EthereumがAIの和解層として位置付けるにつれてETHが舞い上がる可能性がある、と専門家は言う

Ethereum Foundationは、Davide Crapisが率いる新しい分散型AIチームを立ち上げました。ブロックチェーンビルダーズファンドの共同設立者であるギルローゼンの場合、この動きは、中立的な集落層からより「意見のある」レイヤー-1へのイーサリアムのシフトを表しています。

Ethereum Foundationは、新しいチームとともにAIに冒険します

Ethereum Foundationは最近、Davide Crapisが率いる分散型人工知能（AI）チームを立ち上げ、イーサリアムブロックチェーンを自律AIエージェントの基本的な集落と調整層として配置しました。この動きは、AIの未来を形作る上で中心的な役割を果たすというイーサリアムの野望を反映しています。

その任務の一環として、チームは完全に分散したAIスタックを開発し、AIテクノロジーの進化がいくつかの支配的なエンティティの管理下に留まらないようにします。 AIをEthereumの分散アーキテクチャと統合することにより、チームは、チェーン上の意思決定やインテリジェントエージェント間の信頼のない調整など、自律システムの新しい可能性のロックを解除することを目指しています。この打ち上げは、AIの開発を民主化し、Web3の精神に埋め込むための重要なステップと広く見られています。

EthereumのAIスペースへの参入は、特にAIに焦点を当てたチェーンにとって、暗号産業に幅広い影響を与えると予想されています。ブロックチェーンビルダーズファンドの共同設立者であるギルローゼンは、この開発は歓迎で注目に値すると説明しました。

「AIチームの発表は、イーサリアムを、レイヤー2およびより少ないパフォーマンス批判的なレイヤー1アプリケーションの比較的中立的な決済レイヤーから、インフラストラクチャを備えた特定のセクターをターゲットにして、それらをサポートするための特定のセクターをターゲットにしたものからシフトします」とローゼンは言いました。

分散型AIチームは、AIに焦点を当てたレイヤー2に影響を与えると予想され、ニーズに合わせた基本層機能の出現を示しています。

ブロックチェーンのエコシステム全体で、多数のプロジェクトが競争しており、分散型の検閲耐性のAIインフラストラクチャを構築し、集中管理のない透明なAIエコノミーの基礎を担当しています。これらの取り組みは、人工知能の未来が、少数の強力なエンティティによってゲートキーピープするのではなく、許可されていない革新によって支配されることを保証することを目的としています。

Ethereumは、新しいプロトコルに対する競争力を妨げる可能性のある技術的な制限に直面していますが、Rosenは、その広範な採用と相互運用性により、グローバルな検証可能性と決済層として機能することを適切に考えていると考えています。

現在までに、最も成功したAIブロックチェーンプロジェクトはWeb2のユースケースに焦点を当てていますが、仮想やサハラなどのエージェントインフラストラクチャチェーンは牽引力を得るのに苦労したと言われています。 Rosenは、Web2 AIと比較して、Web3 AIの比較的小さな市場規模に限られた影響を与えています。しかし、イーサリアムは成功する可能性があると見られています。

「市場への視点からここでのイーサリアムの最大の価値提案は、真実の検証可能性レイヤーとして始めることです。これは、ヴィタリク（ビタリン）がイーサリアムの証明能力を通じて長い間促進してきました」とローゼンはBitcoin.com Newsに語った。

技術的な課題と将来の可能性

一方、専門家は、EthereumがWeb2のブロックチェーンの検証可能性と決済層になることに成功した場合、その意味は広範囲に及ぶ可能性があると主張します。 Ethereumがベースチェーンのパフォーマンスを拡大するにつれて、「オープンソースと相互運用可能なモデルのロングテール」のAIスタックとして潜在的に競合する可能性があります。これは、Openai、Google、Anthropicなどのハイテク大手への過度の依存に注意する国民国家にとって重要です。このようなシナリオでは、Ethereumは現在の総評価と同じくらい大きな市場でAIインフラストラクチャスタックとして機能する可能性があります。

「AIエージェントは、計り知れない需要の源である可能性があります」とローゼンは付け加えました。

それでも、分散型AIチームは技術的な課題に直面します。2つは、CartesiのソリューションアーキテクトであるCarlo Fragniによって特定されました。彼は決定論の重要性を強調した。

「決定論を四角化しないと、再現可能なモデルや推論/分類がなく、コンセンサスが困難になります」とFragni氏は言います。

Bitcoin.comニュースへの書面による回答で、Fragniは、AIモデルのトレーニングには大きなデータセットと集中的な計算が必要であり、分散型ストレージと実行が困難になると説明しました。特に、大規模な言語モデル（LLMS）は、イーサリアムと現在のゼロ知識（ZK）ソリューションの能力を超えています、とFragniは付け加えました。彼はまた、既存のAIライブラリをゼロから再構築することはリソース集約型で遅いため、既存のフレームワークを活用するために不可欠であると述べました。

一部の専門家は、EthereumがAI経済の和解と調整層になることに成功した場合、ETHの価値が高まる可能性があると推測しています。ローゼンは、このような変革は最終的にETHを優先和解通貨として位置付けることができると考えています。

「イーサリアムが、エージェントが調整して取引できる信頼できる、ほぼリアルタイムのデジタル化された世界のレイヤーになった場合、すべての人間がすべての取引にETHを使用するシナリオを超えると、ローゼンは結論付けました。