急速に進化するWeb3の環境において、AIエージェントは重要な役割を果たす準備が整っています。これらのエージェントは、観察、決定、行動、学習というシンプルでありながら複雑なサイクルで動作します。しかし、彼らの効果は、新鮮で信頼性の高い、かつ許可のないデータへのアクセスに依存しています。Web2が中央集権的なソリューションを提供する一方で、Web3は多数の異種チェーン、ノードスタック、インデクサー、オフチェーンオラクルに分散したデータを持つ、より複雑なシナリオを提供します。この断片化は、混沌としたパントリーの中で空腹の存在に似た、AIエージェントにとって挑戦的な環境を生み出します。## AI-Web3データジレンマの理解Web3へのAIの統合が加速していますが、データが依然として主要なボトルネックです。業界のリーダーたちは、AIと暗号技術の補完的な性質をますます認識しています。AIは生成能力と自律性をもたらし、暗号は所有権、出所、そしてコンピュートとデータのためのオープン市場を提供します。ヴィタリック・ブテリンは、暗号とAIのさまざまな交差点を強調し、注意深いインセンティブ設計の必要性を強調しました。これは、データの品質と安全性が最も重要な敵対的市場で特に重要です。## Web3におけるAI開発者が直面する課題Web3分野のAI開発者は、いくつかの重要な障害に直面しています。1. 異質性: 各ブロックチェーンは独自の特性を持っており、クロスチェーンデータの集約が複雑になります。2. データの鮮度とコスト: 手頃だが遅いデータと高価なリアルタイムデータのバランスを取る。3. セマンティックの複雑性:生のブロックチェーンデータを意味のある洞察に変換するには、常にETLプロセスが必要です。4. 信頼性の問題:ネットワークの混雑とオラクルの遅延が、自律エージェントにとって予測不可能なシナリオを生み出します。## Web3における「アクショナブルデータ」の定義Web3でデータが真にアクション可能であるためには、いくつかの基準を満たさなければなりません:- チェーン間での標準化されたセマンティクス- 定義されたレイテンシSLOによる新鮮さと決定性- 暗号の出所による検証可能性- コンピュート・ニア・データ機能- 時間旅行クエリを使用したストリーミング機能現在、Web3スタックはこれらの要件の断片を提供していますが、生産品質のAIエージェントに不可欠な一貫したクロスチェーンの低レイテンシファブリックが不足しています。## 実世界の事例からの教訓近年、Planet MojoのWWAプラットフォームやBrianというWeb3のテキストからトランザクションへのアシスタントを含むいくつかのAI×Web3プロジェクトが課題に直面したり、運営を停止したりしています。これらの事例は、レイテンシーとデータの断片化がブロックチェーン領域のAI駆動プロジェクトにどれほど深刻な影響を与えるかを浮き彫りにしています。## 新興ソリューションとベストプラクティスこれらの課題に対処するために、いくつかの戦略が浮上しています:1. 生意志に基づくシステムが生の呼び出しの代わりに2. 最終性を意識した新鮮さの指標3. データ処理のためのエッジコンピューティング4. 説明可能な導出を持つ冗長データソース5. 高影響アクションのためのヒューマン・イン・ザ・ループの安全策## Web3のためのAI対応データレイヤーを想像するWeb3に最適なAI対応データレイヤーは次のようであるべきです:- プログラム可能で検証可能- リアルタイムでクロスチェーン互換- マルチチェーンデータの正規化が可能- ストリーミングおよびスナップショット機能を備えています- 意図ベースのシステムと統合- 堅牢な安全性と監査機能を備えた設計## Web3におけるAIの未来適切なデータインフラストラクチャがあれば、興味深い展開を予想できます。- データの鮮度を考慮した自律的なマーケットメイキング- AI支援型ガバナンスシステム- クロスチェーンポートフォリオ管理- ブロックチェーンに基づく出所のあるAIモデルのデータ市場## 結論:今後の道筋AIエージェントがWeb3エコシステムにおいてますます重要な役割を果たすようになるにつれて、基盤となるデータアーキテクチャが成功を左右する重要な役割を果たすことになります。AIに対応したデータレイヤーを確立できるチーム – 正規化され、ミラーリングされ、計算可能で、最終性を意識した – は、Web3の複雑なマルチチェーン環境で効果的なAIエージェントを展開するためにより良い位置にいるでしょう。Web3の未来は、AIエージェントがこの動的でしばしば敵対的な市場環境で効率的に運営するために必要な堅牢で信頼できるデータファブリックを提供することにあります。免責事項:この記事は情報提供のみを目的としています。過去のパフォーマンスは将来の結果を保証するものではありません。
Web3におけるAI対応データレイヤーの緊急な必要性:データの混乱への対処
急速に進化するWeb3の環境において、AIエージェントは重要な役割を果たす準備が整っています。これらのエージェントは、観察、決定、行動、学習というシンプルでありながら複雑なサイクルで動作します。しかし、彼らの効果は、新鮮で信頼性の高い、かつ許可のないデータへのアクセスに依存しています。Web2が中央集権的なソリューションを提供する一方で、Web3は多数の異種チェーン、ノードスタック、インデクサー、オフチェーンオラクルに分散したデータを持つ、より複雑なシナリオを提供します。この断片化は、混沌としたパントリーの中で空腹の存在に似た、AIエージェントにとって挑戦的な環境を生み出します。
AI-Web3データジレンマの理解
Web3へのAIの統合が加速していますが、データが依然として主要なボトルネックです。業界のリーダーたちは、AIと暗号技術の補完的な性質をますます認識しています。AIは生成能力と自律性をもたらし、暗号は所有権、出所、そしてコンピュートとデータのためのオープン市場を提供します。
ヴィタリック・ブテリンは、暗号とAIのさまざまな交差点を強調し、注意深いインセンティブ設計の必要性を強調しました。これは、データの品質と安全性が最も重要な敵対的市場で特に重要です。
Web3におけるAI開発者が直面する課題
Web3分野のAI開発者は、いくつかの重要な障害に直面しています。
Web3における「アクショナブルデータ」の定義
Web3でデータが真にアクション可能であるためには、いくつかの基準を満たさなければなりません:
現在、Web3スタックはこれらの要件の断片を提供していますが、生産品質のAIエージェントに不可欠な一貫したクロスチェーンの低レイテンシファブリックが不足しています。
実世界の事例からの教訓
近年、Planet MojoのWWAプラットフォームやBrianというWeb3のテキストからトランザクションへのアシスタントを含むいくつかのAI×Web3プロジェクトが課題に直面したり、運営を停止したりしています。これらの事例は、レイテンシーとデータの断片化がブロックチェーン領域のAI駆動プロジェクトにどれほど深刻な影響を与えるかを浮き彫りにしています。
新興ソリューションとベストプラクティス
これらの課題に対処するために、いくつかの戦略が浮上しています:
Web3のためのAI対応データレイヤーを想像する
Web3に最適なAI対応データレイヤーは次のようであるべきです:
Web3におけるAIの未来
適切なデータインフラストラクチャがあれば、興味深い展開を予想できます。
結論:今後の道筋
AIエージェントがWeb3エコシステムにおいてますます重要な役割を果たすようになるにつれて、基盤となるデータアーキテクチャが成功を左右する重要な役割を果たすことになります。AIに対応したデータレイヤーを確立できるチーム – 正規化され、ミラーリングされ、計算可能で、最終性を意識した – は、Web3の複雑なマルチチェーン環境で効果的なAIエージェントを展開するためにより良い位置にいるでしょう。
Web3の未来は、AIエージェントがこの動的でしばしば敵対的な市場環境で効率的に運営するために必要な堅牢で信頼できるデータファブリックを提供することにあります。
免責事項:この記事は情報提供のみを目的としています。過去のパフォーマンスは将来の結果を保証するものではありません。