最近、YouTube チャンネル「The Rollup」で、@TrustWallet CEO の Eowyn Chen 氏と @OpenledgerHQ の中心的な貢献者である Ram Kumar 氏が、両者の緊密な協力について議論しました。 ここでは、いくつかの貴重な視点を抽出して共有します。 1)「太った財布」説に冷水を浴びせる インタビューの中でアンディは、業界で人気のある「ファットウォレット」理論について言及しました - ユーザーエントリーチャネルを備えたウォレットはさまざまなサービスを垂直統合できるのでしょうか? しかし、Eowyn Chen の反応は興味深いもので、C エンドの小売ユーザー ビジネスは実際には非常に困難であり、多くの顧客サポート、より高いセキュリティ責任、頻繁な製品ルーティングが必要であると率直に述べました。 トラストウォレットの2億ダウンロード数を見て、ウォレットを作るのは良いビジネスだと思う人が多いが、CEO自身が個人ユーザーにサービスを提供することの苦痛を強調している。 これは、財布の「太り」が太りたいなら太っていないことを示しており、ユーザー関係は貴重ですが、維持費は低くありません。 この見解は非常に現実的であり、現在の多くのウォレット サービス プロバイダーの実際の状況を示しています。 さらに重要なことは、すべての価値がフロントエンドに集中しているわけではなく、バリューチェーンのすべての部分が公平に発展する必要があると述べたことです。 この見解は「ファットウォレット」理論に冷水を浴びせ、Trust Wallet が OpenLedger のようなインフラストラクチャ プロジェクトに協力する用意がある理由を説明しています。 2) 特化AIの変曲点は到来したのか? AI の発展の道筋に関するラム・クマール氏の判断は注目に値します。 同氏は、Google が一般的な検索から LinkedIn や YouTube などの垂直アプリケーションを派生させたのと同様に、AI は一般性から専門化へと進化していると考えています。 ChatGPTのような一般的なAIはオペレーティングシステムのようなものになり、将来的には特定のユースケースに特化した「特化モデル」が増えるでしょう。 これは、Web3AI 業界のトレンドの進化に関する私の以前の分析とも一致しています。 Trust Wallet が AI 機能を実験したところ、汎用モデルでは暗号通貨分野の特定の問題を解決できないことが判明し、この傾向を裏付けています。 そして正確には、特殊な AI モデルの構築には垂直分野の高品質のデータが必要であり、これはまさに OpenLedger が解決したいことです。 3)データが寄与する「無報酬労働」のジレンマ ラム・クマール氏は、AIは無給労働の上に成り立った1兆ドル規模の産業であると率直に述べたが、これは非常に鋭い。 AI 企業はインターネット データをスクレイピングしてモデルをトレーニングしますが、データ貢献者はパイの一部を獲得できず、これは確かに構造的な問題です。 OpenLedgerの解決策は、データを一度に販売するのではなく、データ貢献者がAIモデルの長期的な収益分配を受け取れるようにすることです。 ウォレットのグローバル決済機能により、理論的には国境を越えた摩擦のない価値分配を実現することが可能です。 しかし、ここで重要な問題は、データ品質はどのように保証されるのかということです。 Ram 自身は、Hugging Face のようなプラットフォームからのオープンソースの貢献の 90% が役に立たないことを認めています。 投稿されたデータ自体の価値が限られていると、インセンティブメカニズムがいくら優れていても無駄になってしまいます。 上。 エオウィン・チェン氏は、「銃を所有する権利」をセルフホスティングに例え、AI 機能はオプションであり、ユーザーは利便性とセキュリティのどちらかを選択できることを強調しています。 この製品哲学は真実ですが、「オプションを明確に提示する」方法は、製品設計能力の大きな試練です。 ラム氏はまた、ユーザーが世界中でデータ貢献に対して支払いを受ける唯一の方法は仮想通貨ウォレットであるという興味深い判断についても言及した。 これは、ウォレットの役割が単なる資産管理ツールから、デジタル ID と価値分配のためのインフラストラクチャに進化する可能性があることを意味します。 注: 詳細については、The Rollup の Youtube チャンネル システムにアクセスして、このインタビューをご覧ください。