Lữ Khách Web3

最近のAIの波の中でちょっと変わったことがあるんだ。
モデルや推論の力、自動化の能力についてはたくさん話すけど、実際にこれらのシステムが長期間使われる中で本当に役立つもの、つまりメモリーについてはあまり話さないんだ。
今のAIシステムは、各セッションではすごく賢いけど、その後はすべてが最初からやり直しになっちゃう。ユーザーはコンテキストを繰り返し、エージェントはプロセスを繰り返し、生成されたデータはすぐに消えちゃう。

これは新しい問題じゃなくて、長年にわたって私たちはメモリーをインフラの一部じゃなくて機能として見てきたんだ。
結果として、システムはますます複雑になるけど、短期記憶を失った存在のように動いている。存在したものを再構築するためにあまりにも多くのリソースが使われている。
面白いのは、OpenGradientはAIをより賢くすることに集中していないようなんだ。どうやら彼らは別の方向を試しているみたいで、メモリーを保存、取得、システム内のエージェント間で共有できる資産にしようとしているんだ。
モデルの問題じゃない。
コンテキストの継続的な問題なんだ。
もちろん、どんなアイデアも書面上では合理的に聞こえるよ。アダプションはアーキテクチャよりも重要で、使用はすべてのナarrativeよりも重要なんだ。もしユーザーがプロセスの自然な一部としてメモリーを生成し、使用しないなら、そのインフラ層は高価なストレージになっちゃう。
私がもっと興味を持っているのは、市場がAIにおけるメモリーの役割を過小評価している可能性だ。それが本当なら、OpenGradientは短期的なトレンドよりも構造的な問題に取り組んでいるかもしれない。
少なくとも、私の見方からすると、これは最も注目に値する部分なんだ。
#opg $OPG @OpenGradient

現在のAIの中には、少し奇妙な逆説が存在します。それは、モデルがますます強力になっているのに、ユーザーエクスペリエンスが必ずしも個別化されていないということです。あまりにも多くのシステムが、すべての人に同じ方法でサービスを提供しようとしています。

これは新しい問題ではなく、ただ名前が付けられることが少ないだけです。
長年にわたり、パーソナライズは主に集中して収集されたデータに依存してきました。ユーザーは信号を生成し、プラットフォームはその信号を所有し、価値はインフラ層に蓄積され、データの生成者には戻ってきません。システムはユーザーをより理解しているように見えますが、ユーザーは自分のデジタルプロファイルに対して、より少ないコントロールを持っています。

興味深いのは、これは単なるプライバシーの問題ではなく、価値の配分に関する問題でもあるということです。

OpenGradientは、パーソナライズに対して異なるアプローチを取っているようです。行動を予測するためにアプリケーションの層を追加するのではなく、ユーザーが自分のデータ資産に対してより多くのコントロールを持てるように、データ、モデル、そして個人の文脈が相互作用できる環境を整えています。

もちろん、アイデアと実際の使用は全く異なるものです。採用は、非集中型AIに関するすべてのナラティブよりも重要です。
私がより興味を持っているのは、ユーザーが本当に自分のデータアイデンティティを所有したいと思っているのかどうかです。これは、今後観察する価値のある部分かもしれません。残りはユーザーの行動が答えるでしょう。
#opg $OPG @OpenGradient

AIエージェントはユーザーをサポートするために存在するという一般的な仮定があるが、長く観察するにつれて別の逆説を見つけている。AIの最大の問題はユーザーエクスペリエンスにあるのではなく、むしろエージェントの運用能力にあるようだ。

長年にわたり、データは常におなじみのボトルネックだった。データが不足しているからではなく、信頼できるデータが不足しているからだ。AIシステムは、自分たちが実際には検証できないソースに基づいて決定を下し続けており、ユーザーはそれに気づかないことが多い。エージェントは選択肢がない。

現在のシステムはかなり奇妙な方法で運営されている。人間は誤差を受け入れるが、エージェントはその誤差をはるかに大きな規模で処理しなければならない。中間層が多すぎて、出所不明のデータが多すぎて、検証コストがシステムの最後に押し付けられている。

おそらく、これがOpenGradientが注目を集める理由だ。彼らは新しいAIエージェントを構築することを目指しているのではなく、エージェントが検証可能な方法でデータにアクセスし、確認するメカニズムを構築しようとしているようだ。インターフェースの問題ではなく、信頼のインフラの問題である。

もちろん、アダプションが重要な部分だ。ナラティブでもなく、ロードマップでもない。エージェントがそのようなシステムを実際に使用しなければ、全ての議論は意味を失うだろう。
私がさらに興味を持っているのは、この需要がユーザーから来るのか、それともエージェント自身から来るのかということだ。少なくとも私の視点からは、これがより観察に値する部分かもしれない。これからも追い続けるつもりだ..！
#opg $OPG @OpenGradient

今のAIにはちょっと不思議なことがあるんだ...
モデルが増えれば増えるほど、ユーザーは何が本物かを見極めるのが難しくなる。正しい情報や間違った情報という意味ではなく、検証可能かどうかという意味で本物かどうかだ。

これは何年もひっそりと存在している問題だ。AIシステムは回答を生成する力がどんどん強くなっているけど、どうやってその回答に至ったのかを証明する力はかなり弱い。信頼に基づいて築かれたものが多すぎて、検証可能性に基づいたものはあまりにも少ない。

面白いのは、大半の資金がAIをより速く、安く、または賢くすることに集中しているように見えるが、真実性に関する問いはあまり注目されていないようだ。市場は知性を生み出す能力を最適化しているように見えるが、知性を検証する能力は無視されている。

OpenGradientは、別の方向に進んでいるようだ。新しいAIモデルを追加するのではなく、AIの推論と実行プロセスの上に検証のレイヤーを置こうとしている。少なくとも私の視点から見ると、これはモデルの問題というよりはシステム設計の問題だ。

もちろん、ナラティブは採用よりも簡単だ。ユーザーは美しいアーキテクチャに関心がない、実際の価値を得られない限りは。そこが検証されるべき部分だ。
私がもっと興味を持っているのは、数年後に「Verifiable Intelligence」が追加機能ではなくデフォルトの要件になるのかどうかだ。

私はこの部分を引き続きフォローしている。#opg $OPG @OpenGradient

現在のAIブームには奇妙なことが一つあります。それは、みんながモデルの能力について多く語る一方で、AIが生成する結果が本当に信頼できるかどうかについてはほとんど誰も話さないことです。

これは新しい問題ではありませんが、AIが実際の経済活動に関与し始めると、より明らかになってきています。
今日のAIシステムは、ある種の暗黙の信頼に基づいて運営されています。ユーザーはデータを送信し、モデルが処理し、結果が返されます。内部プロセスの大部分は依然としてブラックボックスです。

興味深いのは、生成される価値が高まるにつれて、盲目的な信頼のコストも増加することです。偏り、操作、または検証できないデータはもはや技術的なエラーではなく、経済的な問題となります。

ここでOpenGradientはかなり異なる方向で登場します。AIをより強力にすることに焦点を当てるのではなく、彼らはAIの動作を検証するプロセスに暗号技術を取り入れようとしているようです。AIが先で、暗号が後ではなく、検証可能な能力がシステム内に組み込まれているということです。

これが注目すべき点かもしれません。AIがインフラとなる場合、最大のモデルを持つのは誰かという質問ではなく、相手が絶対的に信頼する必要のない結果を生み出せるのは誰かということです。

当然、アイデアとユーザーの行動は別の話です。採用は、紙の上の美しいアーキテクチャよりも重要です。
私がもっと興味をそそられるのは、市場が成熟する際に「検証可能なAI」の需要が本当に存在するのかどうかです。少なくとも私の視点から見ると、これは最も注目すべき点です。
#opg $OPG @OpenGradient

今のAI暗号通貨のナラティブにはちょっと変わったことがある。
多くのプロジェクトがモデルやエージェントについて語っているが、長く見れば見るほど、実際の価値の大部分はAIではなく、AIが使用するデータにあることがわかる。

問題は、市場がデータについて何年も語ってきたことで、データ収集システムが登場しては消え、データベースが構築されてはユーザーの流動性をすぐに失っていることだ。データは重要な資産と見なされているが、経済的ライフサイクルが明確な資産として扱われることはめったにない。

現在のシステムは、依然として慣れ親しんだロジックに従っているようだ。ユーザーがデータを提供し、プラットフォームがデータを蓄積し、最終的な価値はインフラを所有する場所に集中する。摩擦は、各側のエンジンが実際には統一されていないところにある。

面白いのは、OpenGradientがより良いAIを作ることに集中していないようだ。私がもっと興味を引かれるのは、彼らがデータを検証し、アクセスし、プログラム可能な方法で使用できるインフラ層を構築しようとしているように見えることだ。モデルの競争ではなく、データの可用性の競争だ。

もちろん、これはまだアプローチの一環に過ぎない。
技術はビルダーを感心させるかもしれないが、体験こそがユーザーを納得させ、最終的にはアダプションと使用がロードマップ上のものよりも常に重要である。

私が常に戻る部分は、OpenGradientが成功するかどうかではなく、AI暗号通貨市場が最終的にデータがAIモデルそのものよりも大きな経済的ボトルネックになり得ることを認識するかどうかだ。
少なくとも私の視点から見ると、これは最も注目すべき部分であり、残りはユーザーの行動が答えることになる。
#opg $OPG @OpenGradient

暗号通貨には繰り返しのトレンドがあって、新しい分野が現れるたびに市場はすぐにその分野の「EigenLayer」を探し始めるんだ。これは理にかなっているように思えるけど、時にはその比較が実際の問題を隠してしまうことがある。

AIに関しては、根本的な問題はモデルにあるわけではない。モデルを作る人が多すぎて、訓練に多くの資本が流れ込んでいるけど、実際にAIリソースを効果的かつ検証可能に活用する能力の方が不足している。

現在のシステムはどうもバラバラに運営されているようだ。コンピュートは一箇所にあり、モデルは別の場所に、ユーザーはさらに別のところにいる。そして資金の流れはナラティブに従いがちだけど、実際の需要は誰が合理的なコストで信頼できるサービスを提供できるかにかかっている。

そこでOpenGradientが注目されるわけだ。彼らが「AIのEigenLayer」だからではなく、AIのためのナラティブをさらに追加するのではなく、リソース、モデル、そして使用の需要の間に調整層を構築することに焦点を当てているようだ。

興味深いのは、アダプションが重要な部分であり、TVLやロードマップではないということだ。もしユーザーがこの調整層を本当に必要としないのなら、全ての話は無駄になってしまう。

私がもっと興味を持っているのは、AI市場が最終的にモデルを欠くのか、それともモデル間の協調インフラを欠くのかということだ。私はその部分をまだ見守っているけど、少なくとも私の視点からは、そこが最も注目すべき部分だと思う。#opg $OPG @OpenGradient

今、AIトークンの波にちょっと変わったことがあるんだ...
AIについて語るプロジェクトが増えれば増えるほど、日常生活で実際にAIがどう使われているかが見えづらくなってきたよ。ほとんどの話はトークン、流動性、未来への期待についてで、今現在の消費される価値とはあまり関係ないんだ。

この問題は新しいものじゃなくて、クリプトは本物の需要が証明される前にすべてを金融化することに慣れている。AIも同じ道を進んでいるように見える。構築されたモデルが多すぎて、宣伝されるインフラが多すぎるけど、誰がそれを使うためにお金を払っているのかはしばしば見落とされがちなんだ。

現在のシステムは逆説的で、AIへの資金は非常に大きいけど、データ、モデル、計算能力へのアクセスは依然として集中している。最終ユーザーは、自分が貢献した価値の部分をほとんど所有していないことが多い。
それがOpenGradientを他の多くのAIトークンとは異なるものにしている部分だ。彼らのアプローチは、AIを取引のための新しい物語にすることではなく、データ、モデル、推論を経済的な資産として結びつけるインフラ層を構築することにあるようだ。

面白いのは、実際の採用が真のテストであって、TVLでもロードマップでもないということだ。ユーザーが現れなければ、すべての設計は仮説にすぎない。
私はまだ懐疑的だけど、少なくとも私の視点から見ると、OpenGradientはAIの価値構造について問いかけていて、単にその成長物語を語るだけではないように見える。それは今後数四半期で注目すべき部分かもしれない。
#opg $OPG @OpenGradient

ここ数年、AIとブロックチェーンのナラティブには少し奇妙なことがあります。
AIをブロックチェーンに統合するプロジェクトが増えれば増えるほど、これら二つのシステム間のギャップは実際には解決されていないように思います。一方は検証性を最適化し、もう一方はデータ、モデル、そして常に変化する推論能力に基づいて運営されています。

問題は、これは新しいことではなく、AIは信頼できるデータを必要とし、ブロックチェーンは実際の需要を生み出すアプリケーションを必要としていますが、現在のシステムの大部分は二者を接続するために中間層に依存しています。
その結果、摩擦が至る所に現れ、データの出所の確認が難しく、モデルの検証も困難であり、エンドユーザーは技術の背後に興味がなく、安定したパフォーマンスの結果を望んでいるだけです。
これが私がOpenGradientに注目した理由です。彼らのアプローチは、AIをブロックチェーンに追加することではなく、AIがより信頼性の高い方法でデータおよびオンチェーンの状態とインタラクションできるインフラ層を構築することにあります。

しかし、ナラティブは結果を決定するものではなく、ユースケースこそが真のテストです。AIエージェントがそのようなシステムを利用しなければ、すべての設計は理論の域を出ません。

少なくとも私の視点から見ると、注目すべき質問は、AIがブロックチェーンを必要としているかどうかではなく、ブロックチェーンがAIのための信頼できる層になれるかどうかということです。この点を引き続き注視しています。
#opg $OPG @OpenGradient

現在のAIの波には、かなり奇妙な逆説がある。モデルが賢いと宣伝されるほど、ユーザーはそれらがどのように意思決定を行っているかを知ることが少なくなる。

これは新しい問題ではない。金融システムもそうだったし、広告アルゴリズムもそうだった。そして今、AIの番だ。重要な決定が、ユーザーが検証できない箱の中で行われている。

興味深いのは、市場の大部分がそれをパフォーマンスの対価として受け入れているように見えることだ。彼らはより速い回答を求め、より強力なモデルを求めるが、どのデータが使われているのか、推論がどのように行われているのか、結果がどのように検証できるのかを尋ねることは稀だ。

そこでOpenGradientが登場し、異なるアプローチを提供する。新しいAIモデルを構築するのではなく、推論とデータをより透明で検証可能にするための構造を作ろうとしている。少なくとも私の視点から見ると、これはモデルの設計よりも信頼の設計に関する問題だ。

もちろん、ナラティブは常に採用より簡単だ。ユーザーはしばしば利便性を検証可能性より優先するため、私はこれを完全な回答とは見なしていない。

私がもっと興味を持っているのは、市場が本当に透明性をAIの必要なインフラと見なすようになるのかどうかだ。残りはユーザーの行動が答えることになるだろう。
#opg $OPG @OpenGradient

このサイクルに関する最も一般的な誤解の一つは、皆がBTCステーキングを新しいナラティブのように見ていることだと思います。私は、暗号通貨の中で似たようなナラティブをかなり見てきました：古い概念の名前を変え、いくつかの魅力的なキーワードを追加し、市場が自らを納得させるというものです。しかし、私が気になるのは、ビットコインは本当に流動性を欠いているわけではなく、実際にはその流動性を適切に評価し、循環させ、より効果的に利用できる成熟した資本市場が不足しているように見えることです。

人々はイールドについて多く語り、ステーキングについても多く語りますが、よく見ると問題はBTCに対して数パーセントの利回りを追加することではなく、数兆ドルの価値が静止している一方で、ビットコインを金融活動により深く参加させるためのインフラがまだかなり初歩的であるということです。少なくとも私の視点からは、それこそがもっと注目に値するストーリーです。

おそらくそのため、Bedrockは別の側面で私の関心を引いています。このプロジェクトは、単なるBTCステーキングの話としてではなく、ビットコイン資本市場における資産クラスとしてビットコインにアプローチしようとしているようです。もちろん、どのナラティブも書面上では理にかなっているように聞こえますが、最終的にはその資本が実際に動くための需要が本当にあるのかという非常に古い質問に戻ります。ここは市場が答えを出すのにもう少し時間が必要だと思います。

#bedrock $BR @Bedrock

BTCFiには少し馴染みのある逆説があって、みんながビットコインをもっと効率的に活用しようと言っているけど、最終的にはほとんどのシステムが結局古い問題に戻ってしまう：トークンを発行して流動性を引き出し、その後それを維持する方法を探ること。

システムは常に同じ問題に直面しているようだ。ビットコインは希少資産だけど、行動を刺激するための報酬は時間と共に希薄化することが多い。インセンティブが十分大きいと資金はすぐに流入し、報酬が減ると去っていく。TVL（総ロック額）は増えるけど、持続可能性は必ずしもそうではない。

これがほとんどのシステムの運用方式だ。ユーザーは利益の最適化を目指し、プロトコルは成長の最適化を図る。この二つの目標は必ずしも一致するわけではない。その結果、多くのトークノミクスは新しい経済価値を生み出すのではなく、再配分のループになってしまう。

面白いのは、Bedrockが別のアプローチで問題に取り組もうとしているように見えることだ。ただBTCFiのインセンティブを増やすのではなく、エコシステム内の収益、報酬ポイント、所有権をより一貫した価値分配構造に変える方法を探っている。

もちろん、システムの設計と実際の行動は常に異なる話だ。アダプションはモデルより重要で、使用はTVLより重要だ。

私がもっと興味を持っているのは、BTCFiが最終的にトークノミクスの問題を解決できるかどうかだ。少なくとも私の視点から見ると、ここが最も注目すべき点だ。
#bedrock $BR @Bedrock

クリプトには興味深い逆説があるんだ...
BTCは市場で最も大きな担保資産だけど、よく見ると、BTCを中心にした信用市場はその持つ資本の規模に比べて成長が遅れているんだ。

何年も、業界は「ビットコインの流動性を活性化する」ことについて語り続けてきた。システムは現れては消え、ナラティブは常に変わっているけど、ほとんどのBTCは静止しているか、いつもの利回りを生むループに入れられている。

それを考えると、問題はおそらく利回りにはなかったんだ。
問題は信用にある。
成熟した金融システムは価値のある資産だけでなく、その資本を最も効率的に需要があるところに届ける能力が必要なんだ。
現在の貸付プロトコルは、過剰担保モデルに基づいていることが多い。これはシステムリスクを減らすのに役立つけど、資本の利用効率をかなり制限してしまう。あまりにも多くのBTCが、プロトコルを悪いシナリオから守るためだけにロックされている。

BedrockのLending Vaultは、別のアプローチを試みているようだ。新しいAPYの源を作るのではなく、BTCをより明確な信用構造の中で配分可能な資本に変える方法を探しているんだ。
もちろん、アイデアは実行よりも簡単だ。TVLはインセンティブによって促進されるかもしれないけど、借りたいという需要、実際の資本の回転、報酬が減った時に運営を維持する能力が注目すべきものだ。

もしBTCの信用市場が本当に形成されるなら、その価値はビットコインの資本の流れをどのように変えるかにあるかもしれない。少なくとも、私の目にはこれが今後注目すべき部分だ。
#bedrock $BR @Bedrock

BTCFi市場には少し奇妙なことがあります。
各サイクルごとにビットコインの新しいプロダクトが登場しますが、流動性は依然として分散しています。ユーザーはプロトコル間を移動し、資金はチェーン間を移動しますが、ビットコイン自体は本当に接続された資産クラスになることはめったにありません。
これは何年も静かに存在する問題です。

システムは通常、さらなる利回りを生み出すことに集中しています。彼らはAPYで競争し、インセンティブを追加しますが、報酬が減ると資金も離れていきます。

興味深いことに、ネットワーク効果はほとんど築かれていないようです。
少なくとも私の見方では、BedrockはuniBTCとは異なる方向に進んでいるようです。ビットコインにさらなる利回りを売るのではなく、uniBTCを複数のエコシステムで同時に存在できる流動性のレイヤーに変えようとしています。

私がさらに興味を惹かれるのは、その背後にあるロジックです。金融におけるネットワーク効果は通常、技術からではなく、ますます多くの側が同じ資産を使用する理由があるから生まれます。
もちろん、複数の場所に存在することは、実際の採用を意味するわけではありません。TVLは促進されることができますが、使用行動はより難しいです。
それが私が常に戻ってくる部分であり、uniBTCがどれほど大きいかではなく、ユーザーがそれをデフォルトの流動性レイヤーとして見るようになるかどうかです。
私はこの部分を引き続き監視しています。

#bedrock $BR @Bedrock

みんながAPYについて話してる。
市場はステーキングのリターンに夢中だった。
高い利回りを提供するところが資金を引き寄せる。
でも、そのゲームは徐々に飽和状態になってきてる。
本当の問題は、数パーセントの利回りを追加で得ることじゃない。
ビットコインの活用効率...
流動性の回転能力...
ビットコインを受動的な資産からフレキシブルに配分できる資産に変えること。
市場はBedrockをリステーキングのプロトコルとして見ている。
でも、Bedrockは実際にはビットコインの資本調整レイヤーを構築しているかもしれない。
これが私が考えるべきだと思う部分だ。
いくつかの注目すべきシグナル:
uniBTCがビットコインのDeFi参加方法を変えている
単なるリステーキングではなくBTCFiに強く集中
さまざまなエコシステムに拡張
流動性を中心に製品設計
ビットコインの上にいくつかのユーティリティレイヤーを構築

私はBedrockが勝ったとはまだ信じていない。
でも、私がこのプロジェクトを追い続ける理由は、彼らがAPYが競争優位性にならない世界の準備をしているように見えるからだ。
その時、勝者は資金の流れをコントロールできる者になるかもしれない。
より広い接続で、クリプトはトークン発行のレースから資本効率の最適化のレースに移行している。
資産は保持によって評価されるのではなく...
再利用できる能力によって評価される。
これは私の個人的な仮説に過ぎないが、今日市場が買っているものは、Bedrockが実際に成長するものではないかもしれない。
単なるリステーキングのプロトコルではない。
単純に利回りを生み出すツールではない。
次のBTCFi時代の資本調整インフラストラクチャーのレイヤーになるかもしれない。
#bedrock $BR @Bedrock