AI in Crypto：ミーム熱狂の後は、残骸が散らばるのか、それとも羽化の再生なのか？

AIミームの段階はすでに過去のものになりました。人をカモにするべきものはすべて永遠の記憶の断片として残るでしょう。

執筆者: W Labs

はじめに

ChatGPT が 2022 年末に登場して以来、AI セクターは暗号分野で非常に人気があります。WEB3 の遊牧民たちは「どんな概念も炒作できる」という理念を受け入れており、ましてや未来に無限の物語の脈絡と応用能力を持つ AI に関しては言うまでもありません。そのため、暗号界では AI 概念が最初に「Meme の熱潮」として一時的に大ヒットし、その後一部のプロジェクトがその実際の応用価値を探り始めました：暗号は、急速に進展する AI にどのような新しい実際の応用をもたらすことができるのでしょうか？

本研究文章は、現在のAIがWeb3分野での進化の道筋を述べ、初期の炒作の波から現在のアプリケーションプロジェクトの勢いのある発展へと至るまでを評価します。そして、事例やデータを交えて、読者が業界の脈絡と未来のトレンドを把握できるようにします。ここで、私たちは最初に未成熟な結論を投げ出しましょう：

1. AI memeの段階は過去のものになりました。人をカモにするべきことや得られるべきことは永遠の記憶の断片として残しておきましょう；
2. 一部の基盤となるWEB3 AIプロジェクトは、「分散化」がAIの安全性にもたらす利点を強調してきましたが、ユーザーはあまり納得していません。ユーザーが気にしているのは「トークンが儲かるかどうか」+「製品が使いやすいかどうか」です；
3. AI関連の暗号プロジェクトに仕掛ける場合、焦点は純粋なアプリケーション型AIプロジェクトやプラットフォーム型AIプロジェクト（C端ユーザーが使いやすいツールやエージェントを集中できる）に移すべきです。これはAI Memeの後のより長期的な富のホットスポットになる可能性があります。

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一、AI の Web2 と Web3 における発展経路の違い

-Web2の世界のAIは、主にテックジャイアントや研究機関によって推進されており、開発パスは比較的安定しており、集中しています。 大企業(OpenAI、Googleなど)は、クローズドでブラックボックスモデル、アルゴリズム、データを公開せず、ユーザーはその結果しか使用できず、透明性に欠けています。 この一元化された制御により、AIの意思決定は監査不可能で、偏りがあり、不明瞭になります。 全体として、Web2 AIのイノベーションは、基本モデルの性能向上と商用アプリケーションの実装に重点を置いていますが、意思決定プロセスは一般には透明ではありません。 この不透明さの問題点が、2025年にオープンソースのように見えるが実際には「釣り箱の中で釣りをしている」Deepseekのような新しいAIプロジェクトの出現につながっています。

不透明な欠陥に加えて、WEB2 の大規模 AI モデルには他の 2 つの痛点があります：異なる製品形態における体験感の不足と、専門的な細分化されたトラックでの精度の不足。

例えば、PPTを作成したり、画像を作成したり、動画を作成したりする場合、ユーザーは依然として参入障壁が低く、ユーザー体験が優れたAIの新製品を探し、使用するためにお金を払うでしょう。現在、多くのAIプロジェクトは、ユーザーの参入障壁をさらに低くするために、ノーコードのAI製品を試みています。

例えば、WEB3の多くのユーザーは、特定の暗号プロジェクトやトークンの情報を得るためにChatGPTやDeepSeekを使用した際の無力さについて不満を持ったことがあるはずです。大規模モデルのデータは、この世界のどの細分化された業界の詳細情報にも正確にはカバーできていません。そのため、多くのAI製品の別の発展方向は、特定の細分化された業界においてデータと分析を最も深く、そして正確に行うことです。

-Web3の世界におけるAI

WEB3の世界は、暗号業界を中心に、技術、文化、コミュニティを融合させたより広範な概念です。WEB3はWEB2と比較して、よりオープンでコミュニティ主導の方向性を目指しています。

ブロックチェーンの分散型アーキテクチャを活用し、Web3のAIプロジェクトは通常、オープンソースコード、コミュニティガバナンス、透明性と信頼性を強調することを宣言し、分散型の方法で伝統的なAIを少数の企業が独占する状況を打破しようとしています。例えば、一部のプロジェクトは、ブロックチェーンを利用してAIの意思決定を検証すること（ゼロ知識証明によりモデルの出力が信頼できることを保証する）や、DAOによってAIモデルを審査して偏見を減らすことを探求しています。

理想的には、Web3 AIは「オープンAI」を追求し、モデルパラメータと意思決定ロジックをコミュニティが監査できるようにすると同時に、トークンメカニズムを通じて開発者とユーザーが参加するように動機付けられます。 しかし、実際には、Web3のAI開発は依然として技術やリソースによって制限されており、分散型AIインフラの構築は非常に困難であり(大規模なモデルのトレーニングには大量のコンピューティングデータが必要ですが、OpenAIの資金額の一部に達することができるWEB3プロジェクトはありません)、Web3 AIを謳う少数のプロジェクトはまだ中央集権的なモデルやサービスに依存しており、一部のブロックチェーン要素をアプリケーション層に統合しているだけです。 少なくとも、このアプリケーションはまだ実生活で開発されています。 ただし、WEB3 AIプロジェクトの大部分は、依然として純粋なミーム、または実際のAIの旗印の下にあるミームです。

さらに、資金調達モデルと参加モデルの違いも、両者の開発パスに影響を与えます。 Web2 AIは通常、研究投資と製品の収益化によって推進され、サイクルは比較的平坦です。 一方、Web3 AIは、暗号市場の投機的な性質を兼ね備えており、多くの場合、市場のセンチメントによって変動する「ブーム」サイクルがあります:コンセプトが熱いときは、トークンの価格と評価を押し上げるために資金が殺到し、それが冷えると、プロジェクトの熱と資金は急速に減少します。 このサイクルにより、Web3 AIの道はより不安定で物語主導型になります。 例えば、AIのコンセプトが大きな進歩を欠いていると、市場のセンチメントによってトークンの価格が急騰することもあります。 それどころか、市場が低迷しているときは、技術的な進歩があっても、注目を集めることは困難です。

私たちは WEB3 AI の主なストーリー「分散型 AI ネットワーク」に対して、現在は「控えめで慎重な期待」を抱いています。もし本当に実現したらどうなるでしょう？結局、WEB3 には BTC や ETH のような画期的な存在があります。しかし現在の段階では、皆さんは実現可能なシナリオを地に足をつけて考える必要があります。例えば、現在の WEB3 プロジェクトにいくつかの AI エージェントを組み込むことで、プロジェクト自体の効率を高めたり、AI と他の新技術を結びつけることで、暗号業界に適した新しいアイデアを生み出したりすることができます。注目を集める概念でも構いません。あるいは、WEB3 業界専用の AI 製品を提供することです。データの精度や、WEB3 組織や個人の作業習慣により適したサービスを提供し、WEB3 業界の人々が喜んで購入できるサービスを提供することが重要です。