Binance Research：AI+Crypto 最新データと発展

原文タイトル：《AI × Crypto：最新データと開発》
原文出典：JieXuan Chua, CFA，Binance Research
原文翻訳：Kate, 火星财经

要点

• 過去数ヶ月間、人工知能（「AI」）への関心が高まっており、これはGoogleの検索トレンドやAI関連トークンの価格急騰から明らかです。

• 2023年、AI関連のweb3プロジェクトへの資金が急増し、2.98億ドルに達しました。これは2016年から2022年のAIプロジェクトの総資金調達額（1.485億ドル）を上回ります。

• AI関連のトークンは2023年に一般的に好調で、時価総額で見ると上位5つのAIトークンのパフォーマンスはBTCやETHを大きく上回り、2023年の上昇率は200%から650%に及びます。

• 私たちは、AIと暗号通貨の融合から生まれた幾つかのトレンドや実用例を観察しています。分散型物理インフラネットワーク（「DePIN」）の成長を促進することから、よりインタラクティブな消費者向けアプリケーションの創出に至るまで、本報告書では注目すべきいくつかの発展を取り上げています。

イントロダクション

2023年は人工知能（「AI」）のマイルストーンとなる年であり、特にOpenAIのChatGPT、GoogleのBard、MicrosoftのBing ChatなどのAIチャットボットの広範な使用により、AIの変革力がより明確になりました。特にChatGPTは、わずか2ヶ月で1億ユーザーのマイルストーンを達成し、AIの潜在能力を際立たせました。

この成果は、TikTokやYouTubeなどの主要なソーシャルメディアプラットフォームを超えています。

図1：ChatGPTは最も急成長しているアプリの一つであり、リリースから2ヶ月後に1億ユーザーを獲得しました

出典：demandsage、Binance研究所

さらに重要なのは、AIが暗号分野を再形成し始めていることです。これは実用例においても、AI関連トークンへの強い関心においても見られます。この二つの破壊的技術の融合は、業界内で急速に注目を集める話題となっています。私たちの以前の報告書に基づき、暗号分野におけるAIの実用例を明らかにし、現在の変化する状況を再評価します。最近のこの分野への関心の再燃を考慮し、現在の市場状況を見て新たな発展を探ります。

市場状況

2023年、一般の人々のAIへの関心が著しく高まり、Googleの「人工知能」に関する検索量が大幅に増加したことがその証拠です。この高まる関心は、一般の人々がAI関連の話題にますます参加していることを示しています。この急増は、AIチャットボットの普及、新しいAIツールの導入、メディアの報道とAIを理解したいという欲求の増加に大きく起因しています。

図2：2023年のGoogleにおける人工知能の検索興味は大幅に上昇し、「暗号」や「ビットコイン」を大きく上回りました。

出典：Googleトレンド、Binance研究所、2023年12月31日現在
注：数字は特定の地域と時間におけるグラフ上の最高点に対する検索興味を示しています。

対照的に、「暗号」の検索興味は年間を通じて比較的安定していました。1月から5月にかけてはわずかに減少し、その後しばらく安定し、年末にかけてわずかに上昇しました。「ビットコイン」の検索トレンドは「暗号」の検索トレンドを反映していますが、変動がより顕著です。ビットコインへの関心の変動は、Ordinals/BRC-20、潜在的な現物ETF、2024年のビットコイン半減期など、ビットコインに関するいくつかのホットな話題に関連している可能性があります。これらのイベントはビットコインの価格を押し上げ、一般の人々の関心を再燃させました。

全体として、検索トレンドは、AIへの関心の高まりとビットコインおよび暗号通貨への比較的安定した関心との間に明らかな乖離を示しており、AIがますます速いペースで一般の注目を集めていることを示しています。これまでのところ、明らかな関心の減少の兆候は見られません。

投資家の強い関心

2023年のAI業界における投資家の関心も強い結果を示しています。資金調達額は全体的に減少していますが、AIは米国のスタートアップ資金調達において230%の相対的な増加を示し、約26%を占めています。この増加は、AIと非AIの両分野が資金低迷を経験している背景の中で起こりました。しかし、全体市場と比較すると、AIは特に弾力性を示しています。

図3：2023年、AIは米国のスタートアップ資金調達においてそのシェアが倍増しました*

出典：Crunchbase, Binance研究所、2023年8月29日現在
*注：2023年の最新データはまだ発表されていません。この制限を考慮して分析を解釈することをお勧めします。

2022年と比較して、非AI分野の絶対的な資金は65%減少しましたが、AI分野の資金は相対的に小さな減少にとどまり、わずか6%の減少にとどまりました。

さらに、資金調達ラウンドを考慮すると、非AI業界は55%減少し、AI分野は45%減少しました。AIの資金調達と資金調達ラウンドの相対的に小さな減少は、2021年のピーク以来、資金調達額が全体的に減少しているにもかかわらず、投資家がAIアプリケーションに対する関心を依然として高く持っていることを示しています。これは、AI技術とアプリケーションの長期的な潜在能力と実行可能性に対する信念が持続していることを示唆している可能性もあります。

また、Web3のAI部門は2023年に資金面で爆発的な成長を遂げました。Rootdataのデータによれば、2016年から2022年のAIプロジェクトの総資金調達額は1.485億ドルであり、2023年の資金調達額は2.98億ドルに達しました。2023年のこの数字は、前7年間の資金総額の2倍であり、AIの魅力がこの年に急増したことを反映しています。

図4：2023年のAIプロジェクトの資金は2.98億ドルで、Web3プロジェクトの総資金の3.7%を占めています

出典：Rootdata、Binance研究所、2023年12月31日現在

Web3分野の他の領域と比較して、2023年のAIプロジェクトの資金は2.98億ドルで第7位にランクされ、NFTの2.93億ドルやDAOの4200万ドルを上回りました。この資金は2023年のWeb3プロジェクトの総資金の約3.7%を占めています。3.7%は少ないように見えるかもしれませんが、AIが2023年に入ってから顕著な魅力を得始めたことを考慮すると、この相当な資金の増加は業界の認知度と価値の高まりを強調しています。

強いパフォーマンス

価格の観点から見ると、AIトークンのパフォーマンスは全体市場を上回り、過去1四半期および1年間で大幅な急騰を経験しました。この業界への関心の高まりが、AI関連トークンの強い価格パフォーマンスを促進しました。

図5：過去3ヶ月間、AIトークンはパフォーマンスが2番目に良いカテゴリーとして評価されました

出典：Dune Analytics (@cryptokoryo_research)、2023年1月2日現在、AIトークンには：AGIX, CTXC, FET, OCEAN, ORAI, RNDRが含まれます

Duneダッシュボードにまとめられた異なるナラティブ/セクターの代表的なトークンのパフォーマンスによれば、AIトークンは過去3ヶ月のパフォーマンスで2位にランクされています。最初のダッシュボードにはMEMEコインが含まれていましたが、相対的に低い時価総額が不釣り合いな大きなパーセンテージのパフォーマンスの上昇を引き起こすため、私たちの分析からは除外しました。

時価総額で上位5つのAIトークンをBTCやETHと比較すると、AIトークンは2023年において主要トークンを大きく上回るパフォーマンスを示していることが明らかです。

これらのAIトークンの年間パフォーマンスは200%から最大650%に及びます。それに対して、BTCは年末に150%上昇し、ETHは44%上昇しました。

ただし、これらのAIトークンと比較して、BTCやETHの時価総額ははるかに大きいことに注意することが重要です。したがって、BTCやETHのパーセンテージでの利益が小さいのは自然なことです。この比較は、最近数ヶ月間のAIトークンの強いパフォーマンスと増大する牽引力を強調するためのものです。

図6：2023年、時価総額で上位5つのAIトークンのパフォーマンスはBTCやETHを大きく上回り、上昇率は200%から最大650%に及びます

出典：CoinMarketCap、Binance研究所、2023年12月31日現在

全体として、AIは巨大な魅力を獲得しています。AIアプリケーションの採用は加速しており、投資家や個人投資家の持続的な関心を引き付けています。さらに、AIトークンのパフォーマンスは常に強力です。これらのトレンドに加えて、次のセクションでは議論すべき新たなAI x 暗号の革新についても触れます。

AI x Cryptoの発展

AIへの関心の急増は、AI関連の暗号アプリケーションの成長を促進し、この分野の持続的な革新への道を開いています。このセクションでは、AIと暗号技術の融合から生まれた幾つかのトレンドや実用例を深く掘り下げます。分散型物理インフラネットワーク（「DePIN」）の成長を促進することから、よりインタラクティブな消費者向けアプリケーションの創出に至るまで、この分野の注目すべき発展を取り上げます。

AI x DePIN

大規模言語モデル、深層学習、さまざまなAIアプリケーションは、グラフィック処理ユニット（「GPU」）の計算能力に大きく依存しています。しかし、過去1年間、AIへの関心の急増はGPUに対する超大規模な需要を引き起こし、チップの不足を招きました。GPUを便利に使用できない場合、計算の高コストはAI関連の研究を行う研究者やスタートアップにとって大きな障壁となる可能性があります。ここで、分散型計算ネットワーク（DePINの一部）が役立ちます。これらは、中央集権的なクラウドプロバイダーやハードウェアメーカーが支配する既存のソリューションに代わる選択肢を提供します。そのため、私たちはGPUの需要が高まる中で、この業界の強力な成長を目の当たりにしています。

GPUが常に100%の容量で稼働しているわけではないことを考慮すると、分散型計算ネットワークは、空いている計算能力を持つ人々をそれを必要とする人々とつなげることを目指しています。これは、計算能力の供給者が買い手から報酬を得ることを可能にする二者間市場を構築することで実現されます。この種のネットワークの例には、Akash、Render、Gensyn、io.netなどがあります。さらに、分散型計算ネットワークの価格も競争力があり、供給者がネットワークに計算能力を提供する際に顕著な追加コストが発生しません。

図7：分散型計算ネットワークの価格は競争力があります

出典：Cloudmos、2024年1月2日現在
注：価格は1つのCPU、1GB RAM、1GBディスクに対するものです

実際の問題に対する潜在的な解決策を提供することで、分散型計算ネットワークはAIの成長の波に乗り、そのプラットフォーム上での活動が増加しています。

図8：Render Network上のレンダリングシーンの数は2023年に増加しました

出典：Dune Analytics (@lviswang)、2023年12月31日現在

図9：2023年第4四半期、Akashネットワークのアクティブな契約が急増しました

出典：Cloudmos、2024年1月3日現在

AI x ゼロ知識

スマートコントラクトは、そのコードベースの自動化機能により効率性で知られています。しかし、彼らの事前定義された性質は、特に予期しない複雑な状況において適応性の欠如を引き起こすことがあります。ここで、AIの一分野である機械学習（ML）が大きな改善を提供できます。機械学習モデルは、広範なデータセットで訓練され、学習、適応、そして高度に正確な予測を行う能力を持っています。これらのモデルをスマートコントラクトに統合することで、広範な適応性と柔軟性を開くことができます。

この統合の主な課題の一つは、過剰な計算オーバーヘッド、すなわちチェーン上のML計算です。これがゼロ知識機械学習（「ZKML」）の概念を引き起こします。ZKMLは、ゼロ知識証明と機械学習を組み合わせたものです。この設定では、ML計算はオフチェーンで処理され、ZK証明がこれらの計算の完全性を検証するために使用され、実際のデータは漏洩しません。ZKMLを利用することで、スマートコントラクトはAIの力を効果的に活用しつつ、ブロックチェーン技術の安全性と透明性を維持できます。

図10：ZKMLはゼロ知識証明を機械学習と組み合わせ、まずオフチェーンで計算を行い、その後オンチェーンで検証します

出典：Binance研究

注目すべき発展は、UpshotとModulus Labsの協力によって導入されたZK Predictorです。このツールにより、UpshotはModulus ZK回路を利用して、資産評価を検証し、専有知的財産を漏洩することなく行うことができます。これは、AI駆動のオンチェーンインデックスファンドや、特定のテーマに焦点を当てた予測市場を開発する自動マーケットメーカー（「AMM」）の最適化を支援することができます。ZKMLの他の製品には価格オラクルが含まれます。たとえば、UpshotはそのAIモデルに複雑な市場データを提供し、NFTなどの長尾資産の価値を評価します。次に、Modulusの技術がこれらのAI計算の正確性を検証し、それを証明としてパッケージ化し、最終的な検証のためにEthereumに提出します。

これらの例は、ZKMLがサポートできる無数のアプリケーションの始まりに過ぎません。この技術はまだ初期段階にあるため、今後数年でより成熟した、より広範なZKMLアプリケーションが登場することが期待されます。

AI x 消費者dApps

過去1年間で、私たちは消費者向けの分散型アプリケーション（「dApps」）におけるAI統合の増加を観察しており、インタラクティブ性を高め、ユーザーの参加を促進しています。このトレンドは、ユーザーがプラットフォームとどのように相互作用するかを変え、個別化とインタラクティブ性を提供しています。AIを活用することで、これらのdAppはユーザーを単なる利用者から積極的な参加者へと変えることを可能にしています。

一例として、AIユーザー生成コンテンツ（「UGC」）プラットフォームであるNFPromptがあります。名前が示すように、AI UGCはユーザーが自主的なシステムの助けを借りて生成したコンテンツを指します。これは、一連のルールを設定することで実現でき、これにより自動出力が可能になり、アルゴリズムに何らかの形のランダム性が組み込まれます。言い換えれば、ユーザーは一連のルールや制約（たとえば、パターン、色、形）を入力し、AIはこの枠組みに基づいてコンテンツを生成します。ユーザーが創作プロセスに参加することで、AI UGCプラットフォームはユーザーとプラットフォームの間により参加型の関係を築き、ユーザーがユニークで独自の、無限に拡張可能なコンテンツを提案することを可能にします。

図11：NFPromptでテキストプロンプトを使用してNFTを生成

出典：NFPrompt

コンテンツ生成に加えて、AIの統合はweb3ゲームや仮想世界に深遠な影響を与える可能性があり、これらのゲームではキャラクターのインタラクションがより強化され、対話がよりリアルになります。Sleepless AIのゲーム「彼」と「彼女」はその良い例です。AIを使用することで、ゲームプレイはカスタマイズと現実的なコミュニケーションに焦点を当てています。これにより、より個別化された体験が提供され、よりリアルな感情的なつながりが育まれ、ユーザーのエンゲージメントが向上します。

図12：「彼」と「彼女」はAIを使用して没入型体験を提供します

出典：Sleepless AI

AI x データ分析

正確な市場データは業界トレンドを理解するための鍵であり、投資家が賢明な投資決定を行うために不可欠です。しかし、洗浄取引のような実際の取引の例は、販売を人為的に誇張し、実際の販売量を歪める可能性があります。AIを分析に統合することで、ノイズをフィルタリングし、より正確なデータを出力できます。これは、AIと機械学習（「ML」）を広範に活用することで実現され、大量のデータが入力として使用され、洗浄取引のパターンやトレンドを特定します。最終的な結果は、市場活動のより正確な記述です。

BitsCrunchを例に挙げると、これはAIベースのNFTデータ分析プラットフォームであり、AIと機械学習を利用してリアルタイムで偽の取引や疑わしい取引パターンを検出し、正確なデータを提供します。AI/MLの使用により、プラットフォームは大量のデータを比較的容易に分析でき、真の取引量と無機的な取引量を区別することが可能になります。これにより、賢明な決定を下すのに役立ちます。

図13：BitsCrunchが分析した洗浄取引の指標

結論

人工知能と暗号技術の融合は、これらの最前線技術がデジタル景観を再定義する可能性に対する大きな興奮を呼び起こしています。AI中心のトークンはますます人気を集めており、オンライン検索トレンドに反映された関心が高まっており、AIのナラティブの持続的な加速を強調しています。

確かに、私たちはまだ大規模な採用の段階には達していません。多くのAI駆動の暗号プロジェクトはまだ発展の初期段階にあり、他のプロジェクトは主にニッチなオーディエンスに応じている可能性があります。しかし、有形の実用例の増加は励みとなるトレンドであり、長期的な成長にとってポジティブです。これらを考慮すると、投資家はAIの盛り上がりを利用しつつ、このような最前線技術への投資のリスクを理解する必要があります。