1. 分散型AIトレーニング
   分散型AIトレーニングには高い通信速度と大量のデータ処理が必要。現在の技術では難しいが、将来の研究に期待が持てる。
2. 過剰冗長AI推論計算
   AI推論の精度を高めるための冗長計算はコストが高く、現実的ではない。
3. Web3特化のAIユースケース
   DeFiのリスク評価やユーザーへのプロトコル推薦など、Web3特化のAIユースケースは現在探索中。
4. 消費者向けGPU DePIN
   消費者向けGPUを利用した低コストのAI推論は有望だが、企業向けにはデータセンターが必要。
5. Web2顧客向けサービス
   Web2顧客向けのAIサービスは、Web3技術を利用することでコスト削減が可能。
6. OSSモデルの利用
   オープンソースモデルの利用により、AIサービスのコスト削減が期待できる。
7. 抗検閲AIモデル
   抗検閲のAIモデルは、プライバシーを保護しつつ、検閲のない環境でのAI利用を実現。
8. GPU DePINによるコスト削減
   未利用のGPUを活用することで、AI推論のコスト削減が可能。

まとめ

AIとCryptoの融合は、技術的な挑戦が多いが、将来の研究と技術進化により新たな可能性が広がることが期待されます。