AI の概念に密接に関連するプロジェクトは、多くの場合すぐに市場の支持を得ることができますが、その名前に値しない、純粋に話題のプロジェクトを除外するように注意する必要があります。
＃＃＃ 導入
最近、一連の AI + Web3 プロジェクトが市場の熱狂を呼び起こしており、この潜在的な市場機会を深く探るため、Gate.io Research はさまざまな注目プロジェクトを組み合わせ、AI + Web3 業界チェーンの各リンクから詳細な分析を実施します。 、読者に包括的かつ深い理解を提供することを目的としています。
AI+Web3: 新しいテクノロジー、新しい方向性、新しい宣伝
ここ 1 年、ChatGPT などの大規模な生成 AI モデルの出現により、AI は世界の資本市場が追求する注目の投資テーマになりました。同時に、Web3 市場も新たな繁栄の到来をもたらしました。
AI と Web3 の有機的な組み合わせは、間違いなく、現在のテクノロジー分野における 2 つの注目のトピックの交差点となっています。最近、このテーマを中心とした多数の新旧プロジェクトが市場の注目を集めているのを観察しており、この組み合わせに対する投資家の強い関心と高い期待が浮き彫りになっています。
Wanxiang Blockchain の定義によれば、AI + Web3 の組み合わせは主に 2 つの側面に反映されます。Web3 が AI の開発を促進する方法と、Web3 アプリケーションが AI テクノロジーをどのように組み合わせるかです。現在、ほとんどのプロジェクトは Web3 テクノロジーと概念を活用して AI の進歩を促進する傾向があります。この組み合わせを分析するには、モデルのトレーニングからアプリケーションまで AI のプロセス全体から始めることができます。
AI の生産プロセスには、モデル トレーニングの基礎を提供するデータ取得、データ クリーニング、アノテーション、構造化クエリを含むデータ前処理と特徴/ヒント エンジニアリング、反復を通じてモデルのパフォーマンスを向上させるモデルのトレーニングとチューニング、およびモデルが含まれます。モデルの品質と透明性を確保するためのレビューとガバナンス、新しいデータを予測するためのモデル推論、モデルが実際のアプリケーションにとって最適な状態を維持することを保証するためのモデルの展開と監視。
このプロセスにおいて、Web3 には多くの統合ポイントがあります。たとえば、Web3 の分散ネットワークとインセンティブ メカニズムにより、よりオープンでオープン ソースの AI ネットワークとコミュニティを構築し、低コストのオープン インフラストラクチャとデータ ネットワークに対する AI アプリケーションのニーズを満たすことができます。同時に、Web3 を ZK などの暗号化テクノロジーと組み合わせることで、AI の信頼性の問題を改善し、モデルの透明性、バイアス、倫理的適用などの課題を解決できます。
インフラストラクチャ層はコンピューティング能力とストレージの提供に重点を置いており、Web3 を追加することでコストが削減され、より多くの AI アプリケーションに対応できるようになります。
中間層では Web3 テクノロジーを使用して、データ取得、前処理、モデル検証などの AI 生産プロセスを最適化し、多くの革新的なプロジェクトが誕生しています。
アプリケーション層は、コンテンツの生成、分析、予測など、Web3 における AI の幅広い用途を示します。著者の観察によると、上図のアプリケーション層の説明はまだ控えめであり、午後に詳しく説明します。まだ主導的なプロジェクトはありませんが、可能性は大きく、将来の競争は製品と技術力に焦点を当てます。
次の章では、これらの 3 層プロジェクトの具体的なケース分析を行います。
AI+Web3の注目プロジェクトが続々登場
AI+デピン
AI のワークフロー全体は、コンピューティングおよびストレージ インフラストラクチャのサポートから切り離せません。これらの施設は、モデルのトレーニングと予測に必要な強力なコンピューティング パワーを提供するだけでなく、データ モデル全体にわたるデータの保存、管理、解析も担当します。そしてライフサイクル。
現在、AI アプリケーションの急速な成長により、インフラストラクチャ、特に高性能コンピューティング機能に対する膨大な需要が生じています。したがって、より効率的で低コストでリソースが豊富なコンピューティングおよびストレージ インフラストラクチャの開発が AI 開発の初期段階における重要なトレンドとなっており、これは現在最も人気のある分野でもあります。
Delysium は、Lucy という名前の AI エージェントを起動しました。 AI 駆動の Web3 オペレーティング システムである Lucy は、自然言語に含まれる意図と目標の理解に基づいてユーザーのニーズに対応するワークフローをインテリジェントに計画し、自動的に実行することができ、現在の Web3 アプリケーションとプロトコルの複雑な運用プロセスを簡素化します。
AI+ゲーム
AI+Gameは想像力も高いです。 AI テクノロジーは、ゲーム制作プロセスを加速するだけでなく、ゲーム制作のあらゆる側面で実行され、ユーザーの習慣のマイニングからパーソナライズされたインタラクション シナリオのカスタマイズに至るまで、大きな可能性を示しています。現在、大手ゲームメーカーはAIを積極的に導入し、ゲーム業界チェーンの生態系を再構築しています。
たとえば、「Honor of Kings」の Juewu AI はレベルの評価とテストに広く使用されており、「Mount & Blade II: Bannerlord」では、ChatGPT により NPC がプレイヤーに動的に応答できるようになり、ゲームの双方向性が向上しました。 Mount & Blade II: Bannerlord」では、ChatGPT により NPC がプレイヤーに動的に返信できるようになり、ゲームのインタラクティブ性が向上しました。「Everasting」では、プレイヤーは AI ペイントを使用してファッション モデルを生成し、最も人気のある作品に投票することもでき、膨大な効果を実証しています。ゲームイノベーションにおけるAIの可能性。
図 5 出典: sleeplessAI
AI を採用した従来の Web2 ゲームに加えて、Web3 ゲームも例外ではありません。たとえば、Ultiverse は、強力な AI エンジンを通じて AI の詳細な機能分析とカスタマイズされたソーシャル、ゲーム、メタバース、その他の複数のエクスペリエンスをユーザーに提供するだけでなく、sleeplessAI の AI に焦点を当てた仮想コンパニオン ゲームも提供します。
AI+ はこのトレンドに乗って強気相場の新たなトレンドを導くことができるでしょうか?
AI+Web3トラックは大きくインフラ層、ミドル層、アプリケーション層の3層に分かれます。その中で、インフラストラクチャ層はコンピューティング能力とストレージの提供に重点を置いており、現在最も人気のある分野です。
AIは、ゲーム、ソーシャルネットワーキング、トランザクションなどのアプリケーション層のケースに加えて、データ分析、情報の監視と追跡、入札と賭博などの分野でも使用できます。
AI の概念に密接に関連するプロジェクトは、多くの場合すぐに市場の支持を得ることができますが、その名前に値しない、純粋に話題のプロジェクトを除外するように注意する必要があります。
＃＃＃ 導入
最近、一連の AI + Web3 プロジェクトが市場の熱狂を呼び起こしており、この潜在的な市場機会を深く探るため、Gate.io Research はさまざまな注目プロジェクトを組み合わせ、AI + Web3 業界チェーンの各リンクから詳細な分析を実施します。 、読者に包括的かつ深い理解を提供することを目的としています。
AI+Web3: 新しいテクノロジー、新しい方向性、新しい宣伝
ここ 1 年、ChatGPT などの大規模な生成 AI モデルの出現により、AI は世界の資本市場が追求する注目の投資テーマになりました。同時に、Web3 市場も新たな繁栄の到来をもたらしました。
AI と Web3 の有機的な組み合わせは、間違いなく、現在のテクノロジー分野における 2 つの注目のトピックの交差点となっています。最近、このテーマを中心とした多数の新旧プロジェクトが市場の注目を集めているのを観察しており、この組み合わせに対する投資家の強い関心と高い期待が浮き彫りになっています。
Wanxiang Blockchain の定義によれば、AI + Web3 の組み合わせは主に 2 つの側面に反映されます。Web3 が AI の開発を促進する方法と、Web3 アプリケーションが AI テクノロジーをどのように組み合わせるかです。現在、ほとんどのプロジェクトは Web3 テクノロジーと概念を活用して AI の進歩を促進する傾向があります。この組み合わせを分析するには、モデルのトレーニングからアプリケーションまで AI のプロセス全体から始めることができます。
AI の生産プロセスには、モデル トレーニングの基礎を提供するデータ取得、データ クリーニング、アノテーション、構造化クエリを含むデータ前処理と特徴/ヒント エンジニアリング、反復を通じてモデルのパフォーマンスを向上させるモデルのトレーニングとチューニング、およびモデルが含まれます。モデルの品質と透明性を確保するためのレビューとガバナンス、新しいデータを予測するためのモデル推論、モデルが実際のアプリケーションにとって最適な状態を維持することを保証するためのモデルの展開と監視。
このプロセスにおいて、Web3 には多くの統合ポイントがあります。たとえば、Web3 の分散ネットワークとインセンティブ メカニズムにより、よりオープンでオープン ソースの AI ネットワークとコミュニティを構築し、低コストのオープン インフラストラクチャとデータ ネットワークに対する AI アプリケーションのニーズを満たすことができます。同時に、Web3 を ZK などの暗号化テクノロジーと組み合わせることで、AI の信頼性の問題を改善し、モデルの透明性、バイアス、倫理的適用などの課題を解決できます。
図 1 出典: ビエンチャンのブロックチェーン
上図に示すように、AI+Web3トラックは大きくインフラ層、ミドル層、アプリケーション層の3層に分かれます。
インフラストラクチャ層はコンピューティング能力とストレージの提供に重点を置いており、Web3 を追加することでコストが削減され、より多くの AI アプリケーションに対応できるようになります。
中間層では Web3 テクノロジーを使用して、データ取得、前処理、モデル検証などの AI 生産プロセスを最適化し、多くの革新的なプロジェクトが誕生しています。
アプリケーション層は、コンテンツの生成、分析、予測など、Web3 における AI の幅広い用途を示します。著者の観察によると、上図のアプリケーション層の説明はまだ控えめであり、午後に詳しく説明します。まだ主導的なプロジェクトはありませんが、可能性は大きく、将来の競争は製品と技術力に焦点を当てます。
次の章では、これらの 3 層プロジェクトの具体的なケース分析を行います。
AI+Web3の注目プロジェクトが続々登場
AI+デピン
AI のワークフロー全体は、コンピューティングおよびストレージ インフラストラクチャのサポートから切り離せません。これらの施設は、モデルのトレーニングと予測に必要な強力なコンピューティング パワーを提供するだけでなく、データ モデル全体にわたるデータの保存、管理、解析も担当します。そしてライフサイクル。
現在、AI アプリケーションの急速な成長により、インフラストラクチャ、特に高性能コンピューティング機能に対する膨大な需要が生じています。したがって、より効率的で低コストでリソースが豊富なコンピューティングおよびストレージ インフラストラクチャの開発が AI 開発の初期段階における重要なトレンドとなっており、これは現在最も人気のある分野でもあります。
図 2 出典: レンダー ネットワーク
この分野では、前回の強気相場で誕生しレンダリングサービスを中心に提供するRender Network、クラウドコンピューティングに注力するAkash、クラウドストレージに注力するFilecoinやArweaveなど、代表的なプロジェクトが多数誕生しています。この強気市場で新しく立ち上げられた主なプロジェクトは、AI のコンピューティング能力サポートを提供する IO.NET と Aethir です。
AI+データ
中間層は AI 生産プロセスの重要なリンクであり、Web3 テクノロジーを使用して特定のワークフローを最適化および改善します。
まず、データ取得段階で、中間層に分散型データ ID 管理が導入されます。これにより、ユーザーのデータ セキュリティが保護されるだけでなく、データの所有権が明確になります。同時に、インセンティブ メカニズムを通じて、ユーザーが高品質のデータを共有して収益を得るように奨励することもでき、それによってデータ ソースを拡大できます。
業界の発展段階の限界により、前回の強気相場と弱気相場の間にこの分野で比較的有名なプロジェクトはほとんど生まれませんでした。この強気市場では、AI アイデンティティ プロジェクト Worldcoin (このプロジェクトについては何度も書いてきました)、Gate.io が投資した Aspecta、データ取引プラットフォームの Ocean Protocol、ブロードバンド マイニング データ ネットワーク Grass、等
図 3 出典: Aspecta
次に、データの前処理段階で、中間層は分散型 AI データ アノテーションおよび処理プラットフォームの構築に注力し、後続のモデル トレーニングを強力にサポートします。この点で、Public AI などのプロジェクトは大きな成果を上げています。
最後に、モデルの検証と推論の段階では、中間層がWeb3技術とZK、準同型暗号などの暗号化技術の組み合わせを駆使して、モデルの推論に正しいデータとパラメータが使用されているかどうかを検証します。プロセス。これにより、モデルの精度が保証されるだけでなく、入力データのプライバシーも保護されます。典型的なアプリケーション シナリオは、bitsor、Privasea、Modulus、Gate Labs が投資した Privasea などの ZKML です。
AI+インテント中心
インテントセントリックとは、「意図中心」と訳されますが、意図とは直接「やりたいこと」を指し、プロセスではなく結果に焦点を当てます。インテントセントリックは、プロトコルとインフラストラクチャの最適化を通じて、退屈なオンチェーン操作を「あと一歩」で実行することを目的としています。より正確に言うと、これまでの複雑な操作プロセスを隠すことで、ユーザーは直感的かつ直接的な方法で目的を達成できるようになり、これはチェーン抽象化の意味合いを体現します。
現在、AI を使用する一般的なシナリオには、クロスチェーン、エアドロップ、ガバナンス、大量のトランザクション、バッチ操作などが含まれており、この記事で以前に説明した Telegram Bot もこのカテゴリに分類されます。
例えば、Delysium (AGI) は、AI を活用して Web3 のユーザー意図を中心とした AI エージェント ネットワークの構築に取り組んでおり、韓国などの市場で高い注目を集めています。
図に示されているように、プロジェクトのトークンは、市場の誇大宣伝と価値発見により、最近驚くべき上昇を経験しました。
図 4 出典: Gate.io
Delysium は、Lucy という名前の AI エージェントを起動しました。 AI 駆動の Web3 オペレーティング システムである Lucy は、自然言語に含まれる意図と目標の理解に基づいてユーザーのニーズに対応するワークフローをインテリジェントに計画し、自動的に実行することができ、現在の Web3 アプリケーションとプロトコルの複雑な運用プロセスを簡素化します。
AI+ゲーム
AI+Gameは想像力も高いです。 AI テクノロジーは、ゲーム制作プロセスを加速するだけでなく、ゲーム制作のあらゆる側面で実行され、ユーザーの習慣のマイニングからパーソナライズされたインタラクション シナリオのカスタマイズに至るまで、大きな可能性を示しています。現在、大手ゲームメーカーはAIを積極的に導入し、ゲーム業界チェーンの生態系を再構築しています。
ゲーム制作においては、アート、企画、運営をAIが強力に支援します。創造的なインスピレーション、レベル生成、コピーライティング、操作分析など、AI はゲーム コンテンツの制作を加速させています。ゲーム体験の面では、AI がもたらす自然言語生成、画像生成、その他の機能により、ゲームプレイがより革新的かつ多様になり、NPC のインタラクションがよりインテリジェントで鮮やかになります。
たとえば、「Honor of Kings」の Juewu AI はレベルの評価とテストに広く使用されており、「Mount & Blade II: Bannerlord」では、ChatGPT により NPC がプレイヤーに動的に応答できるようになり、ゲームの双方向性が向上しました。 Mount & Blade II: Bannerlord」では、ChatGPT により NPC がプレイヤーに動的に返信できるようになり、ゲームのインタラクティブ性が向上しました。「Everasting」では、プレイヤーは AI ペイントを使用してファッション モデルを生成し、最も人気のある作品に投票することもでき、膨大な効果を実証しています。ゲームイノベーションにおけるAIの可能性。
図 5 出典: sleeplessAI
AI を採用した従来の Web2 ゲームに加えて、Web3 ゲームも例外ではありません。たとえば、Ultiverse は、強力な AI エンジンを通じて AI の詳細な機能分析とカスタマイズされたソーシャル、ゲーム、メタバース、その他の複数のエクスペリエンスをユーザーに提供するだけでなく、sleeplessAI の AI に焦点を当てた仮想コンパニオン ゲームも提供します。
AI+分析
ゲーム、ソーシャルネットワーキング、取引などのアプリケーション層の事例に加え、データ分析、情報の監視と追跡、入札と賭博などの分野でもAIは活用可能であり、代表的なプロジェクトとしてKaitoやDuneなどが登場しており、業界のベンチマークを設定します。
私たちはブログ投稿で Dune のデータ チャートを頻繁に参照しているため、ここで詳しく説明する必要はありません。
＃＃＃ まとめ
過去 1 年間、Web3 と AI の統合はテクノロジーの新たなトレンドを先導しただけでなく、ブロックチェーンが生産関係を変え、AI が生産性を変えたという新たなコンセンサスを業界に生み出しました。この考え方は今では人々の心に深く根付き、業界発展の大きな原動力となっています。
ゲームメーカー、DeFi プロトコル、その他の Web3 インフラストラクチャ プロジェクトが AI への投資を増やすにつれ、AI と Web3 の組み合わせが業界イノベーションの重要な方向性になりつつあります。実際、AI の概念に密接に関連したプロジェクトは、多くの場合、すぐに市場の支持を得ることができ、私たちはこの驚くべき成長に早くから気づいていました。
しかし、表面的な繁栄と誇大宣伝の裏には、AI+Web3 業界の本当の障害を無視することはできません。特に実務家は、その実用的な適用シナリオを深く調査し、価値を創造し、業界の物語を構築する能力を評価する必要があります。長期的には、AI + Web3 業界の生態学的パターンがどのように形成されるか、どの分野が大きな発展の可能性を示すか、倫理的および道徳的なジレンマに直面するかどうか、これらの質問は、私たちが継続的に探究し、実践的に答える必要があります。
したがって、AI+Web3 の波に直面している私たちは、それがもたらすチャンスを捉えるだけでなく、冷静な心を保ち、その課題と欠点を合理的に捉える必要があります。この方法によってのみ、AI + Web3 業界の発展状況をより適切に把握し、その健全で持続可能な発展を促進し、トレンドによってもたらされる収益機会をつかむことができます。
著者: カール Y.
**この記事は著者の見解を表明するものであり、取引に関するアドバイスを構成するものではありません。 **
**この記事の内容はオリジナルであり、著作権はGate.ioに帰属します。転載する場合は、著者と出典を明記してください。そうでない場合は、法的責任を負います。 **