成功したAIプロトコルには何が共通しているのか？主要プロジェクトとコンテンツプラットフォームの能力スキャンの突破

2024年の初め以来、AIとWeb3の統合のトレンドがますます明らかになっています。私たちは、分散型推論ネットワーク（Bittensorなど）、GPUマーケットプロトコル（Render、Aethirなど）、コンテンツ権利確認とIPマーケットプロトコル（Story Protocol、Grassなど）から、複数の技術ルートの活発な発展を目の当たりにしました。これらのプロジェクトは「AIネイティブインセンティブ + ブロックチェーン検証可能性」という基盤ロジックを共有していますが、技術的な焦点、ターゲットオーディエンス、商業的な道筋は明確に異なります。

この記事では、基本的なリソースタイプ、データプロトコルタイプ、開発ツールタイプ、コンテンツ作成タイプの4つの主流方向に焦点を当てています。典型的なプロジェクトを通じて、機能的なレイアウトとエコロジー的な接続方法を分析し、特に「クリエイターコラボレーションAIプロトコル」の台頭に注目しています。これは、クリエイターやプロジェクト関係者に新しい可能性をもたらします。

1. 市場における主流のAI + Web3プロジェクトのスキャン：4つの典型的な構造カテゴリー

現在の市場では、AI + Web3プロジェクトを大きく4つのタイプに分類できます:

1. 基本リソースタイププロトコル

代表的なプロジェクト：Bittensor、Aethir、Render、Filecoin

これらのプロジェクトは、AIモデルの推論とトレーニングのための基盤リソースを提供し、GPUコンピューティングネットワーク、データストレージ、モデル協力のインセンティブをカバーしています。Bittensorはモデルの分業とオンチェーンガバナンスを強化するためにサブネットシステムを導入し、AethirはエンタープライズレベルのエッジGPUネットワークを提供し、Renderは3Dレンダリングリソースの豊富なノードエコシステムを蓄積し、FilecoinはFVMおよびNFT基準を使用してデータ認証とトレーニングデータの流通を促進します。

2. データおよびコンテンツプロトコルタイプ

代表的なプロジェクト：ストーリープロトコル、グラス

このタイプのプロトコルは、オンチェーンの権利確認、データインセンティブ、コンテンツライセンスメカニズムに焦点を当てています。StoryはクリエイターのためのIP認可の道に焦点を当てており、Grassはプラグインを使用してウェブページデータを収集し、ユーザーにフィードバックを提供します。

3. 開発者およびプラットフォームツールプロトコル

代表的なプロジェクト：Virtuals、Injective、NEAR、Internet Computer

API、SDK、およびオンチェーンコンテナなどのプログラム可能な機能に焦点を当て、Bエンドの開発者にサービスを提供します。VirtualsはvAgentの登録と収益メカニズムを提供し、InjectiveはAIの定量化とDeFiシナリオにおける戦略実行フレームワークを実装し、NEARとICPはAIモデルのデプロイに適した高性能な契約環境を提供します。

4. コンテンツ作成と製品実装プロトコル

代表的なプロジェクト：AKEDO

このタイプのプロトコルは、AIとユーザーの相互作用を強調し、クリエイティブなコンテンツ、製品の出力、社会的な普及に焦点を当てており、ユーザーの認識におけるAI+Web3の現在最も強力な道を示しています。

2. コンテンツ制作AIプロトコルの台頭: なぜ注目する価値があるのか?

プロンプトエンジニアリングとエージェントオーケストレーション機能の徐々に普及する中で、AIが基本的な機能から創造的な実行へと移行する傾向がますます明らかになっています。コンテンツベースのプロトコルの利点は次のとおりです:

· 強力なAIコンテンツ生成能力、低い閾値、迅速なフィードバック

· ソーシャルチャンネルに埋め込むのにより適しており、トラフィックフィッションを簡単に作成できます。

· 「創造-収益化-再創造」を中心にしたクローズドループ経済を構築することができます。

この方向において、AKEDOはプロトタイプ製品の立ち上げを完了し、ユーザーインタラクションの検証を達成した数少ない代表的なプロジェクトの一つです（DYOR）。

3. 観察ケース: AKEDOの三方向コンテンツコラボレーションフライホイール

1. ケースの現在の状況: 製品の実装と100万回のインタラクションの達成

AKEDOは、自然言語指示を通じて実行可能でインタラクティブなコンテンツを生成できるAIマルチエージェント協力メカニズムに基づいたクリエイティブプラットフォームであり、トークンインセンティブ、作業の普及、コミュニティの相互作用を通じてクリエイティブなフライホイールを形成します。

その製品のクローズドループには主に次が含まれます:

· ユーザーは自然言語を使用してAIモジュールを呼び出すことで、フレームワークやプロットを迅速に生成できます。
· ビジュアル編集をサポートし、制作のハードルを下げます；
· プラットフォームは、ウェブページやXなどのソーシャルシナリオに埋め込んで実行できます；
クリエイター、プレイヤー、そして配布者はすべて$AKEトークン報酬を得ることができ、すべての関係者にとってウィンウィンの状況を実現します。

ほとんどのプロジェクトがまだ「プロトコルビジョン」段階にあるのとは異なり、AKEDOは実際の運用を通じて数百万のオンチェーンインタラクションとコミュニティ参加を蓄積し、実際のユーザーがコンテンツを使用し消費する意欲を示しています。以下は公開されているデータです:

· 2M TGの購読者、303K Xのフォロワー;
· 1Mのオンチェーンインタラクション、DappBayの最高歴史ランキングは4位；
· プラットフォーム内のインタラクティブコンテンツに対するユーザーインタラクションのヒートは1.2Mに達します;
· 8つの主要なIP（BNB、Mewなど）と協力しました。

2. プラットフォームの進化：IPサービスへのループを閉じる

クリエイタープラットフォームの属性を維持しながら、AKEDOはプロジェクト関係者にサービスを提供するための能力を拡張することを検討しています。

· AI駆動のコンテンツ教育：このプラットフォームは、Web3チームがAIを通じて世界観コンテンツやインタラクティブなチュートリアルをカスタマイズおよび生成するのをサポートし、ユーザーエンゲージメントとプロジェクトの物語の一貫性を向上させます；

· プロジェクトゾーンメカニズム：専用のIPコンテンツインキュベーションエリアを構築し、プロジェクトがコンテンツ資産を蓄積し、コミュニティの成長にフィードバックするのを助けます；

· 双方向のインキュベーション能力：ユーザーの創造性とプロジェクトコンテンツを組み合わせ、オンチェーンのオリジナリティと公式エコシステムの相互強化を実現します。

この進化的な道筋は、AKEDOをコンテンツ開発者、プロジェクト運営者、ブランドキュレーターのための「AIメディアレイヤー」とし、ツール、コンテンツ、価値の三次元空間における流通ループをつなぐことが期待されています。

IV. 結論：マルチパス共生における製品決定論

AI+Web3エコシステムの爆発は、モデルやハードウェアの基盤だけでなく、実際に使えるインタラクティブな製品やアプリケーションシナリオにも依存しています。クリエイティブプロトコルは、AIの能力とユーザーのニーズを結ぶ最短ルートを表しています。

多くのプロトコルの中で、AKEDOは製品化された実践、トークン化されたインセンティブ設計、B+Cを目指した協力的拡張を通じて、「ツール」から「プラットフォーム」への進化的方向性を示しています。将来的には、クリエイター、プロジェクト関係者、ユーザーに真にサービスを提供できるプロトコルが、Web3におけるAIの実装において最も重要なリンクとなるかもしれません。

声明：

1. この記事は[から転載されています。テックフロー] 著作権は原著者に帰属します [テックフロー] 再生に異議がある場合は、こちらにご連絡ください ゲートラーニングチームチームは関連手続きに従って、できるだけ迅速に処理します。
2. 免責事項：この記事に表明された見解や意見は著者のものであり、投資アドバイスを構成するものではありません。
3. 他の言語版の記事は、特に言及がない限り、Gate Learnチームによって翻訳されています。ゲート翻訳された記事は、いかなる状況下でもコピー、配布、または盗用してはなりません。