AIと暗号化の融合：Web3革新の波をリードする三つの方向性

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2025-07-28 14:50:53

概要作成中

AIと暗号の融合:3つの開発方向

現在、AIと暗号化技術が交差する実験段階で、"カンブリア爆発"のような発展の勢いを示しています。本稿では、AIと暗号化の融合に関する3つの重点方向を詳しく探ります。

! Solana Foundation: Three Strategic Directions for the Convergence of AI and Cryptography

主な内容のまとめ

活発なスマートエージェント駆動経済を構築する
大言語モデルの開発における応用の強化
オープンで非中央集権のAI技術基盤を推進する

! Solana Foundation: Three Strategic Directions for the Convergence of AI and Cryptography

1. 活発なスマートエージェント駆動経済の構築

いくつかのプロジェクトは、AIエージェントがチェーン上で機能する可能性を確認しました。この分野の実験は、エージェントのチェーン上操作の限界を絶えず突破し、巨大な潜在能力と広範な設計スペースを示しています。現在、これは暗号化とAI分野で最も画期的で成長潜在のある方向の一つとなっており、これはまだ始まりに過ぎません。

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今後の方向性

スマートエージェントは、複数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。たとえば、研究分野では、エージェントが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調達する
募集資金を利用して研究資料のアクセス料を支払い、分散型計算ネットワーク上で化合物シミュレーションの計算費用を行う
報酬プラットフォームを通じて人間を雇い、実験検証作業を実施する

複雑なプロジェクトの他に、代理は個人のウェブサイトを作成したり、アート作品を創作するなどのシンプルなタスクを実行することもでき、応用のシーンには無限の可能性があります。

なぜチェーン上での実行がより意義があるのか？

暗号化通貨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：即時決済機能は、代理店が最大の資本効率を実現するのに役立ちます。
DeFiを通じて資本市場に参入：エージェントは資産をシームレスに発行し、取引、投資管理、貸出操作、レバレッジの使用などを行うことができます。

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。ますます多くのエージェントが暗号通貨を通じて利益を得るにつれて、暗号接続はエージェントのコア能力になる可能性が高いです。

注意の方向に焦点を当てる

リスク管理メカニズム
非投機的な使用シーンを推進する
開発進捗要件：少なくともテストネットのプロトタイプ段階に達する必要があり、できればメインネットで稼働していることが望ましい

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2. 大規模言語モデルの開発における応用

大規模言語モデルはコード作成において優れた成果を示しており、今後さらに向上することが期待されています。これらの能力を通じて、開発者の効率は2〜10倍向上する可能性があります。最近、高品質なベンチマークを構築してLLMの理解とコード作成能力を評価することが、LLMがエコシステムに及ぼす潜在的な影響を理解するのに役立ちます。

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現在のチャレンジ

質の高い原始トレーニングデータの不足
構築数量が不足しています
開発者コミュニティプラットフォーム上に高い情報価値のあるインタラクションが不足している
インフラの発展が急速に進んでいるため、古いコードは適用できない可能性があります。
特定の技術理解度を評価するモデルが欠如している方法

期待される進捗

オンラインで入手可能な関連データの質を改善する
より多くのチームが検証ビルドを公開
エコシステム内でより多くの人々が開発者コミュニティプラットフォームに積極的に参加しています。
高品質なベンチマークを作成し、LLMs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LLM微調整モデルを作成する

最終的な重要な成果は、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です。

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3. オープンかつ分散型のAI技術基盤を推進する

AIの分野では、オープンソース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。現在最も単純な期待は現状を維持すること——大手テクノロジー企業が最前線の開発を推進し、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微調整を通じて独自の利点を得ることです。

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サポートされる重要な要素

トレーニングデータ
トレーニングと推論の計算能力
モデルの重み
モデル出力検証機能

戦略的重要性

オープンソースモデルによるイノベーションの加速：オープンソースコミュニティによるオープンソースモデルの迅速な改良と微調整は、コミュニティがいかにして大手AI企業の作業を効果的に補完し、AI能力の限界を推進しているかを示しています。
中央集権的なAIを信頼しないユーザーに選択肢を提供する：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技術スタックをサポートすることで、ユーザーに代替選択肢を提供できます。

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