暗号化AIプロジェクトは全てが無駄ではない。本物のシーンと偽のニーズをどのように識別するか？
暗号技術は、AIの集中化に対抗する力と見なされています。著者：563
編纂：深潮TechFlow
暗号と人工知能の交差点を制御する。
新しいアルファ情報を探していると、避けられないことにいくつかのゴミ情報に出くわします。プロジェクトが半分明確な紹介といくつかのまともなブランドだけで迅速に5〜6桁の資金を調達できるとき、投機家たちは新しい物語をすべて掴みます。そして、伝統的な金融分野が次々とAIの流行に参加する中で、「暗号AI」の物語はこの問題をさらに悪化させています。
これらのプロジェクトの大多数の問題は次のとおりです：
ほとんどの暗号プロジェクトは AI を必要としない
ほとんどの AI プロジェクトは暗号通貨を必要としない
すべての分散型取引所（DEX）が内蔵AIアシスタントを必要とするわけではなく、各チャットボットも採用曲線を促進するために伴うトークンを必要としません。AIと暗号技術のこの強制的な結合は、私がこの物語を最初に深く理解したときにほぼ崩壊しました。
悪いニュースは何ですか？現在の道を進み続け、この技術をさらに集中させると、最終的には失敗に終わり、大量の虚偽の「 AI x Crypto」プロジェクトが私たちが逆転するのを妨げることになります。
良いニュースは何ですか？トンネルの先に光があります。時には、AIは暗号経済学から利益を得ることができます。同様に、いくつかの暗号通貨の使用ケースでは、AIが実際の問題を解決することもできます。
今日の記事では、これらの重要な交差点を探ります。これらのニッチな革新アイデアの重なりは、全体を形成し、その効果は部分の合計を上回ります。
AIスタックの高レベルビュー
以下は、「暗号AI」エコシステム内の異なる垂直分野に対する私の見解です（さらに深く知りたい場合は、Tommyの文章を参照してください）。これは非常に簡略化されたビューですが、私たちの基礎を築くのに役立つことを願っています。
高レベルで見ると、それはどのように協調して機能するのか：
大規模なデータ収集。
これらのデータを処理し、機械がそれを取り込み、適用する方法を理解させる。
これらのデータ上でモデルをトレーニングし、一般的なモデルを作成する。
その後、特定の使用ケースを処理するために微調整できる。
最後に、これらのモデルが展開され、ホスティングされ、アプリケーションがそれらを照会して有用な実装を行えるようにする。
これらすべてには大量の計算リソースが必要であり、これらのリソースはローカルで実行することも、クラウドから取得することもできます。
これらの分野のそれぞれを探り、特に異なる暗号経済設計がどのように標準的なワークフローを実際に改善できるかに焦点を当てましょう。
暗号がオープンソースに戦う機会を与える
「クローズドソース」と「オープンソース」開発手法の議論は、Windows-Linuxの論争やエリック・レイモンドの有名な『大聖堂とバザール』理論にまで遡ります。今日、Linuxは愛好者の間で広く使用されていますが、約90％のユーザーがWindowsを選択しています。なぜですか？それはインセンティブです。
少なくとも外部から見ると、オープンソース開発には多くの利点があります。これにより、できるだけ多くの人が開発プロセスに参加し、貢献することができます。しかし、この無頭構造では、統一された指示はありません。CEOは、利益を最大化するためにできるだけ多くの人に自社の製品を使用させることはありません。オープンソース開発プロセスでは、プロジェクトが「キメラ」に進化する可能性があり、設計理念の各交差点で異なる方向に分裂します。
インセンティブを調整する最良の方法は何ですか？目標の達成を促進する行動に報酬を与えるシステムを構築することです。言い換えれば、私たちが目標に近づくことを可能にする行動者にお金を渡すことです。暗号通貨を使えば、これを法律としてハードコーディングできます。
このようにしているいくつかのプロジェクトを見ていきましょう。
分散型物理インフラネットワーク（DePINs）
「おいおい、またこれか？」はい、DePINの物語はAIそのものと同じくらい語り尽くされていますが、少し待ってください。私はDePINsが本当に世界を変える機会を持つ暗号の使用ケースであると信じています。考えてみてください。
暗号技術が本当に得意なことは何ですか？仲介者を排除し、活動を促進することです。
ビットコインの最初のビジョンは、銀行を排除することを目的としたピアツーピア通貨でした。同様に、現代のDePINsは集中した力を排除し、証明可能な公平な市場ダイナミクスを導入することを目指しています。私たちが見るように、このアーキテクチャはクラウドソーシングされたAI関連ネットワークにとって理想的です。
DePINsは、初期のトークン発行を使用して供給側（プロバイダー）を増加させ、持続可能な消費者需要を引き付けることを期待しています。これは新しい市場のコールドスタート問題を解決することを目的としています。
これは、初期のハードウェア/ソフトウェア（「ノード」）プロバイダーが大量のトークンと少量の現金を稼ぐことを意味します。ユーザーがこれらのノード（私たちの例では機械学習ビルダー）を利用することで得られる現金フローが、時間とともに減少するトークン発行を相殺し、完全に自給自足のエコシステムが構築されるまで続きます（数年かかるかもしれません）。初期の採用者であるHeliumやHivemapperは、この設計の有効性を示しています。
データネットワーク、Grassのケース
GPT-3は45TBの純テキストデータでトレーニングされたとされ、約9000万冊の小説に相当しますが、それでも円を描くことができません。GPT-4とGPT-5は必要なデータ量が表面ネット上に存在するデータよりも多いため、人工知能を「データ飢餓症」と呼ぶことは今世紀の最も軽い表現です。
もしあなたがトッププレイヤー（OpenAI、Microsoft、Google、Facebook）でないなら、これらのデータを取得するのは非常に困難です。ほとんどの人の一般的な戦略はウェブスクレイピングであり、強化を試みる前にすべてがうまくいくことが多いです。大量のウェブサイトをスクレイピングしようとする場合、Amazon Web Services（AWS）インスタンスを使用すると、すぐにレート制限に直面します。これがGrassの出番です。
Grassは200万台以上のデバイスを接続し、ユーザーのIPアドレスからウェブサイトをスクレイピングし、収集、構造化し、データを急募しているAI企業に販売します。見返りとして、Grassネットワークに参加するユーザーは、彼らのデータを使用するAI企業から安定した収入を得ることができます。
もちろん、現在はトークンはありませんが、将来の$GRASSトークンはユーザーがブラウザ拡張機能（またはモバイルアプリ）をダウンロードする意欲を高めるかもしれません。彼らはすでに非常に成功した推薦キャンペーンを通じて大量のユーザーを引き付けています。
GPUネットワーク、io.netのケース
データよりも重要なのは計算能力かもしれません。知っていますか、2020年と2021年に、中国はGPUに投資した金額が石油よりも多かったのです。これは本当に狂気の沙汰ですが、これは始まりに過ぎません。さようなら石油コイン、計算コインの登場です。
現在、市場には多くのGPU DePINsがあり、その仕組みは大体次のようになります。
計算を必要とする 機械学習 エンジニア/企業。
一方で、データセンター、余剰のマイニング機器、余剰の GPU / CPU を持つアマチュア。
世界的な供給量は膨大ですが、調整が不足しています。10の異なるデータセンターに連絡して、あなたの使用のために入札させるのは簡単ではありません。中央集権的な解決策は、各当事者から最大の価値を引き出すことをインセンティブとする仲介者を生み出しますが、暗号技術はこれを助けることができます。
暗号技術は、市場層を作成し、買い手と売り手を効率的に接続するのが得意です。コードスニペットは、株主の財務利益に責任を負う必要はありません。
io.netは、AIトレーニングに不可欠なクールな新技術をいくつか導入しているため、際立っています------彼らのクラスタースタックです。従来のクラスターは、同じデータセンター内で一連のGPUを物理的に接続し、モデルのトレーニングのために協力して作業できるようにします。しかし、あなたのハードウェアが世界中に分散している場合はどうでしょうか？io.netは、Ray（ChatGPTを作成するために使用）と協力して、異なる場所にあるGPUを接続するクラスター中間ウェアを開発しました。
さらに、AWSの登録プロセスには数日かかることがありますが、io.net上のクラスターは90秒で無許可で起動できます。これらの理由から、io.netは他のすべてのGPU DePINsの中心になる可能性があり、すべてが彼らの「IOエンジン」に挿入され、内蔵のクラスターとスムーズな体験を解放します。これらすべては、暗号技術の助けがあって初めて可能です。
あなたは、多くの野心的な分散型AIプロジェクト（Bittensor、Morpheus、Gensyn、Ritual、Sahara）が明確な「計算」ニーズを持っていることに気づくでしょう------これはGPU DePINsが挿入されるべき場所であり、分散型AIは無許可の計算を必要としています。
インセンティブ構造の活用
再びビットコインの教訓に戻りましょう。なぜマイナーたちは急速にハッシュを計算し続けるのでしょうか？それは彼らの報酬の方法だからです------中本聡はこのアーキテクチャを提案したのは、セキュリティを最優先に最適化したからです。教訓は何ですか？これらのプロトコルに内蔵されたインセンティブ構造が、最終的に生成される製品を決定します。
ビットコインマイナーとイーサリアムのステーキング者は、すべてのネイティブトークンを吸収する参加者です。なぜなら、これはプロトコルが奨励したいことだからです------参加者はマイナーやステーキング者になります。
組織内では、これはCEOから来ることがあります。彼は「ビジョン」や「ミッションステートメント」を定義します。しかし、人は間違いを犯しやすく、会社を軌道から外れる可能性があります。一方、コンピュータコードは、最も粗雑な賃金奴隷よりも集中力を保つことができます。いくつかの分散型プロジェクトを見てみましょう。これらは内蔵されたトークン効果によって参加者が崇高な目標に集中できるようにします。
AI構築ネットワーク、Bittensorを探る
もし私たちがビットコインマイナーに無駄な数学問題を解くのではなくAIを構築させたらどうなるでしょうか？そうすれば、Bittensorが得られます。
Bittensorの目標は、いくつかの実験的なエコシステムを作成し、各エコシステム内で「商品化された知能」を生産することです。これは、あるエコシステム（サブネットと呼ばれる、略して「SN」）が言語モデルの開発に集中し、別のエコシステムが金融モデルに集中し、さらに別のエコシステムが音声合成、AI検出、または画像生成に集中することを意味します（現在のアクティブなプロジェクトを参照）。
Bittensorネットワークにとって、あなたが何をしたいかは重要ではありません。あなたのプロジェクトが資金提供に値することを証明できれば、インセンティブが流れます。これはサブネットの所有者の目標であり、彼はサブネットを登録し、ゲームのルールを調整します。
この「ゲーム」の参加者はマイナーと呼ばれます。これらはモデルを構築するML/AIエンジニアやチームです。彼らは、最大の報酬を得るために互いに競争する「雷鳴のドーム」にロックされています。
検証者は別の側面で、マイナーの作業をレビューし、それに応じて評価します。検証者がマイナーと共謀していることが発覚した場合、追放されます。
インセンティブを覚えておいてください：
マイナーは他のサブネット内のマイナーを打ち負かすことでより多くを稼ぎます------これはAIの発展を促進します。
検証者は高パフォーマンスと低パフォーマンスのマイナーを正確に識別することでより多くを稼ぎます------これはサブネットの公正性を保ちます。
サブネット所有者は、そのサブネットで生成されたAIモデルが他のサブネットよりも有用な場合により多くを稼ぎます------これはサブネット所有者がその「ゲーム」を最適化することを促進します。
BittensorをAI開発の永続的な報酬マシンと見なすことができます。新興の機械学習エンジニアは、何かを構築し、VCにプレゼンテーションを行い、資金を調達しようとすることができます。あるいは、彼らはマイナーとしてBittensorのサブネットに参加し、活躍し、大量のTAOを得ることができます。どちらが簡単ですか？
いくつかのトップチームがネットワーク上で構築しています：
Nous Researchはオープンソースの王者です。彼らのサブネットはオープンソースLLMの微調整において従来を覆しています。彼らはモデルに対して継続的な合成データフローテストを行い、ランキングが操作されないようにしています（従来のベンチマークテストとは異なります）。
Taoshiの専有トレーニングネットワークは基本的にオープンソースの量的取引会社です。彼らはML貢献者に資産価格の動向を予測する取引アルゴリズムを構築するよう求めています。彼らのAPIは個人投資家と機関投資家に量的レベルの取引信号を提供し、急速に大きな利益を上げています。
Corcelチームが開発したCortex.tには二つの目的があります。まず、彼らはマイナーにトップモデル（GPT-4やClaude-3など）へのAPIアクセスを提供するよう奨励し、開発者の持続的な可用性を確保します。彼らはまた、モデルのトレーニングやベンチマークテスト（これがNousが使用する理由でもあります）に非常に役立つ合成データ生成を提供します。彼らのツールをチェックしてください------チャットと検索。
予想通り、Bittensorはインセンティブ構造の力を再確認しました。これらすべては暗号経済学によって実現されています。
スマートエージェント、Morpheusを探る
さて、Morpheusの二つの側面を見てみましょう：
暗号経済構造がAIを構築している（暗号がAIを助ける）
AI対応のアプリケーションが暗号に新しい使用ケースを提供する（AIが暗号を助ける）
「スマートエージェント」は、スマートコントラクトのトレーニングを受けたAIモデルです。これらはすべての主要なDeFiプロトコルの内部動作を理解し、どこで利益を見つけ、どこでブリッジを作り、どのように疑わしい契約を発見するかを知っています。彼らは未来の「自動ルーター」であり、私の見解では、彼らは5〜10年以内に誰もがブロックチェーンと対話する方法になるでしょう。実際、私たちがその地点に達すると、あなたは暗号技術を使用していることすら気づかないかもしれません。あなたはチャットボットにいくつかの貯蓄を別の投資に移したいと言うだけで、すべてがバックグラウンドで行われます。
Morpheusはこの部分の「彼らを奨励すれば、彼らは来る」というメッセージを体現しています。彼らの目標は、スマートエージェントが広がり繁栄するプラットフォームを持つことであり、各エージェントは前のエージェントの成功に基づいて構築され、外部性を最小化したエコシステムの中で機能します。
トークンインフレ構造は、プロトコルの四つの主要な貢献者を際立たせます：
コード------エージェントの構築者。
コミュニティ------新しいユーザーをエコシステムに引き入れるためのフロントエンドアプリケーションやツールを構築します。
計算------エージェントを実行するための計算能力を提供します。
資本------彼らの収益を提供し、Morpheusの経済機械を推進します。
これらのカテゴリーのそれぞれは、$MORインフレ報酬の平等なシェアを受け取り（緊急基金として少し保存されることもあります）、彼らに次のことを強いる：
最高のエージェントを構築する------彼らのエージェントが一貫して使用されると、創作者は報酬を得ます。OpenAIプラグインを無料で提供するのとは異なり、この方法では創作者に即座に支払われます。
最高のフロントエンド/ツールを構築する------彼らの作品が一貫して使用されると、創作者は報酬を得ます。
安定した計算能力を提供する------プロバイダーは計算能力を貸し出すと報酬を得ます。
プロジェクトに流動性を提供する------プロジェクトの流動性を維持することで、彼らのMORシェアを得ます。
他にも多くのAI/スマートエージェントプロジェクトがありますが、Morpheusのトークン経済構造は、インセンティブメカニズムを設計する上で特に明確で効果的です。
これらのスマートエージェントは、AIが暗号アプリケーションの障壁を本当に取り除く究極の証拠です。dAppのユーザー体験は悪名高いほどひどい（過去数年で多くの進歩があったにもかかわらず）ですが、LLMの台頭はWeb2とWeb3の創始者になりたいすべての人の情熱に火をつけました。多くの利益追求プロジェクトが存在する一方で、MorpheusやWayfinderのような優れたプロジェクト（下のデモを参照）は、将来的にチェーン上での取引がどれほど簡単になるかを示しています。
これらすべてを組み合わせると、これらのシステム間の相互作用は、以下のように見えるかもしれません。これは非常に簡略化されたビューです。
プロジェクトが完全に無用かどうかを見分ける方法
私たちの二つの広義の「暗号 x AI」を覚えておいてください：
暗号が AI を助ける
AIが 暗号 を助ける
この記事では、主に第一のカテゴリを探求しました。見ての通り、適切に設計されたトークンシステムは、エコシステム全体の成功の基盤を築くことができます。
第一のカテゴリ - 暗号がAIを助ける
DePINアーキテクチャは市場を立ち上げるのに役立ち、創造的なトークンインセンティブ構造はオープンソースプロジェクトがかつて実現が難しかった目標に向かって努力するのを調整できます。はい、他にもいくつかの正当な交差点がありますが、スペースの制約からカバーできませんでした：
分散型ストレージ
信頼できる実行環境 （ TEE ）
リアルタイムデータ取得（RAG）
ゼロ知識x 機械学習 による推論/出所検証
新しいプロジェクトが本当に価値があるかどうかを判断する際には、自問してください：
それが別の成熟したプロジェクトの派生物である場合、その違いは十分に目を引くものですか？
それは単なるオープンソースソフトウェアのラッピングバージョンですか？
このプロジェクトは本当に暗号技術から利益を得ていますか、それとも暗号技術が無理やり押し込まれていますか？
本当にHuggingFace（人気のオープンソース機械学習プラットフォーム）のような暗号プロジェクトが100個も必要ですか？
第二のカテゴリ - AIが暗号を助ける
このカテゴリでは、私は個人的に虚偽のプロジェクトが多いと見ていますが、確かにいくつかのクールな使用例も存在します。たとえば、AIモデルは暗号ユーザー体験の障壁を取り除くことができ、特にスマートエージェントにおいて顕著です。以下は、AIがサポートする暗号アプリケーション分野で注目すべき興味深いカテゴリです：
強化された意図システム------自動化されたクロスチェーン操作
ウォレットインフラ
ユーザーおよびアプリ向けのリアルタイムアラートインフラ
もしそれが単なる「トークン付きチャットボット」であるなら、私にとってそれはゴミプロジェクトです。私の理性を維持するために、これらのプロジェクトを持ち上げるのをやめてください。また：
AIを追加したからといって、あなたの失敗したアプリ/チェーン/ツールが市場適合性を得るわけではありません
誰も悪いゲームをプレイするためにAIキャラクターがいるからといってそのゲームをプレイしません
あなたのプロジェクトに「AI」というラベルを付けたからといって、それが面白くなるわけではありません
私たちはどこに向かうのか
多くのノイズがあるにもかかわらず、いくつかの真剣なチームが「分散型AI」のビジョンを実現するために努力しており、それは戦う価値があります。
オープンソースモデルの開発を奨励するプロジェクトの他に、分散型データネットワークは新興のAI開発者に新たな扉を開いています。OpenAIのほとんどの競争相手がReddit、Tumblr、またはWordPressと大規模な取引を結ぶことができないとき、分散型スクレイピングはこのギャップを埋めることができます。
一つの会社が持つ計算能力は、世界中の他の会社が持つ計算能力の合計を超えることは決してありませんが、分散型GPUネットワークがあれば、他の誰もがトップ企業と競争する能力を持つことを意味します。必要なのは暗号ウォレットだけです。
今日、私たちは十字路に立っています。本当に価値のある「暗号 x AI 」プロジェクトに焦点を当てれば、私たちは全体のAIスタックを分散化する能力を持っています。
暗号通貨のビジョンは、暗号学の力を通じて誰も干渉できない ハードカレンシー を創造することです。この新興技術が普及し始めると、より恐ろしい挑戦者が現れました。
理想的な状況では、集中型AIはあなたの財務を制御するだけでなく、私たちの日常生活で遭遇するすべてのデータに偏見を加えます。それは自己持続的なデータ収集、微調整、モデル注入のサイクルの中で、極少数のテクノロジーリーダーを豊かにします。
それはあなた自身よりもあなたをよく理解します。どのボタンを押せばあなたをもっと笑わせ、もっと怒らせ、もっと消費させるかを知っています。見た目にはそうですが、それはあなたに責任を負いません。
最初、暗号技術は AI の集中化に対抗する力と見なされていました。暗号技術は、分散した個人が共同で努力し、共通の目標を達成することを調整できます。しかし、今、その能力は 中央銀行 よりも強力な敵に直面しています：集中型AIです。今回は、時間がありません。私たちはAIの集中化の傾向に抵抗するために迅速に行動する必要があります。
