Cysic: AIおよび分散型コンピューティングのためのゼロ知識インフラストラクチャプラットフォーム

なぜゼロ知識証明が信頼できるAIシステムのバックボーンになりつつあるのか

人工知能と暗号学の交差点は、ブロックチェーン開発における最も重要な技術的フロンティアの一つを表しています。ゼロ知識証明は、基盤となるデータやモデルパラメータを公開することなく、システムが計算結果を検証できるようにする重要なインフラストラクチャレイヤーとして浮上しています。この機能は、分散型AIにおける根本的な課題に対処します。それは、ネットワーク参加者が、計算が正しく行われたことをどのように信頼できるかということです。その計算には、機密情報や独自のモデルが関与しています。

従来のAIシステムは、信頼が機関の権限や法的枠組みによって強制される中央集権的な環境内で運営されています。しかし、ブロックチェーンベースのアプリケーションは、機関の信頼ではなく、暗号的な確実性を要求します。ゼロ知識証明は、証明者が入力、出力、または中間ステップを明らかにすることなく、計算が正しく実行されたことを示すことを可能にすることによってこれを解決します。AI研究者やWeb3開発者にとって、これは信頼性が高く透明なシステムを構築する前例のない機会を生み出します。

この機能の緊急性は、オンチェーンAIアプリケーションの拡大に伴い高まっています。機械学習モデルがスマートコントラクト、オラクルネットワーク、自律エージェントをますます強化しています。これらのアプリケーションのそれぞれは、詐欺を防ぎ、決定論的な結果を保証するために、検証可能な計算を必要とします。CysicのAI向けゼロ知識インフラストラクチャは、大規模なハードウェア加速証明生成と検証を提供することで、この要件に直接対応しています。このプラットフォームはすでに700万以上の証明を処理しており、検証可能な計算が生産規模で機能できることを示しています。この能力は、AIのゼロ知識インフラストラクチャが単なる理論的なものでなく、計算検証を必要とする分散型アプリケーションにとって操作的に実行可能であることを証明しています。

Cysicが検証可能な計算と分散型インテリジェンスのギャップをどのように埋めるか

Cysicは、ゼロ知識暗号、AI計算、および分散型インフラストラクチャを統合したフルスタック検証可能コンピュートネットワークとして機能します。このプラットフォームはComputeFiモデルを導入し、計算能力をトークン化された検証可能なリソースに変換し、分散型マーケットプレイス内で機能します。このアーキテクチャの革新は、計算提供と暗号的検証との歴史的な分離を橋渡しし、実務者が現在認識しているCysic ZKインフラストラクチャプラットフォームを可能にします。これは、検証可能なAI展開を求める組織にとっての包括的なソリューションです。

このネットワークは、CYSとCGT（Cysicガバナンストークン）からなる二重トークン構造を採用しています。CYSは運用通貨として機能し、検証済みの計算タスクの購入、Proof-of-Computeコンセンサスを通じてネットワークを保護するためのステーキング、貢献者やバリデーターへの報酬の配分、手数料のルーティングに使用されます。CYSがステークされると、プロトコルはCGTを発行します。これは、ネットワーク参加者が計算リソースの配分に影響を与えることを可能にする非譲渡型のガバナンスクレジットです。この設計により、ステークを通じてネットワークを保護する者が、その運営に対するガバナンス権限も維持することが保証されています。

このプラットフォームは、単一のインフラ内で3つの重要な層を組み合わせています。顧客が証明生成の要件を投稿する計算マーケットプレイス、計算の整合性を確保する検証フレームワーク、効率的な証明生成を可能にするハードウェア支援の実行です。証明者は、GPUやアプリケーション固有集積回路（ASIC）を使用して計算能力を提供し、証明タスクにアクセスするためにトークンをステークし、有効なゼロ知識証明を生成することで報酬を受け取ります。この構造は、アイドル状態のハードウェアがリアルタイムのマネタイズを通じて生産的になる、分散型AI計算層を作り出します。自社開発のZK ASIC、GPUクラスター、ポータブルマイナーの垂直統合により、Cysicのアーキテクチャ的な優位性が確立されます。ハードウェア仕様とプロトコル設計の両方を制御することで、プラットフォームは各層を最適化し、連携アーキテクチャには及ばない効率を生み出します。この統合アプローチによって生成されるAI駆動のゼロ知識証明は、単独の証明システムが達成するのに苦労する性能指標を示し、Cysicが毎秒何百万ものKeccak関数計算を証明する能力がそれを証明しています。

zkVM革命: AIモデルが秘密を明かすことなく自らを証明できるようにする

ゼロ知識仮想マシン（zkVM）は、計算検証アーキテクチャにおけるパラダイムシフトを表しています。従来の仮想マシンはコードを実行し、出力を生成しますが、zkVMはコードを実行し、出力を生成し、同時に実行が決定論的仕様に従って正しく行われたことを示す暗号証明を生成します。CysicのzkVM実装は、このフレームワーク内でAIモデルを操作できるようにし、特定の計算が行われたことを示す暗号的証明を生成し、モデルの重み、トレーニングデータ、または推論パラメータを公開することはありません。

この機能の技術的意義は、プライバシーの考慮事項を超えています。多くの組織は、蓄積されたトレーニングデータやアーキテクチャの革新を通じて、かなりの競争価値を持つAIモデルを所有しています。これらのモデルをパブリックブロックチェーン上でオンチェーンアプリケーションに展開するには、モデル自体を明らかにすることなく、その実行を証明する必要があります。従来のソリューションでは、組織が知的財産を公開するか、信頼できる仲介者を通じて検証を集中化する必要があります。CysicのzkVMアーキテクチャは、モデルが実行を暗号的に証明しつつ、実装の詳細を完全に機密に保つことを可能にすることで、この誤った選択肢を排除します。

Cysicによって発表されたAI Litepaperは、この能力を広範なComputeFiフレームワーク内で明示しています。このビジョンは、AIエージェントがゼロ知識証明を使用してオンチェーンで検証可能なモデルを実行できることを確立し、アイドルハードウェアを流動的で収益を生む資産に変換します。これにより、AI計算、検証可能なインフラストラクチャ、およびトークン化されたリソースが交差する分散型スーパーコンピュータが生成されます。開発者はCysic SDKを統合してリアルタイムのZK計算機能にアクセスし、zkVM、zkRollups、およびAIエージェントを使ってテストネットに参加して実験を行うことができます。プラットフォームのSuccinct Labsのようなインフラストラクチャプロバイダーとのコラボレーションは、技術革新の業界認識を示しています。Cysic統合を通じてSuccinctの証明エコシステム内で運営されているGPUノードは、機械学習アプリケーションのためのWeb3インフラストラクチャが概念的な可能性から運用展開に移行したことを示しています。Gateの取引およびインフラストラクチャサービスにアクセスし、Cysicの検証可能な計算機能と組み合わせることで、組織は流動性提供と計算検証にわたる包括的なソリューションを構築できます。

Cysicのアーキテクチャが実践されている：Web3インフラストラクチャを変革する実世界のアプリケーション

Cysicのアーキテクチャの実用的な応用は、複数のWeb3インフラストラクチャドメインにわたって広がっており、AIのためのゼロ知識インフラストラクチャが理論的な枠組みとしてではなく、展開された技術として機能することを示しています。レイヤー2スケーリングソリューションのための証明生成は、主要なユースケースを表しています。ブロックチェーンネットワークが暗号学的検証を伴うトランザクションバッチ処理を必要とする際、Cysicのハードウェア加速証明生成は、経済的なスケーリングに必要な計算能力を提供します。Cysicの高度なハードウェア統合によるScrollのZKロールアップの効率の向上は、インフラストラクチャプロバイダーが生産システムに検証可能な計算を統合する方法の一例を示しています。

プライバシー保護分析は、第二の重要な応用分野を構成します。規制された環境で運営される組織は、生のデータを外部に公開することなく、敏感なデータセットに対して計算分析を必要とします。Cysicの検証フレームワークは、組織がデータの機密性を維持しながら、指定されたアルゴリズムに従って分析が実施されたことを証明できるようにします。Cysic AI内の三層ビジネス構造は、サーバーレス推論を通じて標準化されたAPIを提供し、AIモデルへのアクセスの障壁を下げること、オンチェーンAIエージェントアプリケーションと自律的コラボレーションを探求するエージェントマーケットプレイス、そしてゼロ知識証明とGPU加速を統合して信頼できる推論を可能にする検証可能なAIという進展を示しています。最初の二つは移行段階として機能し、検証可能なAIは、ハードウェア加速と分散コンピュートネットワークがComputeFiエコシステム内で競争上の優位性を確立する戦略的差別化を表しています。

分散型AI計算レイヤーは、組織が検証可能な推論の競争上の必要性を認識するにつれて実現しつつあります。機械学習モデルが財務決定、リスク評価、または分散型システムにおける資源配分に影響を与える場合、モデル実行を証明する能力はシステムの整合性にとって不可欠となります。Cysicは、この検証に必要なインフラを大規模に提供します。ネットワークのProof-of-Computeコンセンサスメカニズムは、ネットワークの整合性を維持するハードウェアプロバイダーがその貢献に比例した経済的インセンティブを受け取ることを保証します。このインフラセキュリティとのインセンティブの整合性は、利他主義や規制の義務に依存する歴史的アプローチとは異なる、持続可能な計算提供モデルを生み出します。

この技術は、基本的なWeb3インフラストラクチャのギャップ、つまり機械学習アプリケーションをサポートする検証可能な計算層の欠如に対処しています。Cysicのゼロ知識暗号技術、ハードウェアアクセラレーション、および分散型リソース市場の統合は、ブロックチェーン規模で信頼できるAIシステムが機能するために必要なインフラストラクチャを創出します。700万を超える証明が処理され、エコシステム全体でパートナーシップが拡大しているこのプラットフォームは、検証可能な計算インフラストラクチャが運用の成熟を達成したことを示しています。次世代のブロックチェーンアプリケーションを構築する組織は、AI計算を暗号的に検証するための商用グレードの技術にアクセスできるようになり、AI展開における信頼と分散化の歴史的な選択を排除しました。