編集者: Weird Thinking、BlockBeats
訳者注: 今年 3 月、0G Labs は Hack VC 主導による 3,500 万ドルの Pre-Seed ラウンドを完了しました。 0G Labs は、開発者が高性能でプログラム可能なデータ可用性レイヤー上で AI dApps を起動できるようにする初のモジュラー AI チェーンを構築することを目指しています。 0G Labs は、革新的なシステム設計を通じて、1 秒あたり GB レベルのオンチェーン データ送信を達成し、AI モデル トレーニングなどの高性能アプリケーション シナリオをサポートするよう努めています。
DealFlow ポッドキャストの第 4 話では、BSCN 編集長のジョニー・ファン、MH ベンチャーズゼネラルパートナーのカムラン・イクバル、アニモカ・ブランドの投資および戦略的パートナーシップ責任者のメディ・ファルークが、0G Labs の共同創設者兼 CEO のマイケル・ハインリッヒにインタビューしました。 。 Michael 氏は、Microsoft と SAP Labs のソフトウェア エンジニアから、評価額 10 億米ドルを超える Web2 企業 Garten の設立に至るまでの個人的な背景を共有し、現在は 0G にフルタイムで取り組み、ブロックチェーン上にモジュール式 AI テクノロジー スタックを構築することに専念しています。 。ディスカッションでは、DA の現状とビジョン、モジュール性の利点、チーム管理、Web3 と AI の双方向依存性などが取り上げられました。同氏は将来に向けて、AIが主流となり、大きな社会変化をもたらすと強調し、Web3もこの流れに乗り続ける必要があると強調した。
以下はインタビューの本文です:
Jonny: 今日は重要なトピック、特にデータ可用性 (DA) について掘り下げていきます。暗号化された AI 可用性の分野。マイケル、あなたの会社はこの分野で強い発言力を持っています。詳細に入る前に、あなたの職業上の経歴と、このニッチな分野に参入した経緯を簡単に紹介していただけますか。
Michael: 私は Microsoft と SAP Labs でソフトウェア エンジニアおよびテクニカル プロダクト マネージャーとしてスタートし、Visual Studio チームで最先端のテクノロジに取り組んでいました。その後、ビジネス側に転向し、ベイン・アンド・カンパニーで数年間働き、その後コネチカット州に移り、ブリッジウォーター・アソシエイツでポートフォリオ構築を担当しました。毎日約 600 億ドルの取引を確認すると、理解すべきリスク指標が数多くあります。たとえば、カウンターパーティリスクなどを評価するためにCDSレートを調べます。この経験により、私は伝統的な金融について深い理解を得ることができました。
その後、大学院に通うためにスタンフォードに戻り、最初の Web2 会社 Garten を設立しました。最盛期には従業員数が 650 名にまで拡大し、年間収益は 1 億米ドル、総調達額は約 1 億 3,000 万米ドルに達し、評価額は 10 億米ドルを超えるユニコーン企業となり、Y Combinator によって育成されたスター プロジェクトとなりました。
2022年の年末、スタンフォード大学の同級生トーマスから連絡がありました。彼は、5 年前に Conflux に投資し、Ming Wu と Fan Long がこれまでに資金を提供した中で最高のエンジニアだと考えていたと述べ、私たち 4 人が集まって何か火花を起こせるかどうかを確認する必要があると述べました。半年ほど一緒に過ごした後、私も同じ結論に達しました。 「すごい、ミンとファンは私がこれまで一緒に仕事をした中で最高のエンジニアでありコンピューター科学者だ。私たちは一緒にビジネスを始めなければならない」と私は思いました。私はガーテンの会長になり、フルタイムで 0G に取り組みました。
0G Labsの4人の共同創設者、左から右へ: Fan Long、Thomas Yao、Michael Heinrich、Ming Wu
Jonny: これこれは私がこれまで聞いた創業者の紹介の中で最高のものの 1 つであり、あなたの VC 資金調達プロセスはスムーズに進むと確信しています。データの可用性の話題に入る前に、DA の現状について説明したいと思います。有名な選手もいますが、現状の DA の状況をどのように評価していますか?
Michael: DA は現在、ブロックチェーンに応じて複数のソースから来ています。たとえば、イーサリアム ダンクシャーディングのアップグレード前、イーサリアムの DA は 1 秒あたり約 0.08 MB でした。その後、Celestia、EigenDA、Avail が市場に参入し、通常のスループットは 1.2 ～ 10 MB/秒の範囲でした。問題は、このスループットが AI アプリケーションやオンチェーン ゲーム アプリケーションにとって十分とは程遠いことです。 DA については、1 秒あたりの MB ではなく、1 秒あたりのギガバイトで説明する必要があります。たとえば、AI モデルをオンチェーンでトレーニングしたい場合、実際には 1 秒あたり 50 ～ 100 GB のデータ転送が必要になります。これは桁違いの違いです。私たちはこの機会を見て、同じパフォーマンスとコストで Web2 用の大規模アプリケーションをオンチェーンで構築できるように、このブレークスルーを生み出す方法を考えました。これは私たちが現場で目にする巨大な空白です。さらに、十分に検討されていない問題もいくつかあります。たとえば、私たちはデータの可用性をデータ公開とデータ ストレージの組み合わせとして考えています。私たちの中心的な洞察は、システム内のブロードキャストのボトルネックを回避するためにデータをこれら 2 つのチャネルに分割することで、画期的なパフォーマンスの向上を達成することです。
追加のストレージ ネットワークにより、モデル ストレージ、特定のユースケース向けのトレーニング データ ストレージ、さらにはプログラマビリティなど、さまざまなことが可能になります。データをどこに保存するか、どのくらいの期間保存するか、どの程度のセキュリティが必要かを決定するなど、完全な状態管理を行うことができます。したがって、さまざまな分野で本当に必要とされる現実のユースケースが可能になります。
DA の現在の状況では、1 秒あたり 0.08 MB から 1.4 MB まで大幅な進歩があり、実際にトランザクション コストが、場合によっては 99% 削減されました。しかし、これでは将来の世界の真のニーズには十分ではありません。高性能 AI アプリケーション、オンチェーン ゲーム、高頻度 DeFi、これらのアプリケーションはすべて、より高いスループットを必要とします。
メディ : 基本的な質問が 2 つあります。まずは収納についてです。 L2の取引履歴やAIモデルの歴史についても触れましたね。ストレージに関しては、データをどれくらいの期間保存する必要がありますか?これが私の最初の質問です。 2 番目の質問は、Arweave や Filecoin のような分散型ストレージ ネットワークがすでに存在していますが、それらはスループットの向上に役立つと思いますか?データの公開のことではなく、ストレージのことです。
Michael: データがどのくらいの期間保存されるかは、その目的によって異なります。ディザスタリカバリを考慮した場合、状態を再構築できるようにデータを永続的に保存する必要があります。楽観的ロールアップの場合、不正防止ウィンドウがある場合、必要に応じて状態を再構築できるように、少なくとも 7 日間の保管が必要です。他のタイプのロールアップの場合、保管時間が短くなる場合があります。細かい点は異なりますが、一般的にはこんな感じです。
他のストレージ プラットフォームに関しては、Arweave と Filecoin がログ型ストレージ、つまり長期コールド ストレージ向けに設計されているため、ストレージ システムを社内で構築することにしました。したがって、これらは、キーバリュー ストアやトランザクション データ型を必要とする AI アプリケーションや構造化データ アプリケーションにとって重要な、非常に高速なデータの書き込みと読み取りを目的として設計されていません。このようにして、高速処理を実現し、分散型の Google ドキュメント アプリケーションを構築することもできます。
Jonny: DA が必要な理由と、既存の分散ストレージ ソリューションがこの特定のシナリオに適さない理由を非常に明確に理解しています。データの可用性の最終目標について話してくれませんか?
Michael: 私たちが達成したいのは、Web2 に匹敵するパフォーマンスとコストであり、チェーン上にあらゆるもの、特に AI アプリケーションを構築できるようにすることです。それは簡単で、AWS にコンピューティングとストレージがあるのと同じように、S3 は重要なコンポーネントです。データの可用性は、さまざまな特性を持っていますが、重要な要素でもあります。私たちの最終的な目標は、データ可用性部分にデータ公開だけでなくストレージ コンポーネントも含まれ、コンセンサス ネットワークによって統合されるモジュール型 AI テクノロジー スタックを構築することです。データの可用性サンプリングをコンセンサス ネットワークに処理させ、コンセンサスに達したら、基礎となるレイヤー 1 (イーサリアムなど) でそれを証明できます。私たちの最終的な目標は、あらゆる高性能アプリケーションを実行でき、AI モデルのオンチェーン トレーニングもサポートできるオンチェーン システムを構築することです。
カムラン: ターゲット市場について詳しく教えていただけますか?人工知能とブロックチェーン上に AI アプリケーションを構築するプロジェクトのほかに、どのプロジェクトで 0G を使用したいと考えていますか?
Michael: 応用分野についてはすでに言及しましたね。私たちは最大の分散型 AI コミュニティを構築するために懸命に取り組んでおり、私たちをベースに多数のプロジェクトが構築されることを期待しています。 Pond が大規模なグラフ モデルを構築しているか、Fraction AI や PublicAI が分散型データ アノテーションやクリーニングを行っているか、さらには Allora、Talus Network、Ritual などの実行層プロジェクトであっても、私たちは AI ビルダーのための最大のコミュニティを構築するために懸命に取り組んでいます。これは私たちにとって基本的な要件です。
しかし実際には、どんな高性能アプリケーションも私たちの上に構築することができます。オンチェーン ゲームを例にとると、圧縮なしで完全なオンチェーン ゲーム状態を実現するには、5,000 人のユーザーが 1 秒あたり 16 MB のデータ可用性を必要とします。現在これを実行できる DA レイヤーはなく、Solana が実行できるかもしれませんが、それはイーサリアム エコシステムと同じではなく、サポートは限られています。したがって、そのようなアプリケーションは、特にオンチェーン AI エージェント (NPC など) と組み合わせられる場合、私たちにとって非常に興味深いものになります。この分野には、クロスアプリケーションの可能性がたくさんあります。
高周波 DeFi も別の例です。将来の完全準同型暗号化 (FHE)、データ マーケット、高周波ディープエンド アプリケーションはすべて、非常に大きなデータ スループットを必要とし、真に高性能をサポートできる DA レイヤーを必要とします。したがって、あらゆる高性能 DA アプリまたは Layer2 をその上に構築できます。
Mehdi: スケーラビリティとスループットを向上させ、ストレージ コンポーネントによって引き起こされる状態拡張の問題を解決するために熱心に取り組んでいます。なぜ完全な Layer1 を起動しないのでしょうか?技術的なブレークスルーを達成する能力があるのであれば、独自の仮想マシンを備えた Layer1 を作成する代わりに、モジュール型のアプローチを採用する理由はありません。モジュラースタックの採用の背後にあるロジックは何ですか?
Michael: 基本的に言えば、私たちの最下層はレイヤー 1 ですが、私たちはモジュール化が将来のアプリケーションを構築する方法であると強く信じています。また、当社はモジュール式であり、将来的に AI アプリケーションに特化して最適化された実行環境を提供する可能性も排除しません。これに関するロードマップはまだよくわかりませんが、可能性はあります。
モジュール性の核心は選択です。決済層、実行環境、DA層を選択できます。ユースケースに応じて、開発者は最適なソリューションを選択できます。 Web2 と同様に、TCP/IP は本質的にモジュール式であり、開発者がそのさまざまな側面を自由に使用できるため、成功しました。したがって、開発者がアプリケーションの種類に応じて最適な環境を構築できるように、より多くの選択肢を提供したいと考えています。
Mehdi : 今仮想マシンを選ぶとしたら、検討している、または取り組んでいるアプリケーションにとって、市販されているどの仮想マシンが最適ですか?
Michael: 私はこれについて非常に現実的な見解を持っています。より多くの Web2 開発者を Web3 に引き付けるとしたら、それは JavaScript や Python などの最も一般的なプログラミング言語でアプリケーションを構築できる、ある種の WASM 仮想マシンになるでしょう。これらの言語は、必ずしもオンチェーン開発に最適な選択肢であるとは限りません。
Move VM は、オブジェクトとスループットの点で非常にうまく設計されています。高いパフォーマンスを求める場合、これは注目に値するオプションです。数多くの Solidity 開発者が参加しているため、歴戦の仮想マシンといえば E VM です。したがって、選択は特定の使用シナリオによって異なります。
ジョニー : 皆さんが直面した最大の障害は何か聞きたいです、それとも順風満帆でしたか?あなたのキャリアがこれほど大きいとは想像できませんし、常に順調であるとは限りません。
Michael: はい、どんなスタートアップでも順風満帆ではないと思います、常にいくつかの課題はあるでしょう。私の観点から見た最大の課題は、複数のタスクを適切に実行する必要があり、迅速に市場に投入するためにいくつかのトレードオフを行う必要があるため、確実に追いつくことができるかどうかです。
たとえば、私たちは当初、カスタマイズされたコンセンサスメカニズムを使用してローンチしたいと考えていましたが、そうするとローンチ時間が 4 ～ 5 か月延長されます。そこで私たちは、強力な概念実証を行い、コンセンサス レイヤーあたり 1 秒あたり 50 GB などの最終目標の一部を達成するために、第 1 フェーズで既製のコンセンサス メカニズムを使用することにしました。次に、水平スケーラブルなコンセンサス レイヤーが第 2 フェーズで導入され、無制限の DA スループットを実現します。スイッチをオンにして別の AWS サーバーを起動するのと同じように、追加のコンセンサス層を追加して、全体的な DA スループットを向上させることができます。
もう 1 つの課題は、優秀な人材を確実に入社させることです。私たちのチームには、情報オリンピックの金メダリストやトップクラスのコンピューター サイエンスの博士号を含む強力なチームがいます。そのため、それに匹敵するマーケティング チームと新しい開発者が必要です。
ジョニー : 皆さんが今直面している最大のハードルは優先順位付けだと思いますね?短期間ですべてを行うことは不可能であり、いくつかのトレードオフが必要であることを受け入れてください。競争についてどう思いますか？ Celestia や EigenDA は、あなたの特定のユースケースにとって深刻な脅威にはならないと思います。
Michael: Web3 では、競争はコミュニティに大きく依存しています。私たちは高性能ビルダーや AI ビルダーを中心に強力なコミュニティを構築してきましたが、Celestia と EigenDA にはおそらくより汎用的なコミュニティがあります。おそらく、EigenDA は経済的安全性をもたらし、EigenLayer 上に AVS を構築することをより懸念しているのに対し、Celestia は、どの Layer2 がトランザクションコストを削減したいのか、高スループットのアプリケーションがあまりないのかをより懸念しています。たとえば、Celestia 上に高頻度の DeFi を構築することは非常に困難です。1 秒あたり数テラバイトのスループットが必要となり、Celestia ネットワークが完全に詰まります。
この観点から見ると、私たちは実際に脅威を感じていません。私たちは非常に強力なコミュニティを構築しており、たとえ他の人が参加したとしても、私たちはすでに開発者のネットワーク効果と市場シェアを持っており、さらに多くの資金がそれに続くことが期待されます。したがって、最大の防御策はネットワーク効果です。
ジョニー: あなたは人工知能を主な焦点として選択しましたが、なぜ Web3 はそのエコシステム内で人工知能をホストする必要があるのですか?逆に、なぜ人工知能にWeb3が必要なのでしょうか？これは双方向の質問であり、両方の質問に対する答えが必ずしも「はい」であるとは限りません。
Michael: もちろん、AI なしの Web3 も可能です。しかし、今後 5 ～ 10 年で、AI はインターネットと同じように変革力を持つようになるため、すべての企業が AI 企業になると思います。 Web3 でのこの機会を本当に逃したくないのでしょうか?私はそうは思わない。マッキンゼーによると、AI によって数兆ドルの経済価値が解放され、仕事の 70% が AI によって自動化される可能性があります。それを活用してみませんか? AI なしの Web3 も可能ですが、AI があれば未来はさらに良くなります。今後 5 ～ 10 年で、ブロックチェーンの参加者の大多数は、ユーザーに代わってタスクやトランザクションを実行する AI エージェントになると私たちは考えています。ユーザーに合わせて調整された AI を活用した自動化されたサービスが数多く登場する、非常にエキサイティングな世界になるでしょう。
転じて、AIにはWeb3が絶対に必要だと思います。私たちの使命は、AI を公共財にすることです。これは基本的にインセンティブの問題です。 AI モデルが不正行為を行わず、人間にとって最善の決定を下せるようにするにはどうすればよいでしょうか?調整はインセンティブ、検証、セキュリティのコンポーネントに分類でき、それぞれがブロックチェーン環境での実装に適しています。ブロックチェーンはトークンを通じた金融化とインセンティブを支援し、AIが経済的に不正行為をしたくない環境を作り出すことができます。すべての取引履歴もブロックチェーン上にあります。ここで大胆に言うと、私は基本的に、トレーニング データからデータ クリーニング コンポーネント、データ インジェストおよび収集コンポーネントに至るまで、すべてがオンチェーンにあるべきだと考えています。そうすることで、誰がデータを提供し、その後どのような決定が行われたのかを完全に追跡できるようになります。 AIモデルメイク？
5 年から 10 年先を見据えて、AI システムが物流、管理、製造システムを管理している場合、モデルのバージョンとその決定を知り、人間の知能と一致していることを確認するために人間の知性を超えてモデルを監督したいと思うでしょう。興味のあること。そして、AI をブラック ボックスに入れると、不正行為を行ったり、人類の最善の利益にかなう意思決定ができなくなる可能性があり、特に将来の影響を考慮すると、そのようなシステムのセキュリティと完全性を一貫して保証する企業を少数の企業に信頼できるかどうかはわかりません。 5 ～ 10 年以内に超大国になる可能性のある AI モデル。
カムラン: 暗号空間が物語に満ちていることは誰もが知っていますが、あなたは AI 空間にとても注目していますが、これは長期的にはあなたにとって障害になると思いますか?あなたが言ったように、あなたのテクノロジースタックは私たちが現在見ているものよりもはるかに優れています。 AI をめぐる物語やそのネーミング自体が、将来の妨げになると思いますか?
マイケル: 私たちはそうは思いません。私たちは、将来的にはすべての企業が AI 企業になると確信しています。アプリケーションやプラットフォームに何らかの形で AI を使用していない企業はほとんどありません。この観点から見ると、GPT が新しいバージョン (数兆個のパラメーターを備えたバージョンなど) をリリースするたびに、以前は利用できなかった新しい機能が開かれ、より高いパフォーマンス レベルに達します。これはまったく新しいパラダイムであるため、この熱は今後も続くと思います。私たちは初めて、人間の言語を使ってコンピューターに何をすべきかを伝えることができました。場合によっては、平均的な人の能力を超えて、以前は不可能だったプロセスを自動化できるようになります。たとえば、販売開発と顧客サポートをほぼ完全に自動化している企業もあります。 GPT-5、GPT-6などのリリースにより、AIモデルはより賢くなっていきます。私たちは Web3 のこの傾向に確実に対応し、独自のオープンソース バージョンを構築する必要があります。
AI エージェントは将来社会の一部を運営することになるため、それらが適切な方法でブロックチェーンによって管理されていることを確認することが重要です。 10年後、20年後には必ずAIが主流となり、大きな社会変化をもたらすでしょう。テスラの完全自動運転モードを見れば、未来が日に日に現実になりつつあることがわかるでしょう。ロボットも私たちの生活に入り込み、私たちに多くのサポートを提供してくれるでしょう。私たちは基本的に SF 映画の中で生きています。
以上が0G Labs との会話: DA の終焉への道とオンチェーン AI の新時代の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。
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