MT Capital レポート：AI × Cryptoの交差点における機会と課題

2024.03.12

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MT Capital レポート：AI × Cryptoの交差点における機会と課題

「AI × Crypto分野の発展は一時的なブームではなく、持続可能である。」

2024.03.12 - 11:21:19

Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察

「AI × Crypto分野の発展は一時的なブームではなく、持続可能である。」

By Xinwei, Ian

TLDR

我々は、AI x Crypto分野の発展が一時的なブームにとどまらず持続可能であると考えており、AI技術の進化とともに時間の経過と共に、この分野への資金流入や注目が継続的に増加し、複数の発展フェーズをもたらすと予想しています。したがって、AI x Crypto分野への参画は実行可能であるだけでなく、戦略的に必須な選択と言えます。
AI x Crypto分野では、AIエージェント、分散型コンピューティング、データ、オラクル、ZKML、FHEML、コプロセッサ、ミーム、ベーシックインカム、生成アートプラットフォーム、ゲームなど多くのサブカテゴリーが見られます。その中でも特に分散型コンピューティングは注目に値し、GPU計算からアルゴリズムモデルまで、大きな革新の余地があり、極めて高い計算能力（算力）需要を持つ領域です。算力は一種の合意形成手段として機能し、その価値ポテンシャルはパブリックチェーンの時価総額の天井と同等とされる可能性があります。また、ZKML、FHEML、コプロセッサといった初期段階ながら潜在力の大きい分野も今後有望視しています。
現在の市場流動性、プロジェクトのファンダメンタルズ、コミュニティの影響力を考慮すると、Worldcoin、Arkham、Render Network、Arweave、Akash Network、Bittensor、io.netはいずれも主導的立場にあり、成長ポテンシャルを備えた主要プロジェクトであると考えています。

はじめに

過去数年間で、AI x Crypto分野は前例のない発展と変革を遂げてきました。この新興分野はブロックチェーンと人工知能という2つの最も破壊的な技術を統合し、分散化された手法によってAIアプリケーションに力を与えることで、透明性、安全性、ユーザーのコントロールを高めることを目指しています。生成AIの台頭をはじめとするAI技術の急速な進展、そして分散型ソリューションに対する需要の高まりにより、AI x Cryptoはテクノロジー分野において最もエキサイティングなイノベーションの最前線の一つとなっています。

AI x Crypto分野における資産化の新たな地平：算力、モデル、データの革新

Cryptoの最も直接的なユースケースは「資産化」ですが、AI x Crypto分野では、「算力の資産化」「モデル／エージェントの資産化」「データの資産化」が三大シナリオです。

算力の資産化には、大きく分けて二つの方向性があります。すなわち「分散型コンピューティング」と「AIエージェントの分散型推論」です。分散型コンピューティングは、分散ネットワークを活用してAIモデルのトレーニングを行うことに焦点を当てています。一方、AIエージェントは学習済みのAIモデルを利用して分散型推論を行います。これらのAIエージェントは分散ネットワーク上に配置され、自動取引、知識アシスタント、セキュリティ監査など、さまざまな知的サービスをユーザーに提供できます。

しかし技術面から見ると、現時点での大規模AIモデルのトレーニングは膨大なデータ処理と高速通信帯域を必要とし、ハードウェア設備に非常に高い要求を課します。現在、Transformerベースの大規模モデルのトレーニングには、NVIDIA H100またはA100のようなハイエンドCPU、GPU接続用のNVLink技術、複数のデータセンター間のトレーニングを支える100Gbps以上のネットワーク接続を実現する専用光ファイバスイッチなどが一般的です。これらのモデルは数十億から数百億ものパラメータを持ち、深層ネットワークアルゴリズムを実行するために強力な計算能力とビデオメモリが必要です。さらに、迅速なデータ供給のために高速ストレージとネットワーク帯域が不可欠であり、I/Oボトルネックを回避する必要があります。モデル並列やデータ並列などの並列計算戦略は、複数GPU間の効率的な同期を実現するために、内部および外部ネットワークの高速帯域を必要とします。こうした要件は、現時点での技術水準とコスト条件下で、分散型AIトレーニングに巨大な課題をもたらしています。

一方、AI推論は計算能力や通信帯域の要求が相対的に低いため、分散化方式の採用がより現実的かつ実行可能です。これが、現在の市場で算力関連プロジェクトの多くがトレーニングではなく推論に集中している理由です。とはいえ、コストパフォーマンスと信頼性の観点から、現段階では依然として中央集権型ソリューションが優位を保っています。

モデル／エージェントの資産化も重要な方向性の一つであり、特にGPTのような大規模言語モデルの登場により、注目を集めています。ユーザーはAIベースの仮想キャラクターとインタラクションできます。これらのAIエージェントをNFT化することで、売買・収集・交換が可能になり、芸術品取引のように扱うことができます。しかし、この方向性のプロジェクトは技術的ハードルが低く、革新性に欠け、AIとCryptoの統合度も低い傾向があります。多くのプロジェクトが単にAIモデルをNFT化しているだけで、AIとCryptoの真の接点について深く考察していないため、同質化競争に陥りやすいです。また、エージェント自体はクラウドサーバー上に保存されており、所有権証明だけをNFTとしてブロックチェーン上に置いている場合が多く、Cryptoとの統合度は浅いままです。

データの資産化もAI x Crypto分野における重要な方向性の一つで、分散型技術とインセンティブメカニズムを活用して、個人データや企業内データなど通常プライベート領域に留まる大量のデータ資源を解放・利用することを目指しています。こうしたデータが大規模モデルのトレーニングやファインチューニングに使えるリソースに転換されることで、AIモデルの特定分野における専門性と効率が大幅に向上します。しかし、データの多様性、品質、使用用途、プライバシー保護などの要素がデータ資産化の複雑さを増しており、標準化は大きな課題です。標準化できないデータをNFT化することは可能ですが、これにより流動性が高く、取引しやすい市場を構築する難しさが浮き彫りになります。

分散型データアノテーションはデータ資産化の一環として、「Label to Earn」モデルやクラウドソーシングプラットフォームを通じ、コミュニティメンバーに報酬を与えることでデータアノテーションへの参加を促進し、データの可用性と品質を向上させ、同時にコストと時間を削減します。このような分散型労働力のアプローチは、アノテーションの効率と品質を確保するとともに、参加者が公正な報酬を得られる仕組みを提供し、データ資産化に新たな道を切り開いています。

出典: MT Capital

以上からわかるように、現時点で実際に成立しているAI x Cryptoのユースケースは限定的であり、多くの方向性は参入障壁が低く、最近の市場の盛り上がりは主に資本操作とFOMO（恐怖による投資）によるものです。AI x Crypto分野には以下のような核心的な課題があります：

ビジネスモデルが未熟である：AI x Cryptoはまだ非常に初期の段階にあり、両者を結合しようとする多くのプロジェクトが成熟しておらず、それぞれの強みを十分に発揮できていません。今後、両分野に深い理解を持つチームが参入することで、AIの技術力とCryptoの特性を深く統合した解決策がさらに開発されると期待されます。

跨学科的専門知識と人材の嗜好という二重の課題：AI x Cryptoプロジェクトのチームは、AI分野に深いバックグラウンドを持つか、Web3や暗号通貨に精通しているかのいずれかに偏ることが多く、両方を兼ね備えるのは難しいです。これは技術革新やビジネスモデルの探索能力を制限するだけでなく、有能なAI人材が暗号業界に関与することを避けがちな傾向を反映しています。こうした跨学科的知識の不足と人材の嗜好の矛盾が、この分野のイノベーションを妨げる主要な障壁となっています。将来的には、AIと暗号技術の両方に洞察力を持ち、跨領域で活動できるチームが、この分野の革新と進歩の鍵となるでしょう。

内部からのエンパワーメントにおける技術的課題：CryptoがZKMLやFHEMLなどを通じてAIに内部から力を与えようとする際には、拡張性の低さが主な課題となり、実際の応用で制約を受けます。同様に、AIがCryptoに内部から力を与えようとする場合も、既存システムへの統合という複雑な工学的問題に加え、その統合がシステムのパフォーマンスを損なわないようにする必要があります。これら二つの側面の課題は、AIとCryptoを深く融合させる際に、革新的な技術的解決策だけでなく、それらを実装する際の複雑さと拡張性の問題を克服する必要があることを示しています。

困難はありますが、それでも我々はAI x Cryptoがこのサイクルにおける最重要分野の一つであると確信しています。AIとCryptoの融合は、強力な技術的ポテンシャルと応用の将来性を示しており、現在のテクノロジー・投資分野において独特で重要な地位を占めています：

1. AIのテクノロジー革命としての地位：AIは次世代のテクノロジー革命を牽引する中心的存在と広く認識されています。前回のメタバースを中心とした概念と比較すると、AIはより多くの実用的応用とユーザーデータ検証を必要とする点で差異があります。特にRobloxやMetaといったメタバース関連企業の株価が急落したことで、メタバースの熱狂は急速に冷めました。一方、OpenAIのような非上場ハイテク企業は、現段階では収益で自らの価値を証明する必要がありません。メタバースと比べ、AIは実用性と技術革新においてより広範な影響力を持ち、医療、教育、交通、セキュリティなど多くの分野に浸透し、ハイテク産業全体のアップグレードを推進する力を備えています。分散型算力はAIの潜在能力をさらに解放し、AIモデルのトレーニングと推論に必要な計算リソースを分散ネットワークを通じて提供することで、AI技術の進歩と広範な普及を促進します。

2. **算力の重要性**：AI x Cryptoプロジェクトにおいて、算力の重要性は言うまでもありません。算力はAIモデルのトレーニング効率と成果に直接関係するだけでなく、プロジェクトの技術力と市場合意を測る重要な指標でもあります。算力が高いほど合意が強く、時価総額も高くなる傾向があります。より多くの企業や個人が分散型算力の提供に参加することで、リソースの最適配分が実現され、算力マイニングやAI算力ホスティングなど新たな経済モデルや価値分配方法の探求が促進されます。

代表プロジェクト

Worldcoin

WLDが最近好調な理由はシンプルです。2月15日、OpenAIはテキスト指示から最大60秒の高精細映像を生成可能なビデオ生成大規模モデル「Sora」を発表しました。この映像は高度にリアルな背景、複雑なマルチアングルショット、感情豊かなマルチキャラクターストーリーを含み、現実世界の物理的常識に対する深い理解を示しています。人々がGPT-5のリリースを待つ中、SoraのインパクトはGPT-5のリリースに匹敵するものでした。

この出来事は再びAI分野への関心を高めました。Worldcoinの創設者であるサム・アルトマンがOpenAIのCEOでもあることは周知の事実です。マーケットメーカーの操作もあり、WLDは年初の市場で最も注目を集める存在となりました。

Worldcoinは主に「身元認証」と「デジタル通貨の配布」の二つの領域に関わります。噂によれば、OpenAIは人間の指示を深く理解し、それに従って行動する2種類のエージェントロボットを開発中であり、これが汎用人工知能（AGI）達成の最後の一歩とされています。このステップに到達すれば、ほぼすべての職業が代替され、大多数の人が失業する可能性がありますが、彼らが飢えてはいけません。そこでOpenAIはWorldcoinを通じてベーシックインカム（UBI）を配布する必要があり、虹彩認証を通じて毎月6WLDを受け取れるようになります。

しかし詳細に分析すると、WLDには実質的なユースケースがなく、むしろ投機目的の「空気コイン」として扱われている面があります。もし将来WLDが本当にUBIの配布に使われるなら、ステーブルコインではない形式ゆえに様々な問題を引き起こす可能性があります。そのためWorldcoinのホワイトペーパーや創設者がWLDの役割について話す際は、あいまいな表現が多いのです。

WLDはおそらく永遠にミームコインのままでしょう。とはいえ、これにより投資価値がないとは限りません。時価総額で見ると、WLDはDOGEと似た位置づけです。もしアルトマンの知名度がマスクを上回れば、WLDはDOGEと同じ時価総額に達する可能性もあります。ただし、単価の高さは頂級ミームコインとしてのポテンシャルを一定程度制限しています。もしWorldcoinの価格がより手頃になれば、その魅力はさらに高まるでしょう。AI分野のトップ人物であるSam Altmanの発言やAI分野の重大イベントは、Worldcoinの市場に大きな影響を与え、投資対象としての魅力と不確実性を高めています。

将来、分割通貨（スプリットコイン）の措置を取る、つまりより低い単価と高い流通量でWorldcoinの市場ポジショニングを再定義する戦略は、価格の急騰を引き起こす可能性があります。

現状、Worldcoinの市場ポジショニングと実用性には一定の曖昧さがあり、一部の人々からはミームコインと見なされていますが、アルトマンの影響力とAI分野の急速な発展がWorldcoinに独自の市場原動力を与えています。将来、スプリットコインなど適切な市場戦略を取れば、Worldcoinは市場で無視できない存在になる可能性があります。

出典: https://foresightnews.pro/article/detail/53744

Arkham

Arkhamは2020年にアメリカに設立され、創設者兼CEOのMiguel Morelが率いるチームで運営されています。チームには運用責任者のZachary Lerangis、BD責任者のAlexander Lerangis、機関関係担当のJohn Kottlowskiが含まれます。Arkhamはすでに1200万ドル以上の資金調達を完了しており、Binance Labsから250万ドルのパブリックラウンドを含んでいます。創設者は暗号業界のベテランで、以前は高インフレ経済圏向けのステーブルコインプロジェクト「Reserve」を立ち上げており、Peter Thiel、Sam Altman、Coinbase、Digital Currency Groupなどが投資家として名を連ねています。

Binanceは2023年7月10日、Arkhamのトークン$ARKMをLaunchpadで上場すると発表しました。これはBinanceがツール系製品を初めて取り扱ったケースであり、大きな注目を集めました。

Arkhamは、AIアルゴリズムを用いてブロックチェーンデータを分析するプラットフォームで、ブロックチェーンアドレスと現実世界の実体を関連付けることで、ユーザーに背後の行動全体像を提供します。Arkhamは最近、「Arkham Intel Exchange」というブロックチェーンインテリジェンス取引プラットフォームをリリースしました。このプラットフォームでは、ユーザーが報奨金を出して情報をリクエストでき、情報提供者はその対価を得られます。また、ユーザーが任意の暗号取引を検索・フィルタリング・ソートできる強力なツールを提供し、市場活動の裏にある実体や個人情報を明らかにします。

Binance上場に加え、Kraken、OKX、Hotbitなど複数の取引所でも$ARKMの取引がサポートされています。

Arkhamは「Intel-to-Earn」というモデルを導入し、ブロックチェーン上の買い手と売り手をマッチングすることでインテリジェンス経済を実現しています。プラットフォームのトークン$ARKMは、分析プラットフォームの料金支払い、ガバナンス投票、ユーザーインセンティブに使用されます。$ARKMの総供給量は10億個で、上場時の流通量は1.5億個（総供給量の15%）、テストサイトの登録ユーザーは20万人に達しています。取引所上場後、取引量は1億ドル規模に達すると予想されています。

Arkhamは主に「ブロックチェーン分析ツール」と「インテリジェンス取引市場」の二つの構成要素からなります。分析ツールは実体ページ、トークンページ、ネットワークマッピングなどを通じて、ユーザーに包括的なデータインサイトを提供します。Arkhamは独自開発のAIエンジンUltraを使用し、ブロックチェーンデータの匿名性を解除し、アルゴリズムでアドレスと現実世界の実体を紐付けます。インテリジェンス取引市場では、報奨金、オークション、データ共有などを通じて情報の売買が可能です。Arkhamは、掲載・オークションに対して2.5%の作成料、報奨金支払い・成功オークションに対して5%の受け取り料を徴収することで、プラットフォームの長期運営を維持しています。

他のデータ分析プラットフォームと比較して、Arkhamにはいくつかの特長があります。例えば、トークンのユースケースを作り出し、インテリジェンス取引所を通じてオンチェーンデータの価値取引を実現し、データアナリストに知識のマネタイズチャンスを提供すること。手数料収入による自己インセンティブ化でプラットフォームの持続可能性を高めること。ユーザーの過去の投資ポートフォリオを追跡できるアーカイブ機能を提供すること。データグラフの可視化により研究コストを下げることなどです。一方で、対応するパブリックチェーンの数が少なく、Nansenなどの競合と比べ機能面で差があること。トークンユースケースの模倣可能性が低く、一般投資家の吸引力が限定的であること。自社のデータ処理能力が弱く、外部のデータチームに依存していることなどの課題もあります。

Arkhamはブロックチェーン情報分析分野で先行者優位と広い市場空間を持ちつつ、まだ初期段階にあり、ビジネスモデルの検証、エコシステム構築、スケーリングには時間がかかります。リスクとしては、オンチェーン情報分析の普及に時間がかかること、ユーザー教育コストが高いこと、ビジネスモデルの模倣性が限定的であること、ユーザーが主に専門家に偏ること、人的情報処理に依存し運営コストが高くリスクが大きいこと、情報品質にばらつきがあり評判リスクがあること、規制政策の不確実性などがあります。

https://foresightnews.pro/article/detail/48222

Render Network

Render Networkは2020年4月の開始以来、GPU計算力を必要とするユーザーと余剰計算リソースを持つサプライヤーを結ぶ、先進的な分散型レンダリングプラットフォームとなっています。このプラットフォームは主にAI、VR、マルチメディアコンテンツ制作など、高負荷な計算を必要とする分野にサービスを提供し、タスクの複雑さ、緊急度、利用可能なリソースを考慮した独自の動的価格設定戦略により、公平かつ競争力のある市場環境を実現しています。これにより、GPU所有者は自分のデバイスをRender Networkに接続し、OTOYが開発したOctaneRenderソフトウェアを使ってレンダリングタスクを受託・完了できます。対価として、ユーザーはタスクを完了した個人にRNDRトークンを支払い、OTOYはそのうちの一部を取引促進とネットワーク運営の費用として徴収します。

Render Networkはアメリカに本社を置き、Jules Urbachが創設しました。UrbachはRender Networkの創設者であると同時に、OTOYの創設者兼CEOでもあり、3Dレンダリング技術と分散型計算プラットフォームの発展に深い知見と貢献を持っています。

Render Networkは戦略的資金調達を含む複数ラウンドの資金調達を完了しています。2021年12月21日、Multicoin Capital、Alameda Research、Sfermion、Solana Ventures、Vinny Lingham、Bill Leeなど著名な投資機関・個人が出資する戦略的資金調達で3000万ドルを調達しました。また、2018年1月にはICOを通じて116万ドルを調達しており、これらの資金調達は技術開発と市場拡大を支援するだけでなく、市場が分散型レンダリングサービスの潜在力に高い評価を下していることを示しています。

Render NetworkはRNDRトークンのP2Pネットワーク機能を活用し、空きGPUリソース提供者間で効果的にワークロードを分配するとともに、インセンティブメカニズムを通じてノードが未使用の計算能力を共有するよう促進しています。これによりリソースの利用効率を最大化し、参加者に価値を創出することで、分散型レンダリングエコシステムの繁栄を推進しています。

2023年12月、Renderは基盤アーキテクチャをイーサリアムからソラナへ移行するという大きな技術的飛躍を遂げました。この移行により、リアルタイムストリーミング、ダイナミックNFT、ステート圧縮など新しい機能が可能となり、ネットワークのパフォーマンスと拡張性が大幅に向上し、ユーザーにとってより豊かで多様なアプリケーションシーンが開かれました。

DePIN（Decentralized Physical Infrastructure Networks）は、デジタルリソースネットワークと物理リソースネットワークの二大領域からなる全く新しい概念で、物理的プルーフオブワーク（PoPW）メカニズムを通じて、個人が現実世界のインフラ構築と効率的利用に参加するインセンティブを提供します。DePINの登場は、伝統的なICT業界に革新的なソリューションをもたらすだけでなく、より分散的で効率的なインフラネットワークモデルの到来を予示しています。

現在のICT業界は参入障壁の高さやリソース利用効率の低さに直面していますが、DePINはP2Pネットワークに基づくモデルを導入することで、未使用リソースの再利用を可能にし、仲介者を排除することで参入障壁を下げ、市場の競争力と効率を高めています。

Render Networkの成功したアップグレードとソラナとの密接な統合は、リアルタイム応答と取引コスト削減における分散型レンダリングプラットフォームの優位性を示しており、RenderのDePIN分野でのリーダーシップを強化し、将来の発展に新たな道を開いています。

Render Networkが技術革新とエコシステム構築を進めることで、分散型レンダリング、AI、デジタル著作権管理など複数の先端分野における可能性が徐々に明らかになっています。Renderは単なるレンダリングサービスプラットフォームではなく、イノベーションを推進し、リソースとニーズをつなぎ、分散化とデジタルトランスフォーメーションを促進する強力なエンジンです。技術の進歩と市場需要の増加に伴い、Render Networkはデジタル経済の新たな発展を牽引する鍵となる可能性があります。

出典: https://dune.com/lviswang/render-network-dollarrndr-mterics

Arweave

Arweaveは、データの永久保存を実現する革新的な分散型データストレージプロトコルです。「permaweb」と呼ばれる独自の仕組みにより、保存されたデータはウェブブラウザなどを通じて人間が読める形式でアクセス可能になり、永続的で改ざん不可能なインターネットを構築します。この永久保存能力は、法的文書の保管、学術研究資料のアーカイブ、著作権保護など、データの完全性と持続的なアクセス性が極めて重要な分野で革命的な意義を持ちます。

ArweaveはネイティブトークンARを通じてネットワーク内のデータストレージ提供者にインセンティブを提供し、この経済的インセンティブメカニズムによりネットワークの持続性とストレージ能力の拡張が保証されます。インフラとストレージネットワークプロジェクトとして、Arweaveの目標はデータストレージとアクセスのあり方を再構築することです。旧称はArchainで、2017年にドイツに設立されました。創設チームには共同創設者兼CEOのSam Williams、COOのSebastian Campos Groth、法務責任者のGiti Saidが含まれ、技術、運営、法務分野で豊富な経験を持ち、Arweaveプロジェクトの発展を牽引する中心的存在です。

2018年6月のメインネットローンチ以来、Arweaveは幅広い注目を集め、a16z Crypto、Coinbase Ventures、Union Square Venturesなど著名な投資家から支援を受けています。2018年5月のパブリックラウンドでは157万ドルを調達しました。その後、2019年11月と2020年3月にもそれぞれ500万ドル、830万ドルの資金調達を実施し、出資者にはa16z Crypto、Multicoin Capital、Union Square Ventures、Coinbase Venturesなどが名を連ねています。

Arweaveが導入したAO（Actor-Oriented）アーキテクチャは、ブロックチェーン技術における重要な革新です。このアーキテクチャは、分散型計算環境で任意の数のプロセスを同時並列実行できる「超並列コンピュータ」を提供し、計算効率と拡張性を大幅に向上させます。AOの主な特徴は、大規模な計算能力、検証可能な計算の実現、そして3つの異なるサブネットワーク（Messenger Unit、Scheduler Unit、Compute Unit）を構築し、Arweaveを基盤レイヤーとして高度な並列処理能力と拡張性を実現することです。

名称のAO（Actor Oriented）は、コンピュータサイエンスのActorモデルに由来し、高並列、分散型、耐障害性のシステム設計に適しています。ArweaveチームはAOを通じて、分散型計算環境の将来に対する深い理解と革新的なソリューションを示しました。

出典: https://foresightnews.pro/article/detail/54511

AOはArweaveの基盤レイヤーの上に構築され、Arweaveのオンチェーンストレージをその実行データの永久ホストとして利用することで、分散型計算能力を強化し、任意の数の並列プロセスを同時に実行できるようにします。これにより、データセンターとインターネットコンピュータの協働方式が実現します。また、AOの重要な構成要素の一つがAOSで、AOアーキテクチャに基づく特定のオペレーティングシステムであり、開発者がLua言語でアプリケーションを開発できるようにすることで、使いやすさと柔軟性をさらに高めています。

AOの導入はArweaveの長期目標と一致しており、データストレージプラットフォームを通じて高度に拡張可能なブロックチェーンネットワークを支えることです。Arweaveチームはこの目標達成に困難を経ましたが、その粘り強さと革新性が最終的にAOの実現につながりました。これはArweaveチェーンの機能を強化し、より多くのスマートコントラクトやブロックチェーンプロトコルをサポートできるようにするだけでなく、分散型計算に新たな強力なソリューションを提供しています。

Arweave AOの動作原理は、従来のブロックチェーン技術の制約を突破し、ブロックチェーンの3つの主要部分を独立したコンポーネントに分解し、それらが相互に通信しながら多数のトランザクションを同時に実行できるようにすることで、前例のない水平スケーリング能力を実現しています。この革新はArweave自身の発展に新たな可能性を開くだけでなく、ブロックチェーンと分散型技術全般に新たな視点とインスピレーションを提供しています。

最終的には、Arweaveの目標はAOをビットコインのように安定的で頻繁なアップデートが不要なシステムにすることです。これによりコア機能とユーザーの権利が持続的に保証されます。このような安定性と透明性はユーザーにとって非常に重要であり、使用するプロトコルに対する信頼と理解を深めることができます。Arweave AOが今後も進化・改善を続けることで、イーサリアムなど既存のブロックチェーン技術と肩を並べる分散型スマートコントラクトプラットフォームとしての存在感を高める可能性があります。

Akash Network

Akash Networkの核心的価値は、未使用のGPUリソースを持つグローバルなサプライヤーと、GPU計算能力を必要とするユーザーを結ぶ分散型計算プラットフォームとしての役割にあります。このプラットフォームはGPUリソース所有者に利益獲得の機会を提供するだけでなく、必要なユーザーにとってはコスト効率の高い選択肢を提供します。2023年9月のデータによると、Akash Networkはネットワーク上で150〜200台のGPUを展開し、利用率は50％〜70％に達しています。年間取引総額は50万〜100万ドルとなり、分散型計算リソース共有モデルの市場ポテンシャルを示しています。

Akash Networkのビジネスモデルをさらに分析すると、不動産市場のAirbnbとの類似性が顕著です。Akashは市場を創造し、GPUリソース所有者がAirbnbのホストのように未使用の計算能力を貸し出すことができ、必要なユーザーは低コストで必要な計算能力を入手できます。このモデルはGPUリソースの利用率を高めるだけでなく、AIや機械学習分野への参入障壁を下げることにも貢献しています。

AIの急速な発展に伴い、NVIDIA製GPUなどの高性能計算リソースへの需要は急増しています。NVIDIAはGPU製造のリーダー企業として、2022年の270億ドルから2023年の600億ドルへ、2025年には約1000億ドルへと収益が大幅に増加すると予想されています。この成長予測は、グローバルなGPU計算能力への旺盛な需要を反映しており、Akash Networkに広大な市場空間を提供しています。

Akash Networkの分散型モデルは、クラウドコンピューティングサービスの需要が高まる中、世界中の大量のGPU計算能力が未使用のまま放置されているという現在の市場環境に特に適しています。Akashを通じて、サプライヤーは未使用のGPUリソースを提供でき、需要側は低コストで必要な計算能力を獲得できます。このモデルはリソース配分の最適化だけでなく、計算能力の民主化を促進し、より多くの企業や個人がAIや高性能計算の研究開発に参加できるようにします。

Akash NetworkのネイティブトークンAKTは、ネットワーク内で複数の重要な役割を果たします。まず、AKTはネットワーク上の計算リソース利用料（GPU計算、ストレージ、帯域など）の支払いに使用されます。次に、AKTはガバナンスにも関与し、保有者はプロトコルのアップデートや改善提案などに関する投票に参加できます。さらに、AKTはインセンティブメカニズムとしても機能し、ネットワークの維持に参加するユーザー（計算リソースの提供、トランザクションの検証など）を奨励します。

より多くのユーザーに未使用の計算リソースを提供してもらうため、Akashは二つの方法でインセンティブを設計しています。

トークン報酬：Akashネットワークは、計算リソースを提供するユーザーに新規発行トークンを報酬として提供し、より多くのリソースをネットワークに接続するインセンティブを促進します。また、ネットワーク検証者やガバナンス参加者にもAKT報酬が支払われ、ネットワークのセキュリティとガバナンスへの参加を奨励します。
取引手数料：Akashネットワークはサービス利用に対して手数料を徴収し、AKTで支払われます。Akashの方針では、提供者ノードに手数料の一部を分配し、サービス提供に対する直接的な経済的インセンティブとします。

Akashは、AKTでの取引に対して4％の手数料を、USDC（ステーブルコイン）での取引に対しては20％のより高い手数料を課しています。この差別化料金体系は、AKTの流通と利用を促進する一方で、ネットワークの維持・発展の資金源にもなっています。

さらに、Akash Networkはコミュニティプールを設立し、インフレで生成されるトークンや取引手数料の一部を収集しています。このプールの資金は、技術改善、マーケティング活動などのネットワーク発展プロジェクトや提案に資金を提供し、コミュニティの投票で資金配分を決定します。

この複雑ながら効果的なトークンモデルとインセンティブメカニズムにより、Akash Networkはネットワークの活性化と健全な発展を確保するとともに、ユーザーがネットワークに参加し恩恵を得る機会を提供しています。これらのインセンティブは、より多くのリソース提供者とユーザーがAkashエコシステムに参加するよう促し、分散型計算プラットフォームの長期的成功と持続的成長を推進します。

しかし、Akash Networkの市場展望が明るい一方で、無視できない課題もあります。従来のクラウドサービスプロバイダーとの競争に加え、Akashは効率的で安全なサービスを確保するために、技術プラットフォームの継続的最適化が求められます。さらに、分散型市場の構築と維持には、常に新しいリソース提供者とユーザーを惹きつけ、高い市場活性を維持する必要があります。

出典: https://www.modularcapital.xyz/writing/akash

Bittensor

Bittensorは2019年にAI研究者Ala ShaabanaとJacob Steevesによって設立され、当初はPolkadotのパラチェーンとして構想されていました。2023年3月、戦略的に方向転換し、独自のブロックチェーンを開発することを決定。暗号通貨によるインセンティブを通じてグローバルな機械学習ノードを促進し、AI開発の分散化を推進することを目指しています。これらのノードが協力してトレーニングと学習を行うことで、ネットワークの集合的知性を強化し、個人研究者やモデルの全体への貢献を拡大する新たなパラダイムを導入しています。

Bittensorは、分散型エキスパートモデル（MoE）やインテリジェンスのプルーフ（Proof of Intelligence）など、複数の革新的な概念とメカニズムを導入し、有用な機械学習モデルや結果に報酬を与えることで、分散型AIエコシステムの発展を促進します。そのトークンエコノミクス設計とエコシステム構造は、参加者を支援・報酬し、TAOトークンを通じて公平な分配とネットワーク参加を促進することを目的としています。

Bittensorのアーキテクチャ設計は、堅牢なAIエコシステム構築への追求を反映しています。マイナー層、バリデーター層、企業層、消費者層の階層構造を通じて、AIイノベーションを全面的に支援するネットワークを構築することを目指しています。マイナー層のAIモデルがイノベーションを牽引し、バリデーター層がネットワークのセキュリティと整合性を維持し、企業層と消費者層が技術成果を実際の応用に転換し、市場と社会のニーズに応える役割を担います。

Bittensorネットワークの主要参加者はマイナーとバリデーターです。マイナーは報酬と引き換えに事前トレーニング済みモデルを提出し、バリデーターはモデル出力の妥当性を確認します。Bittensorはインセンティブメカニズムを通じて、マイナー間の競争を促進し、モデルの精緻化と性能向上を促す好循環を生み出します。

Bittensor自体はモデルのトレーニングに直接関与しませんが、ネットワークはマイナーが独自のモデルをアップロード・微調整できるプラットフォームを提供しています。このアプローチにより、Bittensorは複数のモデルを統合し、特定のサブネットワークでテキスト生成や画像生成など異なるタスクを処理できます。

出典: https://futureproofmarketer.com/blog/what-is-bittensor-tao

Bittensorが採用するサブネットワークモデルは、アーキテクチャの特徴の一つです。これらのサブネットワークは特定タスクの実行に特化しています。この方法により、Bittensorはモデルの複合化と分散型知能の実現を目指しますが、現時点の技術と理論の制約下では、この目標達成にはまだ課題があります。

Bittensorのトークンエコノミクスモデルはビットコインの影響を強く受けており、類似のトークン発行メカニズムとインセンティブ構造を採用しています。TAOトークンはネットワーク報酬の一部であるだけでなく、Bittensorネットワークサービスへのアクセス鍵でもあります。プロジェクトの長期目標は、AI技術の民主化を推進し、分散化された方法でモデルの反復と学習を促進することです。

従来の中央集権型AIモデルと比べ、Bittensorの最大の利点はAI技術のオープン性と共有を促進し、AIモデルやアルゴリズムがより広範なコミュニティで反復・最適化され、技術進歩を加速できる点にあります。さらに、Bittensorの分散型ネットワーク構造により、AI技術の適用コストを下げ、より多くの個人や中小企業がAIイノベーションに参加できるようになると期待されています。

io.net

io.netは、機械学習（ML）分野における計算リソース取得の難しさを解決する、革新的な分散型GPUネットワークです。このプロジェクトは、独立したデータセンター、暗号通貨マイナー、FilecoinやRenderなどに参加するプロジェクトのGPUリソースを統合し、巨大な計算力プールを構築しています。創設者Ahmad Shadidは2020年、機械学習を活用した定量取引企業Dark TickのGPU計算ネットワーク構築中に、高コストとリソース取得の難しさに直面し、このアイデアを思いつきました。その後、Austin Solana Hacker Houseで、このプロジェクトはより広範な注目と承認を得ました。

io.netが直面する主な課題は、計算リソースの可用性が限られ、選択肢が少なく、コストが高いという点です。未使用のGPUリソースを統合することで、io.netは分散型ソリューションを提供し、機械学習チームが分散ネットワーク上でモデルサービスのワークフローを構築・拡張できるようにします。この過程で、RAYなどの最先端分散計算ライブラリを活用し、データとモデルの並列処理をサポートすることで、タスクスケジューリングやハイパーパラメータ調整のプロセスを最適化しています。

製品面では、io.netはIO Cloud、IO Worker、IO Explorerなどの一連のツールとサービスを提供しています。IO Cloudは分散型GPUクラスターの展開と管理を目的とし、IO-SDKとのシームレスな統合を実現し、AIおよびPythonアプリケーションの拡張に包括的なソリューションを提供します。IO Workerは包括的なUIを提供し、ユーザーがアカウント管理、リアルタイムデータ表示、温度・消費電力トラッキングなどを通じて計算リソースの供給操作を効果的に管理できます。IO Explorerはネットワーク活動と主要統計データの包括的な可視化を提供し、ユーザーがネットワーク状態をよりよく監視・理解できるようにします。

参加を促進し、需要と供給をバランスさせるため、io.netはIOトークンを導入しています。その機能には、AI・ML展開チームの継続的利用に対する報酬、IO Worker計算ユニットの価格付け、コミュニティガバナンスへの参加などがあります。また、暗号通貨の価格変動性を考慮し、io.netは米ドルに連動したステーブルコインIOSDを特別に開発し、支払いシステムとインセンティブメカニズムの安定化を図っています。