暗号資産の歴史の大部分において、主なユースケースはシンプルだった:トークンを購入して取引することだ。

現在、一部の投資家や開発者は、業界が全く異なるモデルに向かっている可能性があると考えている:暗号資産を購入するのではなく、獲得することだ。

そのアイデアの1つのバージョンが、ベンチャー企業Multicoin Capitalがインターネット労働市場(ILM)と呼ぶものである — ユーザーが労働、リソース、または専門知識を提供することでトークンを受け取るネットワークだ。

「将来、人々が最初の暗号資産を手に入れる理由は、それを購入したからではなくなるだろう」とSenguptaはCoinDeskとのインタビューで述べた。「それを獲得したからだ。」

このコンセプトは注目を集め始めており、特にソラナエコシステムのような環境では、検証可能なタスクを実行するユーザーに報酬を与えるネットワークを実験するプロジェクトが増えている。

投機から獲得へのシフト — それがインターネット労働市場の核心であり、ユーザーが分散型ネットワークに労働、リソース、または判断を提供し、見返りにトークンを受け取る。このモデルが定着すれば、Senguptaは暗号資産がグローバルな労働市場により近いものへと進化する可能性があると考えている。

暗号資産の存在の大部分において、参加とはエコシステムとやり取りする前に、従来のお金をビットコイン、イーサ、またはソラナなどのデジタル資産に変換することを意味していた。ILMはそのダイナミクスを反転させる:まずトークンを購入する代わりに、ユーザーはタスクを完了し、支払いとして暗号資産を受け取る。

「アイデアはシンプルです」とSenguptaは述べた。「人々が暗号資産に参入する方法は2つあります — 購入して入るか、稼いで入るかです。」

過去10年間、ほとんどのユーザーは最初のルートをたどった。しかし、Senguptaは次の波は2番目から来ると考えている。

「新しい資産を発行し、超低コストでそれらを移動できるシステムがあれば」と彼は述べた、「グローバルに労働を調整できます。」

実際には、その労働は多くの形態を取ることができる — 帯域幅の提供、データのラベリング、エネルギー消費の削減、または分散型インフラストラクチャに結びついた物理的なタスクの実行などだ。

「誰かが市場が必要とするものを調達する会社を立ち上げ、世界中の50,000人がその労働を生産することで報酬を得ることができる」とSenguptaは述べた。

このコンセプトは、分散型物理インフラストラクチャネットワーク(DePIN)などの初期の暗号資産実験に基づいている — これは主にソラナエコシステムから出現したプロジェクトのカテゴリーであり、ワイヤレスカバレッジやマッピングデータなどのリソースを提供することで参加者に報酬を与える。

しかし、Senguptaは次の段階はハードウェアを超えると考えている。

「システムは単にハードウェアを接続するだけでなく、人々がより積極的な作業を行うこと — 判断、努力、時間を提供することに移行します」と彼は述べた。

受動的な貢献の代わりに、多くのILMシステムは即座に検証および支払いができる個別のタスクに焦点を当てている。ネットワークは、データのラベリング、ローカル情報の報告、コードのバグの特定、または現実世界の課題の完了に対してユーザーに報酬を与える可能性がある。

ブロックチェーンの優位性

ブロックチェーンインフラストラクチャは、作業を検証し自動的に決済できるため、これらのシステムを可能にする。

従来の雇用システムでは、支払いにはしばしば請求書、承認、遅延が必要だ。ILMはそのプロセスを決定論的検証に置き換える — 作業が完了したことを確認し、暗号資産レールを通じて貢献者に即座に支払う。

その作業の多くは最終的に人工知能と交差する可能性がある。

Senguptaが指摘する1つの例はGrassであり、ユーザーがデバイスにインストールされたソフトウェアを通じて未使用のインターネット帯域幅を共有できるネットワークだ。その帯域幅は、AIモデルのトレーニングを支援するデータスクレイピングタスクに使用できる。

Multicoin Capitalは、数十億ドル規模のトークンヘッジファンドを管理する暗号資産投資会社である。2022年1月、同社は初期段階のブロックチェーンスタートアップ企業を支援するベンチャーファンドのために4億2200万ドルを調達したと発表した。

「世界中の人々がソフトウェアをダウンロードし、余剰帯域幅を提供し、ネットワークへの参加に対してトークンを獲得する」と彼は述べた。

しかし、モデルはさらに進化する可能性がある。

「次の段階は単にデータをスクレイピングするだけでなく、人間が裁量を適用すること — データのラベリング、品質の判断 — 人間にしかできない方法です」と彼は述べた。

言い換えれば、インターネットの次世代の労働市場は、人間がAIシステムと競合するのではなく協力することを含む可能性がある。

Senguptaは、AIが実際に分散した人間の貢献者への需要を増加させる可能性があると主張する。企業が小規模化し自動化されるにつれて、判断、検証、または現実世界での実行を必要とするタスクのために人々に依存している。

AIはコアチームを縮小するかもしれないが、彼は述べた、しかし同時にオンデマンドの貢献者への需要も増加させる — グローバルにそれらの貢献を調達、検証、支払いできるシステムへの需要を生み出す。

このビジョンが実現すれば、暗号資産の次のユーザーは投機を通じて全く到着しないかもしれない — しかし労働を通じて到着する。

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