AI インフラストラクチャからアプリケーション シナリオまで、注目に値する Web3 プロジェクトはどれですか?
元の作成者: Cookie &alertcat.eth、ChainCatcher
OpenAI のチャットボット ChatGPT は、リリースからわずか 2 か月で月間アクティブ ユーザー数が 1 億人に達し、史上最も急速に成長しているアプリとなっています。このような「ファンを増やす」強力な能力により、AI の人気は暗号化分野にも急速に広がりました。1 月 10 日、ブルームバーグは、Microsoft が ChatGPT 開発者の OpenAI に 100 億ドルの投資を検討していると報じました。すべての AI コンセプトの暗号通貨は完全に爆発しました。FET、AGIX 1 か月以内に 200% を超える増加を待ちます。
資本の助けを借りて、これら 2 つの注目を集める最先端テクノロジーを統合できるでしょうか?人工知能は、人間の脳の思考能力を模倣することでコンピューターを使用して問題を解決します。 OpenAI は、自然言語処理 (NLP) モデルに大量のトレーニング データを供給して、モデルをより強力にします。ブロックチェーン技術によって構築された暗号化された世界では、チェーン上の毎日の膨大なデータが AI エンジンに「燃料」を提供し、AIGC がより良い戦略をフィードバックできるようになります。
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AI コンセプトのための暗号化プロジェクト (出典:Rootdata）
従来の分野で多くの注目を集め、採用されてきた安定性AI、ChatGPT、その他の人工知能と比較して、ブロックチェーンのより大きな想像力は、AIモデルを変えることができる経済システムにあります。 FOMO感情が薄れてきたら、この記事は最初のレベルのタイトル
AIインフラ
副題
Openfabric AI
Openfabric は、AI アプリケーションを構築および接続するためのプラットフォームです。このプラットフォームを通じて、AI イノベーター、データ プロバイダー、企業、インフラストラクチャ プロバイダー間のコラボレーションにより、新しいインテリジェントなアルゴリズムとサービスの作成と使用が促進されます。 Openfabric エコシステムは、アルゴリズム作成者、データ プロバイダー、インフラストラクチャ プロバイダー、サービス コンシューマの 4 つの役割で構成され、このうちサービス コンシューマは他の 3 種類のサービス プロバイダーに料金を支払う必要があります。
アルゴリズム作成者: 専門知識を活用して、複雑なビジネス問題を解決する AI アルゴリズムを作成します。
データ プロバイダー: AI アルゴリズムのトレーニングに必要な大量のデータを確実に配布します。
インフラストラクチャ プロバイダー: AI プラットフォームを実行するすべてのハードウェア。
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Oraichain
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Fetch.ai
ソース：
ソース：副題
SingularityNET
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副題
Gensyn
Gensyn プロトコルは、ネットワークにコンピューティング時間を費やして ML (機械学習) タスクを実行したサプライサイドの参加者に即座に報酬を与える、ディープ ラーニング コンピューティング用のレイヤー 1 ネットワークです。このプロトコルは管理上の監視や強制を必要とせず、代わりにスマート コントラクトを通じてプログラムによるタスクの割り当てと支払いを容易にします。このネットワークの基本的な課題は、完了した ML 作業を検証することです。これは、複雑性理論、ゲーム理論、暗号化、最適化が交差する問題です。 Gensyn エコシステムは、コミッター、リゾルバー、バリデーター、レポーターの 4 つの役割で構成されます。
提出者: 計算するタスクを提供し、完了した作業単位に対して支払いを行います。
ソルバー: モデルのトレーニングを実行し、検証者による検証のための証明を生成します。
検証者: 非決定論的なトレーニング手順を決定論的な線形計算にリンクし、ソルバー証明の一部を複製し、予想されるしきい値との距離を比較するための鍵。
内部告発者: バリデーターの仕事をチェックし、ジャックポットを獲得することを期待して挑戦を提起します。
アプリケーションシナリオ
アプリケーションシナリオ
このような応用シナリオにおいて、このプロジェクトは、近年の AI の形でのブロックチェーンの発展から生じる新たなニーズに対処することを目的としています。
副題
チェーンツアーの方向
暗号化ゲーム「P2E」モデルの主流の金融システムの下では、ユーザーは絶えず変化するゲームプレイと多くの反復的な基本操作に直面していますが、AIはプレイヤーに安定した自動プロセスを提供し、より高い勝率でゲーム戦略を立てることができます。 rct AI は、深層強化学習をベースとした AI エンジンである Chaos Box をコア技術として、AI を活用してゲーム業界にトータルなソリューションを提供しています。 rct AIは、Axie Infinity用にAIで訓練されたDRL(深層強化学習)モデルを開発しました。Axie Infinityではすべてのカードの組み合わせが約10^23通りあり、ゲームなどのゲームの特性も考慮しているため、rct AIのモデルは戦闘統計における効率と勝率の向上を多数シミュレートしています。
副題
社会的な方向性
PLAI Labs は、AI と Web3 を使用して、ユーザーが一緒に遊んだり、話したり、戦ったり、取引したり、冒険したりできる次世代のソーシャル プラットフォームを構築することに焦点を当てており、このプラットフォームは 2023 年 1 月に a16z から 3,200 万ドルの資金調達を受けました。現在、PLAI Labs は 2 つの製品を外部に公開しています。
Champions Ascension は大規模マルチプレイヤー オンライン ロールプレイング ゲーム (MMORPG) であり、プレイヤーは NFT の形式で自分のキャラクターを所有することを選択でき、大規模なコロッセオ アリーナで戦い、クエストを実行し、カスタム ダンジョンでプレイすることができます。でデジタルアイテムを取引します。
ユーザー生成コンテンツ (UGC) から 2D から 3D アセットのレンダリングへのマッチングまで、あらゆる処理を支援する AI プロトコル プラットフォーム。
副題
NFTの方向性
Aletha AIは、人工知能とブロックチェーンを組み合わせた技術であるiNFTの概念を提案しました。 AIを組み込んだNFTは、双方向性、生成性、拡張性、独自性といったさまざまな個性を持ちます。
簡単に言うと、NFTがデジタルヒューマンの作品だとすると、AIを組み込むとiNFTとなり、ユーザーとチャットできるNFT作品になります。 2021年6月10日、世界初のiNFTアリスサザビーズで47万8800ドルで販売された。
Altered State Machine (ASM) は、NFT、人工知能、機械学習を組み合わせて AI 駆動型 NFT のトレーニング能力を提供する革新的なプロジェクトであり、そのビジョンは、NFT テクノロジーを使用した AI の所有権と収益化プロトコルになることです。 ASM エコシステムでは、AI ベースのアバターはエージェントと呼ばれ、脳とアバターの 2 つの部分で構成されます。このプロジェクトは、ASM エコシステムを強化するために ASTO トークンも発行しました。
Optic は、NFT 詐欺分析とコミュニティ内での NFT 価値発見に焦点を当てた人工知能 NFT 検証プロトコルを構築し、NFT 市場全体がより高い信頼性と透明性を達成できるよう支援することを目指しています。 Optic インテリジェント エンジンは、実際の NFT シリーズを学習することで、市場の NFT コレクションを取得します。次に、Optic は、チェックされた NFT が実際の NFT とどの程度一致するかを示す一致スコアを返します。
最初のレベルのタイトル
トレンド分析
ブロックチェーン AI プロジェクトの現在の開発経路から判断すると、AI のインフラストラクチャはデータ、アルゴリズム、コンピューティング能力の 3 つの部分で構成されています。通常の AI プロジェクトで人工知能の生成または分析の機能を実現したい場合は、モデルとデータセットに加えて、ソフトウェア オントロジーとモデルを呼び出すための GUI が必要です。そして、この分野のモデルとデータセットの配布、モデルのトレーニング（計算機パワーのリース）、ソフトウェアフロントエンドの開発には仲介者がおり、顧客のニーズに効率的に応えることを目的としたブロックチェーンAIプロジェクトが生まれます。
たとえば、上記では、Fetch.ai が仲介者として機能し、顧客がそのネイティブ トークン トランザクション データ セットを使用できるようにします。 SingularityNET では、顧客は開発者からコンピューティング能力トレーニング サービスを購入できます。オープンファブリック AI 顧客は、モデル (アルゴリズム)、データ セット、インフラストラクチャ (ソフトウェア)、およびその他のサービスをプロバイダーから入手する必要があります。Humans.ai は本質的に NFT にカプセル化されています。トレーニングされた AI モデルは、ユーザーがネイティブ トークンを使用してデータ セットを購入した場合、
Gensyn は本質的に、分散型コンピューティング パワー レンタル プラットフォームです。これらは、トランザクションの仲介プラットフォームとして DApp を使用する自然言語処理、AI 音声、画像生成プロジェクトなど、従来の AI が完了する必要があるタスクです。
その後、ブロックチェーン内の分散型アプリケーションが新たな需要を生み出し、チェーンゲームの方向性、ソーシャル方向性、NFTの方向性に基づくAIプロジェクトは、チェーンを解決するrct.aiなど、ブロックチェーン内のユーザーの問題点を解決することを目的としています。ゲームユーザー手動の繰り返し操作の問題については、ミラーワールドがチェーンゲームの開発を解決し、その他のプロジェクトはブロックチェーンソーシャルやNFT向けに開発されています。
現在、Web3 ソーシャル ネットワーキングの初期段階では、AI の導入はどちらかというと物語的な手法です。将来、AI プロジェクトの研究開発に考えられる方向性は次のとおりです。
データ プライバシーの強化: Web3 は zk テクノロジーを使用することでデータ プライバシー保護を最大限に高めることができ、AI はプライバシーを損なうことなくデータを分析できます。
スマート コントラクト: Web3 テクノロジーは、スマート コントラクトを通じて AI アプリケーションを Web3 アプリケーションに統合し、AI モデルの制御可能性を実現します。このタイプのアプリケーションをモデルとデータセットのトランザクションに使用すると、トランザクション プロセスを自動化し、ZK テクノロジを使用してユーザー データを保護できます。ただし、このタイプのプロジェクトは、オープン ソース データセットとオープン ソース モデルの影響に直面します。ユーザーは、Hugging face でオープンソースのデータとモデルを入手し、自動トレーニング トレーニングを使用できるのに、なぜブロックチェーン プラットフォームで取引するのでしょうか? Web2 企業の影響に直面して、Web3 AI モデルとデータセットのトランザクションには十分な堀がありません。
要約する
要約する
現時点では、ブロックチェーンのネイティブ AI インフラストラクチャであっても、アプリケーション シナリオを実現するために AI エンジンを使用する暗号化プロジェクトであっても、初期段階にあり、主な目標は、適用可能な基盤となるインフラストラクチャを作成し、トークンエコノミクスとハードウェアプロバイダー、データプロバイダー、AIアルゴリズム、その他の人工知能ソリューションを統合します。
しかし、両者の統合には多くの課題も直面しています。まず第一に、ブロックチェーンはロールアップや ZK などの複雑なテクノロジーになる傾向があり、データを取得する際に AI に課題をもたらします。第二に、ブロックチェーンエコシステムにおけるAIの適用性と、緊急事態に適応するAIエンジンの能力を裏付ける十分な継続的な実験データがありません。最後に、AI の概念に影響を与える暗号化分野での偽のプロジェクトが頻繁に発生しているため、人々はこの分野の探索に対する自信を失いやすくなっています。
従来の AI 問題を解決するすべてのブロックチェーン AI プロジェクトは、「なぜこのプラットフォームはブロックチェーン上にトークンを導入する必要があるのか」という質問に答える必要があります。これにより、モデル、データ、コンピューティング能力など、Web2 市場の既存の取引ターゲットにオンボーディングの不利な点が生じます。
トークンエコノミクスは、プロジェクトの隆盛と衰退のサイクルを変えることができるフライホイールのようなものです。現時点で前に進むためには、プラットフォームの実際のユーザーを考慮する必要があります。つまり、顧客の獲得の問題です。需要の代替不可能性がプロジェクトの堀です。堀が不足しているプロジェクトは、短期間で達成できます。しかし、十分なユーザーと堅牢な開発者エコシステムが存在しない場合、需要が誤った提案である場合、経済的インセンティブは持続できなくなり、プロジェクトのライフサイクルは短縮されます。リアルなユーザーやかけがえのないニーズに基づいたAI+Web3プロジェクトがさらに誕生することを期待しています。これらは、Web2 では満たされていない、または十分に満たされていない要件を満たすように設計されているため、Web3 にネイティブに導入する必要があります。
いずれにせよ、Web3 への AI の統合は将来の技術トレンドであり、現段階では Web3 アプリケーションと人工知能を組み合わせた例がいくつか登場しています。時間が経つにつれて、関連する Web3 インフラストラクチャや新しいモデルが次々に登場します。
