AI Crypto プロジェクトに投資する価値があるかどうかを判断する方法

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私の謙虚な意見として、進化し続けるテクノロジーの世界を何年も観察し、参加してきた者として、私はブロックチェーン AI が私たちの未来にもたらす可能性に魅了されていると感じています。これらの先見の明のある人たちが共有した洞察、特に分散化と自律性の強調は、私に深く共鳴します。

人工知能と暗号通貨の融合は、テクノロジー業界の次なる目玉として宣伝されています。過去数年間、AI 暗号トークンの時価総額が 10 億ドルを超えるのを私たちは見てきました。

しかし、このような大きな投資家の関心にもかかわらず、これまでのところ、それに対応するユーザーの需要の波はありません。

ほとんどのユーザーが頻繁に利用する日常使用の AI ツールについて尋ねると、ChatGPT、Brave の Leo 検索アプリケーション、Microsoft の Copilot などのツールについてよく言及されます。

ユーザーがブロックチェーンまたは暗号プロトコルを使用していると明言することはほとんどありません。

このユーザーには未来からの需要があるのでしょうか、またブロックチェーン AI は本当に世界を変えることができるのでしょうか、それとも単に資金調達のための最新トレンドに過ぎないのでしょうか?

cryptoMoon は、トップレベルのブロックチェーン AI プロトコルのリーダーとディスカッションを行い、この興味深い点について言及しました。

GPUの需要は拡大している

AI プロジェクト IO の最高技術責任者である Guarav Sharma 氏は、既存の集中型クラウド コンピューティング システムでは、AI 開発者の間で高まるグラフィック プロセッシング ユニット (GPU) のニーズを満たすのに苦労していると指摘しました。この苦境は、分散型ブロックチェーンの取り組みにチャンスをもたらします。

このプロジェクトを開始する前、シャルマ氏はホテル業界で働いており、ユーザーがどのホテルを選択し、どのような料金を請求されるかを予測する AI モデルを作成していました。しかし、モデルのトレーニングのためにアマゾンに十分な GPU を要求したところ、アマゾンは彼のニーズを満たすのに十分な在庫がないと言われたと言われています。彼は次のように述べた。

「正直に言うと、最初に買おうと思ったときと同じように、私たちはアマゾンに行きました。買えませんでした。それから私たちはクラウドに行きました。そこでも見つけることができず、当時は AWS 自体からこの在庫を入手するのに数か月待たなければなりませんでした。」

仮想通貨投資家として、私はシャルマ氏が強調した課題を認識するようになりました。集中型のクラウド コンピューティング プロバイダーが特定の場所にサーバーを確立するには数か月かかり、この多額の費用は多くの場合、一般的なユーザーの負担となります。

顧客が必要とする場所で利用可能な GPU がある可能性がありますが、これらの GPU はプロバイダーに属していないため、顧客が利用できるようにすることはできません。

より簡単に言うと、顧客が直接要求した場合、Amazon が Google と協力してアムステルダムに 10,000 個の GPU を供給する可能性は低い、と Sharma 氏はほのめかしていました。これは、通常はそのような方法で動作しないためです。

同氏によれば、単一のエンティティに依存するのではなく、GPU パワーが取引される市場を確立することで、IO などの分散型システムがソリューションを提供できる可能性があると提案しています。

ユーザーはプラットフォームにアクセスしてサーバーまたはサービス プロバイダーを検索し、プラットフォーム上でグラフィックス プロセッシング ユニット (GPU) を利用できるようにすることができます。これにより、顧客はプロバイダーに関係なく GPU を見つけやすくなります。 AI アプリケーションの人気の高まりにより GPU のニーズが高まっているため、これは買い手と売り手を結び付ける効果的な方法です。

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それにもかかわらず、シャルマ氏は、ブロックチェーン AI の領域だけでなく、より広範な AI セクター全体にわたって、特定の AI チームが限定的な価値を提供していることを認めました。

一部のチームは、わずか 3 人か 5 人で次の画期的なモデルを開発できると信じているとよく言われますが、実際には、そのようなプロジェクトを成功させるには、通常、大幅に大規模なチームが必要です。

大手企業に勤めていたエンジニアがいるが、投資家に見せるポートフォリオを持っていない人もいる。

シャルマ氏は、過去に優れたパフォーマンスを示したチームは将来的に質の高い仕事を提供する可能性が高いため、投資家は各プロジェクトに関連するチームを徹底的に調べることが賢明であるとアドバイスした。

一般の人々がプロジェクトへの人的関与の範囲を理解できるように、開発者がコーディングを透明化し（オープンソース）、定期的なチェック（監査）を受けることを奨励する必要があります。特定の「AI プロジェクト」は AI のように見えるかもしれませんが、実際には人工知能よりも人間の介入が多く含まれるため、これは重要です。

予測市場には AI が必要になる可能性がある

ORA の主要人物である Kartin Wong 氏が示唆しているように、将来的には、ブロックチェーンベースの予測市場には人工知能 (AI) の統合が必要になる可能性があります。これらのシステムのニーズが進化しているため、この技術の融合が期待されています。

研究者として、私は分散型オラクルの重要性を強調する興味深い例、Polymarket に出会いました。このプラットフォームはブロックチェーン上で動作しますが、賭けの結果を決定するという独特の課題に直面しています。なぜなら、そのような問題に対処し解決するための神託が明らかに欠けているからです。

むしろ、「ほとんどの場合、人間の判断に大きく依存している」のです。しかし、ブロックチェーン AI には、オンラインで発生する事実上あらゆるイベントについて答えを提供できるオラクルを開発する可能性があります。

さらに、トークン化によりAIモデル開発のための資金を集めやすくなる可能性があると提案した。 ORA は、トレーニングされていない AI モデルがトークンを発行できる「初期モデル オファリング」を提案することで革新しました。これらのトークンから調達した資金は、CPU と財務の両方に負荷がかかるモデルのトレーニングのコストをカバーするために使用できます。

誇り高きトークン所有者として、私は ORA でローンチされたモデルの一部を所有する権利を持っています。つまり、これらのモデルが成功するたびに、それに応じて恩恵と利益を得ることができます。

彼らもオープンソース モデルに基づいて運営されており、潜在的な投資家に対する透明性を促進しています。ウォン氏が指摘するように、これにより、投資家に利益をもたらすために多くのモデルが独自性を維持する必要があるという、AI 分野内で蔓延している問題が解決されます。

ORA (Open Resource Archive) では、モデル作成者がオープンソース ソフトウェアに関連付けられたライセンスを遵守することが不可欠です。同氏が指摘したように、このルールは、開発者がコードを単純にコピー＆ペーストしてオリジナルの作成者の収益を搾取することを阻止することを目的としている。

さらに、ウォン氏は、AI プロジェクト全般と同様に、一部の不正なブロックチェーン AI イニシアチブが存在することを認めました。これらのインテリジェントと思われるシステムは、AI から結果が得られると自慢しているかもしれませんが、実際には、これらのモデルによって生成された作業の検証を人間に依存している可能性があります。したがって、これらの人間に依存したモデルでは、AI システムが不要になる可能性があります。

同氏は、偽のAIと本物のAIを区別するのが非常に難しい場合があると示唆した。

仮想通貨投資家として、私は、投資家にとって、製品が本当に AI を活用しているかどうかを見極める最も確実な方法は、それを直接体験することであると強く信じています。たとえば、ORA 経由で開発されたチャットボットである ChatOLM を考えてみましょう。この製品は、人間が管理できるよりも迅速に対応する能力により、紛れもなく AI を採用していることで際立っています。

ブロックチェーンは「真に自律的なAI」を可能にするかもしれない

ブロックチェーン AI プロトコルである Inference Labs の共同創設者であるロン・チャン氏の言葉を基に、ブロックチェーンは「独立して動作する AI」を実現するために不可欠な手段であると考えています。このように考えると、ブロックチェーン技術は今後も捨てきれないように思えます。

Chan 氏は、単一の企業向けに構築された AI は企業の目的を念頭に置いて設計されていると説明しました。目的はありますが、独立して動作する AI (分散型 AI) は、個別の要件に対応します。

このコンセプトは「消費者の関与と市場ニーズのペースに導かれて自発的に進化」し、重大な問題に対処できる人間中心のイノベーションを促進する環境を提供します。

同氏は、分散型AIは「推論の証明」、つまり特定の答えが特定のAIモデルから来たものであることを証明する能力のためのシステムを開発すると主張した。これは業界にとって「早急に必要なこと」だと同氏は述べた。

チャン氏は、人間のプロジェクトと AI プロジェクトを区別するのが難しい場合や不可能な場合があることを認めました。彼は、AI モデルによって制御されていると主張するアカウントである X ユーザー Error Error Ttyl の例を指摘しました。

暗号通貨投資家として、私は AI が生成した投稿の信頼性についてよく考えます。結局のところ、AI とその開発者の両方がアカウントのパスワードを所有しているため、誰が実際に舞台裏で意思決定を行っているかを識別することが困難になります。では、このシナリオで透明性を確保するにはどうすればよいでしょうか?

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チャン氏は、解決策は AI に完全な自律性、証明可能な自己統治性、意思決定に対する永続的な権限を与えることにあると提案しました。

AI は「アカウントへの単独アクセス」を持っていなければならず、第三者がこの事実を検証できなければなりません。

さらに、アカウント管理が AI に引き継がれた場合、人間が制御を取り戻す方法は存在すべきではありません。これにより、実行されるアクションは間違いなく AI モデル自体によって開始され、バックグラウンドに人間の介入が隠れることはありません。

チャン氏の見解によれば、この種の検証可能な AI 推論に効果的に取り組むことができるのは、分散型プロトコルを使用することによってのみです。

最大のメリットは後から現れるかもしれない

CryptoMoon は、近い将来にしか利用できないものではなく、現在アクセスできるユーザーフレンドリーなブロックチェーン AI アプリケーションのインスタンスについて参加者に質問しました。

これに応じて、ウォン氏は OLMChat として知られる会話アプリの話を持ち出し、チャン氏は航空機追跡用の人工知能プロジェクトと、Inference Labs チームの仕事である液体ステーキング アプリケーションについて話しました。

ChatGPT などの有名なアプリケーションに比べてユーザー コミュニティが小さいにもかかわらず、これらのインタビュー参加者は、ブロックチェーン AI の潜在的な影響について楽観的な見方を示しました。彼らは、それが世界を大きく変える可能性があると信じていますが、その利点のすべてがすぐにユーザーに明らかになるわけではないことを認めています。

2024-11-15 16:33