# CryptoとAIの融合：コンピューティングパワー資源からエージェント経済へ人工知能の波が世界を席巻する中、暗号通貨分野でもAIとの融合の可能性を探っています。この融合は最初に分散型コンピューティングパワーリソースの統合に焦点を当て、ブロックチェーン技術を通じて世界中の余剰GPUとCPUリソースを調整し、供給と需要のマッチングを実現し、コストを削減し、貢献者に透明で公正なインセンティブメカニズムを提供することを目指しています。## 分散型コンピューティングパワー：AIとブロックチェーンの融合を探る初期の探索は主にロングテール市場の需要に焦点を当て、柔軟性と低いハードルを強調しました。一部のプロジェクトは、IO.netのように分散型GPUリソースを集約し、軽量な推論とモデルの微調整のハードルを下げています。Gensynはスマートコントラクトを通じて個人ユーザーにトレーニングへの参加を促し、遊休GPUを活用しています。Bittensorは革新的なサブネット構造を導入し、AIサービスをモジュール化しました。ユーザーはさまざまな方法でエコシステムに参加し、利益を得ることができ、独自の経済モデルが形成されました。しかし、この段階での試みは、純粋なコンピューティングパワー市場が価格競争に陥り、パフォーマンス不足などの限界を露呈しました。## AIエージェントの興隆：アプリケーション層への移行去中心化コンピューティングパワー市場が安定に向かう中、CryptoとAIの結合が応用層に向かって発展し始めた。チェーン上のAIエージェントの出現がこの変化の象徴となる。初期段階では、AIトークンはエンターテイメント的なイメージで注目を集めていた。その後、AIはソーシャルプラットフォーム上で簡単なタスクを実行し始め、徐々により専門的な応用シーンへと発展していった。真のブレークスルーは、エージェントフレームワークと実行プロトコルの出現から来ています。Eliza、GAME、Rigなどのモジュール化フレームワークは、人格モデリング、タスクオーケストレーション、マルチエージェント協力をサポートし、AIのオンチェーンでの単一アプリケーションからシステム化された運用への移行を促進しました。いくつかのプロジェクト、例えばVirtuals ProtocolとElizaはAIネイティブ経済システムを構築しています。Virtuals ProtocolはAgent Commerce Protocol (ACP)を通じてエージェント間の自律的な相互作用、協力、取引を実現しました。一方、ElizaはElizaOS V2を通じてプラグインシステムを再構築し、AUTOFUNプラットフォームを立ち上げてAIトークンの作成ハードルを下げました。## 標準化とコラボレーション:MCPの台頭市場が冷え込む中、AIエージェント分野は深刻な再編成を経験しています。このような背景の中で、Model Context Protocol (MCP)は、AIアプリケーションのオープンスタンダードプロトコルとして登場し、未来の発展に新たな方向性を示しています。MCPは大規模言語モデルと外部データ、ツールとの通信方法を統一し、AIアプリケーションの開発プロセスを大幅に簡素化しました。MCPを中心としたアプリケーションエコシステムは急速に発展しており、SolanaエコシステムのDARKプロジェクトやBNBチェーンのSKYAIプロジェクトなどがあります。MCPはCryptoとAIの融合に新たな道を開き、多エージェント協力、オンチェーン取引の自動化、情報金融（InfoFi）の台頭を含んでいます。これらの発展は、エージェント経済がより高いレベルへ進化することを期待されています。## スマートエコノミーの進化の道CryptoとAIの融合は、単純なエンターテイメント対話エージェントから、ツール型エージェント、さらには取引実行エージェントとDeFAI抽象層への発展過程を経てきました。未来には、群体知能と多エージェント協力が重要な発展方向となるでしょう。この進化の過程は、AIエージェントと実際のニーズとの距離をますます縮めています。今後の発展は、実用性にさらに重点を置くことになり、より長い時間が必要かもしれませんが、より広範なアプリケーションスペースを開くことも期待されています。# AIエージェントの発展段階と未来の展望AIエージェントは、いくつかの重要な発展段階を経てきました：1. 非中央集権的コンピューティングパワー：ブロックチェーンを通じてGPUリソースを集約し、AIにコンピューティングパワーを提供します。代表的なプロジェクトにはBittensorやIO.netなどがあります。2. Meme Agent：エンターテイメント的なイメージで注意を引く初期AIトークン。Truth Terminalなどのように。3. 軽量インタラクションエージェント：ソーシャルプラットフォーム上で簡単なタスクを実行するAI。4. 垂直アプリケーションエージェント：チェーン上の金融やNFTなどの特定のシーンに焦点を当てたAI。例えば、aixbt。5. エージェントフレームワーク：モジュール化開発をサポートするフレームワークが登場しました。Eliza、GAME、Rigなど。6. エージェント経済：AIネイティブ経済システムの構築。Virtuals Protocol、Elizaなど。7. 標準化プロトコル：MCPなどのオープンスタンダードがマルチエージェント協調を推進します。## 今後の方向性1. より強い実用性：AIエージェントは、単に概念を炒作するのではなく、実際の問題を解決する必要があります。2. 多エージェント協力：標準化されたプロトコルを通じて、異なるエージェント間の協調作業を実現します。3. 現実世界との深い統合：AIエージェントは、現実世界の意思決定や操作にさらに関与するようになります。4. 新しい経済モデル：情報フローに基づくInfoFiなどの新しい金融モデルが出現する可能性があります。5. セキュリティとプライバシー：AIエージェントの普及に伴い、ユーザーデータの安全を保護する方法が重要な問題となる。6. ガバナンスの革新：人間とAIが共同で参加する新たなガバナンスモデルを探求する。総じて言えば、AIエージェントは概念実証段階から実用化に向けて徐々に進んでおり、今後は効率の向上やビジネスモデルの革新などの面で重要な役割を果たすでしょう。しかし同時に、技術、倫理、規制など多方面の課題にも直面しており、社会のさまざまな分野が協力して解決策を探る必要があります。
AIエージェントの7つの発展段階と未来のトレンドの解析
CryptoとAIの融合：コンピューティングパワー資源からエージェント経済へ
人工知能の波が世界を席巻する中、暗号通貨分野でもAIとの融合の可能性を探っています。この融合は最初に分散型コンピューティングパワーリソースの統合に焦点を当て、ブロックチェーン技術を通じて世界中の余剰GPUとCPUリソースを調整し、供給と需要のマッチングを実現し、コストを削減し、貢献者に透明で公正なインセンティブメカニズムを提供することを目指しています。
分散型コンピューティングパワー：AIとブロックチェーンの融合を探る
初期の探索は主にロングテール市場の需要に焦点を当て、柔軟性と低いハードルを強調しました。一部のプロジェクトは、IO.netのように分散型GPUリソースを集約し、軽量な推論とモデルの微調整のハードルを下げています。Gensynはスマートコントラクトを通じて個人ユーザーにトレーニングへの参加を促し、遊休GPUを活用しています。
Bittensorは革新的なサブネット構造を導入し、AIサービスをモジュール化しました。ユーザーはさまざまな方法でエコシステムに参加し、利益を得ることができ、独自の経済モデルが形成されました。しかし、この段階での試みは、純粋なコンピューティングパワー市場が価格競争に陥り、パフォーマンス不足などの限界を露呈しました。
AIエージェントの興隆：アプリケーション層への移行
去中心化コンピューティングパワー市場が安定に向かう中、CryptoとAIの結合が応用層に向かって発展し始めた。チェーン上のAIエージェントの出現がこの変化の象徴となる。初期段階では、AIトークンはエンターテイメント的なイメージで注目を集めていた。その後、AIはソーシャルプラットフォーム上で簡単なタスクを実行し始め、徐々により専門的な応用シーンへと発展していった。
真のブレークスルーは、エージェントフレームワークと実行プロトコルの出現から来ています。Eliza、GAME、Rigなどのモジュール化フレームワークは、人格モデリング、タスクオーケストレーション、マルチエージェント協力をサポートし、AIのオンチェーンでの単一アプリケーションからシステム化された運用への移行を促進しました。
いくつかのプロジェクト、例えばVirtuals ProtocolとElizaはAIネイティブ経済システムを構築しています。Virtuals ProtocolはAgent Commerce Protocol (ACP)を通じてエージェント間の自律的な相互作用、協力、取引を実現しました。一方、ElizaはElizaOS V2を通じてプラグインシステムを再構築し、AUTOFUNプラットフォームを立ち上げてAIトークンの作成ハードルを下げました。
標準化とコラボレーション:MCPの台頭
市場が冷え込む中、AIエージェント分野は深刻な再編成を経験しています。このような背景の中で、Model Context Protocol (MCP)は、AIアプリケーションのオープンスタンダードプロトコルとして登場し、未来の発展に新たな方向性を示しています。
MCPは大規模言語モデルと外部データ、ツールとの通信方法を統一し、AIアプリケーションの開発プロセスを大幅に簡素化しました。MCPを中心としたアプリケーションエコシステムは急速に発展しており、SolanaエコシステムのDARKプロジェクトやBNBチェーンのSKYAIプロジェクトなどがあります。
MCPはCryptoとAIの融合に新たな道を開き、多エージェント協力、オンチェーン取引の自動化、情報金融（InfoFi）の台頭を含んでいます。これらの発展は、エージェント経済がより高いレベルへ進化することを期待されています。
スマートエコノミーの進化の道
CryptoとAIの融合は、単純なエンターテイメント対話エージェントから、ツール型エージェント、さらには取引実行エージェントとDeFAI抽象層への発展過程を経てきました。未来には、群体知能と多エージェント協力が重要な発展方向となるでしょう。
この進化の過程は、AIエージェントと実際のニーズとの距離をますます縮めています。今後の発展は、実用性にさらに重点を置くことになり、より長い時間が必要かもしれませんが、より広範なアプリケーションスペースを開くことも期待されています。
AIエージェントの発展段階と未来の展望
AIエージェントは、いくつかの重要な発展段階を経てきました：
非中央集権的コンピューティングパワー：ブロックチェーンを通じてGPUリソースを集約し、AIにコンピューティングパワーを提供します。代表的なプロジェクトにはBittensorやIO.netなどがあります。
Meme Agent：エンターテイメント的なイメージで注意を引く初期AIトークン。Truth Terminalなどのように。
軽量インタラクションエージェント：ソーシャルプラットフォーム上で簡単なタスクを実行するAI。
垂直アプリケーションエージェント：チェーン上の金融やNFTなどの特定のシーンに焦点を当てたAI。例えば、aixbt。
エージェントフレームワーク：モジュール化開発をサポートするフレームワークが登場しました。Eliza、GAME、Rigなど。
エージェント経済：AIネイティブ経済システムの構築。Virtuals Protocol、Elizaなど。
標準化プロトコル：MCPなどのオープンスタンダードがマルチエージェント協調を推進します。
今後の方向性
より強い実用性：AIエージェントは、単に概念を炒作するのではなく、実際の問題を解決する必要があります。
多エージェント協力：標準化されたプロトコルを通じて、異なるエージェント間の協調作業を実現します。
現実世界との深い統合：AIエージェントは、現実世界の意思決定や操作にさらに関与するようになります。
新しい経済モデル：情報フローに基づくInfoFiなどの新しい金融モデルが出現する可能性があります。
セキュリティとプライバシー：AIエージェントの普及に伴い、ユーザーデータの安全を保護する方法が重要な問題となる。
ガバナンスの革新：人間とAIが共同で参加する新たなガバナンスモデルを探求する。
総じて言えば、AIエージェントは概念実証段階から実用化に向けて徐々に進んでおり、今後は効率の向上やビジネスモデルの革新などの面で重要な役割を果たすでしょう。しかし同時に、技術、倫理、規制など多方面の課題にも直面しており、社会のさまざまな分野が協力して解決策を探る必要があります。