Mint Venturesのリサーチパートナー、Alex Xu氏

導入

暗号通貨の強気相場のこのサイクルは、商業的イノベーションの点で最も刺激に欠けています。DeFi、NFT、GameFi などの驚異的なトレンドが見られた以前の強気相場とは異なり、このサイクルには業界の重要なホットスポットがありません。その結果、ユーザーベース、業界投資、開発者の活動の成長は鈍化しています。

この傾向は暗号資産の価格にも表れています。サイクル全体を通じて、ETH を含むほとんどのアルトコインは、BTC に対して一貫して価値を失っています。スマート コントラクト プラットフォームの評価は、主にアプリケーションの繁栄によって左右されます。アプリケーション開発のイノベーションが停滞すると、パブリック チェーンの評価が上昇するのは困難になります。

しかし、人工知能 (AI) は、暗号通貨ビジネス界では比較的新しい分野であるため、幅広い商業界における爆発的な成長と継続的なホットスポットから恩恵を受ける可能性があります。これにより、暗号通貨分野における AI プロジェクトは、大幅に増加する注目を集める可能性があります。

Mint Venturesが4月に発表したIO.NETレポートでは、AIと暗号通貨を統合する必要性について徹底的に分析されています。決定論、効率的なリソース割り当て、信頼性のなさなど、暗号通貨経済ソリューションの利点は、AIの3つの大きな課題であるランダム性、リソースの集中、人間と機械の区別の難しさに対処する可能性があります。

この記事では、暗号経済の AI 分野におけるいくつかの重要な問題について議論し、検討したいと思います。

  • 暗号 AI 分野には、新たな、あるいは潜在的に爆発的な物語が存在します。

  • これらの物語の触媒経路と論理的枠組み。

  • 暗号 + AI プロジェクト。

  • 暗号通貨 + AI セクターの発展に伴うリスクと不確実性。

この記事は私の現在の考えを反映したものであり、今後変更される可能性があることにご注意ください。ここでの意見は主観的なものであり、事実、データ、論理的推論に誤りがある可能性があります。これは財務アドバイスではありませんが、フィードバックや議論は歓迎します。

暗号AI分野における次の波の物語

暗号 AI 分野の新たなトレンドについて掘り下げる前に、まず現在の主要なストーリーを調べてみましょう。時価総額に基づくと、評価額が 10 億ドルを超えるものは次のとおりです。

  • コンピューティングパワー

    • レンダーネットワーク（$RNDR）：流通時価総額38億5000万ドル、

    • Akash: 流通時価総額12億ドル

    • IO.NET: 最近の資金調達ラウンドで評価額が 10 億ドルに達しました。

  • アルゴリズムネットワーク

    • Bittensor ($TAO): 流通時価総額は29億7,000万ドルです。

  • AIエージェント

    • Fetch.ai ($FET): 合併前の流通時価総額が21億ドルに到達

※データ更新日時：2024年5月24日。

上記の分野以外で、時価総額が 10 億ドルを超える次のプロジェクトを生み出す AI セクターはどれでしょうか?

これは、「産業供給側」の物語と「GPT モーメント」の物語という 2 つの観点から推測できると思います。

産業供給側の観点からエネルギーとデータ分野の機会を検討する

産業供給側の観点から見ると、AI 開発の背後にある 4 つの主要な原動力は次のとおりです。

  • アルゴリズム: 高品質のアルゴリズムにより、トレーニングおよび推論タスクをより効率的に実行できます。

  • 計算能力: モデルのトレーニングと推論の両方で、GPU ハードウェアが提供する相当な計算能力が必要です。この要件は大きな産業ボトルネックとなっており、現在のチップ不足により、中級から高級のチップの価格が高騰しています。

  • エネルギー: AI データ センターでは、大量のエネルギーを消費します。GPU が計算タスクを実行するために必要な電力に加えて、GPU を冷却するためにもかなりのエネルギーが必要です。大規模なデータ センターでは、冷却システムだけで総エネルギー消費量の約 40% を占めます。

  • データ: 大規模モデルのパフォーマンスを向上させるには、トレーニング パラメータを拡張する必要があり、高品質のデータに対する需要が急増します。

前述の 4 つの産業推進力に関して言えば、アルゴリズムとコンピューティング パワーの分野では、すでに流通時価総額が 10 億ドルを超える暗号プロジェクトが存在します。しかし、エネルギーとデータの分野では、同様の時価総額に達するプロジェクトはまだ見られません。

実際、エネルギーとデータの供給不足がすぐに発生し、それが次の業界のホットスポットとなり、暗号通貨分野における関連プロジェクトの急増を引き起こす可能性があります。

まずはエネルギーの部分から始めましょう。

2024年2月29日、イーロン・マスクはボッシュ・コネクテッドワールド2024カンファレンスで、「私は1年以上前にチップ不足を予測していましたが、次に不足するのは電力です。来年には、すべてのチップを動かすのに十分な電力が見つからないことがわかると思います」と述べました。

具体的なデータによると、フェイフェイ・リー氏が率いるスタンフォード大学人間中心人工知能研究所は、毎年「AIインデックスレポート」を発表している。2021年のAI業界に関する2022年レポートでは、研究グループはその年のAIのエネルギー消費が世界の電力需要のわずか0.9％を占め、エネルギーと環境への圧力は限られていると推定している。しかし、2023年に国際エネルギー機関（IEA）は2022年を総括し、世界のデータセンターは約460テラワット時（TWh）の電力を消費し、世界の電力需要の2％を占めたと述べた。彼らはまた、2026年までに世界のデータセンターのエネルギー消費は少なくとも620TWhになり、最大1050TWhに達する可能性があると予測している。

現実には、国際エネルギー機関の見積もりは依然として控えめであり、2023年に開始される予定の多数のAIプロジェクトでは予想よりもはるかに多くのエネルギーが必要になるだろう。

たとえば、Microsoft と OpenAI は Stargate プロジェクトを計画しています。この野心的な取り組みは 2028 年に開始され、2030 年頃に完了する予定です。このプロジェクトの目的は、数百万個の専用 AI チップを搭載したスーパーコンピューターを構築し、OpenAI に前例のないコンピューティング パワーを提供して、人工知能、特に大規模言語モデルの研究を前進させることです。このプロジェクトの推定コストは 1,000 億ドルを超え、これは現在の大規模データ センターのコストの 100 倍に相当します。

スターゲイト プロジェクトのみのエネルギー消費量は 50 TWh に達すると予想されています。

その結果、OpenAIの創設者サム・アルトマン氏は今年1月のダボス会議で次のように述べた。「AIが消費する電力は予想をはるかに超えるため、将来の人工知能にはエネルギー面でのブレークスルーが必要になるだろう。」

急速に成長している AI 業界において、コンピューティング能力とエネルギーに続いて次に大きな不足となるのはデータである可能性が高い。

実際、AIに必要な高品質なデータの不足はすでに現実のものとなっている。

GPT の継続的な進化を通じて、大規模言語モデルの機能を強化するパターンをほぼ把握しました。モデル パラメータとトレーニング データを拡張することで、これらのモデルの機能を飛躍的に向上させることができます。このプロセスには、差し迫った技術的なボトルネックはありません。

しかし、高品質で公開されているデータは、今後ますます不足していく可能性が高い。AI 製品は、チップやエネルギーで経験したのと同様の需給対立に直面する可能性がある。

まず、データの所有権をめぐる紛争が増加しています。

2023年12月27日、ニューヨークタイムズは、OpenAIとマイクロソフトがGPTモデルのトレーニングに同社の何百万もの記事を許可なく使用したとして、米国地方裁判所に訴訟を起こした。ニューヨークタイムズは、「独自の価値のある作品の違法なコピーと使用」に対して法定損害賠償と実損合わせて数十億ドルの賠償を求めており、著作権で保護された資料を含むすべてのモデルとトレーニングデータの破棄を要求している。

2024年3月末、ニューヨークタイムズは新たな声明を発表し、OpenAIだけでなくGoogleとMetaにも非難の矛先を広げた。声明では、OpenAIがWhisperと呼ばれる音声認識ツールを使用して大量のYouTube動画をテキスト化し、GPT-4のトレーニングに使用したと主張した。ニューヨークタイムズは、大企業がAIモデルのトレーニングに不正な戦術を採用することは一般的な慣行になっていると主張した。また、Googleも同様の慣行に従事しており、YouTubeの動画コンテンツをテキストに変換してモデルのトレーニングに使用しており、基本的に動画コンテンツ制作者の権利を侵害していると指摘した。

初の「AI著作権訴訟」と呼ばれるニューヨークタイムズとOpenAIの訴訟は、その複雑さと、コンテンツとAI業界の将来に及ぼす可能性のある重大な影響のため、すぐに解決する可能性は低い。可能性のある結末の1つは、資金力のあるMicrosoftとOpenAIが多額の賠償金を支払うという法廷外和解である。しかし、データの著作権をめぐる今後の争いは、高品質データの全体的なコストを必然的に押し上げることになるだろう。

さらに、世界最大の検索エンジンであるGoogleは、一般ユーザーではなくAI企業に対して検索サービスの料金徴収を検討していると報じられている。

出典：ロイター



Googleの検索エンジンサーバーには膨大な量のコンテンツが保存されており、基本的には21世紀以降にウェブページに表示されたすべてのコンテンツが保存されている。中国企業が開発したPerplexityやKimi、Meta SotaなどのAI駆動型検索製品は、これらの検索から取得したデータをAIで処理し、ユーザーに提供している。AI企業が検索エンジンデータにアクセスするために料金を導入すると、データ取得コストが間違いなく上昇するだろう。

さらに、AI 大手は公開データだけに焦点を当てているのではなく、非公開の内部データもターゲットにしています。

老舗の画像・動画ホスティングサイトであるPhotobucketは、2000年代初頭には7000万人のユーザーを誇り、米国のオンライン写真市場のほぼ半分のシェアを占めていました。しかし、ソーシャルメディアの台頭により、Photobucketのユーザーベースは大幅に減少し、現在ではアクティブユーザーはわずか200万人で、それぞれが399ドルという高額な年間料金を支払っています。利用規約とプライバシーポリシーによると、1年以上使用されていないアカウントは回収され、アップロードされた画像と動画を使用する権利がPhotobucketに付与されます。PhotobucketのCEO、テッド・レナード氏は、13億枚の写真と動画は生成AIモデルのトレーニングに非常に価値があると明らかにしました。彼は現在、このデータを販売するためにいくつかのテクノロジー企業と交渉しており、価格は写真1枚あたり5セントから1ドル、動画1本あたり1ドル以上です。レナード氏は、Photobucketのデータの価値は10億ドルを超える可能性があると見積もっています。

AI開発動向を専門とする研究チームEPOCHは、「データは枯渇するのか？機械学習におけるデータセットのスケーリング限界の分析」と題するレポートを発表しました。このレポートは、2022年の機械学習におけるデータ使用量と新規データ生成に基づき、コンピューティングリソースの成長も考慮に入れ、高品質のテキストデータは2023年2月から2026年の間に、画像データは2030年から2060年の間に枯渇する可能性があると結論付けています。データ利用効率の大幅な向上や新しいデータソースの出現がなければ、膨大なデータセットに依存する大規模機械学習モデルの現在のトレンドは鈍化する恐れがあります。

AI大手がデータを高額で購入する現在の傾向を考えると、無料の高品質テキストデータは確かに枯渇しており、2年前のEPOCHの予測が正しいことが証明されたようだ。

同時に、「AI データ不足」に対するソリューション、具体的には AI データ・アズ・ア・サービスが登場しています。

Defined.ai は、AI 企業向けにカスタマイズされた高品質のリアルデータを提供する企業です。

Defined.ai のデータタイプの例


Defined.ai のビジネスモデルは、次のように機能します。AI 企業は、一定の解像度、ぼやけや露出オーバーがなく、本物のコンテンツを含む画像が必要であるなど、データ要件を指定します。企業は、トレーニング タスクに基づいて、交通コーン、駐車場、標識の夜間写真など、特定のテーマをリクエストして、AI の夜景認識を強化することもできます。一般の人々はこれらのタスクを受け入れ、写真をアップロードし、Defined.ai によってレビューされます。承認された画像には報酬が支払われ、通常、高品質の画像 1 枚あたり 1 ～ 2 ドル、短いビデオ クリップ 1 枚あたり 5 ～ 7 ドル、10 分を超える高品質のビデオ 1 本あたり 100 ～ 300 ドルです。テキストは 1,000 語あたり 1 ドルで報酬が支払われ、タスク完了者は料金の約 20% を獲得します。このデータ提供方法は、「データ ラベリング」に似た新しいクラウドソーシング ビジネスになる可能性があります。

誰もが参加できるグローバルなタスク分散、経済的インセンティブ、データ資産の価格設定、循環、プライバシー保護は、Web3 パラダイムに適したビジネス モデルのように思えます。

産業供給の観点から見た暗号通貨+AIプロジェクトの分析

チップ不足によって生じた注目は暗号通貨業界にも広がり、分散型コンピューティングパワーはこれまでで最も人気があり、最も価値の高いAIセクターとして位置づけられています。

今後 1 ～ 2 年で AI 業界のエネルギーとデータの需給対立が深刻化した場合、暗号業界では現在どのような物語関連のプロジェクトが存在しているのでしょうか。

まずはエネルギーコンセプトプロジェクトから始めましょう。

現在、主要な中央集権型取引所（CEX）に上場されているエネルギープロジェクトは非常に少なく、Power Ledgerとそのネイティブトークン$POWRが唯一の例です。

Power Ledger は、エネルギー取引の分散化を目的としたブロックチェーンベースの総合エネルギープラットフォームとして 2017 年に設立されました。個人やコミュニティ間の直接的な電力取引を促進し、再生可能エネルギーの広範な導入をサポートし、スマート コントラクトを通じて取引の透明性と効率性を確保します。当初、Power Ledger は Ethereum を適応させたコンソーシアム チェーンで運用されていました。2023 年後半、Power Ledger はホワイトペーパーを更新し、Solana の技術フレームワークに基づいて独自の総合パブリック チェーンを立ち上げ、分散型エネルギー市場での高頻度のマイクロトランザクションを処理します。Power Ledger の現在の主な事業分野は次のとおりです。

  • エネルギー取引: 特に再生可能エネルギー源からの電力を、ユーザーがピアツーピア方式で直接売買できるようにします。

  • 環境製品取引：カーボンクレジットや再生可能エネルギー証明書の取引、環境製品に基づく資金調達を促進します。

  • パブリック チェーン オペレーション: 取引手数料を $POWR トークンで支払うことで、Power Ledger ブロックチェーン上に構築するアプリケーション開発者を誘致しています。

Power Ledger の現在の流通時価総額は 1 億 7,000 万ドルで、完全希薄化後時価総額は 3 億 2,000 万ドルです。

エネルギーコンセプトの暗号プロジェクトと比較すると、データ部門にはより多様なターゲットがあります。

以下は、私が現在注目しているデータ セクター プロジェクトです。これらのプロジェクトは、Binance、OKX、Coinbase など、少なくとも 1 つの主要な CEX に上場されており、完全希薄化後評価額 (FDV) の低い順から高い順に並べられています。

1. ストリーマー ($DATA)

Streamr の価値提案は、ユーザーが自分の情報を完全に制御しながらデータを自由に取引および共有できる、分散型リアルタイム データ ネットワークを構築することです。Streamr は、データ マーケットプレイスを通じて、データ プロデューサーがデータ ストリームを関心のある消費者に直接販売できるようにすることで、仲介業者の必要性を排除し、コストを削減して効率性を高めることを目指しています。

出典: https://streamr.network/hub/projects


実際のアプリケーションでは、Streamr は別の Web3 車両ハードウェア プロジェクトである DIMO と連携して、車両に搭載された DIMO ハードウェア センサーを通じて温度や気圧などのデータを収集しています。このデータはその後、気象データ ストリームとして、それを必要とする組織に送信されます。

他のデータ プロジェクトとは異なり、Streamr は IoT とハードウェア センサー データに重点​​を置いています。DIMO 車両データの他に、ヘルシンキのリアルタイム交通データ ストリームなどのプロジェクトも注目されています。その結果、Streamr のトークン $DATA は大幅な上昇を経験し、昨年 12 月の Depin コンセプトのピーク時には 1 日で価値が 2 倍になりました。

現在、Streamr の流通時価総額は 4,400 万ドル、完全希薄化後時価総額は 5,800 万ドルです。

2. コバレント（$CQT）

他のデータ プロジェクトとは異なり、Covalent はブロックチェーン データの提供に重点を置いています。Covalent ネットワークは、RPC を介してブロックチェーン ノードからデータを読み取り、それを処理および整理し、効率的なクエリ データベースを作成します。これにより、Covalent ユーザーは、ブロックチェーン ノードで直接複雑なクエリを実行することなく、必要な情報をすばやく取得できます。このようなサービスは、「ブロックチェーン データ インデックス作成」と呼ばれます。

Covalentは主に、さまざまなDeFiプロトコルや、Consensys（MetaMaskの親会社）、CoinGecko（有名な暗号資産追跡サイト）、Rotki（税務ツール）、Rainbow（暗号ウォレット）などの多くの中央集権型暗号企業を含むエンタープライズ顧客にサービスを提供しています。さらに、FidelityやErnst & Youngなどの伝統的な金融業界の大手もCovalentのクライアントに含まれています。Covalentの公式開示によると、このプロジェクトのデータサービスからの収益は、すでに同じ分野の主要プロジェクトであるThe Graphの収益を上回っています。

Web3 業界は、統合され、透明性があり、信頼性が高く、リアルタイムのオンチェーン データを備えており、特殊な AI シナリオや特定の「小規模 AI モデル」向けの高品質なデータ ソースになる準備ができています。データ プロバイダーである Covalent は、すでにさまざまな AI シナリオ向けのデータの提供を開始しており、AI アプリケーション向けにカスタマイズされた検証可能な構造化データを導入しています。

出典: Solutions on Covalent


たとえば、Covalent は、AI を使用して収益性の高い取引パターンとアドレスを識別するオンチェーン スマート取引プラットフォーム SmartWhales にデータを提供しています。Entendre Finance は、AI テクノロジーによって処理された Covalent の構造化データを活用して、リアルタイムの洞察、異常検出、予測分析を行っています。

現在、Covalentのオンチェーンデータサービスの主な適用シナリオは金融分野が中心ですが、Web3製品やデータタイプの多様化が進むにつれて、オンチェーンデータの活用事例はさらに拡大していくことが予想されます。

Covalent の流通時価総額は 1 億 5,000 万ドル、完全希薄化後時価総額は 2 億 3,500 万ドルで、ブロックチェーン データ インデックス作成分野の主要プロジェクトである The Graph と比較して、顕著な評価上の優位性を示しています。

3. ハイブマッパー（$Honey）

すべてのデータタイプの中で、ビデオデータは通常、最も高い価格が付けられます。Hivemapper は、AI 企業にビデオとマップ情報の両方を提供できます。Hivemapper は、ブロックチェーン技術とコミュニティの貢献を通じて、詳細で動的でアクセスしやすいマップシステムを作成することを目的とした、分散型のグローバル マッピング プロジェクトです。参加者はダッシュカムを使用してマップ データをキャプチャし、それをオープンソースの Hivemapper データ ネットワークに追加して、貢献に対する報酬として $HONEY トークンを獲得します。ネットワーク効果を高め、インタラクション コストを削減するために、Hivemapper は Solana 上に構築されています。

Hivemapper は、ドローンを使用して地図を作成するという当初のビジョンを掲げて 2015 年に設立されました。しかし、このアプローチは拡張が難しいことが判明したため、同社は地理データの取得にダッシュ カムとスマートフォンを使用する方向に転換し、グローバル マップの作成コストを削減しました。

Google マップなどのストリート ビューやマッピング ソフトウェアと比較して、Hivemapper はインセンティブ ネットワークとクラウドソーシング モデルを活用して、マップの範囲をより効率的に拡大し、現実世界のマップ データの鮮度を維持し、ビデオの品質を向上させます。

AI によるデータ需要が急増する前、Hivemapper の主な顧客には、自動車会社の自動運転部門、ナビゲーション サービス プロバイダー、政府、保険会社、不動産会社などがありました。現在、Hivemapper は API を通じて、広範な道路および環境データを AI や大規模モデルに提供できます。画像や道路特徴のデータ ストリームを継続的に更新することで、AI および ML モデルはこのデータを強化された機能に変換できるようになり、地理的位置や視覚的判断に関連するタスクをより効果的に実行できるようになります。

出典: Hivemapper ブログ


現在、Hivemapper のネイティブ トークンである $Honey の流通時価総額は 1 億 2,000 万ドルで、完全希薄化後時価総額は 4 億 9,600 万ドルです。

前述のプロジェクトのほか、データ分野における注目すべきプロジェクトには以下のものがあります。

1. The Graph ($GRT): 流通時価総額 32 億ドル、完全希薄化後評価額 (FDV) 37 億ドルの The Graph は、Covalent と同様のブロックチェーン データ インデックス作成サービスを提供しています。

2. Ocean Protocol ($OCEAN): Ocean Protocol の流通時価総額は 6 億 7,000 万ドル、FDV は 14 億 5,000 万ドルです。このプロジェクトは、オープンソース プロトコルを通じて、データとデータ関連サービスの交換と収益化を促進することを目的としています。Ocean Protocol は、データ コンシューマーとデータ プロバイダーを結び付け、データ共有における信頼性、透明性、追跡可能性を確保します。このプロジェクトは、Fetch.ai および SingularityNET と合併し、トークンが $ASI に変換される予定です。

GPT モーメントの再来と汎用人工知能の到来

私の見解では、暗号業界における「AIセクター」は、ChatGPTが世界に衝撃を与えた2023年に本格的に始まりました。暗号AIプロジェクトの急増は、主にAI業界の爆発的な成長に続く「熱狂の波」によって推進されました。

GPT-4やGPT-turboなどのモデルによる機能の継続的なアップグレード、Soraが実証した印象的なビデオ作成機能、OpenAIを超える大規模言語モデルの急速な発展にもかかわらず、AIの技術的進歩が一般の人々に与える認知的ショックを軽減していることは否定できません。人々は徐々にAIツールを採用していますが、大規模な雇用代替はまだ実現していません。

将来、私たちはもう一つの「GPT の瞬間」、つまり人々に衝撃を与え、彼らの生活と仕事が根本的に変わることを実感させるような開発の飛躍を目撃することになるのでしょうか?

この瞬間は、汎用人工知能 (AGI) の到来となるかもしれません。

AGI（人工汎用知能）とは、特定のタスクに限定されることなく、広範囲にわたる複雑な問題を解決できる、人間のような一般的な認知能力を備えた機械を指します。AGIシステムは、高度な抽象的思考、広範な背景知識、包括的な常識的推論、因果理解、および学際的な転移学習能力を備えています。AGIは、さまざまな分野で最高の人間と同等のパフォーマンスを発揮し、総合的な能力の点では、最も優れた人間グループを完全に上回っています。

実際、SF小説、ゲーム、映画に描かれたものでも、GPTの急速な台頭に伴う世間の期待を通してでも、社会は人間の認知レベルを超えるAGIの出現を長い間待ち望んでいました。つまり、GPT自体がAGIの先駆けであり、汎用人工知能の先駆けなのです。

GPT がこれほどまでに産業に大きな影響を与え、心理的ショックを与えた理由は、その導入とパフォーマンスが一般の期待をはるかに上回ったからです。チューリングテストに合格できる AI システムがこれほど早く、これほど優れた機能を備えて登場するとは、誰も予想していませんでした。

実際、人工汎用知能 (AGI) は、今後 1 ～ 2 年以内に再び「GPT の瞬間」を生み出す可能性があります。人々が GPT をアシスタントとして使用することに慣れてきたのと同じように、AI が単なるアシスタントを超えて進化していることにすぐに気づくかもしれません。AI は、何十年もの間トップクラスの人間の科学者を悩ませてきた問題を解決するなど、非常に創造的で困難なタスクに独自に取り組むことができます。

今年4月8日、イーロン・マスクはノルウェーの政府系ファンドの最高投資責任者であるニコライ・タンゲン氏のインタビューを受け、AGIの出現のタイムラインについて語りました。

マスク氏は「AGIを最も賢い人間よりも賢いものと定義するならば、2025年までに登場する可能性が非常に高いと思う」と述べた。

イーロン・マスク氏の予測によれば、AGI が実現するまでには最大であと 1 年半かかるとのことです。ただし、同氏は「電力とハードウェアが追いつくことが条件」と付け加えています。

AGI の登場によるメリットは明らかです。

それは、人間の生産性が飛躍的に向上し、何十年も私たちを悩ませてきた多くの科学的問題が解決されることを意味します。「最も賢い人間」をノーベル賞受賞者と定義すると、十分なエネルギー、計算能力、データがあれば、最も困難な科学的問題に取り組むために24時間休みなく働く、疲れを知らない無数の「ノーベル賞受賞者」が存在する可能性があることを意味します。

しかし、ノーベル賞受賞者は数億人に一人というほど稀な存在ではありません。彼らの能力と知性は、多くの場合、トップクラスの大学教授のレベルにあります。しかし、確率と運のおかげで、彼らは正しい方向を選択し、粘り強く努力し、成果を上げました。彼らと同等の能力を持つ多くの同僚が、科学研究のパラレルユニバースでノーベル賞を受賞していたかもしれません。残念ながら、科学のブレークスルーに関与するトップクラスの大学教授はまだ十分ではないため、「科学研究の正しい方向をすべて探求する」というスピードは非常に遅いままです。

AGI があれば、十分なエネルギーと計算能力があれば、ノーベル賞受賞レベルの AGI を無制限に利用して、科学的ブレークスルーの可能性のあるあらゆる方向を徹底的に調査することができます。技術進歩の速度は飛躍的に向上します。この加速により、今後 10 ～ 20 年で、食料生産、新素材、医薬品、質の高い教育など、現在高価で希少であると考えられるリソースが 100 倍に増加します。これらのリソースの取得コストは大幅に削減されます。より少ないリソースでより多くの人口を支えることができ、一人当たりの富は急速に増加します。

世界銀行が発表した世界のGDPの動向


これは少しセンセーショナルに聞こえるかもしれないので、2つの例を考えてみましょう。これらの例は、IO.NETに関する以前の調査レポートでも使用されました。

  • 2018年、ノーベル化学賞受賞者のフランシス・アーノルド氏は授賞式で「今日、私たちは実質的にDNAのあらゆる配列を読み、書き、編集することができますが、それを合成することはできません」と述べました。それから5年後の2023年、スタンフォード大学とAIに特化したスタートアップ企業Salesforce Researchの研究者チームが「Nature Biotechnology」に論文を発表しました。GPT-3から改良された大規模言語モデルを利用して、研究者チームは100万個のタンパク質のまったく新しいカタログを生成しました。その中で、彼らは構造が異なる2つのタンパク質を発見しました。どちらも抗菌機能を備えており、従来の抗生物質を超えた新しい細菌耐性戦略への道を開く可能性があります。これは、AIの支援によりタンパク質生成のハードルを克服する上での画期的な進歩を意味します。

  • これに先立ち、人工知能アルゴリズム AlphaFold は、18 か月以内に地球上のほぼ 21 億 4000 万種類のタンパク質の構造を予測しました。これは、歴史を通じて構造生物学者が達成した業績を数桁も上回る画期的な成果です。

変革は進行中であり、AGI の登場によりこのプロセスはさらに加速されるでしょう。

しかし、AGI の登場は大きな課題ももたらします。

AGI は、多数の知識労働者を置き換えるだけでなく、現在「AI の影響が少ない」と考えられている物理的なサービス産業の労働者も置き換えることになります。ロボット技術が成熟し、新しい素材によって生産コストが下がると、機械やソフトウェアに置き換えられる仕事の割合が急速に増加します。

そうなると、かつては非常に遠いと思われていた 2 つの問題がすぐに表面化します。

  1. 大規模な失業者人口の雇用と収入の課題

  2. AIが遍在する世界でAIと人間を区別する方法

Worldcoin と Worldchain は、国民に基本的な所得を保証するユニバーサル ベーシック インカム (UBI) システムを実装し、虹彩ベースの生体認証を使用して人間と AI を区別することで、ソリューションを提供しようとしています。

実際、UBI は単なる理論上の概念ではなく、現実世界で実践されてきました。フィンランドやイギリスなどの国では UBI の実験が行われており、カナダ、スペイン、インドの政党も同様の取り組みを積極的に提案し、推進しています。

UBI の配布に生体認証とブロックチェーン モデルを使用する利点は、世界規模で展開し、より広い人口層をカバーできることです。さらに、所得分配を通じて拡大したユーザー ネットワークは、金融サービス (DeFi)、ソーシャル ネットワーキング、タスク クラウドソーシングなどの他のビジネス モデルをサポートし、ネットワークの商業エコシステム内で相乗効果を生み出します。

AGI の登場による影響に対処する注目すべきプロジェクトの 1 つが Worldcoin ($WLD) で、流通時価総額は 10 億 3,000 万ドル、完全希薄化後時価総額は 472 億ドルです。

暗号AIの物語におけるリスクと不確実性

Mint Ventures がこれまでに発表した多くの調査レポートとは異なり、この記事の予測や予想にはかなりの主観が含まれています。読者はこの記事の内容を、将来の予測ではなく、推測的な議論として捉えるべきです。上記の予測には、誤った仮定につながる可能性のある多くの不確実性があります。これらのリスクや影響要因には、以下が含まれますが、これらに限定されません。

エネルギーリスク: GPU のアップグレードによるエネルギー消費の急激な減少

AIのエネルギー需要が急増しているにもかかわらず、NVIDIAなどのチップメーカーは、より低いエネルギー消費でより高いコンピューティングパワーを提供するために、ハードウェアを継続的にアップグレードしています。たとえば、2024年3月にNVIDIAは、2つのB200 GPUと1つのGrace CPUを統合した新世代AIコンピューティングカードGB200をリリースしました。そのトレーニングパフォーマンスは、以前の主流のAI GPU H100の4倍、推論パフォーマンスはH100の7倍ですが、必要なエネルギー消費はH100の4分の1だけです。それにもかかわらず、AI駆動の電力に対する欲求は高まり続けています。単位エネルギー消費量の減少とAIアプリケーションシナリオと需要のさらなる拡大により、総エネルギー消費量は実際に増加する可能性があります。

データリスク: プロジェクト Q* と「自己生成データ」

従業員向けの社内コミュニケーションで言及された、OpenAI 内に「Q*」と呼ばれるプロジェクトがあると噂されています。ロイター通信は OpenAI の関係者の話を引用し、これが OpenAI のスーパーインテリジェンスまたは汎用人工知能 (AGI) 達成への道のりで大きな進歩となる可能性があると報じています。Q* は、抽象化によってこれまで知られていなかった数学的問題を解決し、実世界のデータ入力を必要とせずに、大規模モデルのトレーニング用に独自のデータを生成すると噂されています。この噂が本当であれば、高品質データの不足によって制約されている大規模 AI モデルのトレーニングのボトルネックが解消されることになります。

AGIの到来: OpenAIの懸念

マスク氏の予測通り、AGI が本当に 2025 年までに実現するかどうかは不明だが、それは時間の問題だ。AGI の物語の直接の受益者であるワールドコインは、広く「OpenAI の影のトークン」と見なされているため、OpenAI から最大の懸念に直面している。

OpenAIは5月14日未明、春の新製品発表会で、GPT-4oと他の19バージョンの大規模言語モデルの総合タスクスコアの最新パフォーマンスを発表しました。表によると、GPT-4oのスコアは1310で、視覚的には他のものよりかなり高いように見えます。しかし、合計スコアで見ると、2位のGPT-4 turboより4.5％、4位のGoogleのGemini 1.5 Proより4.9％、5位のAnthropicのClaude3 Opusより5.1％高いだけです。

GPT-3.5が初めて世界を驚かせてから、わずか1年余りしか経っていないが、OpenAIの競合他社はすでにその差を大幅に縮めている（GPT-5はまだリリースされていないが、今年リリースされる予定）。OpenAIが今後も業界をリードする地位を維持できるかどうかは、ますます不透明になっている。OpenAIの優位性と優位性が薄れ、あるいは上回られれば、OpenAIのシャドートークンとしてのワールドコインの物語的価値も低下するだろう。

Worldcoin の虹彩認証ソリューションに加えて、市場に参入する競合他社も増えています。たとえば、手のひらスキャン ID プロジェクトである Humanity Protocol は最近、新たな資金調達ラウンドを完了し、10 億ドルの評価額で 3,000 万ドルを調達しました。LayerZero Labs も Humanity 上で事業を展開し、そのバリデータ ノード ネットワークに参加して、ZK 証明を使用して資格情報を認証すると発表しました。

結論

結論として、私は暗号通貨 AI セクターの将来の可能性を推測しましたが、DeFi のようなネイティブ暗号通貨セクターとは異なることを認識することが重要です。これは主に、暗号通貨の世界に波及した AI の誇大宣伝の産物です。現在のプロジェクトの多くはまだビジネス モデルを証明しておらず、多くのプロジェクトは AI をテーマにしたミームのようなものです (たとえば、$RNDR は NVIDIA のミームに似ており、Worldcoin は OpenAI のミームに似ています)。読者はこれに慎重に取り組む必要があります。