導入
分散型金融（DeFi）は、シンプルでありながら強力な一連の経済的プリミティブを通じて指数関数的な成長の物語に火をつけ、ブロックチェーン ネットワークをグローバルな許可のない市場へと変革し、従来の金融を完全に破壊しました。 DeFi の台頭により、ロックされた総価値 (TVL)、年利回り (APY/APR)、流動性など、いくつかの主要な指標が価値の普遍的な言語になりました。これらの簡潔な指標は、エンゲージメントと信頼を促進します。たとえば、DeFiのTVL（プロトコルにロックされている資産のドル価値）は2020年に14倍に急増し、2021年に再び4倍になり、1120億ドルを超えました。高い利回り（流動性マイニングが流行していた時期には、一部のプラットフォームでは最高3000%のAPYを主張していました）は流動性を引き付け、流動性プールの深さはスリッページの低下とより効率的な市場の兆候となります。つまり、TVL は「どれだけのお金が関わっているか」を示し、APR は「どれだけの利回りが得られるか」を示し、流動性は「資産を取引するのがどれだけ簡単か」を示します。欠陥はあるものの、これらの指標は数十億ドル規模の金融エコシステムをゼロから構築しました。 DeFi は、ユーザー エンゲージメントを直接的な金融機会に変換することで、急速に人気が高まり、大衆の参加を促す自己強化型の採用フライホイールを作成します。
今日、AIは同様の岐路に立っています。しかし、DeFiとは異なり、現在のAIの物語は、膨大なインターネットデータセットでトレーニングされた大規模な汎用モデルによって支配されています。これらのモデルでは、ニッチな分野、専門的なタスク、または個別のニーズにおいて効果的な結果を提供することが困難な場合がよくあります。彼らの画一的なアプローチは強力だが脆弱であり、普遍的だが的外れである。このパラダイムは早急に変更する必要があります。 AI の次の時代は、モデルのサイズや汎用性によって定義されるべきではなく、ボトムアップ、つまりより小さく、高度に専門化されたモデルに重点を置くべきです。このタイプのカスタマイズされた AI には、高品質で人間に合わせたドメイン固有のデータというまったく新しい種類のデータが必要です。しかし、そのようなデータを取得するのは Web スクレイピングほど簡単ではありません。個人、ドメイン専門家、コミュニティからの積極的かつ意図的な貢献が必要です。
専門化され、人間に合わせた AI のこの新しい時代を推進するには、DeFi が金融向けに設計したものと同様のインセンティブ フライホイールを構築する必要があります。これは、データの品質、モデルのパフォーマンス、エージェントの信頼性、および調整されたインセンティブを測定するための新しい AI ネイティブ プリミティブを導入することを意味します。これらの指標は、入力としてだけでなく資産としてのデータの真の価値を直接反映します。
この記事では、AI ネイティブ経済のバックボーンを形成できるこれらの新しいプリミティブについて説明します。適切な経済インフラ、つまり高品質なデータを生成し、その作成と使用に適切なインセンティブを与え、個人を中心に据えたインフラが整備されれば、AI がどのように発展できるかを説明します。また、LazAI のようなプラットフォームの事例と、これらのプラットフォームがどのように AI ネイティブ フレームワークを先駆的に導入し、データの価格設定と報酬に関する新しいパラダイムを導入し、AI イノベーションの次の飛躍を推進しているかについても見ていきます。
DeFiのインセンティブ・フライホイール：TVL、利回り、流動性 — クイックレビュー
DeFi の台頭は偶然ではありません。参加が収益性と透明性の両方をもたらすように設計されています。ロックされた合計価値 (TVL)、年利回り (APY/APR)、流動性などの主要な指標は単なる数字ではなく、ユーザーの行動とネットワークの成長を一致させる基本指標です。これらの指標を組み合わせることで、ユーザーと資本を引き付ける好循環が生まれ、さらなるイノベーションが促進されます。
総ロック価値 (TVL): TVL は、DeFi プロトコル (貸付プール、流動性プールなど) に預けられた資本の合計を測定するもので、DeFi プロジェクトの「市場価値」と同義になっています。 TVL の急速な成長は、ユーザーの信頼とプロトコルの健全性の兆候と見なされます。たとえば、2020年から2021年のDeFiブームの際には、TVLは100億ドル未満から1,000億ドル以上に急増し、2023年には1,500億ドルを超え、参加者が分散型アプリケーションにロックする意思のある価値の規模を示しました。高い TVL は重力効果を生み出します。資本が増えると流動性と安定性が高まり、より多くのユーザーが機会を求めて引き寄せられます。批評家は、盲目的にTVLを追い求めるとプロトコルが持続不可能なインセンティブ（本質的にはTVLを「買う」こと）を提供することになり、非効率性が隠蔽される可能性があると指摘していますが、TVLがなければ、初期のDeFiの物語には採用を追跡する具体的な方法が欠けていたでしょう。
年利回り（APY/APR）：収入の約束により、参加が具体的な機会になります。 DeFi プロトコルは、流動性プロバイダーまたは資本プロバイダーに驚くべき APR を提供し始めました。たとえば、Compound は 2020 年半ばに COMP トークンをリリースし、流動性マイニング モデル (流動性プロバイダーにガバナンス トークンで報酬を与えるモデル) の先駆者となりました。この革新は熱狂的な活動を引き起こした。プラットフォームの使用はもはや単なるサービスではなく、投資になりました。高い APY は利回りを求める人を惹きつけ、TVL をさらに押し上げます。この報酬メカニズムは、早期導入者に多額の報酬を直接与えることでネットワークの成長を促進します。
流動性: 金融において、流動性とは価格の急激な変動を引き起こすことなく資産を移動する能力であり、健全な市場の基礎となります。 DeFi における流動性は、多くの場合、流動性マイニング プログラムを通じて開始されます (ユーザーは流動性を提供することでトークンを獲得します)。分散型取引所と貸付プールの流動性が高いということは、ユーザーが少ない摩擦で取引や借入を行えることを意味し、ユーザーエクスペリエンスが向上します。流動性が高いと、取引量と実用性が向上し、それがさらに多くの流動性を引き寄せます。これは典型的な正のフィードバック ループです。また、コンポーザビリティもサポートしており、開発者は流動的な市場をベースに新しい製品（デリバティブ、アグリゲーターなど）を構築してイノベーションを推進できます。その結果、流動性がネットワークの生命線となり、新しいサービスの導入と出現を促進します。
これらの基本要素を組み合わせることで、強力な動機付けのフライホイールが形成されます。資産をロックしたり流動性を提供したりすることで価値を生み出す参加者は、（高い利回りとトークンインセンティブを通じて）即座に報酬を受け、さらなる参加を促します。これにより、個人の参加が幅広い機会（ユーザーが利益を獲得し、ガバナンスに影響を与える機会）に変換され、何千人ものユーザーを惹きつけるネットワーク効果が生まれます。その結果は印象的で、2024年までにDeFiユーザー数は1,000万人を超え、その価値は数年で約30倍に増加しました。明らかに、大規模なインセンティブ調整、つまりユーザーをステークホルダーに変えることが、DeFi の急激な成長の鍵です。
現在のAI経済に欠けているもの
DeFi がボトムアップの参加とインセンティブの調整によって金融革命を促進できることを実証しているのに対し、今日の AI 経済には同様の変革を支える基礎的要素がまだ欠けています。現在の AI は、クロールされた大量のデータセットでトレーニングされた大規模な汎用モデルが主流です。これらの基礎モデルは非常に大規模ですが、すべての問題を解決するように設計されているため、必ずしも誰にとっても特に効果的に機能するとは限りません。その「万能」なアーキテクチャは、ニッチな分野、文化の違い、個人の好みに適応することが難しく、出力が不安定になり、盲点が生じ、実際のニーズとの乖離が拡大します。
次世代の AI は、規模だけでなく、コンテキスト理解、つまり特定のドメイン、専門家コミュニティ、多様な人間の視点を理解して対応するモデルの能力によっても定義されます。ただし、このコンテキスト インテリジェンスには、高品質で人間に合わせたデータという異なる入力が必要です。まさにこれが現在欠けているものです。現時点では、そのようなデータを測定、識別、評価、または優先順位付けするための広く合意されたメカニズムは存在せず、また、個人、コミュニティ、またはドメイン専門家がそれぞれの視点を提供し、生活にますます影響を与えるインテリジェント システムを改善するためのオープンなプロセスも存在しません。その結果、価値は少数のインフラプロバイダーの手に集中したまま、大衆は AI 経済の上昇の可能性から切り離されてしまいます。高価値の貢献（データ、フィードバック、調整信号）を発見、検証し、報酬を与えることができる新しいプリミティブを設計することによってのみ、DeFi が繁栄するために依存している参加型成長ループを解き放つことができます。
つまり、私たちは次のことを問わなければなりません。
創出された価値をどのように測定すればよいでしょうか?個人中心のデータを使用してボトムアップのエンゲージメントを促進する自己強化型の採用フライホイールをどのように構築できるでしょうか?
DeFi のような「AI ネイティブ経済」を実現するには、参加を AI の機会に変える新しいプリミティブを定義し、これまでこの分野では見られなかったネットワーク効果を促進する必要があります。
AIネイティブ技術スタック：新しい経済のための新しいプリミティブ
私たちはもはやウォレット間でトークンを転送するだけではなく、データをモデルに入力し、モデルの出力を決定に変換し、AI エージェントをアクションに変換します。これには、DeFi メトリクスが資本を定量化するのと同じように、インテリジェンスとアライメントを定量化するための新しいメトリクスとプリミティブが必要です。たとえば、LazAI は、AI データ、モデルの動作、エージェントの相互作用に関する新しい資産標準を導入することで、AI データの調整問題を解決する次世代ブロックチェーン ネットワークを構築しています。
以下では、オンチェーン AI の経済的価値を定義するいくつかの重要な基本要素の概要を示します。
検証可能なデータ（新しい「流動性」）：データは AI にとって、流動性が DeFi にとってであるように、システムの生命線です。 AI、特に大規模モデルでは、適切なデータを持つことが重要です。しかし、生のデータは品質が低かったり誤解を招く恐れがあるため、オンチェーンで検証可能な高品質のデータが必要です。ここで可能なプリミティブは「Proof of Data (PoD)/Proof of Data Value (PoDV)」です。このコンセプトでは、データ貢献の価値を、量だけでなく質や AI パフォーマンスへの影響に基づいて測定します。これを流動性マイニングの対応物として考えてみましょう。有用なデータ (またはラベル/フィードバック) を提供する貢献者は、そのデータがもたらす価値に基づいて報酬を受け取ります。こうしたシステムの初期設計はすでに現れ始めています。たとえば、ブロックチェーン プロジェクトの Proof of Data (PoD) コンセンサスでは、データが検証の主なリソース (Proof of Work のエネルギーや Proof of Stake の資本に類似) と見なされます。このシステムでは、ノードは提供されたデータの量、品質、関連性に基づいて報酬を受け取ります。
これを一般的な AI 経済に一般化すると、「Total Locked Data Value (TDVL)」を指標として捉えることができるかもしれません。これは、検証可能性と有用性によって重み付けされた、ネットワーク上のすべての貴重なデータの総合的な尺度です。検証済みデータ プールは流動性プールのように取引することもできます。たとえば、オンチェーン診断 AI 用の検証済み医療画像のプールでは、定量化された価値と利用率を持つことができます。データのトレーサビリティ（データのソースとその変更履歴の理解）はこの指標の重要な部分となり、AI モデルに入力されるデータが信頼性が高く、追跡可能であることを保証します。本質的に、流動性が利用可能な資本に関するものであるならば、検証可能なデータは利用可能な知識に関するものです。データ価値の証明 (PoDV) などの指標は、ネットワーク内にロックされた有用な知識の量を把握します。一方、LazAI のデータ アンカー トークン (DAT) を介したオンチェーン データ アンカリングにより、データ流動性が測定可能でインセンティブを与えられた経済レイヤーになります。
モデルのパフォーマンス（新しい資産クラス）：AI エコノミーでは、トレーニング済みのモデル（または AI サービス）自体が資産となり、トークンや NFT と並んで新しい資産クラスと見なすことさえできます。トレーニングされた AI モデルは、重みにカプセル化されたインテリジェンスによって価値を持ちます。しかし、この価値をチェーン上でどのように表現し、測定するのでしょうか?オンチェーンのパフォーマンスベンチマークやモデル認証が必要になる場合があります。たとえば、標準データセットにおけるモデルの精度や、競争的なタスクにおける勝率は、パフォーマンス スコアとしてオンチェーンに記録できます。これを AI モデルのオンチェーン「信用格付け」または KPI と考えてください。このようなスコアは、モデルが微調整されたり、データが更新されたりすると調整できます。 Oraichain などのプロジェクトでは、AI モデル API と信頼性スコア (テスト ケースを通じて AI 出力が期待どおりであるかどうかを検証する) をオンチェーンで組み合わせることを検討してきました。 AIネイティブDeFi（「AiFi」）では、モデルのパフォーマンスに基づいたステーキングが想定されます。たとえば、開発者は、モデルのパフォーマンスが優れていると判断した場合、トークンをステークし、独立したオンチェーン監査でそのパフォーマンスが確認された場合は報酬を受け取ります（モデルのパフォーマンスが低ければステークを失います）。これにより、開発者は正直に報告し、モデルを継続的に改善するようになります。もう 1 つのアイデアは、パフォーマンス メタデータを含むモデル NFT をトークン化することです。モデル NFT の「最低価格」は、その実用性を反映する可能性があります。すでにこの兆候が見られ始めています。一部の AI マーケットプレイスではモデル アクセス トークンの売買が許可されており、LayerAI (旧称 CryptoGPT) などのプロトコルでは、データと AI モデルをグローバル AI 経済における新たな資産クラスとして明確に捉えています。つまり、DeFi は「どれだけのお金がロックされているのか？」と問うのに対し、AI-DeFi は「どれだけの知性がロックされているのか？」と問うことになります。 — 計算能力だけでなく（もちろんこれも同様に重要ですが）、ネットワークで実行されるモデルの効率性と価値も重要です。新しい指標には、「モデル品質の証明」やオンチェーン AI パフォーマンス改善の時系列インデックスが含まれる可能性があります。
エージェントの動作とユーティリティ (オンチェーン AI エージェント): AI ネイティブ ブロックチェーンへの最もエキサイティングで挑戦的な追加機能は、オンチェーンで実行される自律 AI エージェントです。これらは、トレーディング ボット、データ キュレーター、カスタマー サービス AI、複雑な DAO ガバナーなど、本質的には、ユーザーに代わって、あるいはネットワーク上で独自に感知、決定、行動できるソフトウェア エンティティである可能性があります。 DeFiの世界には基本的な「ロボット」しかありません。 AIブロックチェーンの世界では、エージェントは第一級の経済主体になる可能性があります。これにより、エージェントの行動、信頼性、有用性に関する指標の必要性が生じました。 「エージェントユーティリティスコア」や評判システムのようなメカニズムが登場するかもしれません。各 AI エージェント (おそらく NFT または半代替性トークン (SFT) ID によって表される) が、そのアクション (タスクの完了、コラボレーションなど) に基づいて評価を蓄積すると想像してください。このタイプのスコアリングは、AI 向けのクレジット スコアやユーザー評価に似ています。他のコントラクトはこれを使用して、プロキシ サービスを信頼するか使用するかを決定できます。 LazAI が提案する iDAO (個人中心の DAO) コンセプトでは、各エージェントまたはユーザー エンティティが独自のオンチェーン ドメインと AI 資産を持ちます。これらの iDAO またはエージェントは、測定可能な記録を確立するために想定されます。
すでにプラットフォームはAIエージェントをトークン化し、オンチェーンメトリクスを割り当て始めています。たとえば、Rivalzの「 Romeプロトコル」は、最新の評判メトリクスがオンチェーンに記録されるNFTベースのAIエージェント（rAgents）を作成します。ユーザーはこれらのエージェントをステークまたは貸し出すことができ、エージェントのパフォーマンスと集合的な AI「群れ」内での影響力に基づいて報酬が得られます。これは本質的に AI エージェント向けの DeFi であり、エージェントのユーティリティ メトリックの重要性を示しています。将来的には、アクティブアドレスについて議論するのと同じように「アクティブAIエージェント」について議論したり、トランザクション量について議論するのと同じように「エージェントの経済的影響」について議論したりするかもしれません。
注意のトレースは、エージェントが意思決定プロセス中に何（どのデータ、信号）に注意を払っているかを記録する、もう 1 つのプリミティブになる可能性があります。これにより、ブラックボックス エージェントの透明性と監査性が高まり、エージェントの成功または失敗を特定の入力に関連付けることができます。要約すると、エージェントの行動メトリクスは説明責任と整合を保証します。つまり、自律エージェントに多額の資金や重要なタスクの管理を委託する場合、その信頼性を定量化する必要があります。高いエージェント ユーティリティ スコアは、オンチェーン AI エージェントが大量の資金を管理するための前提条件になる可能性があります (従来の金融で高いクレジット スコアが大規模なローンの基準となるのと同様)。
使用インセンティブと AI アライメント メトリック: 最後に、AI エコノミーでは、有益な使用とアライメントをインセンティブ化する方法を検討する必要があります。 DeFi は流動性マイニング、初期ユーザーへのエアドロップ、手数料のリベートを通じて成長を奨励します。 AI においては、単に使用量を増やすだけでは不十分であり、AI の結果を向上させる使用量を奨励する必要があります。この時点で、AI の調整に関連付けられた指標が重要になります。たとえば、人間のフィードバック ループ (ユーザーが AI の応答を評価したり、iDAO を通じて修正を提供したりすることなど。詳細は後述します) を記録し、フィードバック提供者は「調整のメリット」を得ることができます。あるいは、AI の改善に時間を費やすユーザー（好みデータ、修正、または新しいユースケースを提供することによって）に報酬が与えられる「注目の証明」や「関与の証明」を想像してみてください。指標としては、注目度の追跡、AI を最適化するための質の高いフィードバックの取得、あるいは人間の注目度などが考えられます。
DeFiがTVLと収益を追跡するためにブロックエクスプローラーとダッシュボード（例：DeFi Pulse、DefiLlama）を必要としたのと同様に、AIエコノミーはこれらのAI中心の指標を追跡するための新しいエクスプローラーを必要としています。調整されたデータの総量、アクティブなAIエージェントの数、累積AIユーティリティ収益などを表示する「AI-llama」ダッシュボードを想像してみてください。DeFiとの類似点がありますが、コンテンツは完全に新しいものです。
DeFiスタイルのAIフライホイールに向けて
私たちは、AI のためのインセンティブ フライホイールを構築する必要があります。つまり、データを第一級の経済資産として扱い、DeFi が金融をユーザー主導の流動性のオープンな分野に変えたのと同じように、AI 開発を閉鎖的な企業からオープンで参加型の経済へと変える必要があります。
この方向への初期の探査はすでに行われています。たとえば、 Vanaなどのプロジェクトでは、データ共有に参加したユーザーに報酬を与え始めています。 Vana ネットワークでは、ユーザーは個人データまたはコミュニティ データを DataDAO (分散型データ プール) に投稿し、データセット固有のトークン (ネットワーク ネイティブ トークンと交換可能) を獲得できます。これは、データ提供者を収益化するための重要なステップです。
しかし、貢献に対して報酬を与えるだけでは、DeFi の爆発的なフライホイールを再現するには不十分です。 DeFi では、流動性プロバイダーは資産を預け入れることで報酬を得るだけでなく、提供した資産には透明な市場価値があり、その収益は実際の使用状況（取引手数料、貸付金利、インセンティブ トークン）を反映します。同様に、AI データエコノミーは一般的な報酬を超えて、データに直接価格を設定する必要があります。データの品質、希少性、またはモデルの改善に基づいた経済的な価格設定がなければ、浅はかなインセンティブに固執してしまう危険性があります。参加に報いるためにトークンを配布するだけでは、質よりも量を重視してしまう可能性があります。また、トークンが実際の AI ユーティリティと関連していない場合は停滞してしまう可能性があります。イノベーションを真に実現するには、貢献者はデータの価値に関する明確な市場主導のシグナルを認識し、そのデータが AI システムで実際に使用されたときに報酬を得る必要があります。
データセットに集中型のインセンティブ ループを作成するには、データの直接的な評価と報酬に重点を置いたインフラストラクチャが必要です。つまり、人々が提供する高品質なデータが増えるほど、モデルは向上し、より多くの利用とデータ需要を引き付け、結果として貢献者への収益が向上します。これにより、AI はビッグデータのための閉鎖的な競争から、信頼できる高品質のデータのためのオープンな市場へと変化します。
これらのコンセプトは実際のプロジェクトにどのように反映されるのでしょうか? LazAI を例に挙げると、このプロジェクトは次世代ブロックチェーン ネットワークと分散型 AI 経済の基盤となるプリミティブを構築しています。
LazAI入門 - AIと人間の連携
LazAI は、AI データの調整問題を解決するために特別に設計された次世代のブロックチェーン ネットワークとプロトコルであり、AI データ、モデルの動作、エージェントの相互作用に関する新しい資産標準を導入することで、分散型 AI エコノミーのインフラストラクチャを構築します。
LazAl は、データをチェーン上で検証可能、インセンティブ付き、プログラム可能にすることで、AI アライメント問題を解決するための最も先進的なアプローチの 1 つを提供します。以下では、LazAI フレームワークを例として使用し、AI ネイティブ ブロックチェーンが上記の原則をどのように実践するかを説明します。
中核的な問題 - データの不整合と公正なインセンティブの欠如
AI の調整は多くの場合、トレーニング データの品質に左右されますが、将来的には、人間に合わせて調整され、信頼され、管理された新しいデータが必要になります。 AI 業界が集中型の汎用モデルからコンテキスト化された調整されたインテリジェンスへと移行するにつれて、インフラストラクチャも連動して進化する必要があります。 AI の次の時代は、整合性、精度、追跡可能性によって定義されます。 LazAI は、データの調整とインセンティブの課題に直接対処し、ソースでデータを調整し、データ自体に直接報酬を与えるという根本的な解決策を提案します。言い換えれば、トレーニング データが人間の視点を検証可能に代表し、ノイズ除去/バイアス除去されていることを確認し、品質、希少性、またはモデルの改善に基づいてデータに報酬を与えます。これは、モデルの調整からデータの処理へのパラダイムシフトです。
LazAI はプリミティブを導入するだけでなく、データの取得、価格設定、ガバナンスの新しいパラダイムも提案します。その中核概念には、データアンカートークン（DAT）と個人中心のDAO（iDAO）が含まれており、これらを組み合わせることで、データの価格設定、追跡可能性、プログラム可能な使用が実現されます。
検証可能かつプログラム可能なデータ - データアンカートークン（DAT）
この目標を達成するために、LazAI は新しいオンチェーン プリミティブである Data Anchored Token (DAT) を導入します。これは、AI データの資産化専用に設計された新しいトークン標準です。各 DAT は、チェーンに固定されたデータとその系統情報（作成者の ID、時間の経過に伴う進化、使用シナリオ）を表します。これにより、各データに対して検証可能な履歴が作成されます。これは、Git などのデータセットのバージョン管理システムに似ていますが、ブロックチェーンのセキュリティを備えています。 DAT はオンチェーンで存在するため、プログラム可能であり、スマート コントラクトによってその使用ルールを管理できます。たとえば、データ提供者は、DAT (医療画像のセットなど) が特定の AI モデルにのみアクセス可能になるように指定したり、特定の条件下 (コードを通じてプライバシーまたは倫理的制約を適用) で使用されるように指定したりできます。インセンティブ メカニズムは、DAT を取引またはステーキングできることです。データがモデルにとって価値がある場合、モデル (またはその所有者) は DAT へのアクセスを得るために料金を支払う場合があります。本質的に、LazAI はデータがトークン化され追跡可能な市場を構築します。これは、前述の「検証可能なデータ」メトリックに直接反映されます。DAT をチェックすることで、それが検証されているかどうか、いくつのモデルで使用されているか、それがどのようなモデル パフォーマンスの向上をもたらすかを確認できます。そうしたデータはより高い評価を受けるでしょう。 LazAI は、データをオンチェーンで固定し、品質に経済的インセンティブを結び付けることにより、AI が信頼できる測定可能なデータでトレーニングされることを保証します。これは、インセンティブの調整を通じて問題を解決することです。優れたデータは報われ、目立つようになります。
個人中心型DAO（iDAO）フレームワーク
2 番目の重要な要素は、LazAI の iDAO (個人中心の DAO) コンセプトです。これは、組織ではなく個人を意思決定とデータ所有権の中核に置くことで、AI 経済におけるガバナンス モデルを再定義します。従来の DAO では、組織全体の目標を優先することが多く、意図せず個人の意志が弱まってしまいます。 iDAO はこの論理を覆します。これらは、個人、コミュニティ、またはドメイン固有のエンティティが AI システムに貢献するデータとモデルを直接所有、制御、検証できるようにする、パーソナライズされたガバナンス ユニットです。 iDAO は、カスタマイズされ調整された AI を可能にします。ガバナンス フレームワークとして、モデルが常に貢献者の価値観や意図に準拠することを保証します。経済的な観点から見ると、iDAO はコミュニティによる AI の動作をプログラム可能にします。つまり、モデルが特定のデータをどのように使用するか、誰がモデルにアクセスできるか、モデルの出力の利益がどのように分配されるかを制限するルールを設定できます。たとえば、iDAO は、AI モデルが呼び出されるたびに (API リクエストやタスクの完了など)、収益の一部が関連データを提供した DAT 保有者に返還されることを規定できます。これにより、エージェントの行動と貢献者の報酬の間に直接的なフィードバック ループが確立されます。これは、流動性プロバイダーの収益がプラットフォームの使用状況に結び付けられる DeFi のメカニズムに似ています。さらに、iDAO はプロトコルを通じて構成可能なインタラクションを実現できます。つまり、1 つの AI エージェント (iDAO) がネゴシエートされた条件に基づいて別の iDAO のデータまたはモデルを呼び出すことができます。
これらのプリミティブを基盤として構築することで、LazAI のフレームワークは分散型 AI 経済のビジョンを現実のものにします。データはユーザーが所有して収益化できる資産となり、モデルはプライベートなサイロから共同プロジェクトへと移行し、独自のデータセットをキュレートする個人から小規模で特殊なモデルを構築する開発者まで、すべての参加者が AI バリュー チェーンの利害関係者になります。このインセンティブの調整により、DeFi の爆発的な成長が再現されると予想されます。AI への参加 (データや専門知識の提供) が直接機会につながることを人々が認識すると、投資への意欲が高まります。参加者の数が増えると、ネットワーク効果が活性化されます。つまり、データが増えるとモデルが改善され、より多くのユーザーが集まり、その結果、より多くのデータと需要が生まれ、好循環が形成されます。
AIのための信頼基盤の構築：検証可能なコンピューティングフレームワーク
このエコシステムでは、LazAI の検証済みコンピューティング フレームワークが信頼を構築するための中核レイヤーとなります。このフレームワークにより、生成されたすべての DAT、すべての iDAO (個別自律組織) の決定、およびすべてのインセンティブ割り当てに検証可能なトレーサビリティ チェーンが確保され、データの所有権が強制可能になり、ガバナンス プロセスが説明責任を果たし、エージェントの動作が監査可能になります。検証可能コンピューティング フレームワークは、iDAO と DAT を理論的な概念から信頼性が高く検証可能なシステムに変換することにより、仮定への依存から数学的検証に基づく決定論的な保証への信頼のパラダイム シフトを実現します。
分散型 AI 経済の価値実現のための一連の基本要素を確立することで、分散型 AI 経済のビジョンが真に実現します。
データ資産化: ユーザーはデータ資産の所有権を確認し、利益を得ることができる
モデルコラボレーション: AIモデルは、閉じた島からオープンなコラボレーション製品へと変換されます
参加の公平性: データ提供者から垂直モデル開発者まで、すべての参加者がAIバリューチェーンのステークホルダーになることができます。
このインセンティブに適合した設計は、DeFi の成長の勢いを再現すると期待されています。ユーザーが AI 構築への参加 (データや専門知識の提供による) が直接的に経済的機会につながることに気づけば、参加への熱意が刺激されるでしょう。参加者の規模が拡大するにつれて、ネットワーク効果が現れます。つまり、より高品質なデータによってより優れたモデルが生まれ、より多くのユーザーが参加するようになり、その結果、より多くのデータ需要が生み出され、自己強化的な成長のフライホイールが形成されます。
結論：オープンAI経済に向けて
DeFi の歩みは、適切なプリミティブが前例のない成長を実現できることを示しています。私たちは、来たる AI ネイティブ経済において、同様のブレークスルーの瀬戸際にいます。データとアライメントを重視する新しいプリミティブを定義および実装することで、AI 開発を集中型のエンジニアリング作業から分散型のコミュニティ主導の取り組みへと変革できます。この道のりには課題がないわけではありません。経済メカニズムが量より質を優先するようにし、データインセンティブがプライバシーや公平性を損なうことを防ぐ倫理的な落とし穴を回避する必要があります。しかし、方向は明確です。 LazAI の DAT や iDAO などの実践は、「人間に沿った AI」という抽象的な概念を、所有権とガバナンスの具体的なメカニズムに変換する道を開いています。
初期の DeFi が実験を通じて TVL、流動性マイニング、ガバナンスを最適化したのと同様に、AI エコノミーも新しいプリミティブを繰り返し導入していきます。将来的には、データ価値の測定、公正な報酬分配、AI エージェントの調整と利点に関する議論と革新が生まれるでしょう。この記事は、AI を民主化できるインセンティブ モデルの表面に触れただけであり、オープンな議論とさらなる研究を促すことを目的としています。どうすれば、より多くの AI ネイティブの経済プリミティブを設計できるでしょうか。どのような予期しない結果や機会が生じる可能性がありますか?幅広いコミュニティを巻き込むことで、技術的に進歩しているだけでなく、経済的に包括的で人間の価値観に沿った AI の未来を構築できる可能性が高まります。
DeFi の急激な成長は魔法ではなく、インセンティブの調整によって推進されます。今日、データとモデルで同じことを行うことで、AI ルネッサンスを推進する機会があります。参加を機会に変え、機会をネットワーク効果に変えることで、デジタル時代における価値の創造と分配を再構築する AI のフライホイールを開始できます。
検証可能なデータセット、調整された AI エージェント、そして新しいプリミティブから始めて、この未来を一緒に築きましょう。
