まとめ
メトカーフの法則は、ネットワーク効果を説明する式であり、ネットワークの価値はノード数の 2 乗に比例するというものです。ただし、Web3 AI エコノミーでは、この公式は複数のノードが参加する価値製造ネットワークにはもはや適していません。多次元ネットワーク環境では、メトカーフの法則を拡張および修正する必要があります。 Web3 AI エコノミーがもはや確立できない理由を分析し、多次元ネットワークのノード間の重み、複雑さ、内部および外部の価値要因を考慮し、メトカーフの法則を V=K×f( N、W、C、I、E) は、多次元ネットワーク価値の FlerkenS の法則と暫定的に名付けられ、この式を使用して Web3 AI エコノミーのいくつかのネットワークを評価し、最も価値の高いネットワークを見つけました。最後に、V=K×f(N,W,C,I,E) FlerkenS 多次元ネットワーク価値法則は、Web3 アーキテクチャと AI によって推進されるデジタル経済のための新しいツールであると結論付けました。
序章
インターネット技術の発展は、Web1.0、Web2.0、Web3.0の3段階に分けられます。 Web1.0 は静的な Web ページと情報検索の段階であり、ユーザーは情報を受動的に受け取ることしかできません。 Web2.0 は動的な Web ページとソーシャル メディアの段階で、ユーザーは情報を積極的に作成して共有できます。 Web3.0 は分散型でインテリジェントである 契約段階では、ユーザーは自律的に情報を制御し、交換することができます。
これら 3 つの段階のうち、メトカーフの法則は、ネットワーク効果を説明するためによく使用される公式です。メトカーフの法則では、ネットワークの値はノード数の 2 乗に比例する、つまり V=K×N² であると定められています。ここで、V はネットワークの値を表し、N はネットワーク内のノードの数を表し、K はネットワーク内のノードの数を表します。値係数を表します。この式は、各ノード間の接続が均一で同じであること、およびネットワークの値がノードの数にのみ依存することを前提としています。
ただし、Web3 AI エコノミーでは、次の理由により、これらの仮定はもはや当てはまらない可能性があります。
· ネットワーク内のノードは、ユーザー、デバイス、データ、スマート コントラクト、AI モデルなど、さまざまなタイプ、属性、機能、動作を持つ場合があります。これらのノード間の接続には、ソーシャル ネットワークなど、さまざまな品質、強度、方向、意味がある場合があります。関係、データの流れ、取引記録、信頼性など。
· ネットワーク内の価値は、ノードの数だけでなく、データ品質、ユーザー満足度、コミュニティ活動、イノベーション能力などの他の要因にも依存する可能性があります。
· ネットワーク内の値は動的であり、ネットワーク構造、環境、ニーズの変化に応じて変化する可能性があります。
したがって、Web3 AI 経済におけるより複雑かつ柔軟なネットワーク構造と価値創造方法に適応するには、次の側面を考慮してメトカーフの法則を拡張または修正する必要がある可能性があります。
ノード間の接続の重み: 異なるタイプおよび属性のノード間の接続は、接続の重要性と影響を反映して、異なる重みを持つ場合があります。たとえば、ソーシャル ネットワークでは、親密な関係の接続の重みが、馴染みのない関係の接続の重みよりも高くなる場合があります。データ ネットワークでは、高品質データの接続重みが低品質データの接続重みよりも高くなる場合があります。
ノード間の接続の複雑さ: 異なるタイプと属性のノード間の接続は、接続の多様性と深さを反映して、異なる複雑さを有する場合があります。たとえば、AI ネットワークでは、AI モデル間の接続には、データの入出力、パラメータの共有、モデルの融合などが含まれる場合があります。スマート コントラクト ネットワークでは、スマート コントラクト間の接続には、呼び出し関係、依存関係、承認のさまざまな形式の関係が含まれる場合があります。
· ネットワーク内外の価値要因: ネットワークと環境およびニーズとの適合度を反映して、ネットワーク内外のネットワークの価値に影響を与える多くの要因がある可能性があります。たとえば、メタバース ネットワークでは、ネットワークの内部価値要素には、ユーザー エクスペリエンス、コンテンツの品質、クリエイティブ レベルなどが含まれる場合があります。ネットワークの外部価値要因には、市場の需要、競争上の優位性、社会的影響などが含まれる場合があります。
上記の側面に基づいてメトカーフの法則を拡張または修正し、この式を使用して Web3 AI エコノミーのいくつかのネットワークを評価し、最も価値の高いネットワークを見つけます。私たちはこの公式を「多次元ネットワーク価値のフラーケンの法則」と暫定的に名付け、Web3 アーキテクチャと AI 主導のデジタル エコノミーのための新しいツールとして要約しました。
方法
私たちは次のようなアプローチをとりました。
Web3 AI 経済におけるネットワーク構造と価値創造モードの特徴に従って、メトカーフの法則は拡張または修正され、V=K×f(N,W,C,I,E)FlerkenS 多次元ネットワーク価値法則は次のようになります。得られた。
· Web3 AI エコノミーにおける 3 つの代表的なネットワークを例として選択します。すなわち、Botto (DAO が管理するジェネレーティブ アート コミュニティ)、Mawari (Web3 原則に基づいて設計された分散型 3D および XR コンテンツ配信プラットフォーム)、および Trusta labs (オンチェーン データ) です。分析会社)。
· 各ネットワークを評価し、各ネットワークのノード数、接続の重み、接続の複雑さ、内部価値要因および外部価値要因に基づいてその価値を計算します。
· 3 つのネットワークの値を比較し、最も高い値のネットワークを特定します。
· 3 つのネットワークの値を比較し、最も高い値のネットワークを特定します。
結果
FlerkenS 多次元ネットワーク価値法則
Web3 AI 経済におけるネットワーク構造と価値創造モードの特徴に従って、メトカーフの法則を拡張または修正し、次の式を得ました。

このうち、V はネットワークの値、N はネットワーク内のノード数、W はネットワークの接続重み行列、C はネットワークの接続複雑さ行列、I はネットワークの内部値因子ベクトルを表します。ネットワーク、E はネットワークを表します。外部値因子のベクトル、K は値係数、f は非線形関数を表します。
この式は次のように解釈できます。
·ネットワークの価値は、ノード数、接続の重み、接続の複雑さ、内部価値要因、外部価値要因の影響を組み合わせたものに比例します。
·異なるタイプと属性のノード間の接続は、接続の重要性と影響を反映して異なる重みを持つ場合があります。
·異なるタイプや属性のノード間の接続は、接続の多様性と深さを反映して、異なる複雑性を持つ場合があります。
·ネットワークの価値に影響を与えるさまざまな要因がネットワークの内外に存在する可能性があり、ネットワークが環境やニーズにどれだけ適合しているかを反映します。
·価値係数は、ネットワーク価値の基本レベルを反映する定数です。
·非線形関数は、さまざまな要因によってネットワーク値が変化するという法則を反映する未知の関数です。
私たちはこの式を暫定的に「多次元ネットワーク価値の FlerkenS の法則」と名付け、一部の Web3 AI 経済におけるネットワークを評価するために使用します。
ネットワーク評価
例として、Web3 AI エコノミーの 3 つの代表的なネットワークを選択しました。すなわち、Botto (DAO が管理するジェネレーティブ アート コミュニティ)、Mawari (Web3 原則に基づいて設計された分散型 3D および XR コンテンツ配信プラットフォーム)、および Trusta labs (オンチェーン データ) です。分析会社)。
各ネットワークを評価し、ノード数、接続の重み、接続の複雑さ、本質的価値要因、および外部価値要因に基づいてその価値を計算しました。特定のデータとパラメーターが不足しているため、定性分析を実行し、K と f の両方が一定であると仮定することしかできません。具体的な評価は以下の通りです。
Botto の値は主に N (ノード数)、W (接続の重み)、および I (内部値係数) に依存します。 Nには、コミュニティガバナンスに参加するユーザー、芸術的な画像を生成するAIモデル、NFTの鋳造とオークション用のプラットフォームなどが含まれます。Wには、ユーザー間の投票の重み、AIモデル間のデータ共有の重み、NFTプラットフォーム間のトランザクションの重みなどが含まれます。Iには、ユーザーの芸術的な好み、AI モデルの革新、NFT の希少性など。したがって、Botto の価値は次のように表現できます。

このうち、Nuはユーザーノードの数、NaはAIモデルノードの数、NpはNFTプラットフォームノードの数を表します。 Wu はユーザー接続重み行列を表し、Wa は AI モデル接続重み行列を表し、Wp は NFT プラットフォーム接続重み行列を表します。 Iuはユーザーの内部価値因子ベクトルを表し、IaはAIモデルの内部価値因子ベクトルを表し、IpはNFT内部価値因子ベクトルを表します。
Mawari の値は主に N (ノード数)、C (接続の複雑さ)、E (外部価値要因) に依存します。 N には、3D および XR コンテンツを提供および消費するユーザー、デバイス、アプリなどが含まれます。 Cには、データの入出力、パラメータの共有、モデルの融合など、ユーザー、デバイス、アプリケーション間の複数の接続形態が含まれます。Eには、市場の需要、競争優位性、社会的影響などが含まれます。したがって、Mawariの価値は表現できます。として:

このうち、Nu はユーザーノードの数、Nd はデバイスノードの数、Na はアプリケーションノードの数を表します。 Cu はユーザー接続の複雑さの行列を表し、Cd はデバイスの接続の複雑さの行列を表し、Ca はアプリケーションの接続の複雑さの行列を表します。 Eu はユーザ外部価値要素ベクトル、Ed は機器外部価値要素ベクトル、Ea はアプリケーション外部価値要素ベクトルを表します。
· Trusta labs の価値は主に N (ノード数)、W (接続の重み)、C (接続の複雑さ) によって決まります。 N には、オンチェーン データ分析サービスを提供および使用するユーザー、データ、スマート コントラクトなどが含まれます。 W には、ユーザー、データ、スマート コントラクト間の信頼と影響力が含まれます。 C には、呼び出し関係、依存関係、認可関係など、ユーザー、データ、スマート コントラクト間の複数の接続形式が含まれます。したがって、Trusta labs の価値は次のように表現できます。

ここで、Nu はユーザー ノードの数を表し、Nd はデータ ノードの数を表し、Nc はスマート コントラクト ノードの数を表します。 Wu はユーザー接続重み行列を表し、Wd はデータ接続重み行列を表し、Wc はスマート コントラクト接続重み行列を表します。 Cu はユーザー接続の複雑さの行列を表し、Cd はデータ接続の複雑さの行列を表し、Cc はスマート コントラクトの接続の複雑さの行列を表します。
ネットワークの比較
3 つのネットワークの価値を比較し、最も価値の高いネットワークを特定しました。特定のデータとパラメーターが不足しているため、定性的な比較を行うことしかできず、K と f の両方が一定であると仮定します。具体的な比較は以下の通りです。
Botto の価値は比較的低くなります。これは、Botto のノード数が比較的少なく、1 つのフィールドでのコンテンツ生成とトランザクションのみが関与するためです。ユーザー投票と AI モデルのデータ共有が十分に活発でなく、公平ではない可能性があるため、接続の重みは比較的低くなります。ユーザーの好みや AI モデルの革新性が十分に多様で顕著ではない可能性があるため、内部価値要素は比較的低いです。
Mawari には比較的多数のノードがあり、複数のフィールドでのコンテンツ配信と共有が含まれるため、Mawari の価値は比較的高くなります。ユーザー、デバイス、アプリケーション間に複数の接続があるため、接続の複雑さは比較的高くなります。データとモデルの相互作用と統合。大きな市場需要、競争上の優位性、社会的影響力に直面しているため、外部価値要因は比較的高いです。
Trusta lab の価値は比較的中程度です。ノードの数が比較的中程度であり、現場でのデータ分析と評価が含まれるためです。ユーザー、データ、スマート コントラクトには特定の呼び出し関係、依存関係、認可関係があるため、接続の重みと接続の複雑さは比較的中程度です。
要約すると、Mawari はノード数、接続の複雑さ、外部価値要素の点で利点があるため、3 つのネットワークの中で最も価値のあるネットワークであると考えられます。
結論は
私たちは Metcalfe の法則を拡張または修正し、V=K×f(N,W,C,I,E) FlerkenS の多次元ネットワーク価値の法則を取得し、この式を使用して Web3 AI エコノミーのいくつかのネットワークを評価しました。最も価値の高いネットワークは次のとおりです。見つかった。以下の点を要約します。
· メトカーフの法則は、複数のノードが Web3 AI エコノミーに参加する価値製造ネットワークにはもはや適していません。多次元ネットワーク環境では、メトカーフの法則を拡張または修正する必要があります。
V=K×f(N,W,C,I,E) FlerkenS の多次元ネットワーク価値法則は、ノード間の接続の重み、接続の複雑さ、ネットワークの内部および外部の価値要素を考慮する式です。 be more Web3 AI エコノミーにおけるネットワーク構造の特徴と価値創造方法についての優れた説明。
· V=K×f(N,W,C,I,E) FlerkenS の多次元ネットワーク価値法則は、Web3 アーキテクチャと AI 主導のデジタル経済の新しいツールであり、Web3 のさまざまなネットワークをよりよく理解して評価するのに役立ちます。 AI経済の価値。
免責事項: この記事に含まれる知的財産権は FlerkenS Labs に属しており、注記のないオリジナルの作品の再投稿または悪用は侵害とみなされます。
参考文献
: Web3 の誇大広告を打ち破る: 分散型 Web における AI。フォーブス。 https://www.forbes.com/sites/forbestechcouncil/2022/08/04/cutting・through・the・web3・hype・ai・in・the・decentralized・web/
:メトカーフの法則。ウィキペディア。 https://en.wikipedia.org/wiki/Metcalfe%27s_law
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