LazAI 研究：AI 経済はどのように DeFi TVL 神話を超えるか

序章

分散型金融（DeFi）は、一連のシンプルで強力な経済原理を通じて、指数関数的な成長の物語を点火し、ブロックチェーンネットワークをグローバルな無許可市場に変革し、従来の金融を根本的に覆しました。DeFiの台頭において、いくつかの重要な指標が価値の共通言語となりました：総ロック価値（TVL）、年利回り（APY/APR）、および流動性。これらの簡潔な指標は、参加と信頼を促進しました。例えば、2020年のDeFiのTVL（プロトコルにロックされた資産のドル価値）は14倍に急増し、2021年には再び4倍に増加し、ピーク時には1120億ドルを突破しました。高い利回り（特定のプラットフォームが流動性マイニングの熱狂の中でAPY3000%を主張）により流動性が引き寄せられ、流動性プールの深さはスリッページの低さと市場の効率性を示します。要するに、TVLは「どれだけの資金が参加しているか」を示し、APRは「どれだけの利益を得られるか」を示し、流動性は「資産取引の便利さ」を示します。欠点はあるものの、これらの指標はゼロから数十億ドルの金融エコシステムを構築しました。ユーザーの参加を直接的な財務機会に変換することで、DeFiは自己強化的な採用のフライホイールを創造し、急速に普及し、大規模な参加を促進しました。

現在、AIは類似の岐路に立っています。しかし、DeFiとは異なり、現在のAIの物語は、大量のインターネットデータセットに基づいて訓練された大規模な汎用モデルによって主導されています。これらのモデルは、特定の分野、専門的なタスク、または個別のニーズにおいて効果的な結果を提供するのが難しいことが多いです。彼らの「一律」モデルは強力である一方で脆弱であり、汎用性があるにもかかわらずミスマッチを引き起こします。このパラダイムは変革が急務です。AIの次の時代は、モデルの規模や汎用性によって定義されるべきではなく、ボトムアップのアプローチに焦点を当てるべきです------より小さく、高度に専門化されたモデルです。このようなカスタマイズされたAIには、新しいデータが必要です：高品質で、人間と整合し、特定の分野に特化したデータ。しかし、このようなデータを取得することは、ウェブクローリングのように簡単ではなく、個人、分野の専門家、コミュニティの積極的かつ意識的な貢献が必要です。

この専門化された、人間と整合したAIの新時代を推進するために、私たちはDeFiが金融のために設計したインセンティブのフライホイールを構築する必要があります。これは、データの質、モデルのパフォーマンス、エージェントの信頼性、整合インセンティブを測定するための新しいAIネイティブ原理を導入することを意味します------これらの指標は、データが資産（単なる入力ではなく）としての真の価値を直接反映する必要があります。

本稿では、AIネイティブ経済の柱を構成することができる新しい原理について探ります。正しい経済インフラを構築すれば（すなわち、高品質のデータを生成し、その創造と使用に合理的なインセンティブを与え、個人を中心に据える）、AIはどのように繁栄するかを説明します。また、LazAIなどのプラットフォームを例に挙げ、彼らがどのようにこれらのAIネイティブフレームワークを先駆けて構築し、データの新しい価格設定と報酬のパラダイムを導き、AI革新の次の飛躍を促進しているかを分析します。

DeFiのインセンティブフライホイール：TVL、利回りと流動性------迅速な振り返り

DeFiの台頭は偶然ではなく、その設計は参加を利益が得られる透明なものにしました。総ロック価値（TVL）、年利回り（APY/APR）、および流動性などの重要な指標は、単なる数字ではなく、ユーザーの行動とネットワークの成長を整合させる原理です。これらの指標は共同で、ユーザーと資本を引き付ける良性の循環を形成し、さらなる革新を促進します。

• 総ロック価値（TVL）：TVLは、DeFiプロトコル（貸出プール、流動性プールなど）に預けられた総資本を測定し、DeFiプロジェクトの「時価総額」の代名詞となります。TVLの急速な成長は、ユーザーの信頼とプロトコルの健全性の指標と見なされています。例えば、2020-2021年のDeFiブームでは、TVLは100億ドル未満から1000億ドルを超えるまで急増し、2023年には1500億ドルを突破し、参加者が分散型アプリケーションにロックする価値の規模を示しました。高いTVLは引力効果を生み出します：より多くの資本はより高い流動性と安定性を意味し、より多くのユーザーが機会を求めて引き寄せられます。批評家は、盲目的にTVLを追求することが、プロトコルが持続不可能なインセンティブを提供する（本質的には「TVLを購入する」）可能性があると指摘していますが、TVLがなければ、初期のDeFiの物語は採用を追跡する具体的な方法を欠くことになります。
• 年利回り（APY/APR）：利回りの約束は、参加を実際の機会に変換します。DeFiプロトコルは、流動性や資金提供者に驚異的なAPRを提供し始めました。例えば、Compoundは2020年中にCOMPトークンを導入し、流動性マイニングモデルを開創しました------流動性提供者にガバナンストークンを報酬として提供します。この革新は活動の狂潮を引き起こしました。プラットフォームの使用はもはやサービスではなく、投資となりました。高いAPYは利益追求者を引き寄せ、さらにTVLを押し上げました。この報酬メカニズムは、早期の採用者に豊富なリターンを直接提供することで、ネットワークの成長を促進しました。
• 流動性：金融において、流動性は価格の激しい変動を引き起こすことなく資産を移転する能力を指します------これは健全な市場の基盤です。DeFiにおける流動性は、流動性マイニングプログラム（ユーザーが流動性を提供することでトークンを獲得する）を通じて開始されることが多いです。分散型取引所や貸出プールの深い流動性は、ユーザーが低摩擦で取引または借入できることを意味し、ユーザー体験を改善します。高い流動性はより高い取引量と実用性をもたらし、さらに多くの流動性を引き寄せます------古典的な正のフィードバックループです。また、流動性はコンポーザビリティをサポートします：開発者は流動的な市場の上に新しい製品（デリバティブ、アグリゲーターなど）を構築し、革新を促進します。したがって、流動性はネットワークの命脈となり、採用と新興サービスの出現を推進します。

これらの原理は、強力なインセンティブフライホイールを構成します。資産をロックしたり流動性を提供したりすることで価値を創造する参加者は、すぐに報酬を得ます（高い利回りとトークンのインセンティブを通じて）、これによりさらなる参加を促します。これにより、個々の参加は広範な機会に変換され------ユーザーは利益とガバナンスの影響力を得ます------これらの機会はネットワーク効果を生み出し、数千のユーザーを引き寄せます。結果は注目に値します：2024年までに、DeFiユーザー数は1000万人を超え、その価値は数年で30倍に増加しました。明らかに、大規模なインセンティブの整合性------ユーザーを利害関係者に変換すること ------がDeFiの指数関数的な台頭の鍵です。

現在のAI経済の欠如

もしDeFiがボトムアップの参加とインセンティブの整合性が金融革命をどのように起動するかを示しているなら、今日のAI経済はそのような変化を支える基本原理を欠いています。現在のAIは、大量のクローリングデータセットに基づいて訓練された大規模な汎用モデルによって主導されています。これらの基礎モデルは驚異的な規模ですが、すべての問題を解決することを目的としており、特定のニーズに特に効果的にサービスを提供することができません。その「一律」アーキテクチャは、特定の分野、文化的な違い、または個々の好みに適応するのが難しく、出力は脆弱で盲点を抱え、現実のニーズからますます乖離しています。

次世代のAIの定義は、もはや規模だけではなく、文脈理解能力------すなわち、モデルが特定の分野、専門コミュニティ、そして多様な人間の視点を理解し、サービスを提供する能力によっても定義されるべきです。しかし、この状況知能には異なる入力が必要です：高品質で、人間と整合したデータ。そして、これが現在欠けているものです。現在、広く認識されたメカニズムは存在せず、これらのデータを測定、識別、評価、または優先順位を付けることができず、個人、コミュニティ、または分野の専門家がその視点を提供し、ますます影響を与える知能システムを改善するためのオープンなプロセスもありません。したがって、価値は依然として少数のインフラ提供者に集中し、大衆とAI経済の上昇の潜在能力が乖離しています。高価値の貢献（データ、フィードバック、整合信号）を発掘、検証、報酬することができる新しい原理を設計することによってのみ、DeFiが繁栄するために必要な参加型成長の循環を解放することができます。

要するに、私たちは同様に問いかける必要があります：

私たちはどのように創造された価値を測定すべきか？個人を中心にしたデータのボトムアップ参加を促進する自己強化型の採用フライホイールをどのように構築すべきか？

DeFiのような「AIネイティブ経済」を解放するためには、参加をAIの機会に変換する新しい原理を定義する必要があります。これにより、この分野でこれまで見られなかったネットワーク効果を促進します。

AIネイティブ技術スタック：新しい経済の新原理

私たちはもはや単にトークンをウォレット間で移動するのではなく、データをモデルに入力し、モデルの出力を意思決定に変換し、AIエージェントを行動に移すことを行います。これは、知能と整合性を定量化するための新しい指標と原理を必要とします。DeFiの指標が資本を定量化するのと同様に。例えば、LazAIは次世代のブロックチェーンネットワークを構築しており、AIデータ、モデルの行動、エージェントの相互作用の新しい資産基準を導入することで、AIデータの整合性の問題を解決しています。

以下は、オンチェーンAI経済の価値を定義するいくつかの重要な原理を概説します：

• 検証可能なデータ（新しい「流動性」）：データはAIにとって、流動性はDeFiにとってのように------システムの命脈です。AI（特に大規模モデル）において、正しいデータを持つことは非常に重要です。しかし、原始データは質が低いか、誤解を招く可能性があるため、オンチェーンで検証可能な高品質データが必要です。ここでの可能な原理は「データ証明（PoD）/データ価値証明（PoDV）」です。この概念は、データの貢献の価値を測定し、数量だけでなく、質とAIのパフォーマンスへの影響に基づいて評価します。これは流動性マイニングの対応物と見なすことができます：有用なデータ（またはラベル/フィードバック）を提供する貢献者は、そのデータがもたらす価値に基づいて報酬を得ます。このようなシステムの初期設計はすでに現れています。例えば、あるブロックチェーンプロジェクトのデータ証明（PoD）コンセンサスは、データを検証の主要なリソースとして扱います（作業証明のエネルギーやステーク証明の資本に類似）。このシステムでは、ノードはその貢献データの数量、質、関連性に基づいて報酬を得ます。

これを汎用AI経済に拡張すると、「総ロックデータ価値（TDVL）」という指標が見られるかもしれません：ネットワーク内のすべての有価値データの集約的な測定であり、検証可能性と有用性に基づいて重み付けされます。検証されたデータプールは、流動性プールのように取引されることさえあります------例えば、オンチェーン診断AIのための検証された医学画像プールは、定量的な価値と利用率を持つ可能性があります。データのトレーサビリティ（データの出所や変更履歴を理解すること）は、この指標の重要な部分であり、AIモデルに入力されるデータが信頼でき、追跡可能であることを保証します。本質的に、流動性が利用可能な資本に関わるなら、検証可能なデータは利用可能な知識に関わります。データ価値証明（PoDV）などの指標は、ネットワーク内でロックされた有用な知識の量を捉えることができ、LazAIのデータアンカートークン（DAT）によって実現されるオンチェーンデータのアンカリングは、データ流動性を測定可能でインセンティブを与える経済層にします。

• モデルのパフォーマンス（新しい資産クラス）：AI経済において、訓練されたモデル（またはAIサービス）自体が資産となります------トークンやNFTと並ぶ新しい資産クラスと見なすことができます。訓練されたAIモデルは、その重みの中に封じ込められた知能によって価値を持ちます。しかし、この価値をオンチェーンで表現し、測定する方法は？私たちはオンチェーンパフォーマンスベンチマークまたはモデル認証が必要かもしれません。例えば、モデルが標準データセットでの精度や競争的なタスクでの勝率をパフォーマンススコアとしてオンチェーンに記録することができます。これはAIモデルのオンチェーン「信用評価」またはKPIとして見なすことができます。このようなスコアは、モデルの微調整やデータの更新に応じて調整されます。Oraichainなどのプロジェクトは、AIモデルAPIと信頼性スコア（テストケースを通じてAI出力が期待通りであるかを検証）を組み合わせてオンチェーンにすることを探求しています。AIネイティブDeFi（「AiFi」）では、モデルパフォーマンスに基づくステーキングが想定されます------例えば、開発者が自分のモデルのパフォーマンスが優れていると考える場合、トークンをステークすることができます；独立したオンチェーン監査がそのパフォーマンスを確認すれば報酬を得ます（モデルのパフォーマンスが悪ければ、ステークを失います）。これにより、開発者は誠実に報告し、モデルを継続的に改善することが奨励されます。別の考え方は、パフォーマンスメタデータを持つトークン化されたモデルNFTです------モデルNFTの「フロア価格」は、その実用性を反映する可能性があります。このような実践はすでに現れています：特定のAIマーケットでは、モデルアクセスのトークンを売買することができ、LayerAI（旧CryptoGPT）などのプロトコルは、データとAIモデルをグローバルAI経済における新興資産クラスと見なしています。簡単に言えば、DeFiは「どれだけの資金がロックされているか？」と問い、AI-DeFiは「どれだけの知能がロックされているか？」と問います------計算能力だけでなく（それも重要ですが）、ネットワーク内で動作するモデルの効率と価値を指します。新しい指標には、「モデル品質証明」やオンチェーンAIパフォーマンス改善の時系列指数が含まれるかもしれません。
• エージェントの行動と効用（オンチェーンAIエージェント）：AIネイティブブロックチェーンにおける最も刺激的で挑戦的な新要素は、オンチェーンで動作する自律AIエージェントです。これらは取引ボット、データキュレーター、カスタマーサービスAI、または複雑なDAOのガバナンス者である可能性があります------本質的には、ユーザーを代表してネットワーク上で知覚し、意思決定し、自ら行動するソフトウェアエンティティです。DeFiの世界には基本的な「ロボット」しかありませんが、AIブロックチェーンの世界では、エージェントが第一級の経済主体となる可能性があります。これにより、エージェントの行動、信頼性、実用性の測定基準に関する需要が生まれます。私たちは、「エージェント効用スコア」や評判システムのようなメカニズムを見るかもしれません。各AIエージェント（NFTまたは半同質トークン（SFT）として表現される可能性があります）が、その行動（タスクの完了、協力など）に基づいて評判を蓄積することを想像してください。このような評価は、信用スコアやユーザー評価に似ていますが、AIに特化しています。他の契約は、これに基づいてエージェントのサービスを信頼するかどうかを決定できます。LazAIが提案するiDAO（ 個人中心の DAO）の概念では、各エージェントまたはユーザーエンティティは自分のオンチェーンドメインとAI資産を持っています。これらのiDAOやエージェントが測定可能な記録を構築することが想定されます。

すでにプラットフォームはAIエージェントをトークン化し、オンチェーン指標を付与し始めています：例えば、Rivalzの"Rome protocol"は、NFTベースのAIエージェント（rAgents）を作成し、その最新の評判指標をオンチェーンに記録します。ユーザーはこれらのエージェントをステークまたは貸し出すことができ、その報酬はエージェントが集団AI「クラスター」でのパフォーマンスと影響に基づいて決まります。これは本質的にAIエージェントのDeFiであり、エージェント効用指標の重要性を示しています。将来的には、活発なアドレスについて議論するように「活発なAIエージェント」について議論したり、取引量について議論するように「エージェント経済の影響」について議論したりすることができるかもしれません。

• 注意の軌跡は別の原理になる可能性があります------エージェントが意思決定プロセスで注目した内容（どのデータ、信号）を記録します。これにより、ブラックボックスエージェントがより透明で監査可能になり、エージェントの成功または失敗を特定の入力に帰属させることができます。要するに、エージェントの行動指標は責任と整合性を確保します：自律エージェントが大規模な資金や重要なタスクを管理するためには、その信頼性を定量化する必要があります。高いエージェント効用スコアは、オンチェーンAIエージェントが大規模な資金を管理するための前提条件となる可能性があります（伝統的金融における高信用スコアが大規模なローンの条件であるのと同様です）。
• 使用インセンティブとAI整合性指標：最後に、AI経済は有益な使用と整合性をどのように奨励するかを考慮する必要があります。DeFiは流動性マイニング、初期ユーザーのエアドロップ、または手数料の返還を通じて成長を奨励します；しかし、AIにおいては、単なる使用の成長では不十分であり、AIの結果を改善する使用を奨励する必要があります。この時、AI整合性に関連する指標が重要です。例えば、人間のフィードバックループ（ユーザーがAIの応答を評価したり、iDAOを通じて修正を提供したりすることができる部分は後述します）は記録され、フィードバック提供者は「整合利益」を得ることができます。また、「注意証明」や「参加証明」を想定し、AIを改善するために時間を投入したユーザー（好みのデータを提供したり、修正や新しいユースケースを提供したりする）に報酬を与えることができます。指標は注意の軌跡であり、AIを最適化するための質の高いフィードバックや人間の注意の量を捉えます。

DeFiがTVLや利回りを追跡するためにブロックエクスプローラーやダッシュボード（DeFi Pulse、DefiLlamaなど）を必要とするように、AI経済もこれらのAI中心の指標を追跡するための新しいブラウザを必要とします------想像してみてください、"AI-llama"ダッシュボードが総整合データ量、活発なAIエージェント数、累積AI効用利益などを表示します。それはDeFiと似ていますが、内容は全く新しいものです。

DeFi式AIフライホイールへの道

私たちはAIのためにインセンティブフライホイールを構築する必要があります------データを第一級の経済資産として見ることで、AI開発を閉鎖的な事業からオープンで参加型の経済に変革します。これはDeFiが金融をユーザー主導の流動性オープンフィールドに変えたのと同様です。

この方向性の初期の探求はすでに現れています。例えば、Vanaなどのプロジェクトは、ユーザーがデータ共有に参加することを奨励し始めています。Vanaネットワークは、ユーザーが個人またはコミュニティデータをDataDAO（分散型データプール）に貢献し、データセット専用トークン（ネットワークのネイティブトークンと交換可能）を獲得することを許可します。これはデータ貢献者の貨幣化に向けた重要な一歩です。

しかし、貢献行動を奨励するだけではDeFiの爆発的なフライホイールを再現するには不十分です。DeFiでは、流動性提供者は資産を預けることで報酬を得るだけでなく、提供された資産は透明な市場価値を持ち、収益は実際の使用（取引手数料、貸出利息に加えたインセンティブトークン）を反映します。同様に、AIデータ経済は単なる報酬を超え、データに直接価格を付ける必要があります。データの質、希少性、またはモデル改善の程度に基づく経済的な価格付けが欠けている場合、私たちは浅いインセンティブに陥る可能性があります。単にトークンを配布することは、数量を奨励するかもしれませんが、質を奨励することはできず、トークンが実際のAI効用に結びついていない場合、停滞する可能性があります。真に革新を解放するためには、貢献者が明確な市場駆動の信号を見て、データの価値を理解し、データが実際にAIシステムで使用されるときに報酬を得る必要があります。

私たちは、データ中心のインセンティブ循環を作成するために、直接的な評価と報酬に焦点を当てたインフラを必要としています：人々が貢献する高品質のデータが多ければ多いほど、モデルは優れ、より多くの使用とデータ需要を引き寄せ、貢献者の報酬を押し上げます。これにより、AIは大データを争奪する閉鎖的な競争から、信頼できる高品質データのオープン市場に変わります。

これらの理念は、実際のプロジェクトでどのように具現化されるのでしょうか？LazAIを例に挙げます------このプロジェクトは、分散型AI経済の次世代ブロックチェーンネットワークと基盤原理を構築しています。

LazAIの紹介------AIを人間と整合させる

LazAIは、AIデータの整合性の問題を解決するために設計された次世代ブロックチェーンネットワークとプロトコルであり、AIデータ、モデルの行動、エージェントの相互作用の新しい資産基準を導入することで、分散型AI経済のインフラを構築します。

LazAIは、データを検証可能、インセンティブを与え、オンチェーンでプログラム可能にすることで、AIの整合性の問題を解決する最も先見的なアプローチの一つを提供します。以下では、LazAIのフレームワークを例に、AIネイティブブロックチェーンがどのようにこれらの原則を実践に移しているかを説明します。

核心問題------データのミスマッチと公平なインセンティブの欠如

AIの整合性はしばしば訓練データの質に帰着しますが、未来には人間と整合し、信頼でき、ガバナンスを受けた新しいデータが必要です。AI業界が中心化された汎用モデルから、文脈化された整合性のある知能へと移行するにつれて、インフラも進化する必要があります。次のAI時代は、整合性、精度、トレーサビリティによって定義されます。LazAIはデータの整合性とインセンティブの課題に直面し、根本的な解決策を提案します：データをソースで整合させ、データそのものに直接報酬を与える。言い換えれば、訓練データが人間の視点を検証可能に表し、ノイズを除去し、バイアスを取り除き、データの質、希少性、またはモデルの改善の程度に基づいて報酬を与えることを保証します。これは、モデルを修正するのではなく、データを整理するというパラダイムの飛躍です。

LazAIは原理を導入するだけでなく、データの取得、価格付け、ガバナンスの新しいパラダイムを提案します。その核心概念には、データアンカートークン（DAT）と個人中心の DAO（iDAO）が含まれ、これらは共同でデータの価格付け、トレーサビリティ、プログラム可能な使用を実現します。

検証可能でプログラム可能なデータ------データアンカートークン（DAT）

この目標を達成するために、LazAIは新しいオンチェーン原理------データアンカートークン（DAT）を導入します。これは、AIデータの資産化のために設計された新しいトークン標準です。各DATは、オンチェーンでアンカリングされたデータとその沿革情報を表します：貢献者の身元、時間の経過に伴う変遷、使用シナリオです。これにより、各データに検証可能な履歴が作成されます------データセットのバージョン管理システム（Gitのような）に似ていますが、ブロックチェーンによって安全性が保証されます。DATはオンチェーンに存在するため、プログラム可能性を持ちます：スマートコントラクトがその使用規則を管理できます。例えば、データ貢献者は、自分のDAT（例えば、一組の医学画像）が特定のAIモデルにのみアクセスできるように指定したり、特定の条件下で使用されるようにすることができます（プライバシーや倫理的制約を強制するコードを通じて）。インセンティブメカニズムは、DATが取引可能またはステーク可能であることに現れます------データがモデルにとって価値がある場合、モデル（またはその所有者）はDATへのアクセス権を取得するために支払う可能性があります。本質的に、LazAIはデータのトークン化とトレーサビリティの市場を構築しました。これは前述の「検証可能なデータ」指標に直接呼応します：DATをチェックすることで、それが検証されているか、どれだけのモデルに使用されているか、どのようなモデルパフォーマンスの向上をもたらしたかを確認できます。このようなデータはより高い評価を受けます。データをオンチェーンにアンカリングし、経済的インセンティブを質に結びつけることによって、LazAIはAIが信頼でき、測定可能なデータで訓練されることを保証します。これはインセンティブの整合性によって問題を解決することです------高品質のデータが報酬を得て際立つのです。

個人中心のDAO（iDAO）フレームワーク

第二の重要なコンポーネントは、LazAIのiDAO（ 個人中心の DAO）の概念です。これは、個人（組織ではなく）を意思決定とデータ所有権の中心に置くことで、AI経済におけるガバナンスモデルを再定義します。従来のDAOは通常、集団の組織目標を優先し、個人の意志を弱めることが多いです。iDAOはこの論理を覆します。彼らは個別化されたガバナンスユニットであり、個人、コミュニティ、または特定の分野のエンティティがAIシステムに貢献したデータやモデルを直接所有、制御、検証できるようにします。iDAOはカスタマイズされた整合性のあるAIをサポートします：ガバナンスフレームワークとして、彼らはモデルが常に貢献者の価値観や意図に従うことを保証します。経済的な観点から見ると、iDAOはAIの行動にコミュニティのプログラム可能性を持たせます------特定のデータの使用方法、誰がモデルにアクセスできるか、モデルの出力利益の分配方法を制限するルールを設定できます。例えば、iDAOは、AIモデルが呼び出されるたび（APIリクエストやタスクの完了など）、関連データを貢献したDAT保有者に一部の利益が返還されることを規定できます。これにより、エージェントの行動と貢献者の報酬の間に直接的なフィードバックループが構築されます------DeFiにおける流動性提供者の利益とプラットフォーム使用を結びつけるメカニズムに類似しています。さらに、iDAO同士はプロトコルを通じて相互作用を持つことができ、あるAIエージェント（iDAO）が他のiDAOのデータやモデルを条件付きで呼び出すことができます。

これらの原理を確立することで、LazAIのフレームワークは分散型AI経済のビジョンを現実のものにします。データはユーザーが所有し、利益を得る資産となり、モデルは私有の孤島から協力的なプロジェクトに変わります。各参加者------独自のデータセットを策定する個人から、小型の専門モデルを構築する開発者まで------がAI価値チェーンの利害関係者となります。このインセンティブの整合性は、DeFiの爆発的な成長を再現する可能性があります：人々がAIに参加する（データや専門知識を貢献する）ことが直接的な機会に変わることを認識すれば、彼らはより積極的に参加するでしょう。参加者が増えるにつれて、ネットワーク効果が発動します------より多くのデータがより優れたモデルを生み出し、より多くのユーザーを引き寄せ、さらに多くのデータと需要を生み出し、正の循環を形成します。

AI信頼基盤の構築：検証可能な計算フレームワーク

このエコシステムにおいて、LazAIの検証可能な計算フレームワーク（Verified Computing Framework）は信頼を構築する核心層です。このフレームワークは、生成された各DAT、各iDAO（個別自治組織）の決定、各インセンティブの配分に対して検証可能な追跡チェーンを確保し、データ所有権を実行可能にし、ガバナンスプロセスを追跡可能にし、エージェントの行動を監査可能にします。iDAOとDATを理論的な概念から信頼できる検証可能なシステムに変換することで、検証可能な計算フレームワークは信頼のパラダイムシフトを実現します------仮定に依存するのではなく、数学的な検証に基づく確実性の保証に移行します。

分散型AI経済の価値実現この基盤要素の確立により、分散型AI経済のビジョンが真に実現されます：

• データの資産化：ユーザーはデータ資産を確保し、利益を得ることができます。
• モデルの協力化：AIモデルは閉鎖的な孤島からオープンな協力的な成果物に変わります。
• 参加の権利化：データ貢献者から垂直モデル開発者まで、すべての参加者がAI価値チェーンの利害関係者となることができます。

このインセンティブの整合性設計は、DeFiの成長の原動力を再現する可能性があります：ユーザーがAIの構築に参加する（データや専門知識を貢献する）ことが直接的な経済的機会に変わることを認識すれば、参加の熱意が点火されます。参加者の規模が拡大するにつれて、ネットワーク効果が現れます------より多くの高品質データがより優れたモデルを生み出し、より多くのユーザーを引き寄せ、さらに多くのデータ需要を生み出し、自己強化的な成長のフライホイールを形成します。

結論：オープンなAI経済への道

DeFiの歴史は、正しい原理が前例のない成長を解放できることを示しています。今後のAIネイティブ経済において、私たちは類似の突破口の臨界点に立っています。データと整合性を重視する新しい原理を定義し、実現することで、AI開発を中心化されたエンジニアリングから分散型のコミュニティ主導の事業に変えることができます。この旅には挑戦が伴います：経済メカニズムが数量ではなく質を優先し、データインセンティブがプライバシーや公平を損なう倫理的な落とし穴を回避することを確保する必要があります。しかし、方向性は明確です。LazAIのDATやiDAOなどの実践は、「人間と整合したAI」という抽象的な概念を所有権とガバナンスの具体的なメカニズムに変換する道を開いています。

初期のDeFiがTVL、流動性マイニング、ガバナンスを実験的に最適化することで進化したように、AI経済も新しい原理を進化させるでしょう。将来的には、データの価値測定、公平な報酬分配、AIエージェントの整合性と利益に関する議論と革新が必ず生まれるでしょう。本稿は、AIの民主化を推進する可能性のあるインセンティブモデルの表層に触れただけであり、オープンな議論と深い研究を促進することを期待しています：どのようにしてより多くのAIネイティブ経済原理を設計するか？どのような予期しない結果や機会が生まれるか？広範なコミュニティの参加を通じて、私たちは技術的に進んでいるだけでなく、経済的に包摂的で、人間の価値観と整合したAIの未来を構築する可能性が高まります。

DeFiの指数関数的な成長は魔法ではありません------それはインセンティブの整合性によって駆動されています。今、私たちはデータとモデルの同様の実践を通じて、AIの復興を推進する機会を持っています。参加を機会に変え、機会をネットワーク効果に変えることで、私たちはAIにデジタル時代の価値創造と分配を再構築するフライホイールを起動することができます。

共にこの未来を築きましょう------検証可能なデータセット、整合したAIエージェント、新しい原理から始めて。