jakiro
著者：アレックスXu、ミントベンチャー
導入
今のところ、この不可解な強気市場は、最終ラウンドのブルマーケットにおけるDefi、NFT、GameFiなどの驚異的なブームトラックの欠如の不足をもたらしています。開発者の成長は比較的弱いです。
これは、現在の資産価格にも反映されています。結局のところ、スマートコントラクトプラットフォームの評価は、アプリケーションの開発が不足している場合、公共チェーンの評価を獲得することが困難です。
このラウンドの新しい暗号化された商業カテゴリとして、AIは、暗号化された世界のAIトラックプロジェクトの段階的な増加をもたらすことが可能です。 。
4月に著者によってリリースされたIOでは、AIと暗号化の利点を確実に組み合わせ、リソースの3つの課題の1つを組み合わせています。
暗号化された経済の分野におけるAIトラックでは、著者は以下を含む記事を通していくつかの重要な問題を議論し、推測しようとします。
暗号化されたAIトラックの芽、または将来爆発する物語は他に何がありますか
・これらの物語の触媒経路と論理
・ナラティブ関連プロジェクト標準
・物語控除のリスクと不確実性
この記事は、私が将来的に変化する時点での段階です投資は、業界の批判を批判し、議論します
以下はテキストの一部です。
暗号化AIトラックの物語の次の波
暗号化AIトラックの次の波を形成する前に、現在の暗号化AIの主な物語を見てみましょう。
Becetic Power：レンダリング（RNDR、38億5,000万回の流通）、Akash（12億の流通市場価値）、IO（10億の最初のレベルの資金調達評価）。
アルゴリズムネットワーク：Bittensor（TAO、流通の市場価値2.97億）
AIプロキシ：Fetchai（FET、循環の合併前の21億）
データ時間：2024.5.24、通貨ユニットは米ドルです。
上記の領域を除いて、次の単一プロジェクトでAIトラックが10億を超えるものはどれですか？
著者は、「産業供給の終わり」の物語と「gpt time」の物語という2つの視点から推測できると感じています。
AIの物語の最初の視点：産業の供給側から、AIの背後にあるエネルギーとデータトラックの機会を参照してください
産業供給側の観点から見ると、AI開発の4つの原動力は次のとおりです。
・アルゴリズム：高品質のアルゴリズムは、トレーニングと推論タスクをより効率的に実行できます
・コンピューティングパワー：モデルトレーニングまたはモデルの推論であれ、GPUハードウェアは現在の主要な産業用ボトルネックでもあります。
・エネルギー：AIが必要とするデータコンピューティングセンターは、GPU自体が計算タスクを実行するために必要なエネルギー消費を生成しますデータセンターの冷却システムは、エネルギー消費の約40％を占めています
・データ：大規模モデルのパフォーマンスの改善には、トレーニングパラメーターの拡大が必要です。これは、大規模な高品質のデータ要件を意味します
上記の4つの業界の原動力の場合、アルゴリズムとコンピューティングトラックは、10億米ドル以上の市場価値を持つプロジェクトを暗号化しており、エネルギーとデータトラックの同じ市場価値を持つプロジェクトはまだ表示されていません。エネルギーとデータトラック。
実際、エネルギーとデータの供給の不足がすぐに来る可能性があり、産業ホットスポットの新しい波になり、それによって暗号化分野の関連プロジェクトのブームを促進します。
最初にエネルギーについて話しましょう。
2024年2月29日、マスクはボッシュの相互接続の世界の2024年の会議で次のように述べています。すべてのチップ。」
特定のデータの観点から見ると、Li Feifeiが率いるHuman -Center人工知能研究所（Human -Center人工知能）は、AIエネルギー消費の規模が毎年0.9を占めると考えています。当時の世界的な電力需要の％、そしてエネルギーと環境への圧力は限られていました。2023年、国際エネルギー機関（IEA）は2022年を要約しました。グローバルデータセンターは約460台（TWH）の電力を消費し、最低のエネルギー消費量も620台の時間になり、最大値は1050台の時間に達します。
実際、AIにはすでに多数のプロジェクトがあり、対応するエネルギー需要の規模は23年の想像力をはるかに超えているため、国際エネルギー機関の推定は依然として保守的です。
たとえば、MicrosoftとOpen AIが計画しているStargateプロジェクト。この計画は2028年に開始され、2030年頃に完了する予定です。プロジェクトは、前例のないコンピューティング機能をオープンAIに提供するために、数百万の特別なAIチップを備えたスーパーコンピューターを構築する予定です。研究開発の観点からの言語モデル。この計画の費用は1,000億ドルを超えると予想されており、現在の大規模なデータセンターのコストの100倍です。
星間ゲートのプロジェクトだけのエネルギー消費は、50台にもなります。
このため、Openaiの創設者であるSam Altmanは、今年1月のDavos Forumで次のように述べています。
パワーとエネルギーを計算した後、AI業界の急速に成長する領域はデータになる可能性があります。
言い換えれば、AIが必要とする高品質のデータの不足が現実になりました。
現在、GPTの進化において、人間は基本的に大規模な言語モデルで成長する能力の法則を理解しています。つまり、モデルパラメーターとトレーニングデータを拡大することにより、レベルレベルをインデックスする能力を改善することができます。短期的な技術ボトルネックでは、プロセスを見ることができません。
ただし、問題は、高品質で開示されたデータが将来的に乏しくなる可能性があり、AI製品はデータの観点からチップとエネルギーと同じ需要と需要の間で同じ矛盾に直面する可能性があることです。
1つ目は、データ所有権の紛争の増加です。
2023年12月27日、ニューヨークタイムズは公式にOpenaiとMicrosoftを連邦連邦裁判所に訴え、許可なくGPTモデルを訓練するために自分の数百の記事を使用して、価値のある作品を尋ねたと非難し、数十億ドルの法的および実際の損害補償」、およびニューヨークタイムズの著作権資料を含むすべてのモデルとトレーニングデータも破壊します。
3月末に、New York TimesはAIを開くことを指摘するだけでなく、GoogleとMetaを目指した新しい声明を発表しました。New York Timesの声明では、Open AIはWhisperと呼ばれる音声認識ツールを介してYouTubeビデオに多数の音声パーツを転写し、テキストをテキストとしてトレーニングするテキストを生成します。New York Timesは、AIモデルのトレーニングが非常に一般的であると、泥棒のタッチを使用するために中小企業を使用することは、Googleもそのようなことを行っていると述べています。
ニューヨークタイムズとオープンAIは、「AI Copyrightの最初のケース」として、ケースの内容の複雑さと、AI産業の内容と将来への深い影響を考慮して、すぐに結果を得ることができます。考えられる結果の1つは、2つの当事者が裁判所の外で和解し、富が豊富なAIが大量の補償を支払うことです。しかし、将来的には、より多くのデータ著作権摩擦が高品質のデータの包括的なコストを必然的に増加させます。
さらに、世界最大の検索エンジンとして、Googleは検索機能が独自の検索機能を検討していることも明らかにしましたが、充電目標は通常の質量ではなく、AIです。
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出典：ロイター
Googleの検索エンジンサーバーは多くのコンテンツを保持しており、すべてのインターネットページのコンテンツが21世紀以来すべてのインターネットページに表示されているとさえ言えます。海外での困惑などの現在のAI駆動型の検索製品、およびKimiやSecret Towerなどの国内は、AIを介して処理され、ユーザーに出力されます。検索エンジンの充電は、データ収集のコストを必然的に増加させます。
実際、パブリックデータに加えて、AIジャイアンツは非公開の内部データにも従います。
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Photobucketは、2000年代初頭に、古い写真とビデオの管理のウェブサイトであり、米国のオンライン写真市場シェアのほぼ半分がありました。ソーシャルメディアの増加に伴い、Photobucketユーザーの数は現在大幅に減少しています（年間399米ドルの高い料金を支払う）、契約とプライバシーポリシーは署名されています。ユーザー登録はアカウントがリサイクルされ、ユーザーがアップロードした写真とビデオデータを使用する権利もサポートします。PhotobucketのCEOであるTed Leonardは、所有している13億の写真とビデオデータがトレーニング世代AIモデルにとって非常に価値があることを明らかにしました。彼は、これらのデータの範囲を販売している多くのテクノロジー企業と交渉しています。米ドル。
2022の機械学習に従ってデータの使用と新しいデータの生成に基づいて人工知能の開発に焦点を当てたエポックは、コンピューティングリソースの成長を考慮して、データの状態に関する記事を公開しました。機械学習に要求されます。「データが使い果たされますか？eのマッハのgデータセットのスカルの制限の分析は、2030年から2060年に排出されます。データの効率を大幅に改善できない場合、または新しいデータソースが表示されない場合、現在大規模なデータセットに依存している大規模な機械学習モデルの傾向が遅くなる可能性があります。
AIジャイアンツの現在の状況によると、高価格でデータを購入すると、2年前のエポックの予測がより正確でした。
同時に、「AIデータ不足」のニーズに対する解決策も表示されます。つまり、AIデータがサービスを提供します。
定義されたAIは、AIのAIを提供する会社です。
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defined.aiが例を提供できるデータ型：https：//www.defined.ai/datasets
そのビジネスモデルは、AIが定義されている限り、それぞれのデータのために独自のニーズを提供します。コンテンツに関しては、AI企業は、夜のシーンでのAIの認識率を上げるために、夜、コーンバレル、駐車場、標識、標識など、独自のトレーニングタスクに従って特定のテーマをカスタマイズできます。フォルクスワーゲンは、撮影がアップロードされた後、その数に応じて要件を満たしている部品を解決します10分以上は100〜300ドルで、テキストは1,000の特徴で1米ドルです。データ提供は、「データマーク」の後、別のクラウドソーシングビジネスになる可能性があります。
グローバルなタスクの割り当て、経済的インセンティブ、データ資産の価格設定\流通とプライバシー保護、および全員が参加できる、Web3パラダイムに適した商業ドアのように聞こえます。
産業供給の終わりの視点の下でのAI物語ターゲット
チップの不足の焦点は、暗号化業界に侵入し、分散コンピューティングパワーを現在で最も人気があり最高の市場価値AIトラックカテゴリにしています。
それでは、エネルギーとデータにおけるAI産業の需要と需要の矛盾は何ですか。
まず、エネルギーのターゲットを見てください。
ヘッドCEXのエネルギーアイテムは非常にまれであり、電力帳（トークンパウ）のみが発射されています。
2017年のPower Ledgerのアイテムは、ブロックチェーンテクノロジーに基づいた包括的なエネルギープラットフォームです。これは、エネルギー取引の分散化、個人とコミュニティの直接的なトランザクションパワーを促進し、再生可能エネルギーの広範な適用をサポートし、スマートコントラクトを通じて確実にすることを目指しています。透明で効率的なトランザクション。当初、Power LedgerはEthereumによって変換されたAllianceチェーンに基づいて運営されていました。2023年後半、Power Ledgerはホワイトペーパーを更新し、独自の包括的なパブリックチェーンを立ち上げました。電力台帳の主なビジネスには現在::
・エネルギー取引：ユーザーが電力を直接売買できるようにします。特に再生可能エネルギーからの電力。
・環境製品取引：炭素信用証明書や再生可能エネルギー証明書など、環境製品に基づく資金調達。
・パブリックチェーンの運用：Applied Developersを引き付けてPowerLedgerブロックチェーンにアプリケーションを構築し、パブリックチェーンの取引コストがPowr Tokenで支払われます。
現在、Power Ledger Projectの市場価値は1億7000万ドルで、全流通の市場価値は3億2,000万ドルです。
エネルギーの暗号化ラベルと比較して、データトラックの暗号化入札数はより豊富です。
著者は、彼が現在注意を払っているもののみをリストし、少なくともCEX、OKX、およびCoinbaseの1つのデータトラックプロジェクトを開始し、FDVに従って低から高に配置されました。
1。Streamr-データ
Streamrの価値提案は、独自のデータの完全な制御を維持しながら、ユーザーがデータを自由に取引および共有できるようにする分散型Real -Timeデータネットワークを構築することです。Streamrは、データ市場を通じて、データプロデューサーが中間機関なしで関心のある消費者にデータフローを直接販売し、コストを削減し、効率を改善できることを望んでいます。
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出典：https：//streamr.network/hub/projects
実際の協力の場合、Streamrは別のWeb3車両ハードウェアプロジェクトDIMOと協力して、気象データを形成し、必要な機関に渡すために車両にロードされたDimoハードウェアセンサーを介して温度、空気圧、その他のデータを収集します。
他のデータ項目と比較して、Streamrは、インターネットのデータとハードウェアセンサーのデータに焦点を当てています。したがって、Streamのプロジェクトトークンデータは、Depinのコンセプトが最もホットだった1日で1日の1日の増加も作成しました。
現在、Streamrプロジェクトの市場価値は4,400万ドルで、全流通の市場価値は5800万ドルです。
2。共有-CQT
他のデータプロジェクトとは異なり、共有結合はブロックチェーンデータを提供します。共有ネットワークは、RPCを介してブロックチェーンノードを介してデータを読み取り、これらのデータを処理および整理して効率的なクエリデータベースを作成します。このようにして、Covelantのユーザーは、ブロックチェーンノードから直接照会することなく、必要な情報をすばやく取得できます。
Covelentの顧客は、Consensys（Metamaskの親会社）、Coingecto（よく知られた暗号化資産市場）、Rotki（税ツール）、Rainbowなどの多くの集中暗号化された企業など、さまざまなDefisなどのDAPPプロジェクトを含む、主にBです。さらに、伝統的な金融産業、福祉、および4つの文化的企業Ernst＆Youngの巨人であり、共有結合の顧客でもあります。共有結合によって開示されたデータによると、データサービスからのプロジェクトの収入は同じフィールドのグラフを超えています。
Web3業界の整合性、開放性、信頼性、および実際のタイムの性質により、セグメントAIシーンと特定の「AIモデル」の高品質のデータソースになると予想されます。データプロバイダーとしての共有結合は、さまざまなAIシナリオにデータの提供を開始し、AI専用に検証済みの構造データを起動しました。
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出典：https：//www.covalenthq.com/solutions/decentralized-ai/
たとえば、チェーン上のスマートトレーディングプラットフォームのSmartWhalesのデータを提供し、AIを使用して収益性の高いトランザクションモデルとアドレスを特定します。
現在、共有結合が提供するチェーンデータサービスの主なシナリオは依然として金融に支配されていますが、Web3製品とデータ型の一般化により、チェーン上のデータの使用もさらに拡張されます。
現在、共有結合プロジェクトの市場価値は1億5000万ドルであり、完全な流通の市場価値は235百万ドルです。
3。Hivemapper-Honey
すべてのデータ資料の中で、ビデオデータの単価が最も高いことがよくあります。Hivemapperは、ビデオやマップ情報などのデータをAIに提供できます。HiveMapper自体は、分散型のグローバルマッププロジェクトであり、ブロックチェーンテクノロジーとコミュニティの貢献を通じて、詳細で動的でアクセス可能なマップシステムを作成することを目的としています。参加者は、マップデータをキャプチャして、レコーダーを駆動することでオープンソースのhivemapperデータネットワークに追加し、貢献に基づいてプロジェクトトークンハニーの授与を取得できます。ネットワークの効果を改善し、相互作用のコストを削減するために、HivemapperはSolanaに基づいて構築されました。
Hivemapperは2015年に最初に確立されました。元のビジョンは、ドローンを使用してマップを作成することでしたが、このモデルは拡張が困難であることが発見されました。生産。
Googleマップやその他のストリートビューやマップソフトウェアと比較して、Hiveマップごとにマップカバレッジをより効率的に拡張し、マップの鮮度を維持し、インセンティブネットワークとクラウドソーシングモードを介してビデオの品質を向上させることができます。
AIのデータに対する需要が発生する前に、Hivemapperの主な顧客には、自動運転セクター、航海サービス会社、政府、保険、および自動車産業の不動産会社が含まれます。今日、HiveMapperはAIとAPIを介して大規模なモデルに広範な道路と環境データを提供できます。地理的位置と視覚的判断。
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データソース：https：//hivemapper.com/blog/diversify —computer-vision-models with-global-magery-data/
現在、Hivemapper -Honeyプロジェクトの市場価値は1億2,000万ドルで、全流通の市場価値は4億9,600万ドルです。
上記の3つのプロジェクトに加えて、データトラックのプロジェクトには、グラフ-Grt（32億元、FDV 37億）も含まれています。 、このプロジェクトは、AIとsingularitynet、ASIに変換されます。信頼、透明性、トレーサビリティを確保するという前提。
AIの物語の2番目の視点：GPTは常に再び現れ、一般的な人工知能がやってくる
私の意見では、暗号化業界の「AIトラック」の最初の年は、GPTが世界に衝撃を与えた2023年です。 AI業界。
GPT4、Turboなどの機能はGPT3の後もアップグレードし続けていますが、人々はAIツールを使用し始めており、大規模なジョブ交換はまだ起こっていないようです。
それで、将来の「GPT」のAI分野と、一般の人々に衝撃を与えたAIの飛躍的な開発は、人々に自分の人生と仕事がこのために変わることを認識させるでしょうか？
この瞬間は、一般的な人工知能（AGI）の出現かもしれません。
AGIとは、特定のタスクに限定されないさまざまな複雑な問題を解決できる人間に似た包括的な認知能力を指します。AGIシステムには、高度な抽象的な思考、広範な背景知識、フィールド全体の常識推論と因果的理解、および専門的な移行学習があります。AGIのパフォーマンスは、包括的な能力の観点から、最高の人間のグループを完全に超えています。
実際、サイエンスフィクション、ゲーム、ゲーム、映画、テレビの作品のプレゼンテーションに関係なく、GPTの急速な普及後、AGIに関する一般の人々の一般の期待は、人間の認知のレベルを超えています。言い換えれば、GPT自体はAGIパイオニア製品であり、GM人工知能の予測バージョンです。
GPTがこのような大きな産業エネルギーと心理的影響を及ぼす理由は、その着陸の速度とパフォーマンスがフォルクスワーゲンの期待を上回っているためです。人々は、チューリングテストを完了することができる人工知能システムが本当に来たとは思っていませんでした。
実際、人工知能（AGI）が1〜2年後に再び「GPT時間」の突然性を再び現れた可能性があります。人々はGPTの支援に適応し、AIが単なるアシスタントではないことを発見しました。数十年にわたって人間のトップ科学者を閉じ込めてきた人々を含む創造的で挑戦的な仕事。
今年4月8日、マスクはノルウェーソブリン基金基金のチーフ投資家であるニコライタンゲンとのインタビューを受け入れ、AGIが登場した時期について話しました。
彼は次のように述べています。「AGIが人間の最も賢い部分よりも賢いと定義されている場合、2025年に登場する可能性が高いと思います。」
つまり、彼の推論によれば、せいぜい1年半かかると、AGIが来るでしょう。もちろん、彼は前提条件を付け加えました。つまり、「電気とハードウェアの両方が追いつくことができる場合」です。
AGIの出現の利点は明らかです。
これは、人間の生産性のレベルが地上での一歩となり、何十年もの間私たちを閉じ込めてきた多数の科学的研究の問題が解決されることを意味します。「人間の最も賢い部分」のレベルをノーベル賞受賞者のレベルとして定義すると、エネルギー、コンピューティングの力、データが十分である限り、無数の疲れを知らない「ノーベル賞受賞者」を持つことができることを意味します。そして、近くにいる人は最も困難な科学的問題です。
実際、ノーベル賞の受賞者は、能力と知性の観点から、100人の100人の教授の1人ほど貴重ではありません。彼と同等の人、彼の同様に良い同僚は、科学研究の並行宇宙でノーベル賞を獲得するかもしれません。しかし、大学のトップ大学と科学研究のブレークスルーに参加している人がまだ不十分であることは無力であるため、「すべての科学研究のすべての正しい方向を横断する」という速度はまだ非常に遅いです。
AGIを使用すると、エネルギーとコンピューティングパワーの完全な供給の場合、AGIは無制限の「ノーベル賞受賞者」レベルを持つことができ、可能な科学研究の突破口の方向を探り、技術的な改善は数十倍の数十倍の速さになります。より速いテクノロジーの改善により、たとえば10〜20年で100倍に増加していると考えられます。より少ないリソースを持つ人々が増え、一人当たりの富が急速に増加します。
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グローバルGDPの合計トレンドチャート、データソース：世界銀行
これは、2つの例を見てみましょう。
・2018年、ノーベル賞受賞者のフランシス・アーノルドは、授賞式で次のように述べていますSalesforce Research、Salicon UniversityのAIスタートアップは、「Nature-Biotechnology」の論文を発表し、異なる構造を持つ2つのタンパク質を見つけましたが、それらはすべて細菌性のあるものを持っています。抗生物質以外の細菌の対立ソリューションになることを願っています。言い換えれば、AIの助けを借りて、タンパク質の「創造」のボトルネックが突破します。
・以前は、人工知能のアルファフォールドアルゴリズムは、18か月以内に地球上のほぼすべての2億1,400万タンパク質構造によって予測されていました。この結果は、すべての人間の構造生物学者の結果の数百倍です。
変更が発生し、AGIの出現はこのプロセスをさらに加速します。
一方、AGIの出現によってもたらされた課題も非常に大きくなっています。
AGIは、多数の脳の労働者を置き換えるだけでなく、物理的なサービスオペレーターは「AIの影響が少ない」と考えられています。
当時、非常に遠かった2つの問題はすぐに現れます。
1。多数の失業者の雇用と収入
2。AIが遍在している世界では、AIと人間を区別する方法
WorldCoin \ WorldChainは、ソリューションを提供しようとしています。つまり、UBI（ベーシックインカム）システムを使用してベーシックインカムを一般に提供し、IRISベースの生物学的特性に基づいて人々とAIを区別しようとしています。
実際、UBIは人々を提供しますが、フィンランド、イングランド、および他の国々の基本的な収入も積極的に提案しています。
生物学的特性認識+ブロックチェーンに基づくUBI割り当ての利点は、さらに幅広い人口を持つこのシステムのグローバルな性質ですサービス（defi）、ソーシャル、ミッションクラウドソーシングなど。ネットワークでビジネスのコラボレーションを形成します。
AGIの出現によってもたらされるインパクト効果によってもたらされる対応する目標の1つは、10億3,000万ドルの市場価値を持つWorldCoin -wldであり、全流通市場価値は472億ドルです。
物語控除のリスクと不確実性
この記事は、Mint Venturesが以前にリリースした多くのプロジェクトとは異なります。予測。著者の物語控除は多くの不確実性に直面しており、これらのリスクまたは影響を与える要因につながりますが、これらに限定されません。
エネルギー：GPUアップデートのエネルギー消費が削減されます
AI周辺のエネルギー需要は増加していますが、NVIDIAに代表されるチップメーカーは、より高い消費電力を備えたより高いコンピューティング機能を提供しています前世代の主要なAI GPU H100の時間。もちろん、人々はAIから得られることを望んでいます。
データに関して：Q *「自己生産データ」を実現する計画
Open AIの内部情報は、オープンAIの従業員に送信された噂のプロジェクト「Q *」が常にありました。ロイターの意見によると、これは、Super Intelligent / General人工知能（AGI）の追求の道を追求するために、Open AIが道路で得たブレークスルーです。Q *以前に見たことのない数学的問題を解決できるだけでなく、現実世界でのデータフィードを必要とせずに、自己作成を通じて大規模なモデルに使用されるデータを作成することもできます。噂が真実である場合、高品質のデータによって制限されているAIモデルトレーニングのボトルネックが破られます。
AGIが来る：Openaiの隠された懸念
AGIの時代が来るかどうかは本当に不明です。Muskが言ったように、2025年に到着するでしょうが、これは時間の問題です。しかし、AGIの物語へのアプローチの直接的な受益者として、Worldcoinは結局のところ、「Openai Shadow Tokens」として認識されています。
5月14日の早朝、最新のGPT -4Oと、新しいSpring Product Launchカンファレンスの包括的なタスクスコアで実行された大規模な言語モデルの別のバージョンが実行されます。一般的なスコアの視点は、2番目のGPT 4ターボよりも4.5％高く、これは4番目のGoogle Gemini 1.5 Proよりも4.9％高く、これは最初のGoogleよりも最初のものです。最初に。
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GPT3.5が世界の初めにショックを受けた瞬間、Openaiの競合他社は非常に近い位置を追いかけました（ただし、GPT5はリリースされておらず、今年リリースされる予定です）。 Openaiが将来維持されるかどうかは、この答えがぼやけているようです。Openaiの主要な利点と支配的なステータスが希薄化または追い抜かれた場合、Openai Shadow Tokensとしてのシャドウトークンの物語のゴールドコンテンツも減少します。
さらに、WorldCoinのIRIS認定スキームに加えて、たとえば、この市場に参入し始めています。 10億ドル。また、Layerzero Labsは人類で実行されることを発表し、検証済みのノードネットワークを追加してZKを使用して資格情報を検証します。
結論
最終的に、著者はAIトラックのフォローアップの物語を実行しましたが、AIトラックはDefiなどの暗号化されたネイティブトラックとは異なりますテーマミーム（Nivine Memeに似たRNDR、Open AI Memeに似たWorldCoinなど）、読者は注意する必要があります。
