実行モデル、コンセンサス、EVM の基礎、検証可能な AI を扱う技術記事です。洞察を通じて Web3 をより明確にします。
AI においてデータ・モデル・計算の貢献者がなぜ自動的な支払いを受けにくいのか。オンチェーンのメタデータインデックス、閾値シャーディング、TEE を活用した監査、スマートコントラクトによる分配がそれぞれ何を解決し、何を解決しないのかを整理し、権利が決済とトラステッドコンピューティングの上にどう位置づけられるかを論じます。
「AI ネイティブ」が検証可能であるために何を意味すべきか。任意の命令拡張やプリコンパイル拡張、ハイブリッド実行パス、分散コンピュートのスケジューリング、そして楽観的並列決済レイヤーやトラステッドコンピューティングとの明確な役割分担を整理し、エンジニアリング上の目標とメインネットの約束をどう切り分けるかを論じます。
Web3 と AI が出会うときの本質的な不整合——ブラックボックス化したモデルとデータ、オンチェーンの性能と決定論、インセンティブが監査可能かどうか——を整理し、実行・コンピュート・トラステッドコンピューティングの各レイヤーがそれぞれどのギャップを埋められるのかを述べます。テストネットの数値を準備完了の証明と見なさないことも含めて。
ゼロ知識証明、信頼実行環境、マルチパーティ計算がそれぞれ何を証明し、何を信頼し、どこにコストを負うのか。そしてそれらが互いを置き換えるのではなく、オンチェーンの決済やコンピュートネットワークとどう組み合わさるのか。関連するエンジニアリング目標の読み方も整理します。
エッジと分散 GPU のネットワークがジョブをどう分割、スケジュール、失敗に耐えるか。そして決済チェーンとの健全な境界——チェーンが記録するのはジョブと支払いであり、コンピュート利回りの神話ではない——に加え、プライバシー、受け入れ、検証可能なコンピュートがどこに接続するかを整理します。
Web3 と AI の融合は、物語を重ねるだけでは済みません。本稿では AI エージェントのオンチェーンでの振る舞い、コンピュートのスケジューリング、結果の検証可能性をたどり、分散型 AI スタックにおいて実行レイヤーがしばしば最初のボトルネックになる理由と、Bitroot の関連能力がどう組み合わさるのかを説明します。
