要点
NEAR Protocol、Internet Computer、Artificial Superintelligence Alliance、Render、Bittensorは、AI技術の利用しやすさと効率性の向上を目指すブロックチェーンプロジェクトです。
同プロジェクトでは、ネットワークパフォーマンスの最適化、自律型エージェントの有効化、分散型のAIトレーニングプロセスをはじめとする幅広い方法で人工知能を導入しています。
暗号資産分野におけるAIとブロックチェーンの融合はイノベーションを推進するとともにdAppに新しい機会を提供しており、これにより開発者およびユーザーに幅広いメリットがもたらされます。
はじめに
暗号資産と人工知能（AI）の融合は、IT分野における開発のなかでも非常に期待に満ちた分野の1つとなっています。AIが幅広い分野に導入されつつある中、その活用によりそのエコシステムの改良を図るブロックチェーンプロジェクトが日々増加しています。
この記事では、時価総額でAI関連の暗号資産プロジェクト上位5選について解説していきます。2024年8月時点における上位AIブロックチェーンプロジェクト5選は、NEAR Protocol（NEAR）、Internet Computer（ICP）、Artificial Superintelligence Alliance（FET）、Render（RNDR）、Bittensor（TAO）となっています。以下、各プロジェクトの詳細とAIの導入事例について詳しく紹介します。
1. NEAR Protocol（NEAR）
時価総額：46億8,000万米ドル（2024年8月時点）。
NEAR Protocolとは
NEAR Protocolは、Ethereumなどの主要なネットワークで一般的となっているスケーラビリティ問題への対処を目的に開発されたレイヤー1ブロックチェーンです。2020年に立ち上げられたNEAR Protocolでは、Nightshadeと呼ばれる独自のシャーディング技術の活用により複数のバリデータノードに作業負荷を分散させることで、同ネットワークにおける数千件のTPS（1秒あたりのトランザクション）を実現しています。
この仕組みにより、NEAR Protocolでは分散型アプリケーション（dApp）向けに非常に効率的かつスケーラブルなプラットフォームを提供できます。また、NEAR ProtocolではRainbow Bridge経由でクロスチェーンの相互運用性を提供しており、ユーザーはEthereumとNEAR間で資産をブリッジできます。さらに、NEAR ProtocolのエコシステムではAuroraと呼ばれるレイヤー2ソリューションも提供しており、これによりEthereumベースのアプリケーションに対する同ネットワークの互換性が高まります。
NEAR ProtocolにおけるAIの導入事例
NEAR Protocolでは、主にスマートコントラクトの実行とdApp開発を中心とした複数の場面でAIを導入しています。同プロトコルでは、トラフィックの予測および管理を通してネットワークパフォーマンスを最適化するためにAIが用いられており、これによりトランザクションの効率性の向上とレイテンシーの削減につながっています。
また、NEARでは、スマートコントラクトの記述およびデプロイプロセスを自動化・合理化するためのAI搭載開発ツールも手がけています。これにより、ブロックチェーン技術に関する大量の知識を蓄える必要がなくなるため、開発者にとってより高度かつ信頼性の高いdAppの開発が簡単になります。
2. Internet Computer（ICP）
時価総額：36億4,000万米ドル（2024年8月時点）。
Internet Computerの概要
DFINITY Foundationにより開発されたInternet Computer（ICP）プロトコルは、あらゆる種類のdAppとWeb3サービスを作成可能にすることによりインターネットの機能の拡張を目指すブロックチェーンプロジェクトです。
例えば、開発者はICPのマルチチェーン機能およびフルスタックツールを用い、ソーシャルメディアチャネル、企業向けプラットフォーム、ゲーム、仮想現実などを構築できます。従来型のブロックチェーンでは通常、dAppの実行面でクラウドサービスに依存している一方、ICPでは同分散型ネットワーク上で直接dAppを実行できます。こうした仕組みにより、同プロトコルのセキュリティ、スケーラビリティ、効率性の向上につながっています。
ICPにおけるAIの導入事例
ICPのエコシステムにおいて、AIはdAppの機能向上面での大切な役割を担っています。ICPでは、スマートコントラクトおよびdApp内にAIアルゴリズムを直接統合可能であるため、複雑な計算や意思決定プロセスの自動実行を実現しています。こうした機能は、AIの活用による取引戦略の最適化、リスク管理、自動取引を目指すDeFiおよび金融サービスにおいて特に役立つものとなっています。
3. Artificial Superintelligence Alliance（ASI、旧FET）
時価総額：28億米ドル（2024年8月時点）。
Artificial Superintelligence Allianceの概要
Fetch.ai、SingularityNET、Ocean Protocolにより構成されるArtificial Superintelligence Alliance（ASI）は、高度な分散型Artificial General Intelligence（汎用人工知能、AGI）と、最終的にはArtificial Superintelligence（人工超知能、ASI）の実現を目指す戦略的提携となっています。
ASIアライアンスでは、Fetch.aiの自律型エージェント、SingularityNETのオープンソースAGIプロジェクト、Ocean Protocolの安全性の高いデータ交換フレームワークの活用により、AIの研究およびイノベーションを加速することを目標に掲げています。
Artificial Superintelligence AllianceにおけるAIの導入事例
同プラットフォームにおける自律型エージェントにはAIアルゴリズムが搭載されており、契約交渉、物流の最適化、エネルギー消費の管理をはじめとする複雑なタスクを実行できます。同エージェントはエージェント同士および同ブロックチェーンとのリアルタイムのやり取りが可能であるため、あらゆる種類のデータやサービスに対応できる動的かつ効率的なマーケットプレイスが形成されます。
ASIアライアンスでは、オープンソースのソリューションおよびAIイノベーションの均等な配分を重視しながら分散型AIの推進に取り組んでいます。こうしたアプローチによりAIの成長速度が加速するほか、幅広いユーザーが同技術によるメリットを享受できるようになります。
関連記事：Artificial Superintelligence Alliance（ASI）の概要
4. Render（RNDR）
時価総額：20億4,000万米ドル（2024年8月時点）。
Renderの概要
Renderは、分散型のGPUレンダリングプラットフォームであり、デジタルアーティストおよびスタジオと未使用の計算能力を持つGPU所有者を結び付けることを目指しています。同プラットフォームでは分散型のGPUリソースを用いた高品質のグラフィックおよびアニメーションのレンダリングが可能であるため、クリエイターにとって手頃な価格で利用しやすい環境となっています。
同プラットフォームにおけるRNDRトークンの採用により、Ethereumベースのスマートコントラクトを介した安全かつ自動の決済が可能となるほか、クリエイターとノードオペレーター間における合理性・透明性の高いトランザクションプロセスが実現します。こうした分散型の仕組みにより、従来の中央集権型レンダリングサービスの関連コストが削減されることに加え、小規模なスタジオ、独立系アーティスト、その他の高価なハイエンドGPUハードウェアにアクセスできないクリエイターなどの幅広いオーディエンスが高度なレンダリング機能を利用できるようになります。
RenderにおけるAIの導入事例
Renderでは、AIの活用によりレンダリングプロセスの強化とネットワーク全体の効率性の向上を図っています。同プラットフォームでは、GPUリソースの割り当てを最適化するためにAIアルゴリズムを用いており、可能な限り迅速かつ費用効率よくレンダリングタスクを完了するように努めています。
また、このレンダリングプロセス自体にもAIが導入されており、特に画像のアップスケーリング、テクスチャの作成、リアルタイムレンダリングなどのタスクにおけるグラフィックおよびアニメーションの品質向上につながっています。これにより、高価なハードウェアを必要とせずとも、アーティストがプロ並みの成果物を簡単に作成できるようになります。
関連情報：Render（RNDR）の概要
5. Bittensor（TAO）
時価総額：20億3,000万米ドル（2024年8月時点）。
Bittensorの概要
Bittensor（TAO）は、オープンソースのAIを搭載したニューラルネットワークの作成を可能にする分散型かつブロックチェーンベースのプロトコルです。中央集権機関が管理を行う従来型のAIモデルとは異なり、BittensorではAIトレーニングとその利用の分散化により、ユーザー誰もがその計算能力とデータを同ネットワークに提供できる環境の整備を目指しています。これによりグローバルかつ分散型のAIネットワークが作成され、同ネットワーク参加者はその参加に応じてTAOトークンによる報酬を獲得します。
BittensorにおけるAIの導入事例
Bittensorプロトコルは、その全体がAIを用いて構築されています。同プロトコル上でマイナーとして知られる参加者は、同ネットワーク上でのAIモデルのトレーニングに利用できる価値の高いデータおよび計算能力を提供できます。マイナーはこの見返りとして、提供したデータの質および数量に基づきTAOトークンによる報酬を獲得できます。
また、Bittensorでは、そのコンセンサスメカニズムにもAIを導入しています。同ネットワークではAIを用いて提供されたデータの質および数量を評価することで、同ネットワークにもたらされる価値に基づく公正な報酬分配が確実となります。こうした仕組みにより、有益なデータおよび計算リソースの利用が推進され、正確性・効率性の高いAIモデルの実現につながります。
まとめ
人工知能とブロックチェーン技術の融合は技術分野における新境地であり、イノベーションの可能性と混乱が入り交じった環境となっています。NEAR Protocol、Internet Computer、Artificial Superintelligence Alliance、Render、Bittensorはブロックチェーン分野における人気の高いAIプロジェクトであり、その各々に独自の仕組みと設計が存在しています。
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