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インドにおける暗号通貨の最新事情


インドにおける暗号通貨の最新事情

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インドは世界最大の人口を持つ国であり、面積では7番目に大きく、GDPでは5番目に大きな経済を持つだけでなく、世界で最も成長速度の高い経済の一つです。

しかし、インドが明らかに他国をリードしている分野があります:仮想通貨の受け入れ。

Chainalysisの2023年のグローバル仮想通貨採用指数では、インドが最も高く評価され、ナイジェリア、ベトナムアメリカ、ウクライナに続いています。これだけでも、インドは仮想通貨の分野で非常に重要な国であることを示しています。

しかし、これはインドの最新の仮想通貨に関する動向の表面に触れただけです。国内では最近の課税と規制の変更が、インドの仮想通貨の地位と将来について疑問を投げかけています。この理由から、Coinbaseはこれらの理由でわずか2日でインドから撤退しました(後で詳しく説明します)。

さらに、インドは現在G20の議長国を務めており、この重要な国際機関に対する議題設定の権限を持っています。これには世界最大の経済、欧州連合アフリカ連合も含まれます。これにより、インドは2023年9月のG20サミットで世界的な仮想通貨規制に関する議論を導く能力を持ちました。

これらのすべての話題から、現在はインドの最新の仮想通貨ニュースをまとめ、インドの国内の仮想通貨政策を詳しく説明し、国際的な仮想通貨規制におけるインドの役割を探求する絶好の機会です。また、Chingariのブロックチェーンテクノロジー担当トップであるDr. Prakash Kamaraj氏との独占インタビューも実施しました。 Chingariはインドに数千万人のユーザーを持つ最大のオンチェーンソーシャルグラフで、Pontemは彼らをパートナーとして誇りに思っています。

仮想通貨の採用で世界をリード

Chainalysisは最近、世界中での仮想通貨の採用状況を追跡するために国と地域を評価する2023年のグローバル仮想通貨採用指数を公開しました。

「ウェブトラフィックパターンに基づいたウェブトラフィックパターンに基づいてさまざまな種類の仮想通貨サービスとプロトコルトランザクションボリューム」を使用して、Chainalysisは各国を以下の5つのカテゴリーで評価します。

中央集権型取引所で受け取った仮想通貨の価値 — 各国の中央集権型取引所での仮想通貨の取引量、パーチェイシングパワーパリティ(PPP、1人当たりの富の尺度)で重み付けされたもの 中央集権型取引所でのオンチェーン小売価値受取 — 非専門家の仮想通貨活動の推定値で、1万ドル未満の取引で交換された仮想通貨の量、パーチェイシングパワーパリティによって重み付け ピア・ツー・ピア(P2P)取引量 — 住民間でのオンチェーンでの金額、PPPとインターネットユーザーの数によって重み付け DeFiプロトコルからのオンチェーン仮想通貨価値受取 — PPPによって重み付けされたもの DeFiプロトコルからのオンチェーン小売価値受取 — 上記と同様で、特定の金額未満の取引を計測し、PPPによって重み付け この方法論にはいくつかの欠点がありますが(中央集権型取引所のみが測定され、VPNやその他の匿名化ツールによって測定が難しくなり、PPPによる重み付けは貧しい国に偏ったランキングに影響を与える)、これは最も使用されている国がどれだけ仮想通貨を使用しているかについての最良の利用可能な分析です。そして、インドは圧倒的にトップを走っています。

インドは最も仮想通貨を採用した国であり、5つのカテゴリーのうち4つで1位にランク付けされました。インドはP2Pトランザクションで5位にランク付けされ、ナイジェリア、ベトナム、その他には及びませんでした。インドは、2022年のランキングで4位にランク付けられ、ベトナム、フィリピン、ウクライナに遅れを取っていました。

「インドでは、仮想通貨は日常生活でますます一般的になっています」とChingariのブロックチェーンテクノロジー担当トップのDr. Prakash Kamaraj氏は述べています。 「認知度と採用は着実に増加しており、人々は投資や送金など、さまざまな用途を探求しています。」

インドの仮想通貨に関する統計は驚くほどです。 Statistaによると、インドには2000万人を超える仮想通貨ユーザーがおり、これは人口の約20%に相当します。昨年、インドには2500億ドル以上の仮想通貨が受け取られ、取引量ではアメリカに次ぐものでした。

Dr. Kamaraj氏は、インドでの仮想通貨の採用は非常に多様であると指摘しています。 “最初は技術に精通した個人や早期の採用者が仮想通貨を使用していましたが、認知度が広がるにつれて、さまざまな年齢層の人々が仮想通貨スペースに参加しています。若手プロフェッショナル、起業家、さらには一部の小売投資家も参加しています。特にDeFiは、銀行口座を持たないまたは銀行口座を持つ人々に金融サービスを提供する潜在的な能力から、大きな支持を受けています。”

Chainalysisによれば、インドは中央および南アジアを仮想通貨採用の未来に導いており、ベトナム、フィリピン、インドネシアパキスタン、タイと並んでいます。インドはナイジェリアとウクライナと並んでミドルローアイントカントリーであり、これは世界的な仮想通貨採用にとって別の重要なカテゴリーでした。

しかし、Chainalysisによれば、インドでは過去1年間で仮想通貨に関する法的な明確さが大幅に向上しており、これは仮想通貨の空間にとってあまり良いニュースではないかもしれません。

増加した仮想通貨税金 — および禁止の可能性? その人気が爆発的であるにもかかわらず、インドでは仮想通貨に関する法的な歴史が波乱に満ちています。2018年には、インド準備銀行(RBI)がインドの銀行に対して仮想通貨を一切取り扱わないように命じました。これは2020年3月に最高裁判所によって覆され、銀行は取引所とトレーダーの仮想通貨取引を処理できるようになりました。しかし、その後、政府は仮想通貨に関する規制を強化し、新たな課税を導入しました。

2022年7月に、仮想通貨ユーザーを対象とした新しい税金が導入されました。新しい税率は仮想デジタル資産の送金に適用される1%の源泉徴収税(TDS)を導入し、仮想通貨の利益に対しては30%の固定税率を導入しました。これにより、新法の施行後1週間で人気のある取引所のボリュームが10%から70%減少し、即座に冷え込みが生じました。

“これらの税制規定により、遵守要件が増加し、いくつかの不確実性が生じています”、とKamaraj博士は述べています。 “ただし、明確な税制ガイドラインは、長期的には正当な仮想通貨の使用を提供し、より責任ある仮想通貨の使用を奨励することもあることは重要です。”

多くの業界リーダーは、特にTDSに反対し、変更を期待していました。しかし、2023年の連邦予算が導入された際、TDSはまだそのままであり、非遵守に対する罰金が厳格化されていました。取引所が記録を保持する負担を大幅に増加させ、トレーダーが自身にとってコンプライアンスが難しい分散型プラットフォームを使用しないようにする要因となります。

RBIは、その長い間支持してきたステーブルコインの禁止について、FSTF(金融安定監視評議会)が報告書を発行するよう圧力をかけていましたが、最終的な決定権は首相ナレンドラ・モディ財務省にあり、彼らは他の規制オプションを好むことを示しています。

政府主導の仮想通貨の他の動向 見出しのニュース以外にも、インドの公共部門でいくつかの興味深い動きが進行中です。

電子および情報技術省(MeitY)は、インドのWebブラウザの開発を奨励する「インドWebブラウザ開発チャレンジ」を開始し、開発者に次世代のWebブラウザを建設するよう奨励しています。賞金は40万ドルで、必要な機能の1つは「暗号トークンを使用して文書にデジタル署名できる能力で、安全なトランザクションとデジタルインタラクションを強化します」。これは、インド政府がWeb3の機能を備えた新しいブラウザの開発を後援していることを意味します。

インド準備銀行は、ステーブルコインの禁止を推進しながら、独自の中央銀行デジタル通貨(CBDC)を開発しています。いわゆるデジタルルピーは、現在、多くの都市で13の参加銀行を対象に拡張パイロット段階にあります。最初のユースケースは政府証券の銀行間決済です。

インドの仮想通貨業界は急速に発展しており、今後の動向を見逃さないようにしていきましょう!


Pontemについて

Pontemは、Aptosとより広範なMoveエコシステムのために構築するブロックチェーン製品スタジオです。Aptosチームと密接に協力し、Liquidswap DEX、Pontem Wallet、初のSolidity-to-MoveコードトランスパイラであるByteBabel、Move初のブラウザコードエディタであるMove Code Playgroundなど、真に革新的でセキュアなdAppsや開発ツールを開発しています。

主な製品は以下の通りです:

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AIが暗号分野に与える影響


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Alethea AI、Panther Protocol、Swap GPTの友人たちとAIと暗号に関するTwitterSpaceを開催しました!録音はこちら🎙

パネル登壇者

ホスト:Pontem Network最高成長責任者 Alejo
Panther Protocol共同設立者 CTO兼チーフ・サイエンティスト Dr. Anish 
SwapGPT共同設立者兼CTO Shradhaa
・SwapGPT共同創業者兼CEO Keshav
Alethea AIのパートナーシップ責任者 Brent

暗号はAIの中央集権化に対抗できるか?

Alejoはまず、ChatGPTのようなLLMの出現がテクノロジーの歴史における根本的な転換点になり得ることを説明しました:

フィクションが現実になる。LLMは、原子の分裂、内燃機関の発明、印刷機、暗号通貨そのものに匹敵する転換点となるでしょう。AIが近い将来、どこにでも存在するようになるかもしれないということは同時に恐ろしいことでもあります。

AIは、Web3と並んで今最も大きな技術的革新です。 多くの人が人工知能ブロックチェーンを「破壊」する様々な方法を想像しています。しかし、この2つのテクノロジーは中央集権化に対して正反対の関係を持っており、そのため両者を融合させることは非常に難しいものになるかもしれません。

Alejoは、AIは巨大な中央集権的力を持っていると説明します。特にマイクロソフトがOpenAIを買収して以来、主要なLLMのほとんどは大企業に属しています。グーグル、メタ、マイクロソフトなどは、ユーザーからのデータやアルゴリズムそのものを蓄積しており、終わりのないサイクルとなっています。

Alethea AIのBrentは、LLMがさらに多くの情報を蓄積する将来、AIはある個人よりもその人のことを知るようになるかもしれないと付け加えました。人工知能は、あなたがその必要性に気づく前に、商品を提案するでしょう。

対照的に、暗号は非中央集権化に向けられています。強力な企業の支配に対抗し、データ主権を実現する力であると考えることができます。暗号はAIの中央集権的な衝動に対抗するのに役立つのでしょうか?

Brentは、答えはイエスだと考えています:

TikTokInstagramで起こったことを考えてみてください。インスタグラムのクリエイターたちは、自分たちが本質的に中央集権的な企業のためにお金を稼いでいることに気づきました。そして彼らはTikTokを離れ、より収益性の高いシステムに移っていくのです。ChatGPTも同じで、あなたがChatGPTを使うということは、彼らのためにモデルをトレーニングすることを意味します。AIは大衆の労働力を利用して賢くなっているのです。しかし、TikTokで起こったように、中央集権的なAIモデルから離れる人も出てくるでしょう。」

Brentはまた、AIと暗号が異なるもう一つの点を強調しました:

「AIは豊かなエンジンです。AIはアイデアやビジネスさえも創造することができ、1日に何度でも求めるだけ創造します。ブロックチェーン上では、希少資源の所有権を証明することができるからです。例えば、AIに100枚の画像を生成してもらい、右クリックしてすべて保存することができます。しかし、そのような画像のNFTを鋳造することもできます。それはブロックチェーンに記録され、あなたはそれを所有することになります。」
CharacterGPTで作成されたAIキャラクター

中央集権的なAIは “ジャンクフード “のようなもの

しかし、人々はAIと共有するデータのプライバシーを本当に気にするのでしょうか?実際、ほとんどの人は、チャット履歴が保存されたり、ターゲット広告に使われたりということを心配することなくChatGPTを使っています。さらに、AI製品がエンドユーザーにとって非常に安価なのは、中央集権化のおかげです。企業はすべての情報を収益化できるため、金を請求する必要がないのです。

しかし、Alejoは、プライバシーが消費者のトレンドになり始めていると述べました。安価または無料の中央集権型AIを使い続ける人もいれば、より高価な分散型製品を選ぶ人もいる、二重のエコシステムを予測している。そして彼は食品との興味深い比較を提示しました:

「70年代、80年代、90年代には、人々は加工食品を食べることがほとんどで、健康的な食事にこだわる人はいませんでした。しかし、この20年間で、オーガニック食品は、普通の食品よりも高価ですが、大きなトレンドになりました。将来、中央集権型AIはジャンクフードのように、安くて、早くて、カロリーが高いが、「健康的」ではないものになるでしょう。多くのユーザーは気にせず、それでも消費するだろう。分散型の「オーガニック」なAIは、より高価で、プライバシーの健康にとってより良いものになるので、一部のユーザーはそちらを選ぶと考えられます。いずれにしても、分散型AIは同様に優れたUXとUIを持つ必要があります。」

DEX取引とDAOのためのAI

Web3におけるAIの最良のユースケースについて議論する際、スピーカーたちは、人工知能が人間の意思決定を支援できる分野に焦点を当てるべきだという点で意見が一致しています。例えば、LLMはしばしば「幻覚」を見ます。彼らは自信に満ちたような応答を生成しますが、それは全くの虚偽であり、それを見破るのが難しいような方法で真実の発言と混ぜ合わせてしまいます。

AIの幻覚の例 出典:Bosch Digital Blog

Alejoはこれを自動運転車に例えています: AIは運転をアシストしてくれますが、ハンドルから手を離して、自分の安全を完全に自律走行車に委ねることができるようになるのは、まだ先のことです。

しかし、AIに意思決定を任せる前に、AIが信頼できるデータを使用し、モデルが検証されていることを確認しなければなりません。SwapGPTの二人はこう説明します:

「AIの予測はデータの信頼性と同じです。中央集権的な金融機関では簡単に手に入りますが、DeFiでは難しいことです。SwapGPTでは、ブロックチェーンエクスプローラーやグラフだけでなく、ソーシャルメディアのセンチメントなど、オンチェーンデータの多くのソースを使用しています。そのすべてをクリーニングしたら、モデルを検証しなければなりません。課題は、初日から幻覚を見ないことです。DeFiは急速に変化する市場であり、機械学習モデルが十分に素早く反応し適応するのは難しいかもしれません。クリーンなデータを使って検証済みのモデルを構築したとしましょう。それをWeb3で何に使えるでしょうか?SwapGPTチームは、トレーディングと流動性管理が最良のユースケースだと考えています。実際、AIはDEXからの膨大なデータを処理し、ソーシャルメディアのトレンドとの相関関係を見つけることもできます。」

このようなモデルは、流動性と取引の管理に関する提案を提供することが可能です。感情的な取引を避けて、取引の執行を改善し、損失を回避するのに役立つでしょう。GPTに基づく自然言語プロンプトを使用して、AIとのコミュニケーションを容易にすることもできます。

Keshavは、AIリクイディティ・マネージャーは自動運転車ではないことを強調しました。

「人間のトレーダーは、どのように取引を実行するか、どの程度のリスクを取るかなどのインプットをモデルに提供する必要があります。そうすれば、AIは人間のトレーダーよりも早くマーケット・イベントに反応できるようになって、あなたはモデルを積極的に監視する必要がなくなります」

Web3におけるAIのもう一つの興味深いユースケースは、DAOの意思決定です。ここでは、AIはDAOが投票するための提案を生成したり、提案が良いかどうかを評価したりすることができます。Alejoは、有名なクレジット・プロトコルのメーカーを引き合いに出しました。メーカーは最近、多くのAI機能を盛り込んだロードマップを発表しています。

Alethea AIのBrentは、DAOがAIモデルそのものを中心に出現する可能性さえあると考えています:

「LLMに既得権を持つ人々のグループを想像してみてください。LLMに既得権益を持つ人々のグループを想像してみてください。彼らはDAOを形成して、どのポイントでモデルを学習させたいか、させたくないかを投票することができます。あるいは、トレーディングAIであれば、どのように取引してほしいかを投票することもできる。DAOから情報をクラウドソーシングするようなものです。」

AIのプライバシーは高すぎるのでしょうか?

議論の中で最も示唆に富んでいたのは、分散型AIのコストと経済的インセンティブをめぐるものでした。

コストに関しては、Alejoとゲストは、本格的なMLモデルをオンチェーンで実行する実用的な方法はまだないという点で意見が一致しました。計算とストレージにコストがかかりすぎるからです。将来的には、Aptosのような最も高速でスケーラブルなチェーンがAIアプリをサポートできるようになるでしょう。

ここで、Panther ProtocolのAnishは、最大の問題は計算コストですらなく、ストレージだと説明しました。

「計算コストは指数関数的に下がる可能性があり、MLモデルの実行コストははるかに安くなります。ストレージは通常、閉じたネットワークで発生し、ネットワークは線形に拡大する制約のあるリソースとなります。分散型ストレージシステムを構築することでこれを克服しようとすることは可能で、実際、これは連合学習(分散AI)のアプローチとなっています。しかし、中央集権型AIよりも精度が低くなる傾向があります。」

SwapGPTの二人は、取引そのものがオンチェーンである限り、オフチェーンでの計算は良い妥協点だと説明しました。しかし、Web3におけるAIの普及に伴って、オフチェーンでの計算が正しいかどうかを検証することが重要になると考えられます。

そのための最良の方法は、ゼロ知識証明かもしれません。しかし、ZKプルーフを使った分散型MLアプリの構築には、中央集権型よりもコストがかかることになるといいます。その余分なコストは、おそらくユーザー料金でカバーしなければならないでしょう。ユーザーはこのような機能にお金を払うでしょうか?

「現在のAIの価格メカニズムは、プライバシーやコンプライアンスを考慮していません。これらの要素を考慮すれば、ZKを使ってAI製品を作るという経済的インセンティブは有効かもしれません。しかし、プライバシーだけで動いているものは今のところ見たことがありません。もしそうなら、グーグルやフェイスブックがすでに取り組んでいるはずです。プライバシーは、マクドナルドのスムージーのようなもので、私はスムージーを注文するためだけにマクドナルドには行きません。うまくいけば、AIアプリが分散化とZKベースのプライバシー・メカニズムを利用するインセンティブが揃うことになるでしょう。Aptosのような高速ブロックチェーンは、コスト削減に役立つはずであると考えます。」

このパネルでは、ここでは紹介しきれないほど多くの素晴らしい洞察がありました。


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AIとブロックチェーン:トップ4のユースケースと最大のリスク


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Alice Orlova

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Aptos Labsは、Microsoftとの大きな提携を発表し、これにはAIアシスタントも含まれます。しかし、AIとWeb3は本当に良い組み合わせなのでしょうか?この質問を、PontemのリーダーAlejo PintoとBoris Povod、およびConcordia、Panther Protocol、Switchboardといったパートナーにしました。

「まだAIを運転席にはつかせられない」とAlejo Pinto氏は語ります。

AIは、2023年のトップクリプトナラティブの1つであり、データ市場からAI最適化ブロックチェーンまで、多くのプロジェクトがユースケースを探っています。リーダーとなるL1の中で、AptosはMicrosoftとの提携で注目されています。テクノロジーの巨人であるMicrosoftは、ChatGPTの開発者であるOpenAIを所有しています。

Aptos LabsとMicrosoftは、Web3へのユーザーのオンボーディングと、スマートコントラクトの開発にAIを使う方法を共同で探っていきます。

マイクロソフトの新しいAIアシスタント「Copilot」:Microsoft

もちろん、Web3におけるAIの使用について慎重な人々もいます。たとえば、Yearn FinanceとSolidlyの創設者であるAndre Cronjeは、「AIとブロックチェーンは混ざることはない」とさえ言いました。

しかし、PontemのCEOであるAlejo Pinto氏は、そのようには考えていません。彼は、AIがWeb3業界を変革し、現在の段階ではまだ多くの人間の監督が必要だと言います:

「AIが至る所に存在していて、おそらくアプリのGUIすらも置き換える時点に達するでしょう。ブロックチェーンでは、AIがスマートコントラクトを作成し、デプロイします。Web3は、人間の入力がほとんど必要ない、自己最適化アルゴリズムのネットワークになります。 同時に、現在はWeb3で保守的なアプローチを適用する必要があります。それは多額のお金がかかっているためであり、スマートコントラクトは取り消せないからです。契約をデプロイしたら、それを変更することはできません。ですので、ただAIにキーを渡して、運転させるわけにはいきません。」

確かに、Web3製品にAIを実装する際、ミスは重大なコストをもたらします。私たちは、PontemのCTOであるBoris Povod氏と、Panther ProtocolのCTOであるDr. Anish Mohammed氏に、Web3での機械学習アルゴリズムの安全な使用について意見を求めました。

「AIのリスクの軽減には、真実と偽情報の区別の徹底が重要になります。AIチャットボットとアシスタントは、暗号における人工知能の使用を考えると最初に思い浮かぶものです。実際、ChatGPTのようなLLM(大きな言語モデル)は、ユーザーをWeb3にオンボードするのに役立ちます。しかし、問題があります。LLMは、インターネット上の真実と偽情報を区別するのに苦労しています。あまりにも多くの暗号コンテンツが存在し、その真実度が異なるため、AIトレーニングデータセットは、質の高いプロジェクトの正直な称賛と、有償の広告を区別するためのアルゴリズムを準備しません。」
「LLMはステロイドを使った本の虫のようなものです。学術論文からツイートまで、見つけたコンテンツは何でも消費します。残念ながら、AIはこのコンテンツを批判的に判断できません。訓練がなければ、童話を事実として受け取ります。リスクは、暗号アシスタントがTwitterのシラーアカウントからの投資アドバイスをユーザーに提供し始め、彼らにリスキーで価値のないトークンを購入させる可能性があることです。 このリスクは、AIをアドバイザーとして、CEOではなく、比喩的に使うことで軽減できます。アイデアを提案させますが、それらのアイデアを実装する前に確認を行います。」- PontemのCTO、Boris Povod氏
SwapGPTの共同創設者兼CTO、Shraddha Agarwal氏は、別のLLMリスク、データの不適切な使用を指摘します。
AIアシスタントは、DEX取引でのUXとワークフローを最適化するための優れたツールです。しかし、OpenAIがChatGPTのフルバージョンをリリースすると、ユーザーのデータはユーザーのマシンでのみ処理されるようになります。これによって、いくつかの情報が公に知られる可能性があります。つまり、OpenAIにはユーザーの私的な情報が漏れるリスクがあります。それに対しては、企業がその情報を利用するかどうかという問題になります。私たちは、それを避けるための手順と対策を講じています。」

AIとブロックチェーンユースケース 情報提供者から融資者へ OpenAIとPanther Protocolのパートナーシップを取り上げましょう。

Panther Protocolは、セキュリティ、プライバシー、スケーリングを強化するための独自のテクノロジーとソリューションを開発し、提供しています。これには、OpenAIとのパートナーシップによって進化するプラットフォームが含まれます。

Panther ProtocolのCEO、Oliver Gale氏は、以下のように語ります。
「Web3は、私たちが普段利用している多くのアプリケーション、たとえば銀行や決済アプリケーション、さらには投資に関連するアプリケーションでも、大きく変わることでしょう。それは、これらのアプリケーションに人工知能(AI)が組み込まれ、変革されることによります。私たちの仕事は、この新しい世界を可能にするために、適切な方法でデータと情報を保護し、提供することです。 彼らは、エンタープライズグレードのセキュリティを提供することで、人々の個人データを守ります。」

Web3におけるAI:専門家が語る4つのユースケース

AIアルゴリズムを構築するには、膨大なデータセットが必要となります。Web2では、そのデータはすべて少数の人によって管理されていて、少数の人しかアクセスできません。その一方で、データはユーザーから提供されたもので、必ずしもユーザーの同意のもとに活用されているとは限らないという問題も存在します。

Aptosの共同設立者であるAvery Chingは、Metaで機械学習とデータ・インフラストラクチャーに豊富な経験を持ち、ブロックチェーンがどちらの場合にも役立つことを説明するツイッターのスレッドを投稿しました。一方では、オンチェーンデータは普遍的にアクセス可能であるため、誰でもAIモデルのトレーニングに利用できます。実際に、通常のWeb2データよりも「検証されたインタラクションが多い」ので、データセットの訓練に適していると考えられます。

Aptosのような高速ブロックチェーンは、ユーザーのデータ嗜好を検証可能な形で記録するのに役立ちます。企業は、LLMトレーニングのためにデータを提供してくれたユーザーに報酬を与えることも可能です。

ラクルとコード検証

ラクルは、暗号通貨価格のような外部データをスマートコントラクトに提供する重要なブロックチェーンプリミティブです。オラクルにAIを統合することで、業界は恩恵を受けることができるのでしょうか?

マルチチェーン・オラクル・プロトコルSwitchboardのCEO Mitch Gildenberg氏は、間違いなく可能だと語っています。

「AIで可能になる重要な機能は、任意のコード実行と検証です。トランザクションやその他のアクションが、第三者ではなく特定のアルゴリズムによって実行されたかどうかを検証するよう、オラクルに教えることができます。これはLLMを実行し、その応答をブロックチェーンに送信してコードのチェックサムを検証することで実現されます。これには、取引を実行しているのがAIアルゴリズムであることを確認する必要があり、AIを活用した資産管理において重要な部分となります。Switchboard V3では、まずEVMチェーンとSolanaに任意のコード実行と検証を実装し、その後にAptosを実装します。」

コンテンツの起源

インターネット上にはAIが作成したコンテンツが氾濫しており、どの記事や画像が人間によって作成され、どのアルゴリズムによって作成されたかを判別することが不可能であることを懸念する人は多く存在します。また、LLMがコンテンツ制作者を失業させてしまうのではないかと心配する人もいます。

ブロックチェーンはこの解決策を提供できます。Concordia(Aptos上のマルチチェーン・リスク・担保管理プロトコル)のCEO Thomas Ruble氏はこう説明します:

ブロックチェーンは基本的に署名された事実のデータベースなので、データの出所に関する公的記録を保存するのに適しています。オンチェーン・データベースを使って、偽造できない署名を使って、各コンテンツの出所とその作者を記録することができます。」

DEX取引

伝統的な金融では、機械学習アルゴリズムが高頻度取引に広く使われています。ブロックチェーン上のDEX取引はどうでしょうか?SwapGPTのCTOであるShraddha Agarwal氏は、予測AIツールはオンチェーントレーダーに大いに役立つが、モデルのトレーニングに労力を費やす必要があると強調しています。

ブロックチェーン上のデータは誰でもアクセス可能です。DeFi取引について話すなら、エクスプローラーやアグリゲーターなどからDEXの取引履歴を得ることができます。しかし、TradFiの金融データほど整理されていません。AIのトレーニングに使う前に、データを整理し、構造化し、クリーニングする必要があるのです。トレーニングの手順自体は同じだが、トークン特有の異なるデータタイプとパラメータが使用されます。また、流動性の最適化とスリッページの最小化というDeFiトレーダー特有の目的も考慮する必要があります。」

シンギュラリティに向けて

PontemのCEO Alejo Pinto氏はこう結論づけます:

「AIを搭載した機械が互いに協調し、自己組織化できる世界です。それは、人間よりもはるかに知能の高い、超知的な人工生物になるでしょう。その上で、ブロックチェーンは、このシンギュラリティを実現するために必要なパズルの最後のピースとなる可能性があります。」


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知っておくべき15の暗号AIプロジェクト


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FET、AGIX、ALIIのようなAIトークンは2023年初頭に400%以上の成長を遂げ、Worldcoinは第3四半期に中心的な役割を果たしました。すべての新しいプロジェクトについていくのは大変なので、ここではブロックチェーンにおけるAIの詳細なガイドを紹介します-特にPontemは独自のAI製品に取り組んでいるのでタイムリーです!

ブロックチェーンはAIと相性がいいのか?

2023年の初めにはAIトークンが大暴騰し、AGIXやALIのような資産は1000%成長した。この上昇には明確なきっかけがあり、それはOpenAIが開発した自然言語処理モデルChatGPTの成功だった。イーロン・マスクがChatGPTの競合となりうるxAIの設立を発表した後、7月にも短期間の上昇があった。

AIが多くの産業に革命を起こすことは間違いない。フォーチュン・ビジネス・インサイトは、AI市場は毎年20.1%成長し、2029年には1兆3900億ドルに達すると予測している。しかし、AIにブロックチェーンが必要なのか、またその逆なのかという疑問は残る。

見解その1:AIとブロックチェーンは単なる物語にすぎない
Yearn Financeのクリエイターであるアンドレ・クロニエは「AIとブロックチェーンは混ざり合わない」と書いている。 彼は、「AIバンドワゴンに飛びつく」暗号化プロジェクトは、トークンを汲み上げるためだけにそうしているとまで言っている。

もしクロニエの言う通りなら、暗号におけるAIの物語は、それ以前の多くの物語のように消えていくだろう。例えば、2017年から2018年にかけての最初のICOブームでは、ブロックチェーンがヘルスケアやサプライチェーンを「破壊する」と多くの人が主張したが、それはまだ起こっていない。

コカ・コーラのクリエイティブ戦略責任者であるプラティク・タカールは最近、マーケティング担当幹部に対し、ブロックチェーンよりもAIに投資するよう助言した。

公平を期すため、この記事で検証するAIブロックチェーン・プロジェクトの多くは、ChatGPTよりずっと前の2017年と2018年に設立された。AIが有名になるにつれて、彼らが流行に乗ったというのは不公平だろう。

見解その2:データの検証にはブロックチェーンが必要だ 
アンドレ・クロニエとは対照的に、アプティブ・リソース・プログラム・ディレクターのラルフ・ウォレスは、ブロックチェーンはデータソースを検証することで、AIにおけるデータの完全性と信頼の問題を解決できると考えている。彼によれば、データの品質が低ければ、結果として「garbage in, garbage out(ゴミが入り、ゴミが出る)」ことになるという。

見解その3:AIが生成したコンテンツを検出する方法としてのブロックチェーン
Hyperledger Indiaの共同議長であるKamlesh Nagware氏は、ブロックチェーンはAI業界にとって「信頼レイヤー」になり得ると書いている。この話題については、先日のMove Tuesdayでも取り上げた。

このユースケースは、他のAIアルゴリズムによって生成されたコンテンツをより多くの将来のAIがモデル化するにつれて、特に重要になる可能性がある。研究によると、このフィードバック・ループは品質の低下、さらには「モデルの崩壊」につながるとのことだ。

見解№4: ジェネレーティブAIを組み込んだWeb3製品こそが前進である
今ここでWeb3にAIを取り入れる最も簡単な方法は、生成AI、特に大規模な言語モデル(ChatGPT APIのような)をウォレットや取引所のようなブロックチェーン製品に統合することです。例えば、サポートしているトークンに関する質問に答えることができる暗号ウォレットや、基本的なテクニカル分析の洞察を提供できるDEXを想像してみてください。

Pontem Networkは実際にこのようなことに取り組んでいる。まだ手の内を見せることはしませんが、近々ベータ版をローンチしますのでご期待ください

ジェネレーティブAIの活用は、dAppsよりもさらに深いものになるかもしれない。IntoTheBlockのCEOであるジーザス・ロドリゲスは、AIが生成した自然言語ブロックチェーン取引やスマートコントラクトで使われる可能性があると書いている。

いずれにせよ、この分野とその中心的なプロジェクトについてよく知ることは重要だ。

AIブロックチェーン・プロジェクトの概要
AI関連のブロックチェーン・プロジェクトは、以下のような中核的な特徴によって分類することができる:

  • AIが提供するサービス(処理されたデータ、市場予測など)
  • AIアルゴリズム(画像生成、言語処理、バーチャルアシスタントなど)
  • AIモデルの学習に必要なデータ(AI製品ではないが、MLモデルを開発するための重要なリソースである。2023年1月と2月には、ビッグデータトークンがAIトークンと一緒に汲み上げられる)
  • AIモデルをトレーニングするためのコンピューティング・リソース; 
    生成AIキャラクターやDeFiのような二次製品。

知っておくべき暗号AIプロジェクト

Pontem Networkの謎のAIブロックチェーン製品 — 間もなく登場!

ここ数カ月、私たちは非常に便利な新機能に取り組んできました — そう、それは大規模な言語モデルによって動いています。詳細はまだ明らかにしませんが、ベータテストに参加できるようになるのはもうすぐです!

Worldcoin

Worldcoinは、ChatGPTを開発したOpenAIのCEO、Sam Altmanが率いるプロジェクトです。そのアイデアは、間もなくインターネットはAIボットで溢れかえり、我々が人間であることを証明する方法が必要になるというものだ。そのためにWorldcoinが提案するのが「World ID」、つまり虹彩に基づくデジタル・パスポートだ。

ChatGPTとWorldcoinの生みの親、サム・アルトマン氏

認証を受けてワールドIDを作成するには、ユーザーは「オーブ」と呼ばれる銀色のボールで眼球をスキャンする必要がある。認証されたユーザーだけがWLDトークンと対応する決済アプリを使用できる。ワールドIDはブロックチェーン上に保存され、クリエイターたちはユーザーのプライバシーは保護されると主張している。

18ヶ月のベータテスト期間には200万人以上のユーザーが集まった。2023年7月24日、ワールドコインはついに始動した。オーブ認証は間もなく20カ国に拡大し、潜在的な登録者数は週に20万人に達するはずだ。同日、WLDトークンはバイナンスで取引を開始した。

世界で最も有名なAIスタートアップのCEOであるサム・アルトマンは、AIのリスクを理解しており、人間とボットを区別する新しい方法が必要になると主張している。しかし、ワールドコインのやり方には懸念がある: ヴィタリック・ブテリン自身は、バイオメトリクスによる身元証明ではプライバシーリスクが大きすぎると書いている(眼球スキャンでその人について多くのことが分かってしまうからだ)。さらに彼は、ワールドIDを望む人全員にオーブを届けるのは難しく、政府によってはこの技術を全面的に禁止する可能性さえあると指摘している。

SingularityNET (AGIX)

SingularityNETは、分散型AIが我々の日常業務の多くをこなす未来を構想している。このプロジェクトでは「人工知能」(AGI)という言葉を使い、ニューラルネットワークが一つの仕事に特化するのではなく、多目的に使えるようになることを示している。トークン記号のAGIXはAGIに由来する。

Fetch.ai(次に紹介する)との主な違いは、AIエージェントが行うサービスを収益化する代わりに、ユーザーがAIモデル自体を収益化できることだ。開発者は新しい機械学習アルゴリズムをトレーニングし、特別なパブリッシャーツールを使ってSingularityNETにアップロードし、マーケットプレイスで販売することができる。顧客はAGIXまたはフィアットで支払う。

マーケットプレイスには、すでにいくつかの無料AIデモがある。画像ジェネレーターや、入力した種に基づいて歌詞を生成するアルゴリズムなどだ。

Fetch.ai (FET)

Fetch.aiは、自律経済エージェント(AEA)のコンセプトを中心とした分散型AIブロックチェーンプラットフォームだ: AEAは意思決定を行い、互いにコミュニケーションし、時間の経過とともに仕事を向上させることができる。

Fetch.aiは、将来のモノのインターネット(IoT)を、「マスター」の指示通りに仕事をするAI労働者のマルチエージェントシステムとして想定している。そして、ユーザーはAEAの仕事の結果を収益化することができる。

自律型エージェントは、様々なセンサーによって生成されたデータを収集・処理し、スマート・エネルギー・グリッドやスマート・シティ全体に電力を供給するかもしれない。FETトークンはそのサービスの支払いに使われる。その他の使用例としては、暗号市場分析やソーシャルネットワークがある。

Fetch.AIは、Cosmos SDKとCosmWasmプログラミング言語を使用して構築されている。また、Cosmosのブロックチェーン通信プロトコル(IBC)もサポートしている。

FETトークンはERC-20としてイーサリアム上とFetch.aiメインネット上の両方で「生きて」います。このブロックチェーンはMetaMaskではサポートされていないため、ネイティブトークンを使用するにはFetch Walletが必要です。

Ocean Protocol (OCEAN)

OceanはAIプロトコルそのものではないが、ニューラルネットワークが最も必要とするもの、つまりデータを扱う。Oceanはデータの分散型マーケットプレイスを構築しており、そこではプロバイダーと顧客が仲介者なしでマッチングされる。

Oceanは特別なERC-20 datatokenとERC-721 NFTをデータセットのアクセスキーとして使用する。顧客はデータセットを購入する際、データトークンで支払う必要がある。データ自体は中央集中型のサーバーを含むどこにでも保存できるが、データへのアクセスは分散化されている。

ユーザーはOCEANをロックすることで約6.5%のAPYを得ることができ、その見返りとして特別なveOCEANトークンを受け取ることができる。また、特定のデータのキュレーションに参加するためにveOCEANを割り当てれば、さらに報酬を得ることができる。

現在、マーケットプレイスはETH/USDTオーダーブックやCEXアグリゲーターなど、暗号取引データを主に扱っている。

Alethea AI (ALI)

Aletheaは、テキストの記述に基づいてキャラクターを作成する生成AIを使用しています。希望する外見、性格、職業、スキルなどを記述できます。この技術はCharacterGPTと呼ばれる。

すべてのバーチャル・キャラクターは、魂、心、体の3つの部分から構成されるiNFTとして鋳造される。iNFTは動的で、ユーザーは新しいデータを追加してバーチャル・キャラクターの振る舞いや見た目を変えることができる。キャラクターは瞬きやうなずきなどの動作もできる。また、ニューラルネットワークのように学習もする。非常に興味深いことに、通常のNFT(Bored Apeなど)をiNFTに変えることができる。

MyCharacter.aiというdAppを使えば、CharacterGPTを実際に試すことができる。暗号とスワッシュバッキングを愛する宇宙海賊」と入力してみたが、結果はなぜか気さくな若いパン屋さんで、本物のポンテム宇宙海賊のNFTとはかけ離れていた!

Aletheaのもう一つの革新はAIプロトコルです。これにより、開発者はCharacterGPTとiNFTを自身のプロジェクトに統合することができます。ユーザーはiNFTの作成やアップグレード、AIプロトコルとのやりとりにALIトークンを必要とします。また、トークンはDAOの原動力となり、DAOのメンバーはコンテンツモデレーション評議会を選出します。

Numerai (NMR)

Numeraiはヘッジファンドとデータサイエンティストのコミュニティを組み合わせたもの。暗号価格を予測するために、クラウドソーシングされたAIアルゴリズムを使って取引を行う。外部投資家はヘッジファンドに資金を投入し、リターンを享受することができる。

経済学では、数値は異なる資産の価格を比較するために使用される単位である。米ドルは株式の伝統的な数値単位である。Numeraire」と「AI」を組み合わせると、Numeraiになる。

Numeraiの核心は、コミュニティ・メンバーが最高の機械学習アルゴリズムの作成を競うトーナメントのシステムである。彼らはNMRを賭け、自分のAIモデルが価格予測に成功すれば、作者はより多くのNMRで報われる。しかし、アルゴリズムのパフォーマンスが悪ければ、ユーザーの賭け金は減らされる。

このため、データ・サイエンティストはより優れたモデルを提出するようになり、Numeraiはそれを加重メタ・モデルに統合する。彼らのアルゴリズム(リーダーボードのクラウドソーシング)のおかげでNMRで300%以上のAPYを稼ぐユーザーがいることを考えると、クラウドソーシングAIは今のところ機能している。

Cortex (CTCX)

CortexはAI dAppsのための分散型コンピュータとして位置づけられている。ブロックチェーン上でAIモデルを実行する際の課題は、環境に関係なく同じ入力に基づいて同じ結果を生成するアルゴリズム決定論的に推論することである。Cortexは、分散型AIに必要な特性を備えた初のL1ブロックチェーンであると主張している。

このプロジェクトはEVM互換の仮想マシン(CVM)を特徴としており、Solidityをサポートしている。Cortexはまた、zkMatrixと呼ばれる独自のZK(ゼロ知識証明)ロールアップを持っている。これは、サイドチェーン上で多くのトランザクションを処理することで、ネットワークを拡張し、手数料を削減するのに役立つはずだ。

Cortexは、エコシステムにアルゴリズムを追加する独立系AI開発者に報酬を与えるシステムを導入した。すでにAI dAppがあり、試すことができる: ユーザーがボードにピクセルを描いて競うゲーム「DigitalClash」だ。

Phoenix (PHB)

PhoenixはWeb3のAI dAppsとIoTに最適化された新しいブロックチェーンです。EVM互換のレイヤー1(メインネットは1日あたり約1,000トランザクションで稼働中)と、アプリケーションをホストするレイヤー2(計算レイヤー)が含まれる。PHBを賭けて約17%のAPYを得ることができる。

このプロジェクトは、オンチェーンのアプリケーションをオフチェーンのデータセット、モデル、機械学習フレームワークと接続することを提案している。そのためにPhoenixはオラクルを内蔵しているが、現在は暗号や株価、Covid-19のケース、香港の気温といった単純なデータしか提供していない。

SingularityDAO (SDAO)

SingularityDAOは、機械学習科学者、データエンジニア、クオンツ取引の専門家からなるチームによって構築されたAIを搭載したDeFiプラットフォームである。シンギュラリティネット財団によって構築され、インキュベートされている。

SingularityDAOの主要なイノベーションはダイナセットであり、これはAIを使って作成され、自動的にリバランスされるトークンのポートフォリオである。言い換えれば、AIを搭載したダイナミック・アセット・マネージャーによって制御される取引戦略である。

現在提供されている2つのダイナセットは、dynBTC(WBTC & USDC)とdynETH(WETH & USDC)である。ユーザーはダイナラボ・セクションで、いくつかの新しいベータ戦略をテストすることもできる。

DeFiの機能には、スワッピングDEXや保管庫、トークンをステークすることで10%以上のAPYを獲得できるファームも含まれる。

Vector Space AI

Vector Space AIはVector Space Biosciencesの子会社で、機械学習を使って人類を宇宙に送り出したいと考えている。火星に到達するためには、宇宙飛行士を放射線や宇宙船内の超低重力の影響から守る特別なシステムが必要になる。

ベクター・スペース社のアイデアは、AIを使ってデータセットを構築し、遺伝子や分子などの隠れた関係を明らかにすることだ。これにより、宇宙生物科学におけるブレークスルーが加速されるはずだ。興味深いことに、ベクタースペースは同じAI技術を応用して、暗号通貨の価格、世界的な出来事、その他の要因のつながりを明らかにし、ポートフォリオ戦略全体を構築している。

このプロジェクトでは、ブロックチェーンを使って各データセットのデータの出所を検証する。機関投資家の顧客は、データセットへのアクセスにVXVトークンを必要とする。

VAIOT (VAI)

VAIOTはAIを搭載したモバイルバーチャルアシスタントを作成する。保険などの商品を顧客に販売したり、パーソナライズされたオファーを準備したり、法的な契約を作成したりするために企業が使用することができる。

VAIOTのアシスタントは自然言語モデルを使用しているため、標準的なサポートボットよりも快適なコミュニケーションが可能だ。ボットとは異なり、AIアシスタントはオファーを最終決定し、自ら販売を成立させることもできる。その過程で、ビジネス・プロセスの改善に役立つ貴重な情報を収集する。

最初の実世界製品であるリワード付きソーシャルメディア・キャンペーンのソリューションは、間もなくリリースされる予定だ。取引はVAIOT独自のブロックチェーンに記録され、VAIトークンはサービスの支払いやペイバック(キャッシュバック)を受け取るために必要となる。また、UniswapでVAIをファームアップすることもできる。

GNY (GNY)

GNYは暗号取引のためのAI予測プラットフォームを構築している。最初の製品は、BTCレンジレポート — AIが生成した今後7日間のビットコイン価格レンジの予測で、毎日更新されます。

機械学習アルゴリズムが何百万もの取引を分析し、パターンを見つける。

レンジ・レポートへのアクセスは月額20ドルで、イーサリアムが追加されたばかりだ。今後数ヶ月で、GNYは10の暗号通貨に拡大する予定だ。

GNYは独自のブロックチェーンを持っており、GNYトークンはAI製品の支払い、新しい資産の立ち上げ、投票などに使用される。メインネットのウォレットもある。GNYはイーサリアムとBNBチェーンでも利用できる。

DeepBrain Chain (DBC)

DeepBrain ChainはAIコンピューティングネットワークです:世界中のノードがAI開発者にコンピュータリソースを提供します。ニューラルネットワークのトレーニングには多くのコンピューティング・パワーが必要で、AIプロジェクトには多くのコストがかかる。しかし、DeepBrain Chainを使えば、このリソースを大量に必要とするタスクを分散型の方法で他者に委託し、最大30%節約することができる(ウェブサイトによる)。

このプラットフォームは、AI開発者とGPUグラフィックカード)を実行するノードとの仲立ちの役割を果たす。GPUの種類は、大型GPUリグからNvidiaカード1枚を持つ一般ユーザーまで多岐にわたる。GPU所有者は、DeepBrain Chainを暗号マイニングの代替手段として検討することができる。

DeepBrain Chainは、TensorFlowやCaffe2、PyTecなどの主要な機械学習ソフトウェアフレームワークをサポートしています、

Caffe2、PyTorchといった主要な機械学習ソフトウェアフレームワークをサポートしている。

DeepBrain Chainはすでに、がん検出、無人運転車、音声・画像認識などのAIアプリケーションを強力にサポートしている。韓国とシンガポールを拠点とする複数のクラウド・コンピューティング・プロバイダーがGPUサービスをユーザーに提供しており、ネットワークには2,400以上のGPUがある。

Oraichain (ORAI)

Oraichainは、分散型AIとWeb3全般のために構築されたもう1つのレイヤー1ブロックチェーンである。Cosmos SDKとCosmWasmを使用しているが、EVM互換のAI dApps用サブネットワークもある。また、AI用の特別なトラストレスオラクルや、スケーリングのためのZKロールアップもある。

ネイティブのOWalletは、CosmosとMetaMaskのKeplerウォレットの機能を組み合わせている。Oraichain、Cosmos、Osmosis、Junoに加え、Ethereum、BNB Chain、その他のネットワークをサポートする。OraichainのEVMサブネットワークをMetaMaskに追加することもできる。

Oraichainのエコシステムには、AI APIとデータのマーケットプレイスであるDINO Hubを含む10のdAppsがある。DINOハブはロイヤリティをサポートしており、AI開発者は定期的な受動的収入を得ることができる。例えば、天気予報、心臓病の検出、写真に写った人物の老化防止などのAIサービスがある。

Matrix AI Network (MAN)

Matrix AI Network はブロックチェーンとAIクラウド・コンピューティング・プラットフォームだ。Proof of WorkとDecentralized Proof of Stakeを組み合わせたコンセンサス・メカニズムを採用しており、マイニングや検証に直接関与しないノードは、他のノードにコンピューティング・パワーをリースすることができる。これにより、マイニングは環境に優しくなり、ネットワークは最大14,000 TPSを処理できる。

その他の特徴は以下の通り:

  • MANAS:ロゴ認識や植物識別のようなAIサービスのマーケットプレイス
  • MANTA:自動機械学習プラットフォーム
  • MANIA:AIモデルを取引可能なNFTに変換するツール
  • Airtist:NFTアートワークを生成するAIプロトコル

Matrix AIという名前は、インテリジェントなアバターなど、有名な映画『マトリックス』のビジョンを実現するというチームの意図を表している。2023年から、このプロジェクトはマトリックス3.0へのアップグレードを開始し、ニューラルデータとAIおよびブロックチェーンを初めて統合する。ユーザーは自分の脳波パターンをブロックチェーンにアップロードし、メタバース内の個人アバターを動かすこともできるようになる。

Raven Protocol (RAVEN)

Ravenは、AI、メタバース、ゲーム、Web3のための分散型コンピューティングプロトコルであり、予備のコンピューティング・パワーを持つ何百万ものデバイスを、機械学習エンジニアやゲーム開発者など、それを必要とする人々(リクエスター)と接続することを目的としている。

開発者はRavenverseアプリと様々なライブラリを使用し、AIモデルの構築やトレーニング、さらにはゲーム制作を行うことができる。Ravenverseの様々な部分で、ユーザーは要求者として空いているノードに計算タスクを割り当てたり、提供者として現在の計算に参加したりすることができる。これらすべてにはRAVENトークンが必要だ。

Aptosの暗号AIプロジェクト

これまでのところ、大半のAIプロジェクトは独自のブロックチェーンを構築するか、ERC-20トークンを発行してきた。しかし、Aptosは機械学習プラットフォームに必要な優れたスピードとスケーラビリティを備えているため、Aptosエコシステムでより多くのAIプロジェクトがまもなく立ち上がるだろう。

リストに追加できるプロジェクトがあと2つほどある:

  • AptosLauncher:Aptos上のローンチパッドで、OpenAIが作成した機械学習技術を使用する予定です。
  • Aptos Robi:人工知能が運営するNFTプロジェクト。AIが開発・対話可能な444体のロボットのデザインを作成し、プロジェクトのテキストの大半もアルゴリズムによって書かれている。

Pontem NetworkもAI製品に取り組んでいることはすでに述べています。

非中央集権型AIは、短期的な物語以上のものになり得る、非常に興味深いトレンドである。次の記事を見逃さないよう、Telegram、Twitter、DiscordでPontemをフォローすることをお忘れなく!


Pontemについて

Pontemは、Aptosとより広範なMoveエコシステムのために構築するブロックチェーン製品スタジオです。Aptosチームと密接に協力し、Liquidswap DEX、Pontem Wallet、初のSolidity-to-MoveコードトランスパイラであるByteBabel、Move初のブラウザコードエディタであるMove Code Playgroundなど、真に革新的でセキュアなdAppsや開発ツールを開発しています。

主な製品は以下の通りです:

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ビジョンから現実へ: グラフネットワークの躍進と革新


ビジョンから現実へ: グラフネットワークの躍進と革新

The Graph

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2023年は、The Graph New Eraという新たなフェーズに突入し、イノベーションとエコシステムの成長によってweb3分野を拡張する大きな一年となりました。この1年を振り返ってみると、The Graphは、この分野におけるパイオニアであるだけでなく、分散型データの世界において不可欠なインフラとして確固たる地位を築いています。

1年の振り返り

この1年、The Graphは前例のない成長を遂げて、web3のトップ・インフラとしての役割を担ってきました。この成長には、210人を超えるアクティブなインデクサーや、8万7000人を超えるデリゲーターから構成される献身的なコミュニティの貢献は欠かせません。

さらに、グラフネットワークは、新たに7つのチェーンを統合することで、サポートの幅を広げており、近々さらなる追加も予定されています。この成長は、現在進行中のアップグレード・インデクサーによって推進されています。アップグレード・インデクサーを介して追加されたチェーンはインデックス報酬のサポートを合理化するチェーン統合プロセス(CIP)に参加することで、より多くのインデクサーを引き付けることができます。

The Graphの成長で特筆すべきは、クエリ報酬の急増です。200万GRTを超えるクエリ報酬がインデクサーによって請求されており、これはネットワークの普及が加速していることの証でもあります。さらに、グラフネットワークとホスティングサービスの両方で1兆クエリという驚異的なマイルストーンを達成して、サブグラフがDappsに不可欠な役割を果たしていることも実証されています。

さらに、The Graphは、PolygonArt BlocksLoopringなど、web3の主要プロジェクトにデータを提供する上で重要な役割を果たし続けています。このように、多くの主要プロジェクトで採用されているのは、多様なデータ要件を処理するThe Graphの堅牢な機能の有用性を反映するものでもあります。

パフォーマンスの向上

グラフネットワークは、ホスティングサービスを凌駕して、より高いクエリ成功率と高速レスポンスタイムで優れたサービス品質を実現しています。このパフォーマンスの飛躍は、中央集権型のサービスに匹敵するだけでなく、それを凌駕する堅牢で弾力性のあるインフラストラクチャの提供をコミットするものでもあります。

さらなる効率化の取り組みとして、The GraphはArbitrum One(L2)への移行を実施しました。The Graphのコア開発者チームは、すべてのネットワーク参加者の移行プロセスを合理化するためのソリューションとして「L2移行ツール」を導入しました。このイニシアチブの結果は注目に値するもので、ネットワーク参加者のかなりの割合がすでにL2に移行を完了しており、グラフネットワークにより低い取引コストとより速いスピードによる効率性をもたらしています。

拡大し続けるエコシステム

The Graphエコシステムは世界的に拡大を続けています。今年、The Graphコミュニティは21のハッカソンを開催して、数千人の参加者と100人以上の優勝者を輩出しました。これらのハッカソンは、初開催のDatapaloozaやGraph on Campusイニシアチブなどの多数のイベントとともに、学生、開発者、オピニオンリーダーなど多様な参加者を集めました。

また、コア開発者チームとコミュニティメンバーは23の異なる教育機関を訪問して、ブロックチェーン技術における教育とイノベーションの育成に対するThe Graphの献身と啓蒙を広く認知させるものになりました。また、最近では、グラフネットワークのローンチ三周年を祝うために、世界の主要7都市で数百人のコミュニティメンバーが集結して、盛大なパーティーが実施されました!

新たにPinaxとGeoがエコシステムに参加し、それぞれの専門知識と革新的なアプローチに貢献して、The Graphを拡張してエキサイティングな新しいユースケースをサポートしていく予定です!

そしてThe Graphをサポートするメンバーの数が急増していることは、あらゆるスキルレベルの参加に対する関心とエンゲージメントが高まっていることの証として挙げられます。この拡大はGraphAdvocatesBuildersDAOInfraDAOなどのコミュニティDAOの成長で見られ、合計で数千人のアクティブメンバーを誇っています。各DAO組織はThe Graphエコシステムの重要な構成要素となっていて、ネットワークのビジョンと目標を推進する協力的で革新的なプラットフォームとして機能しています。これらの出現はコミュニティの強化を意味するだけでなく、分散型スペースにおけるThe Graphのミッションの推進に向けた集団的な推進力を表しています。

The Graphの新時代

The Graphは、Web3データサービスの未来に向けた変革のビジョンを描いたロードマップとして「New Era」という新たなフェーズを迎えました。このロードマップは、The Graphが全てのデータサービスのニーズに包括的に対応するための計画を示すもので、インデクサーツールの改善から、データインタラクションを合理化するためのAIやLLMの活用まで、様々な機能拡張を包含しています。この新たな方向性における重要な要素は、「Sunrise」イニシアティブであり、既存のホスティングサービスユーザーがグラフネットワークをシームレスに活用するための包括的な計画として進行しています。

グラフネットワークは常に進化しており、新時代は明るい未来の始まりに過ぎなません。2024年を見据えて、The Graphの進化と成長に興奮しないわけにはいかないでしょう!

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The Graphについて

The Graphはweb3のインデックスとクエリのレイヤーであり、開発者はサブグラフと呼ばれるオープンAPIを構築・公開して、GraphQLを使ってクエリを実行できます。The Graphは現在、Ethereum、NEAR、Arbitrum、Optimism、ZkSync、Polygon、Avalanche、Celo、Fantom、Moonbeam、IPFS、Cosmos Hub、PoAを含む40以上のネットワークからのインデックスデータをサポートしており、さらに多くのネットワークが公開されていく予定です。現在までに、88,900以上のサブグラフホスティングサービスにデプロイされ、何万人もの開発者が、Uniswap、Synthetix、KnownOrigin、Art Blocks、Gnosis、Balancer、Livepeer、DAOstack、Audius、DecentralandなどのアプリケーションにThe Graphを使用しています。

グラフネットワークの開発者向けセルフサービスは2021年7月に開始され、それ以来、800以上のサブグラフがネットワークにアップグレードされています。現在までに200以上のインデクサーがサブグラフのクエリーを提供しており、11,300以上のデリゲーター、2,500以上のキュレーターが存在し、現在まで560万以上のGRTがシグナリングに活用されています。

アプリケーションやWeb3アプリケーションを構築している開発者であれば、ブロックチェーンデータのインデックス作成やクエリにサブグラフを使用することができます。グラフを使うことで、アプリケーションに効率的かつ高パフォーマンスでデータをUIに表示でき、他の開発者もあなたのサブグラフを使うことが可能です!Subgraph Studioを使ってサブグラフをネットワークにデプロイしたり、Graph Explorerの既存のサブグラフをクエリすることができます。The Graphは、The Graphのメインネットのインデクサーキュレーターデリゲーターとしてどなたでも歓迎しています。Discordで技術的なディスカッションをしたり、Telegramチャットに参加したり各コンテンツをフォローして、The Graphのコミュニティに参加してください!The Graphのエコシステムには、お互いをサポートし合う開発者のコミュニティが広がっています。

The Graph FoundationはThe Graph Networkの監督機関です。また、The Graph Foundationは技術評議会によって監督されています。Edge & Node, StreamingFast, Semiotic Labs, The Guild, Messari, GraphOpsは、The Graphエコシステム内の7つのコア組織として活動しています。

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グラフネットワークとのチェーン統合: マルチチェーン拡張プロセス


グラフネットワークとのチェーン統合: マルチチェーン拡張プロセス

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チェーン統合プロセス(CIP): マルチチェーンの拡大の新機軸

過去に発表されたMIPプログラムによって、グラフネットワークの拡張はコミュニティによって直接形作られるようになりました。将来、ネットワーク上で有効化されるすべてのチェーンは、誰でも新チェーンを提案して、テストして、サポートを始められるコミュニティベースのプロセスが誕生しています。

チェーン統合プロセス(CIP)では、コミュニティは単にネットワークに貢献するだけでなく、積極的にその未来を形作ることができるようになります。単なる開発ではなく、コミュニティがリードし、パイオニアとなって、ネットワークの進化を推進するための取り組みです。非中央集権の真の精神に基づいて、グラフネットワーク上のすべての将来的なチェーンのサポートは、web3の理念を体現するものとなるのです。

以下は、チェーン統合プロセスの各ステップの概要です:

  1. 統合提案書の提出The Graph Forumにスレッドを作成して、統合プロセスを開始します。これは、提案されたチェーンがグラフネットワークでうまく機能するかどうかを判断するための重要な第一歩です。また、そのチェーンがGraph Nodeと互換性があることも必要です。もしチェーンがEVM JSON-RPCインターフェイスを公開していない場合、ブロックチェーンデータを効率的に抽出・インジェストするために新しいFirehoseを実装する必要があります。Graph Nodeとの統合の構築方法の詳細は、The Graph Docsを参照してください。ホストされたサービスがすでにサポートしているチェーンについては、ほとんどの下準備が完了しています。財団とコア開発者は、各チェーンの提案を最終的なステップに導いていくことになります。
  2. 統合のテストと検証:提案書が提出されたら、品質プロトコルの統合に取り組んで、包括的なテストを開始します。対象となるチェーンのチームは、Subgraph Studioやその他のツールを統合するために、コア開発者と密接に協力していくことになります。この統合は、開発者がテストのために無料のレート制限サンドボックス環境を使用できることを保証して、本番で使用するためのネットワークへのサブグラフのアップグレードを容易にするための鍵となります。さらに、IndexerDAOなどのコミュニティメンバーは、The Graphのテストネット上で統合の信頼性とパフォーマンスをテストして、他のインデクサーがグラフネットワーク上で新しいチェーンのインデックスを作成する準備をします。コミュニティとThe Graph Councilが設定した基準を満たすことが、次のステージに進むための鍵となります。さらに、コミュニティのフィードバックと検証は、コア開発者が統合の優先順位を決めるために必要となります。
  3. メインネット統合の申請:テストネットでの検証が成功したら、次の段階では、feature-matrix-support.mdを新しいデータソースの詳細で更新します。テストからの洞察に基づいて、GIP (Governance Improvement Proposal)を作成し、対象チェーンをインデックスするサブグラフに報酬をインデックスするための公式プロトコルのサポートを求めます。必要に応じて、財団はこのプロセスをサポートします。チェーンの統合は、コミュニティからのフィードバックとユーザーからの要望に基づいて優先順位付けされることが期待されます。

提案の準備はできていますか?あなたのお気に入りのチェーンがグラフネットワークにインデックスされるために、こちらのリソースをご覧ください。

インデクサーとMIPの成功

この新たなコミュニティ主導のプロセスは、MIPsプログラムが作り上げた基礎によって可能になっています。2022年8月に開始されたMIPsは、ホスティングサービスから分散型ネットワークへのサブグラフのアップグレードを促進させる役割を持っていました。このプログラムはまた、新世代のインデクサーのネットワークへの参加を促す意味合いもありました。そして最も重要なことは、MIPsはネットワークに新しいチェーンを追加するために使用できるフレームワークを完成させたということです。

プログラム期間中、MIPsの参加者は6つのチェーンのサポートをネットワークに追加することに成功しました: Arbitrum One、Avalanche、Celo、Fantom、Gnosis Chain、Polygonです。MIPsの前に、The Graphはすでにイーサリアムのメインネットをサポートしていました。このプログラムの成功によって、グラフネットワークで公式にサポートされるチェーンは7つに増えて、グローバルに分散された独立したインデクサーのコミュニティがクエリに対応しています。

MIPsプログラムは、The Graphとweb3の未来の形成にコミットする貢献者を集結させる大きな取り組みとなりました。 参加者の献身と努力は、成功した結果とグラフネットワークの拡大につながりました。プログラムの参加者は、重要なミッションに貢献しただけでなく、インデクサーの経験を強化して、機能を拡張することを目的とした教育ワークショップに貢献参加しました。プログラム期間中、参加者はOptimism StackとSubstreams-powered subgraphsの評価とテストを行って、プログラム終了直後のインデクサー報酬の審議会承認にも貢献しています。また、Firehose、Postgresのスケーリング、L2 インデクサーのオペレーション、コストモデリング、AutoAgoraなど、数多くのワークショップにも参加しました。

Web3の新標準規格

CIPの導入によって、The Graphのエコシステムは分散化とコミュニティのエンパワーメントへのコミットメントを強化されます。The Graphのガバナンス・プロセスは、統合プロセス全体を通して透明性、公平性、包括性を保証する指針となるフレームワークです。コミュニティによって追加されたチェーンに対してインデックス報酬を有効にできるようになった今、The Graphはこの重要なインセンティブを利用して、分散型ネットワークのマルチチェーンの未来を加速させることができます。

成長のためのツールをコミュニティに委ねることで、The Graphはネットワークの成長と進化の方法を変えようとしています。未来のインターネットは、恣意的な権威に支配されるのではなく、その発展を後押しする人々によって支配され、導かれるべきだと私たちは考えています。The Graphコミュニティは、模範となることを目指しています。

The Graphは単なる分散型プロトコルではありません。参加者一人ひとりが有意義な影響を与え、分散型ネットワークだけでなく社会の未来を形作ることができる、貢献者とともに進化するコミュニティなのです。The Graphは、オープンでパーミッションのない、コミュニティ主導のエコシステムのパイオニアであり、真の分散型web3への進歩をもたらします。

The Graphネットワークの未来を形作るために提案を開始して、Web3革命の一翼を担ってください!


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The Graphはweb3のインデックスとクエリのレイヤーであり、開発者はサブグラフと呼ばれるオープンAPIを構築・公開して、GraphQLを使ってクエリを実行できます。The Graphは現在、Ethereum、NEAR、Arbitrum、Optimism、ZkSync、Polygon、Avalanche、Celo、Fantom、Moonbeam、IPFS、Cosmos Hub、PoAを含む40以上のネットワークからのインデックスデータをサポートしており、さらに多くのネットワークが公開されていく予定です。現在までに、88,900以上のサブグラフホスティングサービスにデプロイされ、何万人もの開発者が、Uniswap、Synthetix、KnownOrigin、Art Blocks、Gnosis、Balancer、Livepeer、DAOstack、Audius、DecentralandなどのアプリケーションにThe Graphを使用しています。

グラフネットワークの開発者向けセルフサービスは2021年7月に開始され、それ以来、800以上のサブグラフがネットワークにアップグレードされています。現在までに200以上のインデクサーがサブグラフのクエリーを提供しており、11,300以上のデリゲーター、2,500以上のキュレーターが存在し、現在まで560万以上のGRTがシグナリングに活用されています。

アプリケーションやWeb3アプリケーションを構築している開発者であれば、ブロックチェーンデータのインデックス作成やクエリにサブグラフを使用することができます。グラフを使うことで、アプリケーションに効率的かつ高パフォーマンスでデータをUIに表示でき、他の開発者もあなたのサブグラフを使うことが可能です!Subgraph Studioを使ってサブグラフをネットワークにデプロイしたり、Graph Explorerの既存のサブグラフをクエリすることができます。The Graphは、The Graphのメインネットのインデクサーキュレーターデリゲーターとしてどなたでも歓迎しています。Discordで技術的なディスカッションをしたり、Telegramチャットに参加したり各コンテンツをフォローして、The Graphのコミュニティに参加してください!The Graphのエコシステムには、お互いをサポートし合う開発者のコミュニティが広がっています。

The Graph FoundationはThe Graph Networkの監督機関です。また、The Graph Foundationは技術評議会によって監督されています。Edge & Node, StreamingFast, Semiotic Labs, The Guild, Messari, GraphOpsは、The Graphエコシステム内の7つのコア組織として活動しています。

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Dappsを強化するThe Graphの仕組み


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The Graphはこの5年間で大きく成長し、進化してきました。The Graphに貢献するコア開発チームの一つ「StreamingFast」は、未来のインターネットのために、そして、より分散化された効率的なデータインデックスとクエリのエコシステムを促進するために複数のチームと協力して取り組んでいます。

最近、最新ロードマップ『New Era』が発表され、The Graphは新たなフェーズに入ろうとしています。私たちは、The Graphのエコシステムを強化する多くの新機能や新テクノロジーの開発に取り組む中で、今こそそれらがNew Eraにおいてどのように進化するのかを紹介する絶好の機会だと考えました。

各テクノロジーを個別に定義するだけでなく、これらのテクノロジーを組み合わせることでThe Graphの将来においてどのように花開くのかについても紹介していきます。

サブグラフ

定義:ブロックチェーンからデータを抽出し、処理し、GraphQLで簡単に照会できるように保存するオープンAPI

サブグラフはThe Graphが導入したオリジナルのデータサービスで、以来、ブロックチェーンデータのインデックスを作成する際の業界標準となっています。2018年のサービス開始以来、The Graphは40以上のチェーンで85,000以上のサブグラフをサポートしてきました。

サブグラフはカスタムAPIであり、誰でも作成することができ、クエリすることもできます。開発者がインデックス化したいデータスキーマを定義して、そのデータを簡単にクエリ可能にするものです。サブグラフは、GraphQLスキーマ、データソース、およびメタデータを参照するサブグラフマニフェストとともに記述されます。

簡単に言えば、サブグラフはブロックチェーンデータに特化した図書館員と考えることができます。図書館員が本を整理してカタログ化し、人々が探しているものを簡単かつ迅速に見つけられるようにするのと同じように、サブグラフはブロックチェーン・データを構造化されたフォーマットに整理します。

これはカスタムメイドのツールであり、ブロックチェーンデータの特定の部分を見つけやすく、使いやすくしたい人なら誰でも作ることができます。開発者がサブグラフを書く時には本質的に、簡単にアクセスできるようにしたいデータ、それがどのように配置されるべきか、そしてそれがどこから来たのかを指定する独自の「カタログ」を作成することになり、他の人がこの情報を検索して、簡単かつ効果的に利用することできます。

サブグラフは、主にWeb3の開発者が、ブロックチェーンデータを分散型アプリケーション(dapp)のフロントエンドに迅速に提供するために使用されます。サブグラフを使うことで、開発者はDeFiトランザクション、NFTの実績、流動性プール情報などのブロックチェーンデータをチャートやグラフで表示することができます。サブグラフはまた、検索バーの実装、チャートのフィルター機能、ページネーション、タグ付けなど、リッチな機能をDappsに構築することを可能にします。

サブグラフはグラフネットワークに掲載されて、任意のインデクサーからパーミッションレスで提供されます。また、開発者が自分のローカルインスタンスグラフノードを実行している場合は、ローカルにデプロイすることもできます。

ネットワークにデプロイされたサブグラフは、これを使って誰でもクエリすることが可能です。

ファイアホース

定義:ファイアホースは、対応するブロックチェーンノードからデータを抽出し、フラットファイルに保存するためのツールです。

StreamingFastによって開発されたファイアホースは、ファイルベースかつストリーミングファーストのアプローチによって、ブロックチェーンデータのインデックス作成にこれまで実現できなかった機能と速度を提供します。

どのように機能するのかも見てみましょう。ファイアホースに対応したインスツルメンテッド・ブロックチェーン・ノードからリッチ・データが抽出され、シンプルなフラットファイルに保存されます。ファイアホースは主にGoプログラミング言語で書かれており、並列コンピューティングを最大限に活用しています。ファイアホースはまた、ブロックチェーンのデータを消費し、処理し、消費者にストリーミングします。ファイアホースは、一貫性のないJSON-RPCシステムのもろさや応答時間の遅さを置き換えるために設計された経緯があります。

サブグラフを説明するために使った図書館員の例えに戻りましょう。この場合、ファイアホースは、専門の図書館員であるサブグラフが整理する必要のある「本」(データ)のための画期的な配信システムだと考えることができます。サブグラフは、ブロックチェーンのデータをカタログ化し、簡単にアクセスできるようにする司書だと考えてみましょう。この例えでは、ファイアホースは図書館の高度な図書配送システムとなります。ハイテクを駆使したベルトコンベアー・システムが、信じられないほどのスピードで図書館員のデスクまで本を直接運んでくるのを想像してください。Firehoseがブロックチェーン・データで行うのは、効率的にデータを抽出してサブグラフに配信することで、本を図書館員に迅速かつ確実に届けるのと同じことなのです。これによって、図書館員(サブグラフ)は、より速く、より正確に情報を目録化して、それを必要とする誰もがすぐに利用できるようになる仕組みです。

Web3に話を戻し、ファイアホースが対応するために設計された主要な技術的ポイントをおさらいしてみましょう:

  • ブロックチェーンデータを処理するための、ファイルベースかつストリーミングファーストのアプローチを提供
  • ファイアホースに対応し、インスツルメンテッドなブロックチェーン・クライアント・ソフトウェアを実行するノードのコンシューマーにブロックチェーン・データを消費、処理、ストリーミング
  • バイナリ・データ・ストリームの形でリアルタイムのブロックチェーン・データを低レイテンシーで処理
  • ファイアホースカーソルは、データベースとブロックチェーン自体から発せられるイベントのストリーム内の特定の位置を指す。このカーソルには、フォークされたインスタンスや正規のインスタンスを再構築するために必要な情報が含まれており、ダウンタイムが発生しても極めて簡単に復旧可能

New Eraでは、ファイアホースはWorld of Data Servicesのいくつかのマイルストーンで取り上げられ、より高速でモジュール化されたデータフローを保証する新しいデータサービスとして重要な役割を果たしています。さらに、Verifiable Firehoseの導入は、過去のイーサリアムデータにアクセスするための革新的なソリューションを提示し、EIP-4444によってもたらされた課題に対処する可能性があります。

サブストリーム

定義:大規模なストリーミングデータを効率的に変換するために設計されたデータ処理ツール。あらゆるタスクに容易に対応でき(コンポーザブル)、複数のデータ処理を同時に処理できる(パラレライザブル)。サブストリームは、基本的なファイル形式のデータをより使いやすい形式に素早く変換することに特化している。

同じくStreamingFastによって作成されたサブストリームを使うことで、開発者はデータを合成するための素朴なモジュールを記述できます。サブストリームは、ストリーミングファースト方式による並列化によって、非常に高性能なインデックス作成を提供します。サブストリームは、ユーザが継続的にデータを要求するのを待つのではなく、データが利用可能になり次第プッシュする仕組みです。

サブストリームのモジュールは、ブロックオブジェクトやスマートコントラクトからブロックチェーンのデータをソート、ふるい分け、一時保存、変換して、データベースやサブグラフなどのデータシンクで使用します。これらのモジュールはコンポーザブルで、データセット全体を他のサブストリーム内で再利用可能な小さなデータストリームに分解することで、開発者は他の人の作品の上に構築することができます。

サブストリームパッケージの公開レジストリはsubstreams.devにあり、開発者は他のコミュニティ開発者が作成したサブストリームにアクセスすることが可能です。サブストリームを修正したり、自分のサブストリームのインプットとして利用したり、独自のサブストリームを追加したりすることもできます。

もう一度、図書館員の例えに戻ると、サブグラフはデータを整理する専門の図書館員で、ファイアホースは本を高速で運んでくる高度な配送システムであることがわかったと思います。このアシスタントたちは、図書館員のデスクに本が届く前に、本を事前に分類し、分類し、要約までしてくれます。彼らがベルトコンベアの横で熱心に働いて、関連する本を選び出して、テーマ別の書架に並べて、重要なページにしおりまでつけているのを想像してみてください。つまり、本(ブロックチェーンデータ)が図書館員(サブグラフ)に届く頃には、単に早く届けられるだけでなく、あらかじめ整理され、目録を作りやすくなっているということになります。サブストリームは図書館の効率を高め、かつて数ヶ月かかっていた作業を数時間にすることができるのです。

New Eraでは、サブストリームによる新ツールは、開発者に力を与え、開発者体験を向上させると同時に、新しいデータサービスとしてネットワークに統合されます。

サブグラフ、Firehose、サブストリームのパワーの融合

サブグラフ、ファイアホース、サブストリームについて紹介したところで、大量のデータを処理する例で、それぞれが必要とされるユースケースと、それらが互いにサポートし合うユースケースを説明してみましょう。

サブグラフは開発者にとって強力なツールで、サーバレスアーキテクチャへの容易なアクセスと、堅牢なツールやドキュメントを提供します。サブグラフは、既にDappsに不可欠なものとなっており、開発者がブロックチェーンのデータに素早くアクセスしてクエリする便利な方法を提供しています。サブグラフは標準的なデータロードの管理に優れていて、ブロックチェーンのデータにアクセスするためのデフォルトの業界標準となっています。

さらに、大規模なデータ処理を処理するために、ファイアホースを組み込むことで、サブグラフのパフォーマンスと効率を大幅に向上できます。ファイアホースは大量のデータを迅速かつ効率的に処理することに長けていて、ブロックチェーン上のすべてのトランザクションをフラットファイルと呼ばれる、より小さく管理しやすいコンポーネントに分解する機能を備えています。このファイルは、データの迅速なトラバーサルと検索を可能にして、大規模なデータ要求の処理に関連するニーズと要求に応えます。

また、開発者は個別にデータを自分のサーバーにポーリングおよび計算して、ニーズに合うように変換する必要が生じまるため、世界中に重複したデータが大量に流れることになります。サブストリームは、この課題に対するエレガントな解決策を提供します。サブストリームは、過去のデータを並列処理できる事前計算されたデータのリクエストを可能にして、ストリーミングされるライブデータにシームレスに追従します。すべての生データとキャッシュされた事前計算データをサブストリームクラスタ内でライブ処理することで、開発者エコシステムは共有データインテリジェンスレイヤーの恩恵を受けることができるのです。

サブストリームとサブグラフの違い

サブグラフとサブストリームはよく似た名前なので、違いがよくわからないという人もいるかもしれません。このセクションでは、その違いをより明確にしていきましょう。

サブストリームとサブグラフの違いを理解する最も良い方法は、それぞれのユースケースを理解することです:

サブグラフは、スマートコントラクトのイベントのインデックスを作成して、GraphQL APIでそのデータを使用して構築を開始するために、非常に簡単かつ迅速に扱えるため、ブロックチェーンのデータ検索ニーズの大部分に対応しています。

サブストリームは、さまざまなユースケース、特に線形処理ではなく並列化されたデータ処理を必要とする分析やビッグデータに関するユースケースに対応して作成されています。サブストリームが作成されたポイントは以下の通りです:

  • ブロックチェーンデータの消費と変換にストリーミングファーストのアプローチを提供
  • ブロックチェーンデータを消費・変換するための、高度に並列化可能かつシンプルなモデル
  • コミュニティの他の開発者が提供するビルディングブロックに依存できるコンポーザブルなシステム
  • 豊富なブロックモデルを提供

どちらもブロックチェーン・データの変換と処理に関して似たようなアイデアを共有しており、The Graphエコシステムの一部ですが、それぞれは互いに無関係な独立したテクノロジーと見なすことができます。サブグラフのコードをサブストリームのエンジンで実行することはできないし、その逆も同様です。

簡単に説明するために、サブグラフとサブストリームの主な違いを以下に示していきます:

  • サブストリームはRustで、サブグラフはAssemblyScriptで記述される。
  • サブストリームはgRPCによるステートレスリクエストで、サブグラフは永続的なデプロイメントである。
  • サブストリームはブロックチェーン固有のフルブロックを提供する。サブグラフでは、コードを呼び出すトリガーを定義する必要がある。
  • サブストリームはgRPC接続を通じて消費され、実際の出力メッセージを制御する。サブグラフはGraphQLクエリを介して消費される。
  • サブストリームは長期的なストレージやデータベースを持たない(一時的なストレージを持つ)。サブグラフはPostgresデータベースに永続的にデータを保存する。
  • サブストリームは、フォークを意識したモデルでリアルタイムに消費できる。Subgraphは、GraphQLとポーリングによってのみ利用できる。
  • サブストリームはProtobufモデルに依存する。サブグラフはGraphQLスキーマに依存する。

サブグラフとサブストリームの使い分け

サブグラフとサブストリームのどちらを活用するかを迷ったとき、判断の助けとなる便利なヒントがいくつかあります。

サブグラフは、データベースのセットアップ、操作、管理の手間とコストを効果的に削減します。すぐに使えるGraphQLクエリー・レイヤーを備えており、開発者のワークフローを効率化します。つまり、開発開始後すぐにデータの利用を開始することができます。

サブストリームはデータ取り込みの並列化を可能にして、他の開発者が作成したコンポーザブル・モジュールのパワーを活用します。つまり、データベースの種類や保存形式をカスタマイズできるようになり、出力形式や消費するデータをより詳細に制御できるようになります。

サブグラフとサブストリームはそれぞれ、異なるユースケースに合わせた明確な利点を提供します。どちらかを選択する場合、開発者はプロジェクト固有のニーズを考慮することが重要です。サブストリームはデータストレージとライブストリーミング機能に柔軟性があり、複雑な分析やリアルタイムのデータ要件に理想的である一方で、サブグラフは初期設定とデータ管理プロセスを簡素化するため、使いやすいGraphQLベースのインターフェースを求める開発者にとって最適な選択肢となります。

サブストリーム、ファイアホース、サブグラフのグラフ上での相互作用

サブグラフ、ファイアホース、サブストリームをそれぞれ個別に考えてみると、それぞれがデータアクセスと管理にどのような革命をもたらしたかがよくわかります。では、これらのテクノロジーを組み合わせることで、The Graphがどのように可能性のフロンティアを押し広げて、ブロックチェーンデータの世界で新たなスタンダードを確立できるのかを見てみましょう。

ファイアホースはサブグラフをフィードする
インデックサーは、GraphQLエンドポイントを介してクエリ可能なデータストアを決定論的に更新するためにブロックチェーンをソースとするGraph Nodeソフトウェアを実行しなければなりません。サブグラフとは、開発者がブロックチェーンから同期されたデータを変換するためのスキーママッピングを参照する方法です。元々、インデクサーはRPCかArchive Nodeのどちらかを介してGraph Nodeにフィードしていました。その後、ファイアホースが Graph Node の代替データソースとして追加され、インデクサーはこの非常にパフォーマンスの高いファイルベースのデータストアを利用できるようになりました。

ファイアホースのサブストリームへのフィード
サブストリームは、ブロックチェーンデータの低コストなキャッシュとアーカイブ、高スループット処理、カーソルベースの再編成処理など、ファイアホースのすべての利点を提供します。基本的なブロックチェーンプロトコルのプラットフォームに依存せず、ファイアホースを使用してノードから抽出されたデータのみで動作します。

サブストリームを利用したサブグラフ
サブストリームは、サブグラフに新しいデータソースを導入して、サブストリームのインデックス作成速度と追加データをサブグラフ開発者に提供します。このデータ ソースは、インデックス付けされたネットワーク、相対ファイルの場所としての サブストリームパッケージ (spkg)、およびサブグラフと互換性のあるエンティティの変更を生成するサブストリームパッケージ内のモジュールを指定する必要があります。

サブストリームを使用したサブグラフを構築する開発者は、サブグラフの同期時間を 100 倍以上短縮して、全体的なパフォーマンスも向上させることで、新しく新鮮なデータ俊敏性を実現できます。インデクサーにとっては、ファイアホースの実行とサブストリームの提供によって、水平スケーリングと効率性の向上、処理時間の短縮、待機時間の短縮が実現することによって、時間とリソースの節約につながります。

サブストリームを利用したサブグラフの利点は、実世界のアプリケーションですでに実証されています。この利点の最も顕著な例の1つは、同期時間の劇的な改善です。Uniswap-v3のサブグラフは、従来同期に2ヶ月かかっていましたが、サブストリームのサブグラフでは、同じプロセスはわずか20時間で完了します。これは72倍という驚異的なスピードの向上で、同期にかかる時間は1,440時間以上からわずか20時間に短縮されました。このような効率化は、開発プロセスだけでなく、グラフネットワーク上でのユーザーのデータ操作方法にも革命をもたらす可能性があります。

まとめ

今回の記事は、サブグラフ、ファイヤーホース、サブストリームについて効果的なものとなったのではないでしょうか?The Graph New Eraを迎えるにあたって、各テクノロジーを理解して、それらがどのように相互作用するのかを理解して、今後の拡張と進化に備えることが重要です。

サブグラフ、ファイアホース、サブストリームに関しては、それぞれがブロックチェーン・データへのアクセスと管理を最適化する上で極めて重要な役割を果たしています。サブグラフの基礎的なインパクトから、ファイアホースやサブストリームの革新的な機能まで、各テクノロジーはこの組み合わせがいかに分散型インターネットをサポートするのかを示しています。

改めて技術がどのように相互接続されているかを明確に理解するために、覚えておくべき重要な要素を要約します:

  • サブグラフは、インデックス化されたブロックチェーンデータを利用するためのオープンAPIを作成・整理する際の業界標準である。
  • サブグラフは、データベースやインデックス作成インフラを構築、運用、管理する手間やコストを効果的に排除する。
  • ファイアホース対応ノードは、各トランザクションからすべてのデータを抽出し、フラットファイルに格納することで、ブロックチェーンのデータ検索を高速化する。フラットファイルは、その中のデータで上で実行されるデータ索引付けジョブを容易に並列化する機能を導入する。
  • サブストリームは各データストリームをより小さなコンポーザブル・モジュールに分解し、簡単に再利用したり相互にパイプ接続する。
  • サブストリームを使用することで、開発者はデータを任意のストレージに永続化したり、別のデータパイプラインに直接送信することができる。
  • サブストリームはファイアホースで作成されたフラットファイルを使用して、変換されデータシンクに格納されるすべてのデータをパイプで取り込む。
  • サブストリームを利用したサブグラフでは、サブグラフ作成者によって定義された GraphQL API エンドポイントを介して、インデックス化されたデータを簡単にクエリできる。

次にすべきことは?

ここまでで、サブグラフ、ファイヤーホース、サブストリームの違いについて理解できたのではないかと思います。

まずは誰でもサブグラフの作成と公開グラフネットワークへのクエリの送信、サブグラフのレジストリの閲覧など、様々なことを試せます。ファイヤーホースノードを動かしてみたい方は、現在サポートされているプロトコルをご覧ください。また、どのサブストリームパッケージが使用可能かを確認したり、サブストリームを使用したサブグラフのフードを見たりすることができます。


The Graphについて

The Graphはweb3のインデックスとクエリのレイヤーであり、開発者はサブグラフと呼ばれるオープンAPIを構築・公開して、GraphQLを使ってクエリを実行できます。The Graphは現在、Ethereum、NEAR、Arbitrum、Optimism、ZkSync、Polygon、Avalanche、Celo、Fantom、Moonbeam、IPFS、Cosmos Hub、PoAを含む40以上のネットワークからのインデックスデータをサポートしており、さらに多くのネットワークが公開されていく予定です。現在までに、88,900以上のサブグラフホスティングサービスにデプロイされ、何万人もの開発者が、Uniswap、Synthetix、KnownOrigin、Art Blocks、Gnosis、Balancer、Livepeer、DAOstack、Audius、DecentralandなどのアプリケーションにThe Graphを使用しています。

グラフネットワークの開発者向けセルフサービスは2021年7月に開始され、それ以来、800以上のサブグラフがネットワークにアップグレードされています。現在までに200以上のインデクサーがサブグラフのクエリーを提供しており、11,300以上のデリゲーター、2,500以上のキュレーターが存在し、現在まで560万以上のGRTがシグナリングに活用されています。

アプリケーションやWeb3アプリケーションを構築している開発者であれば、ブロックチェーンデータのインデックス作成やクエリにサブグラフを使用することができます。グラフを使うことで、アプリケーションに効率的かつ高パフォーマンスでデータをUIに表示でき、他の開発者もあなたのサブグラフを使うことが可能です!Subgraph Studioを使ってサブグラフをネットワークにデプロイしたり、Graph Explorerの既存のサブグラフをクエリすることができます。The Graphは、The Graphのメインネットのインデクサーキュレーターデリゲーターとしてどなたでも歓迎しています。Discordで技術的なディスカッションをしたり、Telegramチャットに参加したり各コンテンツをフォローして、The Graphのコミュニティに参加してください!The Graphのエコシステムには、お互いをサポートし合う開発者のコミュニティが広がっています。

The Graph FoundationはThe Graph Networkの監督機関です。また、The Graph Foundationは技術評議会によって監督されています。Edge & Node, StreamingFast, Semiotic Labs, The Guild, Messari, GraphOpsは、The Graphエコシステム内の7つのコア組織として活動しています。

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