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Anthony Avedissian
ベンチャーパートナー@seedclubvc
米国/英国では、低スキル移民は地元の人々がやりたくない仕事(掃除、タクシー運転手、バリスタ、食事の提供、芝刈りなど)をこなすため、重要であるという物語があります。移民二世(私の両親は両方とも10代から20代の頃に独立して英国に移住した)として、私はこれがぎこちなく、取引的な枠組みであり、より広範な社会文化的要因を考慮するのではなく、経済的効用のみに根ざしていると常に感じていました。また、短期主義的でもあります(私の両親はその後、いくつかのビジネスを立ち上げ、多くの従業員を雇用することに成功しました)。
いずれにせよ、ロボットとAIが今後10〜20年でこれらの役割を自動化し始めたらどうなるでしょうか?自動運転車がドライバーに取って代わり、ヒューマノイドロボットが家を掃除して食事を提供し、造園ロボットが芝生を正確に刈り取り、ドローン/配送ボットがUPS/Fedex軍に取って代わる世界など。
ここでは、低スキル移民の経済的根拠が解消され、「なぜ人々を入国させるのか」のようなより深い一連の質問の余地が開かれます。
これは、ナショナリストが国境をより守るようになるという信憑性を与えると思います - 彼らはロボットが犯罪を犯さず、文化に影響を与えず、福祉制度に負担をかけていないと簡単に主張することができます。
また、おそらくよりユートピア的で楽観的であり、私の見解では、自動化が労働ベースの人間の価値という考えを侵食し、私たちは人生に新しい意味を見つけ始め、おそらくお互いに異なる関係を持ち始めるという、おそらく別の世界があります。
ここでは、国境は誰が働くかをコントロールすることではなく、価値観を共有し、永続的な平和を持つ社会を構築すること、つまり、移民を雇用に対する脅威としてではなく、高齢化人口のバランスを取り戻し、文化を育成/播種し、回復力のある社会を構築するための国/人口統計学的手段として捉えています。
これは明らかに、現時点では移民に関するものではなく、労働後の世界において社会が人間にどのように価値を割り当てているかに関するものです。これを探求する私のお気に入りの本/本は、(現在は比較的古い)カイフー・リーの『AI Superpowers and AI 2041』です。
彼らは、機械が最も経済的に関連性の高いタスクで私たちを上回るときの将来の(人間と人間の)社会契約はどうなるのかという疑問を投げかけます。生産性が無関係になったとき、政府は国民に何を負っているのでしょうか?そして、アイデンティティ、貢献、尊厳の中心軸としての「仕事」に取って代わるものは何でしょうか?
これがパックが向かうところです。ロボットが仕事を奪うだけでなく、重要なことの意味を完全に再定義することに向けて。
ナショナリズムとグローバリズムの間の緊張は激化していると思います:排除を倍増させる国もあれば、すべての人間を平等な立場に置く新しい種類のグローバリズムを受け入れる国もあります。
したがって、将来を見据えると、本当の問題は、AI/ロボットがどのような仕事に取って代わるかではなく、「どのような価値観が残るのか」と「人々が何をしているかではなく、彼らが誰であるかで歓迎される未来を構築できるか」です。
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7つのAI×暗号の予測+論文投稿👇全文
1. 分散型トレーニングは SOTA に勝ることはありません (それは問題ありません): 2027 年まで、分散型トレーニングは集中型フロンティア モデルに勝ることはありません。その勝利は、コスト、回復力、透明性、所有権です。 分散型セットアップは、ドメイン固有のモデルを可能にし、頻繁な微調整を行い、監査可能性と制御を重視する規制されたコンテキストにおいて最も理にかなっていると思います。
2. 小規模モデル: 2027 年までに、小規模なドメイン固有のモデルが、分散型トレーニング ネットワークのほとんどの現実世界での使用を強化するようになります。小規模なモデルは、トレーニングに安価で、検証が容易で、ハイパースケールインフラを必要としません。彼らの優位性は、ドルあたりのパフォーマンスと、エッジデバイスやエージェントウォレットで実行できることです。
3. 証明可能な推論が DeFi のデフォルトになります: 2027 年までに、ほとんどの主要なオンチェーン DeFi プロトコルでは、モデル主導の意思決定に検証可能な推論 (TEE/zk) が必要になります。安価な TEE と zk テクノロジーの向上は、特定の入力とバージョンを持つ特定のモデルが、お金を動かす特定の出力を生み出すことを証明できることを意味します。
4. 「エージェント パスポート」が共有標準になる: 2027 年半ばまでに、共通の「エージェント パスポート」(キー、バージョン、ルール、評判) が主要なチェーンやアプリで採用されます。エージェントがアクティブなオンチェーン参加者になると、アプリは、エージェントが誰であるか、何をすることが許可されているか、どのように制限するかを知るための共有方法を必要とします。ウォレット、ルール、バージョン、評判などの重要な情報を埋め込む共通の標準が出現すると思います。エージェントの信用報告書のようなものです。
5. エージェントのトランザクションシェア: 2026 年 7 月までに、Base 上のすべてのトランザクションの >5% は、透明性のある事前定義されたルールの下で動作する検証可能なオンチェーン エージェント (つまり、スナイピングや MEV ボットではない) によって開始されます。
6. エージェントを活用した予測市場が DAO ガバナンスを再構築する: 2027 年までに、主要な DAO はエージェント主導の予測市場をコア ガバナンス プリミティブとして組み込む予定です。これは本質的に AI を活用した Futarchy ですが、ウォレットを持つエージェントが人間のトークン所有者を代表し、データ駆動型の予測を使用して提案に賭けて解決します。
7. オンチェーン エージェント スウォームはデフォルトで調整されます: 2027 年までに、少なくとも 1 つの成功したプロトコルまたはアプリが、調整、通信、進化がオンチェーンで処理される永続的なマルチエージェント システムによって完全に構築および運用されるようになります。「1 つのエージェント、1 つのタスク」の代わりに、共有メモリ、ルール、インセンティブを備えたエージェント スウォームが存在し、プロトコルの完全な自律性が可能になります。
これらの予測は私の現在の最善の推測ですが、本当の楽しみは旅にあります。あなたがこれらのアイデアに挑戦したり、それを実現したりする何かを構築している創業者なら、私はあなたと一緒に学びたいと思っています。私のDMは常に開いています。
これらの予測の背後にある論文の完全な内訳については、投稿全文をお読みください。

Anthony Avedissian2025年7月31日
AIは現代で最も強力なプラットフォームシフトですが、コンピューティング、データ、モデル、ディストリビューションなど、スタックのすべてのレイヤーを制御するために競い合う少数の企業グループによって形成されています。私は、AI の未来を独占すべきではなく、最も革新的なシステムはオープンで分散型のインフラストラクチャ上に構築されると信じています。
AI エージェントはソフトウェアに積極的に参加するようになっており、資産を保持し、ルールに従い、取引できる環境を必要としています。ブロックチェーンは、現在、実際の AI インフラストラクチャをサポートするのに十分な高速、安価、表現力が豊富であり、その基盤を提供します。分散型で、信頼できる中立性があり、ユーザー所有のこれらは、今日の AI システムに欠けているものをまさに提供します。そして初めて、彼らは準備ができています。
ほんの 1 年前、分散型トレーニングは、主要な AI 研究者によってさえ、技術的に実現不可能であると却下されました。しかし、OpenDiLoCo @PrimeIntellect、DeMo @NousResearch、プロトコル モデル @PluralisHQ などの画期的な研究は、その仮定を覆しています。初めて、高性能なAIトレーニングが分散型ネットワーク上でのみ可能になるだけでなく、機能しています。
優れたチームは、中核となる分散型 AI インフラストラクチャに焦点を当てています。コンピューティング、トレーニング、データレイヤーの改善には常にチャンスがあると信じていますが、エージェントインフラストラクチャには、自律システムの対話、取引、進化を可能にするフレームワーク、ウォレット、調整レイヤー、レピュテーションレイヤーなど、最も実用的なくさびがあると思います。ここから、Crypto x AI スタックが現実のものになり始めます。
ID、支払い、メモリ、調整のプリミティブが成熟するにつれて、孤立したエージェントから、オンチェーンで協力し、競争し、進化するエージェントの永続的で相互接続されたネットワークに移行します。これらのエージェントネットワークは、新しいタイプの製品、エクスペリエンス、および組織の基盤になります。時間が経つにつれて、これにより、企業 API ではなく暗号化ルールによって管理される完全に自律的なエージェント スウォームが解放されることを期待しています。
私は、ゼロ日から市場を何年も先取りして構築している野心的なプレプロダクトの創業者を支援したいと考えています。DMが開きます。
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7つのAI x Cryptoの予測+投稿👇全文
1. 分散型トレーニングは SOTA に勝ることはありません (それは問題ありません): 2027 年まで、分散型トレーニングは集中型フロンティア モデルに勝ることはありません。その勝利は、コスト、回復力、透明性、所有権です。
分散型セットアップは、ドメイン固有のモデルを可能にし、頻繁な微調整を行い、監査可能性と制御を重視する規制されたコンテキストにおいて最も理にかなっていると思います。
2. 小規模モデル: 2027 年までに、小規模なドメイン固有のモデルが、分散型トレーニング ネットワークのほとんどの現実世界での使用を強化するようになります。小規模なモデルは、トレーニングに安価で、検証が容易で、ハイパースケールインフラを必要としません。彼らの優位性は、ドルあたりのパフォーマンスと、エッジデバイスやエージェントウォレットで実行できることです。
3. 証明可能な推論が DeFi のデフォルトになります: 2027 年までに、ほとんどの主要なオンチェーン DeFi プロトコルでは、モデル主導の意思決定に検証可能な推論 (TEE/zk) が必要になります。安価な TEE と zk テクノロジーの向上は、特定の入力とバージョンを持つ特定のモデルが、お金を動かす特定の出力を生み出すことを証明できることを意味します。
4. 「エージェント パスポート」が共有標準になる: 2027 年半ばまでに、共通の「エージェント パスポート」(キー、バージョン、ルール、評判) が主要なチェーンやアプリで採用されます。エージェントがアクティブなオンチェーン参加者になると、アプリは、エージェントが誰であるか、何をすることが許可されているか、どのように制限するかを知るための共有方法を必要とします。ウォレット、ルール、バージョン、評判などの重要な情報を埋め込む共通の標準が出現すると思います。エージェントの信用報告書のようなものです。
5. エージェントのトランザクションシェア: 2026 年 7 月までに、Base 上のすべてのトランザクションの >5% は、透明性のある事前定義されたルールの下で動作する検証可能なオンチェーン エージェント (つまり、スナイピングや MEV ボットではない) によって開始されます。
6. エージェントを活用した予測市場が DAO ガバナンスを再構築する: 2027 年までに、主要な DAO はエージェント主導の予測市場をコア ガバナンス プリミティブとして組み込む予定です。これは本質的に AI を活用した Futarchy ですが、ウォレットを持つエージェントが人間のトークン所有者を代表し、データ駆動型の予測を使用して提案に賭けて解決します。
7. オンチェーンエージェントの群れはデフォルトで座標を調整します。2027 年までに、少なくとも 1 つの成功したプロトコルまたはアプリが、調整、通信、進化がオンチェーンで処理される永続的なマルチエージェント システムによって完全に構築および運用されるようになります。「1 つのエージェント、1 つのタスク」の代わりに、共有メモリ、ルール、インセンティブを備えたエージェント スウォームが存在し、プロトコルの完全な自律性が可能になります。
完全な投稿:

Anthony Avedissian2025年7月31日
AIは現代で最も強力なプラットフォームシフトですが、コンピューティング、データ、モデル、ディストリビューションなど、スタックのすべてのレイヤーを制御するために競い合う少数の企業グループによって形成されています。私は、AI の未来を独占すべきではなく、最も革新的なシステムはオープンで分散型のインフラストラクチャ上に構築されると信じています。
AI エージェントはソフトウェアに積極的に参加するようになっており、資産を保持し、ルールに従い、取引できる環境を必要としています。ブロックチェーンは、現在、実際の AI インフラストラクチャをサポートするのに十分な高速、安価、表現力が豊富であり、その基盤を提供します。分散型で、信頼できる中立性があり、ユーザー所有のこれらは、今日の AI システムに欠けているものをまさに提供します。そして初めて、彼らは準備ができています。
ほんの 1 年前、分散型トレーニングは、主要な AI 研究者によってさえ、技術的に実現不可能であると却下されました。しかし、OpenDiLoCo @PrimeIntellect、DeMo @NousResearch、プロトコル モデル @PluralisHQ などの画期的な研究は、その仮定を覆しています。初めて、高性能なAIトレーニングが分散型ネットワーク上でのみ可能になるだけでなく、機能しています。
優れたチームは、中核となる分散型 AI インフラストラクチャに焦点を当てています。コンピューティング、トレーニング、データレイヤーの改善には常にチャンスがあると信じていますが、エージェントインフラストラクチャには、自律システムの対話、取引、進化を可能にするフレームワーク、ウォレット、調整レイヤー、レピュテーションレイヤーなど、最も実用的なくさびがあると思います。ここから、Crypto x AI スタックが現実のものになり始めます。
ID、支払い、メモリ、調整のプリミティブが成熟するにつれて、孤立したエージェントから、オンチェーンで協力し、競争し、進化するエージェントの永続的で相互接続されたネットワークに移行します。これらのエージェントネットワークは、新しいタイプの製品、エクスペリエンス、および組織の基盤になります。時間が経つにつれて、これにより、企業 API ではなく暗号化ルールによって管理される完全に自律的なエージェント スウォームが解放されることを期待しています。
私は、ゼロ日から市場を何年も先取りして構築している野心的なプレプロダクトの創業者を支援したいと考えています。DMが開きます。
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DAO は私が 2020 年に仮想通貨をピルした理由ですが、DAO は参加者の低さと、非常にひどい負のフィードバック ループを伴うコモンズの悲劇に苦しんでいます。AI エージェントはこれを正のフィードバック ループに変え、エージェントが意思決定を通知し、確率論的な賭けをし、予想される影響に基づいて投票できると思います。時間が経つにつれて、エージェントが管理する予測レイヤーが、DAO のガバナンス/調整ツールとしてだけでなく、非公式の評判レイヤーとしても機能することが想像できます。
予測: 2027 年までに、主要な DAO はエージェント主導の予測市場をコア ガバナンス プリミティブとして組み込むでしょう。これは本質的に AI を活用した Futarchy ですが、エッジ エージェントが個々の人間のトークン所有者を代表し、提案に予測を配置して解決します。

SEED Gov8月1日 23:35
🔮 DAO の集合知は長期的には AI を上回ることができるでしょうか?
AIが権力を集中させる...しかし、分散型の集合知は、より回復力があり、効果的であるため、最終的には勝利するでしょう。
先週、@0xNN2 (@hatsprotocol)、@federicoast (@Kleros_io)、@TheGabrielFior (@gnosischain) とともに、AI が DAO におけるガバナンスをどのように再定義しているかについての X Space を主催しました。
ここでは、最も強力な 5 つの洞察👇を紹介します
⚖️ 中央集権化と分散化
ニック氏は、短期的には AI が権力を集中化すると予想していますが、長期的には集合分散型知能が集中型システムよりも優れたパフォーマンスを発揮する可能性があります。
🕒 [48:14 – 49:32]で聞いてください
💤 参加と無関心のリスク
フェデリコ氏は、参加率が低いとメンバーがすべてをAIエージェントに委任し、コミュニティ主導のガバナンスの本質を失う可能性があると警告した。
🕒 [16:15 – 18:31]
📊 AIを活用したフタチー
ガブリエル氏は、予測市場のAIエージェントが投票前にトークンの影響などの指標を評価し、集団的な意思決定をどのように強化できるかを説明しました。
🕒 [12:06 – 13:18]
⚙️ 大規模な作業の自動化
ニックは、仕事の70〜90%が自動化され、人間が重要な意思決定と目標設定だけを行うようになると予測しています。
🕒 [32:34 – 34:46]
👑 新しいエリートのリスク
フェデリコは私たちに「寡頭制の鉄則」を思い出させました。
AI やブロックチェーンを使用しても、常にエリートが意思決定を行う存在です。ツールだけが変わります。
🕒 [57:26 – 57:55]
AI の台頭により、私たちは次のことを再考する必要があります。
どの役割が人間であり続けなければならないのでしょうか?
どの意思決定を安全に自動化できますか?
分散化を真に維持するにはどうすればよいでしょうか?
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AIは現代で最も強力なプラットフォームシフトですが、コンピューティング、データ、モデル、ディストリビューションなど、スタックのすべてのレイヤーを制御するために競い合う少数の企業グループによって形成されています。私は、AI の未来を独占すべきではなく、最も革新的なシステムはオープンで分散型のインフラストラクチャ上に構築されると信じています。
AI エージェントはソフトウェアに積極的に参加するようになっており、資産を保持し、ルールに従い、取引できる環境を必要としています。ブロックチェーンは、現在、実際の AI インフラストラクチャをサポートするのに十分な高速、安価、表現力が豊富であり、その基盤を提供します。分散型で、信頼できる中立性があり、ユーザー所有のこれらは、今日の AI システムに欠けているものをまさに提供します。そして初めて、彼らは準備ができています。
ほんの 1 年前、分散型トレーニングは、主要な AI 研究者によってさえ、技術的に実現不可能であると却下されました。しかし、OpenDiLoCo @PrimeIntellect、DeMo @NousResearch、プロトコル モデル @PluralisHQ などの画期的な研究は、その仮定を覆しています。初めて、高性能なAIトレーニングが分散型ネットワーク上でのみ可能になるだけでなく、機能しています。
優れたチームは、中核となる分散型 AI インフラストラクチャに焦点を当てています。コンピューティング、トレーニング、データレイヤーの改善には常にチャンスがあると信じていますが、エージェントインフラストラクチャには、自律システムの対話、取引、進化を可能にするフレームワーク、ウォレット、調整レイヤー、レピュテーションレイヤーなど、最も実用的なくさびがあると思います。ここから、Crypto x AI スタックが現実のものになり始めます。
ID、支払い、メモリ、調整のプリミティブが成熟するにつれて、孤立したエージェントから、オンチェーンで協力し、競争し、進化するエージェントの永続的で相互接続されたネットワークに移行します。これらのエージェントネットワークは、新しいタイプの製品、エクスペリエンス、および組織の基盤になります。時間が経つにつれて、これにより、企業 API ではなく暗号化ルールによって管理される完全に自律的なエージェント スウォームが解放されることを期待しています。
私は、ゼロ日から市場を何年も先取りして構築している野心的なプレプロダクトの創業者を支援したいと考えています。DMが開きます。
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