jakiro
著者：Revc、ビッチンビジョン
人工知能（AI）とブロックチェーン（Web3）の組み合わせは、特にAIエージェントの適用において重要な傾向になりつつあります。AIエージェントは、知覚、学習、実行されたタスクを通じてブロックチェーンでの自律運用を実現し、経済活動のツールから独立した経済実体に徐々に変革する可能性を与えます。ただし、現在のAIエージェントがインフラストラクチャレイヤーではなく、アプリケーションレイヤーでのAI開発に焦点を合わせる必要があるかどうかは依然として議論の余地があります。
この記事では、生産性開発、生産関係の調整、モデルトレーニングコスト、インセンティブメカニズムなどの複数の観点からWeb3とAIとAIの統合の潜在的および現在の制限を分析し、AIエージェントがより広いAI経済に移行する方法を探ります。
1。Web3のインフラストラクチャの制限
1.1生産性とモデルトレーニングコスト
AIモデルトレーニングは、コンピューティングリソース（コンピューティングパワー）と高品質のデータに大きく依存していますが、Web3の分散機能によりリソース統合が困難になります。
– コンピューティングパワー制限：分散型コンピューティングパワープラットフォーム（depinなど）は、アイドルコンピューティングパワーを使用して分散サポートを提供しようとしますが、その効率とスケールは、集中プラットフォーム（AWSやAzureなど）よりもはるかに低いです。
– データコストと品質：オンチェーンデータでは、大規模なAIトレーニングをサポートするには不十分であり、分散型データアノテーションと調整効率は、従来の集中プラットフォームのそれよりも低くなっています。
– ハードウェアの依存：Nvidiaなどの大手ハードウェアサプライヤーの生産能力は、OpenaiやXaiなどの企業によってほぼ独占されており、Web3インフラストラクチャがこのトラックに入ることは困難です。
1.2生産関係の調整コスト
分散型システムの中核は公平性と透明性ですが、複雑な調整メカニズムは意思決定コストを増加させることがよくあります。
– インセンティブメカニズムの設計は複雑です。ユーザーが貢献したデータとコンピューティングパワーの価格設定と、これらの問題を割り当てる方法はありません。
– 調整効率の低下：集中企業と比較して、Web3組織は分散のために応答が遅く、非効率的であり、急速に変化するAIニーズに適応することは困難です。
2。アプリケーションレイヤーのWeb3の利点と潜在
2.1 AIエージェントの適用の調査
AIエージェントは、Web3のアプリケーションレイヤーでより明確なユースケースと利益モデルを持っています：
– パーソナライズされたシナリオ：AIエージェントは、分散型ファイナンス（DEFI）アシスタント、チェーンゲームの相互作用など、Web3テクノロジーを通じてカスタマイズできます。
– ミームコミュニケーションとコミュニティ駆動型：AIエージェントはミーム経済と組み合わせてコミュニティへの参加を強化し、創造的な物語と社会的相互作用を通じてプロジェクトの影響を高めます。
– 自律性と透明性：Web3は、AIエージェントにデジタルアイデンティティと自律的な資産管理能力に力を与え、ユーザー間の信頼を高めます。
2.2経済的インセンティブとユーザーの成長
Web3は、トークン化モデルを介してユーザーエントリへの障壁を下げます。
– ウェルス効果：トークンの発行は、投機的な資金とユーザー参加を大量に引き付けます。
– ユーザーの参加と共同構築：ユーザーは消費者だけでなく、トークン保有者とコミュニティ参加者も増加させます。
3。AI経済へのAIエージェントの課題と移行パス
3.1既存のバブル：AI+暗号化されたミーム
現在、多くのAIエージェント関連プロジェクトは発行段階とミーム普及段階にのみあり、その機能と実際の実装機能は限られています。
– 革新的な特徴の欠如：多くのAIエージェントは、単純な相互作用やコンテンツ生成を超えず、ユーザーの問題点を解決できません。
– データとモデルの不足：AIエージェントは、依然としてWeb2のモデルトレーニングインフラストラクチャに大きく依存しており、自律的なエコシステムを形成していません。
AIエージェントには、以下を含む少なくとも明確な反復パスが必要です。
– データモデルの選択の多様性（現在、Web2インフラストラクチャに依存しています）
– ユーザー向けのトークン化されたインセンティブと報酬を含むデータソースとトレーニング評価メカニズム
– 市場の変化に基づく報酬の動的調整メカニズム（収益）
– 製品フォームとAI値を確立するためのメカニズム
– 経済の定量的評価メカニズム、運用と開発の方向性を含む動的調整メカニズム
– 市場のフィードバックに基づく反復ガバナンスメカニズム
AIエージェントがこれらのメカニズムからサポートを得られない場合、強気市場とミームによってもたらされる熱は持続可能ではない可能性があります。市場の急速な成長には、1000億ドルのトラックの基礎を統合するために洗練された事業が必要です。現在、AIエージェントのメカニズムと製品形態はまだ初期段階にありますが、UBCや更新されたElizaなどの一部のプロのAIスタートアップは、トラックのアップグレードを促進し始めています。
3.2トランジションパス：軽量アプリケーションからインフラストラクチャまで
AIエージェントは、Web3の軽量アプリケーションから開始し、より複雑な経済活動に徐々に拡大できます。
– アプリケーションシナリオを使用してユーザーの成長を促進する：高度にターゲットを絞った簡単なアプリケーションシナリオ（仮想アシスタント、自動取引ツールなど）の開発を優先します。
– ミーム経済のコミュニケーション効果を統合する：ミーム文化を使用して、プロジェクトコミュニケーションとコミュニティ構築を促進します。
– インフラストラクチャ機能を徐々に構築する：分散ストレージ、分散型注釈、コンピューティングパワーの統合を介して、基礎となる施設の実現可能性を調べます。
– 経済の独立性と生態学的自律性を達成する：AIエージェントは、AI経済に徐々に移行できるように、独立した決定とガバナンスを行う能力を付与します。
4。AIエージェントとWeb2の比較：利点と短所
Web2の集中化されたAIプラットフォームは、リソース統合、市場対応、技術研究開発において効率的です。Web3の分散型AIプラットフォームは、ユーザーデータの自律性と多様化されたイノベーションを強調しています。
5。AIエージェントは現在、アプリケーション層に適していますが、インフラストラクチャの建設にはまだボトルネックがあります
現在、AIは、Web3フィールドでのインフラストラクチャ構造よりも、アプリケーションレイヤーの探索に焦点を当てるためにより適しています。Web3の分散化された性質により、AIエージェントはより大きな自律性と経済的参加を与えますが、リソースの統合、効率、および調整の観点からWeb2の集中プラットフォームよりも劣っています。
AIエージェントがより包括的なAIエコノミーに移行したい場合は、軽量アプリケーションから始めて、ユニークなWeb3コミュニティの雰囲気を備えたユニークな製品フォームを進化させる必要があります。地方分権化の基礎を探ります。Web3とAIの統合はまだ初期段階にあり、その将来の開発は、技術革新とユーザーのニーズの継続的な推進に依存します。
まとめ
AIエージェントは当初、Web3の開発で特定の結果を達成しましたが、特にインフラストラクチャの構築、リソース統合、モデルトレーニングコストにおいて、多くの課題に直面しています。AIエージェントのAI経済への移行の成功を達成するために、業界は徐々に分散型インフラストラクチャを改善し、インセンティブメカニズムを最適化し、市場とコミュニティの認識とサポートを確保するための反復経路を明確に伝えなければなりません。
AIとWeb3の組み合わせは、将来的に大きな可能性を秘めています。
