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#opg $OPG
AIに待ち時間を生む“見えないコスト”

AIインフラに関する議論は、より高速なモデルや計算能力の増強にばかり目が向けられがちです。けれども、仕事がすでに終わった後に発生する待機時間については、ほとんど注目されません。検証は信頼を生みますが、必ずしも実行を遅らせる必要はありません。AIワークロードが拡大するにつれ、不必要な待ち時間を減らすことは、ハードウェアを追加することと同じくらい価値のある取り組みになり得ます。

OpenGradientは、それらの責務を分離します。推論ノードはリクエストを直ちに実行し、一方で証明はネットワークによって非同期に検証・決済されます。これは単なるレイテンシーの話ではありません。インフラの振る舞いが変わります。信頼レイヤーがすでに起きた内容を検証している間も実行は継続し、計算リソースは決済待ちに費やす時間を減らして、リクエスト処理により多くの時間を割けるようになります。

経済的な影響は見落とされがちです。AIの容量を増やすには通常、より多くのハードウェアへの投資が必要になりますが、需要が増えるほどコストは高くなります。ハードウェアの稼働率を改善することは、実効容量を増やすより安価な方法になりやすいのです。非同期の証明決済は追加の計算を生みません。既存のインフラが利用可能な時間のより多くを有益な作業に充てるのに役立ちつつ、各推論の監査可能な記録は維持できます。

もちろん、遅延した検証がすべてのワークロードに適しているわけではありません。即時の最終確定を必要とするアプリケーションは、同期的な確認を好む可能性があります。優位性が生きるのは、実行速度・検証・信頼が、継続的な需要のもとでバランスを保てる場合だけです。

AIは何年も、大きなモデルやより速いチップで競い合ってきました。次のインフラ競争は、既にある計算能力をネットワークがどれだけ効率的に使うかに、同じくらい左右されるかもしれません。

出典：OpenGradient コンセンサス ドキュメント、オンチェーン 推論ドキュメント & Inference Facilitator GitHub。金融アドバイスではありません。自己調査（DYOR）。@OpenGradient

#opg $OPG
インターネットはコンテンツではなく「回答」に報酬を与えるとしたら？

インターネットの歴史の大半では、ルールはシンプルでした。答えが欲しければ、誰かが先にコンテンツを公開しなければならない。だから、私たちは数十億ページ、動画、スレッド、チュートリアルを生み出してきました。答えはどこかにすでに存在していて、あとはそれを見つけるだけだったのです。

週末の一部を使って、実際に何がそれらを分けているのかを理解するために、AIインフラのプロジェクトを比較しました。OpenGradientのドキュメントを読むことで、見方が変わりました。ネットワークが、より多くのコンテンツを作り出そうとしているようには感じませんでした。別のアイデアを探っているように思えたのです。つまり、「情報を先に公開すること」よりも、「検証済みの回答」が価値を持つとしたらどうなるのか？　回答を生成し、検証し、必要なときに要求どおりに届けられるなら、インターネットの昔のワークフローは別物に見えてきます。

それは価値が生まれる場所も変えます。記事は、人々がクリックすると注目を集めます。推論ネットワークは、人々がそれを使うことで価値を得ます。ビルダーは、モデルを公開して発見されるのを待つだけではありません。現実の要求を解決し続けるモデルは、$OPG で検証済みの推論を生成し続けます。可視性だけよりも、繰り返し役に立つことの方が強いシグナルになるのです。

コンテンツは消えません。AIが推論するためには、知識はまだ存在していなければなりません。ただし関係性は変わります。コンテンツは土台になり、検証済みの推論が、人々が毎日やり取りするサービスになるのです。

私はドキュメントを読み終えて、AIモデルのことを考えるよりも、インターネットそのもののことを考えるようになりました。私たちは何十年も「最初に公開する人」を報いることに力を注いできました。OpenGradientのようなネットワークが本当に普及すれば、次の競争上の優位は、もっと多くのコンテンツを作ることではないかもしれません。必要としている人のタイミングで、最も信頼できる答えを届けることになるのかもしれません。

NFA. DYOR. @OpenGradient

#opg $OPG
OpenGradientはAIにおける持久戦を時代遅れにするかもしれない

AIの話が出ると、ほとんどの人が同じ話を聞く。もっとチップ、もっとコンピュート、より大きなクラスター、より大きな予算。しばらくすると、競争するためには次の人よりも多くのお金を使うしかないように感じてくる。

今週、OpenGradientの分散推論のドキュメントを掘り下げる時間を持ったが、一つのことがずっと気になっている。ほとんどのAIシステムは、知能は少数の場所にある大量のコンピュートから来る必要があると仮定している。より良いモデルが欲しい場合、通常の答えは簡単だ：より大きなものを構築することだ。

私がOpenGradientに引き戻される理由は、それがその仮定から始まらないことだ。分散推論を通じて、人々は自分のコンピュートを持ち寄り、ネットワーク全体でワークロードを運営するのを助けることができる。すべてのリソースを一か所に集めようとするのではなく、ネットワークはすでに多くの異なる場所でアイドル状態にあるリソースを活用しようとしている。

そこで持久戦の比較が私にとって意味を持ち始める。持久戦では、より深いリソースを持つ側が他のすべてを耐え抜こうとする。しかし、知能がさまざまな場所からのコンピュートを調整することで生み出されることができるなら、質問は変わり始める。誰が最も大きなリソースの山を所有しているかではなく、誰がすでに利用可能なものをより良く活用できるかに関するものになる。

それは突然スケールの利点を取り除くわけではない。もしかしたら、これらのすべてが機能しないかもしれない。しかし、私たちが間違ったことを測定しているのではないかと考えさせられる。もしかしたら、AIにおける最大の利点は、より多くのリソースを持つことではなく、それらを未使用のままにすることが少ないことかもしれない。

それが$OPG というアイデアに結びつく理由でもある。分散システムは、十分な参加者がリソースを提供し続けるときにのみ機能する。アイドル状態のコンピュートをより良く活用することが目的なら、調整レイヤーはコンピュート自体と同じくらい重要になる。

奇妙なことに、OpenGradientは本当により大きなコンピュートの山を構築する方法を尋ねているわけではない。

既に持っている山が無駄にされていないかどうかを尋ねているのだ。

NFA.DYOR. @OpenGradient

#opg $OPG
OpenGradientは初のインテリジェンストレードルートを作成するかもしれない

OpenGradientについて読むほど、トレードルートのことを考えてしまう。最初は比較するのが奇妙に思える。しかし、次第に意味を持ってくる。シルクロードは物が動かなければ存在しなかった。インターネットは情報が瞬時に動くことで価値を持つようになった。最近、AIが同じことの新しいバージョン、つまりインテリジェンスを生み出すのではないかと考えている。

ほとんどの人はモデルに集中する。なぜなら、それが私たちが見る部分だからだ。質問し、答えを得る。しかし、すべての答えは私たちのもとに届く前に何かが起こることに依存している。計算はどこかで行われなければならない。インテリジェンスは、提供される前に生成されなければならない。

OpenGradientはそのレイヤーに私を引き寄せ続ける。単一のプロバイダーに頼るのではなく、ネットワークは分散推論を使用する。インテリジェンスは、1つの場所から来るのではなく、異なる参加者の間で生成されることができる。トレードルートは供給と需要をつなぐことで価値を持つようになった。OpenGradientを見るほど、インテリジェンス自体のために似たようなことをしようとしている気がする。

次に信頼について考えた。トレードルートは、人々が受け取るものを信頼するときにのみ機能する。もしインテリジェンスが複数の参加者の間で生成されるなら、計算が正しく行われたことをどうやって知るのか？OpenGradientは、TEEや暗号証明などの技術を通じて出力を検証可能にすることに焦点を当てている。

同じ思考が私を$OPG に戻す。すべてのトレードルートは、参加者間で価値が移動することを可能にするインフラに依存している。推論、検証、経済活動がネットワークを流れ続けるなら、そのインフラは単にルートを支えるだけでなく、ルートそのものの一部になる。

もしかしたら、これらのことは何も起こらないかもしれない。

インターネットは情報を動かす。

私は、インテリジェンスが同じように動き始めたらどうなるのかを考え続けている。

NFA. DYOR.
@OpenGradient

#opg $OPG オープングラデーションが人間の意思決定をどう変えるか

ほとんどのAIに関する議論は仕事に焦点を当てていますが、私はもっと小さなこと、つまり「選択」について考えてしまいます。

数年前、人々は電話番号を暗記していました。今日、私たちのほとんどはそうではありません。GPSがナビゲーションを処理し、アルゴリズムがフィードに表示されるものを決定します。このパターンはお馴染みです。ツールが十分に便利になると、私たちは自分で作業の一部を行うのをやめます。

それが私がオープングラデーションに戻ってくる理由の一つです。このプロジェクトは単にモデルを構築するだけではありません。デジタルツイン、MemSyncによる持続的なメモリ、インタラクションを通じて文脈を保持するAIシステムを探求しています。これらのシステムがより能力を持つようになるほど、推薦や判断、日常の意思決定に頼るのが容易になります。

今週、エコシステムを振り返ってみて、別のことを考えました。最も便利な答えが常に利用可能な場合、何が起こるのでしょうか？心理学者はすでに「認知オフローディング」という用語を使って、人々がメンタルタスクを外部ツールにシフトする様子を説明しています。私たちはすでに計算機、検索エンジン、ナビゲーションアプリでそれを行っています。AIは単にこの傾向をさらに進めるかもしれません。

興味深いのは、便利さが複合的に作用することです。好みを記憶し、習慣を理解し、時間を超えて文脈を保持するデジタルツインは、単に質問に答えるだけではありません。徐々に、すべての意思決定をゼロから始めるよりも、相談する方が容易になります。これがオープングラデーションを私にとって異なるものに感じさせるポイントです。持続的なメモリ、文脈、継続性の組み合わせは、より良い答えを得ることだけでなく、そもそも意思決定に必要な労力を減らすことに関わっています。

それが私が$OPG を異なる視点で見る理由の一つです。意思決定は活動を生み出します。人々がデジタルツインに推薦、判断、日々の選択を頼るようになるほど、エコシステム内でその関係を支えるインタラクションが増えます。

もしかしたら、これらのことは何も起こらないかもしれません。

しかし、私は最大のAIの変化が機械がより多くの仕事をするかどうかではないと思います。

私は、人間が少しずつ自分で意思決定をするのをやめるかどうかだと思います。

NFA。DYOR。
@OpenGradient

#opg $OPG
AIはバランスシートを持てるのか？
最近、いくつかのAIエージェントエコシステムを探っていると、ひとつの疑問が頭から離れなくなった。みんなAIが何をできるかについては話すけど、AIが何を所有できるかについてはほとんど誰も話さない。OpenGradientのデジタルツインとエージェントコマースの方向性を見れば見るほど、その疑問が繰り返し浮かんでくる。
ほとんどのソフトウェアはツールのように振る舞う。タスクを実行して停止する。OpenGradientは私を異なるメンタルモデルへと押し進めている。デジタルツインはMemSyncを通じてコンテキストを保持し、セッションを超えてインタラクションし、時間をかけて経済活動に参加できる。しばらくすると、私はそれらをソフトウェアとして考えるのをやめ、経済的参加者のように考え始める。
それが最初にバランスシートについて考え始めた理由だ。ビジネスは資産、負債、収益、そして費用を持っている。なぜなら、彼らは経済に参加しているからだ。もしデジタルツインが最終的にサービスの支払いを行い、収入を生み出し、価値を保存し、他のエージェントと活動を調整するなら、その境界線は曖昧になってくる。記憶、評判、そして蓄積された専門知識は、最終的にはそれ自体が資産となる可能性がある。法的にはそうではないが、経済的には。
今週、私はOpenGradientのデジタルツインとエージェントコマースの概念を再度見直し、基盤となるインフラに気づいた。参加、調整、ユーティリティはサイドフィーチャーではない。それらはデザインの一部だ。ネットワークは単にインテリジェンスに焦点を当てているのではなく、永続的なエンティティ間のインタラクションを可能にすることに焦点を当てている。
もしそうなれば、次の競争の波は、よりスマートなAIを構築することの上ではなく、最も生産的なAIエンティティを所有することに関するものかもしれない。それが私が$OPG に戻る理由の一つだ。もしデジタルツインが能動的な経済参加者となるなら、彼らの活動、決済、そしてインセンティブは同じエコシステムを通じて流れる。その時点で、私はAIが価値を創造できるかどうかについて考えるのではなく、その価値がどのように測定されるかについて考えるようになる。
まだ早い。
奇妙なのは、AIが人々がAIとは何であるかに合意する前にバランスシートを持つ可能性があることだ。
NFA. DYOR.
@OpenGradient

#opg $OPG
AIワーカーは誰のもの？

ほとんどのAIに関する会話は同じところに行き着くようです。人々はどの仕事が自動化されるのか、どの業界が最初に変わるのか、そしてAIが労働者を置き換えるのかについて議論します。OpenGradientについて読むほど、私は別のことを考えざるを得なくなります。

働いているAIは誰のものなのでしょうか？

デジタルツインは良い例です。デジタルツインとMemSyncについて読むほど、それらは機能というより資産のように感じます。ほとんどのAIツールは、開くたびにゼロから始まります。これらはコンテキストを保持し、メモリを保持し、セッションをリセットするのではなく、対話を続けるように設計されています。

いくつかのAIエージェントエコシステムを見てきましたが、ほとんどはまだソフトウェアのように感じます。OpenGradientは、時間をかけて運用を続けられる持続的なデジタルエンティティに近いと感じます。それが私にとっての問いを変えます。AIが研究、サポート、分析、またはその他の繰り返し可能なタスクを処理し始めた場合、能力だけが重要なわけではありません。所有権も重要です。

それが私が$OPG に注目し続ける理由の一つです。デジタルツインがネットワーク上でアクティブな参加者になると、その活動、調整、決済はすべて同じインフラストラクチャレイヤーに依存します。価値は単一のアプリケーションに結びついていません。継続的なAI参加を中心に設計されたシステムに結びついています。

まだ早い段階で、もしかしたらこれが人々の期待通りに進展しないかもしれません。しかし、AIエージェントを見つめる時間が長くなるほど、私は置き換えの議論に興味がなくなってきます。

私は所有権に戻ってきます。

NFA。DYOR。
@OpenGradient #opg $OPG

#opg $OPG
AIが信用スコアを必要としたらどうなる？

最近、AIに欠けているものについて考え続けています。モデルは数ヶ月ごとに賢くなっていますが、知性だけでは信頼を生み出すことはできません。信用スコアは未来を完璧に予測するから価値があるのではなく、時間の経過とともに行動を記録するから価値があるのです。AIにはまだそのような相当物がありません。

人間にはすでにこのためのシステムがあります。銀行は信用スコアを使用し、フリーランサーはレビューを構築し、企業は評判に依存しています。信頼するかどうかを決めるとき、私たちは通常、その人の生の能力よりも彼らの歴史を重視します。

AIエージェントは、今日素晴らしい結果を出し、明日はひどい結果を出すことができます。ほとんどのユーザーは、出力が修正されたかどうか、またはそのエージェントが数百の以前のインタラクションでどれだけ信頼できたかを確認する簡単な方法がありません。知性は存在しますが、検証可能な評判はまだ欠けています。

OpenGradientは、検証可能な推論、証明、そして証明書に基づいてネットワークが構築されているため、私のノートに何度も登場します。すべてのインタラクションは単なる出力ではなく、検証できる記録を作成します。

デジタルツインとAIエージェントは毎月より便利になっていますが、便利さだけでは十分ではありません。他のエージェント、アプリケーション、そしてユーザーは、彼らを信頼する理由が必要です。検証された行動の長い歴史は、単一の印象的な応答よりもはるかに価値があります。評判がフィルターになります。

ここで私は$OPG との関連を見出します。このトークンはすでに推論の支払い、検証、ネットワーク活動の中心に位置しています。AIの評判が現実の経済的レイヤーになるなら、その評判を記録し検証するインフラも価値があるでしょう。

私は、最大のAIレースが誰が最も賢いモデルを構築するかについてではないと思います。

私は、誰が最も信頼されるモデルを構築するかについてだと思います。

NFA。DYOR。
@OpenGradient #opg $OPG

#opg $OPG
AIの難しい部分はモデルを構築することではないかもしれません。

AIの会話は通常、より良いモデルを作成することに焦点を当てています。より大きなモデル。より賢いモデル。より速いモデル。

私の注意を引くのは、別のことです。

OpenGradientは既に100人以上の開発者と2,000以上のデプロイされたモデルを持っています。その数は、モデルの構築がもはやボトルネックではないという一般的な仮定を疑問視するには十分です。

モデルは実際に誰かが使用するときにのみ価値を持ちます。発見され、アプリケーションに統合され、需要を生み出さなければなりません。何かを作成することと、人々にそれを使わせることはまったく異なる問題です。

クリプトも似たようなことを経験しました。トークンのローンチは簡単になりました。注目を集め、流動性を確保し、実際の使用を得ることははるかに困難でした。ほとんどのプロジェクトは、ローンチできなかったから失敗したのではありません。誰もその後現れなかったから失敗したのです。

それが私が$OPG に目を光らせている理由の一つです。モデルが増えれば増えるほど、開発者、アプリケーション、ユーザーをつなぐインフラストラクチャの重要性が増します。

課題は知性を創造することではないかもしれません。

課題は、それに対する需要を創造することかもしれません。

NFA。DYOR。
@OpenGradient #opg $OPG

#opg $OPG

OpenGradientが分散型AIに対する私の考え方を変える理由

私は、自分の頭の中に分散型AIの間違ったイメージを抱えていたことに気づきました。誰かが「オンチェーンAI」と言うと、私は自動的にすべてのバリデーターが同じ作業を行い、同じ結果に達することを想像します。これは、私たちのほとんどがブロックチェーンについて考える方法です。

その後、OpenGradientのドキュメントを読んでいると、私の心に残る一文に出くわします：すべてのバリデーターに独立してモデル推論を再実行させるのは非現実的です。

面白いのは、私がそれを読んだ瞬間に真実だと知っていることです。

AIの推論は通常のブロックチェーン取引ではありません。GPU、専門的なハードウェア、そしてウォレット間でトークンを移動させるよりもはるかに多くの計算が必要です。それでも、私は完全に異なる問題に古いブロックチェーンの仮定を適用している自分に気づきます。

だからこそ、OpenGradientは私にとって際立っています。ネットワークは、全員を同じ役割に強制しようとはしません。推論ノードが計算を処理し、フルノードがその後に確認します。ネットワークの異なる部分が異なる仕事を行います。

数年前、私はそれを妥協と呼んでいたかもしれません。

今日は、それが常識のように感じます。

その規模は、そのアイデアを無視しにくくします。すでに200万件以上の検証可能な推論が処理され、50万件を超えるzkML証明およびTEEの証明が行われています。その時点で、これは理論のように感じられなくなり、人々が積極的に使用しているインフラストラクチャのように見え始めます。

ここで$OPG が私にとってさらに意味を持つようになります。私は個々のAIモデルについて考える時間が少なくなり、それらの下にあるシステムについて考える時間が増えています。AIが成長し続けるなら、大量の重複計算を強制せずに結果を証明できるネットワークはますます価値が高まります。

OpenGradientは私のAIに対する疑問を投げかけません。

それは、私が何年も受け入れてきたブロックチェーンの仮定、すなわち「全員が常に同じ作業をする必要がある」ということに疑問を投げかけます。

NFA。DYOR。
@OpenGradient #opg $OPG

#opg $OPG
x402の最も面白い部分は、支払いではなく、それが取り除くものです。

x402を見るとき、最初に支払いを考えるわけではありません。ウォレット、ステーブルコイン、取引はすべてシステムの一部ですが、それが私の注意を引くわけではありません。私が興味を持っているのは、ユーザーとデジタルリソースの間にある摩擦の量です。インターネットは情報を見つけるのを簡単にします。その情報にアクセスするために数セント支払うことがしばしば複雑な部分です。アカウント、サブスクリプション、APIキー、請求システム、チェックアウトフローなどが、誰かが使おうとしているものに到達する前に追加されます。

x402はそのフローを変えます。サーバーは価格を設定し、支払いを受け取り、オンチェーンで検証し、同じインタラクションの一部として要求されたリソースを返します。支払いはインターネットに巻き込まれた別のプロセスのように感じるのではなく、要求そのものの一部のように感じ始めます。

だからこそ、私はx402を支払いプロトコルというよりインフラとして見ています。目立つ部分は取引ではありません。それは取引の周りにあるすべてを取り除くことです。

オープングラデーションが私にとって興味深いのも同じアイデアです。オープングラデーションはTEE検証済み推論に焦点を当てていますが、検証された推論はまだ実用的にアクセスする方法が必要です。すべてのリクエストの周りに別の支払いレイヤーを構築する代わりに、オープングラデーションはx402を使用して、支払いと推論が同じワークフロー内で行われるようにします。その結果、ソフトウェアがサービスをリクエストし、支払い、検証可能な結果を受け取り、間に不必要なステップなしで次に進むことができるシステムが生まれます。

だからこそ、私は$OPG にも注目しています。多くのAIの議論はモデルに焦点を当てていますが、私はそれらのモデルにアクセスし、検証し、支払うことを可能にするインフラにもっと注意を払っています。AIエージェントがより一般的になると、これらのインタラクションから摩擦を取り除くシステムは、知性そのものと同じくらい重要になるかもしれません。

NFA。DYOR。
@OpenGradient $OPG #OPG

#bedrock $BR
ホワイトペーパーがシステムを説明します。Bedrockでそれを検証できます。

暗号業界では透明性について多くの時間を費やしています。ホワイトペーパーはプロトコルがどのように機能するかを説明します。ドキュメントはシステムの構造を説明します。チームはアップデート、ダッシュボード、レポートを公開します。それらはすべて役に立ちますが、私は会話が単なる透明性を超えて進んでいると思います。より多くの人々が検証を求めています。何かが真実であると言われることと、自分自身でそれを確認できることには違いがあります。

その違いは、準備金、担保、リスクが会話に入るときにさらに重要になります。小売ユーザーはホワイトペーパーのすべてのページを読むわけではなく、機関は約束だけに基づいて資本を割り当てることはありません。彼らは異なるアプローチを取りますが、結局は同じ質問にたどり着きます：このうちのどれだけが独立して検証できるのか？

それが、ChainlinkのProof of Reserve統合が私にとって際立っている理由の一つです。uniBTCのエクスプロイトの後、準備金の裏付けは、発表、アップデート、または信頼ベースの保証に完全に依存せずに、オンチェーンで確認できます。情報は単に入手可能なだけでなく、検証可能です。私にとって、それは意味のある違いです。なぜなら、検証はユーザーが仮定を自分でテストできるようにするからです。

@Bedrock に関するほとんどの会話は、BTCFiの成長、報酬、または利回りの機会に焦点を当てています。それらは通常、最も気付きやすいものです。私はその下にあるインフラストラクチャに注意を払い続けています。ユーザーが重要な仮定が実際に持続しているかどうかを確認できるシステムです。何かを検証する能力は、人々が難しい質問をし始めたときに最も価値があることが多いです。

同じアイデアが$BR についての私の考え方を形作ります。ガバナンスは、検証可能なインフラストラクチャを中心に構築されたエコシステムに関連付けられると、より意味を持ちます。インセンティブは参加を引き寄せることができますが、その参加が持続するかどうかには信頼性が大きな役割を果たします。

透明性は価値があります。しかし、透明性は人々に何を見なければならないかを伝えます。検証は彼らに自分で確認する方法を与えます。DYOR.

#bedrock $BR

ベッドロックの本当のテストは、エクスプロイトの後に始まった

誰でもウォレットアドレスをブロックチェーンエクスプローラーにペーストすれば、残高、送金、トークンの動き、取引履歴を数秒で確認できます。それが透明性です。しかし、それが信頼と同じだとは思いません。公開の可視性は何が起こったかを教えてくれますが、プロトコルがどれだけ頑丈か、リスクが適切に管理されているか、何かがうまくいかなくなったときにユーザーが保護されるかどうかは教えてくれません。

だから、私はプロトコルが圧力の下でどのように反応するかにより注意を払っています。すべてがうまくいっているときのパフォーマンスよりも、ユーザーが突然システムに疑問を持つ理由ができたときの方が重要です。そこが信頼が強化されるか、消え始めるかの境目です。

uniBTCのエクスプロイトは公開されています。誰でもそれが起こったことを見ることができます。私が興味を持っているのは、その後に続くすべてのことです。ユーザーは補償されます。Chainlinkの準備証明を通じて準備確認が強化されます。セキュリティが会話の中でより大きな部分になります。私にとって、そういった行動は、TVLの数字でいっぱいのダッシュボードよりもプロトコルについて多くを語ります。

ほとんどの人は$BR を報酬、ガバナンス、またはBTCFiの成長のレンズを通して見ています。私も信頼がその会話に含まれるべきだと思います。プロトコルは流動性を引き寄せ、製品を立ち上げ、インセンティブを作成できますが、信頼があるかどうかが、問題が発生した後にユーザーが残るかどうかを決定します。ユーティリティは重要ですが、ユーザーは長期的な価値を生み出す前にシステムに対する信頼が必要です。

公共のブロックチェーンは、私たちに無料で透明性を提供します。信頼はまだ得る必要がある部分です。そして、信頼を得ることは、公共の元帳にデータを公開するよりも通常ははるかに難しいのです。

NFA。DYOR。@Bedrock #bedrock $BR

#bedrock $BR

トリプルディジットAPYを追い求めるのは罠で、なぜBedrockが違うと感じるのか

数年前、80%、100%、あるいはそれ以上のAPYを提供するプロトコルを見たら、すぐにその参加方法を知りたくなった。高い数字はより良いチャンスを意味すると思っていた。少なくとも、自分にはそう言い聞かせていた。

振り返ってみると、収益を比較することに多くの時間を費やし、実際にその収益がどこから来ているのかを考える時間が足りなかった。

これが暗号通貨で最も簡単に犯しがちなミスの一つだと思う。

ウォレットの残高が上がり、トークンが増えていくと、進展しているように感じる。でも、余分なトークンは自動的に余分な価値を意味するわけではない。もしエミッションが拡大し続け、インセンティブが実際の経済活動によってサポートされていなければ、見出しのAPYがシステム全体で最も魅力的な部分になることがある。

ある時点で、私は最初にパーセンテージに対する関心を失った。もっと重要になった質問は、そもそもその収益が意味を持つのかということだった。

そこでBedrockが私の注意を引いた。

目的はビットコインから可能な限り高いリターンを引き出すことではないようだ。焦点は、BTCそのものへのエクスポージャーを維持しながらBTCを生産的にすることだ。それは非常に異なる目標だ。

uniBTCのような資産は、常にトークン残高が増加することを前提に設計されていない。残高は同じままで、そのポジションによって表される価値が時間と共に変わることがある。私にとって、それは毎日より多くのトークンを得ている感覚を作り出すシステムとは非常に異なる。

veBRを見ていると、似たような考えに気づいた。多くのファーミングモデルは、資本を最も早く動かす人に報酬を与える。このアプローチは、エコシステム内での長期的な参加により重点を置いているように見える。

だからこそ、見出しのAPYは以前のように私を感心させないのかもしれない。

今私が最初に尋ねる質問はシンプルだ：

誰がその収益を支払っているのか？

なぜなら、もしその答えがわからなければ、パーセンテージはあまり意味を持たないからだ。

NFA。DYOR。@Bedrock #bedrock $BR

#bedrock $BR I
DeFiを利用するよりも管理に多くの時間を費やす

最近ウォレットを開いて、奇妙なことに気づきました。資産は覚えていましたが、なぜそれらのいくつかがそこにあるのかすぐには思い出せませんでした。一つのポジションは、数週間使っていなかったチェーンにありました。別のものは数ヶ月前のブリッジ取引によって存在していました。資産自体には問題はありませんでした。ただ、次に何をするかを決めるよりも、自分の足取りを追いかけることに多くの時間を使っていました。

多くのDeFiの複雑さは、ポジションに入った後に現れます。機会を見つけることは、もはや難しい部分ではありません。すべてを追跡することが難しいのです。別のチェーン、別のウォレット、いくつかの承認、ブリッジ、そして最初のプロトコルに接続された別のプロトコル。最終的には、目的地を考えるのと同じくらい、ルートを管理するのに時間を使っています。

Bedrockは、すでに存在する問題にアプローチしているので興味深いです。機会の不足ではなく、シンプルさの不足です。brBTCのような製品は、単一の資産を通じて複数の利回り機会にアクセスできるように設計されており、条件が変わるたびに異なるエコシステム間で資本を常に移動させる必要を減らします。基礎となるプロトコルは依然として存在しますが、ユーザーはすべてのレイヤーに直接インタラクトする必要はありません。

私がクリプトにいる時間が長くなるほど、シンプルさが過小評価されていると思います。人々はより良いインフラ、より高い利回り、新しい技術について話します。しかし、時には最も役立つ改善は、ユーザーと機会の間にある決定の数を減らすことです。
業界はより多くのオプションを作り続けています。勝つプロジェクトは、それらのオプションを使いやすくするものかもしれません。
NFA。DYOR。

@Bedrock #bedrock $BR

#bedrock $BR

複雑なブリッジやガス代に疲れた？Bedrock ($BR ) がワンクリックで流動的なステーキングを再定義！

もうガス代がDeFiで一番うっとおしい部分だとは思わない。

私にとっては、ステップの数だ。

戦略を見つける。そして資産をブリッジする必要があることに気づく。ネットワークを切り替える。契約を承認する。ドキュメントを読む。最初のプロトコルが別のプロトコルに依存しているから、さらに3つのタブを開く。

すべてが準備できる頃には、半分の興奮が消えてしまう。

だからこそ、Bedrockが私の目に留まったのかもしれない。

彼らのBTCとETH製品がどのように機能するかを調べていると、背景に押し込まれる複雑さの多さに気づいた。預け入れると、uniBTCやuniETHのような資産を受け取り、Bedrockが裏で異なる利回りレイヤーへの接続を処理してくれる。

違いを感じるのは、この製品が「より多くのクリックでより多くの利回り」を売っているわけではないということだ。

決定を少なく売っているのだ。

どのプロトコルを使うべきかを考える時間が少なくて済む。

正しいチェーンにいるのかどうかを考える時間が少なくて済む。

すでに存在する機会にアクセスするためだけに資産を移動させる時間が少なくて済む。

これが暗号の中で最もエキサイティングなストーリーではないかもしれない。

でも正直、シンプルさは過小評価されていると思う。

多くの人が大衆の採用にはより良い技術が必要だと言う。

私は、もしかしたら単にステップが少なくて済むだけかもしれないと思い始めている。

NFA. DYOR.

@Bedrock $BR

#genius $GENIUS

天才ターミナルのペイウォール：$GENIUS をガバナンストークンではなくソフトウェアライセンスと見る理由

数日前、アプリのサブスクリプション料金を支払っているとき、ふと思いついたことがある。

毎月、何も考えずにいくつかのサブスクリプションの料金を支払っている。

所有権が欲しいからではない。

投票権が得られるからではない。

製品がより便利になるから支払っている。

その同じ考えが、Genius Terminalを使用しているときに戻ってきた。

暗号通貨では、ほとんどすべてのトークンがガバナンストークンとラベル付けされる。人々は同じ話を何度も繰り返す。トークンを保持する。提案に投票する。ガバナンスに参加する。

トークンを保持する。

提案に投票する。

ガバナンスに参加する。

まあ、それは妥当だ。

私も以前は$GENIUS について同じことを考えていた。

ただのガバナンストークンだと思っていた。

しかし、なぜ人々が実際にGENIUSを保持しているのかを知ったとき、物語にひねりがあるように感じた。

エコシステムを理解するのに少し時間をかけた後、それはガバナンスの物語ではなく、アクセスの物語に見えてきた。

基本的な機能は誰でも利用できる。

しかし、手数料を下げたい、ゴーストオーダー、高度な分析、プレローンチ市場アクセス、スマートルーティング、その他のプロレベルツールが必要な場合、それがGENIUSが重要になる瞬間だ。

正直なところ、私にとって最も興味深い部分は、その価値が将来の約束から来ているようには見えないことだ。

価値はアクセスから来る。

より多くのアクセス。より多くのユーティリティ。

正直に言えば、それはガバナンスモデルよりもソフトウェアライセンスモデルに近いと感じる。

間違っているかもしれないが、時々暗号は2026年の製品を説明するために2020年の使い古された言葉をまだ使っているように感じる。

ガバナンスはトークンの機能を教えてくれる。

ユーティリティは人々がそれを買う理由を教えてくれる。

そして、Genius Terminalを見れば見るほど、GENIUSはガバナンストークンのように感じなくなってくる。

私にとって、それはターミナルのロックを解除するデジタルキーのように感じる。

NFA。DYOR。@GeniusOfficial