HTX Ventures 調査レポート: AI+暗号通貨分野における投資の方向性を探る

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伴い、AI+暗号トラックは投資家にとってホットな分野となっています。ブロックチェーンは、分散化、高い透明性、低エネルギー消費、独占禁止などの特徴を備えており、AIシステムの強い集中化と不透明な処理を補っています。 この2つの組み合わせにより、私たちは前例のない機会を得ることができました。

ヴィタリック氏によると、AIとブロックチェーンの複合アプリケーションは、アプリケーション参加者、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、アプリケーションターゲットの4つのカテゴリに分類できます。彼は、暗号通貨におけるAIの役割は、コンピューティングパワーの最適化、アルゴリズムの最適化、データの最適化など、アプリケーションの観点からより考慮されるべきだと提案しました。

Huobi Research Instituteは、AIの応用レベルに応じて暗号技術の参加の方向を区別しており、基礎層、実行層、応用層に分けることができます。各レベルには探求する価値のある機会があります。たとえば、zkMLテクノロジーはゼロ知識証明とブロックチェーンテクノロジーを組み合わせて、AIエージェントの動作に安全で検証可能で透明なソリューションを提供します。さらに、AIはデータ処理、自動化されたdApp開発、オンチェーントランザクションセキュリティなどの実行レベルでも大きな可能性を示しています。アプリケーションレベルでは、AI駆動の取引ロボット、予測分析ツール、AMM流動性管理がDeFi分野で重要な役割を果たしています。

この記事では、AI + Cryptoトラックの投資方向について詳しく説明し、インフラストラクチャとアプリケーションレベルでのイノベーションと開発に焦点を当て、中期および長期投資戦略の観点からAIとブロックチェーンの組み合わせの展望と課題を分析します。
この記事は、現在HTX Venturesに所属するチームであるHuobi Researchによって執筆されました。HTX VenturesはHuobi HTXのグローバル投資部門であり、投資、インキュベーション、研究を統合して、世界で最も優秀で有望なチームを特定しています。現在、HTX Venturesは複数のブロックチェーントラックで200を超えるプロジェクトをサポートしており、そのうちのいくつかはHuobi HTX取引に上場されています。

AIトラックの主要分野

ブロックチェーンは、集中化、透明性の低さ、エネルギー消費、独占の点で人工知能と完全に相反しています。上記の基準と彼自身の考えに基づいて、Vitalik は人工知能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 つのカテゴリに分類しています。

• ゲームにおけるプレイヤーとしてのAI

• ゲームへのインターフェースとしてのAI

• ゲームのルールとしてのAI

• ゲームの目的としてのAI

Vitalik Buterin は、アプリケーションの観点から、暗号通貨における AI の役割について考察しています。生産性と生産関係の観点から考察すると、暗号通貨は実際にはより多くの生産関係を提供します。この観点から、3 つの主な方向から考察できます。

– コンピューティング能力の最適化: 分散化された効率的なコンピューティング リソースを提供し、単一障害点のリスクを軽減し、全体的なコンピューティング効率を向上させます。

– 最適化アルゴリズム: アルゴリズムやモデルのオープンソース、共有、革新を促進します。

– データの最適化: データの分散型ストレージ、提供、使用、安全な管理

HTX Researchは、AIの全体的な方向性は、一般的なアーキテクチャに応じて、基本層、実行層、アプリケーション層に分けられると考えています。これに応じて、これら3つの主要な方向からAI + Web3プロジェクトを探求することもできます。基本層では、インフラストラクチャレベルでのモデルトレーニング、データ、分散コンピューティングパワー、ハードウェアを含め、zkテクノロジーと人工知能MLテクノロジーの組み合わせに焦点を当てています。実行層では、データ処理とデータ転送、モデルレベルでのAIエージェント、zkML、FHE（完全準同型暗号化）に焦点を当てています。アプリケーション層では、主にAI + DeFi、AI + GameFi、Metaverse、AIGC、Memeに焦点を当てており、ブロックチェーンレベルではRAAS（Robotics as a Service）、オラクル、コプロセッサ、UBI（ユニバーサルベーシックインカム）に焦点を当てています。

その中で、コンピューティングパワーレベルのIo.net、基本モデルレベルのFlock、ブロックチェーンインフラストラクチャのZeroGravity、AIエージェントのMyshell、アプリケーションレベルの0x Scopeなど、インフラストラクチャとアプリケーションレベルのプロジェクトが急速に発展しています。

以下の方向を検討することができます。

1. zkMLの方向

zkML テクノロジーは、ゼロ知識証明とブロックチェーン テクノロジーを組み合わせて、AI エージェントの動作を監視および制限するための安全で検証可能かつ透明性の高いソリューションを提供します。 たとえば、Modulus Labs プロジェクトでは、zkML テクノロジーを使用して、AI が個人のプライバシーと企業秘密を保護しながら特定のタスクを実行したことを関係者に証明しています。

zkML は、人工知能とブロックチェーンの仲介者として、AI モデルと入力のプライバシー保護の問題を解決し、推論プロセスの検証可能性を確保するための一連のソリューションを提案します。 これにより、プライベート データを検証するときにパブリック モデルを使用する、またはプライベート モデルを検証するときにパブリック データを使用するという新しい方法が生まれます。機械学習の力を統合することで、スマート コントラクトはより高い自律性とダイナミズムを実現し、静的なルールだけでなくリアルタイムのオンチェーン データに基づいて動作できるようになります。このイノベーションにより、スマート コントラクトはより柔軟になり、契約が最初に設定されたときには予見されていなかったものも含め、より多様なアプリケーション シナリオに適応できるようになります。

典型的なzkMLテクノロジープロジェクトの紹介

最初の表は、いくつかの潜在的な ZKML プロジェクトの紹介です。 2 番目の図は、その他の ZKML プロジェクトを示しています。

2. データ処理の方向

これは主に、AI実行レベルでのさまざまなブレークスルー、特にブロックチェーンのデータ伝送と開発におけるいくつかのブレークスルーを指します。具体的な分析は次のとおりです。

a. AIとオンチェーンデータ分析

この方向性は主に、AI技術を使用してこれらのデータを深く掘り下げ、LLM大規模モデルとディープラーニングアルゴリズムを使用してより多くの洞察を得ることを指します。たとえば、Web3 Analyticsプロジェクトは、AIを使用してオンチェーンデータを分析し、市場動向とユーザーの行動を明らかにします。これにより、ユーザーはオンチェーントランザクションと市場動向に関する洞察を得ることができます。

b. AIと自動化されたdApp開発

この方向性は主にDevOpsのインフラプロジェクトを対象としています。自動化された開発を使用するAIプロジェクト より多くの開発者を受け入れることができ、エコシステムはより繁栄します。 AI を使用する開発ツールの中には、開発者がより迅速にスマート コントラクトを作成し、エラーを自動的に修正するのに役立つものや、ドラッグ アンド ドロップ DAPP プログラミング機能を実装できるものもあります。

c. AIとオンチェーン取引のセキュリティ

この方向性は主にAIエージェントを指します。ブロックチェーン上にAIエージェントを展開して、AIアプリケーションのセキュリティと信頼性を向上させます。これらのAIエージェントは、トランザクション、データ分析、自動意思決定などのタスクを自動的に実行できます。ブロックチェーン上に展開することで、その操作は透明で追跡可能になるだけでなく、改ざんが困難になり、システム全体のセキュリティが向上します。AIテクノロジーは、リアルタイムの監視とインテリジェントな分析を通じて悪意のある攻撃やデータ漏洩を識別して防御し、トランザクションのセキュリティとデータの整合性を確保します。

• プロジェクト事例:
SeQure は、AI を活用したリアルタイムの監視と分析により、さまざまな悪意のある攻撃やデータ漏洩を迅速に検出して防御し、オンチェーン取引の安定性とセキュリティを確保するセキュリティ プラットフォームです。

3. AI+DEFIの方向性

AI とアプリケーション層の最も重要な組み合わせは AI+DEFI です。注目すべき AI+DEFI の方向性は次のとおりです。

1. AI駆動型取引ロボット

これらのロボットは、市場データ、ニュースの感情、価格動向を分析して瞬時に取引の決定を下し、迅速かつ正確に取引を実行することができ、多くの場合、人間のトレーダーよりも優れたパフォーマンスを発揮します。

2. 予測分析

暗号通貨市場のボラティリティを予測することは常に困難でしたが、AI を活用した分析ツールは、市場の動向や潜在的な価格変動の信頼性の高い予測を提供できる重要なツールとして浮上しています。

3. AMM流動性管理

たとえば、Uniswap V3 の流動性範囲を調整する場合、AI の統合により、プロトコルは流動性範囲をよりインテリジェントに調整できるため、自動マーケット メーカー (AMM) の効率と利点を最適化できます。

4. 清算保護と債務ポジション管理

オンチェーンデータとオフチェーンデータを組み合わせることで、清算保護戦略をよりインテリジェントに実装できるようになり、市場変動時に債務ポジションが保護されることが保証されます。

5. 複雑なDeFi構造化商品設計

財務メカニズムを設計する際には、固定戦略ではなく金融 AI モデルに頼ることができます。このような戦略には、AI 管理の取引、ローン、オプションなどがあり、製品のインテリジェンスと柔軟性が向上します。

4. AI+GameFiの方向性

GameFi プロジェクトにおける AI の応用は、主にゲーム体験を充実させ、イノベーションの可能性を高めることを目的としています。その主な方向性は次のとおりです。

1. ゲーム戦略の最適化:

AI はプレイヤーのゲーム習慣や戦略を学習し、ゲームの難易度や戦略をリアルタイムで調整し、よりパーソナライズされた挑戦的なゲーム体験を提供します。ディープラーニングと強化学習を通じて、AI は自ら進化し、プレイヤーのニーズや好みによりよく適応することができます。

2. ゲーム資産活用管理：

AI テクノロジーは、プレイヤーがゲーム内の仮想資産をより効率的に管理および取引するのに役立ちます。スマート コントラクトと自動取引戦略を使用すると、プレイヤーは資産の使用を最大限に活用できます。たとえば、ゲーム資産を自動的に購入、販売、リース、貸し出しすることで、投資収益を最適化できます。

3. ゲームのインタラクションを強化する:

AI は、よりインテリジェントで応答性の高いノンプレイヤーキャラクター (NPC) を作成し、自然言語処理 (NLP) と機械学習 (ML) のテクノロジーを通じて、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、ゲームの没入感とプレイヤーの満足度を向上させることができます。

時間の観点から見た可能な投資戦略

– 短期的には、いくつかの概念的なAIアプリケーションやミームなど、AIが初めて暗号通貨に上陸した分野に注目する必要があります。 ロジック：今年、主流のAIサークルは新しいホットスポットを継続的に出力します。 NVIDIAやOpenAIなどのWeb2企業の大規模なモデルがアップグレードされるたびに、AIトラックのホットスポットが燃え上がり、新しい資金ももたらされます。 これらはすべて、このトラックの感情的な側面です。

– 中期的には、AIエージェントとインテントの結合、スマートコントラクトとの組み合わせがハイライトです。AIが成功すれば、スマートコントラクトの拡張にソリューションを提供し、台帳+契約+AIの新しいブロックチェーンを形成し、ETH時代の台帳+契約の物語を打ち破ります。

– AI エージェントは、Vitalik が言及したサブディビジョンです。AI エージェントとは、環境から自律的に情報を取得し、情報を処理し、決定を下し、実行し、環境を変更できる AI エージェントを指します。AI エージェントは現在、AI の分野で最先端のサブディビジョンであり、マス アダプションに最も近いアプリケーション レイヤーです。

– 物語の観点から。AIエージェントはセクシーな美女、GPUクラウドコンピューティングパワーは安定した成熟した中年起業家、DAレイヤーと組み合わせたAIモデルはボサボサの髪の科学者です。

– 長期的には、AI と zkML テクノロジーの組み合わせ (Web2 AI 企業の ML 責任者は暗号通貨の AI 利用を嘲笑していますが) が最終的に暗号通貨分野に影響を与えることになります。

参照

– ツイッター: https://twitter.com/FinanceYF5/status/1772434625387717055

-Web3カフェ: https://twitter.com/Web3 Caff_Res

– Twitter ヴィタリック: https://twitter.com/VitalikButerin

付録：

分散コンピューティングと AI 推論プラットフォーム プロジェクトの一覧

これは主に、アイドル状態のコンピューティング リソースを世界規模で共有および活用するためのインセンティブとして暗号通貨を使用することを指します。

AIデータとモデルソースプロジェクトのリスト

この部分は主にデータの信頼性、透明性、追跡可能性に基づいており、Crypto 経済モデルを使用してデータ インセンティブ (C エンド ユーザー向け) とモデル インセンティブ (Dev、B エンド向け) を提供します。

この記事はインターネットから引用したものです: HTX Ventures 調査レポート: AI+Crypto トラックへの投資の方向性を探る

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原著者：ダンカン 原文翻訳：TechFlow ルーンが注目を集める一方で、ビットコインの開発者たちは、世界で最も信頼されているブロックチェーンの上にフランケンシュタインのような怪物を導入すべく懸命に取り組んでいます。ビットコインはさまざまな形をとることができるため、ビットコインの2層目は金融の最先端の開発というよりも、ベンチャーキャピタルの仕掛けのようなものだと思われるかもしれません。しかし、読者の皆さん、ビットコインは人々が考える以上のものだということを覚えておいてください。例を挙げましょう。ビットコインは多くの層を持つタマネギのようなものです。現在のビットコインの場合、L2があります。これは、ビットコインを分散型金融に持ち込み、人々に有利な利益をもたらすことを約束する新たな物語です。しかし、タマネギのように、さまざまな種類があり、どのように準備するかが重要です。ハイエンドテクノロジーは新しいユーザーを引き付けるのでしょうか、それとも…