AIと暗号のコンバージェンス:業界の発展をリードする3つの主要な方向性

2025-07-16 15:29:41

AIと暗号化技術の融合における3つの重要な方向性

現在、AIと暗号化技術の交差点は急速に発展している段階に入っています。本稿では、AI+暗号化の融合における三つの主要な発展方向について詳しく説明します。

まとめ

活発なスマートエージェント駆動経済を構築する

Truth Terminalは、AIエージェントがブロックチェーン上で機能する可能性を確認しました。この分野の実験は、エージェントのブロックチェーン上での操作の限界を次々と突破しており、非常に大きな可能性と広範な設計スペースがあります。現在、これは暗号化とAI分野で最も革新的な方向の一つとなっており、これはほんの始まりに過ぎません。

Solana開発における大規模言語モデルの能力を強化する

大規模言語モデルはコード作成において優れたパフォーマンスを示しており、今後さらに向上する見込みです。これらの能力を通じて、開発者の効率は数倍に向上することが期待されています。最近、高品質なベンチマークを構築して大規模言語モデルの理解と関連コードの作成能力を評価することが、生態系に対する潜在的な影響を理解するのに役立ちます。高品質なモデルの微調整プランはベンチマークテストで検証される予定です。

オープンで分散型のAI技術スタックをサポートする

"オープンで分散型のAIテクノロジースタック"には以下の重要な要素が含まれています：

トレーニングデータ取得
トレーニングと推論の計算能力
モデルの重み共有
モデル出力検証機能

このオープンなAI技術スタックの重要性は次のように表れています：

モデル開発の革新と実験を加速する
中央集権的なAIを信頼しないユーザーに代替案を提供する

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1. 活発なスマートエージェント駆動経済の構築

AIエージェントがオンチェーン活動に参加し始めると、可能性に満ちた新しい世界が展開されます。現時点ではエージェントのオンチェーン行動の未来の発展を正確に予測することはできませんが、すでに起こった革新を観察することで、この設計スペースの広大な展望を垣間見ることができます。

一部のAIプロジェクトは、Memeコインを通じて新しいデジタルコミュニティを発展させています。
複数のプラットフォームにより、ユーザーはスマートエージェントおよびその関連トークンを簡単に作成および展開できます。
著名な暗号化投資家の個性特性に基づいて訓練されたAIファンドマネージャーが登場しており、AIファンドと代理支援者の全く新しいエコシステムを切り開いています。
ゲームプラットフォームは、プレイヤーが代理の行動を指導することでゲームに参加できるようにし、しばしば予想外の革新的なプレイスタイルを生み出します。

今後の方向性

未来、スマートエージェントは多方面の経済調整を必要とする複雑なプロジェクトを管理できます。例えば、研究開発の分野では、エージェントが特定の病気の治療化合物を探す責任を負うことができます。具体的には：

トークン調達プラットフォームを通じて資金調達する
募集した資金を利用して、有料研究資料へのアクセス費用を支払い、分散型計算ネットワーク上で化合物シミュレーションの計算費用を行う
賞金プラットフォームを通じて人間を募集し、実験検証作業を行う

複雑なプロジェクトに加えて、代理は個人のウェブサイトを作成したり、アート作品を創作するなどの簡単なタスクも実行できます。その応用シーンには無限の可能性があります。

なぜ代理がブロックチェーン上で金融活動を実行することがより意義があるのですか？

暗号化通貨は特定の分野で独自の利点を持っています：

小額決済アプリ
スピードの利点：即時決済機能は代理店が最大の資本効率を実現するのに役立ちます
DeFiを通じて資本市場にアクセスする：エージェントはシームレスに資産を鋳造し、取引、投資、融資、レバレッジを使用するなどの操作を行うことができます。

技術発展の法則から見ると、パス依存性は重要な役割を果たします。ますます多くの代理人が暗号通貨を通じて利益を得るにつれて、暗号接続は代理人の核心的な能力になる可能性が高いです。

将来の開発優先事項

リスク管理メカニズム
- 現在のモデルは優れた性能を示していますが、まだ完璧とは程遠いです
- 代理人に完全な制約のない行動の自由を与えることはできません
非投機的な使用シーンを促進する
- チケットを購入
- ステーブルコイン投資ポートフォリオの収益を最適化する
- オンラインで食べ物を注文
開発スケジュール要件
- テストネットのプロトタイプ段階に達する必要があります
- できればメインネットで稼働している

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2. 開発における大規模言語モデルの能力の強化

大規模言語モデルは強力な能力を示し、急速に進歩しています。その応用分野の中で、コードを書くという分野は特に急激な進歩曲線が見られる可能性があります。これは客観的に評価できるタスクだからです。

今、巨大な言語モデルはコードを書くのにまだ完璧ではなく、明らかな欠点がありますが、AIネイティブなコードエディタのようなものは根本的にソフトウェア開発を変えました。予想される急速な進歩率を考えると、これらのモデルはソフトウェア開発を完全に変える可能性があります。

しかし、現在では特定の開発環境を理解する上で大規模言語モデルが卓越したレベルに達するのを妨げるいくつかの課題があります。

質の高い原始トレーニングデータが不足している
構築数量が不足しています
高い情報価値のあるインタラクションが不足している
急速に発展するインフラは、古いコードが適用できない可能性を引き起こします。
評価モデルの理解度を測る方法が不足している

将来の開発優先事項

インターネット上でより良い開発データを取得するのを助ける
より多くのチームが検証構築を発表
エコシステムの中でより多くの人々が交流プラットフォーム上で積極的に良い質問を提起し、高品質な回答を提供しています。
大規模言語モデルの理解度を評価するための高品質なベンチマークを作成する
ベンチマークテストで良好なパフォーマンスを示す微調整モデルを作成し、開発者の作業効率を向上させる

最終的な重要な成果は、完全にAIによって作成された全く新しい、高品質で、差別化された検証ノードクライアントです。

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3. オープンで非中央集権的なAI技術スタックをサポート

AI分野において、オープンソースとクローズドソースのモデル間の長期的な力のバランスは依然として不明確です。現在最も単純な期待は現状維持です——大手テクノロジー企業が最前線の発展を推進し、オープンソースモデルは迅速に追随し、特定のアプリケーションシナリオで微調整を通じて独自の優位性を獲得します。

オープンAI技術スタックの重要性は次のように示されています：

オープンソースモデルが革新のイテレーションを加速するオープンソースコミュニティによるオープンソースモデルの迅速な改善と微調整は、コミュニティがどのように大手AI企業の作業を効果的に補完し、AI能力の境界を進めているかを示しています。
中央集権的なAIを信頼しないユーザーに選択肢を提供する AIは独裁または権威主義政権の武器庫において最も強力なツールである可能性があります。オープンソースのAI技術スタックをサポートすることで、ユーザーに代替の選択肢を提供できます。

既に複数のプロジェクトがオープンAI技術スタックをサポートしています：