# AI+Cryptoトラックの投資方向性の分析近年、人工知能とブロックチェーン技術の急速な発展により、AI+Cryptoが投資のホットトピックとなっています。ブロックチェーンの非中央集権性や高い透明性といった特性はAIシステムと相互補完的であり、業界に新たな機会をもたらしています。業界の専門家は、AIとブロックチェーンの結合応用を主に四つのカテゴリーに分けています：アプリケーションの参加者、インターフェース、ルール、目標。生産性の観点から見ると、AIがクリプトの中で果たす役割は、計算力、アルゴリズム、データの三つの方向から最適化を考えることができます。AIの応用レベルに基づいて、Crypto技術の参加方向は基盤層、実行層、アプリケーション層に分けられます。例えば、zkML技術はゼロ知識証明とブロックチェーンを組み合わせ、AIエージェントの行動に対して安全で検証可能なソリューションを提供します。AIはデータ処理、自動化開発、チェーン上の取引の安全性などの実行層面でも潜在能力を示しています。アプリケーション層では、AI駆動の取引ロボットや予測分析ツールがDeFi分野で重要な役割を果たしています。この記事では、中長期投資戦略の観点から、AI+Crypto分野の重要な方向性と展望の課題について考察します。! 中長期の投資戦略の観点から、Web3とAIの組み合わせの見通しと課題を分析します](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-2a087b321e76f9469d7e39a180c7d31c)## AIトラックの主な方向### 1. zkMLの方向性zkML技術は、ゼロ知識証明とブロックチェーンを組み合わせることで、AIエージェントの行動を監視し制約するための安全で検証可能なソリューションを提供します。プライバシーを保護しながら、AIが特定のタスクを実行したことを証明できるため、公開モデルを利用してプライベートデータを検証したり、プライベートモデルを利用して公開データを検証する新しい方法が開かれました。これにより、スマートコントラクトはより柔軟になり、さまざまなアプリケーションシーンに適応できるようになります。典型的なプロジェクトには次のものが含まれます:- Modulus Labs:オンチェーンAIアプリケーションの例を開発、例えばRockyBotトレーディングボットなど- Giza:チェーン上にAIモデルをデプロイできるプロトコル- Zkaptcha: スマートコントラクトに対する CAPTCHA サービスを提供し、ウィッチ攻撃に対する解決策を作成します。! 中長期の投資戦略の観点から、Web3とAIの組み合わせの見通しと課題を分析します](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-4200e0f8be41b700409affc6d5e2e1f7)### データ処理の方向主にAIの実行層における突破を指し、以下を含む:a. AIとオンチェーンデータ分析:大規模モデルと深層学習アルゴリズムを利用してブロックチェーンデータを掘り起こし、洞察を得る。b. AIと自動化dApp開発: AI開発ツールを使用して、開発者がスマートコントラクトを迅速に作成し、エラーを自動的に修正するのを支援します。c. AIとブロックチェーン上の取引の安全性: ブロックチェーン上にAIエージェントを展開し、AIアプリケーションの安全性と信頼性を向上させる。例えば、SeQureプラットフォームはAIを利用してリアルタイム監視と分析を行い、悪意のある攻撃から防御する。### 3. AI+DeFiの方向性1. AI駆動のトレーディングロボット:迅速かつ正確にトレードを実行し、市場データを分析して意思決定を行います。2. 予測分析: 市場のトレンドと価格の動向に関する信頼できる予測を提供します。3. AMM流動性管理: スマートに流動性範囲を調整し、自動マーケットメイカーの効率を最適化します。4. 清算保護と債務ポジション管理:オンチェーンとオフチェーンのデータを組み合わせて、インテリジェントな清算保護戦略を実現します。5. 複雑なDeFi構造化商品設計:金融AIモデルに依存して金庫メカニズムを設計し、商品の柔軟性を高めます。! 中長期の投資戦略の観点から、Web3とAIの組み合わせの見通しと課題を分析します](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-9cae57ddcea0d2046c28e142149135b1)###第四に、AI+GameFi1. ゲーム戦略の最適化: AIがプレイヤーの習慣を学習し、ゲームの難易度と戦略を調整します。2. ゲーム資産利用管理: プレイヤーが仮想資産を効率的に管理し、取引するのを支援します。3. ゲームのインタラクションを強化: スマートな応答型NPCを作成し、ゲームの没入感を高める。! 中長期の投資戦略の観点から、Web3とAIの組み合わせの見通しと課題を分析します](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-63771d8b030475284d36eaa9bcf73535)## 投資戦略の時間的側面- 短期:概念的なAIアプリケーションやミームに注目し、Web2 AI企業のアップグレードによるホットな機会を捉えます。- 中期:AIエージェントとインテント、スマートコントラクトの結合に注目し、従来のレジャー+コントラクトのブロックチェーンモデルを突破する可能性があります。- 長期的:AIとzkMLテクノロジーの組み合わせは、暗号空間に大きな影響を与える可能性があります。! 中長期の投資戦略の観点から、Web3とAIの組み合わせの見通しと課題を分析します](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-11ce0f4929eaee52f8ba11133ae111f6)
AI+Crypto投資の新しいトレンド：zkML、データ処理と分散型金融が焦点となる
AI+Cryptoトラックの投資方向性の分析
近年、人工知能とブロックチェーン技術の急速な発展により、AI+Cryptoが投資のホットトピックとなっています。ブロックチェーンの非中央集権性や高い透明性といった特性はAIシステムと相互補完的であり、業界に新たな機会をもたらしています。
業界の専門家は、AIとブロックチェーンの結合応用を主に四つのカテゴリーに分けています：アプリケーションの参加者、インターフェース、ルール、目標。生産性の観点から見ると、AIがクリプトの中で果たす役割は、計算力、アルゴリズム、データの三つの方向から最適化を考えることができます。
AIの応用レベルに基づいて、Crypto技術の参加方向は基盤層、実行層、アプリケーション層に分けられます。例えば、zkML技術はゼロ知識証明とブロックチェーンを組み合わせ、AIエージェントの行動に対して安全で検証可能なソリューションを提供します。AIはデータ処理、自動化開発、チェーン上の取引の安全性などの実行層面でも潜在能力を示しています。アプリケーション層では、AI駆動の取引ロボットや予測分析ツールがDeFi分野で重要な役割を果たしています。
この記事では、中長期投資戦略の観点から、AI+Crypto分野の重要な方向性と展望の課題について考察します。
! 中長期の投資戦略の観点から、Web3とAIの組み合わせの見通しと課題を分析します](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-2a087b321e76f9469d7e39a180c7d31c.webp)
AIトラックの主な方向
1. zkMLの方向性
zkML技術は、ゼロ知識証明とブロックチェーンを組み合わせることで、AIエージェントの行動を監視し制約するための安全で検証可能なソリューションを提供します。プライバシーを保護しながら、AIが特定のタスクを実行したことを証明できるため、公開モデルを利用してプライベートデータを検証したり、プライベートモデルを利用して公開データを検証する新しい方法が開かれました。これにより、スマートコントラクトはより柔軟になり、さまざまなアプリケーションシーンに適応できるようになります。
典型的なプロジェクトには次のものが含まれます:
! 中長期の投資戦略の観点から、Web3とAIの組み合わせの見通しと課題を分析します](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-4200e0f8be41b700409affc6d5e2e1f7.webp)
データ処理の方向
主にAIの実行層における突破を指し、以下を含む:
a. AIとオンチェーンデータ分析:大規模モデルと深層学習アルゴリズムを利用してブロックチェーンデータを掘り起こし、洞察を得る。
b. AIと自動化dApp開発: AI開発ツールを使用して、開発者がスマートコントラクトを迅速に作成し、エラーを自動的に修正するのを支援します。
c. AIとブロックチェーン上の取引の安全性: ブロックチェーン上にAIエージェントを展開し、AIアプリケーションの安全性と信頼性を向上させる。例えば、SeQureプラットフォームはAIを利用してリアルタイム監視と分析を行い、悪意のある攻撃から防御する。
3. AI+DeFiの方向性
AI駆動のトレーディングロボット:迅速かつ正確にトレードを実行し、市場データを分析して意思決定を行います。
予測分析: 市場のトレンドと価格の動向に関する信頼できる予測を提供します。
AMM流動性管理: スマートに流動性範囲を調整し、自動マーケットメイカーの効率を最適化します。
清算保護と債務ポジション管理:オンチェーンとオフチェーンのデータを組み合わせて、インテリジェントな清算保護戦略を実現します。
複雑なDeFi構造化商品設計:金融AIモデルに依存して金庫メカニズムを設計し、商品の柔軟性を高めます。
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###第四に、AI+GameFi
ゲーム戦略の最適化: AIがプレイヤーの習慣を学習し、ゲームの難易度と戦略を調整します。
ゲーム資産利用管理: プレイヤーが仮想資産を効率的に管理し、取引するのを支援します。
ゲームのインタラクションを強化: スマートな応答型NPCを作成し、ゲームの没入感を高める。
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投資戦略の時間的側面
短期:概念的なAIアプリケーションやミームに注目し、Web2 AI企業のアップグレードによるホットな機会を捉えます。
中期:AIエージェントとインテント、スマートコントラクトの結合に注目し、従来のレジャー+コントラクトのブロックチェーンモデルを突破する可能性があります。
長期的:AIとzkMLテクノロジーの組み合わせは、暗号空間に大きな影響を与える可能性があります。
! 中長期の投資戦略の観点から、Web3とAIの組み合わせの見通しと課題を分析します](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-11ce0f4929eaee52f8ba11133ae111f6.webp)