# Crypto AIのトラックの機会と挑戦最近、暗号通貨の業界で話題になっているCrypto AIの分野が広く注目されています。本記事では、この分野に長く関わってきた研究者のマックスとリディアを招き、Crypto AIの分野に対する理解、プロジェクトの分類、投資戦略、そして今後の発展の見通しについて深く議論していただきます。## Crypto AI のポジショニングと価値Maxは、Crypto AIが主に2つの問題を解決することを考えています。1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、もう1つはトークンのインセンティブメカニズムを導入してオープンソースモデルの発展を促進することです。彼は、トークンが開発者を刺激してオープンソースモデルを継続的に最適化させ、研究成果の私有化を避けることができると指摘しました。リディアは、現在のCrypto AIの商業的価値はまだあまり明確ではないと考えています。彼女は、「AIは効率を高め、Cryptoは公平性を保証する」という言葉があるものの、現在は効率を高める必要が公平性を保証する必要よりも明らかに大きいと述べています。Crypto AIは現在、物語のレベルでの役割を果たしており、人々の想像力を開いています。二人のゲストは、Crypto AIがまだ初期段階にあると考えており、その真の価値は将来的に現れる可能性があると述べています。現時点では、Crypto AIプロジェクトは、成熟したインターネットAI製品と比較して性能とコストの面で差があるものの、ブロックチェーン技術と組み合わせた新しいアプローチを提供しており、長期的には興味深い発展をもたらす可能性があります。## Crypto AI プロジェクト分類Crypto AI プロジェクトの分類について、Lydia は2つの主流の考え方を提案しました:1. CryptoがAIを強化する: ブロックチェーン技術を通じてAIのプライバシーと透明性を向上させるが、実用化までの期間が長い。現在は主にAI産業の特定の段階を改善することから始めており、例えばコンピューティングリソースの集約やデータ市場の構築などである。2. AIによるCryptoの強化: より一般的なアプローチとして、AI APIを接続してチャットボットを開発したり、AIを使用してコードを改善したりすることが挙げられます。Maxはアーキテクチャの観点からプロジェクトを三つの層に分けます:1. アーキテクチャ層: Bittensor、Nearなどの基盤となる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、モデルなどのリソースを提供します。例えば、AkashやRenderなどがあります。3. アプリケーション層: エンドユーザー向けのアプリケーション、例えばさまざまなAIエージェント。## 注目すべきプロジェクト二人のゲストはBittensorプロジェクトについて特に言及しました。Lydiaはそのチームが優れたストーリーテリング能力を持ち、高品質なファンや機関の支持を引き付けていると考えています。Maxはその独自のインセンティブメカニズムの設計を強調し、AIモデルを持続的に最適化できると述べました。その他注目すべきプロジェクトには、- Vana:分散型データ管理に取り組んでいます- Arweave: AI計算インフラを開発する- Near:インキュベーターを通じて複数のAIアプリケーションを支援## 投資戦略Crypto AI プロジェクトを評価する際、2人のゲストはチームを最も重要な考慮事項としました。彼らは以下に注目することを提案しました:1. チームの背景と実行力2. プロジェクトのストーリーテリング能力3. トークン経済モデルの設計4. コミュニティ文化の雰囲気5. 製品の実用性さらに、アレックスは投資家はプロジェクトのサイクル段階を判断すべきだと付け加え、市場が過度に悲観的なときに入場するのが良いタイミングかもしれないと述べました。## AI ツールの応用二人のゲストが日常的に使用しているAIツールについて共有しました:- GPT:学習支援、心理カウンセリング、テキスト作成などに使用されます- Perplexity:包括的な検索サービスを提供します- 豆包: YouTubeの動画コンテンツの要約に使用される彼らは、AIツールが作業効率や知識の取得などの面で重要な役割を果たしていると考えており、将来的には教育などの分野で巨大な変革をもたらす可能性があるとしています。## まとめCrypto AIは新興の分野であり、現在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を秘めています。技術の進歩と市場の成熟に伴い、Crypto AIは将来的にブロックチェーンと人工知能の統合に新しい突破口をもたらす可能性があります。投資家や業界関係者はオープンで慎重な姿勢を保ち、この分野の発展動向を持続的に注視する必要があります。
クリプトAIレース：機会と挑戦が共存する 専門家が未来の展望をデプスに解析
Crypto AIのトラックの機会と挑戦
最近、暗号通貨の業界で話題になっているCrypto AIの分野が広く注目されています。本記事では、この分野に長く関わってきた研究者のマックスとリディアを招き、Crypto AIの分野に対する理解、プロジェクトの分類、投資戦略、そして今後の発展の見通しについて深く議論していただきます。
Crypto AI のポジショニングと価値
Maxは、Crypto AIが主に2つの問題を解決することを考えています。1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、もう1つはトークンのインセンティブメカニズムを導入してオープンソースモデルの発展を促進することです。彼は、トークンが開発者を刺激してオープンソースモデルを継続的に最適化させ、研究成果の私有化を避けることができると指摘しました。
リディアは、現在のCrypto AIの商業的価値はまだあまり明確ではないと考えています。彼女は、「AIは効率を高め、Cryptoは公平性を保証する」という言葉があるものの、現在は効率を高める必要が公平性を保証する必要よりも明らかに大きいと述べています。Crypto AIは現在、物語のレベルでの役割を果たしており、人々の想像力を開いています。
二人のゲストは、Crypto AIがまだ初期段階にあると考えており、その真の価値は将来的に現れる可能性があると述べています。現時点では、Crypto AIプロジェクトは、成熟したインターネットAI製品と比較して性能とコストの面で差があるものの、ブロックチェーン技術と組み合わせた新しいアプローチを提供しており、長期的には興味深い発展をもたらす可能性があります。
Crypto AI プロジェクト分類
Crypto AI プロジェクトの分類について、Lydia は2つの主流の考え方を提案しました:
CryptoがAIを強化する: ブロックチェーン技術を通じてAIのプライバシーと透明性を向上させるが、実用化までの期間が長い。現在は主にAI産業の特定の段階を改善することから始めており、例えばコンピューティングリソースの集約やデータ市場の構築などである。
AIによるCryptoの強化: より一般的なアプローチとして、AI APIを接続してチャットボットを開発したり、AIを使用してコードを改善したりすることが挙げられます。
Maxはアーキテクチャの観点からプロジェクトを三つの層に分けます:
アーキテクチャ層: Bittensor、Nearなどの基盤となるインフラを提供します。
リソース層: AI 開発に必要な計算力、データ、モデルなどのリソースを提供します。例えば、AkashやRenderなどがあります。
アプリケーション層: エンドユーザー向けのアプリケーション、例えばさまざまなAIエージェント。
注目すべきプロジェクト
二人のゲストはBittensorプロジェクトについて特に言及しました。Lydiaはそのチームが優れたストーリーテリング能力を持ち、高品質なファンや機関の支持を引き付けていると考えています。Maxはその独自のインセンティブメカニズムの設計を強調し、AIモデルを持続的に最適化できると述べました。
その他注目すべきプロジェクトには、
投資戦略
Crypto AI プロジェクトを評価する際、2人のゲストはチームを最も重要な考慮事項としました。彼らは以下に注目することを提案しました:
さらに、アレックスは投資家はプロジェクトのサイクル段階を判断すべきだと付け加え、市場が過度に悲観的なときに入場するのが良いタイミングかもしれないと述べました。
AI ツールの応用
二人のゲストが日常的に使用しているAIツールについて共有しました:
彼らは、AIツールが作業効率や知識の取得などの面で重要な役割を果たしていると考えており、将来的には教育などの分野で巨大な変革をもたらす可能性があるとしています。
まとめ
Crypto AIは新興の分野であり、現在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を秘めています。技術の進歩と市場の成熟に伴い、Crypto AIは将来的にブロックチェーンと人工知能の統合に新しい突破口をもたらす可能性があります。投資家や業界関係者はオープンで慎重な姿勢を保ち、この分野の発展動向を持続的に注視する必要があります。