概要

概要

ChatGPT が開始されてから 2 か月後、ユーザー数はすぐに 1 億人を超え、業界と資本市場でホットスポットになりました。現在、国内外の多くのテクノロジー大手が AIGC 分野に展開しています。 BAT、Byte、Netease などの国内企業だけでなく、Google、Meta、Microsoft などの海外企業も AIGC アプリケーション製品を発売しています。暗号化業界の起業家も、ChatGPT と AI との組み合わせを積極的に検討し、パイの分け前を獲得しようとしています。

AIGC は Web3 時代の生産性ツールになると考えています。Web 3.0 の時代に入ると、人工知能、リンクされたデータ、セマンティック ネットワークの構築により、人々とインターネットの間に新たなリンクが形成され、コンテンツ消費の需要が急速に高まります。 UGC/PGC などのコンテンツ生成方法では、拡張のニーズを満たすことが困難になります。 AIGC は、新しいメタバース コンテンツ生成ソリューションになります。 AIGC の生成では、人工知能を使用してナレッジ グラフを学習し、自動的に生成し、コンテンツの作成において人間を支援したり、コンテンツを完全に AI によって生成したりします。コンテンツ生成の効率を向上させるだけでなく、コンテンツの多様性も向上します。

一般に、AIGC は 3 つの側面に分けることができます: ソフトウェア レベルには自然言語処理技術、AIGC 生成アルゴリズム モデルとデータ セットが含まれます; ハードウェア レベルには主にコンピューティング能力と通信ネットワークが含まれます; 商用アプリケーション レベルにはさまざまな消費者グレードの Web2/ Web3 アプリケーションについては、この記事ではコンシューマ アプリケーションの潜在的なイノベーションに焦点を当てます。

1. AIGC ソフトウェア層 - 技術の進歩によって引き起こされるイノベーションの波

AIGC テクノロジーには主に、自然言語処理 NLP と AIGC 生成アルゴリズムの 2 つの側面が含まれます。

• 自然言語処理

自然言語処理は、自然言語を通じて人間とコンピュータとの対話を実現する手段です。リカレント ニューラル ネットワーク (RNN) は、NLP への現在の主要なアプローチの中心です。その中でも、2017 年に Google によって開発された Transformer モデルは、NLP 問題に推奨されるモデルとして、長短期記憶 (LSTM) などの RNN モデルに徐々に取って代わりました。 Transformer の並列化の利点により、より大きなデータセットでトレーニングできるようになります。これは、BERT や GPT などの事前トレーニング モデルの開発にも貢献しました。これらのシステムは、Wikipedia、Common Crawl などの大規模なコーパスを使用してトレーニングされ、特定のタスクに合わせて微調整できます。

• AIGC生成アルゴリズム

副題

1.1 敵対的生成ネットワーク GAN (敵対的生成ネットワーク)

副題

1.2 普及モデル 普及モデル

拡散モデルは、さまざまな高解像度画像を生成する新しいクラスの生成モデルです。 OpenAI、Nvidia、Google が大規模モデルのトレーニングに成功した後、それらは大きな注目を集めました。拡散モデル 拡散モデルの生成ロジックは他のモデルに比べて人間の思考モードに近いため、AIGC は最近オープンな創造性を持っています。基本的に、拡散モデルは、ガウス ノイズを継続的に追加することでトレーニング データを破壊し、その後、このノイズ プロセスを逆にしてデータを復元することを学習することによって機能します。品質と効率の両方の点で、精度、スケーラビリティ、並列性が高く、その急速な発展が AIGC の成長の変曲点要因となっています。同時に、機械学習のプロセスでは、より正確な結果を達成するために大量のトレーニングが必要となり、基礎となるコンピューティング能力の需要が急速に増加します。

2. ハードウェア層 — 分散コンピューティング能力の台頭に関する物語

従来のアルゴリズムと比較して、人工知能アルゴリズムには冗長な仮定がありませんが、入力データを完全に使用して対応するモデル構造をシミュレーションおよび構築します。このアルゴリズムの特性により、より柔軟であり、さまざまなトレーニング データに基づくことができます。自己最適化を行うと、計算量も大幅に増加します。 AIGC 世代の増加、特に将来のビデオ、ゲーム、その他のコンテンツの追加に伴い、コンピューティング能力の需要が急激に増加し、時代のニーズに応じて GPU 専用コンピューティング クラスターが出現する可能性があります。これは、モデルの精度とユーザー エクスペリエンスを向上させるために重要です。 。 OpenAI の分析によると、2012 年以来、AI のコンピューティング能力に対する需要は 6 年間で約 30 万倍に増加しました。

Web3 テクノロジーは、従来の AI トレーニングに適用されてきた分散化によって機械学習の効率を向上させることができます。たとえば、AlphaGo の改良版である KataGo は、分散トレーニング技術を使用するため、この AI アップデートを希望する世界中の人々が自発的に提供することができます。コンピューティング能力のトレーニング。

• Render Network は、GPU インフラストラクチャに基づく分散レンダリング サービスのプロバイダーです。これにより、従来のローカル レンダリングやクラウド レンダリングではグローバル GPU のコンピューティング能力を効果的に活用できないという問題が解決されます。レンダー ネットワークは、供給側と需要側を接続するミドルウェアとみなすことができます。ユーザーはブロックチェーンを通じてレンダリング タスクを公開し、マイナーはユーザーに代わってレンダリングの注文を受けることができ、この期間の取引手数料は RNDR によって決済されます。

• Phala Network の中核は、「チェーン上のコンセンサス、チェーン外のコンピューティング」のモードを採用するクラウド コンピューティング ネットワークであり、AI の重いコンピューティング タスクに対して、Phala は安定したコンピューティング サービスを提供することもできます。 Secure Enclave の信頼できる実行環境を構築することは、悪意のあるノードであっても AI データを盗んだり、自動プログラムの実行を操作して誤った結果を提供したりすることができないことを意味します。

• Web3 のより広範なアプリケーションは、Gitcoin に似たり、コンピューティング パワーを寄付すると POAP を取得したり、AMM に似たりすることができます。AMM は、流動性のインセンティブを提供し、コンピューティング パワーを有料でレンタルするためのプラットフォームになります。

3. 商用アプリケーション層 - AIGC が Web3 消費シナリオに統合される場合

商用アプリケーションの観点から見ると、テキスト、画像、オーディオ、ゲーム、コード生成における AIGC のビジネス モデルは、特に反復性の高いタスクや精度の要求が低い一部の分野で、徐々に成熟してきています。 Web2 の SaaS サービス (Lensa、ChatGPT pro など)

従来の分野で多くの注目を集め、採用されてきた安定性AI、ChatGPT、その他の人工知能と比較して、ブロックチェーンのより大きな想像力は、AIモデルを変えることができる経済システムにあります。少し前には、急激な上昇を主導したAIコンセプトのコインが多数ありましたが、FOMOセンチメントが薄れた後、AIGC+Web3がアプリケーション層でどのような方向性のイノベーションを生み出すことができるかが私たちの懸念です。

3.1 AIGC & Mass adoption

従来の Web2 ユーザーの多くは暗号化に興味を持っていますが、操作が複雑で不慣れなために断念することがよくあります。 AIGC の出現により、Web2 ユーザーの参入障壁が大幅に下がることが期待されます。

a) Web3 検索エンジン: Web3 バージョン chatgpt。既存の chatgpt 大規模モデルに基づいて、オンチェーン データと、twitter、reddit、Lens、Farcaster、Mastodon などのデータ ソース、および暗号化百科事典を構築するためのトレーニング用の暗号化メディアを追加します。

• 既存のユースケース: RSS3

RSS3製品Hoot.itChatGPT に基づいて、Web3 などのオープン ネットワーク上でのコンテンツ トレーニングがさらに追加され、最適化されているため、ユーザーはコンテンツを検索するときにより良いエクスペリエンスを得ることができます。

• 既存のユースケース: Kaito

b) Kaito は、AI を活用した暗号化された検索エンジンであり、そのデータと情報は、Discord、Medium、Mirror、ポッドキャストのトランスクリプト、ニュースおよび研究プラットフォームなどの複数のソースに分散していることがよくあります。 Kaito は、AI を活用した検索エンジンを通じて、この情報を 1 か所にまとめます。

パーソナライズされたオンボーディング エクスペリエンス: AI はユーザーの行動と好みを分析することで、各ユーザーのリスク選好と過去の投資経験に基づいてパーソナライズされたオンボーディング エクスペリエンスを作成できます。テキスト版のチュートリアルと比較して、AIGC エンジンはウォレットの作成、ログイン、トランザクション、スマート コントラクトのインタラクションのすべてのステップで 1 対 1 のガイダンスを提供できるため、オンボーディングの複雑さとユーザー チャーン レートが軽減され、新規ユーザーの利用率が向上します。安心して。

c) 投資口座開設ガイダンス: AI スマート アシスタントは、ユーザーに最新の市場データ、ヒート トラッキング、基本的な投資アドバイスを提供します。 AIアシスタントは、初心者ユーザー向けに市場で最も人気のあるトップ10のNFT/アルトコインを分析し、詳細なデータチャートを生成し、ユーザーが主要な取引プラットフォームでの口座開設や購入などの操作を完了できるように支援します。

コメント: この種の製品は主に小売業者向けです。全体のトラフィックが多く、基礎知識が不足しています。製品の強力なセキュリティと権限を確保する必要があります。集中型取引所が最初に開始する可能性が非常に高いです。 。さらに、Web3 構造化データは希少で品質が低く、市場の更新反復速度が非常に速いため、データ取得には多くの課題があり、現時点ではほとんどのプロジェクトがまだテストを開始しておらず、製品エクスペリエンスが明確ではありません。

3.2 AIGC とゲーム

a) 没入感の向上: AIGC 主導のゲーム キャラクターは、プレーヤーに、より現実的な体験を提供できます。 AI 駆動の NPC (ノンプレイヤー キャラクター) は、より複雑で現実的な動作を生成し、ゲームのインタラクティブ性を強化し、ユーザーの行動や行動に基づいた意思決定にリアルタイムで応答できます。

• 既存のユースケース: Red Dead Redemption、マップ生成など。

「レッド・デッド・リデンプション 2」には、プレイヤーと NPC の間に豊富なインタラクション オプションがあり、挨拶、売り買い、迷惑、銃の抜き差し、強盗、ミッションの開始、秘密の質問など、インタラクティブなオブジェクトに応じて変化します。より豊かで現実的なインタラクティブな体験を形成することができます。

Microsoft Flight Simulator の 1 億 9,700 万平方マイルの環境はすべて、主に人工知能、マイクロソフト、blackshark.aiAI と連携して、2D 衛星画像から限りなくリアルな 3D 世界を生成します。

b) ゲーム作成の敷居を下げる: クリエイターは、より低い敷居でゲームを作成できます。オープンワールド UCG ゲームエディターのほとんどはゲーム作成の手順を簡略化していますが、クリエイターは依然として特定のプログラミング基盤を必要とします。AIGC ではコードの助けを借りて-自由なプログラミングにより、プレーヤーはテキストの説明や画像を通じて特定のゲームアセット、スタイルシーン、ゲームプレイなどを生成することが可能になります。

• 既存のユースケース: 生命体 AI

生命体ユーザーは AI ツールを通じて独自の漫画キャラクターを生成できます。 Lifeform AI Cartoon は、2 月 17 日から 3 月 17 日まで、1 か月間フリーミント キャンペーンを実施します。プレーヤーは無料の鋳造に約 USD 0.5 を支払い、各ウォレットは 1 つに制限されています。2 月 25 日の時点で、207,000 の NFT が BNBChain で鋳造され、合計 133,000 のウォレット アドレスが AVATAR NFT を保持しています。

• 既存のユースケース: Anything World

AI アニメーション ツール開発会社 Anything World Metaverse は、今年 12 月に Epic Games 仮想エンジンに上陸します。 Anything World は主に、オープンソースで使用可能でブレンド可能な 3D ツールを ML 主導で大規模に作成し、人々が Web3 の世界に参入する敷居を下げています。

• 既存のユースケース: AIRENA

AIRENA は、現実世界とメタバース間の高速インタラクティブ チャネルであり、高度な 3D AIGC 機能、メタバース、スペース UGC システムを使用して、リアル 2D/3D アート クリエイターのためのワンストップのアートとエンターテイメントのソーシャル プラットフォームを構築することに取り組んでいます。 AIRENAの簡素化されたフルフォーマットNFT作成プロセスとUGCスペースでの作成機能により、AIRENAは個人、アーティスト、企業がパラレルワールドに参加、統合、構築するための包括的なソリューションとなり、METAがデジタル資産を探索および取引するためのシームレスなエクスペリエンスを提供します。

c) パーソナライズされたゲーム体験: AIGC は、プレーヤーのゲーム体験をパーソナライズするのに役立ちます。 AI アルゴリズムはプレーヤーの行動と好みを追跡することで、カスタマイズされた推奨事項とゲーム オプションを提供し、プレーヤーの満足度と維持率を向上させることができます。

• 既存のユースケース: ミラーワールド

AI主導のチェーンゲームプロジェクトであるミラーワールドは、ミラーワールドプラットフォーム全体でゲームを循環させることができるインタラクティブNFTミラーNFTを2021年9月にローンチし、今年は相互運用可能なアセットを備えた3つのゲームをローンチする予定です。

d) 公平性とアンチチート: AI を活用したアンチチート システムは、セルフエイムやシースルーなどの異常な行動パターンを検出し、さらなる調査のためにフラグを立てることができます。さらに、AI 主導の乱数ジェネレーター (RNG) により、オンチェーンのほうれん草ゲームの公平性を向上させることができます。

e) 動的なゲームバランス: AI を使用してゲームバランスを最適化し、プレイヤーの行動やスキルレベルに基づいて難易度や課題をリアルタイムで調整できます。ゲームはより興味深くやりがいのあるものになり、同時にプレイヤーは難しすぎるレベルにイライラすることはなくなります。

• 既存のユースケース: RCT AI

RCT AIは、Axie Infinity用にAIで訓練されたDRL（深層強化学習）モデルを開発しました.Axie Infinityにはすべてのカードの組み合わせが約10^23あるため、ゲームの特性と同様に、rct AIのモデルがシミュレーションされています戦闘統計の効率と勝率が大幅に向上しました。

コメント: ゲーム分野における AIGC の主な使用例は、インフラストラクチャの最適化です。独立したビジネスモデルになることはさらに困難です。

3.3 AIGC と分散型ソーシャル

a) コンテンツ作成: AIGC は、AI の機能を利用してコンテンツを生成し、一般の暗号通貨ユーザーが作成プロセスに参加できるようにすることで、コンテンツ作成の新しい方法をもたらします。ユーザーは特定の創造的なコンテンツを提供する必要はありませんが、アイデアを提供したり、モデルを微調整したりすることができます。

b) 社会的プレッシャーの軽減: AIGC は、ユーザーが複雑な情報フローを要約するのに役立ち、ユーザーが重要な情報を素早く読んで読むプレッシャーを軽減し、ソーシャル メッセージを処理し、シンプルな意思決定を行えるようにします。

c) DID と達成システム: AIGC を使用してデジタル ID を作成するか、個人の達成ウォールを生成します。

• 既存のユースケース: AspectaAI

Aspecta は、クラウドおよびオンチェーン データに基づいて AI を適用し、深い価値を持つデジタル アイデンティティを作成します。開発者から始めて、ユーザーデータの可能性に革命を起こします。 Aspecta は、Aspecta ID を中核として、Aspecta Identity Ecosystem を確立し、ユーザーとサードパーティのアプリケーションに、プロトコルとシステムを介した安全で制御可能なクロス Web2 & Web3 データ ストレージ、送信、インテリジェント アプリケーション サービスを提供します。

• 潜在的な使用例: AIGC アチーブメント ウォール

もう 1 つの潜在的な使用例は、チェーン上のユーザー インタラクション、アセット ステータス、および NFT 位置に基づいてアート ウォールを生成することです。ただ展示するだけではなく、さまざまな要素をひとつに統合し、3Dギャラリー、抽象画、油絵、落書きなど、さまざまな豊かな芸術形式をランダムに適用して表現し、その芸術的なスタイルや要素もまた、インタラクションの動的な変化とともに記録されます。

Comment: ユーザーが生成したコンテンツと AI が生成したコンテンツの価値をどのように測定するのでしょうか?人間と機械の芸術の価値をどのように測定するか?著者は、AIGC モデルは既存のデータ コーパスに学習されて要約されるため、インターネットの平均レベルを超えるのは難しいと考えています。 AIGCの時代、真のクリエイターは凡庸なアイデアをまとめるのではなく、真のイノベーションを考え、文明の進歩を促すべきである。

3.4 AIGC & NFT

a) 生成型 NFT: AIGC アルゴリズムは、個々のコレクターの好みやフィードバックから学習でき、AI 作成ツールが一般のユーザーに公開されることが増えるにつれて、NFT アートの作成は「描いて推測する」ゲームと同じくらい簡単になります。

• 既存のユースケース: Eponym、Metascapes

EponymはArt AIが開発したAIアルゴリズムで、単語やフレーズに基づいて芸術作品を生成でき、1分以内に抽象的な芸術作品を生成し、NFTにキャストしてイーサリアムに彫刻することができます。 OpenSeaの最初の商品は数時間で完売し、これまでに4722件のNFT取引が完了し、総取引量は4722ETHとなった。

Metascapes の元の素材は、世界で最も素晴らしい場所から写真を撮影したもので、AI がこれらの NFT を生成する方法を学習し、OpenSea での現在の取引量は 315 ETH に達しています。

b）インタラクティブNFT：NFT自体は、属性の進化、親NFTの合併、NFTゲームの競争など、ユーザーの行動に応じて相互作用し、成長することができます。具体的な項目は以下の通りです。

Comment：AIGCはNFTの希少性に影響を及ぼしますか、そしてそれはコミュニティに認識されることができますか？著者はシーンごとに分析する必要があると考えています：ミッドテールとロングテールのNFTは、高い生産効率、革新的なコンセプト、絶妙な絵画スタイルを備えたaigcによって生成できます;優良企業は人間のアーティストを好みます。この違いは産業革命の時代に似ています工業製品とハンドメイド製品の違い——産業革命以前、庶民には最低限の生活必需品が不足していましたが、工業製品の登場によって人々の生活ニーズが満たされ、手作りの製品が高貴な品質の象徴となったのは、aigcの時代には、人間のアーティストの価値は高くなるが、聴衆はより小規模になり、よりハイエンドになるだろう。

3.5 AIGC & DeFi

a) インテリジェントな取引アルゴリズム: AI 取引アルゴリズムを使用して、市場トレンドを分析し、資産価格の方向性をより正確に予測し、トレーダーがより多くの情報に基づいた投資決定を下せるように支援します。

• 既存のユースケース: Sumo Signals

Sumo SignalsAI 暗号化取引戦略プラットフォームは、人工知能ベースの裁定取引インジケーターを提供し、何百もの暗号通貨をスクリーニングし、売買シグナルを示すパターンを探して、暗号トレーダーが裁定取引を実行できるようにします。

b) より効率的な融資契約: AI アルゴリズムを使用することで、融資プラットフォームは借り手の信用価値を自動的に評価し、適切な金利を設定してデフォルトのリスクを軽減し、融資プロセスをより効率的にすることができます。

フォーサイト・ベンチャーズは、今後数十年の仮想通貨の革新に賭け、VCファンド、セカンダリーアクティブ運用ファンド、マルチストラテジーFOF、特定目的Sファンド「フォーサイトセカンダリーファンドl」の複数のファンドを運営しており、総資産運用規模は4億米ドル以上。 Foresight Ventures は、「ユニーク、独立、積極的、長期的」というコンセプトを堅持し、強力なエコロジーの力を通じてプロジェクトを広範囲にサポートします。そのチームは、Sequoia China、CICC、Google、Bitmain などのトップ金融およびテクノロジー企業の上級人材で構成されています。

フォーサイト・ベンチャーズについて

フォーサイト・ベンチャーズは、今後数十年の仮想通貨の革新に賭け、VCファンド、セカンダリーアクティブ運用ファンド、マルチストラテジーFOF、特定目的Sファンド「フォーサイトセカンダリーファンドl」の複数のファンドを運営しており、総資産運用規模は4億米ドル以上。 Foresight Ventures は、「ユニーク、独立、積極的、長期的」というコンセプトを堅持し、強力なエコロジーの力を通じてプロジェクトを広範囲にサポートします。そのチームは、Sequoia China、CICC、Google、Bitmain などのトップ金融およびテクノロジー企業の上級人材で構成されています。

Website: https://www.foresightventures.com/

Twitter: https://twitter.com/ForesightVen