LazAI メインネットがローンチされ、私たちはMetisとこの一手について話しました

執筆者：エリック、フォーサイトニュース

日本時間12月22日の夜、MetisがインキュベートしたAIデータとアプリケーション層のLazAIが正式にAlphaメインネットを立ち上げたことを発表しました。Metisが前回筆者に強い印象を与えたのは、分散型ソートエンジンを先駆けて導入したことです。近年、L2がトランザクションを中心にシフトしている中で、MetisはなぜAIに対して揺るぎない選択をしたのでしょうか？

疑問を持って、私たちはMetisと話をしました。

データに焦点を当て、Metisの新しいアプローチ

Metis チームは、LazAI のリリースが AI のトレンドに対する一時的な反応ではないと述べています。今年の初めに、Metis は AI に焦点を当てた戦略方向を決定しており、LazAI は約1年の精力的な取り組みの結果としてリリースされたフラッグシップ製品です。LazAI は純粋な AI アプリケーションや単なる AI 製品のトークンではなく、AI モデルのトレーニングとアプリケーションのためのネットワークにサービスを提供しています。

「Web3+AI」のアプリを作ることは、あまり良い選択肢ではないかもしれません。現在のAIの発展段階では、アプリケーションレベルでWeb3と結びつける価値が十分にあるとは言えず、あるいはアプリケーションの方向性の確実性も高くありません。その理由を考えると、ステーブルコインやDeFiの成功は、多くの国や地域の金融インフラが不十分で、市場の空白が生じているためですが、AIアプリケーションに関しては、短期的にはWeb3があまり利益を得ることはできないと考えています。

しかし、アプリケーション層以外では全く異なります。過去1、2年を振り返ると、Alibaba CloudやAWSを含むクラウドサービスプロバイダーは、多少なりともL2やSuiを含むAlt L1に関連するツールや製品を統合してきました。このようにしてクラウドサービスプロバイダーは、より多様な選択肢を提供できるようになり、Web3ツールは多くの場合、より高いコストパフォーマンスの選択肢でもあります。

筆者の考えでは、Metis が自社の L2 の検証能力と検証速度の利点を利用して LazAI を導入することは正しい選択です。また、LazAI は単に Web3 の概念を適用したものではなく、エンジニアリングや市場適合性において最適なソリューションを独自に創造しています。

まずは画像を見てみましょう：LazAIの最大の特徴は、データ、トレーニングからアプリケーションまでの一連のソリューションを設計に考慮していることです。AIのトレーニングから使用、さらにAIアプリケーションに基づく全生命プロセスがLazAI上で完了できます。

LazAIを理解するためには、まず3つのコアコンポーネント、iDAO、DATs、そして検証可能な計算フレームワークを明確に説明する必要があります。

iDAOはネットワークに参加する最小単位であり、コンセンサスノードでもあります。それ自体はAIライフサイクルの中のあらゆる役割となり得ます。データの専門家、データを利用してトレーニングされたAIモデル、計算力を提供する主体、AIを基にアプリケーションを開発するチームなどです。LazAIはAIエコシステムのさまざまな参加者を分解し、モジュール化された方法でAIにより多くの組み合わせ可能性を提供します。

DATs（データアンカリングトークン）は、LazAIチームが独自に開発したハイブリッドトークンの標準であり、LazAIの核心的な革新です。DATは3つの重要な属性をエンコードしています：資産の出所と著者の身元を証明する「所有権証明書」、アクセスクォータ（例えば推論呼び出し回数）を定義する「使用権」、および保有者が比率に基づいて自動的に収入を得る「価値共有」です。DATはデータの貢献者とAIの開発者がその貢献を貨幣化し、将来的にユーザーの利用から継続的に収入を得ることを可能にします。

検証可能な計算フレームワークは、AI計算の「ブラックボックス」問題を解決するために使用され、データとモデルの呼び出しプロセスの確認を保証することを主な目的としています。LazAIは、TEE（信頼できる実行環境）、ZKP（零知識証明）、およびOP（楽観証明）を使用して、オフチェーンのAI実行における信頼性の最小化を確保しています。TEEはプライバシー実行を提供し、ZKPはデータを漏洩させることなく出力を検証し、OPは速度を最適化するために有効性を仮定します。この混合証明システムはZKロールアップに似ていますが、AI専用にカスタマイズされており、プライバシー、効率、および検証可能性のバランスを取っています。

これに基づいて、LazAIネットワーク全体の作業フローを整理できます：ユーザーは暗号化されたデータをiDAOに提出し、iDAOはそれをLazAI Flowにパッケージ化し、VSCを通じてQuorumに送信します。QuorumはTEE/ZKPを使用して検証し、ハッシュをLazChainにアンカーします。チェーン上での検証後、DATを鋳造し、メタデータと権利を記録します。ユーザーはサービスを呼び出してDATを転送し、オフチェーンのTEEが実行し、結果はZKP/OPによって検証されます。

このプロセスにおいて、VSC（Verifiable Service Coordinator）は専門データの真実性を確認するための専門家グループと理解され、QuorumはLazChainのコンセンサスメカニズムであり、iDAOはコンセンサスノードとして自身の責任を果たしながらコンセンサスの運営を確保します。

Alphaのメインネットが立ち上がりました。我々は何をすべきでしょうか？

LazAIは、AI分野における学習可能なデータ取得に関するこの問題に対して設計されています。現在、私たちが見ているWeb3+AIプロジェクトは、x402を除けば、他の面では、計算力ネットワーク、AI Launchpadなどのインセンティブモデルのネットワークや、最近台頭してきた、同じく学習可能なデータを提供するプロジェクトを含んでいます。筆者の視点から見ると、前者の2つは実際のニーズに対応しているわけではなく、Web3をAIのより良い媒体として利用しているに過ぎませんが、後者のカバレッジはあまりにも単一です。

特定の問題に対処するために設計されたLazAIは、貢献者が持続的に利益を得ることができるメカニズムを独自に作成しました。このメカニズムは、参加者の利益を保証するために、コードロジックに固定されており、毎回一時的に追加する必要はありません。

筆者はチームから、LazAI の Alpha メインネットがすぐにトークンをリリースしないことを知りました。専門知識を持ち、貢献できる AI モデルや製品の開発者にとって、これは自己展示の貴重な機会であり、エアドロップを通じて自分の能力を現金化する機会でもあります。さらに、LazAI は Alpha メインネットのために、1 万 METIS の総賞金プールを持つ開発者インセンティブプログラムを開始し、初期プロトタイプから成熟したアプリケーションまでの全段階をサポートし、クロスソーシャル チャンネルのプロモーションやユーザー成長資金プールを含む多層的なエコシステムの力を提供します。

メインネットのリリース前に、LazAIはテストネットで素晴らしい成果を上げました。チームによると、テストネットのアクティブユーザーは約14万人に達し、公式チームが提供する進化可能なAIパートナーLazbubuも約1.5万人のユーザーに支持されています。

テストネットの収穫はこれだけではありません。日常の車両をスマートな3D物理世界のデータマッパーROVRネットワークに変えるのは、LazAIのソリューションを採用しています。

ROVRはそのデバイスを通じて周囲の環境の地図を継続的に描画し、豊富な地理空間データセットを生成し、そのデータをLazAIエコシステムに入力します。このケースでは、ROVRは「iDAO」であり、アップロードされたデータはDATとしてミントされ、その結果、LazAIは高精度のDePINおよびRWAデータベースを持つことになります。将来的には、例えばAI自動運転ツールがこのデータを利用して自己学習の最適化を行うことができます。

チームは筆者に対し、LazAIのチーム文化が開発者に非常に友好的であることを示し、今回のメインネットの立ち上げにおけるLazAIが開発者に提供したインセンティブからもその一端が見て取れると述べました。このように開発者を重視する文化は、MetisがAI業界の学者たちに好まれる理由にもなっています。今年6月、カナダのブリティッシュコロンビア大学（UBC）ブロックチェーン研究センターの核心メンバーであり、電子工学およびコンピュータ工学科の非常勤教授である王ゼファ博士が技術顧問としてLazAIに参加しました。王ゼファ博士は、長年にわたり分散型マルチエージェントシステムの協調と安全性の分野に取り組んでおり、研究の焦点はAIとブロックチェーン技術の統合にあり、特に信頼できるエッジAI、ブロックチェーンとスマートコントラクトの安全性、ゼロ知識証明などの分野において深い蓄積を持っています。

筆者は冒頭で、Metis が去中心化オーダーラーを実践に初めて導入した L2 であり、技術の反復的な追求をよく表していることを述べました。この技術へのこだわりと開発者への関心が、長期的な発展のための堅固な基盤を築いています。

なぜAIを選ぶのか？

この問題は少し馬鹿げているように見えるかもしれません。人気のある概念として、AIの選択は考えずに選ぶべき選択のように思えますが、実際は想像しているほど簡単ではないかもしれません。

汎用型のイーサリアム L2 が直面している課題は、ますます厳しくなっています。多くのプロジェクトが独自の L1 を構築するか、成熟したロールアップに基づいてアプリケーションチェーンを開発することを選択しており、よりカスタマイズされたパフォーマンスを追求しています。これにより、L2 は再定位を余儀なくされ、自身の特徴に基づいた新たな方向性を探る必要があります。

最近、バイトダンスが内蔵の豆包を搭載したスマートフォンを発表し、大きな話題を呼びました。この話題の核心は、AIを通じて、ユーザーが複数のアプリとやり取りする必要がなくなり、AIに自分のニーズを伝えるだけで、AIがさまざまなアプリを呼び出してユーザーの目的を達成することです。これにより、インターネット時代の「トラフィックを囲い込む」ロジックが質的に変化し、未来のトラフィックの入り口はAI同士の競争に変わる可能性が高くなっています。

筆者がこの例を挙げたのは、多くのL2が取引、予測市場、RWAトークン化を選んでいるにもかかわらず、これらのアプリケーションを操作するのが必ずしも人間ではなく、人間の指示を受けたAIである可能性を無視していることを示すためです。AIの入口を逃すと、どれだけ多くのアプリチェーンがあってもAIの下働きになってしまうことは明らかで、Metisは1年前にこの問題に気づいていたことがわかります。

筆者は以前、Metisは実際に年初からAIを中心とした戦略を推進していると述べました。今年の3月、MetisはETHDenverでデュアルチェーン戦略を発表しました。Metis自体に加えて、HyperionはAIアプリケーションに最適化された高スループットのL2として、並列実行と即時フィードバックをサポートしています。さらに、HyperionはMetis SDKと深く統合されており、モジュール式のアプリチェーンの構築を支援し、高頻度取引とリアルタイムAIアプリケーションに特化しています。

LazAIはまさにこのような支援のもとでの「フラッグシップ製品」であり、これまでのすべての布石が今、この瞬間に真の価値を示しています。すべてのL2、Metisを含め、彼らは一つのことを深く理解しています。それは、L2自体の効率的な優位性がイーサリアムのメインネットによって徐々に侵食されているということです。したがって、少なくとも1つのレースでしっかりと立ち位置を確保できる製品が必要であり、それによってチェーンの安定した使用率が保証され、エコシステムの円滑な運営が維持されます。AIインフラストラクチャは「難しいが、正しいこと」のようなものです。

Web3のソリューションを利用してAIデータアノテーションの問題を最適化する試みは、最近数ヶ月でようやく始まったばかりで、Metisもその第一波のメンバーの一つです。しかし、Metisのソリューションは非常に典型的なWeb3ネイティブのソリューションであり、単にオンチェーンでの確認を導入しトークンを発行するだけのものではありません。

Metis にとって、オンチェーンアプリケーションエコシステムの拡大と、チェーンをある程度決済レイヤーとして利用するという戦略が同時に進行しています。筆者は、将来的にトークンの価格が実際の価値にますます連動するようになると信じています。ネットワークがどれだけの採用を得られるか、Gas トークンの実際の需要がどれだけあるかが、トークンとネットワークの価値を決定づけます。AI への進出も METIS 自身の価値のフィードバックとなり、もし筆者の予言が現実になれば、L2 スタックに基づく非 AI タイプのアプリケーションクリプトが増えるほど、METIS に多くの価値支援を提供することになるでしょう。

ブロックチェーンに基づく製品はすでにインターネットアプリケーションのあらゆる側面に浸透し始めており、AI分野でのパフォーマンスはさらに際立っています。筆者は依然として単純な「オンチェーンモデル」や「AIローンチパッド」には長いライフサイクルはないと考えていますが、LazAIのようにAIライフサイクルにサービスを提供する製品はそうではありません。開発者とユーザーにとって、エコシステム戦略の最優先に置かれる製品は常に注目し、参加する価値があります。