情報金融の未来：ポスト希少性システムとAIの共演
予測市場は従来の金融ツールを超え、情報検証の知恵の媒体となり、情報金融（Info Finance）は金融インセンティブと技術革新を用いてデータの価値を再定義しています。AOの後希少性計算アーキテクチャとAIエージェントは予測市場のスマート化と普及を促進し、未来の情報金融分野に新しいパラダイムを創造しています。
予測市場を極めるのは、記者会見？最近終了したアメリカの選挙では、Polymarketが市場駆動のデータを活用して、トランプの勝率が従来の世論調査よりも高いことを成功裏に予測し、瞬く間に大衆とメディアの注目を集めました。人々は次第に、Polymarketがもはや単なる金融ツールではなく、情報の場における「バランサー」であり、市場の知恵を用いてセンセーショナルなニュースの真偽を検証する役割を果たしていることに気づき始めています。
Polymarketが注目を集める中、Vitalikは全く新しい概念である「情報金融（Info Finance）」を提唱しました。この金融インセンティブと情報を結びつけたツールは、ソーシャルメディア、科学研究、ガバナンスモデルを覆し、意思決定の効率を向上させる新たな方向性を切り開くことができます。AIとブロックチェーンの進展に伴い、情報金融も新たな転換点を迎えています。
情報金融という野心的な新興分野に対し、Web3の技術と理念は、迎え入れる準備が整っているのでしょうか？本稿では、予測市場を切り口に、情報金融の核心理念、技術的支援、そして未来の可能性を探ります。
情報金融：金融ツールを用いて情報を取得・活用する
情報金融の核心は、金融ツールを用いて情報を取得し、意思決定の効率と正確性を向上させることです。予測市場はその典型的な例であり、問題を金融インセンティブに結びつけることで、参加者の正確性と責任感を促進し、真実を求めるユーザーに明確な予測を提供します。
情報金融は巧妙な市場設計として、参加者が特定の事実や判断に反応するよう導くことができ、適用シーンは分散型ガバナンスや科学的審査など多岐にわたります。同時に、AIの登場はさらなるハードルを下げ、微視的な意思決定も市場で効果的に機能することを可能にし、情報金融の普及を促進しています。
Vitalikは特に、現在の10年が情報金融を拡張するための最適な時期であると述べています。スケーラブルなブロックチェーンは、情報金融に安全で透明、信頼できるプラットフォームのサポートを提供し、AIの導入は情報取得の効率を向上させ、情報金融がより精緻な問題を扱えるようにします。情報金融は従来の予測市場の制限を突破するだけでなく、多様な分野の潜在能力を引き出す能力を示しています。
しかし、情報金融の拡張に伴い、その複雑性と規模は急激に増加しています。市場は膨大なデータを処理し、リアルタイムでの意思決定と取引を行う必要があり、高効率で安全な計算能力が厳しい課題となっています。同時に、AI技術の急速な発展は、さらなる革新モデルを生み出し、計算需要を加速させています。このような背景の中で、安全で実行可能な後希少性計算システムが、情報金融の持続的な発展に不可欠な基盤となっています。
現在の状況、後希少性計算システムとは
「後希少性計算システム」は現在、統一された定義が欠けていますが、その核心的な目標は従来の計算リソースの制限を突破し、低コストで広く利用可能な計算能力を実現することです。分散型、リソースの豊富さ、高効率な協力を通じて、この種のシステムは大規模で柔軟な計算タスクの実行をサポートし、計算リソースを「非希少」に近づけます。このアーキテクチャにおいて、計算能力は単一の依存から解放され、ユーザーは自由に低コストでリソースにアクセスし、共有できるようになり、普及計算の普及と持続可能な発展を促進します。
ブロックチェーンの文脈において、後希少性計算システムの重要な特徴には、分散型、リソースの豊富さ、低コスト、高度なスケーラビリティが含まれます。
公共チェーンの高性能競争
現在、主要な公共チェーンは、ますます複雑化するアプリケーションのニーズに応えるために性能を激しく競っています。現在の公共チェーンエコシステムの状況を見渡すと、発展のトレンドは従来の単一スレッドモデルからマルチスレッド並列計算モデルへと移行しています。
従来の高性能公共チェーン：
- Solana： 設計当初から、Solanaは並列計算アーキテクチャを採用し、高スループットと低遅延を実現しています。その独自のProof of History（PoH）コンセンサスメカニズムにより、毎秒数千件の取引を処理することが可能です。
- PolygonとBSC： これらは並列EVMソリューションを積極的に開発し、取引処理能力を向上させています。例えば、PolygonはzkEVMを導入し、より効率的な取引検証を実現しています。
新興の並列公共チェーン：
- Aptos、Sui、Sei、Monad： これらの新興公共チェーンは、データストレージの効率を最適化したり、コンセンサスアルゴリズムを改善したりすることで、高性能を実現するよう設計されています。例えば、AptosはBlock-STM技術を採用し、並列取引処理を実現しています。
- Artela： ArtelaはEVM++の概念を提唱し、ネイティブ拡張（Aspect）を通じてWebAssemblyランタイムで高性能なカスタムアプリケーションを実現しています。並列実行と弾力的なブロックスペース設計を活用し、ArtelaはEVMの性能ボトルネックを効果的に解決し、スループットとスケーラビリティを大幅に向上させています。
性能競争は熾烈を極めており、どちらが優れているかはまだ判断が難しいです。しかし、この激しい競争の中で、AOを代表とする新たなアプローチの提案も存在します。AOは独立した公共チェーンではなく、Arweaveに基づく計算層であり、独自の技術アーキテクチャを通じて並列処理能力とスケーラビリティを実現しています。AOは後希少性計算システムに向けた強力な競争者であり、情報金融の大規模な実現を支援することが期待されています。
情報金融を支える、AOの構築ブループリント
AOは、Arweaveネットワーク上で動作するActor Oriented（役割指向）コンピュータであり、統一された計算環境とオープンなメッセージング層を提供します。分散型でモジュール化された技術アーキテクチャを通じて、情報金融の大規模な応用と従来の計算環境の融合を可能にします。
AOのアーキテクチャはシンプルで効率的であり、核心コンポーネントは以下の通りです：
- プロセス（Process）はAOネットワーク内の基本的な計算単位であり、メッセージ（Message）を通じて相互作用を実現します；
- スケジューリングユニット（SUs）はメッセージの順序付けと保存を担当します；
- 計算ユニット（CUs）は状態計算タスクを担います；
- メッセンジャーユニット（MUs）はメッセージの伝達とブロードキャストを担当します。
モジュール間のデカップリング設計は、AOシステムに卓越したスケーラビリティと柔軟性を与え、さまざまな規模と複雑さのアプリケーションシーンに適応できるようにします。したがって、AOシステムは以下の核心的な利点を持っています：
- 高スループットと低遅延の計算能力：AOプラットフォームの並列プロセス設計と効率的なメッセージングメカニズムにより、毎秒数百万件の取引を処理することが可能です。この高スループット能力は、グローバルな情報金融ネットワークを支えるために重要です。同時に、AOの低遅延通信特性は、取引とデータ更新の即時性を保証し、ユーザーにスムーズな操作体験を提供します。
- 無限のスケーラビリティとモジュール化設計：AOプラットフォームはモジュール化アーキテクチャを採用し、仮想マシン、スケジューラ、メッセージング、計算ユニットをデカップリングすることで、非常に高いスケーラビリティを実現しています。データスループットの増加や新しいアプリケーションシーンの接続に対して、AOは迅速に適応できます。このスケーラビリティは、従来のブロックチェーンの性能ボトルネックを突破するだけでなく、開発者に複雑な情報金融アプリケーションを構築するための柔軟な環境を提供します。
- 大規模計算とAI統合のサポート：AOプラットフォームはすでにWebAssembly 64ビットアーキテクチャをサポートしており、MetaのLlama 3などのほとんどの完全な大規模言語モデル（LLM）を実行できます。これにより、AIとWeb3の深い統合のための技術基盤が提供されます。AIは情報金融の重要な推進力となり、スマートコントラクトの最適化、市場分析、リスク予測などのアプリケーションに関与します。AOプラットフォームの大規模計算能力は、これらのニーズを効率的にサポートします。同時に、WeaveDrive技術を通じて無限のストレージを持つArweaveに接続することで、AOプラットフォームは複雑な機械学習モデルのトレーニングとデプロイに独自の利点を提供します。
AOはその高スループット、低遅延、無限のスケーラビリティ、AI統合能力により、情報金融の理想的なプラットフォームとなります。リアルタイム取引から動的分析まで、AOは大規模計算と複雑な金融モデルの実現を卓越して支援し、情報金融の普及と革新を推進する道を開いています。
情報金融の未来：AI駆動の予測市場
情報金融の次世代予測市場は、どのような色合いを持つべきでしょうか？過去を振り返ると、従来の予測市場は長年にわたり三つの主要な痛点に直面してきました：市場の信頼性不足、ハードルの高さ、普及の制限です。PolyMarketのようなWeb3のスタープロジェクトでさえ、これらの課題を完全に回避することはできませんでした。例えば、イーサリアムETFの予測イベントが短すぎる挑戦期間やUMAの投票権が過度に集中していることから、操作リスクがあると疑問視されました。さらに、その流動性は人気のある分野に集中しており、ロングテール市場の参加度は低いです。加えて、一部の国（イギリス、アメリカ）ではユーザーが規制の制約を受けており、予測市場の普及をさらに妨げています。
情報金融の未来の発展には、新しい世代のアプリケーションが必要です。AOの卓越した性能条件は、このような革新のための肥沃な土壌を提供しており、Outcomeを代表とする予測市場プラットフォームが情報金融の実験の新たな焦点となっています。
Outcomeは現在、基本的な投票とソーシャル機能をサポートする製品の初期形態を持っています。その真の潜在能力は、将来的にAIと深く結びつき、AIエージェントを利用して信頼のない市場決済メカニズムを構築し、ユーザーが自ら予測エージェントを作成し使用できるようにすることにあります。一般の人々に透明で効率的、低ハードルの予測ツールを提供することで、予測市場の大規模な普及をさらに推進する可能性があります。
Outcomeを例にとると、AOに基づいて構築された予測市場は以下の核心的な特性を持つことができます：
- 信頼のない市場決議：Outcomeの核心は自律エージェント（Autonomous Agents）です。これらのエージェントはAIによって駆動され、事前に設定されたルールとアルゴリズムに基づいて独立して運用され、市場決議プロセスの透明性と公正性を確保します。人為的な干渉がないため、このメカニズムは操作リスクを最小限に抑え、ユーザーに信頼できる予測結果を提供します。
- AIに基づく予測エージェント：Outcomeプラットフォームは、ユーザーがAI駆動の予測エージェントを作成し使用することを許可します。これらのエージェントは、さまざまなAIモデルと豊富なデータソースを統合し、正確な分析と予測を行います。ユーザーは自身のニーズや戦略に応じて、個別の予測エージェントをカスタマイズし、さまざまな市場テーマに参加することができます。この柔軟性は、予測の効率と適用性を大幅に向上させます。
- トークン化されたインセンティブメカニズム：Outcomeは革新的な経済モデルを導入し、ユーザーは市場予測、エージェントサービスの購読、データソースの取引に参加することでトークン報酬を得ることができます。このメカニズムは、ユーザーの参加意欲を高めるだけでなく、プラットフォームエコシステムの健全な発展を支えるものです。
AI駆動の予測市場ワークフロー
OutcomeはAIモデルを導入することで半自動または全自動エージェントモードの設計を実現し、ArweaveとAO上に広く構築された情報金融アプリケーションに革新的なアイデアを提供します。大まかに以下のワークフローアーキテクチャに従います：
1. データストレージ
- リアルタイムイベントデータ（Real-time Event Data）：プラットフォームはリアルタイムデータソース（ニュース、ソーシャルメディア、オラクルなど）を通じてイベントに関連する情報を収集し、Arweaveに保存してデータの透明性と改ざん防止を確保します。
- 歴史的イベントデータ（Historical Event Data）：過去のイベントデータと市場行動の記録を保存し、モデリング、検証、分析に使用するためのデータサポートを提供し、持続可能な最適化の閉ループを形成します。
2. データ処理と分析
- LLM（大規模言語モデル）：LLMはデータ処理とインテリジェント分析の核心モジュール（AOプロセスの一つ）であり、Arweaveに保存されたリアルタイムイベントデータと歴史的データを深く処理し、イベントに関連する重要な情報を抽出し、後続のモジュール（感情分析、確率計算など）に高品質な入力を提供します。
- イベント感情分析（Event Sentiment Analysis）：ユーザーと市場のイベントに対する態度（肯定的/中立/否定的）を分析し、確率計算とリスク管理の参考を提供します。
- イベント確率計算（Event Probability Calculation）：感情分析の結果と歴史的データに基づき、イベント発生の確率を動的に計算し、市場参加者の意思決定を支援します。
- リスク管理（Risk Management）：市場内の潜在的なリスクを特定し制御し、市場操作や異常な賭け行為を防止し、市場の健全な運営を確保します。
3. 予測実行と検証
- 取引エージェント（Trading Agent）：AI駆動の取引エージェントは、分析結果に基づいて自動的に予測と賭けを実行し、ユーザーの手動介入を必要としません。
- 結果検証（Outcome Verification）：システムはオラクルなどのメカニズムを通じてイベントの実際の結果を検証し、検証データをHistorical Event Dataモジュールに保存して結果の透明性と信頼性を確保します。さらに、歴史的データは後続の予測に参考を提供し、持続的な最適化の閉ループシステムを形成します。
このワークフローは、AI駆動のインテリジェントな予測と分散型の検証メカニズムを通じて、高効率で透明かつ信頼のない予測エージェントアプリケーションを実現し、ユーザーの参加ハードルを下げ、市場運営を最適化します。AOの技術アーキテクチャに基づくこのモデルは、情報金融をスマート化と普及化に向けて導く可能性があり、次世代の経済革新の核心的なプロトタイプとなるでしょう。
まとめ
未来は、雑多な情報から真実を引き出すことに長けた人々のものである。情報金融は、AIの知恵とブロックチェーンの信頼をもってデータの価値と使用方法を再定義しています。AOの後希少性アーキテクチャからOutcomeのインテリジェントエージェントまで、この結合は予測市場を単なる確率の計算から意思決定科学の再探求へと変えています。AIは参加のハードルを下げるだけでなく、膨大なデータの処理と動的分析を可能にし、情報金融に全く新しい道を開いています。
アラン・チューリングが言ったように、計算は効率をもたらし、知恵は可能性を啓発します。AIと共に舞い、情報金融は複雑な世界をより明確にし、効率と信頼の間に新たなバランスを見出すことが期待されています。
参考資料
