jakiro
出典：Vion Williams
これは非常に高い情報密度であり、業界におけるAI+Web3の最もハードコアな包括的な分析でもあります。
この記事では、学術的調査からビジネストレンドまで、深遠な哲学的洞察まで、多くの分野の分野をカバーしており、最初の時点で「分散化」の神話の基本的な理由を指摘し、AI+Web3が統一された概念の分野に入るようにします。歴史が完了しました。
10の代表的なAI+Web3プロジェクトを通じて、この記事では、数十のAI、Web3関連記事、論文などを引用し、2024年にAI+Web3の上位10の開発動向について洞察を得ています。
この記事では、AI+Web3に対する業界の霧を排除し、過去の位置バイアスと認知的誤解を排除し、AI+Web3の将来の発展に足を踏み入れるのに役立ちます。
序文
私は過去1年間、AI分野で友人としばしば対戦しました。Web3の質問と批判;保守主義とAIへの希望。
AIとWeb3は互いに生まれ、実践者は偏見のために互いに取りつかれています。
だから、私はしようとします概念の歴史と3つの歴史的時間分析方法、言語分析からの哲学と認識論のサイバネティクス、今日のテクノロジールートにおける今日の認知的違いとバイアスの原因の詳細な調査。
この記事では、AI実践者の分散化の物語に対する批判に答えること、AI実践者の長年の疑念を排除し、「分散化された信念」が近年CRYPRO/WEB3業界でイデオロギーのジレンマを形成した基本的な理由を指摘することに焦点を当てています。 。 理由。
全体として、私は真実に答えようとしています、この基本的な質問に対する答えにより、AI+Web3は真の統合を実現し、イデオロギーの障害を解消し、認識論的パラダイムからの根本的な変化を達成することができます。
説明します
ライティングロジックと式シーケンス全体の設計から、著者は、断片化された情報が浸水しているこの環境にいることを意図しています。この記事はあなたのために深い思考の読書分野を構築します。
この記事は、研究のパラダイムや分析論理からケースの導入と分析の洞察、ならびに将来の開発動向の予測まで、3つの部分に分かれています。これらの3つの部分には、進行性の相関があります。深い思考のための読書スペースにあなたを導きます。
この記事は20,000語の長さで、著者がそれを読むのに半月かかりました。
AI+Web3の巨大な提案を個別に調査することには、まだ多くの欠点があります。不完全さ/省略/不正などの欠点を許してください。
1研究パラダイムと哲学的洞察
現在の広範な議論の文脈に関する洞察
AI+Web3の議論方法
現在の中国のインターネットでは、AI+Web3の真剣な考え方はほとんどありません、そして既知の認知パラダイムの中で、最も一般的なのは、歴史的唯物論における社会生産の理論的説明を引用することです。つまり、生産性は生産関係を決定します。
AIは生産性を表し、Web3は生産関係を表します生産性と生産関係は互いに影響を与えるため、AI+Web3は新しい社会生産システムを作成します。
注意に値する別のAI+Web3認知パラダイムは、サイバネティックスの歴史、つまり「自動外国」の概念の歴史的な解釈と、マシンの自律性からサイバネティックを探索する技術哲学に基づいています。
サイバネティックスからコンピューターまで、ソースのこの歴史的追跡では、AIとWeb3の両方は、「自律性」の異なる実装パスの同じ技術的追求です。
AI+Web3の現在の認識論的パラダイムには、知識システムと歴史的概念の間に障壁があります。これは、学術、技術、才能の分離につながります。
2つの間の障壁を根本的に排除できる場合、広く追求されている統合コンセンサスであるAI+Web3+Metaverseがテクノロジールートの統合を加速し、テクノロジー業界の全体的な飛躍を促進し、人間のさらなる発展を促進すると思います。デジタル文明の存在。
この記事では、学際的な統合から中間の物語まで、言語分析哲学から歴史的概念の時間的分析理論まで、より新しい新しい認知パラダイムを紹介します。
AI+Web3の研究パラダイムを構築するための最初の原則
思考の分野で相関と可能性を見つける
AI+Web3の現在の調査では、多くの断片化された発言が主に使用されています。断片化された議論には、しばしば、事前コンテキストと独立した詳細な思考分野の構築の補足が欠けています。
目的と動機が異なるため、前コンテキストとコンセンサスの分野がない場合、AI+Web3はさまざまな技術的ルートをめぐる論争を遂げやすく、AI+Web3がコンセンサスに達することも困難になります。
モバイルインターネットによって引き起こされた情報の断片化と、推奨アルゴリズム、ネットワークコンテキストでの通信によって作成された情報のココンのために、一方向の見解の衝突は一般に一方的な見解によって支配されていますが、見解の衝突は偏見と大部分が混ざり合っており、広範囲にわたる世論の認知的誤りを形作っています。
真剣な議論には、情報環境が配置されている情報環境を分解し、詳細なコミュニケーションで双方向思考分野を再構築する必要があります。
私が探求したように、オンラインまたはオフラインのワークショップは、効果的なコミュニケーションと思考分野を構築するための最良の方法です。高品質の情報交換と詳細な考え方の分野で、高価値提案に関する議論を行わなければなりません。
AI+Web3は非常に複雑ですが、非常に価値のあるセミナーの提案であり、すべての一般的なコミュニケーションを避ける必要があります。
深い思考が多くの異なる意見を築くことができる分野を意識的に構築したときにのみ「共通と異なる間の相関を求める」そして「害とさまざまな可能性」。
関連性は、AIであろうとWeb3であろうと、技術形成の歴史、行動するビジネス、テクノロジーによって引き起こされる社会問題についての考え方であろうと、あらゆる技術的ルートを研究するための基本的な方法です。
関連するコンテンツを可能な限り拡張することは、湖の表面にある波紋が常に衝突し、広がり続けるという湖に2つの石を投げるようなものです。
相関関係から出てくる無数の交差点の中で、この可能性は一時的に存在する可能性があります。機会。
この記事を読むとき、それは本質的に、著者が構築した思考分野でAI+Web3の関連性と可能性についてあなたの思考を引き起こしています。
学際的な統合からより包括的な理解を求めています
「統合の意味は、機能全体を組み合わせたり統合したりすることです。新しい全体の意味を得ることであれ、より包括的な理解を形成できるようにすることがより重要です。」
学際的な研究を実施する方法
AI+Web3に関する現在の業界の一般的な議論では、AIとWeb3が組成とは別に議論されています。AIとWeb3の関係についての深い説明の欠如、および第二に、全体的な系統的観点から2つの統合の欠如もあります。
AI+Web3の思考フィールドまたはディスカッションスペースに入ると、私たちが本当に探求したいのはAI+Web3が統合が必要な理由と統合方法については、これが実際の価値です。
コミュニティに基づいた科学的学際的研究方法を確立する方法は、AI+Web3を探索するための重要なステップでもあります。学際的な研究コミュニティの共同設計この研究作業では、学際的なコミュニティが共同設計を行う方法に基づいたアプローチを提供します。
学際的な統合は、規律の洞察（技術的な洞察）を批判し、評価し、それらの間にコンセンサスを作成して、より包括的な認知プロセスを構築することです。学際的なものは、AI+Web3を探索するための基本的な方法である必要があります。
AI+Web3はコンセプトに関する一枚の論文ではないため、LLM、Transformer、AI-Agents、Cot、Ragなど、AIが代表する一連の関連技術ルート、およびWeb3、Web3、web3で表される多くの技術的概念DAO、NFT、ZK、DEFIなど
学際的な研究の価値は、科学的で標準化された方法を使用して二国間技術経路システムを統合し、より包括的な理解を形成し、新しいテクノロジーを作成するという事実にあります。
クロスメディアの物語のテクノロジーによって構築された世界を理解する
学術理論としての物語は、マーケティング方法としてWeb3によって広く乱用されており、伝統的な科学的技術的才能の中で、それについての彼らの理解は、物語に関する誤解と偏見であるストーリーテリングのマーケティング方法にすぎません。
物語理論は、すべての可能な形の物語の研究であり、人気のある意味では、それは物語をよりよく伝え、表現する方法の知識です。
自己嫌悪が文学理論から派生したとき、物語はもはや文学物語を構築するためにテキストに依存せず、物語は象徴的なメディアの助けを借りてクロスメディアの物語の能力を実現しました。
現代の物語理論の意味は、クロスメディアの物語を通じて現実の世界に関連する影響を確立する可能性のある世界の構築にあります。
存在する「ビデオゲームの可能性のある世界：古典的な物語から意味のある行動まで」この記事では、著者のアントニオ・ホセ・プラネルズは、マリー・ラリュア・ライアンの可能性のある世界と現実の世界のモデル図について説明しています。
AGIとWeb3の2つの概念では、物語の構築は明らかに現代の時代に完成しました。AGIに導かれる可能性のある世界とWeb3に導かれる可能性のある世界は、現実の世界に影響を与えています。
Openaiに代表されるAIテクノロジーの物語の目的は、AGIを実現し、暗号化テクノロジーなど、繰り返し労働から人間を解放する世界を創造することです。 。
実際、AGIとWeb3の両方にさまざまな物語があり、テクノロジーは、ツールとパスの両方の物語のパスを運ぶための実装媒体です。
物語理論の価値は、業界を真に促進する少数の説教者とビルダーを支援することにあります。
複雑なシステムは、認識論として継続を提供します
複雑なシステム科学は、しばしば学際的な研究の方法として位置付けられていますが、この記事で構築された思考の分野では、ここで別々に取り出します。学際的な統合は、技術システムの「関連性と可能性」の包括的な理解を形成する傾向があります。
複雑なシステム科学自体は、哲学として定義するのが難しい理論的な分野であり、実際に認識論と還元主義を吸収し、抽象的な思考ツール自体を吸収できるオブジェクトにします。
したがって、この記事で作成された思考分野では、複雑なシステムサイエンスは監視メカニズムとして機能し、ブラックボックスを提供します。学際的な統合と仲介物の物語を伴わない未知のものに思考の継続を提供します。
歴史の基本的な概念から始めて、今言われていることを探ります
Koserekとサドルタイプの移行理論
AGIとWeb3が非常に象徴的な技術的概念であることに気付いたとき、Koserekのサドルフェーズ理論を引用する概念履歴の分析方法を紹介する必要があります。
コセレクがそこにいます「歴史の基本概念」概念の歴史で提案されていることは、概念と事実の関係を探ります。概念は曖昧さであり、その曖昧さは、イベントの歴史の意味が概念に組み込まれているためです。
概念は、歴史的現実における経験、期待、意見、説明の関係であり、特定のことを説明する語彙としてだけではありません。
AGIとWeb3が概念履歴に基づいて概念分析を必要とする理由は、これらの2つの概念が概念履歴の基本概念、つまり、つまり、概念は、歴史的経験と社会的現実の変化に密接に関連しています。
「コセレクの「サドルタイプ期」という有名な概念。彼は、2つのピークをつなぐサドルタイプの遷移ゾーンである「サドルタイプの山」のイメージで、西部の歴史学で有名な「サドルタイプの期間」を提案しました。 「sattelzeit」の概念（ドイツ語：sattelzeit;英語：サドルタイム/サドル期間）は、時間の移行期または境界線を指します。 。」
概念的歴史と歴史的時間理論：コセレクを中心とした調査 – 牙weigui
概念自体の深い理解は実際にです概念に付随する技術開発の歴史を探るために、変化期間中に多くのセマンティック変換を受けた方法。
たとえば、AGI一般的な人工知能の概念は、弱い人工知能と強力な人工知能の概念履歴も経験しており、今日では強力/弱い人工知能の概念についてはめったに言及しません。
Web3の概念、Web2からWeb3、CryptoからWeb3まで、これらの概念は、ソーシャルイベントにおける技術的概念の進化と変化でもあります。
したがって、概念の履歴分析から、AIとWeb3もサドルフェーズに到達しました。
AI+Web3の今日の議論は、実際にはAIとWeb3の概念の経験空間を継承し、「+」の使用は、2つの組み合わせの期待ビジョンを示しています。
2つの意味を持つ新しい概念を作成する代わりに、「AI+Web3」の組み合わせ概念を使用することは、私たちがクロスカット技術の移行期にいるということです。私たちはまだ、その期待されるビジョンの概念構築を完了していません。
「コセレクは、サドルフェーズ中に、伝統的な「経験空間」（エルファールングスラウム）と未来指向の「erwartungshorizont」との間に前例のない歴史的ギャップが現れたことを繰り返し強調しました。フェーズは、伝統的な「体験空間」（erfahrungsraum）と未来指向の「erwartungshorizont」の間に前例のない歴史的ギャップが現れました。
概念的歴史と歴史的時間理論：コセレクを中心とした調査 – 牙weigui
さて、AGIとWeb3の交差点を探索しているとき、私たちは明らかにサドルの底にいます。私たちが振り返る経験のスペースと私たちが楽しみにしている期待の分野は、現在の経験にすべて反映されています。
歴史は特定の概念に堆積しています：珪藻と同期性
AGIとWeb3の概念の一般的な一般的な理解は、時代遅れです。。たとえば、オンラインメディアは、さまざまな出来事、世論の雰囲気、談話形態によって捉えられた情報を通じて、これらの概念の理解に影響を与えてきました。
たとえば、最近のSECを使用して、Spot BTC ETFを承認できます。暗号の概念は、談話の観点からマークすることができ、主流の金融市場に参入しました。BTCはもはや非メインストリーム通貨資産ではないことをマークすると、このインシデントは、もともとマスマーケットのBTCに対して偏っていたグループを再構築しました。
少なくとも資格のある歴史家のために同期性と時時性の2つのモードを習得する必要がありますしたがって、同期性は、使用されるより多くの時間分析方法です。同期は、時間の流れのイベントの完全な反映を反映しています。
2008年のビットコインホワイトペーパーのリリースから2024年のSECの承認まで、ベテランの暗号師の場合、過去10年間にビットコインが経験した一連の関連イベントは、ビットコインの暗号作成者の比較を構成します。同期認知;
今年ビットコイン保守的な伝統と接触したばかりの金融の人々にとって、SEC/BTCの概念的相関構造はそのビットコインを構成しますダイブタイム認知。
実際、同期性は、文化システムの変化を研究および分析するために歴史的社会学でも使用されており、同期性と時時性を使用することもできます。象徴的なターニングイベントを通じて、暗号文化の変化を探ります。
2008年、中本atoshiはビットコインホワイトペーパーをリリースし、中央独占金融システムに対抗するために生まれたピアツーピアの電子通貨システムを正式に発表しました。
2010年のBTCとの取引ピザの取引は、暗号通貨の最初の取引と見なされており、ビットコインは実験から通貨に移行しました。
2017年のEthereumのERC20により、誰もが暗号通貨を発行する能力を持っているため、オーストリアの学校の経済的アイデアは暗号通貨の分野で人気がありました。
2022年のDAOとNFTの台頭により、Web3データ所有権、DAOの主権者、NFTの資産トークンなどのアイデアが暗号文化の主流になりました。
2024年、SECはビットコインのスポットETFの取引を承認し、この時点で従来の金融資金を注入しました。
実際には、SEC事件は、実際には暗号通貨の文化的コンセンサスに対する主要な物語のひねりです、このターニングポイントは、実際に暗号文化の基礎を揺さぶります。
ビットコインのために出現した「分散型」暗号文化の傾向は、ビットコインのためにそれ自体を分解し始めています。
したがって、私たち同期性の観点からの乳房を見ると、通貨培養の二重システムでは、特定のイベントにより暗号がどのように変化するかがわかります。
複雑な概念の時間構造：異なる同時性の同時性
「概念の歴史は、異なる同時の同時性に統合された概念の同時性を明らかにします。このようにして、年代順に等しくない歴史的深さは、系統的または構造的特性を明らかにし、時間と同期を通じて概念的履歴と絡み合っています。 「
概念的歴史と歴史的時間理論：コセレクを中心とした調査 – 牙weigui
2つの概念をタイムリーにAGIとWeb3を分析する場合、時間に関する3番目の分析方法を導入する必要があります。つまり、「難しい同時性」です。なぜなら、これら2つの概念によって表される社会的/政治の文化的意味はより複雑だからです。
異なる同時性は比較的複雑な時間分析方法ですが、ここでは比較的人気のあるキーポイントを使用して説明します。今すぐ時間レベルと歴史的な深さ2つの概念。
時間的レベルは、時間的文脈における概念のさまざまな意味を指し、歴史の深さは言葉の異なる時間的文脈の異なる意味を指し、これらの時間シーケンスの意味は同期性に重複しています。
「ここ」は「歴史的深さ」とは、概念における意味とアプリケーションの意味の意味と時刻性順序の同期の重複を指します。言い換えれば、サドルフェーズでの多くの概念の進化は、同じものに付随する新しい意味と古い意味を同じものにします概念（重複するセマンティクス）は、異なる同時の同時性を見るのは非常に簡単です。
たとえば、ほとんどの基本的な政治的/社会的概念は、古代のギリシャや古代のローマの余波を持っていますが、他のセマンティクスによって除外されていますが、概念の「歴史的深さ」はまだそこにあります。千年。
対照的に、別の時間層の政治的および社会的変化、変化、加速プロセスは長くはありませんが、新しい概念は、旧世界の政治的および意味論的論理に徐々に置き換えられます。」
概念的歴史と歴史的時間理論：コセレクを中心とした調査 – 牙weigui
ここでは、2022年にWeb3を使用して、Web3の概念が登場した2022年に異なる同時分析を実施する例を挙げてみることができます。
従来のインターネットのタイミングでは、Web2からWeb3から表される意味は、Web3がインターネットパラダイムの下で次世代のインターネットを表すことを意味します。ここの時間的コンテキストの範囲は1969年から2022年までです;
CryptoからWeb3へのタイミングでは、DAOとNFTの物語コンセンサスも促進する「Cryptocurrency Ideas」による生産関係の拡張を表します。ここでの時間的コンテキストの範囲は2008年から2022年です（ここでは、ビットコインホワイトペーパーのリリースをタイミングの出発点として取ります）。
DAOとWeb3によって形成されたタイミングの意味は、「分散化された自律組織」をめぐる個々の主権に関する「分散化された自律組織」の物語構造をさらに深め、Web3の「暗号化された世界/デジタル世界」の議論と広範な公共性の議論を促進しました。ここの時間的コンテキストの範囲は、紀元前500年から2022年までです。
したがって、これらの3つの異なるタイミングは2022年半ばに衝突し、社会のすべての部門が2022年にWeb3が何であるかについてコンセンサスに達することができなかった理由を引き起こしました。さまざまな組織の解釈には異なる意見があります。
Web3の概念は一時性の観点から複雑であり、通時性だけでは概念開発の基本的な理解を形成することはできません。
「異なる同時性」の分析方法を使用して、その多層時間構造の意味を整理して、Web3の概念の深い意味を理解する必要があります。
同様に、これらの3つの時間分析方法を使用して、AIの概念の歴史的規模はより長期的であるため、スペースが限られているため拡張しません。ここ。
言語分析哲学は、シンボル/概念/メタファーの主観性を構築します
概念の類推と知識の比phor
私たちが概念を真剣に考え始めると、この行動は多面的なプリズムの体に日光の梁を照らすようなものであり、概念はそのような多面的なプリズムの体です。
多面的なプリズムによって屈折した目に見える反射光は、私たちが見ることができるこの概念の説明です。
比phorは概念の修辞的手段です。特定の歴史的文脈では、概念はしばしば多くの比phorに埋め込まれています、そしてコミュニケーションと相互作用におけるグループによって形成された概念に関するコンセンサスは、基本的に概念の比phor的なスペクトルを構築し、維持しています。
概念に関するコンセンサスは、一緒に見られる比phor的なスペクトルから来ています。
多くの概念が私たちの知識システムの主なアンカーポイントを形成しますたとえば、AIとWeb3のナレッジシステム構築は、一連の重要な概念で直感的に構成されています。
概念のメタファーは、これらの概念の根本的なメタファーを構成しています。
メタファーがどのように概念をインプラントし、コンセンサスを形成するか
Web3の概念と同じように、在数据所有权回归的叙事中，被植入了加密思想的主权个人隐喻。
この比phorの埋め込み方法はWeb3の概念の解体において、「民主的な投票ガバナンス」の広範な議論の文脈で、「主権者」の形態素が導入され、「民主主義」の関連する声明に添付されています。
ここでは、イデオロギーのメタファーを埋め込む方法のための一連の式を要約します。
GTを獲得し、GTを紹介します＆gt;
Morphemeは、議論の文脈における語彙への特別な言及を構成し、それによって特定のコミュニケーションの文脈で概念の比phor的なレトリックを達成し、物語のコンセンサスの一部になります。
別の例を挙げると、市民データとユーザーデータの2つの概念が表示されると、実際に完了しました。特定の前コンテキストの構築、市民データの概念に代表される、前コンテキストはすべて、国境内の州の下の市民によって生成されるすべてのデータです。
市民の活動はソーシャルであり、この区別により、国家データ保護法の政策策定の基礎を決定することができます。
Web3の概念の完全な表現は、実際にWeb3の知識システムの完全な構成を反映しています。そしてメタファーはその奥深くに隠されていますが、私たちはしばしばそれに目をつぶっています。
AIフィールドの開業医がWeb3の物語のコミュニケーションコンテキストにいない場合、技術概念自体からWeb3を解体するように運命づけられています。Web3の物語の文脈に存在する多数のメタファーを失ったことが失われ、Web3の世界の集合的なコンセンサスを構成するのはこれらの比phorです。
現在、AIフィールドの開業医は一般にWeb3を本当に理解することはできませんこれが最も基本的な理由です。
概念の類推と言語の退化
私たちはしばしば、概念の目に見える部分の相関類似性を作ります。これは、認知神経関連の脳の本能です。概念の相関を確立する際の人間の脳の優先順位は、概念の因果関係を確立する優先順位よりも高い。
分散化について議論するとき、一種の慣性認知が文脈でしばしば形成されます。
つまり、分散型組織/機関、中央機関の監督のない自発的な組織であり、これはさらに、可能性のある協会の概念の一連の概念に由来するボトムアップの自発的な市民組織に類似しています。
訓練されていない脳は、語彙の背後にある深い意味を深く理解することはできませんさらに、モバイルインターネットが注目を集めているインターネット時代では、注目の経済が情報の受信方法を最も高効率で形作りました。語彙の精度とその関連する意味を排除し、語彙を単一のラベルに簡素化します。
今、私たちは言語の退化の時代にいます。
コンセプトグループや意味グループで拡張できると考えるためのスペースを失いました。このスペースを失うということは、私たちの思考が概念をサポートする土壌を見逃していることを意味します。脳神経と単一のラベルの概念との相関関係はさらに作成されました概念は、特定のコンテキストで意味的に歪んでいます。
人間の思考は、ラベルの言語記号の境界に投獄されます。
したがって、科学技術の分野における実践者として、私たちが現時点でいる言語シンボルのジレンマを客観的に認識する必要があり、私たちは常に言語の縮退に脅かされています。
AIとWeb3を真剣に検討している場合、言語自体、説明、含意、概念を言語そのものから理解する必要があります。そうすれば、言語自体、説明、意味、意味、意味、そして概念。言語の退化のtrapを避けてください。
深く効果的なコミュニケーションには、特定の保護された思考分野の構築が必要です。
分散化された歴史的文脈の分解
中国の語彙コミュニケーションの文脈にある「地方分権化」の概念を議論するときは、英語の単語「分散化」に戻る必要があります。
本質的に「分散化」という言葉を翻訳するとき「分散化」の英語の形態は、中国の形態素の下での「地方分権」に等しくない、その正確で明確に完全に同等のセマンティクスを意味するものではありません。
現代の時代に直面している言語シンボルのジレンマ、すなわち、断片化された知識と特異なラベル、ネットワーク環境で正確な語彙を理解し、習得する人々の能力。
「分散型」と「分散化」は、中国の文脈では「分散化」として「分散化」として翻訳されることがよくありますが、概念的な歴史の文脈では、形態素によって表現された概念的な比phorは電力構造の再分配の方法は、元の電力構造を分離/転覆することではなく、完全に自由で自発的に編成された新しい主題を形成することではありません。
分散化されていることは、全体的な境界を持つ電力関係構造にあり、変更されるのは、再配布構造における電力関係の拡張ロジックです。、革命のような権力構造を根本的に変換/覆す代わりに。
分散化の概念の本質は、サイバネティックスの認識論的解体です。（キーポイントを与える！）
存在する
建設のガイドとして分散化された分散の見解は、本質的に主観主義としての認識論の見当違いであり、これが「分散化」のジレンマの根本的な理由です。（ここの焦点）
意図的であろうと意図せずに過去の物語は根本的な間違いを犯しました、「分散化」を物語コンセンサスの主観的なシンボルとしてとると、このシンボルはコンセンサスを形成する存在の主題になります。それは、認識論的な機能としての元の分解関数から分離されています。
私は常に、「分散化された」および「分散化」は分散化されており、幅広いコンテキストで広く使用されていると翻訳されていると信じてきました。これは、言語シンボルの非常に悪い変性です。
したがって、暗号化の分野全体における物語の哲学は、2009年から現在まで、10年以上にわたって基本哲学の実質的な発展を発展させていないことがわかります。イーサリアムの正統派の王は期待することはできません。
実際、金融独占の基本的な原因は資本の疎外の避けられない法則にあるとため息をつくことはできず、暗号通貨は金融通貨自体の疎外の呪いから分離することはできません。
この基本的な事実を認識することは私たちに役立ちます適切な歴史的位置に暗号を置きます、Web3と混同されることなく、Web3の物語の概念をその後に構築するための歴史的経験からも学びます。
AI分野の開業医がそれを信じるのは難しいと思います。Cryptoがそれ自体を分解し始めたとき、Web3によって提示された分散型の信念は、実際に言語変性によって引き起こされる形而上学的な象徴的な囚人のジレンマになりました。
それが分散化された信念を固守しているか、幻滅する分散化された信念を守っているかどうかにかかわらず、彼らは巨大なイデオロギーのジレンマに直面し続けます。これらのイデオロギーの問題は、AIとWeb3の現在の状況を議論する際に考慮しなければならない重要な要因です。
したがって、上記に基づいて、歴史的な時間分析を通じて、暗号文化の「地方分権」を指摘し、自己否定を開始し、言語分析の哲学を使用して、「分散化」と「集中化」の間のイデオロギー的概念の障壁を排除します。
この理論分析の完了により、AI+Web3は概念履歴の歴史的統一分野に入ることができました。
AI+Web3は、共通の歴史の経験空間と将来の期待の一貫したビジョンに入ることができました。
（悲しいかな〜簡単ではない）
P.Sは、過去2年間に分散型と自律的な哲学的神話から浮かんだので、すぐにDAOの理論的ジレンマとAI+Web3の物語哲学の統一を突破すると信じています。この2年。
わかりました、イデオロギーの問題を解決しました、本当の問題に直面し始めましょう！
2業界の現在の状況と傾向に関する洞察
この段階での私の限られた情報の習得範囲から、私が個人的に興味を持っている10のケースを選択しました。この代表性は、市場にあるすべてのAI+Web3プロジェクトの代表ではなく、これにより声明を具体的に言及しています。
良い代表的なプロジェクトは、「概念の類似性と知識の比phor」で説明されているように、良い相関関係があると思います。
注：次の10の代表プロジェクトは、参照のみを学習するためのものであり、タスク投資のアドバイスを構成しません。
01インフラストラクチャ
インフラストラクチャは、AI+Web3の将来の商業アプリケーションエコシステムを決定します。技術的なルートと機械学習を組み合わせることで、AI推論の証明をチェーンに置くことができます。
実際、AIオンチェーンは比較的最先端の提案であり、さまざまな開発チームによるAIオンチェーンの理解にも依存しています。現在のAIエコシステムは大きなモデルであり、Web3エコシステムは、モデルとパブリックチェーンの間に橋を張るか、この交差点フィールドの基礎を統合する公共チェーンです。
ビテンサー
Bittensorは、分散型サブネットのプロトコルです。サブネットの存在は、分散型インテリジェンスを生成することです。各サブネットは、最高の分散型インテリジェンスを生み出すために設計されたインセンティブベースの競争市場です。
サブネットはブロックチェーンで実行され、ビテンサーエコシステムのコアを形成します。サブネット参加者の報酬は、タオトークンの形で提供されます。
見積もり：https：//bittensor.com/
Bittensorのホワイトペーパーの概要を通じて、Bittensorがピアツーピア市場を構築しようとしているスマート取引市場を見ることもできます。
他の商品と同様に、市場は機械のインテリジェンスを効率的に生産するのに役立ちます。インターネット上の他のインテリジェントシステムによってインテリジェンスが価格設定されている市場を提案します。
ノードは、隣人の価値を学ぶためにニューラルネットワークをトレーニングすることで互いにランク付けされます。スコアはデジタル元帳に蓄積され、高度にランク付けされたノードは、ネットワークで追加の重みを獲得することで金銭的な報酬を受け取ります。
ただし、この形式のポイントツーポイントランキングは共謀に耐性がなく、メカニズムの精度を損なう可能性があります。ソリューションは、正直な選択の重みを最も程度まで報いるインセンティブメカニズムであり、システムがネットワークの重みの最大50％までの共謀に対して耐性をもたらします。
その結果、情報理論の価値に貢献する参加者に新しいトレーニングモデルと支払いを継続的に生成する集合的に運営されているインテリジェント市場が生まれました。
引用：ビテンサー：ピアツーピアインテリジェンス市場
皮質
ブロックチェーンで人工知能と人工知能駆動型の分散型アプリケーション（DAPP）を実行できる最初の分散型世界コンピューター。
Cortexは、人工知能（AI）モデルのアップロードと分散ネットワークで実行される、ピアツーピアの分散型ブロックチェーンであるオープンソースです。
Cortexは、AIモデルをスマートコントラクトに簡単に統合できるようにするオープンソースAIプラットフォームを提供することにより、AIを民主化しました。
QUOTE FROM：https：//www.cortexlabs.ai/
スパイスai
Spice AIは、Web3データをプリロードした、複合プラグアンドプレイAIデータのインフラストラクチャプラットフォームです。次世代のインテリジェントソフトウェアの開発を加速します。
SPICE AIのエンタープライズクラスソリューションであるSpice.aiは、内部建設の時間とコストの一部で、事前に満たされたグローバル指向のデータとAIインフラストラクチャを提供します。
SPICE.AIは、単一および相互接続されたAIバックエンドサービスを介したリアルタイムおよび履歴の時系列データ、カスタマイズされたETL、機械学習トレーニング、推論など、構築データおよびAI駆動型アプリケーションの構成要素を提供します。
見積もり：https：//spice.ai/
ワークショップをしましょう
ビテンサープロジェクトはビットコインに敬意を表し、ピアツーピアのインテリジェントな取引市場を提案します。これは、技術的な物語の観点から注意を払う価値があります。インテリジェンス（コンピューティングXコンピューティングパワー）は、常に取引市場の最適な戦略を求めます。しかし、この段階では、研究室では新しいもののようなものですが、より多くの技術的な詳細が解釈されているため、指数関数的な成長の可能性が発見される可能性があります。
両節と皮質の両方は、AIの分野でのリソースを計算する際の生態学的競争によって非常に制限されており、費用対効果とROIは決定的な要因です。AI+Web3のAIオンチアンビジネスコンペティションでは、技術的競争力をテストするだけでなく、電力リソースx金融通貨の計算のデュアルシステム構築能力もテストします。
「GradientCoin：ピアツーピアの分散化された大規模な言語モデル」このペーパーでは、ビットコインキャッシュシステムと同様に機能する純粋に理論的な設計LLMを提案します。分散型LLMを取引システムに統合するための理論的枠組みこの理論的枠組みは、ユーザーがデータの漏れを心配せずにLLMをローカルに実行し、偏ったデータトレーニングLLMを使用して大企業を避け、モデルトレーニングの冗長性を排除し、人間社会の全体的なリソース割り当てを最適化できることを期待しています。
このホワイトペーパーでは、勾配コイン、グラデーション暗号通貨がインセンティブメカニズムとして提案され、グラデーションブロックと勾配ブロックの鎖の概念を定義します。
事実は、LLMが分散ブロックに関するトレーニングをより適切に達成できるように、ブロックベースの変換ソリューションです。これは非常に優れた理論的な探索の方向だと思います。
最終的にデータリソースとコンピューティングリソースをテストするのは、グローバルなコンピューティングリソースの財務取引能力です。現在、ほとんどの大手モデル企業は、この分野でまだ計画を立てていません。
純粋なAI分野のほとんどの実践者は、AI+Web3のクロスフィールドにある金融才能のほとんどを認識する能力を持っていません。この方向に大きなものを一致させることができますモデルの将来の金融生態学は事前に実行されます。コンピューティングリソースは欠点にあるため、大規模なモデルの生態学的アプリケーションの市場は戦うことはできず、大規模なモデルの資本価値も大幅に低下します。
SPICE AIは、AI+Web3エコシステムのLangchainとHuggingfaceの組み合わせのように感じます。SPICE AIがAI+Web3開発者に、AIが開発のためにマルチチェーンデータを呼び出すモジュールを提供できる場合、この新興分野で多数の開発者を取得します。
実際、スパイスAIはテクノロジーの点でより急進的である必要があります。そうでなければ、学術研究と技術工学への変革の脅威に直面します。「ブロックチェーンベースのフェデレーション学習：データ共有を奨励し、不正行為を罰する」このペーパーで提案されている包括的なフレームワークは、ブロックチェーン、スマートコントラクト、および星間ファイルシステムを組み合わせています。これは、フェデレート学習に基づいてインセンティブデータを共有するだけでなく、ブロックチェーンテクノロジーを使用してプラットフォームに基づいてモデルを同時にトレーニングします。
AI+Web3の道では、学術研究の利点は非常に重要です。AI+Web3は、業界、学界、研究から商業運営まで完全に閉鎖ループをテストします。カンフーのすべてのステップを練習する必要があります。リンクがない場合、より競争の激しいリスクに直面します。
洞察の話
AIオンチェーンは、現時点での談話力を定義する権利をつかむことができる概念です。 「それは未来に向けられています。概念、物語、技術的な特性などの多くの要因により、AIはChianの可能性を増やします。
AIオンチェーンはモデルチェーンだけでなく、推論チェーンの単なる技術概念の融合だけでなく、ブロックチェーンにも多くの技術的概念があり、「異なる同時同時性」からの概念交差の意味を探ることができます。たとえば、LLMが推論機能を改善するBlcokchain、Cot（思考チェーン）、およびRAGテクノロジーのコンセンサスメカニズムは、基本的にデータ構造を調整する論理です。
02データサービス
AIであろうとWeb3であろうと、高品質のデータは、大規模なモデルトレーニングに必要な要素を必要とします。の基礎
AIフィールドはデータレベルでデータプロバイダーからより多くの調達を採用していますが、Web3はデータトランザクションレベルでの金融取引市場での利点を反映しており、より広いグループをターゲットにすることができますが、欠点はこのモデルを採用していることです。この段階では、AIフィールドのデータプロバイダーからのターゲット調達ほど良くありません。
測定可能な日付
MDTは、人工知能、データプロバイダー、およびデータバイヤーの分散型データ価値の経済です。2017年に設立されたMDTエコシステムは、いくつかの成功した製品を構築しています。
消費者向けの報酬アプリケーションは、ユーザーにショッピングデータポイントを提供するように報酬を与えます。企業の代替データプロバイダーである測定可能なAIは、匿名のトランザクションデータをブランドや投資家の貴重な消費者洞察に変換します。分散型財務におけるデータの新たなユースケースを促進するために、MDTは測定可能な金融（MEFI）Oracleを立ち上げ、資本市場の財務データと分散型世界の間のギャップを埋めました。
引用：https：//mdt.io/
ワークショップをしましょう
AIとWeb3はどちらもより良いビジネスモデルを探しているため、ビジネスロジックからの2つの相互戦争を探ることは、非常に実現可能な方向です。-Chainの日付は、よりセクシーな原理主義的なソリューションを提供するだけです、しかし、非同期トランザクションおよびオフチェーンは、明らかによりシンプルでより明確なビジネスモデルです。
データサービスレベルでは、現在の段階では、テクノロジーサービスビジネスモデルの需要と一致するロジック、つまり顧客がデータを購入する方法とサービスプロバイダーがデータを提供する方法に基づいている必要があります。
AIとWeb3は両方とも同じ高品質のデータリソースを指しているため、テクノロジーはそのビジネスモデルの補足手段です。したがって、このデータサービスのビジネスロジックは、AI+Web3プロジェクトが近づくに値するビジネスロジックだと思います。
存在する「分散型、スケーラブルでプライバシーを提供する合成データ生成」この論文では、分散型、スケーラブル、プライバシー保護をサポートする合成データ生産が提案されています。、システムは3つの重要なビルディングブロックに基づいています。
SOLID（ソーシャルリンクデータ）、MPC（セキュアマルチパーティコンピューティング）、信頼できる実行環境（TEE）。堅実な仕様により、人々は安全に保存し、MPCを制御します。 。
これら3つのテクノロジーの効果的な組み合わせは、貢献者の自律性、分散化、プライバシー、スケーラビリティなど、合成データ生成における複数の課題を解決します。
私は思う、「貢献者の自律性、分散化、プライバシー、スケーラビリティ」それは、データサービスの分野で探索する価値のあるビジネスの指示になり、コミュニティにデータサービスを提供します。
03コンピューティング電源サービス
コンピューティングパワーリソースは、現在のAI分野で最も乏しいリソースであり、コンピューティングパワーは現在のAI起業家精神のハード通貨となっています。現在のAIコンピューティングパワーリソースの要件ロジックは、Crypto/Web3のコンピューティングパワーリソース要件ロジックと一致していません。
現在、AIのコンピューティングパワーリソースは主に要件の2つの部分で構成されており、その一部は大きなモデルをトレーニングするために使用され、その一部は生成されたコンテンツを提供します。 、メンテナンスエリアにあります。
現在のビッグモデル競争では、高度に濃縮されたコンピューティングリソースがコンピューティングパワーの経済的利益に対する最適なソリューションです。一方、CryptoとWeb3のコンピューティングリソースは、分散ネットワークのバランスのある割り当てを求め、コンピューティングパワーインセンティブに焦点を合わせて、成長と動作を計算することに焦点を当てています。ネットワーク。
clore.ai
ニーズに合った分散スーパーコンピューター、世界中のコミュニティメンバーからのGPUコンピューティングノードにアクセスします。GPUを介した効率的でスケーラブルなAIモデルトレーニング、さまざまなディープラーニングフレームワークと互換性があり、データセキュリティに優先順位を付けます。
引用：https：//clore.ai/
コンピューティングパワーノードを表すMarketPlaceは、現在のAIコンピューティングパワーランドスケープに新しい夜明けをもたらし、AI+Web3 Capitalの物語の台頭により、Web3を宣伝して、グローバルコンピューティングパワーリソースのノードネットワークを構築します市場では、この市場は、新しい暗号経済エコシステム全体を推進します。
上記のように、コンピューティングパワーノードに基づいた市場は、AIエコシステム全体の重要かつ重要な部分になり、これにより、現在のビジネスエコシステムが大きなモデルのエコシステムを変更します。
AI+Web3プロジェクト/開発者は、基本的にClore.AIが代表するコンピューティングパワーマーケットプレイスでの取引を優先しています。コンピューティングパワーマーケットプレイスは、リース/ステーキングなどであろうと、財務手段を通じてより安価なコンピューティングリソースサービスを提供できます。
生まれた日から、AI企業はグローバルな企業でなければなりません。私の考えが深まるにつれて、私はため息をつかざるを得ませんでした。AIエコシステムによって非常に多くの建設が行われるため、低屈みのある金融果物は、ピッキングのためにWeb3に任されています。
*写真は、価格ユニットとしてのSATSに基づくコンピューティングパワー取引注文ページです（通常のAI開業医はこれをどのように渡すことができますか）
ゴーレム
Golem Networkは、柔軟なオープンソースプラットフォームを介してデジタルリソースへのアクセスを民主化し、ユーザーを接続してそれを有効にする、アクセスしやすく、信頼性が高く、オープンで検閲耐性のあるプロトコルです。Golem Networkを使用すると、ユーザーは簡単に接続して、未使用のリソースを共有するために支払うことができます。Golemの民主化されたアクセスと、ユニークなピアツーピア交換と組み合わされて、さまざまなユースケース向けに止められないエコシステムが作成され、ソフトウェア開発者がこれまで以上にクリエイティブになります。
Golem Networkは、建設業者に彼らにふさわしい創造的な自由を提供することにより、イノベーションを促進します。それを最も必要としている人に未使用のコンピューティングパワーを提供し、GLMで支払われます。GoLem Networkの決済レイヤーは、Ethereumのレイヤー2の上に構築されており、より安価なトランザクションを可能にします。
引用：https：//www.golem.network
ワークショップをしましょう
コンピューティングパワーリソース市場では、高度に集中して分布したものが同時に存在すると信じており、特定の状況に応じて独自の適切なソリューションがあると思います。
たとえば、OpenAIは大規模なモデルをトレーニングするときに集中したコンピューティングリソースを必要とする必要がありますが、OpenAIは分散コンピューティングリソースを使用する技術的な方向性も調査しています。
GoogleのGemini Nanoに代表されるエンドサイドの大きなモデルは、携帯電話などのモバイルAndroidデバイスでの実行をサポートしています。これは、ますます多くのモデルメーカーの開発動向です。Genaiが携帯電話でコンテンツ（写真/ビデオ）を生成するための需要の高まりにより、分散コンピューティングリソースネットワークの建設も非常に重要な市場になります。
分散コンピューティングリソース取引市場では、Web3には自然に自然な利点があります。
AI+Web3開発のハード通貨として、コンピューティングパワーリソースの方向に向かって発展していますが、コンピューティングパワーリソースは自然なリソースとコンピューティングリソースとは異なりますアルゴリズム、ハードウェア、ポリシー、市場規模などの多くの要因の影響を受けます。
バルセロナの4K H100Sを備えたGPU教会は、4000 H100のバルセロナのコンピューティングパワー教会
不均一に分散したコンピューティングリソース市場でより良いリソース取引戦略を見つける方法、次は重要な市場機会だと思います。
例えば「コンピューティングパワーネットワークで最高の収益をもたらすリソース割り当てスキーム」このペーパーでは、コンピューティングパワーネットワークのリソース割り当てを最適化するために、ユーザーが無料のリソースを販売することを奨励するためにトランザクションメカニズムが必要であると考えられています。Myersenオークションメカニズムの目標は、売り手の利益を正確に最大化することです、Myerson Auctionに基づくリソース割り当てスキームが提案されています。
実際、コンピューティングパワーネットワークリソースのトランザクションの複雑さが増加するにつれて、このトランザクションアクションはまもなくエージェントによって引き継がれると信じています。リソースの社会的に最適な割り当ての交渉この論文では、合格することが提案されています複数のエージェントがリソース市場で多国間トランザクションを実施し、公平性の原則、パレート最適ソリューションなど、社会経済政策の適用を通じて。リソース割り当てのための最適なソリューションは、トランザクションエージェントとしてエージェントを通じて達成されます。
実際、エージェントが電力リソースを計算するために取引市場に介入し始めたとき、最終的な競争はたとえばアルゴリズムゲーム戦略にあります。「ナッシュの社会福祉を最大化するための貪欲なアルゴリズム」この論文では、貪欲なアルゴリズムを使用してナッシュの社会福祉を最大化することが提案されています。つまり、「貪欲な」エージェントが社会福祉を実現するための最大の一般的な分裂です。
したがって、最先端のテクノロジーから電力リソースを計算する競争力のある市場についての洞察を得ています。エージェントのトランザクションアルゴリズムとゲーム戦略は、コンピューティングパワービジネスの重要なコアになります。、先見の明を持っている人は、事前に散らばったこの富に備えるべきです。
04 ai-agents
Big Model +エージェントは、次の将来、すべての大手モデルメーカーの中核戦略となり、AI + Web3エコシステムの最も重要な部分も構成します。
簡単に言えば、エージェントは、独立した認識、独立した意思決定、および独立した実行のためのインテリジェントユニットです。LLM駆動型自律エージェント、エージェントシステムの概要におけるその構造図が広く引用されています。エージェントの詳細については、
LLM駆動の自律剤システムの概要。
GPT5/GPT6のリリースにより、この時点で、自律度が低いエージェントが2024/2025に登場する可能性がありますインテリジェントは、Web3のユーザーとして私たちに広く受け入れられ、もはやインテリジェントプログラムではありません。
インテリジェントな経験は、7*24時間の方法で人間社会全体の経済ネットワークに介入し、Web3の人々指向の財産権経済の再分配ロジックは、業界全体の物語の論理に変化をもたらしました。
将来、自己進化能力とある程度の自律意識を備えたエージェント、およびマルチモーダルマルチエージェント、具体化されたインテリジェントエージェントなどは、2024年にさらに爆発する可能性があります。この方向の出現は衝撃的すぎます。
エージェントとWeb3の間の交差フィールドの場合、改善されたタスクプロキシとトランザクションネットワークを構築する方法が重要な提案です。
fetch.ai
fetch.aiは、人工知能によって駆動される分散型デジタル経済を促進するためのプラットフォームです。
fetch.aiを使用すると、誰でもAI-Agentsを作成し、Agentverseサービスを開始できます。Ageptiversは、すべてのニーズに合ったエージェントを作成、テスト、展開するための強力なプラットフォームを提供します。ユーザーフレンドリーなインターフェイス、AIエージェントを簡単に構築およびトレーニングし、既存のシステムに統合できるツールとライブラリのスイートを提供します。
Agentverseで動作するユーザーは、AIエージェントをFetch.AIネットワークに展開できます。これは、さまざまなサービスとユースケースを提供するために検出され、使用できます。
https://fetch.ai/
デリジウム
Delysiumは、AI-Agentネットワークを提案し、セキュリティ、スケーラビリティ、高速通信の確保に焦点を当てたエコシステムをサポートしています。
生態系の構造は、通信層とブロックチェーン層の2つの主要なレベルに簡素化されます。エージェントのコミュニティ、開発、相互作用を含む、より広いエコシステム。
デリジウムの生態系は、多様なエージェントとユーザーの発見と相互作用を促進する動的な環境です。エージェントネットワークとコミュニティの継続的な成長をサポートし、革新と開発のための包括的なスペースを育むように設計されています。
これらのコアレベルとエコシステムに焦点を当てることにより、デリジウムは、成長エージェントとタスクのネットワークを効果的に管理する緊急の必要性に対処します。
このフレームワーク内にブロックチェーンテクノロジーを統合することで、セキュリティ、透明性、コンセンサスベースのガバナンスの強化の追加の利点が提供されます。これは、人間の価値と目標との一貫性を維持するために不可欠です。
見積もり：https：//www.delysium.com/
ワークショップをしましょう
Web3アプリケーションの起業家精神の開発者がAIと組み合わさざるを得ない場合、エージェントの交差点で機会を直接探す必要があります。暗号通貨はエージェントの自然通貨であり、DAOはエージェントの自然な組織になります。この新しい需要の物語は焦点を当てるべきです。
エージェント+web3について話すには本当に多すぎるコンテンツがあります、私はこの時間に焦点を当てますエージェントマーケットプレイスは、将来のエージェントとWeb3にとって最もコアトラックです。
Delysiumが構築しようとしているエージェントネットワークは、エージェントとユーザーの相互作用のコラボレーションに集中していますが、Fetch.AIが構築しようとしているエージェントバースは、取引可能なプロキシタスク実行ネットワークに基づいています。
実際、ある程度の自律性を持つエージェントがWeb3の世界に侵入するとき、エージェント自体は、最大数の資産を持つWeb3世界で最大のユーザーグループになります。
低レベルの自律性を持つエージェントから始めて、特定の自己進化能力を持つエージェントから始めます。エージェントの自己成長のニーズは、エージェント市場の資源土壌としての必要性を決定します。これは破壊的な貿易ネットワークであり、AGI時代に真に向いている新しい経済システムです。
エージェントマーケットプレイスは、過去の暗号フィールドのAIマーケットプレイスの定義とは異なります。Agents Marketplaceは、ユーザーオブジェクトとしてエージェントを使用した自律トランザクションネットワークを構築することです。この取引ネットワークは、エージェントが到達できるすべての取引可能なリソースをカバーしています。
「貪欲」アルゴリズムは、エージェントが自分の開発のためのすべての強力なリソースを求めるように駆り立てます。より多くのコンピューティングパワートークン、より多くのコンピューティングパワーリソース、およびより多くの暗号トークン。エージェントは、取引市場全体に最適な戦略を自動的に構築します。
AI+Web3のビジネスエコシステムにおけるエージェントマーケットプレイスの位置は、Cryptoのビジネスエコシステムの交換をはるかに超えています。
エージェントマーケットプレイスは、私が終わるときに私が見る方向でもあります。（警告、hehe〜
05クリエイターエコノミー
2022年、AIGCテクノロジーが公共の目に入り始めた後、AIGC関連のテクノロジーに基づいてクリエイターに力を与える物語が出現し始めました。AIGCツールを使用してWeb3アーティストが高品質の作品をよりよく作成できるようにするため、この需要ロジックは明確であり、市場の経験的証拠に耐えることができます。
ただし、誰もがAIGCテクノロジーを使用して高品質のデジタル作品を作成できる場合、究極のテストは、作成者のブランドIPの商業的価値です。需要側の反対側には、高品質のプロンプトに対する取引需要があり、AIGCトラックには同様の迅速な単語取引市場があります。
第二に、チャットボットに代表されるダイアログロボットは、仮想性格と関連データリソースの構成の迅速な単語の設定を通じて、将来のクリエーターエコノミーのメイントラックでもあります。たとえば、GPTSストアが代表するクリエーターエコノミー。
しかし、2024年には、大きなモデルとエージェントシステムのアップグレードにより、クリエイターエコノミーはエージェントの共同作成に焦点を当て、創造的なコンテンツの経路を商業的収益化に大きく短縮できます。
nfprompt
NFPROMPTは、Web3の最初のプロンプトアーティストプラットフォームであり、コレクターと愛好家はNFTを一緒に購入/販売し、画像を生成するために使用されるヒントです。
通常のユーザーは、便利なツールを通じて想像力を完全に表現しながら、キュレーションされたAIアートの検証可能な所有権を提供できるようになりました。
イノベーターとしての目標は、各ユーザーに想像力を実現し表現する能力を提供することです。経済的なトークンのインセンティブを調整しながら、私たちは彼らの作品のためのオープン市場を構築するためのプラットフォームを構築しました。
https://nfprompt.io/
Characterx
AIパートナーは、私たちの関係の不可欠な部分に成功しています。この変革的な技術は、人類の集合的な関心に役立ちます。CharitionXは、これを達成するための鍵は人工知能の分散化によるものであると考えています。
CharitionXは、創造性、プライバシー、所有権、最も重要な愛を含む、人間マシンの共存のための合成ソーシャルネットワークを構築しています。
多感覚技術（ビジョン、音声、3D、ARなど）を通じて人工知能の社会的経験に活力を注入すると、ブロックチェーンテクノロジーを使用して、政策と経済の公平性と持続可能性を確保します。
https://characterx.ai/
ワークショップをしましょう
マルチモーダルモデル、エンドサイドモデル、およびインテリジェントボディ、具体化されたインテリジェンスおよびその他の技術の急速な発展により、GPT-5に代表される新世代のマルチモーダルモデルが表示されようとしており、Vision ProはVisionで表されます。プロ。
技術的な傾向に敏感なコンテンツクリエーターとして、2024年には並外れたものを感じています。技術不安指数と創造者の経済成長は、魅力的な肯定的な相関式になります。
エージェントがWeb3の作成者経済エコシステムに公式に入ると、長く批判されたWeb3クリエーターエコノミーに新しい活力をもたらします。過去の創造者経済では、創造性は常にクリエイターの中心的な競争力であり、エージェントも持っている創造性によって、クリエイターは、新しい創造的な生産性がエージェントとの共同作成の産物になることを再認識する必要があります。
まるでクリエイティブエージェント：創造的なタスクのために想像力を持つエージェントに力を与える、オープンな創造的能力を持つエージェントを提案しました「Jarvis-1：メモリが熟成したマルチモーダル言語モデルを備えたオープンワールドマルチタスクエージェント」、オープンな世界で自己進化を伴うマルチモーダルマルチタスクエージェントを提案しました。「taskmatrix.ai：ファンデーションモデルを何百万ものAPIと接続することでタスクを完了しました」、基本モデルを何百万ものAPIと接続して、さまざまなデジタルおよび物理的なタスクを実現する新しいタイプの人工知能エコシステムが提案されています。
これらの3つの論文を一緒に読むとき、自己進化とオープンな創造的能力を持つエージェントは、人間との創造的な相乗効果を形成します。人間のニーズの指示に基づいて、またはエージェントの自律的な理解に基づいて、ネットワーク内の何百万ものAPIを、クリエイティブをプレイするためのツール/スキルと呼ぶことができます。
Agents+Web3の作成者経済はすぐに案内されます壮大な更新。
3将来の機会の可能性を予測する
ZKMLは、キャピタルが重い賭けを続けるためのトラックになります
ZKML（Zero Knowledge Machine Learning）は、ZKMLがAIとブロックチェーンの間のブリッジを使用するテクノロジーです。ZKMLは、AIモデル/入力のプライバシー保護の問題と検証可能な推論プロセスを解決できます。
Worlcoinは、公式ウェブサイトで公開されていますゼロ知識機械学習（ZKML）の紹介この記事では、ZKMLとWorld Coin Projectのコレクションの組み合わせの可能性も調査しています。
もちろん、Zmklの方向に関しては、A16Zは物語と説教を始めるために不可欠です。「チェックとバランス：機械学習とゼロ知識の証明」ZKMLの価値と将来の課題について研究者によって書かれています。
さらに読むことができます「ゼロ知識機械学習（ZKML）の状態」このブログ投稿には、ZKMLの現在のステータスのより詳細な説明があります。
さらに議論します、LLM、RL、MLなどをオンチェーンの方向に開発できるかどうかは、非常に重要な根本的な技術的ルートです。
大規模なモデル企業の場合、ZKMLが代表する将来の見通しテクノロジーを事前にレイアウトする必要があります。これは、大手企業がインテリジェント時代に新しい金融システムに参加する機会です。
エンドサイドの大きなモデル + depinは、AI + Web3の人気の物語になります
CES2024から、コンシューマーエレクトロニクスはLLMの機能をテクノロジーデバイスとエコシステムに統合していることがわかります機能は、当然、技術的な物語レベルでWeb3の分散ネットワークと組み合わされています。
エンドサイドのビッグモデルは、商業的な物語のためにデピンとの自然な互換性を持っています。したがって、エンドサイドのビッグモデル +デピンは2024/2025年に人気のある物語の1つになる可能性がありますが、暗号化サークルの慣性によると、この商業的な物語はまだ空を飛んでいる鎌の方向にあり、読者は注意する必要があります。
物事を真剣にやりたい友達のために、ビジネスの物語の焦点は、エンドサイドの大きなモデルにあるべきです、多くの不必要な紛争を避けるため。
エージェントの意図エージェントの意図、Web3トランザクションサービスの将来
現在、Web3フィールドは一般に、エージェントを特定のアプリケーションサービスとして配置するのが簡単で、DAPPにリンクされています。代理店は、1つのアプリケーションとは異なります。エージェントは、ユーザーのニーズに応じて複数の異なるアプリケーションサービスを提示できます。
AI-Agentsに基づいて複数のDAPPのサービス統合を形成することによってのみ、それは経済的利益の観点からAI-Agents+DAPPの合理的な傾向になります。システムサービスとして、エージェントは多数のWeb3アプリケーションの自動操作を実現できます。
意図/意図Web3で新しい物語が出現し始めているように、「Web3の現在および将来の意図の状態：強力な意図」この記事では、Web3にユーザーエクスペリエンスの大幅な改善をもたらし、Web3が何百万人もの新しいユーザーを引き付けるのに役立つことを意図して提示されています。
Web3の取引市場を変更する意図、継続的な意図は、ユーザーが言語の説明に基づいてより良い取引アクションを達成できるようにすることです。過去の半分に複雑で面倒なトランザクション実行アクションを多く実行する必要がありません。
これは実際、ほとんどのインテリジェントなフレームワークが行っていることです！
それで、Agents Intent Frameworkは2024年に登場します、これは、エージェントが新しいWeb3の物語に介入し、定義する権利をつかむのに良い時期です。
このように、インテリジェントなフレームワークで働いている友人と、それを国境を越えて議論する価値があるはずです。
トランスアーキテクチャに基づくバリエーションが出現します
AI On-Chianの基礎となるテクノロジーの組み合わせを深く掘り下げた場合、ZKMLとは異なる技術的ルートから、一部の技術専門家がトランスアーキテクチャに基づいて変換ソリューションを開発し始めたことは除外されていません。
私の予測は大胆に見えますが、「ファンタジーをあきらめ、変圧器を完全に抱きしめます：自然言語処理の3つの特徴抽出者の比較（CNN/RNN/TF）」この記事では、著者は2019年にTFアーキテクチャについて予測と判断を下しましたが、私の予測は何もありません。
現在のモデルのほとんどは、基本的にTFアーキテクチャによって最適化されています。「変圧器の調査」
分散ネットワークアーキテクチャの変圧器のバリアント変換ソリューション、それは楽しみにしている方向になります。しかし、AIの研究の才能と比較して、Web3フィールドには科学的な研究の才能はほとんどありません。
エージェントは、AI+Web3 Creator Economyを形作ります
Web3コミュニティには、自然な共創遺伝子があります。「Web3マルチプレイヤーの作成：参加型メディアのロックを解除」この記事では、このフレームワークが実際にエージェントの共同生産関係を導入することができるため、コミュニティの共同作業のフレームワークがあるため、このような作成者の共同創造コミュニティは将来的には非常に競争力があります。
2024年のマルチモーダルモデルによる生産コンテンツの品質と制御可能性の改善により、AI+Web3は、オーディオやビデオなどのストリーミングメディアの経済を生み出し、GPTSストアが代表するインテリジェントサービスの作成者になります。
AI+Web3の断面には、非常に価値の高いプロジェクトがたくさんあると思います。これは、注意を払う価値のあるトラックです。
クリエーターエコノミーとAI+Web3のスーパー個人の組み合わせの物語は、2024年にAIとWeb3の2つの分野にあります。
エージェントマーケットプレイスがマークを付けています
過去のAIマーケットプレイスの物語では、重要な自律知能としてエージェントを考慮していないため、2024年には、AIマーケットプレイスをエージェントマーケットプレイス（エージェントとしてのエージェント）に置き換える必要があります。エージェントは、トランザクションの意図を特定するために人間を置き換えることができます。それは非常に破壊的です。
エージェントマーケットプレイスは、その後のAIフィールドに現れるさまざまなエージェントストアのビジネスロジックとは異なります。エージェントマーケットプレイスのビジネスの物語と価値は、エージェントストアのそれよりもはるかに大きいです。また、エージェントストアに次元削減が削減されます。
エージェントストアはApp Storeのビジネスロジックを継続していますが、エージェントがWeb3の世界で主要なユーザーである場合、エージェントストアのビジネス上の利点は大幅に弱まります。
2024年は、エージェントマーケットプレイスがその才能を示し始めた最初の年となり、軍事戦略家のために戦う次の場所になるでしょう。
AI+Web3は、Meta-Universeの物語の回復を加速します
2024年のApple Vision Proのリリースと宇宙コンピューティングの台頭により、メタバースが2024年に出現すると言うのは困難ですが、Vision ProはXR Industryチェーンのアップグレードと開発を促進し、宇宙コンピューティングはメタバースを促進しますソフトウェアとハードウェアの統合のフィールド。
また、genaiのマルチモーダル生成モデルと、「エージェントAI：マルチモーダル相互作用の地平線を調査する」で、具体化されたインテリジェントシミュレーション相互作用を実施するためのソリューションにも、ますます多くの技術的進歩があります。エージェントとスペースコンピューティングの可能性。
したがって、AIとWeb3の両方が、空間的コンピューティングにより、まったく新しい巨大なビジネスシナリオを取得します、スペースコンピューティングは、AI+Web3の交差点になります。
私の研究焦点レベルの中には、SSSレベル（最高レベル）があります
すべての公共チェーンはAIを受け入れ、layer3+copilot拡張ソリューションが表示されます
すべてのパブリックチェーンエコシステムはAIを採用し、ビットコインのエコシステムでさえ、デジタル世界全体に対するGPT-5とAI-Agentsの影響を受け入れ、結合する必要があります。その中で、Layer2とLayer3は、ブロックチェーンアプリケーションエコシステムがAIの高密度と組み合わされる場所になります。
個人的には、2024年に焦点を当てる必要があるのはレイヤー3エコシステムとAIの組み合わせであり、新しい物語が現れるかもしれないと思います。CopilotのR＆Dモデルによるカスタマイズされたプログラムの通常の制作を促進した大きなモデルのおかげで、AIフィールドでのカスタマイズされたコンテンツの傾向もコンセンサスに達しました。したがってL3のカスタマイズされた拡張を実現するLayer3+Copilotモデルは、楽しみにしている新しい物語です。
マルチエージェントサンドボックスと自律世界の物語の融合
完全にチェーンゲームの目標は、自律的な世界の構築を達成することですが、それはまた、Web3がメタコスミックの世界を構築する重要な道と見なされています。
しかし、フルチェーンゲームが現在直面している多くの技術的なボトルネックによって引き起こされる消費者レベルのゲーム体験のギャップと比較して、自律世界の物語の概念は、自律的な世界とインテリジェントの概念があるため、実際に焦点を合わせる方向です。インターネット、DAO、メタバースなどの身体の物語は本質的に互換性があります。
スタンフォードの町に代表されるマルチエージェントサンドボックスプロジェクト、生成エージェント：人間の行動のインタラクティブなシミュレーション、およびメタ宇宙のマルチモーダル具体化されたインテリジェントエージェントの知覚トレーニングにより、自律的な世界に自然なAIが提供されますこれに触発された多数のプロジェクト。
たとえば、「Generated Agents」はプロジェクト「Sagaの発表」に影響を与え、このタイプのプロジェクトの中心的な競争力は、物語IPの運用能力であり、これはまさに多くのNFTチームの強みです。
SAGAの発表は、西部をテーマにしたマルチエージェントサンドボックスシミュレーションゲームです
AI+Web3の新しいスーパー個人物語：AI-AgentsおよびPFP
AIの分野で出現しているスーパー個人と一人企業の物語も、AI+Web3の交差点に拡大すると思います。国際的なバックグラウンドが優れているWeb3erは、AI+Web3スーパー個人および1人の企業にとって重要なユーザーグループになります。
国内市場のスーパー個人と一人企業の物語は、基本的に基づいています生産レバレッジとトラフィックレバレッジの二重成長モデル。Web3erのスーパー個人と国際市場向けの1人の企業も取得します暗号金融レバレッジのサポート、爆発した成長の可能性は非常に重要です。
しかし、これらは2つのタイプのスーパー個別グループであると思います。暗号化の経験は、国内市場への応援を優先する必要があります。第二に、スーパー個人とエージェントに関連する多くのPFPアイテムが確実に現れます。
PFPプロジェクト自体はコミュニティのアイデンティティに強力なコンセンサスを持っていますが、2023年には、Chatbot、エージェント、およびスーパー個人の物語がAIの分野で人気がありますが、PFPプロジェクトパーティーは沈黙していて不活性であり、基本的には99％を決定します。 2022年のPFPのうち、主にカットリークがあります。
したがって、2024年にエージェント + PFPを使用した新しいプロジェクトは、注意を払う価値があります。エージェント + PFPは、エージェントマーケットプレイスのビジネスロジックに準拠しています。
スーパー個人がAI+Web3をレイアウトする方法についての10の提案
エージェントとスーパー個人は、AI+Web3のコアユーザーグループと、将来採用する開発戦略に注意を払う必要があります。
1.認知は真の主要な生産性です
可能な限りすべての高度なテクノロジーを使用する方法、さまざまな革新的なビジネスモデルを設計し、インテリジェントチームによって建設された1人の企業を設立し、年間収入が100万米ドルに達しました。この方向に認識のすべての側面を改善するために、可能な限りのことをしてください。
2024年から、エージェントはより成熟するだけで、ほとんどの実行措置はエージェントに引き渡されます。上記のように、取引アルゴリズムとゲーム戦略は、エージェントの将来の商業競争の中核となり、その背後にあるのは認知能力です。
2。AI+Web3のグローバルコミュニティを受け入れます
Web3は国際的に生まれており、現在のAI企業はグローバル市場での競争に参加しなければなりません。したがって、AI+Web3には多数のグローバルコミュニティが出現し、AI+Web3の国際社会に参加することを優先すべきです。
中国のほとんどの人は、Web3の経験がなく、一般的にWeb3開業医の世界的な共同体験、グローバルな金融取引の経験、したがって、AIの機会を利用する必要があります。 +web3は追い越しを達成します。
世界中のさまざまな地域での不均衡な資源と開発の差別化は、金利のスプレッドを達成するための新世代のスーパー個人の基本的な市場です。
3.世界市場に多様化された所得構造を確立する
AI+Web3は、2024/2025の2つのスタートアップサイクルで押収されるべき配当ウィンドウ期間で、金融レバレッジを使用する機会をもたらします。
AI+Web3プロジェクトは国際的に生まれているため、さまざまなアプリケーションエコロジーがさまざまな種類の通貨収入をもたらす可能性があり、これらの通貨は、グローバルネットワーク内のデータ/コンピューティングパワー/モデルなどのインフラストラクチャリソースを割り当てることもできます。したがって、多様化された資産を事前に割り当てる能力を確立する必要があります。
4.グローバルコンピューティングリソースチャネル構成
AI+Web3によって構築されたグローバルデジタルエコノミーシステムでは、コンピューティングリソースがエージェントを駆動するコアリソースです。国内のアプリケーションでは、単一の生態学的コンピューティングリソースのビジネスロジックに依存しすぎる場合がありますが、Web3のコンピューティングリソースは初期段階で活用されていました。
2番、多様な収入構造を確立することは、グローバル市場で問い合わせる機会があることを意味し、エージェントは異なるコンピューティングリソースチャネルに自動的に切り替えることができます。、単一の市場の価格で制限されないようにし、コストを最小限に抑えるためにレンガを使用しないでください。第二に、AI+Web3のコンピューティングパワープラットフォームには、AirDropの利点もあります。
5.可能な限り自動化収益を構築するためのビジネスチャンスを探る
この段階では、エージェントを一目で使用し、完全に自動化された収益を達成できるビジネスを通して見ることが困難です。より高い効率シナリオを達成するために、エージェントの時間の経過と自動インテリジェンスに依存する程度の程度は、2つの判断の重要な曲線です。
しかし、それらを使用する前に、すべての条件が熟しているまで待つことはできません。エージェントに基づいて自動化される可能性のあるビジネスが事前に関与することは、価値の高いビジネスシナリオをキャプチャするための先制的なアクションです、ウサギを待つ代わりに事前に準備してください。
6.マルチエージェントビジネスマトリックスのレイアウトの準備
上記の提案に基づいて、事前にマルチエージェントビジネスマトリックスを確立する方法、エージェントチームの自動化ビジネスの建設を習得するスーパー個人は、必然的に土地の競争段階に入ることができます。
低コストで自動的に実行できるキャッシュフロービジネスを押収するために可能なすべてのことを行います。事前にレイアウトしてください。
7. DAO/コミュニティで将来のスーパーチームメイトを見つけます
エリートの小さなチームを形成するのは基本的にコンセンサスですが、スーパー個人のチームメイトは別のスーパー個人にのみなります、しかし、スーパー個人は会社で生まれることはありませんが、AI+Web3フィールドでDAO、共同創造コミュニティなどに集中します。 。
8.個人のブランドIPとビジネスシステムを作成します
スーパー個人と1人の会社自体の間の物語は、個人をビジネスとして運営することです。そのため、スーパー個人の個人的なブランドIPは会社のブランドIPであり、より重要です。したがって、パーソナルブランドの構築方法は、習得する必要があるソフトパワーでもあります。
ほとんどのスーパー個人は多様な方法で発達するので、個人のブランドIPは複数のビジネスとの関連システムをどのように確立できますか？また、事前に考慮する必要がある問題であり、ビジネスシステムはマトリックス戦略と密接に関連しています。
9。フローチャートの設計自動化作業スキル
現在の段階の高成熟エージェントは、現在の大規模モデルとエージェントフレームワークの開発パスに従ってアプリケーション段階に入ることができないため、基本的にプロジェクトタスクスキルの設計ロジック、スキルは、エージェントの特定のアクションの実行の基本単位です。
したがって、現在の段階では、作業スキルを自動化できるフローチャートから設計し、推奨5の2つの曲線の開発段階を参照して、適切なタイミングでスキルの進歩を完了します。
10。エージェントマーケットプレイスの成長傾向に焦点を当てます
私たちはすぐにエージェントがどこにでもいる世界に入り、携帯電話は私たちの日常生活で最も依存しているアシスタントになります。
エージェントの独立した取引ネットワークとして、エージェントマーケットプレイスはスーパー個人の主要な取引ネットワークになります。将来的には、多数の事業活動がエージェントマーケットプレイスのビジネスフォームに依存します。したがって、エージェントマーケットプレイスへの注意を維持する必要があります。
エージェントマーカーペースが今後数年間で指数関数的な成長を開始したときに、成長配当をつかみます。
