パベル・ドゥロフは@amazonと@Microsoftに挑戦状を突きつける。CocoonはWeb3がAIハイパースケーラーに対して初めて本格的に打ち負かすものだ(ただし😬簡単ではない) ハイパースケーラーではなくAIのための分散型「コクーン」:@telegramの創業者は、完全なデータ暗号化でAIリクエストを処理するためのTON上で秘密の計算ネットワーク「Cocoon」を立ち上げました。エンドユーザーにとっては、通常のモデルアクセス(翻訳、要約、テキスト生成)に似ていますが、一つ大きな違いがあります。それは、データはAmazonやMicrosoftのサーバー上ではなく安全な環境で処理されていることです。GPU所有者は計算を接続して大量の収益を得ますが、開発者は分散型ネットワークの上に構築された@OpenAI/@AnthropicAI/@togethercompute/@replicateの代替手段を得られます。 特に興味深いのは、これが「暗号通貨」プロジェクトがAIの文脈で真剣に議論されている数少ないケースの一つであり、単なる製品のないトークンとして扱われているわけではない点です。ここでのWeb3コンポーネントは本質的に透明なコンピュートマーケットプレイスです。適切なハードウェアがあれば、クローズドで中央集権的なプラットフォームよりも効率的に活用でき、ルールは全員に共通していることを知っています。これはトークンにとって公平で理解しやすい役割であり、「コミュニティ経済の魔法」ではなく、GPUプロバイダー間で収益を分配する仕組みです。 同時に、『Cocoon』に関する多くのメディアの物語は現実に根ざすべきであり、またそうすべきです。その約束されたプライバシーを提供するために、ネットワークは機密計算と信頼実行環境(TEE)に依存しており、単なる「ガレージの予備GPU」ではありません。すでにデータセンターに搭載されているほとんどのGPUは「箱から出して」動作せず、TEE対応の専用ハードウェアは希少で高価です。さらに、これは定義上狭いニッチであり、「AWSより安い」だけでなく「クラウドプロバイダーからも保護される機密計算」です。このようなニッチな分野では、従来のハイパースケーラーよりも価格が安い明確な理由はありません。 一方で、Cocoonには多くのWeb3インフラプロジェクトに欠けているものがあります。それはアンカー顧客です。もしTelegramがすぐにネットワークの主要なユーザーとなり、いくつかの本格的なデータセンターがCocoonに接続すれば、需要と供給の両方が同時に現れ、最低限の市場となるでしょう。この基盤の上に、ニッチでありながら持続可能な機密AIエコシステムが生まれる可能性があります。「分散化とビッグテック」というマーケティングよりも、GPU供給の安定性、TONマイナーの経済性、そして中央集権型クラウドと比較した実際の性能といった硬い指標に注目します。

ブエノスアイレスでの@EFDevconでの激しい一週間から戻ったばかりです。2つのパネルディスカッション、スマートコントラクト監査人の未来に関する講演、エージェントアリーナのワークショップ、そして@ETHGlobalハッカソンの審査。今年のDevconnectはまさにイーサリアム世界博覧会のような雰囲気でした。遠い未来についての会話は減り、すでに生産中で実際にお金を動かしている製品についての話が増えました。 私の核心的な結論は、@ethereum依然として長期的な導入において最も真剣なエコシステムのように見えるということです。特に分散型金融においては。他のエコシステムが勝ち目がないわけではありませんが、標準の成熟度、インフラの深さ、開発者の集中度は依然としてイーサリアム側に強く寄り添っています。 とはいえ、L2を通じたスケーリングの問題はまだ解決していません。私の見解では、戦略的な誤りがありました。エコシステムは大幅な技術的ブーストを得ましたが、その代償としてUXは深刻に断片化されてしまいました。ユーザーはL2がイーサリアムであることを完全には理解していませんが、ブリッジや流動性の断片化のリスクをはっきりと感じています。私はこれを修正することを期待しています。なぜなら、あまりにも多くの強力なチームが取り組んでいるため、現状をそのままにしておくわけにはいかないからです。 私にとって本当に明確になったもう一つの大きな方向性はオンチェーンエージェントの調整、特に金融エージェントです。ERC-8004のような標準やX402のような決済プロトコルが、今後数年でエージェント同士の流動性移動や相互作用の基盤となる可能性があります。私はエージェント、決済、DeFiの交差点に注力する予定です。 そしてもちろん、私の主なテーマはスマートコントラクトのAI監査です。つい最近までは「たまに何かを見つけるおもちゃ」と思われていたものが、今では深刻な問題を確実に検出するツールへと変わり、監査人や開発者の両方がすでに利用しています。時には人間が見落としている部分を明らかにすることもあります。DeFiの使い方を本当に変える製品を作っている人々と再びつながることができ、そのプロセスの一部であると感じられました。

AGIは2年以内に到来しない:@ilyasutシリコンバレーのお気に入りの神話を終わらせた Dwarkesh Patelとの新しいインタビューで、イリヤ・スツケヴァーはAIの未来についての議論でかなり鋭い方向転換をしています。「単純なスケーリングの時代は終わりました。ここからは新たな発見が必要だ。」 しかし私にとって、このインタビューで最も重要なのは「計算優先」アプローチの終わりですらありません。それは彼のAGIのタイムラインです:5年から20年です。言い換えれば、世界で最も強力なモデルの背後にいる人物の一人が、10年以上前のシナリオを真剣に面白く描いているのです。 これは、一部の創業者や投資家からよく聞く「1〜2年でAGI」という話とは大きく対照的です。そして1〜2年が過ぎ、期待がどれほど現実からかけ離れていたかが明らかになります。モデルはより強力になりましたが、それでもすべてを消し去る「普遍的知性」ではありません。サツケヴァーのような人物が「5〜20年」と言うとき、私はそれを「来るけれど明日ではないし、おそらく明後日でもない」と読み取る。 ここから重要な実用的な結論があります。「どんなスタートアップを作ってもOpenAIはそれを飲み込む」とか「どんな職業を選んでもAGIが破壊する」といった考えは大げさに聞こえます。市場は確実に変化し、歴史的な基準から見れば速いですが、人々や企業は適応する時間を持つでしょう。ただし一つ条件があります。こうした変化に備えること――AIを仕事で実験し、新しいスキルに時間を投資し、単に「怖がる」のではなく、モデルの上にシステムを構築することを学ぶことです。 同時に、幻想を抱いてはいけません。雇用構造は変わり、一部の役割は価値を下げられ、特に「待って」何も変えられなかった人たちが本当に打撃を受けるでしょう。私の見解では、今後の10年は「魔法のAGIスイッチ」の瞬間ではなく、市場と能力の再構築という長く時に苦しいプロセスです。そしてまさにこの期間中に、誰が勝てるか、誰がそうでないかが決まるのです。