AIインフラからアプリケーションシーンまで、どのWeb3プロジェクトに注目すべきか？両者はどのように結びつくのか？
Web3 社交の初期段階では、AIの導入は主に物語の手段としての役割を果たしています。本記事では、暗号分野における5つのAIインフラストラクチャと5つのAIアプリケーションシナリオプロジェクトを紹介します。例えば、Fetch.aiは仲介者として機能し、顧客がそのネイティブトークンを使用してデータセットを取引できるようにします...著者：ビスケット & alertcat.eth、ChainCatcher
OpenAI のチャットボット ChatGPT は、リリースからわずか 2 ヶ月で月間アクティブユーザーが 1 億人に達し、歴史上最も急速にユーザーを増やしたアプリケーションとなりました。このような強力な「フォロワー増加」能力は、AI の熱気を急速に暗号分野に伝播させました。1 月 10 日、ブルームバーグはマイクロソフトが ChatGPT 開発者 OpenAI に 100 億ドルの投資を検討していると報じ、すべての AI 概念の暗号通貨が完全に爆発し、FET、AGIX などは 1 ヶ月で 200% を超える上昇を見せました。
資本の後押しを受けて、これら 2 つの注目される最前線技術は融合できるのでしょうか？人工知能はコンピュータを利用して人間の思考能力を模倣し、問題を解決します。OpenAI は自然言語処理（NLP）モデルに大量のトレーニングデータを提供し、より強力にしています。ブロックチェーン技術で構築された暗号の世界では、日々の膨大なオンチェーンデータが AI エンジンに「燃料」を提供し、AIGC がより優れた戦略をフィードバックできるようになります。
さらに、AI アルゴリズムがますます賢くなるにつれて、人々はそれらがどのように意思決定や結論を出すのかを理解するのがますます難しくなっています。ブロックチェーンは改ざん不可能な特性を持ち、AI がその意思決定プロセスで使用するデータやプロセスの不変の記録にアクセスするのを助けることができます。
AI 概念の暗号プロジェクト（出典：Rootdata）
Stability AI や ChatGPT などの人工知能が従来の分野で大量の注目と採用を得ているのに対し、ブロックチェーンのより大きな想像力は AI モデルの経済システムを変えることができる点にあります。FOMO の感情が薄れると、この記事ではAI 技術を導入した暗号プロジェクトにはどのような特徴があるのか？AI とブロックチェーンの組み合わせはどのような化学反応を生むのか？を探ります。
AI インフラストラクチャ
AI インフラストラクチャプロジェクトの共通の特徴は、従来の AI のアーキテクチャ（データ、モデル、計算能力）を分散させて販売することです。これらは一般的に独自のネイティブトークンを取引媒体として使用します。ユーザーとサービスプロバイダーの間に位置し、分散型取引市場を構築します。これらは、従来の AI が完了する必要のあるタスク、例えば NLP、AI 音声、CV 分野で DApp を仲介プラットフォームとして使用して取引を行うプロジェクトです。本質的には、従来の市場でトークン価格設定と交換を行う分散型市場です。
Openfabric は AI アプリケーションを構築し接続するためのプラットフォームです。このプラットフォームを通じて、人工知能の革新者、データ提供者、企業、インフラストラクチャ提供者間の協力が新しいインテリジェントアルゴリズムやサービスの創出と利用を促進します。Openfabric エコシステムは、アルゴリズム作成者、データ提供者、インフラストラクチャ提供者、サービス消費者の 4 つの役割で構成されており、サービス消費者は他の 3 つのサービスプロバイダーに対して支払いを行う必要があります。
- アルゴリズム作成者：複雑なビジネス問題を解決できる AI アルゴリズムを作成する専門知識を持つ。
- データ提供者：AI アルゴリズムのトレーニングに必要な大量のデータを配布することを保証する。
- インフラストラクチャ提供者：AI プラットフォームのすべてのハードウェアを運営する。
- サービス消費者：特定のビジネス製品やサービスを必要とする最終ユーザー。
Oraichain は AI 駆動のブロックチェーンオラクルおよびエコシステムです。データオラクルに加えて、Oraichain の目標はブロックチェーン分野に完全な人工知能エコシステムを持つことです。これはスマートコントラクトや Dapps の基盤層として機能します。AI を基盤に、Oraichain は AI 価格フィード、完全オンチェーン VRF、Data Hub、100 以上の AI API を持つ AI マーケットプレイス、AI に基づく NFT 生成と NFT 著作権保護、Royalty Protocol、AI 駆動の収益集約プラットフォーム、Cosmwasm IDE などの多くの重要な革新製品とサービスを開発しました。
Fetch.ai は人工知能と機械学習に基づくブロックチェーンプラットフォームで、誰でもデータを共有または取引できます。自治的な機械対機械のエコシステムとして、独立したネットワークの任意の当事者が Fetch.ai のネットワークエージェントになり、エージェント間で生成された任意のプロトコルを Fetch.ai ブロックチェーンに記録できます。FET は Fetch AI ブロックチェーンのネイティブトークンで、取引の主要な交換媒体です。
出典：Fetch.ai ブログ
SingularityNET は分散型の人工知能プラットフォームおよびマーケットプレイスです。開発者は自分のサービスを SingularityNET ネットワークに公開し、インターネットに接続されたユーザーが利用できるようにします。開発者はネイティブ AGIX トークンを使用してサービスに対して料金を請求できます。サービスは、画像、動画、音声、テキスト、時系列、生物人工知能、ネットワーク分析など、さまざまな分野で推論やモデルのトレーニングを提供できます。
SingularityNET エコシステムは、プラットフォームに AI サービスを提供し、AGIX トークンの大規模な利用を創出します。これらの SingularityNET 派生製品は、DeFi、ロボティクス、バイオテクノロジーと長寿、ゲームとメディア、アートとエンターテインメント（音楽）、および企業向け AI などの複数の戦略的選択の垂直市場で開発されています。
Gensyn プロトコルは、深層学習計算のための Layer1 ネットワークで、即時報酬を通じて計算時間をネットワークに投入し、ML（機械学習）タスクを実行する供給側参加者です。このプロトコルは行政監督や執行を必要とせず、スマートコントラクトを通じてプログラム的にタスクの割り当てと支払いを促進します。このネットワークの根本的な課題は、完了した ML 作業を検証することです。これは複雑性理論、ゲーム理論、暗号学、最適化の交差問題に位置しています。Gensyn エコシステムは、提出者、解決者、検証者、告発者の 4 つの役割で構成されています。
- 提出者（Submitters）：計算されるタスクを提供し、完了した作業単位に対して支払いを行う。
- 解決者（Solvers）：モデルのトレーニングを実行し、検証者が確認できる証明を生成する。
- 検証者（Verifiers）：非決定的トレーニングプロセスを決定的線形計算にリンクし、解決者の証明を複製し、距離を期待される閾値と比較する重要な役割。
- 告発者（Whistleblowers）：検証者の作業をチェックし、挑戦を提起し、累積報酬を得ることを希望する。
Gensyn のビジョンは、分散型 ML 計算を通じて Web3 アプリケーションに重要なインフラストラクチャコンポーネントを提供し、Dapps の Web2 インフラストラクチャへの依存を減らすことです。
アプリケーションシナリオ
このようなアプリケーションシナリオでは、プロジェクトは近年のブロックチェーンの発展によって生じた新興の需要を AI の方法で処理することを目指しています。
これらの需要は、チェーンゲームユーザーが煩雑な操作をスキップすること、開発者が迅速にチェーンゲームを開発すること、ブロックチェーンプラットフォーム上でのソーシャル、個性を持つ仮想人を生成すること、または偽の NFT プロジェクトを検出することなどです。従来の AI プラットフォームとは異なり、このようなプロジェクトは強い需要の不可替代性を持ち、深い防御線を持っています。また、新興の需要を売りにするプラットフォームは、顧客を獲得することが発展の難点となり、十分な顧客を引き付けてプラットフォームの需要が持続可能で客観的に存在することを証明することが大きな問題となっています。
チェーンゲーム方向
暗号ゲーム「P2E」モデルの主流金融システムの下で、ユーザーは絶えず変化するゲームプレイや大量の繰り返しの基本操作に直面しています。AI はプレイヤーに安定した自動化プロセスを提供し、勝率の高いゲーム戦略を策定することができます。rct AI は、AI を利用してゲーム業界に完全なソリューションを提供するもので、そのコア技術であるカオスボックス（Chaos Box）は深層強化学習に基づく AI エンジンです。rct AI は Axie Infinity 向けに AI トレーニングの DRL（Deep Reinforcement Learning）モデルを開発しました。Axie Infinity のすべてのカードの組み合わせ数は約 10^23 種類あり、ゲーム内のゲーム理論などの特徴があるため、rct AI のモデルは大量のシミュレーション対戦データの中で効率と勝率を向上させました。
さらに、AI は開発者にアクションプロトタイプを提供できます。Mirror World は Solana に基づくゲームマトリックス仮想世界で、AI 技術を使用して Roguelike プレイスタイルを組み合わせた Mirrama、PVP に基づくアリーナゲーム Brawl of Mirrors を発表しました。さらに、Mirror World はゲーム内で相互運用可能な NFT シリーズを発表しており、これらの NFT のプロトタイプは AI アクションアルゴリズムを使用して完成されています。
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ソーシャル方向
PLAI Labs は AI と web3 を活用して次世代のソーシャルプラットフォームを構築することに注力しており、ユーザーが一緒に遊び、話し、戦い、取引し、冒険できるプラットフォームを提供しています。このプラットフォームは 2023 年 1 月に a16z から 3200 万ドルの資金調達を受けました。現在、PLAI Labs は 2 つの製品を外部に示しています。
- Champions Ascension：これは大規模なマルチプレイヤーオンライン RPG (MMORPG) で、プレイヤーは NFT の形式で自分のキャラクターを所有し、大規模な闘技場で戦ったり、クエストを行ったり、カスタマイズされたダンジョンを建設して競争したり、デジタルアイテムを取引したりできます。
- AI プロトコルプラットフォーム：このプラットフォームは、ユーザー生成コンテンツ (UGC) から 2D から 3D 資産レンダリングまでのすべてのコンテンツを処理するのに役立ちます。
PLAI Labs は、今年 V2 ホワイトペーパーを発表する予定で、コア経済循環の詳細（NFT とブロックチェーンを活用して体験を向上させる）、UGC ツールキット（AI を含む）計画などが含まれます。
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NFT 方向
Alethea AI は iNFT の概念を提唱しました。iNFT は人工知能とブロックチェーンを組み合わせた技術です。AI を取り入れることで、NFT はインタラクティブ性、生成性、拡張性、独自のさまざまな個性を持つようになります。
簡単に言えば、NFT がデジタル人作品である場合、AI を取り入れることで iNFT となり、ユーザーと会話する能力を持つ NFT 作品になります。2021 年 6 月 10 日、世界初の iNFT アリス がサザビーズオークションで 478,800 ドルで落札されました。
Altered State Machine (ASM) は、NFT、人工知能、機械学習を組み合わせた革新的なプロジェクトで、AI 駆動の NFT にトレーニングパワーを提供します。そのビジョンは、NFT 技術を使用する AI の所有権と貨幣化プロトコルになることです。ASM エコシステムでは、AI に基づくアバターはエージェントと呼ばれ、脳と化身の 2 つの部分で構成されています。このプロジェクトは、ASM エコシステムにパワーを提供するために ASTO トークンも発行しました。
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Optic は、NFT 詐欺分析とコミュニティ内の NFT 価値発見に焦点を当てた人工知能の NFT 検証プロトコルを構築しています。これは、NFT 市場全体の真実性と透明性を高めることを目的としています。Optic のスマートエンジンは、実際の NFT シリーズを学習し、市場の NFT コレクションを再検索します。その後、Optic は検査された NFT と実際の NFT の一致度を示す一致スコアを返します。
Optic は 2022 年 7 月に Pantera Capital、Kleiner Perkins が主導する 1100 万ドルの資金調達を完了し、Circle Ventures、Polygon Ventures などが参加しました。現在、OpenSea は Optic の Copymint 検出サービスを採用しています。
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トレンド分析
現在のブロックチェーン AI プロジェクトの発展経路を見ると、AI の基盤はデータ、アルゴリズム、計算能力の 3 つの部分で構成されています。正常な AI プロジェクトが人工知能の生成または分析能力を実現するには、モデルとデータセット、モデルを呼び出すソフトウェア本体およびその GUI が必要です。この分野のモデルとデータセットの分配、モデルのトレーニング（計算能力のレンタル）、ソフトウェアフロントエンドの開発には仲介が形成され、顧客のニーズを効率的に満たすことを目的としたブロックチェーン AI プロジェクトが生まれます。
例えば、上記のように、Fetch.ai は仲介として顧客がそのネイティブトークンを使用してデータセットを取引できるようにします。SingularityNET は顧客が開発者から計算能力トレーニングサービスを購入できるようにし、Openfabric AI の顧客はプロバイダーからモデル（アルゴリズム）、データセット、インフラストラクチャ（ソフトウェア）などのサービスを取得する必要があります。Humans.ai は本質的に NFT でデータセットを封入したトレーニング済みの AI モデルを提供し、ユーザーはネイティブトークンを使用して購入します。
Gensyn は実質的に分散型計算能力レンタルプラットフォームです。これらはすべて、従来の AI が完了する必要のあるタスク、例えば自然言語処理、AI 音声、画像生成分野で DApp を仲介プラットフォームとして使用して取引を行うプロジェクトです。
したがって、ブロックチェーンの分散型アプリケーションは新しい需要を生み出し、チェーンゲーム方向、ソーシャル方向、NFT 方向の AI プロジェクトは、ブロックチェーン内のユーザーの痛点を解決することを目指しています。例えば、rct.ai はチェーンゲームユーザーの手動の繰り返し操作の問題を解決し、Mirror World はチェーンゲームの開発を解決し、他のプロジェクトはブロックチェーンのソーシャルおよび NFT に対して研究開発を行っています。
現在、Web3 ソーシャルの初期段階では、AI の導入は主に物語の手段として使用されています。将来的には、AI プロジェクトがいくつかの可能な方向性を開発することが期待されます：
- データプライバシーの強化：Web3 は zk 技術を使用することでデータプライバシーを最大限に保護でき、AI はプライバシーを損なうことなくデータを分析できます。
- スマートコントラクト：Web3 技術はスマートコントラクトを通じて AI アプリケーションを Web3 アプリケーションに統合し、AI モデルの制御を実現できます。このようなアプリケーションは、モデルやデータセットの取引に使用され、自動化された取引プロセスを実現します。また、ZK 技術を使用してユーザーのデータを保護します。しかし、このタイプのプロジェクトは、オープンソースのデータセットやオープンソースのモデルの影響を受ける問題に直面しています。たとえば、ユーザーが Hugging Face でオープンソースのデータとモデルを取得し、auto train でトレーニングできる場合、なぜブロックチェーンプラットフォームで取引するのでしょうか。Web2 企業の影響に直面し、Web3 AI モデルとデータセットの取引には十分な防御線がありません。
- より効率的な機械学習：Web3 技術は分散型の方法で機械学習の効率を向上させ、AI アプリケーションをより迅速かつ信頼性の高いものにできます。これは従来の AI トレーニングの中で既に応用されています。たとえば、AlphaGo の改良版である KataGo は分散トレーニング技術を使用し、世界中の希望者が自発的に計算能力を提供しています。ブロックチェーンでの応用は Gitcoin に似ており、計算能力を寄付すると POAP を得られるか、AMM が流動性のインセンティブを提供するように、計算能力を有償で貸し出すプラットフォームになります。しかし、通貨価格の高度な変動性により、このようなアプリケーションは従来の GPU 計算能力レンタルに対して優位性を持ちません。プラットフォーム自体が金融業務を行い、プロトコルから得られる価値からユーザーを補助することが必要です。たとえば、Numerai は AI 技術を使用して株式市場から利益を上げており、これにより多くのユーザーが AI の 3 つの要素をプラットフォームに提供することを望むようになります。
まとめ
現在のところ、ブロックチェーンネイティブの AI インフラストラクチャでも、AI エンジンを利用してアプリケーションシナリオを実現する暗号プロジェクトでも、いずれも芽生えの段階にあり、主な目標は適用可能な基盤インフラストラクチャを構築し、トークンエコノミクスとハードウェアプロバイダー、データプロバイダー、AI アルゴリズムなどの人工知能ソリューションの融合度を磨くことです。
しかし、両者の融合は多くの課題にも直面しています。まず、ブロックチェーンが Rollup、ZK などの複雑な技術に向かうことで、AI がデータを取得することが困難になります。次に、AI がブロックチェーンエコシステムでの適用性をサポートするための十分な持続的実験データが不足しており、AI エンジンが突発的な事象に対処する調整能力も不足しています。最後に、暗号分野では AI 概念を利用した偽のプロジェクトが頻繁に現れ、人々がこの分野の探求に対する信頼を失いやすくなっています。
従来の AI の問題を解決するすべてのブロックチェーン AI プロジェクトは、1 つの疑問に答える必要があります：なぜこのプラットフォームはブロックチェーン上でトークンを導入する必要があるのか？これにより、取引対象が Web2 市場に既に存在する対象、例えばモデル、データ、計算能力のプラットフォームには onboarding の劣位性が生じます。
トークンエコノミクスはフライホイールのように、プロジェクトの興亡サイクルを変えることができます。現在、正のフライホイールを望む場合、プラットフォームの実際のユーザー、つまり顧客獲得の問題を考慮する必要があります。需要の不可替代性はプロジェクトの防御線であり、防御線が不足しているプロジェクトは短期的な成功を収めることができますが、十分なユーザーと健全な開発者エコシステムを持つことはありません。需要が偽の命題である場合、経済的インセンティブは持続可能ではなく、プロジェクトのライフサイクルも短くなります。私たちは、真のユーザーと不可替代の需要に基づく AI + Web3 プロジェクトの出現を期待しています。これらは、Web2 では存在しないか、十分に満たされていない需要を満たすことを目指し、ネイティブに Web3 を導入する必要があります。
いずれにせよ、AI の Web3 への統合は未来の技術トレンドであり、現段階でいくつかの人工知能を組み合わせた Web3 アプリケーションの事例が登場しています。時間が経つにつれて、さらに多くの関連する Web3 インフラストラクチャや新しいモデルが相次いで登場するでしょう。
