原作者：Xinwei、Ian
TLDR
私たちは、AI x 暗号トラックの発展は一時的な流行ではなく持続可能なものであると信じています。 AI テクノロジーが発展し、時間が経つにつれて、この分野にはより多くの資金と注目が集まり続け、複数回の開発機会が生まれることが予想されます。したがって、AI x 暗号トラックのレイアウトは実現可能であるだけでなく、必要な戦略的選択でもあります。
AI x 暗号の分野では、AI エージェント、分散型コンピューティング、データ、オラクル、ZKML、FHEML、コプロセッサ、ミーム、ユニバーサル ベーシック インカム、ジェネレーティブ アート プラットフォーム、ゲームやその他のアプリケーションなど、複数の下位区分を見ることができます。これらの分野では、分散型コンピューティングが特に注目を集めています。GPU コンピューティングであれ、アルゴリズム モデルであれ、それらはイノベーションのための巨大なスペースを表しており、コンピューティング パワーに対する需要は非常に高いです。コンピューティング パワーは一種のコンセンサスとなっており、そのコンピューティング パワーはコンセンサスの一形態となっています。潜在的な価値 パブリックチェーンの市場価値の上限に匹敵します。同時に、私たちはまだ初期段階にありますが、大きな可能性を秘めている ZKML、FHEML、およびコプロセッサーについても楽観的です。
現在の市場の流動性、プロジェクトの基礎、コミュニティの影響力を考慮すると、Worldcoin、Arkham、Render Network、Arweave、Akash Network、Bittensor、io.net はすべて、リーダーシップと発展の可能性があると当社が考える主要プロジェクトです。
導入
ここ数年、AI x 暗号分野は前例のない発展と変化を経験しました。この新興分野は、ブロックチェーンと人工知能という 2 つの最も革新的なテクノロジーを組み合わせて、分散型アプローチによって AI アプリケーションに透明性、セキュリティ、ユーザー制御をどのように強化できるかを探ります。人工知能テクノロジー、特に生成型人工知能の台頭の急速な進歩と、分散型ソリューションへの需要の高まりにより、AI x 暗号はテクノロジーにおける最もエキサイティングなイノベーションフロンティアの 1 つとなっています。
AI x 暗号分野における資産化の新たな状況: コンピューティング能力、モデル、データにおけるイノベーションへの道
Cryptoの最も直接的なユースケースは資産化であり、AI×Cryptoの分野では、"コンピューティング能力の資産化"、"モデル/エージェントの資産化"、そして"データの大文字化"大きく分けて3つのシーンがあります。
コンピューティング能力の活用には、分散コンピューティングと AI エージェントの分散推論という 2 つの主な方向性があります。分散型コンピューティングは、分散ネットワークを使用して AI モデルをトレーニングすることに重点を置いています。 AI エージェントは主に、トレーニングされた AI モデルを使用して分散推論を実行します。これらの AI エージェントは分散型ネットワークに展開して、自動トランザクション、ナレッジ アシスタント、セキュリティ監査などのさまざまなインテリジェント サービスをユーザーに提供できます。
しかし、技術的な観点から見ると、現在の大規模な AI モデルのトレーニングには大量のデータ処理と高速通信帯域幅の要件が含まれており、ハードウェア設備に対する要求が非常に高くなります。現在、大規模な Transformer モデルをトレーニングするには、通常、NVIDIA の H 100 や A 100 などのハイエンド CPU、GPU を接続するための NVIDIA の NVLink テクノロジー、および複数のデータ センターにわたるトレーニングをサポートするために 100 Gbps を超えるネットワーク接続を実現するためのプロフェッショナル ファイバー スイッチの構成が必要です。これらのモデルには数十億から数百億のパラメータが含まれており、ディープ ネットワーク アルゴリズムを実行するには強力なコンピューティング能力とビデオ メモリが必要です。同時に、処理用のデータを迅速に提供するには、I/O ボトルネックを軽減する高速ストレージとネットワーク帯域幅が必要です。モデル並列処理やデータ並列処理などの並列コンピューティング戦略では、複数の GPU 間で効率的な同期を実現するために、高速の内部および外部ネットワーク帯域幅が必要です。これらの要件により、現在のテクノロジーとコストの状況では、分散型 AI トレーニングが非常に困難になります。
AI エージェントによって実行される AI 推論は、コンピューティング能力と通信帯域幅の要件が低いため、分散型アプローチがより実現可能かつ実用的になります。これは、現在市場に出ている多くのコンピューティング能力関連プロジェクトがトレーニングではなく推論に重点を置いている理由でもあります。それにもかかわらず、費用対効果と信頼性を考慮すると、この段階では集中型ソリューションが分散型ソリューションよりも優れていることがよくあります。
モデル/エージェントの資産化も重要な方向性であり、特に GPT などの大規模な言語モデルによって推進されており、これが重要な傾向となっています。ユーザーは AI ベースの仮想キャラクターと対話できます。これらのAIエージェントをNFTに変換すると、ユーザーはアート取引と同様に、購入、販売、収集、交換が可能になります。ただし、この方向のプロジェクトは、技術的な敷居が低く、イノベーションが不十分で、AI と暗号の統合度が低いことがよくあります。多くのプロジェクトは、AI と暗号の組み合わせについて深く考えることなく、AI モデルを NFT に変換するだけであり、市場での均質な競争につながります。また、エージェントは基本的にクラウドサーバー上に保管されており、所有権証明書のみがNFT化されてチェーン上に置かれており、Cryptoとの統合度は浅い。
データの資産活用も AI x 暗号化トラックの重要な方向性であり、個人データや企業内部データなど、通常はプライベート ドメインに限定されている大量のデータ リソースを解放して利用するための分散型テクノロジーとインセンティブ メカニズムの使用に焦点を当てています。これらのデータが大規模モデルのトレーニングや微調整に使用できるリソースに変換されると、さまざまな垂直分野で AI モデルの専門性と効率を大幅に向上させることができます。ただし、データの多様性、品質、アプリケーション シナリオ、プライバシー保護などの要因により、データ資産化の複雑さが増し、標準化が課題となっています。標準化できないデータをNFTすることは可能ですが、流動性が高く取引しやすい市場を確立することの難しさも浮き彫りになっています。
データ資産化の一環として、「Label to Earn」を通じて分散型データアノテーションが実装されます。"パターン、またはクラウドソーシング プラットフォームは、コミュニティ メンバーにデータ アノテーションへの参加を促すことで、コストと時間を削減しながら、データの可用性と品質を向上させます。労働力を分散するこの方法は、データ アノテーションの効率と品質を保証するだけでなく、参加者が公正な報酬を確実に受け取ることができ、データ資産化の新しい道を提供します。
Source: MT Capital
上記からわかるように、AI x 暗号トラックの実際の確立に関する現在のシナリオは比較的限定的であり、ほとんどの方向の敷居は低いですが、最近の市場の熱狂は主に資本操作と感情的な FOMO によるものです。 AI x 暗号トラックには現在、いくつかの主要な問題点があります。
未成熟なビジネス モデル: AI x 暗号は現在非常に初期段階にあり、この 2 つを組み合わせようとする多くのプロジェクトは十分に成熟しておらず、それぞれの利点を十分に発揮できていません。両方の分野を深く理解しているチームが介入することで、AI テクノロジーの力を実証し、暗号機能を深く統合するソリューションがさらに開発されることが期待されます。
学際的な専門知識と実務者の好みという二重の課題: AI x 暗号プロジェクトでは、チームは AI 分野の深い背景を持っているか、Web3 と暗号通貨についての深い理解を持っていることがよくありますが、両方のバランスを取るのは困難です。これは、テクノロジーの革新やビジネス モデルの探索の能力を制限するだけでなく、分野を選択する際の実務者の好みも反映しています。つまり、優秀な AI 人材が暗号化業界に関与することに消極的であることが多いのです。この学際的な専門知識の欠如は、専門家の好みと相反して、この分野のイノベーションを促進する上で大きな障害となっています。将来的には、境界を越えて連携し、AI と暗号化テクノロジーの両方に対する洞察力を備えたチームが、この分野のイノベーションと進歩の重要な力となるでしょう。
内部エンパワーメントの技術的課題: Crypto が ZKML や FHEML などを通じて AI を内部から強化しようとする場合、直面する主な問題点は、これらのテクノロジのスケーラビリティの低さであり、実際のアプリケーションでは制限に遭遇します。同様に、AI が Crypto を内部から強化しようとする場合、AI を既存のシステムにどのように統合するかという複雑なエンジニアリングの問題だけでなく、この統合が効果的に機能し、システムのパフォーマンスを妨げないことを確認する必要もあります。これら 2 つの課題は、AI と暗号を深く統合する際の革新的な技術ソリューションの必要性だけでなく、これらのソリューションの実装における複雑さとスケーラビリティの問題を克服する必要性も反映しています。
現在の困難にもかかわらず、私たちは AI x 暗号がこのサイクルで最も重要なトラックの 1 つであると依然として信じています。 AI と暗号の組み合わせは、強力な技術的可能性と応用の可能性を示すだけでなく、現在のテクノロジーと投資の分野において独自かつ重要な位置を占めています。
1. 技術革命における AI の地位: AI は、次の技術革命を推進する主要な原動力であると広く考えられています。メタバースを核とした前回のコンセプトと比較して、より実践的なアプリケーションが必要となり、ユーザーデータの検証に課題があります。特にRobloxやMetaといったメタバースコンセプト企業の株価が急落していることもあり、メタバースの人気は急速に衰えつつある。また、OpenAIのような非上場のハイテク企業は、現段階では収益を通じて自社の価値を証明する必要はない。 AIはユアンバースに比べて実用化や技術革新において影響力が広く、医療、教育、交通、安全保障など多くの分野に浸透し、ハイテク産業全体の向上を促進する力を持っています。鎖。分散型コンピューティング能力は AI の可能性をさらに解き放ち、分散ネットワークを通じて必要なコンピューティング リソースを提供して AI モデルのトレーニングと推論をサポートし、AI テクノロジーの進歩と広範な応用を促進します。
2. コンピューティング能力の重要性: AI x Crypto プロジェクトでは、コンピューティング能力の重要性は自明です。コンピューティング能力は、AI モデルのトレーニングの効率と有効性に直接関係するだけでなく、プロジェクトの技術力と市場のコンセンサスを測定するための重要な指標でもあります。コンピューティング能力が高いほど、コンセンサスが強化され、市場が高くなります。価値。より多くの企業や個人が分散型コンピューティングパワーへの貢献に参加するにつれて、リソースの最適な割り当てが達成できるだけでなく、コンピューティングパワーマイニングやAIコンピューティングパワーホスティングなどを通じて、新しい経済モデルや価値分配方法の探求も促進される可能性があります。 . など
代表的なプロジェクト
Worldcoin
WLDが最近好調な理由は単純だ。 OpenAIは2月15日、大規模なビデオ生成モデル「Sora」をリリースした。 Sora は、テキスト コマンドを通じて、現実世界の物理学の深い理解を示す、非常にリアルな背景、複雑なマルチアングル ショット、感情豊かなマルチキャラクターの物語を含む最大 60 秒の高解像度ビデオを生成できます。人々は GPT-5 のリリースを楽しみにしていますが、Sora がもたらす影響は GPT-5 のリリースに匹敵します。
この事件により、AI分野への熱意が再燃した。誰もが知っているように、ワールドコインの創設者であるサム・アルトマンは、OpenAIのCEOでもあります。ブックメーカーの運営により、WLD は年初の市場で急速に最も注目を集める存在となりました。
Worldcoin には、主に本人認証とデジタル通貨の発行の 2 つの領域があります。 OpenAI は、汎用人工知能 (AGI) への最終段階と見なされているものとして、人間の指示を深く理解し、それに基づいて行動することができる 2 種類のエージェント ロボットを開発していると噂されています。この時点に到達すると、ほぼすべての仕事が代替され、大多数の人々が失業に直面することになるが、餓死することはできない。現時点では、OpenAI は Worldcoin を通じてベーシック インカム (UBI) を発行する必要があり、虹彩認証だけで毎月 6 WLD を受け取ることができます。
しかし、詳細な分析により、WLD には実質的な権限はなく、むしろ誇大広告としての空気通貨として存在していることが明らかになります。将来本当にWLDがベーシックインカムの発行に利用される場合、このような不安定な通貨形態は様々な問題を引き起こす可能性があります。これが、WLD の役割について議論する際にワールドコインのホワイトペーパーと創設者が曖昧である理由です。
WLD はおそらく常にミームコインであり続けるでしょう。とはいえ、WLD に投資価値がないわけではありません。 WLD は時価総額の点で DOGE と類似しています。アルトマン氏の名声がマスク氏を超えることができれば、WLDはDOGEの市場価値に達するチャンスがあるかもしれない。ただし、単価が高いため、トップミームコインとしての可能性はある程度制限されます。 Worldcoinの価格がもっと手頃になれば、トップミームコインとしての魅力が大きく高まることは間違いありません。 AI分野のトップ人物であるサム・アルトマン氏によるAI分野の関連するあらゆる公式声明や主要イベントは、ワールドコイン市場に大きな影響を与え、投資対象としてのワールドコインの魅力と不確実性を高めます。
将来的にスプリットコイン運用が行われる場合、つまり、より低い単価とより多くの流通量でワールドコインの市場での位置付けを再定義する場合、そのような戦略は価格の急速な上昇を引き起こす可能性があります。
現在、ワールドコインの市場での位置付けと実際の応用には一定の曖昧さがあり、一部の人にはミームコインとみなされていますが、アルトマンの影響力とAI分野の急速な発展により、ワールドコインは独特の市場勢いをもたらしています。将来的に通貨分割などの合理的な市場戦略が採用された場合、ワールドコインは市場において無視できない勢力となる可能性があります。
Source: https://foresightnews.pro/article/detail/53744
Arkham
2020年に設立され、米国に本社を置くアーカムは、創業者兼最高経営責任者（CEO）のミゲル・モレル氏が率いており、チームには運営責任者のザカリー・ルランギス氏、BDの責任者アレクサンダー・ルランギス氏、制度関係専門家のジョン・コトロフスキー氏が含まれる。アーカムはバイナンス・ラボからの250万ドルの公開ラウンドを含め、1200万ドル以上の資金を調達した。創設者らは暗号通貨業界のベテランで、以前は高インフレ経済向けに設計されたステーブルコインプロジェクトであるリザーブを設立しており、投資家にはピーター・ティール、サム・アルトマン、コインベース、デジタル・カレンシー・グループなどが名を連ねている。
Binanceは2023年7月10日、Arkhamのトークン$ARKMがLaunchpadに上場されると発表し、Binanceがツール製品をローンチするのはこれが初めてであり、大きな関心を呼んでいる。
Arkham は、人工知能アルゴリズムを使用してブロックチェーン データを分析するプラットフォームであり、ブロックチェーン アドレスを現実世界のエンティティと関連付けることができ、その背後にある動作の完全なビューをユーザーに提供します。アーカムは最近、アーカム・インテル・エクスチェンジと呼ばれるブロックチェーン・インテリジェンス取引プラットフォームを立ち上げた。これにより、ユーザーは報奨金を通じて必要な情報をリクエストでき、情報提供者は情報提供に対して報酬を受け取ることができる。 Arkham は、ユーザーがあらゆる仮想通貨取引を検索、フィルタリング、並べ替えて、市場活動の背後にある組織や個人を明らかにできる強力なツールも提供します。
Binance に上場されているだけでなく、Kraken、OKX、Hotbit などの複数の取引所も $ARKM 取引をサポートしています。
アーカムは、ブロックチェーン上で買い手と売り手をマッチングすることでインテリジェンス経済を可能にする「Intel-to-Earn」と呼ばれるモデルを立ち上げた。そのプラットフォーム トークン $ARKM は、分析プラットフォーム料金、ガバナンス投票、ユーザー インセンティブの支払いに使用されます。 $ARKM の総供給量は 10 億、上場発行部数は 1 億 5,000 万部 (総供給量の 15%)、テスト Web サイトには 200,000 人の登録ユーザーがいます。上場後の取引高は1億米ドルに達すると予想される。
Arkham は主に、ブロックチェーン分析ツールとインテリジェンス取引市場という 2 つの主要なコンポーネントで構成されています。分析ツールは、エンティティ ページ、トークン ページ、ネットワーク マッピングなどを通じて、ユーザーに包括的なデータの洞察を提供します。 Arkham は、自社開発の人工知能エンジン Ultra を使用して、ブロックチェーン データの匿名化を解除し、アルゴリズムによってアドレスを現実世界のエンティティと照合します。インテリジェンス取引市場では、ユーザーは報奨金、オークション、データ共有を通じて情報を売買できます。アーカムは、出品やオークションの支払いに対して 2.5% の製造手数料、報奨金の支払いやオークションの成功に対して 5% の受諾手数料を課すことで、プラットフォームの長期運営を維持しています。
市場の他のデータ分析プラットフォームと比較して、Arkham には、トークン使用シナリオの作成、インテリジェンス交換を通じたオンチェーンのデータ価値トランザクションの実現、手数料その他の手段を通じてデータ アナリストに知識を収益化するチャネルを提供するなど、いくつかの独自の利点があります。プラットフォームの自発的な動機を達成することは、プラットフォームの持続可能な発展に役立ちます; ユーザーが過去の投資ポートフォリオを追跡するためのアーカイブ機能を提供します; データマップを視覚化して調査コストを削減します。しかし、アーカムは、少数のパブリックチェーンサポート、ナンセンなどのプラットフォームとの機能ギャップ、トークンシナリオの複製可能性の制限、専門家が多数を占めるユーザーグループ、一般投資家への訴求力の限界など、いくつかの課題にも直面しています。自社のデータ処理能力が弱く、外部のデータチームなどに依存している。
アーカムプロジェクトは、ブロックチェーン情報分析分野において先行者利益と広い市場スペースを有しているが、まだ初期段階にあり、ビジネスモデルの検証が必要であり、エコロジー構築とスケールアップの育成には時間がかかる。リスクの面では、オンチェーン情報分析の普及に時間がかかる、ユーザーの教育コストが高い、ビジネスモデルの再現性が限られている、ユーザーは専門家が中心で情報処理は人材に依存している、運用コストが高くリスクが高い、などが挙げられます。規制政策の変更に関する不確実性だけでなく、風評リスクも存在します。
https://foresightnews.pro/article/detail/48222
Render Network
レンダー ネットワークは、2020 年 4 月の立ち上げ以来、主要な分散型レンダリング プラットフォームとなり、GPU コンピューティング能力を必要とするユーザーと、予備のコンピューティング リソースを持つプロバイダーの橋渡しをしています。このプラットフォームは主に、人工知能、仮想現実、マルチメディア コンテンツ作成などの需要の高いコンピューティング分野にサービスを提供しており、独自の動的価格戦略を通じて、タスクの複雑さ、緊急性、利用可能なリソースを考慮して、すべての関係者に公平なソリューションを提供します。 . そして競争の激しい市場環境。このようにして、GPU 所有者はデバイスをレンダー ネットワークに接続し、OTOY が開発した OctaneRender ソフトウェアを利用してレンダリング タスクを受け入れ、完了することができます。その見返りに、ユーザーはレンダリングタスクを完了した個人にRNDRトークンを支払い、OTOYはトランザクションとネットワーク運用を促進するための手数料としてRNDRの少額を受け取ります。
Render Network は米国に拠点を置き、Jules Urbach によって設立されました。アーバック氏は、Render Network の創設者であるだけでなく、OTOY の創設者兼 CEO でもあり、3D レンダリング テクノロジーと分散型コンピューティング プラットフォームの開発に深い洞察力と貢献を持っています。
Render Network は、戦略的資金調達を含む複数の資金調達ラウンドを完了しました。 2021 年 12 月 21 日、レンダー ネットワークは戦略的資金調達ラウンドで 3,000 万米ドルの調達に成功しました。この資金調達ラウンドの投資家には、Multicoin Capital、Alameda Research、Sfermion、Solana Ventures、Vinny Lingham、Bill Lee およびその他の有名な投資機関が含まれますそして個人的な。さらに、Render Network は、2018 年 1 月に ICO を通じて 116 万米ドルの資金調達も行いました。これらの資金調達の成功は、Render Network の技術開発と市場拡大を支援しただけでなく、分散型レンダリング サービスに対する市場の可能性を反映したものであると評価されました。
レンダー ネットワークは、RNDR トークンのピアツーピア ネットワーキング機能を活用して、アイドル状態の GPU リソース プロバイダー間でワークロードを効果的に分散すると同時に、インセンティブ メカニズムを通じて未利用のコンピューティング パワーをノードが共有することを奨励します。この動きは、リソースの利用効率を最大化するだけでなく、参加者にとっての価値を生み出し、分散型レンダリング エコシステムの繁栄を促進します。
2023 年 12 月、Render は大きな技術的飛躍を達成し、インフラストラクチャを Ethereum から Solana に移行しました。この移行により、リアルタイム ストリーミング、動的 NFT、状態圧縮などの新機能が Render に導入され、ネットワーク パフォーマンスとスケーラビリティが大幅に向上しました。ユーザーにとって、より豊かで多様なアプリケーション シナリオが実現します。
DePIN (分散型物理インフラストラクチャ ネットワーク) は、まったく新しい概念であり、デジタル リソース ネットワークと物理リソース ネットワークの 2 つの主要領域で構成され、物理的プルーフ オブ ワーク (PoPW) メカニズムを通じて個人が現実世界のインフラストラクチャに参加することを奨励することを目的としています。 . 構築と有効活用。 DePIN の出現は、従来の情報通信技術 (ICT) 業界に革新的なソリューションをもたらすだけでなく、より分散化された効率的なインフラストラクチャ ネットワーク モデルの到来を告げるものでもあります。
現在の ICT 業界は、高い敷居や非効率なリソース利用などの課題に直面していますが、DePIN はピアツーピア ネットワーク ベースのモデルを導入して、遊休リソースを再利用すると同時に、参加の敷居を下げ、仲介排除を通じて市場競争を強化しています。 . パワーと効率。
Render Network のアップグレードの成功と Solana との緊密な統合は、リアルタイム応答への対応とトランザクション コストの削減における分散型レンダリング プラットフォームの利点を実証しており、これにより DePIN 分野における Render のリーダー的地位が強化されるだけでなく、将来の見通しも強化されます。 . 開発は新たな道を切り開きます。
レンダー ネットワークが技術革新とエコシステム構築を推進し続けるにつれて、分散型レンダリング、人工知能、デジタル著作権管理などの複数のフロンティア領域における可能性が徐々に明らかになってきています。 Render は、レンダリング サービス プラットフォームであるだけでなく、イノベーションを推進し、リソースとニーズを結び付け、分散化とデジタル変革を促進する強力なエンジンでもあります。テクノロジーの継続的な進歩と市場需要の拡大に伴い、レンダー ネットワークはデジタル経済の新たな発展を推進する主要な原動力の 1 つになることが期待されています。
Source: https://dune.com/lviswang/render-network-dollarrndr-mterics
Arweave
Arweave は、データの永続的な保存を可能にするように設計された革新的な分散型データ ストレージ プロトコルです。 Arweave は、その独自のパーマウェブを通じて、保存されたデータに人間が読める形式 (Web ブラウザなどを介して) でアクセスできるようにし、耐久性があり不変のインターネットを作成します。この永久ストレージ機能は、特に法的文書の保管や学術研究のアーカイブなど、高度なデータの完全性と耐久性が必要なアプリケーション シナリオや、著作権保護などの分野において、情報の不変性と永続的なアクセス性を確保する上で革命的です。
Arweave は、ネイティブ トークン AR を通じてネットワーク内のデータ ストレージ プロバイダーにインセンティブを与え、この経済的インセンティブ メカニズムにより、ネットワークの持続可能性とストレージ機能の拡張が保証されます。インフラストラクチャおよびストレージ ネットワーク プロジェクトとして、Arweave はデータの保存とアクセスの方法を再発明することを目指しており、以前は Archain として知られ、2017 年に設立され、ドイツに本社を置いています。 Arweave の創設チームには、共同創設者兼 CEO の Sam Williams 氏と COO の Sebastian Campos Groth 氏、そして法務責任者の Giti Said 氏が含まれています。彼らは技術、運用、法務の分野で豊富な経験を持ち、Arweave プロジェクトの開発を推進する上で重要な役割を果たしています。
2018 年 6 月のメインネットの立ち上げ以来、Arweave は幅広い注目を集め、有名な a16z Crypto、Coinbase Ventures、Union Square Ventures を含むいくつかの重要な投資家からの支援を受けています。 2018年5月の公的資金調達ラウンドでは157万ドルを調達した。それ以来、このプロジェクトは2019年11月と2020年3月に2回の資金調達ラウンドを実施し、a16z Crypto、Multicoin Capital、Union Square Ventures、Coinbase Venturesなどの投資家からそれぞれ500万米ドルと830万米ドルを調達した。
Arweave が発表した AO ソリューションは、ブロックチェーン テクノロジーにおける主要な革新を表しており、主にそれが提供する超並列コンピューター アーキテクチャに反映されています。このアーキテクチャにより、分散コンピューティング環境で任意の数のプロセスを同時に並行して実行できるようになり、コンピューティングの効率とスケーラビリティが大幅に向上します。 AO の中核的な機能には、大規模なコンピューティング機能、検証可能な計算の実装、3 つの異なるサブネットワーク (メッセンジャー ユニット、スケジューリング ユニット、コンピューティング ユニット) を構築し、Arweave をベースとして使用することで実現される高度な並列処理機能と信頼性が含まれます。レイヤー、スケーラビリティ。
AO (Actor Oriented) と名付けられたこのモデルは、コンピューター サイエンスのアクター モデルからインスピレーションを受けており、高度な同時実行性、分散性、耐障害性を備えたシステムの設計と実装に特に適しています。 AO を通じて、Arweave チームは、分散型コンピューティング環境の将来の開発に対する深い理解と革新的なソリューションを実証しました。
Source: https://foresightnews.pro/article/detail/54511
AO は Arweave のベース レイヤ上に構築され、Arweave のオンチェーン ストレージを実行データの永続ホストとして使用します。これにより、分散コンピューティング機能が強化され、任意の数の並列プロセスを同時に実行できるようになり、同様のデータ センターが実現されます。インターネット上のコンピュータと共同作業する方法。さらに、AO の重要な部分は AO アーキテクチャに基づく特定のオペレーティング システムである AOS です。これにより、開発者は Lua 言語を使用してアプリケーションを開発でき、その使いやすさと柔軟性がさらに向上します。
AO の開始は、データ ストレージ プラットフォームを通じて拡張性の高いブロックチェーン ネットワークをサポートするという Arweave の長期目標と一致しています。 Arweave チームはこの目標を達成する際に課題に直面しましたが、彼らの粘り強さと革新により、最終的に AO が可能になりました。これにより、Arweave チェーンの機能が強化され、より多くのスマート コントラクトやブロックチェーン プロトコルをサポートできるようになるだけでなく、分散型コンピューティングのための新しく強力なソリューションも提供されます。
Arweave AO は従来のブロックチェーン テクノロジーの限界を超えて機能し、ブロックチェーンの 3 つの主要な部分を相互に通信して多数のトランザクションを同時に実行できる独立したコンポーネントに分割することで、前例のない水平方向のスケーラビリティを実現します。この革新は、Arweave 自身の開発に新たな可能性を開くだけでなく、ブロックチェーン全体と分散技術分野に新たな視点とインスピレーションを提供します。
Arweave の最終的な目標は、AO をビットコインと同様に低頻度の更新のみを必要とする安定したシステムにし、コア機能とユーザー権利の継続性を確保することです。この安定性と透明性は、使用するプロトコルに対するより深い信頼と理解を可能にするため、ユーザーにとって非常に重要です。 Arweave AO が開発と改善を続けるにつれて、分散型スマート コントラクト プラットフォームの重要な参加者となり、イーサリアムなどの既存のブロックチェーン テクノロジーと強力な競争を形成する可能性があります。
Akash Network
Akash Network の中核となる価値は、世界中で十分に活用されていない GPU リソースを利用し、これらのリソースを GPU コンピューティング能力を必要とするユーザーに接続する分散コンピューティング プラットフォームとしての役割にあります。このプラットフォームは、GPU リソースの所有者に収益機会を提供するだけでなく、これらのリソースを必要とするユーザーに、よりコスト効率の高いオプションも提供します。 2023 年 9 月のデータによると、Akash Network はネットワーク上に 150 ～ 200 個の GPU を導入することに成功し、50% ～ 70% の使用率を達成しました。この成果は、年間総取引額 50 万ドルから 100 万ドルに反映されており、分散型コンピューティング リソース共有モデルの市場可能性を示しています。
Akash Network のビジネス モデルをさらに分析すると、不動産市場における Airbnb との類似性が非常に適切であることがわかります。 Akash は、GPU リソースの所有者が Airbnb ホストのように未使用のコンピューティング パワーをレンタルできるマーケットプレイスを作成し、これらのリソースを必要とするユーザーは必要なコンピューティング パワーを低コストで入手できます。このモデルは、GPU リソースの使用率を高めるだけでなく、人工知能や機械学習の分野に参入する敷居を下げます。
人工知能の急速な発展に伴い、GPU などの高性能コンピューティング リソースの需要が大幅に増加しています。 GPU製造のリーダーであるNvidiaは、収益が数年で2022年の270億ドルから2023年には600億ドルへと大幅に増加し、2025年までに約1,000億ドルに達すると予想している。この成長予測は、GPU コンピューティング能力に対する世界的な強い需要を反映しており、また、Akash Network に幅広い市場スペースを提供します。
Akash Network の分散モデルは、クラウド コンピューティング サービスの需要が日々増加しているにもかかわらず、世界中の膨大な GPU コンピューティング能力が十分に活用されていない現在の市場環境に特に適しています。 Akash を通じて、供給側はアイドル状態の GPU リソースを提供でき、需要側は必要なコンピューティング パワーを低コストで取得できます。このモデルは、リソースの割り当てを最適化するだけでなく、コンピューティング能力の民主化を促進し、より多くの企業や個人が人工知能とハイパフォーマンスコンピューティングの研究開発に参加できるようにします。
Akash Network のネイティブ トークンは AKT であり、ネットワーク内でいくつかの重要な役割を果たします。まず、AKT は、GPU コンピューティング、ストレージ、帯域幅などを含むがこれらに限定されない、ネットワーク上のコンピューティング リソースの支払いに使用されます。第二に、AKT はネットワーク ガバナンスの一部でもあり、保有者はプロトコルの更新や改善提案など、トークン投票を通じてネットワークの意思決定プロセスに参加できます。さらに、AKT は、コンピューティング リソースの提供、トランザクションの検証などを含むネットワーク メンテナンスへのユーザーの参加を奨励するインセンティブ メカニズムとしても機能します。
より多くのユーザーが未使用のコンピューティング リソースを提供することを奨励するために、Akash はインセンティブ メカニズムを設計しました。このメカニズムは、主にトークン報酬とトランザクション手数料の 2 つの方法で実装されます。
トークン報酬: Akash ネットワークは、新しいトークンの発行を通じてコンピューティング リソースを提供するユーザーに報酬を提供します。これらの新しく発行されたトークンは、より多くのリソースを Akash ネットワークに接続することを奨励するインセンティブとしてリソース プロバイダーに配布されます。さらに、ネットワーク バリデーターとネットワーク ガバナンスに参加しているユーザーは、ネットワークのセキュリティとガバナンスへの参加を動機付けるために AKT トークンの報酬を受け取ることもできます。
取引手数料: Akash ネットワークは、そのサービスを使用する取引に対して手数料を請求し、AKT トークンで支払われます。 Akash のポリシーによれば、取引手数料の一部は、サービスを提供するための直接的な経済的インセンティブとして、コンピューティング リソースを提供するノードに割り当てられます。
Akash は、AKT で支払われた取引には 4% の手数料を請求し、ステーブルコインである USDC で支払われた取引には 20% の高い手数料を請求します。この差別化された料金体系は、AKT トークンの流通と使用を促進すると同時に、ネットワークの維持と発展に対する財政的サポートも提供するように設計されています。
Akash Network は、インフレや取引手数料によって生成されたトークンなど、ネットワークの収益の一部を集めるコミュニティ プールも設立しました。コミュニティプールからの資金は、技術改善やマーケティング活動など、ネットワーク開発のためのプロジェクトや提案に資金を提供するために使用されます。コミュニティの投票で資金の割り当てが決定されます。
この複雑だが効果的なトークン モデルとインセンティブ メカニズムを通じて、Akash Network はネットワークの積極的かつ健全な発展を保証するだけでなく、ユーザーにネットワークに参加して恩恵を受ける機会も提供します。これらのインセンティブは、より多くのリソース プロバイダーとユーザーを Akash エコシステムに参加させるのに役立ち、分散型コンピューティング プラットフォームの長期的な成功と継続的な成長を促進します。
しかし、Akash Network の市場見通しは有望であるにもかかわらず、直面している課題を無視することはできません。従来のクラウド サービス プロバイダーとの競争に加え、Akash はテクノロジー プラットフォームを常に最適化し、効率的で安全なサービスを確保する必要があります。さらに、分散型市場を構築および維持するには、常に新しいリソースプロバイダーとユーザーを引き付け、高度な市場活動を維持する必要があります。
Source: https://www.modularcapital.xyz/writing/akash
Bittensor
Bittensor は AI 研究者の Ala Shaabana 氏と Jacob Steeves 氏によって 2019 年に設立され、当初は Polkadot のパラチェーンとして考案されました。 2023 年 3 月、プロジェクトは戦略を変更し、暗号通貨を通じてグローバルな機械学習ノードを奨励し、AI 開発の分散化を促進することを目的として、独自のブロックチェーンを開発することを決定しました。これらのノードが相互に連携してトレーニングおよび学習できるようにすることで、Bittensor は、増分リソースを統合し、個々の研究者とモデルの全体への貢献を拡大することでネットワークの集合知を強化する新しいパラダイムを導入します。
Bittensor は、分散エキスパート モデル (MoE) や知能の証明 (Proof Of Intelligence) などの複数の革新的な概念とメカニズムを導入し、有用な機械学習モデルと結果に報酬を与えることで分散型 AI エコシステムの開発を促進することを目指しています。そのトークンエコノミクス設計とエコシステム構造は、ネットワーク参加者をサポートし報酬を与えるように設計されており、TAO トークンを通じた公正な配布慣行とネットワークへの参加を奨励します。
Bitensor のアーキテクチャ設計は、堅牢な AI エコシステムの構築の追求を反映しています。 Bittensor は、マイナー層、バリデーター層、エンタープライズ層、コンシューマー層の階層構造を通じて、AI イノベーションを完全にサポートするネットワークの構築を目指しています。その中で、マイナー層の AI モデルはイノベーションを推進し、検証層はネットワークのセキュリティと完全性を維持し、エンタープライズ層とコンシューマー層は、技術的成果が社会のニーズを満たす実用的なアプリケーションに確実に変換されることを保証します。市場も社会も。
Bittensor ネットワークの中心的な参加者には、マイナーとバリデーターが含まれます。マイナーは報酬と引き換えに事前トレーニングされたモデルを提出し、バリデーターはモデル出力の妥当性を確認する責任を負います。 Bittensor は、インセンティブ メカニズムを通じて正のフィードバック ループを作成し、マイナー間の競争を促進し、モデルの改良とパフォーマンスの向上を促進します。
Bittensor 自体はモデルのトレーニングに直接関与していませんが、そのネットワークはマイナーが独自のモデルをアップロードして微調整できるプラットフォームを提供します。このアプローチにより、Bittensor は複数のモデルを統合し、テキスト生成や画像生成などの特定のサブネットワークを通じてさまざまなタスクを処理できるようになります。
Source: https://futureproofmarketer.com/blog/what-is-bittensor-tao
Bittensor が採用しているサブネットワーク モデルは、そのアーキテクチャの大きな特徴であり、これらのサブネットワークは特定のタスクの実行に重点を置いています。このようにして、Bittensor はモデルの複合的かつ分散型インテリジェンスを達成しようとしていますが、この目標は現在の技術と理論の制限内で依然として課題に直面しています。
Bittensor のトークン経済モデルはビットコインの影響を深く受けており、同様のトークン発行メカニズムとインセンティブ構造を採用しています。 TAO トークンはネットワーク報酬の一部であるだけでなく、Bittensor ネットワーク サービスにアクセスするための鍵でもあります。プロジェクトの長期的な目標は、人工知能テクノロジーの民主化を促進し、分散型アプローチを通じてインテリジェント ネットワークでのモデルの反復と学習を促進することです。
従来の集中型 AI モデルと比較した Bittensor の最大の利点は、AI テクノロジーのオープン性と共有を促進し、より広範なコミュニティで AI モデルとアルゴリズムを反復および最適化し、技術の進歩を加速できることです。さらに、Bittensor は分散型ネットワーク構造を通じて AI テクノロジーの適用コストを削減し、より多くの個人や中小企業が AI イノベーションに参加できるようにすると期待されています。
io.net
io.netこれは、機械学習 (ML) の分野におけるコンピューティング リソースの取得の問題を解決するために設計された革新的な分散型 GPU ネットワークです。このプロジェクトは、独立したデータセンター、暗号通貨マイナー、Filecoin や Render などのプロジェクトに関与する人々の GPU リソースを統合することにより、大規模なコンピューティング能力のプールを作成します。創設者のアフマド・シャディッド氏は、2020年に機械学習定量取引会社ダーク・ティックのGPUコンピューティング・ネットワークを構築する際に、高コストとリソース獲得の問題に直面したときにこのアイデアを思いついた。その後、オースティン ソラナ ハッカー ハウスで、このプロジェクトは幅広い注目と認知を得ました。
io.net主な課題は、コンピューティング リソースの可用性の制限、選択肢の欠如、およびコストの高さに対処することです。十分に活用されていない GPU リソースを集約することで、io.net機械学習チームが分散ネットワーク全体でワークフローを提供するモデルを構築および拡張できるようにする分散ソリューションを提供します。このプロセスでは、RAY などの高度な分散コンピューティング ライブラリを使用してデータとモデルの並列処理をサポートし、それによってタスクのスケジューリングとハイパーパラメータ調整プロセスを最適化します。
製品に関して言えば、io.netIO Cloud、IO Worker、IO Explorer など、さまざまなツールとサービスが提供されます。 IO Cloud は、分散型 GPU クラスターを展開および管理するように設計されており、IO-SDK とのシームレスな統合を実現し、AI および Python アプリケーションをスケーリングするための包括的なソリューションを提供します。 IO Worker は、アカウント管理、リアルタイム データ表示、温度と電力消費量の追跡などの機能を含む、ユーザーがコンピューティング リソースのプロビジョニング操作を効果的に管理できるようにする包括的なユーザー インターフェイスを提供します。 IO Explorer は、ネットワーク アクティビティと重要な統計を包括的に視覚化し、ユーザーがネットワーク ステータスをより適切に監視および理解できるようにします。
参加を奨励し、需要と供給のバランスをとるために、io.netIO トークンの導入。その機能には、AI および ML 導入チームによる継続的な使用への報酬、IO ワーカーのコンピューティング ユニットの価格設定、コミュニティ ガバナンスへの参加などが含まれます。さらに、仮想通貨の価格変動を考えると、io.net米ドルにペッグされているステーブルコイン IOSD も、支払いシステムとインセンティブ メカニズムを安定させるために特別に開発されました。
Source: https://io.net/
io.net は、テクノロジーとビジネス モデルの両方で強力なイノベーション能力と市場の可能性を示しています。 Filecoinとの協力を通じて、モデルストレージとコンピューティングリソースの機能をさらに拡張し、分散型AIアプリケーションの開発と拡張を強力にサポートすることが期待されています。同時に、io.net は、コスト効率が高く、アクセスと使用が簡単なプラットフォームを提供することで、AWS などの従来のクラウド コンピューティング サービス プロバイダーに対する強力な競争相手となり、AI 分野全体のイノベーションと進歩を促進することを目指しています。
資本面では、io.net はシリーズ A ラウンドの資金調達を成功裡に完了し、評価額 10 億ドルで 3,000 万ドルを調達しました。この資金調達ラウンドには、Hack VC、Multicoin Capital、Delphi Digital、Animoca Brands、Solana Ventures、Aptos、OKX Ventures、Amber Group など、多くの著名な投資機関の参加が集まりました。この一連の投資は、分散コンピューティングと人工知能の分野における io.net の革新的な能力と市場の可能性に対する市場の高い評価を反映しています。
要約する
AI とブロックチェーン技術の継続的な進歩により、AI x 暗号分野は大きな可能性と機会を示すと同時に、一連の課題にも直面しています。徹底した分析"コンピューティング能力の資産化"、"モデル/エージェントの資産化"同様に"データの大文字化"これら 3 つの核となるシナリオから、この分野におけるイノベーションの道筋と既存の障害がわかります。分散型コンピューティング能力は、AI のトレーニングと推論に新たな可能性をもたらしますが、高性能コンピューティング リソースと通信帯域幅への依存に対処する必要があります。モデルとエージェントの資産化により、NFT を通じて所有権の証明が提供され、インタラクティブなエクスペリエンスが向上しますが、テクノロジーの統合をさらに深める必要があります。データの資産化は、プライベート ドメイン データの可能性を解き放ち、データの標準化と市場の流動性という課題に直面すると同時に、AI の効率化と専門化のための新たな道を切り開きます。
AIテクノロジーが開発と反復を続けるにつれて、AI x 暗号分野に定期的にホットスポットと資金が流入し、単一段階の機会ではなく継続的な発展の波をAIにもたらすことは注目に値します。 AI x 暗号分野の永続的な価値と革新の可能性は、それがテクノロジーと投資の分野における重要なトラックであることを示しています。
将来に目を向けると、AI x 暗号の開発は技術革新、学際的な協力、市場ニーズの探索に依存することになります。技術的な限界を突破し、AIとブロックチェーンの統合を深め、実用的な応用シナリオを開発することで、この分野は長期的な発展に向けて動き、より安全で透明性のある公平なAIサービスを提供します。このプロセスでは、分散型の概念と技術的実践により、よりオープンで効率的かつ革新的な方向で AI x 暗号分野の開発が促進され、最終的には技術革新と価値創造の 2 つの飛躍を達成します。したがって、現在のサイクルにおける AI x 暗号トラックは逃すことのできない重要な機会であり、技術革新の最前線を表すだけでなく、将来の技術進歩と投資の方向性における重要なトレンドを予告するものでもあります。
参考文献
MT Capital
MT Capital は、経験豊富な投資家チームによって運営される世界的な投資機関であり、米国、香港、ドバイ、シンガポールをカバーする世界中の革新的な Web3 プロジェクトへの投資に重点を置いています。当社の主な投資分野には次のものが含まれます: 1) 大量導入: 分散型ソーシャル プラットフォーム、ゲーム、アプリケーション、DEPIN は、幅広いユーザー ベースへの Web3 テクノロジーの普及を促進する鍵となります; 2) 暗号ネイティブ インフラストラクチャ: 公共への投資に焦点を当てますエコシステムをサポートおよび強化するチェーン、プロトコル、その他のインフラストラクチャ、およびネイティブ DeFi ソリューション。さらに、私たちのチームは二次取引において長年にわたる専門的な経験を持っています。
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