Crypto AI Deep Dive:業界の現状から投資機会まで

司会者：アレックス、投資研究員

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Crypto AIというホットな話題について話しましょう。まず、二人のゲストにお聞きしたいのですが、Crypto AIという分野についてどう思いますか？あなたたちの見解では、Crypto AI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どのようなものでしょうか？

Max：私はCrypto AIが主に2つの問題を解決していると思います:

1.分散化:中央集権的なAIの検閲などの問題を解決します。

2. インセンティブメカニズム: トークンを通じてオープンソースモデルと分散型の発展を促進する。

例えばBittensorはトークンを通じて異なるサブネットにAI研究を奨励し、オープンソースでの報酬獲得の難しさを解決しました。CryptoはAIがよりオープンで分散化された形で発展できるようにします。

Lydia：ビジネス価値の観点から、現在のCrypto AIの緊急性は明らかではないと思います。

1. AIは去中心化よりも効率の向上を必要としています。

2. 一般ユーザーはAIのオープンソースやデータブラックボックスの問題には関心がありません。

3. ブロックチェーンを用いてAIの信頼性の問題を解決するには、現在のところコストが高い。

Crypto AIは、物語のレベルで人々の想像力を開き、CryptoとAIという2つの最前線の技術が衝突することを可能にしました。それは、現在の問題ではなく、未来の問題を解決する可能性があります。

アレックス：まとめると、マックスはCryptoがAIをより分散化しオープンにすることができると考え、リアは現在のCrypto AIの商業的価値はまだ明確ではなく、むしろ最先端の実験であると考えています。どちらの見解も非常に洞察に富んでいます。

Crypto AIセクター内のプロジェクト分類

アレックス：Crypto AIは大きな分野であり、内部にはさまざまなビジネスモデルのプロジェクトがあります。これらのプロジェクトをどのように分類しますか？

Lydia：一般的な分類方法は次のとおりです:

1. CryptoによるAIの強化: Cryptoの観点からAIの一部のプロセスを改善する、例えばプライバシー、透明性など。

2. AIによる暗号資産の強化：暗号資産プロジェクトがAIの属性を追加する。例えば、AIチャットボット、AIが関与する戦略策定など。

現在、第2類が多いですが、第1類の方が潜在能力が大きいです。ただし、実現の難易度が高くなります。

Max：私は主に三つのレベルに分けています：

1. アーキテクチャ層: 基盤となるインフラストラクチャ、Bittensor、Nearなど。

2. リソース層: AIに必要なリソースを提供します。例えば、Akash(の計算力)、Vana(のデータ)など。

3. アプリケーション層:ユーザー向けのAIアプリケーション、さまざまなAIエージェントなど。

この分類はブロックチェーン業界のレイヤーに比較的似ています。

Crypto AIの機会と課題

アレックス：Crypto AIは現在どのような主要な課題に直面していますか？今後1〜2年でどのような産業やストーリーの機会が出現する可能性がありますか？

Max: 主な課題は次のとおりです。

1. プロジェクトの評価が高すぎて、より投機的です。

2. 実用性のあるアプリケーションは少なく、多くはまだビジョン段階にあります。

3. インセンティブメカニズムはデススパイラルを形成する可能性があります。

機会の面では、暗号通貨市場の回復と規制環境の改善に伴い、より多くのリソースがCrypto AI分野に投入され、革新を試みることになるでしょう。

Lydia：私は最大の課題は市場の感情と技術の進展のミスマッチだと思います:

1. Crypto業界の人々はAIについての理解が不足しており、深い議論を行うことが難しい。

2. プロジェクトに対する疑問や検討が不足している。

3. 多くのプロジェクトが同質化が深刻です。

将来の機会は次のとおりです。

1. AIの長期的なデプスの影響は引き続き解放される。

2. 非CryptoのAIの進展、特に倫理に関する話題に注目する必要がある。

アレックス：もう一点補足しますが、2025年にはAGIが登場する可能性があり、その時AIが人類に与える影響はさらに大きくなるでしょう。おそらくCrypto AIに新たな投機的価値をもたらすでしょう。

注目すべきCrypto AIプロジェクト

アレックス：現在、最も期待されている1～2つのCrypto AIプロジェクトはどれですか？その理由は何ですか？

Lydia：私が最も期待しているのはBittensorです。その理由は:

1. チームのストーリーテリング能力が高く、開発者に好まれるイメージを持っている。

2. グレースケールなどの機関に好まれる。

3.大規模なFUDテストを経験しました。

4. エコシステムが比較的整っており、淘汰メカニズムがあります。

Max：私もBittensorに最も注目しています。いくつか補足します：

1. インセンティブメカニズムがうまく機能すれば、エコシステムを持続的に発展させることができる。

2. チームは専門的で積極的に問題を解決します。

リスク面:

1. トークン発行量が多く、インフレ圧力があります。

2.それはまだ比較的中央集権的です。

さらに、Vana(の分散型データ)や、Arweave(のAI計算)なども注目に値します。

Crypto AIプロジェクトの評価戦略

アレックス：Crypto AIプロジェクトを調査する際、最も注目するコア要素は何ですか？

Max：私が主に見るのは5つの側面です：チーム、製品、収益性、将来の展望、トークンエコノミーのモデル。その中で最も重要なのはチームです。含まれているのは：

1. 創業者の経歴

2. 投資家の力

3. コミュニティの雰囲気

優れたチームがプロジェクトが本当にビジョンを実現できるかどうかを決定します。

Lydia：私もチームを最も重視しています、主に見るのは:

1.ナラティブスキル

2. 実行

3. 暗号に対する理解の深さ

さらに私が注目するのは:

1. トークンの実際の役割

2. プロジェクトのブランド文化は独自ですか

アレックス：周期を考慮して判断しますが、現在のCrypto AIは短期的に楽観的な段階にある可能性があり、将来の熊市ではより良い長期投資の機会になるかもしれません。

よく使われるAIツールの共有

Alex：普段どのAIツールを使っていますか？使用感はどうですか？

リディア：

1. GPT:英語を練習する、心理カウンセリング

2. パープレキシティ:資料を検索する

3. 豆包:まとめ動画

マックス：

1. ChatGPT:記事を要約し、画像を生成する

2. AIを用いて研究報告を生成する研究を行っています

アレックス：

1. GPT:記事を書く、新しい概念を学ぶ

2. パープレキシティ:従来の検索エンジンの代替

教育分野におけるAIの潜力は巨大であり、将来的には伝統的な教室モデルを覆す可能性があります。