AI 技術の急速な発展に伴い、従来のブロックチェーン構造は高性能計算ニーズを満たすことができなくなりました。そのため、AIに最適化されたLayer 1ブロックチェーンプラットフォームが登場しました。本文では、Bittensor、Vana、Kite AI、Nillion、Saharaなどの5つの主要プロジェクトを詳しく分析し、それらの技術構造と市場潜在性について探求します。 （前回のエピソード：Alpha掘金》Allora：自己進化型分散型AIネットワーク、次なるBittensor (TAO)？） （背景情報：Alpha掘金》CLIZA.AI「ゼロコスト通貨発行」が80％のLP料金を追加で還元、トークン発行市場を変革できるか？） AI技術の急速な発展に伴い、従来のブロックチェーン構造はAIアプリケーションの効率的な計算と複雑なデータ処理ニーズを満たすことができず、これがAIに最適化されたLayer 1ブロックチェーンプラットフォームの台頭を促しました。これらのプラットフォームは、技術構造、アプリケーションシナリオ、ビジネスモデルなどで多様性を示しています。 本研究では、Bittensor、Vana、Kite AI、Nillion、Saharaの5つのリーディングAI Layer1を詳しく分析しています。 1. Bittensor：分散型AIネットワークインフラ BittensorはブロックチェーンAI領域の先駆者として、オープンで分散型の人工知能協力ネットワークを構築することに取り組んでいます。その目標は、従来の中央集権的なAI開発の障壁を打破し、より多くの参加者が共同で貢献し、共同で利益を得ることができるようにすることです。 一方、従来の中央集権型AIシステム（OpenAIなどの企業など）とは異なり、Bittensorはオープンなピアツーピアエコシステムを構築し、参加者はネットワークへの貢献に基づいて対応する報酬を得ることができます。 Bittensorの技術構造は、2層構造設計を採用しています： メインネット：システム全体の調整、検証、TAOトークンの発行管理を担当し、ネットワークリソースの配分の中心となります。 サブネットエコシステム：各サブネットは独立したAI実験室のように機能し、特定のAIアプリケーションシナリオに専門的なソリューションを開発し、市場競争で自らの価値を実証します。 この設計により、Bittensorは全体のネットワークの安定性と各分野の専門性の両方を兼ね備え、分散型AIの発展に柔軟な基盤を提供しています。 エコシステムの発展状況： サブネット数は、初期の32から64以上に拡大し、テキスト生成、取引シグナル、データラベリングなどさまざまなAIアプリケーションシナリオをカバーしています。 アクティブなユーザーベースは14万人に達し、前年比で倍増しました。 サブネット市場の総評価額は1億米ドルを超え、日間取引高は約4500万米ドルを維持しています。 機関の参加が明らかに増加しており、有名なファンドであるGrayscaleはTAOを分散型AIファンドに組み込み、ウェイトを29.55％に調整しました。 これらのデータから、Bittensorがますます多くの市場参加者から認められており、そのエコシステムが健全な発展軌道に乗っていることが示されています。 Bittensorが最近完了したdTAO（Dynamic TAO）システムのアップグレードは、その経済モデルの重要な革新です。このアップグレードの中心には、TAOトークンの配布メカニズムの最適化があります。バリデータの主観的な判断に依存するリソース配分方法から、より市場志向の配分メカニズムに移行し、リソースが本当に競争力のあるサブネットにより精度良く流れるようにしました。 Bittensorの元の経済モデルは、いくつかの重要な問題が露呈しました： 1. 評価メカニズムの客観性の不足：サブネットの数が増えるにつれて、バリデータは各サブネットの実際の価値を客観的に評価することが難しくなり、分配効率が徐々に低下しています。 2. 権力構造の不均衡：多くのバリデータが同時にサブネットの運営者でもあり、この役割の重複は利益の衝突を引き起こしやすく、バリデータは自分が参加するサブネットに偏向したり、密かな取引が発生する可能性があります。 3. 参加障壁：通常のTAOホルダーは、ネットワークのリソース分配決定に直接影響を与えることが難しく、権力が少数のバリデータに過度に集中しています。 これらの問題を解決するために、dTAOアップグレードでは、市場メカニズムに基づいたダイナミックリソース分配システムが導入されました。 このシステムにより、各サブネットが独立した経済単位に変換され、ユーザーの実際のニーズがリソース分配を推進します。その中核となるイノベーションはサブネットトークン（Alphaトークン）メカニズムです： 動作原理：ユーザーはTAOをステークすることで、各サブネットが発行するAlphaトークンを取得できます。これらのトークンは、ユーザーが特定のサブネットをサポートすることを表しています。 リソース分配ロジック：Alphaトークンの市場価格は、サブネットの需要の強度を示すシグナルとなり、初期状態ではすべてのAlphaトークンの価格は同じです。各プールにはTAOとAlphaトークンが1つずつしかありません。サブネット内で2つのトークンの流動性が増加するにつれて、Alphaトークンの価格も変動します。TAOのエミッションは、サブネットトークン価格に基づいて全トークン中で比例して分配され、価格が高いサブネットはより多くのTAOを受け取り、リソースの自動最適化配置が実現されます。 このメカニズムにより、リソースの分配効率と公平性が著しく向上し、TAOトークンの価値がより安定し、一般ユーザーがネットワークガバナンスに参加する機会が増えました。 現在、最も活発なサブネットには次のものがあります： サブネット4 Targon：テキスト生成のAI推論サービスに特化し、高速で低コストな特徴を持っています。 サブネット64 Chutes：さまざまなLLMのAPIを提供し、開発者がBittensorネットワーク上でAIアプリケーションを構築および展開できるようにします。 サブネット8 PTN：金融分野に特化し、マイナーが正確な取引シグナルを生成することを奨励し、フォレックス、暗号資産などさまざまな金融市場をカバーしています。 サブネット52 Dojo：データラベリングを行い、ユーザーがデータラベリングを通じてトークンを獲得することを奨励します。Yzi Labsが母会社Tensorplexに投資したことを発表しました。 2. Vana：データ主権と価値再構築プラットフォーム Vanaプロジェクトは、現代のデジタル経済における中心的な問題である個人データの所有権と価値分配を解決することに焦点を当てています。現在のインターネットエコシステムでは、ユーザーのデータは主に大手テクノロジー企業に独占され、制御されていますが、実際にそのデータを生成しているユーザーはほとんど利益を得ることができません。Vanaの革新点は、ユーザーが自らのデータを真に所有し、コントロールするエコシステムを構築し、経済的リターンを得ることができるようにすることです。 EVM互換のLayer 1ブロックチェーンネットワークとして、Vanaの技術構造には次の5つの核心要素が含まれています： データ流動性層：これはVanaネットワークの中心であり、データ資産のインセンティブ、集約、検証を実現するためにデータ流動性プール（DLP）を介しています。各DLPは特定のタイプのデータアセットを集約するスマートコントラクトです。 データポータビリティ層：ユーザーのデータが異なるアプリケーションやAIモデル間で簡単に移動できるようにし、データの柔軟な使用を促進します。 ユニバーサルコネクトーム：生態系全体のリアルタイムデータフローを追跡し、データ...
AI×Crypto Convergence:5つのAIレイヤー1プロジェクトの詳細な分析
AI 技術の急速な発展に伴い、従来のブロックチェーン構造は高性能計算ニーズを満たすことができなくなりました。そのため、AIに最適化されたLayer 1ブロックチェーンプラットフォームが登場しました。本文では、Bittensor、Vana、Kite AI、Nillion、Saharaなどの5つの主要プロジェクトを詳しく分析し、それらの技術構造と市場潜在性について探求します。 （前回のエピソード：Alpha掘金》Allora：自己進化型分散型AIネットワーク、次なるBittensor (TAO)？） （背景情報：Alpha掘金》CLIZA.AI「ゼロコスト通貨発行」が80％のLP料金を追加で還元、トークン発行市場を変革できるか？） AI技術の急速な発展に伴い、従来のブロックチェーン構造はAIアプリケーションの効率的な計算と複雑なデータ処理ニーズを満たすことができず、これがAIに最適化されたLayer 1ブロックチェーンプラットフォームの台頭を促しました。これらのプラットフォームは、技術構造、アプリケーションシナリオ、ビジネスモデルなどで多様性を示しています。 本研究では、Bittensor、Vana、Kite AI、Nillion、Saharaの5つのリーディングAI Layer1を詳しく分析しています。 1. Bittensor：分散型AIネットワークインフラ BittensorはブロックチェーンAI領域の先駆者として、オープンで分散型の人工知能協力ネットワークを構築することに取り組んでいます。その目標は、従来の中央集権的なAI開発の障壁を打破し、より多くの参加者が共同で貢献し、共同で利益を得ることができるようにすることです。 一方、従来の中央集権型AIシステム（OpenAIなどの企業など）とは異なり、Bittensorはオープンなピアツーピアエコシステムを構築し、参加者はネットワークへの貢献に基づいて対応する報酬を得ることができます。 Bittensorの技術構造は、2層構造設計を採用しています： メインネット：システム全体の調整、検証、TAOトークンの発行管理を担当し、ネットワークリソースの配分の中心となります。 サブネットエコシステム：各サブネットは独立したAI実験室のように機能し、特定のAIアプリケーションシナリオに専門的なソリューションを開発し、市場競争で自らの価値を実証します。 この設計により、Bittensorは全体のネットワークの安定性と各分野の専門性の両方を兼ね備え、分散型AIの発展に柔軟な基盤を提供しています。 エコシステムの発展状況： サブネット数は、初期の32から64以上に拡大し、テキスト生成、取引シグナル、データラベリングなどさまざまなAIアプリケーションシナリオをカバーしています。 アクティブなユーザーベースは14万人に達し、前年比で倍増しました。 サブネット市場の総評価額は1億米ドルを超え、日間取引高は約4500万米ドルを維持しています。 機関の参加が明らかに増加しており、有名なファンドであるGrayscaleはTAOを分散型AIファンドに組み込み、ウェイトを29.55％に調整しました。 これらのデータから、Bittensorがますます多くの市場参加者から認められており、そのエコシステムが健全な発展軌道に乗っていることが示されています。 Bittensorが最近完了したdTAO（Dynamic TAO）システムのアップグレードは、その経済モデルの重要な革新です。このアップグレードの中心には、TAOトークンの配布メカニズムの最適化があります。バリデータの主観的な判断に依存するリソース配分方法から、より市場志向の配分メカニズムに移行し、リソースが本当に競争力のあるサブネットにより精度良く流れるようにしました。 Bittensorの元の経済モデルは、いくつかの重要な問題が露呈しました： 1. 評価メカニズムの客観性の不足：サブネットの数が増えるにつれて、バリデータは各サブネットの実際の価値を客観的に評価することが難しくなり、分配効率が徐々に低下しています。 2. 権力構造の不均衡：多くのバリデータが同時にサブネットの運営者でもあり、この役割の重複は利益の衝突を引き起こしやすく、バリデータは自分が参加するサブネットに偏向したり、密かな取引が発生する可能性があります。 3. 参加障壁：通常のTAOホルダーは、ネットワークのリソース分配決定に直接影響を与えることが難しく、権力が少数のバリデータに過度に集中しています。 これらの問題を解決するために、dTAOアップグレードでは、市場メカニズムに基づいたダイナミックリソース分配システムが導入されました。 このシステムにより、各サブネットが独立した経済単位に変換され、ユーザーの実際のニーズがリソース分配を推進します。その中核となるイノベーションはサブネットトークン（Alphaトークン）メカニズムです： 動作原理：ユーザーはTAOをステークすることで、各サブネットが発行するAlphaトークンを取得できます。これらのトークンは、ユーザーが特定のサブネットをサポートすることを表しています。 リソース分配ロジック：Alphaトークンの市場価格は、サブネットの需要の強度を示すシグナルとなり、初期状態ではすべてのAlphaトークンの価格は同じです。各プールにはTAOとAlphaトークンが1つずつしかありません。サブネット内で2つのトークンの流動性が増加するにつれて、Alphaトークンの価格も変動します。TAOのエミッションは、サブネットトークン価格に基づいて全トークン中で比例して分配され、価格が高いサブネットはより多くのTAOを受け取り、リソースの自動最適化配置が実現されます。 このメカニズムにより、リソースの分配効率と公平性が著しく向上し、TAOトークンの価値がより安定し、一般ユーザーがネットワークガバナンスに参加する機会が増えました。 現在、最も活発なサブネットには次のものがあります： サブネット4 Targon：テキスト生成のAI推論サービスに特化し、高速で低コストな特徴を持っています。 サブネット64 Chutes：さまざまなLLMのAPIを提供し、開発者がBittensorネットワーク上でAIアプリケーションを構築および展開できるようにします。 サブネット8 PTN：金融分野に特化し、マイナーが正確な取引シグナルを生成することを奨励し、フォレックス、暗号資産などさまざまな金融市場をカバーしています。 サブネット52 Dojo：データラベリングを行い、ユーザーがデータラベリングを通じてトークンを獲得することを奨励します。Yzi Labsが母会社Tensorplexに投資したことを発表しました。 2. Vana：データ主権と価値再構築プラットフォーム Vanaプロジェクトは、現代のデジタル経済における中心的な問題である個人データの所有権と価値分配を解決することに焦点を当てています。現在のインターネットエコシステムでは、ユーザーのデータは主に大手テクノロジー企業に独占され、制御されていますが、実際にそのデータを生成しているユーザーはほとんど利益を得ることができません。Vanaの革新点は、ユーザーが自らのデータを真に所有し、コントロールするエコシステムを構築し、経済的リターンを得ることができるようにすることです。 EVM互換のLayer 1ブロックチェーンネットワークとして、Vanaの技術構造には次の5つの核心要素が含まれています： データ流動性層：これはVanaネットワークの中心であり、データ資産のインセンティブ、集約、検証を実現するためにデータ流動性プール（DLP）を介しています。各DLPは特定のタイプのデータアセットを集約するスマートコントラクトです。 データポータビリティ層：ユーザーのデータが異なるアプリケーションやAIモデル間で簡単に移動できるようにし、データの柔軟な使用を促進します。 ユニバーサルコネクトーム：生態系全体のリアルタイムデータフローを追跡し、データ...