Big Ideas 2024暗号化リスト：BTCに影響を与える方法

書面による記事：0xxz@：

有名なウォールストリートの投資家キャサリン・ウッドとその箱舟の投資は、2017年以来「ビッグアイデア」レポートをリリースしました。これは常に市場の注目を集めています。

Big Ideas 2023を使用して、Arkは、5つの主要なカテゴリのテクノロジーが私たちの時代を定義していると考えています。パブリックチェーン、AI、エネルギー貯蔵、ロボット工学、およびシーケンスの複数のグループです。

「Big Ideas 2024」レポートは163ページと15パートです。技術収束の完全なビューを除いて、他の14パート2023年には、AI、ビットコイン構成、ビットコインとスマートコントラクトの4つの暗号通貨とWeb3sがあります。

「Big Ideas 2024」レポートは、2024年に中国の新年中にリリースされました。レポートの内容、特に暗号化の内容は、SMCネットワークに完全に翻訳されていませんでした。Bitchainは、コンテンツのこの部分を読者にまとめました。

読書体験に対応するために、2023年にビットコイン構成、ビットコイン、スマートコントラクト、および最後にAIパートを配置します。

ビットコイン構成

ビットコインなどのデジタル資産は、新しい資産カテゴリです

ARKの調査によると、ビットコインは独立した資産カテゴリになりました。これは、機関投資ポートフォリオにおける戦略的配分の価値があります。

ビットコインは、長期にわたってすべての主要資産よりも優れたパフォーマンスを発揮しました

過去7年間で、ビットコインの平均年間収益率は約44％ですが、他の主要資産の平均収益率はわずか5.7％ですエッセンス

全体として、長期的な投資家は時間の経過とともにビットコインの利益を保持しています

「時間と選択」：ビットコインのボラティリティは、その長期的なリターンをカバーする可能性があります。短期的には大幅な評価または減価償却が発生する可能性がありますが、長期的な投資ビジョンは常にビットコインに投資するための鍵となっています。「いつ」に巻き込まれたのではなく、「歴史にはどれくらいの時間がかかりますか？」エッセンス

ビットコインと従来の資産との相関は非常に低い

歴史的に、ビットコインの価格動向は、他の資産カテゴリとはあまり関係ありません。過去5年間で、ビットコインリターンと従来の資産カテゴリの平均相関はわずか0.27です。

ビットコインは、リスク調整リターンを最大化する上で重要な役割を果たすことができます

ARKの研究は、従来の資産のボラティリティとリターンに焦点を当てており、リスク調整を最大化しようとする投資ポートフォリオは、2023年に資金の19.4％でビットコインに分配されるべきであることを示唆しました。

5年に基づいて、過去9年間で、ビットコインの構成はリスク調整とリターンを最大化できます

分析によると、2015年には5年以内に、リスク調整リターンを最大化する最適な構成比は0.5％でした。それ以来、同じ根拠に基づいて、ビットコインの平均構成は4.8％であり、2023年だけで19.4％に達しました。

Bitcoinにはどのような影響がありますか？

25兆ドルの世界的な投資資産ベースからのビットコインの割り当ては、価格に大きな影響を与えます。

1％の構成により、ビットコインの価格は120,000ドルになります。

2023年のビットコイン

ビットコイン価格は2023年に155％上昇し、市場価値は8億2,700万ドルに増加しました

ビットコインの価格は、過去4年間でチェーンの平均市場価値を突破しました

チェーン上の平均市場価値は、リスク回避とリスク選好の間の信頼できる分裂です。歴史上、ビットコインの価格が平均市場価値を破ると、通常、強気市場の初期段階をマークします。

2023年の2023年の暗号化危機に対する重要な答えを提供しました

米国の大規模な銀行の閉鎖中、ビットコインは避難所になりました

2023年初頭、米国の銀行の歴史的な失敗の間に、ビットコインの価格は40％以上上昇しました、ハイライト

碑文の数の急増は、ビットコインネットワークにトランザクションの決済に加えて他の機能があることを示しています

2023年1月に開始されたビットコインの碑文は、ブロックチェーン内の場所に基づいて、各「CONG」（ビットコインの最小ユニット）に番号を割り当てる一意の数字システムを導入しました。各コングは認識され、変更されていないため、ユーザーはデータ、画像、またはテキストを記録できます。NFTのスマートコントラクトを必要とする他のブロックチェーンとは異なり、ビットコインの碑文はビットコインブロックチェーンの下部にあります。

トランザクションのスケールとブロックスペースに対する碑文の影響により、議論が引き起こされました。碑文は自由市場の製品であり、ビットコインの健康革新を表していると考えています。

ビットコインの基礎は2022年の危機に問題はなく、2023年に安定した発展を維持し続けています

アメリカの商品先物取引所のCMEはビナンスを超え、世界最大のビットコイン先物取引所になりました

2022年の暗号市場の鉱山後のより多くの規制とより安全なインフラストラクチャの需要の増加により、ビットコインの市場の発展は米国に変わりました。

ビットコインは信頼できるヘッジ資産に進化しています

マクロ経済の不確実性の増加と、従来の「保険資産」に対する信頼の低下により、ビットコインは実行可能な代替オプションになりました。

ビットコインは2024年に主要な触媒に直面します。

ビットコインスポットETF発行、ビットコインハービング、制度的受容、監督の進捗状況

スマートコントラクト

パブリックチェーンに展開されたスマートコントラクトは、グローバリゼーション、自動化、監査の代替品を提供します。これは、賃料を求める仲介者や従来の金融インフラストラクチャに代わることができます。

2022年の「暗号化市場の危機」の後、安定した通貨、トークン、容量拡張技術など、一部のデジタル資産ソリューションが市場で好まれています。

ARKの調査によると、チェーン上の金融資産の価値の増加により、分散型アプリケーションに関連する市場価値が年間32％の割合で増加する可能性があり、これにより2023年の7750億米ドルから5.230兆ドルに増加する可能性があります。 2030ドル。

スマートコントラクトはインターネット金融システムの基礎です

新しいものとして、スマートコントラクトは新しいインターネットネイティブの金融システムを促進しています。最大のインテリジェントな契約ブロックチェーンにより、複数のネットワークがチェーンアクティビティをサポートし、市場シェアを競い合っています。

安定した通貨は、スマートコントラクトの価値提案を強調しています

新興市場における悪性インフレと世界的な不安定性の増加を考慮して、安定したコインが米ドルに到達するための需要は急上昇しています。過去3年間で、世界中の積極的な安定通貨アドレスの数は、年間93％の割合で171,000から120万人に増加しました。2023年、安定した通貨移転量はマスターカードを超えました。

従来の金融資産はチェーンに移されています

活性化により、金融担当者は、従来の金融市場よりも公共チェーンの取引、住宅ローン資金を追跡、取引、住宅ローン資金を追跡、追跡、抵当にすることができます。2023年、トークンの資本資金は7倍以上増加して8億5,000万ドルになりました。初期の資金は恒星のブロックチェーンで始まりましたが、イーサリアムは2023年にヴィングア財務省の最大の市場になりました。

開発者は、ベア市場で契約を最適化しました

暗号化市場の危機と2022年のその結果に直面して、コア開発者は技術的なルートチャートを促進し、ブルマーケットの次のラウンドを支援するための合意を強化します。EthereumはPOSコンセンサスメカニズムに正常に移行し、Solanaは継続的な動作時間の新しい記録を設定しました。

L2ネットワークは、イーサリアムエコシステムのトランザクションを拡大しました

2021年の初め以来、20以上のL2ネットワークが開始されており、Ethereumは1日の平均取引量を4倍拡大してコストを削減できました。初期の成功にもかかわらず、ほとんどのL2ネットワークは集中化によって制御されます。ユーザーと開発者のL2の急増の急増の経験は複雑になっています。

低コストではチェーンの参加が増加しています

トランザクションのコストが削減されると、チェーン参加（毎日のアクティブアドレス（DAU）とムーンアクティブアドレス（MAU）の比率での測定）が増加しました。

Solanaのような単一チェーンは、垂直拡張の代替品を提供します

スマートコントラクトネットワークの設計は、家の重量を量る必要があります。イーサリアムの生態系は優先度によって分散化されており、拡張プロセス中により複雑になります。Solanaは、ユーザーとアプリケーション開発者が優先順位を介して単一層のスケーラビリティを考慮し、魅力を獲得しているシンプルなアーキテクチャを維持しています。

スマートコントラクトは、金融サービスコストを大幅に削減できます

世界の経済成長、金融の増加、株式複数の拡大などの要因により、世界の金融資産価値は2000年の140兆ドルから2020年の51.0兆米ドルに拡大しました。グローバルな金融システムの運用コストは、金融資産価値の増加とともに同時に増加しています。年間収益総収益を持つ20兆ドルの金融サービス業界として、そのレートはすべての金融資産と比較して3.3％です。スマートコントラクトは、経済的負担を大幅に軽減できます。

2030年までに、インテリジェント契約ネットワークには4,500億ドルの費用がかかる可能性があります

スマートコントラクトは、従来の金融コストのごく一部で、チェーン上の資産の作成、所有権、管理を促進することができます。金融資産がインターネットのようなブロックチェーンインフラストラクチャに譲渡され、分散型金融サービスの割合が従来の金融サービスの3分の1である場合、スマート契約は2030年までに年間4,500億米ドルを超えるコストを発する可能性があり、創造の作成、創造は、それぞれ78％と32％の複合年間成長率で増加しました。

ai

GPT-4などのさまざまなテストで超ヒューマンレベルを示すAIモデルは、前例のない生産性爆発を生み出すはずです。ChatGptの「iPhone Moment」に企業が不意を突かれ、AIの可能性を使用しようと急いでいます。

コストの急速な減少とオープンソースモデルの出現により、AIは効率を改善するという約束をはるかに上回ることができます。2030年までに、知的労働者の生産的な力が、今後5〜10年で、実際のGDPの成長が記録を加速して壊す可能性があると思われるように、引き継ぐことができる場合です。

ChatGptは消費者を満足させ、会社に驚いています

Googleが2017年に変圧器アーキテクチャを発明して以来、長年の進歩の後、ChatGptは世代AIの一般の理解を触媒しました。これは、Developerの単なるツールではありません。ChatGPTのシンプルなチャットインターフェースは、あらゆる言語を話すことができることを可能にします。2023年、エンタープライズは、Generation AIを理解して展開するためにスクランブルしました。

AIは生産性を大幅に向上させました

Github CopilotやReplit AIなどのコードアシスタントは、ソフトウェア開発者の生産性と仕事の満足度を改善する早期の成功したケースです。AIアシスタントは、知的労働者のパフォーマンスを改善しています。

基本モデルはフィールド全体で改善されています

より大きなトレーニングデータセットとより多くのパラメーターを使用すると、GPT-4はGPT-3.5よりも大幅に優れています。ますます基本的なモデルは、「マルチモーダル」になりました。サポートテキスト、画像、オーディオ、ビデオ – ダイナミックで使用しやすいだけでなく、より高いパフォーマンスでもあります。

Wenshengtuモデルはグラフィックデザインを再構築しています

トロント大学の研究者が初めてモダンウェンシェンモデルを初めて立ち上げました。イメージモデルの出力は、プロのグラフィックデザイナーの作品に匹敵するようになりました。人間のデザイナーは、緑の草を通る象のグループなど、数時間以内に画像を作成するために数百ドルを費やすことができます。Wenshengtuモデルは、数秒で数セントで同じ画像を生成できます。Adobe Photoshopなどの専門的なアプリケーションや、LensaやChatGPTなどの消費者アプリケーションは、画像モデルを製品やサービスに統合します。

クリエイティブテキストコンテンツのコストが急落しました

過去1世紀には、書かれたコンテンツを作成するコストは、実際の価値が比較的安定しています。過去2年間で、コストはLLMの執筆の質とともに急落しました。

AIトレーニングパフォーマンスは急速に改善されています

AIの研究者は、パフォーマンスを向上させ、コストを削減するために、トレーニング、推論、ハードウェア、モデル設計全体で革新しています。

トレーニングコストは引き続き年間75％減少しています

Wrightの法律によれば、ハードウェアを計算するハードウェアの改善により、AI相対コンピューティングユニット（RCU）の生産コストが年間53％削減され、アルゴリズムモデルの改善によりトレーニングコストを47％削減できます。言い換えれば、ハードウェアとソフトウェアの統合は、2030年のAIトレーニングのコストを年間75％の割合で促進することができます。

生産ケースの出現により、AIの焦点は推論のコストに移行しています

研究者が当初、LLMトレーニングコストの最適化に焦点を合わせた後、推論のコストが優先事項として使用されました。エンタープライズベースのユースケースに基づいて、推論のコストは年間成長率の約86％で低下し、トレーニングコストよりも速く減少するようです。今日、GPT-4ターボに関連するGPT-3は、1年前のGPT-3よりも低いです。

オープンソースコミュニティは、プライベートモデルと競合しています

OpenaiとGoogleのクローズドソースモデルに挑戦するために、オープンソースコミュニティとその企業大手メタは、世代AIへのアクセスを民主化しています。全体として、オープンソースモデルのパフォーマンスの改善は、最近閉じたソースモデルよりも高速です。

言語モデルのパフォーマンス改善には、細心のテクノロジーが必要です

GPT-4は、SATから上級ワインメーカーまでの標準化された教育テストにおいて、普通の人間よりもはるかに優れています。しかし、ウィンノグラフィーの測定によれば、それは常識の推論で人間レベルに遅れをとっています。スタンフォード大学のフレームワーク – 言語モデル（ヘルム）の全体的な評価は、最も包括的で更新された評価方法の1つです。

言語モデルは、そのパフォーマンスを制限するためにデータを使い果たしますか？

コンピューティングパワーと高品質のトレーニングデータは、モデルパフォーマンスの主な貢献のようです。モデルがより大きくなり、より大きくなると、より多くのトレーニングデータが必要になりますが、データが不十分であるため、モデルのパフォーマンスが停滞しますか？Epoch AIは、2024年までに、本や科学論文などの高品質の言語/データソースが使い果たされる可能性があると推定していますが、まだ多くの未開封の視覚データがあります。

カスタマイズされた人工知能製品には、より大きな価格設定力が必要です