出典: Delphi Digital
Odaily Planet Daily （ @OdailyChine ）がまとめました
翻訳者｜あずま（ @azuma_eth ）
編集者注：連日低迷していたAIセクターは、今日ついに猛烈な反発を見せた。フレームワークプロジェクトアークは1日で80％急上昇し、セクター全体をリードした。急騰の理由を調べてみると、最も直接的な手がかりは、アークが本日「エコシステムの潜在力を捉えることに重点を置いた新しいトークン発行メカニズムを立ち上げる」と公式発表したことかもしれません。しかし、AI分野の過去数回の変動を振り返ると、アークは常により強い上昇傾向を示しているようです。
この記事は、もともと Delphi Digital が 1 月 28 日に公開した arc に関する有料調査レポートです。2 月 8 日に、同社はコア コンテンツを選択して更新し、X プラットフォームで再度公開しました。わずか 3 日間で、arc は 0.13 ドルの安値から 0.32 ドルまで大幅に回復しました。
以下は、Delphi Digital のオリジナル コンテンツを Odaily Planet Daily が翻訳したものです。
AI エージェントはもはや単なる実験ではありません。実際のアプリケーションで成功するには、スケールとパフォーマンスを考慮して構築されたフレームワークが必要です。
競合他社と比較して、arc のパフォーマンスはどうですか?順を追って説明していきましょう。
アークの概要
rcは、速度、信頼性、セキュリティを考慮して設計された Rust ベースのプロキシ プラットフォームです。ハードウェア レベルの実行速度、組み込みのメモリ エラー保護、安全な同時実行メカニズムを備えた arc は、金融、医療、リアルタイム システムなどの需要の高いアプリケーションの信頼性とスケーラビリティをさらに向上させるのに役立ちます。
arc のアーキテクチャにより、ElizaOS と ZerePy のパフォーマンスが比較的低い領域でも優れた性能を発揮します。 ARC の分散型ワークフローは、信頼性が低く、遅延の少ない操作を可能にし、DeFi アービトラージ エージェントなどのアプリケーションに最適です。
ARC のリアルタイム パフォーマンスは、ロボット工学、自動運転車、IoT システムなどのアプリケーションの 1 ミリ秒未満の遅延要件も満たします。
リグのコアイノベーション
Odaily Note: Rig は arc のトークン フレームワークの名前です。
パフォーマンス: Rig はマシン コードに直接コンパイルされ、ネイティブに近い速度を実現し、Eliza の JavaScript ランタイムを上回ります。
メモリの安全性: Rust は、プロジェクトの実行前にメモリ エラーを検出してクラッシュを防ぐため、医療や航空宇宙などの重要なシステムに最適です。
並行性: Rust では、複数のタスクが同時に同じデータを使用しようとしても、プログラムがクラッシュしたりエラーが発生したりすることなく、マルチタスクを実行できます。
決定論: Rust は、未使用のメモリをクリーンアップすることによって発生する遅延を回避することで予測可能なパフォーマンスを維持するため、自動運転ナビゲーションなどの要求の厳しいタスクに適しています。
開発者の採用指標
RC は Rust 言語に重点を置いているため、AI エージェント フレームワーク トラックにおける強力な競争相手となります。以下は、他の主要な AI フレームワークの GitHub スターの数の比較です。
TensorFlow (Python/C++): 188,000 個のスター;
LangChain（Python）： 99,900 スター;
PyTorch (Python): 86,600 個のスター;
ElizaOS はスター数と貢献者の数で暗号プロキシ フレームワークをリードしていますが、arc は高性能の分散型アプリケーションに重点を置いているため、ニッチ市場で強力な競争相手となっています。
最新の開発
最近、arc は Solana での AI イノベーションを加速するために Solana Foundation とのコラボレーションを発表しました。このコラボレーションを通じて、arc は Rig 上で Rust ベースのエージェントを構築するプロジェクトに資金とガイダンスを提供できるようになります。
a rc は、ポートフォリオの自動再調整や提案への投票などのオンチェーン機能をエージェントに提供することを目的とした Rig Onchain Kit もリリースしました。
これにより新たな可能性が開かれ、エージェントがスマート コントラクトと対話できる DeFi 協力者になることができます。
アークパートナーズ
Arbitrum: Stylus および Rig フレームワークでの開発を容易にする開発者ツールを構築します。
Abstract Chain: Rig に EVM 互換性をもたらします。
MongoDB: エンタープライズ レベルのデータ オーケストレーションと強化された RAG (検索拡張生成) 機能を提供します。
Shuttle: Rig フレームワークの展開と管理を簡素化する Rust ネイティブ クラウド プラットフォームを提供します。
永遠の AI: 分散型推論、強化された自律性、セキュリティを実現します。
Hyperbolic: Rig で構築されたエージェントが Hyperbolic の広範なモデル ライブラリと高性能コンピューティング リソースにアクセスできるようにします。
SendAI: コミュニケーションと相互運用性を向上させるクロスチェーン AI の展開。
市場ポジショニング
DeAI の成長: DeFAI と DAO が拡大するにつれて、オープンソース AI エージェントの需要が急増します。
高性能セグメント: ARC は、ロボット工学、IoT、リアルタイム分析など、より高いパフォーマンスが求められる分野をリードしています。
DePIN: 信頼性のない低遅延操作を可能にし、エネルギーグリッド、サプライ チェーン、通信ネットワークなどの分散型物理インフラストラクチャを最適化します。
潜在的な課題と展望
学習曲線: Rust は複雑ですが、arc は Shuttle が提供するテンプレート化されたワークフローと開発者ツールを通じてこの問題を軽減します。
エコシステムの成熟: 助成金やハッカソンなどのインセンティブを通じて Rust AI ライブラリの成長を促進します。
競争環境: 現時点では、ElizaOS や TensorFlow などのフレームワークが AI 分野を支配していますが、arc はニッチ市場、開発者コミュニティ、Rust に焦点を当てて、その価値提案を強調することができます。
ARC の RIG フレームワークは、 Rust のパフォーマンス上の利点を活用して AI インフラストラクチャを再定義します。 分散型で高性能な AI の導入が拡大するにつれ、arc は AI エージェントの将来を形作る上で重要な役割を果たすことが期待されています。
