キートのメインネット：AIエージェントによる支払いの流れをテストする

このイベントの規模は、その処理量によって決まります。Kiteのテストネットでは、非常に大きな需要がありました。#命中するためのヒントのテンプレート19億件以上のエージェント間の相互作用があった。 # 該当する用語が出現した場合のヒントのテンプレート発売前の段階です。そのデータには、数億件ものトランザクションが含まれており、これにより、従来のブロックチェーンが対応するのが難しい、新しい種類のオンチェーンのアクティビティが実現されます。それは、連続的で、頻繁に行われるような、APIのような性質を持つアクティビティです。

これは、調整から実行への決定的な変化を示しています。テストネットでは、貢献度や報酬が追跡されていました。今では、実際のメインネットでは、そのような要素は考慮されていません。プロダクション実行 # ヒットする用語の場合のヒント用テンプレートつまり、セットデータやAPI、サービスに対して、アライアンス層のAIエージェントがワークフロー内で即時に支払いを行えるようにするのです。

このプロジェクトの初期資金は、著名な支援者から提供されました。このプロジェクトは、PayPal VenturesやGeneral Catalystなどの投資家から3300万ドルを調達し、このエージェント中心のインフラを市場に導入するための資金を得ました。

トランザクション経済学：量と決済について

最大の課題は、初期のテストネットでのデータ量を、持続的にメインネットで利用可能な形に変換することです。Kiteの#ヒットする用語に対するヒントのテンプレート19億回のテストネット上での相互作用があった。 # 該当する用語を検出した際のヒントのテンプレート実際のネットワークでは、継続的に、高頻度でトランザクションが行われる必要があります。これは、そのインフラがどれだけ優れているかを示す重要な試金石です。

このシステムは、APIのようなトラフィックに対応するように設計されています。# 該当する用語が出現した際のヒントのテンプレートを対象としています。連続して行われる、マシン速度で処理される取引です。 # 該当する用語を使った際のヒントのテンプレートステーブルコインによる決済を採用し、完了時間を秒単位にすることを目指しています。この設計により、「インフラの危機」という問題が直接解決されます。従来のシステムでは、人の承認や遅い決済のために、自律性が妨げられていました。

要するに、速度とスケールです。Kiteが成功するためには、そのメインネットが、エージェントの活動量の急激な増加に対応できる必要があります。Kite独自のAvalanche L1および状態チャネルによる支払いシステムは、その点で優れています。100ミリ秒未満の遅延時間で、1回のトランザクションあたり0.000001ドル程度です。 # ヒットした場合のヒントのテンプレート流れは、音量と一致していなければなりません。 # ヒットする用語の場合のヒントのテンプレート

競争的な流れ：Kite対ChainlinkおよびBittensor # 用語が出現した際のヒントとなるテンプレート

キートの処理方式は、その対象によって決まります。つまり、高頻度で行われる、マシンによって処理される支払いがステーブルコインとして決済されるということです。そのテストネットでは、#という用語を使った際のヒントのテンプレートが処理されました。19億回の相互作用がありました。 # 該当する用語が出現した場合のヒントのテンプレートこれは、APIトラフィックを模倣したものです。現在のメインネットでは、その潜在的なデータを、AIエージェントがリアルタイムで処理できる形に変換する必要があります。これは、継続的に、埋め込み型の取引が行われるための仕組みです。 # キーワードを使った際のヒントのテンプレート

ChainlinkとBittensorは、隣接しているものの、それぞれ異なる市場で運営されています。両者ともに、需要の証明がまだ不十分な状況にあります。ChainlinkのLINKトークンは、オラクルサービスやエージェントの制御を行うための手段として利用されています。金融機関とのAIパイロットプロジェクトは一歩前進したものですが、エージェントとしての実用性についてはまだ検証が必要です。BittensorのTAOは、128個のサブネットを通じてAIコンピューティングを行っていますが、その実用性についてはまだ明らかになっていません。最近のデータによると…72Bパラメータを持つLLMを、成功裏に分散型の形で訓練する例です。 # キーワードが正確にマッチした場合のヒントのテンプレート有望ですが、これは単一のデータポイントに過ぎません。また、他のサブネットの状況を考えると、このデータポイントだけでは、一貫したトークン需要を促進することは難しいかもしれません。

主な違いは、フローの仕組みにあります。Kiteは、自律型エージェント向けの専用の支払いシステムを構築しており、秒以下の処理時間を目指しています。一方、Chainlinkはデータの信頼性を保証する役割を果たし、Bittensorはコンピューティングのための市場として機能します。現時点では、LINKの需要がより高いようですが、両方とも同じ課題に直面しています。それは、自分たちのトークンがAIエージェントの経済活動に不可欠であることを証明することです。Kiteの利点は、目的に合った設計を行っている点です。

触媒とリスク：注意すべき点 # キーワードが出現した時のヒントとなるテンプレート

今後の重要な推進力となるのは、実際の取引を促進するパートナーシップです。Kiteには、そのようなパートナーシップを促進するためのテンプレートがあります。PayPalを使って、そのインフラの運用を開始しました。また、Shopifyとの連携もまだ進行中です。これらの既存の商取引や支払いシステムとの接続は非常に重要です。この点で成功を収めれば、テストネット上での活動から実際の経済活動へと移行することができ、そうなれば、eコマースやAPIベースのサービスから莫大な量のビジネスが生まれる可能性があります。

最も大きな財政的リスクは、テストネットを超えて、強く持続的な需要があるという証拠がないことです。19億回のテストネットでのインタラクションが潜在的な可能性を示していますが、実際のネットワークでは、それを継続的に、高頻度で実現する必要があります。これは、新しいチェーンにとってよくある課題です。実用的な機能が大規模に確認されなければ、プロジェクトの価値は理論上のものに留まります。

これからは、実際の実行に移る段階です。PayPalのパイロットプロジェクトがどのように進展していくか、またShopifyとの統合がいつ完了するかについての発表を注目してください。これらのマイルストーンが、Kiteのインフラが、設計された目的の通りに、エージェントの活動が急増する状況に対応できるかどうかを示すための第一の硬いデータとなります。