11 月 12 日にパーク ハイアット バンコクで GAIB、Codatta、Kite AI (旧 ZettaBlock) が共催したAiFi Summit 2024 Devcon が無事終了しました。 今回のAiFi Summitへの登録数は 1,300 件に達し、500 名以上が参加しました。 Paypal、BNB Chain、Base、NEAR Protocol、Story Protocol、0G、Aethir、io.net、Exabits、Plume、Space and Time、Hyperbolic、Faction、Hashed、Coinbase Ventures を含む 27 のプロジェクトと投資機関が素晴らしい発言をしました。
BNBチェーンのアジアパシフィック責任者であるサラ氏が最初の基調講演を行った。彼女は主にBNB Chainのエコシステム全体の構築、開発者向けのさまざまなサポートポリシーを紹介し、AIアプリケーション側のBNB Chainの現在の進捗状況を聴衆と同期させました。
2回目の基調講演の直後、主催者GAIBのCEOであるコニー氏は、現在のコンピューティングパワー市場における潜在的な機会についての見解を表明し、AIはモバイルインターネットの次に最も重要な時代であり、コンピューティングパワーが市場を掌握していると述べた。 AI ブームにおけるシェアがチェーン全体の中でより大きくなる。他の金融資産と比較して、GPU コンピューティング能力資産への投資は他のターゲットに匹敵しない収益率をもたらす可能性がありますが、GPU 市場の現在の問題は、双方の参加者を効率的に結び付けることができないことです。外部資金調達のために GPU の規模を拡大している事業者は、莫大な資金調達コストを支払わなければなりません。一方、投資家は、コンピューティングパワー資産に直接投資することが困難であり、通常は半導体株への投資しか選択できません。エヌビディアとして。 GAIBは、コンピューティングパワー資産とその収入をトークン化し、流動性を提供することにより、投資家に、より分散化され透明性の高いAIキャッシュフローベースのオンチェーン資産を提供します。
AiFi サミットの最初のラウンドテーブル ディスカッションのテーマは「AiFi: AI およびコンピューティング資産の金融化」 (AIFi: AI およびコンピューティング資産の金融化) で、GAIB、Exabits、io.net、Aethir、WitnessChain、および Plume チームのコア メンバーからのスピーカーが登壇します。 AiFiの現在の機会、課題、業界規制、その他の問題について議論しました。
Exabits の CIO であるジョナサン氏は、次のように述べています。 現在、ユーザーが GPU を使用したい場合、AWS や Azure などの主要なクラウド サービス プロバイダーに頼るしかありませんが、これらのプラットフォームは大企業にサービスを提供する傾向が強いため、GPU の開発は制限されます。中小企業をサポートするには、より多くの民主的でオープンな GPU リソースが必要です。 Web3 の世界では、誰もが AWS のコンピューティング能力の独占を打破するための GPU 投資家になることができます。これは業界にとって大きなチャンスです。
io.net のアジア太平洋地域責任者であるアサ氏は、大手クラウド ベンダー 3 社以外の独立系データセンターの GPU の 50% がまだ十分に活用されておらず、これらのデータセンターではユーザーにリーチする機会が不足していると述べました。ただし、GPU は継続的な動作を確保する必要があり、投資家や他の参加者の利益を確保するためのインセンティブ メカニズムをどのように構築するかが、AiFi トラックにおける大きな課題です。
Aethir のエコロジカル ディレクターである Kartik 氏は、次のように述べています。システム全体には、コンピューティング パワーの需要者、コンピューティング パワーの運営者、投資家が存在します。オンチェーン メカニズムに依存する市場に参加するよう彼らを説得する方法と、そのニーズを確保する方法です。どのパーティーも課題に満ちています。 一部の国や地域では、トークンを介してデータセンター サービスを奨励すると特定の問題が発生する可能性があるため、顧客契約でコンプライアンスの境界を決定する必要があるという規制上のリスクが存在します。
WitnessChain の共同創設者兼 CEO である Ranvir 氏は、次のように指摘しました。「新しい資産として、コンピューティング能力には新しい価格設定メカニズムが必要です。異なるプラットフォームや異なる GPU にはコストとパフォーマンスの違いがあります。」同時に、同じタスクに参加する異なるパフォーマンスの GPU は異なる貢献を持ち、新しい金融メカニズムを設計する機会が生まれます。
Plume の CBO Teddy 氏は、新たな資産が出現した場合、監督に直面する際には慎重になる必要があるとも述べ、資産取引を正式かつ実行可能にするための、AI 関連資産に対する一定のコンプライアンスの枠組みがすでに存在しており、これが Plume が環境プロジェクトを支援するために行っていることです。 。
次の基調講演では、Codatta CEO の Yi 氏が、分散型データ トランザクションがどのように AI の AGI への進歩を促進するのか、またこのプロセスにおける Codatta の立場と使命を説明しました。同氏は、特定分野の基本モデルの推論と計画能力を向上させることができるのは垂直分野のデータだけであり、異なる垂直分野で大量のデータを収集することによってのみAGIを実現できると述べた。私たちがデータコントリビューターとして提供する各データは、実際には複数の異なるシナリオに適用でき、それぞれが異なる企業によって商品化されることになります。これは、私たちが提供する垂直分野のデータが時間の経過とともに変化することを意味し、それが収益を生み出す理由です。私たちはデータを資産として見ています。このため、データ資産の取引を容易にし、市場で比較的公正な価格を取得できるようにする必要があります。
2 回目のラウンドテーブル ディスカッションでは、オープン データ エコノミーに焦点を当て、Spheron、Theoriq、Space and Time、Hyperbolic、Base、Nevermined などのプロジェクトのコア メンバーが、AI データ エコシステムの現状、インフラストラクチャのサポート、および将来のエコシステムのニーズについて話し合いました。 。
Theoriq の共同創設者兼 CEO である Ron 氏は、現在、DAO 上で単純な会話ボットやガバナンス ボットを超えた多くのアプリケーションが登場していると述べました。これらのアプリケーションは、複数のエージェントの連携を組み合わせたもので、暗号化分野に加えて、マーケティング、分析、その他のシナリオでも登場することが増えています。多くの人は、データの最大の用途はモデルのトレーニングにあると考えていますが、さまざまなエージェントがさまざまなデータを取得し、最大の価値を生み出すために協力することで、データがますます重要な役割を果たしていることがわかります。
Space and Time の共同創設者兼 CTO である Scott 氏は、Space and Time は現在、スマート コントラクトを使用してエージェント システムのルール エンジンを構築しており、これによりエージェントはトラストレス環境で資金を使用し、最も理想的な結果を達成できるようになると述べました。エージェントチェーン上のフォーム。 Space and Time の製品を使用すると、ユーザーはエージェントの履歴動作をクエリし、エージェントの厳密な実行ポリシーを策定できます。
Nevermined の CEO である Don 氏は、データ市場で勝つためには 2 つの条件が必要であると考えています。1 つはデータ取引の独占を形成すること、もう 1 つはデータ投稿者が無意味な資産をアップロードするのを防ぐためにデータ資産に制限を課すことです。実現可能なアプローチは、データの価値を最大化し、利益を生み出すために、データ資産に対応するシナリオで分析ツールを構築することです。
主催者の一人として、Kite AI CEO のチー氏は基調講演でブランドのアップグレードを発表し、サミット中に新しい人工知能プラットフォームである Kite AI を立ち上げました。彼女は、集中型 AI の開発における現在の困難と、KiteAI が独自のソリューションを通じて AI の境界をどのように拡大しているかについて説明しました。彼女は、データ配布チャネルとデータ所有権確認メカニズムの欠如により、大量の個人データ、さらには企業データさえも大規模なモデルのトレーニングに使用することが難しいと述べました。過去 1 年間で、インターネット上のオープンソース ライセンスを持つデータ セットの割合は 95% から 75% に低下しました。モデルのトレーニングを行う企業が、モデルに提供する最高品質のデータを入手することは困難になっています。モデル効果を向上させるのは困難です。ブレークスルーがあります。業界は、より貴重なデータを取得するために分散型 AI ソリューションを必要としています。
3 回目のラウンドテーブル ディスカッションでは、GM Network、Mind Network、0G Labs、NEAR Protocol、Chainbase のチーム メンバーが、Web3 企業が AI 競争、データ プライバシー、アプリケーション実装などのトピックにどのように参加しているかについて話し合いました。
GM Network の創設チームメンバーである Max 氏は、ユーザーは大量のデータを生成しているが、このデータは十分に活用されていないため、データの価値が失われるだろうと述べました。スマートデバイスをより賢くするには、収集したデータとAIを組み合わせる必要があります。
Mind Network のアジア太平洋部門責任者である Leon 氏は、現実には完璧なデータプライバシー保護対策は存在しないものの、さまざまな方法を通じて実現可能な解決策が模索される可能性があると述べました。ユーザーのプライバシーを保護するために、Mind Network は現在 3 つの異なるレベルでデータを暗号化しています。1 つは分散ストレージ内のデータの暗号化、もう 1 つは GPU コンピューティング中の完全準同型性による暗号化、およびアプリケーション レベルでの暗号化です。
0G Labs の AI 研究者である Chris 氏は、従来の AI モデルでは、たとえオープンソース モデルであっても、トレーニングでどのようなデータが使用されたのか、新しいシナリオでどのように機能するのかを知るのが難しく、そのため信頼することが困難であると述べました。モデルの結果。 0G には非常に優れたデータ ストレージ インフラストラクチャがあり、将来的には、個人認証データを通じて、より安全で信頼できるモデルをクラウドからトレーニング プロセスに直接ロードできます。
Chainbase の COO である Chris 氏は、現在市場には 2 つの物語があり、1 つは AI のための暗号通貨、もう 1 つは暗号通貨のための AI であると述べました。多くの人が、大企業がデータ、コンピューティング能力、モデルを制御するという問題を解決するために Cryto を使用する方法について言及しています。しかし、最近では真実端末やAI決済など、暗号通貨向けAIのユースケースが数多く登場しており、AIエコシステムをサポートするために協力し始めているプロジェクトが増えています。ユーザーは、データから収益を得ることができるかどうかについて非常に懸念しています。プラットフォームの重要なタスクは、データ提供者と消費者の間で利益をどのように分配するかを解決することです。開発者はビジョン主導のグループではありません。最も重要なことは、時間を節約してお金を稼ぐことを支援することです。
続く基調講演では、Story Protocol社のIPFi Bu Fan責任者でありSpheron社のエコシステム責任者であるPrakarsh氏が、分散型AI資産化と組織がこの傾向にどのように適応できるかについての見解を表明した。
Bu Fan 氏は、AI と暗号を組み合わせた多くの実装シナリオがすでに市場にあると述べました。1 つ目はユーザー指向のチャット ロボットで、作成者が AI キャラクターを作成し、チェーン上で商用ライセンスを発行します。 AI ミーム コインは、チェーン上のソース IP 資産に合法的に接続し、トークンを外部に発行することができ、モデルのトレーニング データ (写真など) を提供し、ロイヤリティを徴収することで継続的に収入を得ることができます。チェーンの上で。ただし、これらはごく初期のアプリケーションの一部にすぎず、モデルはまだ形成されていません。クリエイターは AI と暗号を組み合わせたシナリオを引き続き探索できます。 Story プロトコルは、トークンを通じて IP 活動を標準化し、さまざまな形式を通じて IP を普及することに重点を置いています。彼は、ほとんどの AI も知的財産の一種であると考えています。IP を資産化できるのであれば、AI も資産化できると考えています。たとえば、AI モデルのトレーニングに使用される写真を IP にすることも、AI モデル自体を IP にすることもできます。AI モデルが新しいコンテンツを生成するときに、チェーン上で IP 配布トランザクションを実行して実現することができます。資産化。
Prakarsh 氏は、AI 時代には、ほとんどのエージェントとほとんどの AI アプリケーションにとって、コンピューティング能力が基礎となるアンカー資産になるだろうと述べました。分散型コンピューティング能力には、現在、データプライバシーを保護しながら病院間で知識を共有する、そして最終的にはパーソナル AI システムを形成する、ローカルのコンピューティング能力とモデルサポートに基づく AI 対話システムなど、多くの応用シナリオがあると考えられています。 。
4回目のラウンドテーブルでは、CryptoとAIの世界をどのように結びつけるかに焦点を当て、集中型AIシステムが現在直面している問題と、Crypto+AIがどのように突破できるかについて議論しました。
Lemniscap の研究責任者である広木氏は、分散型 AI ネットワークの構築には 2 つの困難があると指摘しました。1 つは、分散型コンピューティング パワー ネットワークのスケーラビリティが、集中型の競合他社と比較するのが難しいことです。もう 1 つは、分散型 AI ネットワークの品質が低いことです。個人が提供したデータは管理が困難です。
ファクションの投資パートナーであるウィル氏は、現時点では休暇全体をAIに計画させることができるが、現時点ではAIが支払いを支援できないため、その計画は実行できないと述べた。 Will は、AI エージェントには暗号化されたウォレットが必要であり、暗号化されたウォレットは銀行口座として機能し、すべての金融取引はこれらのエージェントを経由する必要があるため、決済テクノロジー スタックに大きなチャンスがあると考えています。
Coinbase Ventures の投資パートナーである Ryan 氏は、現在のモデルのほとんどは公開データのみにアクセスでき、金融データや医療データなどの機密の個人データを取得することはできないと考えています。 Crypto はモデルを促進してプライベート データ プールにアクセスし、特定の領域で AI のパフォーマンスを向上させることができます。エージェント システムは現在、非常に複雑なタスクを完了することができず、実際にはスマート コントラクトの内容を理解し、アクションを実行する方法を知りません。スマートコントラクトを捕捉し、理解し、人間が読める解釈を行うことができる大規模なモデルが必要です。
Hashed への投資家である Dan 氏は、分散型 AI に対する現在のインセンティブ システムは AI バリュー チェーン全体であまり完全ではなく、わずかな人々だけが大きなプラスの貢献をしているが、その貢献はインセンティブに反映されていないと指摘しました。優れた分配メカニズムの欠如により、不公平な分配が生じています。さらに、コミュニティ所有のモデルは安全で制御可能でなければならず、中央集権的な企業のようなブラック ボックスを提供するのではなく、研究のためにパラメータの所有権をコミュニティに返す必要があります。モデルに感情的な交友関係などのシナリオが含まれる場合は、オープンな環境で管理する必要があります。
Bullish Capital のディレクターであるシルビア氏は、インセンティブ モデルの設計プロセス中に実際のニーズを十分に考慮する必要があると述べました。 たとえば、エッジ デバイスが必要な場合は、点在する多数のコンピューティング デバイスの中からエッジ デバイスを見つける方法を検討する必要があります。したがって、モデル アーキテクチャの最適化の問題が明確になるまでは、真に効果的なインセンティブ モデルを設計する方法はありません。
上記は、AiFi Summit 2024 Devcon の完全なレビューです。 規制やインセンティブの仕組みなど多くの課題に直面しているとしても、AiFiトラックにはチャンスもたくさんある。市場が新たな高値を更新し、AI トラックが全面的に熱くなる中、業界は総じて前向きな傾向を示しており、人材が流入し続け、ますます多くのイノベーションが生まれています。
その他の内容については、ご注意ください
GAIB: https://x.com/gaib_ai
コダッタ: https://x.com/codatta_io
KITE AI: https://x.com/GoKiteAI
