Virtualの潜在能力と潜在リスク

先週土曜日のオンライン交流では、読者からVirtualに関連する質問がありました。また、この期間中、Virtualの価格が上昇し続け、Genesis Launchesの成功プロジェクトが注目を集める中で、Virtualは多くの参加者の関心を再び集めています。

このプロジェクトの潜在能力に注目する一方で、プロジェクトのリスクにも注意を払う必要があります。

したがって、今日の記事では、このプロジェクトに対する私の見解をより包括的に共有したいと思います。その潜在能力に加えて、プロジェクトのリスクに対する私の見解も重要です。

その潜在能力については、前の記事で比較的多く共有しましたが、主な点は以下の通りです：

• チームが優れており、プロジェクトは継続的に構築・推進されており、たとえベアマーケットの中でも中断されることはありません。これは非常に珍しいことです。

• プロジェクトには一定の利益があり、プロジェクト側のビジョンはトークンをエコシステム内で使用される「通貨」として位置づけることです。この方向性は正しいと思います。つまり、プロジェクトのビジネスモデルは良好です。

• 最後に、最も重要な点として、現在のAI + Cryptoプロジェクトの中で、同類の競合製品と比較しても、他のAIプロジェクトと比較しても、その実力は最も強く、さらにその強さは徐々に増している傾向があります。

これらの観点から見ると、私が現在注目しているAI + Cryptoプロジェクトの中で、私はそれが最も強いと感じています。

しかし同時に、プロジェクトが直面している潜在的なリスクにも注意が必要です。

私が考える最大のリスクは、ICOから始まり、金融的手法を用いてAIと暗号エコシステムを結びつける方法が、AI + Cryptoの分野において長期的、安定的、持続可能な方法であるかどうかです。

これを検証するためには、プラットフォーム上でより多く、より強力なAIエージェントが孵化されるのを見る必要があります。

より強力なAIエージェントとは何でしょうか？

最良の形は、暗号エコシステムのユーザーだけでなく、従来のWeb 2エコシステムのユーザーも使用するAIエージェントです。これが実現できない場合、少なくともUniswapのようにブロックチェーン技術に依存し、他の技術では実現できず、エコシステム内の特定のニーズを解決するAIエージェントでなければなりません。

現在、Virtualプラットフォーム上に登場しているいくつかの有名なAIエージェント、例えばAIXBTは、私の見解ではあまり評価できません。

実際、このリスクは暗号エコシステムの過去の発展の中で既に現れており、読者の中には多くの方が直接経験していると思います。それはかつて非常に人気を博した分散型の優良プロジェクトFilecoinです。

分散型ストレージは、私の見解では過去、現在、未来においても人類社会の必需品であり、このアプリケーションの実現は理論的にはブロックチェーン技術に依存すべきです。

したがって、Filecoinが登場したとき、すぐに注目を集めました。

当時、Filecoinプロジェクトが発表されたとき、その条件は今日のVirtualの条件よりも良かったです--------それは同類の競争者に対して圧倒的な優位性を持っていました。技術、チーム、ビジネスモデルなど、あらゆる面でほぼ完璧で、白馬の中の白馬と言えます。

しかし結果はどうでしょうか？

ローンチ後、しばらくは賑わいを見せ、確かに一定期間ユーザーを引き付けましたが、時間が経つにつれて、人々は効率、コスト、信頼性、利便性などを総合的に考慮した結果、Filecoinは最大の競争者（Web 2エコシステム内の各種クラウドサービス）に対して明確な優位性を持っていないことに気づき、プロジェクトは徐々に冷却され、以降、従来の中央集権的クラウドサービスからFilecoinに大量のユーザーが移行するという想定は見られませんでした。

さらに注目すべきは、Filecoinの後に、もともと無名だった分散型ストレージプロジェクトArweaveが逆に後から台頭し、熱度や需要の面でFilecoinを超えたことです。

人々がArweaveとFilecoinを比較すると、Arweaveが目指す永続的なストレージは、Filecoinが特定の分野のニーズを満たす点で、ある意味でより優れていることがわかりました。

その結果、Filecoinは今日のように冷ややかな存在になってしまいました。

Filecoinという具体的な事例を比較するだけでなく、逆の視点からこのリスクを考察することもできます：

もしICOという金融手法がAI + Cryptoにおいて比較的適切な結合方法であるなら、なぜこの方法は現在、AIエージェントの立ち上げにおいてのみ成果を上げているのか、AIプロジェクトの資金調達の他の細分野では成功事例がほとんど見られないのでしょうか？

私は以前の記事で、昨年の早い時期に見た別の事例を紹介したことがあります：ICOの手法でAI小モデルの構築を開始することです。

この方法は以前から注目していたのですが、残念ながらあまり成功していなく、成功事例はあまり見られませんでした。

現在広く知られているDeepSeekは、実際にはモデルの構築を行っています。彼らはオープンソースの大規模モデルを最適化し、その基盤の上に自分たちのモデルを開発しました。彼らが成功した理由は、チームの実力に加えて、もう一つ無視できない理由があります。それは、彼らが早い段階で量的取引でかなりの利益を上げたため、モデルの開発に十分な資金力を持っていたことです。

このことから、言語モデルの開発において資金は欠かせない要素であることがわかります。それならば、ICOの手法がこの分野で実践されているにもかかわらず、なぜ効果が見られないのでしょうか？

これらの疑問に対する答えは現在のところありませんが、さらなる検証と慎重な観察が必要だと思います。

もしこのリスクが本当に存在するなら、Virtualの未来には一定の不確実性があるでしょう。