著者: Poopman、出典: 著者 Twitter @poopmandefi、コンパイラー: MarsBit次の物語は、現在の市場の問題点を解決する製品から生まれます。これらの物語には次のものが含まれます。1️. 再誓約2️。あなたのために3️. 共用仕分け機4️。ギャンブル Fi ($RLB)この記事では、私のお気に入りの 4 つの物語の概要を示し、実用的な洞察を提供します。次のリンクから実用的な分析情報にジャンプできます。さっそく始めましょう。**1.** **再誓約**上海のアップグレード以来、流動性ステーキングは急激に成長し、TVL が約 200 億ドルとなる最大のカテゴリーになりました。@eigenlayer はこのトレンドを利用し、Re-Stake を開始しました。再ステーキングにより、ステークは LST をデポジットし、同じ原資産を使用して追加の利回りを獲得することを選択できます。ステーカーはステーキングによる資本効率の恩恵を受けることができますが、プロトコルは、Eigenlayer のプールされたセキュリティを利用して、より安全な環境を享受することもできます。@eigenlayer TVL はハードキャップ設定でこれまでに 2 億 3,200 万ドルに達しています。今後、より革新的なプロトコルがエコシステムに加わり、市場からより多くの取引量と流動性を呼び込むにつれて、EigenlayerのTVLは上昇し続けると予想しています。流動性の流入により、@EspressoSys などの新しいプロトコルにとって、Eigenlayer の増大する流動性を活用することがますます魅力的になります。最終的には、これにより正のフィードバック ループが作成され、楽観的に言えば、Eigenlayer の TVL をさらに高いレベルに引き上げることができます。実現可能性：私は、Eigenlayer がステーキング/オプトインから莫大な収益を生み出すと確信しています。では、個人投資家として、Eigenlayer に参加するにはどうすればよいでしょうか?戦略 1:アイゲンレイヤーが再び制限を引き上げると、stETH/cbETH/rETH をステーキングしてステーキング ポイントと収入を得ることができます (ただし、ETH 価格下落のリスクは負います)。戦略 2:これらのプロジェクトがオンラインになったら、再度ステークして参加します。@puffer\_finance@EspressoSys@witnesschain@AstridFinance**2️。 AI** によるWeb2 では、AI トレーニングは非常に高価で、300 万ドルから 1,200 万ドルの範囲です。データの集中、独占（Google、Amazonなどの大企業によって管理されている）、ハードウェアの制限などの問題がAIの開発を妨げる可能性があります。De-AI (分散型 AI) は、これらの問題に対する潜在的な解決策です。De-AI を理解するには、まず従来の ML の主要なコンポーネントを理解する必要があります。ML モデルは 4 つの部分に分割できます。データ入力データトレーニングデータストレージデータサービスWeb3 環境では、すべてのコンポーネントを分散化できます。なぜ分散型 AI が必要なのでしょうか?AI における分散化の価値は、データの正確性を確保することにあります。この概念は、グループ内の情報の集約によって生成される集合知がより正確な意思決定につながることが多いという群衆知性の理論と一致しています。言い換えれば、社内の AI トレーニング用のデータ入力を少数の専門家グループに依存するのではなく、さまざまなソースからの情報やデータを活用することで、より正確なモデルが得られることがよくあります。分散型 AI モデルを通じて、次のことが可能になります。モデルのトレーニングはよりコスト効率が高くなります単一障害点のリスクを排除するデータとモデルの間に市場を創出するでは、この物語に参加するにはどうすればよいでしょうか?操作可能:これらのプロジェクトに参加することも、市場が再び下落した場合に関連するトークンを貯め始めることもできます。@bittensor\_ ($TAO)@gensynai (現在利用可能なトークンはありません)@SingularityNET ($AGIX)1）@bittensor\_($TAO)Bittensor は、Polkadot 上の L1 POW ネットワークであり、ML モデルをトレーニングするための P2P マーケットとして機能します。共同トレーニングの情報の価値に基づいて TAO トークンを獲得したり、TAO を使って ML サービスを購入したりできます。2）@gensynaiGensyn は、@a16z が支援する、AI ハードウェアの制限に対処するもう 1 つの L1 です。これは、世界中のすべてのアイドル状態の GPU を、いつでも誰でもレンタルして使用できるグローバル ML スーパークラスターに統合することで実現されます。ただし、まだトークンを発行していません。3) シンギュラリティネットSingularityNET は、De-AI 分野の OG の 1 つとして、P2P 方式でトランザクション AI ソリューションをサポートしています。$AGIX のステーキング ページで $AGIX をステーキングして流動性マイニングに参加することも、AI の熱が高まったときに単純に取引することもできます。**3.共用ソーター**L2 (Arbitrum、Optimism、zksync など) は現在、集中型シーケンサーを実行しています。これにより確認時間が短縮され、効率が向上しますが、検閲のリスクと単一障害点が発生します。この問題の解決策は分散化、つまり共有シーケンサーです。共有シーケンサーを使用すると、各ロールアップは MEV の利益を犠牲にしてそれを「分散型サービス」として使用できます。これは検閲の問題を解決するだけでなく、ライブ性を確保します (オフラインになるのを防ぎます)。また、複数のロールアップからのトランザクションを 1 つのブロックに含めることができるため (クロスチェーン構成可能性)、バッチ送信のコストが削減され、負の外部性と戦う際の MEV に対する耐性が高まります。実用的なもの:収益を生み出し、ガバナンス権限を分配するためにトークンを起動する可能性が高い共有注文者向けのプロトコルがあります。したがって、次の点に細心の注意を払うことをお勧めします。@EspressoSys@AstriaOrg@radius\_xyz**4.ギャンブルファイ**2023 年のオンライン ギャンブル市場規模は 886 億 5,000 万米ドルに達します。その中で、ギャンブルにおける仮想通貨の採用は2023年に44.6%急増し、ギャンブル業界における仮想通貨の採用率に明らかな傾向が見られました。中毒性の性質とポンジのようなトークン経済学 (買い戻し、バーン、収益分配などのメカニズム) に基づいて、ユーザー エクスペリエンスが向上し続けるにつれて、Gamble-Fi は大量導入を達成する製品の 1 つになる可能性があると私は考えています。操作可能:現在、私は $RLB だけを保有しています。なぜなら、毎月の収入が得られるからです。ただし、実際にトークンを買い戻してバーンするかどうかはわかりません。とはいえ、今後もGamble-Fiには注目していきたいと思います。
将来の仮想通貨市場の 4 つの潜在的な物語の方向性を分析する
著者: Poopman、出典: 著者 Twitter @poopmandefi、コンパイラー: MarsBit
次の物語は、現在の市場の問題点を解決する製品から生まれます。
これらの物語には次のものが含まれます。
1️. 再誓約
2️。あなたのために
3️. 共用仕分け機
4️。ギャンブル Fi ($RLB)
この記事では、私のお気に入りの 4 つの物語の概要を示し、実用的な洞察を提供します。
次のリンクから実用的な分析情報にジャンプできます。
さっそく始めましょう。
1. 再誓約
上海のアップグレード以来、流動性ステーキングは急激に成長し、TVL が約 200 億ドルとなる最大のカテゴリーになりました。
@eigenlayer はこのトレンドを利用し、Re-Stake を開始しました。
再ステーキングにより、ステークは LST をデポジットし、同じ原資産を使用して追加の利回りを獲得することを選択できます。
ステーカーはステーキングによる資本効率の恩恵を受けることができますが、
プロトコルは、Eigenlayer のプールされたセキュリティを利用して、より安全な環境を享受することもできます。
@eigenlayer TVL はハードキャップ設定でこれまでに 2 億 3,200 万ドルに達しています。
今後、より革新的なプロトコルがエコシステムに加わり、市場からより多くの取引量と流動性を呼び込むにつれて、EigenlayerのTVLは上昇し続けると予想しています。
流動性の流入により、@EspressoSys などの新しいプロトコルにとって、Eigenlayer の増大する流動性を活用することがますます魅力的になります。
最終的には、これにより正のフィードバック ループが作成され、楽観的に言えば、Eigenlayer の TVL をさらに高いレベルに引き上げることができます。
実現可能性：
私は、Eigenlayer がステーキング/オプトインから莫大な収益を生み出すと確信しています。
では、個人投資家として、Eigenlayer に参加するにはどうすればよいでしょうか?
戦略 1:
アイゲンレイヤーが再び制限を引き上げると、stETH/cbETH/rETH をステーキングしてステーキング ポイントと収入を得ることができます (ただし、ETH 価格下落のリスクは負います)。
戦略 2:
これらのプロジェクトがオンラインになったら、再度ステークして参加します。
@puffer_finance
@EspressoSys
@witnesschain
@AstridFinance
2️。 AI による
Web2 では、AI トレーニングは非常に高価で、300 万ドルから 1,200 万ドルの範囲です。
データの集中、独占（Google、Amazonなどの大企業によって管理されている）、ハードウェアの制限などの問題がAIの開発を妨げる可能性があります。
De-AI (分散型 AI) は、これらの問題に対する潜在的な解決策です。
De-AI を理解するには、まず従来の ML の主要なコンポーネントを理解する必要があります。
ML モデルは 4 つの部分に分割できます。
データ入力
データトレーニング
データストレージ
データサービス
Web3 環境では、すべてのコンポーネントを分散化できます。
なぜ分散型 AI が必要なのでしょうか?
AI における分散化の価値は、データの正確性を確保することにあります。
この概念は、グループ内の情報の集約によって生成される集合知がより正確な意思決定につながることが多いという群衆知性の理論と一致しています。
言い換えれば、社内の AI トレーニング用のデータ入力を少数の専門家グループに依存するのではなく、さまざまなソースからの情報やデータを活用することで、より正確なモデルが得られることがよくあります。
分散型 AI モデルを通じて、次のことが可能になります。
モデルのトレーニングはよりコスト効率が高くなります
単一障害点のリスクを排除する
データとモデルの間に市場を創出する
では、この物語に参加するにはどうすればよいでしょうか?
操作可能:
これらのプロジェクトに参加することも、市場が再び下落した場合に関連するトークンを貯め始めることもできます。
@bittensor_ ($TAO)
@gensynai (現在利用可能なトークンはありません)
@SingularityNET ($AGIX)
1）@bittensor_($TAO)
Bittensor は、Polkadot 上の L1 POW ネットワークであり、ML モデルをトレーニングするための P2P マーケットとして機能します。
共同トレーニングの情報の価値に基づいて TAO トークンを獲得したり、TAO を使って ML サービスを購入したりできます。
2）@gensynai
Gensyn は、@a16z が支援する、AI ハードウェアの制限に対処するもう 1 つの L1 です。
これは、世界中のすべてのアイドル状態の GPU を、いつでも誰でもレンタルして使用できるグローバル ML スーパークラスターに統合することで実現されます。
ただし、まだトークンを発行していません。
SingularityNET は、De-AI 分野の OG の 1 つとして、P2P 方式でトランザクション AI ソリューションをサポートしています。
$AGIX のステーキング ページで $AGIX をステーキングして流動性マイニングに参加することも、AI の熱が高まったときに単純に取引することもできます。
3.共用ソーター
L2 (Arbitrum、Optimism、zksync など) は現在、集中型シーケンサーを実行しています。これにより確認時間が短縮され、効率が向上しますが、検閲のリスクと単一障害点が発生します。
この問題の解決策は分散化、つまり共有シーケンサーです。
共有シーケンサーを使用すると、各ロールアップは MEV の利益を犠牲にしてそれを「分散型サービス」として使用できます。
これは検閲の問題を解決するだけでなく、ライブ性を確保します (オフラインになるのを防ぎます)。
また、複数のロールアップからのトランザクションを 1 つのブロックに含めることができるため (クロスチェーン構成可能性)、バッチ送信のコストが削減され、負の外部性と戦う際の MEV に対する耐性が高まります。
実用的なもの:
収益を生み出し、ガバナンス権限を分配するためにトークンを起動する可能性が高い共有注文者向けのプロトコルがあります。したがって、次の点に細心の注意を払うことをお勧めします。
@EspressoSys
@AstriaOrg
@radius_xyz
4.ギャンブルファイ
2023 年のオンライン ギャンブル市場規模は 886 億 5,000 万米ドルに達します。
その中で、ギャンブルにおける仮想通貨の採用は2023年に44.6%急増し、ギャンブル業界における仮想通貨の採用率に明らかな傾向が見られました。
中毒性の性質とポンジのようなトークン経済学 (買い戻し、バーン、収益分配などのメカニズム) に基づいて、ユーザー エクスペリエンスが向上し続けるにつれて、Gamble-Fi は大量導入を達成する製品の 1 つになる可能性があると私は考えています。
操作可能:
現在、私は $RLB だけを保有しています。なぜなら、毎月の収入が得られるからです。ただし、実際にトークンを買い戻してバーンするかどうかはわかりません。
とはいえ、今後もGamble-Fiには注目していきたいと思います。