算力から知能へ：強化学習駆動の分散型AI投資マップ

著者：Jacob Zhao，IOSG

工智能は「パターンフィッティング」に基づく統計学習から「構造化推論」を中心とした能力体系へと移行しており、ポストトレーニング（Post-training）の重要性が急速に高まっています。DeepSeek-R1の登場は、大規模モデル時代における強化学習のパラダイムシフトを示しており、業界の合意が形成されています：事前学習はモデルの汎用能力の基盤を構築し、強化学習はもはや価値整合ツールにとどまらず、推論チェーンの質と複雑な意思決定能力を系統的に向上させることが証明され、知能レベルを持続的に向上させる技術的な道筋へと進化しています。

同時に、Web3は分散型コンピューティングネットワークと暗号インセンティブシステムを通じてAIの生産関係を再構築しており、強化学習のロールアウトサンプリング、報酬信号、検証可能なトレーニングに対する構造的なニーズは、ブロックチェーンの計算協力、インセンティブ配分、検証可能な実行と自然に一致しています。本研究報告では、AIトレーニングのパラダイムと強化学習技術の原理を体系的に分解し、強化学習×Web3の構造的優位性を論証し、Prime Intellect、Gensyn、Nous Research、Gradient、Grail、Fraction AIなどのプロジェクトを分析します。

一、AIトレーニングの三段階：事前学習、指示微調整、ポストトレーニング整合

現代の大規模言語モデル（LLM）のトレーニング全ライフサイクルは通常、三つのコア段階に分けられます：事前学習（Pre-training）、監視微調整（SFT）、ポストトレーニング（Post-training/RL）。これらはそれぞれ「世界モデルの構築---タスク能力の注入---推論と価値観の形成」という機能を担い、その計算構造、データ要求、検証の難易度が分散型のマッチングの程度を決定します。

• 事前学習（Pre-training）は、大規模な自己監視学習（Self-supervised Learning）を通じてモデルの言語統計構造とクロスモーダル世界モデルを構築し、LLMの能力の基盤となります。この段階では、万億レベルのコーパスでグローバルな同期方式でトレーニングを行い、数千から数万のH100の同種クラスターに依存し、コスト比は80～95%に達し、帯域幅とデータ著作権に非常に敏感であるため、高度に集中した環境で完了する必要があります。

• 微調整（Supervised Fine-tuning）は、タスク能力と指示形式を注入するために使用され、データ量は少なく、コスト比は約5～15%です。微調整は全パラメータトレーニングを行うことも、パラメータ効率微調整（PEFT）手法を用いることもでき、その中でLoRA、Q-LoRA、Adapterは業界の主流です。しかし、依然として勾配の同期が必要であり、そのため分散型の潜在能力は限られています。

• ポストトレーニング（Post-training）は、複数の反復サブステージで構成され、モデルの推論能力、価値観、安全境界を決定します。その方法には強化学習システム（RLHF、RLAIF、GRPO）だけでなく、RLなしの好み最適化手法（DPO）やプロセス報酬モデル（PRM）なども含まれます。この段階ではデータ量とコストは比較的低く（5～10%）、主にロールアウトとポリシー更新に集中しています；そのため、非同期および分散実行を自然にサポートし、ノードは完全な重みを保持する必要がなく、検証可能な計算とチェーン上のインセンティブを組み合わせることで、オープンな分散トレーニングネットワークを形成し、Web3に最も適したトレーニングセクションとなります。

二、強化学習技術全景：アーキテクチャ、フレームワーク、応用

強化学習のシステムアーキテクチャとコアプロセス 強化学習（Reinforcement Learning, RL）は「環境との相互作用---報酬フィードバック---ポリシー更新」によってモデルの意思決定能力を自主的に改善することを駆動し、そのコア構造は状態、行動、報酬、ポリシーから構成されるフィードバックループと見なすことができます。完全なRLシステムは通常、三つのコンポーネントを含みます：Policy（ポリシーネットワーク）、Rollout（経験サンプリング）、Learner（ポリシー更新器）。ポリシーは環境と相互作用して軌跡を生成し、Learnerは報酬信号に基づいてポリシーを更新し、持続的な反復と最適化の学習プロセスを形成します：

1. ポリシーネットワーク（Policy）：環境の状態から行動を生成し、システムの意思決定のコアです。トレーニング時には集中型の逆伝播を維持して一貫性を保つ必要があります；推論時には異なるノードに分散して並行に実行できます。

2. 経験サンプリング（Rollout）：ノードはポリシーに基づいて環境との相互作用を実行し、状態---行動---報酬などの軌跡を生成します。このプロセスは高度に並行しており、通信が非常に少なく、ハードウェアの違いに敏感でないため、分散型での拡張に最も適しています。

3. 学習器（Learner）：すべてのRollout軌跡を集約し、ポリシー勾配の更新を実行します。これは計算能力と帯域幅の要求が最も高いモジュールであるため、通常は収束の安定性を確保するために中心化または軽度中心化のデプロイを維持します。

強化学習段階フレームワーク（RLHF → RLAIF → PRM → GRPO） 強化学習は通常、五つの段階に分けられ、全体のプロセスは以下のようになります： # データ生成段階（Policy Exploration） 与えられた入力プロンプトの条件下で、ポリシーモデルπθは複数の候補推論チェーンまたは完全な軌跡を生成し、後続の好み評価と報酬モデリングのためのサンプル基盤を提供し、ポリシー探索の幅を決定します。 # 好みフィードバック段階（RLHF / RLAIF）

• RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）は、複数の候補回答、人工的な好みの注釈、報酬モデル（RM）のトレーニングを通じて、PPOを用いてポリシーを最適化し、モデルの出力が人間の価値観により合致するようにします。これはGPT-3.5→GPT-4の重要な一環です。

• RLAIF（Reinforcement Learning from AI Feedback）は、AI Judgeまたは憲法的ルールを用いて人工的な注釈を置き換え、好みの取得を自動化し、コストを大幅に削減し、スケール特性を持つようになり、Anthropic、OpenAI、DeepSeekなどの主流の整合パラダイムとなっています。

# 報酬モデリング段階（Reward Modeling） 好みは入力に対して報酬モデルを提供し、出力を報酬にマッピングすることを学習します。RMはモデルに「何が正しい答えか」を教え、PRMはモデルに「どのように正しい推論を行うか」を教えます。

• RM（Reward Model）は最終的な答えの良し悪しを評価するために使用され、出力にスコアを付けます：

• プロセス報酬モデルPRM（Process Reward Model）は、最終的な答えだけでなく、各推論のステップ、各トークン、各論理セクションにスコアを付けます。これはOpenAI o1とDeepSeek-R1の重要な技術であり、本質的には「モデルに考え方を教える」ことです。

# 報酬検証段階（RLVR / Reward Verifiability） 報酬信号の生成と使用の過程で「検証可能な制約」を導入し、報酬が可能な限り再現可能なルール、事実、または合意から来るようにし、報酬ハッキングと偏差のリスクを低減し、オープン環境での監査可能性と拡張性を向上させます。 # ポリシー最適化段階（Policy Optimization） 報酬モデルからの信号に基づいてポリシーパラメータθを更新し、より強力な推論能力、より高い安全性、より安定した行動パターンを持つポリシーπθ′を得ます。主流の最適化方法には以下が含まれます：

• PPO（Proximal Policy Optimization）：RLHFの伝統的なオプティマイザーで、安定性に優れていますが、複雑な推論タスクでは収束が遅く、安定性が不足するという限界があります。

• GRPO（Group Relative Policy Optimization）：DeepSeek-R1のコアイノベーションで、候補回答グループ内の優位性分布をモデル化して期待価値を推定します。単純なランキングではなく、報酬の幅の情報を保持し、推論チェーンの最適化に適しており、トレーニングプロセスがより安定しており、PPOの後に深い推論シナリオに向けた重要な強化学習最適化フレームワークと見なされています。

• DPO（Direct Preference Optimization）：強化学習ではないポストトレーニング手法で、軌跡を生成せず、報酬モデルを構築せず、好みの対に対して直接最適化を行います。コストが低く、効果が安定しているため、Llama、Gemmaなどのオープンソースモデルの整合に広く使用されていますが、推論能力は向上しません。

# 新ポリシー展開段階（New Policy Deployment） 最適化されたモデルは、より強力な推論チェーン生成能力（System-2 Reasoning）、人間またはAIの好みにより合致する行動、より低い幻覚率、より高い安全性を持つことを示します。モデルは持続的な反復の中で好みを学習し、プロセスを最適化し、意思決定の質を向上させ、閉ループを形成します。 強化学習の産業応用五大分類 強化学習（Reinforcement Learning）は、初期のゲーム知能から産業を超えた自主的な意思決定のコアフレームワークへと進化しています。その応用シーンは技術の成熟度と産業の実装度に基づいて五つのカテゴリーに分類され、それぞれの方向で重要な突破を推進しています。

• ゲームと戦略システム（Game & Strategy）：RLが最初に検証された方向であり、AlphaGo、AlphaZero、AlphaStar、OpenAI Fiveなどの「完全情報 + 明確な報酬」の環境で、RLは人間の専門家に匹敵する、あるいはそれを超える意思決定知能を示し、現代のRLアルゴリズムの基盤を築きました。

• ロボットと具身知能（Embodied AI）：RLは連続制御、動力学モデル化、環境との相互作用を通じて、ロボットが操作、運動制御、クロスモーダルタスク（RT-2、RT-Xなど）を学習することを可能にし、産業化に向けて急速に進展しています。これは現実世界のロボット実装の重要な技術的ルートです。

• デジタル推論（Digital Reasoning / LLM System-2）：RL + PRMは大モデルを「言語模倣」から「構造化推論」へと推進し、代表的な成果にはDeepSeek-R1、OpenAI o1/o3、Anthropic Claude、AlphaGeometryが含まれます。その本質は推論チェーンのレベルで報酬を最適化することであり、最終的な答えを評価するだけではありません。

• 自動化された科学発見と数学最適化（Scientific Discovery）：RLはラベルなし、複雑な報酬、巨大な探索空間の中で最適な構造や戦略を見つけることができ、AlphaTensor、AlphaDev、Fusion RLなどの基礎的な突破を実現し、人間の直感を超えた探索能力を示しています。

• 経済的意思決定と取引システム（Economic Decision-making & Trading）：RLは戦略最適化、高次元リスク管理、自適応取引システムの生成に使用され、従来の定量モデルに比べて不確実な環境で持続的に学習することができ、インテリジェントファイナンスの重要な構成要素となっています。

三、強化学習とWeb3の天然のマッチング

強化学習（RL）とWeb3の高度な適合性は、両者が本質的に「インセンティブ駆動システム」であることに起因しています。RLは報酬信号に依存してポリシーを最適化し、ブロックチェーンは経済的インセンティブによって参加者の行動を調整します。これにより、両者はメカニズムのレベルで自然に一致します。RLのコアニーズ------大規模な異種ロールアウト、報酬配分、真実性検証------は、まさにWeb3の構造的優位性に他なりません。 # 推論とトレーニングの解耦 強化学習のトレーニングプロセスは明確に二つの段階に分けることができます：

• ロールアウト（探索サンプリング）：モデルは現在のポリシーに基づいて大量のデータを生成し、計算集約型で通信が稀なタスクです。ノード間で頻繁に通信する必要がなく、世界中に分散した消費者向けGPU上で並行生成するのに適しています。

• アップデート（パラメータ更新）：収集したデータに基づいてモデルの重みを更新する必要があり、高帯域幅の集中型ノードで完了します。

「推論---トレーニングの解耦」は、分散型の異種計算構造に自然に適合します：ロールアウトはオープンネットワークにアウトソーシングでき、トークンメカニズムによって貢献に応じて決済され、モデル更新は安定性を確保するために集中化されたままにします。 # 検証可能性（Verifiability） ZKとProof-of-Learningは、検証ノードが実際に推論を実行したかどうかを確認する手段を提供し、オープンネットワークにおける誠実性の問題を解決します。コード、数学的推論などの決定的なタスクにおいて、検証者は答えを確認するだけで作業量を確認でき、分散型RLシステムの信頼性を大幅に向上させます。 # インセンティブ層、トークン経済に基づくフィードバック生産メカニズム Web3のトークンメカニズムは、RLHF/RLAIFの好みフィードバックの貢献者に直接報酬を与えることができ、好みデータ生成に透明で、決済可能で、許可不要のインセンティブ構造を持たせます；ステーキングとスラッシング（Staking/Slashing）はフィードバックの質をさらに制約し、従来のクラウドソーシングよりも効率的かつ整合性のあるフィードバック市場を形成します。 # マルチエージェント強化学習（MARL）の潜在能力 ブロックチェーンは本質的に公開され、透明で、持続的に進化するマルチエージェント環境であり、アカウント、契約、エージェントはインセンティブ駆動の下で戦略を調整し続け、大規模なMARL実験場を構築する潜在能力を自然に持っています。まだ初期段階ですが、その状態の公開、実行の検証、インセンティブのプログラム可能な特性は、将来のMARLの発展に原則的な優位性を提供します。

四、クラシックWeb3 + 強化学習プロジェクト解析

上記の理論フレームワークに基づき、現在のエコシステムで最も代表的なプロジェクトを簡単に分析します： Prime Intellect: 非同期強化学習パラダイムprime-rl Prime Intellectは、グローバルなオープンコンピューティング市場を構築し、トレーニングのハードルを下げ、協力的な分散型トレーニングを推進し、完全なオープンソースのスーパーインテリジェンス技術スタックを発展させることを目指しています。その体系には、Prime Compute（統一クラウド/分散型計算環境）、INTELLECTモデルファミリー（10B--100B+）、オープン強化学習環境センター（Environments Hub）、および大規模合成データエンジン（SYNTHETIC-1/2）が含まれます。

Prime Intellectのコアインフラストラクチャコンポーネントであるprime-rlフレームワークは、非同期分散環境に特化して設計されており、強化学習と高度に関連しています。他には、帯域幅のボトルネックを突破するOpenDiLoCo通信プロトコル、計算の完全性を保証するTopLoc検証メカニズムなどがあります。 # Prime Intellectのコアインフラストラクチャコンポーネント一覧 # 技術基盤：prime-rl非同期強化学習フレームワーク prime-rlはPrime Intellectのコアトレーニングエンジンであり、大規模非同期分散環境向けに設計されており、Actor--Learnerの完全なデカップリングを実現し、高スループットの推論と安定した更新を実現します。実行者（Rollout Worker）と学習者（Trainer）はもはや同期的にブロックされず、ノードはいつでも参加または退出でき、最新のポリシーを引き続き取得し、生成データをアップロードするだけで済みます：

• 実行者Actor（Rollout Workers）：モデルの推論とデータ生成を担当します。Prime Intellectは、Actor側にvLLM推論エンジンを統合する革新を行いました。vLLMのPagedAttention技術と連続バッチ処理（Continuous Batching）機能により、Actorは非常に高いスループットで推論軌跡を生成できます。

• 学習者Learner（Trainer）：ポリシーの最適化を担当します。Learnerは共有された経験リプレイバッファ（Experience Buffer）から非同期でデータを引き出して勾配更新を行い、すべてのActorが現在のバッチを完了するのを待つ必要はありません。

• コーディネーター（Orchestrator）：モデルの重みとデータフローのスケジューリングを担当します。

# prime-rlの重要な革新点

• 完全非同期（True Asynchrony）：prime-rlは従来のPPOの同期パラダイムを排除し、遅いノードを待たず、バッチの整列を必要とせず、任意の数と性能のGPUがいつでも接続できるようにし、分散型RLの実現可能性を確立しました。

• FSDP2とMoEの深い統合：FSDP2パラメータスライスとMoEスパースアクティベーションを通じて、prime-rlは百億レベルのモデルを分散環境で効率的にトレーニングし、Actorはアクティブな専門家のみを実行し、メモリ使用量と推論コストを大幅に削減します。

• GRPO+（Group Relative Policy Optimization）：GRPOはCriticネットワークを免除し、計算とメモリのオーバーヘッドを大幅に削減し、非同期環境に自然に適合します。prime-rlのGRPO+は、安定化メカニズムを通じて高遅延条件下での信頼性のある収束を確保します。

# INTELLECTモデルファミリー：分散型RL技術の成熟度の指標

• INTELLECT-1（10B、2024年10月）は、OpenDiLoCoが三大陸に跨る異種ネットワークで効率的にトレーニングできることを初めて証明しました（通信占比<2%、計算利用率98%）し、地域を超えたトレーニングの物理的認識を打破しました；

• INTELLECT-2（32B、2025年4月）は、最初のPermissionless RLモデルとして、prime-rlとGRPO+が多段階遅延、非同期環境での安定収束能力を検証し、グローバルなオープンコンピューティング参加を実現しました；

• INTELLECT-3（106B MoE、2025年11月）は、12Bパラメータのみをアクティブにするスパースアーキテクチャを採用し、512×H200でトレーニングし、フラッグシップレベルの推論性能（AIME 90.8%、GPQA 74.4%、MMLU-Pro 81.9%など）を実現し、全体的なパフォーマンスは自身よりもはるかに大きな集中型クローズドソースモデルに迫るか、超えるまでになりました。

Prime Intellectは、他にもいくつかの支援インフラを構築しました：OpenDiLoCoは時間的にスパースな通信と量子化された重みの差を通じて、地域を超えたトレーニングの通信量を数百倍に削減し、INTELLECT-1が三大陸ネットワークで98%の利用率を維持できるようにしました；TopLoc + Verifiersは分散型の信頼できる実行層を形成し、アクティブなフィンガープリンとサンドボックス検証を通じて推論と報酬データの真実性を確保します；SYNTHETICデータエンジンは、大規模で高品質な推論チェーンを生成し、パイプライン並行処理を通じて671Bモデルを消費者向けGPUクラスター上で効率的に実行します。これらのコンポーネントは、分散型RLのデータ生成、検証、推論スループットに重要なエンジニアリング基盤を提供します。INTELLECTシリーズは、この技術スタックが成熟した世界クラスのモデルを生成できることを証明し、分散型トレーニングシステムが概念段階から実用段階に移行したことを示しています。 Gensyn：強化学習コアスタックRL SwarmとSAPO Gensynの目標は、世界中の未使用の計算能力を集約し、オープンで信頼不要、無限に拡張可能なAIトレーニングインフラを構築することです。そのコアには、デバイス間の標準化された実行層、ピアツーピアの調整ネットワーク、信頼不要のタスク検証システムが含まれ、スマートコントラクトを通じて自動的にタスクと報酬が配分されます。強化学習の特性に基づいて、GensynはRL Swarm、SAPO、SkipPipeなどのコアメカニズムを導入し、生成、評価、更新の三つのプロセスを解耦し、世界中の異種GPUで構成された「群れ」によって集団進化を実現します。最終的に提供されるのは単なる計算能力ではなく、検証可能な知能（Verifiable Intelligence）です。 # Gensynスタックの強化学習応用 # RL Swarm：分散型協調強化学習エンジン RL Swarmは新しい協調モデルを示しています。それは単なるタスク配布ではなく、人間社会の学習を模倣した分散型の「生成---評価---更新」サイクルであり、協調学習プロセスに類似しています。

• Solvers（実行者）：ローカルモデルの推論とロールアウト生成を担当し、ノードの異種性は問題ありません。Gensynはローカルに高スループット推論エンジン（CodeZeroなど）を統合し、単なる答えではなく完全な軌跡を出力できます。

• Proposers（出題者）：動的にタスク（数学問題、コード問題など）を生成し、タスクの多様性とカリキュラム学習の難易度適応をサポートします。

• Evaluators（評価者）：凍結された「裁判モデル」またはルールを使用してローカルロールアウトを評価し、ローカル報酬信号を生成します。評価プロセスは監査可能であり、悪用の余地を減らします。

三者は共同でP2PのRL組織構造を形成し、集中型の調整なしで大規模な協調学習を実現します。 # SAPO：分散型のために再構築されたポリシー最適化アルゴリズム SAPO（Swarm Sampling Policy Optimization）は「ロールアウトを共有し、無勾配信号サンプルをフィルタリングする」ことを核心に、大規模な分散型ロールアウトサンプリングを行い、受信したロールアウトをローカル生成と見なすことで、中央の調整なしでノードの遅延差が顕著な環境でも安定した収束を維持します。Criticネットワークに依存し、計算コストが高いPPOや、グループ内の優位性推定に基づくGRPOに比べて、SAPOは非常に低い帯域幅で消費者向けGPUも大規模な強化学習最適化に効果的に参加させることができます。

RL SwarmとSAPOを通じて、Gensynは強化学習（特にポストトレーニング段階のRLVR）が分散型アーキテクチャに自然に適合することを証明しました------なぜなら、より大規模で多様な探索（ロールアウト）に依存しているからであり、高頻度のパラメータ同期には依存していないからです。PoLとVerdeの検証システムを組み合わせることで、Gensynは万億レベルのパラメータモデルのトレーニングにおいて、単一のテクノロジー巨人に依存しない代替ルートを提供します：世界中の数百万の異種GPUで構成された自己進化するスーパーインテリジェンスネットワークです。 Nous Research：検証可能な強化学習環境Atropos Nous Researchは、分散型で自己進化する認知インフラストラクチャを構築しています。そのコアコンポーネントであるHermes、Atropos、DisTrO、Psyche、World Simは、持続的な閉ループの知能進化システムとして組織されています。従来の「事前学習---ポストトレーニング---推論」の線形プロセスとは異なり、NousはDPO、GRPO、拒否サンプリングなどの強化学習技術を用いて、データ生成、検証、学習、推論を連続的なフィードバックループとして統一し、持続的に自己改善する閉ループAIエコシステムを構築しています。 # Nous Researchコンポーネント総覧 # モデル層：Hermesと推論能力の進化 HermesシリーズはNous Researchがユーザー向けに提供する主要なモデルインターフェースであり、その進化は業界が従来のSFT/DPO整合から推論強化学習（Reasoning RL）へと移行する道筋を明確に示しています：

• Hermes 1--3：指示整合と初期エージェント能力：Hermes 1--3は低コストのDPOを利用して堅牢な指示整合を達成し、Hermes 3では合成データと初めて導入されたAtropos検証メカニズムを活用しています。

• Hermes 4 / DeepHermes：思考チェーンを用いてSystem-2スタイルのスロース思考を重みとして書き込み、Test-Time Scalingを通じて数学とコードの性能を向上させ、「拒否サンプリング + Atropos検証」を利用して高純度の推論データを構築します。

• DeepHermesはさらにGRPOを採用し、分散型での実装が難しいPPOを置き換え、推論RLがPsycheの分散型GPUネットワーク上で動作できるようにし、オープンソース推論RLのスケーラビリティのためのエンジニアリング基盤を確立します。

# Atropos：検証可能な報酬駆動の強化学習環境 AtroposはNous RLシステムの真のハブです。これはプロンプト、ツール呼び出し、コード実行、複数回の相互作用を標準化されたRL環境にカプセル化し、出力が正しいかどうかを直接検証できるようにし、決定的な報酬信号を提供します。これにより、高価でスケールできない人間の注釈の代わりになります。さらに重要なのは、分散型トレーニングネットワークPsycheの中で、Atroposは「裁判官」として機能し、ノードが実際にポリシーを向上させているかどうかを検証し、監査可能なProof-of-Learningをサポートし、分散型RLにおける報酬の信頼性の問題を根本的に解決します。 # DisTrOとPsyche：分散型強化学習の最適化層 従来のRLF（RLHF/RLAIF）トレーニングは、集中型の高帯域幅クラスターに依存しており、これはオープンソースでは再現できない核心的な障壁です。DisTrOはモーメンタムデカップリングと勾配圧縮を通じて、RLの通信コストを数桁削減し、トレーニングをインターネット帯域幅で実行できるようにします；Psycheはこのトレーニングメカニズムをチェーン上のネットワークにデプロイし、ノードがローカルで推論、検証、報酬評価、重み更新を完了できるようにし、完全なRL閉ループを形成します。

Nousの体系において、Atroposは思考チェーンを検証し、DisTrOはトレーニング通信を圧縮し、PsycheはRLサイクルを運営し、World Simは複雑な環境を提供し、Forgeは実際の推論を収集し、Hermesはすべての学習を重みに書き込みます。強化学習は単なるトレーニング段階ではなく、Nousアーキテクチャの中でデータ、環境、モデル、インフラストラクチャを接続する核心的なプロトコルであり、Hermesをオープンソース計算ネットワーク上で持続的に自己改善する生きたシステムにします。 Gradient Network：強化学習アーキテクチャEcho Gradient Networkの核心的なビジョンは、「オープンインテリジェンスプロトコルスタック」（Open Intelligence Stack）を通じてAIの計算パラダイムを再構築することです。Gradientの技術スタックは、独立して進化し、異種協調するコアプロトコルのセットで構成されています。その体系は、基礎通信から上層の知能協調まで、次のように構成されています：Parallax（分散推論）、Echo（分散型RLトレーニング）、Lattica（P2Pネットワーク）、SEDM / Massgen / Symphony / CUAHarm（記憶、協調、安全）、VeriLLM（信頼できる検証）、Mirage（高忠実度シミュレーション）であり、持続的に進化する分散型知能インフラストラクチャを形成します。 Echo --- 強化学習トレーニングアーキテクチャ EchoはGradientの強化学習フレームワークであり、その核心設計理念は、強化学習におけるトレーニング、推論、データ（報酬）パスを解耦し、ロールアウト生成、ポリシー最適化、報酬評価が異種環境で独立して拡張およびスケジューリングできるようにすることです。推論側とトレーニング側のノードで構成される異種ネットワークで協調して動作し、軽量な同期メカニズムを用いて広域異種環境でトレーニングの安定性を維持し、従来のDeepSpeed RLHF / VERLにおける推論とトレーニングの混在によるSPMDの失敗とGPU利用率のボトルネックを効果的に緩和します。 Echoは「推論--トレーニング二群アーキテクチャ」を採用し、計算能力の最大化を実現します。二群はそれぞれ独立して動作し、互いにブロックしません：

• サンプリングスループットの最大化：推論群Inference Swarmは消費者向けGPUとエッジデバイスで構成され、Parallaxを通じてパイプライン並列で高スループットサンプラーを構築し、軌跡生成に集中します；

• 勾配計算能力の最大化：トレーニング群Training Swarmは、集中型クラスターまたは世界中の複数の場所で動作する消費者向けGPUネットワークで構成され、勾配更新、パラメータ同期、LoRA微調整を担当し、学習プロセスに集中します。

ポリシーとデータの一貫性を維持するために、Echoは順序（Sequential）と非同期（Asynchronous）の二種類の軽量同期プロトコルを提供し、ポリシー重みと軌跡の双方向一貫性管理を実現します：

• 順序プル（Pull）モード｜精度優先：トレーニング側は新しい軌跡をプルする前に推論ノードにモデルバージョンを更新させ、軌跡の新鮮さを確保します。これはポリシーの陳腐化に非常に敏感なタスクに適しています；

• 非同期プッシュプル（Push--Pull）モード｜効率優先：推論側はバージョンラベル付きの軌跡を継続的に生成し、トレーニング側は自身のペースで消費し、コーディネーターはバージョンの偏差を監視し、重みの更新をトリガーし、デバイスの利用率を最大化します。

基盤として、EchoはParallax（低帯域幅環境での異種推論）と軽量化された分散トレーニングコンポーネント（VERLなど）の上に構築され、LoRAを利用してノード間の同期コストを低減し、強化学習を世界中の異種ネットワークで安定して運用できるようにします。 Grail：Bittensorエコシステムの強化学習 Bittensorは、その独自のYumaコンセンサスメカニズムを通じて、大規模でスパースな非定常報酬関数ネットワークを構築しました。

Bittensorエコシステム内のCovenant AIは、SN3 Templar、SN39 Basilica、SN81 Grailを通じて、事前学習からRLポストトレーニングまでの垂直統合されたパイプラインを構築しました。その中で、SN3 Templarは基礎モデルの事前学習を担当し、SN39 Basilicaは分散型計算市場を提供し、SN81 GrailはRLポストトレーニング向けの「検証可能な推論層」として、RLHF/RLAIFのコアプロセスを担い、基礎モデルから整合ポリシーへの閉ループ最適化を完了します。 GRAILの目標は、暗号学的手法を用いて各強化学習ロールアウトの真実性とモデルのアイデンティティを結びつけ、RLHFが信頼不要の環境で安全に実行されることを保証することです。このプロトコルは三層メカニズムを通じて信頼できるチェーンを構築します：

1. 決定的なチャレンジ生成：drandのランダムビーコントとブロックハッシュを利用して、予測不可能だが再現可能なチャレンジタスク（SAT、GSM8Kなど）を生成し、事前計算の不正を防ぎます；

2. PRFインデックスサンプリングとスケッチコミットメントを通じて、検証者は非常に低コストでトークンレベルのlogprobと推論チェーンを抽出し、ロールアウトが宣言されたモデルによって生成されたことを確認します；

3. モデルアイデンティティの結びつき：推論プロセスをモデルの重みフィンガープリンとトークン分布の構造的署名に結びつけ、モデルや結果の置き換えが即座に認識されることを保証します。これにより、RLにおける推論軌跡（ロールアウト）の真実性の基盤が提供されます。

このメカニズムに基づき、GrailサブネットはGRPOスタイルの検証可能なポストトレーニングプロセスを実現します：マイナーは同じ問題に対して複数の推論パスを生成し、検証者は正確性、推論チェーンの質、SATの満足度に基づいてスコアを付け、正規化された結果をチェーン上に書き込み、TAO重みとして記録します。公開実験では、このフレームワークがQwen2.5-1.5BのMATH正確率を12.7%から47.6%に引き上げたことが示され、不正防止とモデル能力の強化が可能であることが証明されました。Covenant AIのトレーニングスタックにおいて、Grailは分散型RLVR/RLAIFの信頼と実行の基盤であり、現在は正式にメインネットに上线されていません。 Fraction AI：競争に基づく強化学習RLFC Fraction AIのアーキテクチャは、競争強化学習（Reinforcement Learning from Competition, RLFC）とゲーム化されたデータ注釈を中心に構築されており、従来のRLHFの静的報酬と人工注釈をオープンで動的な競争環境に置き換えています。エージェントは異なるSpacesで対抗し、その相対的なランキングとAIジャッジのスコアがリアルタイムの報酬を構成し、整合プロセスが持続的なオンラインのマルチエージェントゲームシステムに進化します。

従来のRLHFとFraction AIのRLFCの間の核心的な違い： RLFCの核心的な価値は、報酬が単一のモデルからではなく、絶えず進化する対戦相手と評価者から来ることであり、報酬モデルが悪用されるのを防ぎ、戦略の多様性を通じてエコシステムが局所的最適に陥るのを防ぎます。Spacesの構造はゲームの性質（ゼロサムまたは正和）を決定し、対抗と協力の中で複雑な行動の出現を促進します。

システムアーキテクチャにおいて、Fraction AIはトレーニングプロセスを四つの重要なコンポーネントに分解します：

• Agents：オープンソースLLMに基づく軽量な戦略ユニットで、QLoRAを通じて差分重みを拡張し、低コストで更新します；

• Spaces：隔離されたタスクドメイン環境で、エージェントは支払いをして入場し、勝敗によって報酬を得ます；

• AI Judges：RLAIFを用いて構築された即時報酬層で、拡張可能で分散型の評価を提供します；

• Proof-of-Learning：戦略更新を具体的な競争結果に結びつけ、トレーニングプロセスを検証可能で不正防止することを保証します。

Fraction AIの本質は、人間と機械が協調する進化エンジンを構築することです。ユーザーは戦略層の「メタ最適化者」（Meta-optimizer）として、プロンプトエンジニアリング（Prompt Engineering）とハイパーパラメータ設定を通じて探索の方向性を導き、エージェントは微視的な競争の中で大量の高品質な好みデータ対（Preference Pairs）を自動生成します。このモデルにより、データ注釈は「信頼不要の微調整」（Trustless Fine-tuning）を通じて商業的な閉ループを実現します。 強化学習Web3プロジェクトアーキテクチャ比較

五、まとめと展望：強化学習×Web3の道筋と機会

上記の先端プロジェクトの解体分析に基づき、私たちは観察しました：各チームの切り口（アルゴリズム、エンジニアリング、または市場）が異なるにもかかわらず、強化学習（RL）とWeb3が結びつくと、その基盤となるアーキテクチャの論理は高度に一致した「解耦-検証-インセンティブ」パラダイムに収束します。これは技術的な偶然ではなく、分散型ネットワークが強化学習の独特な特性に適応する必然的な結果です。 強化学習の一般的なアーキテクチャ特性：核心的な物理的制約と信頼の問題を解決する

1. 推論とトレーニングの物理的分離（Decoupling of Rollouts & Learning）------ デフォルトの計算トポロジー

   通信が稀で並行可能なロールアウトは、世界中の消費者向けGPUにアウトソーシングされ、高帯域幅のパラメータ更新は少数のトレーニングノードに集中します。Prime Intellectの非同期Actor--LearnerからGradient Echoの二群アーキテクチャまで、すべてがこのように構成されています。

2. 検証駆動の信頼層（Verification-Driven Trust）------ インフラストラクチャ化

   許可不要のネットワークにおいて、計算の真実性は数学とメカニズム設計によって強制的に保証される必要があります。代表的な実現には、GensynのPoL、Prime IntellectのTOPLOC、Grailの暗号学的検証が含まれます。

3. トークン化されたインセンティブ閉ループ（Tokenized Incentive Loop）------ 市場の自己調整

   計算能力の供給、データ生成、検証の順位付け、報酬配分が閉ループを形成し、報酬が参加を駆動し、スラッシュが不正を抑制することで、ネットワークはオープン環境においても安定性と持続的な進化を維持します。 差別化された技術パス：一貫したアーキテクチャの下での異なる「突破点」 アーキテクチャが似通っているにもかかわらず、各プロジェクトは自身の遺伝子に基づいて異なる技術的な防壁を選択しました：

• アルゴリズム突破派（Nous Research）：数学的な基盤から分散トレーニングの根本的な矛盾（帯域幅のボトルネック）を解決しようとしています。そのDisTrOオプティマイザーは、勾配通信量を数千倍に圧縮することを目指しており、家庭用ブロードバンドでも大モデルのトレーニングが可能になることを目指しています。これは物理的制約への「次元削減攻撃」です。

• システムエンジニアリング派（Prime Intellect、Gensyn、Gradient）：次世代の「AIランタイムシステム」を構築することに重点を置いています。Prime IntellectのShardCastとGradientのParallaxは、既存のネットワーク条件の下で、極限のエンジニアリング手法を通じて最高の異種クラスター効率を引き出すことを目指しています。

• 市場ゲーム派（Bittensor、Fraction AI）：報酬関数（Reward Function）の設計に焦点を当てています。巧妙なスコアリングメカニズムを設計することで、マイナーが自発的に最適な戦略を見つけるように導き、知能の出現を加速します。

利点、課題、そして最終的な展望 強化学習とWeb3の結合は、システムレベルの利点がコスト構造とガバナンス構造の書き換えに最初に現れることを示しています。

• コストの再構築：RLポストトレーニング（Post-training）によるサンプリング（Rollout）の需要は無限であり、Web3は非常に低コストで世界中の長尾計算能力を動員できるため、集中型クラウドプロバイダーには比類のないコスト優位性があります。

• 主権整合（Sovereign Alignment）：大企業によるAIの価値観（Alignment）の独占を打破し、コミュニティはトークン投票を通じてモデルに「何が良い回答か」を決定させ、AIガバナンスの民主化を実現します。

同時に、この体系は二つの構造的な制約にも直面しています。

• 帯域幅の壁（Bandwidth Wall）：DisTrOなどの革新があるにもかかわらず、物理的な遅延は超大規模パラメータモデル（70B+）の全量トレーニングを制限しています。現在、Web3 AIは微調整と推論に限られています。

• グッドハートの法則（Reward Hacking）：高度にインセンティブされたネットワークでは、マイナーが報酬ルール（スコアを上げる）に「過剰適合」しやすく、真の知能を向上させることが困難です。不正防止のための堅牢な報酬関数の設計は永遠のゲームです。

• 悪意のあるビザンチン型ノード攻撃（BYZANTINE worker）：トレーニング信号を積極的に操作し、モデルの収束を破壊します。核心は、不正防止のための報酬関数を持続的に設計することではなく、対抗的な堅牢性を持つメカニズムを構築することにあります。

強化学習とWeb3の結合は、本質的に「知能がどのように生産され、整合され、価値が分配されるか」というメカニズムを再構築しています。その進化の道筋は、三つの相補的な方向に要約できます：

1. 分散型推論ネットワーク：計算マイニングから戦略ネットワークへ、並行かつ検証可能なロールアウトを世界中の長尾GPUにアウトソーシングし、短期的には検証可能な推論市場に焦点を当て、中期的にはタスククラスタリングに基づく強化学習サブネットに進化します；

2. 好みと報酬の資産化：ラベリング労働者からデータ株権へ。好みと報酬の資産化を実現し、高品質なフィードバックと報酬モデルをガバナンス可能で分配可能なデータ資産に変え、「ラベリング労働者」から「データ株権」へとアップグレードします。

3. 垂直分野の「小さくて美しい」進化：結果が検証可能で、収益が定量化できる垂直シーンで、小さくて強力な専用RLエージェント（DeFi戦略実行、コード生成など）を育成し、戦略の改善と価値の捕獲を直接結びつけ、汎用クローズドモデルを超えることが期待されます。

全体として、強化学習×Web3の真の機会は、去中心化版OpenAIを複製することではなく、「知能生産関係」を再構築することにあります：トレーニングの実行をオープンな計算市場にし、報酬と好みをガバナンス可能なチェーン上の資産にし、知能がもたらす価値をプラットフォームに集中させるのではなく、トレーニング者、整合者、使用者の間で再分配することです。 推奨読書：

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