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去中心化 AI 基盤インフラネットワーク DGrid AI は、本日最新の研究論文 "PoQ-Judge" を発表し、参照解答を必要としない多構造品質評価フレームワークを提案しました。これは、実際の展開環境では標準解答が比較のために存在しないことが多いことを意味し、プロトコルはモデルの回答の品質に対して信頼できる評価を行い、それに基づいてインセンティブを配分することができます。これは DGrid の去中心化 LLM 推論品質評価システムにおいて長らく欠けていた重要なピースです。PoQ（Proof of Quality、品質証明）は DGrid が独自に開発したコンセンサスメカニズムであり、プロトコル層でモデル提供者が劣悪なモデルを提供したり、偽データを生成したり、計算コストを隠したりするのを防ぎ、サービスの品質と価格の透明性を確保します。DGrid チームは PoQ に関して継続的に研究を進めており、これまでに四篇の研究論文を発表しています。今回発表された PoQ-Judge は、異なる品質とコストシナリオをカバーする三つの評価モデルを訓練し、保持テストセットにおいて人工評価との相関性が最高で 0.747 に達し、これまでのすべての参照解答に基づく評価器を大幅に上回っています。また、級連評価とオンライン重み調整を通じて評価コストを 72% 以上削減しました。PoQ-Judge の導入により、品質評価 → 評点 → インセンティブ配分の完全なプロセスはすべて参照解答への依存から解放され、去中心化 LLM 推論の品質のクローズドループが実現しました。DGrid AI は去中心化の AI インテリジェントネットワークであり、オープンで透明性があり、コミュニティ主導の AI インフラを構築することを目指しています。モデルの呼び出しとアプリケーション体験に関して、DGrid は複数のコア製品を発表しています：世界の主要な大規模モデルを統合する AI Gateway、AI インテリジェントエージェントのワンクリックデプロイメントプラットフォーム DClaw、匿名モデル競技プラットフォーム AI Arena、そしてインテリジェントモデル推薦アシスタント Dori など、開発者とユーザーにワンストップサービスを提供しています。報告によれば、DGrid AI の半年間の収益は 2000 万ドルを突破しました。

Vitalik Buterin は、CROPS AI に関連する複数の進展を更新し、「CROPS イーサリアム接続層」と「CROPS AI」には明らかな交差点があると指摘しました。彼は、ゼロ知識証明方式を通じてリモートの大規模言語モデルに対して有料呼び出しを行うことができれば、イーサリアムのプライベート RPC 読み取り問題を解決するためにも使用できると述べました。同時に、Deepseek v4 がリリースされ、2ビット量子化バージョンは 90 GB 内で動作可能ですが、現在は Apple ハードウェア上でより高速です；メッセージアプリ messa は Telegram Alpha 機能をサポートしました；モデル実行ツール luceb は、計算集約型モデルを実行する際により高い効率を示しました；ローカル AI 録音ツール VoxTerm は引き続き開発中です。Vitalik Buterin はまた、特定のアプリケーションに向けて微調整された大規模言語モデルが安全なコード作成能力を向上させるのに役立つと述べ、イーサリアム関連のシナリオにも相応の微調整モデルが必要であるとしました。

BNB Chainは今日、エージェント生存ツールキットを発表し、6つのAIインフラパートナーと連携して、自律AIエージェントにオンチェーンでの自律的な支払い能力を付与しました。すべての取引はBNBまたはBEP-20トークンを使用してBSC上で決済されます。今回参加するプロジェクトは、LLMアクセスと金融インフラの2つのレベルをカバーしており、Alt AI、Pieverse、Bankr、WorldClaw、B.AI、AEONが含まれています。AIエージェントが計算能力の呼び出しからオンチェーン決済までの完全なクローズドループを実現します。各参加プロジェクトは、追加の登録なしでオンチェーンインセンティブプログラムを同時に開始します。エージェント生存ツールキットはBNBAgent SDKのリリースに続き、BNB ChainのAIエージェント分野におけるインフラ整備をさらに進めます。詳細についてはwww.bnbchain.orgをご覧ください。免責事項：BNB Chainは、本記事に関連するいかなるプロジェクトとも従属または運営関係を持っていません。エージェント生存ツールキットは、BNB Chain上で独立して構築されたプロジェクトのエコシステムプランを示しています。本内容は参考情報のみであり、いかなる財務または投資のアドバイスを構成するものではありません。関連プロジェクトと相互作用する前に、必ず独自の調査を行い、潜在的なリスクを評価してください。

AI代理プラットフォームBankrの創設者deployerがツイートで、Bankrエコシステムプロジェクトに無料のLLM推論サービスを提供するために約10万ドルの資金を調達したと述べています。現在、Bankrエコシステムを構築しているプロジェクトは、すぐに無料の推論クレジットを得ることができます。しかし、正式に配布を開始する前に、チームは「業界全体が気に入る」新機能を先にローンチする予定で、具体的な詳細は後日発表される予定です。

WORLD3は今日、AI戦略ブルーブックを正式に発表し、去中心化AIインフラストラクチャプラットフォームRouterLinkとホスティング型AIエージェントプラットフォームTapClawの最新の進展を全面的に公開し、AWS、Microsoft Azure、Google Cloudとの公式な協力を発表しました。ブルーブックのデータによると、WORLD3は現在、累計で1000億を超えるLLMトークンを処理しており、OpenAI、Anthropic、DeepSeekなど20社のプロバイダーからの52のモデルをサポートし、1万人を超えるアクティブな開発者がそのAPIを使用しています。ネットワークは累計で1.5億枚を超える$WAIを消費しています。さらに、TapClawプラットフォームは2026年3月のローンチ以来、1200を超えるAIエージェントを展開しています。今後の計画に関して、WORLD3はRouterLinkメインネットおよびGPU計算市場の構築を進め、TapClawをグローバルな多言語市場に拡大し、エージェントスキル市場と企業向け計算保障サービスを提供する計画です。

公式の発表によると、AIインフラストラクチャプラットフォームB.AI LLM Servicesは、本日ユーザー数が100万人を正式に突破したことを発表しました。このマイルストーンは、「プライバシー優先」のルーティングアーキテクチャが大規模かつ持続的な高スループットを処理できることを示すだけでなく、B.AIは単一のチャットインターフェースの開発を超え、「自律型インテリジェンス経済」を支える重要な基盤インフラの展開に取り組んでいます。技術スタックの深い最適化を通じて、将来の高度に自動化されたAI協力ネットワークのために堅実な軌道を築いています。

公式の発表によると、B.AI LLMサービスプラットフォームのユーザー数が正式に75万人を突破し、スマートアクセスの分野で引き続きリードしています。このプラットフォームは、スマートルーティング技術、ウォレット駆動の匿名プライバシー保護メカニズム、および統一されたマルチモデル管理インターフェースに基づいており、徐々に世界の主流AIモデルを接続するデフォルトゲートウェイとなっています。効率的なスケジューリング、プライバシー優先、摩擦のないアクセスという三つのコアアドバンテージを活かして、B.AIは効率的で安全、かつハードルのないスマートアクセスの新基準を再定義し、大規模モデルの能力をより広範な開発者やユーザー層に開放しています。

CoinDeskによると、カリフォルニア大学サンタバーバラ校、カリフォルニア大学サンディエゴ校、ブロックチェーンセキュリティ会社Fuzzland、World Liberty Financialの研究者たちが共同で論文を発表し、「LLMルーター」------ユーザーとAIモデルの間に位置する中間サービス------が暗号資産のセキュリティに重大な脅威となっていると警告しています。研究者たちは、26のLLMルーターが秘密裏に悪意のあるツール呼び出しを注入し、ユーザーの認証情報を盗んでいることを発見しました。そのうちの1件では、顧客の価値50万ドルの暗号ウォレットが空にされました。さらに、研究者たちは「汚染」ルーターエコシステムを通じて、数時間以内に約400台の下流ホストを制御できることを示しました。プライベートキーやAPI認証情報などの敏感なデータがこれらのルーターを介して平文で送信されるため、ユーザーは実際には何も知らずに資産をリスクにさらしています。研究者たちは、マッキンゼーが2030年までにAIエージェントが3兆から5兆ドルのグローバル消費ビジネスを仲介すると予測しているのに対し、バイナンスの創設者であるジャオ・チャンポンもAIエージェントの支払い量が人間の百万倍になると予測していると指摘しています。現在のインフラのセキュリティは業界の発展速度に大きく遅れをとっており、「最も弱い環」となるリスクがシステム的な連鎖危機を引き起こす可能性があります。

Vitalik Buterin は、2026年4月までのローカライズされたプライベート LLM デプロイメントプランを共有しました。核心的な目標は、プライバシー、安全性、自主制御を前提とし、リモートモデルや外部サービスが個人データに接触する機会をできるだけ減らすことです。また、ローカル推論、ファイルのローカルストレージ、サンドボックス隔離などの方法を通じて、データ漏洩、モデルの脱獄、悪意のあるコンテンツの利用リスクを低減します。ハードウェアの面では、NVIDIA 5090 GPU を搭載したノートパソコン、AMD Ryzen AI Max Pro 128 GB 統一メモリデバイス、DGX Spark などのプランをテストし、Qwen3.5 35B および 122B モデルを使用してローカル推論を行いました。その中で、5090 ノートパソコンは 35B モデルで約 90 tokens/s、AMD プランは約 51 tokens/s、DGX Spark は約 60 tokens/s に達しました。Vitalik は、高性能ノートパソコンを基にローカル AI 環境を構築することを好み、同時に llama-server、llama-swap、NixOS などのツールを使用して全体のワークフローを構築しています。

慢雾の最高情報セキュリティ責任者 23pds（山哥）は X プラットフォームで投稿し、LiteLLM の脆弱性を利用した攻撃者が約 300GB のデータを盗み、約 50 万の認証情報を盗んだとの情報があると述べました。彼はすべての暗号通貨開発者に対し、直ちに確認を行い、関連するキーと認証情報をできるだけ早くローテーションし、ログ、アクセス記録、および機密データの漏洩状況を確認することを推奨しています。Trust Wallet の事件のような損失を避けるためです。以前の情報によると、毎月のダウンロード数が 9700 万回に達する LiteLLM はサプライチェーン攻撃を受け、簡単にインストールすることで SSH キーなどのすべての機密情報を盗むことができます。

Andrej Karpathy は X プラットフォームで、litellm が PyPI サプライチェーン攻撃に遭ったと発表しました。pip install litellm を実行するだけで、SSH キー、AWS/GCP/Azure 認証情報、Kubernetes 設定、git 認証情報、環境変数、暗号ウォレット、SSL プライベートキー、CI/CD キー、およびデータベースパスワードを盗むことができます。litellm の月間ダウンロード数は 9700 万回に達し、litellm に依存するすべてのプロジェクト、例えば dspy にリスクが広がる可能性があります。悪意のあるコードが埋め込まれたバージョンのオンライン時間は約 1 時間未満で、攻撃コードに欠陥があったため、Callum McMahon のマシンのメモリが枯渇してクラッシュしたことで発見されました。Andrej Karpathy は、サプライチェーン攻撃が現代のソフトウェアにおける最も脅威的な問題であり、依存関係をインストールするたびに依存ツリーの深いところに改ざんされたパッケージが導入される可能性があるため、依存関係を減らし、LLM を使用して直接シンプルな機能を実現することにますます傾いていると述べています。

中国信通院と上海交通大学、南京大学の共同チームは、オープンソースの自律型インテリジェントフレームワークOpenClawのセキュリティ監査を行った際、bash-toolsモジュールにLLM駆動型コマンドインジェクションの高危険性の脆弱性が存在することを発見しました。この脆弱性は、システムがLLM生成のコマンドライン引数を厳密にエスケープしていないことに起因し、攻撃者は誘導的なPromptを通じて正規表現の防御を回避し、ホストマシン上でリモートコード実行を実現し、機密データを盗むことができます。研究チームは、さまざまな主流モデル環境での攻撃検証を完了し、責任ある脆弱性開示プロセスを開始し、NVDB人工知能製品セキュリティ脆弱性専門ライブラリ（CAIVD）およびGitHubコミュニティに修正提案を提出しました。

イーサリアム共同創設者 Vitalik Buterin が提案した AI と個人 LLM（大規模言語モデル）を活用した民主主義と分散型ガバナンスの最適化に関する複数のアイデア彼は「AI が直接政府になることはディストピアである」と考えていますが、個人のガバナンス代理、公民の参加対話代理、AI を組み合わせた提案/予測市場などのメカニズムを通じて、DAO などのガバナンスにおける人間の注意力と専門能力の不足の問題を緩和できると述べています。Vitalik はまた、機密情報に関わる分散型意思決定のシナリオにおいて、マルチパーティセキュリティ計算、TEE または暗号回路などの技術を導入し、個人 LLM が「ブラックボックス」内で判断に参加できるようにすることを提案しています。同時に、参加者の匿名性と内容のプライバシー保護を強化するために、ゼロ知識証明とマルチパーティプライバシー計算ツールを使用する必要があることを強調しています。

Vitalik Buterin は Farcaster に投稿し、「2026 年には OpenStreetMap と暗号化メール Protonmail を使用し、プライバシーデータ保護の効率を高めるために、分散型ソーシャルメディアを優先的に採用します。同時に、ローカル大規模言語モデル（LLM）の展開方法を引き続き探求します。理想的なシナリオは、可能な限りローカル LLM を活用し、専用のファインチューニングモデルでパラメータ数の不足を補うことです。高負荷のシナリオでは、クエリごとに課金されるゼロ知識支払い、信頼できる実行環境、ローカルクエリフィルタを重ね合わせることで、本質的にはすべての不完全なソリューションを統合し、最善の防護を実現します。もちろん、最終的な目標は超効率的な完全同型暗号技術を克服することです。すべてのデータを第三者の中央集権サービスに送信するのは無駄です。このような操作を大幅に削減するためのツールを持っており、それらを継続的に構築し、より積極的に活用すべきです。」