投資家の目に映るAIとWeb3の結びつきによる機会は何ですか？

著者：Laobai

前回 BTC エコシステムについて書いた後、NFT や NFTFI に関する記事を補足する予定でしたが、最近の NFT は本当に冷え込んでいて、二次市場だけでなく、一次市場でも NFT や NFTFI に関連するプロジェクトについてはここ2ヶ月ほど話していないようです。その代わりに、AI プロジェクトが井戸のように噴出しているので、NFT に関する記事は引き続き保留し、AI + Web3 の結びつきのトレンドについて先に取り上げることにします。

長くなりすぎるかもしれないので、Twitter スレッドの制限もあるため、今日はまずこれを発信します。

一 . AI 自体について

AI 業界は実際にはもう冷え込むはずでした。皆さんご存知の通り、Near の創設者イーロンは以前 AI に関わっていた人物で、彼は TensorFlow（最も人気のある機械学習フレームワーク）の主要なコード貢献者です。彼は AI（大規模モデル以前の機械学習）の将来に希望が見えなくなり、Web3 に移行したのではないかと推測されています。

結果として、昨年末に業界は ChatGPT3.5 を迎え、この業界は再び活気を取り戻しました。これは本当に質的変化と呼べるもので、以前のいくつかの炒作や量的変化とは異なります。数ヶ月後、AI 起業の波も私たちの Web3 に伝わりました。シリコンバレーの Web2 では競争が激化し、さまざまな資本が FOMO し、同質化したソリューションが価格競争を繰り広げ、大手企業の大規模モデルが競い合っています……

しかし、AI は半年以上の爆発的な成長を経て、相対的な瓶頸期に入ったことに注意が必要です。たとえば、Google の AI に対する検索熱度が急激に低下し、ChatGPT のユーザー増加率が大幅に鈍化し、AI の出力には一定のランダム性があり、多くの実用シーンが制限されています……要するに、私たちは伝説の「AGI - 汎用人工知能」から非常に遠い距離にいます。

現在、シリコンバレーのベンチャーキャピタル界では、AI の次の発展について以下のような判断があります。

1. 垂直型モデルはなく、大規模モデル + 垂直型アプリケーションのみ（後で Web3 + AI の話をする際に再度触れます）

2. エッジデバイス、例えばスマートフォンのデータが壁となる可能性があり、エッジデバイスに基づく AI も機会となるかもしれません

3. コンテキストの長さが将来的に質的変化を引き起こす可能性があります（現在はベクトルデータベースを AI の記憶装置として使用していますが、コンテキストの長さはまだ不十分です）

二. Web3 + AI

AI と Web3 は実際には全く異なる二つの分野であり、AI は集中した計算能力 + 膨大なデータを必要とし、非常に中央集権的なものです。一方、Web3 は去中心化を主打としているため、実際には結びつけるのは簡単ではありません。しかし、AI が生産性を変え、ブロックチェーンが生産関係を変えるという論点は非常に深く浸透しているため、常に誰かがその結びつきを探し続けています。ここ2ヶ月で少なくとも10の AI プロジェクトについて話しました。

新しい結びつきのトラックについて話す前に、古い AI + Web3 プロジェクトについて触れておきます。基本的にはプラットフォーム型で、FET や AGIX が代表的です。どう言えばいいのでしょうか、私の国内の AI 専門家の友人はこう言っています - 「以前の AI に関わっていた人たちは、今ではほとんど役に立たない。Web2 でも Web3 でも、多くは負担であって経験ではない。方向性と未来は、OpenAI のような Transformer ベースの大規模モデルです。大規模モデルが AI を救った」と。

したがって、一般的なプラットフォーム型は彼が期待している Web3 + AI のモデルではなく、私が話した10以上のプロジェクトも確かにこの分野にはありません。現在見られるのは以下のいくつかのトラックです。

1. Bot/Agent/Assistant モデルの資産化

2. 計算力プラットフォーム

3. データプラットフォーム

4. 生成的 AI

5. DeFi 取引 / 監査 / リスク管理

6. ZKML

今日は主に 1 について詳しく話します。つまり、Bot/Agent/Assistant の資産化というトラックで、これは最も多く話され、同質化が最も深刻なトラックです。

簡単に言うと、これらのプロジェクトは多くが OpenAI を基盤とし、他のいくつかのオープンソース / 自社開発の技術手段、例えば TTS（テキストから音声）などと組み合わせ、特定のデータを加えて、ファインチューニングされた「特定の分野で ChatGPT よりも優れた」ロボットを作り出します。

例えば、英語を教えてくれる美しい女性の先生をトレーニングすることができ、彼女のアクセントをアメリカ英語かロンドン英語か選ぶことができ、性格や会話のスタイルも調整可能です。こうすることで、ChatGPT の機械的で公式な回答に比べて、インタラクション体験がより良くなります。

最近、Web3 の女性向けゲームである「HIM」という仮想彼氏の DAPP があり、これがこのタイプの代表例と言えます。

この考え方から出発すると、理論的には多くの Bot/Agent があなたのためにサービスを提供できます。例えば、水煮魚を作りたい場合、その分野に特化したファインチューニングされた Cooking Bot が教えてくれ、ChatGPT よりも専門的な回答を提供します。旅行に出かけたい場合、旅行小助手 Bot がさまざまな旅行の提案や計画を提供してくれます。また、プロジェクト側であれば、Discord のカスタマーサポートロボットを作成し、コミュニティの質問に答えることができます。

「GPT ベースの垂直型アプリケーション型」Bot を作るだけでなく、これに基づく派生プロジェクトもあります。例えば、Bot を「モデルの資産化」と見なすことができ、NFT の「小さな画像の資産化」と似た意味合いがあります。現在 AI の中で流行しているプロンプトも資産化できるのではないでしょうか。MidJourney の異なるプロンプトが異なる画像を生成するように、Bot をトレーニングする際の異なるプロンプトも異なる効果を持つため、プロンプト自体にも価値があり、資産化可能です。

また、このような Bot に基づくポータルインデックスや検索プロジェクトもあります。いつの日か、何千もの Bot が存在するようになった場合、最も適した Bot をどうやって見つけるのでしょうか？その時には、Web2 の世界での Hao123 のようなポータルや、Google のような検索エンジンが「位置付け」を手助けする必要があるかもしれません。

私個人の見解では、Bot（モデル）の資産化には現段階で二つの欠点と二つの方向性があります。

欠点 1 - 同質化があまりにも深刻です。これはユーザーが最も理解しやすい AI + Web3 のトラックであり、少しユーティリティ属性を持つ NFT のようなものです。そのため、現在一次市場はレッドオーシャンの傾向を示し、競争が激化していますが、基盤はすべて OpenAI なので、実際には技術的な壁はほとんどなく、デザインと運営で勝負するしかありません。

欠点 2 - 時にはスターバックスの会員カード NFT のようなことが起こります。これは出圈の良い試みですが、多くのユーザーにとっては実体のある電子会員カードの方が便利かもしれません。Web3 ベースの Bot もこの問題を抱えています。英語を学ぶためにロボットと話したり、マスクやソクラテスと会話したりするのなら、直接 Web2 の http://Character.AI を使った方が良いのではないでしょうか。

二つの方向性 - 一つは近 + 中期的に、モデルのオンチェーン化が一つの考え方かもしれません。現在のこれらのモデルは、ETH NFT の小さな画像のような意味合いがあり、メタデータの大部分はオフチェーンのサーバーや IPFS を指しており、純粋にオンチェーンではありません。モデルは通常数十から数百メガバイトのサイズで、サーバーに置く必要があります。

しかし、最近のストレージ価格の急速な低下（2TB SSD が500元）や、Filecoin FVM、ETHStorage などのストレージプロジェクトの進展により、今後2、3年で百メガバイト級のモデルのオンチェーン化は難しくないと思います。

あなたは「オンチェーン化には何の利点があるのか？」と尋ねるかもしれません。オンチェーン化されると、モデルは他のコントラクトから直接呼び出すことができ、よりクリプトネイティブになり、遊び方も増えます。すべてのデータがチェーンネイティブであるため、完全にオンチェーンゲームのような感覚があります。現在、この分野で探求しているチームが見られますが、もちろんまだ非常に初期の段階です。

もう一つの方向性は中 + 遠期的に、もしあなたがスマートコントラクトというものを真剣に考えた場合、最も適しているのは人間と機械のインタラクションではなく、「機械同士のインタラクション」です。AI の分野では現在 AutoGPT という概念があり、あなたの「バーチャルアバター」や「バーチャルアシスタント」を作成し、単に会話するだけでなく、あなたの要求に基づいてタスクを実行することができます。例えば、航空券やホテルの予約、ドメイン名の購入やウェブサイトの構築など……

あなたは AI アシスタントがあなたのさまざまな銀行口座や支付宝などを操作するのが便利だと思いますか、それともブロックチェーンアドレスで送金する方が便利だと思いますか？答えは明らかです。将来的には、AutoGPT のような AI アシスタントがさまざまなタスクシーンで自動的にブロックチェーンとスマートコントラクトを介して C2C、B2C、さらには B2B の支払いと決済を行うようになるのでしょうか？その時、Web2 と Web3 の境界も非常に曖昧になるでしょう。

次回はこれについて話します。1 が本当に長すぎたので、数日後に 2、3、4、5、6 の部分について簡単に触れます。