近年、ブロックチェーン技術と人工知能の急速な発展に伴い、Web3とAIの融合はテクノロジー分野で最も注目されているテーマの一つとなっています。しかし、この新興分野は、技術の統合の複雑さ、データのハイエリティのガバナンス問題、市場の投機と価値の実現の矛盾など、多くの課題に直面しています。
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ゴールドファイナンスが主催するスペースでは、業界の二人の専門家：LingoAIの創設者兼CEO、Una Wang；LOYALのルーヤオが「Web3とAIの物語にはまだチャンスがあるのか？」をテーマに深く議論し、技術、エコシステム、ユーザーの信頼などの多くの観点から現在の状況と未来の方向性を分析しました。以下はゲストの核心的な見解の整理と分析です。
ゲストのUna氏は、Web3の概念が20年前にワールドワイドウェブの父であるTim Berners-Leeによって提唱されたことを指摘し、その核心的な目標はWeb2時代のデータ独占を打破し、ユーザーが自分のデータを真に所有し、コントロールできるようにすることだと述べました。「Web2モデルでは、FacebookやTikTokなどのプラットフォームはユーザーデータを monetization し、データの貢献者に利益を分配していませんでした。しかし、Web3は分散型プロトコルを通じてデータの所有権をユーザーに返し、ブロックチェーン技術を通じて透明なガバナンスを実現します。」彼女は、この変革がGDPRなどのコンプライアンス問題を解決するだけでなく、AIに高品質なデータソースを提供することができると強調しました。
ChatGPT を例にとると、Una 氏は、現在の AI モデルのトレーニングは、中央集権的なプラットフォームからのデータ収集に大きく依存しているが、このデータにはプライバシーの乱用やコンプライアンスのリスクが伴うことが多いことを示しています。 「ユーザーがWeb3プロトコルを介したデータの使用を独自に承認し、そこから利益を享受することができれば、AI開発のためのコンプライアンスに準拠した持続可能なデータエコシステムが提供されます。」 ブロックチェーンとAIの自然な相性は、前者がデータの所有と流通の問題を解決し、後者がモデルの能力を向上させるために大量のデータを必要とし、両者の組み合わせが大きな可能性を解き放つという事実にあると考えています。
多くのゲストが、現在のWeb3分野には深刻な「ストーリーの逸脱」が存在すると指摘しました。ルーヤオ先生は率直に言いました：「多くの人々がWeb3を暗号通貨や投機的な取引と同一視し、その技術的本質を無視しています。2017年以降の業界の混乱は悪貨が良貨を駆逐する結果を招き、多くのプロジェクトは実際の問題を解決するのではなく、トークンを発行して現金化することにのみ注目しています。」この短絡的な行動は業界の信用を損なうだけでなく、本当に現象的なWeb3アプリケーションの欠如をもたらしています。
Unaはさらに分析して、Web3に対する市場の誤解は「お金に近すぎる」ことに起因していると述べています。「ブロックチェーンと暗号通貨は本質的に金融特性を備えていますが、単に投機ツールとして見るだけでは、業界は死のループに陥るでしょう。本当の価値は、技術を通じてデータの独占を解決し、ユーザー体験を向上させるなどのコアな痛点に表れるべきです。」
Web3とAIの融合に伴う技術的な課題を議論する際には、プライバシー保護が焦点となります。 モデレーターは、「ブロックチェーンの透明性とAIトレーニングに必要なデータプライバシーの対立は、収束の障害になるのか」と質問しました。 UNAは、この矛盾は段階的な承認メカニズムによって解決できると答えた。 ユーザーは、機密性の低いデータを AI モデルのトレーニングに公開することを選択でき、プライバシー部分は暗号化技術によって保護されています。 たとえば、ゼロ知識証明ベースのプロトコルは、元のデータを公開することなくデータの有効性を検証できます。 ”
路遥は、透明性自体が信頼を築く基盤であると付け加えた。「ブロックチェーンを通じてデータの貢献と使用の全過程を記録することで、データの悪用を防ぎ、ユーザーの参加を促すことができる。例えば、プロジェクト側はトークン報酬メカニズムを通じて、ユーザーが高品質のデータを貢献することを奨励し、オンチェーンの評判システムを通じて悪意のある行動を抑制することができる。」
技術的なアプローチはまだ初期段階にありますが、実際の実装には依然として障害があります。Unaは次のように指摘しています。「現在、Web3とAIの統合プロジェクトのほとんどは概念段階にとどまっており、明確なビジネスモデルやユーザーの基本的なニーズが欠けています。多くの開発者がトレンドに便乗しようとするあまり、AI機能をブロックチェーンアプリに無理に組み込んでしまい、逆に不自然に見えます。」彼女は、成功の鍵はシーンを正確に特定することにあると考えています。例えば、医療データの非中央集権的な共有や、クリエイターコンテンツの著作権の確立などです。
路遥は、マーケットメーカー製品を例に挙げて、金融分野におけるAIの応用の可能性を提起した。「従来のマーケットメーカーは人間の戦略に依存しており、市場操作のリスクが存在する。AIアルゴリズムを通じて自動的に流動性を提供し、ブロックチェーンの透明性と組み合わせることで、取引の公平性を大幅に向上させることができる。」しかし、彼はこのような製品は長期的な検証を経なければユーザーの信頼を得ることはできないことも認めた。「資金の安全性、アルゴリズムの安定性、コンプライアンスはすべて越えるべきハードルである。」
路遥は自身の経験に基づき、Web3業界が深刻な信頼危機に直面していることを指摘した。「私が伝統的な業界でWeb3に従事していることを言うと、相手はしばしば詐欺や投機を連想します。このような汚名は、初期のプロジェクトの無秩序な発展と規制の欠如に起因しています。」彼は業界の参加者に対し、短期的な投機ではなく製品の価値を重視すべきだと呼びかけた。「本当にユーザーの痛点を解決するアプリを作り出すことで、外部の認識を変えることができる。」
Unaは、教育と布道が鍵であると考えています。「多くのユーザーや実務者はWeb3の核心的な使命を理解していません。私たちは、国際協力（国連インターネットガバナンスフォーラムとの協力など）を通じて公共の認識を高め、同時に標準化されたプロトコルやガバナンスフレームワークを推進し、業界の混乱を減らす必要があります。」
AIアプリケーションにおけるユーザーデータの悪用の現状に対し、Unaは「ハイブリッドAI」の解決策を提案しました。「ユーザーはプライバシーデータをローカルまたは分散型ネットワークに保存し、特定のAIエージェントにのみ使用を許可できます。たとえば、個人の健康データはローカルAIによって処理され、公共データ（天気情報など）はChatGPTのようなオープンモデルを呼び出すことができます。」このモデルはプライバシーを保護しつつ、AIの能力を十分に活用しています。
彼女はさらに、オープンソースエコシステムがこのプロセスを推進すると述べています。「MetaのLlamaやDeepSeekなどのオープンソースモデルは技術的なハードルを下げ、より多くの開発者がユーザー中心のAIアプリケーションの構築に参加できるようにしました。未来には、すべてのユーザーが専属のAIアシスタントを持つ可能性があり、これらのアシスタントは個人データに基づいてトレーニングされますが、データの主権は常にユーザーの手にあります。」
Web3プロジェクトが長期的に生存するためには、トークン経済と技術的価値のバランスを取る必要があります。「トークンは単なる資金調達の手段ではなく、製品の機能と深く結びつくべきです。例えば、トークンを通じてユーザーがデータを提供したり、ガバナンスに参加したり、サービスを交換したりすることを奨励します。」彼は、投資家に対して、盲目的に市場の熱気を追いかけるのではなく、チームの背景や技術の実行能力に注目するように勧めています。
Una氏は「ChatGPTの成功は数十年にわたる技術的蓄積を経ており、Web3にも忍耐が必要です。 プロジェクト関係者は、ブロックチェーンを介したクロスプラットフォームのデータフローの実現や、スマートコントラクトの実行効率を最適化するためのAIの使用など、細分化されたシナリオに焦点を当てる必要があります。 ”
ゲストは一様に、コンプライアンスがWeb3とAIの融合において避けられないテーマであると認識している。Unaはシンガポールを例に挙げ、政府は革新を促進する一方で、投資家保護を強化する必要があると指摘した。「FTX事件は集中型取引所の脆弱性を暴露し、今後は分散型金融（DeFi）とAIの結合が突破口となる可能性があるが、透明な監査メカニズムとリスク隔離フレームワークを構築する必要がある。」
路遥は補足した。規制は一律ではないべきだ。「例えば、自動マーケットメイキングアルゴリズムは、オンチェーン記録を通じてリアルタイム監視を実現でき、公平性を確保し、規制にデータサポートを提供する。鍵は技術革新とリスク管理のバランスを見つけることだ。」
Una先生が提唱するデータ主権革命でも、路遥が想定したAIマーケットメーカー製品でも、技術のイテレーションとエコシステムの育成を経る必要があります。Web3とAIの融合は寄せ集めではなく、技術の進化の必然です。データの覇権が打破され、ユーザーの主権が確立されるとき、私たちはより公平で、よりスマートなデジタル時代を迎えることになります。このビジョンの実現には、参加者一人ひとりの堅持と探求が必要です。
ライブ配信の再放送リンク：
パート1:
パート2：
備考：この記事はゲストの生放送の議論に基づいて整理されたものであり、投資の助言を構成するものではありません。市場にはリスクがあり、意思決定には慎重さが必要です。
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ブル・マーケット欠席 Web3+AIの物語にまだチャンスはあるのか？
はじめに
近年、ブロックチェーン技術と人工知能の急速な発展に伴い、Web3とAIの融合はテクノロジー分野で最も注目されているテーマの一つとなっています。しかし、この新興分野は、技術の統合の複雑さ、データのハイエリティのガバナンス問題、市場の投機と価値の実現の矛盾など、多くの課題に直面しています。
! 4E6QqLBVL9A60LUJ69RWXZmJbuxYALE9N5RgYvg8.png
ゴールドファイナンスが主催するスペースでは、業界の二人の専門家：LingoAIの創設者兼CEO、Una Wang；LOYALのルーヤオが「Web3とAIの物語にはまだチャンスがあるのか？」をテーマに深く議論し、技術、エコシステム、ユーザーの信頼などの多くの観点から現在の状況と未来の方向性を分析しました。以下はゲストの核心的な見解の整理と分析です。
一、Web3とAIの融合における核心命題：データの覇権と技術の価値
1. Web3の本質はデータの所有権の問題を解決することです
ゲストのUna氏は、Web3の概念が20年前にワールドワイドウェブの父であるTim Berners-Leeによって提唱されたことを指摘し、その核心的な目標はWeb2時代のデータ独占を打破し、ユーザーが自分のデータを真に所有し、コントロールできるようにすることだと述べました。「Web2モデルでは、FacebookやTikTokなどのプラットフォームはユーザーデータを monetization し、データの貢献者に利益を分配していませんでした。しかし、Web3は分散型プロトコルを通じてデータの所有権をユーザーに返し、ブロックチェーン技術を通じて透明なガバナンスを実現します。」彼女は、この変革がGDPRなどのコンプライアンス問題を解決するだけでなく、AIに高品質なデータソースを提供することができると強調しました。
ChatGPT を例にとると、Una 氏は、現在の AI モデルのトレーニングは、中央集権的なプラットフォームからのデータ収集に大きく依存しているが、このデータにはプライバシーの乱用やコンプライアンスのリスクが伴うことが多いことを示しています。 「ユーザーがWeb3プロトコルを介したデータの使用を独自に承認し、そこから利益を享受することができれば、AI開発のためのコンプライアンスに準拠した持続可能なデータエコシステムが提供されます。」 ブロックチェーンとAIの自然な相性は、前者がデータの所有と流通の問題を解決し、後者がモデルの能力を向上させるために大量のデータを必要とし、両者の組み合わせが大きな可能性を解き放つという事実にあると考えています。
2. 業界は本筋から逸脱している:金融投機の過度な追求
多くのゲストが、現在のWeb3分野には深刻な「ストーリーの逸脱」が存在すると指摘しました。ルーヤオ先生は率直に言いました：「多くの人々がWeb3を暗号通貨や投機的な取引と同一視し、その技術的本質を無視しています。2017年以降の業界の混乱は悪貨が良貨を駆逐する結果を招き、多くのプロジェクトは実際の問題を解決するのではなく、トークンを発行して現金化することにのみ注目しています。」この短絡的な行動は業界の信用を損なうだけでなく、本当に現象的なWeb3アプリケーションの欠如をもたらしています。
Unaはさらに分析して、Web3に対する市場の誤解は「お金に近すぎる」ことに起因していると述べています。「ブロックチェーンと暗号通貨は本質的に金融特性を備えていますが、単に投機ツールとして見るだけでは、業界は死のループに陥るでしょう。本当の価値は、技術を通じてデータの独占を解決し、ユーザー体験を向上させるなどのコアな痛点に表れるべきです。」
第二に、技術統合の問題点と突破口
1. プライバシー保護と透明性の矛盾
Web3とAIの融合に伴う技術的な課題を議論する際には、プライバシー保護が焦点となります。 モデレーターは、「ブロックチェーンの透明性とAIトレーニングに必要なデータプライバシーの対立は、収束の障害になるのか」と質問しました。 UNAは、この矛盾は段階的な承認メカニズムによって解決できると答えた。 ユーザーは、機密性の低いデータを AI モデルのトレーニングに公開することを選択でき、プライバシー部分は暗号化技術によって保護されています。 たとえば、ゼロ知識証明ベースのプロトコルは、元のデータを公開することなくデータの有効性を検証できます。 ”
路遥は、透明性自体が信頼を築く基盤であると付け加えた。「ブロックチェーンを通じてデータの貢献と使用の全過程を記録することで、データの悪用を防ぎ、ユーザーの参加を促すことができる。例えば、プロジェクト側はトークン報酬メカニズムを通じて、ユーザーが高品質のデータを貢献することを奨励し、オンチェーンの評判システムを通じて悪意のある行動を抑制することができる。」
2. 技術的実現可能性とシナリオの落差
技術的なアプローチはまだ初期段階にありますが、実際の実装には依然として障害があります。Unaは次のように指摘しています。「現在、Web3とAIの統合プロジェクトのほとんどは概念段階にとどまっており、明確なビジネスモデルやユーザーの基本的なニーズが欠けています。多くの開発者がトレンドに便乗しようとするあまり、AI機能をブロックチェーンアプリに無理に組み込んでしまい、逆に不自然に見えます。」彼女は、成功の鍵はシーンを正確に特定することにあると考えています。例えば、医療データの非中央集権的な共有や、クリエイターコンテンツの著作権の確立などです。
路遥は、マーケットメーカー製品を例に挙げて、金融分野におけるAIの応用の可能性を提起した。「従来のマーケットメーカーは人間の戦略に依存しており、市場操作のリスクが存在する。AIアルゴリズムを通じて自動的に流動性を提供し、ブロックチェーンの透明性と組み合わせることで、取引の公平性を大幅に向上させることができる。」しかし、彼はこのような製品は長期的な検証を経なければユーザーの信頼を得ることはできないことも認めた。「資金の安全性、アルゴリズムの安定性、コンプライアンスはすべて越えるべきハードルである。」
三、ユーザーの信頼とエコシステムの構築
1. "Web3は詐欺である"という汚名をどう払拭するか
路遥は自身の経験に基づき、Web3業界が深刻な信頼危機に直面していることを指摘した。「私が伝統的な業界でWeb3に従事していることを言うと、相手はしばしば詐欺や投機を連想します。このような汚名は、初期のプロジェクトの無秩序な発展と規制の欠如に起因しています。」彼は業界の参加者に対し、短期的な投機ではなく製品の価値を重視すべきだと呼びかけた。「本当にユーザーの痛点を解決するアプリを作り出すことで、外部の認識を変えることができる。」
Unaは、教育と布道が鍵であると考えています。「多くのユーザーや実務者はWeb3の核心的な使命を理解していません。私たちは、国際協力（国連インターネットガバナンスフォーラムとの協力など）を通じて公共の認識を高め、同時に標準化されたプロトコルやガバナンスフレームワークを推進し、業界の混乱を減らす必要があります。」
2. ハイブリッドAIとユーザーデータの主権
AIアプリケーションにおけるユーザーデータの悪用の現状に対し、Unaは「ハイブリッドAI」の解決策を提案しました。「ユーザーはプライバシーデータをローカルまたは分散型ネットワークに保存し、特定のAIエージェントにのみ使用を許可できます。たとえば、個人の健康データはローカルAIによって処理され、公共データ（天気情報など）はChatGPTのようなオープンモデルを呼び出すことができます。」このモデルはプライバシーを保護しつつ、AIの能力を十分に活用しています。
彼女はさらに、オープンソースエコシステムがこのプロセスを推進すると述べています。「MetaのLlamaやDeepSeekなどのオープンソースモデルは技術的なハードルを下げ、より多くの開発者がユーザー中心のAIアプリケーションの構築に参加できるようにしました。未来には、すべてのユーザーが専属のAIアシスタントを持つ可能性があり、これらのアシスタントは個人データに基づいてトレーニングされますが、データの主権は常にユーザーの手にあります。」
第四に、将来の展望:技術の沈殿と生態学的相乗効果
1. 投機から価値へ：プロジェクト側の生存法則
Web3プロジェクトが長期的に生存するためには、トークン経済と技術的価値のバランスを取る必要があります。「トークンは単なる資金調達の手段ではなく、製品の機能と深く結びつくべきです。例えば、トークンを通じてユーザーがデータを提供したり、ガバナンスに参加したり、サービスを交換したりすることを奨励します。」彼は、投資家に対して、盲目的に市場の熱気を追いかけるのではなく、チームの背景や技術の実行能力に注目するように勧めています。
Una氏は「ChatGPTの成功は数十年にわたる技術的蓄積を経ており、Web3にも忍耐が必要です。 プロジェクト関係者は、ブロックチェーンを介したクロスプラットフォームのデータフローの実現や、スマートコントラクトの実行効率を最適化するためのAIの使用など、細分化されたシナリオに焦点を当てる必要があります。 ”
2. 規制と革新のバランス
ゲストは一様に、コンプライアンスがWeb3とAIの融合において避けられないテーマであると認識している。Unaはシンガポールを例に挙げ、政府は革新を促進する一方で、投資家保護を強化する必要があると指摘した。「FTX事件は集中型取引所の脆弱性を暴露し、今後は分散型金融（DeFi）とAIの結合が突破口となる可能性があるが、透明な監査メカニズムとリスク隔離フレームワークを構築する必要がある。」
路遥は補足した。規制は一律ではないべきだ。「例えば、自動マーケットメイキングアルゴリズムは、オンチェーン記録を通じてリアルタイム監視を実現でき、公平性を確保し、規制にデータサポートを提供する。鍵は技術革新とリスク管理のバランスを見つけることだ。」
結論:弱気相場は内部の強さを修復し、強気相場は花が咲くのを待っている
Una先生が提唱するデータ主権革命でも、路遥が想定したAIマーケットメーカー製品でも、技術のイテレーションとエコシステムの育成を経る必要があります。Web3とAIの融合は寄せ集めではなく、技術の進化の必然です。データの覇権が打破され、ユーザーの主権が確立されるとき、私たちはより公平で、よりスマートなデジタル時代を迎えることになります。このビジョンの実現には、参加者一人ひとりの堅持と探求が必要です。
ライブ配信の再放送リンク：
パート1:
パート2：
備考：この記事はゲストの生放送の議論に基づいて整理されたものであり、投資の助言を構成するものではありません。市場にはリスクがあり、意思決定には慎重さが必要です。