> AIアプリケーションが本当に複雑になり、プラットフォーム間やエコシステム間の協力が必要になると、Cryptoの分散型ソリューションの機会が訪れます。 **作者: Haotian** AI + Cryptoについて言及するたびに、誰もが無意識に「AIはCryptoを必要とするのか？」という反応を示す。潜在的な意味は、Cryptoをやるならしっかりとした取引を行い、AIの話題に便乗するなということだ。さらにweb2AIの業界の人々がCryptoとの結びつきについて言及すると、軽蔑に満ちた反応を示すことが多い。なぜだ？ その理由は、web3AIとweb2AIの三度のずれた発展から来ていると思います。方向が間違っているのではなく、タイミングが合っていないのです！ **——第一次のずれ：アリが大樹を揺らす、大規模な計算力競争に参加しようと試みる** 昨年、OpenAI、Google、Metaがコンピューティングパワーのインボリューションに夢中になっていたとき、暗号界隈に「分散型コンピューティングパワー」プロジェクトが次々と登場し、そのロジックは非常にシンプルで、トークンを使用して個人投資家に低コストで従来のクラウドコンピューティングを打倒したいGPUを提供するよう促すというものでした。 結果はどうなったかというと、OpenAIは一度のトレーニングに数千万ドルを費やしているのに、RTX4090で構成された「民兵」がH100クラスターと正面から対抗する？これは蟷螂の脚で車に立ち向かうようなものではないか？タイミングが完全に間違っている。この段階ではweb2のAIが集中化の効率と資金力を競っており、cryptoの分散型の利点は全く活かされていない。 **——二度目のズレ：インフラがまだ整っていないのに、アプリケーション体験を急いで巻き込む** DeepseekがR1の完璧な性能で逆襲し、AnthropicがMCPプロトコルで孤島効果を打破し、web2AIのバックエンドLLMsの性能、フロントエンドエージェントアプリケーションが圧倒的にリードしている一方で、Crypto界は「資産発行」の大叙事を持ち出し、Launchpadの争奪戦を繰り広げ、一鍵でエージェント技術スタックを発表し、web3AI業界にエージェントの寒武紀「発行潮」を与えたいと願っている。 問題は、実用的な価値がないコインをたくさん持っていることに何の意味があるのかということです。 インフラストラクチャの準備はできていますか? たとえば、MCPプロトコル自体は実際にはUSBインターフェイスであり、プログラマーはCursorでコーディングし、GitHubへのワンクリックフックには1つの認証しか必要とせず、アプリケーションは成熟しており、アクセス許可が与えられている限り、シームレスに接続できます。 しかし、AIエージェントにオンチェーンデータを読み取らせようとすると、オンチェーンデータのほとんどがノイズであることに気づくでしょう。データをフィルタリングして分析するために必要な作業量、ノードがデータを取得するために必要なストレージコスト、RPC呼び出しのダウン後のメンテナンス障害、クロスチェーン環境におけるデータ標準の不一致が存在する複雑さなど、各段階が技術的な深い落とし穴です。 一方は成熟したアプリケーションのプラットフォーム、一方はゼロから始まるインフラの苦労です。このようなインフラ条件下で必死にweb2を模倣してアプリケーションレイヤーの革新を行うことは、泥道でF1レーシングカーを運転するようなもので、最終的には市場に大量の低品質のエージェントがあふれ、ユーザー体験はひどいものになり、AI + Crypto全体の評判も台無しになってしまいます。 **——第三のミスマッチ：マルチモーダル複雑タスクはトレンドだが、決して単純なレゴブロックではない** GPT-4Vが画像を理解してコードを生成でき、Soraがテキストからビデオを作成でき、Claudeが複雑なドキュメントを分析してインタラクティブなアプリケーションを生成できるようになったとき、web2 AIはマルチモーダルで複雑なタスクの深海に突入しました。 この背景には何があるのでしょうか? 長年にわたるモデルトレーニング、大量のデータアノテーション、複雑なアルゴリズムの最適化、そして数え切れないほどの反復的なデバッグ。 しかし、Crypto 圈は Manus の出圈パフォーマンスを見て、エージェントをモジュール化することを考え、分析、意思決定、実行などのエージェントの組み合わせを使って DeFAi、GameFAI などのアプリケーションシナリオを構築しようとしています。 問題は、あなたが複雑なタスクを単純なモジュールの組み合わせだと思っていることですか？ web2AI のマルチモーダルが強力な理由は、各モーダル間に深い意味的整合、精密な注意機構、複雑な特徴融合があるからです。これはいくつかの独立したモジュールの単純な組み合わせではなく、エンドツーエンドのシステム工学です。 しかし、Cryptoの実行エージェントを反映すると、本質的には既存のAPIを異なるエージェントとしてラッピングするだけであり、中には十分に微調整されていないものさえあります。市場分析エージェントはCoinGeckoを呼び出し、取引実行エージェントはDEXインターフェースを呼び出し、リスク管理エージェントは簡単な閾値を設定するだけで、「分散型AI投資システム」と宣言していますが、全くの誇張です。 最後に、DeFAIやGameFAIなどのアプリケーションシナリオが確かにweb3AIの出口であるとおっしゃいました、はい、アプリケーションシナリオは確かに無限ですが、現時点では、特定の着陸の観点から光が死ぬのを見るのは非常に困難です。 最後に、あなたはおそらく、適切なタイミングは何かと尋ねるでしょう。良い考え方は、web2AIの進化の道筋に沿って、事前に伏兵を配置することです。 web2 AI がエッジコンピューティング、小型モデル、オフライン推論に向かうとき、crypto の分散型インフラストラクチャが活躍する場面が訪れる。 今、クラウドコンピューティングの巨人に硬直的に対抗するのではなく、エッジコンピューティングのスケジューリング、データ同期、デバイス間の協力のためのインフラ構築にしっかり取り組むことが重要です。AIが本当に分散アーキテクチャを必要とする時には、cryptoの方はすでに準備が整っています。 LLMの記憶のボトルネック、アイデンティティ認証、多エージェント協力が必須となるとき、ブロックチェーンの分散ストレージ、アイデンティティ管理、トークンインセンティブの古い得意分野が役立つ。 現在、web2 AIはまだ集中化の効率的な恩恵に浸っています。プライバシーの問題、データのインセンティブの問題、協力の検証可能性の問題などは無視されがちですが、AIアプリケーションが本当に複雑になり、プラットフォーム間やエコシステムの協力が必要になると、Cryptoの分散型ソリューションの機会が訪れます。
AI+Crypto の三度のズレからの教訓：間違ったタイミングで無理に突っ込むな、真の打開点は周辺に隠されている
作者: Haotian
AI + Cryptoについて言及するたびに、誰もが無意識に「AIはCryptoを必要とするのか？」という反応を示す。潜在的な意味は、Cryptoをやるならしっかりとした取引を行い、AIの話題に便乗するなということだ。さらにweb2AIの業界の人々がCryptoとの結びつきについて言及すると、軽蔑に満ちた反応を示すことが多い。なぜだ？
その理由は、web3AIとweb2AIの三度のずれた発展から来ていると思います。方向が間違っているのではなく、タイミングが合っていないのです！
——第一次のずれ：アリが大樹を揺らす、大規模な計算力競争に参加しようと試みる
昨年、OpenAI、Google、Metaがコンピューティングパワーのインボリューションに夢中になっていたとき、暗号界隈に「分散型コンピューティングパワー」プロジェクトが次々と登場し、そのロジックは非常にシンプルで、トークンを使用して個人投資家に低コストで従来のクラウドコンピューティングを打倒したいGPUを提供するよう促すというものでした。
結果はどうなったかというと、OpenAIは一度のトレーニングに数千万ドルを費やしているのに、RTX4090で構成された「民兵」がH100クラスターと正面から対抗する？これは蟷螂の脚で車に立ち向かうようなものではないか？タイミングが完全に間違っている。この段階ではweb2のAIが集中化の効率と資金力を競っており、cryptoの分散型の利点は全く活かされていない。
——二度目のズレ：インフラがまだ整っていないのに、アプリケーション体験を急いで巻き込む
DeepseekがR1の完璧な性能で逆襲し、AnthropicがMCPプロトコルで孤島効果を打破し、web2AIのバックエンドLLMsの性能、フロントエンドエージェントアプリケーションが圧倒的にリードしている一方で、Crypto界は「資産発行」の大叙事を持ち出し、Launchpadの争奪戦を繰り広げ、一鍵でエージェント技術スタックを発表し、web3AI業界にエージェントの寒武紀「発行潮」を与えたいと願っている。
問題は、実用的な価値がないコインをたくさん持っていることに何の意味があるのかということです。 インフラストラクチャの準備はできていますか? たとえば、MCPプロトコル自体は実際にはUSBインターフェイスであり、プログラマーはCursorでコーディングし、GitHubへのワンクリックフックには1つの認証しか必要とせず、アプリケーションは成熟しており、アクセス許可が与えられている限り、シームレスに接続できます。
しかし、AIエージェントにオンチェーンデータを読み取らせようとすると、オンチェーンデータのほとんどがノイズであることに気づくでしょう。データをフィルタリングして分析するために必要な作業量、ノードがデータを取得するために必要なストレージコスト、RPC呼び出しのダウン後のメンテナンス障害、クロスチェーン環境におけるデータ標準の不一致が存在する複雑さなど、各段階が技術的な深い落とし穴です。
一方は成熟したアプリケーションのプラットフォーム、一方はゼロから始まるインフラの苦労です。このようなインフラ条件下で必死にweb2を模倣してアプリケーションレイヤーの革新を行うことは、泥道でF1レーシングカーを運転するようなもので、最終的には市場に大量の低品質のエージェントがあふれ、ユーザー体験はひどいものになり、AI + Crypto全体の評判も台無しになってしまいます。
——第三のミスマッチ：マルチモーダル複雑タスクはトレンドだが、決して単純なレゴブロックではない
GPT-4Vが画像を理解してコードを生成でき、Soraがテキストからビデオを作成でき、Claudeが複雑なドキュメントを分析してインタラクティブなアプリケーションを生成できるようになったとき、web2 AIはマルチモーダルで複雑なタスクの深海に突入しました。 この背景には何があるのでしょうか? 長年にわたるモデルトレーニング、大量のデータアノテーション、複雑なアルゴリズムの最適化、そして数え切れないほどの反復的なデバッグ。
しかし、Crypto 圈は Manus の出圈パフォーマンスを見て、エージェントをモジュール化することを考え、分析、意思決定、実行などのエージェントの組み合わせを使って DeFAi、GameFAI などのアプリケーションシナリオを構築しようとしています。
問題は、あなたが複雑なタスクを単純なモジュールの組み合わせだと思っていることですか？
web2AI のマルチモーダルが強力な理由は、各モーダル間に深い意味的整合、精密な注意機構、複雑な特徴融合があるからです。これはいくつかの独立したモジュールの単純な組み合わせではなく、エンドツーエンドのシステム工学です。
しかし、Cryptoの実行エージェントを反映すると、本質的には既存のAPIを異なるエージェントとしてラッピングするだけであり、中には十分に微調整されていないものさえあります。市場分析エージェントはCoinGeckoを呼び出し、取引実行エージェントはDEXインターフェースを呼び出し、リスク管理エージェントは簡単な閾値を設定するだけで、「分散型AI投資システム」と宣言していますが、全くの誇張です。
最後に、DeFAIやGameFAIなどのアプリケーションシナリオが確かにweb3AIの出口であるとおっしゃいました、はい、アプリケーションシナリオは確かに無限ですが、現時点では、特定の着陸の観点から光が死ぬのを見るのは非常に困難です。
最後に、あなたはおそらく、適切なタイミングは何かと尋ねるでしょう。良い考え方は、web2AIの進化の道筋に沿って、事前に伏兵を配置することです。
web2 AI がエッジコンピューティング、小型モデル、オフライン推論に向かうとき、crypto の分散型インフラストラクチャが活躍する場面が訪れる。
今、クラウドコンピューティングの巨人に硬直的に対抗するのではなく、エッジコンピューティングのスケジューリング、データ同期、デバイス間の協力のためのインフラ構築にしっかり取り組むことが重要です。AIが本当に分散アーキテクチャを必要とする時には、cryptoの方はすでに準備が整っています。
LLMの記憶のボトルネック、アイデンティティ認証、多エージェント協力が必須となるとき、ブロックチェーンの分散ストレージ、アイデンティティ管理、トークンインセンティブの古い得意分野が役立つ。
現在、web2 AIはまだ集中化の効率的な恩恵に浸っています。プライバシーの問題、データのインセンティブの問題、協力の検証可能性の問題などは無視されがちですが、AIアプリケーションが本当に複雑になり、プラットフォーム間やエコシステムの協力が必要になると、Cryptoの分散型ソリューションの機会が訪れます。