Crypto AI: Opportunities and Challenges in the Emerging Track (暗号 AI: 新興トラックにおける機会と課題)

司会者：アレックス、Mint Venturesのリサーチパートナー

ゲスト：Max、YouTubeチャンネル「Maxのブロックチェーンスペース」のホスト；Lydia、現在Particle Networkで研究員を務めています

Crypto AIのポジショニングと価値

MaxはCrypto AIが主に二つの問題を解決すると考えています:

1. 分散型によって中央集権的なAIの検閲問題を解決する
2. トークンインセンティブメカニズムを利用してオープンソースAI研究を推進する

Lydiaは、Crypto AIの現在の商業価値が明確ではないと考えています:

• AIの効率向上の需要は、公平性の保障の需要よりも大きい
• Crypto AIが既存の問題を解決するコストはより高くなる可能性があります
• Crypto AIの価値は物語の面でより顕著であり、人々の想像力を開きます。

アレックスは、Crypto AIが現在最前線の実験段階にあり、長期的には興味深い発展をもたらす可能性があると要約しています。

Crypto AIプロジェクトの分類

Lydiaは2つの分類方法を提案しました:

1. クリプトがAIに力を与える / AIがクリプトに力を与える
2. CryptoからAI産業の特定のセクターに切り込む、例えばGPU、データマーケットなど

Maxは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: 基盤インフラストラクチャ、Bittensor、Nearなど
2. リソース層: Akash、Renderなどの計算力やデータなどのリソースを提供する
3. アプリケーション層:ユーザー向けの具体的なアプリケーション、例えばAIエージェント

注目すべきCrypto AIプロジェクト

二人のゲストはBittensorを重点的に推薦しました:

• チームのストーリーテリング能力が高く、開発者や投資家を引きつける
• グレースケールなどの機関に好まれる
• エコシステムが初めて規模を持ち、淘汰メカニズムが存在する

MaxはVana(の分散データ)、Arweave(AIコンピュータ)、Near(インキュベーター)などのプロジェクトについて言及しました。

Crypto AIプロジェクトの評価戦略

二人のゲストが注目している核心要因は次のとおりです:

1. チームの背景と実行力
2. トークン経済モデルの設計
3. コミュニティ文化と活性度
4. プロジェクトのブランドと独自性
5. 製品の実用性

アレックスは、プロジェクトがどのサイクル段階にあるかを判断する必要があると付け加え、長期的に過度に悲観的な時は良い投資機会となる可能性がある。

よく使われるAIツールの共有

3人のゲストがそれぞれのよく使うAIツールを共有しました:

• ChatGPT:言語学習、心理カウンセリング、知識の要約など
• Perplexity:情報の検索と照合
• 豆包:ビデオコンテンツの要約
• Midjourney(ミッドジャーニー):画像生成

彼らはAIツールが生産性の向上や個別化学習などの面で巨大な潜在能力を持っていると考えています。