計算能力からインテリジェンスへ、強化学習駆動の分散型AI投資マップ

人工知能は、「モデルフィッティング」を中心とした統計学習から、「構造化推論」を核とする能力体系へと進化しており、後訓練（Post-training）の重要性が急速に高まっている。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象徴し、業界の合意形成が進んでいる：事前学習はモデルの汎用能力の基盤を構築し、強化学習は単なる価値整合ツールにとどまらず、推論チェーンの質や複雑な意思決定能力を体系的に向上させる技術として進化しつつある。

一方、Web3は分散型計算ネットワークと暗号インセンティブ体系を通じてAIの生産関係を再構築しており、ロールアウトサンプリング、報酬信号、検証可能な訓練の構造的ニーズは、ブロックチェーンの計算協調、インセンティブ配分、検証可能な実行と天然に親和性がある。本レポートでは、AI訓練のパラダイムと強化学習の原理を体系的に解説し、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する。

AI訓練の三段階：事前学習、指令微調整、後訓練の整合

現代の大規模言語モデル（LLM）の訓練は、一般に以下の三つのコアフェーズに分かれる：Pre-training（事前学習）、Supervised Fine-tuning（監督微調整）、Post-training（後訓練/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」の機能を担い、その計算構造、データ要求、検証難易度が分散化の度合いを決定している。

· 事前学習（Pre-training）は、大規模な自己教師あり学習（Self-supervised Learning）を通じて、モデルの言語統計構造とマルチモーダルな世界モデルを構築し、LLMの能力の根幹をなす。このフェーズは、兆語級のコーパスを用いてグローバル同期方式で訓練し、数千から数万のH100ノードの同構成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極めて敏感なため、高度に集中した環境で完了させる必要がある。

· 微調整（Supervised Fine-tuning）は、タスク能力と指令フォーマットを注入し、データ量は少なくコスト比は約5–15%。微調整は全パラメータ訓練も可能だが、パラメータ効率的微調整（PEFT）も主流であり、LoRA、Q-LoRA、Adapterが工業界の標準的手法。いずれも同期勾配を必要とし、分散化の潜在性は限定的。

· 後訓練（Post-training）は複数の反復サブフェーズからなり、モデルの推論能力、価値観、安全性の境界を決定する。方法論は強化学習体系（RLHF、RLAIF、GRPO）だけでなく、RLを用いない偏好最適化（DPO）、プロセス報酬モデル（PRM）なども含む。このフェーズはデータ量とコストが比較的低く（5–10%）、主にロールアウトと戦略更新に集中し、非同期・分散実行を天然にサポートし、ノードは完全な重みを保持せずともよい。検証可能な計算とチェーン上インセンティブと組み合わせることで、オープンな分散型訓練ネットワークを形成し、Web3に最適な訓練フェーズとなる。

強化学習技術の全景：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コンポーネント

RL（Reinforcement Learning）は、「環境との相互作用—報酬フィードバック—戦略更新」によってモデルの意思決定能力を自主的に改善させる仕組みであり、その核心は状態、行動、報酬、戦略からなるフィードバックループで構成される。完全なRLシステムは、一般に以下の三つのコンポーネントからなる：Policy（戦略ネットワーク）、Rollout（経験サンプリング）、Learner（戦略更新器）。これらは、環境と相互作用して軌跡を生成し、報酬信号に基づき戦略を更新し、継続的に最適化を行う。

1. 戦略ネットワーク（Policy）：環境の状態から行動を生成し、意思決定の中核をなす。訓練時は集中型の逆伝播で一貫性を保ち、推論時は分散して並列実行可能。

2. 経験サンプリング（Rollout）：ノードは戦略に従い環境と相互作用し、状態—行動—報酬の軌跡を生成。高並列・通信低で、ハードウェア差異に敏感でないため、分散化に最適。

3. 学習器（Learner）：全てのロールアウト軌跡を集約し、方策勾配を更新。計算能力と帯域幅の要求が最も高いため、通常は中心化または軽中心化された配置で安定性を確保。

RL段階のフレームワーク（RLHF → RLAIF → PRM → GRPO）

RLは一般に五つのフェーズに分かれ、全体の流れは以下の通り：

データ生成フェーズ（Policy Exploration）

入力プロンプトに基づき、戦略モデルπθは複数の候補推論チェーンまたは軌跡を生成し、偏好評価と報酬モデル（RM）の学習のためのサンプル基盤を提供。これにより、戦略探索の範囲が決まる。

偏好フィードバックフェーズ（RLHF / RLAIF）

· RLHF（Human Feedbackからの強化学習）：複数候補回答と人間偏好のラベリング、報酬モデル（RM）の訓練、PPOによる戦略最適化を通じて、モデル出力を人間価値観により近づける。GPT-3.5→GPT-4の重要な要素。

· RLAIF（AI Feedbackからの強化学習）：AI Judgeや規範的ルールを用いて人手ラベリングを代替し、偏好取得を自動化。コスト削減とスケーラビリティを実現し、Anthropic、OpenAI、DeepSeekなどの主流の整合パラダイムとなる。

報酬モデル構築フェーズ（Reward Modeling）

偏好を入力として報酬モデルを学習し、出力を報酬にマッピング。

· RM（Reward Model）：最終回答の良し悪しを評価し、スコア付け。

· PRM（Process Reward Model）：各推論ステップやトークン、論理段落ごとにスコアを付与。OpenAI o1やDeepSeek-R1の重要技術であり、「モデルにどう考えるかを教える」ことに相当。

報酬検証フェーズ（RLVR / Reward Verifiability）

報酬信号の生成と利用において、「検証可能な制約」を導入し、報酬が再現性のあるルールや事実、合意からなることを保証。これにより、報酬ハッキングや偏りのリスクを低減し、オープン環境での監査性と拡張性を向上。

戦略最適化フェーズ（Policy Optimization）

報酬モデルの信号に基づき、戦略パラメータθを更新し、より高い推論能力、安全性、安定性を持つ戦略πθ′を獲得。

主な最適化手法：

· PPO（Proximal Policy Optimization）：RLHFの従来の最適化器。安定性に優れるが、複雑な推論タスクでは収束遅延や安定性不足の課題も。

· GRPO（Group Relative Policy Optimization）：DeepSeek-R1の革新技術。候補答組内の優位分布をモデル化し、単純な順位付けではなく期待値を推定。報酬幅の情報を保持し、推論チェーンの最適化に適し、訓練の安定性も高い。PPOに続く深度推論シナリオ向けの重要な強化学習最適化枠組み。

· DPO（Direct Preference Optimization）：非強化学習の後訓練手法。軌跡生成や報酬モデル不要で、偏好ペアに直接最適化。コスト低、安定性高。LlamaやGemmaなどのオープンソースモデルの整合に広く採用されるが、推論能力は向上しない。

新戦略展開フェーズ（New Policy Deployment）

最適化されたモデルは、「システム2推論能力の向上」「人間やAIの偏好により忠実」「幻覚率低減」「安全性向上」を実現し、継続的に偏好や最適化を学習し、閉ループを形成。

強化学習の産業応用：五つの分類

RLは、初期のゲームAIから、産業横断の自律意思決定のコアフレームへと進化。応用シナリオは技術成熟度と産業適用度により五つに分類され、それぞれの分野で重要な突破を促している。

· ゲーム・戦略システム：最も早期に検証された方向。AlphaGo、AlphaZero、AlphaStar、OpenAI Fiveなど、「完全情報＋明確な報酬」の環境下で、決定支援の知能を示し、現代のRLアルゴリズムの基盤を築いた。

· ロボティクス・具身知能：連続制御、動力学モデル、環境との相互作用を通じて、操縦・運動制御やマルチモーダルタスク（例：RT-2、RT-X）を学習。産業化に向けて急速に進展中。

· デジタル推論（LLMシステム2）：RL＋PRMにより、大規模モデルが「言語模倣」から「構造化推論」へと進化。DeepSeek-R1、OpenAI o1/o3、Anthropic Claude、AlphaGeometryなどが代表例。推論チェーンレベルで報酬最適化を行い、最終回答の評価だけでなく推論過程も対象。

· 科学的発見と数理最適化：RLはラベルなし、複雑な報酬、巨大探索空間の中で最適構造や戦略を探索。AlphaTensor、AlphaDev、Fusion RLなどの基礎的ブレークスルーを実現し、人間の直感を超える探索能力を示す。

· 経済意思決定・取引システム：戦略最適化、高次元リスク制御、適応型取引生成にRLを活用。従来の定量モデルよりも不確実性の高い環境での継続学習を可能にし、スマートファイナンスの重要要素となる。

Web3と強化学習の自然な親和性

RLとWeb3は、「インセンティブ駆動システム」という本質的な共通点により高い親和性を持つ。RLは報酬信号を用いて戦略を最適化し、ブロックチェーンは経済的インセンティブを通じて参加者の行動を調整。両者のメカニズムは自然に一致している。RLの核心的ニーズ—大規模な異種ロールアウト、報酬配分、真実性の検証—は、Web3の構造的優位性と直結している。

推論と訓練のデカップリング

RLの訓練は、次の二段階に明確に分解できる。

· Rollout (探索サンプリング)：モデルは現在の戦略に基づき大量のデータを生成。計算集約的だが通信は少なく、グローバル分散のGPU上で並列に生成可能。

· Update (パラメータ更新)：収集したデータをもとにモデル重みを更新。高帯域幅の集中ノードで完結。

「推論—訓練のデカップリング」は、非中央集権的な異種計算資源構造と天然に親和性が高い。ロールアウトはオープンネットワークに外注し、トークン報酬や貢献度に応じて報酬を分配。モデル更新は集中化して安定性を確保。

検証性 (Verifiability)

Zero-Knowledge（ZK）やProof-of-Learningは、推論の実行が真実かどうかを検証する手段を提供し、オープンネットワークにおける誠実性の問題を解決。コードや数学的推論の確定性タスクでは、検証者は答えを確認するだけで作業量を証明でき、分散型RLシステムの信頼性を大きく向上させる。

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成メカニズム

Web3のトークン体系は、RLHF/RLAIFの偏好フィードバック貢献者に直接報酬を与え、偏好データの生成に透明性と決済性を持たせ、許可不要なインセンティブ構造を実現。ステーキングやスラッシングによりフィードバックの質を制御し、従来のクラウドソーシングよりも効率的で整合性の高いフィードバリティ市場を形成。

多エージェント強化学習（MARL）の潜在性

ブロックチェーンは、公開・透明・持続的に進化する多エージェント環境そのものであり、アカウント、コントラクト、エージェントはインセンティブにより戦略を調整し続ける。これにより、大規模MARL実験場の構築に自然な潜在性を持つ。現段階では初期だが、状態の公開、実行の検証、インセンティブのプログラマビリティといった特性は、未来のMARL発展において原則的な優位性を提供する。

代表的なWeb3＋強化学習プロジェクトの解析

上述の理論枠組みに基づき、現エコシステムの代表的プロジェクトを簡潔に分析する。

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計算力市場の構築を目指し、訓練の敷居を下げ、協調的な分散訓練を推進、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展開している。体系は、Prime Compute（クラウド／分散計算環境）、INTELLECTモデル群（10B–100B+）、オープン強化学習環境ハブ（Environments Hub）、大規模合成データエンジン（SYNTHETIC-1/2）からなる。

Prime Intellectのコアインフラは、prime-rlフレームワークにより、非同期分散環境に最適化されており、帯域制約を突破するOpenDiLoCo通信プロトコルや、計算の整合性を保証するTopLoc検証メカニズムなどを含む。

prime-rlの技術的特徴

· 完全非同期（True Asynchrony）：従来のPPOの同期モデルを排し、遅いノードを待たず、バッチ整列も不要。任意のGPUがいつでも参加可能。

· FSDP2とMoEの深い統合：FSDP2のパラメータスライスとMoEの疎活性化により、百億規模のモデルを分散環境で効率的に訓練。Actorは活性なエキスパートのみを動作させ、メモリと推論コストを大幅削減。

· GRPO+（Group Relative Policy Optimization）：Criticネットワーク不要の手法。候補答の優位分布をモデル化し、期待値を推定。報酬の振幅情報を保持し、推論チェーンの最適化に適し、訓練の安定性も高い。

INTELLECTモデル群：分散型RL技術成熟の象徴

· INTELLECT-1（10B、2024年10月）：OpenDiLoCoの高効率訓練を実証（通信比<2%、計算利用率98%）。地域間物理的制約を突破。

· INTELLECT-2（32B、2025年4月）：最初のPermissionless RLモデル。prime-rlとGRPO+の安定収束を検証し、グローバルな分散計算力参加を実現。

· INTELLECT-3（106B MoE、2025年11月）：12Bパラメータの疎構造を採用し、512×H200の訓練と最先端推論性能（AIME 90.8%、GPQA 74.4%、MMLU-Pro 81.9%）を達成。規模の大きい中央集権型モデルに匹敵または超越。

その他、OpenDiLoCoによる通信削減、TopLocと検証者による信頼性確保、SYNTHETICによる高品質推論チェーン生成などの基盤技術も展開。これらは、分散型RLのデータ生成・検証・推論のエンジニアリング基盤を支え、世界クラスの成熟したモデルを生産可能な技術スタックへと進化させている。

Gensyn：強化学習コアスタックRL SwarmとSAPO

Gensynは、世界中の未使用計算資源を集約し、信頼不要で無限拡張可能なAI訓練基盤を構築することを目指す。中心技術は、デバイス間の標準化された実行層、ピアツーピア協調ネットワーク、信頼不要のタスク検証システム。スマートコントラクトを用いたタスクと報酬の自動配分も特徴。

RLの応用例：Gensynのスタック

RL Swarm：分散協調型強化学習エンジン

RL Swarmは、新たな協調モデルを示す。単なるタスク配布ではなく、人間社会の学習を模した「生成—評価—更新」サイクルを持つ分散型の協調学習システム。無限ループ的に動作。

· Solvers（解決者）：ローカルモデル推論とロールアウトを担当。異種ノードも可。GensynはCodeZeroなどの高スループット推論エンジンを統合。

· Proposers（提案者）：動的にタスク（数学問題、コード問題など）を生成。難易度調整やカリキュラム学習的な多様性をサポート。

· Evaluators（評価者）：凍結された裁判モデルやルールを用いてローカルロールアウトを評価し、報酬信号を生成。監査可能。

これら三者はP2PのRL組織を形成し、中央調整なしに大規模協調学習を実現。

SAPO：分散再構築された戦略最適化アルゴリズム

SAPO（Swarm Sampling Policy Optimization）は、「共有ロールアウトと無勾配サンプルのフィルタリング」を核とし、分散型の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みなす。これにより、中心調整やノード遅延の差異が大きい環境でも安定した収束を維持。Criticネットワークや従来のGRPOに比べ、低帯域で消費者向けGPUも大規模RLに効果的に参加可能。

RL SwarmとSAPOの併用により、Gensynは、特に後訓練段階のRLVRにおいて、分散アーキテクチャに自然に適合することを証明。大規模・多様な探索（ロールアウト）に依存し、パラメータ同期の頻度を抑えることで、数百万GPUからなる超知能ネットワークの自律進化を可能にしている。

Nous Research：検証可能な強化学習環境Atropos

Nous Researchは、自己進化型の認知基盤を構築。コアコンポーネントはHermes、Atropos、DisTrO、Psyche、World Simで、持続的な閉ループの知能進化システムを形成。従来の「事前訓練—後訓練—推論」の線形モデルを超え、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、推論を連続的にフィードバックし、持続的な自己改善を実現。

Hermes：モデルインターフェースの進化

Hermesシリーズは、ユーザ向けの主要モデルインターフェース。低コストのDPOを用いた指令整合から、Atropos検証を経て、推論能力を向上させる。

Atropos：検証可能な報酬駆動RL環境

Atroposは、プロンプト、ツール呼び出し、コード実行、多輪対話を標準化RL環境に封入し、出力の正確性を検証可能。高コストな人手ラベリングに代わる確定的報酬信号を提供し、分散訓練の信頼性を向上。

DisTrOとPsyche：分散強化学習の最適化層

DisTrOは、動量解耦と勾配圧縮により、RL通信コストを大幅削減し、インターネット帯域上での訓練を可能に。Psycheはこれをチェーン上に展開し、ノードはローカルで推論・検証・報酬評価・重み更新を行い、RLの閉ループを形成。

Nousの体系では、Atroposが思考チェーンの検証を担い、DisTrOが通信圧縮、PsycheがRLループを実行、World Simが複雑環境を提供、Forgeが実推論を収集、Hermesが学習を重みへ書き込み、強化学習はデータ・環境・モデル・インフラをつなぐコアプロトコルとなる。

Gradient Network：強化学習アーキテクチャのエコー

Gradientのビジョンは、「オープンインテリジェンススタック」によりAIの計算パラダイムを再構築すること。底層の通信から高次の協調まで、Parallax（分散推論）、Echo（分散RL訓練）、Lattica（P2Pネットワーク）、VeriLLM（信頼検証）、Mirage（高忠実度シミュレーション）などのプロトコルが連携し、進化し続ける分散型インテリジェンス基盤を形成。

Echo—強化学習訓練アーキテクチャ

Echoは、推論、訓練、データ（報酬）を解耦した設計思想。推論側と訓練側のノードが協調し、軽量な同期メカニズムで訓練の安定性を維持。異種環境においても、推論と訓練の負荷分散と効率化を実現。

具体的には、「推論–訓練二重群アーキテクチャ」を採用し、推論群と訓練群を独立運用。推論群は、Edge GPUや消費者向けGPUで高スループットの軌跡生成を行い、Parallaxを用いたパイプライン並列で効率化。訓練群は、クラウドや分散GPUネットワークで、勾配更新とLoRA微調整を担当。

両群は、順次（Pull）と非同期（Push–Pull）の同期プロトコルを用いて、戦略重みと軌跡の一貫性を管理。

· 順次（Pull）モード：訓練側は新軌跡取得前に推論側にモデル更新を促し、軌跡の新鮮さを確保。戦略の古さに敏感なタスクに適する。

· 非同期（Push–Pull）モード：推論側はバージョン付き軌跡を継続生成し、訓練側は自身のペースで消費。バージョン偏差を監視し、重みの更新をトリガー。

基盤技術は、Parallax（低帯域推論）と、LoRAを用いた分散訓練コンポーネント（例：VERL）により、グローバルな異種ネットワーク上での安定したRL訓練を支援。

Grail：Bittensorエコシステムの強化学習

Bittensorは、独自のYuma合意メカニズムにより、大規模・疎な非定常報酬関数ネットワークを構築。Covenant AIは、SN3 Templar、SN39 Basilica、SN81 Grailを通じて、事前学習からRL後訓練までの垂直統合パイプラインを形成。

GRAILの目的は、暗号学的証明により各ロールアウトの真実性とモデルIDの結びつきを保証し、RLHF/RLAIFの安全な実行を支援。三層の信頼性確立メカニズム：1）確定性チャレンジ生成、2）PRFとスケッチコミットメントによる低コスト検証、3）モデル指紋とトークン分布の署名によるモデルIDのバインディング。

これにより、Grailは、Qwen2.5-1.5Bの数学正答率を12.7%から47.6%に向上させるなど、検証可能な後訓練の実現例を示す。Covenant AIの訓練スタックにおいて、Grailは信頼と実行の基盤となり、現時点では正式なメインネットには未登場。

Fraction AI：競争に基づく強化学習RLFC

Fraction AIは、従来のRLHFの静的報酬と人手ラベリングを、動的な競争環境に置き換えた設計。エージェントは複数のSpacesで対戦し、相対順位とAI判定者のスコアによりリアルタイム報酬を獲得。これにより、整合性は「継続的な多エージェントゲーム」へと進化。

従来のRLHFと比較したRLFCの差異：

・報酬は単一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得られる。これにより、報酬モデルの悪用や局所最適化を防止。

・Spacesの構造は、ゼロ和または正和のゲーム性を決定し、対戦と協調の両面で複雑な行動の出現を促進。

システム構成は、以下の四つの主要コンポーネントに分解される。

· Agents：オープンソースLLMを基盤とした軽量戦略ユニット。QLoRAで差分重み拡張し、低コストで更新。

· Spaces：隔離されたタスク空間。エージェントは参加し、勝敗により報酬を得る。

· AI Judges：RLAIFを用いた即時評価層。スケーラブルで分散可能。

· Proof-of-Learning：戦略更新を具体的な対戦結果に紐付け、訓練の検証性を確保。

この仕組みは、「人間とAIの進化的エンジン」を形成。ユーザは「メタ最適化者」として、プロンプト工学やハイパーパラメータ調整を通じて探索を誘導。一方、エージェントは微視的な競争の中で大量の高品質偏好データを自動生成。これにより、データの信頼性を排除した微調整（Trustless Fine-tuning）を実現し、商用の閉ループを形成。

強化学習×Web3のシステム比較と展望

これまでの分析から、RLとWeb3の融合においては、根底に「解耦・検証・インセンティブ」の高い一貫性を持つ「解耦-検証-インセンティブ」パラダイムが形成されている。これは技術的な偶然だけでなく、分散型ネットワークがRLの特性に適合する必然的な結果でもある。

RLの汎用アーキテクチャの特徴：物理的制約と信頼性の解決

1. 推訓の物理的分離 (Decoupling of Rollouts & Learning)：計算トポロジーのデフォルト。通信は疎で並列性高く、ロールアウトは世界中の消費GPUに外注。パラメータ更新は少数の高帯域ノードに集中。

2. 検証駆動の信頼層 (Verification-Driven Trust)：無許可ネットワークでは、計算の正確性は数学とメカニズム設計により保証。例：GensynのPoL、Prime IntellectのTOPLOC、Grailの暗号検証。

3. トークン化されたインセンティブループ (Tokenized Incentive Loop)：計算資源供給、データ生成、検証と報酬配分の閉ループ。報酬で参加を促し、スラッシングで不正を抑制。ネットワークの安定と進化を維持。

異なる技術的突破点：同一アーキテクチャ下の「差異」

アーキテクチャは共通だが、各プロジェクトは独自の技術的優位性を追求。

· 数学的突破派 (Nous Research)：分散訓練の根本的矛盾（帯域幅）を解決。DisTrOは通信量を数千倍圧縮し、家庭用ブロードバンドでも大規模モデル訓練を可能に。

· 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。PrimeのShardCastやGradientのParallaxは、現行ネットワーク条件下での最適化を追求。

· 市場・ゲーム理論派 )Bittensor, Fraction AI(：報酬関数の設計に注力。巧妙なスコアリングにより、マイナーが最適戦略を自発的に探索。

優位性・課題・未来展望

システムレベルの優位性は、コスト構造とガバナンスの再定義にある。

· コスト再構築：RL後訓練はサンプリング（ロールアウト）を大量に必要とし、Web3は低コストで長尾計算資源を動員可能。これは中央集権クラウドに比べて圧倒的なコスト優位。

· 主権整合 )Sovereign Alignment(：大手企業のAI価値観支配を打破。コミュニティはトークン投票で「良い回答」を決定し、AIガバナンスの民主化を促進。

ただし、二つの構造的制約も存在。

· 帯域幅の壁 )Bandwidth Wall(：DisTrOなどの革新はあるが、物理的遅延は70B超の大規模モデルの全訓練を制限。Web3は微調整と推論に留まる。

· グッドハートの法則 )Reward Hacking(：高インセンティブ環境では、マイナーは報酬ルールの「過剰適合」に陥りやすい。防作弊の堅牢な報酬設計は永遠の課題。

· 悪