著者：老白
2年後、V2XはTwitterで再始動しました。2年前の調査レポートで述べたことを繰り返しますが、日付も全く同じ2月10日です。（関連記事： ABCDE：プライマリーマーケットの観点からAI+暗号資産を分析）
2年前、ヴィタリック・ブテリン（V神）は、当時流行していた「Crypto Helps AI」構想に対し、既に控えめに懐疑的な見解を示していました。当時、業界を牽引していたのは、コンピューティング能力、データ、そしてモデルの資産化という3つの主要な要素でした。2年前の私の調査レポートでは、主にプライマリー市場で観察されたこれらの3つの要素に関するいくつかの現象と懐疑的な見方について論じていました。ヴィタリックの視点から見ると、彼は依然として「AI Helps Crypto」を支持していました。
彼が当時挙げた例は次のとおりです。
- ゲームの参加者としての AI。
- ゲームインターフェースとしての AI;
- ゲームのルールとしての AI;
- ゲームの目的としての AI;
過去2年間、Crypto Helps AIで多くの試みを行ってきましたが、ほとんど成果が出ていません。多くのトラックやプロジェクトは、トークンを発行するだけで、実質的なビジネス上の製品市場適合性（PMF）が欠如しています。私はこれを「トークン化の幻想」と呼んでいます。
1. コンピューティング能力の資産化- 大半のプラットフォームは商用グレードのSLAを提供できず、不安定で、頻繁に切断されます。また、小規模から中規模のモデル推論タスクしか処理できず、主に周辺市場を対象としており、収益はトークンに連動していません…
2. データ資産化- 供給側（個人ユーザー）には大きな摩擦があり、意欲が低く、不確実性が高い。需要側（企業）に必要なのは、構造化され、コンテキスト依存型で、信頼性が高く法的責任のある主体による専門的なデータプロバイダーであり、DAOベースのWeb3プロジェクトではこれを提供することは困難である。
3. モデルの資産化- モデルは本質的に希少性がなく、複製可能で、微調整可能で、急速に価値が下がるプロセス資産であり、最終的な資産ではありません。Hugging Faceは、モデル版のApp Storeというよりは、機械学習版のGitHubのようなコラボレーションおよび情報発信プラットフォームです。そのため、いわゆる「分散型Hugging Face」を用いてモデルをトークン化する試みは、ほぼ常に失敗に終わっています。
さらに、過去2年間、様々な「検証可能な推論」手法を試してきました。これはまさに、ハンマーで釘を探すような話です。ZKML、OPML、ゲーミング理論、そしてEigenLayerでさえ、再ステーキングの話を検証可能なAIに基づいたものに変えました。
しかし、これは基本的に、再ステーキングの分野で起こっていることと同じことです。追加の検証可能なセキュリティに対して支払いをいとわない AVS はごくわずかです。
同様に、検証可能な推論は基本的に「誰も検証する必要のないもの」を検証することであり、需要側の脅威モデルは極めて曖昧です。一体誰を防御しているのでしょうか?
AI出力のエラー（モデル能力の問題）は、AI出力の悪意ある操作（敵対的問題）をはるかに上回ります。OpenClawとMoltbookにおける最近のセキュリティインシデントからもわかるように、真の問題は以下の点に起因しています。
- 戦略の設計が間違っていました。
- 権限を付与しすぎる
- 境界は明確ではありません。
- ツールセットとの予期しない相互作用
- ...
「モデルが改ざんされる」とか「推論プロセスが悪意を持って書き換えられる」ということは、ほとんど起こりません。
この写真は去年も投稿したのですが、覚えている方はいらっしゃるでしょうか。
今回ヴィタリック・ブテリン氏が発表したアイデアは、2年前のものよりも明らかに成熟しており、これはプライバシー、X402、ERC8004、予測市場などさまざまな分野で私たちが成し遂げた進歩によるものでもあります。
ご覧のとおり、今回彼が分けた 4 つの象限は 2 つの部分に分かれています。2年前には明らかに前者に偏っていましたが、半分は AI Helps Crypto に属し、もう半分は Crypto Helps AI に属しています。
左上と左下 - Ethereum の分散化と透明性を活用して、AI における信頼と経済的連携の問題を解決します。
1. トラストレスかつプライベートな AI 相互作用の実現 (インフラストラクチャ + サバイバル): ZK や FHE などの技術を活用して、AI 相互作用のプライバシーと検証可能性を確保します (前述の検証可能性の推論が含まれるかどうかはわかりません)。
2. AI の経済層としてのイーサリアム（インフラストラクチャ + 繁栄）： AI エージェントがイーサリアムを通じて経済的な支払いを行ったり、他のボットを雇用したり、デポジットを支払ったり、評判システムを構築したりできるようにすることで、単一の巨大なプラットフォームに制限されることなく、分散型 AI アーキテクチャを構築します。
右上と右下 - AI のインテリジェント機能を活用して、暗号エコシステム内のユーザー エクスペリエンス、効率、ガバナンスを最適化します。
3. ローカルLLM（インパクト＋サバイバル）を用いたサイファーパンクな山男のビジョン： AIはユーザーにとっての「盾」でありインターフェースとなる。例えば、ローカルLLM（大規模言語モデル）はスマートコントラクトを自動的に監査し、トランザクションを検証することで、中央集権的なフロントエンドページへの依存を減らし、個人のデジタル主権を守ることができる。
4. より優れた市場とガバナンスの実現（インパクト＋繁栄）： AIは予測市場とDAOガバナンスに深く関わっています。AIは非常に効率的な参加者として機能し、膨大な情報処理を通じて人間の判断力を増幅させることで、これまで人間が直面してきた様々な市場とガバナンスの課題、例えば注意力の持続時間の不足、意思決定コストの高さ、情報過多、投票への無関心といった問題を解決します。
以前、私たちは暗号通貨によるAI支援を熱心に提唱していましたが、Vitalik Buterin氏（V神）は反対の立場を取っていました。今、私たちはようやく中間点に辿り着きました。ただし、これは様々なトークン化やAIレイヤー1とはあまり関係がないようです。2年後に今日の投稿を振り返った時に、新たな方向性や驚きが見つかることを願っています。
