推論

AI インテリジェントルーターとインフラネットワーク DGrid AIは、統合された x402 支払いプロトコルを持つ AI 推論 API の正式なリリースを発表しました。この API は、初めて支払いロジックと AI モデルの呼び出しをシームレスに統合し、開発者と AI エージェントは煩雑な API キーを管理したり、中央集権的なアカウントの前払いを行ったりすることなく、単一の API リクエストのライフサイクル内で認証、推論、支払いを同時に完了できます。この API は現在、BNB Chain（BSC）を基盤となる決済ネットワークとして最初にサポートしています。x402 プロトコルのマイクロペイメント機能を活用することで、システムは呼び出しコストを絶対に制御可能な前提のもと、極めて低摩擦のオンチェーンリアルタイム決済を実現します。また、この API は主流の AI 呼び出し方式に対応しつつ、ストリーミング応答とリアルタイムの使用量フィードバックをサポートし、AI エージェントのモデル選択、推論課金、インテリジェントエージェント、マルチタスク実行など、さまざまなアプリケーションシナリオに適用できます。DGrid は、この取り組みが従来の大規模モデル呼び出しの前払いの壁を根本的に打破し、全自動の AI エージェント経済（機械対機械取引）を構築するためのプログラム可能な基盤となる支払いインフラを提供することを目指していると述べています。

OpenClawは2026年4月7日にバージョンをリリースし、OpenClaw推論機能、音楽およびビデオ編集、会話の分岐/復元、WebhookベースのTaskFlowsを新たに追加しました。また、Arcee、Gemma 4、Ollamaビジュアルモデルをサポートし、memory-wikiの永続的な知識システムも導入しました。

TetherのCEOパオロ・アルドイーノは、Tether AIチームが新しいバージョンのQVAC Fabricを発表し、クロスプラットフォームのBitNet LoRAフレームワークを統合し、消費者向けGPUおよびスマートフォンで10億パラメータ規模の大規模モデルのトレーニングと推論を実現したと明らかにしました。新しいQVAC Fabric LLMは、初めてBitNet LoRAの微調整と推論をAMD、Intel、Apple MetalおよびモバイルGPU上でクロスプラットフォームで実行しました。フラッグシップデバイスでは、GPUの推論速度がCPUに比べて2倍から11倍向上し、メモリ使用量は全精度モデルに比べて最大90%削減されました。Tetherチームは、Pixel 9、S25、iPhone 16などのフラッグシップスマートフォンで最大38億パラメータモデルの微調整を完了し、iPhone 16では最大130億パラメータモデルの微調整を実現しました。関連コードはGitHubにオープンソースとして公開されています。

ウォール・ストリート・ジャーナルの情報筋によると、人工知能推論に特化したスタートアップの Baseten が 3 億ドルの資金調達を完了し、評価額は 50 億ドルに達し、前回の評価額のほぼ 2 倍となった。今回の資金調達は、ベンチャーキャピタル会社 IVP と Alphabet の独立成長ファンド CapitalG が主導し、チップ大手の NVIDIA も投資に参加し、取引の一環として Baseten に 1.5 億ドルを注入した。この取引は、NVIDIA が人工知能推論分野でスタートアップに対して積極的に展開していることを浮き彫りにしている。業界の関心がモデルのトレーニングから大規模な運用と推論（つまり、AI モデルが入力に基づいて出力を生成すること）に移る中、NVIDIA は関連するスタートアップへの投資を強化し、自社の AI チップ顧客への投資を続けている。

ChainCatcher のメッセージ、分散型コンピューティングと Web3 スマートインフラストラクチャの EdgeX Labs は正式に EdgeAI Labs に改名したことを発表し、プロジェクトが新たな発展段階に入ったことを示しています。次世代 AI インフラストラクチャネットワークの構築に全面的に焦点を当てています。公式は、このブランドアップグレードが EdgeAI Labs の長期的な戦略ビジョンを反映していると述べています：分散型、プライバシー保護、高エネルギー効率の AI ネットワークを構築し、スマートモデルの世界的な展開、運用、協調をサポートします。EdgeAI Labs は Ryze Labs、Waterdrip Capital、KuCoin Ventures、DepinLabs、ZC Capital などの著名な機関からの投資支援を受けています。同時に、今後の TGE に向けて、プロジェクトは新たな資金調達ラウンドを開始し、グローバルな展開とエコシステムの拡大を加速させる予定です。

ChainCatcher のメッセージ、オープンソース AI プロバイダー Inference が 1,180 万ドルのシードラウンドの資金調達を完了し、Multicoin Capital と a16z CSX が主導し、Topology Ventures、Founders, Inc. とエンジェル投資家が参加しました。この資金調達により、同社の研究開発作業はモデルとインフラストラクチャの性能の新しい分野に拡大し、より多くの企業にサービスを提供する能力が強化されます。Inference.net は企業がカスタマイズされた AI モデルを訓練し、展開できるようにし、世界中の AI ネイティブ企業のためにカスタマイズされた言語モデルを訓練し、展開しました。

ChainCatcher メッセージ、分散型 AI 推論プラットフォーム Gaia が 2000 万ドルのシードラウンドと A ラウンドの資金調達を完了したことを発表しました。ByteTrade、SIG、Mirana、Mantle が主導し、Outlier Ventures、NGC、Taisu Ventures、Consensys Mesh などが参加しました。新しい資金は、分散型 AI インフラの拡張に使用され、ユーザーの自主的なインテリジェンスのために特別に設計された世界初の AI ネイティブスマートフォン、Gaia AI スマートフォンを正式に発売します。Gaia AI スマートフォンは Galaxy S25 Edge ハードウェアを基に構築されており、すべての AI 推論プロセスはローカルで実行され、クラウドは不要で、データのアップロードやプライバシーの漏洩はありません。

ChainCatcher のメッセージ、分散型 AI プロジェクト Gata は本日、400 万ドルのシードラウンド資金調達を完了したことを発表しました。このラウンドには YZi Labs、IDG Blockchain、Maelstrom Fund、Manifold Trading、Gate Ventures、Formless Capital、Anti Capital、MH Ventures、V3V Ventures、071 Labs および Echo が参加しました。Gata は、分散型大規模モデルの推論、トレーニング、およびデータ技術の開発に注力し、分散型インフラが真に参加し、1 兆ドル規模のグローバル AI 経済を支えることを実現します。Gata は、分散型の推論、トレーニング、およびデータリソースが AI 業界により低コスト、高可用性、そして検閲に強いアーキテクチャをもたらし、AI の持続可能で包括的な発展を助けると信じています。重要なマイルストーンの一つとして、Gata は DataAgent プラットフォームを立ち上げ、世界中のユーザーが提供する計算リソースを利用して、AI が自動的に AI トレーニングに必要なデータを生成し、従来の手動データアノテーション方式を置き換えました。

ChainCatcher のメッセージによると、金十の報道で、DeepSeek が NSA を発表しました。DeepSeek は、NSA がハードウェアと一致し、ネイティブにトレーニング可能なスパースアテンションメカニズムであり、超高速の長いコンテキストのトレーニングと推論に使用されると述べています。現代のハードウェアに最適化された設計により、NSA は推論速度を向上させ、事前トレーニングコストを削減しながら、性能には影響を与えません。一般的なベンチマークテスト、長いコンテキストタスク、および指示に基づく推論において、そのパフォーマンスは完全なアテンションモデルと同等か、それ以上です。

ChainCatcher のメッセージによると、Cointelegraph が報じたところによれば、OpenAI の共同創設者 Ilya Sutskever は、バンクーバーで開催された NeurIPS 2024 大会で、AI の事前学習時代が終わりを迎え、AI 超知能時代が到来しようとしていると述べました。彼はデータを化石燃料に例え、インターネットデータの成長がピークに達し、計算能力の成長速度が利用可能なトレーニングデータの総量を超えていることを指摘しました。Sutskever は、AI の発展の次の段階は三つの主要な方向性によって主導されると予測しています：自律型 AI エージェント、合成データ、推論時の計算。

ChainCatcher のメッセージによると、OpenAI の創設者 Sam Altman は、今日発表されたのは「フルパワー版」推論モデル o1 と ChatGPT Pro（毎月のサブスクリプション料金 200 ドル）であると述べています。o1 は世界で最もインテリジェントなモデルです。o1-preview よりもインテリジェントで、より高速、機能も豊富（例えばマルチモーダル）。現在 ChatGPT に実装されており、API でも近日中にリリースされる予定です。新しく登場した ChatGPT Pro は、モデルとツールを最大限に活用できるようになり、無制限に OpenAI o1 にアクセスでき、Pro バージョン専用の o1 も利用可能です。

ChainCatcher のメッセージによると、Cointelegraph の報道では、OpenAI は 10 月にそのモデルに対して 4 つの更新を行い、AI モデルの対話能力を向上させ、画像認識能力を強化しました。最初の大きな更新はリアルタイム API で、これにより開発者は単一のプロンプトを使用して AI 生成の音声アプリケーションを作成し、ChatGPT の高度な音声モードに似た自然な対話を実現できます。以前は、開発者はこれらの体験を作成するために複数のモデルを「つなぎ合わせる」必要がありました。音声入力は通常、応答を受け取る前に完全にアップロードおよび処理される必要があり、これにより音声同士の対話などのリアルタイムアプリケーションの遅延が高くなります。Realtime API のストリーミング機能を利用することで、開発者は今や音声アシスタントのように即時で自然なインタラクションを実現できます。この API は 2024 年 5 月にリリースされる GPT-4 上で動作し、音声、視覚、テキストをリアルタイムで推論できます。別の更新には、開発者向けの微調整ツールが含まれており、これにより彼らは画像やテキスト入力から生成された AI 応答を改善することができます。画像ベースの微調整ツールは、AI が画像をよりよく理解できるようにし、視覚検索や物体検出能力を強化します。このプロセスには、人間からのフィードバックが含まれ、彼らは良い反応と悪い反応の例を提供してトレーニングを行います。音声と視覚の更新に加えて、OpenAI は「モデル蒸留」と「プロンプトキャッシュ」を導入し、より小さなモデルがより大きなモデルから学び、処理済みのテキストを再利用することで開発コストと時間を削減できるようにしました。ロイターの報道によれば、OpenAI は来年の収益が 116 億ドルに増加すると予想しており、2024 年の予想 37 億ドルを上回る見込みです。

ChainCatcher のメッセージによると、9月15日の投稿で、"SentuBill"というユーザー名の Reddit ユーザーが、ChatGPT 大型言語モデル（LLM）が彼に学校の初日がどうだったかを尋ねることで対話を開始したと述べています。ユーザーが提供した対話によれば、ChatGPT はユーザーが以前にこのプログラムと交わした対話から、これがユーザーの学校の初日であることを推測することができました。この大型言語モデルは、これらの機能が新しいアップグレードの一部であることも示しています。ChatGPT の公式対話記録は、このユーザーが投稿した対話内容が真実であることを確認しています。2024年9月13日、OpenAI は一部のユーザーに待望のよりスマートなモデルのプレビューアップグレードを発表しました。OpenAI は、これらの新しいモデルが推論能力を備え、ChatGPT に「考えてから答える」という一見魔法のような能力を与えると述べています。新しいモデルの応答時間は10〜20秒の間で、インターネットを検索し、独自に深い研究を行うことができるようになります。

ChainCatcher のメッセージ、分散型 AI 推論プロジェクト GaiaNet は、グローバルな「Living Knowledge Systems Hackathon」ハッカソンイベントの開始を発表しました。このイベントは 8 月 22 日から 9 月 13 日まで開催され、2024 年 8 月 19 日から参加登録が開始されました。GaiaNet チームは次のように述べています：イベントには最大 5 万ドルの賞金があります。勝者はシンガポールの TOKEN2049 で行われる専用リリースパーティーに招待され、費用は全額負担されます。その間、GaiaNet の実行チームと共にこのイベントに参加します。本イベントの目的は、分散型ノードを構築し、集中型 AI モデルのセキュリティ脆弱性を解決し、検閲、アルゴリズムの偏見、データプライバシーなどの問題に対処することです。

ChainCatcher のメッセージによると、Cointelegraph が報じたところでは、Web3 共通データインデックスフレームワーク SubQuery がベルリンの Web3 サミットでその分散型ネットワークの次世代機能------分散型人工知能（AI）推論ホスティングを発表しました。SubQuery の最高執行責任者 James Bayly が、最新のオープンソース LLama モデルが SubQuery 内部テストネットワーク上で動作する様子を現場でデモしました。

ChainCatcher のメッセージによると、公式の発表により、Sui と共同で分散型 AI プロトコル Atoma Network が検証可能な推論ネットワークを立ち上げ、メインチェーン外での AI クエリを最適化し、ネットワークの負荷を軽減しつつ、ユーザーに必要な情報を提供することを目的としています。今回の協力により、AI が Sui の API と SDK に統合され、特定の AI 駆動アプリケーションを使用するために必要な時間が短縮され、開発者がノーコードインターフェースや AI ベースの自然言語インタラクションを迅速に作成するのを支援する可能性があります。

ChainCatcher のメッセージ、Aptos Labs は io.net と提携し、スケーラブルな GPU リソースへのアクセスを強化し、人工知能と機械学習の能力を向上させます。io.net と Aptos Labs は、将来的に Aptos ネットワーク上でリリースするための人工知能モデルと推論製品の開発を共同で行います。これらの将来の製品は明らかに Aptos ネットワークを利用して支払いを促進します。

ChainCatcher のメッセージ、Worldcoin は、透明性を高めるために虹彩認識推論システム（IRIS）をオープンソース化すると発表しました。IRIS は、虹彩画像を虹彩コードに変換する段階的なプロセスを表しており、虹彩コードは個人の虹彩テクスチャの数値表現です。これは、個人が「Orb」の中で独自性を確認し、その World ID を安全に検証するためのコアエンジンです。