# AIとブロックチェーンの融合：Web3と人工知能の結合の前景と挑戦近年、人工知能(AI)とブロックチェーン技術の急速な発展により、AI+Cryptoが投資のホットトピックとなっています。ブロックチェーンの非中央集権、高い透明性、低エネルギー消費の特性は、AIシステムの中央集権化と不透明性の問題を補完し、両者の組み合わせは業界に新たな機会をもたらしています。業界の専門家は、AIとブロックチェーンの結合応用は主に4つのカテゴリに分かれると考えています：アプリケーションの参加者、アプリケーションインターフェース、アプリケーションルール、アプリケーション目標です。AIのCryptoにおける役割は、より"アプリ"の観点から考慮すべきであり、計算能力、アルゴリズム、データなどの最適化を含みます。研究機関はAIのCrypto技術における参加方向を基盤層、実行層、アプリケーション層に分けています。例えば、zkML技術はゼロ知識証明とブロックチェーンを組み合わせ、AIエージェントの行動に対して安全で検証可能なソリューションを提供します。さらに、AIはデータ処理、自動化dApp開発、オンチェーン取引の安全性などの実行層面でも巨大な潜在能力を示しています。アプリケーション層では、AI駆動の取引ロボット、予測分析ツール、AMM流動性管理などがDeFi分野で重要な役割を果たしています。本稿では、AI+Crypto分野の投資方向について探討し、インフラストラクチャとアプリケーションレベルの革新と発展に重点を置き、AIとブロックチェーンの結合における展望と課題を分析します。! 中長期の投資戦略の観点から、Web3とAIの組み合わせの見通しと課題を分析します](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-2a087b321e76f9469d7e39a180c7d31c)## AIトラックの主な方向ブロックチェーンは、中央集権化、透明性、エネルギー消費、独占化の面でAIと鮮明な対比を成しています。業界の専門家は、AIとブロックチェーンを組み合わせたアプリケーションを4つの大きなカテゴリに分類しています。1. アプリケーションにおけるAIの参加者2. AIをアプリケーションのインターフェースとして3. AIをアプリケーションとしてのルール4. AIのアプリケーションの目標生産力と生産関係の観点から見ると、Cryptoは主に生産関係を提供します。三つの方向から考えることができます：1. 効率的な計算能力の最適化：分散型の効率的な計算リソースを提供し、単一障害点のリスクを低減し、全体的な計算効率を向上させます。2. アルゴリズムの最適化：アルゴリズムやモデルのオープンソース、共有、革新を促進する。3. データの最適化：データの非中央集権的なストレージ、貢献、使用、およびセキュリティ管理を実現する。AI+Web3プロジェクトは、基盤層、実行層、アプリケーション層の3つの方向から探索できます。基盤層にはモデルのトレーニング、データ、非中央集権的な計算能力、ハードウェアなどが含まれます；実行層はデータ処理、伝送、AIエージェント、zkML、FHEなどの技術に関わります；アプリケーション層は主にAI+DeFi、AI+GameFi、メタバース、AIGC、Memeなどの分野に焦点を当てています。以下のいくつかの方向に重点を置く価値があります：! 中長期の投資戦略の観点から、Web3とAIの組み合わせの見通しと課題を分析します](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-4200e0f8be41b700409affc6d5e2e1f7)## 1. zkMLの方向zkML技術は、ゼロ知識証明とブロックチェーンを組み合わせることで、AIエージェントの行動を監視・制約するための安全で検証可能なソリューションを提供します。プライバシーを保護しながら、AIが特定のタスクを実行したことを証明できるため、公開モデルを使用してプライベートデータを検証する方法や、プライベートモデルを使用して公開データを検証する新たなアプローチが開創されました。典型プロジェクトには次のものが含まれます：1. Modulus Labs：多様なZKMLアプリケーションを提供しています。例えば、オンチェーン取引ロボットRockyBotや国際チェスゲームLeela vs. the Worldがあります。2. Giza：ブロックチェーン上でAIモデルをデプロイできるプロトコルで、ONNXフォーマットやGiza Transpilerなどの技術スタックを使用しています。3. Zkaptcha：Web3におけるロボット問題を解決することに特化し、スマートコントラクトに対して認証サービスを提供します。## 次に、データ処理の方向性AIの実行レイヤーにおける突破は主に以下の点に現れています：1. AIとオンチェーンデータ分析：LLM大モデルと深層学習アルゴリズムを利用してデータインサイトを掘り下げる。2. AIと自動化dApp開発：自動化開発ツールを提供し、開発者がスマートコントラクトを迅速に作成し、エラーを自動的に修正できるようにします。3. AIとチェーン上の取引の安全性：ブロックチェーン上にAIエージェントを展開し、AIアプリケーションの安全性と信頼性を向上させる。! 中長期の投資戦略の観点から、Web3とAIの組み合わせの見通しと課題を分析します](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-9cae57ddcea0d2046c28e142149135b1)## 3. AI+DeFiの方向性AIとDeFiの結合は主に以下のいくつかの方向を含みます:1. AI駆動のトレーディングボット：迅速かつ正確に取引を実行し、市場データと価格動向を分析します。2. 予測分析：市場のトレンドと潜在的な価格の動向に関する信頼できる予測を提供します。3. AMM流動性管理：スマートに流動性範囲を調整し、自動マーケットメイカーの効率と収益を最適化します。4. 清算保護と債務ポジション管理：オンチェーンとオフチェーンのデータを組み合わせて、インテリジェントな清算保護戦略を実現します。5. 複雑なDeFi構造化商品設計：金融AIモデルに依存して金庫メカニズムを設計し、商品のインテリジェンスと柔軟性を増加させる。## 第四に、AI+GameFiの方向性AIのGameFiプロジェクトにおける応用は主に次のように表れます：1. ゲーム戦略の最適化：プレイヤーの習慣を学習し、リアルタイムでゲームの難易度と戦略を調整します。2. ゲーム資産利用管理：プレイヤーがゲーム内のバーチャル資産をより効果的に管理し、取引するのを助けます。3. ゲームのインタラクションを強化する：スマートなレスポンシブNPCを作成し、プレイヤーとのより自然でスムーズなインタラクションを実現します。! 中長期の投資戦略の観点から、Web3とAIの組み合わせの見通しと課題を分析します](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-63771d8b030475284d36eaa9bcf73535)## 投資戦略アドバイス- 短期：Crypto分野におけるAIの早期実用アプリケーション、例えば概念的なAIアプリケーションやmemeに注目する。- 中期：AIエージェントとインテントの結合、及びスマートコントラクトとの融合に重点を置く。- 長期：AIとzkML技術の結合に注目しており、これはCrypto分野に深遠な影響を与える可能性があります。! 中長期の投資戦略の観点から、Web3とAIの組み合わせの見通しと課題を分析します](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-11ce0f4929eaee52f8ba11133ae111f6)
Web3と人工知能の融合:AI+Cryptoの主要分野と投資戦略の分析
AIとブロックチェーンの融合：Web3と人工知能の結合の前景と挑戦
近年、人工知能(AI)とブロックチェーン技術の急速な発展により、AI+Cryptoが投資のホットトピックとなっています。ブロックチェーンの非中央集権、高い透明性、低エネルギー消費の特性は、AIシステムの中央集権化と不透明性の問題を補完し、両者の組み合わせは業界に新たな機会をもたらしています。
業界の専門家は、AIとブロックチェーンの結合応用は主に4つのカテゴリに分かれると考えています：アプリケーションの参加者、アプリケーションインターフェース、アプリケーションルール、アプリケーション目標です。AIのCryptoにおける役割は、より"アプリ"の観点から考慮すべきであり、計算能力、アルゴリズム、データなどの最適化を含みます。
研究機関はAIのCrypto技術における参加方向を基盤層、実行層、アプリケーション層に分けています。例えば、zkML技術はゼロ知識証明とブロックチェーンを組み合わせ、AIエージェントの行動に対して安全で検証可能なソリューションを提供します。さらに、AIはデータ処理、自動化dApp開発、オンチェーン取引の安全性などの実行層面でも巨大な潜在能力を示しています。アプリケーション層では、AI駆動の取引ロボット、予測分析ツール、AMM流動性管理などがDeFi分野で重要な役割を果たしています。
本稿では、AI+Crypto分野の投資方向について探討し、インフラストラクチャとアプリケーションレベルの革新と発展に重点を置き、AIとブロックチェーンの結合における展望と課題を分析します。
! 中長期の投資戦略の観点から、Web3とAIの組み合わせの見通しと課題を分析します](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-2a087b321e76f9469d7e39a180c7d31c.webp)
AIトラックの主な方向
ブロックチェーンは、中央集権化、透明性、エネルギー消費、独占化の面でAIと鮮明な対比を成しています。業界の専門家は、AIとブロックチェーンを組み合わせたアプリケーションを4つの大きなカテゴリに分類しています。
生産力と生産関係の観点から見ると、Cryptoは主に生産関係を提供します。三つの方向から考えることができます：
AI+Web3プロジェクトは、基盤層、実行層、アプリケーション層の3つの方向から探索できます。基盤層にはモデルのトレーニング、データ、非中央集権的な計算能力、ハードウェアなどが含まれます；実行層はデータ処理、伝送、AIエージェント、zkML、FHEなどの技術に関わります；アプリケーション層は主にAI+DeFi、AI+GameFi、メタバース、AIGC、Memeなどの分野に焦点を当てています。
以下のいくつかの方向に重点を置く価値があります：
! 中長期の投資戦略の観点から、Web3とAIの組み合わせの見通しと課題を分析します](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-4200e0f8be41b700409affc6d5e2e1f7.webp)
1. zkMLの方向
zkML技術は、ゼロ知識証明とブロックチェーンを組み合わせることで、AIエージェントの行動を監視・制約するための安全で検証可能なソリューションを提供します。プライバシーを保護しながら、AIが特定のタスクを実行したことを証明できるため、公開モデルを使用してプライベートデータを検証する方法や、プライベートモデルを使用して公開データを検証する新たなアプローチが開創されました。
典型プロジェクトには次のものが含まれます：
Modulus Labs：多様なZKMLアプリケーションを提供しています。例えば、オンチェーン取引ロボットRockyBotや国際チェスゲームLeela vs. the Worldがあります。
Giza：ブロックチェーン上でAIモデルをデプロイできるプロトコルで、ONNXフォーマットやGiza Transpilerなどの技術スタックを使用しています。
Zkaptcha：Web3におけるロボット問題を解決することに特化し、スマートコントラクトに対して認証サービスを提供します。
次に、データ処理の方向性
AIの実行レイヤーにおける突破は主に以下の点に現れています：
AIとオンチェーンデータ分析：LLM大モデルと深層学習アルゴリズムを利用してデータインサイトを掘り下げる。
AIと自動化dApp開発：自動化開発ツールを提供し、開発者がスマートコントラクトを迅速に作成し、エラーを自動的に修正できるようにします。
AIとチェーン上の取引の安全性：ブロックチェーン上にAIエージェントを展開し、AIアプリケーションの安全性と信頼性を向上させる。
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3. AI+DeFiの方向性
AIとDeFiの結合は主に以下のいくつかの方向を含みます:
AI駆動のトレーディングボット：迅速かつ正確に取引を実行し、市場データと価格動向を分析します。
予測分析：市場のトレンドと潜在的な価格の動向に関する信頼できる予測を提供します。
AMM流動性管理：スマートに流動性範囲を調整し、自動マーケットメイカーの効率と収益を最適化します。
清算保護と債務ポジション管理：オンチェーンとオフチェーンのデータを組み合わせて、インテリジェントな清算保護戦略を実現します。
複雑なDeFi構造化商品設計：金融AIモデルに依存して金庫メカニズムを設計し、商品のインテリジェンスと柔軟性を増加させる。
第四に、AI+GameFiの方向性
AIのGameFiプロジェクトにおける応用は主に次のように表れます：
ゲーム戦略の最適化：プレイヤーの習慣を学習し、リアルタイムでゲームの難易度と戦略を調整します。
ゲーム資産利用管理：プレイヤーがゲーム内のバーチャル資産をより効果的に管理し、取引するのを助けます。
ゲームのインタラクションを強化する：スマートなレスポンシブNPCを作成し、プレイヤーとのより自然でスムーズなインタラクションを実現します。
! 中長期の投資戦略の観点から、Web3とAIの組み合わせの見通しと課題を分析します](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-63771d8b030475284d36eaa9bcf73535.webp)
投資戦略アドバイス
短期：Crypto分野におけるAIの早期実用アプリケーション、例えば概念的なAIアプリケーションやmemeに注目する。
中期：AIエージェントとインテントの結合、及びスマートコントラクトとの融合に重点を置く。
長期：AIとzkML技術の結合に注目しており、これはCrypto分野に深遠な影響を与える可能性があります。
! 中長期の投資戦略の観点から、Web3とAIの組み合わせの見通しと課題を分析します](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-11ce0f4929eaee52f8ba11133ae111f6.webp)