Forward the Original Title：暗号資産業界のAIレースの発展、数年前のメタバースのようになりますか？

最近、OpenAIのSoraとNVIDIAの財務報告の発表により、NVIDIAの時価総額が2兆ドルに近づき、暗号資産業界のAIトラックへの関心が高まっています。WLD、AGIX、FETなどのプロジェクトは、印象的なパフォーマンスを示しています。全体的な市場の上昇トレンドやNVIDIAのAIカンファレンスにより、AIトラックは再び急増しています。

現在、インフラ、データ、コンピューティングパワーなどのさまざまな方向をカバーするAI＋Web3コンセプトプロジェクトが100以上あります。 a16z、Binanceなどのトップ機関が関連トラックを敷設し始めています。 新しいナラティブであるAI＋Web3は、このブルマーケットサイクルを貫くことになります。 今日は、AIトラックを簡単に見てみましょう。

AI + Web3とメタバースの似た軌道

暗号資産業界では新しいナラティブが浮上しており、各ブルマーケットサイクルが異なるものの、開発プロセスにはいくつかの類似点があります。たとえば、AIトラックとメタバーストラックの両方は、Web2からWeb3に拡張された製品です。

メタバースは、最初にメタバース株のRobloxが火がついたために初めて人気を博し、その後、このトレンドが暗号資産業界に広がり、メタバースの暗号版の概念が生まれました。さらに、FacebookがMetaに改名したことで、関連する概念が包括的な宣伝を受け、暗号資産業界のメタバース関連の概念もこの環境でピークに達しました。

最近、長い間メタバース関連のコンセプトについてあまり議論がなかった。調べてみると、「世界初のメタバース株ロブロックス」に関する報道はほとんどがネガティブで、上場後の連続した減少、収益の70%がマーケティングから、時価総額が70%以上減少したことが報告されている。最初のメタバース株がもはや人気がないため、暗号資産業界におけるメタバースのコンセプトも終わりを迎えた。

メタバース関連コンセプトの今後の展開が再び盛り上がるかどうかはまだわかりませんが、暗号資産業界におけるAIトラックの発展は非常に類似しています。ChatGPTのリリースと広範囲なメディア報道により、BNの唯一の2つのAIプロジェクトが急上昇しました。技術の不十分さを批判されていますが、AIが言及されるたびに、FETとAGIXが必ず含まれます。第2波は最近リリースされたOpenAIのSoraによるもので、別のAI関連コンセプトの波が訪れています。

暗号資産業界におけるAIトラックの現在の開発は、ほとんどのプロジェクトが概念段階にあり、OpenAIに大きく依存していることが見て取れます。まだ成熟した実装を達成していないプロジェクトが多いです。将来、OpenAIが停滞したり崩壊した場合、暗号資産業界におけるAIトラックは依然として注目されるでしょうか。

AI トラック分類

現在、AI + Web3の統合は主にアルゴリズムモデル、データ、およびその他の方向に焦点を当てています。

• 分散コンピューティングパワー（GPU）

AIモデルがますます複雑になるにつれて、特にGPUのような高性能ハードウェアの需要が急速に増加しています。AIの観点から、計算リソースの利用は推論とトレーニングの2つの方向に分けることができます。現在、焦点は主に推論の方向にあり、比較的単純でハードウェア要件が低いためです。ただし、トレーニングの方向の開発は、ニューラルネットワークの設計と統合する必要があり、高いハードウェア要件が必要で実装が非常に難しいため、多くの課題に直面しています。

分散型コンピューティングシステムの核心アイデアは、コンピューティングリソースの所有者がアイドルリソースを賃貸し、競争力のある価格設定と容易なアクセスを通じて二次市場で取引することを可能にすることです。これにより、チームは需要に応じてコンピューティングリソースを賃貸することができますが、リソース所有者は競争力のある価格でリソースを賃貸し、市場の効率を向上させ、リソースのアイドリング問題を回避することができます。経済的および効率的な利点に加えて、分散型コンピューティングシステムには検閲耐性の観点からも重要な価値があります。

現在、ほとんどのコンピューティングパワープロジェクトは、トレンドに追随する段階にあり、分散化を大々的に主張していますが、分散化されたネットワークの非効率性を無視しており、多くのプロジェクトが設計上の厳しい同質性に苦しんでいます。

• zkML（ゼロ知識機械学習）

スマートコントラクトは事前に設定されたイベントのみを実行できるため、やや複雑な操作は費用が非常に高くなるか実用的ではありません。AI（機械学習モデルなど）をスマートコントラクトに統合すると、機能性、セキュリティ、効率が向上し、ユーザーエクスペリエンスが向上します。ただし、この統合には追加のリスクも伴います。スマートコントラクトをサポートするモデルが攻撃されないことを保証できないため、不十分なデータでモデルトレーニングの問題を処理するのは難しいです。

機械学習は複雑なモデルを実行するために大量の計算リソースが必要となり、スマートコントラクト内で直接AIモデルを実行することは費用がかかります。スマートコントラクト内でAIモデルを実行するコストを削減するために、一部のプロジェクトはzkMLの利用を研究しています。zkMLはオフチェーンで計算を行い、オンチェーンで検証の証明のみを提出すればよいため、オンチェーンでの計算の必要性を大幅に減らし、コストを削減し、信頼性を維持することができます。このアプローチはDeFiプロトコルの収益最適化モデルなど、大量の計算リソースが必要なシナリオに特に適しています。

• AIエージェント

AIエージェントは、AIモデルを使用して判断を下し、行動を起こすことができるロボットで、独立してタスクを受け取り、理解し、実行することができます。AIと暗号資産の組み合わせでは、エージェントが重要な役割を果たします。 暗号資産は許可なくても信頼性のある支払いインフラを提供し、エージェントはこの特徴を活用することができます。

訓練を受けた後、エージェントは独自のデジタルウォレットを持つことができ、スマートコントラクトと直接やり取りすることができます。たとえば、シンプルなエージェントは、AIモデルを使用してインターネット上の情報を検索し、予測された市況に基づいて取引を行うことができます。エージェントは、第三者の信頼を必要とせずにスマートコントラクトを介して自律的に意思決定を行い、取引を実行することができます。

• AIエンパワードDApps

AI-empowered DApps are a very common direction. The widespread applicability of generative AI enables it to be accessed via APIs, thereby simplifying and intelligentizing various applications, including data analysis platforms, trading bots, blockchain encyclopedias, and more.

また、生成AIはチャットボット（Myshellなど）やAIコンパニオン（Sleepless AIなど）としても機能し、さらにはブロックチェーンゲームの仮想キャラクター（NPC）を作成することさえできます。ただし、技術的な障壁が低いため、多くのアプリケーションは単にAPIにアクセスし、わずかな調整を行った後にAIプロジェクトであると主張しているだけです。

代表的なプロジェクト

現在、いくつかの優れたプロジェクトが審査中です。 結局のところ、この業界では常に強者が強い環境で、ほとんどの投資家がアルファリターンを得ることは依然として難しすぎます。 ベータを着実に捉えるのも悪くありません。 さらに、最近AIトラックは比較的ホットであるため、リスクの修正には注意が必要です。

• ワールドコイン

Worldcoinは、OpenAIの共同創設者であるSam Altmanによって設立されたプロジェクトで、世界中で広く採用されるためのグローバルなアイデンティティと金融ネットワークを構築することを目的としています。プロジェクトの中心にあるのはWorld IDで、ユーザーがオンラインで自分の身元を確認し、プライバシーを保護することができます。

Worldcoinの目標は、既存の金融システムに存在する問題のいくつかを解決し、世界中の10億人に金融サービスと身元確認を提供することです。グローバルな身元ネットワークを構築することで、個人の身元を安全で信頼性の高い方法で確認することを目指しています。

Worldcoinの詳細な紹介については、以前の記事「OpenAIのWorldCoinの創設者がライブで行われ、Vitalik Buterinがその虹彩認識証に関する彼の見解の全文記事を公開”.

AIトラックでの最近の急増に伴い、Worldcoinに関連するさまざまなデータも増加しています。公式レポートによると、2月21日現在、World IDユーザー数は350万を超え、旗艦アプリであるWorld Appのデイリーユーザー数は100万を超えました。WLDの時価総額は約12億ドルで、完全に希釈された時価総額は880億ドルです。Worldcoinはその背景を含め、AIトラックの完璧なターゲットと見なすことができますが、恐るべき完全に希釈された時価総額のため、多くの投資家を妨げるかもしれません。

• レンダー

Renderは、特に拡張現実、仮想現実、AIによるメディア制作などの分野での成長する計算要求に焦点を当てています。分散型のグラフィックス処理ユニット（GPU）を世界中で接続し、計算能力を共有することで、RenderはAIビデオレンダリングを可能にし、AIコンピューティングパワーに貢献しています。Renderの中核商品は、AIとの統合であり、アーティストがアセットを生成し、デジタルアート作品を最適化し、大規模なアートコレクションやレンダリングワークフローの管理能力を拡張するためのAI関連タスクをサポートしています。

Renderのビジョンは、作成されたコンピューティングパワーを必要とするアプリケーションと接続する分散コンピューティングパワープールを構築することです。Renderのバッカーには、MicrosoftやAppleなどの企業が含まれており、親会社であるOTOYからの完全なサポートを受けています。OTOYは、ビデオレンダリング分野で信頼性の高い企業であり、Microsoft、Apple、Googleなどの大手テクノロジー企業にビデオレンダリング技術サービスを提供しています。

• Fetch.AI

Fetch.AIは、AIアプリケーションやサービスを構築するために設計されたオープンプラットフォームです。AIとブロックチェーン技術を組み合わせることで、ユーザーにさまざまなタスクや取引にAIエージェントを活用する革新的な方法を提供しています。

AIエージェントはFetch.AIの中核コンポーネントであり、特定のタスクを実行できるモジュラーなモジュールです。これらのエージェントは自律的に接続し、検索し、取引し、他のエージェントとやり取りし、動的なマーケットを作成することができます。これらのエージェントと統合することで、従来の製品はAIにアクセスし、ビジネスプロセスを最適化し、新しいビジネスモデルを作成することができます。その目標は、インテリジェント経済の発展を推進し、分散型デジタル経済を実現し、さまざまなプロセスの自動化と効率を向上させることです。

• シンギュラリティネット

SingularityNETは、さまざまなAIツールやサービスを接続し、それらの協力と取引を促進するために設計された分散型AIプラットフォームおよびマーケットプレイスです。 AIエージェントがお互いにコミュニケーションし、協力するためのオープンプラットフォームを提供し、また、ユーザーがAI技術にアクセスして利用する便利な方法を提供しています。

SingularityNETプラットフォームでは、ユーザーは取引、支払いの交渉、評価を通じて、異なるAIエージェントにタスクを委任することができます。この分散構造により、エージェントは自由に協力し競争し合うことができ、ユーザーにはより多くの選択肢と高品質なAIサービスが提供されます。

SingularityNETは、AI技術の開発と応用の促進、およびさまざまな分野での広範な利用を推進することを目指しています。オープンなプラットフォームとエコシステムを確立することにより、AIツールとサービスの相互運用性の強化に取り組んでおり、ユーザーにより多くのイノベーションと利便性をもたらすことを目指しています。

FETとAGIXはしばしば一緒に議論されており、一貫して一緒に上昇と下落を繰り返しています。AIトラックを言及する際、専門家から技術的な欠点を批判されているにもかかわらず、BNが思い浮かぶでしょう。ただし、彼らの初期の優位性は、AIブームの各波から利益を得るのを妨げるわけではありません。両プロジェクトの時価総額は10億ドルの目標に近づいています。

• Bittensor

Bittensorは、AIの民主化を目指し、複数の分散型コモディティ市場、いわゆる「サブネットワーク」が1つのトークンシステムの下で統一されたプラットフォームを作成することで、オープンソースプロトコルおよびブロックチェーンベースの分散型機械学習ネットワークです。Bittensorのミッションは、独自のインセンティブメカニズムと先進的なサブネットワークアーキテクチャを通じて、OpenAIのような大規模AIスーパーカンパニーに匹敵するネットワークを確立することです。

Bittensorシステムは、AIの能力を効率的にブロックチェーンに転送するマシンと見なすことができます。ネットワークは、マイナーと検証者という2つの主要な参加者によって管理されています。マイナーは事前にトレーニングされたAIモデルをネットワークに提出し、貢献に対する報酬を受け取ります。検証者はモデルの出力の妥当性と正確性を確認します。このセットアップにより、マイナーがモデルを継続的に改善してより良いパフォーマンスとより多くの報酬（ネイティブトークンTAOの形で）を達成するよう奨励される競争環境が作成されます。ユーザーは、検証者にクエリを送信してネットワークとやり取りし、その後、検証者がクエリをマイナーに配布します。検証者はマイナーからの回答をランク付けし、最も高いランクの回答をユーザーに返します。

Bittensorはモデルのトレーニングを行わないため、モデルのトレーニングは複雑でコストがかかります。代わりに、ネットワークは分散型トレーニングメカニズムに依存しています。検証者の役割は、マイナーによって生成されたモデルを特定のデータセットを使用して評価し、正確性や損失関数などの特定の基準に基づいて各モデルにスコアをつけることです。この分散型評価により、モデルのパフォーマンスが継続的に向上します。

Coingeckoのデータによると、Bittensorの時価総額は現在約36億ドルです。昨年はPoWとAIの両方に存在することから好調でしたが、全体的な流動性は比較的低いです。

• Arkham

Arkhamは、ブロックチェーンアドレスを現実世界のエンティティに接続することにより、詳細なデータと分析を提供する暗号インテリジェンス分析プラットフォームです。また、トークンエコノミクスの概念を利用してインテリジェンス取引プラットフォームを作成し、ユーザーがブロックチェーンアドレスの所有者に関する情報を売買できるようにします。Ultraと呼ばれるAIアルゴリズムエンジンを使用して、ブロックチェーンアドレスと現実世界のエンティティを結び付け、ブロックチェーン活動の背後にいる個人や企業を明らかにし、関連するデータと分析を提供します。

その主力製品であるプロファイラーは、取引履歴、保有量、残高履歴、損益状況、取引プラットフォームの利用状況、上位取引相手を含む実体またはアドレスの活動に包括的なビューを提供します。プロファイラーを使用することで、ユーザーは実体の活動に関する詳細情報にアクセスし、より深い分析を行うことができます。

その目標は、ブロックチェーン取引を体系的に分析し、匿名性を解除し、分散型のインテリジェンス収益経済を確立し、暗号市場の透明性と効率性を促進することです。OpenAIの共同創設者であるSam Altman氏が投資家の一人であるということは言及に値します。

要約

上記はAIトラックの要約です。このラウンドの新しいナラティブとWeb2の支援によって、AIトラックがこのブルマーケットで間違いなく一定の地位を占めることが予想されます。さらに、Web2業界におけるAIの進展に焦点を当てることが望ましいです。重要なイベントは通常、Web2とWeb3の連携を含むものです。

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1. この記事は再掲載されました [ baihua ブロックチェーン].*原題を「加密行业的AI赛道的发展,会像几年前的元宇宙吗?」と転送します。すべての著作権は原著作者[日]に帰属します。この転載に異議がある場合は、Gate Learnチームが promptly で対処します。
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