AIとブロックチェーンの融合：Web3と人工知能の結合の展望と課題を探る

近年、人工知能(AI)とブロックチェーン技術の急速な発展により、AI+Cryptoが投資のホットスポットとなっています。ブロックチェーンの去中心化、高透明度、低エネルギー消費、反独占特性はAIシステムと相互補完関係を形成し、新たな機会をもたらしています。

業界の専門家は、AIとブロックチェーンの結合応用は主に四つのカテゴリーに分けられると考えています：アプリケーションの参加者、インターフェース、ルール、および目標。CryptoにおけるAIの役割は、より"アプリケーション"の観点から考慮されるべきであり、計算能力、アルゴリズム、データなどの最適化を含みます。

研究機関はAIのCryptoにおける応用を基盤層、実行層、アプリケーション層に分類しています。それぞれの層には探求すべき機会が存在します。例えば、zkML技術はゼロ知識証明とブロックチェーンを組み合わせて、AIエージェントの行動に対する安全で検証可能かつ透明なソリューションを提供します。さらに、AIはデータ処理、自動化されたdApp開発、オンチェーン取引の安全性などの実行面でも大きな可能性を示しています。アプリケーション層では、AI駆動の取引ロボット、予測分析ツール、AMM流動性管理などがDeFi分野で重要な役割を果たしています。

本稿では、AI+Crypto分野の投資方向について詳細に探討し、基盤インフラ層とアプリケーション層の革新と発展に重点を置き、中長期的な投資戦略の観点からAIとブロックチェーンの結合の展望と課題を分析します。

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AIトラックの主な方向

ブロックチェーンは、中央集権、透明性、エネルギー消費、独占化などの面で人工知能と鮮明な対比を成しています。業界の専門家はAIとブロックチェーンを組み合わせたアプリケーションを4つの大きなカテゴリに分けています：

1. アプリケーションにおける参加者としてのAI
2. アプリケーションのインターフェースとしてのAI
3. アプリケーションのルールとしてのAI
4. アプリケーションの目標としてのAI

生産力と生産関係の観点から見ると、Cryptoは主に生産関係を提供します。3つの方向から考えることができます：

1. 効率的な算力の最適化：分散型で効率的な算力リソースを提供し、単一障害点のリスクを減少させ、全体の計算効率を向上させます。
2. アルゴリズムの最適化：アルゴリズムまたはモデルのオープンソース、共有、および革新を促進します。
3. データの最適化：データの非中央集権的なストレージ、貢献、使用、及び安全管理を実現する。

AI+Web3プロジェクトは、基礎層、実行層、アプリケーション層の3つの方向から探求できます:

• 基礎層：モデルのトレーニング、データ、分散型計算能力、ハードウェアなどを含み、zk技術とML技術の統合に重点を置いています。
• 実行層：データ処理、伝送、AIエージェント、zkML、FHEなどのモデルレイヤー技術に関与。
• アプリケーション層：主にAI+DeFi、AI+GameFi、メタバース、AIGC、Memeなど、そしてブロックチェーンのRAAS、オラクル、協処理器、UBIなどに焦点を当てています。

その中で、インフラ層とアプリケーション層のプロジェクトが比較的早く発展しており、計算力のIo.net、基礎モデルのFlock、ブロックチェーンインフラストラクチャのZeroGravity、AIエージェントのMyshell、アプリケーション層の0xScopeなどがあります。

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方向性を探ることに集中する

1. zkMLの方向性

zkML技術は、ゼロ知識証明とブロックチェーンを組み合わせることによって、AIエージェントの行動を監視し制約するための安全で検証可能かつ透明なソリューションを提供します。それはプライバシーを保護しつつ、AIが特定のタスクを実行することを検証でき、スマートコントラクトをより柔軟にし、より多くのアプリケーションシーンに適応します。

典型プロジェクトには次のものが含まれます：

1. Modulus Labs：多様なzkMLプロジェクト、オンチェーンAIアプリケーションの例を構築。
2. Giza：チェーン上でAIモデルを展開できるプロトコルで、チェーン上のAI開発に代替の道を提供します。
3. Zkaptcha：Web3におけるロボット問題に特化し、スマートコントラクトに対してCAPTCHAサービスを提供します。

II. データ処理の方向性

AIの実行レイヤーでの突破は、主に以下の点に表れています：

1. AIとチェーン上のデータ分析：AI技術を利用してブロックチェーンデータを深く掘り下げ、より多くの洞察を得る。
2. AIと自動化dApp開発：AI開発ツールを使用して開発者がスマートコントラクトを迅速に作成し、エラーを自動的に修正するのを助けます。
3. AIとブロックチェーン上の取引の安全性：ブロックチェーン上にAIエージェントを展開し、AIアプリケーションの安全性と信頼性を向上させる。

プロジェクトケース：SeQure、AIを活用してリアルタイムで監視と分析を行うセキュリティプラットフォーム。

3. AI+DeFiの方向性

AIとDeFiの結合は主に以下のいくつかの側面に現れます：

1. AI駆動の取引ロボット：迅速かつ正確に取引を実行し、市場データを分析します。
2. 予測分析：市場のトレンドと潜在的な価格動向に関する信頼できる予測を提供します。
3. AMM流動性管理:流動性範囲をインテリジェントに調整して、AMMの効率と収入を最適化します。
4. 決済保護と債務ポジション管理：オンチェーンとオフチェーンデータを組み合わせて、スマート決済保護戦略を実現します。
5. 複雑なDeFi構造化商品設計：金融AIモデルに依存して金庫メカニズムを設計し、商品の知能と柔軟性を向上させる。

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###第四に、AI+GameFi

AIのGameFiプロジェクトにおける応用は主に次の点に体現されています：

1. ゲーム戦略の最適化：プレイヤーの習慣を学ぶことで、ゲームの難易度と戦略を調整します。
2. ゲーム資産利用管理：プレイヤーがゲーム内の仮想資産を効果的に管理し、取引するのを助けます。
3. ゲームのインタラクションを強化する：スマートな応答式NPCを作成し、ゲームの没入感を高める。

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投資戦略分析

• 短期：CryptoにおけるAIの最初の適用分野、例えば概念的なAIアプリケーションやmemeに注目する。
• 中期：AIエージェントとインテントの統合、及びスマートコントラクトとの統合に注目。
• 長期：AIとzkML技術の結合に注目しており、これが最終的にCrypto分野に深遠な影響を与える可能性があります。

AIエージェントは、特定の方向性として、大規模な応用に最も近いAI分野と考えられています。物語の観点から見ると、AIエージェントはセクシーで魅力的な美女に例えられ、GPUクラウドコンピューティングは落ち着いた成熟した中年の実業家のようであり、DA層のAI大モデルは髪の乱れた科学者に似ています。

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