Crypto AIトラックの機会と課題

Crypto AIの理解

Crypto AIは、分散型とトークンインセンティブメカニズムを通じて集中型AIのいくつかの問題を解決しようとしています:

1. 中央集権的な問題、例えば検閲を去中心化によって解決する
2. トークン報酬によるオープンソースモデルとオープンな発展
3. 報酬オープンソースモデル、AI技術のオープンな発展を推進する

しかし、Crypto AI は現在、商業的価値においていくつかの課題があります。

1. 効率を高める必要性は公平性を保証することよりも大きい
2. 現在のAIの信頼コストは高くない
3. ブロックチェーン導入ソリューションのコストはより高くなる可能性があります

クリプトAIの現在の最大の価値は物語の面にあるかもしれません。人々の想像力を開くものです。それは長期的な外因的物語であり、未来の応用シーンを発展させ探求するために時間が必要です。

Crypto AI トラック内のプロジェクト分類

一般的な分類方法は次の通りです:

1. AIが暗号に力を与える vs 暗号がAIに力を与える
2. アーキテクチャ層、リソース層、アプリケーション層

アーキテクチャ層: Bittensor、Near、Saharaなどの基盤となるインフラを提供します リソース層: AI 開発に必要なリソースを提供します。例えば、計算力(Akash、Render)、データ(Vana)など。 アプリケーション層: ユーザー向けのアプリケーション、例えば AI エージェントなど

Crypto AIの機会と課題

主な課題:

1. プロジェクトは一般的に初期段階にあり、強力なビジネスモデルはまだ見つかっていません。
2. 市場の感情と技術の進展の間にミスマッチが存在する
3. 深く建設的な議論や疑問が不足している

将来の機会:

1. AIリソースの取得コストを削減するためのソリューションを探る
2. AIエージェントは実用性の方向に発展する
3. 非暗号分野のAIの進展に注目し、特に倫理に関連する話題について
4. AGIが登場した後に考えられる機会

注目すべき Crypto AI プロジェクト

Bittensor (TAO):

• 強力なストーリー能力とチームイメージ
• 機関の支持を得る
• 大規模なFUDを経験した後の活力を示す
• 初期のAIエコシステムを構築しました

他に注目すべきプロジェクト:

• VANA:分散型データ
• Arweave:AIコンピュータ
• Near:チェーンの抽象化とAIアプリケーションのインキュベーション

Crypto AI プロジェクトの評価戦略

1. チーム:背景、実行力、ストーリーテリング能力
2. トークン経済モデルと実用性
3. プロジェクトのブランド、文化、コミュニティ
4. 製品と収益性
5. プロジェクトの発展段階(過度の楽観/悲観)

よく使われるAIツールの共有

1. ChatGPT:言語練習、心理カウンセリング、データ要約、コンテンツ作成
2. ペープレキシティ:迅速な検索と情報整理 3.ビーンパック:YouTube動画のまとめ
3. Midjourney(ミッドジャーニー):画像生成

AIツールは教育、検索などの分野で巨大な潜在能力を示しており、将来的には生産性の著しい向上をもたらす可能性があります。