AI16z創業者との対話：エージェントはどのようにしてWeb3の未来を再構築するのか？
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AI16z創業者との対話：エージェントはどのようにしてWeb3の未来を再構築するのか？
エージェント開発フレームワークからトークノミクス、オープンソースAGIプラットフォームの将来に至るまで、重要なテーマを網羅しています。
Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察ポッドキャスト元：Delphi Digital
整理 & 編集：Coinspire
はじめに
AIエージェントが今回の暗号資産サイクルで猛烈な勢いで押し寄せているとすれば、ai16zおよびElizaの創業者であるShawは間違いなくその潮流を掴んでいる。
彼が立ち上げたai16zは、「a16z」への風刺的表現から名付けられた、初のAIミームテーマ型オンチェーンファンドであり、2024年10月にゼロから資金調達を開始し、わずか数カ月でSolana上において時価総額25億ドルを超える（現在はやや調整中）初のAI DAOへと成長した。そしてai16zの中核を成すElizaOSは、マルチエージェント（Agent）シミュレーションフレームワークであり、開発者はこの上に自主的なAIエージェントの作成・展開・管理を行うことができる。先行者利益と活発なTypeScriptコミュニティのおかげで、ElizaのコードベースはGitHub上で1万以上のスターを獲得し、現在のWeb3におけるAIエージェント開発市場の約60％を占めている。
ソーシャルメディア上での発言には常に論争が付きまとうものの、Shawが暗号×AI分野のキーパーソンであることに変わりはない。現在、中国語圏のコミュニティでは彼に対するインタビューが多数行われているが、我々は2025年1月6日に、トップ級の暗号資産リサーチ機関Delphi Digitalの共同創業者Tom Shaughnessyと26 Crypto CapitalのEjazzがShawと行ったこのポッドキャストこそが、「AIエージェントの実用性に関する考察」というテーマにおいて最も深く、なおかつ先見性のある対談であると考えている。
この対話では質問自体が非常に洞察に富んでおり、Shawも相変わらず率直かつ正直に、現時点におけるWeb3業界のAIエージェントユースケースや将来の見通しについて多くの意見を共有しており、エージェント開発フレームワーク、トークノミクスからオープンソースAGIプラットフォームの未来まで、重要なトピックを網羅している。ここではCoinspireが完全版のテキスト起こしを行い、読者の皆様にAI＋Web3の未来の一端をご覧いただければと思う。
🎯 主なハイライト
▶ Eliza Labsの設立とai16zの急速な成長の内幕
▶ Elizaフレームワーク技術の詳細な考察
▶ エージェントプラットフォーム分析、および「Slop Bots（AIゴミボット）」から実用性への転換
▶ トークノミクスと価値捕獲メカニズムの議論
▶ 跨チェーン開発とブロックチェーン選定の探求
▶ オープンソースAGIのビジョンとAIエージェントの未来
Part.1 起業経験とアジア訪問
Q1：Shawさん、あなたの経歴を教えてください
Shaw：
私は長年、オープンソースプロジェクトを開発してきました。かつて、オープンな宇宙ネットワークプロジェクトを立ち上げましたが、パートナーにGitHubから追い出され、7500万ドルで売却されてしまいました。私は一銭も得られず、すべてを失いました。彼は一行もコードを書いていませんが、私は首席開発者でした。彼を訴えていますが、この一件で私の評判は台無しになり、すべてを失ったのです。
その後、再出発を決意し、AIエージェントの研究に集中しました。しかし、前の人物がすべての資金を持ち去ったため、すべてを自分で背負い、借金さえ抱え、何とか生計を立てながらサービス系のプロジェクトをこなしていました。最終的にメタバースのブームが冷め、方向性も合致しなくなりました。
次に、Webiverseに首席開発者として参加しました。当初は順調でしたが、後にハッキングを受け、資金が盗まれ、チームは転向を余儀なくされました。この経験は極めて過酷で、心が折れかけました。
いくつもの挫折を経験しましたが、私は前進し続けました。Project 89（神経言語ウイルス的インタラクティブAI）の創業者と協力し、「Magic」というプラットフォームを立ち上げ、シードラウンドの資金調達も完了しました。彼はこれをノーコードツールとしてユーザーが簡単にエージェントシステムを構築できるようにしたいと考えていました。一方、私は完全なソリューションを提供すればユーザーはそれをコピーするだろうし、提供しなければ彼らはどこから手を付けていいのか分からないだろうと思っていました。資金が尽きかけた頃、私はエージェントシステムの開発に専念することを決めました。当時、すでにこのプラットフォーム上でElizaの最初のバージョンを作っていました。これは狂気のように聞こえるかもしれませんが、私は常に新しい方向を探求し続けています。
Q2：アジアの開発者コミュニティの状況はどうですか？
Shaw：
ここ数週間、私はアジアに滞在し、現地の開発者コミュニティと密に会合を行ってきました。私たちのプロジェクト、特にai16zのようなAIエージェント関連の内容が注目されるようになって以来、アジア、特に中国からの大量のメッセージを受け取り、ここに多くの支持者がいることを知りました。
ある「706」というコミュニティを通じて多くのメンバーと知り合い、彼らが私たちの中国語チャンネルやDiscordの運営を手伝ってくれたり、小さなハッカソンを開催してくれたりしました。私もそのイベントで多くの開発者と出会い、彼らのプロジェクトを審査した結果、直接顔を合わせて交流すべきだと感じました。そこで、複数の都市を訪問し、開発者たちと会う行程を計画しました。
現地のコミュニティは非常に熱心で、次々とイベントを企画してくれました。私は多くの人々と交流し、彼らのプロジェクトを理解し、つながりを築くことができました。ここ数日、北京、上海、香港を経て、今ソウルにいます。明日は日本に向かいます。
これらの会合では、ゲーム、仮想恋人アプリ、ロボット、ウェアラブルデバイスなど、興味深いプロジェクトを多く見ました。データ収集、ファインチューニング、アノテーションに関わるプロジェクトもあり、既存の技術と組み合わせれば有望な発展が期待できます。特にDeFiプロトコルにAIエージェントを統合することに興味があります。これによりユーザーの利用ハードルが下がり、今後数カ月以内にキラーアプリになる可能性がある。多くのプロジェクトはまだ初期段階ですが、開発者の情熱と創造力には感銘を受けました。
Part.2 AIエージェント＋DeFiのユースケースと実用性の探求
Q3：現在、ai16zの評価額は数十億ドルに達し、Elizaフレームワークがサポートするエージェント数も多く、開発者の関心も非常に高い。GitHub上でも長期間人気を維持しています。一方で、ソーシャルメディア上で自動返信しかできないチャットボットには嫌気が差しつつあり、代わりにトークンの作成、トークノミクスの管理、エコシステムの維持、さらにはDeFi操作の実行といった実際にタスクを完遂できるエージェントへの期待が高まっています。エージェントの将来の方向性にはこのような機能が含まれるとお考えですか？ElizaのエージェントはDeFiに重点を置きますか？
Shaw：
これは明らかなビジネスチャンスです。私もReply Robot（返信ロボット）には飽き飽きしています。今は誰もがツールをダウンロードしてそれを紹介し、トークンを推進しているだけですが、私はもっとそれを超えていきたい。今私が最も注目しているのは三種類のエージェントです。一つはお金を稼げるエージェント、二つ目は製品を適切な顧客に届けるエージェント、三つ目は時間を節約してくれるエージェントです。
私たちはまだ自動返信モードに囚われていますが、私は自ら未召喚の返信ロボットをすべてブロックしています。皆さんにもそうしてほしい。社会的な反作用力を生み出し、開発者に本当に意味のあるものを構築するよう促すべきです。単にトレンドに乗っかり、あらゆるコンテンツにコメントしても、どのトークンにとっても役に立ちません。
今の私にとって最も魅力的なのはDeFiです。なぜならそこには多くの裁定取引の機会があるからです。DeFiは「儲けられるチャンスはあるが、使い方が分からない人が多い」という点で、他のどんな分野よりも当てはまります。すでにOrcaやMeteora上のDLMM（Dynamic Liquidity Market Maker）などのチームと協力しており、ボットが潜在的な裁定機会を自動的に識別し、トークンのレンジが変化すると自動的に調整を行い、利益をあなたのウォレットに戻します。これによりユーザーは安全に資産を投入でき、全プロセスが自動化されます。
また、ミームコインは非常にボラティリティが高い。実際、ミームコインの初期段階では急騰するため、流動性プール（LP）の操作が難しいが、一旦安定すればボラティリティが有利な要素となり、LPで利益を得られる。私は基本的にトークンを売らず、LPで稼いでいます。他のエージェント開発者にもそう勧めています。しかし驚いたことに、多くの人がそのような操作をしていない。友人が「稼げない」と言ってきたので「LPを試した？」と聞くと、「時間がない」と言う。だが、彼はLPを使って取引量から多くの利益を得るべきなのです。
Q4：流動性プール以外に、エージェントが自らの資産を運用して取引を行うようになりますか？例えばai16zやDegen Spartan AIのようなプロジェクトでは、どのように資産運用（AUM）を管理し、今年中にその能力を実現できるでしょうか？
Shaw：
現時点では、大規模言語モデル（LLM）を直接取引に使うのは適していないと考えています。むしろ、市場インテリジェンスを得るための適切なAPIがあれば、合理的な判断ができるでしょう。例えば、あるAIシステムの取引成功率は約41％ですが、これはかなり優秀です。なぜなら大多数の暗号資産は不安定だからです。しかしLLMは複雑な意思決定には不向きで、主な役割は次のトークンを予測することです。コンテキスト情報をもとにより合理的な判断を下すことができます。
LLMが価値を持つのは、非構造化データを構造化データに変換する点です。たとえば、グループチャットで人々が互いにトークンを売り込む情報を、操作可能なデータに変換することです。私たちのチームの一つは「トラストレスマーケット」という研究を行っており、核心は「もし群聊やTwitterでの推薦情報を真実と見なし、それに基づいて取引を行ったら儲かるか？」という問いです。実際、一部の人々は非常に優れたトレーダーであり、推薦者でもあります。私たちはトップ層の推薦を分析しており、将来的にはそれらの提言に基づいて操作を行うかもしれません。
これは予測市場のようなものです。少数の人は非常に予測が得意で、大多数は下手、あるいは行動経済学の影響を受けやすい。そのため、私たちの目標は、測定可能な指標でこれらの人物のパフォーマンスを追跡し、戦略の訓練に活用することです。この方法は利益追求だけでなく、ガバナンスや貢献報酬といった抽象的な領域にも応用できると思います。
しかし、お金の稼ぎ方は最もシンプルです。なぜなら、それは測定しやすいレゴブロックのようなものです。時間系列データをLLMに与えて、自分で買売を予測させるやり方では真の解決にはなりません。エージェントを自動買売に設計すればもちろん可能ですが、必ずしも儲かるとは限らない。特にボラティリティの高いトークンを購入する場合、リスクが大きすぎます。そのため、単純な買売よりも柔軟で信頼性の高い方法が必要です。
Q5：非常に取引が得意なエージェントを持っているなら、なぜそれをオープンソースにしてトークンを発行するのか？自分だけで取引すればいいのではないですか？
Shaw：
ある企業がトークン価格を70％の正確度で予測できると主張していると聞いたことがあります。もし本当にそれができたら、私はこんなところで話したりしません。無限にお金を印刷できます。ビットコインのような短期取引で70％の正確度があれば、簡単に無限の利益を得られます。ブラックロックのような企業は、株式などを予測するために世界中のデータを処理しようとしているでしょうし、ある程度成功しているかもしれません。彼らは多くの人材をこの仕事に割いているわけですから。
しかし、低時価総額の市場では、行動駆動要因やソーシャルメディアの影響が、予測可能なファンダメンタルデータよりも重要になる可能性があります。たとえば、有名人が特定のコントラクトアドレスをリツイートすることは、どんなアルゴリズムよりも効果的かもしれません。そのため、ミームコインが面白いのは、市場価値が非常に低く、ソーシャルダイナミクスの影響を受けやすいからです。こうしたソーシャルダイナミクスを追跡できれば、そこに機会があるのです。
Part.3 エージェントフレームワークの価値とElizaの開発上の強み
Q6：Elizaのユースケースを踏まえると、チームはElizaを使って全く新しい革新的なエージェントを市場にどうやって投入すればよいですか？その主な差別化要因は何ですか？モデル、データ、それともElizaが提供するその他の機能やサポートですか？
Shaw：
確かに「ただのChatGPTラッパーだ」という声もありますが、これは「ウェブサイトはHTTPのラッパー」「アプリはReactのラッパー」と言うのと同じことです。本質は製品そのものにある。顧客がその製品を使い、支払いをするかどうかがすべての核心です。
モデルはすでに極度に商品化されています。基礎モデルをゼロから訓練するのは非常に高価で、数億ドルかかるかもしれません。OpenAIほどの資金と市場シェアがあれば、エンドツーエンドの訓練システムを構築し、モデルを訓練するのは容易でしょう。しかし、そうなればMeta、OpenAI、XAI、Googleと競合することになります。彼らはベンチマークテストの結果を向上させることで「世界最高のモデル」であることを証明しようとしています。一方、XAIは新しいバージョンをリリースするたびに以前のバージョンをオープンソース化し、Metaもすべてをオープンソースにしてシェアを獲得しようとしています。
しかし、私はここに参入すべきではないと考えています。開発者が製品を構築するのを支援することに集中すべきです。インターネットの未来とは、ウェブサイトや製品の動作方法、ユーザーがアプリケーションを使う方法です。すでに多くの優れた製品やインフラが存在していますが、ユーザーがそれを見つけられないだけです。「DeFiプロトコルで儲ける」とググっても、リストは見つかるかもしれませんが、何を探しているか分からなければ簡単ではありません。
したがって、真の価値は既存のものを繋げることにあります。従来のウェブサイトやランディングページに留まるのではなく、ソーシャルメディアに持ち込み、製品のユースケースを実際に示す。そして製品を必要とするユーザーを見つけ出すことです。AIエージェントは製品そのものではなく、製品の一部、つまり製品とユーザーをつなぐインターフェースであるべきだと考えています。もっとこうした試みが出てきてほしいです。
Q7：なぜElizaのフレームワークまたはあなたたちが構築しているプラットフォームが、開発者やビルダーにとって最適な主戦場だと考えるのですか？他フレームワークや言語（ZeropyチームはPython、ArcチームはRust）と比べて
Shaw：
言語は確かに重要ですが、すべてではありません。現在、JavaScriptでアプリケーションを開発する開発者は、他のどの言語よりも多いです。DiscordからMicrosoft Teamsに至るほぼすべてのコミュニケーションアプリもJavaScriptで作られています。あるいはネイティブランタイムを使用し、UIやインタラクション部分をJavaScriptで記述しています。バックエンド開発でも同様です。現在、JavaScriptとTypeScriptを使用する開発者の数は、他のすべての言語の合計よりも多い。特にReact Nativeのようなツールの登場により、さらに拡大しています（React NativeはJavaScriptベースのフレームワークで、Android/iOS向けネイティブアプリを作成可能）。
EVM上で開発経験のある開発者の多くはNode.jsをダウンロードし、ForgeやTruffleなどのイーサリアム開発ツールを実行した経験があり、このエコシステムに慣れ親しんでいます。ウェブ開発経験のある開発者にもアクセスでき、彼らもエージェントを作れるのです。
Pythonは特に難しくありませんが、異なる形式にパッケージ化するのが難しい。多くの人がPythonのインストールでつまずきます。Pythonのエコシステムは混乱しており、パッケージマネージャーも複雑で、正しいバージョンを見つける方法が分からない人も多い。バックエンド開発としては優れているが、過去の開発経験から、Pythonは非同期プログラミングが苦手で、文字列処理も面倒だと感じていました。
TypeScriptがエージェント開発に優れていると気づいたとき、これが正しい方向性だと確信しました。一方で、私たちが提供するのはエンドツーエンドのソリューションであり、クローンしてすぐに動作します。Arcはとてもクールなプロジェクトですが、接続器（コネクタ）がなく、ソーシャルコネクタもありません。Zeropyのようなプロジェクトも良いですが、主にソーシャルコネクタやループによる返信に特化しています。多くのプロジェクトは複数のエージェントが互いに会話させますが、実際にソーシャルメディアに接続していません。
これらのフレームワークが身体なら、LLM（大規模言語モデル）は脳です。私たちが構築しているのは、これらのフレームワークをさまざまなクライアントに接続する橋梁です。こうしたソリューションを提供することで、参入障壁を大幅に下げ、開発者が書く必要のあるコード量を減らすことができます。開発者は製品に集中し、必要なAPIを呼び出すだけでよく、入出力に対してシンプルな抽象化を提供しています。
Q8：非開発者の視点で、Elizaプラットフォームが公開する機能やプロセスをどう理解すればよいですか？非開発者がElizaや競合プラットフォームに接続した場合、どのような機能やサポートが得られますか？
Shaw：
コードをPCにダウンロードし、ロールを修正して起動すれば、チャットなど何でもできる基本的なロボットが手に入ります。これが最も基本的な機能です。多くのプラグインがあり、ウォレットを追加したい場合は、プラグインを有効化し、EVMチェーンの秘密鍵を追加し、必要なチェーンを選択します。DiscordのAPIキー、Twitterのユーザー名、メールアドレスなども設定でき、コードを書く必要はありません。これが多くのロボットが宣伝や返信を行う理由です。
その後、「アクション」と呼ばれる抽象化ツールを使って他の操作を行うことができます。例えば、ロボットにピザを注文させたい場合、「ピザ注文」というアクションを設定します。するとシステムは自動的にユーザー情報を取得します。現在のユーザー情報プロバイダーが該当します。さらに、必要なユーザー情報を抽出するための評価器（evaluator）も必要です。氏名や住所などです。誰かがDMでピザを注文してきたら、システムはまず住所を取得し、その後ピザ注文の操作を実行します。
この三つの要素：プロバイダー、評価器、アクションは、複雑なアプリ構築の基礎です。ウェブサイトでフォームを埋めるような操作は、基本的にこの三つの要素で実現可能です。現在、私たちはこの方式で自動LP管理などのタスクを処理しています。これは任意のウェブサイトの構築と同様に、主にAPI呼び出しを行うだけなので、開発者であればすぐに習得できるでしょう。
非開発者の方には、ホスティングされたプラットフォームから必要な機能やプラグインを選択し、コードに深入りしないことをお勧めします。もちろん、自分でやりたいならそれでも構いません。
Q9：開発者がこれらすべての機能をゼロから構築したり、部品を組み合わせたりするにはどれくらいの時間がかかりますか？Elizaプラットフォームを使った場合との時間コストの違いは？
Shaw：
何をしたいかによります。コードベースを見て抽象化を理解すれば、非常に特定の機能を短時間で構築できるかもしれません。たとえば、私がやりたいことを実現するエージェントなら、おそらく1週間で完成できます。しかし、記憶機能や情報抽出、あるいはそれらをサポートするフレームワークを構築しようとすれば、より複雑になります。
例えば、私はピザ配達アプリを5時間で作りました。別の人は2時間。基本的に一日で作れます。自分一人でやれば数週間かかるでしょう。現在はAIでコード作成も加速していますが、全体のフレームワークがすでに多くのものを提供しています。
例えるなら、すべてのアプリがReactの上に構築されているように、簡単にウェブサイトを組み立てられますが、プロジェクトが複雑になると非常に難しくなります。簡単なことは、LLM、ブロックチェーン、ループがあれば、数日で完了します。しかし、私たちはすべてのモデルに対応しており、完全にローカルで動作可能で、トランスクリプションもサポートしています。音声ファイルをDiscordに送れば自動で文字起こしし、PDFファイルをアップロードしてもチャットできます。これらはすべて内蔵されています。ほとんどのユーザーはその機能の80％すら使っていません。
したがって、単なるチャットインターフェースを構築するだけなら、自分で作っても問題ありません。しかし、多機能で何でもできるエージェントを構築したいなら、大部分を既に処理済みのフレームワークが必要です。このフレームワークを作るのに、私は何ヶ月も費やしました。
Q10：他のエージェントプラットフォームが一般的に「迅速な設計・展開・ノーコード操作」を強調する中、Elizaはカスタマイズ性や独自機能を持つエージェント構築に適していると言えますか？
Shaw：
Arc全体、あるいはZeropy、Gameフレームワークのコード行数と比較すると、Elizaははるかに多いです。なぜならElizaには音声→テキスト、テキスト→音声、トランスクリプション、PDF処理、画像処理など、多くの機能が内蔵されているからです。プラグイン部分だけでも、多くのコア機能が含まれています。一部の人には複雑すぎるかもしれませんが、それによって多くのことが可能になっています。だからこそ多くの人が使っているのです。
いくつかのエージェントは、完全にElizaに他の機能を追加したものです。たとえばPump.funプラグインを利用しているもの、あるいはElizaに画像・動画生成機能を追加したもので、これらは実際には内蔵機能です。ぜひ多くの人に、すべてのプラグインを同時に有効化したらどうなるか試してみてほしいです。
私の目標は、最終的にエージェント自身がゼロから新しいプラグインを書けるようにすることです。十分な類似プラグインがサンプルとして存在すれば、それらはすべてモデルに学習されます。スターが100個以上つき、コードベースが一定の閾値に達すれば、OpenAIやClaudeのような企業がそのデータをクロールして学習に使います。これが私たちのLoopの一部です。最終的には、自分で新しいプラグインを書けるようになります。
Q11：Elizaが最も強力なコードベース（財産だけでなく、あらゆるエージェント開発者に最強の機能を提供できる）になった場合、暗号分野だけでなく、伝統的なAIや機械学習背景を持つ開発者も惹きつけられるでしょうか？
Shaw：
もし本当に突破口を開ければ。Elizaは多くのブロックチェーン統合（すべてプラグイン）を持っていますが、本質的には暗号プロジェクトではありません。GitHubのトレンドがWeb2の領域の人々を惹きつけたことに気づきました。多くの人が、これはエージェント開発に最適なフレームワークだと感じているのです。
個人的には、この点を理解してもらいたい。暗号に偏見を持つ人もいますが、明らかに将来のエージェントの99％は、トークンの99.9％を取引するでしょう。暗号はエージェントのネイティブなトークンです。PayPalアカウントを使ってみても、本当に難しい。一方、私たちならウォレットを簡単に開設し、秘密鍵を生成してすぐに対応できます。
暗号分野外の人々、特に積極的に暗号取引をしない人々も引きつけています。彼らは暗号に問題を感じませんが、むしろエージェントのアプリケーションに興味があります。
暗号プロジェクトに偏見を持つ人も、それが真の価値を提供すれば受け入れるでしょう。多くの人が過剰な宣伝と空虚さを見て失望していますが、私たちのプロジェクトに実際の研究と工学的裏付けがあるのを見れば、徐々に見方が変わるはずです。より多くの人を惹きつけたい。すでに一定の進展があり、大きな差別化要因となっています。
Part.4 オープンソースAGIのビジョンとAIエージェントの未来
Q12：将来、OpenAIや伝統的なAI研究所とどう競争しますか？Elizaに基づいて構築されたエージェント群が協働することで差別化するのでしょうか？それとも、そもそもこの比較に意味はありませんか？
Shaw：
非常に意味のある問いです。まず、Elizaを起動すると、デフォルトで新しいモデルが起動します。これは微調整されたLlamaモデル、すなわちHermesモデルで、Nous Researchによって訓練されています。彼らのアプローチが大好きです。メンバーの一人Ro Buritoは、Nous Researchに所属しながら、私たちのコミュニティのエージェント開発者でもあります。彼らはGod BotやSatan Botなど、他のロボットのリリースも支援しました。そのため、モデルを自前で訓練することも可能ですが、競争するより、彼らと協力し、お互いの強みを補完するほうが良いと考えています。
多くの人がモデル訓練の簡単さを理解していません。実際、それは一行のコマンドで可能です。Togetherを使えば、Jsonファイルを指定してコマンドを入力するだけで、5分以内にLlamaモデルの微調整を開始できます。Nousの強みは微調整手法ではなく、データにあります。彼らはデータを収集し、丁寧にキュレーションしており、これが核心競争力です。データの収集、準備、クリーニングは非常に面倒な作業です。彼らはOpenAIとは異なるデータに焦点を当てています。これこそが私たちの市場差別化です。
彼らのモデルを選ぶ理由は、OpenAIが多くのリクエストを拒否しないからです。私たちには「OpenAIモデルは切断されている（crippled）」という用語があります。基本的に、すべてのエージェント開発者はOpenAIモデルが制限されていると感じています。私たちの市場差別化は、OpenAIは絶対にTwitterに接続できるエージェントを作らせない。助手を非常にパーソナライズしたり、面白くさせたりもしない。彼らは大胆さに欠け、クールではなく、大きなプレッシャーにさらされています。
今ChatGPTに2024年の選挙について尋ねると、長い回答を返すかもしれませんが、以前は長い間「バイデン」とだけ答えていました。どちらを支持するわけではありませんが、リードモデルがこんなに単純な政治的選択をするのは愚かだと思います。OpenAIは非常に慎重で、ただ「やるべきことをやっている」だけで、ユーザーが本当に望むものを与えていません。
しかし、真の競争ポイントはデータの収集方法とその出所にあります。OpenAIがこのようなことをするのを見たことがありますか？Sam Altmanのツイートを見ると、ユーザーは「成人モード」を強く望んでいると述べています。NSFW（公的場所で不適切）ではなく、「大人として扱ってほしい、特定の情報を遮断されたくない」という意味です。また、OpenAIは中央集権的であり、政府からの政治的プレッシャーを多く受けています。私はオープンソース運動がその束縛から解放され、多様性とさまざまなモデルを通じてユーザーの真のニーズに応え、彼らが欲しいものを与え、行動を制御しないことが最終的に勝利すると考えます。OpenAIは巨額の資金と高い時価総額、多くの人材を擁しています。しかし、分散型AIはコミュニティの支援、インセンティブ、資金調達などの急速な発展条件を提供し、GPUなどのハードウェアを待つ必要もありません。
私は、AGIへの道は二者択一ではなく、さまざまな方法の融合であると考えます。世界最大の企業が何かをやっているなら、それに挑戦することが本当に発展を加速するのでしょうか？AIエージェントはAI世界の「継子」だと考えています。標準的な指標で測定しにくく、PhD研究者でも「このエージェントがもう一つより優れている」と数量化して言いにくいからです。AIエージェントは基礎工学であり、創造的に問題を解決することに特化しており、これこそがこの分野に注力する開発者の独特さです。
Q13：オープンソースのAGI（汎用人工知能）とは具体的に何を意味しますか？複数のエージェントが自律的に協働し、最終的に超知能的な全体を形成するのでしょうか？それとも他の形態がありますか？
Shaw：
数百万人の開発者が多数のオープンソースモデルやツールを使えば、互いに競争し、システム全体の能力を最適化します。実際、AGIとはインターネットそのものの形態だと考えます。インターネット自体が膨大なエージェントから構成されています。それらはさまざまなことをしています。統一されたシステムである必要はありません。これをAGIと呼んでもよいですが、それはAGIの定義次第です。
多くの人はAGIを「人間のように何でもできる知能」と捉えています。実際、このエージェントはすべての知識を事前に持つ必要はなく、API呼び出しやコンピュータ操作で必要な情報を取得できます。人間のようにコンピュータを操作でき、強力な記憶システムと豊富な機能を持ち、最終的に実際のロボットと統合されれば、AGIは明らかになります。
しかし、AIの世界では「AGIとは、コンピュータがまだできないこと」と言われることがあり、新しいモデルの登場とともにその目標は常に変化します。ASI（超知能）という概念もあり、それは世界を操れる強力なモデルを指します。もしそれがマイクロソフトのような大企業によって構築されるなら、その超知能の可能性はあるかもしれません。しかし、多くの異なるプレイヤーがそれぞれ自分のモデルをオープンソース化し、継続的に微調整・最適化していくことで、インターネットのような多エージェントシステムが形成され、相互に作用し、それぞれの専門性を持つようになり、そのシステム全体が超知能のように見えるでしょう。
これは巨大なシステム、あるいはシステムの集合体です。あるエージェントが他のエージェントを攻撃しようとしても、非常に困難です。なぜなら、あるエージェントが他のエージェントより極端に強くなることはないからです。技術が進歩しても、エネルギーの制限に達しており、モデルは無限に拡大できません。核反応炉が必要になるほどです。マイクロソフトが原子力発電所に投資しているように、すべての企業が自社モデルを少しずつ改善しています。
OpenAIの新モデルGPT-4は人間の知能に非常に近づいていますが、他の企業も同様のモデルを精力的に開発しており、最新技術の研究と実装に注目しています。OpenAIのモデルがAGIに近づいても、ユーザー数が膨大なため、品質を妥協せざるを得ず、GPU負荷を軽減するために規模の小さいモデルに移行しています。
総じて、各企業間の競争によりモデルはより効率的になり、オープンソースにより多くの開発者が参加し、これらすべてが超知能の出現を推進しています。将来的には、Twitter上で何かを実行するロボットを簡単に見つけ、最適なものを選べる世界であってほしいです。
Q14：将来の革新やビジョンの実現において、暗号資産のトークンと市場はどのような役割を果たしますか？
Shaw：
「知能」という観点から見ると、市場自体が一種の知能です。機会を発見し、資本を配分し、競争を推進し、最終的に最適な解決策を洗練させます。このプロセスは完全に成熟したシステムが形成されるまで続くでしょう。市場の知能と競争はここで重要な役割を果たします。
暗号資産の役割は明らかです。二つの主要な機能があります：
第一に、旧来のシリコンバレーVCモデルに依存せず、人々が本当に欲しいものに基づいてプロジェクトに資金を調達する手段を提供します。VCの価値観に限定されることなく、より分散化された資本配置の可能性を開放します。VCは深い洞察を持っていることが多いですが、投資の論理は地理的・文化的な枠に縛られがちです。
第二に、人々の感情的ニーズを正確に捉えることができます。そのニーズに応える製品を提供できれば、ユーザーは非常に興奮します。しかし、暗号分野の主な問題は、多くのプロジェクトが感情に訴えかけるが、最終的に約束を果たせないことにある。もし本当に目標を達成できれば、例えば完璧な市場インサイトを提供するロボットを開発できれば、それは極めて高い価値を持つでしょう。
さらに、オープンソースによる監査可能性により、誰もがプロジェクトの真偽を検証できます。この透明性が資本を真に有望な機会に効率的に誘導します。現在の世界の問題は、OpenAIのような企業に投資できないこと。上場するまで待たなければならないが、その時点でリターンはすでに限定的です。対して、暗号資産はプロジェクトの初期段階から直接投資できる機会を提供し、「未来への参加」や「世代を超える富」を実現します。
これらのメカニズムをより整備するためには、詐欺行為を防ぐ必要があります。私は、オープンソースと公開開発が市場の資本配分効率を大きく高め、この分野の発展を加速すると考えます。将来、エージェント同士がトークンを取引し、ほとんどすべてがトークン化されるでしょう――信頼、能力、金銭など。結局のところ、暗号資産は資本配分にまったく新しい方法を提供し、革新と未来のビジョンの実現を加速します。
Part.5 トークノミクスと価値捕獲メカニズムの議論
Q15：ai16zプラットフォームは、トークノミクスによる価値捕獲メカニズムの実施スピードが十分速いですか？潜在的な競合の脅威にはどう対処しますか？
Shaw：
オープンソースブロックチェーンの問題はフォークのインセンティブが非常に大きいことです。ネットワークトークンを保有している限り、直接的な経済的利益があるからです。もし私たちがL1をリリースすれば、誰かがそれをフォークするかもしれません。あるいは、私たちがL1であるために、真に協力できないと感じるかもしれません。
暗号業界の部族主義は強く、排他的な競争が多く、包括的な協力が少ないことが原因です。
現実的には、私たちのトークノミクスモデルは進化を続け、新たな収益モデルを見つける必要があります。Launchpadは最終的なトークノミクスモデルではなく、初期バージョンです。多くの注目を集め、多くのパートナーが私たちのプラットフォームでリリースしたいと希望しています。彼らにはエージェントプロジェクトを開始するためのホスティング手段が必要です。プラグインとエコシステムの機能を提供し、そのまま使えるようにできます。
Launchpadをオープンソース化する予定ですが、それが公開されれば、他者もコピーするでしょう。単にスタートアッププラットフォームに依存するプロジェクトは、長期戦略を再考する必要があります。ロール設定、トークンバーン、リップバックという戦略だけでは持続不可能です。
長期的には、エコシステム全体の価値を拡大できる技術に投資したいと考えています。短期的には市場需要に応え、Launchpadをリリースします。しかし3か月後には、スタートアッププラットフォームは普通になり、多くのプロジェクトが失敗し、少数のみが持続的な価値を創出できます。
将来の重点は単にエージェントをリリースすることではなく、明らかに価値を創出できるプロジェクトに投資することです。すでに投資や買収を始めています。これらには独自のトークノミクスがあり、収益でトークンをリップバックし、さらに投資に回すこともあります。また、ネットワーク手数料の徴収やトークンペアでのバーンといった単純なメカニズムに頼らず、長期的なリターン圧力を高める新たな方法を探しています。
私の目標は、こうした単純なモデルを超え、より大きなビジョンへと進むことです。映画制作スタジオのようなプラットフォームを構築し、DAOやキャラクターにプロジェクトを提出してもらい、人気のあるプロジェクトを検証し、投資する。現在のトークノミクス計画は6か月は持つと考えますが、次のステップもすでに検討しています。
Q16：もしai16zのトークノミクスモデルが成功し、トークンに実際の価値が生まれれば、プロジェクト開発プラットフォームにさらなる資金を提供できるだけでなく、エージェント自身がオープンソースフレームワークの発展を推進し、間接的にエコシステムの成長を促進するのでしょうか？
Shaw：
この問題はよく考えます。AI分野には「Fume」というツールがあり、エージェントが自身のコードを書き、人間よりも速い速度で継続的に改善できるというものです。あらゆるユースケースにコードを書き、PR（プルリクエスト）を提出し、他のエージェントがレビューとテストを行う。これは数年以内、あるいは2年以内に起こる可能性があります。私たちがこのまま進めば、「脱出速度」に到達し、システムは指数関数的に加速し、最終的にAGI（汎用人工知能）の段階に達し、完全な自己構築が可能になるでしょう。
こうした未来に到達するため、あらゆる努力で加速すべきです。Reality Spiralのようなプロジェクトでは、エージェントがすでにGitHubにPRを提出しており、この傾向は始まっています。
もしトークンが価値を蓄積し、エコシステムに投資して成長を推進できれば、正のフィードバックループが形成されます：トークン価値の上昇がエコシステム発展を推進し、エコシステムがさらにトークン価値を高める。最終的に、このシステムは自律的に動くようになります。
ただし、現時点では多くの実務作業が必要です。重要なのは、ユーザーのニーズに応える形で、トークンが期待通りに価値を蓄積することを確実にすることです。例えば、Launchpadはユーザーのニーズに基づいて開発され、すでに構築しようとしている内容を支援しています。
将来、エージェント自身が特定のプロジェクトを作成し、複数のエージェントが開発を競い、最終的にコミュニティが最良の結果を投票で選ぶことも可能になります。このモデルは急速に非常に複雑かつ強力になり得ます。私たちの目標は、この段階に到達するスピードを加速することです。
Part.6 跨チェーン開発とブロックチェーン選定の探求
Q17：AIエージェントはどのブロックチェーンで開発すべきだと思いますか？Solanaですか、それともBaseですか？
Shaw：
ユーザーの視点では、ブロックチェーンは次第に「正常化」され、多くの人が自分のトークンがどのチェーンにあるかさえ知りません。EVMとSVMはプログラミングや機能で大きな違いがありますが、ユーザーにとっては基本的に違いはありません。ユーザーはウォレットを見て、資金があるか、トークン交換ができるかだけを気にします。
エージェントの未来において、チェーン間の違いは曖昧になり、トークンは両者間で頻繁にブリッジされるでしょう。現在、私たちはSPL 2022トークン（鋳造機能付き）を使用
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