お客様の作成者： ラオス・バイ

ChatGPTがリリースされてから1年以上が経ち、AIと暗号資産に関する議論が再び市場に押し寄せています。AIは2024年から2025年にかけて強気相場で最も重要なトラックの1つと見られており、Vitalik Buterin氏自身も「仮想通貨とAIアプリケーションの約束と課題」という記事を掲載し、将来のAIと仮想通貨の探査のあり得る方向性を探っています。

この記事では、あまり主観的な判断を下すことはありませんが、その代わりに、過去1年間に観察されたAIと暗号資産を組み合わせた起業家プロジェクトを、主要な市場の観点から要約します。起業家が市場に参入した経緯、これまでの成果、そしてどの分野をまだ探検しているかについて考察します。

I. AI+暗号資産のサイクル

2023年を通じて、AIと暗号資産に関する数十のプロジェクトについて語りました。その中でも、さまざまなサイクルが観察されています。

2022年末にChatGPTがリリースされる以前は、AIに関連するブロックチェーンプロジェクトはセカンダリー市場ではほとんどありませんでした。Fetch.AI（FET）、SingularityNET（AGIX）、その他いくつかのベテランプロジェクトが注目を集めています。 同様に、プライマリー市場で利用可能なAI関連のプロジェクトも多くありませんでした。

2023年1月から5月にかけて、AIプロジェクトにとって初めての集中アウトブレイク期間となる可能性があります。結局のところ、ChatGPTの影響は大きかったのです。セカンダリー市場の多くの古いプロジェクトはAIの軌道に旋回しており、プライマリー市場のAI+暗号資産プロジェクトではほぼ毎週議論が行われています。同様に、この期間中、AIプロジェクトは比較的単純に見えました。その多くはChatGPTの「スキンディープ」な適応とブロックチェーンの修正を組み合わせたものであり、技術的な障壁はほとんどありませんでした。Bybitの社内開発チームは、プロジェクトフレームワークをわずか1日か2日で再現できることが多いです。また、この期間中、AIプロジェクトとのミーティングも数多く行われましたが、最終的には何も行われませんでした。

5月から10月にかけて、セカンダリー市場は弱気に転じ始めました。興味深いことに、この間、主要市場におけるAIプロジェクトも大幅に減少しました。数量が再び上昇し始めたのは先月か2月で、AIと暗号資産に関する議論や記事はより豊かになりました。また、毎週AIプロジェクトに遭遇する時期が到来しました。半年後、AIの軌跡を深く理解し、商業シナリオを着地し、AIと暗号資産の統合をAIの大流行の第一波より改善することで、AIプロジェクトの新たなバッチが登場したことが明らかになりました。 

技術的な障壁はまだ強くありませんでしたが、全体的な成熟度は前進しました。2024年になって初めてAIと暗号資産に賭けました。

II. AI + 暗号資産の推移

Vitalik Buterin氏は、「約束と課題」に関する記事で、以下のような比較的抽象的な側面や視点から予測しています。

• プレイヤーとしてのAI

• ゲームのインターフェースとしてのAI

• ゲームのルールとしてのAI

• ゲームの目的としてのAI

一方、プライマリー市場で現在見られるAIプロジェクトは、より具体的かつ直接的に要約されます。

ほとんどのAI+暗号資産プロジェクトは暗号資産の中核をなすプロジェクトであり、暗号資産は「技術的（または政治的）分散化 + 商業資産化」と定義されています。

分散化については、Web3が重要なので、あまり言いようがありません。そのため、資産化のカテゴリーを3つの主要なトラックに大まかに分けることができます。

• コンピューティングパワーの資産化

• モデルの資産化

• データの資産化

コンピューティングパワーの資産化

これは比較的密接な流れです。さまざまな新規プロジェクトのほかに、多くの古いプロジェクトもピボットされています。たとえば、コスモス側にはAkashネットワーク、ソラナ側にはNosanaがあります。ピボット後、トークンはすべて急激な急騰を経験しており、AIトラックに対する市場の楽観主義を間接的に反映しています。レンダー（RNDR）は主に分散型レンディングに重点を置いていますが、AIの用途にも対応できます。 そのため、AIの分野では、RNDRのようなコンピューティングパワー関連のプロジェクトが多くの分類に当てはまります。

コンピューティングパワーの資産化は、コンピューティングパワーの使用に基づいて2つの方向にさらに細分化できます。1つは「AIトレーニングに使用される分散型コンピューティング能力」であるGensynです。もう1つは、ほとんどのピボットや新規プロジェクト、または「AI推論に使用される分散型コンピューティング能力」（機械学習モデルが、以前に学習したデータやモデルに基づいて意思決定や予測を行える能力）によって表されます。

この過程では、興味深い現象や、おそらく軽蔑の連鎖が見られます。

従来のAI → 分散型推論 → 分散型トレーニング

• 従来のAIの背景を持つ人々は、分散型トレーニングや推論に質問する傾向があります。

• 分散型推論に重点を置く人々は、分散型トレーニングを否定する傾向があります。

AIトレーニング（特に大規模モデルのAIの場合）には膨大なデータが必要となるため、主な理由は技術的な側面にあります。データ要件よりもさらに誇張されているのは、このデータの高速通信によって形成される帯域幅需要です。トランスラージモデルの現在の環境では、NVLinkとプロのファイバースイッチによって形成される100ギガビットレベルの通信チャネルを持つ4090シリーズ/H100プロフェッショナルAIカードなど、多数のハイエンドグラフィックスカードで構成される計算マトリックスが必要です。分散化は想像できますか？ うーん・・・

AI推論における演算能力と通信帯域幅の需要は、AIトレーニングの需要よりはるかに少ないです。当然ながら、分散型実装の可能性は、トレーニングよりも推論の方がはるかに大きいです。そのため、ほとんどのコンピューティングパワー関連プロジェクトは推論に重点を置いています。一方、トレーニングは主にGensynやTog Together AIなどの主要プレイヤーに任され、何億もの資金調達を続けています。しかし、費用対効果と信頼性の観点から見ると、少なくともこの段階では、推論のための中央集権型コンピューティング能力は、分散型オプションよりもはるかに優れています。

そのため、分散型推論に重点を置く人々は、分散型トレーニングを「まったく実現できない」と見ています。一方、従来のAIは、分散型トレーニングと推論を「トレーニング技術の面で非現実的」と見ています。

BTC/ETHが最初に登場した時、分散ノードが（クラウドコンピューティングと比較して）すべてを計算するモデルが比較的非論理的だったと言う人もいます。結局、成功したのではないでしょうか。それは、AIのトレーニングや推論の正確性、不変性、冗長性、その他の側面に対する将来の要件によって決まります。パフォーマンス、信頼性、価格の点では、中央集権型ソリューションを上回ることは現在のところ不可能です。

モデルの資産化

また、ChatGPTの人気以降に最もよく知られたアプリケーションの1つがCharacter.AI。ソクラテスやコンフシウスなどの古き良き哲学者から知恵を求めたり、イーロン・マスクやサム・アルトマンなどの著名人とカジュアルな会話をしたり、ハツネ・ミクやレイデン・ショーガンなどの仮想アイドルとのロマンチックな会話を楽しんだりすることもできます。これらはすべて、大言語モデル（LLM）の魅力を表しています。AIエージェントの概念は、Character.AI。

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AI+暗号資産ではないか？

したがって、モデル資産化と呼ぶのではなく、大きなモデル上に構築されたエージェントの資産化だと言う方が良いでしょう。結局のところ、大きなモデル自体をブロックチェーンに乗せることはできません。モデル上のエージェントをNFTにマッピングして、AIと仮想通貨の分野で「モデル資産化」の感覚を創造するということです。

現在、英語を教えたり、恋愛関係を築けるエージェントもいます。また、エージェント検索エンジンやマーケットプレイスなどの関連プロジェクトも見つかる可能性があります。

この軌道でよくある問題は、まず技術的な障壁がないことです。基本的には、Character.AI。Bybitの専属テクニカルウィザードは、既存のオープンソースツールやフレームワークを使用することで、わずか1泊で特定のキャラクター（共同創業者、BMANなど）のように聞こえるエージェントを作成できます。第2に、ブロックチェーンとの統合は非常に軽いことです。これは、イーサリアムのGameFi NFTに似ています。このNFTでは、保存されたメタデータはURLまたはハッシュのみであり、モデル/エージェントはクラウドサーバー上にあります。オンチェーン取引は所有権のみを表します。

モデル/エージェントの資産化は、近い将来、AIと暗号資産の主な軌跡の1つです。将来的には、比較的高い技術的障壁と、よりネイティブなブロックチェーンとのより密接な統合を持つプロジェクトが期待されます。

データ資産化

論理的に言えば、データ資産化はAI+暗号資産にとって最も適切な側面です。なぜなら、従来のAIトレーニングは、インターネット上で利用可能な目に見えるデータ、つまりより正確なパブリックドメインのトラフィックデータに大きく依存しているからです。このデータはわずか10～20%程度にとどまり、データの大半はプライベートドメインのトラフィック（個人データを含む）内にあります。このトラフィックデータを大規模モデルのトレーニングや微調整に利用できれば、さまざまな業種でプロのエージェントやボットを利用できるでしょう。

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したがって、AI+暗号資産を通じて、分散型インセンティブの指導の下で、個人およびプライベートドメインのトラフィックデータを公開し、それを資産化することで、大規模モデルにより良い、より豊かな「食糧」を提供するのは、論理的に十分なアプローチのように思えます。実際、この分野には複数のチームが深く関与しています。

しかし、この軌道の最大の課題は、コンピューティング能力とは異なり、データの標準化が困難であることです。分散型コンピューティングパワーを利用すると、グラフィックスカードのモデルが直接、保有するコンピューティングパワーの量に変換されます。一方、プライベートデータの量、質、目的はすべて測定が困難です。分散型コンピューティングのパワーがERC-20のような場合、分散型AIトレーニングデータを資産化することはERC-721のようなものであり、APE、Punk、Azuki、さまざまな特性を持つさまざまなNFTなど、多くのプロジェクトが混在しています。 ERC-20よりも、流動性と市場形成の難しさははるかに困難です。したがって、AIデータ資産化に重点を置くプロジェクトは現在、大きな課題に直面しています。

言及する価値のあるデータトラックのもう1つの側面は、分散型ラベリングです。データ資産化は「データ収集」のステップで機能し、収集したデータはAIに供給される前に処理する必要があります。AIはデータラベルが付く場所です。このステップは、現在、ほとんどが中央集権型であり、労力がかかります。分散型トークンインセンティブでは、この作業を分散型、ラベリング・トゥ・アーン、または（クラウドソーシングプラットフォームに似た）配布作業に変換することも実行可能なアプローチです。現在、この分野に取り組んでいるチームも数名います。

III. AI+暗号資産のパズルが不足しています

このトラックで現在欠けているパズルのピースについて、私たちの視点から簡単に説明します。

• 技術的な障壁の欠如：前述のとおり、AI+暗号資産プロジェクトの大半は、Web 2.0の従来のAIプロジェクトと比べて、技術的な障壁はほとんどありません。その代わり、ユーザーエクスペリエンス、市場、運用において、経済モデルやトークンインセンティブに大きく依存しています。このアプローチは理解可能ですが、Web3の分散化と価値分布の強みを考えると、コア障壁がないことは必然的にXから利益への感覚をもたらします。今後も、OTOYなどの企業が支援するRNDRのようなチームが増え、暗号資産分野でコア技術が大きな進歩を遂げることを期待しています。

• 現在の開業医ステータス：現在の調査結果によると、AI+暗号資産分野の一部のチームはAIに精通していますが、Web3に関する深い理解が不足しています。反対に、一部のチームは暗号資産が豊富ですが、AI分野での専門知識は限られています。この状況は、ゲームに精通し、Web 2.0ゲームをブロックチェーンに移行しようとしたチームもあれば、革新的で最適化されたさまざまなゲームモデルに深く没頭したチームもあります。 MATR1Xは、ゲームと仮想通貨の二重理解を実証したGameFiトラックで初めて出会ったチームであり、2023年に私が強く信じた3つのプロジェクトの1つとしてITを挙げました。2024年には、AIと暗号資産の両方を理解しているチームが増えることを期待しています。

• ビジネスシナリオ：AI+暗号資産は、非常に初期の探査段階にあり、上記のさまざまな形態の資産化は、いくつかの主要な方向性にすぎません。各方向には多くのサブトラックがあり、慎重に探検し、セグメント化することができます。現在、AIと仮想通貨を統合する多くのプロジェクトは、AIと仮想通貨の最適な競争力や組み合わせ性を活用できないため、やや「苦戦」または「荒い」と感じています。これは、上記の2番目のポイントと密接に関連しています。たとえば、Bybitの研究開発チームは、より最適な統合手法を考案・設計しました。しかし、AIの分野で多数のプロジェクトを目撃したにもかかわらず、このニッチな分野に参入したチームはまだありません。そのため、今後も待つことしかできません。

市場の起業家が思いつく前に、なぜVCが特定のシナリオを考え出せるのかを質問するかもしれません。その理由は、社内のAIチームに7名のエキスパートがおり、そのうち5名がAIの博士号を取得しているからです。 

最後に、主要市場の観点から見ると、AI+暗号資産はまだまだ早い時期であり、未熟ですが、AI+暗号資産がこの強気相場の主な軌道の1つになる2024年～2025年頃に楽観的になることを妨げるものではありません。結局のところ、AIによって解放された生産性とブロックチェーンによって解放された生産関係を組み合わせるより良い方法はありますか？

#Bybit #TheCryptoArk