AIと暗号通貨の衝突:Crypto AIトラックの機会と課題

最近、Crypto AI分野は業界で広く注目を集めています。本記事では、この分野に長年関心を持っている研究者のMaxとLydiaを招き、司会者のAlexと共にCrypto AIの現状、直面している課題、そして未来の機会について議論しました。

Crypto AIの位置づけと価値

Maxは、Crypto AIが主に二つの問題を解決すると考えています。一つは、非中央集権によって中央集権的なAIの検閲問題を緩和することです。もう一つは、トークンインセンティブメカニズムを導入し、オープンソースAI研究に新しい発展の動力を提供することです。彼は、トークンインセンティブがより多くのオープンソースAIモデルの発展を促進し、AI研究が大企業に独占されるのを防ぐことができると指摘しています。

Lydiaは、ビジネスの観点から見ると、現在のCrypto AIの価値定位はまだ十分に明確ではないと述べています。彼女は、Crypto AIが現在より物語的なレベルで人々の想像力を広げ、CryptoとAIという二つの最前線の技術が人々の頭の中で衝突を生んでいると考えています。しかし、本当の商業的価値を見つけるには、まだ時間が必要かもしれません。

暗号資産 AIプロジェクトの分類

Crypto AIプロジェクトの分類について、Maxは三層アーキテクチャを提案しました:

1. アーキテクチャ層: Bittensor、Nearなどの基盤インフラを提供します。
2. リソース層: AI開発に必要な計算力、データなどのリソースを提供します。例: Akash、Renderなど。
3. アプリケーション層:ユーザー向けの具体的なアプリケーション、例えば様々なAIエージェント。

Lydiaは2つの観点から分類します:

1. AIによる暗号資産の強化: Web3版チャットボットやAIによるスマートコントラクトの改善など。
2. 暗号資産がAIを強化: 例えば、分散型コンピューティング、データマーケットなど。

注目すべきCrypto AIプロジェクト

二人のゲストはBittensorプロジェクトを強く推奨しました。LydiaはBittensorチームのストーリーテリング能力が優れており、開発者や投資家を引き付けることができると考えています。同時に、このプロジェクトは大規模なFUDの試練を経験しており、強い生命力を示しています。

Maxは、Bittensorのトークンエコノミーのモデルが独特であり、インセンティブメカニズムによってエコシステムの発展を促進していると付け加えました。しかし、高いインフレ率などの潜在的なリスクについても警告しました。

さらに、MaxはVana(の分散データ)、Arweave(AIコンピュータ)など、注目すべきプロジェクトについて言及しました。

暗号資産 AIプロジェクトの評価戦略

Crypto AIプロジェクトを評価する際、2人のゲストは以下の提案をしました:

1. チームの背景、実行力、ストーリーテリング能力に重点を置く。
2. トークンがプロジェクト内で果たす役割を分析し、実際に有用であるかどうかを確認します。
3. プロジェクトのブランド文化とコミュニティの雰囲気を調査する。
4. プロジェクトが属する市場サイクルの段階を判断する。

アレックスは、長期的な投資の観点から、市場が悲観的な時期でも長期的な商業価値を持つプロジェクトに注目することができると付け加えました。

AIツールの日常業務への応用

三人のゲストは、ChatGPT、PerplexityなどのAIツールを仕事や学習のサポートに頻繁に使用していると述べました:

• 語学学習、心理カウンセリングのため
• 長い記事や研究レポートをすばやくまとめる
• コンテンツ制作と画像生成の支援
• パーソナライズされた知識の回答を提供

アレックスは特に、AIが教育分野において巨大な潜力を持ち、従来の教育モデルを覆す可能性があると指摘しました。

まとめ

Crypto AIは新興分野として、現在まだ初期段階にあり、多くの課題に直面していますが、同時に巨大な発展の可能性も秘めています。技術の進歩と応用シーンの拡大に伴い、Crypto AIは今後、暗号資産とAIの2つの分野に深遠な影響をもたらすことが期待されています。投資家と開発者はオープンで慎重な態度を保ち、機会を捉える一方でリスクにも注意する必要があります。