ABCDE：AI+暗号に関するプライマリーマーケットの視点

出典：ABCDE、Medium

ChatGPTのリリースから1年以上が経過した最近、市場は再びAI+Cryptoについて賑わいを見せており、AIは24～25年の強気相場にとって唯一最も重要なトラックの1つと見られており、V-God自身も記事「The promise andThe promise and challenges of crypto + AI applications"（暗号＋AIアプリケーションの展望と課題）という記事を投稿し、AI＋暗号探検の可能な将来の方向性を探っている。

本記事では、主観的な判断はあまりせず、単純に一次市場の観点から、この1年間、AIとCryptoのスタートアッププロジェクトの組み合わせを観察し、一般的な櫛を行い、どのような観点から起業家が市場に参入し、どのような成果があり、何がまだ探求の過程にあるかを見ていきます。

I. AI+暗号のサイクル

この23年間で、私たちはほぼ数十のAI+暗号プロジェクトについて話をしました。

22年末にChatGPTがリリースされる前は、セカンダリー市場ではAI関連のブロックチェーンプロジェクトはほとんどなく、思い浮かぶ主なものはFET、AGIX、その他いくつかの古いタイプのプロジェクトで、プライマリー市場でもAI関連のものはほとんど見られませんでした。

1月から5月23日までは、AIプロジェクトが集中的に発生した最初の時期であると言えます。結局のところ、Chatgptはあまりに大きなインパクトをもたらし、セカンダリー市場の多くの古いプロジェクトはAIトラックにピボットされ、プライマリー市場もほぼ毎週AI+暗号プロジェクトについて話すことができます。同様に、この時期のAIプロジェクトは比較的シンプルに感じられ、多くはChatGPTの「スキン」+「チェーン改革」プロジェクトに基づいており、技術的なコアの障壁はほとんどなく、当社の社内開発チームはしばしばプロジェクトを再現するために1日か2日を費やしています。私たちの社内開発チームは、しばしばプロジェクトの基本的なフレームワークを再現するために1日か2日を費やしています。このため、この間、多くのAIプロジェクトについて話をしましたが、結局のところ、何も出てきませんでした。

5月から10月にかけてセカンダリー市場が弱気に転じたため、この期間にプライマリー市場のAIプロジェクトの数が激減したことは興味深い。プロジェクトの数が再び活発になったのはここ1、2ヶ月のことで、市場でも同様にAI+暗号に関する議論や記事などが豊富になった。私たちは再び、毎週のように出会えるAIプロジェクトの「ブーム」の中にいる。半年を経て、AIハイプの第一陣と比較すると、新バッチのAIプロジェクトは、AIトラックへの理解、ビジネスシナリオの着地、AI＋暗号の組み合わせが格段に向上しており、技術的な壁はまだ強くないものの、全体的な成熟度は新たなレベルにアップグレードしていることは明らかだ。我々はまた、ついにAI+Cryptoトラックに最初の賭けをする前に、24年目に突入している。

II. AI+暗号トラック

V神は、「展望と課題」の記事の中で、いくつかの比較的抽象的な次元と視点から予言を行いました。

私たちは代わりに、より具体的かつ直接的な観点から、今日の主要市場で見られるこれらのAIプロジェクトを要約します。Cryptoのプロジェクトのほとんどは、「技術的（または政治的）分散化＋商業的資産化」というCryptoの中核を回っている。

非中央集権は特筆すべきものではなく、Web3么......は資産化のタイプに基づいて、大きく3つの主要なトラックに分けることができます：

• 演算能力の資産化

• モデルの資産化

• データの資産化

• 演算能力の資産化

これは比較的密度の濃いトラックです。Pivot、AkashのCosmos側、NosanaのSolana側、およびトークンがクレイジーなリズムである後にPivotのようなだけでなく、AIトラックの市場が楽観的であることを反映して、RNDRは、主な分散レンダリングが、実際にはまた、AIを提供することができますので、AIトラックに関連する演算などのRNDRの分類の多く。

算術の資産化は、算術の用途によって2つの方向に細分化することができます：

• 1つはGensynに代表される「AIを行うために使用される非中央集権的算術」であり、もう1つはGensynに代表される「AIを行うために使用される中央集権的算術」です。

• 1つは、Pivotや新しいプロジェクトのほとんどに代表される「AI推論に使用される分散型演算」です。

  • Traditional AI → decentralised reasoning → decentralised training

  • Traditional AI classes come from

  • 従来のAIクラスは、次のようなものでした。
    
    

    分散型推論は分散型トレーニングを楽観視していません

  その理由は主に技術的なもので、AIのトレーニング (特に大規模モデルAI) は膨大な量のデータを含み、データ需要よりもさらに大げさなのは、このデータの高速通信によって形成される帯域幅需要だからです。現在のTransformerの大型モデル環境では、これらの大型モデルの訓練は、演算行列に購入した4090レベルのハイエンドグラフィックスカード/ H100プロフェッショナルAIグラフィックスカードを大量に装備する必要があります+ NVLinkとプロフェッショナル光ファイバースイッチは、通信チャネルの百Gレベルを構成し、あなたは、このことは達成するために分散化することができると言う、うーん...

  。AIの推論とコンピューティングパワーと通信帯域幅のニーズは、ほとんどのコンピューティングパワーに関連するプロジェクトが推論に従事している理由である、トレーニングよりも多くの可能性の分散実装、AIのトレーニングよりもはるかに少ないですが、基本的に唯一のGensyn、一緒に、このような大手の1億人以上の資金調達などです。しかし、再び、価格/性能と信頼性の面では、少なくとも現段階では、集中演算はまだ分散推論よりもはるかに優れています。

  分散型推論が分散型トレーニングを見て「まったくできない」と考える一方で、従来のAIが分散型トレーニングと推論を見て「トレーニングは技術的に非現実的だ」と考える理由は簡単に説明できます。「推論は商業的に実行可能ではない」と考えています。

  一部の人々は、BTC/ETHが最初に出てきたとき、我々はまた、分散ノードは、モデルがああクラウドコンピューティングと相対的に信頼性がない一度すべてカウントされると述べ、最終的にもならなかったと言う？それは純粋にこれらの性能、信頼性、価格と戦うために、需要のこれらの次元の正しさ、改ざん、冗長性のために、将来的にはAIの訓練とAIの推論に依存し、当面は本当に集中型よりも優れていることはできません。

  モデルの資産化

  これはまた、プロジェクトが積み重ねられているトラックであり、ChatGPTの火災後に最もよく知られているアプリケーションの1つはCharacter.AIであるため、コンピューティングパワーの資産化と比較して理解しやすいトラックでもあります。ソクラテス、孔子、これらの賢人だけでなく、マスク、サム-アルトマン、これらの有名人は、水を吹いてゴシップだけでなく、初音ミク、雷電将軍、これらの仮想アイドルは、愛について話をするだけでなく、このすべては、大きな言語model.AIエージェントの魅力です。

  もし孔子、マスク、雷電将軍がすべてNFTだったら？

  それはAI X Cryptoではないでしょうか？

  つまり、モデルの資産化というよりも、ビッグモデルを基にしたエージェントの資産化が重要なのです。 結局のところ、ビッグモデルそのものをチェーンにアップロードすることはできず、AI X Cryptoのような「モデルの資産化」を実現するために、モデルの上のエージェントをNFTにマッピングすることが重要なのです。

  現在、英語を教えてくれるAgentもいれば、恋に落ちるAgentもいますし、Agent検索やMarket Place、その他の派生プロジェクトなど、あらゆる種類のものがあります。

  このトラックの一般的な問題は、技術的な障壁がないことです。基本的にはCharacter.AIのNFTであり、社内の技術グルが既存のオープンソースツールやフレームワークを使用して、一晩でBMANのように話し、BMANのように聞こえるエージェントを考え出します。GamefiのNFTのETHのようなもので、基本的にメタデータに保存されているのはURLやハッシュだけかもしれません。モデル/エージェントはクラウドサーバー上にあり、チェーン上で取引されるのは所有権だけです。

  モデル/エージェントの資産化は、予見可能な将来において、AI x Cryptoの主要なトラックの1つであり続けるでしょう。一定の技術的な障壁があり、ブロックチェーンそのものとより密接に統合されたプロジェクトや、より多くのネイティブプロジェクトが今後登場することを期待しています。

  データ資産化

  データ資産化は、論理的にAI+暗号に最も適しています。というのも、従来のAIトレーニングでは、インターネット上の目に見えるデータ、より正確には、パブリックドメインのトラフィックデータしか利用できないからです。

  Web3の一番のモットーは、読む、書く、所有する！

  Web3の一番のモットーは、読む、書く、所有する！

  そして、AI+暗号を通じて、分散型インセンティブの指導のもと、個人的でプライベートなトラフィックデータを公開し、資産化し、より良い、より豊かな「配給」をビッグモデルに提供することは、非常に論理的なアプローチに聞こえますし、実際にこの分野での取り組みを深めているチームがいくつかあります。非常に論理的なアプローチのように聞こえるし、実際にこの分野で活動しているチームがいくつかある。

  しかし、このトラックの最大の難点は、算数のようにデータを標準化するのが難しいということです。分散型演算は、グラフィックスカードのどのモデルが直接どのくらいの演算に変換することができ、プライベートデータのデータ量、品質、使用および他の次元を測定することは非常に困難であり、分散型演算がERC20である場合、分散型AIのトレーニングデータ資産は、ERC721のようなビットであり、まだ猿PunkAzuki多くのプロジェクト、多くのTraitが混在しています！そのような、流動性とERC20よりも難易度を行うための市場は少しより困難ではないので、AIデータ資産化を行うには、現在のプロジェクトは、闘争のビットです。

  データトラックはまた、分散注釈を言及する価値がある、データ資産化は、「データ収集」ステップの役割であり、AIへのフィードで収集したデータは、データ注釈のステップである処理のビットを行う必要があります。このステップもほとんどが中央集権的な労働集約型労働である。労働労働を分散型にするためのトークン報酬を通じて、mark to Earnや、作業の分散方法のような同様のクラウドソーシング・プラットフォームも一案である。現在、この分野に取り組んでいるチームをいくつか見てきました。

  3つ目。 AI+暗号パズルの欠けているピース

  簡単に、私たちの視点から、このトラックで欠けているパズルのピースについてお話ししましょう。

  1つは技術の壁です。前にも言いましたが、Web2の伝統的なAIプロジェクトと比べて、AI+暗号プロジェクトの大部分はほとんど障壁がなく、フロントエンドのエクスペリエンスにおける経済モデルやトークンインセンティブ、努力におけるマーケティングやオペレーションにより依存しています。もちろん言い訳はできませんが、分散化と価値分配はWeb3の強みですが、核となる障壁がないため、必然的にEarnの即時性の感覚にXします。RNDRのように、親会社のOTOYがCryptoのコア技術チームを持っていて、大きなインパクトを与えることを期待しています。

  2つ目は、練習生の現状です。私たちが見る限り、AI X Cryptoトラックのチームの中には、AIについてはよく知っているが、Web3については深く理解していないチームもある。また、チームの一部は非常にCrypto Nativeだが、AIの到達度は浅い。Matr1xは、Gamefiトラックで出会った、ゲームとCryptoのダブルAを理解している最初のチームだ。Matr1xが私の3つの「話し合いで解決する」プロジェクトの1つだと先に書いたのはそのためで、'24年にはAIとCryptoをダブルAで理解したチームに会えることを楽しみにしています。

  3つ目はビジネスシナリオで、AI X Cryptoは極めて初期段階の探求であり、上記の様々なタイプの資産化はいくつかの主要な方向性に過ぎず、それぞれが注意深く発掘され、細分化されるトラックを持っています。現在市場では、AIとCryptoの組み合わせによるあらゆる種類のプロジェクトが多かれ少なかれ "ハード "または "ラフ "な感じを受け、AIやCryptoの最適な競争力や組み合わせ可能性を発揮していない。これは、上記の2つ目のポイントとも関連しています。例えば、インハウスの研究開発チームは、より良い組み合わせを考え、設計していますが、残念ながら、多くのAIトラックプロジェクトを見てきた後でも、このセグメントに切り込むチームはまだ見当たりません。

  なぜ私たちVCは、市場の起業家よりも先に特定のシナリオを考えることができるのでしょうか？それは、私たちのインハウスAIチームには現在7人の大物がいて、そのうち5人はKoban AIのPHDだからです。ABCDEチームの暗号に対する理解については、ご存知の通りです......

  最後に申し上げたいのは、AI×暗号は主要市場の観点からはまだ非常に初期で未成熟ですが、それでも私たちは24～25年後にはAI×暗号が一つの市場になると楽観視しています。AI X Cryptoは、この強気相場の主要なトラックの1つになるだろう。結局のところ、AIは生産性を解放し、ブロックチェーンは生産関係を解放する。