2024年8月時点で、市場価値が上位5位のAI+ブロックチェーンプロジェクトはそれぞれ次の通りです:NEAR($46.8億)、ICP($36.4億)、ASI($28億)、Render($20.4億)、Bittensor($20.3億)。この5つのプロジェクトはそれぞれ異なる道を歩んでいますが、いずれもAIの能力をブロックチェーンに組み込むことに挑戦しています。
NEAR はインフラストラクチャのルートを歩んでいます——Nightshade シャーディング技術により、毎秒数千件の取引を処理でき、現在はAIを使ってバリデーターのスケジューリングを最適化し、開発者がスマートコントラクトコードを自動生成する手助けをしています。簡単に言うと:DAppのスピードを上げると同時に、開発のハードルを下げています。
ICP は大きな野心を持っており——ブロックチェーン上で直接AIモデルを実行し、中央集権型のクラウドサービスに依存しません。これはDeFiに特に有用で、AIを用いてリアルタイムで取引戦略やリスク警告を最適化し、さらには金融ロジックを自動的に実行することさえ可能です。
ASIは連合軍です:Fetch.ai、SingularityNET、Ocean Protocolの3社が合併し、「自律エージェント+オープンソースAGI+データ取引」のエコシステムを構築することを目指しています。コアのセールスポイントは、AIエージェントが自ら交渉し、契約を実行し、リソースの最適化を行うことができる点であり、まさにチェーン上の"ロボット従業員"といえます。
レンダー 最も直接な意味——つまり、使われていないGPUをレンダリングクラウドに変えることです。ここでAIの役割は、GPUタスクのスマートな配分、レンダリングパラメータの最適化、画質の向上です。クリエイターにとって、ハードルが大幅に下がります。
Bittensor 最も過激——全体のプロトコルをAIに基づいて構築し、マイナーは計算力とデータを提供してモデルを訓練し、プロトコルはAIを用いて貢献の質を評価し、TAO報酬を分配します。まるで分散型のAI工場を建設したようなものです。
これら5つのプロジェクトは本質的に異なる質問に答えています:NEARとICPは「どうやってチェーンをより速く、より強力にするか?」と問い、ASIは「どうやってAIを自律化するか?」と問い、Renderは「どうやって計算能力を民主化するか?」と問い、Bittensorは「どうやってトレーニングを分散化するか?」と問いかけています。
誰が勝つのか?それは市場が最終的にAIのどの方向を重視するかによります——基盤施設の効率、応用の実現、または分散型の理念です。
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AI通貨五強対決:誰が本当のコンピューティングパワーの王者なのか?
現状の簡単な概要
2024年8月時点で、市場価値が上位5位のAI+ブロックチェーンプロジェクトはそれぞれ次の通りです:NEAR($46.8億)、ICP($36.4億)、ASI($28億)、Render($20.4億)、Bittensor($20.3億)。この5つのプロジェクトはそれぞれ異なる道を歩んでいますが、いずれもAIの能力をブロックチェーンに組み込むことに挑戦しています。
各社のルートの分解
NEAR はインフラストラクチャのルートを歩んでいます——Nightshade シャーディング技術により、毎秒数千件の取引を処理でき、現在はAIを使ってバリデーターのスケジューリングを最適化し、開発者がスマートコントラクトコードを自動生成する手助けをしています。簡単に言うと:DAppのスピードを上げると同時に、開発のハードルを下げています。
ICP は大きな野心を持っており——ブロックチェーン上で直接AIモデルを実行し、中央集権型のクラウドサービスに依存しません。これはDeFiに特に有用で、AIを用いてリアルタイムで取引戦略やリスク警告を最適化し、さらには金融ロジックを自動的に実行することさえ可能です。
ASIは連合軍です:Fetch.ai、SingularityNET、Ocean Protocolの3社が合併し、「自律エージェント+オープンソースAGI+データ取引」のエコシステムを構築することを目指しています。コアのセールスポイントは、AIエージェントが自ら交渉し、契約を実行し、リソースの最適化を行うことができる点であり、まさにチェーン上の"ロボット従業員"といえます。
レンダー 最も直接な意味——つまり、使われていないGPUをレンダリングクラウドに変えることです。ここでAIの役割は、GPUタスクのスマートな配分、レンダリングパラメータの最適化、画質の向上です。クリエイターにとって、ハードルが大幅に下がります。
Bittensor 最も過激——全体のプロトコルをAIに基づいて構築し、マイナーは計算力とデータを提供してモデルを訓練し、プロトコルはAIを用いて貢献の質を評価し、TAO報酬を分配します。まるで分散型のAI工場を建設したようなものです。
コアの違いはここにある
これら5つのプロジェクトは本質的に異なる質問に答えています:NEARとICPは「どうやってチェーンをより速く、より強力にするか?」と問い、ASIは「どうやってAIを自律化するか?」と問い、Renderは「どうやって計算能力を民主化するか?」と問い、Bittensorは「どうやってトレーニングを分散化するか?」と問いかけています。
誰が勝つのか?それは市場が最終的にAIのどの方向を重視するかによります——基盤施設の効率、応用の実現、または分散型の理念です。