近年、暗号通貨は世界を席巻しており、ビットコインは最もよく知られ、広く使用されているデジタル通貨として先頭を走っています。世界がますますデジタル化されるにつれて、人工知能 (AI) が暗号通貨の将来にどのような影響を与えるのか、多くの人が疑問に思っています。このブログ投稿では、AI が暗号通貨とブロックチェーンに与える潜在的な影響について探ります。
暗号通貨分野での AI の使用は、分散型アプリケーション (dApps) の開発とブロックチェーン データの効率的な処理に大きな影響を与える可能性があります。Graph 分散プロトコルは、AI と暗号通貨を組み合わせて、より効率的でスケーラブルな dApps を実現する方法の一例です。
スピード
人工知能は、仮想通貨の分野で効果的に活用できる能力を十分に備えています。AI が仮想通貨に与える最も重要な影響の 1 つは、効率性の向上です。現在、ブロックチェーン上の取引は、検証と処理に数分かかることがあります。しかし、AI アルゴリズムを使用すれば、これらの取引ははるかに高速に処理され、取引の完了にかかる時間を数分から数秒に短縮できる可能性があります。この効率性の向上により、高速で便利な支払いシステムに慣れている一般消費者にとって、仮想通貨はより魅力的なものになるでしょう。これは、価格変動、取引量、ソーシャル メディアの感情など、大量のデータに基づいて迅速に決定を下す必要がある仮想通貨取引のコンテキストで特に役立ちます。AI アルゴリズムは、このデータをリアルタイムで分析し、パターンと洞察に基づいて情報に基づいた取引決定を下すことができます。
安全
AI が暗号通貨に及ぼすもう 1 つの影響は、セキュリティの向上です。ブロックチェーンはすでに非常に安全なシステムですが、AI アルゴリズムを追加することで、さらに安全になる可能性があります。AI アルゴリズムを使用すると、潜在的なセキュリティ侵害を特定し、発生する前に阻止することができます。さらに、AI は不正行為のパターンを特定し、不正な取引が行われるのを防ぐためにも使用できます。
暗号通貨の人気が高まるにつれ、詐欺のリスクも高まっています。AI アルゴリズムは取引のパターンを分析し、疑わしい可能性のある活動や詐欺行為を特定できるため、投資家の損失を防ぎ、ブロックチェーン ネットワークの整合性を保護するのに役立ちます。
鉱業
AI の使用は、暗号通貨の非常に複雑な側面である暗号通貨のマイニング操作の最適化にも役立ちます。
現在、マイニングには膨大な計算能力が必要であり、コストがかかり、エネルギーを大量に消費する可能性があります。しかし、AI アルゴリズムを使用すれば、マイニング プロセスを最適化することができます。機械学習アルゴリズムは、エネルギー消費、ハードウェア パフォーマンス、ネットワーク状態に関するデータを分析して、マイニングの効率を向上させ、コストを削減することができます。これにより、暗号通貨マイニングの持続可能性と収益性を高めることができます。
これらは、プラットフォームに AI テクノロジーを統合することに重点を置いた暗号通貨プロジェクトのほんの一例です。この分野が発展し続けるにつれて、ブロックチェーンと AI の力を組み合わせてさまざまな業界に革新的なソリューションを生み出すことを目指すプロジェクトがさらに増えると予想されます。
Graph 分散プロトコルは、AI と暗号通貨を組み合わせて、より効率的でスケーラブルな dApp を実現する方法の有望な例です。Graph を使用すると、開発者はブロックチェーン データを効率的に検索、処理、分析できる dApp を構築できます。Graph は、ブロックチェーン データをインデックス化し、クエリに使用できるようにするノードのネットワークを使用します。これらのノードは、報酬として The Graph (GRT) トークンを受け取ることで、高品質のインデックス作成サービスを提供するようインセンティブが与えられます。
グラフ プロトコルは、AI テクノロジーと組み合わせて使用することで、ブロックチェーン データを分析して洞察を引き出すことができます。機械学習アルゴリズムを使用して、グラフによってインデックス化されたトランザクション データのパターンを分析し、市場のトレンドを特定したり、将来の価格変動を予測したりできます。これにより、より効率的で正確な取引決定が可能になり、詐欺の検出と防止が改善されます。さらに、グラフは分散型であるため、ブロックチェーン データの管理とインデックス付けに中央機関やサードパーティのサービスに依存しないため、非常に回復力とセキュリティに優れています。そのため、高度なセキュリティと透明性が求められるアプリケーションでの使用に適しています。
AIに関連する別の暗号通貨ベースのプロジェクトは、Fetch.aiです。これは、AIと機械学習（ML）テクノロジーを使用して、自律経済エージェント（AEA）がトランザクション、データ共有、予測などのタスクを実行できるようにする分散型プラットフォームです。このプラットフォームは、AEAを作成、展開、管理するための分散型インフラストラクチャを提供することを目的としています。AEAは、相互に対話してタスクを自律的に実行できるデジタルエンティティと考えることができます。
Fetch.ai は、輸送、サプライチェーン管理、エネルギー管理などの分野で AEA の実用的なアプリケーションの開発に重点を置いています。たとえば、このプラットフォームは、AEA を使用して輸送ルートを最適化するパイロット プロジェクトを開発しており、交通ネットワークの混雑を軽減し、効率を向上させることを目指しています。
SingularityNET (AGIX) は、AI 開発者とユーザーがリソースを共有し、AI プロジェクトで共同作業するためのグローバル プラットフォームを作成することを目的とした分散型 AI マーケットプレイスです。AGIX は SingularityNET プラットフォームを動かすために使用される暗号通貨であり、私は 1 年以上前に Crypto Corner ビデオ ポッドキャストのエピソードで、Singularity を皆さんの暗号通貨レーダーに載せたときに、このプロジェクトのすべての重要な側面をすでに取り上げました。
DeepBrain Chain (DBC) は、AI のトレーニングとモデルの展開のための低コストで安全かつスケーラブルなインフラストラクチャを提供することを目的とした、もう 1 つの分散型 AI コンピューティング プラットフォームです。このプラットフォームは、ブロックチェーン テクノロジーを使用して、AI 関連のタスクを実行するためにユーザーや企業間で共有できるコンピューティング リソースの分散ネットワークを作成します。
DBC プラットフォームは、安全なデータ交換、分散型 AI トレーニングおよび推論システム、分散型 AI マーケットプレイスなど、AI モデルの開発と展開をサポートするように設計されたいくつかの重要な機能を提供します。安全なデータ交換により、ユーザーは安全かつプライベートな方法で相互にデータを共有できます。一方、分散型 AI トレーニングおよび推論システムにより、ユーザーはネットワーク上で AI モデルをトレーニングおよび展開できます。分散型 AI マーケットプレイスは、ユーザーが DBC トークンを使用して AI モデルとサービスを売買するためのプラットフォームを提供します。
全体として、これらのプラットフォームは、より効率的、安全、かつコスト効率の高い方法で AI モデルの開発と展開を可能にすることで、AI 業界を変革する可能性があります。これらのプラットフォームは、ブロックチェーン テクノロジーと分散型コンピューティング リソースを活用することで、AI テクノロジーへのアクセスを民主化し、企業や個人にとってよりアクセスしやすいものにしています。
Numerai は、AI、機械学習、ブロックチェーン技術の世界を融合し、独自の投資アプローチを生み出す革新的なプラットフォームです。本質的には、人工知能 (AI)、機械学習、ブロックチェーン技術を組み合わせて投資判断を行う分散型ヘッジファンドです。このプラットフォームでは、データ サイエンティストが財務データに基づいて予測モデルを作成し、Numerai の取引アルゴリズムでそのモデルを使用して投資判断を行うことができます。Numerai の独自のアプローチでは、データは暗号化され匿名化されてユーザーのプライバシーが保護されるため、世界中のデータ サイエンティストがモデル作成に参加できます。
Numerai の主な利点の 1 つは、アナリストの集中チームによって管理される従来のヘッジファンドとは対照的に、分散型の投資アプローチを可能にすることです。この分散型アプローチにより、誰でもプラットフォームに参加して貢献できるため、透明性と説明責任が向上します。
Cortex(CTXC)は、開発者がブロックチェーン上でAI搭載アプリケーションを作成し、展開できるようにする分散型人工知能(AI)プラットフォームです。CortexはAIを使用して複雑なタスクを実行できるインテリジェントな契約を作成し、開発者が高度な機能を備えた分散型アプリケーションを簡単に作成できるようにします。
Cortex の主な特徴の 1 つは、複数の AI アルゴリズムをサポートできることです。これにより、Cortex は幅広いアプリケーションに対応する多目的プラットフォームとなっています。Cortex の AI エンジンは、ニューラル ネットワーク、決定木、サポート ベクター マシンなどの一般的なアルゴリズムに加えて、開発者が作成したカスタム アルゴリズムもサポートしています。Cortex のプラットフォームには、開発者がさまざまなプログラミング言語で AI を活用したスマート コントラクトを記述できるスマート コントラクト コンパイラも含まれています。スマート コントラクトはブロックチェーンにコンパイルされるため、変更不可で改ざん不可能な状態になります。Cortex には独自の暗号通貨 CTXC もあり、プラットフォーム上の計算リソースの支払い手段として使用されています。開発者は CTXC を使用して、トレーニング データ、計算能力、データ ストレージなどの AI リソースの支払いを行うことができます。複数の AI アルゴリズムをサポートし、開発者に多目的なプラットフォームを提供することで、Cortex は AI およびブロックチェーン テクノロジーの分野におけるイノベーションの推進に貢献しています。
AIの障壁
暗号通貨分野における AI の参入障壁はいくつかあり、新規参入者が AI アプリケーションを開発して展開する上で課題となる可能性があります。大きな課題の 1 つは、暗号通貨分野で利用可能なデータの品質です。AI モデルは、正確な予測と洞察を生成するために高品質のデータに依存していますが、暗号通貨分野のデータの品質は変動する可能性があります。これは、暗号通貨のデータが構造化されていないことが多く、操作される可能性があるため、正確で信頼性の高い AI モデルの開発が困難になる可能性があるためです。
参入障壁のもう 1 つは、採用が限られていることです。暗号通貨分野での AI の使用に対する関心は高まっていますが、採用は依然として比較的限られています。このため、新規参入者が AI アプリケーションの支持を得てユーザー ベースを構築することが困難になる可能性があります。さらに、AI モデルの開発と展開には、機械学習アルゴリズム、データ処理、プログラミング言語に関する専門的な技術的専門知識が必要です。これは、これらの分野のバックグラウンドを持たない人にとっては障壁になる可能性があります。
規制の不確実性は、新規参入者が暗号通貨分野で AI アプリケーションを開発および展開する上で困難をきたす可能性があるもう 1 つの課題です。暗号通貨分野はまだ比較的規制が緩やかであり、規制が将来どのように進化するかについてはある程度の不確実性があります。これは、暗号通貨分野で AI アプリケーションを開発している人にとって、将来の規制によってアプリケーションがどのような影響を受けるかわからないため、不確実性を生み出す可能性があります。
これらの課題に対処するには、技術的な専門知識、規制の明確化、信頼構築策を組み合わせて、ユーザーが暗号通貨分野で AI アプリケーションを安心して使用できるようにする必要があります。
Grand View Researchのレポートによると、世界の人工知能市場規模は2020年に623.5億米ドルと評価され、2021年から2028年にかけて40.2%の年間複合成長率（CAGR）で成長すると予想されています。2028年までに、AI市場規模は9,977.7億米ドルに達すると予測されています。
ResearchAndMarketsによる別のレポートでは、世界のAI市場は2021年から2026年にかけてCAGR42.2%で成長し、2026年までに市場規模は3,096億米ドルに達すると予測されています。
これらの統計は、今後 5 年間で AI 業界が著しく成長する可能性があることを示しています。テクノロジーの進歩とさまざまな業界での導入の増加により、AI は今後も急速な成長を続け、社会に変革をもたらす影響力を発揮するでしょう。
