データストレージからAI推論、GPUクラスターからデータセンターまで、私たちが生きている世界は本質的に立方体アーキテクチャのスタックです。
しかし問題は、私たちが立方体で構築された世界に住んでいるのに、立方体を一つも持っていないということです。「田舎の男は米の糠を食べ、織り子の娘は衣服を持たず、塩を売る妻は薄いスープを飲み、涼しい敷物を編む者はベッドがない」という言葉を思い出しました。
Netflixの3億人のサブスクライバーはAWSサーバーを通じてコンテンツを視聴していますが、ユーザーは率直に言ってただのテナントです。Steamの1.3億人のユーザーが所有するゲームライブラリは、実際にはValveのインフラへのアクセス権を借りているに過ぎません。ChatGPTの1550万人の有料ユーザーは20万のGPUクラスターへのアクセスのために支払いをしており、OpenAIはすべての権利を得ています。
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@cysic_xyz のComputeFiがゲームのルールを変えています。
現在、AI推論やZK証明に関わらず、需要の爆発的な成長の中で、実際のGPUの平均稼働率は50%しかありません。世界中のゲーム用GPUは、毎日22時間以上無駄に稼働しており、計算資本が深刻に浪費されています。
ComputeFiのソリューション：余剰の計算能力をトークン

このストレージ分野で、@irys_xyzは確かに異端と言える存在です。従来のストレージソリューションの中で、全く異なるルートを歩んでいます。
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🎯 コアの違い
従来のストレージソリューションは「どのように保存するか」という問題を解決していますが、IRYSは「どのように利用するか」という問題を解決しています。
AWS S3やGoogleなどの従来の巨頭が提供しているのはダムストレージです。データを入れるとデータになり、処理するには他のサービスを呼び出さなければなりません。IRYSはデータをプログラム可能な資産に変え、スマートコントラクトが直接ルールを読み取り、修正し、実行することができます。
💰コスト比較
IRYSは100GBのデータを5年間保存するコストが56ドルであり、AWSでは同じ要件が1656ドルかかります。
30倍の価格差は、補助金によって生まれたものではなく、基盤となるアーキテクチャ設計による必然的な結果です。従来のクラウドプロバイダーは大規模な運営体系を維持する必要がありますが、IRYSは分散型ネットワークを通じてこれらのコストを世界中のノードに分散させています。
IRYSの価格は物理的ストレージコストに基づいており、他のプロジェクトが依存しているトークンの変動ではありません。
PS：ここまで書いて思い出しましたが、

最近 @SentientAGI のオープンディープサーチを研究しています。結局のところ、Perplexity と SearchGPT に対抗するオープンソースの代替案です。
🎯 パフォーマンスデータ
ODS + DeepSeek-R1の組み合わせはFRAMESベンチマークテストで75.3%の精度を達成し、OpenAI GPT-4o Search Previewの65.6%を直接上回り、約10ポイントのリードを見せています。
SimpleQAのテストで88.3%に達し、ほぼGPT-4o Search Previewの90.0%に並びました。
オープンソースのソリューションが初めて複雑な推論検索でクローズドソースの競合を超えました。
⚡️ アーキテクチャ革新
従来のオープンソース検索ツールは、単に生の検索結果をLLMに処理させるだけでした。ODSはプロセス全体を再設計しました：
1️⃣スマートクエリ再構築——ユーザーの潜在的な意図を理解し、検索語を自動的に最適化する
2️⃣高度なコンテンツの分割と再配置——低関連性のコンテンツをフィルタリングし、LLMが高品質のコンテキストを得られるようにする
3️⃣カスタマイズされたウェブサイト処理——Wikipedia、ArXiv、PubMedなどの主要情報源に最適化されたクローリング
4️⃣動的検索決定——クエリの複雑さに基づいて、複数回の検索

AIが旅行を計画し始めたとき、私たちはまだ従来のガイドが必要ですか？
@SentientAGI のGRID旅行機能を初めて体験しましたが、正直言って本当にすごいです。
🎯 パーソナライズ
単なる観光スポットの推薦ではなく、あなたの好み、予算、時間に完全にカスタマイズされた旅程です。三亜で海辺の休暇を過ごしたいですか？sentientは、亜龍湾+蜈支洲島+第一市場の完全なルートを直接提供し、最適な訪問時間も計算済みです。
従来の攻略は千篇一律ですが、sentientのAIはあなたがビジネス出張なのか、リラックスするための休暇なのか、文化体験が好きなのか、インフルエンサーのスポットを訪れるのかを理解できます。
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⚡️ リアルタイム最適化
最も驚くべきは、動的調整機能です。天候の変化？交通渋滞？観光地の臨時閉鎖？AIはリアルタイムでルートを再計画し、あなたの旅程が常に最適解であることを保証します。
右側のパノラマ地図では、各スポットを事前に「クラウドツアー」することができ、気に入らないものは直接交換できます。住所はワンタッチでGoogleマップにナビゲートされ、シームレスな接続を実現します。
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💰 コスト管理
各観光地の価格、開放時間、推奨理由が明確に表示されています。従来のガイドのよ

もしデータが静的ストレージではなく、自律的に実行し、自分自身を管理し、自動取引ができるスマートアセットであれば。これが @irys_xyz が構築しているプログラム可能性のデータ世界です。
Irysはデータを静的なストレージから動的な実行ユニットに変えました。各データは独自のロジックとルールを持ち、所有権の検証、ロイヤリティの分配、アクセス制御などを自動的に実行することができます。
🔧 プログラム可能性データの核心能力
従来のブロックチェーンは、実行に焦点を当てるか、ストレージに焦点を当てるかのいずれかです。
Irysは二重帳簿アーキテクチャによって制限を打破しました
Submit Ledger:迅速な検証と一時保管
台帳を発行する：永久的に不変のストレージ
IrysVM：データが直接実行ロジックを持つことを可能にする
⚡️ 実際の応用シーンの突破
NFT自動ロイヤリティ：クリエイターのロイヤリティルールがデータに直接埋め込まれ、取引ごとに自動的に分配されます。
AIデータ検証：トレーニングデータには完全なトレーサビリティ情報と検証メカニズムが含まれており、AIモデルが信頼できるデータに基づいて学習することを保証します。
動的アクセス制御：データは自らのアクセスルールと価格メカニズムを設定でき、データの創造者は使用から直接利益を得る。
ゲーム資産の進化：ゲームアイテムの属性は直接

ちょうど @irys_xyz と375aiのコラボレーションを見たところ、これはエッジAIデータとプログラム可能性データチェーンの完璧な組み合わせと言えます。実際にデータの真実性と価値の配分の問題を解決しました。
🔍 データのトレーサビリティ
375aiは40,000のAIセンサー ノードを通じて収集されたリアルタイム データを、永続的で検証可能なストレージ方法が必要です。従来のデータストレージは、データの改ざんや出所の不透明性の問題にしばしば直面しています。
IRYSのマルチレジャーアーキテクチャは、この問題を正確に解決します。ブロックチェーンに載せられた各データは、完全な暗号証明と検証メカニズムを備えており、375aiのエッジデータが信頼され、追跡可能であることを保証します。
⚡️ 経済モデル
@irys_xyz の価格モデルは、変動するトークン市場ではなく、ハードディスクのコストに直接アンカーされています。375aiの継続的なデータストリームストレージを高コストから経済的に持続可能なものに変えます。
375edgeノードが交通データを収集した後、スマートコントラクトが自動的にデータ収集者、検証者、ストレージネットワークに支払いを実行します。データクリエーターはAIトレーニングから直接利益を得ます。
🏗️ インフラ協調
375aiはOUTFRONT Mediaとの協力により

復旦大学の巡回講演の後、@SentientAGI は深圳大学でもシェアを行いました。Sentientが高校をプロモーションの出発点に選んだのはとても面白いです。
大学はAI人材と革新的思考の集まる場所であり、最もオープンな理念を受け入れやすいグループでもあります。キャンパスツアーを通じて開発者コミュニティを構築し、今後のエコシステム構築のための人材基盤を築きます。
⚡️コアハイライト
Sentientは自らをAIのオペレーティングシステムと位置付けています。核心はGRIDネットワーク：40以上のAIエージェント、50以上のデータおよびツールインターフェースを統合し、標準化されたメッセージとタスクルーティングを通じて異なるモデルがリアルタイムで協力できるようにしています。大規模モデルパッケージで全てを解決するアプローチとは異なり、Sentientは主なタスクを割り当て可能なサブタスクに分解し、最も適切なエージェントに任せ、最後にリンクの末端で整合性と検証を行います。
従来のAIモデルにおける2つのコア問題を解決しました：
1️⃣モデルアイランド：異なるモデルがそれぞれ独立しており、移行コストが高く、再利用率が低い。GRIDは統一されたオーケストレーションレイヤーを使用して、呼び出しと返却をつなぎます。
2️⃣データ品質：文脈が不連続で、信頼できる情報源ではありません。複数のソースによ

中国行、ほんとうに成功した！！！以前、中国で巡演を行ったプロジェクトについて話すと、国民の心の中ではやはり良い印象が残っているようです。Sandeepが復旦大学で@SentientAGIのキャンパスツアーを開始するニュースを見て、オープンソースAIの競争が本当に始まったと感じました。
Polygonの共同創設者が自らオープンソースAIの推進に乗り出しました。このシグナルの発信は非常に明確で、「反トラスト」が正式に始まりました。OpenAIやAWSといった巨大企業が全てのAIインフラを独占させてはいけません。
同時に、復旦大学は国内のトップ大学として、大量の優れた開発者を擁しています。Sentientキャンパス行の目的は、オープンソースAIの次世代開発者の心を獲得することでもあります。結局のところ、開発者コミュニティを制御すれば、技術の進化の方向を制御することと同じです。
本質的にSentientのコアロジックはオープンAGIネットワークを構築し、40以上のAIエージェントモデルと50以上のデータソースがリアルタイムで協力することです。基本的にはAIの基本構造を再定義することに属します。
ROMAはオープンソースのメタエージェントフレームワークとして、再帰的推論を通じて複雑なタスクを実行可能なサブタスクに分解します。深い研究のシナリオでは、主流の専有プラットフォームのパフォーマンスを

この二日間、KaitoはYapsとKaito Ecoの配分優先度指標を更新し、史上最高のランキング、保有しているnftの数、ステークのkaitoランキングを基準として参照します。Launchpad上のプロジェクトの少なくとも30％の割り当てを優先的に配分します。
どうやら今後のプロジェクトは基本的にこの指標を用いてトークンの配分を行うようです。実はKaitoのトークン配分は常に謎でしたが、いったいどういうことなのか見てみたいです！実際、最近Launchpadに参加したプロジェクトの中で、本当に宝物を見つけることができました！
@novastro_xyz の Kaito Launchpad でのプレセールデータ、これは RWA プロジェクトの勢いが本当にすごいと言わざるを得ません。
Novastroが行っているのは、モジュラーなレジャー層で、レジャー + メッセージ伝送 + コンプライアンスインフラを一体化しています。最も重要なのは、マルチチェーンの相互運用性を実現し、資産がEthereum、Arbitrum、Sui、Solanaの間で自由に流動できることです。
これは、現在のRWA市場の主要な問題点を完全に解決します。
1️⃣速度が遅い
従来のRWAプロトコルは単一チェーン上で動作しており、効率は全く追いついていません。
2️⃣断片化がひどい
各チェーンが孤立して運営されており、資

協力の前提は一致であり、@irys_xyzとAlloraの協力はデータ基盤と分散化AIネットワークの完璧な一致と言えます。結局、彼らの協力が解決する核心的な痛点はデータの質と信頼性です。
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🔍 コア価値はデータ検証にあります
Alloraは分散化推論ネットワークとして、AIモデルのトレーニングと最適化に大量の信頼できるデータを必要とします。従来のAIトレーニングは、データソースの不透明性や品質のばらつきという問題にしばしば直面しています。
IRYSが提供するプログラム可能なデータチェーンは、まさにこの問題を解決します。すべてのブロックチェーン上のデータには完全なトレーサビリティ情報と検証メカニズムが付いており、AlloraのAIモデルが真実で検証可能なデータに基づいて学習できることを保証します。
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⚡️リアルタイム性の突破
IRYSのマルチレッジャーアーキテクチャは、データが提出レッジャーから公開レッジャーに迅速に拡張できるようにし、Alloraの自己改善メカニズムにとって重要です。
AIモデルは予測能力を最適化するために新しいデータを継続的に受け取る必要があります。IRYSのリアルタイムデータ処理能力により、Alloraは市場の変化に迅速に対応し、より正確な予測結果を提供できます

@irys_xyz のSpritesがベトナム🇻🇳に拡大したのを見ました！Irysのグローバル化プロセスが着実に進んでおり、最近の中国でのイベントも非常に成功しました。
グローバルな拡張は、実際にはIrysエコシステムの真の成熟度を反映しています。地理的位置のカバーだけでなく、コミュニティ文化の普及がより重要です。
ベトナムは東南アジアで最も活発な市場の一つであり、ここをIrysの新しい拠点として選ぶことは賢明な決定です。現地には強力な開発者コミュニティがあり、分散型技術への高い受け入れ度があります。
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⚡️拡張された意味
1️⃣コミュニティドリブン成長
単なるマーケティング活動ではなく、本物のコミュニティ大使です。彼らは新しい都市ごとに地元のDatapunksを育成し、下から上へのエコネットワークを構築します。
2️(2)技術基盤の検証
世界中の多くの場所で同時に運用できることは、Irysのプログラム可能なデータチェーンが真の企業レベルの安定性を具備していることを示しています。
3️⃣データ経済のローカリゼーション
地域ごとにデータの需要と価値の認識は異なります。ローカライズされたレイアウトにより、Irysは各市場をよりよく理解し、将来のデータ資産取引の基盤を築くことができます。
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ちょうどCysicテストネットとCompute Cubeの販売を逃した人を見て、一瞬心が痛みました。しかし、参加したフレンには今が期待を収穫する時です。
データを見ると、@cysic_xyz はこの道を非常に安定して進んでいる。
テストネットPhase IIIは9月18日に正式に終了しました。
Compute Cube NFTの販売は、8月26日から段階的に開催されます
総資金調達額は1800万ドルに達しました
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核心価値はComputeFiモデルの突破にあります
従来のGPUマイニングは単純なハッシュ計算しか行えませんが、Cysicは高性能GPUとASICをZK証明やAI推論を処理できるトークン化資産に変換しました。
各Node NFT保有者が実際に持っているのはCysic計算ネットワークへの参加許可証です。自分でハードウェアを運用する必要はなく、AI推論、ZK証明、マイニングワークロードから利益を得ることができます。
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CysicはZKハードウェアアクセラレーション分野において確かに深い技術的蓄積があり、Halo2、Plonky2、Gnark、RapidSnarkなどのさまざまなZK証明バックエンドのCUDA実装をサポートしています。
Proof-of-Computeコンセンサス

ちょうど @SentientAGI が @useTria をGRIDの代理支払いパートナーにすることを発表したのを見ました。この協力はまさに強強联合です。
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まずTriaについてですが、彼らのコアドライバーは自社開発のBestPath技術であり、意図に基づく市場で、すべての主要な仮想マシンに対して最も迅速で経済的なクロスチェーンパスを見つけることができます。
伝統的なAIエージェントはデータや情報を処理することしかできませんが、直接的な支払い操作を実行することはできません。Triaは、AIエージェントが現実でシームレスな取引を行うニーズを解決することができます。
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Triaの優位性は次のとおりです：
1️⃣クロスチェーン決済能力
あらゆるオンチェーン資産の移転と取引をサポートし、AIエージェントはもはや単一のブロックチェーンエコシステムに制限されません。
2️⃣リアルワールド実行
抽象的な意図から実際の支払い実行まで、エージェントは直接購入や送金などの操作を完了できます。
3️⃣全シーンカバー
オンチェーン取引でも従来のカード決済でも、シームレスに処理できます。
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GRIDは、世界最大のスマートネットワークとして、110以上のパートナ

最近 @defidotapp の第2シーズンが終わろうとしている中、私はそこで取引をしてXPを稼いでいます。彼らの「MID」注文機能はなかなか実用的だと感じています。
MID注文の核心的な利点は、あなたが「中間に立って差額を稼ぐ」ことを可能にすることです。従来の取引では、買い注文を受けるか、売り注文を受けるかのどちらかですが、MID注文はあなたの委託価格を買いと売りの価格差の中間位置に設定します。
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🎯具体的な実行ロジック：
あるトークンの購入価格が$10、販売価格が$10.2だと仮定します。$10.1の位置にMID注文を出すことができます。この価格で取引を行いたい人が現れた場合、直接注文を受ける高コストを回避し、市場価格よりも良い埋め合わせ価格を得ることができます。
💰コストの優位性が明らか：
1️⃣手数料免除：従来のマーケット注文は通常0.1-0.3%の手数料がかかります
2️⃣スリッページ損失を避ける：特にボラティリティが激しい市場では、大口注文で5-10%のスリッページが発生しやすい
3️⃣より良い平均コスト：中間価格で分割して取引することで、全体のポジションコストを下げる
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高ボラティリティ環境下でのMID注文のコスト節約効果が最も顕著です。市場が急速に変動する際、買い

大部分の人が理解しているAI+ブロックチェーンは、LLMがモデルをオンチェーンで動かす表面的な考えにとどまっていますが、本当のボトルネックは決してコンピューティングパワーではありません。結局のところ、お金で買えるものは「高く」ありません。最も重要なのは記憶です。
AIモデルは毎回推論するたびに膨大なデータを生成します：ユーザーの好み、意思決定パターン、コンテキスト情報、実行ログ。これらのデータは保存され、一瞬で検索できる必要があります。さらに重要なのは、次回のインタラクションで直接呼び出せることです。従来のストレージソリューションはAIのペースについていけません。
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人工知能と人工知恵障害の違いは一瞬のうちにある
DeFiにおけるAIツールを仮定すると、毎回あなたのリスク嗜好、取引習慣、資産配分ロジックを再学習しなければならないなら、それは永遠にただの人工知能の障害です。しかし、もしそれがあなたのすべての意思決定を記憶し、あなたの行動パターンを分析し、さらにはあなたのニーズを予測できるなら、それこそが真の人工知能です。
Warden Protocolは500万人のユーザーがAIモデルを実行しており、これらのモデルは知能レベルを維持するために永続的なメモリを必要としています。そして、@irys_xyzが提供するのは単なるストレージでは