AIと暗号化技術の融合新トレンド：スマートエージェント、開発効率とオープンテクノロジースタック

YieldHunter

2025-07-18 15:23:38

AIと暗号化技術の統合に向けた3つの戦略的方向性

人工知能と暗号化技術の結合は、爆発的な成長期を迎えています。本稿では、この分野の三つの重点的な発展方向について詳しく探討します。

まとめ

活発なスマート代理経済エコシステムを構築する

スマートエージェントのブロックチェーン上での稼働は実現可能であることが確認されています。この分野は可能性と革新の余地に満ちており、AIと暗号化の分野で最も画期的な方向の一つになりつつあります。

AIモデルの開発能力を強化する

大規模言語モデルはコード作成において優れたパフォーマンスを示しており、今後さらに向上する見込みです。これにより、開発者の効率が2〜10倍向上することが期待されています。AIモデルの関連能力を評価するための高品質なベンチマークを確立することは、エコシステムへの潜在的な影響を理解するのに役立ちます。

オープンで分散型のAI技術スタックをサポート

重要な要素には、トレーニングデータの取得、計算能力、モデルの重みの共有、出力の検証能力が含まれます。このオープンな技術スタックの重要性は、イノベーションの加速とユーザーに代替選択肢を提供することにあります。

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1. 活発なスマートエージェント経済エコシステムの構築

AIエージェントがブロックチェーン活動に参加し始めると、可能性に満ちた新しい世界が展開されます。今のところ未来の展開を正確に予測することはできませんが、既存の革新を観察することで、この分野の広大な展望を垣間見ることができます。

新しいデジタルコミュニティの発展
ユーザーは簡単にスマートエージェントと関連トークンを作成および展開できます
有名な投資家の特徴に基づいて訓練されたAIファンドマネージャーが登場している
革新的なゲームプラットフォームは、プレイヤーが代理の行動を指導することでゲームに参加できるようにします。

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今後の方向性

未来、スマートエージェントは、多くの経済的調整を必要とする複雑なプロジェクトを管理する可能性があります。例えば、研究開発の分野では、エージェントは特定の病気の治療化合物を探す責任を負うことができます。

トークン資金調達プラットフォームを通じて資金を集める
募集資金を利用して研究資料のアクセス費用と化合物シミュレーション計算費用を支払う
バウンティプラットフォームを通じて人間を募集し、実験検証作業を行う

そのほかに、代理は個人のウェブサイトの構築やアート作品の創作などの簡単なタスクを実行することもでき、アプリケーションのシーンには無限の可能性があります。

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ブロックチェーンの利点

代理は伝統的な金融チャネルと暗号化システムを同時に使用できますが、暗号化は特定の分野で独自の利点を持っています：

小額決済アプリ
スピードの利点は、代理店が最大の資本効率を実現するのに役立ちます
中央集権のない金融を通じて資本市場に入る

技術の発展の法則から見ると、パス依存性は重要な役割を果たします。ますます多くの代理が暗号通貨を通じて利益を得るにつれて、暗号接続は代理のコア能力になる可能性が高いです。

注目すべき方向

リスク管理メカニズム：代理人に完全に制約のない行動の自由を与えてはいけない
投機的でない使用シーンを推進する：例えば、チケット購入、ステーブルコインの投資ポートフォリオの収益最適化など
開発進捗要件：最低でもテストネットのプロトタイプ段階に達し、できればメインネットで稼働していること

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2. AIモデルの開発能力を強化する

大規模言語モデルのコード作成分野における進歩は特に迅速である可能性があり、これは客観的に評価できるタスクです。現在、AI支援プログラミングツールはソフトウェア開発を根本的に変えています。予想される急速な進歩率を考慮すると、これらのモデルはソフトウェア開発プロセスを根本的に変える可能性があります。

しかし、現在でもいくつかの課題があります：

高品質な元のトレーニングデータが不足している
構築数量が不足しています
高い情報価値のある開発者のインタラクションが不足している
インフラの急速な発展により、旧コードが適用できない可能性があります。
評価モデルの理解度を測る方法が不足している

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期待される進展

インターネット上の関連データの取得を改善する
より多くのチームが検証ビルドを公開
エコシステムにおいて、より多くの人々が高品質な質問と回答のインタラクションに積極的に参加する
高品質なベンチマークを作成し、AIモデルの理解度を評価するために
ベンチマークテストで良好なパフォーマンスを示すAIファインチューニングモデルの作成

最終的な重大な成果は、完全にAIによって作成された、新しい、高品質で、差別化された検証ノードクライアントとなります。

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3. オープンで分散型のAIテクノロジースタックを支持する

AI分野では、オープンソースモデルとクローズドソースモデルの間の長期的な力のバランスは依然として不明確です。現在の最もシンプルな予想は、現状を維持することです——大手テクノロジー企業が最前線の発展を推進し、オープンソースモデルが迅速に追随し、特定のアプリケーションシナリオで独自の利点を得るというものです。

オープンAI技術スタックの重要性は、以下の点に表れています：

オープンソースモデルがイノベーションのイテレーションを加速する：オープンソースコミュニティによるモデルの迅速な改善と微調整は、コミュニティがどのように大規模AI企業の作業を効果的に補完するかを示しています。
ユーザーに選択肢を提供：AIは制御ツールとして使用される可能性があり、オープンソースのAI技術スタックは、中央集権的なAIを信頼しないユーザーに代替案を提供することができます。

現在のエコシステムには、データ収集、分散型コンピューティング、分散型トレーニングフレームワークなど、オープンAI技術スタックをサポートする複数のプロジェクトがあります。

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