Crypto AIトラックの詳細なディスカッション

司会者：アレックス、ミントベンチャーズ研究パートナー

ゲスト:マックス、YouTubeチャンネル「Max's Blockchain Space」のオーナー。 Lydia は Particle Network の研究者です

Crypto AIの理解

Alex：今日は注目されているCrypto AIの分野について議論しましょう。最初のトピックは、二人はCrypto AIの分野についてどう思いますか？あなたたちにとって、Crypto AIの分野はどのようなビジネス問題を解決しようとしていると思いますか？これらの問題の緊急性は何ですか？

Max：私はCrypto AIが主に二つの問題を解決すると考えています:

1. 中央集権的なAIによる検閲などの問題を解決し、分散化を通じてより大衆のニーズに合ったソリューションを提供する。

2. トークンインセンティブメカニズムを導入し、オープンソースのAI研究に持続可能な報酬モデルを提供します。例えば、Bittensorプロジェクトは、トークンを通じて異なるサブネットが異なる分野の研究を行うことを奨励し、オープンソースと報酬メカニズムを結びつけました。

全体的に見て、Crypto AIはトークンインセンティブメカニズムを通じて、オープンソースモデルの開発や分散型の発展を奨励し、従来のクローズドソースAIとは完全に異なる発展の道を提供しています。

Lydia：ビジネスの観点から見ると、現在のCrypto AIの価値はまだ明確ではありません。「AIが効率を向上させ、Cryptoが公平を保証する」という言い方がありますが、効率を向上させる必要性は明らかにより切実です。

Crypto AIの現在の最大の価値は、直接的なビジネスの面に現れるのではなく、物語の面に現れる可能性があります。それはCryptoとAIという2つの最前線技術が人々の心の中で衝突し、想像のスペースを開くことを可能にしました。私は、これら2つの技術に時間を与える必要があると思います。これらは最も適しているのは、未来の問題を解決することであって、現在の問題を解決することではないかもしれません。

アレックス：理解しました。暗号通貨はトークン報酬メカニズムを通じて、AIのオープンソースの多様な発展に対して、従来のクローズドソースAIとは完全に異なる道を提供しているようです。リディアは現在のCrypto AIの商業的価値は明確ではなく、より物語のレベルで価値があり、将来的に解決できる可能性のある問題を探求するために時間を与える必要があると考えています。

Crypto AI 競技内のプロジェクト分類

アレックス：Crypto AIは比較的大きな分野で、内部には多くの異なるビジネスモデルやプロジェクトタイプがあります。皆さんの理解に基づいて、これらの分野内のプロジェクトをどのように分類しますか？

Lydia：一般的な分類方法は次のとおりです:

1. CryptoがAIを強化する: 現在の実現と証明は難しく、より長い時間が必要です。主にAI産業の特定の段階を改善することから切り込む必要があります。例えば、計算力資源の統合、データ市場の構築などです。

2. AIによるCryptoの強化: 現在、多くのプロジェクトがこのカテゴリに属しており、APIを介してWeb3チャットボットを作成したり、AIを利用してプロジェクトコードを改善したりしています。

Max：私は主に3つのレーストラックに分かれています:

1. アーキテクチャ層: 基盤となるアーキテクチャを提供し、他のプロジェクトがその上に構築できるようにします。例えば、Bittensor、Near、Sahara など。

2. リソース層: AI 開発に必要な計算力、データ、モデルなどのリソースを提供します。Akash や Render は分散型計算力を提供し、Vana は分散型データを提供します。

3. アプリケーション層: ユーザー向けのアプリケーション、例えば AI エージェント。

この分類方法は既存のCrypto業界に非常に適合しています。

Crypto AIの機会と課題

アレックス：現在、Crypto AI が直面している主な課題は何だと思いますか？今後 1-2 年で考えられる産業や物語の機会は何ですか？

Max: 主な課題は次のとおりです。

1. プロジェクトは初期段階にあり、多くはまだビジョンの段階に留まっています。

2. リソース層は比較的成熟しているが、より多くの採用が必要である。

3. アーキテクチャ層プロジェクトであるBittensorは、インセンティブメカニズムの持続可能性を検証する必要があります。

4. アプリケーション層のAIエージェントは、まだ実用性に欠けており、エンターテインメント的な性質が強い。

機会に関しては:

1. 暗号通貨市場の感情が回復し、より多くのリソースが革新を試みています。

2. アメリカの規制当局の態度が和らぎ、業界の発展に良好な環境を作り出しています。

3. Web2 AI は引き続き注目を集めており、Crypto AI の発展を促進する可能性があります。

Lydia：主な課題は、市場の感情と技術の進展とのミスマッチです。多くの人々がCrypto AIプロジェクトについて十分な理解を持っておらず、効果的な疑問や議論が欠けています。

将来の機会:

1. 産業上、各セクターがユーザーが同じリソースを取得するコストを著しく削減できるかどうか。

2. AIエージェントプロジェクトは、エンターテインメントから実用性へと移行し、製品体験を真に向上させる必要があります。

3. Crypto ではない AI の進展に注目し、特に大衆メディアのニュースに目を向けることで、新しいストーリーの機会が生まれる可能性があります。

アレックス：一点を補足しますが、長期投資の観点から見ると、今回のバブル崩壊後は良い機会かもしれません。AIが人間社会に与える影響はますます大きくなり、将来的にはリアルな人の識別や国民基本所得などの需要が生まれる可能性があります。その際、現在は重要でないように見えるプロジェクトが価値を示すかもしれません。

注目すべき Crypto AI プロジェクト

アレックス：現在把握しているAIプロジェクトの中で、最も注目すべき1～2つを選ぶとしたら、どれを推薦しますか？理由は何ですか？直面する可能性のあるリスクは何ですか？

Lydia：私はBittensorをお勧めします。主に3つの理由があります:

1. 物語性が強く、チームのイメージが開発者に好かれる。
2. 機関の認証を得る。例えば、グレースケールがそのエコシステムに特化した子会社を設立した。
3. 大規模なFUDの試練を経て、生命力を示しました。

リスクの面では、そのトークンエコノミーモデルの持続可能性に注目する必要があります。

Max：私も最もBittensorに関心があります。いくつか補足します:

1. それは良いインセンティブメカニズムを構築することに焦点を当てており、これはCryptoがAIに対して最も重要な貢献です。
2. ビットコインに似たトークン発行モデルを採用し、総量は2100万です。
3. チームの技術力が強く、迅速に問題を解決できる。

リスクには次のものが含まれます:

1. 現在、トークンの発行率が高く、価値が希薄化しています。
2. メインネットのコントロールが集中しており、分散化のビジョンから距離があります。

他に注目すべきプロジェクトには、Vana(の分散型データ)、Arweave(のAIコンピュータ)、Nearなどがあります。

Crypto AI プロジェクトの評価戦略

Alex：Crypto AI プロジェクトを調査し選ぶ際、あなたたちが最も関心を持っている次元は何ですか？プロジェクトに投資するかどうかを決定する核心要因は何ですか？

Max：私が主に注目しているのは、5つの側面です：チーム、製品、収益性、将来の展望、そしてトークンエコノミーのモデル。その中でも最も重視しているのはチームです。

1. 創業者の経歴
2. 投資家
3. コミュニティの質

良いチームは、製品がプロダクトマーケットフィットに達するか、利益を上げるか、ロードマップを実行するかを決定します。

Lydia：私もチームに最も注目しています。主に見るのは:

1. ナラティブ能力
2. 実行
3. 暗号に対する理解の深さ

また注目する点は:

4. トークンの実際の効用
5. プロジェクトのブランド文化は独特ですか

アレックス：私は周期的な判断を行い、プロジェクトが短期的に過度に楽観的か、長期的に過度に悲観的かを見ます。最適な参加タイミングは、長期的に過度に悲観的な段階です。

よく使われる AI ツールの共有

アレックス：日常生活や仕事でどのようなAIツールを使用していますか？それらはどのような役割を果たしていますか？

リディア：

1. GPT:英語の練習、心理カウンセリング。
2. Perplexity:資料を検索し、プロジェクト情報をまとめる。
3. Bean Packs:YouTube動画のまとめ。

マックス：

1. ChatGPT: 長いテキストを要約して、知識の吸収を助けます。
2. 画像生成や動画のカバー作成などに使用します。

アレックス：

1. GPT:記事を書くときに emoji を追加し、複雑な概念を説明します。
2. パープレキシティ:従来の検索エンジンの代替。

総じて、AIツールは作業効率と知識獲得能力を大幅に向上させました。今後、AIは教育などの分野で巨大な潜力を持っています。