導入
ChatGPTが2022年末にデビューして以来、AIセクターは暗号通貨分野で常にホットな話題となっています。 WEB3 ノマドは常に、「どんなコンセプトでも宣伝できる」という考えを受け入れてきました。もちろん、将来的には無制限の物語のコンテキストとアプリケーション機能を備えた AI も受け入れます。そのため、暗号界では、AIの概念は最初「ミームブーム」としてしばらくの間人気を博し、その後、いくつかのプロジェクトがその実用的応用価値を探求し始めました。暗号化は、本格的に発展しているAIにどのような新しい実用的応用をもたらすことができるのでしょうか。
この調査記事では、Web3分野におけるAIの現在の進化の軌跡を、初期の誇大宣伝の波から勢いを増し始めている現在のアプリケーションプロジェクトまで説明および分析し、事例とデータを組み合わせて、読者が業界の状況と将来の動向を把握できるようにします。まず初めに、未熟な結論を述べておきます。
- 01. AIミーム段階は過去のものとなった。得たものも失ったものも、全て永遠の記憶の断片として残しておきましょう。
- 02. 一部の基本的なWEB3 AIプロジェクトでは、「分散化」がAIセキュリティにもたらすメリットを常に強調してきましたが、ユーザーは実際にはそれに興味を持っていません。ユーザーが気にするのは「トークンで儲かるかどうか」と「プロダクトが使いやすいかどうか」です。
- 03. AI関連の暗号プロジェクトを待ち伏せしたい場合は、純粋なアプリケーションAIプロジェクト、またはプラットフォームAIプロジェクト（Cエンドユーザーが使いやすい多くのツールやエージェントに焦点を当てることができます）に焦点を移す必要があります。これは、AIミームの後、長期間にわたって富のホットスポットとなる可能性があります。
Web2とWeb3におけるAIの発展経路の違い
Web2の世界におけるAI
Web2の世界におけるAIは主にテクノロジー大手と研究機関によって推進されており、その発展の道筋は比較的安定しており、集中しています。大企業（OpenAI や Google など）は、閉じたブラック ボックス モデルをトレーニングします。アルゴリズムとデータは公開されていません。ユーザーは自分の成果物しか使用できないため、透明性が欠けています。この集中管理により、AI の決定は監査不可能となり、偏見や説明責任の不明確さといった問題が生じます。一般的に、Web2 の AI イノベーションは、基本モデルのパフォーマンスの向上と商用アプリケーションの実装に重点を置いていますが、意思決定プロセスは一般に公開されていません。この不透明性という問題点により、2025 年に Deepseek のような新しい AI プロジェクトが急増しました。これらのプロジェクトは、オープンソースのように見えますが、実際には「釣り箱で釣りをしている」ようなものです。
WEB2 の大規模 AI モデルには、不透明性という欠陥に加えて、さまざまな製品形態におけるユーザー エクスペリエンスの不足と専門分野における精度の不足という 2 つの問題点があります。
たとえば、ユーザーが PPT、画像、またはビデオを生成したい場合、参入障壁が低く、ユーザーエクスペリエンスが優れている新しい AI 製品を探し、料金を支払うことになります。現在、多くの AI プロジェクトでは、ユーザーの敷居を下げるために、コードフリーの AI 製品を試しています。
例えば、多くのWEB3ユーザーは、ChatGPTやDeepSeekを使って特定の暗号プロジェクトやトークンに関する情報を取得する際に無力感を抱いたことがあるはずです。大規模なモデルデータでは、世界中のどのサブ産業の詳細情報も正確にカバーすることはできないため、多くの AI 製品のもう 1 つの開発方向は、特定のサブ産業のデータと分析を可能な限り詳細かつ正確にすることです。
Web3の世界におけるAI
WEB3 の世界は暗号通貨業界を中心に展開しており、テクノロジー、文化、コミュニティといった幅広い概念が組み込まれています。 WEB2 と比較して、WEB3 はオープンでコミュニティ主導のアプローチへの移行を目指しています。
Web3 AI プロジェクトは通常、ブロックチェーンの分散型アーキテクチャの助けを借りて、オープンソース コード、コミュニティ ガバナンス、透明性と信頼性を重視し、少数の企業による従来の AI の独占を分散型で打破することを期待していると主張しています。たとえば、一部のプロジェクトでは、ブロックチェーンを使用して AI の決定を検証すること（ゼロ知識証明によりモデル出力の信頼性が保証される）や、DAO による AI モデルの監査を行ってバイアスを減らすことなどを検討しています。
理想的には、Web3 AI は「オープン AI」を追求し、モデルのパラメータと決定ロジックをコミュニティが監査できるようにしながら、トークン メカニズムを通じて開発者とユーザーの参加を奨励します。しかし、実際には、Web3 AI の開発は依然として技術的およびリソース上の制限を受けています。分散型 AI インフラストラクチャを構築することは非常に困難です (大規模なモデルのトレーニングには膨大な計算能力とデータが必要ですが、OpenAI ほどの資金を持つ WEB3 プロジェクトはありません)。 Web3 AI であると主張するいくつかのプロジェクトは、実際には依然として集中型のモデルやサービスに依存しており、一部のブロックチェーン要素をアプリケーション層に接続するだけです。これらの WEB3 AI プロジェクトは比較的信頼性が高く優れており、少なくとも実際のアプリケーションの開発がまだ行われています。そして、WEB3 AI プロジェクトの大部分は、依然として純粋な Meme、または本物の AI の名の下に作られた Meme です。
さらに、資金調達と参加モデルの違いも、両者の開発経路に影響を与えます。 Web2 AI は通常、研究投資と製品の収益性によって推進され、比較的スムーズなサイクルをたどります。 Web3 AI は暗号通貨市場の投機的な性質と結びついており、市場の感情によって大きく変動する「ブーム」サイクルを頻繁に経験します。コンセプトが人気になると、資金が集まり、トークンの価格と評価額が押し上げられます。プロジェクトが冷めてしまうと、プロジェクトの人気と資金は急速に減少します。このサイクルにより、Web3 AI の開発パスはより不安定になり、物語主導になります。たとえば、大幅な進歩を欠く AI コンセプトは、市場の感情によりトークン価格の高騰を引き起こす可能性もあります。逆に言えば、市場が低迷している場合には、技術の進歩もほとんど注目を集めないでしょう。
私たちは、WEB3 AI の主な物語である「分散型 AI ネットワーク」に対して、依然として「控えめで慎重な期待」を維持しています。本当に実現したらどうなるでしょうか？やはりWEB3にはBTCやETHのような画期的な存在が存在します。しかし、現段階では、いくつかの AI エージェントを現在の WEB3 プロジェクトに組み込んでプロジェクト自体の効率を向上させるなど、現実的にすぐに実行できるシナリオをいくつか考案する必要があります。あるいは、AI と他の新しいテクノロジーを組み合わせて、暗号化業界に適用できる新しいアイデアや注目を集めるコンセプトを生み出すこと。または、データの精度や、WEB3 組織または個人の作業習慣との整合性の観点から、WEB3 業界のみに役立つ AI 製品で、WEB3 業界の人々が料金を支払うことができるサービスを提供します。
つづく。以下の記事では、WEB3 AI の 5 つの波とその製品の一部 (Fetch.AI、TURBO、GOAT、AI16Z、Joinable AI、MyShell など) をレビューしてコメントします。
参考記事:
[ Web3 AI vs. Web2 AI: オープンソースと透明性が勝利する理由 ](https://www.linkedin.com/pulse/web3-ai-vs-web2-why-open-source-transparency-win-ocada-ai-8iuaf/)
