AIエージェントの次の停車駅 - インテリジェンシアからエコノミーへの移行

By Revc, Golden Finance

人工知能（AI）とブロックチェーン（Web3）の組み合わせは、特にAIインテリジェント（エージェント）の応用において、大きなトレンドになりつつある。AIインテリジェントは、ブロックチェーンの中でセンシング、学習、タスクの実行によって自律的に動作し、経済活動の道具から独立した経済主体へと徐々に変化していく可能性を秘めている。しかし、現在のAIエージェントは、インフラレイヤーではなく、アプリケーションレイヤーでのAI開発に焦点を当てるべきかどうかについては、依然として議論の余地がある。

本稿では、生産性開発、生産関係の調整、モデルのトレーニングコスト、インセンティブなど、さまざまな観点から、Web3とAIを組み合わせることの可能性と現在の限界を分析し、AIエージェントがより広範なAI経済へと移行する方法を探る。

1.Web3のインフラ的限界

1.1 生産性とモデル訓練コスト

1.1 生産性とモデル訓練コスト

1.align: left;">AIモデルのトレーニングは、計算リソース（演算）と高品質なデータに大きく依存しており、Web3の分散型の性質がリソースの統合を困難にしています。

-計算パワーの制約：分散型演算プラットフォーム（DePINなど）は、分散サポートを提供するために未使用の演算を活用しようと試みますが、それでも集中型プラットフォーム（AWS、Azureなど）よりはるかに効率的でスケーラブルではありません。

-データコストと品質：オンチェーンデータは大規模なAIトレーニングをサポートするには不十分であり、分散化されたデータの注釈と調整は、従来の集中型プラットフォームよりも効率が悪い。

-ハードウェアの依存性：NVIDIAや他の主要なハードウェアサプライヤの能力は、OpenAI、XAI、その他の企業によってほぼ完全に独占されており、Web3インフラストラクチャがこのトラックに参入することを困難にしています。

1.2生産的関係の調整コスト

分散型システムは公平性と透明性が中心ですが、複雑な調整メカニズムは意思決定コストを増加させる傾向があります。

- インセンティブの設計は複雑です。ユーザーが提供したデータや演算にどのような値段が付けられるか、報酬がどのように分配されるかは、Web3ではまだ成熟していない問題です。

-非効率的な調整：中央集権的な企業と比較すると、Web3の組織は対応が遅く、非中央集権的な性質のために非効率的であり、急速に変化するAIのニーズに適応することが難しい。

2.アプリケーション層におけるWeb3の利点と可能性

2.1AIエージェントのアプリケーション探索

AIエージェントは、Web3のアプリケーションレイヤーにおいて、より明確なユースケースと収益モデルを持っています：

-パーソナライゼーションシナリオ：AIエージェントは、分散金融（DeFi）アシスタント、オンチェーンゲームインタラクションなど、Web3の技術を通じてカスタマイズすることができます。

- MEMEコミュニケーションとコミュニティ主導型：AIエージェントはMEMEエコノミーと組み合わせることで、創造的な物語と社会的相互作用を通じて、コミュニティへの関与とプロジェクトのインパクトを強化します。

-自律性と透明性：Web3はAIエージェントにデジタルIDと自律的な資産管理機能を付与し、ユーザーからの信頼を高めます。

2.2経済的インセンティブとユーザーの成長

Web3はトークン化モデルを通じて、ユーザーの参入障壁を下げます。

2.2経済的インセンティブとユーザーの成長

Web3はトークン化モデルを通じて、ユーザーの参入障壁を下げます。align: left;">- 富の効果：トークン提供は多くの投機資金とユーザーの参加を集めた。

-ユーザーの参加と共同構築：ユーザーは消費者であるだけでなく、トークン保有者やコミュニティ参加者でもあり、このモデルはユーザーの粘着性を高めます。

3.AI経済へ向けたAIエージェントの課題と移行経路

3.1既存のバブル：AI+暗号MEME