
Morpheusを解析:スマートエージェントが未来をリード
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Morpheusを解析:スマートエージェントが未来をリード
Morpheusは従来のスマートコントラクト(反応型)を超越し、AIエージェントを活用して能動的かつリアルタイムな意思決定を行います。
著者:0xGreythorn

出典: Morpheus
プロジェクト名:Morpheus
プロジェクトタイプ:スマートエージェント 人工知能 (AI)
トークンシンボル:$MOR
暗号資産ランキング:N/A
時価総額:N/A
発行済み価値(FDV):N/A
流通供給量:N/A
最大供給量:4200万
序文
Greythornは最近、複数のAIプロジェクトを分析し、人工知能が今後数年間に与える大きな影響について強調しました。注目に値するのは、オープンソースの大規模言語モデル(LLMs)に対する需要が高まっている一方で、ユーザーフレンドリーなインターフェースやユーザーデータの効果的な管理といった基本機能がしばしば欠けている点です。これらの問題に対処するため、スマートエージェントプロトコルが導入されました。これはWeb3ウォレットを通じてローカルLLMの管理を可能にし、ユーザー体験と制御性を向上させます。
AI市場が大幅な成長を迎える準備を進める中、多くの主要プレイヤーがAIが暗号資産の主流採用において重要な役割を果たすと予測しています。Morpheusは革新的なAIエージェントネットワークを備え、中央集権型AI領域に挑戦し、透明かつ公平なローンチ戦略を提供することで、将来のAI構造におけるキープロジェクトとなっています。
プロジェクト概要
MorpheusAIは、特にWeb3分野において、AIとブロックチェーンの統合において大きな進歩を示しています。従来の反応的なスマートコントラクトを超えて、AIエージェントを活用して能動的かつリアルタイムな意思決定を行います。この基本的な自動化から複雑かつ自律的なタスク管理への移行は、大規模言語モデル(LLMs)の進歩によるものであり、AIの分析能力とブロックチェーンの効率性・安全性を融合させています。
MorpheusAIは、サービスマーケットプレイスや暗号ゲームなどさまざまな分野での複雑なAI駆動タスクを強化するだけでなく、Web3技術ともシームレスに統合されています。API、分散型クラウドサービス、および暗号ツールやDAppsとの容易な統合を提供することで、個人用AIエージェントまたはスマートエージェントの広範な可用性を目指しています。これらのスマートエージェントは、ユーザーのウォレット、DApps、スマートコントラクトと相互作用でき、伝統的技術とブロックチェーン技術のギャップを橋渡しします。
自然言語によるスマートエージェントとのコミュニケーションを可能にし、開発と利用を促進するトークンシステムを支えるネットワークを提案することで、MorpheusAIはブロックチェーンにおけるAIに対してユーザーフレンドリーで革新的なアプローチを提供しています。これはクローズドソースモデルが支配する分野において、オープンソースの代替案として確固たる地位を築き、安全で効率的なソリューションを提供し、開発者とユーザー双方のブロックチェーンエコシステムを強化しています。
Morpheusの主な特徴
● Web3統合:Morpheusは本質的にWeb3ネイティブであり、ユーザーが暗号資産取引を行い、スマートコントラクトを利用し、DAppsやDeFiサービスにアクセスできるようになります。これは現在のLLMが直接的なWeb3接続を持たないという限界を超えています。
● 分散化とコスト効率:分散型パブリックインフラ上で動作することで、Morpheusは中央集権的エンティティが直面する規制やコスト障壁を回避し、AIの展開と使用に対してより安価で柔軟なソリューションを提供します。
● 開発者フレンドリーなプラットフォーム:MorpheusはLinuxのような代替手段を提供し、コストをかけずに新しいエージェントやLLMを迅速に作成でき、データの所有権とセキュリティも確保します。
● 革新的な報酬システム:このプラットフォームは、資本提供者、コーダー、計算資源提供者、コミュニティビルダーなど、さまざまな参加者の貢献をトークンベースのシステムで報酬付けし、Morpheusエコシステムへの参加と貢献を奨励します。
Morpheusの報酬経路
● 資本証明と報酬
資本提供者はstETHを提供することでネットワークをサポートし、収益を生み出し、プロトコル所有の流動性(PoL)に貢献します。このメカニズムによりエコシステムの流動性が確保され、$MORトークンによって貢献度に応じた報酬が与えられます。
● コード証明、登録、報酬
開発者はMorpheusネットワークにコードを貢献し、その価値に応じた報酬を受け取ります。このシステムは専門エージェントやツールの開発を促進し、プラットフォームの能力とユーザーエクスペリエンスを向上させます。
● 計算証明と報酬
計算資源提供者はAIモデルに必要なリソースを提供し、需要に応じて補償を受け取ります。この方法によりリソースの効率的な使用が保証され、ネットワークの計算ニーズへの貢献が報酬として還元されます。

出典: Morpheus
● コミュニティビルダー証明、登録、報酬
コミュニティビルダーはユーザーインターフェースや開発者ツールを開発・提供し、Morpheus APIとのインタラクションを促進します。彼らは自身の貢献から生じる手数料に基づいて報酬を得ることで、活力があり支援的なエコシステムの発展を促します。

出典: Morpheus
Morpheusの技術
● テクニカルスタックとスマートコントラクト開発:MorpheusはイーサリアムブロックチェーンとERC20標準をMORトークンに利用しており、より広範な採用と機能性のために他のイーサリアムL2ソリューションや互換ブロックチェーンへ拡張する計画です。ユーザーのデータセキュリティ:データセキュリティを最優先に位置づけ、Morpheusは完全準同型暗号(FHE)技術を採用してLLM向けに強化されたユーザーデータ保護を実現し、P2Pネットワーク内の安全性を確保します。
● グローイング期とネットワーク成長:初期段階ではMORトークンの初回分配が促進され、ネットワークにバランスの取れた公正なスタートが保証されます。このフェーズはMorpheusの成長と有用性の安定した基盤を築く上で極めて重要です。
トークノミクス
分配と報酬
● 毎日分配:$MORトークンは毎日分配され、コミュニティ(ツールやフロントエンド開発でユーザー参加と成長を促進する建設者・クリエイター)が24%、資本提供者、計算資源提供者、コーダーがそれぞれ24%、残り4%は保護基金として留保されます。
● 総供給量:$MORトークンの上限は4200万に設定されており、プリマインや早期トークン販売は存在せず、公平なローンチが保証されています。このローンチは2月8日に完了しました。
● ブロック報酬:1日あたり14,400 $MORから始まり、毎日徐々に減少し、第5833日目にはゼロになります。これにより報酬モデルはブロック報酬から取引手数料へと移行します。

出典: Morpheus
MORトークンのユーティリティ
$MORはチェーン上のメカニズムとして、Morpheusネットワーク内での取引を促進します。例:
● 開発者がAPI呼び出しに対して計算提供者に支払う手数料。開発者が作成した特定エージェントに対する取引。新規LLM/エージェントのトレーニングデータを提供するユーザーへの報酬
トークン分配フェーズ
初期:ローンチフェーズ
● 資本提供者:stETHの貢献に応じて$MORを受け取ります。
● 計算提供者:ユーザーのプロンプト処理に対して$MORで補償されます。
● コーダー:Morpheusソフトウェアへの貢献に対して$MOR報酬を受け取ります。
● コミュニティビルダー:フロントエンド、ツール、付加価値サービスへの参加に対して$MORを受け取ります。
中期:より広範な流通
● ブロック報酬と取引手数料がすべての関係者間で均衡します。
長期:深い流動性
● 取引手数料がエコシステム内での主要なインセンティブメカニズムとなります。
テイル放出戦略
長期的な持続可能性と継続的なインセンティブ整合性を確保するため、Morpheusは「テイル放出」戦略を採用しています:
● ブロック報酬後:初期分配期間終了後、燃焼された$MORトークンの50%に相当するテイル放出が継続的な報酬を保証します。この$MORテイル放出は、分配スケジュールの第5833日目(約16年後)に最後の$MORが配布された後に開始されます。
● 流通上限:テイル放出は流通中のトークンの16%に制限され、$MORの希少性と価値が維持されます。
テイル放出が破壊されたトークンの一部に限定されることで、MORの総流通供給量は4200万のハードキャップを超えることはありません。実際には、いくつかのトークンがバーンされ、その一部だけが置き換えられるため、MORの総供給量は時間とともにますます希少になる可能性があります。このアプローチにより、Morpheusエコシステムは参加者のインセンティブとMORトークンの希少性の間でバランスを保つことができます。
以下のグラフは、最初の5833日以降、17年目から256年目にかけて時間と共に利用可能な$MORトークン数を示しています。この期間中に平均して25%の$MORトークンがバーンまたは「焼却」されるという仮定のもとです。

出典: Morpheus
競合分析
Olas(旧Autonolas)はAIスマートエージェント分野の最先端にあり、Morpheusの主要な競合の一つと見なされています。我々はすでにAutonolasについて詳細に議論し、MorpheusやFetch.aiと比較していますので、ここでは簡単な概要のみを述べます。Autonolasは複数のブロックチェーンプラットフォーム上で運営されているため、適応性とより広範な採用が可能です。開発者、dApps、ユーザー向けに自律エージェントの作成・展開を専門としており、共有ガバナンスと所有権を重視しています。
一方、MorpheusはAIと計算能力をパーソナルコンピュータやスマートフォンのように広く一般に利用可能にすることに焦点を当てています。AIにとどまらず、より広い範囲の計算能力をカバーし、個人がAIエージェントと計算リソースを所有・利用できるようにすることを強調しています。
両プロジェクトは市場シェアを争っていますが、実際には補完的な目標を持っています。Autonolasは異なるブロックチェーン間での自律エージェントのガバナンスに注力しているのに対し、Morpheusは個人へのAIと計算リソースのアクセス提供に重点を置いています。この焦点の違いは、両者間に相互利益や協力の機会があることを示唆しています。
全体として、Autonolasはブロックチェーン非依存のプラットフォームを提供し、自律エージェントのガバナンスと共同所有を促進する一方、MorpheusはAIと計算能力を直接ユーザーの手に届けることを目指しています。
強気のファンダメンタル要因
● 初公開以来、Lido stETHの1%がMorpheus Capital Provider Smart Contractにステーキングされており、わずか20日間で99,717 stETHに達しました。
● MorpheusAIは、さまざまな貢献者に$MORトークンで能動的に報酬を与える新たな報酬メカニズムを導入し、協力的でインセンティブのあるエコシステムを促進しています。
● AI技術の急速な進展により、さまざまな分野で人間の労働をAIエージェントがますます代替しています。Anomica BrandsのCEOは、70〜80%の取引がすぐに自律AIエージェントを通じて行われると予測しており、取引方法の変革的変化を示しています。
● ChatGPTのリリース後、DeAI分野は特に人気を集めました。CoinGeckoの2023年業界別検索トラフィックランキングで首位を占め、暗号資産全体の時価総額に占める割合は小さいものの、関心の高まりを示しています。
● MorpheusAIの創設者であるDavid Johnston氏は、去中心化技術の最前線に立っており、2013年に「Dapps」を、その後2023年に「Smart Agents」を提唱しました。
● MorpheusAIは2023年去中心化AIサミットなどの重要なイベントにも積極的に参加しており、去中心化AI分野の議論をリード・形成しようとする姿勢を示しています。
● Techno Capital Machine (TCM)やフェアローンチへのコミットメントといった独自の特徴により、MorpheusAIはエージェント分野で大きなインパクトを与えています。
● OLAS(35億ドルFDV)やFET(15億ドルFDV)など、類似エージェントプロジェクトの評価を考慮すると、MorpheusAIは巨大なTAM(対象市場規模)に支えられた大きな成長ポテンシャルを秘めています。
弱気のファンダメンタル要因
● ブロックチェーンとAIを利用するあらゆるプロジェクトと同様に、Morpheusはスマートコントラクトの脆弱性やAIモデルの操作といったセキュリティリスクに晒されています。重大なセキュリティ侵害があれば、信頼とユーザー採用に深刻な影響を与える可能性があります。
● Morpheusの成功は、ユーザーフレンドリーな体験を提供できるかどうかにもかかっています。AIエージェントやブロックチェーン操作を管理する技術的複雑さは、非技術ユーザーの採用を妨げる可能性があります。
● ベアーマーケット状況や投資家の暗号資産への信頼喪失は、間接的にプロジェクトのパフォーマンスに影響を与える可能性があります。
● Morpheusの経済モデル、つまりトークノミクスやインセンティブ構造は、長期的に持続可能であることが証明されなければなりません。設計上の欠陥があれば、流動性、トークン価値の安定性、プロジェクト全体の持続可能性に問題を引き起こす可能性があります。
● 従来のAIプラットフォームやサービスから、ユーザーを分散型モデルへ移行させるのは難しい課題となるかもしれません。
● そのビジョンの実現には、スケーラビリティ、異なるブロックチェーン間の相互運用性、AIモデルの有効性と安全性の確保といった、重大な技術的障壁があります。
結論
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