AIとブロックチェーンの融合：投資機会と課題の分析

近年、人工知能(AI)とブロックチェーン技術の急速な発展により、AI+Cryptoが投資のホットスポットとなっています。ブロックチェーンの非中央集権、高い透明性、低エネルギー消費という特性は、AIシステムの中央集権と不透明な問題を効果的に補完し、両者の組み合わせは業界に新たな機会をもたらしています。

業界の専門家は、AIとブロックチェーンの結合アプリケーションは主に四つのカテゴリに分けられると考えています：アプリケーションの参加者、インターフェース、ルール、そして目標です。AIのCryptoにおける役割は、"アプリケーション"の観点からもっと考慮されるべきであり、計算能力、アルゴリズム、データなどの最適化を含みます。

研究機関はAIのCryptoにおける応用を基盤層、実行層、アプリケーション層に分けています。それぞれの層には探求する価値のある機会が存在します。例えば、zkML技術はゼロ知識証明とブロックチェーンを組み合わせ、AIエージェントの行動に対して安全で検証可能なソリューションを提供します。AIはデータ処理、自動化dApp開発、オンチェーン取引の安全性などの実行レベルでも大きな潜在能力を示しています。アプリケーション層では、AI駆動の取引ボット、予測分析ツール、AMM流動性管理などがDeFi分野で重要な役割を果たしています。

この記事では、AI+Crypto分野の投資方向について詳しく探討し、インフラストラクチャーとアプリケーションの革新と発展に重点を置き、中長期的な投資戦略の観点からAIとブロックチェーンの融合の展望と課題を分析します。

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AIサーキットの重点方向

専門家はAIとブロックチェーンを組み合わせたアプリケーションを4つの大きなカテゴリに分けています:

1. AIはアプリケーションの参加者として
2. AIをアプリケーションのインターフェースとして
3. AIのアプリケーションとしてのルール
4. AIをアプリケーションの目標として

生産力と生産関係の観点から考えると、Cryptoは主に生産関係を提供します。三つの方向から考えることができます:

1. 効率的な分散型の計算リソースを提供する
2. アルゴリズムの最適化：アルゴリズム/モデルのオープンソース共有と革新を促進する
3. データの最適化：データの非中央集権的ストレージ、貢献とセキュリティ管理

業界関係者は、AI+Web3プロジェクトが基盤層、実行層、アプリケーション層の3つの方向から探求できると考えています。基盤層にはモデルの訓練、データ、分散型計算力などが含まれます；実行層にはデータ処理、AIエージェント、zkMLなどが含まれます；アプリケーション層は主にAI+DeFi、AI+GameFi、メタバースなどの方向に焦点を当てています。

その中で、基盤インフラとアプリケーション層のプロジェクトは急速に発展しています。例えば、計算力層のIo.net、基盤モデル層のFlock、ブロックチェーン基盤インフラのZeroGravity、AIエージェントのMyshellなどです。

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以下のいくつかの方向に重点を置くべきです：

1. zkMLの方向

zkML技術はゼロ知識証明とブロックチェーンを組み合わせ、AIエージェントの行動を監視するための安全で検証可能なソリューションを提供します。これにより、AIモデルと入力のプライバシー保護の問題が解決され、推論プロセスの検証可能性が保証されます。zkMLはスマートコントラクトをより柔軟にし、より多くのアプリケーションシナリオに適応できるようにします。

zkML技術の典型的なプロジェクト

Modulus Labs：最も多様なZKMLプロジェクトの一つで、RockyBotやLeela vs. the WorldなどのオンチェーンAIアプリケーションの例を構築しています。

Giza：ブロックチェーン上にAIモデルをデプロイするプロトコルで、ONNX形式およびGiza Transpilerなどの技術スタックを使用しています。

Zkaptcha：Web3ロボット問題に特化し、スマートコントラクトにcaptchaサービスを提供します。ゼロ知識証明を使用して、ウィッチ攻撃に対抗するスマートコントラクトを作成します。

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次に、データ処理の方向性

AIの実行層における突破は、主に以下を含みます：

a. AIとオンチェーンデータ分析：LLMと深層学習アルゴリズムを利用してデータを掘り起こし、洞察を得る。

b. AIと自動化dApp開発：Devopsのインフラストラクチャプロジェクトに対し、開発者がスマートコントラクトを迅速に作成できるよう支援します。

c. AIとブロックチェーン上の取引の安全性：ブロックチェーン上にAIエージェントを展開し、AIアプリケーションの安全性と信頼性を向上させる。

プロジェクトケース：SeQure安全プラットフォームは、AIを使用してリアルタイム監視と分析を行い、悪意のある攻撃やデータ漏洩から防御します。

3. AI+DeFiの方向性

AIとDeFiの融合における重要な方向性には、

1. AI駆動の取引ロボット：迅速かつ正確に取引を実行し、市場データを分析します。

2. 予測分析：市場のトレンドと潜在的な価格動向に関する信頼できる予測を提供します。

3. AMM流動性管理:流動性範囲をインテリジェントに調整して、AMMの効率と収入を最適化します。

4. 清算保護と債務ポジション管理：オンチェーンとオフチェーンのデータを組み合わせて、スマート清算保護戦略を実現します。

5. 複雑なDeFi構造化製品の設計：金融AIモデルに依存して金庫メカニズムを設計し、製品のスマート性と柔軟性を高める。

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第四に、AI+GameFiの方向性

AIのGameFiプロジェクトにおける応用は主に次のようになります：

1. ゲーム戦略の最適化：リアルタイムでゲームの難易度と戦略を調整し、パーソナライズされた体験を提供します。

2. ゲーム資産利用管理：プレイヤーが仮想資産を効果的に管理し、取引できるようにする。

3. ゲームインタラクションの強化：スマートなレスポンシブNPCを作成し、自然でスムーズなインタラクションを実現する。

投資戦略の時間的次元の分析

短期：CryptoにおけるAIの最初の展開分野に注目する、例えば概念的なAIアプリケーションやmeme。

中期：AIエージェントとインテントの結合、およびスマートコントラクトとの結合に注目。AIエージェントは、大規模な応用に最も近い最前線の細分化されたトラックです。

長期的には、AIとzkML技術の結合がCrypto分野に深遠な影響を及ぼすでしょう。

総じて、AIとブロックチェーンの融合は投資家に多様な機会を提供し、インフラからアプリケーション層に至るまで潜在的に巨大なプロジェクトが存在します。技術の進展に伴い、この分野は引き続き投資家の関心を引き、業界全体の前進を促進するでしょう。

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