JOINERプロジェクト：英国における6Gおよびそれ以降の道を切り開く

機密性のある分散型計算（CDC）とGPUアクセラレーションの統合は、安全で効率的なデータ処理の風景を変革しています。これらの技術は、機密情報を保護しながら、比類のない計算性能を達成するための画期的なアプローチを提供します。CDCを活用してデータプライバシーを確保し、GPUを利用して高速処理を行うことで、分散ネットワーク全体でデータを安全に管理・分析でき、新たなイノベーションの可能性を切り開きます。 ## 機密性のある分散型計算 [機密性のある分散型計算](https://www.twentysix.cloud/blog/articles/confidential-virtual-machine-overview/)（CDC）は、データ処理におけるパラダイムシフトです。機密データに対してプライバシーを損なうことなく、安全な計算を可能にします。暗号技術と安全なハードウェアエンクレーブを活用することで、CDCは計算プロセス全体を通じてデータが暗号化されたまま保持されることを保証し、計算ノード自体からもデータが見えないようにします。このアプローチは、データ侵害や不正アクセスのリスクを軽減します。 GPUの力は、もともとはグラフィックスのレンダリングのために設計されていましたが、強力な並列処理エンジンへと進化しました。同時に多数の計算を行う能力により、機械学習や科学シミュレーション、データマイニング、暗号化など、幅広い計算タスクを加速するのに理想的です。 GPUアクセラレーションをCDCに統合することで、両方の技術の完全な潜在能力を引き出すことができます。この組み合わせは、いくつかの重要な利点を提供します： * プライバシーの向上：CDCは計算中にデータが暗号化されたままであることを保証し、GPUアクセラレーションは複雑な暗号操作を効率的に実行するために使用できます。 * パフォーマンスの向上：GPUは、大規模な機械学習モデルのトレーニングや暗号化シファーの解読など、計算集約型タスクの実行を大幅に加速できます。 * スケーラビリティ：CDCは複数のノードにスケールでき、GPUアクセラレーションを使用してこれらのノード間で作業負荷を分散させることで、パフォーマンスとスケーラビリティをさらに向上させることができます。 * レイテンシの低減：計算集約型タスクをGPUにオフロードすることで、計算プロセス全体のレイテンシを低減できます。 ### 私たちのアプローチ：QEMUハイパーバイザーとPCIパススルー CDCとGPUアクセラレーションの利点を実現するために、[QEMUハイパーバイザー](https://www.qemu.org/)とPCIパススルー技術を使用した新しいアプローチを採用しました。このアプローチにより、機密計算環境内でGPUリソースを安全に隔離できます。 * QEMUハイパーバイザー：QEMUは、多目的な仮想化プラットフォームであり、仮想マシンを実行するための安全で隔離された環境を提供します。QEMUの機能を活用することで、機密計算のための信頼できる実行環境（TEE）を作成できます。 * PCIパススルー：PCIパススルーは、仮想マシン内からGPUなどのハードウェアデバイスに直接アクセスできるようにします。これにより、TEE内での計算を加速するためにGPUの全力を活用できます。 QEMUとPCIパススルーを組み合わせることで、GPUアクセラレーションを伴う[機密性のある分散型計算](https://aleph.im/)のための強力で柔軟なプラットフォームを作成できます。このアプローチは、高いセキュリティとパフォーマンスを提供し、次のような幅広いアプリケーションに適しています： * 安全なAIと機械学習：プライバシーを損なうことなく、機密データで機械学習モデルをトレーニングおよび展開します。 * プライベートデータ分析：データの機密性を保持しながら、大規模なデータセットを分析します。 * ブロックチェーンと暗号通貨：ブロックチェーン取引とマイニング操作を安全に行います。 * 安全なリモートレンダリング：機密データを露出させることなく、複雑なグラフィックスや仮想現実体験をリモートでレンダリングします。 ### 結論 機密性のある分散型計算とGPUアクセラレーションの組み合わせは、安全で効率的なデータ処理における重要な進展を示しています。これらの技術の強みを活かすことで、データプライバシー、セキュリティ、計算性能に関する緊急の課題に取り組むことができます。QEMUとPCIパススルーの革新的な利用により、さまざまなアプリケーションにおける安全なデータ計算の変革的な可能性を解き放つ柔軟でスケーラブルなフレームワークを提供します。

デジタルマーケティングの進化する風景の中で、パーソナライズされた体験を提供することとユーザーのプライバシーを尊重することの間の緊張がますます顕著になっています。マーケターはしばしば石油掘削者に例えられ、データから価値を引き出そうとしますが、時にはその行動の倫理的な影響を無視しています。最近の企業の誤り、例えばKaiser Permanenteによる数百万に影響を与えるプライベートな健康情報の偶発的な共有は、プライバシー優先の戦略へのシフトの緊急性を浮き彫りにしています。消費者が自分の個人情報に対してより慎重になるにつれて、マーケターにとっての課題は、革新的なデータ保護方法とビジネス目標とのバランスを取ることです。 Web3技術は、プライバシーと同意を優先することでマーケターが消費者との信頼を再構築するための変革的な機会を提供します。従来のマーケティング手法は、しばしば侵入的と見なされ、ユーザーが自分のデータに対する透明性とコントロールを要求する中で、その効果を失いつつあります。データ侵害やユーザーの同意の欠如といった問題は顧客を遠ざけ、ブランドにとって壊滅的な信頼の喪失を引き起こします。Ticketmasterのデータ侵害は、ユーザーデータを保護できなかった場合の結果を強く思い出させるものであり、ユーザーの権利を尊重し、忠誠心を育む新しいアプローチの必要性を強調しています。 iExecのR3achツールは、マーケターがプライバシー優先の戦略を実施することでこの複雑な風景をナビゲートできる方法を示しています。機密計算技術を利用することで、R3achはユーザーの個人情報にアクセスすることなく、安全にコミュニケーションを行うことを可能にします。この革新的なソリューションは、ターゲットを絞ったマーケティングキャンペーンを促進するだけでなく、ユーザーがデータ共有の選択を制御できるようにすることで、ユーザーをエンパワーメントします。ブランドがこれらのプライバシー中心の慣行を受け入れることで、消費者の信頼を取り戻し、長期的な関係を築くことができ、最終的にはプライバシーを重視する市場での成功に向けて自らを位置づけることができます。

人工知能（AI）分野は急速に成長していますが、多くの企業は依然としてAmazon Web Services（AWS）などの中央集権的なサービスに依存しています。この依存は高コストや潜在的な障害につながる可能性があります。Theta Labsの戦略責任者であるウェス・レヴィットは、分散型クラウドコンピューティングがこれらの課題に対する解決策を提供すると主張しています。最近のThe Agendaポッドキャストのエピソードで、レヴィットは分散化がコストを削減するだけでなく、ユーザーにとっての信頼性と柔軟性を向上させる方法について議論しました。彼は、いくつかの中央集権的な障害点から離れることで、Theta Labsが特にAIおよび学術分野におけるコンピューティングパワーへのアクセスを民主化することを目指していると強調しました。 Theta Labsは、AI、メディア、エンターテイメントのための分散型クラウドソリューションとして位置づけられるTheta Networkの原動力です。レヴィットは、会社が最初はメディアに焦点を当てていたが、特に学術機関からのAI関連のクライアントが大幅に増加していることを指摘しました。彼は、韓国のトップ大学やオレゴン大学とのパートナーシップを強調し、分散型クラウドサービスがAWSを利用できない組織にとってコスト効果の高い代替手段を提供することを説明しました。この柔軟性は、研究プロジェクトのためにコンピューティングリソースを迅速にスケールアップし、その後再びスケールダウンする必要がある学術機関にとって重要です。 分散型AIのニッチは驚異的な成長を遂げており、AIおよびビッグデータの暗号プロジェクトの時価総額は2023年12月の161.7億ドルから2024年12月には700億ドルを超えるまでに急増しました。この急増にもかかわらず、レヴィットはTheta Networkの目標はAWSや他の中央集権的なクラウドプロバイダーを排除することではないと明言しました。彼は、特定のリソースを必要とする特定のアプリケーションに対しては、常に中央集権の使用例が存在すると認めました。しかし、彼は分散型AIが将来的に中央集権的なソリューションと競争できる可能性について楽観的であり、分散型サービスの需要が高まるにつれて、技術の風景において同等に重要になる可能性があると示唆しています。

進化するWeb3の風景において、データ所有権は開発者とユーザーの両方にとって重要な懸念事項として浮上しています。分散型アプリケーション（dApps）が普及するにつれて、ユーザーデータに誰がアクセスできるのか、どのように利用されるのか、共有後にユーザーが制御を取り戻せるのかといった疑問が重要になります。Web3の約束は、ユーザーに個人情報の制御を与えることであり、データのセキュリティとガバナンスに対する開発者のアプローチを変える必要があります。iExecは、これらの課題に対処するために設計された一連のソリューションを提供し、ユーザーがデータを共有した後でも完全に制御を保持できるようにします。 開発者は、データ所有権に関して、セキュリティ、制御、信頼などのいくつかの主要な課題に直面しています。ユーザーは、データへの不正アクセスの懸念からdAppsとの関わりをためらうことがよくあります。iExecのツールであるDataProtectorは、データの保存と共有のための強力な暗号化を提供し、ユーザーが分散型プラットフォームで共有する前にファイルを暗号化できるようにします。さらに、iExecのオンチェーンデータトークン化システムは、ユーザーが自分の情報をデジタル資産に変換できるようにし、必要に応じてアクセスを付与または取り消す能力を与えます。これにより、ユーザーは医療記録などの機密情報を共有しながら、誰がアクセスできるか、どのくらいの期間アクセスできるかを制御できます。 さらに、iExecのプライバシー強化ツールであるPrivacy Passは、Web3ユーザーが所有権やプライバシーを犠牲にすることなく個人データを monetization できるようにします。ユーザーが個人情報を秘密に保ちながらターゲットを絞ったマーケティングキャンペーンに参加できるようにすることで、iExecはデータの monetization のための安全な環境を提供します。ブロックチェーン技術と信頼された実行環境（TEE）の組み合わせにより、機密データは処理中に保護され、サードパーティアプリケーションが生データにアクセスすることなく暗号化されたデータセットと対話できるようになります。開発者がWeb3におけるデータ所有権の複雑さを乗り越える中で、iExecは信頼を構築し、分散型エコシステムにおいてユーザーに力を与えるために必要なツールを提供します。

分散型物理インフラネットワーク（DePIN）は、物理施設を管理し、中央集権的なリソースネットワークの非効率性に対処するために分散型プロトコルを利用し、ブロックチェーンの風景において変革的な力として浮上しています。Web3メディアおよび研究会社のMessariによって造られたDePINは、その導入以来特に2023年後半および2024年を通じて注目を集めています。これらのプロジェクトは、人為的エラー、故障、財務の不透明性といった問題を軽減することを目指しており、より安全でコスト効率の良い代替手段を提供しています。現在、約296のアクティブなDePINプロジェクトが存在し、このセクターは指数関数的な成長を遂げており、AI、モビリティ、健康などのさまざまな業界における分散型ソリューションへの強い関心を示しています。 DePINの進化は、IOTAやFilecoinのような初期のブロックチェーンプロジェクトに遡ることができ、2019年のHeliumの立ち上げは分散型接続の重要なマイルストーンを示しています。DePINという用語が人気を集めるにつれて、データ管理やインセンティブ配分のためにブロックチェーンを活用するプロジェクトが増えていきました。'プラグアンドプレイ'システムを採用することで、DePINネットワークはIoTデバイスや分散型GPUグリッドなどの独立したインフラの相互接続を促進します。この革新的なアプローチにより、効率的なデータ処理と管理機能が可能になり、分散型ライドシェアリングから計算リソースネットワークに至るまで、多様なアプリケーションが実現されます。 現在330億ドルと評価されているDePIN市場は繁栄しており、いくつかのプロジェクトは10億ドルを超える時価総額を達成しています。2024年以降に注目すべき主要な発展には、AIの統合、多トークンエコシステムの出現、貿易金融への拡大が含まれます。法的な不確実性やブロックチェーン技術の複雑さといった課題に直面しながらも、DePINネットワークはさまざまな分野での採用が進む準備が整っています。仲介者を排除し、バランスの取れたネットワークを構築することで、DePINは分散型の世界におけるリソース管理とユーティリティを再定義する可能性があり、これらの革新的なプロジェクトに関与する前に潜在的な投資家が徹底的な調査を行うことが重要です。

ブロックチェーンとAI分野における重要な発展として、io.netとMira Networkは信頼のないAI検証を強化することを目的とした戦略的パートナーシップを発表しました。このコラボレーションは、io.netの分散型GPUコンピューティング能力とMira Networkの高度なコンセンサス技術を組み合わせ、AI出力の正確性、信頼性、スケーラビリティに関する継続的な課題に取り組みます。これらの技術の統合により、AI生成データの検証がより迅速かつ正確でコスト効率の高いものとなり、最終的にはMira Networkのサービスの運用効率が向上し、レイテンシが低下することが期待されています。 このパートナーシップの中心には、Mira Networkのコンセンサス駆動型AI検証システムがあり、エラー率を大幅に低下させます。io.netの広範な分散型GPUネットワークを利用することで、Miraはコスト効果の高い計算能力の膨大なプールにアクセスでき、より迅速かつ信頼性の高いAI出力の検証を促進します。このコラボレーションは、貢献者がGPUリソースを委任し、AI検証業務に参加することを奨励するMiraのノードデリゲータープログラムもサポートしており、AI技術へのアクセスを民主化し、参加者が報酬を得ることを可能にします。 信頼できるAIソリューションの需要が高まる中、io.netとMira Networkのパートナーシップは、AI検証の正確性において新しい基準を設定する準備が整っています。現在の研究によれば、高度なAI推論は最大30％のエラー率を持つ可能性がありますが、Miraはそのコンセンサスアプローチを通じてこれらのエラーを5％未満に減少させることを目指しており、長期的な目標は0.1％未満を達成することです。この野心的な目標は、io.netのグローバルGPUインフラストラクチャによって支えられ、Mira Networkは高いパフォーマンスと低レイテンシを維持しながら、検証プロセスを効果的にスケールさせ、進化するAIの風景における拡大するクライアントベースのニーズに応えることができます。