暗号 AI コンバージェンス: 共生を通じて技術革命を解き放つ

暗号通貨市場が人工知能 (AI) を採用するにつれ、AI に隣接した暗号通貨が 2023 年の物語をリードする態勢が整っています。クラウドソーシングのコンピューティング能力、AI エージェントとモノのインターネット、データの所有権と権利という 3 つの主要な分野が際立っています。これらの暗号通貨は、ブロックチェーン技術を活用することで、チップ不足からデータの出所や主権に至るまで、AI 業界が直面する課題に対する解決策を提供します。

The Symbiotic Fusion of Crypto and AI: Harnessing Innovation for a Technological Revolution

Introduction

暗号と AI の共生的融合: 技術革新のためのイノベーションの活用はじめに

The crypto industry has seized upon the burgeoning interest in artificial intelligence (AI), recognizing its transformative potential. AI-adjacent cryptocurrencies have emerged as a dominant narrative, attracting investors and industry enthusiasts alike. This exploration into the convergence of crypto and AI reveals the profound implications and promising opportunities that lie ahead.

暗号通貨業界は、人工知能 (AI) の変革の可能性を認識し、人工知能 (AI) への関心の高まりを捉えています。 AI に隣接した仮想通貨が有力な物語として浮上し、投資家や業界愛好家を同様に惹きつけています。暗号通貨と AI の融合に関するこの探求は、今後に待ち受ける深い意味と有望な機会を明らかにします。

Addressing the Chip Shortage through Crowdsourced Computing

クラウドソーシング コンピューティングによるチップ不足への対処

One compelling use case for blockchain-based systems in AI is crowdsourced computing. This peer-to-peer model connects computing power (GPUs, CPUs, and storage) with engineers requiring machine-learning model training.

AI におけるブロックチェーンベースのシステムの魅力的なユースケースの 1 つは、クラウドソーシング コンピューティングです。このピアツーピア モデルは、コンピューティング能力 (GPU、CPU、ストレージ) と機械学習モデルのトレーニングを必要とするエンジニアを接続します。

The growing lead times for chip orders have raised concerns about a potential chip shortage in 2024. Crowdsourced computing models, such as those offered by the Golem Network (GNT) and Render (RNDR), present a viable solution. These platforms provide a distributed network of computing power that can be rented via their marketplaces, utilizing a blockchain to track usage, invoicing, and payments.

チップの注文までのリードタイムが延びているため、2024 年にチップが不足する可能性があるとの懸念が高まっています。Golem Network (GNT) や Render (RNDR) が提供するクラウドソーシング コンピューティング モデルは、実行可能なソリューションとなります。これらのプラットフォームは、マーケットプレイス経由でレンタルできるコンピューティング能力の分散ネットワークを提供し、ブロックチェーンを利用して使用状況、請求書発行、支払いを追跡します。

AI Agents and the Internet of Things: Unlocking Digital Autonomy and Seamless Transactions

AI エージェントとモノのインターネット: デジタル自律性とシームレスなトランザクションのロックを解除する

AI agents, natural-language-based programs that users interact with, offer significant promise in automating everyday tasks. However, their effectiveness hinges on access to reliable digital payments and infrastructure. Cryptocurrencies serve as an ideal fit, providing secure payment rails for AI agents.

ユーザーが対話する自然言語ベースのプログラムである AI エージェントは、日常業務の自動化に大きな期待をもたらします。ただし、その有効性は、信頼できるデジタル決済とインフラストラクチャへのアクセスにかかっています。暗号通貨は AI エージェントに安全な支払いレールを提供する理想的な手段です。

AI agents can also be hosted on a blockchain as smart contracts, enabling seamless integration within the payments system and offering censorship resistance. On-chain agents are gaining traction among traders, who utilize AI trading bots for automated trading and airdrop farming.

AI エージェントはスマート コントラクトとしてブロックチェーン上でホストすることもできるため、決済システム内でのシームレスな統合が可能になり、検閲への耐性が得られます。オンチェーンエージェントは、自動取引やエアドロップファーミングにAI取引ボットを利用するトレーダーの間で注目を集めています。

The Internet of Things (IoT), an interconnected network of smart devices, presents another compelling application for AI and crypto. IoT devices may require autonomous transactions, necessitating secure infrastructure and payment mechanisms. Blockchain-based solutions and cryptocurrencies, such as IOTA (IOTA) and Fetch.ai (FET), address this need, enabling secure transactions within the IoT ecosystem.

スマート デバイスの相互接続ネットワークであるモノのインターネット (IoT) は、AI と暗号化のためのもう 1 つの魅力的なアプリケーションを提供します。 IoT デバイスには自律的なトランザクションが必要な場合があり、安全なインフラストラクチャと支払いメカニズムが必要になります。 IOTA (IOTA) や Fetch.ai (FET) などのブロックチェーンベースのソリューションと暗号通貨は、このニーズに対応し、IoT エコシステム内で安全なトランザクションを可能にします。

Empowering Data Ownership and Rights

データの所有権と権利を強化する

Concerns have risen regarding the training data used by large language models (LLMs), with allegations of copyright violations. Blockchains provide a solution by tracking data provenance, establishing clear ownership records, and facilitating automated royalty payments.

大規模言語モデル (LLM) で使用されるトレーニング データに関する懸念が高まっており、著作権侵害の申し立てが行われています。ブロックチェーンは、データの出所を追跡し、明確な所有権記録を確立し、自動ロイヤルティ支払いを容易にすることでソリューションを提供します。

Decentralized social networks (DeSoc), such as Farcaster, allow users to monetize their data by opting in to sell it to specific LLMs or marketplaces. This approach offers a competitive edge over traditional platforms that commodify user data without compensation.

Farcaster などの分散型ソーシャル ネットワーク (DeSoc) を使用すると、ユーザーは特定の LLM またはマーケットプレイスにデータを販売することをオプトインすることで、データを収益化できます。このアプローチは、ユーザー データを無償で商品化する従来のプラットフォームに比べて、競争力を高めます。

The Speculative Allure of Crypto-AI Narratives

暗号 AI の物語の投機的な魅力

Cryptocurrency markets are often driven by speculation, with narratives influencing price movements even in the absence of tangible fundamentals or use cases. The proximity to trending industries like AI can suffice to propel cryptocurrencies into prominence.

仮想通貨市場は投機によって動かされることが多く、具体的なファンダメンタルズやユースケースがない場合でも、物語が価格変動に影響を与えます。 AI などのトレンド産業に近いということは、仮想通貨の知名度を高めるのに十分です。

During the run-up to NVIDIA's GTC conference, AI-adjacent cryptocurrencies experienced significant growth, demonstrating the power of narrative-driven speculation. The crypto-AI narrative is poised for continued success, regardless of the actual relevance of decentralized technologies within the broader AI industry.

NVIDIA の GTC カンファレンスの準備期間中に、AI に隣接する仮想通貨は大幅な成長を遂げ、物語主導の投機の力を実証しました。より広範な AI 業界における分散型テクノロジーの実際の関連性に関係なく、暗号 AI の物語は継続的な成功を収める準備が整っています。

Conclusion

結論

The convergence of crypto and AI presents a multitude of innovative applications, from addressing chip shortages to empowering AI agents and the IoT. The potential for blockchain-based solutions to enhance data ownership and rights is particularly noteworthy. However, the speculative nature of crypto markets should be recognized and underscores the need for a balanced approach that considers both the transformative potential and the risks associated with this emerging field.

暗号通貨と AI の融合により、チップ不足への対処から AI エージェントや IoT の強化に至るまで、多数の革新的なアプリケーションが生まれます。データの所有権と権利を強化するブロックチェーンベースのソリューションの可能性は特に注目に値します。しかし、暗号市場の投機的な性質は認識されるべきであり、この新興分野に伴う変革の可能性とリスクの両方を考慮したバランスの取れたアプローチの必要性を強調しています。