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グリーンエネルギーは、基盤となる現実の資産として、トークン化をサポートするためにDePINとAIの両方が必要です。「グリーンエネルギー+DePIN+AI」の組み合わせは、グリーンエネルギーに脳（AI）と静脈（DePIN）を持つ心臓を効果的に装備しています。

Bittensorは、独自のAIサブネットアーキテクチャとインセンティブメカニズムを活用して、AIとWeb3の有機的な統合を実現し、集合知ネットワークを再定義します。分散化と知的証明メカニズムを通じて、プラットフォームはデータの自由な流れと計算リソースの公正な割り当てを促進します。そのサブネット構造により、効率的なモデルの反復と最適化が可能で、分散型AIネットワークの開発と応用を推進します。

この記事では、The GraphがAI技術を統合することにより、Web3インフラストラクチャを拡大している方法について探求します。その推論サービスとエージェントサービスが、dApp開発者がより簡単にAI機能を組み込むのを支援する方法について詳細に説明しています。

Privaseaによって開始された顔のNFTミンティングプロジェクトはトレンディです！ユーザーはIMHUMAN（I Am Human）モバイルアプリで顔を記録し、その顔のデータをNFTにミントすることができます。この顔のデータをオンチェーンで+NFTに組み合わせたことで、4月末にローンチされて以来、20万枚以上のNFTがミントされ、その人気が高まっています。

DeepBrain Chainは、高性能コンピューティングセクターに位置し、AIをWeb3技術と統合しています。人工知能製品向けの分散型AIコンピューティングプラットフォームを提供し、低コスト、高並行性、低遅延、プライバシー保護、弾力的な供給などの特性を持つAIのための基礎的なパブリックチェーンとなっています。

The Graphは、分散型インデックスプロトコルにより、ブロックチェーンデータインフラストラクチャを革新し、技術的なアクセシビリティを向上させ、大量採用を促進しています。この記事では、The Graphの透明な報酬システム、オープンマーケットモデル、AI技術の統合、および主流のブロックチェーン採用を促進する重要な役割について探究しています。

中央集権によって引き起こされる問題と、分散型AIがそのいくつかの弊害を解決するのにどのように役立つかを探求し、今日の暗号資産とAIの交差点がどこにあるか、この領域で早くも採用の兆候を見せた暗号資産アプリケーションを強調します。

Numbers Protocolは、分散型エコシステムとブロックチェーン技術を通じてデジタルメディアの起源を保護するオープンで分散型のプラットフォームです。

AIとWeb3は独立した技術のように思われるかもしれませんが、基本的に異なる原則に基づいており、異なる機能を提供しています。しかし、より深く探求すると、これらの2つの技術がお互いのトレードオフをバランスさせる機会があり、それぞれの独自の強みが補完し合い、相互に向上させることができることがわかります。

Agoras（$AGRS）はTau Netの通貨であり、知識、計算リソース、そして金融派生物の交換を可能にしています。

DePINは、Decentralized Physical Infrastructure Networkの頭字語で、分散型の方法で物理的なハードウェアデバイスを接続および管理するネットワークシステムを指します。FilecoinとHeliumの成功事例は、ブロックチェーン技術を実世界の物理的なインフラと組み合わせることが、破壊的な解決策を生み出すことを示しています。これらのプロジェクトは技術革新だけでなく、暗号経済学を実世界の問題を解決するために成功裏に適用し、DePINモデルの実現可能性と潜在性を示しています。歴史上の成功したDePINプロジェクトを振り返り、その成功体験を要約することにより、AIとDePINの組み合わせがもたらす新たな発展方向と潜在性に焦点を当てることができます。

2024年に投資するトップ15のAI暗号資産を探していますか？最先端技術で将来の財務を確保しましょう。

この記事では、AIのデータソースの現在の制限を分析し、Data DAOがAIモデルの進歩のために新しい高品質のデータセットを提供できることを提案しています。 Data DAOは、実世界のデータ、個人の健康データ、およびヒューマンフィードバックを用いてAIトレーニングを向上させることができますが、インセンティブの歪み、データの検証、および利益の評価などの課題も抱えています。

AI + Cryptoは、最近の暗号通貨市場で最も注目すべきフロンティア分野の1つです。これには、分散型AIトレーニング、GPU DePIN、検閲に強いAIモデルが含まれます。AIトレーニングの主な問題は、ニューラルネットワークがトレーニング中にバックプロパゲーションを必要とするため、GPU間の高速通信と調整の必要性にあります。分散型ネットワークを導入すると、ネットワークの遅延と帯域幅が増加するため、プロセスが大幅に遅くなる可能性があります。また、この記事では、現在の課題に対する解決策を整理し、暗号通貨とAIの統合がどのように大きな価値を付加できるかの例を紹介します。

AI技術の急速なイテレーションと実用的な応用は、繁栄するWeb3 + AIトラックの持続的な発展を推進しています。 Holoworld AIは、AIとWeb3の統合を深め、これらの問題に対処し、Web3市場の持続的な成長を促進することを目指しています。基礎となる開発キット、使いやすいプログラミング環境、豊富なSDK、および開発ツールを提供することで、Holoworldは技術面でAIモデルの展開の敷居を大幅に下げています。