著者:PonderingDurian、Delphiデジタルリサーチャーコンピレーション:プザイ、フォーサイトニュース暗号資産は本質的にオープンソースのソフトウェアであり、内蔵された経済的なインセンティブメカニズムを持っているため、AIがソフトウェアの開発方法を変革している現在、AIはブロックチェーン全体に大きな影響を与えるでしょう。AI x Cryptoモノリシックスタック### DeAI:機会と課題私の見解では、DeAI が直面している最大の課題は、インフラストラクチャのレイヤーです。なぜなら、基本モデルを構築するには多額の資金が必要であり、データと計算の規模のリターンも非常に高いからです。拡張原則を考慮すると、テックジャイアントは自然な利点を持っています。Web2の段階では、彼らは消費者の需要を集約することから巨大な利益を得て、10年間の料金引下げの間にこれらの利益をクラウドインフラストラクチャに再投資しました。現在、インターネットジャイアントはデータと計算（AIの重要な要素）を占有することでAI市場を支配しようとしています。大規模モデルのトークンサイズの比較大規模トレーニングの資本集約性と高帯域幅要件のため、統一されたスーパークラスターは依然として最善の選択肢です-テックジャイアンツに最高のパフォーマンスを提供するクローズドソースモデル-彼らはこれらのモデルを独占的な利益でリースし、収益を次世代製品に再投資する予定です。しかし、実際には、AIの領域の競争上の優位性はWeb2のネットワーク効果よりも浅く、この領域の先端モデルは急速に価値を失います。特にメタ社が「焦土政策」を採用し、数十億ドルを投じて開発したLlama 3.1などのオープンソースの先端モデルは、その性能がSOTAレベルに達しています。Llama 3 大規模モデルスコアこの点で、新興の低レイテンシー分散トレーニング手法に関する重ね合わせにより、（一部）先進的なビジネスモデルが商品化される可能性があります。知能価格の低下に伴い、競争は（少なくとも一部は）ハードウェアスーパークラスター（テックジャイアントに有利）からソフトウェアイノベーション（オープンソース/暗号資産にわずかに有利）に移るでしょう。コンピテンシー インデックス (品質) - トレーニング価格分布図「ハイブリッドエキスパート」アーキテクチャと大規模モデルの合成/ルーティングの計算効率を考慮すると、私たちは単に3〜5つの巨大なモデルの世界に直面する可能性がありません。代わりに、数百万のモデルから成る、異なるコスト/パフォーマンスのトレードオフを持つ世界になるでしょう。相互に絡み合ったインテリジェントなネットワーク（ハニカム）。これは巨大な調整の問題を構成しています：ブロックチェーンと暗号資産のインセンティブメカニズムは、この問題を解決するために役立つはずです。### DeAIの中核投資分野ソフトウェアが世界を飲み込んでいます。 AI がソフトウェアを飲み込んでいます。そして、AI は基本的にデータと計算です。Delphiは、このスタックの各コンポーネントに期待しています：AI x Cryptoスタックを簡略化する#### **インフラストラクチャー**AIの動力はデータと計算に基づいているため、DeAIインフラストラクチャはデータと計算を可能な限り効率的に調達し、通常、暗号資産のインセンティブメカニズムを採用しています。前述のように、これは競争の中で最も困難な部分ですが、エンドユーザー市場の規模を考慮すると、最も高いリターンが得られる可能性があります。#### **計算**迄今まで、分散トレーニングプロトコルとGPU市場は常にレイテンシーの制約を受けてきましたが、彼らは潜在的な異種ハードウェアを調整し、巨大な統合ソリューションから門前払いされた人々により低コストでオンデマンドの計算サービスを提供することを望んでいます。Gensyn、Prime Intellect、Neuromeshなどの企業は分散トレーニングの発展を推進しており、io.net、Akash、Aethirなどの企業はよりエッジに近い低コストの推論を実現しています。総供給量に基づくプロジェクトのニッチ分布#### **データ**より小さく、より専門的なモデルに基づく普遍的なインテリジェントな世界では、データ資産の価値と通貨化の度合いがますます高まっています。迄今、DEPは、資本集約型企業（例えば電気通信会社など）と比較して、より低コストでハードウェアネットワークを構築できることで高く評価されてきました。しかし、DEPの最大の潜在市場は、新しいデータセットの収集にあり、これらのデータセットはオンチェーンのスマートシステムに流入することになります： 代理プロトコル（後述）。この世界では、データと計算によって置き換えられている、労働力という最大の潜在市場が存在します。この世界では、De AIインフラストラクチャは非技術者に生産手段を提供し、将来のネットワーク経済に貢献しています。#### **ミドルウェア**DeAIの最終目標は、効果的な組み合わせ可能な計算を実現することです。DeAIは、分散型金融のキャピタルレゴのように、無許可の組み合わせ可能性によって、現在の絶対的なパフォーマンスの不足を補い、ソフトウェアと計算のプリミティブのオープンエコシステムを時間とともに複利させ、既存のソフトウェアと計算のプリミティブを超えることを（望んで）目指しています。もしGoogleが「集積」の極端なら、DeAIは「モジュール化」の極端を代表しています。新興産業では、クレイトン・クリステンセンが警告しているように、集積型のアプローチはしばしばバリューチェーン内の摩擦を減らすことによってリードを取ることができますが、この分野が成熟するにつれて、モジュール化されたバリューチェーンはスタックの各層での競争とコスト効率の向上を通じて地位を確立することになります。統合型AIとモジュール型AIの比較私たちは、このモジュール化のビジョンを実現するために重要ないくつかのカテゴリに非常に期待しています：#### **ルーティング**スマートなフラグメント化された世界で、最適な価格で正しいモードとタイミングを選択するにはどうすればよいですか？需要の集約器は常に価値を捕捉しています（集約理論を参照）、そしてルーティング機能はネットワークのスマートな世界におけるパフォーマンスとコストのパレート曲線を最適化するために重要です。Bittensorは第1世代の製品で常にリードしていましたが、多くの専門の競合他社も登場しました。Alloraは、「シチュエーション認識」と時間とともに自己完善する方法に基づき、異なる「テーマ」で異なるモデルの競争を行い、特定の条件下での歴史の正確性に基づいて将来の予測情報を提供します。Morpheusの目標は、Web3ユースケースの「需要方ルーティング」であり、本質的にはオープンソースのローカルプロキシであり、ユーザーの関連コンテキストを把握し、DeFiまたはWeb3の「組み合わせ可能な計算」インフラストラクチャの新興コンポーネントを介して効果的にルーティングクエリを行う「Apple Intelligence」となります。Agent相互運用性プロトコル、TheoriqやAutonolasなど、モジュール化されたルーティングを極限まで推進し、柔軟なエージェントまたはコンポーネントが完全に成熟したオンチェーンサービスの可組合、複合生態系を作ることを目的としています。要するに、スマートで急速に破片化する世界では、需要と供給の集約器が非常に強力な役割を果たします。Googleが情報をインデックス化する価値2百万ドルの企業であるならば、需要ルーターの勝者は、Apple、Google、またはWeb3ソリューションであるが、代理でスマートインデックスを作成する会社はさらに大きなスケールを生み出すでしょう。#### **コプロセッサ**その分散性から、ブロックチェーンはデータと計算の両方において制約を受けています。ユーザーが必要とする計算およびデータ集中型のAIアプリケーションをブロックチェーンに組み込む方法はありますか？それは、コプロセッサを使用することです！協同プロセッサは、Cryptoのアプリケーションレイヤーで使用されます彼らはすべて、使用されている基礎データやモデルの有効性を「オラクルマシン」で「検証」するための異なる技術を提供しています。この方法により、オンチェーンでの新しい信頼仮定を最小限に抑え、同時に能力を大幅に向上させることができます。これまでに、zkML、opML、TeeML、および暗号化経済メソッドが多くのプロジェクトで使用されており、それぞれの利点と欠点が異なります。コプロセッサーの比較より高いレベルでは、コプロセッサはスマートコントラクトのスマート化に不可欠であり、"データベース"のようなソリューションを提供し、より個別化されたオンチェーン体験のためにクエリを実行したり、特定の推論が正しく完了したかを検証したりします。TEE（信頼できる実行）ネットワーク、例えば Super、Phala、Marlinなどは、その実用性と大規模なアプリケーションを実行できる能力から、最近人気が急上昇しています。全体的に、協調プロセッサーは、高い確実性を持つが低性能なブロックチェーンと高性能だが確率的なスマートエージェントを融合する上で極めて重要です。協調プロセッサーがなければ、AIはこの世代のブロックチェーンには登場しません。#### **開発者へのインセンティブ措置**AI オープンソース開発の最大の問題の1つは、持続的な発展を促すインセンティブメカニズムの欠如です。 AI 開発は非常に資本集約型であり、計算およびAI知識作業の機会費用は非常に高いです。オープンソースの貢献を奨励する適切なインセンティブ措置がなければ、この領域は必然的に超資本主義のスーパーコンピューターに敗北します。SentimentからPluralis、Sahara AI、Miraまで、これらのプロジェクトの目標は、分散した個人ネットワークがネットワークインテリジェンスに貢献できるようにすることであり、適切なインセンティブを与えることです。商業モデルによる補完により、オープンソースの複利速度は加速するはずです-開発者やAI研究者にとって、グローバルな選択肢を提供し、創造した価値に応じて豊富な報酬を得ることができます。これを実現するのは非常に困難であり、競争はますます激化していますが、ここには巨大な潜在市場があります。#### **GNN モデル**大規模なテキストライブラリでパターンを分割し、次の単語を予測するために大規模言語モデルが使用されます。一方、グラフニューラルネットワーク（GNN）は、グラフ構造データを処理、分析、学習するために使用されます。オンチェーンデータは、ユーザーとスマートコントラクトの間の複雑な相互作用からなる主にグラフであるため、GNNはオンチェーンAIユースケースをサポートするための合理的な選択肢のようです。PondやRPSなどのプロジェクトは、web3の基本モデルを構築しようとしており、これらのモデルは取引、Defi、またはソーシャルユースケースなどに適用される可能性があります。*価格予測:オンチェーン行動モデルは、価格、自動取引戦略、センチメント分析を予測します* AI金融：既存の分散型金融アプリケーションとの統合、先進的な収益戦略と流動性の活用、より良いリスク管理/ガバナンス* オンチェーン营销： 更有针对性的エアドロップ / 定位，基于オンチェーン行为的推荐引擎これらのモデルは、Space and Time、Subsquid、Covalent、Hyperlineなどのデータウェアハウスソリューションを大量に使用しています。私も非常に期待しています。GNNは、ブロックチェーンの大規模モデルとWeb3データウェアハウスが必要不可欠な補助ツールであり、Web3にOLAP（オンライン分析処理）機能を提供します。#### **アプリ**私の見解では、オンチェーン Agents は、暗号資産の広く知られたユーザーエクスペリエンスの問題を解決するための鍵となる可能性がありますが、さらに重要なことは、過去10年間でWeb3インフラストラクチャに数十億ドルを投資してきましたが、需要側の利用率は非常に低いということです。心配しないで、Agentsが来ました...AIは人間の行動の各側面でのテストスコアが上昇するそして、これらのエージェントは、オープンで許可なしのインフラストラクチャーを利用してより複雑な最終目標を実現するために、クロスペイメントとコンポジットコンピューティングを活用しています。これは合理的なように思えます。今後のネットワーク化されたスマートエコノミーでは、経済的な流れはもはやB→B→Cではなく、ユーザー→エージェント→コンピューティングネットワーク→エージェント→ユーザーとなるかもしれません。この流れの最終的な結果は代理プロトコルです。アプリケーションやサービス企業の費用は限られており、主にオンチェーンリソースを活用しており、コンポジットネットワークでは、最終ユーザー（またはお互い）の要求を満たすコストは従来の企業よりもはるかに低くなります。Web2のアプリケーションレイヤーが大部分の価値を獲得したように、私もDeAIで「ファットエージェントプロトコル」理論の支持者です。時間の経過とともに、価値の獲得はスタックの上位レイヤーに移行すべきです。ジェネレーティブAIにおける価値の蓄積次のGoogle、Facebook、およびBlackrockは、おそらくプロトコルを代理することになるでしょう。そして、これらのプロトコルを実現するコンポーネントが現在生まれています。### DeAIの終盤戦AIは私たちの経済形態を変えるでしょう。今、市場はこの価値の獲得が北米西海岸の数社に制限されると予想しています。一方、DeAIは異なるビジョンを表しています。オープンで組み合わせ可能なインテリジェントネットワークのビジョン、微小な貢献でさえ報酬と報償があり、そしてより多くの共同所有権/管理権があります。DeAIの表現が過剰であることや、多くのプロジェクトの取引価格が現在の実際の推進力を大幅に上回っていることは事実ですが、機会の規模は非常に客観的です。忍耐力と洞察力を持つ人々にとって、DeAIの真の計算可能な最終ビジョンは、ブロックチェーンそのものの合理性を証明することができるかもしれません。
Delphi Digital:DeAIの機会、課題、未来
著者:PonderingDurian、Delphiデジタルリサーチャー
コンピレーション:プザイ、フォーサイトニュース
暗号資産は本質的にオープンソースのソフトウェアであり、内蔵された経済的なインセンティブメカニズムを持っているため、AIがソフトウェアの開発方法を変革している現在、AIはブロックチェーン全体に大きな影響を与えるでしょう。
AI x Cryptoモノリシックスタック
DeAI:機会と課題
私の見解では、DeAI が直面している最大の課題は、インフラストラクチャのレイヤーです。なぜなら、基本モデルを構築するには多額の資金が必要であり、データと計算の規模のリターンも非常に高いからです。
拡張原則を考慮すると、テックジャイアントは自然な利点を持っています。Web2の段階では、彼らは消費者の需要を集約することから巨大な利益を得て、10年間の料金引下げの間にこれらの利益をクラウドインフラストラクチャに再投資しました。現在、インターネットジャイアントはデータと計算（AIの重要な要素）を占有することでAI市場を支配しようとしています。
大規模モデルのトークンサイズの比較
大規模トレーニングの資本集約性と高帯域幅要件のため、統一されたスーパークラスターは依然として最善の選択肢です-テックジャイアンツに最高のパフォーマンスを提供するクローズドソースモデル-彼らはこれらのモデルを独占的な利益でリースし、収益を次世代製品に再投資する予定です。
しかし、実際には、AIの領域の競争上の優位性はWeb2のネットワーク効果よりも浅く、この領域の先端モデルは急速に価値を失います。特にメタ社が「焦土政策」を採用し、数十億ドルを投じて開発したLlama 3.1などのオープンソースの先端モデルは、その性能がSOTAレベルに達しています。
Llama 3 大規模モデルスコア
この点で、新興の低レイテンシー分散トレーニング手法に関する重ね合わせにより、（一部）先進的なビジネスモデルが商品化される可能性があります。知能価格の低下に伴い、競争は（少なくとも一部は）ハードウェアスーパークラスター（テックジャイアントに有利）からソフトウェアイノベーション（オープンソース/暗号資産にわずかに有利）に移るでしょう。
コンピテンシー インデックス (品質) - トレーニング価格分布図
「ハイブリッドエキスパート」アーキテクチャと大規模モデルの合成/ルーティングの計算効率を考慮すると、私たちは単に3〜5つの巨大なモデルの世界に直面する可能性がありません。代わりに、数百万のモデルから成る、異なるコスト/パフォーマンスのトレードオフを持つ世界になるでしょう。相互に絡み合ったインテリジェントなネットワーク（ハニカム）。
これは巨大な調整の問題を構成しています：ブロックチェーンと暗号資産のインセンティブメカニズムは、この問題を解決するために役立つはずです。
DeAIの中核投資分野
ソフトウェアが世界を飲み込んでいます。 AI がソフトウェアを飲み込んでいます。そして、AI は基本的にデータと計算です。
Delphiは、このスタックの各コンポーネントに期待しています：
AI x Cryptoスタックを簡略化する
インフラストラクチャー
AIの動力はデータと計算に基づいているため、DeAIインフラストラクチャはデータと計算を可能な限り効率的に調達し、通常、暗号資産のインセンティブメカニズムを採用しています。前述のように、これは競争の中で最も困難な部分ですが、エンドユーザー市場の規模を考慮すると、最も高いリターンが得られる可能性があります。
計算
迄今まで、分散トレーニングプロトコルとGPU市場は常にレイテンシーの制約を受けてきましたが、彼らは潜在的な異種ハードウェアを調整し、巨大な統合ソリューションから門前払いされた人々により低コストでオンデマンドの計算サービスを提供することを望んでいます。Gensyn、Prime Intellect、Neuromeshなどの企業は分散トレーニングの発展を推進しており、io.net、Akash、Aethirなどの企業はよりエッジに近い低コストの推論を実現しています。
総供給量に基づくプロジェクトのニッチ分布
データ
より小さく、より専門的なモデルに基づく普遍的なインテリジェントな世界では、データ資産の価値と通貨化の度合いがますます高まっています。
迄今、DEPは、資本集約型企業（例えば電気通信会社など）と比較して、より低コストでハードウェアネットワークを構築できることで高く評価されてきました。しかし、DEPの最大の潜在市場は、新しいデータセットの収集にあり、これらのデータセットはオンチェーンのスマートシステムに流入することになります： 代理プロトコル（後述）。
この世界では、データと計算によって置き換えられている、労働力という最大の潜在市場が存在します。この世界では、De AIインフラストラクチャは非技術者に生産手段を提供し、将来のネットワーク経済に貢献しています。
ミドルウェア
DeAIの最終目標は、効果的な組み合わせ可能な計算を実現することです。DeAIは、分散型金融のキャピタルレゴのように、無許可の組み合わせ可能性によって、現在の絶対的なパフォーマンスの不足を補い、ソフトウェアと計算のプリミティブのオープンエコシステムを時間とともに複利させ、既存のソフトウェアと計算のプリミティブを超えることを（望んで）目指しています。
もしGoogleが「集積」の極端なら、DeAIは「モジュール化」の極端を代表しています。新興産業では、クレイトン・クリステンセンが警告しているように、集積型のアプローチはしばしばバリューチェーン内の摩擦を減らすことによってリードを取ることができますが、この分野が成熟するにつれて、モジュール化されたバリューチェーンはスタックの各層での競争とコスト効率の向上を通じて地位を確立することになります。
統合型AIとモジュール型AIの比較
私たちは、このモジュール化のビジョンを実現するために重要ないくつかのカテゴリに非常に期待しています：
ルーティング
スマートなフラグメント化された世界で、最適な価格で正しいモードとタイミングを選択するにはどうすればよいですか？需要の集約器は常に価値を捕捉しています（集約理論を参照）、そしてルーティング機能はネットワークのスマートな世界におけるパフォーマンスとコストのパレート曲線を最適化するために重要です。
Bittensorは第1世代の製品で常にリードしていましたが、多くの専門の競合他社も登場しました。
Alloraは、「シチュエーション認識」と時間とともに自己完善する方法に基づき、異なる「テーマ」で異なるモデルの競争を行い、特定の条件下での歴史の正確性に基づいて将来の予測情報を提供します。
Morpheusの目標は、Web3ユースケースの「需要方ルーティング」であり、本質的にはオープンソースのローカルプロキシであり、ユーザーの関連コンテキストを把握し、DeFiまたはWeb3の「組み合わせ可能な計算」インフラストラクチャの新興コンポーネントを介して効果的にルーティングクエリを行う「Apple Intelligence」となります。
Agent相互運用性プロトコル、TheoriqやAutonolasなど、モジュール化されたルーティングを極限まで推進し、柔軟なエージェントまたはコンポーネントが完全に成熟したオンチェーンサービスの可組合、複合生態系を作ることを目的としています。
要するに、スマートで急速に破片化する世界では、需要と供給の集約器が非常に強力な役割を果たします。Googleが情報をインデックス化する価値2百万ドルの企業であるならば、需要ルーターの勝者は、Apple、Google、またはWeb3ソリューションであるが、代理でスマートインデックスを作成する会社はさらに大きなスケールを生み出すでしょう。
コプロセッサ
その分散性から、ブロックチェーンはデータと計算の両方において制約を受けています。ユーザーが必要とする計算およびデータ集中型のAIアプリケーションをブロックチェーンに組み込む方法はありますか？それは、コプロセッサを使用することです！
協同プロセッサは、Cryptoのアプリケーションレイヤーで使用されます
彼らはすべて、使用されている基礎データやモデルの有効性を「オラクルマシン」で「検証」するための異なる技術を提供しています。この方法により、オンチェーンでの新しい信頼仮定を最小限に抑え、同時に能力を大幅に向上させることができます。これまでに、zkML、opML、TeeML、および暗号化経済メソッドが多くのプロジェクトで使用されており、それぞれの利点と欠点が異なります。
コプロセッサーの比較
より高いレベルでは、コプロセッサはスマートコントラクトのスマート化に不可欠であり、"データベース"のようなソリューションを提供し、より個別化されたオンチェーン体験のためにクエリを実行したり、特定の推論が正しく完了したかを検証したりします。
TEE（信頼できる実行）ネットワーク、例えば Super、Phala、Marlinなどは、その実用性と大規模なアプリケーションを実行できる能力から、最近人気が急上昇しています。
全体的に、協調プロセッサーは、高い確実性を持つが低性能なブロックチェーンと高性能だが確率的なスマートエージェントを融合する上で極めて重要です。協調プロセッサーがなければ、AIはこの世代のブロックチェーンには登場しません。
開発者へのインセンティブ措置
AI オープンソース開発の最大の問題の1つは、持続的な発展を促すインセンティブメカニズムの欠如です。 AI 開発は非常に資本集約型であり、計算およびAI知識作業の機会費用は非常に高いです。オープンソースの貢献を奨励する適切なインセンティブ措置がなければ、この領域は必然的に超資本主義のスーパーコンピューターに敗北します。
SentimentからPluralis、Sahara AI、Miraまで、これらのプロジェクトの目標は、分散した個人ネットワークがネットワークインテリジェンスに貢献できるようにすることであり、適切なインセンティブを与えることです。
商業モデルによる補完により、オープンソースの複利速度は加速するはずです-開発者やAI研究者にとって、グローバルな選択肢を提供し、創造した価値に応じて豊富な報酬を得ることができます。
これを実現するのは非常に困難であり、競争はますます激化していますが、ここには巨大な潜在市場があります。
GNN モデル
大規模なテキストライブラリでパターンを分割し、次の単語を予測するために大規模言語モデルが使用されます。一方、グラフニューラルネットワーク（GNN）は、グラフ構造データを処理、分析、学習するために使用されます。オンチェーンデータは、ユーザーとスマートコントラクトの間の複雑な相互作用からなる主にグラフであるため、GNNはオンチェーンAIユースケースをサポートするための合理的な選択肢のようです。
PondやRPSなどのプロジェクトは、web3の基本モデルを構築しようとしており、これらのモデルは取引、Defi、またはソーシャルユースケースなどに適用される可能性があります。
*価格予測:オンチェーン行動モデルは、価格、自動取引戦略、センチメント分析を予測します
これらのモデルは、Space and Time、Subsquid、Covalent、Hyperlineなどのデータウェアハウスソリューションを大量に使用しています。私も非常に期待しています。
GNNは、ブロックチェーンの大規模モデルとWeb3データウェアハウスが必要不可欠な補助ツールであり、Web3にOLAP（オンライン分析処理）機能を提供します。
アプリ
私の見解では、オンチェーン Agents は、暗号資産の広く知られたユーザーエクスペリエンスの問題を解決するための鍵となる可能性がありますが、さらに重要なことは、過去10年間でWeb3インフラストラクチャに数十億ドルを投資してきましたが、需要側の利用率は非常に低いということです。
心配しないで、Agentsが来ました…
AIは人間の行動の各側面でのテストスコアが上昇する
そして、これらのエージェントは、オープンで許可なしのインフラストラクチャーを利用してより複雑な最終目標を実現するために、クロスペイメントとコンポジットコンピューティングを活用しています。これは合理的なように思えます。今後のネットワーク化されたスマートエコノミーでは、経済的な流れはもはやB→B→Cではなく、ユーザー→エージェント→コンピューティングネットワーク→エージェント→ユーザーとなるかもしれません。この流れの最終的な結果は代理プロトコルです。アプリケーションやサービス企業の費用は限られており、主にオンチェーンリソースを活用しており、コンポジットネットワークでは、最終ユーザー（またはお互い）の要求を満たすコストは従来の企業よりもはるかに低くなります。Web2のアプリケーションレイヤーが大部分の価値を獲得したように、私もDeAIで「ファットエージェントプロトコル」理論の支持者です。時間の経過とともに、価値の獲得はスタックの上位レイヤーに移行すべきです。
ジェネレーティブAIにおける価値の蓄積
次のGoogle、Facebook、およびBlackrockは、おそらくプロトコルを代理することになるでしょう。そして、これらのプロトコルを実現するコンポーネントが現在生まれています。
DeAIの終盤戦
AIは私たちの経済形態を変えるでしょう。今、市場はこの価値の獲得が北米西海岸の数社に制限されると予想しています。一方、DeAIは異なるビジョンを表しています。オープンで組み合わせ可能なインテリジェントネットワークのビジョン、微小な貢献でさえ報酬と報償があり、そしてより多くの共同所有権/管理権があります。
DeAIの表現が過剰であることや、多くのプロジェクトの取引価格が現在の実際の推進力を大幅に上回っていることは事実ですが、機会の規模は非常に客観的です。忍耐力と洞察力を持つ人々にとって、DeAIの真の計算可能な最終ビジョンは、ブロックチェーンそのものの合理性を証明することができるかもしれません。