0xjacobzhao
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確率を資産に変える：予測市場エージェントの将来を見据えて
以前のCrypto AI研究では、ステーブルコインとDeFiが即時のユーティリティを提供する一方で、エージェントがAI業界の重要なユーザーインターフェースを表すことを確立しました。その結果、Crypto-AI統合のための2つの主要な価値経路を定義します。1つは、成熟したDeFiプロトコル上での利回り戦略を自動化するAgentFiに短期的に焦点を当て、もう1つは、ACPやx402、ERC-8004などの新興標準を介して自律的なステーブルコイン決済を可能にするAgent Paymentに対する中期から長期の進化です。
予測市場は2025年に否定できない新しい産業トレンドとなり、2024年の約90億ドルから2025年には400億ドルを超える年間取引量が急増し、前年比で400%以上の成長を達成しました。この重要な成長は、マクロ政治的イベントによってもたらされる不確実性ヘッジの需要、インフラと取引モデルの成熟、規制環境の氷解（Kalshiの訴訟勝利とPolymarketの米国への復帰）など、複数の要因によって推進されています。予測市場エージェントは2026年初頭に初期プロトタイプを示しており、今後1年でエージェント分野における新しい製品形態になる準備が整っています。
予測市場は2025年に否定できない新しい産業トレンドとなり、2024年の約90億ドルから2025年には400億ドルを超える年間取引量が急増し、前年比で400%以上の成長を達成しました。この重要な成長は、マクロ政治的イベントによってもたらされる不確実性ヘッジの需要、インフラと取引モデルの成熟、規制環境の氷解（Kalshiの訴訟勝利とPolymarketの米国への復帰）など、複数の要因によって推進されています。予測市場エージェントは2026年初頭に初期プロトタイプを示しており、今後1年でエージェント分野における新しい製品形態になる準備が整っています。
確率を資産に変える：予測市場インテリジェントエージェントの先見
在過去のCrypto AIシリーズのレポートで私たちが持続的に強調してきた見解：現在の暗号分野で最も実際的な応用価値のあるシナリオは、主にステーブルコインの支払いとDeFiに集中しており、エージェントはAI産業がユーザーに向けて提供する重要なインターフェースです。したがって、CryptoとAIの融合のトレンドの中で、最も価値のある2つのパスはそれぞれ：短期的には既存の成熟したDeFiプロトコル（貸借、流動性マイニングなどの基本戦略、そしてSwap、Pendle PT、資金レートアービトラージなどの高度な戦略）に基づくAgentFi、そして中長期的にはステーブルコイン決済を中心に、ACP/AP2/x402/ERC-8004などのプロトコルに依存するAgent Paymentです。
Ethereumの再価格設定：ロールアップ中心からセキュリティセトルメントレイヤーへ
2026年2月3日、VitalikはX上でEthereumのスケーリングロードマップに関する重要な反省を発表しました。Layer 2が完全に分散化された形態に進化する際の実際的な課題が再評価されており、メインネット自体のスループットが今後数年で大幅に増加することが期待されているため、スループットスケーリングのためにL2のみに依存するという元の仮定が修正されています。L1とL2の間で新たな「セトルメントサービス」協力パラダイムが形成されつつあります：L1は最高レベルのセキュリティ、検閲耐性、セトルメント主権を提供することに焦点を当て、L2は「差別化されたサービスプロバイダー」（プライバシー、AI、高頻度取引など）へと進化しています。Ethereumの戦略的焦点はメインネット自体に戻っており、世界で最も信頼されるセトルメントレイヤーとしての位置付けを強化しています。スケーリングはもはや唯一の目的ではなく、セキュリティ、中立性、予測可能性が再びEthereumのコア資産となりつつあります。
Ethereum の再価格設定：Rollup-Centric から「安全な決済レイヤー」へ
著者：Jacob Zhao, Jiawei, Turbo @ IOSG Ventures
2026 年 2 月 3 日，Vitalik が X で Ethereum のスケーリングルートについての重要な反省を発表しました。Layer 2 が完全に分散化された形態に進化する現実的な難しさが再認識される一方で、メインネット自体のスループット能力は今後数年内に大幅に向上することが予想されており、単純に L2 に依存してスループットを拡張するという元の考えは修正されています。L1 と L2 は新しい「決済-サービス」協調パラダイムを形成しています：L1 は最高レベルの安全性、検閲耐性、決済主権を提供することに集中し、L2 は「差別化されたサービスプロバイダー」（プライバシー、AI、高頻度取引など）に進化しています。Ethereum の戦略的焦点は再びメインネット自体に戻り、世界で最も信頼できる決済レイヤーとしての地位を強化しています。スケーリングはもはや唯一の目標ではなく、安全性、中立性、予測可能性が再び Ethereum のコア資産となっています。
2026 年 2 月 3 日，Vitalik が X で Ethereum のスケーリングルートについての重要な反省を発表しました。Layer 2 が完全に分散化された形態に進化する現実的な難しさが再認識される一方で、メインネット自体のスループット能力は今後数年内に大幅に向上することが予想されており、単純に L2 に依存してスループットを拡張するという元の考えは修正されています。L1 と L2 は新しい「決済-サービス」協調パラダイムを形成しています：L1 は最高レベルの安全性、検閲耐性、決済主権を提供することに集中し、L2 は「差別化されたサービスプロバイダー」（プライバシー、AI、高頻度取引など）に進化しています。Ethereum の戦略的焦点は再びメインネット自体に戻り、世界で最も信頼できる決済レイヤーとしての地位を強化しています。スケーリングはもはや唯一の目標ではなく、安全性、中立性、予測可能性が再び Ethereum のコア資産となっています。
Noya.ai: 予測市場におけるエージェント
著者: 0xjacobzhao | https://linktr.ee/0xjacobzhao
私たちの以前のCrypto AIシリーズの研究報告では、現在の暗号分野において最も実用的なアプリケーションシナリオは主にステーブルコインの支払いとDeFiに集中しているという見解を一貫して強調してきました。一方で、エージェントはユーザーに対面するAI業界の重要なインターフェースです。したがって、CryptoとAIの統合のトレンドの中で、最も価値のある2つの道は次のとおりです: 短期的には、既存の成熟したDeFiプロトコル（貸付や流動性マイニングのような基本戦略、Swap、Pendle PT、資金調達率のアービトラージのような高度な戦略に基づくAgentFi; 中期から長期的には、ステーブルコイン決済を中心に、ACP/AP2/x402/ERC-8004のようなプロトコルに依存するAgent Paymentです。
私たちの以前のCrypto AIシリーズの研究報告では、現在の暗号分野において最も実用的なアプリケーションシナリオは主にステーブルコインの支払いとDeFiに集中しているという見解を一貫して強調してきました。一方で、エージェントはユーザーに対面するAI業界の重要なインターフェースです。したがって、CryptoとAIの統合のトレンドの中で、最も価値のある2つの道は次のとおりです: 短期的には、既存の成熟したDeFiプロトコル（貸付や流動性マイニングのような基本戦略、Swap、Pendle PT、資金調達率のアービトラージのような高度な戦略に基づくAgentFi; 中期から長期的には、ステーブルコイン決済を中心に、ACP/AP2/x402/ERC-8004のようなプロトコルに依存するAgent Paymentです。
Noya.ai 研報：予測市場知能体の前瞻
Noya.ai 研報：予測市場知能体の前瞻
作者：0xjacobzhao | https://linktr.ee/0xjacobzhao
過去のCrypto AIシリーズ研報で私たちが持続的に強調してきた見解：現在の暗号分野で最も実用的なアプリケーション価値のあるシナリオは、主にステーブルコインの支払いとDeFiに集中しており、エージェントはAI産業がユーザーに向けた重要なインターフェースです。したがって、CryptoとAIの融合の傾向の中で、最も価値のある二つの道はそれぞれ：短期的には既存の成熟したDeFiプロトコル（貸付、流動性マイニングなどの基本戦略、およびSwap、Pendle PT、資金費率アービトラージなどの高度な戦略）に基づくAgentFi、そして中長期的にはステーブルコイン決済を中心に、ACP/AP2/x402/ERC-8004などのプロトコルに依存するAgent Paymentです。
作者：0xjacobzhao | https://linktr.ee/0xjacobzhao
過去のCrypto AIシリーズ研報で私たちが持続的に強調してきた見解：現在の暗号分野で最も実用的なアプリケーション価値のあるシナリオは、主にステーブルコインの支払いとDeFiに集中しており、エージェントはAI産業がユーザーに向けた重要なインターフェースです。したがって、CryptoとAIの融合の傾向の中で、最も価値のある二つの道はそれぞれ：短期的には既存の成熟したDeFiプロトコル（貸付、流動性マイニングなどの基本戦略、およびSwap、Pendle PT、資金費率アービトラージなどの高度な戦略）に基づくAgentFi、そして中長期的にはステーブルコイン決済を中心に、ACP/AP2/x402/ERC-8004などのプロトコルに依存するAgent Paymentです。
強化学習: 分散AIのパラダイムシフト
著者: 0xjacobzhao | https://linktr.ee/0xjacobzhao
この独立した研究レポートは、IOSGベンチャーズの支援を受けています。研究と執筆プロセスは、サム・レーマン（パンテラキャピタル）の強化学習に関する研究に触発されました。この記事についての貴重な提案をいただいたベン・フィールドリング（Gensyn.ai）、ガオ・ユアン（Gradient）、サミュエル・ダレ & エルファン・ミアヒ（Covenant AI）、シャシャンク・ヤダブ（Fraction AI）、チャオ・ワンに感謝します。この記事は客観性と正確性を追求していますが、一部の見解は主観的な判断を含み、偏見が含まれる可能性があります。読者のご理解に感謝します。
この独立した研究レポートは、IOSGベンチャーズの支援を受けています。研究と執筆プロセスは、サム・レーマン（パンテラキャピタル）の強化学習に関する研究に触発されました。この記事についての貴重な提案をいただいたベン・フィールドリング（Gensyn.ai）、ガオ・ユアン（Gradient）、サミュエル・ダレ & エルファン・ミアヒ（Covenant AI）、シャシャンク・ヤダブ（Fraction AI）、チャオ・ワンに感謝します。この記事は客観性と正確性を追求していますが、一部の見解は主観的な判断を含み、偏見が含まれる可能性があります。読者のご理解に感謝します。
強化学習：分散型AIネットワークのパラダイム変遷
著者：0xjacobzhao | https://linktr.ee/0xjacobzhao
この独立した研究報告書はIOSG Venturesの支援を受けており、研究と執筆のプロセスはSam Lehman（Pantera Capital）の強化学習研究報告書からインスパイアを受けています。Gensyn.aiのBen Fielding、GradientのGao Yuan、Covenant AIのSamuel Dare & Erfan Miahi、Fraction AIのShashank Yadav、Chao Wangに感謝します。この記事は内容の客観性と正確性を目指しており、一部の見解には主観的な判断が含まれるため、偏差がある可能性があります。読者の理解をお願い申し上げます。
人工知能は「パターンフィッティング」に主に依存する統計学習から、「構造化推論」を中心とする能力体系へと移行しており、後訓練（Post-training）の重要性が急速に高まっています。DeepSeek-R1の登場は、強化学習が大モデル時代のパラダイムシフトを迎え、業界の合意が形成されています：事前訓練はモデルの汎用能力基盤を構築し、強化学習はもはや単なる価値整合ツールではなく、推論チェーンの質や複雑な意思決定能力を体系的に向上させることができることが証明され、持続的に知能レベルを向上させる技術的な道筋へと進化しています。
この独立した研究報告書はIOSG Venturesの支援を受けており、研究と執筆のプロセスはSam Lehman（Pantera Capital）の強化学習研究報告書からインスパイアを受けています。Gensyn.aiのBen Fielding、GradientのGao Yuan、Covenant AIのSamuel Dare & Erfan Miahi、Fraction AIのShashank Yadav、Chao Wangに感謝します。この記事は内容の客観性と正確性を目指しており、一部の見解には主観的な判断が含まれるため、偏差がある可能性があります。読者の理解をお願い申し上げます。
人工知能は「パターンフィッティング」に主に依存する統計学習から、「構造化推論」を中心とする能力体系へと移行しており、後訓練（Post-training）の重要性が急速に高まっています。DeepSeek-R1の登場は、強化学習が大モデル時代のパラダイムシフトを迎え、業界の合意が形成されています：事前訓練はモデルの汎用能力基盤を構築し、強化学習はもはや単なる価値整合ツールではなく、推論チェーンの質や複雑な意思決定能力を体系的に向上させることができることが証明され、持続的に知能レベルを向上させる技術的な道筋へと進化しています。
機械経済秩序：エージェンティックコマースへのフルスタックパスウェイ
著者：0xjacobzhao | https://linktr.ee/0xjacobzhao
この独立した研究報告書は、IOSG Venturesによって支援されています。研究および執筆プロセスは、Raghav Agarwal（LongHash）およびJay Yu（Pantera）からの関連作業に触発されました。本記事に対する貴重な提案をしてくださったLex Sokolin @ Generative Ventures、Jordan@AIsa、Ivy @PodOur2Centsに感謝します。執筆プロセス中にNevermined、Skyfire、Virtuals Protocol、AIsa、Heurist、AEONなどのプロジェクトチームからもフィードバックが求められました。この記事は客観的で正確な内容を目指していますが、一部の見解は主観的な判断を含んでおり、避けられない偏差を含む可能性があります。読者の理解が感謝されます。
この独立した研究報告書は、IOSG Venturesによって支援されています。研究および執筆プロセスは、Raghav Agarwal（LongHash）およびJay Yu（Pantera）からの関連作業に触発されました。本記事に対する貴重な提案をしてくださったLex Sokolin @ Generative Ventures、Jordan@AIsa、Ivy @PodOur2Centsに感謝します。執筆プロセス中にNevermined、Skyfire、Virtuals Protocol、AIsa、Heurist、AEONなどのプロジェクトチームからもフィードバックが求められました。この記事は客観的で正確な内容を目指していますが、一部の見解は主観的な判断を含んでおり、避けられない偏差を含む可能性があります。読者の理解が感謝されます。
機械の経済秩序：エージェント商業の全スタックパス
著者：0xjacobzhao | https://linktr.ee/0xjacobzhao
この独立した研究報告はIOSG Venturesの支援を受けており、研究執筆プロセスはRaghav Agarwal@LongHashおよびJay Yu@Panteraの関連報告書に触発されています。Lex Sokolin@Generative Ventures、Jordan@AIsa、Ivy@(支無不言)ブログからの貴重な提案に感謝します。執筆中にはNevermined、Skyfire、Virtuals Protocol、AIsa、Heurist、AEONなどのプロジェクトチームの意見も求めました。この記事は内容の客観的かつ正確さを目指していますが、一部の意見は主観的判断を含むため、偏りが生じる可能性があることをご理解ください。
この独立した研究報告はIOSG Venturesの支援を受けており、研究執筆プロセスはRaghav Agarwal@LongHashおよびJay Yu@Panteraの関連報告書に触発されています。Lex Sokolin@Generative Ventures、Jordan@AIsa、Ivy@(支無不言)ブログからの貴重な提案に感謝します。執筆中にはNevermined、Skyfire、Virtuals Protocol、AIsa、Heurist、AEONなどのプロジェクトチームの意見も求めました。この記事は内容の客観的かつ正確さを目指していますが、一部の意見は主観的判断を含むため、偏りが生じる可能性があることをご理解ください。
ロボット産業における自動化、AI、Web3の収束的進化
著者: 0xjacobzhao | https://linktr.ee/0xjacobzhao
この独立調査レポートは、IOSG Venturesの支援を受けています。著者は、Hans氏（RoboCup Asia-Pacific）、Nichanan Kesonpat氏（1kx）、Robert Koschig氏（1kx）、Amanda Young氏（Collab+Currency）、Jonathan Victor氏（Ansa Research）、Lex Sokolin氏（Generative Ventures）、Jay Yu氏（Pantera Capital）、Jeffrey Hu氏（Hashkey Capital）から貴重なコメントをいただいたこと、そしてOpenMind、BitRobot、peaq、Auki Labs、XMAQUINA、GAIB、Vader、Gradient、Tashi Network、CodecFlowの各氏から建設的なフィードバックをいただいたことに感謝いたします。客観性と正確性を確保するためにあらゆる努力を払っておりますが、一部の見解には主観的な解釈が反映されていることが避けられません。読者の皆様には、本稿を批判的に検討していただくようお願いいたします。
この独立調査レポートは、IOSG Venturesの支援を受けています。著者は、Hans氏（RoboCup Asia-Pacific）、Nichanan Kesonpat氏（1kx）、Robert Koschig氏（1kx）、Amanda Young氏（Collab+Currency）、Jonathan Victor氏（Ansa Research）、Lex Sokolin氏（Generative Ventures）、Jay Yu氏（Pantera Capital）、Jeffrey Hu氏（Hashkey Capital）から貴重なコメントをいただいたこと、そしてOpenMind、BitRobot、peaq、Auki Labs、XMAQUINA、GAIB、Vader、Gradient、Tashi Network、CodecFlowの各氏から建設的なフィードバックをいただいたことに感謝いたします。客観性と正確性を確保するためにあらゆる努力を払っておりますが、一部の見解には主観的な解釈が反映されていることが避けられません。読者の皆様には、本稿を批判的に検討していただくようお願いいたします。
ロボット産業の展望：自動化、人工知能とWeb3の融合進化
作者：0xjacobzhao | https://linktr.ee/0xjacobzhao
本独立研报由IOSG Ventures支持，感谢Hans (RoboCup Asia-Pacific), Nichanan Kesonpat(1kx), Robert Koschig (1kx), Amanda Young (Collab+Currency), Jonathan Victor (Ansa Research), Lex Sokolin (Generative Ventures), Jay Yu (Pantera Capital), Jeffrey Hu (Hashkey Capital) 对本文提出的宝贵建议。撰写过程中亦征询了 OpenMind, BitRobot, peaq, Auki Labs, XMAQUINA, GAIB, Vader, Gradient, Tashi Network 和 CodecFlow 等项目团队的意见反馈。本文力求内容客观准确，部分观点涉及主观判断，难免存在偏差，敬请读者予以理解。
本独立研报由IOSG Ventures支持，感谢Hans (RoboCup Asia-Pacific), Nichanan Kesonpat(1kx), Robert Koschig (1kx), Amanda Young (Collab+Currency), Jonathan Victor (Ansa Research), Lex Sokolin (Generative Ventures), Jay Yu (Pantera Capital), Jeffrey Hu (Hashkey Capital) 对本文提出的宝贵建议。撰写过程中亦征询了 OpenMind, BitRobot, peaq, Auki Labs, XMAQUINA, GAIB, Vader, Gradient, Tashi Network 和 CodecFlow 等项目团队的意见反馈。本文力求内容客观准确，部分观点涉及主观判断，难免存在偏差，敬请读者予以理解。
Brevis研究報告書: zkVMの無限の検証可能コンピューティングレイヤーとZKデータコプロセッサ
検証可能コンピューティングのパラダイム—「オフチェーン計算 + オンチェーン検証」—は、ブロックチェーンシステムのための普遍的な計算モデルとなりました。これにより、ブロックチェーンアプリケーションは、分散化と信頼性をコアセキュリティ保証として維持しながら、ほぼ無限の計算自由を実現できます。ゼロ知識証明（ZKP）は、このパラダイムのバックボーンを形成しており、主にスケーラビリティ、プライバシー、相互運用性とデータ整合性という三つの基盤的な方向性での応用があります。スケーラビリティは、実行をオフチェーンに移動させ、高スループットと低コストの信頼性のないスケーリングのために簡潔な証明をオンチェーンで検証する最初のZKアプリケーションでした。
Brevis研究報告：ZKVMとデータ協処理器の無限信頼計算層
“オフチェーン計算 + オンチェーン検証”の信頼できる計算（Verifiable Computing）パラダイムは、ブロックチェーンシステムの一般的な計算モデルとなっています。それは、ブロックチェーンアプリケーションが非中央集権と信頼最小化（trustlessness）セキュリティを維持しながら、ほぼ無限の計算自由度（computational freedom）を得ることを可能にします。ゼロ知識証明（ZKP）はこのパラダイムの核心的な柱であり、その応用は主に拡張性（Scalability）、プライバシー（Privacy）、および相互運用性とデータ完全性（Interoperability & Data Integrity）の三つの基本的な方向に集中しています。その中で、拡張性はZK技術が最初に実現されたシナリオであり、取引の実行をオフチェーンに移し、短い証明を用いてオンチェーンで結果を検証することで、高いTPSと低コストの信頼できる拡張性を実現します。
Cysic Research Report: ZKハードウェアアクセラレーションのComputeFiの道
著者:0xjacobzhao | https://linktr.ee/0xjacobzhao
ゼロ知識証明（ZK） — 次世代の暗号化およびスケーラビリティインフラストラクチャとして — ブロックチェーンのスケーリング、プライバシー計算、zkML、およびクロスチェーン検証において巨大な可能性を示しています。しかし、証明生成プロセスは非常に計算集約的でレイテンシが高く、産業の採用にとって最大のボトルネックとなっています。したがって、ZKハードウェアアクセラレーションはコアなエネーブラーとして浮上しています。この環境では、GPUは多様性と反復速度に優れ、ASICは究極の効率と大規模パフォーマンスを追求し、FPGAはプログラム可能性とエネルギー効率を組み合わせた柔軟な中間的立場を提供します。彼らは共に、ZKの現実世界での採用を支えるハードウェア基盤を形成しています。
ゼロ知識証明（ZK） — 次世代の暗号化およびスケーラビリティインフラストラクチャとして — ブロックチェーンのスケーリング、プライバシー計算、zkML、およびクロスチェーン検証において巨大な可能性を示しています。しかし、証明生成プロセスは非常に計算集約的でレイテンシが高く、産業の採用にとって最大のボトルネックとなっています。したがって、ZKハードウェアアクセラレーションはコアなエネーブラーとして浮上しています。この環境では、GPUは多様性と反復速度に優れ、ASICは究極の効率と大規模パフォーマンスを追求し、FPGAはプログラム可能性とエネルギー効率を組み合わせた柔軟な中間的立場を提供します。彼らは共に、ZKの現実世界での採用を支えるハードウェア基盤を形成しています。
Cysic研報：ZK ハードウェアアクセラレーションのComputeFiの道
著者：0xjacobzhao | https://linktr.ee/0xjacobzhao
零知識証明（ZK）として新しい世代の暗号化および拡張基盤インフラが、ブロックチェーンの拡張、プライバシー計算、さらにはzkML、クロスチェーン検証などの新興アプリケーションにおいて広範な潜在能力を示しています。しかし、その証明生成プロセスは計算量が膨大で、遅延が高く、産業化の最大のボトルネックとなっています。ZK ハードウェアアクセラレーションは、この背景の中で台頭してきた核心的な要素であり、ZK ハードウェアアクセラレーションの道筋において、GPUは汎用性と反復速度に優れ、ASICは極致的なエネルギー効率とスケーラビリティを追求し、FPGAは中間的な形態として柔軟なプログラマビリティと高いエネルギー効率を兼ね備えています。これら三者が共に零知識証明の実現を推進するハードウェア基盤を構成しています。
零知識証明（ZK）として新しい世代の暗号化および拡張基盤インフラが、ブロックチェーンの拡張、プライバシー計算、さらにはzkML、クロスチェーン検証などの新興アプリケーションにおいて広範な潜在能力を示しています。しかし、その証明生成プロセスは計算量が膨大で、遅延が高く、産業化の最大のボトルネックとなっています。ZK ハードウェアアクセラレーションは、この背景の中で台頭してきた核心的な要素であり、ZK ハードウェアアクセラレーションの道筋において、GPUは汎用性と反復速度に優れ、ASICは極致的なエネルギー効率とスケーラビリティを追求し、FPGAは中間的な形態として柔軟なプログラマビリティと高いエネルギー効率を兼ね備えています。これら三者が共に零知識証明の実現を推進するハードウェア基盤を構成しています。
GAIB研究報告書：AIインフラのオンチェーン金融化 — RWAiFi
0xjacobzhaoによって書かれた | https://linktr.ee/0xjacobzhao
AIが最も急成長している技術の波になるにつれて、コンピューティングパワーは新しい「通貨」と見なされ、GPUは戦略的資産に変わりつつあります。しかし、資金調達と流動性は依然として限られており、暗号金融は実際のキャッシュフローに裏打ちされた資産を必要としています。RWAのトークン化が橋渡しとして浮上しています。AIインフラは、高価値のハードウェアと予測可能なキャッシュフローを組み合わせて、非標準RWAsの最良の入り口と見なされており、GPUは短期的な実用性を提供し、ロボティクスはより長期のフロンティアを表しています。GAIBのRWAiFi（RWA + AI + DeFi）は、AIインフラ（GPUとロボティクス）× RWA × DeFiのフライホイールを駆動し、オンチェーン金融化への新しい道を紹介します。
AIが最も急成長している技術の波になるにつれて、コンピューティングパワーは新しい「通貨」と見なされ、GPUは戦略的資産に変わりつつあります。しかし、資金調達と流動性は依然として限られており、暗号金融は実際のキャッシュフローに裏打ちされた資産を必要としています。RWAのトークン化が橋渡しとして浮上しています。AIインフラは、高価値のハードウェアと予測可能なキャッシュフローを組み合わせて、非標準RWAsの最良の入り口と見なされており、GPUは短期的な実用性を提供し、ロボティクスはより長期のフロンティアを表しています。GAIBのRWAiFi（RWA + AI + DeFi）は、AIインフラ（GPUとロボティクス）× RWA × DeFiのフライホイールを駆動し、オンチェーン金融化への新しい道を紹介します。
GAIB研報：AIインフラのチェーン上金融化の道 - RWAiFi
著者：0xjacobzhao | https://linktr.ee/0xjacobzhao
AIが世界で最も急成長している技術潮流となる中、計算能力は新たな「通貨」として見なされ、GPUなどの高性能ハードウェアは徐々に戦略的資産へと進化しています。しかし、長年にわたりこのような資産の資金調達と流動性は制限されてきました。同時に、暗号金融は真のキャッシュフローを持つ優良資産の接続を急務としています。RWA（実世界資産）のチェーン上化は、伝統的金融と暗号市場を結ぶ重要な橋梁となりつつあります。AIインフラストラクチャ資産は「高価値ハードウェア + 予測可能なキャッシュフロー」の特性を持ち、一般に非標準資産RWAの最良の突破口と見なされています。その中でもGPUは最も現実的な実現可能性を持ち、ロボットはより長期的な探索方向を示しています。このような背景の中、GAIBが提案したRWAiFi（RWA + AI + DeFi）パスは、「AIインフラのチェーン上金融化の道」に新たな解決策を提供し、「AIインフラ（計算能力とロボット）x RWA x DeFi」のフライホイール効果を促進します。
AIが世界で最も急成長している技術潮流となる中、計算能力は新たな「通貨」として見なされ、GPUなどの高性能ハードウェアは徐々に戦略的資産へと進化しています。しかし、長年にわたりこのような資産の資金調達と流動性は制限されてきました。同時に、暗号金融は真のキャッシュフローを持つ優良資産の接続を急務としています。RWA（実世界資産）のチェーン上化は、伝統的金融と暗号市場を結ぶ重要な橋梁となりつつあります。AIインフラストラクチャ資産は「高価値ハードウェア + 予測可能なキャッシュフロー」の特性を持ち、一般に非標準資産RWAの最良の突破口と見なされています。その中でもGPUは最も現実的な実現可能性を持ち、ロボットはより長期的な探索方向を示しています。このような背景の中、GAIBが提案したRWAiFi（RWA + AI + DeFi）パスは、「AIインフラのチェーン上金融化の道」に新たな解決策を提供し、「AIインフラ（計算能力とロボット）x RWA x DeFi」のフライホイール効果を促進します。
フェデレーテッドラーニングから分散型エージェントネットワークへ：ChainOperaに関する分析
0xjacobzhaoによって書かれました | https://linktr.ee/0xjacobzhao
私たちの6月の報告書「暗号AIの聖杯：分散型トレーニングのフロンティア探索」では、フェデレーテッドラーニング—「制御された分散化」というパラダイムについて議論しました。これは、分散トレーニングと完全に分散したトレーニングの間に位置するものです。そのコア原則は、データをローカルに保持しながらパラメータを中央で集約することであり、特に医療や金融などのプライバシーに敏感でコンプライアンスが厳しい業界に適した設計です。
私たちの6月の報告書「暗号AIの聖杯：分散型トレーニングのフロンティア探索」では、フェデレーテッドラーニング—「制御された分散化」というパラダイムについて議論しました。これは、分散トレーニングと完全に分散したトレーニングの間に位置するものです。そのコア原則は、データをローカルに保持しながらパラメータを中央で集約することであり、特に医療や金融などのプライバシーに敏感でコンプライアンスが厳しい業界に適した設計です。
フェデレーテッドラーニングから去中心化エージェントネットワークへ：ChainOperaプロジェクトの解析
6月のレポート（Crypto AIの聖杯：分散型トレーニングの最前線の探求）では、分散トレーニングと去中心化トレーニングの間に位置する「制御された去中心化」ソリューションであるフェデレーテッドラーニング（Federated Learning）について言及しました。その核心はデータのローカル保持とパラメータの集中集約であり、医療や金融などのプライバシーとコンプライアンスのニーズを満たします。一方で、過去の複数のレポートではエージェント（Agent）ネットワークの台頭に継続的に注目してきました。その価値は、複数のエージェントによる自治と分業を通じて、複雑なタスクを協力して完了し、「大モデル」から「多エージェントエコシステム」への進化を推進することにあります。
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