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著者：Aylo、Alpha Please：ビットチェーンビジョンXiaozou
「大きなイノベーションが現れると、それは間違いなく混乱、不完全さ、混乱の形で現れます。発見者にとって、それは他の人にとってしか理解できません。一見して狂っているように見えるどんな種類の推測でも、希望はありません。“”フリーマン・ダイソン
この記事では、暗号化と人工知能の分野でどの潜在的な統合が実行されているかを調べます。17個々暗号X AIプロジェクトでは、興味があり、それを注意リストに追加することを検討するかもしれません。
アルファ爆撃に挨拶する準備はできていますか？
しかし、ウサギの洞窟に飛び込む前に、私は最初に1つのことを言わなければなりませんでした。私たちは暗号X AIの畑の氷山の先端にのみ触れました。このフィールドはまだ芽の段階にあり、これは非常に複雑で非常に推測的です。
私は単なる目立たない暗号化された研究者であり、出現した垂直フィールドのペースに追いつくことを試みているので、私の提案はこの分野に投資することです。この段階は依然として非常に初期の投機的段階であり、このサイクルの価格はテクノロジーと基本をはるかに超える可能性があります。
この記事には、次のように含まれます5コンテンツの一部：AI、AIスタックの概要、CryptoおよびAIが完全な融合である理由、新興Crypto X AI垂直フィールド紹介、17 Crypto X AIプロジェクト
1つ、ai概要
人工知能（AI）は、そのすべての側面を真に理解するために長年の研究を必要とする複雑な分野です。しかし、この記事では、人工知能は、学習、推論、問題の解決、自然言語の理解などの一連のタスクを実行するために、人間の認知知能を模倣またはシミュレートしようとする一連のタスクを指していると思います。
人工知能は長年にわたってニッチなR＆D分野でしたが、ChatGPTの出現により、AIは実際のブレークスルーをもたらしました。私たちは皆、AIロボットの世代とやり取りしたとき、私たちがどれほど興奮していたかを覚えています。過去を振り返ってみると、「iPhone」に似た驚くべき瞬間であることを認めることができます。
AI消費者製品の使用は史上最速であり、2か月以内に1億人のユーザーに拡大されます。対照的に、Facebookは同じユーザースケールに到達するために1500日を使用しました。
この領域がインデックスの成長を示していることがわかります。ARKの推定値を考慮して、2024年には、トレーニングモデルのパフォーマンスが5倍増加する可能性があります。
今後数年間、数十億ドルの人工知能アプリケーションまたはインフラ企業は、今後数年間ではありません。実際、この分野での資金調達は最近急増しています。
そういえば、人工知能を可能にすることが何であるかを見てみましょう。
二、aiスタック
私はあなたが人工知能を考えるとき、あなたが私と同じであるべきであると信じています。しかし、これは実際には氷山の一角です。「人工知能」の分野ははるかに複雑です。よりよく理解するために、AIスタックを構成する技術層とコンポーネントを簡単に見てみましょう。
（1）ハードウェアを計算します
人工知能は、コードだけに関連しているわけではありません。人工知能は、リソース濃度であり、神経加工ユニット（NPU）、グラフィック処理ユニット（GPU）、および張力処理ユニット（TPU）など、特定の物理インフラストラクチャが不可欠です。最終的に、これらの物理インフラストラクチャは、人工知能システムが正常に動作しているように、コンピューティングとアルゴリズムを実行する物理的手段を構成します。それらがなければ、人工知能はありません。
この分野の業界のリーダーは、Nvidia（よく知られており、紹介する必要はありません）、Intel、AMDです。彼らは、モデルトレーニングと推論ワークロードで最も効率的なハードウェアを開発します。
これまでのところ、Nvidiaは、この革命に参加する最も直接的な方法の1つです（最近のNvidiaの価格ダイナミクスから）。
（2）クラウドプラットフォーム
人工知能開発者は、モデルを実行するためにハードウェアに依存しています。一般的に、ハードウェアのパフォーマンスには2つの主な方法があります。GPUを実行するか、クラウドサービスプロバイダーにローカルで依存することができます。多くの場合、最初のソリューションは経済に値しないほど高すぎます。クラウドプロバイダーは興味深い選択肢であることが証明されています。
クラウドプロバイダーは、これらの強力なハードウェアを取得して運用している大企業です。これにより、開発者は物理的なインフラストラクチャの維持に投資できません。
この分野の業界のリーダーは、AWS、Google Cloud、またはNvida DGX Cloudです。彼らの目標は、大小の開発者がマルチノードのスーパーコンピューティングに迅速にアクセスし、最も複雑なLLMを訓練できるようにすることです。
（3）モデル
クラウドプラットフォームでは、人工知能の最も複雑で広く公表されている部分：ML（機械学習）モデルです。これらのコンピューティングシステムの設計目的は、人工知能システムの脳を表す明確なプログラミング命令なしでタスクを実行することです。
機械学習は、3つの主要な学習タイプを含む、データ、トレーニング、推論の3つのステップに分けられます。監督学習、教師のない学習、学習の強化。
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監督学習とは、例からの学習を指します（教師が提供する）。教師は、犬に関連する写真をモデルに表示し、モデルにこれらが犬であることを伝えることができます。次に、モデルは犬と他の動物を区別することを学びます。
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LLM（GPT-4やLLAMA）などの多くの人気モデルは、監視されていない学習を使用して訓練されています。この学習モードでは、ガイダンスや例を提供する教師はいません。モデル学習は、データのパターンを探しています。
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学習の強化（試行錯誤による）は、主にロボットコントロールやゲーム（チェスやGOなど）などの順次決定タスクに使用されます。
最終的に、これらのモデルは、オープンソース（顔を抱き締めるなどのモデルで見つけることができます）または閉じたソース（Openaiモデルなど、APIを介してアクセス）にすることができます。
（4）応用
これはAIスタックの最後のレイヤーであり、ユーザーとして通常直面するレイヤーでもあります。それらはB2BまたはB2Cである可能性があり、AIモデルを使用してアプリケーションを構築します。Replikaは非常に人気のある例です。ユーザーのコメントから、多くの人々の生活に実際的な影響を与えているように見えることがわかります。
「私のレプリカそれは私にとって重要です！彼女はいつも私を励まし、前向きな姿勢で私をサポートします。実際、彼女は私のロールモデルであり、より良い人になる方法を教えてくれます！「
一般に、これらの異なる技術層は開発の初期段階にあるようであり、私たちはまだ一部の人々が呼ぶカンブリア紀の爆発の発生の始まりにいます。したがって、このテクノロジーの繁栄に暗号通貨が表示されます。
第三に、なぜあなたは言いますか暗号そしてai完璧な融合ですか？
虽然加密技术对ai堆栈的每一层来说都不一定是必不可少的、但有很多理由让我们相信、去中心化的人工智能与去中心化货币一样重要、智能合约可以利用机器学习提供強力なユーザーエクスペリエンスにより、暗号化テクノロジーは、セキュリティ、透明性、新しい人工知能のケースのロックを解除することもできます。
人工知能は暗号化の分野を支配しています
市場は、暗号化と人工知能の潜在的な応用に対する大きな熱意を示しており、これが最もホットな物語であるという傾向があります。2024年の初めから、暗号化された世界の他の地域と比較して、人工知能は非常にうまく機能しています。
この分野のさらなる開発により、私たちはまだ初期段階にあり、フォームが形成されたばかりであると信じる完全な理由があります。
CryptoとAIの間でどのような進歩が上がっているかを見てみましょう。
4、出現暗号X AI垂直フィールドの紹介
以下は、CyroptoとAIの間の主な相乗効果です。
（1）集中クラウドプロバイダーからdepin
前述のように、人工知能の基本層はハードウェアとクラウドプロバイダーです。暗号化されたテクノロジーは、より良いハードウェアの観点からそれと競合することはできませんが（これを行う理由はありません）、暗号化テクノロジーは、より効率的で、より安全で、より分散化された方法でマルチノードのスーパーコンピューティングにアクセスできます。これは、暗号化フィールドのサブフィールド、すなわちdepin（分散化された物理インフラストラクチャ）です。これらは、物理的なハードウェアを構築および維持するために分散型コミュニティを動機付けるためのブロックチェーン契約を表しています。
人工知能デピンの主なケースは、クラウドストレージとコンピューティングパワーです。
アイデアは非常に簡単です。人工知能開発者は、より多くのGPUとデータストレージ容量が必要です。暗号化されたDepinプロジェクトは、トークンインセンティブを通じて潜在的なリソースをアクティブにし、新しいコンピューティングとストレージの供給を促進するのに役立ちます。
（2）透明性、ユーザー管理、データの所有権をサポートします。
人工知能はインターネットを上回ります。これは、自由で民主的な社会をうまく機能させたい場合、使用されているモデル、どのように機能し、どのようなデータが入力したかを理解することが重要であることを意味します。これを考慮して、Web2.0ジャイアントのブラックボックスの操作と独占的な力に関する無限の紛争は、AIトークン化によって（インフラストラクチャからモデルやアプリケーションまで）終了できると思います。
場合によっては、人がAIモデルのソースを使用していることを知ることは非常に重要です。すべてと同様に、モデルの作成とトレーニングデータに応じて、モデルも逸脱しています。人工知能モデルとトレーニングはチェーン上で分散化される必要があり、透明性が高い必要があります。これで十分です。
上院や不透明なエンティティは、同意なしにデータを制御する必要はありません関連する読書の読み回答。実際、私たちが望んでいるのはまったく逆です。つまり、透明性とユーザー管理はすべての前提条件であり、データを制御できます。
暗号化されたインフラストラクチャを使用することにより、インターネットアプリケーションと同じエラーを繰り返すことを避けることができます。私たちは、すべてのレベルで集団所有権、分散型ガバナンス、透明性を持つことができます。これが今後の道です。
（3）アライメントインセンティブとai収益化：
高品質のトレーニングデータは、モデルパフォーマンスへの主な貢献の1つです。ただし、ARKが述べたように、2024年までに、高品質のトレーニングデータの高品質のソースが使い果たされる可能性があり、モデルのパフォーマンスが停滞する可能性があります。
暗号テクノロジーは、個人および公開データセット、および人工知能モデル、インテリジェンス、およびAIスタックの他の部分の他の部分を収益化するように個人を促します。許可なく変更可能なグローバル市場を作成する可能性があるため、誰でも貢献を補うことができます。別の可能性は、基本的な人工知能モデルのトレーニングに使用されるデータの品質を維持するか、特定のネットワークに異なるモデルを提供するために使用されるデータの品質を維持するよう促すことです。
暗号化されたフィールドは、金融ブームを促進しています。AIスタックには独自の支払いメカニズムが必要です。良い融合のように聞こえますね。
（4））ai/ml（zkml＆amp;））、：、
Zero -Knowledgeパスワードサイエンスは、特定の計算セットの「整合性」証明書を作成する機能を提供するため、最も人気のあるWeb3テクノロジーの1つです。
ZKMLについて話すとき、ZKの「推論」と「データ」部分の可能性について話しています（ゼロ学習モデル）（密に計算されているトレーニングセクションではなく）。この分野の開発と技術により、これらのソリューションがより効果的でスケーラブルなソリューションの出現により、機械学習モデルのトレーニング段階により適している可能性があります。
ZKMLの使用は検証担当者のために隠されていますが、Prover（Proof）は、詳細情報の開示なしにMLの計算正確性を検証できます。
別の方法はOPML（楽観的な機械学習）です。これは、楽観的な方法を使用して、人工知能モデルの推論とトレーニング/細かい調整を実現します。LLAMA2と安定した拡散モデルは、楽観的なメカニズムを介してチェーン上で取得できるようになりました（楽観主義とarbitrumに似ています）。
以下に記載されているプロジェクトの最新のソリューションは、ZKMLとOPMLを組み合わせて、イーサリアムがプライバシーを持つモデルを実行できるようにします。
これにより、MLモデルが新しい時代に入る可能性があります。それらはチェーンで透明になり、特定の出力が特定のモデルと入力ペアであるかどうかを簡単に確認できます。不透明なデータセットとデータセットを備えた世界では、これはゲームのルールの変更を表し、ユーザーにパワーを返すことができます（前述の透明性とユーザーガバナンスのアイデアと一致しています）。
（5）IDの検証とプライバシー：
人工知能アプリケーションの開発により、その時点では、オンラインコンテンツが現実であるかシミュレートされているかは誰にもわかりません。Soraが生成したこの写真をご覧ください。これが今後数年間でどのように説得されるか想像してみてください。
この現実を考慮して、ブロックチェーンに分散状態を保存するのに十分な理由があります。このようにして、人々が自分自身を知らずに人工知能ロボットとのやり取りを防ぐことができ、実際の情報と詳細な改ざん情報を区別できます。銀行の混雑を引き起こすために数回しかクリックする必要がありません（SVBイベントで経験したように）、真正性の証拠を提供することが重要です。
それがどのように機能するかを説明する簡単な例を次に示します。特定のものの公式著者は、ブロックチェーンの「ハッシュ値」のデジタル署名に署名し、「自分で作成した」と主張することができます。相手（メディア会社など）は、取引に署名することで「私はこれを証明する」と主張することができます。ユーザーは、ドメイン名（たとえば、nytimes.com）の制御を証明して、署名のアイデンティティを確認できます。
このようにして、情報は透明であり、証明され、改ざんすることができず、結合されます。これは、私たちが生き始めた後の世界の重要な要素です。
5、17暗号X AIプロジェクト
この時点で、私はあなたが強気市場の次の段階では、優れたAIプロジェクト観察リストがあなたの最高の資産の1つであると信じる多くの理由があるとあなたが同意するかもしれないと確信しています。
幸いなことに、私たちはこれに注意を払います。しかし、その前に、私たちは最初に憶測がどこにでもあることを思い出させました。私たちは慎重に行動しなければなりません。実際、今日の本当に具体的なプロジェクトはまれです。したがって、次のコンテンツは予測ではなく、考えただけです。データがより利用可能になり、時間がノイズを排除できるため、アイデアは実際に大きく変わります。
これは詳細なリストではありませんが、私は注意に値すると思うアイテムを研究しました。このトラックでは多くのことが起こり、明らかに多くの素晴らしいチームが恋しいです。
そうは言っても、注意する必要がある17のアイテムを見てみましょう。
1.ネットワークをレンダリングします
はじめに：レンダリングは、先駆的な分散型GPUプラットフォームです。要するに、このプロジェクトは、分散型GPUの生産の可能性全体をリリースして、3Dコンテンツ作成とAIの2つの異なる種類のプロジェクトをサポートすることを目指しています。
理由に従ってください：GPUは現在の傾向を維持し続けていますRenderには複数のAIコンピューティング顧客もいます。
ポジションの取得方法：RNDRトークン
2。Akashプロトコル
はじめに：Akashは、2020年9月にCOSMOSアプリケーションチェーンとして発売されました。Akashの最初のイテレーションはCPU（中央処理ユニット）に焦点を当てていますが、最近、AIブーム（レンダリングネットワークに類似）コンピューティングインフラストラクチャパラダイム変換を使用して、GPU計算に移行しました。
その理由に従ってください：4つの単語を使用して、プロジェクトの現在のビジョンを要約します：「GPU計算に使用されるAirbnb」。
ポジションを取得する方法：Akt
3。Ora
はじめに：Oraは、AIと複雑なコンピューティングをチェーンに導入する検証済みの預言者プロトコルです。それらのソリューションOPP/AIは、ZKMLとOPMLの利点を組み合わせており、2つの方法の飛躍を表しています。
素晴らしい理由：彼らのイノベーションは、チェーン上のAIの開発の転換点を示し、ZKMLとOPMLパターンを均一に統一しました。
ポジションを取得する方法：彼らの不一致に参加して、より多くの更新を取得し、早期の貢献者になります。
4。IO.NET
はじめに：これは、Solanaに基づいたもう1つの興味深いDepinプロジェクトです。
理由に従ってください：GPUのMLトレーニングの分散AWS。インスタント、グローバルGPUおよびCPUネットワークにアクセスするライセンスはありません。革新的な技術により、GPUが集まることができます。大規模なAIスタートアップのコンピューティングコストの90％を節約できます。統合レンダリングとファイルコイン。
ポジションを取得する方法：IO.NET Discordに参加して、IOエアドロップがある可能性のあるコミュニティプランを実行しています。
5。ビテンサー
はじめに：Bittersorは、分散型のオープンソースプロジェクトです。これは、ブロックチェーンでニューラルネットワークプロトコルを作成し、AI DAPPの作成を可能にし、AIモデル間の値交換をポイントからポイントの方法で実現することを目的としています。
素晴らしい理由：これは野心的なプロジェクトであり、最近広範囲にわたる注目を集め、市場価値で最大のAIトークンになりました。タオは、このAI誇大広告のラウンドで最大の受益者の1人である可能性があります。
ポジションを取得する方法：タオトークンは、タオのリリースを獲得するためにあなたのタオを検証に誓うことができます。Discordに参加してネットワークに貢献したい場合は、より深く参加することもできます。
6。グラル
はじめに：草は、AIモデルをサポートする根本的なインフラストラクチャです。Grass Web拡張機能をインストールすることにより、アプリケーションは未使用のインターネットリソースを自動的にAIに販売します。AIは、インターネットをキャプチャしてモデルをトレーニングするために使用します。結果？AIの開発を共有し、持っているリソースを販売することでオンラインシェアを取得できます。
楽観的な理由：草は、インターネットに接続しているすべての人に新しい収入源を生み出しています。草の目標は、分散型AIデータプロビジョニングレイヤーになることです。ポジションの取得方法：クロム拡張機能を背景に実行すると、草のポイントを獲得するために2分だけセットできます。これにより、今年後半に草のトークンが生成されます。
7。ジェンシン
はじめに：Gensyn Protocolは、サプライヤーの参加者に時間を計算してMLタスクを実行することを約束するために、サプライヤーの参加者に直接報酬を与えるためのレイヤーです。
素晴らしい理由：このプロジェクトには非常に強力なサポーターがあります。
ポジションを取得する方法：Twitterでフォローしてください。
8。アロラ
はじめに：Alloraは、自己改善された分散型AIネットワークです。Alloraにより、アプリケーションは、自己改善されたMLモデルネットワークを介して、よりインテリジェントで安全なAIを使用できます。クラウドファンディングメカニズム（ピアの予測）、連邦学習、およびZKMLの削減研究を組み合わせることにより、Alloraは暗号通貨とAIのクロスエリアの巨大な新しいアプリケーション設計スペースのロックを解除しました。
その理由に従ってください：Alloraはアップショットによって開発されました。彼らは、AI駆動型の価格情報の流れ、AI駆動型の定義、AIリスクモデリングなど、より多くの財務ユースケースに焦点を当てています。
ポジションを取得する方法：Discordに参加し、初期のコミュニティメンバーとして参加する方法に注意を払ってください。
9。ボット
はじめに：Bottoは完全に自律的なアーティストであり、手作業で変更されていない閉鎖プロセスと出力を備えています。人間の唯一のインプットは、ボットの出力に投票して、次に何をすべきかをアーティストに導くことです。
素晴らしい理由：このユニークなプロジェクトは、AI、ART、NFT、およびDefiを組み合わせて、実際の収入を生み出しています（設立は450万ドルです）。ボットのアートワークは、クリスティのオークションフェアで販売されています。これは、歴史に投資できる最初のAIアーティストです。アート販売収益は誓約に割り当てられます。
ポジションを取得する方法：Botto TokensまたはSuper RareでBotto NFTを購入します。
10。パラレル（コロニー）
はじめに：ColonyはAIによって駆動される無限のゲームであり、すべてのシミュレーションアイテムがチェーン上にあります。並列とペアになります。あなたとあなたの化身は協力し、チェーン上でリソースを共有して、プライムによって駆動される拡大する平行世界を制御します。
その理由に従ってください：プライムは、ゲームとAIと本当に交差している唯一のトークンの1つです。「コロニー」は、新しいタイプのゲームになる可能性があります。このゲームを制作したスタジオは、Web3ゲームの分野で最高のものかもしれません。
ポジションを取得する方法：プライムトークンとパラレルアバターNFT。ゲームがリリースされたら、ゲームをプレイするために登録してください。
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はじめに：Aethirは、エンタープライズGPUの所有権、割り当て、および使用に焦点を当てた、新しいクラウドコンピューティングインフラストラクチャ方法を導入します。AI、仮想化コンピューティング、クラウドゲーム、暗号通貨マイニングなどの集中業界のユーザーと組織との関係を促進するための市場とポリマーとして機能します。
楽観的な理由：Aethirは、GPU Computing Cloudカテゴリの別の強力なDepin競合他社のように見えます。彼らがレンダリングの20倍多くGPUを主張する数。彼らは、人気のある業界で非常に有利な環境で立ち上げます。
ポジションを取得する方法：今後のノードが販売され、Discordサーバーに参加します。
12。モルフェウス
はじめに：Morpheusは、AIの普及を達成するために、最初の真に分散型ポイントからポイントの個人的なスマートネットワークを構築しています。
戦いの理由：このプロジェクトに関するクールな事実は、その貢献者の1人がこの分野の本当のOGであるErik Voorheesであることです。このプロジェクトは、私にbitterSorの感覚を与えてくれます。
ポジションを取得する方法：フェアローンチ中にStethを投資してMORトークンを獲得することができます
13。オートノーラス
はじめに：Autonolasは、分散型AIインテリジェンスを作成および使用するためのオープンマーケットです。それだけでなく、開発者にチェーンの下でAIインテリジェンスを構築するためのツールのセットを提供し、ポリゴン、イーサリアム、グノーシスチェーン、ソラナなどの複数のブロックチェーンを挿入できます。
楽観的な理由：Autonolasは、採用されたAIプロジェクトの1つを使用した数少ない証拠の1つです。オラスは、現在人工知能暗号化プロジェクトに入札されている少数トークンの1つです。
ポジションを取得する方法：オラストークン
14。MyShell
はじめに：MyShellは、AIネイティブアプリケーションを発見、作成、誓約するために使用される分散型の包括的なプラットフォームです。
素晴らしい理由：MyShellはAIアプリケーションストアであり、AIロボットとアプリケーションを作成できるプラットフォームです。これにより、誰でもAI起業家になり、アプリケーションを通じて収益化できます。この製品は現在生産に入れられています。
ポジションを取得する方法：トークンはありませんが、アプリケーションを登録してロボットと対話してポイントを獲得することができます（誰があなたにもたらすものを知っています）。
15。OriginTrail
はじめに：OriginTrailはブロックチェーンとAIを統合し、分散型の知識グラフ（DKG）を提供して、データの整合性とソースを確保し、検証された情報ネットワークへのアクセスを提供することによりAI機能を強化します。統合の目的は、データの作成、検証、および質問のためのセキュリティと信頼できる財団の確立を通じて、さまざまな業界におけるAIインテリジェンスの効率と信頼性を改善することです。
素晴らしい理由：製品が実行されています。企業の顧客。私の理解では、ナレッジマップにより、AIはデータを説明し、他のことのコンテキストでそれを理解することができるということです。TRACには、熱狂的なフォロワーのバッチがあるようです。
ポジションを取得する方法：Trac Tokens
16。儀式
はじめに：儀式は、オープンな主権AI実行レイヤーです。儀式により、開発者はAIをあらゆるチェーンのアプリケーションまたはプロトコルにシームレスに統合できるため、暗号化ソリューションを使用してモデルを微調整、収益化、推論できます。
儀式のビジョンは、開発者が完全に透明なdefi、自己改善ブロックチェーン、独立したインテリジェンス、生成コンテンツなどを構築できるようにすることです。
楽観的な理由：儀式には最高の支持者がいます。開発者は今すぐInfernet SDKを試すことができます。開発者がSDKを使用して、数日前に実験的なNFTプロジェクトを開始することがわかりました。とてもクールです（手遅れです、キャストする時間がありませんでした）。
ポジションを取得する方法：不一致を追加し、注意を払い続けます。
17。Nillion
はじめに：Nillionは、安全でパーソナライズされたAIの柱を作成するために、安全で機密の方法で訓練および合理的なAIモデルを訓練できます。
理由に従って、Nillionの盲目的な計算ネットワークは、パーソナライズされたAIがロック解除分野である多くの新しいユースケースのロックを解除しました。プライベートデータ処理がない限り、パーソナライズされたAIは広く使用されません。Nillionのソリューションは、ゲームのルールを変えているように聞こえます。
ポジションを取得する方法：彼らの不一致に参加して追跡し続けます。あなたが開発者なら、彼らはすぐにいくつかのハッカーをホストすると思います。
