We’re witnessing a seismic shift in digital creation. Gone are the days when product design and development relied solely on manual, human-driven processes. Today, AI is not just automating tasks—it’s becoming a creative partner, transforming how we design, code, and personalize products.

But what does this mean for designers, developers, and founders? Is AI a threat or a superpower? And which tools truly deliver? Let’s explore.

The New AI Design Stack: From Concept to Code​

AI is reshaping every stage of product creation. Here’s how:

1. UI/UX Generation: From Blank Canvas to Prompt-Driven Design​

Tools like Galileo AI and Uizard turn text prompts into fully-formed UI designs in seconds. For example, a prompt like “Design a modern dating app home screen” can generate a starting point, freeing designers from the blank canvas.

This shifts the designer’s role from pixel-pusher to prompt engineer and curator. Platforms like Figma and Adobe are also integrating AI features (e.g., Smart Selection, Auto Layout) to streamline repetitive tasks, allowing designers to focus on creativity and refinement.

2. Code Generation: AI as Your Coding Partner​

GitHub Copilot, used by over 1.3 million developers, exemplifies AI’s impact on coding. It doesn’t just autocomplete lines—it generates entire functions based on context, boosting productivity by 55%. Developers describe it as a tireless junior programmer who knows every library.

Alternatives like Amazon’s CodeWhisperer (ideal for AWS environments) and Tabnine (privacy-focused) offer tailored solutions. The result? Engineers spend less time on boilerplate and more on solving unique problems.

3. Testing and Research: Predicting User Behavior​

AI tools like Attention Insight and Neurons predict user interactions before testing begins, generating heatmaps and identifying potential issues. For qualitative insights, platforms like MonkeyLearn and Dovetail analyze user feedback at scale, uncovering patterns and sentiments in minutes.

4. Personalization: Tailoring Experiences at Scale​

AI is taking personalization beyond recommendations. Tools like Dynamic Yield and Adobe Target enable interfaces to adapt dynamically based on user behavior—reorganizing navigation, adjusting notifications, and more. This level of customization, once reserved for tech giants, is now accessible to smaller teams.

The Real-World Impact: Speed, Scale, and Creativity​

1. Faster Iteration​

AI compresses timelines dramatically. Founders report going from concept to prototype in days, not weeks. This speed encourages experimentation and reduces the cost of failure, fostering bolder innovation.

2. Doing More with Less​

AI acts as a force multiplier, enabling small teams to achieve what once required larger groups. Designers can explore multiple concepts in the time it took to create one, while developers maintain codebases more efficiently.

3. A New Creative Partnership​

AI doesn’t just execute tasks—it offers fresh perspectives. As one designer put it, “The AI suggests approaches I’d never consider, breaking me out of my patterns.” This partnership amplifies human creativity rather than replacing it.

What AI Can’t Replace: The Human Edge​

Despite its capabilities, AI falls short in key areas:

1. Strategic Thinking: AI can’t define business goals or deeply understand user needs.
2. Empathy: It can’t grasp the emotional impact of a design.
3. Cultural Context: AI-generated designs often feel generic, lacking the cultural nuance human designers bring.
4. Quality Assurance: AI-generated code may contain subtle bugs or vulnerabilities, requiring human oversight.

The most successful teams view AI as augmentation, not automation—handling routine tasks while humans focus on creativity, judgment, and connection.

Practical Steps for Teams​

1. Start Small: Use AI for ideation and low-risk tasks before integrating it into critical workflows.
2. Master Prompt Engineering: Crafting effective prompts is becoming as vital as traditional design or coding skills.
3. Review AI Outputs: Establish protocols to validate AI-generated designs and code, especially for security-critical functions.
4. Measure Impact: Track metrics like iteration speed and innovation output to quantify AI’s benefits.
5. Blend Approaches: Use AI where it excels, but don’t force it into tasks better suited to traditional methods.

What’s Next? The Future of AI in Design​

1. Tighter Design-Development Integration: Tools will bridge the gap between Figma and code, enabling seamless transitions from design to functional components.
2. Context-Aware AI: Future tools will align designs with brand standards, user data, and business goals.
3. Radical Personalization: Interfaces will adapt dynamically to individual users, redefining how we interact with software.

Conclusion: The Augmented Creator​

AI isn’t replacing human creativity—it’s evolving it. By handling routine tasks and expanding possibilities, AI frees designers and developers to focus on what truly matters: creating products that resonate with human needs and emotions.

The future belongs to the augmented creator—those who leverage AI as a partner, combining human ingenuity with machine intelligence to build better, faster, and more meaningful products.

As AI advances, the human element becomes not less important, but more crucial. Technology changes, but the need to connect with users remains constant. That’s a future worth embracing.

Cuckoo NetworkのCEOとして、今年のETHDenverカンファレンスに参加しました。このイベントは、特に暗号市場の現状と分散型AIの開発方向に関する洞察と反省を私にもたらしました。ここでは、私の観察と考えをチームと共有したいと思います。

市場観察：物語と現実のギャップ​

今年のETHDenverの参加者数は昨年よりも明らかに少なく、さらにその前年よりも少ない状況でした。この傾向は、暗号市場が狂騒から静寂へと移行している可能性を示唆しています。人々が利益を得て新たな投資家を引き寄せる必要がなくなったのか、あるいは利益を得られずに市場を去ったのかもしれません。特に注目すべきは、現在の市場における共通の現象として、多くのプロジェクトが物語と資本の駆動に頼り、論理的な基盤を欠き、単にコイン価格を上げることを目的としていることです。このような状況では、参加者は「相互欺瞞と欺かれるふり」を暗黙の了解として形成しています。

この環境で、Cuckoo Networkとしてどのようにして冷静さを保ち、道を見失わないようにするかを考えさせられます。

分散型AI市場の現状​

分散型AIに取り組む他の創業者との会話を通じて、彼らも需要の欠如に直面していることがわかりました。彼らの分散型アプローチは、ブラウザがネットワークにサブスクライブし、ローカルのOllamaに接続してサービスを提供するというものです。

興味深い点として、分散型AIの開発論理が最終的にはTesla Powerwallに似るかもしれないという議論がありました。ユーザーは通常、自分で使用し、アイドル時には計算能力をネットワークに「売り戻して」お金を稼ぐというものです。これはCuckoo Networkのビジョンと類似しており、このモデルを最適化する方法を掘り下げる価値があります。

プロジェクトの資金調達とビジネスモデルに関する考え​

カンファレンスで、5M ARRのSaaSに達した後、開発のボトルネックに直面し、データインフラの費用を半分に削減し、分散型AIブロックチェーンに転換した企業のケースを学びました。彼らは、celer bridgeのようなプロジェクトでさえ7-8Mの収益しか生み出さず、利益を上げていないと考えています。

対照的に、彼らはAvalancheから20Mの資金を受け取り、さらに35Mの投資を調達しました。彼らは伝統的な収益モデルを完全に無視し、トークンを販売し、成功したweb3モデルを再現し、「より良いBittensor」や「AI Solana」になることを目指しています。彼らによれば、55Mの資金は「完全に不十分」であり、エコシステムの構築とマーケティングに多額の投資を計画しています。

この戦略は、現在の市場環境でどのようなビジネスモデルを追求すべきかを考えさせられます。

市場の見通しとプロジェクトの方向性​

一部の人々は、全体的な市場がスローブルからベアマーケットに移行していると考えています。このような環境では、プロジェクト自身の収益生成能力を持ち、市場の感情に過度に依存しないことが重要です。

分散型AIのアプリケーションシナリオに関しては、「非整合」なLLMにより適しているかもしれないと提案する人もいますが、そのようなアプリケーションはしばしば倫理的な問題を引き起こします。技術革新を進める際には倫理的な境界を慎重に考慮する必要があります。

想像力と現実の戦い​

より多くの創業者と話をした後、興味深い現象に気付きました。実際の作業に焦点を当てたプロジェクトは、市場の想像力をすぐに「否定」する傾向がありますが、具体的なことをせず、スライドデッキだけで資金を調達するプロジェクトは、想像力を長く維持し、取引所に上場される可能性が高いです。Movementプロジェクトはその典型的な例です。

この状況は、実際のプロジェクトの進捗を維持しつつ、市場の想像力の空間を早期に制限しない方法を考えさせられます。これは、チームで考える必要がある質問です。

マイニングサービスプロバイダーからの経験と洞察​

データインデクサーとマイニングサービスに焦点を当てた企業とも会いました。彼らの経験は、Cuckoo Networkのマイニングビジネスにいくつかの洞察を提供します：

1. インフラの選択：コストを削減するためにクラウドサーバーではなくコロケーションホスティングを選択しています。このアプローチは、特に計算集約型のマイニングビジネスにおいて、クラウドサービスよりもコスト効果が高いかもしれません。私たちもこのモデルを部分的に採用してコスト構造を最適化するかどうかを評価できます。
2. 安定した開発：市場の変動にもかかわらず、チームの安定性を保ち（このカンファレンスに2人の代表者を派遣）、ビジネス分野を深く掘り下げ続けています。この焦点と持続性は学ぶ価値があります。
3. 投資家の圧力と市場需要のバランス：彼らは投資家からの拡大圧力に直面しており、一部の熱心な投資家は毎月進捗を尋ね、迅速なスケーリングを期待しています。しかし、実際の市場需要の成長には自然なペースがあり、強制することはできません。
4. マイニング分野の深化：マイニングBDはしばしば運に頼りますが、一部の企業はこの方向に深く掘り下げており、さまざまなネットワークで一貫してその存在を見ることができます。

この最後の点は特に注目に値します。成長を追求する中で、投資家の期待と実際の市場需要のバランスを見つけ、盲目的な拡大によるリソースの無駄を避ける必要があります。

結論​

ETHDenverでの経験は、暗号市場と分散型AIエコシステムの開発がより安定していることを実感させました。一方では、物語主導のプロジェクトが増えている一方で、実際の作業に焦点を当てたチームはしばしばより大きな課題と懐疑に直面しています。

Cuckoo Networkとして、市場のバブルに盲目的に従うことなく、短期的な市場の変動によって自信を失うこともありません。私たちは以下を行う必要があります：

• 物語と実践のバランスを見つける：投資家やコミュニティを引き付けるビジョンを持ちながら、堅実な技術とビジネスの基盤を持つ
• 強みを活かす：分散型AIとGPUマイニングにおける独自のポジショニングを活用し、差別化された競争力を構築する
• 持続可能な発展を追求する：市場サイクルに耐えられるビジネスモデルを確立し、短期的なコイン価格だけでなく、長期的な価値創造に焦点を当てる
• 技術的な先見性を維持する：Tesla Powerwallモデルのような革新的なアイデアを製品計画に組み込み、業界の発展をリードする

最も重要なのは、私たちの初志と使命感を維持することです。この騒がしい市場で、長期的に生き残れるプロジェクトは、ユーザーに実際の価値を提供できるものだけです。この道は挑戦に満ちていますが、これらの挑戦が私たちの旅をより意味のあるものにしています。正しい方向を堅持し、チームの結束と実行力を維持すれば、Cuckoo Networkはこのエキサイティングな分野でその足跡を残すことができると信じています。

何か考えがある方は、ぜひ議論しましょう！

私たちはよく、より大きなモデル、より広いコンテキストウィンドウ、そしてより多くのパラメータについて話します。しかし、本当のブレークスルーはサイズに関するものではないかもしれません。モデルコンテキストプロトコル (MCP) は、AI アシスタントが周囲の世界とどのように相互作用するかにおけるパラダイムシフトを表しており、それは今まさに起こっています。

AI アシスタントの本当の問題​

開発者なら誰もが知っているシナリオがあります。コードのデバッグを手伝うために AI アシスタントを使用していますが、それがリポジトリを確認できない場合です。また、市場データについて尋ねても、その知識が数か月前のものである場合です。根本的な制限は AI の知能ではなく、現実世界にアクセスできないことです。

大規模言語モデル (LLM) は、トレーニングデータだけを持つ部屋に閉じ込められた優秀な学者のようなものでした。どんなに賢くなっても、現在の株価を確認したり、コードベースを見たり、ツールと対話したりすることはできませんでした。今までは。

モデルコンテキストプロトコル (MCP) の登場​

MCP は、AI アシスタントが外部システムとどのように相互作用するかを根本的に再考します。ますます大きなパラメータモデルにより多くのコンテキストを詰め込もうとする代わりに、MCP は AI が必要に応じて情報やシステムに動的にアクセスするための標準化された方法を作り出します。

アーキテクチャはエレガントでシンプルでありながら強力です。

• MCP ホスト: Claude Desktop のようなプログラムやツールで、AI モデルが操作し、さまざまなサービスと対話します。ホストは AI アシスタントの実行環境とセキュリティ境界を提供します。

• MCP クライアント: MCP サーバーとの通信を開始し、処理する AI アシスタント内のコンポーネント。各クライアントは特定のタスクを実行したり、特定のリソースにアクセスしたりするための専用の接続を維持し、リクエストとレスポンスのサイクルを管理します。

• MCP サーバー: 特定のサービスの機能を公開する軽量で専門的なプログラム。各サーバーは、Brave を通じたウェブ検索、GitHub リポジトリへのアクセス、ローカルデータベースのクエリなど、1 つのタイプの統合を処理するために特別に設計されています。オープンソースサーバーもあります。

• ローカルおよびリモートリソース: MCP サーバーがアクセスできる基礎データソースとサービス。ローカルリソースには、コンピュータ上のファイル、データベース、サービスが含まれ、リモートリソースには、サーバーが安全に接続できる外部 API やクラウドサービスが含まれます。

これは、AI アシスタントに API 駆動の感覚システムを与えるようなものです。トレーニング中にすべてを記憶しようとする代わりに、必要な情報を問い合わせて取得することができます。

なぜこれが重要なのか: 3 つのブレークスルー​

1. リアルタイムインテリジェンス: 古いトレーニングデータに頼るのではなく、AI アシスタントは権威ある情報源から最新の情報を引き出すことができます。ビットコインの価格を尋ねると、昨年の数字ではなく、今日の数字を得ることができます。
2. システム統合: MCP は開発環境、ビジネスツール、API との直接的な相互作用を可能にします。AI アシスタントはコードについての会話をするだけでなく、実際にリポジトリを見て対話することができます。
3. 設計によるセキュリティ: クライアント-ホスト-サーバーモデルは明確なセキュリティ境界を作成します。組織は、AI アシスタンスの利点を維持しながら、細かいアクセス制御を実装することができます。セキュリティと能力のどちらかを選ぶ必要はありません。

見ることは信じること: MCP の実際の動作​

Claude Desktop App と Brave Search MCP ツールを使用した実用的な例を設定してみましょう。これにより、Claude はリアルタイムでウェブを検索できるようになります。

1. Claude Desktop をインストールする​

2. Brave API キーを取得する​

3. 設定ファイルを作成する​

open ~/Library/Application\ Support/Claude
touch ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json

そして、ファイルを次のように変更します。

{
  "mcpServers": {
    "brave-search": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-brave-search"
      ],
      "env": {
        "BRAVE_API_KEY": "YOUR_API_KEY_HERE"
      }
    }
  }
}

4. Claude Desktop App を再起動する​

アプリの右側に、Brave Search MCP ツールを使用したインターネット検索用の 2 つの新しいツールが表示されます（下の画像の赤い円で強調表示されています）。

一度設定されると、変換はシームレスです。Claude にマンチェスター・ユナイテッドの最新の試合について尋ねると、古いトレーニングデータに頼るのではなく、リアルタイムのウェブ検索を行って正確で最新の情報を提供します。

大きな絵: なぜ MCP がすべてを変えるのか​

ここでの影響は単純なウェブ検索を超えています。MCP は AI アシスタンスの新しいパラダイムを作り出します。

1. ツール統合: AI アシスタントは、API を持つ任意のツールを使用できるようになります。Git 操作、データベースクエリ、Slack メッセージなどを考えてみてください。
2. 現実世界への接地: 現在のデータにアクセスすることで、AI の応答はトレーニングデータではなく現実に基づくものになります。
3. 拡張性: プロトコルは拡張のために設計されています。新しいツールや API が登場するにつれて、それらは MCP エコシステムに迅速に統合されることができます。

MCP の次のステップ​

MCP で可能なことの始まりを見ているだけです。AI アシスタントが次のことを行えることを想像してください。

• リアルタイムの市場データを取得して分析する
• 開発環境と直接対話する
• 会社の内部文書にアクセスして要約する
• 複数のビジネスツールを調整してワークフローを自動化する

進むべき道​

MCP は、AI の能力についての考え方に根本的な変化をもたらします。より大きなモデルを構築し、より大きなコンテキストウィンドウを持つのではなく、既存のシステムやデータと AI がどのように相互作用するかをよりスマートにする方法を作り出しています。

開発者、アナリスト、技術リーダーにとって、MCP は AI 統合の新しい可能性を開きます。それは AI が何を知っているかだけでなく、何ができるかに関するものです。

AI の本当の革命は、モデルを大きくすることではないかもしれません。それは、より接続されたものにすることかもしれません。そして、MCP によって、その革命はすでにここにあります。

1. 市場ポジショニングと競争分析​

分散型AI & GPU DePINの状況: AIとブロックチェーンの融合により、2つの大きなカテゴリにプロジェクトが生まれました。分散型AIネットワーク（AIサービスとエージェントに焦点を当てる）と、分散コンピューティングパワーに焦点を当てたGPU DePIN（分散型物理インフラストラクチャネットワーク）です。主な競合には以下が含まれます：

• SingularityNET (AGIX): AIアルゴリズムの分散型マーケットプレイスで、開発者がトークンを通じてAIサービスを収益化できるようにします。著名なAI専門家（ソフィアロボットプロジェクトのDr. Ben Goertzel）によって設立され、誰でもオンチェーンでAIサービスを提供または消費できるようにすることでAIの民主化を目指しています。しかし、SingularityNETは主にAIサービスのマーケットプレイスを提供し、計算のためにサードパーティのインフラに依存しているため、スケーリングの課題を抱える可能性があります。

• Fetch.ai (FET): 自律型AIエージェントのための最初のブロックチェーンプラットフォームの1つで、データ分析やDeFiトレーディングなどのタスクを実行するエージェントのデプロイを可能にします。Fetch.aiは独自のチェーン（Cosmosベース）を構築し、マルチエージェントの協力とオンチェーントランザクションを強調しています。その強みはエージェントフレームワークと複雑な経済モデルにありますが、大規模なモデル推論よりもロジックやトランザクションを処理することに重点を置いています。

• Render Network (RNDR): 3Dレンダリングを目的とした分散型GPUコンピューティングプラットフォームで、現在はAIモデルのレンダリング/トレーニングもサポートしています。Renderは、大量のGPUパワーを必要とするユーザーと、アイドル状態のGPUを提供するオペレーターをRNDRトークンを使用した支払いで接続します。高スループットと低料金のためにSolanaに移行しました。RenderのBurn-and-Mintトークンモデルは、ユーザーがレンダリング作業のためにトークンを燃焼し、ノードが新たに発行されたトークンを獲得することで、ネットワークの使用とトークンの価値を一致させます。その焦点はインフラストラクチャであり、AIアルゴリズム自体は提供せず、他者がGPU集約型タスクを実行することを可能にします。

• Akash Network (AKT): Cosmos上の分散型クラウドマーケットプレイスで、入札システムを通じてオンデマンドでコンピューティング（CPU/GPU）を提供します。AkashはKubernetesと逆オークションを使用して、プロバイダーが従来のクラウドよりも低コストでコンピュートを提供できるようにします。AIに特化していない、より広範なクラウド代替（コンテナのホスティング、MLタスクなど）であり、開発者向けにコスト効率の高いコンピュートをターゲットにしています。セキュリティと信頼性は評判とエスクローを通じて保証されますが、一般的なプラットフォームとしてAIフレームワークに特化していません。

• その他の注目点: Golem（最初のP2Pコンピューティングネットワークの1つで、現在はGPU対応）、Bittensor (TAO)（AIモデルノードが集団MLモデルをトレーニングし、有用な貢献に対して報酬を得るネットワーク）、Clore.ai（トークンホルダー報酬付きのGPUレンタルマーケットプレイス）、Nosana（Solanaベースで、AI推論タスクに焦点を当てる）、Autonolas（分散型サービス/エージェントを構築するためのオープンプラットフォーム）。これらのプロジェクトは、分散型コンピュートとAIの急速に進化する状況を強調しており、一般的なコンピュート共有から特化したAIエージェント経済まで、それぞれが独自の重点を持っています。

Cuckoo Networkのユニークな価値提案: Cuckoo Networkは、ブロックチェーン（Cuckoo Chain）、分散型GPUコンピューティング、エンドユーザー向けAIウェブアプリケーションの3つの重要なレイヤーを1つのシームレスなプラットフォームに統合することで差別化しています。このフルスタックアプローチは、いくつかの利点を提供します：

• 統合されたAIサービス vs. 単なるインフラストラクチャ: RenderやAkashが主に生のコンピューティングパワーを提供するのに対し、Cuckooはチェーン上で使いやすいAIサービス（例：アート用の生成AIアプリ）を提供します。クリエイターが基盤となるインフラを管理することなく直接コンテンツを生成できるAIウェブアプリを持っています。このエンドツーエンドの体験は、クリエイターや開発者にとっての障壁を下げ、分散型GPUを活用することでAI生成のコストを最大75％削減し、数秒でペニーでAIアートワークを作成できるという価値提案を提供します。これは、従来のクラウドや競合ネットワークが達成していないものです。

• 分散化、信頼、透明性: Cuckooの設計は、信頼のない運用とオープン性を強調しています。GPUノードオペレーター、開発者、ユーザーはネイティブトークン（$CAI）をステークし、評判と信頼を確立するためにオンチェーン投票に参加する必要があります。このメカニズムは信頼性のあるサービスを確保するのに役立ちます（良い行動は報酬を受け、悪意のある行動はステークを失う可能性があります）。タスクと報酬の透明性はスマートコントラクトを通じて組み込まれており、プラットフォームは検閲に対抗し、プライバシーを保護するように設計されています。Cuckooは、AI計算とコンテンツがオープンで検閲されないことを保証することを目指しており、中央集権的なAIフィルターやデータの悪用を懸念するコミュニティにアピールします。

• モジュール性と拡張性: Cuckooは、画像生成を概念実証として開始しましたが、そのアーキテクチャはさまざまなAIモデルとユースケースを受け入れるためにモジュール化されています。同じネットワークが将来的に異なるAIサービス（アート生成から言語モデル、データ分析まで）を提供できるため、幅広い範囲と柔軟性を持っています。オンチェーンガバナンスと組み合わせることで、プラットフォームは適応性があり、コミュニティ主導であることを維持します。

• ターゲットコミュニティへのフォーカス: 「クリエイターとビルダーのための分散型AIクリエイティブプラットフォーム」としてブランド化することで、CuckooはクリエイティブおよびWeb3開発者コミュニティにおいてニッチを切り開いています。クリエイターには、独自のコンテンツを制作するための専門的なツール（微調整されたアニメAIモデルなど）を提供し、Web3開発者にはdAppsへのAIの簡単な統合を提供します。この二面性のエコシステムは、コンテンツクリエイターがAIタスクの需要を生み出し、開発者がAIアプリケーションの供給を拡大します。SingularityNETのような競合は一般的にAI研究者/プロバイダーをターゲットにしていますが、Cuckooのコミュニティ中心のアプローチ（例：Telegram/Discordボットインターフェース、公開ギャラリーでのユーザー生成AIアート）は、エンゲージメントとバイラル成長を促進します。

実行可能なポジショニング推奨事項:

• メッセージングでの差別化を強調: マーケティングでCuckooのフルスタックソリューションを強調します – 「AIアプリにアクセスし、GPUパワーを提供して稼ぐための1つのプラットフォーム」。コスト削減（最大75％安価）と許可のないアクセス（ゲートキーパーやクラウド契約なし）を強調し、Cuckooをクリエイターやスタートアップにとって最もアクセスしやすく手頃なAIネットワークとして位置付けます。

• 透明性と信頼を活用: オンチェーンの信頼メカニズムを公表して信頼を築きます。タスク検証成功率のメトリクスや、ステーキングが悪意のあるアクターを防いだ事例を公開します。ブラックボックスAI APIとは異なり、Cuckooが検証可能でコミュニティ監査済みのAI計算を提供していることをユーザーに教育します。

• ニッチコミュニティをターゲットに: アニメ/マンガアートコミュニティとWeb3ゲームセクターに焦点を当てます。そこでの成功は、後により広範な市場を引き付けるケーススタディを作成できます。ニッチを支配することで、Cuckooは大手の一般的な競合が簡単に侵食できないブランド認知を獲得します。

• 継続的な競争モニタリング: ライバルの開発（技術アップグレード、パートナーシップ、トークンの変更）を追跡するチームを割り当て、優れたオファリングや統合で迅速に適応します。

2. 収益化と収益成長​

Cuckoo Networkの持続可能な収益モデルは、堅牢なトークノミクスとAIサービスおよびGPUインフラストラクチャの使用の直接的な収益化を組み合わせることになります。この戦略は、$CAIトークンが実際のユーティリティと価値の流れを持ち、可能な限り非トークンの収益源も創出することを保証する必要があります。

トークノミクスとインセンティブ構造​

$CAIトークンは、参加者全員（GPUマイナー、AI開発者、ユーザー、トークンホルダー）を美徳のサイクルでインセンティブ化する必要があります：

• 多面的なトークンユーティリティ: $CAIはAIサービスの支払い、セキュリティのためのステーキング、ガバナンス投票、報酬分配に使用されるべきです。この広範なユーティリティベースは、投機を超えた継続的な需要を生み出します。

• バランスの取れた報酬とエミッション: フェアランチアプローチはネットワークの成長をブートストラップできますが、市場にトークンが過剰に供給されないように、エミッションは慎重に管理される必要があります（例：半減スケジュール、手数料ベースの報酬への段階的移行）。

• デフレ圧力と価値キャプチャ: ネットワークの使用をトークンの価値に結びつけるトークンシンクを導入します。例えば、AIトランザクションに微小な手数料を実装し、その一部を燃焼またはコミュニティトレジャリーに送ります。使用量が増えると流通供給が減少したり、コミュニティに価値が蓄積され、トークンの価格をサポートします。

• ガバナンスとミーム価値: $CAIにミームの側面がある場合、これを活用してコミュニティの話題を作ります。楽しいキャンペーンとプロトコルパラメータ、助成金、モデル追加に対する意味のあるガバナンス権限を組み合わせ、長期保有と積極的な参加を促進します。

実行可能なトークノミクスのステップ:

• 階層化されたステーキングモデルを実装: GPUマイナーとAIサービスプロバイダーに$CAIをステークさせます。より多くのトークンを持ち、優れたパフォーマンスを持つステーカーが優先タスクや高い収益を得られます。これによりネットワークが保護され、トークンがロックされ、売り圧力が軽減されます。

• 使用ベースの報酬プログラムを開始: アクティブなAIタスクや人気のあるAIエージェントに報酬を割り当てます。使用（ユーザー）と作成（開発者）の両方をインセンティブ化することで採用を促進します。

• 供給を監視し調整: ガバナンスを使用してトークンメトリクス（価格、速度、ステーキング率）を定期的にレビューします。健全なトークン経済を維持するために、手数料、ステーキング要件、報酬率を必要に応じて調整します。

AIサービスの収益化​

トークン設計を超えて、CuckooはAIサービスから収益を上げることができます：

• フリーミアムモデル: ユーザーに基本的なAIサービスを無料または低コストで試してもらい、上位の機能、より大きな使用制限、専門モデルに対して料金を請求します。これによりユーザーのオンボーディングが促進され、パワーユーザーから収益が得られます。

• AIリクエストのトランザクション手数料: 各AIタスクに小さな手数料（1〜2％）を取ります。時間が経つにつれて、タスクが拡大するにつれて、これらの手数料は重要なものになる可能性があります。使用を妨げないように手数料を低く保ちます。

• マーケットプレイス手数料: サードパーティの開発者がAIモデル/エージェントをリストする際に小さな手数料を取ります。これはCuckooの収益を開発者の成功と一致させ、非常にスケーラブルです。

• 企業およびライセンス契約: 企業クライアント向けに専用のスループットやプライベートインスタンスを提供し、安定したサブスクリプション支払いを受け取ります。これはフィアット/ステーブルコインで行うことができ、プラットフォームはそれを$CAIに変換するか、買い戻しに使用できます。

• プレミアムAIサービス: 高解像度、カスタムモデルトレーニング、優先コンピュートなどの高度な機能をサブスクリプションまたは一回限りのトークン支払いで提供します。

実行可能なAIサービス収益化のステップ:

• サブスクリプション階層を設計: 月額/年額料金で$CAIまたはフィアットで明確に使用階層を定義し、異なる機能セット（基本 vs. プロ vs. 企業）を提供します。

• 支払いチャネルを統合: 非暗号ユーザーが簡単に支払えるように、クレジットカードやステーブルコインのオンランプを提供し、バックエンドで$CAIに変換します。

• コミュニティバウンティ: 収益の一部をユーザー生成コンテンツ、最高のAIアート、トップエージェントパフォーマンスに報いるために使用します。これにより使用が促進され、プラットフォームの能力が示されます。

GPU DePIN収益源​

分散型GPUネットワークとして、Cuckooは以下の方法で収益を上げることができます：

• GPUマイニング報酬（プロバイダー向け）: 初期はインフレーションまたはコミュニティ割り当てで資金を調達し、時間とともに使用ベースの手数料を主要な報酬に移行します。

• リソース割り当てのネットワーク手数料: 大規模なAIタスクやトレーニングにはステーキングや追加のスケジューリング手数料が必要になる可能性があり、GPUへの優先アクセスを収益化します。

• B2Bコンピュートサービス: Cuckooを分散型AIクラウドとして位置付け、大規模なコンピュートのための企業契約の割合を集めます。

• パートナーシップ収益共有: 他のプロジェクト（ストレージ、データオラクル、ブロックチェーン）と協力して統合サービスを提供し、紹介料や収益分配を得ます。

実行可能なGPUネットワーク収益化のステップ:

• 価格設定を最適化: タスクとGPUプロバイダーをマッチングするために入札またはオークションモデルを使用しながら、基本ネットワーク手数料を維持します。

• AIクラウドオファリング: スタートアップ/企業に競争力のある価格で「AIクラウド」ソリューションを提供します。コンピュート料金の一部がCuckooのトレジャリーに入ります。

• ネットワーク成長への再投資: 収益の一部をトップパフォーマンスのGPUノードにインセンティブとして提供し、高品質のサービスを維持します。

• リソース利用の監視: GPUの供給と需要を追跡します。ネットワークをバランスよく収益性の高い状態に保つために、インセンティブ（マイニング報酬など）やマーケティング活動を調整します。

3. AIエージェントとインパクトの最大化​

AIエージェントは、ユーザーや組織に価値あるタスクを実行することで、エンゲージメントと収益を大幅に向上させることができます。Cuckoo Chainの機能と緊密に統合することで、プラットフォームをユニークなものにします。

成長エンジンとしてのAIエージェント​

オンチェーンで実行されるエージェントは、推論/トレーニングのためにCuckooのGPUコンピュートを活用し、$CAIで手数料を支払い、オンチェーンデータにアクセスできます。このフィードバックループ（エージェント → コンピュート使用 → 手数料 → トークン価値）は持続可能な成長を促進します。

高インパクトのユースケース​

• 自律型トレーディングボット: MLを使用してDeFi取引、イールドファーミング、アービトラージを処理するエージェント。利益共有やパフォーマンス手数料を通じて収益を得る可能性があります。

• サイバーセキュリティとモニタリングエージェント: スマートコントラクトのハッキングや異常を検出し、サブスクリプションとして提供します。DeFiにとって高価値の使用法です。

• パーソナライズされたAIアドバイザー: カスタマイズされたインサイト（金融、クリエイティブ、その他）を提供するエージェント。サブスクリプションや使用ごとの支払いで収益化します。

• コンテンツ生成とNFTエージェント: アート、NFT、その他のメディアの自律的な作成。NFTの販売やライセンス料から収益を得ます。

• 業界特化型ボット: サプライチェーンの最適化、ヘルスケアデータ分析など。長期的なパートナーシップが必要ですが、高収益の可能性があります。

Cuckoo Chainとの統合​

• オンチェーンエージェントの実行: エージェントはスマートコントラクトを使用して検証可能なロジック、資金の管理、または自動支払いを行うことができます。

• GPU DePINを介したリソースアクセス: エージェントはシームレスにGPUコンピュートを利用し、$CAIで支払います。これはネイティブコンピュートレイヤーを欠くプラットフォームとCuckooを差別化します。

• 分散型アイデンティティとデータ: オンチェーンのエージェントの評判と統計は信頼を高めることができます（例：トレーディングボットの実証済みROI）。

• 経済的整合性: エージェント開発者に$CAIをステークさせたり、リスト料金を支払わせたりする一方で、ユーザーに価値をもたらすトップエージェントに報酬を与えます。

実行可能なエージェント戦略:

• エージェントプラットフォーム（Launchpad）の立ち上げ: 開発者がCuckooに集まるように、一般的なエージェント（トレーディング、セキュリティ）のテンプレートや簡単なデプロイを提供する開発ツールを提供します。

• フラッグシップエージェントプログラム: コンセプトを証明するために、いくつかの注目のエージェント（例えば、トップクラスのトレーディングボット）を構築または資金提供します。成功事例を公表します。

• 主要ユースケースパートナーシップ: DeFi、NFT、またはゲームプラットフォームと提携し、実際の問題を解決するエージェントを統合し、ROIを示します。

• 安全性とガバナンス: ユーザー資金を扱うエージェントのセキュリティ監査を要求します。「エージェント評議会」またはDAO監督を形成し、品質を維持します。

• エージェントエコシステムの成長をインセンティブ化: 開発者助成金やハッカソンを使用して才能を引き付けます。高パフォーマンスのエージェントに収益共有を提供します。

4. 成長と採用戦略​

Cuckooは、開発者との積極的な関与、強力なコミュニティの構築、戦略的パートナーシップの形成によって主流のAIプラットフォームになることができます。

開発者の関与とエコシステムのインセンティブ​

• 堅牢な開発者リソース: 包括的なドキュメント、オープンソースSDK、サンプルプロジェクト、アクティブなサポートチャネル（Discord、フォーラム）を提供します。Cuckooでの開発をスムーズにします。

• ハッカソンとチャレンジ: AI + ブロックチェーンに焦点を当てたイベントを開催またはスポンサーし、$CAIで賞を提供します。新しい才能を引き付け、革新的なプロジェクトを作成します。

• 助成金とバウンティ: トークン供給の一部をエコシステムの成長を促進するために割り当てます（例：チェーンエクスプローラーの構築、他のチェーンへのブリッジ、新しいAIモデルの追加）。

• 開発者DAO/コミュニティ: ミートアップ、チュートリアル、現地語リソースを支援するトップコントリビューターのコミュニティを形成します。

マーケティングとコミュニティ構築​

• 明確なブランディングとストーリーテリング: Cuckooを「分散化によって支えられた、誰にでも使えるAI」としてマーケティングします。定期的な更新、チュートリアル、ユーザーストーリー、ビジョンピースを公開します。

• ソーシャルメディアとバイラリティ: アクティブなチャンネル（Twitter、Discord、Telegram）を維持します。ミーム、ユーザー生成コンテンツ、紹介キャンペーンを奨励します。AIアートコンテストやその他のバイラルチャレンジを開催します。

• コミュニティイベントとワークショップ: AMA、ウェビナー、ローカルミートアップを実施します。ユーザーと直接関わり、誠実さを示し、フィードバックを収集します。

• 貢献を報いる: アンバサダープログラム、バグバウンティ、コンテスト、NFTトロフィーを使用してユーザーの努力を報います。これらの活動を促進するためにマーケティング/コミュニティの割り当てを使用します。

戦略的パートナーシップとコラボレーション​

• Web3パートナーシップ: 人気のあるL1/L2チェーン、データプロバイダー、ストレージネットワークと協力します。クロスチェーンAIサービスを提供し、新しいユーザーベースをブリッジします。

• AI業界とのコラボレーション: オープンソースAIコミュニティと統合し、研究をスポンサーし、分散型コンピュートを求める小規模AIスタートアップと提携します。

• 企業AIとクラウド企業: コスト削減のために分散型GPUパワーを提供します。企業向けに安定したサブスクリプション契約を交渉し、フィアット収益をエコシステムに変換します。

• インフルエンサーと思想的リーダー: 著名なAIまたは暗号の専門家をアドバイザーとして関与させます。プラットフォームのデモやテストを依頼し、可視性と信頼性を向上させます。

実行可能な成長イニシアティブ:

• ハイプロファイルパイロット: 実世界のユーティリティを証明するために、NFTマーケットプレイスやDeFiプロトコルとのフラッグシップパートナーシップを立ち上げます。ユーザーの成長と成功メトリクスを公表します。

• グローバル展開: 資料を現地化し、ミートアップを開催し、さまざまな地域でアンバサダーを募集して採用を拡大します。

• オンボーディングキャンペーン: 安定したら、新規ユーザーを奨励するために紹介/エアドロップキャンペーンを実施します。人気のあるウォレットと統合してスムーズなサインアップを実現します。

• KPIの追跡と促進: GPUノード、月間アクティブユーザー、開発者活動などのメトリクスを公開します。短所に迅速に対応するためにターゲットキャンペーンを実施します。

5. 技術的考慮事項とロードマップ​

スケーラビリティ​

• Cuckoo Chainのスループット: 高トランザクションボリュームに対応するためにコンセンサスとブロックサイズを最適化するか、レイヤー2/サイドチェーンアプローチを使用します。小さなAIタスクをバッチ処理します。

• オフチェーンコンピュートのスケーリング: GPU分配のための効率的なタスクスケジューリングアルゴリズムを実装します。大規模なボリュームを処理するために分散型または階層型スケジューラを検討します。

• スケールでのテスト: テストネットで高負荷シナリオをシミュレートし、ボトルネックを特定し、企業展開前に対処します。

セキュリティ​

• スマートコントラクトのセキュリティ: 厳格な監査、バグバウンティ、一貫した更新。新機能（エージェントランチパッドなど）はメインネット前に監査されるべきです。

• 計算の検証: 短期的には冗長性（複数のノード結果）と紛争解決に依存します。より高度な検証のためにゼロ知識またはインタラクティブプルーフを探求します。

• データプライバシーとセキュリティ: 機密データを暗号化します。必要に応じてユーザーが信頼できるノードを選択できるオプションを提供します。企業採用のためのコンプライアンスを監視します。

• ネットワークセキュリティ: DDoS/スパムを防ぐために手数料または最小ステーキングを要求します。単一のユーザーがタスクをスパムする場合にレート制限を実装します。

分散化​

• ノード分布: バリデーターとGPUマイナーの広範な分布を奨励します。ガイド、マルチランゲージサポート、地理的インセンティブプログラムを提供します。

• 中央制御の最小化: 主要な決定のためにDAOまたはオンチェーン投票にガバナンスを移行します。進行的な分散化のためのロードマップを計画します。

• 相互運用性と標準: トークン、NFT、ブリッジなどのオープンスタンダードを採用します。人気のあるクロスチェーンフレームワークと統合します。

段階的な実装とロードマップ​

1. フェーズ1 – 基盤: メインネットの立ち上げ、GPUマイニング、初期AIアプリ（例：画像生成）。コンセプトを証明し、フィードバックを収集します。
2. フェーズ2 – AI能力の拡大: より多くのモデル（LLMなど）を統合し、企業ユースケースを試験し、アクセス性のためにモバイルアプリを立ち上げる可能性があります。
3. フェーズ3 – AIエージェントと成熟: エージェントランチパッド、エージェントフレームワーク、他のチェーンへのブリッジを展開します。クリエイティブエコノミーのためのNFT統合。
4. フェーズ4 – 最適化と分散化: スケーラビリティ、セキュリティ、オンチェーンガバナンスを改善します。トークノミクスを進化させ、高度な検証ソリューション（ZKプルーフ）を追加する可能性があります。

実行可能な技術とロードマップのステップ:

• 定期的な監査とアップグレード: 各リリースサイクルでセキュリティ監査をスケジュールします。公開アップグレードカレンダーを維持します。
• コミュニティテストネット: 主要機能ごとにテストネット使用を奨励します。メインネット前にユーザーフィードバックで改善します。
• スケーラビリティR&D: エンジニアリングサブチームを割り当て、レイヤー2ソリューションをプロトタイプし、スループットを最適化します。
• ビジョンの整合性を維持: コミュニティの意見を取り入れながら、長期目標を毎年見直し、短期的な動きがミッションを逸脱しないようにします。

これらの戦略と技術的考慮事項を体系的に実施することで、Cuckoo Networkは分散型AIのパイオニアになることができます。堅牢なトークノミクス、ユーザーフレンドリーなAIサービス、GPUインフラストラクチャ、活気あるエージェントエコシステムを組み合わせたバランスの取れたアプローチが採用、収益、長期的な持続可能性を推進し、AIとWeb3の交差点でのCuckooの評判を強化します。

DeepSeekのオープンソース革命：クローズドAIサミットからの洞察​

DeepSeekはAIの世界を席巻しています。DeepSeek-R1についての議論が冷めないうちに、チームはもう一つの爆弾を投下しました：オープンソースのマルチモーダルモデル、Janus-Pro。ペースは目まぐるしく、野心は明確です。

2日前、トップAI研究者、開発者、投資家のグループが、DeepSeekに焦点を当てたクローズドディスカッションに集まりました。3時間以上にわたり、彼らはDeepSeekの技術革新、組織構造、その台頭の広範な影響について詳細に議論しました—AIビジネスモデル、二次市場、AI研究の長期的な軌道について。

DeepSeekのオープンソース透明性の精神に従い、私たちはこの集合的な考えを公開します。ここでは、ディスカッションからの洞察を凝縮し、DeepSeekの戦略、技術的な突破口、そしてAI業界に与える可能性のある影響を探ります。

DeepSeek: 謎と使命​

• DeepSeekの核心使命: CEOの梁文峰はただのAI起業家ではなく、エンジニアです。Sam Altmanとは異なり、彼はビジョンだけでなく技術的な実行に焦点を当てています。
• DeepSeekが尊敬を得た理由: そのMoE（Mixture of Experts）アーキテクチャが主要な差別化要因です。OpenAIのo1モデルの初期の複製は始まりに過ぎません—本当の挑戦は限られたリソースでのスケーリングです。
• NVIDIAの承認なしでのスケーリング: 50,000のGPUを持っているという主張にもかかわらず、DeepSeekはおそらく約10,000の古いA100と3,000の禁止前のH800を運用しています。米国のラボとは異なり、DeepSeekは効率を追求せざるを得ません。
• DeepSeekの真の焦点: OpenAIやAnthropicとは異なり、DeepSeekは「AIが人間に奉仕すること」に固執していません。代わりに、知性そのものを追求しています。これが彼らの秘密の武器かもしれません。

探検者対フォロワー: AIのパワーロー​

• AI開発はステップ関数: 追いつくコストはリードするコストの10倍低いです。「フォロワー」は過去の突破口を計算コストの一部で活用し、「探検者」は盲目的に前進し、大規模なR&D費用を負担しなければなりません。
• DeepSeekはOpenAIを超えるか? それは可能です—しかしOpenAIがつまずいた場合に限ります。AIはまだオープンエンドの問題であり、DeepSeekの推論モデルへのアプローチは強力な賭けです。

DeepSeekの技術革新​

1. 監督付きファインチューニング（SFT）の終焉?​

• DeepSeekの最も破壊的な主張: 推論タスクにはSFTがもはや必要ないかもしれません。もし本当なら、これはパラダイムシフトを意味します。
• しかし、まだ早い… DeepSeek-R1は依然としてSFTに依存しており、特にアライメントのために。真のシフトは、SFTの使用方法—推論タスクをより効果的に蒸留する方法です。

2. データ効率: 真の堀​

• DeepSeekがデータラベリングを優先する理由: 梁文峰は自らデータをラベル付けしていると言われており、その重要性を強調しています。テスラの自動運転の成功は、綿密な人間の注釈から来ました—DeepSeekは同じ厳密さを適用しています。
• マルチモーダルデータ: まだ準備ができていない—Janus-Proのリリースにもかかわらず、マルチモーダル学習は依然として非常に高価です。説得力のある成果を示したラボはまだありません。

3. モデル蒸留: 両刃の剣​

• 蒸留は効率を高めるが多様性を下げる: これは長期的にモデルの能力を制限する可能性があります。
• 蒸留の「隠れた負債」: AIトレーニングの基本的な課題を理解せずに蒸留に依存すると、次世代のアーキテクチャが出現した際に予期しない落とし穴に陥る可能性があります。

4. プロセス報酬: AIアライメントの新たなフロンティア​

• 結果監督が上限を定義する: プロセスベースの強化学習はハッキングを防ぐかもしれませんが、知性の上限は依然として結果駆動のフィードバックに依存しています。
• RLのパラドックス: 大規模言語モデル（LLM）はチェスのように明確な勝利条件を持っていません。AlphaZeroは勝利が二元的だったために機能しました。AIの推論にはこの明確さが欠けています。

OpenAIがDeepSeekの方法を使用していない理由は?​

• 焦点の問題: OpenAIは効率ではなくスケールを優先しています。
• 米国での「隠れたAI戦争」: OpenAIとAnthropicはDeepSeekのアプローチを無視してきたかもしれませんが、長くは続かないでしょう。DeepSeekが実行可能であることが証明されれば、研究の方向性が変わることが予想されます。

2025年のAIの未来​

• トランスフォーマーを超えて? AIは異なるアーキテクチャに分岐する可能性があります。分野は依然としてトランスフォーマーに固執していますが、代替モデルが出現する可能性があります。
• RLの未開拓の可能性: 強化学習は、数学やコーディングのような狭い領域の外ではまだ十分に活用されていません。
• AIエージェントの年? ハイプにもかかわらず、突破口を開いたAIエージェントを提供したラボはまだありません。

開発者はDeepSeekに移行するか?​

• まだです。 OpenAIの優れたコーディングと指示に従う能力は依然として優位性を持っています。
• しかし、ギャップは縮まっています。 DeepSeekが勢いを維持すれば、2025年には開発者が移行する可能性があります。

OpenAIのスタゲート5000億ドルの賭け: まだ意味があるか?​

• DeepSeekの台頭はNVIDIAの支配に疑問を投げかける。 効率が力任せのスケーリングを超えるなら、OpenAIの5000億ドルのスーパーコンピュータは過剰に思えるかもしれません。
• OpenAIは本当に5000億ドルを使うのか? ソフトバンクが財政的支援者ですが、流動性に欠けています。実行は不確実です。
• MetaはDeepSeekを逆エンジニアリングしている。 これはその重要性を確認していますが、Metaがそのロードマップを適応できるかどうかは不明です。

市場への影響: 勝者と敗者​

• 短期: AIチップ株、特にNVIDIAはボラティリティに直面する可能性があります。
• 長期: AIの成長ストーリーは健在です—DeepSeekは効率が生の力と同じくらい重要であることを証明しています。

オープンソース対クローズドソース: 新たな戦線​

• オープンソースモデルがクローズドソースの性能の95%に達した場合、 AIビジネスモデル全体が変わります。
• DeepSeekはOpenAIに手を打たせています。 オープンモデルが改善し続ければ、専有AIは持続不可能になるかもしれません。

DeepSeekのグローバルAI戦略への影響​

• 中国は予想以上に早く追いついている。 中国と米国のAIギャップは、以前考えられていた2年ではなく、わずか3〜9ヶ月かもしれません。
• DeepSeekは中国のAI戦略の概念実証です。 計算能力の制限にもかかわらず、効率駆動のイノベーションは機能しています。

最後の言葉: ビジョンは技術よりも重要​

• DeepSeekの真の差別化要因はその野心です。 AIの突破口は、既存のモデルを洗練するだけでなく、知性の限界を押し広げることから生まれます。
• 次の戦いは推論です。 次世代のAI推論モデルを開発する者が業界の軌道を定義します。

思考実験: DeepSeekのCEO梁文峰に質問する機会が一度だけあるとしたら、何を聞きますか？会社がスケールする際の最良のアドバイスは何ですか？考えを共有してください—注目に値する回答は次のクローズドAIサミットへの招待を受けるかもしれません。

DeepSeekはAIの新たな章を開きました。それが物語全体を書き換えるかどうかはまだわかりません。

はじめに​

AIの風景は大きな変化を遂げています。過去2週間にわたり、主要なAI研究者や開発者との非公開ディスカッションを開催し、2025年の産業の軌跡について興味深い洞察を得ました。浮かび上がったのは、権力の複雑な再編成、既存プレイヤーへの予期せぬ挑戦、そして技術の未来を形作る重要な転換点です。

これは単なるレポートではなく、産業の未来の地図です。2025年を定義する勝者、敗者、そして重要な賭けに飛び込んでみましょう。

勝者：新たな権力構造の出現​

Anthropic: 現実的なパイオニア​

Anthropicは2025年のリーダーとして際立っており、明確で現実的な戦略により推進されています：

• モデルコントロールプロトコル（MCP）: MCPは単なる技術仕様ではなく、コーディングとエージェントワークフローのための業界標準を作成することを目的とした基盤プロトコルです。エージェント時代のTCP/IPと考えてください—AIの相互運用性の中心にAnthropicを位置づける野心的な動きです。
• インフラストラクチャの熟練: Anthropicの計算効率とカスタムチップ設計への注力は、AI展開のスケーラビリティの課題に対処する先見性を示しています。
• 戦略的パートナーシップ: 強力なモデルの構築に専念し、補完的な機能をパートナーにアウトソーシングすることで、Anthropicは協力的なエコシステムを育成しています。彼らのClaude 3.5 Sonnetモデルは、AIの世界では永遠ともいえる6か月間、コーディングアプリケーションでトップの座を保持しています。

Google: 垂直統合のチャンピオン​

Googleの支配力は、AIバリューチェーン全体に対する比類なきコントロールに由来します：

• エンドツーエンドのインフラストラクチャ: GoogleのカスタムTPU、広範なデータセンター、シリコン、ソフトウェア、アプリケーション全体の緊密な統合は、競争の余地を与えない競争優位を生み出します。
• Gemini Exp-1206のパフォーマンス: Gemini Exp-1206の初期試験は新たなベンチマークを設定し、スタック全体で最適化するGoogleの能力を強化しています。
• エンタープライズソリューション: Googleの豊富な内部エコシステムは、ワークフロー自動化ソリューションのテストグラウンドとして機能します。彼らの垂直統合は、純粋なAI企業や従来のクラウドプロバイダーが匹敵できない方法でエンタープライズAIを支配する位置にあります。

敗者：困難な時代の到来​

OpenAI: 岐路に立つ​

初期の成功にもかかわらず、OpenAIは増大する課題に直面しています：

• 組織的な課題: Alec Radfordのような著名な離脱は、内部の不一致を示唆しています。OpenAIの消費者向けアプリケーションへの転換は、AGIへの焦点を失わせているのでしょうか？
• 戦略的制限: ChatGPTの成功は商業的には価値がありますが、革新を制限している可能性があります。他の競合他社がエージェントワークフローやエンタープライズグレードのアプリケーションを探求する中で、OpenAIはチャットボットの領域に閉じ込められるリスクがあります。

Apple: AIの波を逃す​

Appleの限られたAIの進展は、モバイルイノベーションにおける長年の支配を脅かしています：

• 戦略的盲点: AIがモバイルエコシステムの中心となる中で、AI駆動のエンドツーエンドソリューションへの影響力のある貢献の欠如は、Appleのコアビジネスを弱体化させる可能性があります。
• 競争上の脆弱性: AIをエコシステムに統合する上での大きな進展がなければ、Appleは急速に革新する競合他社に後れを取るリスクがあります。

2025年の重要な賭け​

モデル能力：大きな分岐​

AI産業は、2つの潜在的な未来の岐路に立っています：

1. AGIの飛躍: AGIの突破口は、現在のアプリケーションを時代遅れにし、一夜にして産業を再形成する可能性があります。
2. 漸進的進化: より可能性が高いのは、漸進的な改善が実用的なアプリケーションとエンドツーエンドの自動化を推進し、使いやすさに焦点を当てた企業を有利にすることです。

企業は、基礎研究を維持しつつ、即時の価値を提供するバランスを取らなければなりません。

エージェントの進化：次のフロンティア​

エージェントは、AIと人間の相互作用における変革的なシフトを表しています。

• コンテキスト管理: 企業は単純なプロンプト応答モデルを超えて、コンテキスト理解をワークフローに組み込んでいます。これによりアーキテクチャが簡素化され、アプリケーションがモデル能力と共に進化することが可能になります。
• 人間とAIの協力: 自律性と監督のバランスが鍵です。AnthropicのMCPのような革新は、エージェントと企業システム間のシームレスなコミュニケーションを可能にするエージェントアプリストアの基盤を築く可能性があります。

未来を見据えて：次のメガプラットフォーム​

AIオペレーティングシステム時代​

AIはプラットフォームのパラダイムを再定義し、デジタル時代の新しい「オペレーティングシステム」を創造する準備が整っています：

• 基盤モデルとしてのインフラストラクチャ: モデルはそれ自体がプラットフォームとなり、APIファーストの開発と標準化されたエージェントプロトコルが革新を推進します。
• 新しいインタラクションのパラダイム: AIは従来のインターフェースを超え、デバイスや環境にシームレスに統合されます。ロボティクスとウェアラブルAIエージェントの時代が近づいています。
• ハードウェアの進化: 専門化されたチップ、エッジコンピューティング、最適化されたハードウェアフォームファクターが、産業全体でのAIの採用を加速させます。

結論​

AI産業は、実用的なアプリケーション、インフラストラクチャ、人間との相互作用が中心となる決定的な段階に入っています。勝者は次の点で優れています：

• 実際の問題を解決するエンドツーエンドソリューションを提供する。
• 競合他社を凌駕するために垂直アプリケーションに特化する。
• 効率的な展開のための強力でスケーラブルなインフラストラクチャを構築する。
• 自律性と監督のバランスを取る人間とAIの相互作用のパラダイムを定義する。

これは重要な瞬間です。成功する企業は、AIの可能性を具体的で変革的な価値に変換する企業です。2025年が展開するにつれ、次のメガプラットフォームとエコシステムを定義する競争がすでに始まっています。

あなたはどう思いますか？AGIの突破口に向かっているのか、それとも漸進的な進歩が支配するのか？あなたの考えを共有し、会話に参加してください。

Cuckoo NetworkとTenspectの画期的な提携を発表できることを嬉しく思います。私たちの分散型AIインフラストラクチャとTenspectの革新的なホームインスペクションプラットフォームを組み合わせることで、不動産業界に分散型AIの力をもたらす重要な一歩となります。

この提携が重要な理由​

TenspectはAIを活用したプラットフォームでホームインスペクション業界を革新し、インスペクターがより迅速かつ効率的に検査を行えるようにしています。Cuckoo Networkの分散型AIインフラストラクチャと統合することで、Tenspectはさらに強力な機能を提供しつつ、データのプライバシーを確保し、コストを削減することができます。

この提携の主な利点は以下の通りです：

1. 分散型AI処理: TenspectのスマートノートテイカーとAI機能は、Cuckoo NetworkのGPUマイニングネットワークを活用し、より迅速な処理時間とプライバシーの向上を実現します。
2. コスト効率: Cuckoo Networkの分散型インフラストラクチャを利用することで、Tenspectはホームインスペクターに対してより競争力のある料金でAIサービスを提供できます。
3. プライバシーの強化: 私たちの分散型アプローチにより、機密性の高い検査データが安全かつプライベートに保たれ、先進的なAI機能を享受できます。

技術統合​

Tenspectは、Cuckoo Chainと統合し、安全で透明性のある取引を実現し、AI推論タスクのために私たちのGPUマイニングネットワークを活用します。これには以下が含まれます：

• 分散型AIノードを通じた音声文字起こしの処理
• 検査文書のための画像分析の処理
• 分散コンピューティングリソースを使用した検査報告書の生成

次のステップ​

この提携は始まりに過ぎません。Cuckoo NetworkとTenspectは共に以下のことに取り組みます：

• ホームインスペクターのためのAI機能の拡張
• 不動産業界向けの新しい分散型AI機能の開発
• 両プラットフォームの強みを活用した革新的なソリューションの創出

私たちは、Tenspectと協力して、分散型AIの利点をホームインスペクション業界にもたらすことを楽しみにしています。この提携は、AIアクセスの民主化を推進しつつ、プライバシーと効率性を確保するという私たちの使命に完全に一致しています。

このエキサイティングなコラボレーションの最新情報をお見逃しなく！

この提携に関する詳細情報は以下をご覧ください：

• Tenspectのウェブサイトを訪問
• Discordに参加
• X / Twitterでフォロー
• Telegramに参加

GPT-4 や Gemini のような言語モデルが会話能力で注目を集めている一方で、より深い革命が進行しています。それは、AI エージェントの台頭です。Google の最近のホワイトペーパーで詳述されているように、これらのエージェントは単なるスマートチャットボットではなく、現実世界を積極的に認識し、推論し、影響を与えることができる AI システムです。

AI 能力の進化​

従来の AI モデルを、インターネットや電話のない部屋に閉じ込められた非常に知識豊富な教授と考えてみてください。彼らは素晴らしい洞察を提供できますが、それは部屋に入る前に学んだことに基づいてのみです。一方、AI エージェントは、現代のツールをフルに活用できる教授のようなものです。彼らは最新の情報を調べ、メールを送り、計算を行い、複雑なタスクを調整することができます。

エージェントが従来のモデルと異なる点は次のとおりです：

• リアルタイム情報: モデルはトレーニングデータに限定されますが、エージェントは外部ツールや API を通じて最新情報にアクセスできます
• アクション実行: エージェントはアクションを提案するだけでなく、関数呼び出しや API インタラクションを通じて実行することができます
• メモリ管理: エージェントは複数のインタラクションを通じてコンテキストを維持し、各交換から学び応答を改善します
• ツール統合: 外部ツールや API を使用するネイティブ能力がアーキテクチャに組み込まれており、後付けではありません

エージェントの思考方法: 認知アーキテクチャ​

エージェントの本当の魔法は、彼らがどのように推論し、意思決定を行うかを統治する「認知アーキテクチャ」にあります。ホワイトペーパーは、次の3つの主要なアプローチを詳述しています：

1. ReAct: エージェントが状況について推論し、具体的なアクションを取ることを交互に行うフレームワーク。進行状況を常に評価し、料理戦略を調整するシェフを想像してください。

2. Chain-of-Thought: エージェントは複雑な問題を小さく管理可能なステップに分解し、その過程を示します。これは、数学者が複雑な方程式をステップバイステップで解く方法に似ています。

3. Tree-of-Thoughts: エージェントは、チェスプレイヤーが異なる手とその結果を考慮するように、複数の可能な解決策のパスを同時に探ります。

ホワイトペーパーからの実際の例として、エージェントがフライト予約リクエストをどのように処理するかを示します：

ユーザー: "オースティンからチューリッヒへのフライトを予約したい"

エージェントの考え: まずフライトを検索するべきだ
アクション: [フライト検索 API を呼び出す]
観察: 複数のフライトオプションが見つかりました

エージェントの考え: 最良の価格とルートを確認するべきだ
アクション: [検索結果を分析]
観察: 最適な接続と価格を見つけました

エージェントの考え: ユーザーにオプションの明確な要約が必要
最終回答: "こちらが最良のフライトオプションです..."

エージェントのツールキット: 彼らが世界とどのようにインタラクトするか​

ホワイトペーパーは、エージェントが外部システムとインタラクトできる3つの異なる方法を特定しています：

1. 拡張機能​

これらは、直接 API 呼び出しを可能にするエージェント側のツールです。これらはエージェントの手のようなもので、外部サービスと直接インタラクトできます。Google のホワイトペーパーは、これらがフライト価格の確認や天気予報などのリアルタイム操作に特に有用であることを示しています。

2. 関数​

拡張機能とは異なり、関数はクライアント側で実行されます。これにより、より多くの制御とセキュリティが提供され、機密操作に理想的です。エージェントは何を行うべきかを指定しますが、実際の実行はクライアントの監督の下で行われます。

拡張機能と関数の違い：

3. データストア​

これらはエージェントの参照ライブラリであり、構造化データと非構造化データの両方にアクセスを提供します。ベクターデータベースと埋め込みを使用して、エージェントは膨大なデータセットから関連情報を迅速に見つけることができます。

エージェントの学習と改善方法​

ホワイトペーパーは、エージェント学習の3つの魅力的なアプローチを概説しています：

1. コンテキスト内学習: 新しいレシピと材料を与えられたシェフのように、エージェントは実行時に提供される例と指示を通じて新しいタスクを処理することを学びます。

2. 検索ベースの学習: 膨大な料理本のライブラリにアクセスできるシェフを想像してください。エージェントはデータストアから関連する例と指示を動的に引き出すことができます。

   

3. 微調整: これはシェフを料理学校に送るようなもので、特定のタイプのタスクに対する体系的なトレーニングを行い、全体的なパフォーマンスを向上させます。

本番環境に対応したエージェントの構築​

ホワイトペーパーの最も実用的なセクションは、本番環境でエージェントを実装する方法を扱っています。Google の Vertex AI プラットフォームを使用して、開発者は以下を組み合わせたエージェントを構築できます：

• ユーザーインタラクションのための自然言語理解
• 現実世界のアクションのためのツール統合
• コンテキスト応答のためのメモリ管理
• 監視と評価システム

エージェントアーキテクチャの未来​

おそらく最もエキサイティングなのは、「エージェントチェーン」の概念です。これは、複雑なタスクを処理するために専門化されたエージェントを組み合わせることです。旅行計画システムを想像してください：

• フライト予約エージェント
• ホテル推薦エージェント
• 地元のアクティビティ計画エージェント
• 天気監視エージェント

それぞれが自分の専門分野に特化していますが、協力して包括的なソリューションを作成します。

これが未来に意味すること​

AI エージェントの出現は、人工知能における基本的なシフトを表しています。考えるだけのシステムから、考え、行動するシステムへの移行です。まだ初期段階にありますが、Google のホワイトペーパーで概説されているアーキテクチャとアプローチは、AI が受動的なツールから現実の問題を解決する積極的な参加者に進化する方法の明確なロードマップを提供します。

開発者、ビジネスリーダー、技術愛好家にとって、AI エージェントを理解することは、単にトレンドに追いつくことではなく、人間の活動において AI が真の協力パートナーとなる未来に備えることです。

AI エージェントがあなたの業界をどのように変えると思いますか？下のコメントであなたの考えを共有してください。

Cuckoo Network は、分散型 AI インフラストラクチャを IoTeX の活気あるエコシステムに導入するレイヤー 2 ソリューションとしての拡大を発表できることを嬉しく思います。この戦略的パートナーシップは、Cuckoo の AI モデル提供の専門知識と IoTeX の強力な MachineFi インフラストラクチャを組み合わせ、両コミュニティに新しい機会を創出します。

ニーズ​

IoTeX ユーザーと開発者は効率的な分散型 AI 計算リソースへのアクセスを必要としており、AI アプリケーションの開発者はスケーラブルなブロックチェーンインフラストラクチャを必要としています。IoTeX 上に構築することで、Cuckoo チェーンはこれらのニーズに応え、新しいエコシステムに分散型 AI マーケットプレイスを拡大します。

ソリューション​

IoTeX 上の Cuckoo チェーンは以下を提供します：

• IoTeX の MachineFi インフラストラクチャとのシームレスな統合
• AI モデル提供のための低い取引コスト
• 分散型 AI アプリケーションのスケーラビリティの向上
• IoTeX と Cuckoo チェーン間のクロスチェーン相互運用性

エアドロップの詳細​

この拡大を祝して、Cuckoo Network は IoTeX と Cuckoo コミュニティメンバーのためのエアドロップキャンペーンを開始します。参加者は様々なエンゲージメント活動を通じて $CAI トークンを獲得できます：

1. IoTeX エコシステムの早期採用者
2. ネットワークに貢献する GPU マイナー
3. クロスチェーン活動への積極的な参加
4. コミュニティエンゲージメントと開発への貢献

リーダーシップからのコメント​

「IoTeX 上にレイヤー 2 として Cuckoo チェーンを構築することは、AI インフラストラクチャを分散化するという我々の使命における重要なマイルストーンです」と Cuckoo Network の CPO である Dora Noda は述べています。「このコラボレーションにより、IoTeX の革新的な MachineFi エコシステムに効率的でアクセスしやすい AI 計算を提供し、分散型 AI マーケットプレイスを拡大することができます。」

よくある質問

Q: IoTeX 上の Cuckoo チェーンの L2 のユニークな点は何ですか？

A: IoTeX 上の Cuckoo チェーンの L2 は、分散型 AI モデル提供と IoTeX の MachineFi インフラストラクチャを組み合わせ、IoT デバイスとアプリケーションのための効率的でコスト効果の高い AI 計算を可能にします。

Q: エアドロップに参加するにはどうすればいいですか？

A: https://cuckoo.network/portal/airdrop?referer=CuckooNetworkHQ を訪問し、資格を満たすアクションを完了して報酬を獲得してください。

Q: どうすればもっと $CAI を獲得できますか？

• $CAI トークンのステーキング
• GPU マイナーノードの運用
• クロスチェーン取引への参加
• コミュニティ開発への貢献

Q: GPU マイナーの技術要件は何ですか？

A: GPU マイナーには以下が必要です：

• NVIDIA GTX 3080、L4 以上
• 最低 8GB RAM
• トップ 10 のマイナーに選ばれるための $CAI のステークと投票
• 信頼性のあるインターネット接続 詳細なセットアップ手順については、cuckoo.network/docs をご覧ください

Q: IoTeX ユーザーにとっての利点は何ですか？

A: IoTeX ユーザーは以下にアクセスできます：

• 分散型 AI 計算リソース
• AI サービスのための低い取引コスト
• 既存の MachineFi アプリケーションとの統合
• GPU マイニングとステーキングによる新しい収益機会

Q: クロスチェーン機能はどのように機能しますか？

A: ユーザーは、IoTeX、Arbitrum、および Cuckoo チェーン間で資産をシームレスに移動でき、エコシステム間で統一された流動性と相互運用性を実現します。Arbitrum ブリッジは開始されており、IoTeX ブリッジはまだ進行中です。

Q: ローンチのタイムラインはどうなっていますか？

A: タイムライン：

• 1月8日の週：Cuckoo チェーンメインネットでのエアドロップ配布開始
• 1月29日の週：IoTeX と Cuckoo チェーン間のブリッジ展開
• 2月12日の週：自律エージェントローンチパッドの完全なローンチ

Q: 開発者は Cuckoo チェーンの IoTeX L2 上でどのように構築できますか？

A: Cuckoo チェーンは完全な EVM 互換性を維持しているため、開発者は慣れ親しんだ Ethereum ツールと言語を使用できます。包括的なドキュメントと開発者リソースは cuckoo.network/docs で利用可能です。

Q: エアドロップの総配分はどのくらいですか？

A: 「IoTeX x Cuckoo」エアドロップキャンペーンは、総供給量 10 億 $CAI トークンのうち、早期採用者とコミュニティメンバーのために予約された総配分の 1‰ を配布します。

連絡先情報

詳細情報については、コミュニティに参加してください：

• ウェブサイト: https://cuckoo.network
• Discord: https://cuckoo.network/dc
• Telegram: https://cuckoo.network/tg
• X/Twitter: https://cuckoo.network/x

Ritualは、元Polychain投資家のNiraj PantとAkilesh Pottiによって2023年に設立され、ブロックチェーンとAIの交差点にある野心的なプロジェクトです。Archetypeが主導し、Polychain Capitalからの戦略的投資を受けた2,500万ドルのシリーズAに支えられ、同社はオンチェーンおよびオフチェーンの複雑な相互作用を可能にするための重要なインフラのギャップに対処することを目指しています。主要な機関や企業からの30人の専門家チームと共に、RitualはAI機能を直接ブロックチェーン環境に統合するプロトコルを構築しており、自然言語生成スマートコントラクトや動的市場駆動型貸付プロトコルなどのユースケースを対象としています。

なぜ顧客はAIのためにWeb3を必要とするのか​

Web3とAIの統合は、従来の集中型AIシステムで見られる多くの制限を軽減できます。

1. 分散型インフラは操作のリスクを軽減するのに役立ちます: AI計算とモデルの出力が複数の独立したノードによって実行される場合、開発者や企業の仲介者を含む単一のエンティティが結果を改ざんすることがはるかに困難になります。これにより、AI駆動のアプリケーションにおけるユーザーの信頼と透明性が向上します。

2. Web3ネイティブのAIはオンチェーンのスマートコントラクトの範囲を基本的な金融ロジックを超えて拡大します。AIが関与することで、契約はリアルタイムの市場データ、ユーザー生成のプロンプト、さらには複雑な推論タスクに応答できるようになります。これにより、アルゴリズム取引、自動貸付決定、チャット内インタラクション（例：FrenRug）など、既存の孤立したAI APIでは不可能なユースケースが可能になります。AIの出力が検証可能でオンチェーン資産と統合されているため、これらの高価値または高リスクの決定は、より大きな信頼と少ない仲介者で実行できます。

3. AIの作業負荷をネットワーク全体に分散することで、コストを削減しスケーラビリティを向上させる可能性があります。AI計算は高価になることがありますが、よく設計されたWeb3環境は単一の集中プロバイダーではなく、グローバルな計算リソースのプールから引き出します。これにより、より柔軟な価格設定、信頼性の向上、継続的なオンチェーンAIワークフローの可能性が開かれ、ノードオペレーターが計算能力を提供するための共有インセンティブによって支えられます。

Ritualのアプローチ​

システムは、Infernet Oracle、Ritual Chain（インフラとプロトコル）、およびネイティブアプリケーションの3つの主要なレイヤーで構成されており、それぞれがWeb3 x AI領域の異なる課題に対処するように設計されています。

1. Infernet Oracle​

• その機能 InfernetはRitualの最初の製品であり、オンチェーンのスマートコントラクトとオフチェーンのAI計算をつなぐ橋渡しをします。外部データを取得するだけでなく、AIモデルの推論タスクを調整し、結果を収集し、検証可能な方法でオンチェーンに返します。
• 主要コンポーネント
  • コンテナ: 任意のAI/MLワークロードをホストするための安全な環境（例：ONNX、Torch、Hugging Faceモデル、GPT-4）。
  • infernet-ml: AI/MLワークフローをデプロイするための最適化されたライブラリで、人気のあるモデルフレームワークとの統合を提供します。
  • Infernet SDK: 開発者がAI推論結果を要求し消費するスマートコントラクトを簡単に作成できる標準化されたインターフェースを提供します。
  • Infernetノード: GCPやAWSなどのサービスにデプロイされ、オンチェーンの推論要求をリッスンし、コンテナ内でタスクを実行し、結果をオンチェーンに返します。
  • 支払いと検証: 計算ノードと検証ノード間の料金分配を管理し、タスクが誠実に実行されることを保証するためのさまざまな検証方法をサポートします。
• その重要性 Infernetは、オフチェーンのAI計算を検証することで、従来のオラクルを超えています。データフィードだけでなく、AI駆動のタスクをオンチェーンアプリケーションにリンクする複雑さを軽減するために、繰り返しまたは時間に敏感な推論ジョブのスケジューリングもサポートします。

2. Ritual Chain​

Ritual Chainは、インフラストラクチャとプロトコルの両方のレイヤーでAIに優しい機能を統合しています。頻繁で自動化された複雑なスマートコントラクトとオフチェーン計算の間の相互作用を処理するように設計されており、通常のL1が管理できる範囲をはるかに超えています。

2.1 インフラストラクチャレイヤー​

• その機能 Ritual Chainのインフラストラクチャは、標準的なブロックチェーンよりも複雑なAIワークフローをサポートします。事前コンパイルされたモジュール、スケジューラ、およびEVM拡張であるEVM++を通じて、頻繁またはストリーミングAIタスク、堅牢なアカウント抽象化、および自動化された契約インタラクションを容易にすることを目指しています。

• 主要コンポーネント

  • 事前コンパイルされたモジュール

    :

    • **EIP拡張（例：EIP-665、EIP-5027）**はコード長の制限を取り除き、署名のガスを削減し、チェーンとオフチェーンのAIタスク間の信頼を可能にします。
    • 計算事前コンパイルは、スマートコントラクト内でAI推論、ゼロ知識証明、モデルの微調整のためのフレームワークを標準化します。

  • スケジューラ: 外部の「キーパー」契約に依存せずに、タスクを固定スケジュールで実行できるようにします（例：10分ごと）。継続的なAI駆動の活動に不可欠です。

  • EVM++: ネイティブアカウント抽象化（EIP-7702）を備えたEVMを強化し、契約が一定期間トランザクションを自動承認できるようにします。これにより、AI駆動の意思決定（例：自動取引）が人間の介入なしにサポートされます。

• その重要性 AIに焦点を当てた機能をインフラストラクチャに直接組み込むことで、Ritual Chainは複雑で反復的または時間に敏感なAI計算を合理化します。開発者は、真に「インテリジェント」なdAppを構築するためのより堅牢で自動化された環境を得ることができます。

2.2 コンセンサスプロトコルレイヤー​

• その機能 Ritual Chainのプロトコルレイヤーは、多様なAIタスクを効率的に管理する必要性に対処します。大規模な推論ジョブと異種計算ノードは、スムーズな実行と検証を保証するために特別な料金市場ロジックと新しいコンセンサスアプローチを必要とします。
• 主要コンポーネント
  • Resonance（料金市場）:
    • AIタスクの複雑さに応じて適切な計算ノードとマッチングするために「オークショニア」と「ブローカー」の役割を導入します。
    • ネットワークスループットを最大化するために、強力なノードが複雑なタスクを処理することを保証する「バンドル」タスク割り当てを採用します。
  • Symphony（コンセンサス）:
    • AI計算を並列サブタスクに分割して検証します。複数のノードがプロセスステップと出力を個別に検証します。
    • 大規模なAIタスクがネットワークを過負荷にしないように、検証作業を複数のノードに分散します。
  • vTune:
    • 「バックドア」データチェックを使用して、ノードが行ったモデルの微調整をオンチェーンで検証する方法を示します。
    • Ritual Chainが、最小限の信頼仮定でより長く複雑なAIタスクを処理する能力を示します。
• その重要性 従来の料金市場とコンセンサスモデルは、重いまたは多様なAIワークロードに苦労します。両方を再設計することで、Ritual Chainはタスクを動的に割り当て、結果を検証し、基本的なトークンまたは契約ロジックをはるかに超えたオンチェーンの可能性を拡大します。

3. ネイティブアプリケーション​

• その機能 InfernetとRitual Chainを基に構築されたネイティブアプリケーションには、モデルマーケットプレイスと検証ネットワークが含まれており、AI駆動の機能がどのようにネイティブに統合され、オンチェーンで収益化されるかを示しています。
• 主要コンポーネント
  • モデルマーケットプレイス:
    • AIモデル（およびおそらく微調整されたバリアント）をオンチェーン資産としてトークン化します。
    • 開発者がAIモデルを購入、販売、またはライセンスできるようにし、収益をモデルクリエイターと計算/データプロバイダーに報酬として分配します。
  • 検証ネットワークと「Rollup-as-a-Service」:
    • 外部プロトコル（例：L2）にゼロ知識証明やAI駆動のクエリのような複雑なタスクを計算し検証するための信頼できる環境を提供します。
    • RitualのEVM++、スケジューリング機能、および料金市場設計を活用したカスタマイズされたロールアップソリューションを提供します。
• その重要性 AIモデルを直接オンチェーンで取引可能かつ検証可能にすることで、Ritualはブロックチェーンの機能をAIサービスとデータセットのマーケットプレイスに拡張します。より広範なネットワークもRitualのインフラを専門的な計算に利用でき、AIタスクと証明がより安価で透明性のある統一されたエコシステムを形成します。

Ritualのエコシステム開発​

Ritualの「オープンAIインフラストラクチャネットワーク」のビジョンは、強力なエコシステムを構築することと密接に関連しています。コア製品設計を超えて、チームはモデルストレージ、計算、証明システム、AIアプリケーション全体でパートナーシップを築き、ネットワークの各レイヤーが専門家のサポートを受けられるようにしています。同時に、Ritualは開発者リソースとコミュニティの成長に多大な投資を行い、Ritual Chain上での実際のユースケースを促進しています。

1. エコシステムのコラボレーション

• モデルストレージと整合性: Arweaveを使用してAIモデルを保存し、改ざんされないようにします。
• 計算パートナーシップ: IO.netはRitualのスケーリングニーズに一致する分散計算を提供します。
• 証明システムとレイヤー2: StarkwareとArbitrumとのコラボレーションにより、EVMベースのタスクのための証明生成能力を拡張します。
• AI消費者アプリ: MyshellとStory Protocolとのパートナーシップにより、より多くのAI駆動サービスをオンチェーンに導入します。
• モデル資産レイヤー: Pond、Allora、0xScopeが追加のAIリソースを提供し、オンチェーンAIの限界を押し広げます。
• プライバシー強化: NillionがRitual Chainのプライバシーレイヤーを強化します。
• セキュリティとステーキング: EigenLayerがネットワークのセキュリティとステーキングを支援します。
• データ可用性: EigenLayerとCelestiaモジュールがAIワークロードに不可欠なデータ可用性を向上させます。

2. アプリケーションの拡大

• 開発者リソース: AIコンテナの起動、PyTorchの実行、GPT-4やMistral-7Bのオンチェーンタスクへの統合方法を詳細に説明した包括的なガイド。Infernetを介したNFT生成のような実践的な例が新規参入者の障壁を下げます。
• 資金提供と加速: Ritual AltarアクセラレータとRitual RealmプロジェクトがRitual Chain上でdAppを構築するチームに資本とメンターシップを提供します。
• 注目のプロジェクト:
  • Anima: 貸付、スワップ、利回り戦略に関する自然言語リクエストを処理するマルチエージェントDeFiアシスタント。
  • Opus: スケジュールされた取引フローを持つAI生成のミームトークン。
  • Relic: 柔軟で効率的なオンチェーントレーディングを目指して、AMMにAI駆動の予測モデルを組み込みます。
  • Tithe: MLを活用して貸付プロトコルを動的に調整し、リスクを低減しながら利回りを向上させます。

製品設計、パートナーシップ、多様なAI駆動のdAppを整合させることで、RitualはWeb3 x AIの多面的なハブとしての地位を確立しています。開発者サポートと実際の資金提供機会を伴うエコシステム第一のアプローチは、オンチェーンでのAIの採用を広げるための基盤を築いています。

Ritualの展望​

Ritualの製品計画とエコシステムは有望ですが、多くの技術的なギャップが残っています。開発者はまだモデル推論エンドポイントの設定、AIタスクの高速化、大規模計算のための複数ノードの調整などの基本的な問題を解決する必要があります。現時点では、コアアーキテクチャはより単純なユースケースを処理できますが、真の挑戦は、より創造的なAI駆動のアプリケーションをオンチェーンで構築するように開発者を鼓舞することです。

将来的には、Ritualは金融に重点を置かず、計算またはモデル資産を取引可能にすることに焦点を当てるかもしれません。これにより、参加者を引き付け、チェーンのトークンを実際のAIワークロードに結びつけることでネットワークのセキュリティを強化することができます。トークン設計の詳細はまだ不明ですが、Ritualのビジョンは、複雑で分散型のAI駆動アプリケーションの新しい世代を刺激し、Web3をより深く、より創造的な領域に押し進めることです。