ここ2年、人工知能の台頭とともに、AIは製造業、eコマース、広告、医療などあらゆる業界に浸透しました。暗号通貨分野も例外ではなく、人工知能とブロックチェーンの融合は、私たちに独特なデジタル資産—AI暗号トークンをもたらしました。

その流行は2022年末に始まり、OpenAIのスマートチャットボットChatGPTの人気とともに、多くの人々が人工知能がもはや映画の中だけに存在するものではなく、より多くの応用が現実になり、AIが効率的な生産力として実際の産業に適用されていることに気付きました。

人工知能の熱狂は機関の巨人にも影響を与えています。例えば、Googleは自社のAIチャットボットBardの開発に着手すると発表しました。また、注目すべきニュースは、Microsoftが100億ドルでOpenAIを買収し、Bing検索エンジンに統合を提案したことです。人々がAI技術に対して持つこの持続的な主流の興味は、さまざまなAIトークンの市場価値の爆発的な成長をもたらし、その中には1600%の上昇もあります！

さて、AIトークンとは何ですか？Web3とどのように結びつき、将来の方向性はどこにあるのでしょうか？以下でこれらの問題について議論します。

AIトークンとは何ですか？

AIトークンは、AIの原理をブロックチェーン技術に統合した暗号資産です。このようなトークンのAI要素は、特定の問題を解決するためのより良い自動化戦略を開発できるようにします。市場条件により適応できるため、他の暗号資産よりも優位性があります。

AIトークンは、ブロックチェーンエコシステム内のAIプロジェクト、アプリケーション、サービスをサポートする暗号通貨です。主に3つの重要な役割を果たします。

  1. 取引の便利さを促進し、これらは人工知能駆動プラットフォーム内の交換媒体であり、ユーザーはサービス料金を支払ったり、データにアクセスしたり、プラットフォームの活動に参加したりできます。

  2. ガバナンストークンとして使用でき、これらのトークンは保有者にガバナンス権を付与し、保有者は人工知能プロジェクトやプラットフォームの発展に参加することができます。

  3. また、人工知能プロトコルやプロジェクトに貢献するユーザーを奨励する報酬としても使用でき、通常はデータを提供したり、計算リソースを提供したりすることによってトークン報酬を得ることができます。

AI+web3インフラ

AI+Web3産業のインフラ層の主要プロジェクトは、基本的に分散型の計算ネットワークを主要な物語とし、低コストを主要な利点とし、トークンインセンティブを主要な手段としてネットワークを拡大し、AI+Web3クライアントにサービスを提供することを主要な目標としています。

インフラはAIの発展の確定的な成長方向です。

爆発的に増加するAI計算能力の需要

近年、計算能力の需要が急増しています。特にLLMの大モデルが登場して以来、AIの計算能力の需要は高性能計算市場を引き爆しました。OpenAIのデータによると、2012年以降、最大のAIモデルのトレーニングに使用される計算量は指数的に増加し、平均して3〜4ヶ月ごとに倍増しており、その成長速度はムーアの法則を大きく上回っています。

同時に、大量のデータが必要とされるため、ストレージとハードウェアメモリに要求が課せられます。特にモデルのトレーニング段階では、大量のパラメータ入力が必要で、大量のデータを保存する必要があります。AIサーバーで使用されるストレージチップには、主に高帯域幅メモリ（HBM）、DRAM、SSDが含まれ、AIサーバーの作業シーンには、より大きな容量、高い性能、低遅延、高い応答速度が必要です。

供給と需要の不均衡が高騰する計算コストを促進する

大規模モデルの発展に伴い、計算の複雑さが急上昇し、モデルのトレーニングニーズを満たすためにより多くの高級ハードウェアが必要になります。GPT-3の例を挙げると、1300万の独立ユーザーがアクセスする場合、必要なチップの要件は3万以上のA100 GPUです。したがって、初期投資コストは驚くべき8億ドルに達し、毎日のモデル推論コストは推定70万ドルになります。したがって、高級GPUの需要の上昇と供給の阻害が現在のGPUなどのハードウェアの高騰価格を推進しています。

AIインフラは産業チェーンの核心価値成長を占める

Grand View Researchの報告によれば、2023年の世界のクラウドAI市場規模は626.3億ドルと推定され、2030年までに6476億ドルに成長する見込みで、年平均成長率は39.6%です。このデータは、クラウドAIサービスの成長可能性と、AI産業チェーン全体における重要なシェアを反映しています。

AI+Web3インフラプロジェクトの物語の論理

分散型AIインフラの需要が強く、長期的な成長の可能性があるため、物語を語りやすく、資本から好まれる分野です。現在、AI+Web3産業のインフラ層の主要プロジェクトは、基本的に分散型の計算ネットワークを主要な物語とし、低コストを主要な利点とし、トークンインセンティブを主要な手段としてネットワークを拡大し、AI+Web3クライアントにサービスを提供することを主要な目標としています。主に二つのレベルを含みます。

1. 純粋な分散型クラウドコンピューティングリソースの共有とレンタルプラットフォーム：Render Network、Akash Networkなどの初期のAIプロジェクトが多数あります。

  • 計算リソースが主要な競争優位性：核心的な競争優位性とリソースは通常、大量の計算提供者にアクセスでき、基盤ネットワークを迅速に構築し、顧客に使いやすい製品を提供することができます。

  • 製品のハードルが低く、立ち上げ速度が速い：Render Network、Akash Networkのような成熟した製品に関しては、実際に成長しているデータが見られ、一定の先行優位性があります。

  • 新規参入者の製品同質化：現在のトラックのホットスポットとこのような製品の低ハードルの特徴により、最近多くの共有計算、計算リースなどの物語を持つプロジェクトが登場しましたが、製品は比較的同質化しており、より多くの差別化競争優位性を見なければなりません。

  • 単純な計算ニーズを持つ顧客へのサービスに偏る：例えばRender Networkはレンダリングニーズを主にサービスし、Akash Networkのリソース提供ではCPUがより多く含まれています。

2. 分散型計算+MLワークフローサービスを提供する：最近多額の資金調達を受けた新興プロジェクトがたくさんあります。例えばGensyn、io.net、Ritualなど。

  • 分散型コンピューティングが評価の基盤を高める。計算能力はAIの発展における確定的な物語であるため、計算能力に基づくプロジェクトは通常、より安定した高い潜在能力を持つビジネスモデルを持ち、純粋な中間層プロジェクトと比較してより高い評価を得ることができます。

  • 中間層サービスが差別化の優位性を打ち出す。中間層のサービスは、これらの計算インフラが競争優位性を持つ部分、例えばAIのチェーン上とチェーン下の計算を同期させるオラクルやバリデーター、AI全体のワークフローの展開と管理ツールなどです。