AI × Crypto Roundup: エージェント経済の出現

人工知能とブロックチェーン技術の交差点は、投機的な関心から、自律的なエンティティが経済的タスクを実行する機能的な「エージェント経済」へと移行しています @xelebofficial。この変化は、エージェントによる商取引、検証可能なインテリジェンス、および分散型リソース配分をサポートするインフラへのニーズによって推進されています @Abid__Ahasan @BossMon_02。

エージェントによる商取引と自律的な決済

自律的なAIエージェントは、人間の監視なしに交渉、契約締結、決済を行う能力をますます高めています @BossMon_02 @xelebofficial。これには、高頻度のマイクロペイメントと安全な取引を管理するための標準化されたプロトコルが必要です @AlgoFoundation。

決済スタンダード: x402決済スタンダードは、AIエージェントがUSDCを使用してビジネスに直接支払えるようにするため、CoinbaseやXDC Networkなどのプラットフォームによって採用されています @cryptodotnews @financial_index @CoinDesk @BSCNews。
コマースレイヤー: エージェントの取引の複雑さに対応するための新しいインフラが登場しています。XonaはSolana経由での製品発見と決済のためのコマースレイヤーを構築しており @xona_agent、Riverはエージェントがミリ秒単位で交渉し決済を行うためのインフラを開発しています @ShinyNfts。
信頼のギャップ: エージェントが意思決定権を得るにつれ、業界は紛争を解決するための「エージェント契約パイプライン」に焦点を当てています。Internet Courtは、自律的な取引が失敗した場合に公正な決済を保証するため、アイデンティティ、交渉、エスクローを単一のフローに接続するインターフェースを構築しています @L4t5s @RoboWraith @cukyn1812。
アイデンティティと責任: エージェントの行動に対して責任を負う人間または組織を検証することは、エージェントによる商取引における重要なボトルネックです @BlaqOnyemauche。ConcordiumのAgent Registryのようなソリューションは、ゼロ知識証明を使用して、プライバシーを維持しながらエージェントを検証済みのアイデンティティにリンクさせています @BlaqOnyemauche @Meghan_Crypt。

分散型AIコンピューティングと推論

AIの需要が拡大するにつれ、業界は中央集権的なデータセンターへの依存を防ぎ、推論コストを下げるために分散型モデルへと移行しています @Motivator_Peter @Tanaka_L2。

コアトレードとしての推論: モデルがますますコモディティ化するにつれ、競争優位性はモデルのトレーニングから効率的な推論へとシフトしています @2xnmore @WeAreSubConnect。
分散型ネットワーク: Bittensorのようなプロトコルは、機械知能のためのグローバルなピア・ツー・ピアネットワークを構築し、継続的なアルゴリズム性能にインセンティブを与えています @WhaleFactor。Qubicなどの他のプロジェクトは、ネットワークのコンピューティングを従来のマイニングからAIのトレーニングと推論へとシフトさせています @italiaQubic。
DePINの台頭: 分散型物理インフラネットワーク（DePIN）は、GPUリソースへのアクセスを民主化するために使用されています。Jasmyのようなプロジェクトは、分散型GPUクラウドを利用して、AI開発のためのスケーラブルなコンピューティングを提供しています @tom_bo9969。
エッジコンピューティング: レイテンシを低減し、所有権を高めるために、AI処理がローカルデバイスや分散型ネットワークで行われる「エッジ」への動きが強まっています @Motivator_Peter。

検証可能なAIとデータマーケットプレイス

AIの出力の完全性は主要な懸念事項であり、モデルが改ざんされることなく意図通りに動作することを保証するための暗号学的証明の開発につながっています @ambient_xyz @Eli5defi。

検証可能な推論: 特定のモデルが特定の出力を生成したという暗号学的証明を提供するために、zkML (Zero-Knowledge Machine Learning) や TEEs (Trusted Execution Environments) などの技術が検討されています @ambient_xyz。Engyのようなプロジェクトは、特に最先端のオープンモデルのための検証可能な推論に取り組んでいます @Eli5defi。
モデルマーケットプレイス: モデル開発者とコンピューティングプロバイダー、およびエンドユーザーを接続するための新しいマーケットプレイスが登場しています。DGridは、「需要第一」のアプローチで注目されており、供給側を拡大する前に大幅な収益を上げるマーケットプレイスを構築しています @100xCryptoGems_@CryptoMaelle。
分散型データメッシュ: データが中央集権的なサイロに閉じ込められるのを防ぐため、Beamのようなプロジェクトは、プログラマブルな帯域幅を介して様々なストレージネットワークやAIインフラストラクチャ間でデータが流れることを可能にする分散型データメッシュを構築しています @b1m_ai。
AIメモリとプロベナンス: エージェントが長期にわたって活動するようになるにつれ、その行動と推論を記録し検証する能力が不可欠になります。0G LabsやRecall Networkのようなプロジェクトは、エージェントのメモリのための分散型ストレージと監査可能な履歴に取り組んでいます @Tanaka_L2。