AIレースの次のダークホースを探す：投資ロジックとトークン推薦

執筆：hitesh.eth

翻訳：TechFlow

導入

AI関連の暗号資産（AIコイン）は、今回のブルマーケットで強力なパフォーマンスを発揮するだろう。今後数か月のうちに、AIセクターには100以上のAIコインが登場する見込みだ。

しかし、その90％は長続きしない。したがって、あなたが注目すべきは、残りの10％に含まれる、投資リターン100倍をもたらしてくれる可能性のあるAIコインである。

次なる高リターンを生むAIコインを見極めるための論理的枠組みを以下に詳述する。

本文

人工知能（AI）は、Web3を含め、ほぼすべての業界を変革する技術である。

そのため、AIのユースケースの一つとして、暗号資産ユーザーがより多くの収益を得られるようなツールやアプリケーションの構築がある。

この分野はまだ十分に探求されておらず、注視すべき重要な領域である。

個人ユーザーが複雑な取引や投資作業を簡単に実行できるプロジェクトを探すべきだ。

DeFiファーミングは誰もがやりたいと思っているが、その性質上、さまざまなDeFi戦略を理解できる人は限られている。

私は近い将来、AIで訓練されたモデルがこの分野で広く利用されると考えている。

Mozaicは、AIをDeFiファーミングに応用した代表的なプロジェクトであり、今後彼らよりも優れたプロジェクトが必ず現れるだろう。

X（旧Twitter）：@Mozaic_Fi

公式サイト：https://mozaic.finance/

また、PAAL AI のようなチャットボット構築支援プロジェクトや、AEGIS AIのように暗号資産のセキュリティを分析するプロジェクトなどもある。

開発者がさまざまなタイプのAIアプリケーション（特にロボット）を構築できるよう支援するインフラにも注目が必要だ。

次に、AIとブロックチェーンのもう一つの側面について話す。つまり、ブロックチェーンがAI／機械学習の効率性、コスト、プライバシーを向上させるために活用される点である。

これを「分散型インフラサブセクター」と呼べる。ここには、分散型AI／機械学習、コンピューティング、ZKMLといった有望なユースケースが含まれる。

Bittensorのような分散型AI／MLプラットフォームはその好例であり、AI研究者が独自に構築したLLMモデルを基にさまざまなアプリケーションを開発できるようにしている。

開発者はこれらのアプリを通じて収益化でき、経済全体は$TAOトークンによって支えられている。

数か月前、TAOの時価総額は2億ドルだったが、現在は40億ドルを超えている。

これは主に熊市期に上昇したため、ほとんどの人がこの上昇トレンドを逃しており、今や次のTAOを探すことに熱心になっている。

もし次世代の大型分散型AIインフラプロジェクト（たとえばTAOのようなもの）を追っているなら、注目すべきポイントはLLMモデルの性能である。

Bittensorは昨年、 Cerebrasと協力して最先端の軽量LLMモデルを開発し、AIコミュニティ内で大きな話題となった。

これは画期的な成功であり、彼らの技術的正しさを証明した。

彼らは、プロジェクトの複雑な基本原理を共有・解説することに情熱を注ぐ素晴らしいコミュニティを築いた。

したがって、次の$TAOとなるプロジェクトも、AIコミュニティからの同様の支持を得ており、熱狂的なフォロワーを持っている必要がある。

トップクラスの投資機関から強い支援を受けている場合、パートナーシップを早期に構築し、ネットワーク効果を生み出す可能性が高くなる。

したがって、RitualやgensynのようなVC出資のAIプロジェクトにも注目すべきだ。

Ritual

X（旧Twitter）：@ritualnet

公式サイト：ritual.net

Gensyn

X（旧Twitter）：@gensynai

公式サイト：gensyn.ai

AI／MLインフラの話を終えたので、次にコンピューティングについて述べる。この分野のリーダー的存在はAkash Network とRender Networkである。

両者とも分散型GPU市場を運営しており、GPUをレンタルすることでトークン報酬を得ることができる。

GPUの構成およびGPUインフラ利用コストが、このサブセクターの成否を左右する要因となる。

新規参入プロジェクトとしてはio.netのようなものがあり、Render、Solana、Filecoinと協力してGPUリソースを統合し、市場を支配しようとしている。これにも注目が必要だ。

さらに、私が次なる大イベントになると確信している別のサブセクターがZkMLである。ここをクリックして、ZkMLに関する私の考察を読む。

以上が、現存および今後登場するAIプロジェクト群に対する私の観察である。ご一読いただき感謝する。