a16zの最新レポート：CryptoはAIが直面しているいくつかの緊 acute な課題を解決できる
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a16zの最新レポート：CryptoはAIが直面しているいくつかの緊 acute な課題を解決できる
ブロックチェーンインフラの継続的な整備に伴い、暗号資産（Crypto）エコシステムにおけるAI駆動型アプリケーションの可能性も広がっている。
Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察出典：cryptoslate
翻訳：Blockchain Knight
a16zが発表した『2024年Crypto資産の現状』レポートによると、Crypto資産は人工知能（AI）が引き起こす課題に対処する上で重要な役割を果たしている。
AIが直面している問題の一つは、開発がますます高価で集中化されていることだが、このレポートはブロックチェーン技術を中心とした分散型ソリューションを提示している。
レポートでは、現在34％のCrypto資産プロジェクトがAIを採用しており、2023年の27％から大幅に増加していると強調。多くのプロジェクトは、分散ネットワークを通じてAIへのアクセスをより容易にすることに注力している。
一方で、高度なAIモデルの開発・訓練コストは急騰しており、その結果としてリソースは数社の大手テック企業に集中している。この集中化は革新を制限し、AIの進展に必要な計算能力へのアクセスも制約している。
しかし、Crypto資産プロジェクトはAIリソースの分散的アクセスを実現することで、こうした状況を変え始めている。
レポートは、GensynのようなプロジェクトがAI計算能力の民主化に取り組んでいると指摘している。
Gensynの分散ネットワークは、中小の開発者やスタートアップがAIモデルの訓練に必要な計算リソースを取得できるようにし、従来のAI開発に関連する資金的な障壁を取り除いている。
AIインフラの分散化により、少数の支配的プレーヤーではなく、より多くの参加者がAI分野でイノベーションを行う機会が生まれる。
リソースの分散化に加えて、ブロックチェーン技術はIP（知的財産）やコンテンツ検証といったAIプロセスの透明性向上にも貢献できる。
NearやStoryなどのプロジェクトは、ブロックチェーンを活用してデジタルコンテンツの出所を追跡・検証し、クリエイターが適切に評価され報酬を受け取れるようにしている。
このような検証システムは、AI分野における深刻化する問題、つまり訓練データセットにクリエイターの許可なく補償もないまま使用された素材が含まれる問題を解決する。
またレポートは、ブロックチェーンの透明性が公衆のAI業界に対する信頼回復にも役立つと述べている。
過去5年間で、米国におけるAI企業への信頼度は50％から2024年には35％まで大きく低下している。
Crypto資産開発者は、AIを自らのプロジェクトに統合する動きをますます進めている。特にブロックチェーンインフラが、AI採用が最も進んでいるカテゴリとなっている。
a16zのBuilder Energyダッシュボードによれば、開発者たちはAIを活用してスマートコントラクトの最適化、分散型自律組織（DAO）の強化、アルゴリズム取引システムの改善を行っている。
レポートは、ブロックチェーンインフラが着実に進化する中で、Cryptoエコシステム内でのAI駆動アプリケーションの可能性も拡大していると指摘している。
ブロックチェーン技術の顕著な進歩によりトランザクションコストが大幅に削減され、スケーラブルなAI駆動アプリの構築が容易になった。
コストの低下は、AIと分散型技術の融合による新たな試みやイノベーションの機会を広げ、身元認証、予測市場、コンテンツ認証などの分野での新アプリ開発につながっている。
これらのユースケースはすべて、AIがブロックチェーンプラットフォーム上で新たな機能を解放する可能性を示している。
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