ここでの核心的なアイデアは何か？従来の物理計算をニューラルネットワークに置き換えて、重い処理を任せるということだ。

考えてみてほしい——複雑な物理シミュレーションやコンセンサス検証を昔ながらの方法で実行する代わりに、モデルを訓練して結果を予測させたり、検証を処理させたり、ネットワーク動作を最適化したりする。これはスケーラビリティの面で非常に大きな意味を持つかもしれない。ブロックチェーンノードがAIを使ってトランザクションフローをシミュレートしたり、DeFiプロトコルがニューラルネットで流動性ダイナミクスをモデル化して計算負荷を減らしたりする世界を想像してみてほしい。

もちろん完璧とは言えない。訓練データの質は重要だし、特殊なケースでつまずく可能性もある。しかし、その可能性は？処理時間を短縮しつつ精度を維持できる——それが賭けだ。このアプローチは他の分野にも徐々に入り込んできている。ならば、分散型システムでも使わない手はないだろう。

とはいえ、まだ始まったばかりだ。ほとんどのプロジェクトは、コンセプト実証を超えて本当に意味があるのかどうか模索している段階だ。しかし、もし誰かがこれを実現できたら？分散型インフラの設計方法を根本的に変えるゲームチェンジャーになるだろう。