過去1年間、人工知能分野の競争の焦点は主にモデルの規模と擬人対話能力に集中していました。しかし、技術の進歩とともに、新しいトレンドが静かに浮上しており、特にオンチェーンAIエージェントの開発者からの注目を集めています。このトレンドは、未来のAI発展における重要な課題を明らかにしています：真実で、タイムリーで、改ざんされていないデータの取得です。

専門家は、最先端のAIシステムであっても、入力データが虚偽、遅延、または操作されている場合、その出力結果は依然として価値を欠くことを指摘しています。この見解は、データの質がAIのパフォーマンスに与える重要な影響を強調しています。

オンチェーン投資AIアシスタントを例にとると、このインテリジェントエージェントはユーザーの資産状況を正確に把握し、取引の実行状況をリアルタイムで検証し、Solana、BNB、zkSyncなどの複数のブロックチェーンプラットフォーム間でデータを同期できる必要があります。効果的なクロスチェーン検証、データ集約、オンチェーン圧縮技術が欠如している場合、そのようなAIシステムは潜在能力を発揮できず、限られた情報に基づいて意思決定を行うことしかできません。

この背景の中で、Lagrangeなどの技術的ソリューションが登場しました。Lagrangeは単なるデータ提供ツールではなく、オンチェーンAIの多機能アシスタントのようなもので、データ管理、検証、トリガーを一体化しています。具体的には、Lagrangeは三つの重要な役割を果たしています：

1. データオフィサー：クロスチェーンデータの収集と整理を担当します。
2. プルーフオブオフィサー：データの真実性と完全性を確保します。
3. トリガー官：データの状態に基づいて、対応するAIの行動をアクティブにします。

SQL式のクロスチェーンデータ集約機能を通じて、LagrangeはオンチェーンAIに明確な「視野」を提供し、ブロックチェーンエコシステムの動態を包括的に理解できるようにします。この能力は、高効率で信頼性のあるオンチェーンAIアプリケーションを開発する上で重要であり、次世代のブロックチェーンとAIの融合発展を推進する重要な要素となる可能性があります。

このトレンドが進むにつれて、私たちは将来のAI競争が単にアルゴリズムの先進性にとどまらず、高品質でリアルタイムかつ検証可能なデータを提供できるエコシステムを構築する方法にかかっていることを予見できます。これは、ブロックチェーン技術と人工知能の統合のための新しいアプリケーションシナリオを開くことになり、分散型金融、サプライチェーン管理、そして自律システムなどの分野に革命をもたらす可能性があります。