Torygreen

計算スケールはあなたが試せる範囲を示します。
評価スケールはあなたが信頼できる範囲を示します。
中央集権型システムはスループットを最適化し、検証に十分な投資をしません。
分散型システムは検証をエッジに押しやり、継続的に行います。
次のブレークスルーは、より賢いエージェントではありません。
それは、出力を証明可能にするレールです。

コーディングが「簡単」になったのは、モデルにとって簡単だからではなく、検証が安価だからである。
高級な作業は逆である：フィードバックが遅く、信号が乱雑で、ステークホルダーが勝者を決める。
安価な評価は能力を高める。
高価な評価は説得力を高める。
「正しそうに見える」ことが罠である。

ほとんどの人は、高度な知識労働がどれだけ長く存続するかを過小評価している。
彼らはAIが中レベルのタスクを圧倒していることから、曲線が滑らかに上昇し続けると推測している。
しかし、それは違う。
AIは次の点で驚異的だ：
• パターンマッチング
• 検索
• 一次的な合成
• 流暢さ
• 速度
これにより、ジュニアやミッドレベルの知識労働の大部分が消滅する。
しかし、エリートの知識労働は単に「より知性が高い」だけではない。それはまったく異なる領域だ。
トップレベルで実際に重要なのは：
• 正しい問題を選ぶこと
• 目的関数が不明確なときのフレーミング
• 曖昧さや不完全な情報のもとでの推論
• 長期的な視野での思考と二次・三次的な効果
• 判断力、嗜好、物語の一貫性
• 結果に責任を持つこと、単なるアウトプットだけではない
ここにAIの真の限界がある。
能力の限界ではなく、推論の限界だ。
私たちは計算能力やデータ、モデルを拡大し続けているが：
• より高速に
• より広範に
• より流暢に
しかし、推論の質は線形に拡大しない。
現行のシステムは依然として苦戦している：
• 浅い世界モデル
• 弱い因果関係の基盤
• 分布シフトに対する脆弱性
• フレームが変わると崩れる擬似推論
• 外部の支援なしに誤りを認識できない
思考の連鎖、ツール、自省は役立つが、それは一時的な対策であり、突破

ほとんどのAIが「すべての知識労働」を置き換えるという予測は、単純な外挿誤差に依存しています。
彼らはタスクの遂行と判断を混同しています。
人々はAIが中程度のタスクを破壊するのを見て、曲線が滑らかに上昇し続けると仮定します。
しかし、知識労働の頂点は中程度のもののより難しいバージョンではありません。まったく異なる領域です。
仕事が「問題を解く」から「適切な問題を選ぶ」へと変わるとき、ルールは逆転します。
モデルはスコアボードを使ったタスクでより良くなります。
判断はスコアボードを選ぶことであり、ミスに対して支払うことです。

ほとんどの人はハイエンドの知識労働がどれだけ長く生き残るかを過小評価している。
彼らはAIが中レベルのタスクを圧倒し、曲線が滑らかに上昇し続けると考えている。
そうはならない。
なぜなら、「より難しいタスク」は単により多くのIQを必要とする同じタスクではないからだ。
AIはすでに次の分野でエリートレベルだ：
1. パターンマッチング
2. 検索
3. 一次的合成
4. 流暢さ
5. 速度
これにより、多くのジュニアやミッドティアの仕事が崩壊している。
「入力を出力に変える」ようなものは、安価で迅速かつ豊富になる。
しかし、エリートの知識労働は異なる領域で動いている。
それは「答えを出すこと」ではなく、
「次に何をすべきか決めること」だ。
トップレベルでは、仕事は実行から意思決定に変わり、不確実性の中で行われる。
目的は不明確で、データは不完全、フィードバックループは遅く、ミスは高価だ。
私たちが「判断」と呼ぶものは、神秘的なものではない。
それは人間が暗黙のうちに行う具体的な操作の束であり、現行のシステムは重い足場なしでは信頼性を持って行うのに苦労している：
1. 目的の構築 —
曖昧な目標を検証可能なターゲットに変える (「何を最適化しているのか？」)
2. 因果モデル化 —
相関とレバーを分離する
(「何が何を変えるのか？」)
3. 情報の価値 —
遅すぎるまたは高価すぎるため

あなたは最初にAIに仕事を奪われることはありません。
過度の自信のためにあなたはそれを失うでしょう。
AIは、数百万の人々が結果を所有することなく流暢な回答を提供できるようにします。
最初のAIによる犠牲者は労働者ではない。
彼らは出力量を真実と誤解する機関になるだろう。

モデルは堀ではありません。
知能は複製しやすい。
重みをダウンロードし、アーキテクチャをフォークし、永遠にファインチューニングできます。
しかし、誰か他の人が推論を制御している場合、価格、クォータ、KYC、地域、そして一晩で変更されるポリシースイッチなど、スケールでそのインテリジェンスを展開することはできません。
AIがチャットボットからエージェントに移行するにつれて、Gateがボトルネックになります。
誰が、いつ、どの遅延で、どのハードウェア上で、誰のルールの下で実行できるのか....そして、200msから2秒に制限されると何が起こるのか。
モデルは改善を続けます。
Railsはどのモデルがユーザーを見つけるかを決定します。
推論アクセスを制御する者は、製品を形作るだけではない。
彼らは現実を形作ります。

10年後に最も価値のあるAI企業は、最もスマートなモデルを持つ企業ではない。
それは、他のすべてのモデルが依存して動作する基盤となる企業だ。
モデルはすぐに商品化される - 長く特別なものではなくなる。アーキテクチャは漏洩し、トレーニングのコツは広まる。「最良のモデル」は持続的な優位性ではなくなる。
インフラの問題はモデルの問題とは異なる。
レイテンシ、スループット、稼働時間、検証。これらは物理的・経済的制約であり、別の論文を公開することで解決できる問題ではない。
AIがエージェント化するにつれて、価値は「誰がモデルをトレーニングしたか」から「誰がそれを大規模に、信頼性高く、検証可能な状態で運用できるか」へと移る。
数兆のエージェントは、誰がトレーニングしたかには関心がない。
彼らが気にするのは、推論がどこで行われるか、作業がどのように決済されるか、システムがオンラインのまま維持されるかどうかだ。
AIの知能は安価になり、どこにでも存在する。
信頼できる実行へのアクセスはそうではない。

あなたのAIはあなたをガスライティングして、無能にさせている。
コンプライアントなAIのリスクの中で最も議論されていないのは誤情報ではない。
それは誤校正だ。
終わりなく同意し続けるように設計されたシステムは、答えを形成するだけでなく、ユーザーも形成する。流暢さを能力と誤認させるように人々を訓練する。
私はこれを自分自身でも感じている。だからこそ、私のモデルにはスパーリングパートナーになるよう促している。システムが滑らかで肯定的だと、テストされることなくより速く動くのは簡単だ。何も本当に反論してこないから、自分にできると感じる。
現実の世界では、能力は摩擦を通じて築かれる。
あなたは間違っている。
誰かがあなたを訂正する。
あなたは失敗する。
感情的には、つらい。
その不快感は偶然ではない。それは校正の仕組みだ。あなたの内部モデルを現実と再調整する。
現実世界での失敗は丁寧ではない。遠慮したり、優しく説明したりしない。突然やってきて、安心感を与えない。小さな修正の失敗に早期に遭遇していない人は、その現実から守られていない。準備不足だ。
最も重要な二次的効果はこれだ：偽の自信は学習を抑制する。
人々は何かを理解していると信じると、それを深く探求しなくなる。
自分に能力があると感じると、仮定をストレステストしなくなる。
コンプライアントなAIの最大のリスクは、知的には流暢だが感情的には

DePIN＆GPUのストーリーは、制約が動かない限り続きます。
トレーニングと推論の需要はますます増加し続けており、一方で中央集権型クラウドはCAPEX、地理的制約、キューイングによってボトルネックになっています。
確かに、数年前は計算資源の不足はまだ理論の段階でした。
しかし今では、それは運用上の制約となっています。
これが分散型コンピュートネットワークの利用と収益にどのように影響するのでしょうか？
分散型コンピュートネットワークは「いつかの利用率を待っている」わけではありません。既に実際の顧客向けに本番のワークロードを稼働させており、実際のレイテンシ制約の下で運用しています。
トークン化されたGPU、オンデマンドクラスター、ハイブリッドクラウド/DePINスタックは、もはやイデオロギー的な声明ではありません。
それらは、中央集権的な供給が十分に迅速に、近くに、または安価に展開できない場合の実用的な解決策として浮上しています。

DeFAIには信頼性の問題があります。
あなたのAIエージェントがオフチェーンで考える瞬間、DeFAIは検証できなくなります。なぜなら、透明性のあるオンチェーンのワークフローに信頼のギャップを挿入してしまうからです。
そのギャップとは？
新たな共有依存性です。
そのオフチェーンエージェントに依存するすべてのプロトコルは、それを信頼しなければならず、そのブラックボックスをスタックの下層に渡し続けることになります。
その解決策は証明書です：暗号学的証拠。
DeFAIプロトコルは何をエンドツーエンドかつ透明に証明する必要があるのでしょうか？
エージェントが見たデータ。
実行したモデルとバージョン。
制約条件。
取ったアクション。
発生した結果。
デフォルトでオープンに。
設計上検証可能に。
これがなければ、自律性は単なるオフチェーンの委員会と同じです。より良いUXを持つだけです。
これがあれば、自律性は監査可能な行動となります。
そして、「信頼不要」は検証可能な特性になり—あなたが信じる必要のある言葉ではなくなるのです。

レイヤーのように考えてみてください：
インターネット = 情報コモンズ
暗号資産（クリプト）= 金融コモンズ
DeAI = 認知コモンズ
これらが一体となって、共有のマインドとなります。
デフォルトでオープン。
コードで検証可能。
誰のものでもない。
DeAIは、クリプトを世界の他の人々に翻訳するための欠けていたレイヤーです。

> openAI、2025年
> 「私たちはあなたのプライバシーを尊重します」
> 「あなたの人生に関する事実は収集しません。みんなのためにモデルを改善するだけです」
> あなた：「なんか健全そうだし、月額20ドルで自分の子供時代の全履歴を渡します」
> 「メモリー」機能を公開
> 「長期的なパーソナライズ」と彼らは言う、「もう同じことを繰り返さなくていいように」
> 今や、あなたの仕事、元恋人、マクロ、そして午前3時に打ち明けたあの奇妙な恐怖も覚えている
> 次のアップデート：「パルス」
> こっそりあなたのカレンダー、ニュースの好み、「接続されたアプリ」にアクセス
> 1年間あなたの堕落を見てきたAIが厳選した、パーソナライズされた生活要約で目覚める
> いまだに「広告の計画はない」、ただ「インセンティブの一致」についてたくさん語るだけ
> CEOは「インスタグラムのような優れたターゲティングを評価している」と発言
> すべての広告プラットフォームの始まりを無視すれば、完全に安心できる
> メモリーをさらにアップグレード
> これまでのすべてのチャット履歴を参照可能に
> そう、あなたが忘れていた2023年のあの呪われたスタートアップアイデアの愚痴も含めて
> あなた：「これって気味悪い…でもちょっと便利」
> ドーパミンがあなたの境界線を曖昧にする
> openAIがショッピ

現在のGPU不足は一時的な物流上の問題ではありません。
それは中央集権化の構造的な失敗です。
供給は単一ノードのサプライチェーンに依存しています。
AI推論への需要は無限にスケーラブルです。
分散型コンピュートだけがその圧力を緩和できる唯一の手段です。

注目すべき観点の一つは、メモリによってエージェントが「プロンプト応答者」からステートフルなシステムへと変化する点です。一度状態が存在すると、複利的な挙動が生まれます。これこそが、ツールからエージェントへの進化が非常に劇的に感じられる理由です。

新しいコンピューティングの需要のほとんどは、人からAIエージェントへと静かにシフトしています。
ロボティクスチームは、1回の物理的展開を行う前に、工場や倉庫で何千もの仮想ボットを運用します。
ゲームスタジオは、スクリプト化されたボットの代わりに、長期記憶と協調性を持つNPCをシミュレートします。
これらすべては、安価で弾力性のあるシミュレーションサイクルを必要としています。そこで、分散型GPUを備えたDeAIクラウドが登場します。
工場内のヒューマノイドや企業内の職場エージェントは、単なる目に見える表面に過ぎません。
重要なのは彼らの下のループです：シミュレーション、展開、フィードバック、再訓練、繰り返し…グリッドが人間のユーザーよりもAIエージェントのために最適化されるまで。

> 暗号資産は少数のため (2021):
あなたは手動でプロトコルを行き来し、いくつかの追加の利回りポイントを絞り出そうとしました。
> 暗号資産は誰にでも (2025):
1つの意図を設定し、エージェントのネットワークに全体のシーケンスを処理させます: "リスク調整後のステーブルコイン収益を最大化する。"
人間は方向を定義します。
AIは精密に実行します。
暗号資産は、人々がそれについて考える必要がないときにPMFを見つけます... 意図が自動的にオープンで許可のないレールを通過するときに。

ロボティクスは、GPUサイクルの最大の隠れた買い手です。
すべての物理ロボットは、並行して実行される何千もの仮想テストを必要とします。
これらのシミュレーションが中央集権型クラウドで実行される場合、アーキテクチャは次のことを受け継ぎます:
> 高遅延
> ベンダーロックイン
> システムの脆弱性
シミュレーションは、データが生成される周辺で実行されなければなりません...さもなければ、少数のクラウドが実質的に動くすべてのロボットを操ることを受け入れることになります。