バイナンスが賭ける、Web3 + AIの分野が間もなく爆発する？

著者：Viee、Crush、Biteye

最近、バイナンスのリスク投資部門であるBinance LabsはAI分野への投資を強化しており、投資ディレクターのMax Coniglioは「AIとブロックチェーンは強力な組み合わせである」と公言しています。

では、AI+ブロックチェーンの魅力とは何でしょうか？

最も重要な点は、相互に補完し合い、互いの弱点を克服できることです。一方で、AIはブロックチェーンのユーザー体験を改善し、分散型システムを強化できます。もう一方で、ブロックチェーンはAIデータの真実性を保証し、オープンソースプロジェクトの協力を促進し、AIの計算ニーズをサポートします。

同時に、AI分野は今回のサイクルの注目のホットスポットでもあります。したがって、本記事ではBiteyeがBinance Labsが投資したAIプロジェクトとその参加方法をまとめました。

0 1 プロジェクトの概要

備考：総資金調達は公開されているすべての資金調達を含みます

1、Sahara：AIネットワークインフラストラクチャ、AIの資産化を支援。総資金調達4900万ドル、Binance Labs、Pantera Capitalなどが投資。

2、MyShell：分散型AIエージェント生成プラットフォーム。総資金調達1660万ドル、Binance Labs、OKX、Dragonflyなどが投資。

3、DIN：モジュール型AIネイティブデータ前処理層。総資金調達800万ドル、Binance Labs、HashKey Capitalなどが投資。

4、Pentagon Games：Web3人工知能ゲームの発行者。総資金調達600万ドル、Binance Labs、Animoca Brandsなどが投資。

5、Privasea：全同型暗号に基づくAIプライバシー計算プラットフォーム。総資金調達500万ドル、Binance Labs、OKXなどが投資。

6、Swan Chain：AI計算のために特化したL2 OPスーパーリンク。総資金調達300万ドル、Binance Labs、SNZ Holdingなどが投資。

7、CoralApp：Coral Phoneを発表、バイナンス初の携帯電話プロジェクト。総資金調達300万ドル、Binance Labsなどが投資。

8、Aggregata：AIに基づく分散型データ市場。総資金調達は未公開、Binance Labsなどが投資。

9、StarryNift：NFTの創作と取引を統合したゲーム化プラットフォーム。総資金調達は未公開、Binance Labs、OKXなどが投資。

10、QnA3.AI：AI駆動のWeb3知識共有プラットフォーム。総資金調達2.5億ドル、Binance Labsなどが投資。

11、NFPrompt：プライバシー中心のスケーラブルなプルーフ・オブ・ステーク（PoS）Layer 1スマートコントラクトプラットフォーム。総資金調達4500万ドル、Binance Labs、a16z、Polychainなどが投資。

12、Hooked Protocol：AI、メタバース、Web3教育を統合。総資金調達850万ドル、Binance Labs、Hongshanなどが投資。

13、Arkham：AIに基づく暗号分析プラットフォームとデータトラッキングダッシュボード。総資金調達250万ドル、Binance Labsなどが投資。

14、Sleepless AI：AIに基づくバーチャルパートナーゲーム。総資金調達は未公開、Binance Labs、Foresight Venturesなどが投資。

0 2 展望分析

Binance LabsのAIへの投資は、AIとブロックチェーン技術の統合を促進し、分散型アプリケーション（DApps）の発展を促すことを目的としています。例えば、Sahara AIやMyShellのような分散型プラットフォームに投資することで、AIを利用してブロックチェーンのユーザー体験を向上させ、データの真実性と安全性を確保します。

AI分野は2024年上半期に明らかな発展の潜在能力を示しており、技術の進歩と市場の需要の増加に伴い、AI分野が下半期にさらに力を入れることが期待されます。しかし、前景は楽観的であるものの、市場は依然として課題に直面しています。例えば、AIアプリケーションのライフサイクルは一般的に短く、ユーザーの支払い意欲が低いため、革新と持続可能な発展が抑制される可能性があります。さらに、市場全体の環境も規制や流動性などの要因に影響され、今後の投資機会は市場がこれらの課題にどのように対処するかに依存します。

したがって、AI分野は強力な成長の潜在能力を示していますが、これらのリスクを慎重に評価する必要があります。良いプロジェクトにとって、革新的な技術基盤と持続可能なビジネスモデルは欠かせないものであり、誰が機会をつかむかが将来のAI分野の勝者となる可能性があります。