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AI+Web3トラックは、大きくインフラ層、ミドル層、アプリケーション層の3つに分かれます。そのうち、インフラストラクチャ層はコンピューティング能力とストレージの提供に焦点を当てており、現在最も人気のある分野となっています。

AIは、ゲーム、ソーシャルネットワーキング、トランザクションなどのアプリケーションレベルのケースに加えて、データ分析、情報の監視と追跡、入札と賭博などの分野でも使用されています。

AIの概念に密接に関連するプロジェクトは、多くの場合、市場の支持をすぐに得ることができますが、その名前にふさわしくない純粋に話題のプロジェクトを除外するように注意する必要があります。

キーワード： AI、Web3、産業、モデルトレーニング、DePIN、データ、ゲーム、分析、インテントセントリック、変化、倫理。
## はじめに
最近、AI + Web3プロジェクトが市場の熱狂を巻き起こしており、この潜在的な市場機会を探るために、Gate.io Researchはさまざまな注目プロジェクトを組み合わせ、AI + Web3業界チェーンの各リンクから詳細な分析を行います。私たちの目標は、読者に包括的かつ深い理解を提供することです。
## AI+Web3： 新しいテクノロジー、新しい方向性、新しい宣伝
過去1年間、ChatGPTなどの大規模な生成AIモデルの出現により、AIが世界の資本市場の注目を集める投資テーマとなりました。同時に、Web3市場も新たな繁栄の時代を迎えています。

AIとWeb3の有機的な組み合わせは、現在のテクノロジー分野における2つの注目すべきトピックが交差したものです。最近、このテーマを中心に多くの新興および既存のプロジェクトが市場の注目を浴びており、投資家の関心と期待が高まっています。

Wanxiang Blockchainによると、AI + Web3の組み合わせには主に2つの側面があります。1つは、Web3がAIの開発を促進する方法であり、もう1つは、Web3アプリケーションがAIテクノロジーをどのように組み込むかです。ほとんどのプロジェクトは、現在、Web3テクノロジーと概念を活用してAIの進歩を促進する方向に向かっています。この組み合わせを分析する際には、AIのプロセス全体、つまりモデルのトレーニングからアプリケーションへの段階を見据えることが重要です。

AIの生産プロセスには、データの取得、クリーニング、アノテーション、構造化クエリなどのデータ前処理と特徴/ヒントエンジニアリング、モデルのトレーニングとチューニングを通じてのパフォーマンス向上、モデルのレビューとガバナンス、モデルの展開と監視などの段階が含まれます。

このプロセスにおいて、Web3には多くの統合ポイントがあります。Web3の分散ネットワークとインセンティブメカニズムにより、よりオープンでオープンソースのAIネットワークとコミュニティを構築し、低コストのオープンインフラストラクチャとデータネットワークに対するAIアプリケーションのニーズを満たすことができます。同時に、Web3を暗号資産技術と組み合わせることで、AIの信頼性の向上やモデルの透明性、バイアス、倫理的な適用に関する課題の解決が可能となります。
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図 1 出典： ビエンチャンのブロックチェーン

図から明らかなように、AI+Web3トラックは大きく3つの層に分かれます：インフラ層、ミドル層、アプリケーション層です。

インフラストラクチャ層は、主にコンピューティング能力とストレージの提供に焦点を当てており、Web3の導入によってコストが削減され、より多くのAIアプリケーションに対応できるようになります。

ミドル層では、Web3テクノロジーを活用して、データ取得、前処理、モデル検証などのAI生産プロセスが最適化されています。この層では、多くの革新的なプロジェクトが生まれています。

アプリケーション層は、Web3におけるAIの広範な用途を示しています。これには、コンテンツの生成、分析、予測などが含まれます。ただし、著者の観察によると、図に示されているアプリケーション層の説明はまだ不十分であり、より詳細な説明が必要です。これらのプロジェクトのリーダーシップは確立されていませんが、可能性は大きく、将来の競争は商品と技術力に焦点を当てるでしょう。

次の章では、これら3つの層のプロジェクトに関する具体的なケーススタディを行います。

## AI+Web3の注目プロジェクトが続々登場
### AI+デピン
AIのワークフロー全体は、コンピューティングおよびストレージインフラストラクチャのサポートから切り離せません。これらの施設は、モデルのトレーニングと予測に必要な強力なコンピューティングパワーを提供するだけでなく、データモデル全体にわたるデータの保存、管理、解析も担当します。そしてライフサイクル。

AIアプリケーションの急速な成長により、特に高性能コンピューティング機能に対する膨大な需要が生じています。したがって、より効率的で低コストなリソースが豊富なコンピューティングおよびストレージインフラストラクチャの開発がAI開発の初期段階における重要なトレンドとなっています。この分野は現在、最も人気のある分野の一つでもあります。
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図 2 出典：[与える](https://www.gate.io/price/render-rndr "与える")通信網

この分野では、前回の強気相場で誕生したレンダリングサービスを中心に提供する<a href="/ja/price/render-rndr" target="_blank" class="blog_inner_link">Render</a> Network、クラウドコンピューティングやクラウドストレージに注力するAkashなど、代表的なプロジェクトが数多く登場しています。[ファイルコイン、アルウィーヴ](https://www.gate.io/price/filecoin-fil "ファイルコイン、アルウィーヴ")、IO.NET と Aethir は、この強気相場のラウンドで新しく立ち上げられ、主に AI のコンピューティング能力サポートを提供します。最近の「」で言及しました。[BOMEが記録を急上昇、SOLの必見の人気企画を総まとめ](https://www.gate.io/blog_detail/3923/bome%E5%88%9B%E9%80%A0%E6%9A%B4%E6%B6%A8%E8%AE%B0%E5%BD%95-%E7%9B%98%E7%82%B9sol%E9%82%A3%E4%BA%9B%E4%B8%8D%E5%BE%97%E4%B8%8D%E7%9C%8B%E7%9A%84%E7%83%AD%E9%97%A8%E9%A1%B9%E7%9B%AE "BOMEが記録を急上昇、SOLの必見の人気企画を総まとめ")記事ではIO.NETなどの最先端のプロジェクトも紹介されているので、ここでは詳しく説明しません。
### AI+データ
中間層はAI生産プロセスの重要なリンクであり、Web3テクノロジーを活用して特定のワークフローを最適化し、改善します。

まず、データ取得段階では、中間層に分散型データID管理が導入されます。これにより、ユーザーのデータセキュリティが保護されるだけでなく、データの所有権も明確になります。同時に、インセンティブメカニズムを通じて、ユーザーが高品質のデータを共有し、収益を得ることを奨励することもでき、それによってデータソースを拡大することができます。

業界の成熟度の限界により、この分野で比較的有名なプロジェクトはほとんど登場していませんでした。この期間における主要なプロジェクトは、AIアイデンティティプロジェクトであるWorldcoin、Aspecta(Gate.ioの投資先)、データ取引プラットフォームであるOcean Protocol、およびブロックチェーンベースのデータネットワークであるGrassなどです。
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図 3 出典： アスペクタ

次に、データの前処理段階では、中間層は分散型AIデータアノテーションおよび処理プラットフォームの構築に注力し、後続のモデルトレーニングを強力にサポートします。この領域では、Public AIなどのプロジェクトが大きな成果を挙げています。

最後に、モデルの検証と推論の段階では、中間層はWeb3技術とZK、準同型暗号資産などの暗号資産技術を組み合わせて、モデルの推論に正しいデータとパラメータが使用されているかどうかを検証します。このプロセスにより、モデルの精度が保証されるだけでなく、入力データのプライバシーも保護されます。典型的なアプリケーションシナリオには、bitsorやPrivaseaなど、Gate Labsが投資したPrivaseaなどのZKMLが含まれます。
### AI+インテント中心
インテントセントリックとは、”意図中心”と訳されますが、意図とは直接”やりたいこと”を指し、プロセスではなく結果に焦点を当てます。このアプローチは、プロトコルとインフラストラクチャの最適化を通じて、退屈なオンチェーン操作を”あと一歩”で実行することを目指しています。より正確に言うと、これまでの複雑な操作プロセスを隠すことで、ユーザーは直感的かつ直接的な方法で目的を達成できるようになり、これはチェーン抽象化の意味合いを体現します。

現在、AIを使用する一般的なシナリオには、クロスチェーン、エアドロップ、ガバナンス、大量のトランザクション、バッチ操作などが含まれており、この記事で以前に説明したTelegram Botもこのカテゴリに分類されます。

例えば、Delysium(AGI)は、AIを活用してWeb3のユーザー意図を中心としたAIエージェントネットワークの構築に取り組んでおり、韓国などの市場で高い注目を集めています。

図に示されているように、プロジェクトのトークンは、市場の誇大宣伝と価値発見により、最近驚くべき上昇を経験しました。
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図 4 出典： Gate.io

Delysiumは、Lucyという名前のAIエージェントを開発しています。AI駆動のWeb3オペレーティングシステムであるLucyは、自然言語に含まれる意図と目標の理解に基づいてユーザーのニーズに対応するワークフローをインテリジェントに計画し、自動的に実行することができます。これにより、現在のWeb3アプリケーションとプロトコルの複雑な運用プロセスが簡素化されます。
### AI+ゲーム
AI+ゲームの組み合わせは、想像力を大いに刺激します。AIテクノロジーは、ゲーム制作プロセスの加速だけでなく、ユーザーの習慣の探索からパーソナライズされたインタラクション シナリオのカスタマイズに至るまで、ゲーム制作のあらゆる側面で革新的な可能性を示しています。現在、主要なゲームメーカーは積極的にAIを導入し、ゲーム業界の生態系を再構築しています。

ゲーム制作においては、AIがアート、企画、運営を効果的に支援しています。AIは、創造的なインスピレーションの提供、レベル生成、コピーライティング、操作分析など、ゲームコンテンツの制作を加速させています。また、AIによる自然言語生成や画像生成などの機能により、ゲームプレイがより革新的で多様化し、NPCのインタラクションがよりインテリジェントでダイナミックになります。

例えば、”Honor of Kings”では、Juewu AIが広くレベルの評価とテストに使用されており、”Mount & Blade II： Bannerlord”では、ChatGPTによりNPCがプレイヤーに動的に応答できるようになり、ゲームの双方向性が向上しました。”Everlasting”では、プレイヤーがAIペイントを使用してファッションモデルを生成し、最も人気のある作品に投票することもでき、ゲームイノベーションにおけるAIの可能性を実証しています。
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図 5 出典： sleeplessAI

AIを活用した従来のWeb2ゲームに加えて、Web3ゲームも同様にAIを採用しています。例えば、Ultiverseは強力なAIエンジンを通じて、AIの詳細な機能分析とカスタマイズされたソーシャル、ゲーム、メタバース、その他の複数のエクスペリエンスをユーザーに提供するだけでなく、sleeplessAIのAIに焦点を当てた仮想コンパニオンゲームも提供しています。
### AI+分析
AIは、ゲーム、ソーシャルネットワーキング、取引などのアプリケーション層だけでなく、データ分析、情報の監視と追跡、入札と賭博などの領域でも活用可能です。KaitoやDuneなどの代表的なプロジェクトは、これらの分野における業界のベンチマークを確立しています。私たちは、Duneのデータチャートをブログ投稿で頻繁に参照しているため、ここで詳細に説明する必要はありません。
## まとめ
過去1年間にわたり、Web3とAIの統合は単なるテクノロジートレンドの先駆けとしての役割を果たすだけでなく、ブロックチェーンとAIが生産関係と生産性にもたらす影響について新たなコンセンサスを業界にもたらしました。この考え方は今や業界の発展における大きな原動力として認識され、多くの人々の心に深く根付いています。

ゲームメーカーやDeFiプロトコルなどのWeb3インフラストラクチャプロジェクトがAIへの投資を増やす中、AIとWeb3の組み合わせは業界のイノベーションにおける重要な方向性となっています。実際、AIの概念に密接に関連したプロジェクトは、しばしば即座に市場の支持を獲得してきました。私たちはこの驚異的な成長に早くから注目していました。

しかしながら、表面的な繁栄や誇大宣伝の裏には、AI+Web3業界の真の障壁が存在します。特に実践的な専門家は、その実用的な適用シナリオを徹底的に検証し、価値を生み出し、業界の物語を構築する能力を評価する必要があります。長期的には、AI + Web3業界の生態学的パターンがどのように形成され、どの分野が大きな発展の可能性を示し、倫理的および道徳的なジレンマに直面するか、という問いに対する答えを探究し続ける必要があります。

したがって、私たちはAI+Web3の波に直面していますが、それがもたらすチャンスを捉えるだけでなく、冷静な心を持ち、その課題と欠点を合理的に認識する必要があります。この方法によってのみ、AI + Web3業界の発展状況をより適切に把握し、その健全で持続可能な発展を促進し、トレンドによってもたらされる収益機会を最大限に活用することができます。

<div class="blog-details-info">
<div>著者: **Gate.ioの研究者Carl Y.**
<div>翻訳者：**AkihitoY**.
<div class="info-tips">免責事項：
\*この記事は研究者の意見を表すものであり、取引に関するアドバイスを構成するものではありません。
<div>\*本記事の内容はオリジナルであり、著作権はGate.ioに帰属します。転載が必要な場合は、作者と出典を明記してください。そうでない場合は法的責任を負います。
</div>




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