TRON業界ウィークリーレポート：Bybitの盗難が「ブラックスワン」を引き起こし、フルチェーンVMプロトコルが資本の注目を集めた

波场TRON

特邀专栏作者

2025-02-25 04:50

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今週、前向きな刺激がなければ、暗号通貨市場はさらなる調整のリスクに直面する可能性がある。

AI要約

展開

今週、前向きな刺激がなければ、暗号通貨市場はさらなる調整のリスクに直面する可能性がある。

1. 展望

1. マクロレベルのまとめと今後の見通し

先週、米国の株式市場は大きく変動した。 2月19日、米国の主要3株価指数は小幅上昇して取引を終え、S&P500指数は引き続き過去最高値を更新したが、2月21日には米国の主要3株価指数は急落し、ナスダックは2%以上下落した。市場は一連の経済データに敏感であり、投資家は経済成長の見通しと金融政策の方向性について慎重ながらも楽観的な見方を維持している。今後、投資家は賢明な投資判断を下すために、経済データ、政策動向、地政学的要因の変化に細心の注意を払う必要がある。

2. 暗号通貨市場の変化と警告

先週、ビットコインの価格は狭い範囲で変動し続けました。ビットコインの価格動向はより複雑になり、取引の難易度が増し、強気派はもはや追いかけず、反落や突破を待っていると考える人もいます。例えば、2月21日にはビットコインの価格がトレンドラインに近づき、市場は本当の相場反転を実現できるかどうかに注目していました。今週、前向きな刺激がなければ、暗号通貨市場はさらなる調整のリスクに直面する可能性がある。

3. 業界とトラックのホットスポット

EVMとMoveVMをリンクするL1パブリックチェーンであるMango Networkは、AINFRAやKUCOINなどの著名な機関から1,350万ドルの投資を受けました。Polychain Capitalは、EVM、SVM、WASMチェーンをリンクするハイブリッド実行ネットワークであるFluentへの投資を主導しました。Kaitoは、人工知能を通じて暗号通貨の研究と投資に革命を起こすことを目指しているChatGPTによって駆動される暗号通貨検索エンジンで、現在BinanceとCoinbaseで利用可能です。

2. 今週の市場のホットスポットと潜在的なプロジェクト

1. 潜在的なトラックパフォーマンス

1.1. EVM と MoveVM をリンクする L1 パブリックチェーンである Mango Network は、どのようにして AINFRA や KUCOIN などの有名機関から 1,350 万ドルの投資を獲得したのでしょうか?

導入

Mango Network は、EVM と MoveVM の互換性を組み合わせて Web3 アプリケーションの課題を解決することを目的としたレイヤー 1 ブロックチェーンプラットフォームです。開発者とユーザーに安全でモジュール化された高性能なインフラストラクチャを提供することを目的としています。

Mango は、開発者が Web3 で優れたユーザーエクスペリエンスを作成できるようにすることで、最もアクセスしやすいスマートコントラクトプラットフォームになることを目指しています。次の 10 億人のユーザーに備えて、Mango は開発者に Mango ブロックチェーンの力を最大限に活用するためのさまざまなツールを提供します。 Mango 開発キット (SDK) を使用すると、開発者は境界なく構築できるようになります。

Mango は、アプリケーションのニーズに合わせて水平方向に拡張します。 Mango バリデーターの処理能力が増加すると、ワーカーノードが追加されてネットワーク容量が比例して増加し、ネットワークトラフィックのピーク時でもガス料金を低く抑えることができます。このスケーラビリティ機能は、他のブロックチェーンのボトルネック設計とはまったく対照的です。

オンチェーン資産の豊富さは、人工的な希少性だけに頼ることなく、実用性に基づいた新しいアプリケーションと経済モデルをサポートします。開発者は、ゲームプレイの変化に基づいてアバターやカスタマイズ可能なアイテムを更新するなど、アプリケーションのニーズに応じてアップグレード、パッケージ化、グループ化できる動的 NFT を実装できます。この機能により、NFT のアクションがチェーン上で完全に反映され、NFT の価値が高まり、よりインタラクティブなフィードバックループが提供されるため、ゲーム内経済が強化されます。

マルチVMオムニチェーン

Mango Network は、OPStack と MoveVM を組み合わせて、クロスチェーン通信をサポートし、テクノロジーの限界を押し広げる完全なオンチェーンブロックチェーンネットワークを作成します。

ネットワークは2層アーキテクチャを採用しており、Mango MoveをL1層としてセキュリティを確保し、OP-MangoをL2層としてトランザクション速度の向上とコストの削減を実現し、効率的なパフォーマンスを実現します。

Mango Network は柔軟に設計されており、複数の仮想マシンの操作をサポートし、開発者とユーザーに幅広いアプリケーションシナリオと最適化されたユーザーエクスペリエンスを提供します。

マルチ仮想マシンフルチェーンインフラストラクチャネットワーク

Mango Network は MoveVM と EVM を統合して、クロスチェーン操作をサポートする多層ネットワークを作成し、開発者が両方の仮想マシンの利点を活用して、より幅広いサービスとアプリケーションシナリオを提供できるようにします。

マルチ仮想マシン並列処理とクロスチェーン技術の統合

並列実行、クロスチェーン通信、レイヤー2拡張の相乗効果

マルチVM並列処理

MoveVM は資産管理と契約ロジックを最適化し、EVM は OP-Mango と組み合わせてクロスチェーン契約をサポートします。

レイヤー2スケーリング

レイヤー 2 のトランザクションは定期的にメインネットワークに送信され、アサーションメカニズムによってセキュリティが確保されます。

VM間通信

スマートコントラクトイベントはキャプチャされ、送信用にシリアル化され、EVM と MoveVM 間のコントラクトの相互運用が可能になります。

クロスチェーン資産管理

双方向決済の一貫性を確保するために、EVM 操作後に資産は OP-Mango を介して MoveVM に同期されます。

MoveVMとEVMのクロスチェーン通信

Mango Network は、OP-Mango 第 2 層ネットワークを使用して、EVM 互換性と P2P 同期を通じてトランザクションを処理します。ソーターはトランザクションをソートし、アサーションを介して Ethereum の状態を同期します。クロスチェーン契約により、EVM と MoveVM 間の相互運用性と安全な決済が実現され、開発者エクスペリエンスが最適化されます。

レビュー

Mango モジュラーブロックチェーンは、レイヤー 1 と同様に独立性があり、ハッカー攻撃に耐性があり、アップグレード可能です。 Mango モジュラーブロックチェーンは新しいブロックチェーンに適用できるため、コンポーネントのアンインストールプロセスが簡素化され、展開時間とコストが削減されます。 Mango パブリックチェーンにはゼロ知識証明テクノロジーが組み込まれており、情報自体を明かすことなく情報の知識を公開することができます。有効性の証明を通じて、ノードはトランザクションを検証し、確認時間を短縮し、ネットワークのスループットを向上させることができます。 MgoDNS は、クロスチェーンプロトコルに基づく分散ドメイン名ソリューションであり、ドメイン名とドメイン名データ分析サービスを提供します。企業や個人ユーザーがチェーン上の貴重なデータをより効率的、安全、便利に管理し、デジタル資産取引に参加するのに役立ちます。

Mango クライアントは、リソース、分散ロック、ソートなどのメカニズムを使用して、システムパフォーマンスを向上させ、データの一貫性と並列性を保証します。効率性、セキュリティ、スケーラビリティ、および準線形の容量増加に基づく多目的な運用を可能にします。

1.2. ポリチェーンキャピタルが主導するEVM、SVM、WASMチェーンをリンクするハイブリッド実行ネットワークFluentの特性分析

導入

Fluent は、Wasm、EVM、および (近々) SVM ベースのスマートコントラクトを統合実行環境に融合した Ethereum L2 およびフレームワークである、初のハイブリッド実行ネットワークです。

異なる仮想マシンターゲットのスマートコントラクトは、Fluent 上で直接相互に呼び出すことができます。 Fluent は現在パブリック開発ネットワーク段階にあり、Solidity、Vyper、Rust のコントラクトで構成されたアプリケーションをサポートしています。

Fluent のユニークな価値提案は、次の機能です。

複数の仮想マシン（VM）実行環境（EE）をシミュレートする
さまざまな仮想マシン（EVM、SVM、Wasmなど）に関連するスマートコントラクトのリアルタイム互換性を実現します。
さまざまなプログラミング言語（Solidity、Rustなど）で書かれたコントラクトをサポートします。
共有状態実行環境で実行されます。

Fluent は、異なる仮想マシンを対象とするアプリケーション間のアトミックな構成可能性と、さまざまなスマートコントラクトで構成される「ハイブリッド」アプリケーションをサポートします。ネットワークでサポートされているさまざまな種類の契約間のやり取りは、バックグラウンドでアトミックかつリアルタイムで行われます。

Fluent はハイブリッド実行をどのようにサポートしますか?

Fluent では、EVM、SVM、Wasm の機能が実行層で「融合」されます。これは、Fluent の仮想マシンとして機能する低レベルの中間表現 (IR) である rWasm を通じて実現されます。 rWasm は、実際には Fluent 実行層内のすべての操作を表す役割を担う状態検証関数です。 Fluent は、実行のために rWasm にコンパイルされる EVM、SVM、および Wasm の動作をシミュレートします。これにより、これらの異なるシステム間の互換性とスムーズな相互作用が保証され、最終的に証明する必要がある状態遷移は 1 つだけなので、zk 証明の観点から最適です (マルチ VM ソリューションで証明する必要がある複数の状態遷移とは異なります)。 Fluent のハイブリッド設計も拡張可能であり、将来的には専用の AOT/JIT コンパイラを通じてさらに多くの仮想マシンを表現できるようになります。

ハイブリッド実行と複数の VM

MultiVM は、同じネットワーク内で複数の独立した仮想マシンを使用する代替仮想マシン (altVM) です。各仮想マシンは独立して実行され、異なるプログラミング言語や実行環境に適しています。個別の VM を維持すると、特に状態の同期と VM 間の相互作用に関して複雑さが生じます。これにより、異なる環境間のやりとりに追加の調整が必要になるため、開発者とユーザーのエクスペリエンスが断片化される可能性があります。ブレンド実行は、マルチ VM と比較して、より統合されたアプローチを提供します。ハイブリッド実行では、相互作用のために独立した仮想マシンを維持するのではなく、さまざまな仮想マシンを統合された実行環境に統合します。これにより、複数の仮想マシンが同じ状態を共有し、同じフレームワーク内でシームレスに実行できるようになります。これは、最終的に 1 つの状態遷移のみが証明されるため、zk 証明の観点からも最適です。実際には、主な違いは統合の程度です。

ハイブリッドアプリとは何ですか?

これにより、開発者は各コンポーネントに最適な言語と実行環境を使用してアプリケーションのさまざまな部分を記述できるようになり、パフォーマンス、柔軟性、および使いやすさが向上します。

レビュー

現在入手可能な情報によると、Fluent L2 は共有アプリケーションと専用アプリケーションの 2 種類のアプリケーションをサポートします。

共有アプリケーション: これらのスマートコントラクトアプリケーションは、Fluent の実行環境で状態を共有します。 Fluent L2 で記述されたすべてのアプリケーションは、異なる VM ターゲットやプログラミング言語 (Rust や Solidity など) 間でもリアルタイムで共有されます。
特殊なアプリケーション: これらのアプリケーションはカスタマイズ可能なスタンドアロンのステートマシンであり、証拠の集約と検証に Fluent を活用できます。開発者は、独立したアプリケーションランタイム、モジュールレイヤー (DA、シーケンスなど) などをカスタマイズできます。

1.3. Binance、Coinbaseなど主要CEXに上場されているKaitoの起源は何ですか？暗号情報検索ツールはブレークスルーを達成できますか？

導入

Kaito は、人工知能を通じて暗号通貨の研究と投資に革命を起こすことを目指した、ChatGPT を搭載した暗号通貨検索エンジンです。 Kaito は社内の AI テクノロジーを使用して、暗号空間におけるテラバイト単位の構造化されていない情報を整理および照合し、投資家、研究者、開発者、一般の人々が簡単にアクセスできるようにします。

3つの主要製品

1. ポータル

これは、テラバイト単位の非構造化情報を実用的な洞察に変換するように設計された究極の AI 駆動型 Web3 情報プラットフォームです。

インスタント意見検索

数千の高品質な Web3 ソースからトークン、トピック、トレンドを数秒で検索し、即座に洞察を得ることができます。

感情分析

Kaito の AI 主導の分析により、感情の大きな変動の要因に関する洞察を得て、複雑な感情データを簡単に解釈し、貴重な洞察を得ることができます。

リアルタイムのインテリジェントリマインダー

あらゆるプロジェクト、トピック、キーワード、イベント、感情の変化などに対して、完全に構成可能なリアルタイムのインテリジェントリマインダーを設定できるため、監視がこれまで以上に簡単になります。

カスタマイズ可能なウォッチリストとダッシュボード

カスタマイズされたウォッチリストを使用して、あらゆるトークン、プロジェクト、トピックに関する最新のニュース、ガバナンス提案、議論、感情の変化、今後の触媒、イベントをすべて追跡します。

プロジェクトの認識を監視およびベンチマークする

市場または特定のセクター内での認識の変化を定量的かつ客観的に監視し、ベンチマークします。

物語の展開を追跡する

ナラティブのローテーションを体系的に追跡し、既存のナラティブの勢いを理解し、今後の新しいナラティブを事前に特定します。

カタリストカレンダー

2,000 を超える暗号トークンのイベントと触媒をリアルタイムで追跡します。製品の発売、トークンエコノミクスの変更、ロック解除、TGE、ガバナンス投票などが含まれます。

オーディオライブラリ

Web3 向けに最適化された Kaito の音声テキスト変換モデルによって文字起こしされ、重要な情報を簡単に取得できるように TLDR 要約が提供されるすべてのポッドキャストと会議の録音にアクセスできます。

最も賢い暗号化AIアシスタント

最も包括的なリアルタイム情報を備えた最もスマートな暗号化 AI アシスタントにより、作業効率が数倍向上します。

2. API

Kaito の API を使用すると、独自の内部データセットに体系的にアクセスできるようになり、Web3 でより情報に基づいた意思決定を行うことができます。

Kaito の API サービスは、ファンド、プロジェクトチーム、研究機関、取引所などを対象としており、当社独自のデータベース全体にわたる最高品質かつ最も包括的な知識データセットや定量化可能な社会指標へのリアルタイムアクセスを提供します。

シームレスな統合

複数の Kaito 機能を簡単に統合して、体系的な意思決定、監視、分析を実現します。当社の API により、いつでも豊富な情報にアクセスできるようになります。

独自の指標とデータソース

独自のデータセットにアクセスして、市場のトレンドを常に把握します。弊社の業界をリードする手法、対象範囲、データの完全性は、情報に基づいた意思決定を行い、常に先手を打つために役立ちます。

包括的なカバー範囲

2,000 以上のトークンと幅広い Web3 データソースをカバーする当社の API は、最新データと履歴データの両方への比類のないアクセスを提供し、進化する Web3 環境で情報に基づいた意思決定を行うのに役立ちます。

3. ヤップス

「影響力のあるインフルエンサー」の独自のランキングと、それらの間のつながりのネットワーク。インフルエンサーの投稿を追跡する他のプラットフォームとは異なり、Kaito の Yaps 製品は、そのようなプラットフォームの一般的な機能に基づいて、発信者から @ までツイートを経由したすべての人々への明確なパスを追加し、ユーザーが影響力のあるツイートの始まり、プロセス、終わりを復元できるようにします。

この機能は業界初のもので、業界のユーザーが問題や市場に関するさまざまな影響力のある人の意見を正確に把握できるようになります。

レビュー

Kaito は、従来の検索エンジンではアクセスが難しい幅広い Web3 コンテンツをインデックスする次世代の Web3 情報プラットフォームです。これらには、ソーシャルメディア、ガバナンスフォーラム、調査レポート、ニュース、ポッドキャスト、会議議事録などが含まれます。 Kaito は、高度な AI テクノロジーを活用して、ユーザーがブロックチェーン関連の情報を発見し、操作する方法を再定義します。

チームは、Web3 情報へのアクセス方法に革命を起こすことに尽力しています。何千もの高品質な Web3 ソースがインデックス化され、テラバイト単位の非構造化情報が検索可能で実用的な洞察に変換され、より情報に基づいた意思決定に役立ちます。

2. 今週注目のプロジェクトの詳しい説明

2.1. Nvidia は Solana と Web3 ポータルプロトコル Mask をサポートし、AI ゲームプロジェクト GamerBoom に投資します。

導入

GamerBoom は、AI 駆動型データ注釈システムを使用した、主流の Web2 ゲームに基づいたインセンティブレイヤーおよびデータマイニングプロトコルです。ゲーマーがデジタルライフをコントロールできるようにすることで、ゲーム文化と経済に革命を起こすことを目指しています。

ゲームポータル (GamerBoom アプリケーション) は、Web2 ゲームに重ねて表示されるアプリケーションです。これは、Web2 ゲームプレイヤーと Web3 の世界を結び付け、エコシステム内のプレイヤーにとってゼロスレッショルドの入り口として機能します。目標は、Web2 ゲームの没入感を維持しながら、Web3 インセンティブメカニズムをスムーズに統合することです。 Gaming App は革新的なゲーミフィケーション設計により、プレイヤーのエンゲージメントを高め、エコシステム内のさまざまなアクティビティに積極的に参加するよう促すことに取り組んでいます。

テクニカル分析

1. エコシステムの概要

GamerBoom チームは、単なるゲームプラットフォームの構築にとどまらず、プレイヤーが成長し、革新し、デジタルゲームの新時代を切り開くことができるオープンゲームエコシステムの構築に取り組んでいます。チームに参加して、ゲームとブロックチェーン技術が密接に結びつき、すべてのプレイヤーが自分のデジタルライフに投資できる世界を創造する未来への道を一緒に切り開きましょう。

GamerBoom のアーキテクチャは慎重に設計されており、3 つのコアレイヤーで構成されています。

データマイニング層

このベースレイヤーは、Web2 ゲーム上に構築されたゲーミフィケーションされたインセンティブレイヤーであり、データマイニングを実行するように設計されています。ゲーム内のプレイヤーの行動をリアルタイムで追跡、反応、スコアリングします。このシステムは、ゲーム内のアクション、意思決定パターン、エンゲージメントを処理するための AI タグ付けシステムを実装しています。

今後の計画には、ゲーム関連のソーシャルデータを共有するようユーザーにインセンティブを与え、ゲームデータの次元を豊かにすることが含まれています。

ゲームデータレイヤー

このレイヤーでは、プレイヤーが共有した処理済みのデータが、AI エージェントのトレーニングのためにチューニングノードに提供されます。すべての AI エージェントは、結合曲線に基づいて一意の結合プールを自動的に生成します。シェアラーはシェアリングマーケットから高品質の AI エージェントを選択し、ボンディングプールに流動性を追加することで推奨します。 AIエージェントによって生成された収益の一部は、自動的に貢献者と共有されます。プロのシェアラーは、プレーヤーデータと AI エージェントを使用して、ビジネスニーズをより適切に満たすアプリケーションとユースケースを開発し、収益性を向上させることもできます。

アプリケーション層

アプリケーション層はゲームデータ層の派生層であり、今後のPVP交換を含むさまざまな使用シナリオに適しています。多次元の現実世界のゲームデータを使用することで、ゲーム開発者へのアドバイス、ゲーム AI のトレーニング、ゲームの動作に基づいたアプリケーションの開発、ゲームの変更など、さまざまな目的に役立てられるほか、その他の潜在的なアプリケーションシナリオにも対応できます。

2. AI駆動型データレイヤー

GamerBoom の技術ソリューションは、軽量のローカルモデルとクラウドベースの GPT (Generative Pre-trained Transformer) モデルの組み合わせを活用して、ゲーム環境で効率的かつ正確な画像認識タスクを実現することを目的としています。このハイブリッドアプローチにより、GamerBoom は速度、コスト、複雑さのバランスを保ち、リソース使用率を効果的に管理しながら最適なパフォーマンスを確保できます。

AIシステムアーキテクチャ

ローカルモデルアーキテクチャ

当社のローカルモデルアーキテクチャは、クライアント側のゲームアプリケーションに直接展開される一連の軽量モデルで構成されています。これらのモデルは、高速でシンプルな画像認識タスクを実行するように設計されており、大きな計算負荷をかけずに迅速な応答を提供します。

ハイブリッドモデルアンサンブル

当社のハイブリッドモデルアンサンブル戦略は、複雑な画像認識タスクを処理するためのローカルモデルの利点と GPT の強力な機能を組み合わせています。このアプローチでは、クライアント側のローカルモデルとクラウドベースの GPT モデル間のシームレスな通信が実現され、包括的なカバレッジと精度が保証されます。統合プロセスには次の手順が含まれます。

ローカルモデル呼び出し: ローカルモデルは、一定の間隔 (通常は 100 ミリ秒) でゲーム画面を継続的に分析し、関連するフレームをキャプチャします。
シンプルなタスク解決: ローカルモデルは、シンプルな画像認識タスクを迅速に処理し、即時の応答を提供し、多くのコンピューティングリソースを必要としない簡単なタスクに適しています。
複雑なタスクの認識: 複雑なゲーム要素やシーンの認識など、ローカルモデルの機能を超えるタスクの場合、クライアントアプリケーションは関連するフレームをクラウドベースの GPT モデルに転送して、さらに分析します。
AI 処理: AI モデルは、画像認識や OCR などの高度なディープラーニング技術を使用して、転送されたフレームを正確に解釈し、適切な応答を生成します。
応答の統合: GPT モデルからの応答を受信した後、クライアントアプリケーションは結果を進行中のゲームエクスペリエンスにシームレスに統合し、処理された情報に基づいて関連する洞察やアクションを提供します。

当社のハイブリッドテクノロジーアプローチには、次のようないくつかの利点と考慮事項があります。

利点:

速度と効率: ローカルモデルを使用すると、単純なタスクに対する応答が速くなり、待ち時間が短縮されるため、全体的なユーザーエクスペリエンスが向上します。
コストの最適化: 日常的なタスクを軽量のローカルモデルにアウトソーシングし、複雑なシナリオに直面した場合にのみクラウドベースの GPT モデルを使用することで、設計を最適化します。スケーラビリティ: モジュール式アーキテクチャにより拡張が容易になり、新しいモデルを追加したり、既存のモデルを強化して進化するゲーム環境に適応することが容易になります。
精度と柔軟性: ローカルモデルと GPT を組み合わせることで、さまざまなゲーム環境での画像認識の精度と柔軟性が確保され、さまざまなシナリオで強力なパフォーマンスが保証されます。

3. 資産としてのAIエージェント

AI Agents as Assets (AIaaA) は、さまざまな分野で AI を適用および活用する方法におけるパラダイムシフトを表しています。高度なデータマイニング技術とゲームデータのレイヤーが融合した AI エージェントは、イノベーションの最前線に立ち、数多くの潜在的なアプリケーションと将来の開発に向けた有望な方向性を提供します。市場での AI エージェントの導入を加速するために、初期エージェントオファリング (IAO) プラットフォームが開始されます。

エージェント作成者

エージェント作成者は、ゲームデータを直接取引して収益化するだけでなく、処理されたゲームデータを使用して、さまざまなアプリケーションや目的に合わせて AI エージェントをトレーニングします。

これらの AI エージェントは、トレーニングが完了すると、企業や個人ユーザーに直接サービスを提供します。これらのサービスには、API データストリーミングモードやチャット会話モードなどが含まれますが、これらに限定されません。エージェント作成者は、AI エージェントのパフォーマンスとサービスを向上させるために、互いに挑戦し、競争します。

AIエージェントの潜在的な応用

パーソナライズされたゲーム体験: AI エージェントは、プレイヤーから収集された大量のゲームデータを分析して、高度にパーソナライズされたゲーム体験を作成できます。難易度の動的な調整からゲーム内コンテンツのカスタマイズされた推奨の提供まで、AI エージェントはプレイヤーのエンゲージメントと満足度を高めます。

ゲームにおける予測分析: 機械学習アルゴリズムを活用することで、AI エージェントはプレイヤーの行動や好みを予測し、ターゲットを絞ったマーケティング戦略やコンテンツ開発を促進できます。この予測機能により、ゲーム開発者はトレンドを予測し、製品をリアルタイムで調整して収益の可能性を最大化できます。

ゲーマーのための仮想コンパニオン: AI エージェントはゲーマーの仮想アシスタントとして機能し、個々のゲームスタイルやスキルレベルに合わせてカスタマイズされたリアルタイムのガイダンス、ヒント、戦略を提供します。パズルの解決を支援したり、マルチプレイヤーバトルで戦術的なアドバイスを提供したりと、AI アシスタントはゲーム体験を向上させることができます。

不正行為防止メカニズム: AI エージェントは、ゲーム内での不正行為を検出し防止する上で重要な役割を果たします。これらのエージェントは、ゲームパターンを分析して異常を特定することで、公正なプレイを維持し、オンラインゲーム環境の整合性を保つのに役立ちます。

コンテンツのモデレーションと安全性: 自然言語処理機能を備えた AI エージェントは、ゲーム内のコミュニケーションを監視し、不適切または有害なコンテンツを検出できます。これらのエージェントは、コミュニティガイドラインを施行し、有害な行動を排除することで、より安全で包括的なゲーム環境の促進に貢献します。

将来の発展の可能性

業界間の統合: ゲーム以外にも、AI エージェントは教育、ヘルスケア、金融など複数の業界に革命を起こす可能性があります。これらのエージェントは、さまざまなドメインに合わせて機能を適応させることで、パーソナライズされた学習体験を促進し、医療診断を支援し、財務上の意思決定プロセスを最適化することができます。

強化された人間と機械のコラボレーション: AI テクノロジーが進歩するにつれて、AI エージェントは人間のユーザーとのコラボレーションにさらに熟達するようになります。自然言語インターフェースと直感的なインタラクションを通じて、これらのエージェントは日常のタスクにシームレスに統合され、人間の能力と生産性を高めます。

倫理的で責任ある AI: AI エージェントの自律性と影響力が増すにつれて、責任ある行動を確保するために倫理的な原則とガイドラインに従う必要があります。今後の開発では、ユーザーのプライバシー、公平性、社会の幸福を優先する透明性と説明責任のある AI システムの実現に重点が置かれます。

AI アルゴリズムの継続的な革新: AI エージェントの進化は、ディープラーニング、強化学習、進化計算などの機械学習アルゴリズムの継続的な進歩に依存しています。 AI 研究の限界を押し広げることで、開発者は新しい機能を解き放ち、AI エージェントの潜在的な用途を拡大することができます。

要約すると、AI Agent as a Service (AIaaS) は、ゲームだけでなく他の業界にも人工知能の力を活用する画期的な方法を表しています。 AIaaS は、多様なアプリケーションと無限のイノベーションの可能性を備え、インテリジェントエージェントがデジタルエクスペリエンスの形成と業界の変革において中心的な役割を果たす未来を告げています。

4. オープン共有ネットワーク

GamerBoom は、エコシステム内のユーザー生成 AI エージェント向けに、ローカルキュレーションマーケットプレイス、アプリランチャー、ガバナンスモジュールで構成される分散型キュレーションネットワークも提供しています。流動性ベースのキュレーションネットワークは GamerBoom エコシステムの重要な部分であり、信頼性が高く効率的な価値交換メカニズムを提供し、将来の開発のための強固な基盤を築きます。

各 AI エージェントごとに、流動性主導のキュレーションとプロモーションのために、結合曲線に基づいた結合プールが作成されます。キュレーターは、より良いプロモーションのために流動性（$BOOM）を追加し、シェアトークンを保有することで利益の一部を獲得することができます。

ネットワーク全体で、すべての AI エージェントは流動性ランキングに基づいて優先順位が付けられ、推奨されます。

結合プールの流動性参加者（BLP トークン保有者）は、流動性ベースの小売キュレーターとしても機能し、リンクされている資産の影響を大幅に増幅します。プロのキュレーターも、AI エージェントとプレーヤーデータに基づいてユースケースとアプリケーションを構築することで利益を得ています。

この追加の流動性層により、無形資産 (データセット) は独自の結合プールを作成し、その影響力と本質的価値を収益化およびトークン化することで、取引手数料とネットワークインセンティブの一部を獲得できるようになります。

当社の革新的な動的バインディングカーブは、データマイナー、チューニングノード、データキュレーター、データコンシューマーに収益を自動的に分配する、オープンで透明性が高く効率的なオンチェーンデータキュレーションメカニズムを提供します。このアプローチにより、トークンの価格はネットワーク参加者の集合的な行動によって決定されるため、市場はより効率的かつ透明になります。

初期結合曲線

GamerBoom エコシステムでは、準備率 K の初期値を 1/3 に設定し、特定のアセットのバインディングプールを作成するときに m の値を決定します。これらの設定により、資産バインディングプール内の BLP トークン (バインディングプールの共有トークン) を作成または破棄するための価格関数を次のように導出できます。

価格計算式:

準備金の計算式:

ダイナミックバインディングカーブ

GamerBoom は、動的なバインディングカーブを使用して、データマイナー、データキュレーター、およびデータコンシューマーの利益を調整します。データセットがエコシステム全体で収益を生み出す場合、収益の一部は自動的に結合プールの準備金に追加されます。

準備金がR 0 からR 0+ΔR に増加すると仮定すると、準備率 K は K 0 から K 0+ΔK に増加し、次のようになります。

ユーザーが合計N個のBLPトークンを売却し、総供給量をS 0 からS 0 −N に減らした場合、親通貨Aの支払総額は次のようになります。

上記の式によれば、次のようになります。

結合曲線のどこかに準備金が追加されると、準備率 K が増加します (1 を超えることはありません)。すでに N NLP トークンを保有しているユーザーの場合、これは、準備金が追加される前よりも多くの準備金トークンを販売することを意味します。

要約する

GamerBoom の利点は、Steam、Epic Games、Wegame などの人気ランチャーの UI/UX デザインを採用することで、ユーザーが新しいワークフローに適応することなく、これまでの習慣を維持できることです。ゲームデータをスムーズに集約する AI 駆動型データタグ付けシステムを通じて、楽しく有益なオーバーレイで人気の Web2 ゲームを強化します。世界中の何十億ものプレイヤーのために、持続可能で分散化された AI エージェント駆動型ゲーム経済を構築するための Bonding Curve を紹介します。

課題としては、ローカルコンピューティングリソースとクラウド処理のニーズとのバランスを取る必要があることなどが挙げられ、パフォーマンスの低下や過剰なコストを回避するために、慎重なリソース管理が必要になります。ローカルモデルと GPT 間の統合を最適化し、レイテンシを最小限に抑え、正確な結果を確保することは、ゲーム体験のリアルタイム性を維持するために重要です。スクリーンキャプチャなどの機密性の高いゲームデータを扱う場合、ユーザー情報を保護し、不正アクセスや悪用を防ぐために、強力なプライバシーおよびセキュリティ対策を講じる必要があります。進化するゲーム環境や技術の進歩に合わせてローカルモデルとクラウドモデルの一貫性を保つには、定期的なメンテナンスと更新が必要です。

3. 業界データ分析

1. 市場全体のパフォーマンス

1.1 スポット BTCÐ ETF

イーサリアムスポットETFの純流出額は合計1092万5600ドル（11月1日、EST）

1.2. スポット BTC 対 ETH 価格動向

ビットコイン

分析

先週、BTCは予想通り反発しましたが、10万ドルの抵抗範囲の底で阻止されました。今週、価格トレンドは98,000ドル付近の第一線抵抗をテストし続ける可能性が最も高いです。ただし、明らかなボリューム増幅パターンがない場合、95,000ドルの下方テストの可能性は無限に高まります。94,000ドルを下回った場合は、90,000ドルのボトムサポートレベルに直接焦点を当てることができます。94,000ドル付近で安定するか、94,000ドル〜98,000ドルの範囲で引き続き統合する場合は、ユーザーはより少ない行動とより多くの監視、スポット商品の保持、契約を開く取引モードの削減に注意する必要があります。

イーサリアム

分析

ETHは先週もフィボナッチ・リトレースメント・ラインの2,600ドルから2,900ドルに沿って変動を続けており、トレンドの判断は比較的容易です。2,900ドル付近でスタグフレーション・パターンが出現した場合は、小規模な反発が終わり、下落傾向が続いていることを意味します。サポートは引き続き2,600ドル付近に集中できます。高い確率で判断できることは、ファンダメンタルズがあまり変動しなければ、今週は上記の範囲で変動を続ける可能性が比較的高いということです。2,520ドルを下回るまでは、長期的に弱気になることはお勧めできません。

1.3. 恐怖と貪欲指数

2025年2月17日から2月23日の間に、暗号通貨の恐怖と強欲指数は47から38に低下し、市場感情が中立から恐怖に変わったことを示しています。これは、この期間中に投資家がより慎重になったことを示唆しています。この変化に寄与したと考えられる要因は次のとおりです。

市場のボラティリティ: 価格のボラティリティが増加すると、投資家の不確実性が高まり、市場心理が恐怖へと傾く可能性があります。
市場の調整: 暗号通貨の価格が下落すると、投資家は市場の将来の方向性について不安を抱き、それが恐怖につながる可能性があります。
ネガティブなニュース: セキュリティ侵害、取引所のハッキング (Bybit 盗難)、その他の有害事象の報告により、投資家の信頼が損なわれる可能性があります。

2. パブリックチェーンデータ

2.1. BTC レイヤー 2 の概要

分析

2025年2月17日から2月23日の間に、ビットコインの第2層ソリューション（レイヤー2）の分野でいくつかの重要な進展があり、ビットコインのスケーラビリティと効率性の向上への注目が高まっていることが浮き彫りになりました。

主な進捗状況:

ニック・カーターがデビッド・セロイとビットコイン・ロールアップについて議論: 2025年2月17日、ニック・カーターはストラタ/アルペンのデビッド・セロイとビットコイン・ロールアップと今後の「ビットコイン・レイヤー2シーズン」について議論しました。この会話では、ビットコインネットワーク上のトランザクションの効率性とスケーラビリティの向上を目的とした第 2 層ソリューションへの関心が高まっていることが強調されました。
市場の反応: ビットコインの第2層ソリューションの進捗状況の発表を受けて、ビットコインの価格はわずかに上昇しました。 2025年2月17日12:00 UTCに、ビットコインの価格は9:00 UTCの65,100ドルから65,420ドルに上昇しました。さらに、発表から3時間以内に取引量は10％増加して2,350万BTCとなり、トレーダーからの注目度の高さが示されました。
Stacks が Nakamoto アップグレードを開始: 主要な Bitcoin 第 2 層プラットフォームである Stacks は、トランザクション速度とセキュリティを向上させるように設計された Nakamoto アップグレードの開始を発表しました。このアップグレードにより、より高速で安全なアプリケーションとスマートコントラクトがサポートされ、ビットコイン経済が強化されると期待されています。
これらの展開は、セカンドレイヤーソリューションを通じてビットコインのスケーラビリティと効率性を向上させることへの注目が高まっていることを反映しており、この時期に関連する議論や技術の進歩は大きな注目を集めています。

2.2. EVMと非EVMレイヤー1の概要

分析

2025 年 2 月 17 日から 2 月 23 日の間に、EVM 互換および非 EVM レイヤー 1 ブロックチェーンの分野でいくつかの重要な進展がありました。

EVM はレイヤー 1 ブロックチェーンと互換性があります。

Monad テストネットの立ち上げ: 高性能 EVM 互換のレイヤー 1 ブロックチェーンである Monad が、2 月 19 日にテストネットを立ち上げました。このネットワークは、並列実行を通じて毎秒10,000件以上のトランザクション速度を達成することを目指しており、速度とスケーラビリティの面でイーサリアムやソラナと競争することを目指しています。開発者は、新しいブラウザとウォレットを使用してテストネットに参加し、Monad フォーセットからテストネットトークンを取得できるようになりました。
Orderly と Monad の統合: 2 月 19 日、許可のない流動性レイヤーである Orderly が、クロスチェーン流動性インフラストラクチャを Monad と統合しました。この動きにより、分散型取引所を含む Monad エコシステムに複数のブロックチェーンにわたる深い流動性が提供され、ユーザーの取引体験が向上します。
Sonic Labs のパフォーマンスマイルストーン: EVM レイヤー 1 ブロックチェーンである Sonic Labs は、2,500 万件を超えるトランザクションを処理し、758,000 の固有アドレスを獲得し、58,000 のスマートコントラクトを展開したと報告しています。ネットワークは 1 秒あたり 10,000 件のトランザクションの速度で動作し、低コストでエコシステムが急速に成長しています。
非EVMレイヤー1ブロックチェーン:
Aptos と Aave の統合提案: Aptos 財団は、Aave プロトコル v3 をメインネットに統合することを提案しています。これは、Aave 流動性プロトコルが非 EVM ブロックチェーンに導入される初めてのケースです。この提案はコミュニティからのフィードバックを求めており、EVM 互換ネットワークを超えて Aave の影響を拡大することを目指しています。
Entangle の Solana 統合: Entangle は、Solana を Photon メッセージングプロトコルに統合することで、クロスチェーンサポートを拡張しました。この統合により、EVM と非 EVM レイヤー 1 ネットワーク (Solana など) 間の信頼のないクロスチェーンメッセージングが可能になり、異なるブロックチェーンエコシステム間の安全なやり取りが促進されます。

2.3. EVM レイヤー 2 の概要

分析

2025 年 2 月 17 日から 2 月 23 日の間に、Ethereum Virtual Machine (EVM) のセカンドレイヤーエコシステムでいくつかの重要な進展がありました。

BerachainメインネットがBitgetウォレットでローンチされ、エアドロップ報酬を提供
2025年2月7日、BitgetウォレットでBerachainメインネットが立ち上げられ、ユーザーはBERAエアドロップを通じて追加の報酬を受け取ることができます。
Ramp Network が MetaMask 経由で Ethereum レイヤー 2 の直接引き出し機能を開始
2025年1月22日、Ramp Networkは、ユーザーがMetaMaskを介してEthereumレイヤー2ネットワークから直接暗号通貨を販売できるようになったと発表しました。
SOON、NFT 販売を通じて SVM 搭載 Ethereum レイヤー 2 に 2,200 万ドルを調達
2025年1月、Solana Optimistic Network (SOON) は、Solana Virtual Machine (SVM) をベースとした Ethereum Layer-2 ネットワークの NFT 販売を通じて 2,200 万ドルを調達しました。

4. 来週はマクロデータのレビューと主要データリリースノード

ミシガン大学が発表した消費者信頼感指数は1月の71.7から2月には64.7に急落し、2024年8月以来の最低水準となった。将来の経済状況に対する消費者の信頼は明らかに弱まっている。

先週発表された連邦準備制度理事会（FRB）の最新会合の議事録によると、当局者はインフレが依然として目標をわずかに上回っており、経済見通しには不確実性があるものの、雇用とインフレ目標に対するリスクはほぼ均衡していると考えていることが示された。市場は総じて、連邦準備制度理事会の金融政策の方向性をさらに判断するため、今週発表されるコアPCEデータに注目している。

今週（2月24日～2月28日）の重要なマクロデータノードは次のとおりです。

2月26日：2月21日までの週の米国EIA原油在庫
2月27日：2月22日までの週の米国新規失業保険申請件数
2月28日：米国1月コアPCE価格指数年率

V. 規制政策

今週、アルゼンチンのミリー大統領がLIBRAとの関係を明らかにしようとしたことや、Bybitのハッカーが約15億ドル相当の暗号通貨を盗んだことなど、暗号通貨業界では多くの大きな出来事があったが、これらはすべて、暗号通貨業界と規制当局が適切な規制方法を模索することの緊急性と必要性を示した。米国が厳しい規制圧力を緩和した後、香港は適時に規制ロードマップを立ち上げた。友好的な暗号化センターを設立するという意図は非常に明確だが、今後どのように進むかはまだ分からない。

アメリカ合衆国

米証券取引委員会（SEC）は、個人投資家を保護するためにサイバーおよび新興技術ユニット（CETU）を設立すると発表した。ローラ・ダレアード氏が、暗号資産・サイバーユニットに代わる新ユニットであるCETUの責任者に任命された。このユニットは、SECの複数のオフィスから集まった約30人の詐欺専門家と弁護士で構成されている。この新しい部門は、ヘスター・ピアース委員が率いる暗号化タスクフォースの活動を補完することになる。重要なのは、この新しい部門により、SEC が執行リソースを慎重に配備できるようになることです。 CETU は、ブロックチェーン技術や暗号資産に関わる詐欺、サイバーセキュリティに関連した公的発行者による不正な開示、その他の不正行為と戦う責任を負います。

ナイジェリア

ロイター通信によると、裁判所の文書によると、ナイジェリアはバイナンスに対し、同国での事業によって生じた経済的損失を補償するため795億ドルの支払いと、20億ドルの追徴課税の支払いを強制する訴訟を起こしたという。以前、バイナンスは、潜在的な歴史的税務問題を解決するためにナイジェリア連邦内国歳入庁と協力していると述べていた。

インド

CoinDeskによると、インドの執行局（ED）は、BitConnect詐欺捜査で約1億9000万ドル相当の暗号通貨、現金、レクサス車を押収したことを明らかにした。 BitConnectの創設者サティシュ・クンバニ氏は、2023年からインドと米国の両方で指名手配されている。

香港

香港証券先物委員会（SFC）は2月19日、香港の仮想資産市場のセキュリティ、イノベーション、成長を強化することを目的とした新たな仮想資産規制ロードマップ「ASPI-Re」ロードマップを発表した。ロードマップには、アクセス、セーフガード、製品、インフラストラクチャ、関係という 5 つの柱があります。

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