概要

AIが急速に進化するにつれて、より多くのコンピューティングパワー、データ処理、および協力が必要とされます。性能の限界を持つ従来のブロックチェーンシステムは、AIアプリケーションの成長する需要を満たすことができなくなっています。

AI向けに設計された新世代のレイヤー1ブロックチェーンが登場しました。これらのプロジェクトは、効率、データプライバシー、リソース配分、革新的な技術による分散型コラボレーションなど、重要な課題の解決に焦点を当てています。

この記事では、Bittensor、Vana、Kite AI、Nillion、Saharaなど、主要なAIレイヤー1プロジェクトを中心に、彼らのコア技術、ユースケース、将来の可能性を見直し、分析しています。

AIレイヤー1とは何ですか？

Layer 1ブロックチェーンは、独自のコンセンサスシステムとインフラストラクチャを持つ基本的なブロックチェーンネットワークです。既存のブロックチェーンに依存するレイヤー2ソリューションとは異なり、レイヤー1ブロックチェーンは完全に分散化されたエコシステムを作成および維持します。

AIレイヤー1は、人工知能向けに構築されたブロックチェーンです。その主な目標は、AIモデルのトレーニング、AIタスクの実行、データの共有、インセンティブの提供のために分散システムを作成することです。

AI Layer 1プロジェクトは、ブロックチェーン技術を統合して、AIシステムの透明性と公正さを高め、ブロックチェーンの検証可能性と変更不能性を利用して、AIが「ブラックボックス」であるという永続的な問題に取り組んでいます。

意義:
AIとブロックチェーンの統合は、明確な供給と需要のダイナミクスによって推進される技術革新の重要な分野です。
人工知能は膨大なデータと計算能力に依存しています：ブロックチェーンは分散型データストレージ、モデルホスティング、およびコンピューティングパワーマーケットを提供することができます；
AIの意思決定は不透明です：ブロックチェーンレコードは追跡可能で検証可能なプロセスを提供し、信頼性を高めます；
インセンティブメカニズムの不足：ブロックチェーンのネイティブトークンエコノミーは、データ提供者、コンピューティングノード、モデル開発者に効果的にインセンティブを与えることができます；
データとモデルの所有権は定義が難しいです：スマートコントラクトとオンチェーン検証は、AI資産の所有権と取引の基盤を提供します。
これらの核心ニーズは、AIレイヤー1プロジェクトの急速な成長の原動力です。

主な特長
AI Layer 1は単なる新しい物語ではありません。一般的なブロックチェーンとは異なる技術的焦点があります。
ハイパフォーマンスなコンピューティングパワーと並列処理能力：モデルのトレーニングと推論のための基本的なサポートを提供します;
Native AIエージェントサポート：AIエージェント向けに特別に設計されたランタイム環境と相互作用メカニズムの開発；
ネイティブデータインセンティブメカニズム：トークンを使用してデータの貢献とモデルの共同作業を奨励する;
モデルとタスクのオンチェーン検証および取引：AIアセットの本当のWeb3統合を可能にします。

AIレイヤー1を駆動する4つの主要トレンド
AIレイヤー1の出現は偶然ではありません。それは4つの主要なトレンドによって推進されています。
生成AIの爆発：大規模モデルの普及により、計算能力とデータへの指数関数的な需要が高まっています;
Web3インセンティブメカニズムの進化：データ、モデル、および計算能力のための経済サイクルの創造。
AIエージェントエコシステムの進化した構築：安全な基盤と強固な価値ネットワークが必要です。
ブロックチェーンのモジュラリティへの明確な移行：レイヤー1のブロックチェーンを「汎用」から「特化型」のアーキテクチャに移行する。

主要プロジェクト

ネイティブトークンを持つプロジェクトの概要

ビッテンサー

背景とビジョン
Bittensorは、従来のAI開発の中央集権的な障壁を打破する分散型AIコラボレーションネットワークを構築することを目指しています。グローバルな開発者とコンピューティングプロバイダーに、共同でAIモデルをトレーニングおよび最適化するよう奨励しています。そのビジョンは、市場主導のメカニズムを通じてAIエコシステムの共進化を推進し、オープンで透明なインテリジェントネットワークを作り出すことです。

テクノロジーアーキテクチャとイノベーション
Bittensorは、二層アーキテクチャを採用しています。ルートネットワークがグローバルシステムを調整し、サブネットエコシステムがさまざまなAIタスクをサポートしています。このコアイノベーションは、市場駆動型のリソース割り当てメカニズムであるdTAOにあり、サブネットトークンAlphaを市場で競争させます。リソースは需要に応じて割り当てられ、検証権力は一つのエンティティによるコントロールを回避するために分散化されています。この設計により、効率性とシステムの検閲耐性が向上しています。

アプリケーションシナリオとエコシステム
Bittensorのエコシステムには、Targon（高度な言語モデルに類似したテキスト生成に焦点を当てたもの）、Chutes（LLM APIインターフェースサービスを提供するもの）、PTN（金融取引シグナルを生成するもの）、およびDojo（データラベリングコラボレーションを行うもの）など、複数のサブネットが含まれています。これらのサブモジュールは、Bittensorのテキスト生成、金融予測、およびデータ処理などの幅広い適用可能性を示しています。開発者や産業ユーザーを惹きつけています。

トークン経済と価値
$TAOトークンは、Bittensorエコシステムの中核であり、計算能力の支払い、貢献者への報酬、およびサブネット競争の推進に使用されます。ホルダーは、ネットワークガバナンスに参加するために$TAOをステークしたり、サブネットリワードを獲得したりすることができます。サブネットエコシステムが拡大するにつれて、$TAOへの需要が成長すると予想され、その価値はネットワークの計算能力とアプリケーション活動に密接に関連しています。

ソース

Vana

背景とビジョン
Vanaの目標は、データ主権を再構築し、ユーザーが自らの個人データを真に所有し、恩恵を受けることができるようにすることです。そのビジョンは、分散型テクノロジーを通じてデータの価値を再構築し、ユーザー主導のデータ経済エコシステムを創造することです。

テクノロジーアーキテクチャとイノベーション
Vanaの技術は、データ流動性レイヤーとデータポータビリティレイヤーに分かれており、非保管型のストレージ設計で補完されています。主要なイノベーションは、ユーザーデータがオフチェーンに残ってプライバシーが確保される一方で、流動性インセンティブと貢献者報酬を通じたデータ共有と価値分配が可能になっていることです。このユーザーセントリックモデルは、プライバシー保護と意義ある経済的インセンティブとのバランスを取っています。

アプリケーションシナリオとエコシステム
Vanaの典型的なアプリケーションには、Finquarium（金融データマーケットプレイス）、GPT Data DAO（会話データの収集とガバナンス）、そしてReddit/Twitterデータプロジェクト（ソーシャルメディアデータの利用）が含まれます。これらのシナリオは、Vanaの金融、AIトレーニング、ソーシャル分析などの分野での潜在能力を示しています。これにより、データ貢献者や開発者がエコシステムに参加するようになります。

トークン経済と価値
$VANAはVanaエコシステムを支えます。ユーザーはデータを提供することでそれを獲得し、企業はそのデータにアクセスするためにそれを使います。また、ガバナンス参加も可能です。データ利用が拡大するにつれ、トークンの価値はネットワーク活動にますます結びつくようになります。

ソース：https://www.vana.org/

Nillion

バックグラウンドとビジョン
Nillionは、データプライバシーの課題を解決するために設計されたプライバシー第一のコンピューティングネットワークを構築しています。「ブラインドコンピューティング」と呼ばれる手法を活用することで、暗号化されたデータでの計算を可能にし、安全で大規模なAIおよびWeb3アプリケーションの採用を支援することを目指しています。

テクノロジーアーキテクチャとイノベーション
Nillionの中心には、Nil Message Compute（NMC）があり、これはゼロ知識データ交換を実現するために多者計算（MPC）とゼロ知識証明（ZKP）を統合した「ブラインドコンピューティング」パラダイムです。その中核的な革新は、伝統的なブロックチェーンを使用せずにコンセンサスを達成し、ゼロ漏洩の暗号化処理を維持することにあり、プライバシー重視のアプリケーションに新たな可能性を開拓しています。

アプリケーションシナリオとエコシステム
Nillionのアプリケーションには、Web3認証（ユーザーの身元プライバシー保護）、AIプライバシートレーニング（暗号化されたデータでモデルをトレーニング）、機密データモデリング（企業レベルのプライバシーコンピューティング）が含まれています。これらのシナリオは、そのアイデンティティ管理、AI開発、およびビジネスデータ処理における広範な適用性を示し、プライバシーの必要性を持つ業界のユーザーを惹きつけています。

トークンエコノミーと価値
$NILは、Nillionネットワークのネイティブユーティリティトークンとして機能します。これは、計算タスクの支払いを容易にし、ノードオペレーターにインセンティブを与え、全体のエコシステムの成長を促進します。プライバシー保護計算への需要が高まる中、$NILの価値はネットワーク活動と貢献された計算能力にますます結びついており、強力な長期的ポテンシャルを持っています。

ソース

ハイパーサイクル

背景とビジョン
HyperCycleは、AIエージェント向けの高性能インフラを提供するプロジェクトです。SingularityNETと協力して、AIエージェントのクロスプラットフォームの連携と効率的な運用を加速します。そのビジョンは、次世代のAIアプリケーションをサポートするインフラを構築し、AI技術の普及を推進することです。

テクノロジーアーキテクチャとイノベーション
HyperCycleの技術アーキテクチャは、SingularityNETのエコシステムと深く連携する高性能AIコンピュートサポートレイヤーに焦点を当てています。イノベーションのハイライトには、高性能AIオペレーションのサポート、クロスプラットフォームの協力能力、AIエージェントの実行効率の最適化が含まれ、複雑なマルチエージェントシステムの基盤サポートを提供しています。

アプリケーションシナリオとエコシステム
HyperCycleはまだ完全に開始されていませんが、その典型的なアプリケーションには、分散タスク処理やクロスプラットフォームの知的コラボレーションなど、AIエージェントクラスタが関与する可能性があります。SingularityNETとの連携により、そのエコシステムは教育、医療、金融などの分野でのAIアプリケーションをカバーすることが期待されており、将来性があります。

トークンエコノミクスと価値
$HYPCは、HyperCycleのトークンであり、コンピューティングリソースの支払い、貢献者への報酬、エコシステムのガバナンスへの参加に使用されます。高性能AIインフラストラクチャの一部として、$HYPCの価値はAIエージェントの使用量とコンピューティング需要の規模に密接に関連しています。その長期的な成長は、エコシステムの成熟度に依存しています。

ソース

オリジントレイル

プロジェクトの背景とビジョン
OriginTrailは、知識グラフ技術をAIと統合し、知識資産を管理するための分散型プラットフォームを構築しています。データの検証可能性を向上させ、信頼できる知識の交換を通じて、サプライチェーンや科学研究などの分野でデジタル変革を推進することを目指しています。

テクノロジーアーキテクチャとイノベーション
OriginTrailのコアは、ナレッジグラフ技術とナレッジアセットを保存および検証する分散システムに構築されています。その革新は、検証可能な知識共有を可能にし、データ信頼性を確保し、クロスドメイン統合を容易にします。これらは、複雑なデータアプリケーションのための強固なインフラを提供します。

アプリケーションシナリオとエコシステム
OriginTrailの典型的な応用例には、サプライチェーンの追跡（製品の起源の透明性を確保すること）やデータ信頼の検証（科学データの認証）が含まれます。このエコシステムは、食品サプライチェーンや医療データ管理など、さまざまな産業と提携しています。これにより、ナレッジグラフの現実世界での価値が示されています。

トークンエコノミクスと価値
$TRACはOriginTrailのネイティブトークンであり、データストレージ、検証手数料の支払い、およびノードの運用をインセンティブとするために使用されます。知識グラフアプリケーションがさらに多くの領域に拡大するにつれて、$TRACの需要はエコシステムのデータ量と産業の採用にリンクし、安定した価値のサポートを提供します。

ソース:https://origintrail.io/

主流の技術アーキテクチャ

AI Layer 1パブリックブロックチェーンは、AIアプリケーションをサポートするために特別に構築されたブロックチェーンネットワークです。AIモデルのトレーニング、推論、データ処理、および共同作業などのタスクに効率的で安全かつスケーラブルなインフラストラクチャを提供しています。

従来のLayer 1ブロックチェーン（Ethereum、Solanaなど）とは異なり、AI Layer 1は計算能力の分配、データプライバシー、モデルの実行、分散型ガバナンスなどのニーズに対応する必要があります。これらはその技術アーキテクチャに独自の革新をもたらします。

以下は、AIレイヤー1ブロックチェーンの主要な技術アーキテクチャの概要です。主要なトレンドや、Kite AIやBittensorなどの模範的なプロジェクトに焦点を当てています。

将来の展望と投資価値

1. 技術進化：知能と統合

マルチモーダルAIの包括的な統合
将来のAIエコシステムは、単一のモダリティ（例：テキスト生成）を超えて、テキスト、画像、音声、ビデオ、さらにはセンサーデータを含むマルチモーダル統合に向かうでしょう。Bittensorのサブネットエコシステムは、マルチモーダルモデルトレーニングをサポートするために拡大する可能性があり、HyperCycleのAIエージェントインフラストラクチャは、異なるモーダル間の協力のための中核になるかもしれません。

適応型コンセンサスメカニズム
PoAI（Kite AI）やdTAO（Bittensor）などのメカニズムは、タスクの複雑さ、計算能力の要件、プライバシーの必要性に基づいて、適応的なアルゴリズムを導入して、コンセンサスルールを動的に調整し、効率と公平性を向上させることがさらに最適化されます。

プライバシーコンピューティングの標準化
Nillionの「ブラインド計算」およびZKP/MPC技術は業界標準となる可能性があります。これにより、プライバシー保護がエッジ機能からAIレイヤー1の中核コンポーネントに変わります。また、ブロックチェーンとのTEE（Trusted Execution Environment）の深い統合も加速します。

量子コンピューティングの初歩的な紹介
2030年までに、量子コンピューティングは、特に高性能コンピューティング分野（例：HyperCycle）でAIエコシステムと統合し始める可能性があります。これにより、複雑なモデルのトレーニング速度や最適化能力が大幅に向上します。

展望: 技術は分散型の革新から統合と標準化に移行し、AIエコシステムの中核競争力は知能とクロスドメイン適応性にある。

ソース:カイトAI

2. エコシステムの拡大：グローバル化と産業浸透

グローバルコンピューティングパワーネットワークの形成
分散コンピューティングパワーマーケット（例：Gensyn、Bittensor）は、グローバルなアイドルリソースを統合して、「AIインターネット」に似たコンピューティングパワーネットワークを形成します。開発途上国の低コストなコンピューティングパワーは、エコシステムへの重要な補完になるかもしれません。

産業固有のサブエコシステムの繁栄
Kite AIの医療サブネットやOriginTrailのサプライチェーントラッキングなどの垂直サブエコシステムは、教育、エネルギー、エンターテイメントなどのさらに多くの産業に細分化されることになります。各サブエコシステムは独自のトークンやガバナンスメカニズムを開発する可能性があります。

クロスチェーンおよびクロスエコシステムの協力
AI Layer 1は、従来のブロックチェーン（例：Ethereum、Polkadot）とのより緊密な相互運用性を確立します。たとえば、VanaのデータレイヤーはDeFiプロトコルと統合することができ、OriginTrailのナレッジグラフはNFTマーケットと接続する可能性があります。

ユーザー主導のエコシステム成長
ヴァナのデータ主権モデルは、より多くの個人ユーザーに拡張される可能性があります。ソーシャルメディア、IoTデバイスなどからのデータソースは、AIエコシステムの重要な入力となり、コミュニティの貢献者の役割がより重要になります。
見通し：AIエコシステムは、技術駆動型からアプリケーションおよびユーザー駆動型へと移行し、それにより社会生活のすべての側面に浸透するグローバルで多層のネットワーク構造が形成されるでしょう。

3. 経済および社会への影響：価値の再構築

トークン経済の成熟
$TAO、$VANA、および$NILのようなトークンは、支払いツールとしてだけでなく、「スマートアセット」として進化する可能性があります。その価値は直接、計算能力の貢献、データの品質、およびモデルのパフォーマンスに関連しています。HyperCycleの$HYPCは、AIエージェント市場での標準通貨になるかもしれません。

新しいキャリアと経済モデル
AIエコシステムは、「コンピューティングパワーマイナー」「データプロバイダー」「モデル最適化者」といった新しい職種を生み出すことになるでしょう。 Vanaの利益分配メカニズムは広まり、個人がデータまたはコンピューティングパワーを提供することで安定した収入を得ることが可能となるかもしれません。

高度な社会的効率
OriginTrailのサプライチェーンの透明性やBittensorの財務信号生成などのアプリケーションは、リソース配分を最適化し、無駄を減らします。AI推論市場（例：Ritual）は、企業がインテリジェントサービスを取得するコストを削減する可能性があります。

デジタルの格差の課題
AIエコシステムでは、先進地域が最初に恩恵を受ける一方、未開発地域は技術的な障壁やインフラの不足のために取り残されるリスクがあります。これは、世界的なデジタル格差を悪化させる可能性があります。
展望: AIエコシステムは経済構造を再構築します。これにより個人がより積極的に参加することが可能になる一方、社会的不平等の潜在的リスクが増大します。

ソース:OriginTrail

チャレンジ

1. テクニカルチャレンジ

AIエコシステムの技術的複雑さは、解決されなければならないいくつかの中核的な問題を提示しています。

計算パワーとエネルギーボトルネック
課題：AIモデルのトレーニングと推論には、特に大規模なマルチモーダルモデル（例：ビデオ生成やクロスドメイン推論など）には膨大な計算能力が必要です。 BittensorのサブネットエコシステムとGensynの分散トレーニングは、グローバルな計算能力の統合に依存していますが、現在のGPU供給は限られており、高性能コンピューティングのエネルギー消費は莫大であり、これによりコストの増加やネットワークのボトルネックが発生する可能性があります。
影響: 十分な計算能力がないと、エコシステムの拡大が制限され、エネルギー問題が環境論争を引き起こす可能性があり、それがプロジェクトの持続可能性を損なう可能性があります。
潜在的な解決策：低電力アルゴリズムの開発（例：より効率的なトランスフォーマーのバリアント）、再生可能エネルギー駆動のコンピューティングノードの統合、または早期の量子コンピューティングアプリケーションの探索。

ソース:TFSC

プライバシーとセキュリティの技術的な実装
課題：Nillionの「ブラインド計算」とVanaの非保管ストレージは、分散環境においてゼロデータ漏洩を確実にする必要がありますが、ZKP（ゼロ知識証明）やMPC（多者間計算）は高い計算コストを伴い、効率を低下させる可能性があります。Kite AIのTEE（信頼実行環境）もハードウェア信頼性と供給チェーンのセキュリティリスクに直面しています。
影響：プライバシーテクノロジーが効率とセキュリティをバランスよく保てない場合、その使用は高スループットシナリオ（例：リアルタイム推論）で制限される可能性があります。
潜在的な解決策：暗号化アルゴリズムの最適化（例：軽量ZKP）、専用のプライバシー演算チップの開発、またはチェーン上で検証可能な信頼メカニズムの導入。

相互運用性と標準化の欠如
課題：AIレイヤー1プロジェクト（例：Bittensor、Kite AI）は、それぞれ独立したサブネットやモジュールを構築していますが、統一されたプロトコル基準が欠如しており、異なるエコシステム間の協力が困難になっています。たとえば、HyperCycleのAIエージェントクラスターは、OriginTrailの知識グラフと直接統合するのに苦労するかもしれません。
影響：エコシステムの分断は全体的な競争力を弱める可能性があり、開発者は異なるプラットフォームに適応する必要があり、開発コストが繰り返し増加する可能性があります。
潜在的な解決策：クロスチェーン相互運用プロトコル（例：Polkadotのようなブリッジングメカニズム）や業界標準（例：統一されたAIモデルフォーマット）の推進。

ソース:Polkadotウィキ

モデルガバナンスとトレーサビリティ
課題：分散型AI（例：BittensorのTargonサブネット）には、効果的なオンチェーンガバナンスメカニズムが欠如しており、誤用を追跡および制限することができ、誤情報や悪意のあるコンテンツの生成に使用される可能性があります。OriginTrailのナレッジグラフはデータの信頼性を検証できますが、動的に生成されたAIの出力をリアルタイムでモニタリングすることは難しいです。
影響: テクノロジーの誤用により信頼危機が発生し、エコシステムの普及が阻害される可能性があります。
潜在的な解決策：オンチェーンのアイデンティティ認証、コンテンツの追跡メカニズムの導入、または分散型の倫理的なレビューツールの開発。

2. マーケットの課題

AIエコシステム内の市場競争とユーザーの採用は、その商業化の成功にとって重要です。現在の課題には、

激しい競争とエコシステムの分断
課題：AIレイヤー1プロジェクト（例：Bittensor vs. Kite AI）と関連するエコシステム（例：Vana vs. Nillion）は、機能（例：計算能力割り当て、データプライバシー）が重複しており、リソースとユーザーの分散をもたらしています。伝統的なテクノロジージャイアント（例：Google、Microsoft）も、中央集権的なAIソリューションを提供するために位置付けています。彼らは成熟したエコシステムとブランドの利点を活用して市場シェアを獲得しています。
影響：ユーザーベースが不十分であるか、開発者にとって移行コストが高すぎるため、分散型プロジェクトの開発が困難になる可能性があります。
潜在的な解決策：差別化されたポジショニングを通じてニッチ市場を引き付ける（例：Bittensorはサブネット競争に焦点を当て、Vanaはデータ主権に焦点を当てる）、または従来の企業と協力する（例：OriginTrailはサプライチェーン業界と協力して影響力を拡大する）。

ユーザーエデュケーションと採用障壁
課題：AIエコシステムの分散性（たとえば、トークンインセンティブ、オンチェーンガバナンスなど）は、一般ユーザーや企業にとって複雑です。たとえば、Vanaのデータ貢献モデルでは、ユーザーがデータ主権の概念を理解する必要があり、Bittensorのサブネット参加には、開発者がブロックチェーンとAIの両方の専門知識を持っている必要があります。
影響：急な学習曲線がユーザーの参加を制限し、生態系の成長を遅らせる可能性があります。
潜在的な解決策：ユーザーフレンドリーなインターフェースの開発（例：Vanaのシンプルなデータアップロードツール）、教育リソースの提供、またはSDKを通じた開発者の参入障壁の低減。

トークンエコノミクスの不安定さ
課題：$TAO、$VANA、$NILなどのトークンはエコシステムの活動に結びついていますが、市場の変動が熱狂による行動（例：初期のハイプの後の価格暴落）につながる可能性があります。HyperCycleの$HYPCは、そのアプリケーションが完全に展開されていないため、価値のアンカリングが不明確なリスクがあります。
影響：トークン価格の不安定性はユーザーの信頼を損ない、長期投資やエコシステムへの参加に影響を与える可能性があります。
潜在的な解決策：より堅牢なトークンメカニズムの設計（例：動的なバーン、長期的なロックアップリワード）またはリアルワールドのユースケースを通じてトークンの固有価値を向上させる（例：OriginTrailのサプライチェーン支払いシナリオ）。

ソース

ビジネスモデルの持続可能性
課題：多くのAIエコシステムプロジェクトは、早期のユーザーを引き付けるためにトークンインセンティブを使用していますが、長期的な収益モデルは未だ不透明です。たとえば、Ritualの推論市場は、集中型クラウドサービスに比べてそのコスト効率を証明する必要があり、Gensynの分散トレーニングはその商業競争力を確認する必要があります。
影響：持続可能な収益源の不足がプロジェクト資金不足につながり、生態系の拡大を制限する可能性があります。
潜在的な解決策：ハイブリッドビジネスモデル（例：定期購読＋トークン支払い）の探索、または企業クライアントとの長期契約の締結（例：Nillionのプライバシー計算サービス）

3. 規制上の課題

AIとブロックチェーン技術がより広く普及するにつれて、グローバルな規制環境がAIエコシステムにますます影響を与えています:

データプライバシーとクロスボーダーコンプライアンス
課題：VanaやNillionなどのプロジェクトは、データの主権とプライバシーを強調していますが、データの保存と国境を越えた転送に関しては、国によって規制上の大きな違いがあります（例：EUのGDPR）。分散型ストレージは規制を回避する手段と見なされる可能性があり、それには法的リスクが伴います。
インパクト：コンプライアンスコストの増加は、プロジェクトのグローバル競争力を弱め、特定の地域での市場禁止につながる可能性さえあります。
潜在的な解決策：柔軟なコンプライアンスフレームワークの開発（例：地域ノードの展開）または地元の規制当局との協力（例：EUにおけるOriginTrailのサプライチェーンコンプライアンス実践）。

ソース

AI倫理と責任
課題：分散型AI（例：Bittensorのテキスト生成サブネット）は有害なコンテンツを生成する可能性がありますが、オンチェーンのガバナンスは責任を割り当てるのに苦労するかもしれません。グローバルな規制当局（例：EU AI法）は、高リスクのAIアプリケーションに対して厳格な透明性と責任を要求しており、これは匿名性の分散化された性質と衝突しています。
影響: 規制圧力により、プロジェクトはアーキテクチャを調整したり、特定の市場から撤退したりすることが強要され、運営の複雑さが増す可能性があります。
潜在的な解決策：オンチェーンの追跡性を導入する（たとえば、OriginTrailベースのコンテンツ検証）、または産業団体と協力してAI倫理基準を開発する。

ソース

トークンと金融規制
課題：$TAOや$VANAなどのトークンは証券または決済手段として分類される可能性があります。これらは金融規制（たとえば、米国のSEC証券法）に従う必要があります。クロスボーダー支払いに使用される場合、HyperCycleの$HYPCはマネーロンダリング（AML）の監査を引き起こす可能性があります。
影響: 規制の不確実性により、トークンの流通が制限され、エコシステムの経済モデルに影響を与える可能性があります。
潜在的な解決策：トークンの実用的な属性を明確にする（投資属性ではなく）、または規制の砂場テストを申請する（例：シンガポールのブロックチェーンプロジェクトモデル）。

業界固有のコンプライアンス要件
課題：Kite AIの医療用サブネットとNillionのプライバシーコンピューティングは、業界固有の規制（例：医療データ保護のためのHIPAA）に準拠する必要があります。分散アーキテクチャは、従来のシステムで必要とされる監査能力を提供するのに苦労するかもしれません。
影響：業界のコンプライアンスの複雑さにより、プロジェクトの実装が遅れ、市場アクセスが制限される可能性があります。
潜在的な解決策: コンプライアンステックプロバイダー（例：オンチェーン監査ツール）と提携するか、早期展開のための規制基準の低い市場に焦点を当てる。

ソース

結論

AI技術が進化を続ける中、AI Layer 1ブロックチェーンプロジェクトは、計算、データ処理、および分散調整の課題に対処するための重要なインフラとして台頭しています。革新的なアーキテクチャを活用することで、これらのプロジェクトはAIシステムの効率を向上させ、データプライバシーを強化し、計算リソースの配布とインセンティブ化を最適化する潜在能力を示しています。

AIレイヤー1プロジェクトの展望は有望ですが、障害もあります。実装の複雑さやクロスドメインの統合の詳細は、急速な進歩を妨げる可能性があります。採用はまだ初期段階にあり、市場がAIブロックチェーンの収束に対する信頼を完全に確立していない状況です。規制上の不確実性がさらに複雑さを増すこともあります。何よりも、企業向け展開において特に、意味のあるデータ共有を可能にしながらプライバシーを保護することは、中心的で未解決の課題です。

要約すると、これらのプロジェクトは技術革新と変革的な機会をもたらすものの、参加者は関連するリスクに注意を払う必要があります。継続的な技術の改良と堅牢な市場検証が、この急速に変化する領域での長期的な持続可能性と耐久性を確保するために不可欠です。