AI+Web3 の物語ロジックの解釈と潜在的な投資機会

最先端

過去 6 か月間で、AI 分野の多くのプロジェクトのトークンは上昇を続けており、$TAO、$WLD、$RNDR、$AGIX、$FET などのトークンは数倍に増加しました。 OpenAI、NVIDIA、その他の Web2 プロジェクト AI 企業のイノベーションにより、暗号化分野の AI プロジェクトは活況を呈しており、驚くほどの活力を示しています。 AI と暗号通貨の組み合わせは一時的な流行ではなく、持続可能な発展に向けた新たな軌道であることは特に言及する価値があります。AI + Web3 は、テクノロジー分野で最もエキサイティングなイノベーションのフロンティアの 1 つとなっています。AI テクノロジーの発展により、継続的に開発と反復により、この分野にはさらに多くの資金と注目が流入し続け、AI + Web3 に複数回の開発機会がもたらされることになるでしょう。したがって、AI セクター トークンの導入は実現可能な選択肢であるだけでなく、必要な戦略的措置でもあります。

AI+Web3 の物語ロジックとその潜在的なトークン

人工知能が仮想通貨の強気市場を牽引する重要な力となることは疑いの余地がありません。現在の市場動向によれば、AI+Web3 産業チェーンはインフラストラクチャ、中間層、アプリケーション層に分類できます。インフラストラクチャ層はサポート基盤を築き、中間層はテクノロジーとビジネスを接続し、アプリケーション層はユーザーにインテリジェントなエクスペリエンスを提供し、業界の変革とデジタル変革を共同で推進します。これからは、インフラ層、中間層、アプリケーション層の観点からより多くのアルファターゲットを探索し、より多くの利益を獲得し、この強気相場がもたらす喜びを分かち合いましょう。

1. インフラストラクチャ層

AI 業界は急速に発展しており、高性能コンピューティングおよびストレージ インフラストラクチャに対する需要が高まっています。 Web3 テクノロジーは、分散型リソース ネットワークを構築し、インフラストラクチャ コストを削減し、さまざまな AI アプリケーションのニーズを満たすことが期待されています。したがって、分散型 AI インフラストラクチャは、現在最も期待されている開発方向の 1 つです。代表的なプロジェクトとしては、レンダリング サービス専用の Render Network ($RNDR)、Akash ($AKT）は分散型クラウドサービスとコンピューティングハードウェアネットワークを提供しており、ストレージ分野ではFilecoin（$FIL）やArweave（$AR）などが分散型ストレージネットワークとして今でもよく知られていますが、最近ではAI分野に特化したネットワークも立ち上げています。 . ストレージおよびコンピューティング サービスの新製品。上記の確立されたプロジェクトに加えて、AI エージェント サービス プラットフォーム Olas Network ($OLAS)、AI データ アノテーションおよびトレーニング プラットフォーム AIT Protocol ($AIT)、AI データ トークン化プラットフォーム LayerAI ($LAI) などの新しいプロジェクトもあります。 .、中央化された GPU ネットワーク io.net ($IO)。

2.中間層

中間層は主に、AI作品制作の特定のプロセスにおける現状と既存の問題を改善するためにWeb3関連テクノロジーを使用することを指します。これは主に、データ取得段階、データ前処理段階、モデルの検証と推論段階の 3 つの部分で構成されます。

1) データ取得段階: 分散型データ ID を使用して、よりオープンなデータ ネットワークとデータ取引プラットフォームを構築します。暗号化技術とブロックチェーン機能を組み合わせることで、ユーザーのプライバシーとデータ確認を保護すると同時に、データソースの拡大とデータ取得効率の向上を促すインセンティブを通じてユーザーに高品質なデータの共有を促進します。代表的なプロジェクトとしては、AIアイデンティティプロジェクトのWorldcoin（$WLD）、データ取引プラットフォームのOcean Protocol（$OCEAN）などが挙げられます。

2) データ前処理段階: 分散型 AI データ アノテーションおよび処理プラットフォームを作成し、経済モデルを使用してクラウドソーシング モードを動機付け、より効率的かつ低コストのデータ前処理を促進し、後続のモデル トレーニング段階のサポートを提供します。代表的なプロジェクト 公共AIなど

3) モデルの検証および推論段階: モデルの検証および推論プロセスでは、Web3 テクノロジーと ZK や準同型暗号などの暗号技術を組み合わせてモデルの推論を検証します (モデルの検証および推論段階で Web3 テクノロジーを組み合わせた代表的なプロジェクトには、次のものがあります)ビッツソル($TAO)、プリバセア($PRVA)、係数など。

多くの中間層プロジェクトは開発者ツールに重点を置き、既存の開発者やプロジェクト関係者に追加のサービスを提供することがよくあります。現在の AI 開発の初期段階では、これらのプロジェクトの市場ニーズとビジネス慣行は依然として進化しています。

3. アプリケーション層

アプリケーション レベルでは、AI テクノロジーが Web3 トレンドにますます統合されています。 AI テクノロジーを組み合わせることで、効率が向上するだけでなく、製品エクスペリエンスも最適化できます。 AI のコンテンツ生成、分析、予測機能を活用することで、ゲーム、ソーシャル ネットワーキング、データ分析、財務予測などに応用できます。現在、AI+Web3アプリケーションは主に3つのカテゴリに分類されます。

1) AIGC タイプ: このタイプのアプリケーションは、AI 生成技術を使用して、ユーザーが会話を通じてテキスト、写真、ビデオ、アバターなどのコンテンツを生成できるようにします。これらのテクノロジーは、スタンドアロンの AI エージェントとして実証することも、製品に直接統合することもできます。代表的なプロジェクトとしてはNFPrompt（$NFP）、SleeplessAI（$AI）などが挙げられます。

2) AI 分析：プロジェクト当事者が蓄積したデータ、ナレッジベース、分析能力を活用して、データ分析、判断、予測などの機能を実現する垂直型 AI モデルを学習させ、製品としてユーザーに提供するタイプのプロジェクトです。これにより、ユーザーはデータ分析、情報追跡、コードの監査と修正、財務予測などのAIの高度な分析機能を簡単に取得できます。代表作は『Kaito』『デューン』など。

3) AI エージェント ハブ クラス: このタイプのプロジェクトはさまざまな AI エージェントを集約し、通常、GPT と同様に、コーディングなしでカスタマイズされた AI エージェントを作成する機能をユーザーに提供します。新しい代表的な潜在プロジェクトとしては、My Shell、MetaSecond.AI ($MTSD) などが挙げられます。

アプリケーション層にはまだ明確なリーディングプロジェクトはありませんが、長期的にはAI+Web3アプリケーション分野は非常に高いポテンシャルと天井の広い分野となるはずです。この分野では、技術革新だけでなく、製品や技術力の蓄積が競争の対象となっています。特に、AI においてより優れたエクスペリエンスを提供できる製品は、この分野でより大きな競争上の優位性を獲得するでしょう。

結論

AI＋Web3は多くの人にとって2024年に見逃せない投資対象となっているのは間違いありませんが、AIの発展が活発になる中、投資家はより総合的な観点から慎重な評価を行い、投資先を厳選する必要があります。より大きな可能性を秘めており、早期介入に値する「ゴールドターゲット」。今、私たちはAI+Web3の分野で新たな時代を共に迎えており、この分野がさらに輝かしく輝くことを期待しています。 2024年は技術革新の頂点を迎える年であり、技術の実現にとどまらず、未来の世界についても考えさせられます。