バーチャルの可能性と潜在的リスク

出典：Dao Talks Blockchain

先週の土曜日のオンライン交換で、別の読者からバーチャル関連の質問がありました。Virtualの価格上昇と、成功したGenesis Launchesプロジェクトの継続的な人気に加え、Virtualは参加者から注目を集め始めています。

このプロジェクトの可能性を懸念する一方で、リスクを認識しておくことも重要です。

そこで今日の記事では、より一般的に、そしてより重要なこととして、プロジェクトの可能性に加えて、プロジェクトのリスクについての私の考えを共有したいと思います。

その可能性については、以前の投稿で詳しくお伝えしましたが、主なものは以下の通りです：

- チームは良く、プロジェクトは、非常にまれな弱気相場でも中断することなく、構築と前進を続けている。

- プロジェクトは利益を上げており、さらにプロジェクトのビジョンは、プロジェクト・トークンをエコシステムで使われる「通貨」にすることだ。これは私には正しい方向に思える。

- 最後に、最も重要なことですが、競合他社や他のAIプロジェクトと比べても、現在世界で最も強力なAI +暗号プロジェクトであり、この強さは徐々に増しています。

これらの点から、私がこれまで見てきたAI＋暗号プロジェクトの中では、最強だと思います。

しかし同時に、このプロジェクトが直面する潜在的なリスクも注目に値する。

私が考える最大のリスクは、ICOから始まり、AIと暗号のエコシステムを結びつけるために金融的アプローチを用いるというこのアプローチが、AI + Crypto回路にとって長期的で安定し、一貫して実行可能なアプローチなのかどうかということです。

これを検証するには、より強力なAIエージェントがプラットフォーム上でインキュベートされているのを見る必要があります。

より強力なAIエージェントとは何でしょうか？

理想的には、暗号エコシステムのユーザーだけでなく、伝統的なWeb 2エコシステムのユーザーもループから出てきて使用できるAIエージェントです。それができないのであれば、少なくとも、Uniswapのようにブロックチェーン技術に頼らなければ出現せず、他の技術では実現できない、エコシステムにおける緊急のニーズを解決するAIエージェントでなければならない。

AIXBTを含む、現在Virtualプラットフォームに登場している有名なAIプロキシのいくつかは、私の意見ではまったくカウントされていません。

このようなリスクは、過去に暗号エコシステムですでに見られたことであり、多くの読者が実際に経験したことがあると思います。

分散型ストレージは、私の意見では、これまでも、今も、そしてこれからも、人間社会で必要なものであり、このアプリケーションの実現は、理論的には、ブロックチェーン技術に依存すべきです。ブロックチェーンのような技術に頼るべきだ。

だから、ファイルコインが登場したとき、即座にヒットした。

Filecoinプロジェクトが最初に登場したとき、バーチャルは現在よりも有利な立場にありました。技術、チーム、ビジネスモデルのあらゆる面で非の打ちどころがなく、白馬の中の白馬と見なすことができた。

しかし、何が起こったのか？

ローンチ後、しばらくの間は活気があり、一部のユーザーを引きつけていましたが、時間の経過とともに、効率性、コスト、信頼性、利便性、その他の側面を考慮した結果、最大のライバル（Web 2エコシステム内のあらゆる種類のクラウドサービス）に対するFilecoinの優位性が明らかでないことがわかりました。

さらに注目すべきなのは、Filecoinの後、Arweaveという無名の分散型ストレージプロジェクトが最前線に登場し、人気や需要などの面でFilecoinを凌駕したことだ。

ArweaveとFilecoinを比較すると、Arweaveがフォーカスしている永続的なストレージは、ある特定の分野の緊急のニーズを満たすために、ある意味ではFilecoinよりもさらに優れていることがわかります。

その後、ファイルコインは徐々に現在のような生ぬるい成功を収めるようになった。

Filecoinを比較のための具体的な例として使うことに加えて、逆の視点からリスクを見ることもできます。

ICOがAI + 暗号の適切な組み合わせであるなら、なぜこのアプローチは現在、AIプロキシを立ち上げることでしか結果が出ていないのに対し、AIプロジェクトファイナンスの他の分野では成功例がほとんどないのでしょうか？成功例が少ない？

以前の投稿で、私は昨年初めに見た別のケーススタディについて説明しました。

このアプローチは、私がもっと前に見ていたものでしたが、残念ながらあまり成功せず、それ以上の成功例を見ることはありませんでした。

現在知られているDeepSeekが実際に行っているのは、モデルの構築です。彼らは大きなオープンソースモデルを最適化し、それに基づいて独自のモデルを開発したのです。彼らが成功した理由は、チームの強さ以外にももう一つある。彼らは初期の頃、クオンツ取引で大金を稼いだので、自分たちでモデルを開発する資金力があったのだ。

このことは、言語モデルの開発には資金が不可欠な要素であることを示している。もしそうだとすれば、ICOのアプローチがこの分野で実践されてきたにもかかわらず、効果がなかったのはなぜでしょうか？

今のところ、これらの疑問に対する答えを持っているわけではありませんが、さらなる証拠と注意深い観察が必要だと思います。

もしこのリスクが本当だとしたら、バーチャルの将来には不安が残る。