大部分の人が理解しているAI+ブロックチェーンは、LLMがモデルをオンチェーンで動かす表面的な考えにとどまっていますが、本当のボトルネックは決してコンピューティングパワーではありません。結局のところ、お金で買えるものは「高く」ありません。最も重要なのは記憶です。

AIモデルは毎回推論するたびに膨大なデータを生成します：ユーザーの好み、意思決定パターン、コンテキスト情報、実行ログ。これらのデータは保存され、一瞬で検索できる必要があります。さらに重要なのは、次回のインタラクションで直接呼び出せることです。従来のストレージソリューションはAIのペースについていけません。

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人工知能と人工知恵障害の違いは一瞬のうちにある

DeFiにおけるAIツールを仮定すると、毎回あなたのリスク嗜好、取引習慣、資産配分ロジックを再学習しなければならないなら、それは永遠にただの人工知能の障害です。しかし、もしそれがあなたのすべての意思決定を記憶し、あなたの行動パターンを分析し、さらにはあなたのニーズを予測できるなら、それこそが真の人工知能です。

Warden Protocolは500万人のユーザーがAIモデルを実行しており、これらのモデルは知能レベルを維持するために永続的なメモリを必要としています。そして、@irys_xyzが提供するのは単なるストレージではなく、プログラム可能なデータインフラストラクチャです。

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従来のストレージはAIにファイルキャビネットを提供するのに対し、Irysは脳を提供します。

データがIrysに入るその瞬間から、実行ロジックが自動的に付与されます：
1️⃣AIの意思決定はトリガー条件を設定でき、それによって将来の行動に影響を与えることができます。
2️⃣データにはアクセスルールを含むことができ、どのモデルが呼び出すことができるかを制御します。
3️⃣記憶は新しい情報に基づいて自動的に更新され、真の学習を実現します。

AIモデル間で知識を共有し、協力して意思決定を行い、さらには自らの知的成果を貨幣化することができます。

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@irys_xyz Warden Protocolで作成されたフライホイール効果:

Irysにデータを保存することで、より価値のあるデータセットが他のモデルにアクセス可能になります → より良いデータがより先進的なモデルを引き寄せます → より多くのインタラクションがより価値のある出力を生み出します

AIモデルが本当に"記憶"し、"学習"できるようになると、ネットワーク全体の知能レベルは指数関数的に増加します。

技術的な観点から見ると、Irysテストネットは10万TPSに達することができます。このようなパフォーマンスの利点は、WardenのAIネイティブアーキテクチャと組み合わせることで、AIアプリケーションのインフラストラクチャのボトルネックを基本的に解決しました。

今回の協力の最も重要な価値は、インフラストラクチャーはAIのために生まれるべきであり、AIが従来のアーキテクチャに適応するべきではないことを証明したことです。