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AIと暗号資産の相乗効果:30年までに世界のGDPを20兆ドル押し上げる可能性=Bitwise

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著者:
Lynn Wang

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編集:
Shigeki Mori

13日 6月 2024年 20:57 JST
Trusted-確かな情報源
  • ビットワイズは、AIと暗号資産の相乗効果により、2030年までにGDPが20兆ドル増加すると予測している。
  • ビットコインの採掘者のインフラは、AI企業にとっても価値が高まっている。
  • ブロックチェーンは、深いフェイクや偏ったコンテンツといったAIの課題に対処することができる。
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Bitwiseのシニア暗号資産リサーチアナリストであるフアン・レオン(Juan Leon)は13日、最新レポートの中で、人工知能(AI)と暗号資産が交差することによる変革の可能性を強調した。

レオン氏によると、この2つの新興セクターを融合させることで、世界経済に大きな影響を与える可能性があるという。この融合は様々な産業を強化し、テクノロジーやデジタル資産との相互作用に革命をもたらす可能性がある。

AIと暗号資産の相乗効果:イノベーションにおける次の大きな出来事

レオンは、AIと暗号資産の融合は、現在予想されているよりもはるかに大きなものになると強調している。同氏は、2030年までに世界のGDPに合計20兆ドルを上乗せできると予測している。

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「PwCは、AIと暗号資産が2030年までにそれぞれ15.7兆ドルと1.8兆ドルを世界経済にもたらすと予測している。同氏によると、AIと暗号は2030年までにそれぞれ15.7兆ドルと1.8兆ドルを世界経済にもたらす可能性があるとのこと。

2030年までの世界のAIインパクト
2030年までの世界のAIインパクト 出典:PwC

この交差点における重要な分野のひとつがビットコインのマイニングであり、マイニングに使用されるインフラはAI企業にとってますます価値が高まっている。データセンターと強力なチップの需要に後押しされた現在のAIブームにより、これらのリソースが不足している。

必要なハードウェアと冷却システムを備えたビットコインマイナーが、このギャップを埋めている。例えば、同氏はCoreWeaveがビットコインマイナーのCore Scientificに買収を申し入れたことを挙げる。

同氏は、「この申し出は、コアサイエンティフィックがこれまでで最大規模のマイナーとAIとの提携を発表したのと同じ週に行われたもので、今後12年間にわたって同社のデータセンターでコアウィーブのAI関連サービスをホストする35億ドルの契約だった」と指摘する。

MohrWolfe社のマネージングパートナーであるフェリックス・モア氏も、ビットコインマイニング業界におけるAI導入の可能性について、自身の見解を述べている。Mohr氏は、AIを取り入れることで、ビットコインマイニング事業者の収益が増える可能性を指摘した。

「小規模なビットコインマイナーが大規模なマイナーと手を組めば、利益をより予測しやすくなる。しかし、その結果、ビットコインマイニングの世界は統合されてしまう。AIを取り入れることで、新たな収益源を生み出したり、既存の収益源をより収益性の高いものにすることができる」とモア氏はBeInCryptoに説明した。

さらにレオンは、情報の検証など、この交差点における長期的な機会を探っている。AIは、深いフェイクや偏ったコンテンツといった課題をもたらしたが、透明性と不変性で知られるブロックチェーン技術は、こうした問題に対処できる。

“一例を挙げよう:Attestivというスタートアップは、メタデータに基づいて動画のデジタル “フィンガープリント “を作成する。[理論的には、独創的な研究から政府の公式なコミュニケーションまで、あらゆるものを検証する同様の方法が考えられる。多くの専門家が、ブロックチェーンがAIに牽制をかける上で極めて重要な役割を果たすと断言しているのはそのためです」と同氏は言う。

さらにレオンは、AIと暗号資産を統合することで、バーチャル・アシスタントに革命を起こす可能性があると見ている。AI主導のツールをスマートコントラクトやデジタル通貨と組み合わせることで、これらのアシスタントがより複雑なタスクを効率的にこなし、生産性を向上させることが可能になるかもしれない。

これらの専門家の見識は、暗号資産企業がAI分野に参入する幅広いトレンドと一致している。BeInCryptoは3月、ステーブルコインを発行するTetherが、オープンソースのマルチモーダルAIモデルの開発に注力することで、AI技術への戦略的拡大を発表したと報じた。同社はまた、市場主導型の製品にAIソリューションを統合し、現実世界の問題を解決するために暗号資産とAIがどのように交わるかを変革していく。

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