研究リリース: 📘計算から知能へ:強化学習駆動型分散型AIの投資マップ 🧠 トレーニングパラダイム 事前訓練が基盤を築きます。訓練後の戦いが主な戦場になりつつあります。強化学習(RL)は、より良い推論と意思決定のためのエンジンとして台頭しており、ポストトレーニングは通常、総計算の5〜10%に相当します。そのニーズ――大量展開、報酬シグナルの生成、検証可能なトレーニング――は、調整、インセンティブ、検証可能な実行・決済のために分散型ネットワークやブロックチェーンのプリミティブと自然に連携しています。

🌐 終盤 Web3はインテリジェンスの生産を再定義し、低コストのグローバル展開計算を解放し、コミュニティガバナンスを通じた主権的整合を可能にします。貢献者を労働のラベル付けからデータエクイティのステークホルダーへと変え、トレーナー、アライナー、ユーザー間により公平に価値を分配します。

🧭 市場地図 本レポートは、アルゴリズム(@NousResearch/DisTrO)、システム(@PrimeIntellect、@gensynai、@Gradient_HQ)、メカニズム設計(@grail_ai/Bittensor、@FractionAI_xyz)の3つのトラックで強化学習×Web3をベンチマークしています。

⚙️ コアロジック:「デカップリング–検証–インセンティブ化」 🔌 デカップリング:計算集約的で通信が少ない展開をグローバルなロングテールGPUにアウトソースすること;帯域幅を多く含むパラメータの更新は、集中型/コアノードに置き続けましょう。 🧾 検証可能性:ZKまたは学習証明(PoL)を用いて、オープンネットワークにおける誠実な計算を強制します。 💰 インセンティブ:トークン化されたメカニズムは計算供給とデータ品質を規制し、報酬ゲームや過剰学習を緩和します。