火幣リサーチ最新レポート：AI＋Crypto分野における投資方向性の探求

2024.06.12

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火幣リサーチ最新レポート：AI＋Crypto分野における投資方向性の探求

本稿では、AI＋Crypto分野における投資方向性について詳細に考察し、特にインフラ層およびアプリケーション層の革新と発展に注目する。

2024.06.12 - 03:50:51

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本稿では、AI＋Crypto分野における投資方向性について詳細に考察し、特にインフラ層およびアプリケーション層の革新と発展に注目する。

近年、人工知能（AI）とブロックチェーン技術の急速な発展に伴い、「AI＋Crypto」分野は投資家の注目を集めるホットゾーンとなっている。ブロックチェーンは非中央集権性、高い透明性、低消費電力、アンチトラストなどの特性を持ち、AIシステムにおける強力な中央集権化および処理プロセスの不透明さを補完するものであり、両者の融合は我々に前例のない機会をもたらしている。

Vitalikの見解によると、AIとブロックチェーンの結合応用は主に以下の4つのカテゴリーに分けられる：アプリケーションの参加者としてのAI、アプリケーションのインターフェースとしてのAI、アプリケーションのルールとしてのAI、そしてアプリケーションの目的としてのAIである。彼は、CryptoにおけるAIの役割は「アプリケーション」という観点からより多く考えるべきであり、計算能力の最適化、アルゴリズムの最適化、データの最適化などを含むと述べている。

Huobi Research Instituteは、AIの応用レベルに基づいてCrypto技術への関与方向を区分し、基礎層、実行層、応用層に分けることができる。それぞれの層において探求価値のある機会が存在する。たとえば、zkML技術はゼロ知識証明とブロックチェーン技術を組み合わせることで、AIエージェントの行動に対して安全で検証可能かつ透明性の高いソリューションを提供する。さらに、AIはデータ処理、自動化dApp開発、オンチェーン取引のセキュリティなど実行レベルでも大きな可能性を示している。応用レベルでは、AI駆動型トレーディングロボット、予測分析ツール、AMM流動性管理などがDeFi分野で重要な役割を果たしている。

本稿では、「AI＋Crypto」分野の投資方向について詳しく考察し、特にインフラ構造面およびアプリケーション面の革新と発展に焦点を当て、中長期的な投資戦略の視点から、AIとブロックチェーンの融合に関する将来性と課題を分析する。

本記事はHuobi Research Instituteによって執筆されたものであり、同チームは現在HTX Venturesに所属している。HTX Venturesは火幣HTXのグローバル投資部門であり、投資、インキュベーション、研究を統合して世界中で最も優れた有望なチームを特定している。現在までにHTX Venturesは複数のブロックチェーン分野にわたる200以上のプロジェクトを支援しており、その一部優良プロジェクトはすでに火幣HTX取引所に上場している。

AI分野の重点方向

ブロックチェーンは、中央集権化、低透明性、高エネルギー消費、独占的特徴において、人工知能と正反対の位置にある。Vitalikは上記の基準と自身の思考に基づき、人工知能とブロックチェーンを融合させたアプリケーションを以下の4つの大カテゴリに分類している：

アプリケーション内の参加者としてのAI（AI as a player in a game）
アプリケーションのインターフェースとしてのAI（AI as an interface to the game）
アプリケーションのルールとしてのAI（AI as the rules of the game）
アプリケーションの目的としてのAI（AI as the objective of the game）

V神（Vitalik）は、CryptoにおけるAIの役割について、「アプリケーション」という視点からより多く考えている。生産力と生産関係という視点で言えば、Cryptoはむしろ生産関係を提供している。この点から見れば、主に以下の3つの方向から検討できる：

－計算能力の最適化：分散的かつ効率的な計算資源を提供し、単一障害点のリスクを低減し、全体的な計算効率を向上させる。

－アルゴリズムの最適化：アルゴリズムやモデルのオープンソース化、共有、革新を促進する。

－データの最適化：データの非中央集権的保存、貢献、利用、安全管理

HTX Researchは、AI全体の方向性を汎用アーキテクチャに基づき基礎層、実行層、応用層に分けることができると考えている。それに応じて、AI＋Web3プロジェクトもこの三つの大方向から探求できる。基礎層には、アーキテクチャレベルでのモデル学習、データ、非中央集権的計算能力、ハードウェアなどが含まれ、特にzk技術と人工知能ML技術の融合に注目している。実行層では、データ処理とデータ転送、モデルレベルのAIエージェント、zkML、FHE（完全準同型暗号）などが挙げられる。応用層では、主にAI＋DeFi、AI＋GameFi、メタバース、AIGC、ミームなど、およびブロックチェーンレベルのRAAS（Robotics as a Service）、オラクル、コプロセッサ、UBI（普遍的ベーシックインカム）などが注目されている。

そのうち、インフラ構造面および応用面のプロジェクトは発展が比較的速く、例えば計算能力面のIo.net、基礎モデル面のFlock、ブロックチェーンインフラのZeroGravity、AIエージェントのMyshell、応用面の0x Scopeなどがある。

以下の方向は特に注目に値する：

一、zkML 方向

zkML技術はゼロ知識証明とブロックチェーン技術を組み合わせることにより、AIエージェントの行動を監視・制約するための安全で検証可能かつ透明性の高いソリューションを提供する。例えば、Modulus LabsプロジェクトはzkML技術を活用し、個人のプライバシーや企業の機密情報を保護しつつ、関係者に対してAIが特定のタスクを実行したことを証明している。

zkMLは人工知能とブロックチェーンの中間的存在として、AIモデルおよび入力データのプライバシー保護問題を解決すると同時に、推論プロセスの検証可能性を保証するソリューションを提示している。これは、公開モデルを使ってプライベートデータを検証したり、公開データを使ってプライベートモデルを検証する新たな方法を開拓したものである。機械学習の能力を統合することで、スマートコントラクトはより多くの自律性と動的性を持つようになり、静的なルールだけでなくリアルタイムのオンチェーンデータに基づいて動作できるようになる。この革新により、スマートコントラクトはより柔軟になり、当初契約設計時に想定できなかったさまざまな応用シーンにも対応できるようになった。

zkML 技術の代表的プロジェクト紹介

最初の表は有望なzkMLプロジェクトの概要を示している。次の図はその他のzkMLプロジェクトの一例である。

2、データ処理方向

主にAIが実行レベルで達成する各種ブレイクスルーを指すものであり、特にブロックチェーン上のデータ伝送層、開発（Develop）層における進展を意味する。具体的には以下のように分析される：

a. AIとオンチェーンデータ分析

この方向は、LLM大規模モデルやディープラーニングアルゴリズムを用いて、これらのデータを深く掘り下げて洞察を得ることを指す。例えば、Web3 Analyticsというプロジェクトは、AIを用いてオンチェーンデータを分析し、市場動向やユーザー行動を明らかにする。これにより、ユーザーはオンチェーン取引や市場動向についての洞察を得ることができる。

b. AIと自動化dApp開発

この方向は主にDevOps向けのインフラプロジェクトを指す。自動化開発を実現するAIプロジェクトはより多くの開発者を受け入れることができ、エコシステムの繁栄を促進する。AIを活用した開発ツールは、開発者がスマートコントラクトを迅速に記述し、自動的にエラーを修正することを支援でき、中にはドラッグ＆ドロップによるDAPPプログラミング機能を実現するものもある。

c. AIとオンチェーン取引のセキュリティ

この方向は主にAIエージェントに関連する。AIエージェントをブロックチェーン上に配置することで、AIアプリケーションの安全性と信頼性を高めることができる。これらのAIエージェントは取引、データ分析、自動意思決定などのタスクを自動実行でき、ブロックチェーン上に配置されることで、その操作は透明かつ追跡可能となり、改ざんが困難になるため、システム全体の安全性が向上する。AI技術はリアルタイムでの監視とインテリジェントな分析を通じて、悪意ある攻撃やデータ漏洩を識別・防御し、取引の安全性とデータの完全性を確保することができる。

• プロジェクト事例：
SeQureはセキュリティプラットフォームであり、AIを用いてリアルタイムで監視・分析を行い、悪意ある攻撃やデータ漏洩を早期に検出し防御することで、オンチェーン取引の安定性と安全性を保障している。

三、AI＋DeFi 方向

AIとアプリケーション層の融合において最も重要なのはAI＋DeFiである。以下は注目すべきAI＋DeFiの方向性である：

1. AI駆動型トレーディングロボット

これらのロボットは高速かつ正確に取引を実行でき、市場データ、ニュースセンチメント、価格動向を分析して瞬時に取引判断を行う。通常、人間のトレーダーのパフォーマンスを上回る。

2. 予測分析

暗号資産市場の変動を予測することは常に難題だが、AI駆動の分析ツールは次第に重要なツールとなり、市場トレンドや潜在的な価格動向について信頼性の高い予測を提供できるようになっている。

3. AMM流動性管理

例えば、Uniswap V3の流動性範囲を調整する際、AIを統合することで、プロトコルはよりインテリジェントに流動性範囲を調整し、自動マーケットメイカー（AMM）の効率と収益を最適化できる。

4. クリアリング保護と債務ポジション管理

オンチェーンおよびオフチェーンデータを組み合わせることで、市場変動時においても債務ポジションを保護するためのよりスマートなクリアリング保護戦略を実現できる。

5. 複雑なDeFi構造化商品設計

金庫メカニズムの設計時には、固定戦略ではなく金融AIモデルに依存することができる。このような戦略には、AIが管理する取引、融資、オプションなどが含まれ、商品のインテリジェンス性と柔軟性を高める。

四、AI＋GameFi 方向

AIがGameFiプロジェクトに応用される主な目的はゲーム体験の豊かさを高め、同時に革新の可能性を拡大することである。主な方向は以下の通り：

1. ゲーム戦略の最適化：

AIはプレイヤーのゲーム習慣や戦略を学習し、リアルタイムでゲームの難易度や戦略を調整することで、より個別化され挑戦的なゲーム体験を提供できる。ディープラーニングと強化学習を通じて、AIは自己進化し、プレイヤーのニーズや好みにより適切に対応できる。

2. ゲーム資産の活用管理：

AI技術はプレイヤーがゲーム内の仮想資産をより効果的に管理・取引できるように支援する。スマートコントラクトや自動化取引戦略を利用することで、プレイヤーは資産の最大限の活用を実現でき、例えば、ゲーム資産の自動売買、レンタル、貸出などを通じて投資リターンを最適化できる。

3. ゲームインタラクションの強化：

AIはよりインテリジェントで応答性の高いNPC（非プレイヤーキャラクター）を作成でき、自然言語処理（NLP）と機械学習（ML）技術を通じて、プレイヤーとのより自然でスムーズなやり取りを実現し、ゲームの没入感とプレイヤー満足度を高める。

時間軸からの可能性のある投資戦略

- 短期的には、AIがCryptoで最初に実用化される領域に注目すべきである。例えば、概念的なAIアプリケーションやミームなど。理由：今年、AI主流コミュニティは継続的に新しいホットトピックを生み出すだろう。NVIDIAやOpenAIなどのWeb2企業が大規模モデルをアップデートするたびに、AI分野の関心が再燃し、新たな資金が流入する。これらはこの分野を活性化させる感情面の要因となる。

- 中期的には、AIエージェントとインテントの統合、およびスマートコントラクトとの統合が注目点となる。AIが成功すれば、スマートコントラクトの拡張を可能にし、「帳簿＋コントラクト＋AI」という新しいタイプのブロックチェーンを形成し、ETH時代の「帳簿＋コントラクト」の物語を突破する。

- 特にAIエージェントはV神が注目している細分化分野である。AIエージェントとは、環境から情報を自主的に取得し、情報処理、意思決定、実行を行い、環境を自主的に変えることができるAIエージェントを指す。AIエージェントは現在、AI分野の先端的細分化分野であり、Mass Adoptionに最も近いアプリケーション層である。

- 物語性の観点からは、AIエージェントは魅力的な美女、GPUクラウド計算能力は落ち着いた中年実業家、DA層のAI大規模モデルは髪を乱した科学者といったイメージである。

- 長期的には、AIとzkML技術の融合（ただし、Web2のAI企業のML専門家たちはCryptoでのAI開発を鼻で笑っているが）、最終的にCrypto分野に大きな影響を与えるだろう。