AIの暗号分野における未来は、知能よりも効率によって形作られていくのではないか、とずっと考えてきました。

強力なモデルが自動的に強力なエコシステムを生み出すだろうと考えるのは簡単です。でも、計算の追加レイヤーが増えるたびにコストも増えます。AIが日常のブロックチェーン活動の一部になるにつれて、繁栄するプロトコルは「より多くの知能が価値を生むとき」と「単に不必要な複雑さを増やすだけのとき」を理解しているものなのかもしれません。

その一つの理由が、Newton Protocolに惹かれたことです。AIが何を達成できるかだけを考えるのではなく、AIエコシステムがリソースをより賢く使うにはどうすればいいのかを考え始めました。長期的な課題は、計算を最大化することではありません。計算を、その最大の効果が生まれる場所に割り当てることです。

意外なのは、効率はしばしば見えにくいという点です。ユーザーは強力な機能に気づきますが、本来起こる必要のなかった無駄な作業には、めったに気づきません。それでも、無駄を取り除くことこそが、体験をより複雑にすることなくシステムをスケールさせることを可能にします。

私たちは、技術の進歩を「システムがどれだけ多くのことをできるようになったか」で測ることに慣れてきました。おそらく次の段階の進歩は、「どれだけ多くの不必要な作業を、ひそかに排除したか」で測られるようになるでしょう。

もしAIネイティブのインフラが進化し続けるなら、最大の競争優位は、より大きなシステムを作ることからは生まれないかもしれません。

むしろ、「いつそれ以上の知能を使わないべきか」を正確にわかっている、より賢い仕組みを作ることから生まれるのかもしれません。

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