な結果、ブラックボックス的な約束ではありません
Nesaはまた、検証可能性を軸に構築されています。
中央集権的なAIでは、ユーザーはプロバイダーが正しいモデルを実行し、正しい入力を使用して有効な結果を返したことを信頼する必要が一般的です。出力が正直に生成されたという証拠はしばしば存在しません。
Nesaは、オフチェーン推論のオンチェーン検証を支援することで、これを変更することを目的としています。
ユーザーまたはDAppがAIクエリを送信すると、モデルの実行は分散型ネットワーク全体で行われます。その結果には、暗号学的証明または合意ベースの検証が付随し、ユーザーとアプリケーションが推論が正しく実行されたことを確認できるようになります。
これは高価値の使用ケースにとって重要です。
AIがDeFi、医療、ガバナンス、取引、アイデンティティ、または企業オートメーションで使用される場合、ユーザーは便利な回答以上を求めています。彼らは計算が正当で、操作されていないことを確信したいのです。
Nesaのアプローチは、AIの実行により強い説明責任をもたらし、信頼不要な検証を必要とするアプリケーションに適しています。
多くのノードにまたがる分散実行
Nesaは、中央集権的なコンピューティングのボトルネックを回避するように設計されています。
大規模なAIモデルは高価なGPUと専用のインフラを必要とします。これにより、小規模な開発者、スタートアップ、コミュニティ参加者がAIインフラにアクセスすることが難しくなります。
Nesaは分散実行を導入し、大規模なAIワークロードをネットワーク内の複数のノードに分割できます。モデルを小さな部分に分割し、各ノードが計算の一部を担当します。
これにより、2つの利点が生まれます。
まず、1つのデータセンターに依存するのではなく、作業をグローバルなノードネットワークに分散させることで、スケーラビリティが向上します。
第二に、すべてのノードが最上位のGPUマシンである必要がないため、参加の障壁が低減されます。モデルシャーディングと最適化された実行により、より控えめなハードウェアでもネットワークに貢献できます。
これはNesaのより広範な目標、すなわちAIインフラをよりオープンで、分散型で、アクセスしやすくすることを支援します。
MetaInfおよびアダプティブAIスケジューリング
ネサの主要な革新の一つはMetaInfです。
MetaInfは、タスク、モデル、ハードウェアプロファイルごとに最適な実行戦略を選択するためのメタ学習型推論スケジューラです。すべてのワークロードに固定された方法を使用するのではなく、MetaInfは過去の実行パターンから学習し、状況に適応します。
これは、AI推論が均一ではないためです。
異なるモデル、デバイス、入力、ワークロードには、異なる最適化戦略が必要です。あるモデルに効果的な方法が、別のモデルでは非効率になることがあります。強力なGPUリソースを備えたノードは、小さなエッジデバイスとは異なる戦略を必要とする場合があります。
MetaInfは、Nesaが遅延、ハードウェア効率、実行パフォーマンスを動的に最適化するのを支援します。
これにより、Nesaはすべてのノードが同じであると仮定するのではなく、実際のネットワーク状況やハードウェアの多様性に適応できるため、分散型AIネットワークとしてより実用的になります。
DAIs：分散型AIアプリケーション
Nesaはまた、DAIs、すなわち分散型AIアプリケーションを導入します。
DAIは、Nesaネットワーク上でネイティブに動作するAI製品です。ユーザーにとっては通常のAIアプリケーションのように感じられますが、裏では分散型推論、ステーキングに基づく信頼性、オンチェーンでの調整に依存しています。
これは、分散型AIがインフラの概念にとどまらないことが重要だからです。
ユーザーがそれを採用するためには、実際に利用できるアプリケーションが必要です。DAIにより、開発者は独自の中央集権的インフラを運営することなくAI製品を展開できます。Nesaが実行、調整、検証、インセンティブを処理します。
これはチャットボット、AIエージェント、リサーチツール、エンタープライズアシスタント、アナリティクス製品、およびWeb3ネイティブなAIサービスを含む多くの種類のアプリケーションをサポートします。
簡単に言えば、DAIsはNesaのインフラをユーザー向けのAI製品に変換します。
モデルマーケットプレイスおよび開発者アクセス
Nesaは、分散型クエリマーケットプレイスとモデルストアを含みます。
開発者は、NesaのモデルアップロードパイプラインとModel Playgroundを通じて、オープンソースまたはプロプライエタリなAIモデルをデプロイできます。これにより、モデル作成者はホスティング、スケーリング、実行環境の管理を自分で行うことなくモデルを公開できます。
モデルストアは、大規模言語モデル、ビジョン・ランゲージモデル、その他のAIモダリティをサポートします。
これにより、ユーザーがモデルを照会でき、開発者がモデルを提供し、ノードオペレーターが計算リソースを提供し、バリデーターが実行のセキュリティと検証を支援するマーケットプレイスが実現します。
NesaはAI Linkを通じてクロスチェーンAIアクセスをサポートしており、他のブロックチェーン上のアプリケーションが、ユーザー、資産、または契約をNesaに移動することなく、NesaのAI実行機能を呼び出せるようにします。
これにより、NesaはAIチェーンを構築するだけでなく、複数のブロックチェーンエコシステムに対応できるAI実行レイヤーを構築しています。
NESトークンの用途
$NESはNesaエコシステムのネイティブトークンです。
これはネットワークのクエリおよび手数料システムで使用されます。開発者は、クエリデータを公開し、AI推論実行の手数料を支払うためにPayForQueryトランザクションを送信できます。トランザクションはガス価格メモリープールを通じて優先順位が付けられ、手数料が高いトランザクションが優先されます。
$$NESはステークとネットワークセキュリティとも連携しています。マイナーまたはノード参加者は$$NESをステークする必要があり、これにより、正直で効率的なAIクエリ処理に経済的な関与が生じます。悪意のある行動やデータの隠蔽が発生した場合、システムはスラッシングなどの暗号経済的ペナルティを適用できます。
ガバナンスは$NESのユーティリティのもう一つの側面です。保有者は選択されたネットワークパラメータの変更を提案し、投票することができます。また、コミュニティプールはブロック報酬の一部を受け取り、エコシステムのイニシアチブを支援します。
全体として、$NESはAIクエリの実行、ネットワークセキュリティ、ガバナンス、エコシステムの成長を支援するように設計されています。
Nesaの全体像
Nesaは、よりオープンで検証可能かつプライバシーを保護するAI経済のためのインフラを構築しています。
今日のAI経済は、中央集権的なプラットフォームに支配されています。これらはアクセス、価格設定、コンピューティング、モデルの配布、ユーザーデータを制御しています。これにより、小規模な開発者にとっては高い障壁が生じ、プライバシーまたは正確性を必要とするユーザーにとっては保証が弱くなります。
Nesaは異なるモデルを提案しています。
これにより、コンピュートプロバイダー、モデル作成者、開発者、バリデーター、ユーザー、およびAIアプリケーションが分散型AIネットワークに参加できます。AIの実行は、チェーンをまたいで要求され、暗号化メカニズムによって検証され、機密データを中央集権的なプロバイダーに開示することなく実行されます。
要するに、Nesaは、AI推論をプライベートで検証可能かつ経済的にオープンにする分散型AI実行レイヤーを構築しており、AIをブラックボックスのクラウドAPIから、Web3およびその先の信頼不要なインフラへと移行しています。
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