1.1はじめに

Voxel AI Network は、分散型の 3D コンピューティングおよび AI レンダリングのインフラストラクチャーネットワークであり、グローバルな AI トレーニング、3D データ処理、デジタルレンダリング、空間コンピューティング市場にオープンなコンピューティングパワーを提供することを目的としている。

人工知能、マルチモーダルモデル、デジタルツイン、仮想現実、空間コンピューティングが急速に発展する中、3D ボクセル化データ処理と AI レンダリングのコンピューティングパワーに対する世界的な需要は拡大し続けている。しかし現在、高性能 GPU と 3D レンダリングリソースは少数の大手クラウドプラットフォームや専門機関に集中しており、中小の開発者、独立系クリエイター、オンチェーン AI プロジェクトが安定的なコンピューティングリソースを低コストで得ることは難しい。

Voxel AI Network は、AI レンダリングとボクセル化コンピューティングを中核とする分散型インフラストラクチャーを導入し、GPU リソース、AI モデルトレーニング、3D レンダリングタスク、オンチェーンのコンピュート市場の間の協調関係を最適化する。

Voxel AI Network エコシステムの 4 つのコアレイヤー:

• Voxel AI DAO：ネットワークガバナンス、エコシステム資金の調整、グローバルなノード展開を担当。
• Voxel AI Governance：時間加重ガバナンスとノード協調を通じて、AI コンピューティングリソースとエコシステムの戦略方向を導く。
• Voxel Compute Protocol：3D ボクセル化コンピューティングと AI レンダリング市場に向けた分散型コンピューティングプロトコル。
• Voxel AI Labs：エコシステム拡大と AI レンダリング革新のインキュベーション体系。

Voxel AI Network は、複数のコアレイヤーで構成される統合型の AI レンダリングおよび 3D コンピューティングエコシステムとして機能する。各レイヤーはネットワーク内で異なる役割を担い、以下を共に推進する:

• GPU コンピューティングリソースの協調
• AI モデルのトレーニングと推論
• 3D ボクセル化レンダリング
• ノード収益と Token 流通
• ガバナンス協調とエコシステム拡大

AI と空間コンピューティング産業の継続的な発展に伴い、Voxel AI Network はオープンで透明かつ長期的に持続可能なグローバル 3D AI インフラストラクチャーネットワークの構築を目指す。

1.2コア理念

Voxel AI Network を導く基本理念には、AI レンダリング指向、分散型ガバナンス、構造的透明性、コンピュート協調、そして長期的なインフラストラクチャー構築が含まれる。

Voxel AI Network のアーキテクチャとエコシステムの発展は、以下のコア原則を軸に展開される。

1) AI と 3D コンピューティングへの集中

Voxel AI Network は、AI レンダリング、ボクセル化コンピューティング、3D データ処理の領域に特化している。

ネットワークが重点的に支援する領域:

• 3D ボクセルレンダリング
• AI モデルトレーニング
• デジタルツインコンピューティング
• 空間データ処理
• マルチモーダル AI 推論

この集中戦略により、エコシステム全体は常に AI と空間コンピューティング市場を中心に構築され、コアとなるインフラストラクチャーとしての位置づけから逸脱することがない。

2) ガバナンス主導の方向性

Voxel AI Network の戦略的方向は、オンチェーンガバナンスによって決定される。

vAToken ホルダー、GPU ノード、長期的なエコシステム参加者が、以下を共に決定する:

• リソース配分の方向
• ノード協調ルール
• プロトコルのアップグレード経路
• AI エコシステム提携計画

ガバナンス権は単一の機関に集中するのではなく、コミュニティの協調を通じて循環する。

3) 構造的透明性

ノード収益、タスク配分、ガバナンス決定、DAO の資金フローは、すべてオンチェーンの仕組みによって公開記録される。

Voxel AI Network において透明性は、エコシステムの広報手段ではなく、基盤となるインフラストラクチャーとみなされている。

4) コンピュート協調とリソース規律

すべての GPU および AI リソースの配分は、Voxel Scheduler とオンチェーン検証体系を通じて行われる。

リソースの配備は以下を優先する:

• 長期的な AI エコシステム価値
• 3D コンピューティング需要
• ネットワークの安定性
• 分散リソースの利用効率

短期的な市場投機は優先されない。

5) モジュラー協調

Voxel AI DAO、Voxel Compute Protocol、vAToken、Voxel AI Labs は、統一されたシステムのそれぞれ異なる構成要素として機能する。

AI トレーニング、レンダリングコンピューティング、GPU スケジューリング、ガバナンス体系が相互に連携し、エコシステム全体の拡大を推進する。

6) 長期 AI インフラストラクチャー指向

Voxel AI Network は、長期的な AI および空間コンピューティングのインフラストラクチャーとして設計されている。

戦略的意思決定が重視するのは:

• GPU リソースの長期協調
• AI レンダリング市場の成長
• 3D データインフラストラクチャー
• 分散型空間コンピューティングエコシステム

周期的な市場変動ではない。

1.33D ボクセル化コンピューティング戦略

1) 市場テーゼ

Voxel AI Network は、3D ボクセル化コンピューティングと AI レンダリング市場に特化している。

AI 動画生成、空間コンピューティング、デジタルツイン、XR(拡張現実)エコシステムの急速な発展に伴い、3D 空間データとリアルタイム AI レンダリング能力に対する世界市場の需要は急拡大している。

Voxel AI Network の目標は、未来の空間 AI インフラストラクチャーにおける中核的な GPU 協調ネットワークとなることだ。

2) コアテーゼ

ボクセル化コンピューティング(Voxel Computing)は、3D 空間データ処理と AI レンダリングに適した新しいコンピューティング構造を体現している。

従来の 2D ピクセル処理とは異なり、ボクセル(Voxel)は 3D 空間内で以下を記録できる:

• 深度
• 位置
• 構造情報
• 動的変化データ

この構造は、今後の AI と空間コンピューティングの発展方向により適している。

Voxel AI Network はこの領域に特化している。

3) なぜボクセル化コンピューティングなのか

今後、膨大な数の AI システムが 2D の情報処理から 3D の空間理解へと徐々に移行していく。

その例:

• 自動運転
• デジタルツイン
• XR 空間インタラクション
• AI 動画生成
• ロボットの空間認識
• メタバースのリアルタイムレンダリング

これらのシナリオでは、AI が現実の空間構造を理解する必要があり、ボクセル化データこそが 3D AI ワールドモデルを構築する重要な基盤となる。

Voxel AI Network は、GPU と分散型レンダリングネットワークを通じて、このトレンドに基盤となるインフラストラクチャーを提供することを目指す。

4) 業界範囲

Voxel AI Network は、AI と空間コンピューティングのエコシステムにおけるコアインフラストラクチャーに注力する。

その範囲:

• 3D ボクセル化レンダリング
• AI 動画生成
• 空間コンピューティングモデルのトレーニング
• デジタルツインシステム
• GPU レンダリングネットワーク
• AI 推論とエッジレンダリング
• XR とリアルタイム空間インタラクション
• 3D AI データトレーニングシステム

この範囲を超える拡張には、DAO ガバナンスの承認が必要となる。

5) 戦略的方向

3D AI と空間コンピューティングは、長期的なインフラストラクチャー市場である。

Voxel AI Network の長期戦略の重点:

• グローバル GPU ノードの拡大
• AI レンダリング市場の構築
• マルチチェーン AI リソース協調
• 分散型 3D コンピューティングプロトコル
• AI 空間モデルトレーニングのエコシステム

6) コンピュートリソースの段階

GPU とエッジレンダリングリソースは、未来の空間 AI における中核的な基礎リソースとなる。

Voxel AI Network は以下を優先的に推進する:

• 高性能 GPU ネットワークの構築
• AI レンダリングノードの協調
• 分散型推論システム
• リアルタイム空間コンピューティングインフラストラクチャー

7) リソース配分フレームワーク

すべての GPU リソースと AI レンダリングタスクの配分は、DAO とオンチェーンガバナンスのフレームワークに従う。

この構造により以下が保証される:

• コンピュート配分の透明性
• GPU 貢献の検証可能性
• AI レンダリング収益の定量化可能性
• リソーススケジューリングの長期的安定性

そして、Voxel AI Network 全体の長期的なインフラストラクチャー目標との整合が保たれる。

1.4AI レンダリングと分散トレーニングのエコシステム

Voxel AI Network は、AI レンダリングと分散トレーニングに向けたオープンな GPU 協調エコシステムを構築している。

従来の AI トレーニングとレンダリングシステムは、通常、中央集権型の GPU クラスターに依存して運用されている。この構造には:

• GPU コストが高い
• 拡張能力が限られる
• コンピュートの集中
• AI リソースの参入障壁が高い

といった課題がある。

Voxel AI Network は分散型 GPU 協調構造により、世界中の GPU ノードが以下に共同参加できるようにする:

• AI 動画生成
• 3D ボクセルレンダリング
• 空間 AI モデルのトレーニング
• マルチモーダルデータ処理
• AI 推論サービス

エコシステム全体は、動的スケジューリングエンジンである Voxel Scheduler によって統一的に管理される。

大規模な AI レンダリングタスクは複数の並列コンピューティングユニットに分割され、世界中の異なる GPU ノードに分散されて同期実行される。これにより全体のレンダリング効率が向上し、単一拠点のリソース負荷が低減される。

Voxel AI Network は以下も同時にサポートする:

• マルチモデル並列トレーニング
• 分散型 AI 推論
• エッジレンダリングネットワーク
• AI Agent のリアルタイムコンピューティング
• マルチチェーン AI リソース協調

すべてのタスク実行結果はオンチェーン検証体系で確認され、vAToken の収益モデルにマッピングされる。

GPU ノードの収益は以下の要素に連動する:

• AI レンダリング貢献
• GPU リソース消費
• オンライン安定性
• 検証成功率
• 空間コンピューティングタスクへの参加度

Voxel AI Network の目標は、単に AI GPU ネットワークを構築することではなく、未来の空間 AI と 3D インテリジェントコンピューティングの基盤となるインフラストラクチャーを構築することだ。

AI 動画、XR、デジタルツイン市場の継続的な拡大に伴い、Voxel AI Network はグローバルな AI レンダリングおよび空間コンピューティングのエコシステムを徐々に形成していくことを目指す。

2.1AI コンピュート・トレジャリー体系

Voxel AI DAO は Voxel AI Network の中核となるガバナンスおよびリソース調整機関であり、エコシステム全体の GPU コンピューティングリソース、AI レンダリング資金、エコシステム拡大予算、長期的なインフラストラクチャー構築を管理する。

AI 動画生成、空間コンピューティング、3D レンダリング市場の継続的な成長に伴い、GPU と高性能コンピューティングパワーは未来の AI 経済における中核リソースとなりつつある。従来の AI インフラストラクチャーは主に中央集権型クラウドサービスプラットフォームに依存してリソースと価格を管理しているが、Voxel AI DAO の目標は、オンチェーンガバナンスとコミュニティ協調を通じて、オープンで透明かつ長期的に持続可能な AI コンピュート・トレジャリー体系を構築することだ。

Voxel AI DAO のトレジャリー体系は、主に以下の方向を軸に展開される:

• GPU ノードインセンティブ
• AI レンダリングタスクの決済
• 空間コンピューティングエコシステムの拡大
• AI Labs 研究開発支援
• マルチチェーンエコシステム協調
• DAO 長期準備金管理

すべてのトレジャリーリソースはオンチェーン構造で公開記録され、DAO トレジャリーウォレット、資金フロー、リソース配備状況は、ガバナンスポータルを通じてリアルタイムで照会できる。

Voxel AI DAO の主な資金源:

• AI レンダリングおよびトレーニングタスクの手数料
• Voxel Compute Protocol のリソース呼び出し料金
• GPU ノード協調収益
• クロスチェーン AI サービス収入
• エコシステム提携およびプロトコル収益

これらの収入は単一の機関によって集中管理されるのではなく、DAO トレジャリー体系に組み入れられ、ガバナンスプロセスを通じて以後のリソース配分方向が決定される。

Voxel AI DAO のトレジャリー構造は、長期的な AI インフラストラクチャー指向を重視する。

リソース配分で優先されるのは:

• GPU ノードネットワークの拡大
• AI レンダリング市場の構築
• 3D 空間コンピューティングエコシステム
• 分散型推論サービス
• 開発者ツールとプロトコルの最適化

短期的な市場行動ではない。

トレジャリー体系にはリスク階層構造も採用されている。

一部の資金は以下に充てられる:

• ネットワークセキュリティ準備金
• ノード異常時の補償
• プロトコルの脆弱性修正
• 長期エコシステム安定基金

もう一部のリソースは以下の推進に充てられる:

• AI プロジェクト提携
• GPU インフラストラクチャー拡大
• グローバルノードの成長
• Labs 研究開発支援

Voxel AI DAO の長期目標は、AI レンダリング需要、GPU リソース協調、オンチェーンガバナンスによって共に駆動されるオープンな AI コンピュート・トレジャリー体系を形成することだ。

グローバルな AI および空間コンピューティング市場の拡大に伴い、Voxel AI DAO は未来の AI インフラストラクチャーにおける中核的なリソース調整レイヤーとなることを目指す。

2.2Genesis Node と GPU 参加

Genesis Nodes(創世ノード)は、Voxel AI Network 初期ネットワークにおける中核的な GPU インフラストラクチャーであり、AI レンダリングとボクセル化コンピューティングエコシステム全体の重要な構成要素である。

ネットワークの初期段階で、Genesis Node は以下を担う:

• AI レンダリングタスクの実行
• 3D 空間データ処理
• 分散型モデルトレーニング
• オンチェーン検証タスク
• ネットワーク安定性の維持

Genesis Node は通常、高性能 GPU クラスターで構成され、安定したネットワーク環境と長期運用能力を備えている。

Voxel AI Network はオープンな GPU 参加モデルを採用している。

プロトコル標準を満たすあらゆる GPU デバイスが、Voxel Node Core を通じてネットワークに参加し、AI レンダリングと空間コンピューティングタスクに携わることができる。

システムは以下を自動検出する:

• GPU 性能
• VRAM 容量
• CUDA 演算能力
• ネットワーク帯域
• ノード安定性

その上でオンチェーンのノードプロファイルを生成する。

ネットワーク内のタスクグレードは、GPU ノードごとに異なる。

高性能 GPU ノードが通常担うのは:

• AI 動画生成
• 大規模モデルトレーニング
• 3D ボクセル化レンダリング
• マルチモーダル空間コンピューティング

軽量 GPU とエッジノードが主に参加するのは:

• AI 推論
• リアルタイムレンダリング
• エッジ空間コンピューティング
• 分散型補助タスク

Voxel Scheduler はノード性能とタスク需要に応じてリソースを動的に配分し、ネットワーク全体の GPU 利用効率の最大化を保証する。

Genesis Node はネットワーク内で検証と安定性の責務も担う。

一部の Genesis Node は以下の役割として:

• 検証ノード
• スケジューリング補助ノード
• AI レンダリング同期ノード

ネットワークの運営に参加する。

ネットワークの長期安定性を保証するため、Genesis Node は通常 vAToken のステーキングが必要となり、オンチェーンのレピュテーションシステムによる管理を受ける。

長期的に安定運用される Genesis Node は、徐々に以下を獲得する:

• より高いタスク優先度
• 高グレード GPU タスクへの参加資格
• DAO ガバナンスウェイト
• より高い収益配分比率

Voxel AI Network は Genesis Node 体系を通じて、グローバルな GPU レンダリングおよび空間コンピューティングのインフラストラクチャーを段階的に構築し、AI レンダリングリソースが中央集権型プラットフォームからオープンな協調ネットワークへと進化するのを推進することを目指す。

2.3SubDAO と地域ノード委員会

Voxel AI Network のグローバルノード規模が拡大し続ける中、単一のガバナンス構造では、未来の AI レンダリングと空間コンピューティングエコシステムの長期的な発展需要を満たすことが難しくなっている。

そのため Voxel AI DAO は、SubDAO(サブ DAO)と地域ノード委員会の体系を導入し、グローバルな GPU ノード、地域コミュニティ、AI エコシステム協調の階層型ガバナンスを推進する。

SubDAO は、Voxel AI DAO の地域化・機能化されたガバナンス拡張構造である。

各 SubDAO は以下を軸に:

• AI レンダリングエコシステム
• GPU ノード運営
• XR と空間コンピューティング
• 開発者エコシステム
• エッジ AI ネットワーク
• 地域市場拡大

独自のガバナンス体系を構築できる。

各 SubDAO は、メイン DAO のガバナンスフレームワークの下で、ローカルのエコシステム構築とリソース協調を自律的に推進できる。

地域ノード委員会が主に担当するのは:

• GPU ノード調整
• 地域リソーススケジューリング
• ローカルノードの成長
• コミュニティガバナンス協調
• ネットワーク安定性の維持

各地域の委員会は、ローカルの GPU リソース状況と AI 市場需要に基づき、地域の発展により適したノード戦略を策定できる。

Voxel AI DAO は階層型ガバナンス構造を通じて、世界各地域が未来の AI インフラストラクチャー構築により柔軟に参加できるようにすることを目指す。

SubDAO と地域委員会の間には協調ガバナンスモデルが採用されている。

地域委員会はローカルエコシステムの運営を担い、重要なプロトコルアップグレード、Token メカニズムの調整、中核リソースのガバナンスは、依然としてメイン DAO の投票によって決定される。

SubDAO はまた、将来の AI Labs と開発者エコシステムにとって重要な拡張方向でもある。

さまざまな技術チームや開発者コミュニティが、以下を軸に:

• AI 動画生成
• 3D ボクセルエンジン
• 空間 AI モデル
• XR レンダリングプロトコル
• AI Agent ネットワーク

独自の SubDAO エコシステムを構築できる。

この構造により、Voxel AI Network 全体の拡張能力とグローバル協調能力を継続的に高めることができる。

グローバルな AI と空間コンピューティングのエコシステムが成長し続ける中、SubDAO と地域ノード委員会は、Voxel AI Network の長期的な拡大を推進する重要なガバナンス基盤となっていく。

2.4オンチェーンガバナンスと法的構造

Voxel AI Network はオンチェーンガバナンスと多層の法的構造を採用し、AI レンダリングと空間コンピューティングのエコシステム全体がオープンな協調環境の下で長期的に安定運営されることを保証する。

グローバルな GPU ノード、AI Labs、クロスチェーンエコシステムが拡大し続ける中、ネットワーク内のリソース規模、ガバナンスの複雑性、経済構造はいずれも増大していく。そのため Voxel AI Network は、透明なガバナンスとコンプライアンス構造を通じて、長期的に信頼できる AI インフラストラクチャー体系を構築することを目指す。

Voxel AI DAO のガバナンスの中核は以下に基づく:

• オンチェーン提案
• コミュニティ投票
• ノードガバナンスウェイト
• veToken モデル
• マルチシグ実行メカニズム

すべてのガバナンスプロセスはオンチェーン記録を通じて公開運営される。

その対象には以下が含まれる:

• 提案内容
• 投票プロセス
• DAO トレジャリーの使用
• ノードガバナンスの結果
• プロトコルアップグレードの記録

あらゆる参加者が公開の下で閲覧・検証できる。

Voxel AI DAO のガバナンス構造が重視するのは:

• 分散型協調
• 長期的な GPU インフラストラクチャー構築
• AI エコシステムの透明な管理
• コミュニティコンセンサス主導の発展

ガバナンスウェイトは Token 保有量だけでなく、以下とも:

• GPU ノード貢献
• AI レンダリング参加度
• ノード安定性
• 長期ステーキング状況

深く結びついている。

プロトコルのセキュリティを強化するため、Voxel AI DAO はマルチシグガバナンス構造を採用している。

中核となるプロトコルアップグレード、トレジャリー資金の使用、重要なパラメータ調整は、いずれもマルチシグ検証を経てから実行される。

法的構造の面では、Voxel AI Network は階層型ガバナンスとプロトコル化された運営モデルを採用する。

DAO が担当するのは:

• コミュニティガバナンス
• ノード協調
• エコシステムリソースの調整

一方、具体的な AI 研究開発、インフラストラクチャー運営、地域提携は、独立した法人または地域 SubDAO を通じて推進できる。

この構造により、中央集権リスクを低減し、グローバルなエコシステム拡大能力を高めることができる。

Voxel AI Network の長期目標は、AI レンダリングと空間コンピューティングネットワーク全体を、完全なコミュニティ自治へと段階的に進化させることだ。

3.1ガバナンスフレームワーク

Voxel AI Network のガバナンス体系は、グローバルな AI レンダリング、3D ボクセル化コンピューティング、GPU ノードネットワークに長期的で安定した協調管理構造を確立することを目的としている。AI インフラストラクチャーがオープンな分散型ネットワークへと発展する中、従来の中央集権型ガバナンスモデルでは、グローバルなノード協調とマルチチェーンエコシステムの拡大需要を満たすことが難しくなっている。そのため Voxel AI Network は分散型オンチェーンガバナンスフレームワークを採用し、エコシステム参加者がネットワークの長期的発展を共に推進できるようにする。

Voxel AI Governance はエコシステム全体の中核ガバナンスレイヤーであり、以下を調整する責務を負う:

• GPU ノードリソース
• AI レンダリングエコシステムの拡大
• DAO トレジャリー管理
• プロトコルアップグレードの方向
• マルチチェーンエコシステム協調
• AI Labs 研究開発支援

ガバナンス体系の中核目標は、単なる Token 投票ではなく、長期的な AI インフラストラクチャー協調システムを構築することだ。

Voxel AI Governance のガバナンス構造は主に以下で構成される:

• Voxel AI DAO
• 地域ノード委員会
• SubDAO エコシステム組織
• GPU ノードガバナンスレイヤー
• veToken ホルダーガバナンスレイヤー
• AI Labs 協調ガバナンスレイヤー

各ガバナンスレイヤーはエコシステム内で異なる責務を担い、ネットワーク全体の運営を共に推進する。

Voxel AI Governance の設計理念が重視するのは:

1) 長期 GPU インフラストラクチャー指向

ガバナンス決定で優先されるのは:

• AI レンダリングリソースの拡大
• 空間コンピューティングネットワークの構築
• GPU ノードの長期安定性
• 分散型 AI トレーニングエコシステム

短期的な市場行動ではない。

2) 貢献主導のガバナンス

ガバナンス権は Token 保有量に由来するだけでなく、以下とも:

• GPU コンピュート貢献
• ノードのオンライン安定性
• AI レンダリング参加度
• 長期ステーキング期間

深く結びついている。

3) 透明なガバナンス構造

すべてのガバナンス提案、投票プロセス、実行結果は、オンチェーンシステムによって公開記録される。

透明性はガバナンスインフラストラクチャーの重要な構成要素とみなされている。

4) 階層型ガバナンス協調

メイン DAO、SubDAO、地域委員会の間には、階層型の協調ガバナンス構造が採用されている。

地域エコシステムは自律的に発展でき、中核となるプロトコルアップグレードはグローバルガバナンスを通じて決定される。

5) 長期的なエコシステム自治

Voxel AI Governance の最終目標は、AI レンダリングと空間コンピューティングのエコシステム全体がコミュニティ自治を段階的に実現するよう推進することだ。

グローバルな GPU ノードが増え続けるにつれ、リソーススケジューリングとエコシステムの発展方向の多くが、コミュニティによって共同決定されるようになる。

3.2オンチェーンガバナンスプロセス

Voxel AI Network のガバナンスプロセスは、オンチェーン提案とコミュニティ協調による意思決定構造を採用し、エコシステム全体の GPU リソース、AI レンダリング市場、プロトコルアップグレードが公開透明な環境で運営されることを保証する。

ガバナンスプロセスの中核目標は、エコシステム構築に長期的に参加するノード、開発者、コミュニティメンバーが、未来の AI インフラストラクチャーの発展方向に共に参加できるようにすることだ。

Voxel AI Governance のオンチェーンガバナンスプロセスは主に以下を含む:

• 提案の提出
• コミュニティ議論
• オンチェーン投票
• マルチシグ確認
• プロトコル実行
• オンチェーン記録のアーカイブ

すべてのガバナンスプロセスはオンチェーン構造を通じて運営され、記録は永久に保存される。

1) 提案提出段階

ガバナンス資格要件を満たすあらゆる参加者が、DAO にガバナンス提案を提出できる。

提案内容には通常以下が含まれる:

• GPU ノードルールの調整
• AI レンダリングプロトコルのアップグレード
• DAO トレジャリーの配分
• Voxel Compute Protocol のパラメータ変更
• AI Labs 提携計画
• クロスチェーンエコシステム拡大案

異なるタイプの提案は、影響範囲に応じて異なるガバナンスプロセスに進む。

2) コミュニティ議論段階

提案が提出されると、コミュニティ議論期間に入る。

GPU ノード、開発者、SubDAO、veToken ホルダーは以下をめぐって:

• AI レンダリングリソースへの影響
• GPU スケジューリング効率
• ネットワーク安定性
• Token エコノミクス

公開の議論を行うことができる。

この段階の目標は、ガバナンスの透明性とコミュニティの協調能力を高めることだ。

3) オンチェーン投票段階

議論終了後、提案はオンチェーン投票プロセスに入る。

投票ウェイトは主に以下に基づく:

• vAToken 保有量
• veToken ロック期間
• GPU ノード貢献
• ノードレピュテーショングレード

エコシステムに長期的かつ安定的に参加するノードは、通常より高いガバナンスウェイトを保有する。

4) マルチシグ確認段階

中核となるプロトコルアップグレード、トレジャリー資金の使用、クロスチェーン構造の調整に関わる提案は、さらにマルチシグメカニズムによる確認が必要となる。

この構造により、単一拠点のガバナンスリスクを効果的に低減できる。

5) プロトコル実行段階

ガバナンス提案が可決されると、スマートコントラクトが対応するパラメータ変更とリソーススケジューリングロジックを自動実行する。

すべての実行結果はオンチェーンに同期記録される。

Voxel AI Governance はオンチェーンガバナンスプロセスを通じて、以下のような:

• 検証可能
• 監査可能
• 持続的に協調可能

AI インフラストラクチャーのガバナンス体系を構築することを目指す。

3.3ノードガバナンスの類型

Voxel AI Network における GPU ノード、AI レンダリングタスク、空間コンピューティングのシナリオが増え続ける中、ネットワーク全体に多層のノードガバナンス構造が徐々に形成されている。

エコシステム内での責務はノードごとに異なるため、Voxel AI Governance はノードガバナンスを複数の類型に区分し、AI レンダリングネットワーク全体の協調効率と安定性を高めている。

1) GPU レンダリングノードガバナンス

GPU レンダリングノードはネットワーク全体の中核コンピューティングリソースである。

主な担当領域:

• AI 動画生成
• 3D ボクセルレンダリング
• 大規模モデルトレーニング
• 空間 AI 推論

GPU ノードガバナンスは主に以下を軸に:

• コンピュートリソースのスケジューリング
• AI レンダリング収益の配分
• GPU ノードレピュテーション体系
• 高性能リソース管理

展開される。

長期的に安定運用される GPU ノードは、徐々により高いガバナンス影響力を獲得する。

2) 検証ノードガバナンス

検証ノードが担当するのは:

• AI レンダリング結果の検証
• GPU タスクの検証
• オンチェーンデータの確認
• 異常検出

検証ノードガバナンスがより重視するのは:

• ネットワークセキュリティ
• 検証効率
• オンチェーンの信頼性
• リスク管理メカニズム

一部の高グレード検証ノードには、長期的な vAToken ステーキングが必要となる。

3) エッジノードガバナンス

エッジノードが主に担当するのは:

• リアルタイム空間推論
• XR エッジレンダリング
• IoT 空間コンピューティング
• AI Agent 協調

エッジノードガバナンスが重視するのは:

• 低遅延コンピューティング
• 地域協調能力
• 分散型の安定性
• リアルタイム AI サービス効率

空間コンピューティング市場の発展に伴い、エッジノードの重要性は高まり続ける。

4) SubDAO ノードガバナンス

さまざまな地域や AI Labs コミュニティは、SubDAO を通じて独自のノードガバナンス構造を構築できる。

SubDAO ノードガバナンスは通常、以下を軸に:

• 地域 GPU リソース
• ローカル開発者エコシステム
• AI Labs プロジェクト
• 空間コンピューティングインフラストラクチャー

展開される。

SubDAO はローカルガバナンスにおいて高い自治権を持つが、中核となるプロトコルアップグレードは依然としてメイン DAO を通じて決定される。

5) ガバナンスノード協調

すべてのノードガバナンス構造は孤立して運営されるのではなく、統一されたガバナンスフレームワークを通じて協調して機能する。

GPU ノード、検証ノード、エッジノード、SubDAO が共に Voxel AI Network 全体のガバナンス基盤を構成する。

この多層ノードガバナンス体系により、AI レンダリングと空間コンピューティングのエコシステム全体が、グローバルな範囲で長期的かつ安定的に拡大できる。

3.4vAToken veToken モデル

vAToken veToken(Vote Escrow Token)モデルは、Voxel AI Governance における重要なガバナンスおよび長期協調メカニズムである。

veToken モデルの目標は、以下を:

• 長期的な GPU インフラストラクチャー構築
• AI レンダリングリソース協調
• コミュニティガバナンス参加
• ノードの長期安定性

統一されたガバナンス構造に結合することだ。

従来の Token モデルでは、ガバナンス権が通常 Token 保有数量に完全に依存するため、短期的な市場行動がガバナンス構造に過度の影響を与えやすい。

Voxel AI Network は veToken メカニズムを通じて、長期的なエコシステム参加者のガバナンス影響力を強化することを目指す。

ユーザーは vAToken をロックすることで vevAToken を獲得できる。

ロック期間が長いほど、獲得できる veToken ウェイトは高くなる。

vevAToken の主な用途:

• DAO 投票
• GPU ノードガバナンス
• AI レンダリングリソース配分
• SubDAO ウェイト協調
• AI Labs 提案参加
• トレジャリーガバナンス決定

veToken のガバナンスロジックが重視するのは:

1) 長期指向

長期ロックユーザーはより高いガバナンスウェイトを保有する。

このメカニズムは、コミュニティが AI インフラストラクチャー構築に長期的に参加することを促進する。

2) ガバナンスと貢献の連動

ガバナンス権はロック数量だけでなく、以下とも:

• GPU ノード貢献
• AI レンダリング参加度
• ノードレピュテーショングレード

共に作用する。

3) エコシステム協調インセンティブ

以下に長期的に参加する:

• GPU ノード運営
• AI Labs 開発
• 空間コンピューティングエコシステム構築

参加者は、徐々により高いガバナンス影響力を獲得する。

4) 安定したガバナンス構造

veToken モデルは、短期的な市場変動がガバナンス構造に与える影響を低減し、エコシステム全体の長期安定性を強化できる。

Voxel AI Network は veToken モデルを通じて、以下のような:

• 長期安定
• 分散型協調
• AI インフラストラクチャー指向

グローバルガバナンス体系を構築することを目指す。

エコシステムが拡大し続ける中、vevAToken は Voxel AI Network 全体における重要なガバナンスおよびリソース調整の基盤となっていく。

4.1プロトコルの目標

Voxel Compute Protocol は Voxel AI Network における中核的な分散型コンピューティングプロトコルであり、グローバルな GPU ノード、AI レンダリングリソース、3D ボクセル化コンピューティングタスク間の協調運営を担う。

AI 動画生成、空間コンピューティング、デジタルツイン、XR エコシステムの急速な発展に伴い、今後の膨大な AI システムは 2D の情報処理にとどまらず、以下を継続的に処理する必要がある:

• 3D 空間データ
• AI レンダリングタスク
• マルチモーダルモデルトレーニング
• リアルタイム空間推論
• エッジコンピューティング協調

従来の中央集権型 GPU インフラストラクチャーには、拡張能力、リソース利用率、グローバル協調の面で明確な限界がある。

Voxel Compute Protocol の目標は、以下のような:

• 分散型
• 拡張可能
• 高性能
• 検証可能

グローバルな AI レンダリングおよび空間コンピューティングネットワークを構築することだ。

プロトコルの長期的使命には以下が含まれる:

• グローバルな GPU リソースを統一された AI コンピューティングネットワークに統合する
• 3D ボクセル化データ処理の標準化を推進する
• オープンな AI レンダリング市場を確立する
• AI と空間コンピューティングリソースの参入障壁を下げる
• AI と Web3 インフラストラクチャーの深度融合を推進する

Voxel Compute Protocol の中核的な運営方向は主に以下を軸に展開される:

1) GPU リソース協調

プロトコルは、グローバルな GPU ノードが統一された標準を通じてネットワークに参加し、AI レンダリングと空間コンピューティングタスクに動的に参加することを可能にする。

2) AI レンダリングインフラストラクチャー

プロトコルがサポートするのは:

• AI 動画生成
• 3D シーンレンダリング
• XR 空間コンピューティング
• デジタルツインシミュレーション
• マルチモーダル AI 推論

といったシナリオである。

3) 分散型タスク実行

大規模な AI および空間コンピューティングタスクは複数の並列タスクユニットに分割され、異なる GPU ノードによって同期実行される。

4) オンチェーン検証と収益決済

すべての GPU タスク結果はオンチェーン検証体系で確認され、vAToken の収益モデルにマッピングされる。

5) 長期 AI インフラストラクチャー構築

Voxel Compute Protocol は単なる GPU スケジューリングシステムではなく、未来の空間 AI と 3D インテリジェントエコシステムにおける重要な基盤プロトコルである。

グローバルな AI レンダリング需要が拡大し続ける中、Voxel Compute Protocol は次世代の AI および空間コンピューティングネットワークにおける中核コンピューティングレイヤーとなることを目指す。

4.2Voxel コアコンピューティングアーキテクチャ

Voxel Compute Protocol は分散型 3D コンピューティングアーキテクチャを採用し、AI レンダリング、ボクセル化データ処理、空間コンピューティングタスクがグローバルな GPU ネットワーク内で協調運営されるのを支える。

プロトコルアーキテクチャ全体は主に以下のコアレイヤーで構成される:

• GPU Node Layer(GPU ノードレイヤー)
• Voxel Scheduler Layer(スケジューリングレイヤー)
• Voxel Rendering Layer(レンダリングレイヤー)
• Verification Layer(検証レイヤー)
• Settlement Layer(決済レイヤー)
• Relay Layer(通信レイヤー)

各レイヤーが共に、完全な AI レンダリングおよび空間コンピューティングインフラストラクチャーを構成する。

1) GPU ノードレイヤー

GPU ノードレイヤーはネットワーク全体の中核コンピューティングリソースレイヤーである。

ノードは以下で:

• 高性能 GPU クラスター
• クラウド GPU サーバー
• エッジレンダリングデバイス
• AI ワークステーション

構成される。

GPU ノードが担当するのは:

• AI 動画生成
• 3D ボクセルレンダリング
• 空間モデルトレーニング
• マルチモーダル推論
• リアルタイム AI レンダリング

システムは GPU 性能に基づいてノードグレードを自動的に区分する。

2) Voxel Scheduler スケジューリングレイヤー

Voxel Scheduler はプロトコルの中核スケジューリングシステムである。

主な責務には以下が含まれる:

• AI タスクのスライス
• GPU リソース配分
• 並列タスクスケジューリング
• 負荷分散
• ノード同期

大規模なレンダリングタスクは自動的に分割され、異なる GPU ノードに分散されて同期実行される。

3) Voxel Rendering レンダリングレイヤー

Voxel Rendering Layer が担当するのは:

• 3D ボクセルデータ処理
• AI シーン生成
• XR 空間レンダリング
• デジタルツイングラフィックスコンピューティング

このレイヤーがサポートするのは:

• マルチモーダル AI データ構造
• リアルタイム空間データ同期
• GPU 並列レンダリング
• 3D 空間動的コンピューティング

4) 検証レイヤー

Verification Layer が担当するのは:

• レンダリング結果の検証
• GPU 出力の検証
• AI モデル結果の同期
• 異常検出

すべてのタスク結果は、オンチェーン検証を経てから決済プロセスに進む。

5) 通信レイヤーと決済レイヤー

Relay Layer の用途:

• ノード通信
• GPU データ同期
• レンダリングタスクのブロードキャスト

Settlement Layer が担当するのは:

• vAToken 収益配分
• GPU 貢献の決済
• ノード報酬の記録

アーキテクチャ全体はモジュラー設計を採用している。

さまざまな AI レンダリングモジュールと空間コンピューティングプロトコルが、標準化されたインターフェースを通じて継続的に拡張でき、基盤となるプロトコル構造を変更する必要はない。

Voxel Compute Protocol はこのアーキテクチャを通じて、グローバルな AI レンダリングと 3D コンピューティングの長期的インフラストラクチャーを構築することを目指す。

4.3AI レンダリングと 3D データ処理

AI レンダリングと 3D データ処理は、Voxel Compute Protocol の中核的な運営方向である。

今後の AI システムは 2D コンテンツ生成から徐々に以下へと移行していく:

• 3D 空間理解
• AI 動画生成
• XR 空間インタラクション
• デジタルツインシミュレーション
• 空間 AI 推論

これらのシナリオでは、大量の GPU と高性能レンダリングリソースの継続的な消費が必要となる。

Voxel Compute Protocol はグローバルな GPU ネットワークを通じて、分散型 AI レンダリングと 3D データの協調処理を実現する。

プロトコルの AI レンダリングシステムが主にサポートするのは:

1) AI 動画生成

AI 動画生成には通常以下が必要となる:

• マルチフレーム空間モデリング
• 動的ライティング計算
• GPU 並列推論
• 大規模モデルトレーニング

Voxel Protocol はこれらのタスクを異なる GPU ノードに分割し、同期実行することができる。

2) 3D ボクセル化データ処理

Voxel(ボクセル)は 3D 空間における最小のデータユニットである。

2D ピクセル構造と比較して、ボクセルは以下を記録できる:

• 深度
• 空間位置
• 構造変化
• 3D 動的情報

この構造は以下により適している:

• 空間 AI
• XR レンダリング
• 自動運転
• デジタルツイン
• ロボットの空間認識

3) 空間 AI モデルトレーニング

Voxel Protocol がサポートするのは:

• 3D 空間モデルトレーニング
• マルチモーダル AI 推論
• XR 空間理解
• リアルタイムシーン分析

GPU ノードは大規模な空間 AI モデルトレーニングタスクに共同参加できる。

4) エッジレンダリングとリアルタイム推論

エッジノードが参加できるのは:

• リアルタイム空間レンダリング
• AI Agent 推論
• XR エッジコンピューティング
• モバイル端末 AI サービス

これにより中央集権型 GPU への負荷が低減される。

5) AI データ協調

Voxel Protocol がサポートするのは:

• 分散型 3D データ同期
• GPU レンダリングデータ共有
• AI モデルパラメータ協調
• 空間コンピューティングタスク同期

AI レンダリングと 3D データ処理体系を通じて、Voxel AI Network は未来の AI が 2D 情報の時代から 3D 空間インテリジェンスの時代へと徐々に移行するのを推進している。

4.4分散型タスク検証メカニズム

AI レンダリングと空間コンピューティングネットワーク全体の信頼性を保証するため、Voxel Compute Protocol は分散型タスク検証メカニズムを構築している。

オープンな GPU ネットワークにおいて、統一された検証構造が欠如している場合、一部のノードが以下を通じて:

• 虚偽のレンダリング
• GPU 不正行為
• データ改ざん
• 異常な結果の提出

ネットワーク全体の安定性に影響を与える可能性がある。

そのため Voxel Protocol はオンチェーン検証とマルチノード検証体系を導入している。

すべての GPU ノードはタスク完了後、以下を提出する必要がある:

• レンダリング結果のハッシュ
• GPU リソースの証明
• AI 出力記録
• タスク実行パス

その後、検証プロセスに入る。

分散型検証体系は主に以下を含む:

1) マルチノードクロス検証

異なる検証ノードが以下を:

• AI レンダリング結果
• 3D データ構造
• GPU 出力内容

同期検証する。

2) オンチェーン記録

すべての重要なタスク記録はオンチェーンデータとして生成される。

その対象には以下が含まれる:

• GPU 貢献記録
• AI レンダリングタスク
• ノード収益
• 検証結果

あらゆる参加者が公開の下で照会できる。

3) 異常検出メカニズム

システムは以下を継続的に監視する:

• GPU の変動
• 異常なレンダリング結果
• ノードの行動パターン
• データ一貫性

異常なノードは以下の:

• 収益制限
• ノードの減権
• ステーキングペナルティ

処理を受ける。

4) 動的検証ウェイト

長期的に安定運用される GPU ノードと検証ノードは、徐々により高い検証ウェイトを獲得する。

5) オンチェーン収益決済

タスク検証完了後、システムは以下に基づいて:

• GPU リソース消費
• AI レンダリング貢献
• ノード安定性

vAToken の収益配分を自動的に完了する。

Voxel Compute Protocol は分散型検証体系を通じて、以下のような:

• 検証可能
• 追跡可能
• 定量化可能

グローバルな AI レンダリングおよび空間コンピューティングネットワークを構築することを目指す。

5.1ラボの位置づけ

Voxel AI Labs は、Voxel AI Network において AI レンダリング研究開発、空間コンピューティング革新、エコシステム拡大を担当する重要な実験体系であり、3D AI、ボクセル化コンピューティング、分散型 GPU ネットワークの継続的な進化を推進することを目標としている。

AI 動画生成、XR 空間インタラクション、デジタルツイン、マルチモーダルモデルの急速な発展に伴い、未来の AI インフラストラクチャーには GPU コンピューティングパワーの支援だけでなく、継続的なアルゴリズム最適化、空間データ研究、AI レンダリング技術革新も必要となる。

Voxel AI Labs はまさにこの背景の下で設立されたオープンな AI 実験およびエコシステム協調プラットフォームである。

Voxel AI Labs の中核責務には以下が含まれる:

• AI レンダリングプロトコルの研究開発
• 3D ボクセル化コンピューティング研究
• 空間 AI モデルトレーニング
• GPU レンダリング最適化
• AI Agent システム実験
• XR とエッジ空間コンピューティングの探索

Labs は単一の研究開発部門ではなく、Voxel AI Network 全体の技術革新およびエコシステム拡大センターである。

Voxel AI Labs の長期目標は、以下を軸とする:

• 空間 AI
• AI 動画生成
• XR レンダリング
• 3D データ処理
• 分散型 GPU 協調

グローバルな AI 実験ネットワークを構築することだ。

Voxel AI Labs の研究方向は主に以下に焦点を当てている:

1) AI レンダリングインフラストラクチャー

その内容:

• AI 動画生成エンジン
• GPU レンダリングフレームワーク
• 分散型グラフィックスコンピューティング
• AI 空間推論

2) ボクセル化コンピューティング研究

その内容:

• 3D 空間データ構造
• ボクセルエンジンの最適化
• 空間 AI データ処理
• 3D 動的シーンモデリング

3) AI Agent とエッジインテリジェンス

その内容:

• AI Agent 協調コンピューティング
• エッジ推論ネットワーク
• XR リアルタイムレンダリング
• IoT 空間コンピューティング

4) 分散型トレーニングシステム

その内容:

• GPU 並列トレーニング
• マルチノード AI 同期
• 分散型モデルトレーニング
• AI データ協調構造

Voxel AI Labs はオープンな研究開発とコミュニティ協調モデルを通じて、未来の AI と空間コンピューティングインフラストラクチャーの継続的な進化を推進することを目指す。

Labs で生まれた新しい AI レンダリングプロトコルと空間コンピューティング技術も、徐々に Voxel AI Network エコシステム全体に統合されていく。

5.2AI レンダリングとトレーニング戦略

AI レンダリングと空間モデルトレーニングは、Voxel AI Labs の中核戦略方向である。

今後の AI の発展は、徐々に以下から:

• テキスト理解
• 2D 画像生成

以下へと進化していく:

• AI 動画生成
• 3D 空間理解
• デジタルツインシミュレーション
• 空間 AI Agent

このトレンドは、GPU と空間コンピューティングリソースが AI インフラストラクチャーの中核的構成要素となることを意味している。

Voxel AI Labs の戦略的重点は、グローバルな GPU ネットワークを軸にオープンな AI レンダリングおよびトレーニング体系を構築することだ。

Labs の AI レンダリング戦略は主に以下を含む:

1) AI 動画生成体系

AI 動画生成には以下が必要となる:

• GPU 並列レンダリング
• マルチフレーム動的推論
• 3D 空間同期
• 高性能モデルトレーニング

Voxel AI Labs は分散型 AI 動画レンダリング構造の研究に重点を置き、GPU ノードの協調レンダリング能力を推進する。

2) 空間 AI モデルトレーニング

今後の AI は徐々に以下の能力を備えていく:

• 空間理解能力
• 3D 環境推論能力
• 動的シーン分析能力

Labs は以下の:

• 3D 空間モデルトレーニング
• ボクセル化データ学習
• XR シーン AI 推論
• マルチモーダル空間モデル

研究を推進する。

3) GPU 並列トレーニング構造

Voxel AI Labs は以下を継続的に最適化し:

• 分散型 GPU トレーニング
• マルチノード同期構造
• AI パラメータ共有メカニズム
• レンダリングタスクのスライスロジック

Voxel Compute Protocol 全体のコンピューティング効率を高める。

4) エッジレンダリングとリアルタイム AI

今後、膨大な AI シナリオで以下が必要となる:

• 低遅延推論
• リアルタイム XR レンダリング
• エッジ AI Agent

Labs はエッジ GPU ノードとリアルタイム空間コンピューティング体系の構築を推進する。

5) オープンな AI レンダリング市場

Voxel AI Labs はオープンな GPU レンダリングエコシステムの構築を目指す。

開発者、AI チーム、空間コンピューティングプロジェクトは、Voxel Network を通じてグローバルな GPU リソースを取得し、AI レンダリング市場の協調に参加できる。

Voxel AI Labs の長期戦略目標は、AI を 2D 生成の時代から 3D 空間インテリジェンスの時代へと推進することだ。

5.3Voxel AI エコシステム統合

Voxel AI Labs は AI レンダリング研究開発だけでなく、Voxel AI Network エコシステム全体の重要な統合レイヤーでもある。

Labs で開発されたプロトコル、AI エンジン、空間コンピューティングモジュールは、徐々に以下に統合されていく:

• Voxel Compute Protocol
• GPU ノードネットワーク
• Voxel Scheduler
• Voxel AI DAO
• AI Agent システム

これにより統一された AI インフラストラクチャーエコシステムが形成される。

Voxel AI Labs のエコシステム統合構造は主に以下を含む:

1) GPU ネットワーク統合

Labs が開発した:

• レンダリング最適化モジュール
• GPU スケジューリングロジック
• AI トレーニングフレームワーク

これらは、徐々に GPU ノードネットワークの運営に組み込まれる。

2) AI レンダリングプロトコル統合

新しい:

• AI 動画プロトコル
• XR レンダリング構造
• 3D 空間データプロトコル

これらは、ガバナンスプロセスを通じて徐々に Voxel Compute Protocol に組み込まれる。

3) AI Agent システム統合

Voxel AI Labs は以下もサポートする:

• AI Agent 推論システム
• 自動化空間 AI
• エッジインテリジェンス協調

今後、膨大な数の AI Agent が Voxel GPU ネットワークに依存して運営されるようになる。

4) クロスチェーンエコシステム統合

Labs は以下を推進する:

• AI と Web3 の協調
• マルチチェーン空間 AI
• GPU クロスチェーンリソース共有
• AI データプロトコル協調

これによりエコシステム全体の拡張能力が強化される。

5) ガバナンス体系協調

Voxel AI Labs の研究方向は孤立して運営されるものではない。

すべての重要なプロトコルアップグレードと AI エコシステム拡大は、以下を通じて:

• DAO ガバナンス
• veToken 投票
• ノードコミュニティ協調

完了する必要がある。

Voxel AI Labs はエコシステム統合構造を通じて、AI レンダリング、GPU ネットワーク、空間コンピューティングが真に統一されたインフラストラクチャー体系を形成することを目指す。

5.4Labs SubDAO と開発者エコシステム

グローバルな AI レンダリングと空間コンピューティングエコシステムの継続的な拡大を推進するため、Voxel AI Labs は Labs SubDAO とオープンな開発者エコシステム構造を導入している。

AI と GPU インフラストラクチャーが急速に成長する中、単一の研究開発チームでは、未来の空間 AI と分散型レンダリング市場の発展需要を満たすことができない。

そのため Voxel AI Network はオープンな Labs SubDAO 体系を通じて、グローバルな開発者、GPU コミュニティ、AI チームが未来の AI インフラストラクチャー構築に共同参加できるようにすることを目指す。

Labs SubDAO は以下を軸に:

• AI 動画生成
• XR 空間レンダリング
• 3D ボクセルエンジン
• AI Agent システム
• GPU スケジューリング最適化
• エッジ空間コンピューティング

独自の研究開発エコシステムを構築できる。

各 Labs SubDAO は以下を保有できる:

• 独自の開発方向
• 地域 GPU コミュニティ
• 専門 AI 研究計画
• 独自のガバナンス協調構造

同時にメイン DAO とのエコシステム協調を維持する。

Voxel AI Labs の開発者エコシステムは主に以下を含む:

1) プロトコル開発者

担当領域:

• AI レンダリングプロトコル
• GPU ネットワークロジック
• 空間データプロトコル
• 分散型トレーニングフレームワーク

開発を担当する。

2) AI モデル開発者

担当領域:

• AI 動画モデル
• 空間 AI システム
• XR AI エンジン
• マルチモーダル空間モデル

研究を担当する。

3) GPU ノード開発者

担当領域:

• GPU クラスター最適化
• エッジノード構造
• AI レンダリング同期
• GPU 負荷スケジューリング

4) AI Agent 開発者

担当領域:

• 自動化 AI システム
• リアルタイム空間推論
• XR インテリジェント協調
• AI エッジサービス

Voxel AI Labs はオープンな開発者エコシステムを通じて、以下を:

• グローバル GPU 協調
• AI レンダリング革新
• 3D 空間コンピューティング
• Web3 AI インフラストラクチャー

持続的に成長させることを目指す。

今後、Labs SubDAO は Voxel AI Network 全体において、AI 革新と空間コンピューティング拡大を推進する重要な中核力となっていく。

6.1Token の紹介

vAToken は Voxel AI Network のネイティブユーティリティトークンであり、総発行量は 500,000,000 枚(5 億枚)に固定されている。AI レンダリングと 3D 空間コンピューティングエコシステム全体における重要な運営基盤である。

vAToken はグローバルな GPU、エッジノード、AI レンダリングタスクを接続し、ノード貢献、モデルトレーニング、3D 空間コンピューティングリソースがオンチェーンで統一され、検証可能で継続的に流動する経済体系を形成できるようにする。

AI 動画生成、XR 空間インタラクション、デジタルツイン、ボクセル化コンピューティングの急速な発展に伴い、GPU と高性能 AI レンダリングリソースは未来のデジタル経済における重要なインフラストラクチャーとなりつつある。vAToken の目標は、グローバルな GPU コンピューティングパワー、AI レンダリングタスク、空間コンピューティングの価値を統一されたオンチェーン経済体系にマッピングすることだ。

vAToken は以下の機能を担うだけでなく:

• GPU ノード報酬
• AI レンダリングタスク決済
• DAO ガバナンス
• veToken ロック
• AI Labs 協調

以下を接続する:

• AI 動画生成市場
• 3D 空間コンピューティングネットワーク
• 分散型 GPU ノード
• XR とエッジレンダリングエコシステム

重要な価値媒介でもある。

Voxel AI Network は vAToken を通じて、本来分散し孤立していた GPU と AI レンダリングリソースを、以下のような:

• 検証可能
• 定量化可能
• 流通可能

AI インフラストラクチャー資産へと転換することを目指す。

vAToken は固定供給量の発行メカニズムを採用している。

Token の総量は恒常的に固定されており、無制限の追加発行はサポートされず、中央集権的な無制限の鋳造権限も存在しない。

Token 全体のリリースと流通は、以下を軸に:

• AI レンダリング需要
• GPU リソース協調
• 3D コンピューティングタスク
• 空間 AI トレーニング

段階的に展開される。

Voxel AI Network が強調するのは:

「実際の GPU 貢献が価値を駆動する」。

ノードは以下を通じて:

• AI 動画レンダリング
• GPU 並列コンピューティング
• 3D 空間タスク
• XR レンダリングサービス
• 分散型 AI 推論

対応する Token 収益を獲得する必要がある。

vAToken の長期目標は、単なる取引型資産として存在することではなく、未来の以下における:

• AI レンダリング市場
• 空間コンピューティングネットワーク
• GPU 協調インフラストラクチャー

中核的な価値レイヤーとなることだ。

グローバルな AI と空間インテリジェンス市場が成長し続ける中、vAToken は次世代 AI インフラストラクチャーにおける重要なデジタルリソースの証明となることを目指す。

6.2Token のユースケース

vAToken は Voxel AI Network エコシステム全体に浸透し、AI レンダリング、GPU リソーススケジューリング、空間コンピューティングネットワークにおける中核的な流通機能を担う。

Voxel AI Network の継続的な拡大に伴い、vAToken のユースケースも以下を軸に:

• AI 動画生成
• 3D ボクセルレンダリング
• XR 空間コンピューティング
• GPU 分散トレーニング
• AI Agent 協調

拡大していく。

1) AI レンダリングリソースの支払い

企業、開発者、AI プロジェクトは vAToken を通じて以下を呼び出せる:

• GPU レンダリングリソース
• AI 動画生成サービス
• 3D 空間トレーニングタスク
• XR 推論サービス
• 分散型 AI モデルトレーニング

Voxel Scheduler はタスク規模と GPU 消費に基づいてリソースコストを自動計算する。

2) GPU ノード収益決済

GPU ノードは以下を完了した後:

• AI レンダリングタスク
• 動画生成タスク
• 3D データ処理
• AI 推論サービス

オンチェーン検証体系を通じて vAToken 収益を獲得する。

ノード収益は以下と:

• GPU 性能
• AI レンダリング貢献
• ノード安定性
• 検証成功率

深く連動している。

3) DAO ガバナンス参加

vAToken ホルダーは以下の:

• AI レンダリングプロトコルのアップグレード
• GPU リソースガバナンス
• トレジャリー協調管理
• AI Labs 提案投票
• マルチチェーンエコシステム協調

ガバナンスプロセスに参加できる。

4) veToken ロックガバナンス

ユーザーは vAToken をロックすることで vevAToken を取得できる。

veToken の用途:

• ガバナンス投票
• GPU ノードガバナンス
• SubDAO 協調
• AI Labs エコシステム決定

長期ロックユーザーはより高いガバナンスウェイトを獲得する。

5) AI Labs と開発者エコシステム

開発者と Labs SubDAO は vAToken を通じて以下を実現できる:

• GPU 研究開発リソースの取得
• AI レンダリング実験への参加
• XR 空間プロトコルの構築
• AI Agent サービスのデプロイ

これによりエコシステム全体の継続的な拡大が推進される。

6) クロスチェーン AI と空間コンピューティング

今後、異なるチェーン上の AI および XR プロジェクトも、vAToken を通じて Voxel AI Network 内の GPU と空間コンピューティングリソースを呼び出せるようになる。

AI と Web3 の融合が進むにつれ、vAToken のユースケースはさらに拡大していく。

6.3ノード報酬と GPU インセンティブ

Voxel AI Network の中核目標の一つは、長期的に安定したグローバルな GPU レンダリングおよび AI コンピューティングネットワークを構築することだ。

そのため vAToken のエコノミクスは、以下を軸に:

• GPU リソース協調
• AI レンダリング貢献
• 空間コンピューティングタスク
• 分散型トレーニングサービス

報酬体系を構築することに重点を置いている。

Voxel AI Network は GPU Contribution インセンティブモデルを採用している。

ノードは以下を提供することで:

• GPU レンダリング能力
• AI 動画生成リソース
• XR 空間コンピューティング能力
• AI 推論サービス

対応する vAToken 収益を獲得する。

ネットワーク内で GPU ノードの役割はそれぞれ異なる。

1) 高性能 GPU ノード

主な担当領域:

• AI 動画生成
• 3D ボクセルレンダリング
• 大規模モデルトレーニング
• マルチモーダル空間 AI

この類のノードは通常、より高い収益グレードを獲得できる。

2) エッジ GPU ノード

主な担当領域:

• リアルタイム XR レンダリング
• エッジ空間推論
• AI Agent 協調
• モバイル向け AI サービス

エッジノードはネットワーク全体のリアルタイム AI 能力を強化できる。

3) 検証ノード

担当領域:

• GPU レンダリング結果の検証
• AI 出力の検証
• オンチェーンタスクの確認

長期的に安定運用される検証ノードは、徐々により高い検証ウェイトを獲得する。

4) 動的 GPU インセンティブ構造

Voxel Scheduler は以下に基づいて:

• GPU 性能
• VRAM 規模
• AI レンダリング貢献
• ノードオンライン率
• ネットワーク需要

タスク収益を動的に調整する。

このメカニズムにより GPU リソースの利用効率が向上し、リソースの長期遊休を回避できる。

5) 長期ノード協調メカニズム

長期的に安定運用される GPU ノードは、徐々に以下を獲得する:

• 高グレードタスクの優先権
• DAO ガバナンスウェイト
• veToken 増強収益
• AI Labs 協調資格

Voxel AI Network は GPU インセンティブ体系を通じて、グローバルな GPU リソースがオープンな AI レンダリングネットワークを徐々に形成するのを推進し、長期的に安定した AI インフラストラクチャーエコシステムを構築することを目指す。

6.4veToken ガバナンスとステーキングメカニズム

veToken(Vote Escrow Token)メカニズムは、vAToken エコノミクスにおける重要な長期ガバナンス構造である。

Voxel AI Network は veToken モデルを通じて、以下を:

• GPU ノードの長期安定性
• AI レンダリングリソース協調
• DAO ガバナンス能力
• コミュニティの長期参加

深く結合することを目指す。

ユーザーは vAToken をロックすることで vevAToken を取得できる。

ロック期間が長いほど、獲得できるガバナンスウェイトは高くなる。

vevAToken の主な機能には以下が含まれる:

• DAO 提案投票
• GPU ノードガバナンス
• AI Labs 意思決定参加
• SubDAO 協調ガバナンス
• トレジャリー協調管理
• プロトコルアップグレード決定

veToken モデルが重視するのは:

1) 長期エコシステム指向

長期ロックユーザーは、徐々により高いガバナンスウェイトを獲得する。

このメカニズムは、コミュニティが以下に長期的に参加することを促進する:

• GPU ノード構築
• AI レンダリングエコシステム
• 空間コンピューティングインフラストラクチャー

2) ガバナンスと貢献の連動

ガバナンス権は Token 数量だけでなく、以下とも:

• GPU ノード貢献
• AI レンダリング参加度
• ノードレピュテーショングレード

共に作用する。

3) 長期的な GPU 安定性

一部の上級 GPU ノードと検証ノードは、以下を通じて:

• vAToken ステーキング
• veToken 協調

高グレードタスクに参加する必要がある。

これによりネットワーク全体の長期安定性が強化される。

4) SubDAO と AI Labs の協調

SubDAO と AI Labs チームも veToken を通じて以下に参加できる:

• GPU リソーススケジューリング
• Labs 研究方向
• XR エコシステム構築
• AI プロトコルアップグレード

5) 長期ガバナンス安定構造

veToken モデルは、短期的な市場変動がガバナンス体系に与える影響を効果的に低減し、AI インフラストラクチャーエコシステム全体の長期協調能力を強化できる。

Voxel AI Network は veToken と GPU インセンティブ体系を通じて、以下のような:

• 分散型
• 長期安定
• AI インフラストラクチャー指向

グローバルなガバナンスおよびコンピュート協調ネットワークを徐々に形成することを目指す。

7.1全体の推進方向

エコシステム全体の発展は、以下を軸に:

• GPU ネットワーク拡大
• AI レンダリング市場構築
• 空間コンピューティングインフラストラクチャー
• DAO ガバナンス自治
• Web3 AI 協調

持続的に推進される。

7.2基盤デプロイ:プロトコルと GPU ノードネットワーク

ネットワークの初期段階で、Voxel AI Network は Voxel Compute Protocol、Voxel Scheduler、GPU ノードシステムの基盤デプロイを完了する。グローバルな GPU ノードは統一されたプロトコルを通じてネットワークに参加し、AI 動画生成、3D ボクセルレンダリング、空間 AI 推論タスクへの参加を開始できる。同時に vAToken エコノミクス、オンチェーン収益決済体系、基礎的な DAO ガバナンスフレームワークも同期してローンチされ、エコシステム全体に初期の運営構造が確立される。

7.3AI レンダリング市場の拡大

GPU ノード数と AI レンダリング需要が拡大し続ける中、Voxel AI Network は AI レンダリング市場の拡大段階に入る。ネットワークは以下をさらに開放する:

• AI 動画生成サービス
• XR リアルタイムレンダリング
• デジタルツインコンピューティング
• マルチモーダル空間 AI
• 分散型モデルトレーニング

といったシナリオである。

Voxel Scheduler は GPU 並列レンダリングとタスクスライス能力を継続的に最適化し、グローバルな GPU ノードが大規模な AI レンダリングと空間コンピューティングタスクを協調して完了できるようにする。

7.4エッジ空間コンピューティングとマルチチェーン協調

AI レンダリングエコシステムが成熟した後、Voxel AI Network はエッジ空間コンピューティングとマルチチェーン AI 協調を重点的に推進する。

今後、膨大な XR、AI Agent、空間インテリジェンスのシナリオで、低遅延の GPU 推論とリアルタイム空間コンピューティングの支援が必要となる。そのため Voxel AI Network は以下を徐々に拡大する:

• エッジ GPU ノード
• AI Agent ネットワーク
• XR 空間推論システム
• マルチチェーン GPU リソース協調
• AI データ同期プロトコル

また Quantum Bridge のようなクロスチェーン構造を通じて、異なるチェーン上の AI エコシステム間での GPU リソース共有を実現する。

7.5完全な DAO ガバナンス自治

グローバルエコシステムの継続的な拡大に伴い、Voxel AI DAO はより完全なオンチェーンガバナンス体系を徐々に開放していく。

以下の事項は:

• GPU リソーススケジューリング
• AI レンダリングプロトコルのアップグレード
• Labs 研究方向
• DAO トレジャリー協調
• SubDAO エコシステムガバナンス

いずれも徐々にコミュニティの共同決定に委ねられる。

長期的に安定運用される GPU ノード、veToken ホルダー、AI Labs 貢献者は、将来のガバナンス体系においてより高い協調ウェイトを保有する。

今後、Voxel AI Network は以下の領域を:

• AI 動画生成インフラストラクチャー
• XR と空間 AI ネットワーク
• 3D ボクセル化データプロトコル
• 分散型 GPU レンダリング市場
• エッジ空間インテリジェンスエコシステム
• AI Agent 自動化コンピューティングシステム

引き続き推進していく。

Voxel AI Network の長期的ビジョンは、グローバルな GPU と AI レンダリングリソースが真にオープンな協調ネットワークを形成し、AI が 2D コンテンツ生成から 3D 空間インテリジェンスの時代へと徐々に移行し、未来の AI および空間コンピューティングインフラストラクチャーにおける重要な基盤プロトコルとなることだ。

8.1vAToken マイニングの概要

vAToken の総供給量は 500,000,000 枚に固定されています。報酬はデプロイ済みのマイニングプールコントラクトで決済され、現在のルール、ノードの貢献、タスク品質、バリデーター資格に左右されます。

ABI やパラメータを利用する前に、Etherscan で検証済みのトークンとマイニングプールを確認してください。上記のアドレスが vAToken の正式な参照先です。

8.2Compute-PoC

Compute-PoC は独立した計算貢献の経路です。ノードは GPU、CPU、エッジデバイスでタスクを処理し、検証可能な証明をプールへ送信します。無制限のハッシュ競争ではなく、貢献度を基準にします。

一般的な貢献フロー：

• 安定した Ethereum RPC にウォレットを接続します。
• デプロイ済みプールから現在のチャレンジ、ターゲット、報酬を読み取ります。
• ローカルで証明を計算し、検証済み ABI に従って有効な nonce だけを送信します。
• 確認を待ち、次のラウンドの前にチャレンジと報酬を更新します。

マイニングパラメータはコントラクトで定義されます：

計算証明の例

以下はダブル Keccak 証明フローの例です。実行前にデプロイ済み ABI、チェーン、ターゲットのエンコード、送信権限を確認してください。サンプル ABI は現在のインターフェースを保証しません。

import { ethers, keccak256, solidityPacked } from "ethers";

const CONFIG = {
  RPC_URL: "https://your-ethereum-rpc-url",
  TOKEN_CONTRACT: "0x37dBEC97FD50a89212485656ab37938B5E5D4fcB",
  MINER_CONTRACT: "0xA9E7797cDCc50e64b1224265AB38D458F3Ea6B48",
  PRIVATE_KEY: process.env.MINER_PRIVATE_KEY,
};

const MINER_ABI = [
  "function mint(uint256 nonce) external returns (bool)",
  "function getChallengeNumber() external view returns (bytes32)",
  "function getMiningTarget() external view returns (uint256)",
  "function getMiningReward() external view returns (uint256)",
];

class VATokenMiner {
  constructor() {
    this.provider = new ethers.JsonRpcProvider(CONFIG.RPC_URL);
    this.wallet = new ethers.Wallet(CONFIG.PRIVATE_KEY, this.provider);
    this.pool = new ethers.Contract(CONFIG.MINER_CONTRACT, MINER_ABI, this.wallet);
  }

  async readMiningState() {
    const challenge = await this.pool.getChallengeNumber();
    const target = await this.pool.getMiningTarget();
    const reward = await this.pool.getMiningReward();
    return { challenge, target, reward };
  }

  calculateProof(challenge, nonce) {
    const inner = keccak256(
      solidityPacked(["bytes32", "address", "uint256"], [challenge, this.wallet.address, nonce]),
    );
    return BigInt(keccak256(solidityPacked(["bytes32"], [inner])));
  }
}

new VATokenMiner().readMiningState().catch(console.error);

8.3ノードの準備

マイニングソフトウェアでは秘密鍵をソースコードの外で管理し、専用ウォレットを使い、まず読み取り専用呼び出しから始めます。秘密鍵を公開 issue、チャット、ブラウザコンソールへ貼り付けないでください。

• Linux、macOS、Windows と Node.js 16 以降。
• 4GB 以上のメモリと安定した Ethereum RPC 接続。
• Gas 用の ETH とマイニング専用ウォレット。
• vAToken 公式チャンネルで確認した最新 ABI と参加ポリシー。

JavaScript 依存関係をインストール：

ethers v6 を使用し、マイニングプロジェクトで依存関係を固定します。次のコマンドはローカル証明クライアントの出発点です。

npm install ethers@6

読み取り専用クライアントと証明の骨格：

import { ethers, keccak256, solidityPacked } from "ethers";

const CONFIG = {
  RPC_URL: "https://your-ethereum-rpc-url",
  TOKEN_CONTRACT: "0x37dBEC97FD50a89212485656ab37938B5E5D4fcB",
  MINER_CONTRACT: "0xA9E7797cDCc50e64b1224265AB38D458F3Ea6B48",
  PRIVATE_KEY: process.env.MINER_PRIVATE_KEY,
};

const MINER_ABI = [
  "function mint(uint256 nonce) external returns (bool)",
  "function getChallengeNumber() external view returns (bytes32)",
  "function getMiningTarget() external view returns (uint256)",
  "function getMiningReward() external view returns (uint256)",
];

class VATokenMiner {
  constructor() {
    this.provider = new ethers.JsonRpcProvider(CONFIG.RPC_URL);
    this.wallet = new ethers.Wallet(CONFIG.PRIVATE_KEY, this.provider);
    this.pool = new ethers.Contract(CONFIG.MINER_CONTRACT, MINER_ABI, this.wallet);
  }

  async readMiningState() {
    const challenge = await this.pool.getChallengeNumber();
    const target = await this.pool.getMiningTarget();
    const reward = await this.pool.getMiningReward();
    return { challenge, target, reward };
  }

  calculateProof(challenge, nonce) {
    const inner = keccak256(
      solidityPacked(["bytes32", "address", "uint256"], [challenge, this.wallet.address, nonce]),
    );
    return BigInt(keccak256(solidityPacked(["bytes32"], [inner])));
  }
}

new VATokenMiner().readMiningState().catch(console.error);

8.4Stake-to-Validate

Stake-to-Validate は、タスクの受け入れ、検証、署名付き報酬承認のためのバリデーター経路です。現在の vAToken 登録ポリシーに従って必要量をステークし、対象タスクについて EIP-712 承認を受け取ります。

登録前の確認事項：

• Ethereum ウォレットと Gas 用の ETH を準備します。
• 現在のバリデーターポリシーで定められた vAToken を保有します。
• vAToken 公式手順で申請し、最新の EIP-712 承認を取得します。
• 署名付き報酬トランザクションの前にオンチェーンの状態を確認します。

import { ethers } from "ethers";

const POOL_CONTRACT = "0xA9E7797cDCc50e64b1224265AB38D458F3Ea6B48";
const provider = new ethers.JsonRpcProvider(process.env.RPC_URL);
const wallet = new ethers.Wallet(process.env.MINER_PRIVATE_KEY, provider);

const validatorAbi = [
  "function isFlexUser(address user) external view returns (bool)",
  "function registerFlexUser(address user, uint256 deadline, bytes32 nonce, uint8 v, bytes32 r, bytes32 s) external",
  "function mintFlex(address miner, uint256 amount, uint256 deadline, bytes32 nonce, uint8 v, bytes32 r, bytes32 s) external returns (bool)",
];

const pool = new ethers.Contract(POOL_CONTRACT, validatorAbi, wallet);

async function submitAuthorizedReward(authorization) {
  const registered = await pool.isFlexUser(wallet.address);
  if (!registered) {
    throw new Error("Complete the validator registration flow first");
  }

  const { amount, deadline, signatureNonce, v, r, s } = authorization;
  const tx = await pool.mintFlex(
    wallet.address,
    amount,
    deadline,
    signatureNonce,
    v,
    r,
    s,
  );
  await tx.wait();
}

8.5監視と運用上の安全性

処理量を増やす前にプール統計を読み取り、検証済みコントラクトの値と比較します。デプロイ済み ABI が対応していれば、報酬、難易度、epoch、配布量、プール残高を監視できます。

async function getMiningStats(pool) {
  const stats = await pool.getMiningStats();

  return {
    currentReward: ethers.formatEther(stats[0]),
    difficulty: stats[1].toString(),
    epochCount: stats[3].toString(),
    tokensDistributed: ethers.formatEther(stats[6]),
    poolBalance: ethers.formatEther(stats[12]),
  };
}

扱うべき一般的な状態：

• NotFlexUser：バリデーター専用メソッドの前に登録を完了します。
• AlreadyMinedInBlock：次の対象ブロックまたはチャレンジを待ちます。
• InvalidProofOfWork：チャレンジを更新し、ターゲットのエンコードを確認します。
• SignatureExpired または NonceAlreadyUsed：公式承認を再取得します。
• InsufficientPoolBalance：報酬リクエストを止め、プール状態を確認します。

サポートと検証

RPC エンドポイント、バリデーター資格、最新 ABI、運用告知は vAToken 公式チャンネルを確認してください。Etherscan はデプロイ済みバイトコードと取引履歴の確認先であり、公式マイニングポリシーの代替ではありません。