暗号化と AI 統合のパラダイム アップグレード: プロキシ インターネットの新時代を創る

デイビデ・クラピス著

編集者: Deep Wave TechFlow

ここ数カ月、「暗号通貨×AI（暗号通貨と人工知能の交差点）」または「暗号通貨＋AI（人工知能によって強化された仮想通貨インフラ）」という話題が注目を集めています。ブロックチェーンコミュニティの多くの人々はブロックチェーンに興奮していますが、懐疑的またはまだ確信していない人もいますし、ブロックチェーンを構築している人もいます。ブロックチェーンと人工知能が交わるリアルタイム プロジェクトは進化し、多くの新しいプロジェクトが登場しています。

過去 1 年間、私はこの分野、特にブロックチェーン インフラ上で実行される人工知能エージェントに関する研究を行ってきました。イーサリアム財団、フラッシュボット、ディープマインドなどの同僚の何人かは、一緒に研究グループを結成しました。私たちは、どのタイプの AI エージェント アプリケーションがブロックチェーンに最適であるか、またそれらをサポートするためにどのような新しいインフラストラクチャが必要かを理解してテストするために、応用研究の限界を押し広げ続けています。

この記事では、ブロックチェーン インフラストラクチャと人工知能エージェントの統合が望ましく、その結果、エージェントのインターネットが実現すると主張します。これは、強化されたインセンティブと最新の暗号化を備えた現在の相互接続パラダイムへのアップグレードであり、これによって私たちは次のような利点を享受できるようになります。 AI エージェントを活用した経済は、前例のないセキュリティ、効率性、コラボレーションの可能性を備えています。

次に、この目標を達成するための道のりについて説明します。短期的なユースケースとアプリケーションに焦点を当てますが、その一部はすでに設計および開発されています。その限界と改善の可能性、そして中期的に新たなユースケースを生み出すためにAIとブロックチェーンに必要な研究について説明します。

プロキシ インターネットのバックエンドとしてのブロックチェーン

まず最初に言っておきたいのは、この議論のスタイルは思弁的でありながら実際的であるということです。ブロックチェーンと人工知能は、過去 10 年間で最も急速に進歩したテクノロジーの 2 つです。どちらもインターネットと人間社会の構造に大きな影響を与えています。したがって、これらのテクノロジーがどのように発展し相互作用するかについて有意義なビジョンを描くには、ある程度の推測が必要です。しかし、拡大の法則は明らかに急速な改善の方向を示していますが、AGI について長期的な憶測は避けたいと思います。 (最近の誇大宣伝にもかかわらず、私たちは自律型自己改善型 AGI からは比較的遠いところにあると思います。また、それがどのような形になるかは不明です。)

私は、人工知能が人間のアシスタントやエージェントの形をとる短期から中期の将来に焦点を当てます。この形態では、人工知能は、人間の活動の実行を促進したり、人類に役立つ新しい活動を実行したりすることによって、人類に役立つツールです。

図 1. 左: パフォーマンスの向上に伴う人工知能の進化の概念的なタイムライン。右: 人間の活動とさまざまな形の人工知能の活動のブロック図。

アシスタントは長年にわたりさまざまな形で存在してきましたが、LLM の最近の進歩は、新世代の人工知能エージェントが以前よりも能力が向上し、急速に進歩することを示唆しています。私の AI エージェントの実際の定義は次のとおりです。

世界と対話するコンピューター プログラム。センサーを通じて周囲の環境を感知し（入力データ）、そのデータを自律的に処理し（予測と計画）、目標を達成するために行動を起こします（アクション）。

エージェントは制約を受けることができ、環境から学習することができます。現在、エージェントは多くの場合、特定の種類の入力と特定の種類のアクションを専門としています。たとえば、チャットボット (ChatGPT など) はテキスト プロンプトを入力として受け取り、何らかのツールを使用して回答を生成し、テキスト出力で応答する場合があります。一方、取引ロボットは過去の市場状態を入力として受け取り、将来の市場状態と最適な行動を予測し、取引を実行します。エージェントはさまざまなタイプにすることができ (例: チャットボットは LLM、取引ボットは小規模な RL エージェント)、それらを組み合わせてタスクを実行することもできます。将来的には、ほとんどのユースケースを処理できるようにトレーニングできる共通のアーキテクチャが発見されるかもしれません。

ブロックチェーンにはユニークで望ましい特性があります

パブリック ブロックチェーンには、人工知能エージェントの通信と対話に適した一連の独自の特性があります。これらがエージェント AI をサポートするための最良のバックエンドの 1 つを形成していることについては後で説明します。

• 分散化: 適切に設計されたブロックチェーン プロトコルは分散化されています。さらに、分散化は、最初にコミュニティを構築し、アップグレードしたコミュニティの精神の一部です。これはプロトコルに組み込まれており、ガバナンスによって保護されています。
• インセンティブ: 適切に設計されたブロックチェーンには、ネイティブ資産 (イーサリアムの ETH など) を通じて経済的安全性を推進する健全なインセンティブ メカニズムがあります。さらに、プログラム可能なスマート コントラクトにより、アプリケーションは次のことを行うことができます: ネイティブ アセットを利用し、必要なプロパティを持つ新しいデジタル アセットを発行し、参加者向けに独自のネイティブ アセットとインセンティブ メカニズムを定義します。
• オープン性と構成可能性: ブロックチェーン プラットフォームは、ユーザーとアプリケーション開発者の両方にオープンです。さらに、ブロックチェーン上にデプロイされたスマート コントラクトに基づくアプリケーションは、オープン性と摩擦のない構成可能性という同じ特性を継承します。
• 暗号化の保証: ブロックチェーンは最新の暗号化を活用して、独自のレベルのセキュリティ、監査可能性、およびプログラム可能なプライバシーを提供します。その結果、信頼が最小限に抑えられ、従来のシステムよりも安全になります。ブロックチェーンのハッキングはスマート コントラクトの脆弱性から発生するものであり、テクノロジーの初期段階では避けられないことに注意してください。テクノロジースタックが成熟するにつれて、より堅牢かつ安全になります。これは、人間の信頼に依存する従来のシステムにはない特性です。

これを、分散化のみを備えた従来のインターネットと対比することができます。 TCP/IP や SMTP などの基本層プロトコルはオープンですが、その上に構築されたほとんどすべてのアプリケーションは独自のものです。これにより、インターネットの構成可能性が低下しますが、これがエージェント対話プロトコルを設計するための重要な特性であると私たちは考えています。さらに、インターネットにはプロトコル層でのインセンティブや最新の暗号化が完全に欠如しています。

次に、人間とエージェントが協力する理想的な経済モデルを紹介し、それにはブロックチェーン プロトコルが提供する機能の完全なセットが必要であることを示します。

AI エージェントにとってのブロックチェーンの利点

数年早送りしてみましょう。 AI エージェントが人間の多くの活動を実行でき、十分な意思決定と計画能力を備えた時代が到来したとします。また、場合によっては他のエージェントと協力してタスクを自律的に実行することもできます。エージェントは社会に広く配備されており、社会的であれ経済的であれ、人間にとって潜在的に価値の高い活動を引き受けます。

ここでは、これらのエージェント AI システムと人間とのインタラクションに必要な特性/要望のいくつかと、ブロックチェーンがこれをどのように実現できるかを示します。

エージェントのシステム要件

• 一貫性: 値の学習、説明可能性、操作可能性など、エージェントの一貫性の特定の側面は、ほとんどの場合、ブロックチェーンを直接利用しない AI 設計とトレーニング プロセスに依存します。ただし、ブロックチェーン アプリケーションのオープン性と構成可能性は、エージェントのアクティビティを明確にし、自動的に監視して帰属可能にする独自の機会を提供します。これは、インセンティブの配布とエージェント システムの調整の鍵となります。
• セキュリティ: ブロックチェーンは、価値が非常に大きい敵対的な環境において、最小限の信頼を前提として信頼性とセキュリティを提供するように設計されています。スマート コントラクト アプリケーションを通じて対話するエージェントは、これらの強力なプロパティを継承します。さらに、ゼロ知識証明などの最新の暗号技術の進歩により、スマート コントラクト アプリケーションにスーパーパワーが提供されます。たとえば、アプリケーションは機密計算の証明を必要とする一方で、エージェントの重みと入力は非公開のままにすることができます。信頼できるスマート コントラクトは、エージェントの行動範囲を制限し、デフォルトおよび条件付きの権限を設定するための理想的なツールでもあります。
• ディスカバリー: アプリケーション間環境のオープン性により、完全に観察できるアプリケーションの状態とエージェントの過去のパフォーマンスに基づいた、より豊富なリクエスト ルーティングが可能になります。エージェントが行動履歴に基づいて確実に評判を蓄積し、その評判がプログラム的な方法でタスクをランク付けし、最適なエージェントを発見するために使用されることは容易に想像できます。
• 効率: ブロックチェーン インフラストラクチャは、エージェントが支払いを含む重要な決定を人間の直接介入なしで低コストで実行できるようにすることで、エージェントの自律性を強化します。

人間の欲望

• 制御とプログラム可能なプライバシー: ブロックチェーンにより、人間は仲介者を必要とせずにエージェントを直接制御し、維持できるようになります。完全プライベート計算 (TEE/FHE) から zk 証明を介した選択された属性のプログラム可能な共有まで、暗号ガジェットを使用して条件付きでアクセスを制御することで、個人データをプライベートに保つことができます。
• 所有権と公平性: 人々はエージェントを共同で所有および管理するための契約を結ぶことができます。エージェントの仕事に対する報酬は、プログラムによってわずか 1 ペニーまで割り当てることができます。公平性は、プロトコルのアップグレードと民主的なガバナンスを通じて測定および改善できます。開発中の最新のアイデンティティ ソリューションと組み合わせたブロックチェーン インフラストラクチャは、重要な長期アプリケーションであるユニバーサル ベーシック インカム (UBI) などの野心的な配布イニシアチブをサポートおよび自動化することもできます。

AI サプライ チェーンの概要

通信と相互運用性に加えて、ブロックチェーン インフラストラクチャはモデル製造サプライ チェーン全体 (データ収集、データ キュレーション、トレーニング、微調整) にも利益をもたらす可能性があることは注目に値します。複数のデータ収集プロトコルやコンピューティング市場など、多くのアプリケーションが開発中です。これらは分散型 AI スタックの重要な部分ですが、ここでは説明しません。

世界的な規制とガバナンス

ブロックチェーンは、幅広いルールとチェックを信頼できるさまざまなプロトコルを提供します。私の意見では、これは AI 市場とアプリケーションの世界的な規制にとってまたとない機会であり、簡単な監査とコンプライアンスチェックが可能になります。また、プロトコル間の透明性により、逸脱を特定し、リアルタイムで修正を展開することも容易になります。これは従来のシステムでは不可能でした。

ブロックチェーンインフラストラクチャのリスクとコスト

AI エージェントが敏感で影響力のある意思決定を行えるようにトレーニングする場合、オープンであることが必ずしも望ましいとは限りません。たとえば、保険引受決定にオープンウェイト モデルを導入すると、モデルの脆弱性が露呈し、攻撃や悪用の可能性が高まる可能性があります。

解決策の 1 つは、最新の暗号化を利用してエージェントを非公開にし、そのアクションを公開することです。ただし、ブラックボックスの敵対的機械学習攻撃は依然として可能であり、一般に、安全ではあるが検証可能な機械学習計算のための暗号スキームは高価であり、すでに高価なトレーニング プロセスにオーバーヘッドが追加されます。これは、AI セキュリティとブロックチェーンが交わる最も重要な研究分野の 1 つです。それを技術的にも経済的にも実現可能にする必要があります。最近のイノベーションの 1 つは、ML コンピューティングの楽観的な証明です。これについては、以下で説明します。

議論されているもう 1 つのリスクは、LLM ベースのオラクルが、現実世界で潜在的に有害なアクションにインセンティブを正しく割り当てることができる展開のしきい値を下げることです。これは現在ではまだ可能ではありませんが、ポジティブなユースケースを可能にする方法と、有害な行為を検出して防止する方法について、さらに研究を行う必要があります。

ブロックチェーンベースのシステムは需要に応じて拡張可能

ブロックチェーン システムの現状に詳しくない人々の心によく浮かぶ疑問は、ユーザー アクティビティの増加に伴う負荷に対応する準備ができているかどうかということです。

これは少なくとも過去 5 年間、ブロックチェーンの研究開発の焦点であり、現在、多くのソリューションがオンラインになり、スケーラビリティが桁違いに向上する転換点にあります。たとえば、イーサリアムとそのレイヤー 2 ブロックチェーンは、完全な経済的セキュリティとスケーラブルなデータ可用性ソリューションを継承しており、間もなく 1 秒あたり数万件のトランザクション (TPS) を処理できるようになります。並列処理を活用して 1 秒あたり数十万のトランザクションを処理する新しいチェーンがオンラインに登場しています。共有シーケンス ソリューションとセキュリティ ブリッジにより、異なるドメインに展開されたアプリケーションが安全かつ効率的に相互運用できるようになります。ゼロ知識証明アグリゲーションの進歩により、トランザクションが安価になり、セキュリティのトレードオフをより効果的にする新しいタイプのオフチェーン コンピューティングとハイブリッド システムが可能になります。

これらのインフラストラクチャのイノベーションはすべて今後数年間で成熟するため、成熟したブロックチェーン エコシステムが、今日の 1 秒あたり数万 TPS から、数百という非常に低いトランザクションあたりのコストに至るまで、非常に高いスループットをサポートできるようになるのは間違いありません。 TPS。

プロキシ インターネットへの道

上の画像は、プロキシ インターネットへの道における 3 つの主要なステップを表す宝の地図です。

一つずつ見ていきましょう。

現在の分散型アプリケーションを強化する

最初のステップは、現在のブロックチェーン アプリケーションを AI で強化することです。 AI はすでに、最も人気のあるアプリケーション カテゴリである分散型金融 (DeFi) で役割を果たしています。これは、市場の状態を常に監視して特定のアクションを実行する特殊なモデルの形をとります。例: 取引ボット、清算ボット、ルーティング ボット、統計裁定取引ボット、そしてより一般的には、ユーザーの取引フローから利益 (MEV とも呼ばれる) を抽出するように設計された戦略を実行するボットです。

ブロックチェーン経済が DeFi の現在の基盤の上に構築されているため、人工知能を活用する機会について議論し始めるのは自然な流れです。

DeFi の強化

ブロックチェーンプロトコルは現在自動化されていますが、それらとのインターフェースは非常に手動であり、時には不格好で、多くの場合非効率的です。 AI は、インテリジェント エージェントを介して人間とオンチェーン市場を接続する新しいインターフェイスになる可能性があります。現在のプロトコルを強化する具体的な機会が存在する領域が少なくとも 3 つあります。

• ユーザーの意図のマッチング: ユーザーは AI エージェントと対話してコミュニケーションし、場合によっては意図を構築/調整します。AI はユーザーから委託された一連のオンチェーン アクションとそれらを照合します。意図は目標と複数の保護手段の形をとり、アクションは単一のトランザクションまたはより長い時間スケールで実行される構造化された計画になります。簡単なインテントの例は次のとおりです。

1. 「Z ドル以下の価格で X ユニットのトークン Y を入手したい」または
2. 「今後 6 か月間、イーサリアム レイヤー 2 プロジェクトに月額 Z ドルを投資したい」、または
3. 「$ETHをEigenLayerに再ステークし、APRが少なくともX%、リスクファクターが最大Y%のAVSに委任したいと考えています。」

• 最初の例では少数の取引のみが必要ですが、他の例では計画、計画内で複数の取引を実行する計画、複数の価格フィード、リスクと報酬の予測モデル、およびコンテキスト情報が必要です。
• アクションの計画とルーティング: イーサリアム ブロックチェーン上でトランザクションを送信するためのインフラストラクチャは、より成熟し、洗練されました。現在、セキュリティ、スピード、価格効率、プライバシーなど、さまざまな要望に合わせて最適化されたさまざまなルートが存在します。新しいルートの展開を容易にするために設計されたプロトコルもあります。今日の DEX アグリゲーターが個々の取引所に対して行っていることと同様に、より広範な取引サプライ チェーンのコンテキストやさまざまなアプリケーションも考慮した、より高度なルーティング アルゴリズムを設計できます。特に、ユーザーまたはレイヤー 1 プロトコルでサービスを購入するレイヤー 2 アプリケーションに代わって長期戦略を計画する場合、行動の余地はかなり大きく、新しいメカニズムの導入に伴って拡大しています。たとえば、ユーザーのポートフォリオを最適化するための最良の計画は、資金を部分的に安価なレイヤー 2 に再配置し、そこで投資を実行することかもしれません。
• 共有ファンドと資産プール: 多くの人々がリソースをプールし、目標を達成し、AI エージェントに実行を委任するファンドを作成および管理します。これには、ブロックチェーンが独自に提供できる共有所有権メカニズムだけでなく、意図の照合とアクション計画の側面が必要です。たとえば、最新バージョンのデジタル アート コレクション エージェントには、これらの機能がすべて必要であり、コミュニティの好みを統合したり、それらに一致するアセットを特定したりするために、最新世代の LLM によって提供されるより豊富なコンテキストも利用できます。

これらすべてのケースにおいて、支配的な人間またはコミュニティが、価値の高いオンチェーンアクションをオフチェーンで実行されているエージェントにアウトソーシングしています。したがって、推論の保証に対する大きなニーズがあります。これは次の 2 つの方法で実現できます。

• 独自のセキュリティを前提として、プロキシ ネットワークをオフチェーンで実行します。たとえば、特別に設計されたインセンティブを使用して L1 を再ステーキングまたは実行することで、アンカー チェーン上の資産の経済的安全性や ETH の経済的安全性を利用できます。
• オンチェーン スマート コントラクトを使用して、操作の妥当性を確保するために推論証明を必要とするエージェント オーケストレーション プロトコルを設計します。これは、zkML (zk-proofs) または opML (optimistic Proof) を通じて実現できます。どちらの分野も急速に進歩していますが、opML は、暗号的に安全な zk-proof を使用する今日では不可能または法外なコストがかかる大規模な LLM 実行を経済的に安全にするための非常に興味深いソリューションです。

AI サービス契約

関連するカテゴリは、小売アプリケーションではなく自律エージェントを使用してプロトコル インフラストラクチャを強化することです。ここでのアプリケーションのほとんどは、従来のビジネス サービス用に構築されたエージェント ベースの製品に似ていますが、これらのエージェントはブロックチェーンのオープン性、活発性、データの豊富さを活用できます。

たとえば、スマート コントラクトのセキュリティ監査者/テスター、分析エージェント、自動化された財務およびリスク管理サービスとして機能するエージェントなどです。 Web3 に焦点を当てた企業はすでにさまざまなタイプのそのようなサービスを提供していますが、エージェントの自律性と推論証明の進歩により、重要なサービスからプロトコル操作までの信頼を分散し、削除する機会が提供されています。

新しい応用分野はコンテンツ管理です。 Farcaster や Lens のような分散型ソーシャル メディアの台頭により、エージェントの自動化/仲介管理の新たな機会が生まれています。ただし、これらには、これから説明するエージェントのコラボレーションを調整するための新しいメカニズムの作成が必要です。

新しい代理店サービスの仕組みを作成する

ブロックチェーンのスーパーパワーを活用して、エージェント ユーザーを直接活用する新しいアプリケーションや新しい市場メカニズムを実装するための信頼できるコミットメント デバイスを作成できます。ここからは、新しいサービスを提供するために多くのエージェントを調整する力に注目していきます。このトピックについては最近の論文で詳しく説明しましたが、ここではいくつかの特定のアプリケーションに焦点を当てたいと思います。

AI予測市場

短期的に最もエキサイティングで具体的なアプリケーションは、AI 予測市場です。 DeFiは、小規模プロトコルのユーティリティトークンなどのロングテール資産をブロックチェーン上で取引できるようにします。これらの資産は、それらをサポートするためのインフラ運用コストが高すぎるため、従来の市場では取引できません。 AI 予測市場は、超ロングテール資産でも同じことを行う可能性があります。人々が関心を持つ最小のイベントの結果はトークン化され、取引される可能性があります。これらの市場が機能するには、次のものが必要です。

• 効率的な価格発見: 情報を集約するための意味のある流動性と大量の情報が含まれます。
• 信頼できる市場ソリューション: 市場は信頼できる効率的なソリューションを必要としています。

最近の大規模なコンテストで見られるように、AI はプロの取引エージェントに LLM にクエリを実行させてイベントの確率推定値を取得し、賭けを行うことで、これらの操作を自動化できます。また、初期のラウンドでは LLM を使用し、後のラウンドにエスカレートするケースには人間のみが関与する、複数ラウンドの紛争プロトコルを自動市場解決に使用できる可能性があることも示唆されています。

これらの市場が機能すると、安全保障上の脅威や偏見に直面する可能性のある中央機関に依存することなく、完全な自律性で小さな不確実性を評価するための新しい原始手段となります。これに基づいて、マイクロ保険、金融商品、分散型ソーシャルメディア上のコンテンツモデレーション、スパムフィルタリングなど、さまざまなアプリケーションを構築できます。

特殊なモデルに信頼性が高く効率的なルーティングを提供する

現在、人間と AI の対話のほとんどは、クローズド「フロンティア」モデル (ヘビー モデル) かオープン ウェイト モデル (ライト モデル) の共通モデルを備えた独自の環境で分離されています。しかし、GPT ストアとアグリゲーターの初期の成功は、上記のインタラクティブ モデルが、代理店の機能と専門知識を備えた膨大な GPT 供給への入り口にすぎない世界を示しています (つまり、私たちは間もなく、ポーカーからポーカーをプレイするまで、旅行の計画から予約まで)。

その世界では、ユーザー セッションを、ユーザーの意図に最も適した特殊なモデルに効率的にルーティングする必要があることは明らかです。エージェントがユーザーに代わってトランザクションを実行すると、サービス ユーザーから多大な価値を引き出すことができます。ルーター/仲介側 (レンタル料の抽出) であっても、エンドポイント モデル側 (より多くのトラフィックを獲得するための偽陽性の結果やパフォーマンス) であっても、価値を抽出するインセンティブが存在します。したがって、信頼できるルーティング メカニズムと、サービス プロバイダーがユーザーの好みを満たすために競争する市場が明らかに必要とされています。これは私が非常に楽しみにしている今後の応用分野です。

新しい市場の構成要素を作成する

専門的なスキルを持つより多くのエージェントが展開され、チェーン上に履歴が蓄積されるにつれて、より堅牢なインフラストラクチャの構成要素を開発できます。たとえば、過去の結果やエージェントのランキングに基づく評判、予測結果に基づくマイクロサービスの自動入札などのエージェント検出プロトコルです。

これは反復的なプロセスであり、完全に実装するには何年もかかります。プロキシ サービス プロトコルの新しい波が生まれるたびに、通信、評判、交換インフラストラクチャの新たな反復が進化します。最終的な目標は、非常に便利で家賃がかからない、最も効率的なデジタル調整メカニズムのシステムであり、これが世界経済のシェアを拡大し続けるバックボーンとなるでしょう。最終的に、エージェントの能力が向上し続け、現実世界での活動が自動化されるにつれて、社会経済取引の大部分がこのインフラストラクチャ上で決済されることが予想されます。

共有所有権とガバナンスの拡大

規模が拡大すると、共有所有権、公正価値の分配、スマートエージェント生産システムのガバナンスなどの問題に対処することが重要になります。ブロックチェーンは、このソリューションを実装するための基盤を提供します。現在、私たちは実験の初期段階にいますが、いくつかの興味深いモデルが出現しています。両極端があります:

• 直接所有権と最小限のガバナンス: これは、ビットコインと同様に、プロトコル ガバナンスが最小限に抑えられたモデルです。プロトコルは最小限で比較的固定されています。プロキシ アセット/リソース所有権のメカニズムはシンプルで、プロキシ アセットは作成者によって直接所有され、使用量に比例して価値が蓄積されます。単純に公共料金として、サービスの支払いとして、また寄付に報いるための貴重な資本資産として使用できるネイティブ ネットワーク トークンがあります。
• 共有所有権と DAO ガバナンス: もう一方の極端な例は、今日イーサリアムで見られるものに近い、よりリッチなプロトコルです。明示的なガバナンス プロセスを通じてパラメータを変更できる豊富なプロトコル仕様があります。ネイティブ トークンはガバナンスに使用でき、さまざまなシステム コンポーネントの共有所有権を可能にする、より豊富なインセンティブ メカニズムを備えています。

1 つ目は Morpheus が実験しているものに似ており、2 つ目は Olas に似ており、どちらも自律エージェント経済を構築する初期の試みです。これらの新しいタイプのエージェントベースのプロトコルはまだ初期段階にあり、インセンティブと所有権モデルの設計方法を変える可能性のある新しいアプリケーションや新しい機能が登場するでしょう。これらは、プロトコル設計者が利用できる幅広いソリューションを示す、まったく異なる 2 つの例にすぎません。最後に、エージェント エコノミーを超えた AI スタックの他のレベルにも同様の問題が存在し、同様のソリューションを AI トレーニング、データ、インフラストラクチャ サービスの奨励に使用できることに注意してください。