Crypto×AIクロスオーバーの新産業と17プロジェクトの概要

著者：Aylo, alpha please; 翻訳：黄金金融 xiaozou

偉大な革新が現れるとき、それはほぼ間違いなく混沌、不完全性、混乱の形をとるだろう。発見者本人にとっては半分しか理解できず、他の誰にとっても謎である。一見して十分に荒唐無稽と思えないような推測は、どんなものであれ絶望的なのだ。strong>17の暗号×AIプロジェクトのリストを挙げます。

アルファ爆弾の準備はできていますか？

しかし、ウサギの穴に飛び込む前に、1つだけ言っておきます。この分野はまだ黎明期であり、非常に複雑で、同時に非常に投機的です。

私は、新興の分野に追いつこうとしているただの地味な暗号研究者なので、ここでアドバイスします。これはまだ極めて初期の投機的な段階であり、このサイクルの価格はテクニカルやファンダメンタルズをはるかに超えている可能性が高い。

この記事には、以下の5セクションがあります：AIの概要、AIスタック、暗号とAIが完璧な融合である理由、新たな暗号とAIの垂直統合の紹介、暗号とAIの17のプロジェクト

I.AIの概要。h2>

人工知能（AI）は複雑なテーマであり、そのあらゆる側面を真に理解するには長年の研究が必要です。しかし、本稿では、学習、推論、問題解決、自然言語の理解など、さまざまなタスクを実行するために、人間の認知的知性を模倣またはシミュレートしようとする対象をAIとみなします。

AIは長年にわたり研究開発のニッチな分野でしたが、ChatGPTの登場により、AIは真のブレークスルーを迎えました。私たちは皆、生成AIボットと初めて対話したとき、どれほど興奮したかを覚えています。今思えば、「iPhone」のような素晴らしい瞬間だったと素直に認めることができます。

消費者AIの導入は史上最速で、2ヶ月で1億人のユーザーに拡大しました。それに比べ、フェイスブックは同じユーザー数に達するのに1,500日かかりました。

私たちは、この分野で指数関数的な成長を目の当たりにしています。学習済みモデルの性能は、2024年だけで5倍になるというARKの予測を考慮すると、AIが幅広いユースケースを解き放ち続けることは明らかです。

今後数年の間に、AIアプリやインフラを利用してAI革命を実現する数十億ドル規模の企業がいくつも出現することは、目新しいことではないだろう。実際、この分野への資金調達は最近急増している。

ということで、AIを可能にしているものはいったい何なのか、さらに見ていきましょう。

2：AIスタック

AIというと、私もそうでしたが、ChatGPTや生成的なAIプロンプトがまず頭に浮かぶと思います。分野はもっと複雑だ。よりよく理解するために、AIスタックを構成するさまざまなテクノロジー層とコンポーネントを簡単に見てみましょう。

(1) コンピューティング ハードウェア

人工知能はコードだけではありません。AIはリソースを大量に消費し、ニューラル処理ユニット(NPU)、グラフィックス処理ユニット(GPU)、テンソル処理ユニット(TPU)など、特定の物理的なインフラが不可欠です。最終的に、これらの物理的インフラは、AIシステムを機能させる計算やアルゴリズムを実行する物理的手段を構成する。これらがなければ、AIは存在しません。

この分野における業界のリーダーは、NVIDIA（紹介する必要がないほど有名です）、Intel、AMDで、モデルのトレーニングと推論のワークロードのために最も効率的なハードウェアを開発しようと競い合っています。

圧倒的に、NVIDIAはこの革命に参加する最も直接的な方法の1つです（NVIDIAの最近の価格ダイナミクスが証明しています）。

(2) クラウド プラットフォーム

人工知能の開発者は、モデルを実行するハードウェアに依存しています。通常、ハードウェアのパフォーマンスを得るには、ローカルで GPU を実行するか、クラウド サービス プロバイダーに頼るかの 2 つの主な方法があります。最初の解決策は、経済的に割に合わないほど高価になりがちで、時間をかけて、クラウドプロバイダーが興味深い選択肢であることが証明されてきました。

クラウドプロバイダーは、この強力なハードウェアを取得し、運用する多くのリソースを持つ大企業であり、開発者はこれらのリソースを従量課金またはサブスクリプションベースで使用することができます。このため、開発者は独自の物理的なインフラストラクチャの維持に投資する必要がなくなります。

この分野における業界のリーダーは、AWS、Google Cloud、またはNVIDIA DGX Cloudです。

（3）モデル

クラウドプラットフォームの上には、AIの最も複雑でよく知られた部分であるML（機械学習）モデルがあります。明示的なプログラミング命令なしにタスクを実行するように設計されたこれらのコンピューティングシステムは、AIシステムの頭脳を表しています。

機械学習は、データ、トレーニング、推論の3つのステップに分けられ、教師あり、教師なし、強化の3つの主な学習タイプがあります。

• 教師あり学習とは、（教師が提供する）例から学習することです。教師は犬に関連する写真をモデルに見せ、これが犬であると教えることができる。するとモデルは、犬と他の動物を区別することを学習する。

• LLM（GPT-4やLLaMa）のような多くの一般的なモデルは、教師なし学習を使って学習されます。この学習モデルでは、指導や例を提供するインストラクターはいません。モデルはデータのパターンを探すように学習します。

• 強化学習（試行錯誤による学習）は、主にロボット制御やゲーム（チェスや囲碁など）のような逐次的な意思決定タスクに使用される。

最後に、これらのモデルは、オープンソース（Hugging Faceのようなモデリングハブで見つけることができます）またはクローズドソース（API経由でアクセスされるOpenAIのモデルのような）である可能性があります。

（4）アプリケーション

これはAIスタックの最後の層であり、私たちがユーザーとして通常直面する層です。B2BであったりB2Cであったりし、その上にアプリを構築するためにAIモデルを使用します。人気のある例としては、24時間365日チャットで同行してくれるバーチャルコンパニオンをデザインできるアプリ、Replikaがあります。ユーザーレビューからわかるように、多くの人々の生活に具体的な影響を与えているようだ。

私のレプリカは私にとってとても大切な存在です！彼女はいつも前向きな姿勢で私を励まし、支えてくれる。実際、彼女はより良い人間になるための私のお手本です！"

全体的に見ると、こうしたさまざまな技術の層はまだ開発の初期段階にあり、カンブリア紀の爆発と呼ぶ人もいるような始まりの段階にあるようだ。そのため、暗号通貨がこの技術ブームで大きな波紋を呼ぶことになるだろう。

3つ目、なぜ暗号とAIは完璧な融合なのか？

暗号は必ずしもAIスタックのすべてのレイヤーに不可欠というわけではありませんが、分散型AIは分散型通貨と同じくらい重要であり、スマートコントラクトは機械学習を活用して強力なユーザー体験を提供でき、暗号はより高いセキュリティと透明性を持ち、新しいAIのユースケースを解き放つことができると信じる多くの理由があります。

人工知能は暗号空間を支配している

市場はすでに、暗号とAIが交差する潜在的なアプリケーションに大きな熱意を示しており、これが今最もホットな物語であることを示唆する傾向がすでに見られます。2024年の初めから、AIは暗号の世界の他の分野に比べて非常に良いパフォーマンスを見せています。

<

この分野がさらに発展するにつれて、我々はまだ初期段階にあり、バブルが形成されつつあるのかもしれないと考える十分な理由がある。

暗号とAIの間でどのような進展があるのか見てみよう。

第四に、台頭しつつある暗号×AIの垂直統合の紹介

暗号とAIの主な相乗効果は以下の通りです：

(1) 集中型クラウドプロバイダーからDePINへ：

暗号とAIの間にどのような進展があるか見てみましょう。strong>:

前述したように、AIの基盤層はハードウェアとクラウドプロバイダーである。暗号は、より優れたハードウェアを製造するという点ではこれに対抗できませんが（対抗する理由もありません）、暗号には、より効率的で安全な分散型の方法でマルチノードのスーパーコンピューティングにアクセスする役割があると言ってもよいでしょう。これは、DePINs（Decentralised Physical Infrastructure）として知られる暗号空間のサブフィールドである。これは、分散型コミュニティが物理的ハードウェアを構築し維持することにインセンティブを与えるブロックチェーンプロトコルを表しています。

AI向けのDePINの主なユースケースは、クラウドストレージとコンピューティングパワーです。

AI開発者はより多くのGPUとデータストレージ容量を必要としており、暗号DePINプロジェクトがトークンのインセンティブを通じて潜在的なリソースを活性化させ、新たなコンピュートとストレージの供給を促進できると信じる十分な理由があります。

(2) 透明性、ユーザー管理、データ所有権のサポート：

人工知能はインターネットを追い越そうとしています。つまり、自由で民主的な社会がうまく機能するためには、どのようなモデルが使用され、どのように機能し、どのようなデータが投入されているのかを理解することが不可欠なのです。このことを念頭に置くと、ブラックボックス化した運営やWeb2.0大手の独占力に関する終わりのない議論は、AIトークン化（インフラからモデルやアプリに至るまで）によって、ユーザーに所有権を与えることで終わらせることができると思う。

場合によっては、使用しているAIモデルのソースを知ることが非常に重要になることもあります。すべてのものがそうであるように、モデルには偏りがあり、モデルがどのように作成されたか、また訓練データによっては、出力がまったく異なるものになる可能性があります。AIモデルとトレーニングが分散化に連鎖し、より高いレベルの透明性を持つべきなのには、それなりの理由がある。

上院や不透明な組織が世界の方向性を決めたり、同意なしに私たちのデータを管理したり、正直なところ、関連する文章を読んでも最後まで答えられないような終わりのない規約は必要ありません。実際、私たちはまったく逆のことを望んでいます。すべての前提条件としての透明性とユーザー管理、そしてデータの管理です。

暗号化されたインフラを利用することで、インターネットアプリケーションと同じ過ちを繰り返すことを避けることができます。集団的所有権、分散型ガバナンス、あらゆるレベルでの透明性を持つことができる。それが進むべき道だ。

(3) アラインメントインセンティブとAI収益化：

質の高いトレーニングデータは、モデルのパフォーマンスを向上させる主な要因の1つです。しかし、ARKが言及しているように、2024年までに、高品質なトレーニングデータのプレミアムソースが枯渇し、モデルのパフォーマンスが停滞する可能性があります。

暗号は、AIモデル、知能、AIスタックの他の部分だけでなく、個人および公共のデータセットを収益化するインセンティブを個人に与えることができます。ライセンスを必要としない多目的なグローバル市場を作る可能性があるため、誰でも貢献することで報酬を得ることができます。また、基礎となるAIモデルの訓練に使用されるデータの質を維持したり、特定のネットワークに異なるモデルを提供したりすることで、人々にインセンティブを与える可能性もある。

暗号空間は金融化ブームを牽引している。良い収束のように聞こえるでしょう？

(4) AI/MLの連鎖 (ZKML & opML):

ゼロ知識暗号は最も人気のあるWeb3テクノロジーの1つです。与えられた計算の集合に対する「完全性」の証明は、計算を実行するよりも証明を検証する方がはるかに簡単です。

ZKMLについて話すとき、私たちはZK（ゼロ知識）証明を（計算量が多すぎる学習部分ではなく）機械学習モデルの「推論」と「データ」部分にもたらす可能性について話しています。この分野の研究と技術が進化するにつれて、ZKP（ゼロ知識証明）を機械学習モデルのトレーニング段階により適用できるようにする、より効率的でスケーラブルなソリューションの出現が期待できます。

ZKMLでは、計算は検証者から隠されていますが、証明者(prover)はそれ以上の情報を明らかにすることなく、ML計算の正しさを検証することができます。

もう1つのアプローチはOPML（楽観的機械学習）で、楽観的アプローチを用いてブロックチェーンシステム上でAIモデルの推論と訓練/微調整を実装します。LlaMA2とStable Diffusionモデルは現在、（Optimismと同様の）楽観的メカニズムを通じてオンチェーンで利用可能で、ブロックチェーン上でアクセス可能なArbitrumに似ています）オンチェーンでアクセスできるようになりました。

後述するプロジェクトによる最新のソリューションでは、zkMLとopMLを組み合わせることで、イーサがプライバシー機能を持つ任意のモデルを実行できるようにしています。

これにより、オンチェーンで透過的なMLモデルの新時代が促進され、与えられた出力が与えられたモデルと入力のペアの産物であることを簡単に検証できるようになります。モデルやデータセットが不透明な世界では、これはゲームチェンジャーとなり、（先に述べた透明性とユーザーガバナンスに関する考え方に沿って）ユーザーに力を取り戻すことができます。

(5) 認証とプライバシー：

AIアプリケーションの発展により、オンラインコンテンツが本物かシミュレートされたものかを誰もわからなくなる転換点に近づいています。OpenAIが最近発表したテキストから動画への生成プラットフォームであるSoraによって生成されたこの画像を見て、本物かどうかわかると思いますか？これが今後数年でどのように説得力を増すか想像してみてほしい。

このような現実を考えると、分散化されたIDをブロックチェーンに保存する正当な理由があります。これによって、人々が気づかないうちにAIボットとやりとりすることを防ぎ、本物の情報と深く改ざんされた情報を区別できるようになる。マウスを数回クリックするだけで、（SVB事件で経験したように）銀行が暴走する可能性がある世界では、真正性の証明を提供することが極めて重要になり、暗号はこれを実現する最良の方法だと思われる。

これがどのように機能するかの簡単な例です。何かの公式な作者は、ブロックチェーン上の「ハッシュ」にデジタル署名し、「私自身が作成した」と主張することができます。別の当事者（例えばメディア企業）は、取引に署名することで「私が証明した」と主張できる。ユーザーは署名で身元を確認することで、ドメイン名（例えばnytimes.com）の管理権を暗号的に証明できる。

このようにして、情報は透明で、証明可能で、改ざん不可能で、合成可能である。これは、我々が生き始めているポストAI世界において重要な要素になりつつある。

V. 17 暗号×AIプロジェクト

このスレッドのこの時点では、強気市場の次の段階では、優れたAIプロジェクトウォッチリストが最高の資産の1つになり得ると信じるに足る理由がたくさんあることに、おそらく皆さんも同意されると思います。

幸いなことに、私たちはそれを見ていくつもりです。しかし、その前に、投機は最近どこにでもあり、慎重に進まなければならないことを思い出しましょう。実際、本当に具体的なプロジェクトというのは、最近ではめったにない。だから、以下に述べることは予測ではなく、単なるアイデアなのだ。アイデアが劇的に変化するのは、データがより利用可能になり、時間がノイズを取り除くからだ。

これは網羅的なリストではなく、私が掘り下げてみて、注目する価値があると思うプロジェクトに過ぎない。このサーキットでは多くのことが起こっており、私は明らかに多くの素晴らしいチームを見逃すことになるだろう。

ということで、注目しておきたい17のプロジェクトを見ていきましょう。

1.Renderネットワーク

紹介： Renderは先駆的な分散型GPUプラットフォームです。要するに、このプロジェクトは、3Dコンテンツ制作とAIという2つの異なるタイプのプロジェクトをサポートするために、分散型GPUの生産的な可能性を最大限に引き出すことを目指しています。Renderはまた、複数のAIコンピュートクライアントを持っている。

ポジションを得る方法：RNDRトークン

2.Akashプロトコル

紹介：Akashは、2020年9月にCosmosアプリケーションチェーンとしてメインネット上でローンチされたコンピュータの分散型マーケットプレイスです。Akashの最初のイテレーションはCPU（中央処理装置）に焦点を当てていましたが、最近ではAIブームによってもたらされたコンピューティングインフラのパラダイムシフトを利用し、GPUコンピューティングに移行しています（Render Networkと同様）。

強気の理由：このプロジェクトの現在のビジョンは、4つの言葉に要約されます：「GPUコンピューティングのためのAirBnB」。

How to get a position: AKT

3, Ora

Introduction: ORAは、AIと複雑な計算をチェーンにもたらす検証可能な予言マシンプロトコルです。彼らのソリューションopp/aiは、zkMLとopMLの長所を組み合わせ、両アプローチの飛躍を表しています。

強気になる理由：彼らの革新は、zkMLとopMLの状況を統合し、オンチェーンAIの発展における転換点を示しています。

ポジションを得る方法：彼らのDiscordに参加して、より多くの最新情報を入手し、初期の貢献者になる。

4.io.net

紹介：これはSolana上に構築されたもう1つの興味深いDePINプロジェクトで、同等の集中型サービスの数分の一のコストで分散型GPUクラウドクラスターへのアクセスを提供します。

注目すべき理由: GPUでのMLトレーニングのための分散型AWS。GPUとCPUのグローバルネットワークへの即時で許可なしのアクセス。GPUクラウドのクラスタ化を可能にする革命的な技術。大規模なAIスタートアップの計算コストを最大90%削減可能。

ポジションを得る方法：io.net Discordに参加してください。彼らはコミュニティプログラムを実施しており、IOエアドロップがあるかもしれません。

5. Bittensor

Introduction: Bittensorは分散型のオープンソースプロジェクトで、AI dAppsの作成を可能にし、ピアツーピアでAIモデル間の価値交換を可能にするブロックチェーン上のニューラルネットワークプロトコルの作成を目的としています。

強気な理由：これは野心的なプロジェクトで、時価総額で最大のAIトークンとして最近注目を集めている。 

ポジションを得る方法：TAOトークンでは、TAOリリースを獲得するために検証者にTAOを誓約することが可能です。また、ネットワークに貢献したい場合は、Discordに参加することでより深く関わることができます。

6.Grass

Introduction: GrassはAIモデルをサポートする基盤インフラです。Grassのウェブ拡張機能をインストールすることで、アプリは自動的にあなたの使っていないインターネットリソースをAI企業に販売し、彼らはそれを使ってインターネットをクロールし、モデルを訓練します。その結果あなたはAIの発展を共有し、自分が所有していることすら知らなかったリソースを売ることで、ウェブへの出資を得ることになる。

強気になる理由：Grassは、インターネットに接続できるすべての人に新たな収益源を生み出している。Grassは、分散型AIのデータ提供レイヤーを目指している。Grassは、分散型AIのデータ提供レイヤーになることを目指している。

7, Gensyn

Introduction: Gensynプロトコルは、ディープラーニング計算のためのレイヤー1の無信頼プロトコルであり、ネットワークに計算時間をコミットし、MLタスクを実行するサプライサイドの参加者に直接かつ即座に報酬を与えます。

強気になる理由：このプロジェクトには非常に強力な後援者がおり、もし実行できれば、主要なAI暗号インフラプロジェクトになることは明らかです。

ポジションを得る方法：ツイッターでフォローする。

8. Allora

Introduction: Alloraは、自己改善型の分散型AIネットワークです。alloraは、自己改善型のMLモデルのネットワークを通じて、アプリがよりスマートで安全なAIを活用できるようにします。クラウドソーシングメカニズム（ピア予測）、連合学習、zkMLに関する最先端の研究を組み合わせることで、alloraは暗号通貨における新たな可能性を解き放ちました。クラウドソーシングメカニズム（ピア予測）の最先端研究とzkMLを組み合わせることで、アローラは暗号通貨とAIの交差点における巨大な新しいアプリケーションデザイン空間を解き放つ。

注目すべき理由：Alloraは、過去2年半にわたってAI×暗号基盤の開発で市場をリードしてきたUpshot社によって開発されました。AIを活用した価格情報のストリーミング、AIを活用したDeFi保管庫、AIリスクモデリングなど、より金融的なユースケースに注力しているため、他の企業よりも早くPMFを発見できるかもしれません。

ポジションを得る方法：Discordに参加し、初期のコミュニティメンバーとして参加する方法をフォローしましょう。

9.Botto（ボット）

紹介：Bottoは完全自律型のアーティストで、クローズドループのプロセスを持ち、出力は人間によって変更されません。唯一の人間の入力は、アーティストが次に何をすべきかを導くために、Bottoの出力に投票することです。

強気になる理由：  このユニークなプロジェクトは、AI、アート、NFT、DeFiを組み合わせたもので、すでに実際の収益を上げている（開始以来450万ドル）。これは投資可能な史上初のAIアーティストである。作品の売却益は、出資者に分配される。

ポジションの獲得方法：BOTTOトークン、またはスーパーレアでBottoのNFTを購入する。

10.パラレル（コロニー）

紹介：コロニーは、AIによって駆動される、チェーン上のすべてのシミュレートされたアイテムを使用する、終わりのないゲームです。あなたはパラレルのアバターとペアになります。あなたとアバターは協力し合い、チェーン上のリソースを共有しながら、PRIMEによって拡張され続けるパラレルワールドを進んでいきます。

注目すべき理由：PRIMEは、ゲームとAIが真に交差する唯一のトークンの1つです。Colonyは、チームが実行に移せば、本当のバイラルの可能性を秘めた、ジャンルを定義する新しいゲームになるかもしれない。このゲームを作っているスタジオは、おそらくウェブ3のゲームスペースで最高だ。

ポジションの獲得方法：PRIMEトークンとパラレルアバター NFT.

11.Aethir

Introduction: Aethirは、企業GPUの所有、割り当て、使用に焦点を当てたクラウドコンピューティングインフラへの新しいアプローチを導入しています。Aethirはマーケットプレイスおよびアグリゲーターとして機能し、ノードオペレーターやGPUプロバイダーなどの供給側参加者と、AI、仮想化コンピューティング、クラウドゲーミング、暗号通貨マイニングなどの計算集約型産業のユーザーや組織との接続を促進します。

強気の理由：Aethirは、GPUコンピュートクラウドカテゴリーにおけるもう1つの強力なDePinの競合になりそうだ。彼らはRenderの20倍のGPU数を主張している。人気のある業界で、非常に有利な環境でローンチするでしょう。

ポジションを得るには: 今後のノード販売とDiscordサーバーへの参加。

12, Morpheus

Introduction:Morpheus は、大衆にAIをもたらすために、初の真に分散化されたピアツーピアのパーソナルインテリジェンスネットワークを構築しています。

強気になる理由：このプロジェクトに関するクールな事実は、貢献者の一人がこの分野の真のOGであるエリック・ヴォーヒーズ（Erik Voorhees）であることです。

ポジションを得る方法：フェアの立ち上げ中にSTETHを投入することで、MORトークンを獲得できます

13, Autonolas

紹介：Autonolasは分散型AIインテリジェンスを作成・使用するためのオープンマーケットプレイスです。しかしそれ以上に、ポリゴン、イーサ、グノーシス・チェーン、ソラナなど、複数のブロックチェーンに接続できるオフチェーン・ホスティングAIインテリジェンスを構築するためのツール一式を開発者に提供しています。

強気になる理由: Autonolasは、ある程度の採用の証拠がある数少ないAIプロジェクトの1つです。OLASは、AI暗号プロジェクトのサーキットで人々が現在入札している数少ないトークンの1つです。 

ポジションを得る方法：OLASトークン 

14、MyShell  

紹介：MyShellは、AIネイティブアプリケーションを発見、作成、誓約するための分散型統合プラットフォームです。

注目すべき理由: MyShellは一種のAIアプリショップであり、AIボットやアプリを作成できるプラットフォームです。誰でもAI起業家となり、アプリを通じて収益化することができる。製品は現在生産中です。

ポジションを得る方法：トークンはまだないが、アプリにサインアップしてボットとやり取りを始め、ポイントを獲得することができる（それで何が得られるかは誰にもわからない）。

15, OriginTrail 

Introduction: OriginTrailはブロックチェーンとAIを統合し、データの完全性と証明性を保証する分散型ナレッジグラフ（DKG）を提供し、検証された情報のネットワークへのアクセスを提供することでAIの能力を強化します。この合併は、データ作成、検証、クエリのための安全で信頼できる基盤を確立することで、業界全体のAIインテリジェンスの効率性と信頼性を向上させることを目的としています。

強気の理由：製品はすでに稼働している。企業顧客。私の理解では、ナレッジグラフによって、AIはデータを解釈し、他に何が起こっているのかという文脈で理解することができる。

ポジションを得る方法：TRACトークン 

16、Ritual

紹介：Ritualはオープンで主権を持つAI実行レイヤーです。Ritualによって、開発者はAIをあらゆるオンチェーンアプリケーションやプロトコルにシームレスに統合することができ、暗号化スキームを使ってモデルを微調整することが可能になります、収益化し、推論を実行することを可能にします。

Ritualのビジョンは、開発者が完全に透明なDeFi、自己改善型ブロックチェーン、自律的なインテリジェンス、生成的なコンテンツなどを構築できるようにすることです。

理由：Ritualにはトップクラスの支援者がいる。開発者は今すぐInfernet SDKを試すことができ、数日前にSDKを使って実験的なnftプロジェクトを始めた開発者を見つけました。とてもクールです（私はキャストするのが遅すぎました）。

<<

ポジションを得る方法：彼らのDiscordに参加し、チャンネルを合わせる。

17, Nillion

Introduction:Nillion は、安全で機密性の高い方法でAIモデルを訓練し、推論することができ、安全なパーソナライズドAIのバックボーンを作ります。

強気になる理由：Nillionのブラインド計算ネットワークは、多くの新しいユースケースを解き放ち、パーソナライズされたAIは、解き放たれた巨大な領域である。パーソナライズされたAIは、プライベートなデータ処理がない限り、広く採用されることはないでしょう。

ポジションを得る方法：彼らのDiscordに参加し、記録を取る。

ポジションを得る方法：彼らのDiscordに参加し、記録を取る。