Repost the original title: MT Capital Research: The Intersection of AI x Crypto — Opportunities and Challenges

要約

1. AI x 暗号資産トラックの発展は一過性のハイプではなく、持続可能だと考えています。時間の経過とともにAI技術の進歩が進むことで、この領域にますます多くの資金と注目が継続的に流れ込むことを予想しており、複数の開発機会がもたらされるでしょう。したがって、AI x 暗号資産トラックの戦略を策定することは、実現可能であり、かつ必要不可欠な戦略的選択肢と言えます。
2. AI x 暗号資産分野では、AIエージェント、分散型コンピューティング、データ、オラクル、ZKML（ゼロ知識機械学習）、FHEML（完全準同型暗号機械学習）、共同処理装置、ミーム、普遍的基本収入、生成アートプラットフォーム、ゲームアプリケーションなど、いくつかのサブフィールドを特定することができます。その中でも、分散型コンピューティングは特に注目に値します。GPUコンピューティングまたはアルゴリズムモデルであれ、それは革新のための巨大なスペースを表し、計算能力への極端な需要が存在します。計算能力は合意形成の形態となり、その潜在的な価値は公共ブロックチェーンの時価総額の天井と競合する可能性があります。また、ZKML、FHEML、および共同処理装置の早期段階でありながら潜在的に巨大な分野についても楽観的です。
3. 現在の市場流動性、プロジェクトの基本、コミュニティの影響力を考慮すると、Worldcoin、Arkham、Render Network、Arweave、Akash Network、Bittensor、およびio.net主導的な立場と成長の可能性を持つと信じている主要なプロジェクトです。

紹介

過去数年間、AI x 暗号資産領域は前例のない発展と変革を経験してきました。この新興分野は、ブロックチェーンと人工知能という2つの最も変革的な技術を組み合わせ、分散型アプローチがAIアプリケーションに力を与える方法を探求し、それによって透明性、セキュリティ、およびユーザーのコントロールを向上させることを目指しています。特に生成AIの台頭と分散型ソリューションへの需要の増加という人工知能技術の急速な進歩とともに、AI x 暗号資産は技術分野で最もエキサイティングなイノベーションのフロンティアの1つになっています。

AI x 暗号資産ドメインにおけるアセット化の新たな風景：計算能力、モデル、およびデータの革新的な道

暗号資産の最も直接的な利用例は資産化であり、AI x 暗号領域では、「計算能力の資産化」、「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を表しています。

計算能力の資産化には、主に分散コンピューティングとAIエージェントによる分散推論の2つの主要な方向があります。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います。AIエージェントは主にトレーニング済みのAIモデルを分散推論に活用しています。これらのAIエージェントは、分散ネットワーク上に展開され、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ことができます。

しかし、技術的な観点から見ると、現在の大規模AIモデルの学習には大量のデータ処理が必要であり、高速通信帯域幅が必要であり、ハードウェアインフラに大きな要件が課せられています。Transformer の大規模モデルのトレーニングには、通常、NVIDIA の H100 や A100 などのハイエンド CPU、GPU 接続用の NVIDIA の NVLink テクノロジ、および複数のデータ センターでのトレーニングをサポートするために 100Gbps を超えるネットワーク接続を実現するプロフェッショナル ファイバー スイッチが必要です。これらのモデルには数百億から数千億のパラメータが含まれており、ディープネットワークアルゴリズムを実行するには強力な計算能力とメモリが必要です。同時に、処理用のデータを迅速に供給するためには、I/Oのボトルネックを減らすために、高速ストレージとネットワーク帯域幅が必要です。モデルの並列処理やデータの並列処理などの並列コンピューティング戦略では、複数の GPU 間で効果的に同期するために、高速な内部および外部ネットワーク帯域幅が必要です。これらの要件は、現在の技術的およびコスト的条件下での分散型AIトレーニングにとって大きな課題となっています。

AIエージェントによって実行されるAI推論は、計算能力や通信帯域幅への要求が低いため、分散型手法の採用がより実現可能で実用的になります。現在の市場において、計算能力に関連する多くのプロジェクトがトレーニングよりも推論に焦点を当てているのもそのためです。しかしながら、コスト効率と信頼性を考慮すると、集中型の解決策がこの段階ではしばしば分散型のものを上回ります。

モデル/エージェントのアセット化も重要な方向性であり、特にGPTのような大規模言語モデルが後押しされ、重要なトレンドになりつつあります。ユーザーは、AIベースの仮想キャラクターと対話できます。これらのAIエージェントをNFTに変換し、ユーザーがアート取引と同様に購入、販売、収集、または取引できるようにします。しかし、この方向のプロジェクトは、技術的な敷居が低く、イノベーションに欠け、AIと暗号の統合度が低いことがよくあります。多くのプロジェクトは、AIと暗号の統合点を深く考慮することなく、AIモデルをNFTに変換するだけで、市場での均質な競争につながっています。さらに、エージェントはほとんどがクラウドサーバーに保存され、所有権の証明のみがNFT化されてブロックチェーンに配置されるため、暗号資産との統合が浅くなります。

データ資産化は、AI x 暗号 トラックでも重要な方向性の1つであり、分散技術とインセンティブメカニズムを活用して、通常はプライベートドメインに閉じ込められている個人データや企業内データなど、大量のデータリソースを解放して活用することに焦点を当てています。これらのデータがトレーニングや大規模モデルの微調整に利用可能なリソースに変換されると、異なる垂直分野のAIモデルの専門性と効率が大幅に向上する可能性があります。ただし、データの多様性、品質、応用シナリオ、およびプライバシー保護などの要因は、データ資産化に複雑さをもたらし、標準化を難しくしています。標準化できないデータはNFT化することができますが、これは強力な流動性と取引の容易さを備えた市場を確立する難しさも浮き彫りにしています。

データアセット化の一環としての分散データラベリングは、「ラベルを稼ぐ」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にデータラベリングへの参加を奨励し、データの利用可能性と品質を向上させると同時にコストと時間を削減します。この分散型の労働アプローチは、データラベリングの効率と品質を確保するだけでなく、参加者が公正な報酬を受け取ることを保証し、データアセット化の新たな道を提供します。

ソース: MT Capital

上記から、現在のAI x 暗号資産トラックにおける実際の確立されたシナリオは比較的限られており、ほとんどの方向が参入障壁が低く、最近の市場の熱狂は主に資本運用とFOMO感情によって大きく推進されています。 AI x 暗号資産トラックは現在、いくつかの中核的な課題に直面しています。

1. 未熟なビジネスモデル：AI x 暗号資産は非常に初期の段階にあり、両者を組み合わせようとする多くのプロジェクトは、それぞれの利点を十分に活用するには未熟です。両分野の深い理解を持つチームが参加することで、AIテクノロジーの力を示し、暗号資産の特性と深く統合したより多くのソリューションが開発されることが期待されています。
2. AI x 暗号資産プロジェクトでは、チームはしばしばAI分野またはWeb3と暗号通貨の深い理解のいずれかに強いバックグラウンドを持っていますが、両方で優れた成果を上げるのに苦労しています。これは技術革新やビジネスモデルの探求能力を制限するだけでなく、実務家が自分の分野を選択する際の好み傾向を反映しています。つまり、優れたAI人材はしばしば暗号通貨業界に踏み込むことをためらいます。この学際的専門知識の欠如と、実務家の好みの矛盾は、この分野におけるイノベーションの主要な障害となります。将来、境界を越えて活動し、AIと暗号技術の両方に洞察を持つチームが、この分野のイノベーションと進歩の鍵となるでしょう。
3. 暗号資産がZKMLとFHEMLを通じてAIを内部的に強化しようとすると、これらの技術の拡張性の低さが主要な課題となり、これにより実用化が制限されます。同様に、AIが内部的に暗号資産を強化しようとする場合、AIを既存システムに統合するという複雑なエンジニアリング問題だけでなく、この統合がシステムのパフォーマンスを阻害せずに効果的に機能することも課題です。これらの課題は、AIと暗号資産を深く統合する際に、革新的な技術的解決策が必要であり、これらの解決策を実装する際の複雑さや拡張性の問題を克服する必要があることを反映しています。

現在の困難にもかかわらず、私たちは依然としてAI x 暗号資産がこのサイクルの中で最も重要なトラックの1つであると信じています。AIと暗号資産の組み合わせは、強力な技術的ポテンシャルと応用の展望を示すだけでなく、現在の技術と投資分野で独自で重要な位置を占めています:

1. 技術におけるAIの革命的な地位：AIは次の技術革命を推進する重要な要素として広く認識されています。以前のメタバースなどのコンセプトを中心としたサイクルと比較すると、メタバースはより実用的なアプリケーションの着陸やユーザーデータの検証に課題を抱えており、RobloxやMetaなどの企業によって代表されるメタバースコンセプトへの熱狂は、株価の急落に続いて急速に低下しています。一方、まだ公開されていないOpenAIのようなハイテク企業は、この段階では収益を通じて自らの価値を証明する必要はありません。メタバースと比較して、AIは実用的なアプリケーションや技術革新により広範な影響を与えています。医療、教育、交通、セキュリティなどさまざまな分野に浸透し、全体のハイテク産業チェーンを推進する能力があります。分散型計算能力はAIの潜在能力をさらに引き出し、必要な計算リソースを分散ネットワークを通じて提供することでAIモデルのトレーニングや推論をサポートし、AI技術の進歩と広範な応用を促進しています。
2. 計算能力の重要性：AI x 暗号資産プロジェクトにおいて、計算能力の重要性は自明です。計算能力はAIモデルの効率と効果に直接関係しているだけでなく、プロジェクトの技術力や市場コンセンサスの重要な指標でもあります。計算能力が高ければ高いほどコンセンサスが強まり、市場価値も高くなります。企業や個人が分散型計算能力に貢献することで、リソース配分の最適化だけでなく、計算能力マイニングやAI計算能力ホスティングを通じた新しい経済モデルや価値分配方法の探求も促進されます。

代表的なプロジェクト

Worldcoin

WLDの最近の素晴らしいパフォーマンスの背後にある理由は非常にシンプルです。2月15日、OpenAIはSoraという大規模なビデオ生成モデルをリリースしました。Soraはテキストの指示に従って、高精細度のビデオを最大60秒生成でき、高度にリアルな背景、複雑な多角度ショット、感情豊かなマルチキャラクターナレーションを含み、現実世界の物理的な常識に対する深い理解を示しています。GPT-5のリリースを待ち望む中、Soraの影響はGPT-5の立ち上げに匹敵するものです。

このイベントは、AI分野への熱意を再燃させました。Worldcoinの創設者であるSam AltmanがOpenAIのCEOでもあることはよく知られています。マーケットメイカーの運営により、WLDは年初に市場で最も注目される焦点となりました。

Worldcoinは主に2つの分野に関与しており、それは身元確認とデジタル通貨の発行です。うわさによると、OpenAIは人間の指示を深く理解し行動することができる2種類のエージェントロボットを開発しており、これは汎用人工知能（AGI）に向けた最終段階と見なされています。この段階が達成されると、ほぼすべての仕事が置き換えられ、大多数の人々が失業に直面する可能性がありますが、彼らは飢えることはできません。この時、OpenAIはWorldcoinを通じて基本所得（UBI）を発行する必要があり、個人は虹彩認識だけで1か月に6 WLDを受け取ることができます。

しかし、詳細な分析によると、WLDには実質的な権限がなく、その存在はよりハイプされた「エアコイン」としての側面が強いことが明らかになります。WLDが将来的に基本的な所得の分配に使用される場合、このような非ステーブルコインの形態はさまざまな問題を引き起こす可能性があります。これは、Worldcoinのホワイトペーパーや創設者がWLDの役割について議論する際に曖昧な理由です。

WLDは恐らく永遠にミームコインのままでしょう。しかし、これはWLDが投資価値を欠いていることを意味するわけではありません。市場価値を見ると、WLDはDOGEと類似点を持っています。Altmanの名声がMuskを超える可能性があれば、WLDはDOGEの市場価値に到達するチャンスがあるかもしれません。ただし、その高単価は一部でトップのミームコインとしての潜在性を制限しています。Worldcoinの価格がより手頃なものであれば、それは確実にトップのミームコインとしての魅力を大幅に高めるでしょう。AI分野のトップフィギュアとして、Sam AltmanのAIに関連するあらゆる公の発言やAI分野の主要イベントはWorldcoinの市場に大きな影響を与え、Worldcoinの魅力と投資対象としての不確実性を高めます。

もしコインを分割する未来の行動があれば、つまり、Worldcoinの市場ポジショニングを単価を下げ、流通を増やすことで再定義することで、そのような戦略は急速な価格上昇を引き起こす可能性があります。

Worldcoinの現在の市場ポジショニングと実用的な応用はやや曖昧であり、一部の人々からはミームコインと見なされていますが、Altmanの影響力とAI分野の急速な発展はWorldcoinにユニークな市場ダイナミクスをもたらしています。将来的にはコインの分割などの合理的な市場戦略が採用されれば、Worldcoinは市場で無視できない力となる可能性があります。

ソース: https://foresightnews.pro/article/detail/53744

アーカム

Arkhamは2020年に設立され、本社は米国にあり、創設者兼CEOのミゲル・モレルを中心としたチームには、オペレーションディレクターのザカリー・レランギス、ビジネス開発ディレクターのアレクサンダー・レランギス、そして機関投資家関係の専門家ジョン・コトロフスキーが含まれています。 Arkhamは、Binance Labsからの250万ドルの公開ラウンドを含む1,200万ドル以上の資金を確保しています。創業者たちは、かつて高インフレ経済向けに設計されたステーブルコインプロジェクトであるReserveを設立し、Peter Thiel、Sam Altman、Coinbase、Digital Currency Groupなどの投資家を含む暗号資産業界のベテランです。

バイナンスは2023年7月10日に、アークハムのトークン$ARKMが同社のLaunchpadに上場されることを発表し、これはバイナンスがツール型の製品を初めて導入したことを示し、大きな関心を引き起こしました。

Arkhamは、人工知能アルゴリズムを使用してブロックチェーンデータを分析し、ブロックチェーンアドレスを現実世界のエンティティに関連付けることができ、ユーザーに完全な裏側の行動視点を提供します。 Arkhamは最近、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であるArkham Intel Exchangeを立ち上げ、ユーザーが報酬を通じて必要な情報をリクエストできる一方、情報提供者は情報を提供することで報酬を得ることができます。 Arkhamはまた、ユーザーが任意の暗号取引を検索、フィルタリング、並べ替えし、市場活動の背後にあるエンティティや個人情報を明らかにする強力なツールも提供しています。

バイナンスでの上場に加えて、Kraken、OKX、Hotbitなどの取引所でも$ARKM取引をサポートしています。

Arkhamは、ブロックチェーン上で購入者と売り手をマッチングさせて知能経済を実現する「インテル・トゥ・アーン」モデルを導入しました。プラットフォームトークン$ARKMは、分析プラットフォーム料金、ガバナンス投票、およびユーザーインセンティブの支払いに使用されます。$ARKMの総供給量は10億で、流通供給量は1億5000万（総供給量の15%）です。テストウェブサイトには20万人のユーザーが登録されています。取引所に上場した後、取引高は1億ドルに達すると予想されています。

Arkhamには、主にブロックチェーン分析ツールとインテリジェントトレーディングマーケットプレイスが含まれています。 分析ツールは、エンティティページ、トークンページ、ネットワークマッピングなどを通じて包括的なデータインサイトを提供します。 Arkhamは、プロプライエタリAIエンジンUltraを使用して、ブロックチェーンデータの匿名化を解除し、アルゴリズムを介してアドレスを実世界のエンティティにマッチングします。 インテリジェントトレーディングマーケットプレイスでは、ユーザーが報酬、オークション、データ共有を通じて情報を購入および販売できます。 Arkhamは、リスティングおよびオークション支払いに手数料を請求することで、長期的なプラットフォーム運営を維持しています。ミンティング手数料として2.5%が採取され、報酬支払いと成功したオークションには5%の受け入れ手数料が請求されます。

市場で他のデータ分析プラットフォームと比較すると、Arkhamにはいくつかのユニークな利点があります。たとえば、トークンの使用事例を作成し、知識交換を通じてオンチェーンデータ価値取引を実現し、データアナリストが知識を収益化するためのチャネルを提供します。このプラットフォームは、持続可能な開発に有益な仕組み（取引のカットなど）によって自己を奮起させます。また、ユーザーには、歴史的な投資ポートフォリオのアーカイブを追跡する能力があり、視覚化されたデータグラフにより研究コストを削減します。ただし、Arkhamは、公共チェーンへの限られたサポート、Nansenなどのプラットフォームとの機能的なギャップ、トークンシナリオの限られた再現性、主にプロフェッショナルからなるユーザーベースによる一般投資家への魅力の制限、外部データチームに依存するより弱いデータ処理能力などの課題に直面しています。

Arkhamプロジェクトは、ブロックチェーン情報分析の先行者優位性を持ち、広い市場空間を持っていますが、まだビジネスモデルが検証を必要とする早い段階にあります。エコシステムの構築とスケーリングには時間がかかります。リスクには、オンチェーン情報分析の普及に必要な時間、高いユーザー教育コスト、ビジネスモデルの複製性の制限、情報処理のための人員への依存、高い運用コストとリスク、変動する情報の品質、評判リスク、規制政策の不確実性が含まれます。

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

リンダーネットワーク

2020年4月のローンチ以来、Render Networkは主要な分散型レンダリングプラットフォームとなり、GPU計算パワーを必要とするユーザーと、余剰のコンピューティングリソースを持つプロバイダーを結びつけています。このプラットフォームは主に人工知能、仮想現実、マルチメディアコンテンツ制作などの高需要コンピューティング分野に対応しており、タスクの複雑さ、緊急性、利用可能なリソースを考慮した独自の動的価格戦略により、関係者全員に公正かつ競争力のある市場環境を提供しています。このように、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ソフトウェアを使用してレンダリングタスクを受け入れ、完了させることができます。その代わりに、ユーザーはRNDRトークンでレンダリングタスクを完了した個人に支払い、OTOYは取引とネットワーク運用を容易にするためにRNDRの一部を手数料として受け取ります。

Render Networkは、アメリカ合衆国に本社を置き、Jules Urbachによって設立されました。 Urbachは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レンダリング技術や分散コンピューティングプラットフォームにおいて深い洞察と進歩をもたらしています。

Render Networkは、戦略的資金調達を含むいくつかの資金調達ラウンドを完了しました。2021年12月21日、Render Networkは、Multicoin Capital、Alameda Research、Sfermion、Solana Ventures、Vinny Lingham、Bill Leeなどの有名な投資機関や個人を含む投資家との戦略的資金調達ラウンドで3,000万ドルの資金調達に成功しました。さらに、Render Networkは2018年1月にICOを通じて116万ドルを調達しました。資金調達の成功は、Render Networkの技術開発と市場拡大を支えただけでなく、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も反映しました。

RNDRトークンのピア・ツー・ピア・ネットワーク機能を活用することで、Render Networkは効果的にアイドルGPUリソースのプロバイダー間でワークロードを分散し、インセンティブメカニズムによってノードが未使用の計算容量を共有するよう促します。このアプローチによって、リソース利用の効率が最大化されるだけでなく、参加者に価値を創出し、分散型レンダリングエコシステムの繁栄を促進します。

2023年12月、RenderはインフラストラクチャをイーサリアムからSolanaに移行することで、大きな技術的飛躍を達成しました。この移行により、リアルタイムストリーミング、ダイナミックNFT、状態圧縮など、新しい機能がRenderにもたらされ、ネットワークのパフォーマンスとスケーラビリティが大幅に向上し、ユーザーにより幅広く多様なアプリケーションシナリオが提供されました。

DePIN（Decentralized Physical Infrastructure Network）は、デジタルリソースネットワークと物理リソースネットワークの2つの主要なドメインから成る新しいコンセプトとして浮かび上がり、個々の参加をインセンティブ化し、リアルワールドのインフラストラクチャの構築と効率的な利用を促進することを目指しています。物理的な作業の証明（PoPW）メカニズムを通じて。DePINの登場は、従来の情報通信技術（ICT）業界に革新的な解決策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ストラクチャネットワークモデルの到来を告げています。

現在のICT産業が直面する参入障壁の高さやリソース利用効率の低さという課題にもかかわらず、DePINはアイドルリソースの再利用を可能にするピアツーピアネットワークモデルを導入し、分散化によって参入障壁を下げ、市場競争力と効率を高めています。

Render Networkの成功したアップグレードとSolanaとの緊密な統合は、リアルタイムの応答性を解決し、取引コストを削減する分散レンダリングプラットフォームの利点を示しています。これにより、RenderはDePIN領域でのリーダーシップポジションを強化するだけでなく、将来の発展に向けて新しい道を開くことになります。

Render Networkは、技術革新とエコシステム構築を進める中で、分散レンダリング、人工知能、デジタル権利管理などの最先端分野での潜在能力が徐々に現れています。Renderは単なるレンダリングサービスプラットフォームにとどまらず、革新を推進し、リソースと需要をつなぎ、分散化とデジタル変革を促進する強力なエンジンです。技術の進歩と市場需要の拡大により、Render Networkはデジタル経済における新しい展開を牽引する重要な力として注目されています。

ソース：https://dune.com/lviswang/render-network-dollarrndr-mterics

Arweave

Arweaveは、データの永続的な保存を目的とした革新的な分散型データストレージプロトコルです。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式でアクセスできるようにし、これにより永続的で変更不可能なインターネットを作成します。この永続的な保存能力は、特に法的文書の保存、学術研究アーカイブ、著作権保護など、高いデータの整合性と永続性が必要なアプリケーションにおいて、情報の変更不可能性と永続的なアクセス可能性を確保する点で画期的です。

Arweaveは、ネイティブトークンである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経済的インセンティブメカニズムを提供し、ネットワークのストレージ容量の持続可能性とスケーラビリティを確保しています。インフラストラクチャおよびストレージネットワークプロジェクトとして、Arweaveはデータの保存およびアクセス方法を再構築することを目指しています。2017年にArchainとして知られており、ドイツに本社を置いています。創業チームには、共同創業者兼CEOのSam Williams、COOのSebastian Campos Groth、および法務ディレクターのGiti Saidが含まれており、テクノロジー、オペレーション、法務分野で幅広い経験を持ち、Arweaveプロジェクトの開発を推進する上で重要な役割を果たしています。

2018年6月にメインネットを開始して以来、Arweaveはa16z Crypto、Coinbase Ventures、Union Square Venturesなどの著名な企業を含むいくつかの主要投資家から幅広い注目と支援を集めてきました。2018年5月には、パブリックファンドレイジングラウンドで157万ドルを調達しました。その後、プロジェクトは2019年11月と2020年3月にそれぞれ2回の資金調達を実施し、それぞれ500万ドルと830万ドルを調達しました。投資家にはa16z Crypto、Multicoin Capital、Union Square Ventures、Coinbase Venturesなどが含まれています。

Arweaveによって立ち上げられたAO（Actor Oriented）ソリューションは、主にハイパーパラレルコンピューティングアーキテクチャの提供において、ブロックチェーン技術における重要な革新を表しています。このアーキテクチャにより、分散コンピューティング環境内で任意のプロセスが並列で実行されることが可能となり、計算効率とスケーラビリティが大幅に向上します。AOの主な特徴には、巨大な計算能力、検証可能なコンピューティングの実現、および3つの異なるサブネットワーク（メッセンジャーユニット、スケジューリングユニット、コンピューティングユニット）の構築による高い並列処理能力とスケーラビリティが含まれ、Arweaveを基盤としています。

AO（Actor Oriented）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触発されており、特に高度に同時実行、分散、耐障害性のシステムを設計および実装するために適しています。AOを通じて、Arweaveチームは分散コンピューティング環境の将来の開発に対する彼らの深い理解と革新的な解決策を示しています。

ソース:https://foresightnews.pro/article/detail/54511

AOは、Arweaveの基礎レイヤーを利用して構築されており、オペレーションデータの永続的なホストとしてArweaveのオンチェーンストレージを利用しており、分散型コンピューティング機能を強化し、データセンターやインターネットコンピューターの協調機能と同様に、任意の並列プロセスが同時に実行されることを可能にしています。さらに、AOの重要な部分はAOSであり、AOアーキテクチャに基づいた特定のオペレーティングシステムであり、Lua言語を使用して開発者がアプリケーションを作成できるようにし、その使いやすさと柔軟性をさらに向上させています。

AOのローンチは、Arweaveがデータストレージプラットフォームを通じて高度にスケーラブルなブロックチェーンネットワークをサポートするという長期目標と一致しています。Arweaveチームはこの目標を達成する際に課題に直面しましたが、彼らの粘り強さと革新が最終的にAOを可能にしました。これにより、Arweaveチェーンの機能が向上し、より多くのスマートコントラクトやブロックチェーンプロトコルをサポートできるようになっただけでなく、分散型コンピューティングに対する新しい強力なソリューションも提供されました。

Arweave AOの動作原理は、従来のブロックチェーン技術の制限を打破し、ブロックチェーンの3つの主要なコンポーネントを独立したユニットに分解し、お互いに通信し、大量のトランザクションを同時に実行できるようにすることで、前例のないスケーラビリティを実現しています。この革新は、Arweave自体の開発に新たな可能性を切り開くだけでなく、ブロックチェーンや分散型技術全体に新たな視点とインスピレーションを提供しています。

最終的に、Arweaveの目標はAOを安定したシステムにすることであり、ビットコインのように頻繁な更新を必要としないものとすることです。これにより、ユーザーは使用するプロトコルに対するより深い信頼と理解を持つことができるため、この安定性と透明性はユーザーにとって重要です。Arweave AOが進化し改良を続ける中で、分散型スマートコントラクトプラットフォームの領域で重要なプレイヤーになる可能性があり、イーサリアムなどの既存のブロックチェーン技術に対して強力な競争相手となるかもしれません。

Akash Network

Akash Networkの中核価値は、世界的に未活用のGPUリソースにアクセスする分散コンピューティングプラットフォームとしての役割にあり、これらのリソースをGPU計算能力を必要とするユーザーと結びつけます。このプラットフォームは、GPUリソース所有者にとって収益性の高い機会を提供するだけでなく、これらのリソースが必要なユーザーにとってよりコスト効率の良い選択肢を提供します。2023年9月のデータによると、Akash Networkはネットワークに150から200のGPUを展開し、50%から70%の利用率を達成しています。この成果は、年間取引額が$500,000から$1,000,000に相当し、分散コンピューティングリソース共有モデルの市場潜在性を示しています。

Akash Networkのビジネスモデルをさらに分析すると、不動産市場のAirbnbに適した類推が得られます。Akashは、GPUリソースの所有者が使われていないコンピューティングパワーを貸し出すことができるマーケットプレイスを作成しました。これは、Airbnbホストが物件を貸し出すのと同様であり、これらのリソースが必要なユーザーは、低コストで必要なコンピューティングパワーにアクセスすることができます。このモデルはGPUリソースの利用率を向上させるだけでなく、人工知能や機械学習などの分野への参入障壁を下げる効果もあります。

人工知能の急速な発展に伴い、GPUなどの高性能コンピューティングリソースへの需要が急激に増加しています。GPUのトップメーカーであるNvidiaは、2022年の270億ドルから2023年には600億ドル、2025年には約1,000億ドルに達すると予想される収益成長を遂げる見込みです。この成長予測は、世界的にGPUの計算能力に対する強力な需要を反映しており、Akash Networkには広大な市場空間が提供されています。

Akash Networkの分散型モデルは、クラウドコンピューティングサービスの需要が増加する現在の市場環境に特に適しており、世界のGPU計算能力のかなりの部分が未使用状態であるという状況に対応しています。Akashを通じて、プロバイダーはアイドルGPUリソースを提供し、消費者は必要な計算能力に低コストでアクセスできます。このモデルはリソースの配分を最適化するだけでなく、計算能力を民主化し、より多くの企業や個人が人工知能や高性能コンピューティングの研究開発に参加できるようにしています。

Akash NetworkのネイティブトークンはAKTで、ネットワーク内でいくつかの重要な役割を果たしています。まず、AKTはGPU計算、ストレージ、および帯域幅を含むネットワーク上の計算リソースを支払うために使用されます。次に、AKTはネットワークガバナンスの一部であり、保有者はプロトコルの更新や改善提案などのトークン投票を通じて意思決定プロセスに参加できます。さらに、AKTはネットワークメンテナンスへの参加を奨励するインセンティブメカニズムとして機能し、計算リソースの提供やトランザクションの検証を含みます。

未使用の計算リソースを提供するユーザーを増やすために、Akashは主に2つの方法を通じてインセンティブメカニズムを設計しています: トークン報酬と取引手数料。

• トークンリワード：Akash Networkは、計算リソースを提供するユーザーに新しいトークンの発行による報酬を提供します。これら新しく発行されたトークンは、リソースプロバイダーにインセンティブとして配布され、彼らにAkash Networkにより多くのリソースを接続するよう奨励します。さらに、ネットワークの検証者やネットワークガバナンスに参加するユーザーもAKTトークンの報酬を受け取ることができ、彼らにネットワークのセキュリティとガバナンスへの貢献を促します。
• 取引手数料：Akash Networkは、AKTトークンで支払われるサービスを利用した取引に対して手数料を請求します。Akashのポリシーによれば、取引手数料の一部は、計算リソースを提供するノードに割り当てられ、彼らのサービス提供に対する直接の経済的インセンティブとなります。

Akashは、AKTで支払われる取引に4%の手数料を請求しますが、ステーブルコインであるUSDCで支払われる取引には20%の手数料がかかります。この差別化された手数料体系は、AKTトークンの循環と利用を促進すると同時に、ネットワークの維持と開発のための財政支援を提供することを目的としています。

Akash Networkは、ネットワークの収益の一部、インフレーションから生じるトークンや取引手数料を含む、コミュニティープールを設立しました。コミュニティープールの資金は、技術の改善やマーケティングキャンペーンなどのネットワーク開発のためのプロジェクトや提案のために使用され、資金の割り当てはコミュニティの投票によって決定されます。

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メカニズムにより、Akash Networkはネットワークの積極的で健全な発展を確保するだけでなく、ユーザーにもネットワークに参加して恩恵を受ける機会を提供しています。これらのインセンティブ措置は、より多くのリソースプロバイダーやユーザーをAkash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持続的な成長を推進しています。

しかし、Akash Networkの幅広い市場展望にもかかわらず、直面する課題を無視することはできません。 伝統的なクラウドサービスプロバイダーと競合することに加えて、Akashは効率的かつ安全なサービスを確保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、分散型マーケットを構築および維持するには、継続的に新しいリソースプロバイダーとユーザーを引きつけ、市場活動を高い水準で維持する必要があります。

Source: https://www.modularcapital.xyz/writing/akash

ビッテンソル

Bittensorは、2019年にAI研究者のアラ・シャーバナとジェイコブ・スティーブスによって設立され、元々はPolkadotのパラチェーンとして構想されていました。2023年3月、プロジェクトは戦略的に方向転換し、独自のブロックチェーンを開発することになりました。これは、暗号通貨を使ってグローバルな機械学習ノードをインセンティブ付けし、AI開発の分散化を促進することを目的としています。Bittensorは、これらのノードが協力してトレーニングや学習を行うことを可能にすることで、ネットワークの集合知を高め、個々の研究者やモデルの貢献を全体に拡大させる、新しいパラダイムを導入しました。

Bittensorは、分散型エキスパートモデル（MoE）やProof of Intelligenceなど、革新的な概念やメカニズムを導入しました。これらは、有用な機械学習モデルや成果を報酬することで、分散型AIエコシステムの開発を促進するために設計されています。そのトークン経済とエコシステム構造は、ネットワーク参加者をサポートし報酬することを目的としており、TAOトークンを通じて公正な配布慣行やネットワーク参加を奨励しています。

Bittensorの建築設計は、堅牢なAIエコシステムの構築を追求しています。マイナー、バリデータ、エンタープライズ、およびコンシューマーから構成される階層構造を通じて、Bittensorは包括的にAIイノベーションを支援するネットワークを構築することを目指しています。この構造では、マイナーレイヤーがAIモデルで革新を推進し、バリデータレイヤーがネットワークのセキュリティと完全性を維持し、エンタープライズおよびコンシューマーレイヤーが技術的な成果を実用的なアプリケーションに変換して市場と社会のニーズに対応しています。

Bittensorネットワークの主要参加者には、マイナーとバリデータが含まれます。マイナーは報酬と引き換えに事前学習済みモデルを提出し、バリデータはモデルの出力の妥当性を確認する責任があります。 Bittensorはインセンティブメカニズムを通じてポジティブフィードバックループを作成し、マイナー間の競争を促進し、モデルの洗練とパフォーマンスの向上を促します。

Bittensor自体はモデルトレーニングに直接参加しませんが、そのネットワークはマイナーがモデルをアップロードして微調整す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はさまざまなモデルを統合し、テキスト生成や画像生成などの特定のサブネットワークを介してさまざまなタスクを処理することが可能となります。

ソース：https://futureproofmarketer.com/blog/what-is-bittensor-tao

Bittensorが採用するサブネットワークモデルは、特定のタスクを実行することに焦点を当てたこれらのサブネットワークが、そのアーキテクチャの重要な特徴です。このアプローチにより、Bittensorはモデルの構成と分散型インテリジェンスを実現しようとしていますが、現在の技術的および理論的制約に直面しているため、この目標はまだ課題に直面しています。

Bittensorのトークン経済モデルは、ビットコインに強く影響を受けており、類似のトークン発行メカニズムとインセンティブ構造を備えています。TAOトークンは、ネットワークリワードの一部であるだけでなく、Bittensorネットワーク上のサービスにアクセスするための重要な役割を果たしています。プロジェクトの長期目標は、分散型の方法で知能ネットワーク内のモデルの繰り返しと学習を促進することにより、人工知能技術を民主化することです。

従来の中央集権型AIモデルと比べて、Bittensorの最大の利点はAI技術のオープンさと共有を促進することにあります。これにより、AIモデルやアルゴリズムを広いコミュニティ内でイテレーションおよび最適化することが可能となり、技術の進歩を加速させます。さらに、分散型ネットワーク構造を通じて、BittensorはAI技術の適用コストを削減し、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期待しています。

io.net

io.net機械学習（ML）分野の計算リソースへのアクセスの課題に取り組む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、暗号資産マイナー、FilecoinやRenderのプロジェクト参加者からGPUリソースを統合し、膨大な計算能力のプールを作成します。このアイデアは、Dark Tickという機械学習量子トレーディング企業向けにGPUコンピューティングネットワークを構築していた創設者Ahmad Shadidによって2020年に思いつかれました。高いコストとリソースへのアクセスの困難に直面していました。その後、このプロジェクトはAustin Solana Hacker Houseでより広い注目と認識を得ました。

主な課題 io.net aims to solve include limited availability of computational resources, lack of options, and high costs. By aggregating underutilized GPU resources, io.net分散ソリューションを提供し、機械学習チームが分散ネットワーク上でモデルサービスワークフローを構築およびスケーリングすることを可能にします。このプロセス中に、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して、データおよびモデルの並列処理をサポートし、タスクスケジューリングやハイパーパラメータのチューニングを最適化します。

製品に関して、io.netGateは、IO Cloud、IO Worker、および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、IO-SDKとシームレスに統合された分散GPUクラスターを展開および管理するために設計されており、AIおよびPythonアプリケーションのスケーリングに対する包括的なソリューションを提供しています。IO Workerは、効率的に計算リソースの供給操作を管理するための包括的なユーザーインターフェイスを提供し、アカウント管理、リアルタイムデータ表示、温度および電力消費の追跡を含みます。一方、IO Explorerは、ネットワークアクティビティと主要な統計の包括的な可視化を提供し、ユーザーがネットワークの状態をよりよく監視し理解するのを支援します。

参加を促進し、供給と需要のバランスを取るために、io.netAIおよびML展開チームによる継続的な利用を奨励するIOトークンを導入し、IOワーカー向けの価格計算ユニットとコミュニティガバナンスへの参加を実現します。また、暗号資産価格の変動を考慮して、io.net特に開発された米ドルにペッグされたステーブルコイン、IOSDを開発し、支払いシステムとインセンティブメカニズムを安定化させました。

出典: https://io.net/

io.netその技術とビジネスモデルの両方で強力な革新性と市場潜在性を示しています。Filecoinとの協力を通じて、モデルストレージや計算リソースの能力をさらに拡張し、分散型AIアプリケーションの開発と拡大を強力にサポートすることが期待されています。コスト効率の良い、利用しやすいプラットフォームを提供することで、io.net aims to become a strong competitor to traditional cloud service providers like AWS, driving innovation and progress across the entire AI field.

資本の面では、io.netは、シリーズAの資金調達ラウンドを成功裏に完了し、10億ドルの評価額で3,000万ドルを調達しました。この資金調達ラウンドには、Hack VC、Multicoin Capital、Delphi Digital、Animoca Brands、Solana Ventures、Aptos、OKX Ventures、Amber Groupなど、数多くの名だたる投資機関が参加しました。これらの一連の投資は、市場が高い評価をしていることを反映しています。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人工知能の市場潜在能力。

結論

AIとブロックチェーン技術が進化し続ける中、AI x 暗号資産の領域は莫大なポテンシャルと機会を示していますが、一連の課題にも直面しています。“計算能力の資産化”、“モデル/エージェントの資産化”、“データの資産化”という3つのコアシナリオに深く入り込むことで、この分野の革新的な道筋と既存の障壁が見えてきます。分散型の計算能力は、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も関わらず、AIのトレーニングと推論に新たな可能性を開きます。NFTを通じたモデルとエージェントの資産化は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ますが、より深い技術統合が必要です。データの資産化は、データの標準化と市場流動性の課題に直面しつつも、プライベートドメインデータのポテンシャルを開放し、AIの効率と特殊化に新たな道を切り拓いています。

AI技術の継続的な発展とイテレーションにより、AI x 暗号資産領域に定期的に注目と資本が流入し、AIに連続する発展の波がもたらされます。AI x 暗号資産領域の持続的な価値と革新の可能性は、技術と投資分野における主要なトラックとしての役割を示しています。

AI x 暗号資産の発展は、技術革新、学際的な協力、市場の需要の探求に依存することになる。技術的な制約を打破し、AIとブロックチェーンの統合を深め、実用的なシナリオの開発を進めることで、この分野は長期的な発展に向かっており、より安全で透明性の高い、公正なAIサービスを提供している。この過程で、分散型の哲学と技術的な実践が、AI x 暗号資産の領域をよりオープンで効率的で革新的な方向に推進し、最終的に技術革新と価値創造の両方において二重の飛躍を実現している。したがって、現在のサイクルにおけるAI x 暗号資産のトラックは見逃せない重要な機会を表しており、技術革新の最前線だけでなく、将来の技術革新や投資方向の重要なトレンドを示している。

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