AIインフラからアプリケーションシナリオまで、どのWeb3プロジェクトが注目に値するのでしょうか?
OpenAIのチャットボット「ChatGPT」は、ローンチからわずか2カ月で月間アクティブユーザー数が1億人に達し、史上最も急成長したアプリとなりました。 1月10日、ブルームバーグは、マイクロソフトがChatGPTの開発元であるOpenAIに100億ドルの投資を検討していると報じ、FET、AGIXなどが1か月で200%以上上昇するなど、暗号通貨のすべてのAIコンセプトが完全に爆発しました。
資本の力を借りて、注目を浴びているこの2つの最先端技術は融合できるのか。 人工知能は、人間の脳の思考能力を模倣することで、コンピューターを使用して問題を解決します。 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、さらに強力にします。 ブロックチェーン技術によって構築された暗号の世界では、毎日膨大な量のオンチェーンデータがAIエンジンの「燃料」となり、AIGCはより良い戦略をフィードバックすることができます。
さらに、AIアルゴリズムがより賢くなるにつれて、人々が意思決定や結論をどのように下すかを理解することが難しくなっています。 ブロックチェーンは不変であり、AIが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に役立ちます。
暗号プロジェクト>AIコンセプト(出典:Rootdata)
従来の分野で多くの注目を集め、採用されているStability AIやChatGPTなどの人工知能と比較して、ブロックチェーンのより大きな想像力は、AIモデルを変えることができる経済システムにあります。 FOMOセンチメントが薄れてきた今、AI技術を導入した暗号プロジェクトの特徴や、AIとブロックチェーンが組み合わさることでどのような化学反応が生まれるのかを探っていきます。
AIインフラ
AIインフラプロジェクトに共通する特徴は、従来のAIアーキテクチャ(データ、モデル、コンピューティングパワー)の配布と販売です。 彼らは通常、交換の媒体として独自のネイティブトークンを使用します。 彼らは、ユーザーとサービスプロバイダーの間の仲介者として機能し、分散型取引市場を構築する傾向があります。 これらはすべて、NLP、AI音声、CV、DAppsをトランザクションの仲介プラットフォームとして使用するプロジェクトなど、従来のAIのニーズの中間的なタスクです。 基本的には、トークンを使用して従来の市場の価格設定と交換を行う分散型マーケットプレイスです。
Openfabric AI (英語)
Openfabricは、AIアプリケーションを構築して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、AIイノベーター、データプロバイダー、企業、インフラストラクチャプロバイダー間のコラボレーションにより、新しいインテリジェントなアルゴリズムとサービスの作成と使用が促進されます。 Openfabricエコシステムは、アルゴリズム作成者、データプロバイダー、インフラストラクチャプロバイダー、サービスコンシューマーの4つの役割で構成されており、サービスコンシューマーは他の3つのサービスプロバイダーに支払う必要があります。
アルゴリズム作成者: 専門知識を活用して、複雑なビジネス上の問題を解決する AI アルゴリズムを作成します。 データ プロバイダー: AI アルゴリズムのトレーニングに必要な大量のデータが分散されていることを確認します。 インフラストラクチャ プロバイダー: AI プラットフォームを実行するすべてのハードウェア。 サービスコンシューマ:特定のビジネス製品またはサービスを必要とするエンドユーザー。
オライチェーン
Oraichainは、AIを活用したブロックチェーンのオラクルとエコシステムです。 Oraichainは、データオラクルに加えて、スマートコントラクトとDappsを作成するためのベースレイヤーとして機能する完全なAIエコシステムを備えたブロックチェーンになることを目指しています。 OraichainはAIを基盤として、AI Price Feed、Full On-Chain VRF、Data Hub、100以上のAI APIを備えたAI Marketplace、AIベースのNFT生成とNFT著作権保護、Royalty Protocol、AIを活用したイールドアグリゲータープラットフォーム、Cosmwasm IDEなど、多くの重要な革新的な製品とサービスを開発してきた。
Fetch.ai
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あり、誰でもデータを共有または取引できます。 自律的なマシン・ツー・マシン・エコシステムとして、独立したパーティ・ネットワークは Fetch.ai のネットワークプロキシとなり、Fetch.ai ブロックチェーン上のプロキシ間で生成されたプロトコルを記録することができます。 FETは、Fetch AIブロックチェーンのネイティブトークンであり、決済取引の主要な交換媒体です。
出典:Fetch.ai ブログ
シンギュラリティネット
SingularityNETは、分散型AI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、インターネットにアクセスできるすべてのユーザーが使用できるように、サービスをSingularityNETネットワークに公開します。 開発者は、ネイティブのAGIXトークンを使用してサービスの料金を請求できます。 サービスでは、画像、ビデオ、音声、テキスト、時系列、バイオ AI、ネットワーク分析など、クロスドメイン推論やモデル トレーニングを提供できます。
SingularityNETエコシステム
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生み出します。 これらのSingularityNETのスピンオフは、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)、エンタープライズグレードのAIなど、戦略的に選択された複数の垂直市場で開発されています。
幻神
Gensynプロトコルは、ディープラーニングコンピューティング用のLayer1ネットワークであり、ネットワークにコンピューティング時間を投資し、ML(機械学習)タスクを実行するサプライサイドの参加者に即時報酬で報酬を与えます。 このプロトコルは、管理上の監視や施行を必要とせず、代わりにスマートコントラクトを通じてプログラムによるタスクの割り当てと支払いを容易にします。 ネットワークの根本的な課題は、これまでに行われた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、最適化の交差点にあります。 Gensynのエコシステムは、コミッター、リゾルバー、バリデーター、レポーターの4つの役割で構成されています。
提出者: 計算されるタスクを指定し、完了した作業単位に対して支払います。 ソルバー: モデルのトレーニングを実行し、バリデーターがチェックする証明を生成します。 検証者: 非決定論的トレーニング プロセスを決定論的線形計算にリンクし、ソルバー証明の一部をコピーし、予想されるしきい値までの距離を比較するための鍵。 内部告発者:バリデーターの作業をチェックし、ジャックポットを獲得することを期待してチャレンジを行います。
Gensynのビジョンは、分散型MLコンピューティングを通じて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することで、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
このようなユースケースにおいて、近年のブロックチェーンの発展に伴って生じる新たなニーズにAIで対応することを目指します。
これらの要件は、ブロックチェーンゲームのユーザーが面倒な操作をスキップできるようにする、開発者がブロックチェーンゲームを迅速に開発できるようにする、ブロックチェーンプラットフォームで交流する、独自の個性を持つ仮想人間を生成する、偽のNFTプロジェクトを検出するなどです。 従来のAIプラットフォームとは異なり、かけがえのない需要が強く、深い堀を持つと同時に、新たな需要を売りにしているプラットフォームの開発難しさは顧客獲得にあり、プラットフォームのニーズが持続可能で客観的であることを証明するのに十分な顧客をどのように引き付けるかが、そのようなプラットフォームの開発で遭遇する大きな問題になっています。
チェーン方向
暗号ゲームの「P2E」モデルの主流の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と多数の反復的な基本操作に直面しており、AIはプレイヤーに安定した自動化プロセスを提供し、勝つ確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を活用したゲーム業界向けのトータルソリューションであり、そのコア技術である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のAI学習済みDRL(Deep Reinforcement Learning)モデルを開発し、Axie Infinityの全カードの組み合わせが約10^23通りあることや、ゲーム内ゲームの特徴により、多数の模擬戦闘データにおいて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することができ、AI技術を使用してローグライクゲームプレイでMirramaをローンチしたSolanaベースのゲームマトリックス仮想世界であるMirror Worldと、PVPベースのアリーナゲームであるBrawl of Mirrorsを提供できます。 さらに、Mirror Worldはゲーム内で相互運用可能なNFTのコレクションを発売しており、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行われます。
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社交
AIとweb3を活用して、ユーザーが一緒に遊んだり、話したり、戦ったり、取引したり、冒険したりできる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いるPLAI Labsは、2023年1月にa16zから3,200万ドルの資金提供を受けました。 現在、PLAI Labsは2つの製品を外部に発表しています。
Champions Ascensionは、プレイヤーがNFTの形で自分のキャラクターを所有し、大規模なコロッセオアリーナで戦ったり、クエストを行ったり、カスタムダンジョンを構築して競争したり、デジタルアイテムを交換したりできる多人数参加型オンラインロールプレイングゲーム(MMORPG)です。 ユーザー生成コンテンツ(UGC)から、2Dから3Dへのアセットレンダリングへのマッチングまで、あらゆることを支援するAIプロトコルプラットフォーム。
PLAI Labsは今年、コア経済サイクルの詳細(NFTとブロックチェーンを活用してエクスペリエンスを向上させる)、UGCツールキット(AIを含む)計画など、V2ホワイトペーパーを発表する予定です。
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NFTの方向性
Aletha AIは、人工知能とブロックチェーンを組み合わせた技術であるiNFTのコンセプトを思いつきました。 AIと統合すると、NFTはインタラクティブで、生成的で、スケーラブルで、さまざまな性格特性においてユニークです。
簡単に言うと、NFTがデジタルヒューマンの作品だとすると、AIと統合した上で、ユーザーとチャットできるNFT作品であるiNFT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で478,800ドルでオークションにかけられました。
Altered State Machine(ASM)は、NFT、人工知能、機械学習を組み合わせてAIを活用したNFTのトレーニングを強化する革新的なプロジェクトであり、NFT技術を使用したAIの所有権と収益化のプロトコルになるというビジョンを持っています。 ASMエコシステムでは、AIベースのアバターはエージェントと呼ばれ、脳とアバターの2つの部分で構成されています。 また、このプロジェクトは、ASMエコシステムを強化するためにASTOトークンを発行しました。
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Opticは、NFT市場全体の真正性と透明性の向上を支援することを目的として、コミュニティ内でのNFT詐欺分析とNFT価値の発見に焦点を当てたAIを活用したNFT検証プロトコルを構築しています。 Optic Intelligence Engineは、実際のNFTコレクションから学習し、マーケットプレイスでNFTコレクションを取得します。 次に、Opticは、検査されたNFTが実際のNFTとどの程度一致するかを示す一致スコアを返します。
2022年7月、OpticはPantera Capital、Kleiner Perkinsが主導し、Circle Ventures、Polygon Venturesなどが参加する1,100万ドルの資金調達ラウンドを完了しました。 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
ブロックチェーンAIプロジェクトの現在の開発経路の観点から見ると、AIのインフラストラクチャは、データ、アルゴリズム、コンピューティングパワーの3つの部分で構成されています。 通常のAIプロジェクトが人工知能を生成または分析する能力を実現するためには、モデルとデータセット、およびモデルを呼び出すソフトウェアオントロジーとGUIが必要です。 そして、この分野でのモデルやデータセットの配布、モデルのトレーニング(コンピューティングパワーのリース)、ソフトウェアフロントエンドの開発により、仲介者が形成され、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。
たとえば、上記では、Fetch.ai が仲介者として機能し、顧客が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では、顧客は開発者からコンピューティングパワートレーニングサービスを購入することができ、Openfabric AIの顧客は、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)などのサービスをプロバイダーから入手する必要があり、基本的にはNFTにカプセル化されたデータセットでトレーニングされたAIモデル Humans.ai、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、本質的に分散型コンピューティングパワーリースプラットフォームです。 これらはすべて、自然言語処理、AI音声、画像生成など、従来のAIが行う必要のあるタスクや、DAppsをトランザクションの仲介プラットフォームとして使用するプロジェクトなどの中間的なタスクです。
その後、ブロックチェーンの分散型アプリケーションが新しいニーズを生み出したため、チェーンゲーム、ソーシャル、NFTの方向性に基づくAIプロジェクトは、チェーンゲームユーザーの手動反復操作の問題を解決し、ミラーワールドがチェーンゲームの開発を解決し rct.ai、他のプロジェクトがブロックチェーンソーシャルとNFTのために開発されるなど、ブロックチェーン内のユーザーの問題点を解決することを目的としています。
現在、Web3のソーシャル化の初期段階では、AIは物語のデバイスとして導入されています。 将来的には、AIプロジェクト開発の方向性がいくつか考えられます。
データプライバシーの強化:Web3はzkテクノロジーを使用してデータプライバシーを最大化でき、AIはデータ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テクノロジーは、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モデルの制御性を実現することができます。 このタイプのアプリケーションは、モデルとデータセットを取引して取引プロセスを自動化するために使用できます。 また、ユーザーのデータを保護するためにZKテクノロジーが使用されています。 しかし、この種のプロジェクトは、オープンソースのデータセットとオープンソースモデルの影響に直面しており、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、自動列車のトレーニングを使用できる場合、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企業の猛攻に直面して、Web3のAIモデルとデータセットトランザクションには十分な堀がありません。
より効率的な機械学習:Web3テクノロジーは、分散型の方法で機械学習をより効率的にすることで、AIアプリケーションをより高速で信頼性の高いものにすることができます。 これは、AlphaGoの改良版であるKataGoなど、従来のAIトレーニングで使用されており、分散トレーニング技術を使用して、このAIアップデートを希望する世界中の人々が自発的にコンピューティングトレーニングを提供できるようにしています。 ブロックチェーンのアプリケーションはGitcoinに似ており、計算能力の寄付はPOAPを取得でき、AMMと同様に流動性のインセンティブを提供し、計算能力を有料でレンタルするためのプラットフォームになりますが、通貨価格の変動性が高いため、この種のアプリケーションは従来のGPU計算能力のリースよりも有利ではありません。 プラットフォーム自体が金融ビジネスに従事しており、AI技術を使用して株式市場から利益を得るNumeraiのように、プロトコルによって獲得された価値からユーザーに助成金を支給するのに十分なものでない限り、十分な数のユーザーがAIの3つの要素をプラットフォームに提供することをいとわないでしょう。
まとめ
現在、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と、AIエンジンの助けを借り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はどちらも初期段階にあり、主な目標は、トーク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AIソリューションの統合を磨くための適切な基盤インフラストラクチャを作成することです。
しかし、この2つの統合には多くの課題があります。 まず第一に、RollupやZKなどの複雑な技術に向かうブロックチェーンのトレンドは、AIがデータを取得するための課題をもたらします。 第二に、ブロックチェーンエコシステムにおけるAIの適用性と、緊急事態に対応して適応するAIエンジンの能力を裏付けるのに十分な継続的な実験データがありません。 最後に、暗号分野では、AIの概念をこすり落とす偽のプロジェクトが頻繁にあり、人々がこの分野を探求することに自信を失いがちです。
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、なぜこのプラットフォームがブロックチェーン上にトークンを導入する必要があるのか、という質問に答える必要があります。
トークノミクスは、フライホイールのように、プロジェクトの上昇と下降の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が必要な場合は、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。 需要のかけがえのなさはプロジェクトの堀であり、堀のない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、十分なユーザーと強力な開発者エコシステムがありません。 需要が誤った提案である場合、経済的インセンティブは持続不可能であり、プロジェクトのライフサイクルは短くなります。 今後、リアルユーザーやかけがえのないニーズに基づくAI+Web3プロジェクトが増えることを期待しています。 これらは、Web2 では満たされていない、または十分に満たされていない要件を満たすように設計されているため、Web3 にネイティブに導入する必要があります。
いずれにせよ、Web3へのAIの統合は今後の技術トレンドであり、この段階で人工知能を組み込んだWeb3アプリケーションの例はすでにいくつかあります。 時間が経つにつれて、より関連性の高いWeb3インフラストラクチャと新しいモデルが出現するでしょう。