Gensyn (AI) のプロジェクト概要
プロジェクト背景：AI開発における「計算力の独占」
2022年11月のChatGPT登場以来、大規模言語モデル（LLM）や生成AIは爆発的な速度で普及し、それに伴い計算力への需要が激増しています。具体例として、2025年第4四半期には主要PCパーツの価格が2倍以上に高騰し、世界規模での計算資源争奪戦が人々の日常生活にまで影響を及ぼす事態となっています。
深刻なのは、AI開発に不可欠なGPUリソースがAWS、Google Cloud、Microsoft Azureといった巨大テック企業に独占されている点です。これにより、スタートアップや学術機関、個人研究者が最先端のAI開発に参入する障壁は極めて高くなっています。これは単なるコストの問題にとどまらず、将来的な汎用人工知能（AGI）の所有権とコントロールが、少数の巨大資本に集中するという構造的なリスクを孕んでいます。
Gensynの概要：眠れる計算資源の解放
Gensyn（ジェンシン）は、この中央集権化リスクを解消し、小資本のスタートアップでも高度なAIを利用できる環境を実現する「分散型AIプラットフォーム」です。
彼らが着目したのは、世界中で利用されていない計算資源です。計算資源不足が叫ばれる一方で、世界のプロセッサの稼働率はわずか40％程度と推計されています。Gensynは、問題の本質は「計算資源の絶対量」ではなく「接続と調整の欠如」にあるとし、遊休プロセッサをネットワーク化することで、巨大な分散型スーパーコンピュータの構築を目指しています。
これまでにも分散型GPUレンタルなどのプロジェクトは存在しましたが、Gensynはそれらとは一線を画します。単にハードウェアを貸し借りするだけでなく、機械学習の実行と検証を根本から再定義するレイヤー1プロトコルである点が最大の特徴です。
また、Gensynはユースケースとしてマシンインテリジェンスの予測市場「Delphi」を提供しています。ここでは様々なLLMのパフォーマンス評価に対して出資が可能で、市場原理に基づいた「モデルの有効性を示す指標」を作成する役割を担っています。
Gensynは、2025年12月に自身のネイティブトークンである$AIのパブリックセールを終え、2026年第1四半期にメインネットがリリースされる見込みです。
グローバル規模のAIプラットフォームを実現するための技術
Gensynの革新性は、単にハードウェアをマッチングさせるだけでなく、「見知らぬデバイスが行った計算結果の正しさ」を、仲介者なしに数学的・暗号学的に保証する点にあります。これを実現するために、以下の4つのパーミッションレスなレイヤーが機能しています。
実行レイヤー –決定論的学習の確立
分散環境で機械学習を行う際の最初の障壁は「ハードウェアの多様性」です。メーカーやアーキテクチャが異なるチップ間では、浮動小数点演算において微細な差異（誤差）が生じます。通常のアプリでは無視できる誤差でも、数兆回の演算を積み重ねるディープラーニングでは、最終的なモデルに大きな乖離をもたらします。
この問題を解決するため、Gensynは「RepOps（Reproducible Operators）」というライブラリを開発しました。これによりハードウェア間の演算結果の差異を吸収し、どのような環境でも同一の結果が得られる「決定論的学習」を確立しています。これにより、タスクの結果をトラストレスに検証することが可能になります。
検証レイヤー –学習証明と不整合検知の効率化
ディープラーニングにおける計算結果の検証は、極めて困難な課題です。学習プロセスは「状態依存（前の層の出力が次の入力になる）」であるため、最終結果だけを見て正否を判断できません。かといって検証のために計算を再実行すればコストが2倍になり、分散化の経済的メリットが失われます。
Gensynはこのジレンマに対し、以下の2つのアプローチで「全計算を再実行しない検証」を実現しました。
- 確率的学習証明：メタデータに基づいた「証明書」を構築し、プロセスの一部のみを計算することで結果を確率的に検証します。
- グラフベースの不整合特定：計算タスクを有効非巡回グラフ（DAG）で管理し、不整合が起きた箇所をピンポイントで特定します。もし不正やエラーがあっても、その特定の場所から再実行すれば良いため、計算コストを大幅に節約しつつ安全性を担保できます。
通信レイヤー –通信の最適化による分散学習の効率化
世界中に散らばる低遅延・低帯域幅のデバイス間で大規模モデルをトレーニングするには、通信効率の劇的な改善が不可欠です。データセンター内で一般的な「オールレデュース（多対多の通信）」方式は、インターネット環境ではボトルネックになります。
そこでGensynでは、「ペアワイズ（一対一の通信）」方式のゴシッププロトコルを採用し、ノード間で情報を効率的に伝播させます。さらに、ノード間のメッセージ転送におけるホップ数と同期遅延を最小化する最適化レイヤーを組み合わせることで、地理的に分散した環境下での学習速度を最大化しています。
調整レイヤー –市場のマッチング
調整レイヤーはEthereum上に構築されたロールアップです。 計算リクエストとハードウェア提供者のマッチング、$AIトークンによる決済、参加者の評判スコア管理、ステーキング状況の監視などを担い、エコシステム全体を自律的に機能させます。
AIトークン
Gensynでは、プラットフォームのトークンとして$AIを利用します。
基本情報：
- 最大発行数：100億枚
トークンの用途：
- コンピューティングの支払い：検証済みのトレーニングおよび推論作業に対する支払い。
- ステーキングと検証：機械学習作業の正確性を保証するためのステーキング。
- ガバナンス：プラットフォームの意思決定への参加。
- 評価市場：インテリジェンス市場における特定のモデルまたは結果への賭け。
詳細：AI Token
