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2025年暗号化AI十大トレンド予測：時価総額1500億ドルを突破 AIエージェントが取引を主導
2025年の暗号AI業界の予測トップ10
最近、暗号化技術と人工知能の交差分野に焦点を当てた研究者が2025年について10の予測を行いました。以下は予測の主な内容です：
! 2025年の暗号AIの予測トップ10:時価総額は1,500億ドル、AIエージェントの99%が死亡する
1. 暗号化AIトークンの総時価総額は1500億ドルに達する
現在、暗号化AIトークンの時価総額は、アルトコインの時価総額の2.9%に過ぎませんが、この割合は大幅に増加することが予想されています。AIは、スマートコントラクトプラットフォームからmeme、DePIN、エージェントプラットフォーム、データネットワーク、スマートコーディネーションレイヤーなど、さまざまな分野を網羅しており、その市場地位はDeFiやmemeと肩を並べることが期待されています。
この予測の根拠には次のものが含まれます:
! 2025年の暗号AIの予測トップ10:時価総額が1,500億ドルで、AIエージェントの99%が死亡する
2. Bittensorはルネッサンスに向けて設定されています
去中心化AI基盤の老舗プロジェクトとして、Bittensor(TAO)は最近、技術的に画期的な進展を遂げました：サブネット登録料の引き下げ、パフォーマンスがWeb2の同類製品を超えること、EVM互換性の導入などです。dTAOの導入は重要な転換点となる可能性があり、各サブネットは独立したトークンを持ち、相対的な価格が排出配分を決定します。
Bittensorの復活の理由:
3. 市場が次の"L1市場"になる計算
計算能力の需要は指数関数的に増加しており、従来のインフラストラクチャでは対応が難しい。分散化された計算レイヤーは、検証可能かつ経済的に効率的な原始計算能力を提供する。複数のスタートアップがこの分野で静かに努力しており、トークンの発行ではなく製品開発に焦点を当てている。
L1市場との類似点:
4. AIエージェントがブロックチェーン取引を主導する
2025年末までに、90%のオンチェーン取引は人間による直接操作ではなく、AIエージェントによって実行されると予測されています。これらのエージェントは、流動性プールの再バランス、報酬の配分、またはリアルタイムデータに基づいて少額の支払いを実行し続けます。
この転換の理由:
! 2025年の暗号AIの予測トップ10:時価総額は1,500億ドル、AIエージェントの99%が死亡する
5. AIエージェントのクラスターの台頭
未来のAIエージェントは孤立して機能することはなく、協力ネットワークを形成します。エージェントのクラスターは情報を交換し、交渉し、協力して意思決定を行い、複雑なタスクを処理する際により大きな役割を果たします。
クラスター発展の鍵:
6. 暗号化AIワークチームは人間と機械のハイブリッドになります
ますます多くの企業が人間とAIエージェントで構成されたハイブリッドチームを試み始めています。将来的にはAIエージェントが平等なパートナーとなり、自主性、責任、さらには報酬を持つことになるでしょう。
このトレンドの影響:
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7. 99%のAIエージェントが淘汰される
十分な価値を生み出して運営コストを支払うことができるAIエージェントだけが生き残ることができる。この選択と淘汰のメカニズムは業界の革新を促進し、開発者は実用性を優先せざるを得なくなる。
! 2025年の暗号AIの予測トップ10:時価総額総額は1,500億ドル、AIエージェントの99%が死亡する
8. 合成データは人間のデータを超える
合成データはAIトレーニングに対して、スケーラブルで倫理的かつプライバシーを保護する代替手段を提供します。それは無限のスケール、プライバシーに優れ、カスタマイズ可能などの利点があります。将来的には、特定のユースケースに特化した合成データを生成する"ミニラボ"が登場する可能性があります。
! 2025年の暗号AIの予測トップ10:時価総額は1,500億ドル、AIエージェントの99%が死亡する
9. 分散型トレーニングはより実用的になるでしょう
最近、分散型トレーニング技術が重大な進展を遂げました。例えば、低帯域幅環境での大規模モデルのトレーニングや、GPU間の通信を大幅に削減することができました。これらの進展により、エッジデバイスやスマートフォン上で高性能なAIモデルを実行することが可能になりました。
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10. 10の新しい暗号化AIプロトコルの時価総額は10億ドルを超える
暗号化AI市場の潜在能力は巨大であり、2025年末までに少なくとも10の未発表の新しいプロトコルが10億ドルの時価総額に達することが予想されています。新しいプロトコルは、革新的なインセンティブメカニズム、技術のブレークスルー、またはユーザーエクスペリエンスの改善を通じて、既存のリーダーの地位に挑戦する可能性があります。