マスクのロボット革命がAIクリプトに注目を集める：次の…の前に試す価値のある5つのAIコイン

マスクのロボット構想は、パーソナル支援、介護、教育、そして自動化による高い生産性に焦点を当てている。
AIインフラには、計算資源、整理されたデータ、分散型アプリケーション、そして自律的なソフトウェアのためのシステムが必要となる。
Bittensor、Render、FET、NEAR、The Graphは、拡大するAIブロックチェーン・エコシステムのさまざまな領域を対象としている。
エロン・マスクの、普及が進むヒューマノイド・ロボットに関するビジョンが、人工知能（AI）、自動化、そして将来のデジタル経済について新たな疑問を投げかけている。中国メディア・グループとの議論の中で、マスクはヒューマノイド・ロボットがより一般的になっていくにつれて考えられる2つの結果を示した。彼は、人型ロボットがパーソナルアシスタントとなり、現在は大きな人間の時間と労力を要する作業を実行できるようになるという、前向きなシナリオを説明した。
 https://twitter.com/heyshrutimishra/status/2106505501789872143?s=20
マスク氏はまた、個人が一度に何千もの物理・デジタルロボットを注文できるような経済についても語りました。将来、普遍的な高所得があるのか、生産性の大幅な向上があるのか、そして従来の「お金」という意味は本当に成り立つのか、という問いを投げかけました。
その構想は、ますます多くの自立したマシンを可能にするために必要なインフラを示しています。AIシステムには、より複雑なタスクを取りまとめることができる計算能力、データ、ソフトウェア、そしてネットワークが必要です。暗号資産の世界では、この新しいインフラのさまざまな側面に取り組む複数のプロジェクトがあります。
Bittensorは分散型AIネットワークを目指す
Bittensor（TAO）の中核は、分散型の機械知能システムとAIベースのサービス・ネットワークです。これは、さまざまな当事者が、計算資源、モデル、あるいは知能に関連するサービスをオープンなネットワークに提供できるように設計されています。
このプロジェクトは、より大きな分散型AIに関する対話の一部でもあります。すなわち、ブロックチェーン・ベースのプラットフォームを通じて機械知能を育み、共有できる場を構想しているのです。
Renderは、高性能コンピューティングのためのインフラを提供します
Render（RENDER）は、GPU計算を必要とするユーザーと、余剰のグラフィックス処理能力を提供できるプロバイダーをつなぐための分散型ネットワークを運営しています。
基盤となるモデルは、デジタル・レンダリングの用途を超えて応用できます。AI開発では、学習、推論、その他のワークロードのために大規模なGPU資源が必要になることがあり、分散型計算ネットワークが、拡大するAIインフラ市場で果たし得る役割があります。
Artificial Superintelligence Alliance（人工超知能連合）はAI開発に注力
Artificial Superintelligence Alliance（FET）は、分散型の人工知能をつくるために連携するブロックチェーン・ベースのAIプロジェクトのグループです。自律型エージェントと機械知能が、分散型インフラを通じて互いに意思疎通できるような、よりオープンなAIシステムを作り上げるという、はるかに大きな目標があります。これにより、FETは、拡大するAIエージェントとブロックチェーンの結節点の中心に位置づけられます。
NEARプロトコルがAIアプリケーションのためのインフラを構築
NEARプロトコル（NEAR）は、分散型アプリケーションと拡張可能なデジタル・サービスを支えるために設計されたブロックチェーン・ネットワークです。そのエコシステムでは、AIエージェントやユーザー向けツールを含む、人工知能の活用についての探求がますます進んでいます。
自律型ソフトウェアがより一般的になるにつれ、ブロックチェーン基盤は、AIを活用したアプリケーションに対して所有権、取引、アイデンティティ、そして連携（コーディネーション）を提供するために利用される可能性があります。
The Graph（ザ・グラフ）はブロックチェーン・アプリケーションのためにデータを整理する
The Graph（GRT）は、開発者が整理されたブロックチェーンデータにアクセスできるようにするためのインデックス作成プロトコルを提供します。分散型アプリケーションが、ブロックチェーン・ネットワークから情報を照会し、活用できるようにするインフラを提供します。
AIアプリケーションがブロックチェーン・ネットワークと連携するようになると、データに信頼性をもってアクセスできることがさらに重要になります。意思決定、オンチェーン記録の取得、あるいはAIエージェントによって実行される自動タスクのために、構造化されたオンチェーンデータが必要になる可能性があります。
マスク氏のロボット構想が、AIクリプトにとって何を意味し得るか
マスク氏のコメントは主に、人型ロボットが日常生活や経済の生産性にもたらし得る影響に焦点を当てています。しかし、こうしたシステムの開発には、計算資源、データシステム、自動化ソフトウェアなど、相当量のデジタル・インフラも必要になるでしょう。
ここで取り上げる5つの暗号資産は、異なる方向からその「より広いAIトレンド」に迫っています。Bittensorは分散型の機械知能に焦点を当て、RenderはGPU計算、Artificial Superintelligence Allianceは分散型AI、NEARはブロックチェーン・アプリケーション、そしてThe Graphはブロックチェーンのデータに関するものです。
したがって、AI分野における彼らの関連性は、人型ロボットそのものではなく、彼らが構築しているインフラとアプリケーションにあります。人工知能が発展するにつれて、こうしたさまざまな層がデジタル経済でますます重要になる可能性があります。