MTキャピタル調査レポート：AI×暗号の交差点における機会と課題

By Xinwei, Ian

TLDR

1. AI x Crypto trackは持続可能だと考えています。単なる一過性の流行ではありません。AI技術が発展し、時間が経つにつれて、より多くの資金と注目がこの分野に流れ込み、成長の機会が何度も訪れると予想しています。したがって、AI x Cryptoのトラックを敷設することは、実現可能であるだけでなく、必要な戦略的選択である。

2. AI×暗号の空間では、AIエージェント、分散コンピューティング、データ、予言マシン、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、ゲームなどのアプリケーションを含む、複数のセグメントを見ることができます。これらの分野の中でも、分散型コンピューティングはGPUコンピューティングとアルゴリズムモデルの両面で特に魅力的であり、イノベーションの大きな余地と演算に対する極めて高い需要を示している。演算は、パブリックチェーンの時価総額天井に匹敵する潜在的価値を持つコンセンサスの形態になりつつある。また、ZKML、FHEML、コプロセッサについても、まだ初期段階にあるが、大きな可能性を秘めていると強気で見ている。

3. 現在の市場の流動性、プロジェクトのファンダメンタルズ、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が、リーダーシップと成長の可能性があると見ている主要プロジェクトです。.

はじめに

過去数年にわたり、AI×暗号空間は前例のない成長と変化を経験してきました。この新興分野は、最も変革をもたらすテクノロジーであるブロックチェーンと人工知能の2つを組み合わせたもので、透明性、セキュリティ、ユーザー制御を向上させるために、分散型アプローチがどのようにAIアプリケーションに力を与えることができるかを探求することを目的としています。AI技術の急速な進歩、特にジェネレーティブAIの台頭、そして分散型ソリューションへの需要の高まりにより、AI x Cryptoはテックセクターにおけるイノベーションの最もエキサイティングなフロンティアの1つとなっています。

AI×暗号における資産化の新たな視点：算術、モデル、データのイノベーションの道

暗号の最も直接的なユースケースは資産化であり、AI×暗号の空間では、「算術の資産化」、「モデル/エージェントの資産化」、「データの資産化」が3つの主要なシナリオです。

算術資産化では、「分散コンピューティング」と「AIエージェントのための分散推論」という2つの大きな方向性があります。分散コンピューティングは、AIモデルのトレーニングに分散ネットワークを使用することに重点を置いており、AIエージェントは、トレーニングされたAIモデルを使用した分散推論に重点を置いています。これらのAIエージェントは、自動取引、知識アシスタント、セキュリティ監査など、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するために、分散型ネットワークに展開することができます。

しかし、技術的な観点から見ると、現在のAIビッグモデルのトレーニングは、膨大なデータ処理と高速通信帯域幅の要件を含み、ハードウェア設備に極端な要求を突きつけています。現在、Transformerビッグモデルの訓練には通常、NVIDIAのH100やA100などのハイエンドCPU、GPUを接続するためのNVIDIAのNVLink技術、複数のデータセンターにわたる訓練をサポートするために100Gbps以上の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な光ファイバースイッチが必要です。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、ディープネットワークアルゴリズムを実行するために強力なコンピューティングパワーとグラフィックメモリが必要です。同時に、処理に必要なデータを迅速に供給するために、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。モデル並列やデータ並列などの並列コンピューティング戦略には、複数のGPU間で効率的に同期を取るための高速な内部および外部ネットワーク帯域幅が必要です。このような要件があるため、現在の技術とコストの状況では、分散型AIのトレーニングは非常に困難です。

一方、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パワーと通信帯域幅に対する要求が低いため、分散型アプローチを採用することがはるかに実現可能で実用的です。これが、現在市場で行われている算数関連のプロジェクトの多くが、トレーニングよりも推論に重点を置いている理由である。とはいえ、費用対効果と信頼性を考慮すると、現段階では集中型ソリューションの方が分散型ソリューションよりも優れている傾向があります。

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のような大きな言語モデルが重要なトレンドとして牽引しています。ユーザーはAIベースのアバターと対話することができます。このようなAIエージェントをNFTに変換することで、ユーザーは美術品取引と同様に、AIエージェントを売買、収集、交換することができる。しかし、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傾向がある。多くのプロジェクトは、AIとCryptoの組み合わせについて深く考えることなく、単にAIモデルをNFTに変えるだけで、市場が同質的な競争に陥る可能性がある。加えて、エージェントも基本的にはクラウドサーバーに保存され、所有権の証明をNFTにしてチェーンに載せるだけで、暗号との統合度は浅い。

データ資産化もAI x Cryptoトラックにおける重要な方向性であり、個人データや企業内部データなど、通常は私的領域に限定される膨大なデータリソースのロックを解除し、利用するための分散型テクノロジーとインセンティブの利用に焦点を当てています。これらのデータは、一旦大規模な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、様々な業種における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る。しかし、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がデータ資産化の複雑性を高め、標準化を困難にしています。標準化できないデータをNFTすることは可能ですが、これは流動的で容易に取引可能な市場を作ることの難しさも浮き彫りにしています。

データ資産化の一環としての分散型データ注釈は、Label to Earnモデルやクラウドソーシングプラットフォームを通じて、コミュニティメンバーがデータ注釈に参加するインセンティブを与えることで、コストと時間を削減しつつ、データの可用性と質を向上させます。この分散型ワークフォースアプローチは、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、参加者に公正な報酬を保証し、データ資産化の新たな道を提供します。出典：MT Capital

上記から分かるように、現時点では、AI×Cryptoトラックの実際の設立はシナリオが比較的限られており、ほとんどの方向性は敷居が低く、最近の市場の話題は主に資本業務と感情的なFOMOに関するものである。

AI×Cryptoトラックには現在、いくつかの核となる痛点がある：

ビジネスモデルの未熟さ：AI x Crypto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、それぞれの強みを十分に発揮できるほど成熟していません。両分野を深く理解したチームが参入してくれば、Cryptoの機能を深く統合しながらAI技術の力を発揮するソリューションがより多く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2つの課題: AI x Cryptoプロジェクトでは、チームはAIの深いバックグラウンドか、Web3と暗号通貨の深い理解のどちらかを持っていることが多く、両方をこなすのに苦労します。これは技術革新やビジネスモデルの探求を制限するだけでなく、実務家の分野選択における選好傾向を反映している。このような分野横断的な専門知識の欠如は、実務家の嗜好と矛盾しており、この分野のイノベーションを推進する上で大きな障壁となっている。将来的には、境界を越えて働くことができ、AIと暗号の両方の見識を持つチームが、この分野の革新と進歩のための重要な力となるでしょう。

内部実現における技術的課題: 暗号がZKMLやFHEMLなど、内部からAIに力を与えようとするとき、直面する主な痛みは、これらの技術の拡張性が低く、実用的な応用に限界があることです。同様に、AIが暗号を内部から強化しようとする場合、解決しなければならないのは、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工学的問題だけでなく、この統合が効率的に機能し、システムの性能を妨げないようにすることである。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伴う複雑さとスケーラビリティの問題を克服する必要性を反映しています。

現在の困難にもかかわらず、私たちはAI×暗号がこのサイクルの最も重要なトラックの1つであると信じています。AIと暗号の組み合わせは、強力な技術的可能性と応用の見通しを示すだけでなく、現在の技術および投資の状況においてユニークで重要な位置を占めています：

1.技術革命としてのAIの地位：AIは、次のラウンドを牽引する重要な力として広く認識されています。次の技術革命を推進する重要な力として広く認識されている。メタ・ユニバースのコンセプトが中心だった前ラウンドと比べると、より実用的な現場での応用が必要であり、ユーザーデータの検証にも課題がある。特に、RobloxやMetaのようなメタ・ユニバースのコンセプトは株価が急落しており、メタ・ユニバースの話題は急速に消えつつある。一方、OpenAIのような未上場のテック企業は、現段階では収益によってその価値を証明する必要はない。メタ宇宙に比べ、AIは実用化や技術革新への影響力が広く、医療、教育、交通、セキュリティなど多くの分野に浸透し、ハイテク産業チェーン全体の強化を促進する力を持っている。分散型演算はAIの潜在力をさらに引き出し、分散型ネットワークを通じてAIモデルの訓練と推論をサポートするために必要なコンピューティング資源を提供し、AI技術の進歩と広範な応用を促進する。

2.演算能力の重要性：AI x Cryptoプロジェクトにおいて、演算能力の重要性は自明です。算術力はAIモデル訓練の効率と効果に直結するだけでなく、プロジェクトの技術力と市場コンセンサスの重要な指標でもある。 算術力が高ければ高いほど、コンセンサスはより強固に表れ、市場価値も高くなる。より多くの企業や個人が分散型算術貢献に参加すれば、資源の最適配分を実現できるだけでなく、算術マイニングやAI算術ホスティングなど、新たな経済モデルや価値分配方法の探求も促進できる。

代表的なプロジェクト

ワールドコイン

WLDが最近好調な理由は単純です。2月15日、OpenAIは動画生成マクロモデルであるSoraをリリースした。Soraは、テキストコマンドを通じて、非常にリアルな背景、複雑なマルチアングルショット、現実世界の物理的真理を深く理解していることを示す、感情を揺さぶる複数のキャラクターの物語を含む、長さ60秒までの高解像度動画を生成することができる。GPT-5のリリースが期待されているにもかかわらず、SoraはGPT-5のシングルリリース以上のインパクトを提供している。

この出来事は、AI分野に対する人々の熱意を再燃させました。周知のように、Worldcoinの創設者であるサム・アルトマンは、OpenAIのCEOでもあります。ディーラーの運営のもと、WLDは年初の市場で瞬く間に最も輝かしいスポットとなりました。

ワールドコインは、認証とデジタル通貨の発行という2つの主要分野に携わっている。噂によると、OpenAIは人間の指示を深く理解し、それに基づいて行動できる2種類のエージェントボットを開発しており、これは汎用人工知能（AGI）の最終段階と考えられている。このステップに到達すると、ほとんど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、飢えることはない。この時点で、OpenAIはWorldcoinを通じてベーシックインカム（UBI）を配布する必要があり、虹彩認証だけで毎月6WLDを受け取ることができるようになる。

しかし、詳細な分析を行えば、WLDは実質的に力を与えるものではなく、むしろ誇大宣伝されたエアコインとして存在していることがわかるだろう。

しかし、詳細な分析によれば、WLDは実質的に力を与えるものではなく、むしろ誇大宣伝されたエアコインとして存在していることがわかるだろう。ワールドコインのホワイトペーパーや創設者たちが、WLDの役割を議論する際に曖昧に見えるのはそのためだ。

WLDは常にミームコインである可能性が高いが、だからといって投資する価値がないわけではない。時価総額という点では、WLDはDOGEと似ている。ウルトラマンの名声がマスク氏を上回れば、WLDはDOGEの時価総額に達するチャンスがあるかもしれない。しかし、単価が高いため、ミームのトップコインとしての可能性はある程度限られている。サム・アルトマンはAI分野のトップとして、関連する公的なスピーチやAI分野の大きなイベントのたびに、ワールドコインの市場に大きな影響を与えるだろう。と不確実性を高めるだろう。

将来的にスプリットコインの運用、つまり単価を下げて流通量を増やすことでワールドコインの市場ポジショニングを再定義することがあれば、そのような戦略は急激な価格上昇を引き起こす可能性を秘めている。

現在、ワールドコインの市場ポジショニングと実用化には曖昧な部分があり、一部の人々からはミームコインとみなされているが、アルトマンの影響力とAI分野の急速な発展は、ワールドコインにユニークな市場の勢いをもたらしている。今後、コイン分割などの健全な市場戦略が進めば、ワールドコインは市場で侮れない存在になる可能性を秘めている。

出典: https://foresightnews.pro/article/detail/53744

アーカム

アーカムは2020年に設立され、米国に本社を置いています。創業者でCEOのミゲル・モレルが率いています。創業者兼CEOのMiguel Morelが率い、運用責任者のZachary Lerangis、BD責任者のAlexander Lerangis、インスティテューショナル・リレーションシップ・スペシャリストのJohn Kottlowskiを含むチームを擁しています。アーカムは、Binance Labsからの250万ドルの公募ラウンドを含む1200万ドル以上の資金を確保しています。創業者たちは暗号業界のベテランで、以前はピーター・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・グループなどの投資家とともに、ハイパーインフレ経済向けに設計された安定コイン・プロジェクトであるリザーブを設立していました。

バイナンスは23年7月10日、アーカムのトークン$ARKMをローンチパッドに上場すると発表した。

アーカムは、人工知能アルゴリズムを使ってブロックチェーンのデータを分析し、ブロックチェーンのアドレスと現実世界の実体を関連付け、ユーザーに舞台裏の行動の完全なビューを提供するプラットフォームです。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開始しました。アーカムはまた、ユーザーがあらゆる暗号トランザクションを検索、フィルタリング、ソートできる強力なツールを提供し、市場の活動の背後にあるエンティティや個人情報を明らかにします。

Binanceでのライブ取引に加え、Kraken、OKX、Hotbitなど複数の取引所も$ARKMの取引をサポートしています。

アーカムは「Intel-to-Earn」と呼ばれるモデルを立ち上げ、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実現している。そのプラットフォーム・トークンである$ARKMは、アナリティクス・プラットフォームの手数料、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る。ARKMの総供給量は10億ドルで、上場流通量は1億5000万ドル（総供給量の15％）、テストサイトの登録ユーザー数は20万人である。取引所での本稼働時には、取引量は最大1億ドル規模になると予想されている。

アーカムは、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つの主要コンポーネントで構成されている。分析ツールは、エンティティのページ、トークンのページ、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インサイトを提供する。アーカムは独自のAIエンジンであるウルトラを活用し、ブロックチェーンのデータを非匿名化し、住所を現実世界のエンティティにアルゴリズムでマッチングする。アーカムは、棚やオークションへの支払いに2.5％の製造手数料を、懸賞金の支払いやオークションでの成功に5％の受け入れ手数料を課すことで、プラットフォームの長期的な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、アーカムにはいくつかの独自の利点があります。例えば、トークンの使用シナリオを作成し、インテリジェンス取引所を通じてオンチェーンでのデータ価値取引を可能にすることで、データアナリストに知識を現金化するチャネルを提供すること、プラットフォームの持続可能な発展に資する、引き戻しやその他の手段によるプラットフォームの自己動機付けを実現すること、アーカイブで過去のポートフォリオを追跡する機能をユーザーに提供することなどが挙げられます；そして、調査コストを削減するためのデータマッピングの視覚化である。しかし、アーカムは、パブリックチェーンのサポート数の少なさ、ナンセンのようなプラットフォームとの機能性のギャップ、トークン・シナリオの再現性の限界、プロフェッショナルに支配され一般投資家への魅力が限定的なユーザーベース、独自のデータ処理能力の弱さと外部データチームへの依存といった課題も抱えている。

アーカム・プロジェクトはブロックチェーン情報分析の分野で先駆的な優位性と広大な市場スペースを持っているが、まだ初期段階にあり、ビジネスモデルはまだ検証されておらず、生態系の構築とスケーリングには育成に時間が必要である。リスクとしては、オンチェーン情報分析の普及には時間がかかること、ユーザーの教育コストが高いこと、ビジネスモデルの再現性が限定的であること、ユーザーは主に専門家であること、人的情報処理に依存すること、運営コストとリスクが高いこと、情報の質が不均一であること、風評リスクが存在すること、規制政策変更の不確実性などが挙げられる。

https://foresightnews.pro/article/detail/48222

Render Network

Render Networkは、2020年4月の開始以来、GPUコンピューティングパワーを必要とし、予備のコンピューティングリソースを持っているユーザーのための主要な分散型レンダリングプラットフォームとなっています。GPUコンピューティングパワー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。人工知能、バーチャルリアリティ、マルチメディアコンテンツ制作など、需要の高いコンピューティング分野に対応するこのプラットフォームは、タスクの複雑さや緊急性、利用可能なリソースを考慮した独自のダイナミックプライシング戦略により、すべての関係者に公平で競争力のある市場を提供します。このようにして、GPU所有者は自分のデバイスをRender Network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取り、完了させることができる。それと引き換えに、ユーザーはレンダリングタスクを完了する個人にRNDRトークンを支払い、OTOYは取引を促進しネットワークを運営する手数料として、RNDRのわずかな割合を受け取ります。

Render Networkは米国に本社を置き、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レンダリング技術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貢献してきたJules Urbach氏によって創設されました。

レンダー・ネットワークは戦略的資金調達ラウンドを含む複数の資金調達ラウンドを完了しています。2021年12月21日、レンダー・ネットワークはMulticoin Capital、Alameda Researchを含む戦略的資金調達ラウンドで3000万ドルの調達に成功しました、Sfermion、Solana Ventures、Vinny Lingham、Bill Leeなどの著名な投資家や個人が参加した戦略的資金調達ラウンドで3,000万ドルの調達に成功した。さらに、Render Networkは2018年1月にICOを通じて116万ドルを調達しており、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えるだけでなく、分散型レンダリングサービスの可能性に対する市場の認識を反映しています。

Render Network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率的に分配する一方、インセンティブを通じてノードが未使用の計算能力を共有するよう促しています。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、参加者に価値を生み出し、繁栄する分散型レンダリングエコシステムを促進します。

2023年12月、RenderはそのインフラをEtherからSolanaに移行することで、大きな技術的飛躍を遂げました。この移行により、Renderはリアルタイムストリーミング、ダイナミックNFT、ステートフル圧縮などの新機能を獲得し、ネットワークのパフォーマンスとスケーラビリティを劇的に向上させるとともに、ユーザーにより豊かで多様なアプリケーションシナリオを提供できるようになりました。

DePIN（Decentralised Physical Infrastructure Network）は、まったく新しいコンセプトとして、デジタル・リソース・ネットワークと物理的リソース・ネットワークの2つの主要分野から構成され、PoWW（Physical Proof-of-Work）メカニズムを通じて、現実世界のインフラの構築と効率的な利用に参加する個人のインセンティブを高めることを目的としています。DePIN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産業が参入障壁の高さや非効率的な資源利用といった課題に直面しているのに対し、DePINはピアツーピアのネットワークベースモデルの導入を通じて遊休資源の再利用を可能にし、同時にディスインターミディエーションを通じて参入障壁を低減し、市場の競争力と効率性を高めています。

レンダー・ネットワークのアップグレードとソラナとの緊密な統合の成功は、リアルタイムのレスポンスへの対応と取引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、DePIN空間におけるレンダーのリーダー的地位を強化するだけでなく、将来の成長への新たな道も開いています。

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し進め続けるにつれ、分散型レンダリング、人工知能、デジタル著作権管理など、多くの最先端分野におけるその可能性がますます明らかになっています。レンダーは単なるレンダリングサービス・プラットフォームではなく、イノベーションを推進し、リソースと需要を結びつけ、分散化とデジタル変革を促進する強力なエンジンなのです。レンダー・ネットワークは単なるレンダリング・サービス・プラットフォームではなく、イノベーションを推進し、リソースと需要を結びつけ、分散化とデジタルトランスフォーメーションを促進する強力なエンジンなのです。出典: https://dune.com/lviswang/render-network-dollarrndr-mterics

Arweave

Arweaveは、データの永久保存を可能にするため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。データの永久保存を可能にするために設計された革新的な分散型データ保存プロトコルです。独自のパーマウェブを通じて、Arweaveは保存されたデータを人間が読める形（ウェブブラウザなど）でアクセスできるようにし、永続的で不変なインターネットを作り出します。この永続的な保存機能は、情報の不変性と永続的なアクセシビリティを保証する画期的なものであり、特に、法的文書の保存、学術研究資料のアーカイブ、著作権保護など、高度なデータの完全性と永続性を必要とするアプリケーションシナリオにおいて重要です。

Arweaveは、ネットワークの持続可能性とストレージ容量の拡大を保証する経済的インセンティブである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ます。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すインフラとストレージネットワークのプロジェクトとして、Arweave（旧名Archain）は2017年に設立され、ドイツに本社を置いています。Arweaveの設立チームには、共同設立者でCEOのSam WilliamsとCOOのSebastian Campos Groth、法務責任者のGiti Saidがいます。と法務責任者のGiti Saidは、テクノロジー、オペレーション、法務の分野で豊富な経験を持ち、Arweaveプロジェクトを推進する上で重要な力となっている。

2018年6月にメインウェブサイトを開設して以来、Arweaveは広く関心を集め、a16z Crypto、Coinbase Ventures、Union Square Venturesといった有名どころを含む複数の主要投資家の支援を受けている.2018年5月の公募ラウンドでは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月の2回の資金調達ラウンドで、a16z Crypto、Multicoin Capital、Union Square Ventures、Coinbase Venturesなどの投資家からそれぞれ500万ドルと830万ドルを調達している。

Arweaveが導入したAOソリューションは、主に超並列コンピューターアーキテクチャーにおいて、ブロックチェーン技術の大きな革新を象徴している。このアーキテクチャにより、分散型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列実行することが可能になり、計算効率とスケーラビリティが劇的に向上します。AOの中核機能には、大規模な計算能力、検証可能な計算の実装、高度な並列処理能力とスケーラビリティが含まれます。スケーラビリティである。

AO（アクター・オリエンテッド）と名付けられたこのモデルは、コンピュータサイエンスのアクター・モデルにインスパイアされたもので、高度な並行処理、分散処理、フォールトトレラント・システムの設計と実装に特に適しており、Arweaveチームは、分散コンピューティング環境の将来に対する深い理解と、AOを通じた革新的なソリューションを実証しています。

Akashは、AKTで支払われるトランザクションに対して4%の手数料を請求し、安定コインであるUSDCで支払われるトランザクションに対してはより高い20%の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成長に資金を提供するためのものです。

アカッシュ・ネットワークはまた、インフレによって生成されたトークンや取引手数料など、ネットワークの収益の一部を集めるコミュニティ・プールを設立しました。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・キャンペーンなど、ネットワーク発展のためのプロジェクトや提案に使われ、コミュニティが資金の分配について投票します。

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により、アカシ・ネットワークは活発で健全なネットワークを保証するだけでなく、ユーザーがネットワークに参加し、利益を得る機会を提供している。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のエコシステムに引き付け、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後押しします。

しかし、Akash Networkが市場で期待されているにもかかわらず、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競争する必要があることに加え、アカッシュは効率的で安全なサービスを保証するために、技術プラットフォームを継続的に最適化する必要があります。さらに、分散型マーケットプレイスを構築・維持するには、常に新しいリソースプロバイダーやユーザーを引きつけ、高いレベルの市場活動を維持する必要がある。出典: https://www.modularcapital.xyz/writing/akash

Bittensor

Bittensorは、AI研究者のAla ShaabanaとJacob Steevesによって2019年に設立された。2019年、当初はPolkadotのパラレルチェーンとして構想されました。2023年3月、プロジェクトは戦略的な転換を図り、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。暗号通貨を通じてグローバルな機械学習ノードにインセンティブを与え、AI開発の分散化を推進することを目的としています。ネットワークの集合知を増強することで、個々の研究者やモデルの全体への貢献を拡大します。

Bittensorは、有用な機械学習モデルや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ように設計された、分散型専門家モデル（MoE）や知能証明（Proof Of intelligence）などのいくつかの革新的な概念やメカニズムを導入しています。そのトークンエコノミクス設計とエコシステム構造は、ネットワークの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トークンを通じて公正な分配慣行とネットワーク参加にインセンティブを与えます。

Bittensorのアーキテクチャ設計は、堅牢なAIエコシステムを構築するための探求を反映しています。採掘者レイヤー、検証者レイヤー、企業レイヤー、消費者レイヤーというレイヤー構造を通じて、Bittensorはあらゆる面でAIイノベーションをサポートするネットワークの構築を目指しています。採掘者層のAIモデルはイノベーションを推進し、検証者層はネットワークのセキュリティと完全性を維持し、企業層と消費者層は技術的成果を実世界のアプリケーションに変換して市場と社会のニーズを満たすことができるようにする。

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が含まれます。Bittensorはインセンティブを通じて正のフィードバックループを作り出し、マイナー間の競争を促し、モデルの改良と性能向上を促進します。

Bittensor自体はモデルのトレーニングに直接関与しませんが、そのネットワークは、採掘者が自分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は特定のサブネットワークを通じて、テキスト生成や画像生成などの異なるタスクを処理する複数のモデルを統合することができます。出典: https://futureproofmarketer.com/blog/what-is-bittensor-tao

Bittensorは、そのアーキテクチャの特徴であるサブネットワークモデルを採用しており、これらのサブネットワークは特定のタスクの実行に焦点を当てています。このようにして、Bittensorはモデルの複合的で分散化されたインテリジェンスを実現しようとしていますが、この目標は現在のテクノロジーと理論の制約の中では挑戦的なままです。

BittensorのトークンエコノミーモデルはBitcoinに大きな影響を受けており、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の報酬の一部であるだけでなく、Bittensorの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。このプロジェクトの長期的な目標は、AI技術の民主化を促進し、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におけるモデルの反復と学習を促進することです。

従来の中央集権的なAIモデルに対するBittensorの最大の利点は、AI技術の開放性と共有を促進し、AIモデルやアルゴリズムをより広いコミュニティで反復・最適化できるようにし、技術の進歩を加速させることだ。加えて、Bittensorは、その分散型ネットワーク構造を通じて、AI技術を適用するコストを削減し、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ことが期待されている。

io.net

io.net は、機械学習（ML）における計算リソースへのアクセスの課題に対処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、暗号通貨の採掘者、FilecoinやRenderなどのプロジェクトへの参加からGPUリソースを統合することで、大規模なコンピューティングパワーのプールを作成します。創設者のAhmad Shadid氏は2020年、機械学習によるクオンツ取引会社Dark TickのGPU計算ネットワークを構築する際に、高いコストとリソースアクセスの課題に直面したことから、このアイデアを思いついた。その後、このプロジェクトはAustin Solana Hacker Houseで広く注目され、認知されるようになりました。

io.net の主な課題は、コンピューティングリソースの限られた利用可能性、選択肢の欠如、高コストに対処することです。活用されていないGPUリソースを集約することで、io.net は機械学習チームが分散型ネットワーク上でモデル提供ワークフローを構築し、拡張できるようにする分散型ソリューションを提供します。このプロセスは、データとモデルの並列処理をサポートするRAYなどの高度な分散コンピューティングライブラリを活用することで、タスクスケジューリングとハイパーパラメーターのチューニングプロセスを最適化します。

製品面では、io.net はIO Cloud、IO Worker、IO Explorerを含むさまざまなツールとサービスを提供しています。IO Cloudは分散型GPUクラスターの展開と管理のために設計されており、IO-SDKとのシームレスな統合を可能にし、AIとPythonアプリケーションのための包括的なスケーリングを提供します。IO Workerは、アカウント管理、リアルタイムのデータ表示、温度と消費電力の追跡などの機能を含む、コンピュート・リソースのプロビジョニング操作を効率的に管理できる包括的なユーザー・インターフェースを提供する。一方、IO Explorerは、ネットワーク・アクティビティと重要な統計情報の包括的な視覚化を提供し、ユーザーがネットワークの状態をよりよく監視し、理解できるようにします。

参加にインセンティブを与え、需要と供給のバランスを取るために、io.net はIO Tokenを導入しています。IO Tokenは、継続的な使用に対するAIおよびML展開チームへの報酬、IO Workerコンピュート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の機能を備えています。さらに、暗号通貨の価格変動を考慮し、io.net は特に、決済システムとインセンティブを安定させるために、米ドルに連動するステーブルコインであるIOSDを開発した。

出典: https://io.net/

io.netは、その技術とビジネスモデルの両方において、強い革新性と市場の可能性を示しています。Filecoinとのパートナーシップを通じて、モデルストレージと計算リソースにおける能力をさらに拡大し、分散型AIアプリケーションの開発とスケーリングを強力にサポートすることが期待されている。同時にio.netは、費用対効果が高く、アクセスや利用が容易なプラットフォームを提供することで、AWSのような従来のクラウド・コンピューティング・プロバイダーの強力な競争相手となり、AI分野全体の革新と進歩を推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ラウンドを成功裏に完了し、3000万ドルを調達して同社の価値を10億ドルとしました。このラウンドには、Hack VC、Multicoin Capital、Delphi Digital、Animoca Brands、Solana Ventures、Aptos、OKX Ventures、Amber Groupなど、多くの有名投資機関が参加しました。この一連の投資は、io.netの革新的な能力と分散型コンピューティングおよびAI分野における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。

サマリー

AIとブロックチェーン技術が進歩を続ける中、AI x Cryptoの空間は多大な可能性と機会、そして多くの課題を提示しています。算術資産化」、「モデル／エージェント資産化」、「データ資産化」の3つの中核シナリオを深く分析することで、この分野におけるイノベーションの道筋と障害が見えてくる。分散化された演算は、高性能な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はあるものの、AIのトレーニングと推論に新たな可能性を開く。モデルとエージェントの資産化は、NFTを通じて所有権の証明を提供し、インタラクティブな体験を向上させるが、技術統合はまだ深める必要がある。データの資産化は、データの標準化と市場の流動性という課題に直面しながらも、AIの効率化と専門化のための新たな道を開き、プライベートドメインデータの可能性を解き放ちます。

AI技術が進化と反復を続けるにつれて、定期的にホットスポットと資本がAI×暗号空間に流れ込み、チャンスの単一フェーズではなく、継続的な発展の波がもたらされることは注目に値します。AI×暗号空間の永続的な価値とイノベーションの可能性は、テクノロジーと投資の展望における重要なトラックであることを示しています。

今後、AI x Cryptoは技術革新、分野横断的な協力、市場ニーズの探求に依存することになるでしょう。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と、より安全で透明性が高く公正なAIサービスの提供に向けて前進します。このプロセスにおいて、分散化の概念と技術的実践は、AI x Crypto分野をより開放的、効率的、革新的な方向へと牽引し続け、最終的には技術革新と価値創造の二段ジャンプを達成する。したがって、現在のサイクルにおけるAI x Cryptoのトラックは、技術革新の最前線を表すだけでなく、今後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見する、見逃すことのできない重要な機会である。