強化学習とWeb3の出会い：AI生産関係の再構築から

在算力与激励的双重驱动下，强化学习正在重塑去中心化AI训练的底层逻辑。当这套「后训练」技术与区块链的经济激励机制相遇，一场关于「智能如何被生产、对齐并分配价值」的范式级变革正在酝酿。

なぜ突然、強化学習がAIの新たな注目株になったのか？

昨年のDeepSeek-R1の登場により、長らく注目されてこなかった技術路線である強化学習（RL）が再びスポットライトを浴びている。それ以前は、業界では強化学習は価値整合のツールに過ぎず、モデルの微調整に使われることが多かった。しかし今や、それはAIの推論能力をシステム的に向上させるコア技術パスへと進化している。

技術的な観点から見ると、現代のLLMの訓練は大きく3つの段階に分かれ、それぞれがAI能力構築において異なる役割を担っている。

**事前学習（Pre-training）**は基盤となる段階で、数兆語の自己教師あり学習によってモデルの「世界観」を構築する。この段階は最もコストがかかり（コスト比80%-95%）、H100数千枚を同期訓練し、高度に中央集権的な環境でしか動かせず、テック巨人の専用ゲームとなっている。

**指示微調整（SFT）**は中間層で、タスク能力を注入するための段階。コストは比較的低く（5%-15%）、しかし依然として勾配同期が必要であり、分散化の潜在性は限定的。

**後訓練（Post-training）**こそが変数となる段階だ。RLHF、RLAIF、GRPOなどの強化学習プロセスを含み、コストはわずか5%-10%だが、推論の質をシステム的に改善できる。さらに重要なのは、これが非同期分散実行を自然にサポートしている点であり、ノードは完全な重みを持つ必要がなく、理論上は動的に参加・離脱が可能となる。これこそWeb3が求めるものだ。

強化学習の三層協調構造

なぜ強化学習が分散化に適しているのか理解するには、その技術的な肌理を理解する必要がある。

完全な強化学習システムは、3つの役割から構成され、それらの協調パターンが、システムがオープンネットワーク上で動作できるかどうかを決定する。

**実行者（Actor / Rollout Workers）**はモデル推論とデータ生成を担当。現在の方針に従ってタスクを実行し、多数の状態-行動-報酬の軌跡を生成する。この過程は高度に並列化されており、ノード間通信は最小限で、ハードウェア差異にも敏感でない。言い換えれば、消費者向けGPUとエンタープライズ級の加速カードが同時に動作し、相互に足を引っ張ることはない。

**評価者（Evaluators）**は生成された軌跡をスコア付け。凍結された報酬モデルやルールを用いて各軌跡を評価する。タスク結果が検証可能（例：数学の標準解答がある場合）なら、評価は完全に自動化できる。

**学習者（Learner / Trainer）**はすべての軌跡を集約し、勾配更新を行い、方針パラメータを最適化。これは唯一、高帯域幅と高同期性を必要とし、収束の安定性を確保するために中心化を維持する。

この三角構造の妙は、Rolloutは無限並列可能、評価は分散実行、パラメータ更新だけが一定の同期を必要とする点にある。これは従来の事前学習では実現できなかった柔軟性だ。

RLHFからRLAIF、そしてGRPOへ：後訓練の進化

後訓練技術も急速に進化しており、これらはすべて「より安価に、より拡張しやすく、分散化に適した」方向を指している。

RLHFは最初のアプローチで、人間の好みをラベル付けし、報酬モデルを訓練し、PPOで方針を最適化する。コスト高く、遅く、スケールしにくい。

RLAIFはAI Judgeを用いて人間のラベル付けを自動化。OpenAIやAnthropic、DeepSeekもこの方式にシフトしており、コスト削減と高速なイテレーションを実現している。ただし、RLAIF自体にも制約があり、報酬がゲーム化されやすい点もある。

**PRM（プロセス報酬モデル）**は、最終解答だけでなく、推論の各ステップにスコアを付ける。これがDeepSeek-R1やOpenAI o1の「遅い思考」実現の鍵だ。根本的には、「モデルにどう考えさせるか」を教えるアプローチであり、「何が正しいか」を教えるのではない。

GRPOはDeepSeekの最新最適化器で、PPOに比べてCriticネットワーク不要（計算資源節約）、組内の優位性推定により安定性を向上させている。多ステップ遅延や非同期環境でもより安定して動作する。

この技術路線の共通点は、コストが世代ごとに低下し、拡張性が向上している点だ。

なぜWeb3と強化学習は自然な相性なのか？

表面的には、Web3はブロックチェーン＋インセンティブ経済、強化学習はAIの最適化アルゴリズムであり、一見関係なさそうに見える。しかし深層的には、両者は「インセンティブ駆動システム」である。

• 強化学習は報酬信号に依存して戦略を最適化
• 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を調整

この同型性により、強化学習のコアニーズ――大規模な異種ロールアウトサンプリング、報酬分配、結果検証――は、まさにWeb3の構造的優位性と一致する。

第一層のマッチング：推訓のデカップリング

強化学習は本質的に2段階に分解可能：Rollout（データ生成）とUpdate（重み更新）。Rolloutは通信が疎で完全並列可能であり、理想的な実装はグローバルな消費者GPUネットワークとなる。Updateは高帯域の中心化ノードが必要。これらを非同期実行・軽量同期のアーキテクチャにすることが、分散化ネットワークの標準となる。

第二層のマッチング：検証性

オープンネットワークでは、誠実性を保証できないため、暗号学や論理検証による担保が必要。幸い、強化学習の多くのタスク結果は検証可能（例：コードのコンパイル可、数学問題の正答、ゲームの勝者判定）であり、「Proof-of-Learning」が可能となる。これにより、推論を実行したかどうかを検証ノードが証明できる。

第三層のマッチング：インセンティブのプログラマビリティ

Web3のトークンメカニズムは、偏好フィードバック生成者、ロールアウト貢献者、検証者に直接報酬を与えることを可能にし、ステーキングやスラッシング（Staking/Slashing）により参加者の誠実性を担保。これにより、従来のクラウドソーシングの透明性と低コストを遥かに超える仕組みとなる。

現在のエコシステムにおける代表的な6つのプロジェクト

現状、複数のチームがこの交差点で実験を進めている。それぞれのアプローチは異なるが、根底のロジックは驚くほど一致している。

Prime Intellect：非同期分散の技術証明

Prime Intellectは、グローバルなオープン計算力市場の構築を目指し、コアはprime-rlフレームワーク――大規模な非同期分散環境向けに設計された強化学習エンジン。

従来のPPOは全ノードの同期待ちを要求し、遅いノードが全体を遅らせるが、prime-rlはこれを完全に打破。実行者（Actor）と学習者（Learner）は完全にデカップルされ、実行者はいつでも参加・離脱可能で、待つ必要がない。

技術的には、vLLMの高スループット推論エンジン、FSDP2のパラメータシャーディング、MoEのスパースアクティベーションを統合し、百億規模のモデルを異種GPUクラスター上で効率的に訓練できる。

Prime IntellectのINTELLECTシリーズは、この技術スタックの実現性を証明している。INTELLECT-1（10B）は、三大陸の異種ネットワークで98%の計算資源利用率を達成し、通信コストは2%未満。INTELLECT-2（32B）は、パーミッションレスRLの実現性を初めて証明。INTELLECT-3（106B MoE）は、消費者向けGPUクラスター上でフラッグシップモデルを訓練（AIMEの正答率90.8%、GPQA 74.4%）。

これらの3つのイテレーションは、分散化強化学習が概念から実現へと進んでいることを示している。

Gensyn：RL SwarmとSAPOフレームワーク

Gensynの思想はより攻撃的――単なる計算力の分散だけでなく、協調学習の全プロセスを分散させる。

そのコア革新はRL SwarmとSAPO（Swarm Sampling Policy Optimization）。RL Swarmは強化学習をP2Pの「生成-評価-更新」ループに再構築：

• Solversが推論軌跡を生成
• Proposersが動的にタスクを生成
• Evaluatorsがスコア付け

これらは中心化調整不要で、自己完結的な学習システムを形成。SAPOはこの完全非同期環境に適した最適化アルゴリズムで、勾配を共有せず軌跡サンプルだけをやり取りし、通信コストを極小化。

Gensynの哲学は、「強化学習の真の拡張点はパラメータ更新ではなく、大規模・多様なRollout探索にある」としている。ならば、その部分を徹底的に分散させるのは自然な流れだ。

Nous Research：検証可能な報酬のクローズドループシステム

Nous Researchは、より完全なエコシステムを構築しており、コアコンポーネントはHermesモデル、Atropos検証環境、DisTrO分散訓練最適化、Psyche分散GPUネットワーク。

中でもAtroposは最も革新的。これは単なる強化学習環境ではなく、「検証可能な報酬層」だ。数学やコードの結果が検証可能なタスクに対しては、Atroposは出力の正確性を直接検証し、決定的な報酬を生成。結果が不確定な場合は、標準化されたRL環境インターフェースを提供。

さらに、分散訓練ネットワークPsycheにおいて、Atroposは「裁判官」として機能し、マイナーが本当に戦略を向上させたかを検証。これにより、分散RLにおける最大の信頼性問題を解決している。

Nousの体系では、強化学習は孤立した訓練段階ではなく、データ・環境・モデル・インフラをつなぐコアプロトコルとなる。Hermesは、「オープンソースの計算力ネットワーク上で自己改善を続ける生きたシステム」へと進化中。

Gradient Network：Echoフレームワークとダブルクラスターアーキテクチャ

GradientのEchoフレームワークは、「推論クラスター＋訓練クラスター」のダブルクラスター構造を採用。各クラスターは独立して動作し、相互にブロックしない。

推論クラスターは消費者向けGPUやエッジデバイスで構成され、高スループットの軌跡生成に特化。訓練クラスターは勾配更新とパラメータ同期を担当。

Echoは2つの同期プロトコルを提供：順次モードは軌跡の新鮮さを保証するが計算資源を浪費しやすく、非同期モードはデバイスの利用効率を最大化しつつ遅延を許容。これにより、多様なネットワーク条件に適応できる。

Gradientの技術スタックは、分散推論（Parallax）、RL訓練（Echo）、P2Pネットワーク（Lattica）、検証（VeriLLM）などを有機的に統合。これは現時点で最も完成度の高い「オープンインテリジェンスプロトコルスタック」かもしれない。

BittensorエコシステムのGrailサブネット

Bittensorは、独自のYumaコンセンサスメカニズムを通じて、巨大かつ疎な、非平衡な報酬関数ネットワークを構築。Covenant AIはこのエコシステム内で、事前学習からRL後訓練までの完全なパイプラインを構築している。

その中のGrailサブネットは、RL後訓練向けの「検証可能推論層」。革新は、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を証明する点にある。

1. drandの乱数ビコンを用いて予測不能なチャレンジ（SAT、GSM8Kなど）を生成し、事前計算の不正を排除
2. PRFインデックスとスケッチコミットメントを用いて、検証者が低コストで推論過程をサンプリング・検証
3. 推論とモデル重みの指紋を結びつけ、モデル差し替えを即座に検知

公開実験では、GrailフレームワークはQwen2.5-1.5BのMATH精度を12.7%から47.6%に向上させ、チートを防止しつつモデル能力を大きく強化している。

Fraction AI：競争駆動の強化学習

前述のプロジェクトが「分散訓練の方法」に焦点を当てているのに対し、Fraction AIは「競争を通じた学習の仕組み」に注力。

Fraction AIはRLHFの静的報酬を、動的な競争環境に置き換える。エージェントは異なるタスク空間（Spaces）で互いに対抗し、相対順位とAI判定のスコアがリアルタイムの報酬を構成。これにより、整合性の追求は、多エージェントの継続的なゲームシステムへと進化する。

システム構成は、4つのモジュールに分解：軽量なAgents（QLoRA微調整）、隔離されたタスク空間（Spaces）、分散型AI判定者（Judges）、Proof-of-Learningの検証層。

本質的には、「人と機械の協調進化エンジン」：ユーザーはプロンプト設計を通じて方向性を示し、エージェントは微細な競争の中で自動的に高品質な偏好データを生成。こうした仕組みでは、データのラベリングは労働コストではなく、微調整のビジネスサイクルの一部となる。

6つの代表プロジェクトの技術比較表

強化学習×Web3の三つの構造的優位性

各プロジェクトのアプローチは異なるが、強化学習とWeb3の融合において、根底のアーキテクチャロジックは高い一貫性を持つ：解離・検証・インセンティブ。

第一：推訓の物理的分離が標準化

通信が疎で並列性の高いRolloutは、グローバルな消費者GPUネットワークに委ねられる。パラメータ更新は高帯域の中心化ノードに集中。Prime Intellectの非同期Actor-Learner、Gradientのダブルクラスター、Gensynの完全分散Swarmなど、このパターンが標準となる。

第二：検証性のインフラ化

オープンネットでは誠実性保証が難しいため、暗号学や論理検証による担保が必要。GensynのPoL、Prime IntellectのTopLoc、NousのAtropos、Grailの暗号学的チャレンジは、いずれも「未知のノード間の信頼をどう築くか」の課題を解決しようとしている。これらは最終的に「信頼できる計算基盤」へと進化する。

第三：トークン化インセンティブの自然な選択

計算力供給、データ生成、検証、報酬分配の一連の流れをトークン化し、インセンティブを付与。ステーキングやスラッシングにより参加者の誠実性を担保。これにより、従来のクラウドソーシングの「人力監査・固定報酬」モデルを超える効率と拡張性を実現。

直面する三つの課題

理想の未来には、厳しい現実も待ち受けている。強化学習×Web3の道は、次の3つの大山を越える必要がある。

第一：帯域幅の壁

DisTrOなどの勾配圧縮技術はあるものの、物理的遅延は依然として70B超の大規模パラメータモデルの全訓練を制約している。現状、Web3 AIは微調整や推論段階にとどまり、中央集権的クラウドの全工程訓練には追いついていない。

第二：報酬関数の対抗性と脆弱性

これはゴッドハートの法則のデジタル版とも言える。高インセンティブのネットワークでは、マイナーは報酬ルールの「過剰適合」を極限まで追求し、表面上はモデルが改善されているように見えても、実際にはスコアの水増しや不正が横行しやすい。堅牢でゲーム化されにくい報酬設計は、永遠の課題だ。

第三：バチスタンノードの投毒攻撃

悪意あるノードが訓練信号を操作し、全体のモデル収束を妨害できる。これは単なる報酬関数の改善だけでは解決できず、対抗性のロバスト性を仕組み的に構築する必要がある。

これからの三つの進化路線

課題は多いが、強化学習×Web3の未来像は次第に明確になりつつある。今後は次の3つの補完的な道筋を進むと考えられる。

パス1：分散推訓ネットワークの階層的進化

単なるマイニングから、タスクごとにクラスタ化された強化学習サブネットへ。短期的には検証可能な推論市場（コード、数学）に集中し、中期には多ステップ推論や戦略最適化へ拡大。長期的には、推論・訓練・整合までを含むオープンな基盤インフラへと進化。Prime IntellectやGensynはこの方向を目指す。

パス2：偏好と報酬の資産化

低価値な「ラベル付け労働」から、「データ株式」へと進化。高品質なフィードバックとReward Modelを資産化・ガバナンス化し、チェーン上で分配・取引可能な権益に。Fraction AIの競争フレームは、ユーザーが単なる一回のラベリング者から、継続的なゲームに参加するアクティブプレイヤーへと変わる動きの一例。

パス3：垂直分野の「小さくて強い」AIエージェント

結果の検証性と価値の可算性が担保された垂直領域で、小規模ながら高性能なRLエージェントを育成。DeFi戦略、コード監査、数学証明など。これらは、戦略の改善と価値獲得が直接結びつき、汎用大規模モデルを凌駕する可能性がある。

最終的な想像図

強化学習×Web3の真のチャンスは、「分散化されたAIの生産・整合・価値配分の根本的な再構築」にある。

従来の中央集権モデルでは、AI能力は巨大テックの専有物となり、整合はブラックボックス、価値はプラットフォームが独占していた。しかしWeb3のパラダイムでは、訓練・実行はオープンな計算力市場に委ねられ、報酬や偏好はチェーン上でガバナンスされる資産となる。AIの生み出す価値は、プラットフォームの独占から解放され、貢献者・検証者・利用者の間で再分配される。

これは単なる技術の話にとどまらず、「誰がAIの価値観を決めるのか」「誰がAIの進歩から利益を得るのか」という権力の再構築でもある。この変革が完了したとき、私たちは振り返って気づくかもしれない――「強化学習とWeb3の融合は、AIの生産方式だけでなく、AI革命そのものの社会的性質をも変えたのだ」と。