AIとブロックチェーンの融合：Web3と人工知能の結合の展望と課題を探る

近年、人工知能(AI)とブロックチェーン技術の急速な発展により、AI+Cryptoが投資のホットスポットとなっています。ブロックチェーンの非中央集権、高透明性、反独占特性はAIシステムの不足を補い、両者の組み合わせは私たちに新しい機会をもたらします。

業界の専門家は、AIとブロックチェーンの結合アプリケーションを四つのカテゴリに分けています：アプリケーションの参加者、インターフェース、ルール、そして目標です。彼らは、AIはCryptoにおいてより「アプリケーション」の観点から考慮されるべきであり、計算能力、アルゴリズム、データなどの最適化を含むべきだと考えています。

研究機関はAI+Cryptoプロジェクトを基盤層、実行層、アプリケーション層に分けています。基盤層では、zkML技術がゼロ知識証明とブロックチェーンを組み合わせ、AIエージェントの行動に安全で検証可能なソリューションを提供しています。実行層では、AIがデータ処理、自動化開発、チェーン上の取引安全性などの分野で潜在能力を示しています。アプリケーション層では、AI駆動の取引ロボット、予測分析ツール、AMM流動性管理などがDeFi分野で重要な役割を果たしています。

この記事では、AI＋Crypto分野の投資方向について探討し、インフラストラクチャとアプリケーションの革新と発展に重点を置き、AIとブロックチェーンの結合の展望と課題を分析します。

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AIトラックの主な方向

専門家はAIとブロックチェーンを組み合わせたアプリケーションを4つの大カテゴリに分けています：

1. AIはアプリケーションの参加者として
2. アプリケーションのインターフェースとしてのAI
3. アプリケーションのルールとしてのAI
4. アプリケーションの目標としてのAI

生産力対生産関係の観点から考えると、Cryptoは主に生産関係を提供します。3つの方向から考えることができます：

1. 最適化された計算能力：分散型で効率的な計算リソースを提供し、単一障害のリスクを減少させ、計算効率を向上させます。
2. アルゴリズムの最適化：アルゴリズムまたはモデルのオープンソース、共有、革新を促進する。
3. データの最適化：データの非中央集権的なストレージ、貢献、使用と安全管理を実現する。

研究機関はAI+Web3プロジェクトを基盤層、実行層、アプリケーション層に分けています。

• 基礎層：モデルのトレーニング、データ、分散型コンピューティングパワー、ハードウェアなどを含み、zk技術とML技術の統合に重点を置いています。
• 実行層：データ処理と伝送、AIエージェント、zkML、FHEなど。
• アプリケーション層：AI+DeFi、AI+GameFi、メタバース、AIGC、Meme など、RAAS、オラクル、協同プロセッサ、UBI など。

その中で、インフラストラクチャレベルとアプリケーションレベルのプロジェクトが急速に発展しています。例えば、算力レベルのIo.net、基礎モデルレベルのFlock、ブロックチェーン基盤のZeroGravity、AIエージェントのMyshell、アプリケーションレベルの0xScopeなどです。

以下のいくつかの方向性は重点的に探求する価値があります：

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1. zkMLの方向

zkML技術は、ゼロ知識証明とブロックチェーン技術を組み合わせることによって、AIエージェントの行動を監視し制約するための安全で検証可能かつ透明なソリューションを提供します。これは、プライベートデータを検証する際に公開モデルを使用する、新しい方法を開拓しました。また、プライベートモデルを検証する際に公開データを使用する方法も開拓しました。この革新により、スマートコントラクトはより柔軟になり、さまざまなアプリケーションシーンに適応できるようになります。

zkML技術の典型的なプロジェクト

1. Modulus Labs：ZKML分野で最も多様なプロジェクトの一つであり、RockyBotやLeela vs. the WorldなどのオンチェーンAIアプリケーションの例を構築しています。

2. Giza：チェーン上にAIモデルをデプロイできるプロトコルで、ONNXフォーマット、Giza Transpiler、ONNX Cairo Runtimeなどの技術スタックを使用しています。

3. Zkaptcha：Web3におけるボット問題に特化し、スマートコントラクトにキャプチャサービスを提供し、ゼロ知識証明を使用してウィッチハント攻撃に対抗するスマートコントラクトを作成します。

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次に、データ処理の方向性

AIの実行レベルの突破は主に以下の点に表れます：

a. AIとブロックチェーンデータ分析：AI技術を活用してブロックチェーンデータを深く掘り下げ、より多くの洞察を得る。

b. AIと自動化dApp開発：Devopsのインフラプロジェクトに対して、開発者がスマートコントラクトをより迅速に記述し、エラーを自動的に修正するのを助けます。

c. AIとブロックチェーン上の取引の安全性：AIエージェントをブロックチェーン上に展開し、AIアプリケーションの安全性と信頼性を向上させる。

プロジェクトケース：SeQureは、AIを活用してリアルタイムで監視および分析を行うセキュリティプラットフォームで、ブロックチェーン上の取引の安定性と安全性を保障します。

3. AI+DeFiの方向性

AIとDeFiの結合は主に以下の点に現れます：

1. AI駆動のトレーディングロボット：迅速かつ正確に取引を実行し、市場データと価格の動向を分析します。

2. 予測分析：市場のトレンドと潜在的な価格動向に関する信頼できる予測を提供します。

3. AMM流動性管理：AIを通じて統合し、流動性範囲をスマートに調整してAMMの効率と収益を最適化します。

4. 清算保護と債務ポジション管理：オンチェーンとオフチェーンのデータを組み合わせて、スマート清算保護戦略を実現します。

5. 複雑なDeFi構造化製品の設計：金融AIモデルに依存して金庫メカニズムを設計し、製品のスマート性と柔軟性を高める。

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第四に、AI+GameFiの方向性

AIのGameFiプロジェクトにおける応用は、主に以下の点に見られます：

1. ゲーム戦略の最適化：プレイヤーの習慣を学習し、リアルタイムでゲームの難易度と戦略を調整する。

2. ゲーム資産活用管理：プレイヤーがゲーム内のバーチャル資産をより効率的に管理し、取引できるように支援します。

3. ゲームのインタラクションを強化する：よりスマートでレスポンシブなNPCを作成し、ゲームの没入感とプレイヤーの満足度を向上させる。

投資戦略の時間的側面

• 短期：CryptoにおけるAIの最初の応用分野、例えば概念的なAIアプリケーションやmemeに注目する。
• 中期：AIエージェントとインテントの統合、ならびにスマートコントラクトとの統合に注目。
• 長期：AIとzkML技術の結合に注目することが、最終的にCrypto分野に影響を与えるでしょう。

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