執筆：Luke、火星ファイナンス
人工知能（AI）の波に乗って、暗号AIプロジェクトはまるで黒馬のように、ブロックチェーンとトークン経済を用いて従来のAIの堅実な歩みを覆そうとしています。しかし、NVIDIAのスタートアップ加速プログラム（Inception Program）、このAIスタートアップの「聖域」は、「暗号通貨」に関連するプロジェクトに対して目に見えないハードルを設けています。2025年4月、Hive IntelligenceなどのプロジェクトがAIの核心によって壁を突破しましたが、暗号AI全体は依然としてNVIDIAの大雅の殿堂に登ることが難しいです。これらのプロジェクトが頻繁に阻まれる理由は何でしょうか？
Crypto AI vs. Traditional AI: A Distinct Track
従来のAIはテクノロジーの主力であり、医療診断から自動運転への革命を推進しています。 アルゴリズムの最適化、モデルトレーニング、およびエンタープライズアプリケーションに焦点を当てており、主にベンチャーキャピタルまたは企業協力によって資金提供されており、比較的成熟した規制環境と明確な開発パスがあります。 Crypto AIは、AIをブロックチェーンや暗号通貨と組み合わせて、分散型コンピューティング、暗号取引の最適化、またはトークンインセンティブのエコシステムを探求するという、異なるアプローチを取ります。 例えば、ai16zはDAOを通じてAIエージェントの開発をサポートし、Bittensorは分散型モデルマーケットプレイスを構築し、Fetch.AI 分散型機械学習ネットワークに焦点を当てています。 これらのプロジェクトは、トークン販売やDeFiを通じて調達されることが多く、イノベーションへの情熱を持っていますが、市場のボラティリティや規制の圧力にも悩まされています。
両者の違いは昼と夜のようです。従来のAIは技術が王であり、企業や研究に向けて着実に進んでいます。一方、暗号AIは去中心化の夢と投機の影に揺れ動き、トークン経済の変動性が「正統性に欠ける」と見なされています。この分野の違いは、NVIDIAの選定基準に伏線を張っています。
NVIDIAのスタートアップ加速プログラム：AIの厳しい門番
NVIDIAのスタートアップ加速プログラムは、AIスタートアップの灯台であり、最先端のGPUリソース、技術指導、業界人脈を提供し、企業が生成AIやデータサイエンスなどの分野で飛躍するのを支援します。選考基準は一見緩やかに見えますが、実際には技術革新と市場の可能性の組み合わせを重視しています。NVIDIAが「暗号通貨」プロジェクトに制限を設けているという噂は、同社の最高技術責任者であるMichael Kaganが2023年に述べた「暗号通貨は社会に無価値であり、AIの変革力には及ばない」という見解に由来しています。この見解は暗号AIに影を落としているようですが、Flux（2023年）、Hive Intelligence（2025年）などのプロジェクトが選ばれたことは、NVIDIAが全てを否定しているわけではなく、慎重に選別していることを示しています。
エヌビディアの警戒心に痕跡がないわけではない。 2017年の暗号通貨ブームはGPUの不足につながり、ゲーマーは不満を漏らしました。 2022 年、SEC は Nvidia にマイニング収益の開示を怠ったとして 550 万ドルの罰金を科しました。 これらの教訓により、エヌビディアは暗号関連プロジェクトのリスクに非常に敏感になり、AIの「正当な」軌道に焦点を当てることを好みます。
暗号AIがなぜ人気を得にくいのか？多面的な考慮の背後に
NVIDIAの暗号AIに対する疎外は単なる排除ではなく、戦略、法的、および評判の総合的な考慮に基づいている。
戦略的な好み：NVIDIAは、医療、自動運転などの分野でのAIの突破を推進することに専念しており、従来のAIの安定した出力はそのビジョンにより適合しています。暗号AIがトークン投機や暗号取引に焦点を当てる場合、これらの核心的な目標から逸脱する可能性があります。
法的リスク：トークンの発行は証券規制に触れる可能性があり、規制の審査を引き起こすことがあります。NVIDIAのSECによる罰金の経験は、同様のリスクを避けることを促しています。従来のAIのコンプライアンスはより魅力的です。
評判に関する懸念：暗号業界は詐欺や高エネルギー消費のマイニングという悪影響に悩まされている。テクノロジーの巨人であるNVIDIAは、その革新的なブランドの純粋さを維持する必要があり、論争を引き起こす可能性のあるプロジェクトには慎重に対処するべきである。
リソース配分：スタートアップアクセラレーションプログラムのリソースは限られており、NVIDIAはトークン経済に依存する暗号プロジェクトではなく、生成AIのようなGPUエコシステムと深く協調したAIプロジェクトを優先的にサポートします。
それにもかかわらず、Hive Intelligenceの選出は、暗号AIが技術を中心に、ブロックチェーンを補助として活用することで、大きな扉を開く可能性があることを示しています。
暗号AIプロジェクトの限界:ai16z、Bittensor(TAO)、Fetch.AI(FET)を例にとります
暗号AIの課題を深く理解するために、以下に三つの代表的なプロジェクト——ai16z、Bittensor（TAO）、Fetch.AI（FET）の不足と限界を分析し、技術、市場、エコロジーにおけるボトルネックを明らかにします。
ai16z：生態依存とコミュニティガバナンスのリスク
プロジェクト概要
ai16zはAIとブロックチェーンを組み合わせた投資DAO（分散型自治組織）であり、そのElizaフレームワークを通じてAIエージェントの開発をサポートしています。トークン$AI16Zの時価総額は2025年初頭に255億ドルを突破する見込みです。そのエコシステムには$DEGENAI、$ELIZAなどのトークンが含まれており、コミュニティ駆動とエアドロップメカニズムを活用して開発者と投資家を引き付けています。ai16zは暗号AIのリーダーと見なされており、スマートフォン時代の「iOS」に似ています。
制限分析
生態学的複雑さと依存関係:
ai16zの成功はそのElizaフレームワークのネットワーク効果に依存していますが、エコシステム内のトークン（$ELIZAや$METAVなど）が多く、調整が難しくなっています。フレームワークのオープンソース性は開発者を引き付けますが、断片化を引き起こし、統一基準の形成が難しくなる可能性があります。2025年の予測では、新しいプロトコルが低遅延推論やノーコードツールを通じてその地位に挑戦する可能性があり、ai16zはリーダーシップを維持するために継続的な革新が必要です。
ガバナンスと投機リスク：
DAOとして、ai16zの意思決定はコミュニティの投票に依存していますが、高い市場価値とエアドロップメカニズムは短期的な投機家を引き寄せる可能性があり、長期的な開発者を引き寄せないかもしれません。Xプラットフォーム上では、既にユーザーが類似プロジェクトのトークン配分の透明性について疑問を投げかけており、ai16zは利益団体の操縦を避けるためにガバナンスを強化する必要があります。
技術的ハードル：
ElizaフレームワークはGitHubで非常に人気がありますが、その複雑さが暗号背景を持たない開発者の参加を制限し、潜在的なユーザー層を狭める可能性があります。従来のAIの標準化ツールと比べて、ai16zのブロックチェーン統合は学習コストを増加させます。
改善の方向性
ai16zはエコシステムの構造を簡素化し、より使いやすい開発ツールを導入し、投機と革新のバランスを取るためにガバナンスの透明性を強化する必要があります。
ビッテンソー（TAO）：インフレ圧力と市場の関心の分散
Bittensor（TAO）は、分散型AIモデル市場であり、トークン$TAOはマイナーにモデルの提供を促進し、検証者が品質を評価します。そのパラレルチェーン（サブネット）アーキテクチャは、画像やテキストなどのタスクをサポートし、2024年には市場価値が390億ドルに達し、暗号市場での上位にランクインします。2025年第1四半期に導入される予定のdTAOメカニズムは、サブネットに独立したトークンを導入し、インセンティブの配分を最適化します。
インフレとトークン経済：
TAOの高インフレ計画はトークンの価値を希薄化し、価格は2024年にAIブームに伴って急騰せず、1年前の水準にとどまっています。Xプラットフォームのユーザーは、初期の500万+ TAOの配分が透明性に欠けると批判し、高い70%のステーキング率が実際の流通時価総額がわずか60億ドルであることを隠しています。時価総額の虚高問題は投資家の信頼を損なっています。
細分化された市場フォーカス:
Bittensorのサブネット（例えばNineteen.ai）は推論速度でWeb2を超えていますが、市場の注目はAIエージェントプラットフォームに移っています。TAOの「デジタルハニカム」モデルは広く認識されていません。2025年の予測では、dTAOが転機をもたらす可能性がありますが、サブネットが実際のアプリケーション価値を示す必要があります。
技術的な複雑さ:
Bittensorのサブネットアーキテクチャは柔軟でありながら複雑で、マイナーと検証者はTAOをステーキングし、ブロックチェーンの知識を習得する必要があるため、非暗号開発者の参加が制限されています。従来のAIのクラウドコンピューティングプラットフォームと比較して、その分散型モデルは使いやすさにおいて若干劣ります。
Bittensorはインフレーションメカニズムを最適化し、dTAOの実装を加速させてサブネットの魅力を高め、技術的なハードルを下げるためによりユーザーフレンドリーなインターフェースを開発する必要があります。
Fetch.AI(FET):エコロジカル・インテグレーションと競争圧力
Fetch.AI(FET)は、分散型機械学習ネットワークを通じてDeFi、輸送、その他のシナリオをサポートし、2024年にSingularityNETおよびOcean Protocolと合併してASIアライアンスを形成し、トークン$ASIの成長を倍増させます。 FETは、開発者や企業ユーザーにアピールするオープンでパーミッションレスなネットワークを特徴としています。
合併統合の課題:
ASI連盟は、第三者リソースを統合することで分散型AGIの加速を目指していますが、トークンの移行とエコシステムの統合が複雑さを増しています。一部のユーザーは、合併がFETの独立性を弱める可能性を懸念しており、短期的にはリソースの配分が不均等になることで開発の進捗に影響を与える可能性があります。
競争圧力:
2024年の暗号AIプロジェクトは600以上に達し、市場価値は700億ドルを突破し、Fetch.AIはBittensorやNEAR Protocolなどの競合に直面しています。SolanaエコシステムのAIエージェントプロジェクトは、低コストで高スループットを実現し、その市場シェアを脅かしています。FETは性能とコストのさらなる最適化が必要です。
アプリケーションの実用化が不十分:
FETはDeFiや交通分野での応用がありますが、実際の採用率は予想を下回っています。従来のAIの成熟した企業ケースと比較して、FETの分散型ネットワークは商業化においてまだ突破が必要であり、より多くのフラッグシップケースがその価値を証明する必要があります。
Fetch.AIはASI連合の統合を加速し、競争に対応するためにネットワーク性能を最適化し、市場での認知を高めるために象徴的なアプリケーションの実現を推進する必要があります。
暗号AIの共通のボトルネックとNVIDIAの検討
ai16z、Bittensor、Fetch.AI の制限により、暗号AIの一般的な問題が明らかになりました。
トークン投機：インフレや不透明な配分（例：TAO）は信頼を損なう。投機が技術的価値を覆い隠す。
技術的障壁：ブロックチェーンの統合は開発の難易度を上げ、暗号を持たないユーザーの参加を制限します。
市場の断片化：新しいプロトコルが次々と登場し、既存のプロジェクトは競争力を維持するために継続的な革新が必要です。
規制リスク：トークンエコノミーは証券法の審査を引き起こす可能性があり、不確実性が増す。
これらの問題はNVIDIAのスクリーニングロジックに直接関連しています。アクセラレーションプログラムは、技術主導でリスクの低いプロジェクトを好みますが、暗号AIの投機性と複雑性は「大衆に受け入れられない」と見なされる可能性があります。しかし、ai16zのコミュニティの活力、Bittensorのサブネットの革新、FETのオープンネットワークも潜在能力を示しており、最適化できれば、まだ突破の可能性があります。
NVIDIAの扉をノックする:暗号化されたAIのブレークスルー
暗号AIがNVIDIAの支持を得るためには、ターゲットを絞った改善が必要です。
AIの核心に焦点を当てる：アルゴリズムの革新やGPU集中的なアプリケーションを強調し、トークンの投機的な色合いを薄める。
ハードルを下げる：使いやすいツールを開発し、従来のAI開発者を引きつけ、ユーザー層を拡大する。
透明なガバナンス：トークン配分とコミュニティの意思決定を最適化し、信頼を強化します。
ランディングアプリケーション:分散型AIのビジネス価値を証明する象徴的なユースケースを作成します。
Hive Intelligenceの成功事例は、NVIDIAが技術革新に対してオープンな態度を持っていることを示しています。暗号AIはAIを旗印とし、ブロックチェーンを補助として、「投機」というレッテルから脱却する必要があります。
結論:背を向けられる状態から侵入状態へ
NVIDIAのスタートアップ加速プログラムは、AIと暗号の交差点における試練の場であり、暗号AIに対する慎重さは革新とリスクの駆け引きを反映しています。従来のAIの堅実さと暗号AIの破壊的な性質は明確に対照的であり、ai16z、Bittensor、Fetch.AIの限界—投機、複雑さ、競争圧力—は、なぜ彼らが「大雅の間」に上がることが難しいのかを説明しています。しかし、暗号AIの潜在能力は無視できません。分散型の夢、技術と経済の融合が、業界を前進させています。NVIDIAの「拒絶」は終点ではなく、挑戦です。暗号AIが技術を剣、信頼を盾として使うことができれば、新たなAIとブロックチェーンの共舞の章を開くことができるかもしれません。
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暗号化AIが英偉達に拒まれる——暗号化プロジェクトはなぜ大雅の堂に登れないのか？
執筆：Luke、火星ファイナンス
人工知能（AI）の波に乗って、暗号AIプロジェクトはまるで黒馬のように、ブロックチェーンとトークン経済を用いて従来のAIの堅実な歩みを覆そうとしています。しかし、NVIDIAのスタートアップ加速プログラム（Inception Program）、このAIスタートアップの「聖域」は、「暗号通貨」に関連するプロジェクトに対して目に見えないハードルを設けています。2025年4月、Hive IntelligenceなどのプロジェクトがAIの核心によって壁を突破しましたが、暗号AI全体は依然としてNVIDIAの大雅の殿堂に登ることが難しいです。これらのプロジェクトが頻繁に阻まれる理由は何でしょうか？
Crypto AI vs. Traditional AI: A Distinct Track
従来のAIはテクノロジーの主力であり、医療診断から自動運転への革命を推進しています。 アルゴリズムの最適化、モデルトレーニング、およびエンタープライズアプリケーションに焦点を当てており、主にベンチャーキャピタルまたは企業協力によって資金提供されており、比較的成熟した規制環境と明確な開発パスがあります。 Crypto AIは、AIをブロックチェーンや暗号通貨と組み合わせて、分散型コンピューティング、暗号取引の最適化、またはトークンインセンティブのエコシステムを探求するという、異なるアプローチを取ります。 例えば、ai16zはDAOを通じてAIエージェントの開発をサポートし、Bittensorは分散型モデルマーケットプレイスを構築し、Fetch.AI 分散型機械学習ネットワークに焦点を当てています。 これらのプロジェクトは、トークン販売やDeFiを通じて調達されることが多く、イノベーションへの情熱を持っていますが、市場のボラティリティや規制の圧力にも悩まされています。
両者の違いは昼と夜のようです。従来のAIは技術が王であり、企業や研究に向けて着実に進んでいます。一方、暗号AIは去中心化の夢と投機の影に揺れ動き、トークン経済の変動性が「正統性に欠ける」と見なされています。この分野の違いは、NVIDIAの選定基準に伏線を張っています。
NVIDIAのスタートアップ加速プログラム：AIの厳しい門番
NVIDIAのスタートアップ加速プログラムは、AIスタートアップの灯台であり、最先端のGPUリソース、技術指導、業界人脈を提供し、企業が生成AIやデータサイエンスなどの分野で飛躍するのを支援します。選考基準は一見緩やかに見えますが、実際には技術革新と市場の可能性の組み合わせを重視しています。NVIDIAが「暗号通貨」プロジェクトに制限を設けているという噂は、同社の最高技術責任者であるMichael Kaganが2023年に述べた「暗号通貨は社会に無価値であり、AIの変革力には及ばない」という見解に由来しています。この見解は暗号AIに影を落としているようですが、Flux（2023年）、Hive Intelligence（2025年）などのプロジェクトが選ばれたことは、NVIDIAが全てを否定しているわけではなく、慎重に選別していることを示しています。
エヌビディアの警戒心に痕跡がないわけではない。 2017年の暗号通貨ブームはGPUの不足につながり、ゲーマーは不満を漏らしました。 2022 年、SEC は Nvidia にマイニング収益の開示を怠ったとして 550 万ドルの罰金を科しました。 これらの教訓により、エヌビディアは暗号関連プロジェクトのリスクに非常に敏感になり、AIの「正当な」軌道に焦点を当てることを好みます。
暗号AIがなぜ人気を得にくいのか？多面的な考慮の背後に
NVIDIAの暗号AIに対する疎外は単なる排除ではなく、戦略、法的、および評判の総合的な考慮に基づいている。
戦略的な好み：NVIDIAは、医療、自動運転などの分野でのAIの突破を推進することに専念しており、従来のAIの安定した出力はそのビジョンにより適合しています。暗号AIがトークン投機や暗号取引に焦点を当てる場合、これらの核心的な目標から逸脱する可能性があります。
法的リスク：トークンの発行は証券規制に触れる可能性があり、規制の審査を引き起こすことがあります。NVIDIAのSECによる罰金の経験は、同様のリスクを避けることを促しています。従来のAIのコンプライアンスはより魅力的です。
評判に関する懸念：暗号業界は詐欺や高エネルギー消費のマイニングという悪影響に悩まされている。テクノロジーの巨人であるNVIDIAは、その革新的なブランドの純粋さを維持する必要があり、論争を引き起こす可能性のあるプロジェクトには慎重に対処するべきである。
リソース配分：スタートアップアクセラレーションプログラムのリソースは限られており、NVIDIAはトークン経済に依存する暗号プロジェクトではなく、生成AIのようなGPUエコシステムと深く協調したAIプロジェクトを優先的にサポートします。
それにもかかわらず、Hive Intelligenceの選出は、暗号AIが技術を中心に、ブロックチェーンを補助として活用することで、大きな扉を開く可能性があることを示しています。
暗号AIプロジェクトの限界:ai16z、Bittensor(TAO)、Fetch.AI(FET)を例にとります
暗号AIの課題を深く理解するために、以下に三つの代表的なプロジェクト——ai16z、Bittensor（TAO）、Fetch.AI（FET）の不足と限界を分析し、技術、市場、エコロジーにおけるボトルネックを明らかにします。
ai16z：生態依存とコミュニティガバナンスのリスク
プロジェクト概要
ai16zはAIとブロックチェーンを組み合わせた投資DAO（分散型自治組織）であり、そのElizaフレームワークを通じてAIエージェントの開発をサポートしています。トークン$AI16Zの時価総額は2025年初頭に255億ドルを突破する見込みです。そのエコシステムには$DEGENAI、$ELIZAなどのトークンが含まれており、コミュニティ駆動とエアドロップメカニズムを活用して開発者と投資家を引き付けています。ai16zは暗号AIのリーダーと見なされており、スマートフォン時代の「iOS」に似ています。
制限分析
生態学的複雑さと依存関係:
ai16zの成功はそのElizaフレームワークのネットワーク効果に依存していますが、エコシステム内のトークン（$ELIZAや$METAVなど）が多く、調整が難しくなっています。フレームワークのオープンソース性は開発者を引き付けますが、断片化を引き起こし、統一基準の形成が難しくなる可能性があります。2025年の予測では、新しいプロトコルが低遅延推論やノーコードツールを通じてその地位に挑戦する可能性があり、ai16zはリーダーシップを維持するために継続的な革新が必要です。
ガバナンスと投機リスク：
DAOとして、ai16zの意思決定はコミュニティの投票に依存していますが、高い市場価値とエアドロップメカニズムは短期的な投機家を引き寄せる可能性があり、長期的な開発者を引き寄せないかもしれません。Xプラットフォーム上では、既にユーザーが類似プロジェクトのトークン配分の透明性について疑問を投げかけており、ai16zは利益団体の操縦を避けるためにガバナンスを強化する必要があります。
技術的ハードル：
ElizaフレームワークはGitHubで非常に人気がありますが、その複雑さが暗号背景を持たない開発者の参加を制限し、潜在的なユーザー層を狭める可能性があります。従来のAIの標準化ツールと比べて、ai16zのブロックチェーン統合は学習コストを増加させます。
改善の方向性
ai16zはエコシステムの構造を簡素化し、より使いやすい開発ツールを導入し、投機と革新のバランスを取るためにガバナンスの透明性を強化する必要があります。
ビッテンソー（TAO）：インフレ圧力と市場の関心の分散
プロジェクト概要
Bittensor（TAO）は、分散型AIモデル市場であり、トークン$TAOはマイナーにモデルの提供を促進し、検証者が品質を評価します。そのパラレルチェーン（サブネット）アーキテクチャは、画像やテキストなどのタスクをサポートし、2024年には市場価値が390億ドルに達し、暗号市場での上位にランクインします。2025年第1四半期に導入される予定のdTAOメカニズムは、サブネットに独立したトークンを導入し、インセンティブの配分を最適化します。
制限分析
インフレとトークン経済：
TAOの高インフレ計画はトークンの価値を希薄化し、価格は2024年にAIブームに伴って急騰せず、1年前の水準にとどまっています。Xプラットフォームのユーザーは、初期の500万+ TAOの配分が透明性に欠けると批判し、高い70%のステーキング率が実際の流通時価総額がわずか60億ドルであることを隠しています。時価総額の虚高問題は投資家の信頼を損なっています。
細分化された市場フォーカス:
Bittensorのサブネット（例えばNineteen.ai）は推論速度でWeb2を超えていますが、市場の注目はAIエージェントプラットフォームに移っています。TAOの「デジタルハニカム」モデルは広く認識されていません。2025年の予測では、dTAOが転機をもたらす可能性がありますが、サブネットが実際のアプリケーション価値を示す必要があります。
技術的な複雑さ:
Bittensorのサブネットアーキテクチャは柔軟でありながら複雑で、マイナーと検証者はTAOをステーキングし、ブロックチェーンの知識を習得する必要があるため、非暗号開発者の参加が制限されています。従来のAIのクラウドコンピューティングプラットフォームと比較して、その分散型モデルは使いやすさにおいて若干劣ります。
改善の方向性
Bittensorはインフレーションメカニズムを最適化し、dTAOの実装を加速させてサブネットの魅力を高め、技術的なハードルを下げるためによりユーザーフレンドリーなインターフェースを開発する必要があります。
Fetch.AI(FET):エコロジカル・インテグレーションと競争圧力
プロジェクト概要
Fetch.AI(FET)は、分散型機械学習ネットワークを通じてDeFi、輸送、その他のシナリオをサポートし、2024年にSingularityNETおよびOcean Protocolと合併してASIアライアンスを形成し、トークン$ASIの成長を倍増させます。 FETは、開発者や企業ユーザーにアピールするオープンでパーミッションレスなネットワークを特徴としています。
制限分析
合併統合の課題:
ASI連盟は、第三者リソースを統合することで分散型AGIの加速を目指していますが、トークンの移行とエコシステムの統合が複雑さを増しています。一部のユーザーは、合併がFETの独立性を弱める可能性を懸念しており、短期的にはリソースの配分が不均等になることで開発の進捗に影響を与える可能性があります。
競争圧力:
2024年の暗号AIプロジェクトは600以上に達し、市場価値は700億ドルを突破し、Fetch.AIはBittensorやNEAR Protocolなどの競合に直面しています。SolanaエコシステムのAIエージェントプロジェクトは、低コストで高スループットを実現し、その市場シェアを脅かしています。FETは性能とコストのさらなる最適化が必要です。
アプリケーションの実用化が不十分:
FETはDeFiや交通分野での応用がありますが、実際の採用率は予想を下回っています。従来のAIの成熟した企業ケースと比較して、FETの分散型ネットワークは商業化においてまだ突破が必要であり、より多くのフラッグシップケースがその価値を証明する必要があります。
改善の方向性
Fetch.AIはASI連合の統合を加速し、競争に対応するためにネットワーク性能を最適化し、市場での認知を高めるために象徴的なアプリケーションの実現を推進する必要があります。
暗号AIの共通のボトルネックとNVIDIAの検討
ai16z、Bittensor、Fetch.AI の制限により、暗号AIの一般的な問題が明らかになりました。
トークン投機：インフレや不透明な配分（例：TAO）は信頼を損なう。投機が技術的価値を覆い隠す。
技術的障壁：ブロックチェーンの統合は開発の難易度を上げ、暗号を持たないユーザーの参加を制限します。
市場の断片化：新しいプロトコルが次々と登場し、既存のプロジェクトは競争力を維持するために継続的な革新が必要です。
規制リスク：トークンエコノミーは証券法の審査を引き起こす可能性があり、不確実性が増す。
これらの問題はNVIDIAのスクリーニングロジックに直接関連しています。アクセラレーションプログラムは、技術主導でリスクの低いプロジェクトを好みますが、暗号AIの投機性と複雑性は「大衆に受け入れられない」と見なされる可能性があります。しかし、ai16zのコミュニティの活力、Bittensorのサブネットの革新、FETのオープンネットワークも潜在能力を示しており、最適化できれば、まだ突破の可能性があります。
NVIDIAの扉をノックする:暗号化されたAIのブレークスルー
暗号AIがNVIDIAの支持を得るためには、ターゲットを絞った改善が必要です。
AIの核心に焦点を当てる：アルゴリズムの革新やGPU集中的なアプリケーションを強調し、トークンの投機的な色合いを薄める。
ハードルを下げる：使いやすいツールを開発し、従来のAI開発者を引きつけ、ユーザー層を拡大する。
透明なガバナンス：トークン配分とコミュニティの意思決定を最適化し、信頼を強化します。
ランディングアプリケーション:分散型AIのビジネス価値を証明する象徴的なユースケースを作成します。
Hive Intelligenceの成功事例は、NVIDIAが技術革新に対してオープンな態度を持っていることを示しています。暗号AIはAIを旗印とし、ブロックチェーンを補助として、「投機」というレッテルから脱却する必要があります。
結論:背を向けられる状態から侵入状態へ
NVIDIAのスタートアップ加速プログラムは、AIと暗号の交差点における試練の場であり、暗号AIに対する慎重さは革新とリスクの駆け引きを反映しています。従来のAIの堅実さと暗号AIの破壊的な性質は明確に対照的であり、ai16z、Bittensor、Fetch.AIの限界—投機、複雑さ、競争圧力—は、なぜ彼らが「大雅の間」に上がることが難しいのかを説明しています。しかし、暗号AIの潜在能力は無視できません。分散型の夢、技術と経済の融合が、業界を前進させています。NVIDIAの「拒絶」は終点ではなく、挑戦です。暗号AIが技術を剣、信頼を盾として使うことができれば、新たなAIとブロックチェーンの共舞の章を開くことができるかもしれません。