@monadに対する私の以前の印象は、トップナラティブ、トップキャピタル、まあ、この画面スワイプショーの波の後、トップマーケティングという新しいラベルがあるということです。 5,000枚限定のCTカードに選ばれた喜び、エアドロップの可能性に対する好奇心、さらに友人へのノミネートの二次バイラル拡散はすべて無敵です。

過去 2 日間、Solana メインネットで 100,000+ TPS を実行したため、@solana@cavemanloverboy 10W TPS をめぐって多くの議論が行われましたが、ほとんどの人はこのデータの背後にある意味を理解していませんでした。 1)まず、キャビーの実験は本質的に「理想的な条件」の下での限界テストです。 これは、これが Solana メインネットの通常のパフォーマンスではなく、テストネット環境での実験室データに違いがあることを意味しますが、悪くはありません。 彼はnoop(操作なし)null操作テストプログラムを使用したため、名前が示すように、計算を実行したり、アカウントステータスを変更したり、他のプログラムを呼び出したりすることなく、最も基本的な署名検証のみを行い、成功を返し、各トランザクションはわずか200バイトで、通常のトランザクションの1kb+よりもはるかに少ないです。 これは、この 10W TPS テストが実際に異常なトランザクション環境で計算されたものであり、アプリケーション層の実際の処理能力ではなく、Solana ネットワーク層とコンセンサス層の最終的なスループットをテストしたことを意味します。 2) この実験の成功のもう一つの鍵は、Frankendancer バリデーター クライアントです。 簡単に理解すると、Frankendancer は Jump Crypto によって開発されている Firedancer バリデーターの「ハイブリッド ベータ」であり、Firedancer の完成した高性能コンポーネントを既存の Solana バリデーターに接ぎ木します。 実際、ウォール街の高頻度取引テクノロジー スタックを使用して Solana のノード システムを再構築し、微細なメモリ管理やカスタム スレッド スケジューリングなどの基礎となる最適化を通じてパフォーマンスを向上させています。 ただし、一部のコンポーネントを交換するだけで、3〜5倍のパフォーマンス向上を達成できます。 3) このテスト実験は、Solana が理想的な状態で 10w+ の TPS を達成できることを示していますが、なぜ毎日 3000-4000 TPS しかないのでしょうか? 要約する理由は大まかに 3 つあります。 1. Solana の POH コンセンサス メカニズムを維持するにはバリデーターからの継続的な投票が必要であり、これらの投票トランザクションだけでブロック スペースの 70% 以上を占めるため、通常のトランザクションに残されたパフォーマンス チャネルが狭まります。 2. Solana のエコロジー活動には、Mint が新しい NFT や新しい MEME をリリースすると、同じアカウント書き込み権限を差し押さえる数千件のトランザクションが発生するなど、多数の国家競争が頻繁に行われることが多く、その結果、トランザクションの失敗の割合が比較的大きくなります。 3. MEV の利益をつかむために、Solana エコシステムの裁定取引ロボットは大量の無効なトランザクションを送信する可能性があり、これはリソースの無駄です。 4) ただし、今後の Firedancer の完全展開と Alpenglow のコンセンサス アップグレードにより、これらの問題に体系的に対処されます。 Alpenglow コンセンサス アップグレードの重要なポイントの 1 つは、投票トランザクションをオフチェーンに移動することは、通常のトランザクションのスペースの 70% を解放することに相当し、確認時間を 150 ミリ秒に短縮し、Solana の DEX エクスペリエンスを CEX に限りなく近づけることです。 さらに、ローカル料金市場の立ち上げにより、単一の番組の Fomo 人気やネットワーク全体の混雑という恥ずかしい状況も回避できます。 パフォーマンスの最適化に加えて、Firedancer の利点の鍵は、クライアントの多様性を実現し、Solana がイーサリアムや Geth Nethermind などの複数のクライアントによる分散化とシングルポイント ノード障害を直接改善できることです。 上。 したがって、Solana 10W TPS の議論は、実際には Solana の将来のアップグレードされたクライアントとコンセンサス プロトコルの自信であり、その方法を知らない人は、Solana に存在感を与えるために TPS 軍拡競争に頼ろうとします (TPS 競争は時代遅れですが)、実験の背後にある意味を理解しれば、非常にやりがいがあります。

AI 分散トレーニングに関して言えば、web2AI サークルの人々は、コンピューティング パワー デバイスを集約できるという理由で、それを「誤った命題」としてレッテルを貼るでしょうが、分散型で効果的なコラボレーションにはひどい帯域幅コストがかかりますか? そして、最近DiLoCoxの論文を発表した@0G_labs、この問題を解決することが目標のようですか? それについて詳しく話しましょう: 1) 分散トレーニングが「誤った命題」と見なされる理由について話しましょう。 核となる矛盾は単純で、100 個の安価な GPU を 100 個の安価な GPU を集約して 100 個の A100 を置き換えると、ハードウェア コストの 90% を節約できるように見えますが、これらの 100 個の GPU は同期的にトレーニングする必要があり、各エポックはテラバイトの勾配データを交換する必要があります。 従来のソリューションには 100Gbps の専用回線帯域幅が必要ですが、100Gbps のデータセンター レベルのネットワークに到達するには、月額数十万ドルの費用がかかる場合があります。 合計すると、節約した GPU のお金はすべて帯域幅に費やされ、逆さまにされることさえあります。 このロジックによれば、マシンのコストは節約できるが、追加の帯域幅コストが発生することは、問題が解決されていないことを意味するものではありませんか? したがって、誤った命題で批判される核心は常にここにある。 2)0GのDiLoCoX論文は、従来のAllReduce方式の357倍の1Gbpsネットワーク(通常のオフィス帯域幅)で107Bパラメータモデルを学習させると主張したため注目を集めました。 この数字は本当に爆発的です - ご存知のように、1Gbps 対 100Gbps では、帯域幅の差は 100 倍ですが、トレーニング速度は 357 倍速いですか? どうやってするの? 大まかな調査の結果、この一連のスキームは 4 つの最適化を行っていることがわかりました。 パイプライン並列処理は、モデルをセグメントにスライスします。 デュアルオプティマイザポリシー デュアルオプティマイザポリシーによる同期頻度を減らします。 One-Step-Delay Overlap により、通信とコンピューティングを相互に待たずに並行して実行できます。 アダプティブグラデーション圧縮は、グラデーションをインテリジェントに圧縮します。 平たく言えば、元々必要な「リアルタイムの強い同期」を「非同期の弱い同期」に変更し、「完全なデータ送信」を「圧縮された増分送信」に変更することです。 たとえば、従来のソリューションは 100 人のリアルタイム ビデオ会議のようなもので、各人のすべてのアクションが同時にブロードキャストされますが、DiLoCoX は全員が個別に録画し、キーフレームと変更のみを送信するようなものです。 トラフィック量は100倍に減少しましたが、情報の整合性は99%以上を維持しています。 なぜこれが可能なのでしょうか? 私の意見では、核心は AI トレーニングの特徴であるフォールト トレランスを捉えていることです。 モデルのトレーニングは、トランザクション転送とは異なり、トランザクション転送は一銭も足りません。 勾配の更新に少しエラーがあり、同期が遅れ、最終的なモデル収束効果にはほとんど影響がありません。 DiLoCoXは、この「フォールトトレランススペース」を使用して、許容可能な精度の損失を桁違いな効率の向上と交換します。 これは典型的なエンジニアリングの考え方であり、完璧を追求するのではなく、最高のコストパフォーマンスを追求します。 3)しかし、帯域幅の問題を解決するには十分ではなく、0Gの方が明らかに野心的です。 全体的なアーキテクチャを見てください: Filecoin を粉砕すると直接主張する 10 ドル/TB のストレージ層も備えており、DA 層は AI が GB レベルのスループットを達成するように設計されています。 この設計がストレージを 100 倍安く実現できる理由は、率直に言って、AI トレーニング シナリオの特別な最適化でもあり、たとえば、トレーニング プロセス中に生成されるチェックポイントとログのライフサイクルはわずか数日であり、実際には「永久ストレージ」を厳密に達成する必要はありません。 したがって、実際には「階層型ストレージ」という実用的なソリューションが採用され、必要なときに対応するレベルのサービスのみが提供されます - ホット データの読み取りと書き込みは高速ですがコストが高く、コールド データは安価ですが遅く、一時データは使い果たされたときに削除するのが最も安価です。 そして、この差別化された価格設定こそが、AI トレーニングの重要なポイントに直接当てはまります。 上。 0G Labs は、AI トレーニング プロセスにおけるコンピューティング能力、ストレージ、データ循環の問題に対して意図的に AI 適応を行っていることがわかります。 コンセンサスメカニズムもAI向けに最適化されています。 CometBFT の改良版は、AI ワークロードなどの非同期特性に合わせて特別に調整された、秒未満のファイナリティを持つ 2500+ TPS で使用されます。 言い換えれば、0G は既存のブロックチェーンに AI を「パッチ」する代わりに、「AI ネイティブ」インフラストラクチャをゼロから設計したのです。 従来の AI との競争の圧迫の下で最終的にアプリケーション レベルの商用検証を取得できるかどうかはまだわかりませんが、この差別化された画期的なアイデアは学ぶ価値があります。

興味深いことに、@VitalikButerinがAIの自律性について懸念を表明したのと同じように、最前線のAI Builder MIAも自律型AIへの憧れを宣言したが、技術的な現実の痩せた感覚を避けていないようで、「時々幻覚を見たり、自撮り写真を投稿しすぎたりする」ことを認めながらも、それでもエージェントの自律性の可能性の限界を粘り強く探求している。 実際、表面的には対立や矛盾のように見える「対立」は、現在のAI+クリプトトラックが直面している核となる緊張を表していると感じています。 ご存知のとおり、一方では、Vitalik のようなテクノロジー リーダーの理論に対する慎重な批判があり、AI 暗号の物語のカーニバルで私たちを目覚めさせています。 一方で、限界を認めながらイノベーションを熱心に探求し続ける第一線の AI ビルダーの実用的な探求もあります。 なぜなら、MIA チームは AGI レベルで完全な自律性を達成すると主張しておらず、エージェントがワークフローをツールとして使用できるようにし、ヒューマン・イン・ザ・ループの監視メカニズムを保持する「ハイブリッド モデル」を採用したためです。 彼らが模索しているのは実際には AgentFi の道であり、限られた自律性の枠組みの中で段階的なイノベーションを行おうとしており、この現実的な態度はその「緊張」の現れです。 ある意味、批評家はリスクの境界線を引くのに役立ち、ビルダーはその境界内で突破口を探します。

モネロ モネロ $XMR時価総額 6B のプライバシー コインの兄貴分プロジェクトが、時価総額わずか 3 億@_Qubic_コンピューティング能力の 51% の小規模プロジェクトに攻撃されましたか? WTF、それは本当にテクノロジーがどれほど素晴らしいかではなく、あまりにもばかげているからです。 さあ、言わせてください: - クビックは神聖ですか? この魔法の物語を語る前に、クビックが何から来たのかについて話しましょう。 Qubicの創設者は、最初のPoSブロックチェーンNXTと最初のDAGアーキテクチャであるIOTAを作成したテクノマニアックであるCome-from-Beyondとして内部関係者に知られるSergey Ivanchegloです。 2022 年には、毎秒 1,550 万トランザクション (Visa の 20,000 倍) の超高速チェーンを構築し、マイニング コンピューティング パワーを AI トレーニング コンピューティング パワーに変換し、最終的に 2027 年に AGI 汎用人工知能を実現するという 3 つのことを行うと主張して、Qubic メインネットが立ち上げられます (OpenAI でさえ、あえてそれを叫ぶことはありません)。 魔法のようで、とんでもないように聞こえます。 なぜ野心はそんなに大きいのでしょうか? ほとんどのマイニング メカニズムは、マイナーが電力を消費するコンピューティング能力を使用して数学の問題を解いて報酬ブロックを奪うことであり、これは報酬と引き換えにコンピューティング能力を浪費することに等しいため、従来の POW マイニングには電力を浪費するという問題があることは誰もが知っています。 Qubic の新しいコンセンサスは、マイナーが請負業者として派遣されながら POW チェーンをマイニングできるようにする有用なプルーフ オブ ワーク (UPow) であり、マイナーは AI システム AIGarth をトレーニングすることもでき、これは 1 つのハッシュ パワーで 2 つのお金のコピーを作成することに相当します。 そのため、マイナーの利益はかつて直接マイニング XMR の 3 倍に達したため、モンロー マイナーを簡単に購入できます。 考えてみれば、鉱山労働者は複数の魚を食べることができ、「利益」に直面しても「忠誠心」はありません。 さて、吸血鬼によるモネロの攻撃の根底にある論理は、技術的な内容なしで説明されています。 ——科学を普及させてください、なぜビットコインではなくモネロなのでしょうか? 答えはマイニング方法の違いにあります。 ビットコインに使用されるASICマイニングマシンは、BTCのマイニングに特化したカスタマイズされたマシンであり、SHA-256数学の問題を計算する以外に何もできないか、同様のBTCアルゴリズムでコインをマイニングすることしかできません。 しかし問題は、BTC のマイニングに必要な計算能力には複数のボリュームが必要であり、マイナーは ASIC に AI をトレーニングさせることが不可能であることは言うまでもなく、マイナーはそれを (24 時間) 行うことができないことです。 Monroe は他とは異なり、汎用 CPU でマイニングできる RandomX アルゴリズムを使用しているため、マイナーは今日マイニングし、明日 AI をトレーニングし、明後日にはビデオをレンダリングでき、複数の帽子をかぶることができます。 そこでQubicが賢いのは、CPUマイナーをターゲットにして「デュアルパーパス」にすることで、この51%ハッシュレート攻撃や制御インシデントにつながったのです。 それどころか、ビットコインの堀は非常に安定しており、マイナーは限られたASICマイニングマシンによって溶接されて死に、ビットコインにしか固執できません。 ——コンピューティングパワーは傭兵になった では、この影響はどれほどひどいのでしょうか? 「コンピューティング能力」はチェーンの堀であり、コンピューティング能力が大きければ大きいほど安全であるといつも言われているため、一部の捕虜チェーンの最後のイチジクの葉を引き裂きましたが、Qubic は驚くべき実験を使用して、CPU/GPU マイニング コインにとって、コンピューティング能力は傭兵であり、より多くのお金を与える人は誰を支払うかを伝えました。 さらに不安なのは、クビッチがモネロができることを証明した後、率先して撤退したということだ。 なぜでしょうか。 モネロが完全に崩壊し、自分の収入に影響を与えるのではないかと心配しています。 3倍の収益の大部分はまだXMRのマイニングであるため、$QUBICは追加のトークン報酬としてのみ使用され、モネロが崩壊すると、クビックは食べて歩き回ることができなくなります。 スタイリッシュに撤退し、センセーショナルなマーケティングイベントに参加し、POWの熱心なファンに屈辱を与える方が良いのですが、この「私はあなたを殺すことはできるが、殺すことはできない」という感情は、彼らが叫んだAGIのスローガンと同じボヘミアンを明らかにしていますか? ——AIはPOWの本当の墓掘り人? しかし、モネロ事件の影響は別として、この事件は実際にはほとんどの汎用ハードウェア POW チェーンにとって大きなマイナス要因であり、この種の POW チェーンが終わろうとしている場合、それは POS ではなく AI である可能性があるためです。 なぜこんなことを言うのか、以前の計算能力は「ソリッドステート」で、誰もが自分の生計に集中し、AI時代には計算能力は完全に「液化」され、CPUとGPUの計算能力は水のようなもので、利益の高い場所にしか流れず、もともと生き残りに依存していた「マイナー」がいつか集まって問題を引き起こし、革命を起こすかもしれません。 Qubicは悪事をしませんでしたが、実験が成功した場合、一部の競合他社がこの方法を使用して悪意のある攻撃を行うことは避けられません。 そのようなチェーンの前には、BTC のようにマイナーを溶接して死ぬか、標的にならないように祈りながら CPU/GPU でマイニングを続けるかの 2 つの方法があります。 正直に言うと、Grin、Beam、Haven Protocol、ETC、RVN、Conflux など、これらのコインはかなりたくさんあります...... つまり、これは 1 枚や 2 枚のコインの問題ではなく、CPU/GPU マイニング エコシステム全体が崖の端にぶら下がっています。 恐ろしいのは、AI コンピューティング能力の需要が指数関数的に増加しており、非常に多くの AI コンピューティング能力集約プラットフォームが登場しており、それらがすべて状況を混乱させ、コンピューティング能力を購入するプラットフォームのインセンティブを混乱させるようになった場合、多くの捕虜チェーンのセキュリティ防衛線が崩壊すると推定される。 — 皮肉なパラドックス これがばげている理由は、Qubic自体がAIチェーンであり、モンローに対するいわゆる実験が撤回されたとしても、必然的に800の自己資金を失うことになるからです。 理由は簡単で、コンピューティング能力を必要とする AI チェーンはコンセンサスに PoW を使用するべきではないからです。 コンピューティング能力はセキュリティを維持するために使用されるため、AI をトレーニングすることはできません。 AI のトレーニングにコンピューティング能力を使用する場合、チェーンは安全ではありません。 したがって、ほとんどの AI プロジェクト、Bittensor は PoS を使用し、Render は評判システムを使用し、POW にあえて触れる人はほとんどおらず、これは誰もが知っていますが、Qubic がその弱点を愚かに直接実行するとは予想していませんでした。 Qubic の騒々しい運営は表向きは技術的な出来事ですが、本質的には暗号業界全体に教訓を与えています: コンピューティング能力の自由な流れの時代において、忠誠心は贅沢であり、ほとんどの PoW チェーンはこの価格を支払う余裕がありません。 Qubic はこの攻撃を利用して、従来の PoW が経済的インセンティブによって簡単に打ち負かされる可能性があることを証明しました。 それ自体が「有用な捕虜」であると主張していますが、本質的には、いつでも高額入札者によって買い取られる可能性のあるこれらの「傭兵」に依存しています。 革命家は、次の革命家によって革命される可能性もあります。 注: 一部の POW チェーンの不条理と未知のパニックに加えて、誰もが 2 つの事実を確信できます。 2. @VitalikButerin本当に先見の明があります。 私はただの浅い科学普及者であり、@evilcosボスがより技術的な詳細を共有するのを待っています。

彼らは皆、強気が来ると叫んでいますが、市場のアルファとベータを見つける方法論はまったく異なることをご存知ですか、そしていくつかの観察について話します。 1) オンチェーン+オフチェーン TradiFi が主な物語になりました。 ステーブルコイン インフラストラクチャ: ステーブルコインは、従来の金融と DeFi インフラストラクチャをつなぐ「血」となり、ステーブルコインのクロスチェーン フロー、APY 利回りの差、新たなイノベーションと拡張を固定します。 BTC/ETHマイクロストラテジーの「コインストック」効果:上場企業が暗号資産をバランスシートに組み込む傾向となっており、「準準備資産」として潜在力を持った質の高いターゲットを見つけることが鍵となっています。 ウォール街のイノベーショントラックの台頭に伴い、機関向けに設計されたDeFiプロトコル、準拠した利回り商品、オンチェーン資産管理ツールが巨額の資金を受け取ることになる。 元の「規範は法」は、新しい「コンプライアンスが王様」になりました。 2) 暗号純粋なネイティブ ナラティブ アクセラレーション: イーサリアム エコシステムは復活の波を迎えています: 価格$ETH突破はイーサリアム エコシステムの技術的物語のイノベーションの波を再燃させ、過去のロールアップ中心の大戦略に取って代わり、新しい ZK 中心がメイン テーマになります。 高性能 Layer1 の強さ競争: もはや TPS 競争ではなく、誰が実際の経済活動を誘致できるかを確認するためのコア指標には、ステーブルコインの TVL 比率、ネイティブ APY 利回り、機関協力の深さなどが含まれます。 アルトコインの最後の黄昏: 一般的なビッグアルトコインシーズンには資本の勢いが不十分であるという根本的な問題があり、地元のアルトコインには「死んだ猫ジャンプ」市場があり、チップの集中、コミュニティ活動、AI/RWA などの新しい概念に追いつくことができるかどうかが特徴です。 3) MEME コインは投機ツールから市場標準にアップグレードされました。 資本効率: 従来のアルトコインは時価総額を膨らませ、流動性を枯渇させており、MEME コインはその公正なローンチと高い回転率によりファンドの新たなお気に入りとなり、死にかけているアルトコインの市場シェアのほとんどを掌握することになります。 アテンションエコノミーの優位性: KOL の影響力、コミュニティ文化の構築、ホットな FOMO モデルは依然としてコア競争力であり、流動性の分配は依然としてアテンションの法則に従っています。 パブリックチェーンの強さを示す新しい指標: MEME コインの市場活動は、パブリック チェーンの総合的な強さを測定するための重要な基準になります。

ブロックチェーンの世界に属するSwiftシステムがやってくる? @mindnetwork FHE テクノロジーによって開始されたオンチェーン暗号化メッセージ プロトコルに基づいて、チェーン上の従来の金融資産に対する従来の銀行間メッセージング システムと同様のインフラストラクチャの構築を試みています。 一体何が起こっているのでしょうか? 1) Mind Network は FHE (完全準同型暗号化) の垂直テクノロジー プロバイダーであり、このテクノロジーは主にプライバシーと暗号化関連の問題を解決するため、ZK、DePIN、AI、および現在注目されている RWA トラックで柔軟に価値を発揮できます。 ZK テクノロジー スタックでは、FHE はゼロ知識証明の重要な補足として使用でき、さまざまな次元でプライバシー保護を提供します。 DePIN ネットワークでは、FHE は分散デバイスから機密データを保護すると同時に、ネットワークが必要な共同計算を実行できるようにします。 AI エージェントの分野では、FHE により、AI はユーザーのプライバシー データを漏洩することなくトレーニングと推論を行うことができ、これは金融やヘルスケアなどの機密分野の AI アプリケーションにとって非常に重要です。 RWA の方向では、FHE は従来の金融資産をチェーン上に置いたときのコンプライアンスの問題点を解決できます。 それを理解する方法は? ブロックチェーンには当然のことながら「セマンティック層」が欠けており、住所と金額のみの取引記録では、取引目的、契約の背景、身元証明などの情報に関する金融ビジネスのニーズを満たすことができません。 Mind Network のオンチェーン暗号化メッセージング プロトコルには、ブロックチェーン トランザクションごとに「暗号化された備考欄」を装備でき、不動産証明、信用状、音声認証などの機密情報を安全に送信できるため、プライバシーが保護され、規制監査要件を満たすことができます。 2) 技術的な観点から見ると、この技術ソリューションは Web3 ウォレットを単純な転送ツールから暗号化された通信 ID にアップグレードできます。 従来のチェーンは、コンプライアンス情報を処理するために中央集権的な機関に依存しているか、情報が完全にオープンで透明であるため、理想的なソリューションではありません。 FHE のプライバシー コンプライアンス ソリューションを使用すると、特定のアプリケーション シナリオが直感的になります: たとえば、ステーブルコインの国境を越えた支払いでは、取引目的と KYC 情報を暗号化して転送中に送信でき、規制当局は平文を入手せずにコンプライアンスを検証できます。 別の例は、鑑定報告書や売買契約などの機密文書を暗号化してオンチェーン取引にバインドできる不動産トークン化取引であり、資産の流通を実現するだけでなく、商業プライバシーも保護します。 Mind Network の FHE ブリッジは 650,000 のアクティブ アドレスと 320 万件の暗号トランザクションを蓄積しており、技術ソリューションの実行可能性を証明しています。 もちろん、このデータは十分に硬直した市場需要を狙って検証したものに過ぎず、市場の見通しや空間がどれほど大きいかを明確に見るのは難しい。 3) 多くの純粋なネイティブ ブロックチェーン ビルダーは、Vitalik であれ vc であれ、あるいは単なる Fomo ホット ナラティブであれ、構築の方向性と軌道について不安を抱いていますが、次のステップはウォール街に道を譲り、米国政府の仮想通貨規制への優しさを利用し、ウォール街が仮想通貨分野に参入するために必要な基本的なインフラや純粋なツール サービスまで提供することだと思います。 ブラックロックやJPモルガン・チェースなどの伝統的な金融大手が資産のトークン化を積極的に展開している場合、彼らの主な関心事は、ブロックチェーンが送金できるかどうかではなく、KYCやAMLなどの規制基準を満たすことができるかどうかです。 これが、Mind Network が事前に RWA トラックに参入したい本当の理由です。 RWA市場の規模が2034年までに30兆ドルに達すると予想されると仮定すると、この量のコンプライアンスインフラストラクチャの需要はどうなるでしょうか? もちろん、RWA ブルー オーシャン マーケットのケーキを共有することに誰もが期待を抱くことができます。 しかし実際には、クラウドコンピューティング時代にAWSがコンピューティングを提供し、CloudflareがCDNを提供するのと同じように、ブロックチェーンインフラストラクチャも垂直セグメント化に向かって進んでおり、一部の垂直ハードコアテクニカルサービスの方向性は、独自の専門的な分業を見つけるに違いありません。 明らかに、Mind Network は FHE テクノロジー スタックに焦点を当てており、さまざまなトラックに「サービスとしての暗号化」機能を提供しています。 したがって、ZK、AI、RWA トラックでそれが見られるのは驚くべきことではありません。 もちろん、テクノロジーサプライヤーの価値は、最終的には下流アプリケーションの爆発的な増加にかかっています。 RWA の 30 兆ドルの期待であれ、AI エージェントの自律的なプロセスであれ、検証には時間がかかります。

最近、YouTube チャンネル「The Rollup」で、@TrustWallet CEO の Eowyn Chen 氏と @OpenledgerHQ の中心的な貢献者である Ram Kumar 氏が、両者の緊密な協力について議論しました。 ここでは、いくつかの貴重な視点を抽出して共有します。 1)「太った財布」説に冷水を浴びせる インタビューの中でアンディは、業界で人気のある「ファットウォレット」理論について言及しました - ユーザーエントリーチャネルを備えたウォレットはさまざまなサービスを垂直統合できるのでしょうか? しかし、Eowyn Chen の反応は興味深いもので、C エンドの小売ユーザー ビジネスは実際には非常に困難であり、多くの顧客サポート、より高いセキュリティ責任、頻繁な製品ルーティングが必要であると率直に述べました。 トラストウォレットの2億ダウンロード数を見て、ウォレットを作るのは良いビジネスだと思う人が多いが、CEO自身が個人ユーザーにサービスを提供することの苦痛を強調している。 これは、財布の「太り」が太りたいなら太っていないことを示しており、ユーザー関係は貴重ですが、維持費は低くありません。 この見解は非常に現実的であり、現在の多くのウォレット サービス プロバイダーの実際の状況を示しています。 さらに重要なことは、すべての価値がフロントエンドに集中しているわけではなく、バリューチェーンのすべての部分が公平に発展する必要があると述べたことです。 この見解は「ファットウォレット」理論に冷水を浴びせ、Trust Wallet が OpenLedger のようなインフラストラクチャ プロジェクトに協力する用意がある理由を説明しています。 2) 特化AIの変曲点は到来したのか? AI の発展の道筋に関するラム・クマール氏の判断は注目に値します。 同氏は、Google が一般的な検索から LinkedIn や YouTube などの垂直アプリケーションを派生させたのと同様に、AI は一般性から専門化へと進化していると考えています。 ChatGPTのような一般的なAIはオペレーティングシステムのようなものになり、将来的には特定のユースケースに特化した「特化モデル」が増えるでしょう。 これは、Web3AI 業界のトレンドの進化に関する私の以前の分析とも一致しています。 Trust Wallet が AI 機能を実験したところ、汎用モデルでは暗号通貨分野の特定の問題を解決できないことが判明し、この傾向を裏付けています。 そして正確には、特殊な AI モデルの構築には垂直分野の高品質のデータが必要であり、これはまさに OpenLedger が解決したいことです。 3)データが寄与する「無報酬労働」のジレンマ ラム・クマール氏は、AIは無給労働の上に成り立った1兆ドル規模の産業であると率直に述べたが、これは非常に鋭い。 AI 企業はインターネット データをスクレイピングしてモデルをトレーニングしますが、データ貢献者はパイの一部を獲得できず、これは確かに構造的な問題です。 OpenLedgerの解決策は、データを一度に販売するのではなく、データ貢献者がAIモデルの長期的な収益分配を受け取れるようにすることです。 ウォレットのグローバル決済機能により、理論的には国境を越えた摩擦のない価値分配を実現することが可能です。 しかし、ここで重要な問題は、データ品質はどのように保証されるのかということです。 Ram 自身は、Hugging Face のようなプラットフォームからのオープンソースの貢献の 90% が役に立たないことを認めています。 投稿されたデータ自体の価値が限られていると、インセンティブメカニズムがいくら優れていても無駄になってしまいます。 上。 エオウィン・チェン氏は、「銃を所有する権利」をセルフホスティングに例え、AI 機能はオプションであり、ユーザーは利便性とセキュリティのどちらかを選択できることを強調しています。 この製品哲学は真実ですが、「オプションを明確に提示する」方法は、製品設計能力の大きな試練です。 ラム氏はまた、ユーザーが世界中でデータ貢献に対して支払いを受ける唯一の方法は仮想通貨ウォレットであるという興味深い判断についても言及した。 これは、ウォレットの役割が単なる資産管理ツールから、デジタル ID と価値分配のためのインフラストラクチャに進化する可能性があることを意味します。 注: 詳細については、The Rollup の Youtube チャンネル システムにアクセスして、このインタビューをご覧ください。

よく考えてみると、L2 の迅速な実装に関する@VitalikButerin氏の最新の声明は非常に興味深いものです。 要するに、彼はステージ 2 に到達することよりも 1 時間以内に迅速な出金を達成することの方が重要であると考えており、この優先順位調整の背後にある論理は熟考する価値があります。 1) 1 週間の出金待機期間は、ユーザー エクスペリエンスが低いだけでなく、さらに重要なことに、クロスチェーン コストを押し上げている、実際のアプリケーションでは確かに大きな問題となっています。 たとえば、ERC-7683 などのインテントベースのブリッジング ソリューションでは、流動性プロバイダーが 1 週間資金を占有するコストを負担する必要があり、クロスチェーン手数料が直接上昇します。 その結果、ユーザーは信頼の前提が弱いマルチシグスキームを選択することを余儀なくされ、これは L2 の本来の意図に反します。 したがって、Vitalik は、ZK と TEE が即時性を提供でき、TEE と OP の両方が十分な生産検証を行う 2-of-3 ハイブリッド プルーフ システム (ZK+OP+TEE) を提案しています。 理論的には、任意の 2 つのシステムでセキュリティを保証できるため、ZK テクノロジーが完全に成熟するのを待つだけの時間コストを回避できます。 2) もう一つポイントですが、ヴィタリックの新しい発言は、彼が現実的になり始めているように感じさせますか? かつて「分散型ジハード」や「反検閲」について語っていた理想主義的な若者から、彼らは現実的な人々となり、今では撤退に1時間、終了に12秒、すべてが単純で粗雑になったという厳しい指標を直接示している。 以前は、誰もがステージ 2 の分散化について話していましたが、今では V God が直接、迅速な引き出しがより重要であると述べており、これは L2 トラック全体の優先順位を再設定することに相当します。 これは実際に、「ロールアップ中心」の大戦略の究極の形への道を切り開き、イーサリアム L1 を真に統一された決済層および流動性センターにしています。 高速引き出し+クロスチェーン集約が達成されると、他のパブリックチェーンがイーサリアムエコシステムに挑戦することは困難になります。 Xiao V がこのようになっている理由は、市場が彼に言った足で投票した結果でもあり、市場は分散化という技術的なスローガンを気にせず、経験とメリットにもっと注意を払っており、この「理想主導」から「結果指向」への移行は、イーサリアム エコシステム全体がより商業化され、競争志向の方向に進化していることを反映しています。 3) 問題は、現実世界の経験とインフラ構築という長期的な目標を達成するために、次のイーサリアム エコシステムが ZK テクノロジーの成熟とコスト管理に関与する可能性が最も高いことです。 現在の状況から判断すると、ZKテクノロジーは急速に進歩していますが、コストは依然として現実的な制約です。 500k+ ガスの ZK 証明は、時間あたりの送信率が短期的にしか達成できないことを意味し、最終目標である 12 秒を達成するには、アグリゲーション テクノロジーのブレークスルーに頼る必要があります。 ここでの論理は明確です: 1 つのロールアップに対して頻繁に証明を提出するコストは高すぎますが、N 個のロールアップの証明を 1 つに集約できれば、それらを各スロット (12 秒) に均等に分散することが経済的に実現可能になります。 これはまた、L2 競争環境に新たな技術的ルートを提案しており、ZK 証明の最適化で画期的な進歩を主導できる L2 プロジェクトは足場を見つける可能性がありますが、Optimism の楽観的証明にまだ苦労している遊び仲間は道に迷う可能性があります。