7つのAI×暗号の予測+論文投稿👇全文 1. 分散型トレーニングは SOTA に勝ることはありません (それは問題ありません): 2027 年まで、分散型トレーニングは集中型フロンティア モデルに勝ることはありません。その勝利は、コスト、回復力、透明性、所有権です。 分散型セットアップは、ドメイン固有のモデルを可能にし、頻繁な微調整を行い、監査可能性と制御を重視する規制されたコンテキストにおいて最も理にかなっていると思います。 2. 小規模モデル: 2027 年までに、小規模なドメイン固有のモデルが、分散型トレーニング ネットワークのほとんどの現実世界での使用を強化するようになります。小規模なモデルは、トレーニングに安価で、検証が容易で、ハイパースケールインフラを必要としません。彼らの優位性は、ドルあたりのパフォーマンスと、エッジデバイスやエージェントウォレットで実行できることです。 3. 証明可能な推論が DeFi のデフォルトになります: 2027 年までに、ほとんどの主要なオンチェーン DeFi プロトコルでは、モデル主導の意思決定に検証可能な推論 (TEE/zk) が必要になります。安価な TEE と zk テクノロジーの向上は、特定の入力とバージョンを持つ特定のモデルが、お金を動かす特定の出力を生み出すことを証明できることを意味します。 4. 「エージェント パスポート」が共有標準になる: 2027 年半ばまでに、共通の「エージェント パスポート」(キー、バージョン、ルール、評判) が主要なチェーンやアプリで採用されます。エージェントがアクティブなオンチェーン参加者になると、アプリは、エージェントが誰であるか、何をすることが許可されているか、どのように制限するかを知るための共有方法を必要とします。ウォレット、ルール、バージョン、評判などの重要な情報を埋め込む共通の標準が出現すると思います。エージェントの信用報告書のようなものです。 5. エージェントのトランザクションシェア: 2026 年 7 月までに、Base 上のすべてのトランザクションの >5% は、透明性のある事前定義されたルールの下で動作する検証可能なオンチェーン エージェント (つまり、スナイピングや MEV ボットではない) によって開始されます。 6. エージェントを活用した予測市場が DAO ガバナンスを再構築する: 2027 年までに、主要な DAO はエージェント主導の予測市場をコア ガバナンス プリミティブとして組み込む予定です。これは本質的に AI を活用した Futarchy ですが、ウォレットを持つエージェントが人間のトークン所有者を代表し、データ駆動型の予測を使用して提案に賭けて解決します。 7. オンチェーン エージェント スウォームはデフォルトで調整されます: 2027 年までに、少なくとも 1 つの成功したプロトコルまたはアプリが、調整、通信、進化がオンチェーンで処理される永続的なマルチエージェント システムによって完全に構築および運用されるようになります。「1 つのエージェント、1 つのタスク」の代わりに、共有メモリ、ルール、インセンティブを備えたエージェント スウォームが存在し、プロトコルの完全な自律性が可能になります。 これらの予測は私の現在の最善の推測ですが、本当の楽しみは旅にあります。あなたがこれらのアイデアに挑戦したり、それを実現したりする何かを構築している創業者なら、私はあなたと一緒に学びたいと思っています。私のDMは常に開いています。 これらの予測の背後にある論文の完全な内訳については、投稿全文をお読みください。
Anthony Avedissian
Anthony Avedissian2025年7月31日
AIは現代で最も強力なプラットフォームシフトですが、コンピューティング、データ、モデル、ディストリビューションなど、スタックのすべてのレイヤーを制御するために競い合う少数の企業グループによって形成されています。私は、AI の未来を独占すべきではなく、最も革新的なシステムはオープンで分散型のインフラストラクチャ上に構築されると信じています。 AI エージェントはソフトウェアに積極的に参加するようになっており、資産を保持し、ルールに従い、取引できる環境を必要としています。ブロックチェーンは、現在、実際の AI インフラストラクチャをサポートするのに十分な高速、安価、表現力が豊富であり、その基盤を提供します。分散型で、信頼できる中立性があり、ユーザー所有のこれらは、今日の AI システムに欠けているものをまさに提供します。そして初めて、彼らは準備ができています。 ほんの 1 年前、分散型トレーニングは、主要な AI 研究者によってさえ、技術的に実現不可能であると却下されました。しかし、OpenDiLoCo @PrimeIntellect、DeMo @NousResearch、プロトコル モデル @PluralisHQ などの画期的な研究は、その仮定を覆しています。初めて、高性能なAIトレーニングが分散型ネットワーク上でのみ可能になるだけでなく、機能しています。 優れたチームは、中核となる分散型 AI インフラストラクチャに焦点を当てています。コンピューティング、トレーニング、データレイヤーの改善には常にチャンスがあると信じていますが、エージェントインフラストラクチャには、自律システムの対話、取引、進化を可能にするフレームワーク、ウォレット、調整レイヤー、レピュテーションレイヤーなど、最も実用的なくさびがあると思います。ここから、Crypto x AI スタックが現実のものになり始めます。 ID、支払い、メモリ、調整のプリミティブが成熟するにつれて、孤立したエージェントから、オンチェーンで協力し、競争し、進化するエージェントの永続的で相互接続されたネットワークに移行します。これらのエージェントネットワークは、新しいタイプの製品、エクスペリエンス、および組織の基盤になります。時間が経つにつれて、これにより、企業 API ではなく暗号化ルールによって管理される完全に自律的なエージェント スウォームが解放されることを期待しています。 私は、ゼロ日から市場を何年も先取りして構築している野心的なプレプロダクトの創業者を支援したいと考えています。DMが開きます。
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