Crypto AIトラックディスカッション

司会者：アレックス、ミントベンチャーズの研究パートナー

ゲスト:マックス、YouTubeチャンネルの所有者。 Lydia は Particle Network の研究者です

Crypto AIの理解

アレックス：今日は注目されているCrypto AI分野について話しましょう。最初の話題は、二人はCrypto AIの分野をどう見ていますか？あなたたちの見解では、Crypto AIの分野はどのようなビジネス上の問題を解決しようとしているのでしょうか？これらの問題の緊急性は何ですか？

Max：私は、Crypto AI が登場した理由は二つの主要な問題を解決するためだと思います。一つ目は、人文的な観点から見た場合、中央集権的な AI 自体に解決すべき問題がいくつかあります。例えば、検閲の問題などです。Crypto AI は去中心化によってこれらの問題を解決できます。もう一つ興味深い点は、インセンティブメカニズムを導入することです。Crypto の最も主要な代表はトークンであり、トークンがあれば、すべての去中心化 AI はこのインセンティブメカニズムを利用して、さまざまな異なる試みに挑戦できます。例えば、Bittensor はトークンメカニズムを利用して異なるサブネットを作成し、それぞれのサブネットが異なることを研究しています。この方法はオープンソースコードをつなぎ合わせます。オープンソースは常に皆がやりたいことですが、AI 研究者がオープンソースを行う際に直面する最大の問題は、オープンソースの進展を報いる方法がないことです。Crypto とトークンに接続することによって、彼らがオープンソースを研究し続けることを報いる方法が得られます。つまり、各企業が自社の研究成果を私有化するのではなく、全体的に見て、Crypto AI が行っていること、またはできることは、Crypto とトークンというこのインセンティブメカニズムを通じて、オープンソースモデル、オープン性、去中心化の発展を報いることです。

Lydia：ビジネスの観点から見ると、私にとって答えはあまり明確ではないと思います。主にCryptoのレベルで。"AIは効率を向上させ、Cryptoは公平を保証する"という言い方がありますが、よく考えると、現段階でのビジネス価値の観点からは、効率を向上させる緊急性は明らかに公平を保証するよりも大きいです。私はいつも、Alexが以前に書いたWeb3の基盤価値に関する記事を思い出します。その中で、Web3の基盤価値はより広範な自由とより安価な信頼であると述べられています。したがって、優れたWeb3プロジェクトは、自由と信頼における従来のサービスの不足を見つけ、より競争力のあるソリューションを提供する必要があります。Crypto AIに関して言えば、AIはより大きな自由を必要としていますか？技術的な実現の観点から見ると、計算リソースとデータ供給は限られているので、AIの自由も限られています。倫理的な観点から見ると、真に自由なAIを想像するのは非常に難しいです。AIの信頼コストは現在過剰ですか？必ずしもそうではないと思います。多くの人がデータのブラックボックス問題を挙げますが、この問題に注目しているのは主に専門家やメディア関係者であり、一般のユーザーではありません。一方で、オンチェーンの方法で解決しようとすると、現時点ではコストが高くなりそうです。

私はCrypto AIの現在の最大の価値は、直接的に現在のビジネスレベルの代替案に反映されるのではなく、むしろ物語のレベルにあると思います。それは人々の想像力を開き、CryptoとAIという一見無関係に思えるが、非常に先進的でスタイリッシュな技術が皆の頭の中で衝突することを可能にしました。私たちはこれら二つの技術に時間を与える必要があります。もしかしたら、彼らが最も適している問題は未来に属していて、現在のものではないのかもしれません。

最初から見て、私はこれが長期的な外生的な物語だと感じていました。長期的というのは、AI、特に消費者向けAIが私たちの現実世界に与える影響があまりにも大きいためです。これは本当に革命的な変革です。データから見ると、例えばChatGPTは数日で100万を突破し、2ヶ月で1億の月間アクティブユーザーを突破しました。周りの人々がAIを使用する頻度を直接見るだけでもわかります。資本市場の観点から見ると、OpenAIは千億の評価で、NVIDIAは万億の時価総額を持ち、彼らの発表会は基本的に主要なメディアのヘッドラインを占めます。この変革はあまりにも急速で徹底的にやってきたので、AIは一過性の流行にはならず、確実に長期的な物語になるでしょう。さらには、今後の1世紀で最も重要な哲学的話題の源になる可能性すらあります。

それに対して、それは外生的です。CryptoとAIは誕生した後、実際には何の関係もなく、さらには人材の面で競争関係が存在しています。2022年から2023年のCryptoのベアマーケットの間、AIのこの分野における魅力はCryptoを圧倒しました。今年になってようやく、両者が相互に力を与える物語を語り始めました。結局のところ、DeFiやNFTのような暗号ネイティブな物語や、GameFiのような変改物語と比べて、AIは外来の物語です。今日の早い段階で、Worldcoin、Render、NearのようなAIの物語に関連する資産価格が、AI業界の状況に完全に基づいて変動しているのを見ることができます。だから、長期的な外生的物語は、私がCrypto AIを最初に理解したことの一部であり、今でもその考えを持っています。

マックス：一点補足したいと思います。あなたはAIを外部のもの、Web2に本来存在していたものだと言いましたが、私たちは最初、CryptoとAIは無関係だと考えていましたが、突然一緒になったのです。しかし、別の視点から見ると、Crypto AIは2020年のDeFi Summer以降、私が考える限り、CryptoがAIに対して強い需要を持つ唯一のものです。例えばGameFiでは、Cryptoのインセンティブメカニズムをゲームに追加しますが、CryptoはGameFiにとっては付加価値に過ぎません。今日、GameFiはCryptoから離れています。皆さんはCryptoのインセンティブメカニズムが素晴らしいからこのゲームをプレイするのではなく、ゲームが面白いからプレイするのです。DeFiは別のレイヤーであり、それはハードな需要です。私はCrypto AIがDeFiの後に続く、これまでの多くの物語を見た後の、二つ目の強い需要だと思います。

AIの進展と利用に伴い、私たちは中心化の問題をいくつか発見することになるでしょうが、現時点ではまだ見つかっていません。金融の世界では金融システムがすでに100年、200年存在しており、私たちは2008年の金融危機が起こるまでそのシステムに問題があることに気づきませんでした。そのため、皆がDeFiが必要なものであると感じるようになりました。私もCrypto AIは同様の位置にあると思います。ただし、ユーザーがAIに接触し、慣れる程度は金融システムほど多くないため、私たちはまだ皆が本当に「私はCrypto AIが必要だ」と感じるのを見ていません。

なぜCryptoがCrypto AIのストーリーの中でハードニーズであるのかというと、多くのものはインセンティブメカニズムを組み込まなければ実現できないからです。あなたが先ほど言ったように、より効率的になりたいのであれば、特定のプロジェクトがすでにそれを実現しています。例えば、Decentralized Computeはすでにしばらくの間行われています。去中心化された計算力と集中化された計算力を比較すると、いくつかの性能上のボトルネックを乗り越えれば、去中心化された計算力は基本的に第一の需要であることがわかります。集中化された計算力を使いたくはなく、AWSやMicrosoft Azureのような製品を使いたくありません。なぜなら高すぎるから、または他の理由です。私は、Crypto AIが外部に出て、持続的に発展するためには、必ず従来の製品よりも効率的で、優れていて、安価でなければならないと真剣に信じています。人々は単純に「去中心化を支持する」ためにCrypto AIを使用するのではなく、それが元の製品よりも優れている必要があります。これが今のCrypto AIがやるべきことです。このような原形が徐々に見えてきますが、私たちは毎回Metaが無料の35億パラメータのLLMモデルを発表することを期待してはいけません。私たちはこのものを持続的に構築できる方法を見つける必要があります。私はこれが引き続き努力すべき方向だと思います。

Crypto AI トラック内のプロジェクト分類

アレックス：Crypto AIは比較的大きな分野であり、その内部にはさまざまなビジネスモデルを用いて異なる問題を解決するプロジェクトのタイプが非常に多く存在します。Crypto AI分野に対するあなたたちの理解に基づいて、もしこれらの分野内部のプロジェクトを分類する場合、どのような論理に基づいて分類しますか？

リディア：非常に一般的な分類方法は、CryptoをAIで強化するか、AIをCryptoで強化することです。これは2つの大きな考え方です。現在、私たちがよく見ているのは、AIがCryptoを強化することで、つまりCryptoのプロジェクトがAIの属性を少し加えようとしています。以前はAPIを接続してWeb3バージョンのチャットボットを作成し、プロジェクトに関する質問に答えたり、AIを使用してWeb3プロジェクトのコードを改善したり、AIが収益戦略の策定に参加したりしていました。今のところ、AIエージェントがトークンを発行しているのですが、これらはAIがもたらす効率の向上や公平性とはあまり関係がなく、むしろプロジェクトが新しい物語を求めているということです。

第二のアプローチとして、CryptoがAIを強化する場合、確かに天井は高くなりますが、実現と証明が難しく、より多くの時間が必要です。CryptoがAIの技術スタックに深く入り込み、プライバシーと透明性を強化できるという方向性の聖杯は、実際に落とし込むまでの期間が長くなる可能性があります。したがって、現時点では、CryptoがAI産業の特定の部分を改善する機会があると考えられています。たとえば、GPUを作成する場合、Cryptoが分散した計算リソースを集約し、コストを削減できることを強調して、データ市場やアルゴリズム市場に進出することになります。彼らはすべて、自由の観点から製品市場適合を探しています。しかし、私はこの分野の需要は現段階では特に証明されるのが難しいと思います。iOasisのGPU使用データを見てみると、実際には個人ユーザーの割合がかなり小さいことがわかります。個人ユーザーの総GPUレンタル収益は、毎日約1000ドル程度です。

この部分について、現在のところ破局点、あるいは例外的な場合は、CoinbaseとBaseがこの方向で取り組んでいるということだと思います。すなわち、AIエージェントと決済です。もちろん、決済の属性は付加価値のある要素ですが、その前提としてAIエージェントが十分に優れていて、役立つものである必要があります。これが私の二つの分類方法です。

Max：私は主に3つの異なるトラックに分けています。3つのトラックはそれぞれアーキテクチャ層、リソース層、アプリケーション層です。アーキテクチャ層は、底層のインフラに似ており、この底層のインフラの上でさまざまなAIプロジェクトを展開することができ、さまざまなリソース層プロジェクトやアプリケーション層プロジェクトがこのアーキテクチャ層の上に構築されることを許可します。ブロックチェーンについてよく知っていると、これをlayer 1ブロックチェーンなどの基盤として想像するかもしれませんが、これをアーキテクチャ層と呼びます。Bittensor、Near、Saharaのようなものは、私はすべてアーキテクチャ層に分類しています。

アーキテクチャ層が構築された後、その上にリソース層があります。これは、このアーキテクチャ層の上に構築されたものです。さまざまなAI開発に必要なリソース、例えば計算能力、データ、モデルなどがリソース層と呼ばれます。AkashやRenderなどの分散型計算を提供するプロジェクトや、分散型データを提供するVanaのようなプロジェクトがリソース層に該当します。

リソース層とアーキテクチャ層の上に、比較的C向け、つまりユーザーが使用するものに近いのがアプリケーション層です。私はここにAIエージェントを置いており、ユーザーが本当に必要とするもの、たとえばDeFi関連の使用を促進できるものを含めています。ですので、これが主に三つの主要なトラックです。現在、Crypto AIのナラティブはまだ出たばかりで、誰もそれをうまく分類する方法を知らず、共通の合意形成もありません。しかし、このセクターの構造は、私が現在見る限り、今のCryptoトラックと呼応するような分類法として比較的有効だと思います。

Crypto AIの機会と課題

アレックス：皆さんは今、Crypto AIが直面している最も重要な課題は何だと思いますか？課題を除いて、今後1年から2年の間にCrypto AIにとってどのような産業や物語の機会があると思いますか？

Max：私は主な課題はCrypto AIがまだ初期段階にあることだと思います。ほとんどのプロジェクトの時価総額が非常に高く、Bittensorのようなプロジェクトはすでに500億ドルの時価総額に達しています。このような時価総額の背後には、より多くの投機がある可能性があります。本当に必要なのは、プロダクトマーケットフィットを見つけること、または実際に使用できるアプリケーションを見つけることですが、これらのアプリケーションを発展させることができるものはまだ少ないと思います。これらのアプリケーションを見ると、私が思うに、いくつかのものはまだかなり初期段階にあるとさえ思います。