原題：「Kaitoアルゴリズムの反撃実験：3枚の限界画像を使用して24時間以内に中国エリアリストのトップになる方法」
原著者：yunfeng、BlockBeats

jesseのInfoFiテストレポート

最近、jesseはX（旧Twitter）プラットフォームで実験を行いました。貴重な情報と純粋なスパムの間にある3つの「限界」暗号化コンテンツを公開し、Kaitoプラットフォーム上のYapスコアリングアルゴリズムの限界をテストしました。予想外にも、24時間も経たないうちに、私のアカウント @jessethecook69 が Kaito Yapper リストで世界第 9 位に到達し、中国地域で第 1 位を獲得しました。コンテンツの質が高くないというだけですぐにリスト入りしてしまうというこの現象は、Kaito が主張する AI コンテンツ スコアリング アルゴリズムが本当に主張するほど公平かつ厳格なものなのか疑問に思わせます。それとも、悪用される可能性のある抜け穴があるのでしょうか?

以下は、今回の実験で公開された、境界線上の内容を含む 3 つのツイートです。これらのコンテンツのスタイルは日常生活に近いため、その楽しさと視覚的なインパクトにより、すぐに多くのインタラクションを獲得します。

実は、コミュニティ内にはすでに同様の疑問が数多く存在します。 Blockworks のレポートによると、一部のユーザーがツイートに同じ単語を繰り返し返信することで（「返信」と連続して返信するなど）、誤って数百の Yap ポイントを獲得したとのことです。当局はすぐにこのような抜け穴を修正するかもしれないが、これらの事例は議論を巻き起こすには十分である。Kaito が作成した「情報は資本である」(InfoFi) モデルは、本当に高品質の情報に対するインセンティブを実現できるのか、あるいは場合によっては新しいトラフィック ゲームに変わるのか?

これらの疑問に答えるには、Kaitoの基本原理を深く分析し、Twitter APIが提供する膨大なメタデータをどのように活用し、OpenAIのChatGPTなどの大規模言語モデルと組み合わせて意味分析やトレンド判断を行い、Smart FollowersシステムやYapポイントなどの「社会的インセンティブ」メカニズムを通じて分散型情報エコシステムを構築するかを理解する必要があります。次に、ジェシーはこの問題を業界の重要性と技術的な詳細という 2 つの観点から分析します。

情報は資本：Kaitoのプラットフォーム革新と業界における意義

Kaito氏が提唱する新しいInfoFiモデルは、技術と製品における革新的な実験であるだけでなく、暗号資産業界の情報伝達メカニズムとマーケティングパラダイムに構造的な影響をもたらしています。これまで、暗号通貨プロジェクトのマーケティングは主に従来の方法に依存しており、広報会社を雇ったり、KOL（暗号通貨オピニオンリーダー）と協力してソーシャルメディアで勢いを生み出したりしていました。このモデルでは、情報が不透明で非効率的に拡散されることが多く、また、多数の「ソフトな記事」やお世辞の投稿も生み出されています。対照的に、Kaito はアルゴリズム主導のコミュニティ インセンティブを通じてゲームのルールを変えています。プロジェクト所有者、KOL、一般ユーザー間の関係が、コンテンツの価値と貢献に基づく競争環境に置き換えられます。

プロジェクト パーティのマーケティング パラダイムは、「配信」から「参加」へと移行しました。

従来のモデルでは、プロジェクト パーティはユーザーの注目を、資金で購入できる広告スペースと見なすことがよくあります。つまり、プロモーション投稿を投稿するために多額の V を支払い、後者の巨大なファン ベースを使用して情報を広めるのです。ただし、このタイプのマーケティングには明らかなリスクがあります。

・効果の測定が困難: KOL のファンのうち、プロジェクトを本当に気にしている人はどれくらいいるでしょうか。コンバージョン率はどれくらいですか?プロジェクト側は高額の予算を費やしたかもしれませんが、実際のユーザーコンバージョンはほとんどなく、誇張された「発言力」しか得られませんでした。

· 情報の信頼性が疑わしい: 今日では、視聴者はどのコンテンツが有料プロモーションであるかを簡単に見分けることができ、通常、そのような強引な広告投稿に対して警戒したり、嫌悪感を抱いたりします。

Kaito の出現により、参加型の分裂コミュニケーション パラダイムが生まれました。「Yap-to-Earn」により、プロジェクトはマーケティング予算を少数の大きな V に集中させる必要がなくなり、Kaito の Yapper リスト システムに接続して、コミュニティ メンバーが自発的にプロジェクトを代弁できるようになりました。たとえば、新しいプロジェクトが声を広げたい場合、Kaito と協力して、プラットフォーム上でプロジェクトのコミュニティ リーダーボードを開始できます。プロジェクトに関するオリジナル コンテンツを公開するすべてのユーザーがポイント コンテストに参加します。

実際の効果は、全員が参加するコンテンツ作成コンテストに似ています。将来的に Yap ポイントやエアドロップ報酬を獲得するために、ユーザーはプロジェクトの研究を競い、詳細な分析や独自の洞察を公開し、報酬獲得のリーダーボードに載るよう努めます。プロジェクト関係者は、比較的低コストで大量の高品質のUGC（ユーザー生成コンテンツ）を収集しました（リーダーボードの上位のユーザーにトークンのエアドロップや賞品を提供する約束など）。これらのコンテンツは、Twitter などの公開プラットフォームでユーザーによって積極的に共有され、多くの場合、より伝染性と説得力があります。結局のところ、これらは冷たい広告ではなく、コミュニティ メンバーの実際の声です (インセンティブがある場合でも、コンテンツはユーザー自身によって作成されます)。このモデルは「Proof-of-Attention」のソーシャル版と呼ばれています。リーダーボードで上位にランクされた投稿者は価値の高い情報を提供しているとみなされ、それに応じた特典が得られます。

この実践は InfoFi と呼ばれても SocialFi と呼ばれても、本質的にはプロジェクト コミュニケーションの構成方法を変えるものです。マーケティングはもはや中央集権的なチームによって完全に支配されるのではなく、コミュニティによるインセンティブ主導の共同創造になります。プロジェクト関係者の役割も、従来の広告スポンサーからコミュニティ活動の発起者および特典の提供者へと変化しました。

ヒーローをファンだけで判断するのはもうやめましょう。小規模なKOLはKaitoの助けを借りてどのように反撃を成功させることができるでしょうか?

InfoFi エコシステムでは、従来の暗号通貨 KOL の役割も変化しています。一方で、トップKOLは依然として重要な役割を果たしています。たとえば、Vitalikやjesse.baseなどの業界の大物は依然としてYapperリストのトップにいますが、これは、真の洞察力と多数のフォロワーを持つオピニオンリーダーが依然としてトピックを支配できることを示しています。一方、これらのKOLは現在、オープンな競争環境に置かれています。発言するたびに、アルゴリズムによって客観的に記録され、採点され、そのスコアは一目でわかります。本当に有益な情報を提供するKOLにとって、これはプラスのインセンティブとなります。しかし、これまで名声だけに頼り、実質的なコンテンツをほとんど生み出さなかったKOLの場合、InfoFiのメカニズムによってその影響力は徐々に弱まる可能性があります。なぜなら、広告を投稿するだけでポイントを獲得できず、ディスカッションや交流に積極的に参加しないと、リーダーボードでの順位が下がり、コミュニティから「実体がない」と見なされるからです。このように、KOL はコミュニティのディスカッションにもっと積極的かつ誠実に参加するよう強いられ、そうしないと後発者に追い抜かれてしまう可能性があります。

ジェシーは、中堅KOLの中にはKaitoの助けを借りて「カムバック」を果たした人もいることに気づきました。トップ V ほど多くのファンはいないかもしれませんが、質の高いコンテンツを熱心に制作しているため、ランキングでは上位にランクされ、大手 V に匹敵する露出を得ています。これは、従来のKOLの影響力パターンに対する衝撃です。影響力はもはやファンの数だけでなく、コンテンツの価値と評判によっても決まるのです。これは一種の「影響力マイニング」に似ています。KOL は、継続的に高品質の情報を投稿することで、影響力ポイント (Yap) を「マイニング」します。単に長期的なファンの蓄積に頼るこれまでの慣行と比較すると、このモデルによる影響力の獲得はより立体的かつ動的です。

同時に、KOL の収益化モデルも変革しています。これまで、インフルエンサーは主にプロジェクトオーナーからの有料広告を通じて収益を得ていましたが、現在はYapポイントを貯めて、将来それが引き換えられるのを待つ（例えば、プラットフォームトークンKAITOと交換する）という追加のチャネルがあります。短期的には、ヤップポイント自体は直接的に収益化することはできませんが、比較的高い期待価値が与えられています（二次市場では評価額よりも割引された価格で取引されるとの予想がすでにあります）。 Yap は希少で入手が難しいため、多くの KOL は、将来の利益を得るために早期に「マイニング」に参加するのと同様に、Kaito でアクティブな状態を維持するために時間を投資します。

一部のプロジェクト（Berachain など）がターゲットを絞ったエアドロップ報酬として Kaito のトップ Yapper をターゲットにしている場合、KOL はこれらの追加特典を獲得するためにリーダーボードのトップに留まろうとする意欲が高まります。これにより、プロジェクト所有者が広告のためにKOLに直接支払う必要性が目に見えない形で軽減されます。広告を掲載するために大きなVを支払う代わりに、予算の一部をコミュニティ報酬として確保しておき、全員がKaitoに関する議論に参加するように促す方がよいでしょう。 KOL もその恩恵を受けることができます。このように、KOLとプロジェクト関係者の関係は、従来のA社とB社という関係から、コミュニティ運営活動に共同で参加するパートナーへと変化します。 KOL はコミュニティの認知を得るためにプロジェクトに対する真の洞察力を示す必要があり、プロジェクト オーナーも KOL がより多くの人々に自分たちのことについて議論するよう促すのを喜んでいます。両者はオープンなプラットフォーム上でやりとりし、情報の透明性と可視性が高まります。

KOLエージェンシーの機会と課題

KOLエージェンシー（KOLエージェント/代理店）にとって、Kaitoモデルは諸刃の剣です。一方で、KOLエージェンシーがこれまで持っていた独占的な価値の一部は弱まります。プロジェクト関係者は、エージェンシーのネットワークリソースに過度に依存することなく、Kaitoが提供するデータとランキングを直接利用して、真に効果的なコミュニケーターを見つけることができます。 Kaito は、参考資料として定量的な KOL マップとパフォーマンス リストを提供します。これにより、プロジェクト オーナーは、ニッチ市場で最もアクティブなコミュニケーターと、プロジェクトに対して高いエンゲージメントと忠誠心を示すユーザーを特定できます。過去には、上級の KOL 代理店のみがこのようなデータの透明性にアクセスできました (長年の経験に基づき、どの KOL がコンバージョンをもたらすのが得意かを知っていました)。現在、Kaitoはこれらの指標を公開し、デジタル化しています。正確なKOLマップはマーケティング効果を高め、プロジェクト関係者の価値リターンを高めることができます。このマップの構築は、Kaitoの中核的な競争優位性の1つである膨大なデータのクリーニングと重み付けに依存しています。 KOL エージェンシーが依然として古いモデルに固執し、漠然とした KOL リストと広範なマーケティング戦略のみを提供する場合、その価値は必然的に疑問視されることになります。

しかし、一方で、KOLエージェンシーが全く役に立たないわけではありません。意欲のある代理店は、Kaito を採用し、新しいツールとして活用することを選択できます。 Kaito Pro などのプレミアム サービスに加入することで、詳細なデータ分析を取得し、顧客向けのより効果的なコミュニケーション戦略を策定できます。 Kaito プラットフォームの支援により、KOL エージェンシーはプロジェクト関係者がコミュニケーション目標をより正確に達成できるよう支援できます。例えば、次のことができます。 · KOL のスクリーニング: Yapper ランキングや Smart Followers (コアフォロワー) の数などの指標を参考に、協力するプロジェクトに最適な KOL を選定します。

· トピックを計画する: Kaito の業界動向分析を活用して、コミュニティのディスカッションに含まれるプロジェクトのホットなトピックを計画し、より多くのユーザーがディスカッションに参加できるように誘導します。

・効果をモニタリング：プロモーション効果をリアルタイムでモニタリングし、ヤップポイントの増加やランキングの変化を通じてコンバージョン率を測定し、いつでも戦略を調整できます。

· ルールの最適化: Launchpad コミュニティ投票 (コミュニティがリスト上のプロジェクトに投票するアクティビティ) を開始する方法や、より関連性の高いコンテンツを作成するようにコミュニティを促すタイミングなど、Kaito のルール ボーナスを有効活用できるようにプロジェクト オーナーをガイドします。この役割は、検索エンジン時代の SEO コンサルタントに似ています。現在、Kaito エコシステムの活用方法を専門とする InfoFi コンサルタントがいます。

このプロセスにおいて、KOLエージェンシーの価値位置づけは「リソース仲介者」から「戦略コンサルタント」へと変化し、Kaitoのアルゴリズムの仕組みやコミュニティの運営方法に対する深い理解が求められます。嗅覚の鋭い代理店の中には、顧客により良いサービスを提供するために高得点を引き出す鍵を探して、Kaito のポイント計算方法を研究し始めたところもあるだろうと予測できます。もちろん、Kaito のアルゴリズムは常に更新され、最適化されていることに留意する必要があります。単純なルーチンで不正行為をするのは簡単ではありませんが、コンプライアンスの範囲内で最適化する余地はまだたくさんあります（画面をスワイプして偽の投稿をするのではなく、実際のコミュニティの議論を誘導するなど）。一般的に、Kaito は KOL エージェンシーにとって課題となる一方で、勢いを増すための新たな機会も提供します。InfoFi ツールを習得し、有効活用できる人は誰でも、新しいパラダイムの下で顧客に価値を創造し続けることができるようになります。

情報発信品質の向上とアルゴリズムの課題

Kaito による業界コミュニケーション コンテンツの質の向上は誰の目にも明らかです。 InfoFi のインセンティブ メカニズムにより、ソーシャル プラットフォームに溢れていた純粋な広告や注文を促す投稿は抑制され、より詳細な分析と合理的な議論に置き換えられました。これは間違いなく、暗号通貨コミュニティ全体の情報環境にプラスの影響を与えています。投資家はより洞察力のある見解を得ることができ、無意味なノイズに惑わされるリスクを軽減できます。プロジェクトオーナーは、単なる褒め言葉や侮辱ではなく、より本物のフィードバックや提案をコミュニティから受け取ることもできます。本当に価値のある情報に注目が集まり、情報フローの有効性と価値が大幅に向上します。

しかし、これらすべてには、警戒に値する隠れた懸念も隠れています。それは、アルゴリズムの支配下での言説権力の集中の問題です。業界の会話が Kaito のようなプラットフォームに移行するにつれて、プラットフォームのアルゴリズム自体が大きな影響力を持つようになります。かつて人々は、Google の検索アルゴリズムがどのウェブサイトが表示されるかを決定するのではないかと心配していましたが、現在では Kaito のアルゴリズムが実際にどの声を拡大表示するかを決定します。 InfoFi は公平であると主張していますが、前回の分析で述べたように、そのメカニズムは評判が確立されたユーザーを優遇します。このため、一部の革新的なアイデアや反対意見は、主流の大手 V 企業に認識されなければ、広めるのが難しくなる可能性があります。時間が経つにつれて、別の種類の「情報の繭」が形成されるのでしょうか?

Kaito プラットフォームが商業的利益のためにアルゴリズムを微調整する可能性も注目に値します。たとえば、アルゴリズムは協力的なプロジェクトに関する情報を促進するように偏っている可能性があります (Kaito に関連するプロジェクトの場合、システムは明らかにユーザーにさらなる議論を促しているように見えることが観察されています)。分散化を主張する暗号通貨コミュニティとして、私たちはアルゴリズムの独占に警戒し、Kaito にルール策定の透明性と公平性を求めるべきです。 Kaito は現在、いくつかの FAQ と基本原則を公開していますが、具体的なスコアリングの詳細は依然としてブラックボックスです。将来的には、コミュニティがアルゴリズムの進化の監督に参加し、InfoFi モデルが真に高品質の情報を真に公平に奨励できるようにするために、より多くの DAO ベースのガバナンスが必要になる可能性があります。

技術原理：データ取得からAI分析までの裏側

Twitter APIデータ取得：コンテンツ基盤と課題

Kaitoは暗号化された情報を中心としたプラットフォームであるため、まずTwitter（X）から継続的にデータを取得する必要があります。 Kaitoは公式APIインターフェースを通じて、各ツイートのテキスト、公開時間、いいねやリツイートの数などのメタデータを自動で取得し、投稿者情報やインタラクティブユーザーのリストと関連付けることで、その後のアルゴリズム判断の基礎を築きます。

たとえば、ビットコインについて議論するツイートの場合、Kaito はその内容、公開時間、インタラクションの人気度、投稿者の影響力を記録します。業界の大物Vがやり取りに参加すると、アルゴリズムはその情報がより価値があると判断します。これらすべてを実現するための前提条件は、Twitter API の効率的なスケジュール設定と利用です。

イーロン・マスク氏が就任して以来、Twitter は API の使用コストを大幅に値上げしました。エンタープライズ レベルのインターフェースの開始価格は月額 42,000 ドルにもなります (クエリできるツイートは約 5,000 万件のみです)。暗号通貨コミュニティ全体の動向を追跡するには、必要な呼び出し回数がこのレベルをはるかに超え、起業プロジェクトに大きなコスト圧力がかかります。 Kaito の担当者は具体的な対策については詳しく述べていないが、チームがすべての API 呼び出しを注意深く計算する必要があることは想像に難くない。データ取得コストを抑えるために、次のような戦略を採用している可能性が非常に高いです。

· 重要な領域に重点を置く: 呼び出しクォータを節約するためにプラットフォーム全体から無差別にデータをクロールするのではなく、特定の暗号化分野のコアアカウントとトピックのクロールを優先します。

· バッチ クエリとキャッシュ: バッチ クエリ、キャッシュ、その他の技術的手段を使用して、繰り返し実行されるリクエストを減らし、API 呼び出しの数を最小限に抑えます。

· ユーザー承認のクラウドソーシング: 一部のアナリストは、Kaito では、承認トークンを取得するためにユーザーに X アカウントをバインドすることを求めており、一部のデータ クロール タスクをユーザー自身に「クラウドソーシング」することで、公式の頻度制限を回避していると推測しています。

ジェシー氏の見解では、これらの戦略は、コア機能に影響を与えずにデータのコストとリスクを最小限に抑え、InfoFi モデルに安定したデータ ソースを確保するためのものです。

ChatGPT コンテンツ分析: AI が情報価値を高める

大量のデータを取得することは、単なる出発点にすぎません。 Kaito のより重要な魔法の武器は、OpenAI の ChatGPT モデルを呼び出して、コンテンツの意味分析と品質評価を実行することです。簡単に言えば、Kaito は AI が情報の「テイスター」および「フィルター」として機能できるようにします。ユーザーが X に投稿するたびに、バックグラウンド アルゴリズムがコンテンツに対してインテリジェントな分析を実行します。これには、ツイートで議論されているトピックの識別、コンテンツの価値の評価、不正行為の有無の判断などが含まれます。

Kaito は、高度な大規模言語モデルの助けを借りて、言語の壁を乗り越え、英語と中国語など複数の言語のコンテンツを、どちらか一方を優遇することなく平等に理解して採点できると主張しています。つまり、ユーザーが自分の意見を表現するためにどの言語を使用したとしても、理論的には、ユーザーはそれに値する Yap ポイント報酬を受け取ることができるということです。

ChatGPT モデルは、スパムやフラッディングコンテンツを識別するためにも使用されます。 Kaitoの関係者やコミュニティによると、彼らはコンテンツの独創性と深さを非常に重視しているとのことだ。表面的な高インタラクションデータだけでは高スコアは与えられず、単なる画面スワイプや無意味なインタラクションに報酬が与えられることもありません。たとえば、投稿に「暗号通貨」や「暗号」などのキーワードを機械的にスパムしたとしても、システムは現実的で有意義な議論を優先するため、AIを騙してボーナスポイントを獲得することはできません。

ジェシーの個人的な経験は、上記の理想的な状態に疑問を投げかけました。私の実験では、意味がギリギリで単語も少ないクールな写真を3枚投稿したところ、予想外に190近くのYapポイントを獲得しました。これら3つのツイートのコメント欄には賛辞が溢れており、実質的な情報はほとんどありません。

このように水分を多く含んだコンテンツがこのような高いスコアを獲得できることから、次のような疑問が湧きます。コストを考慮して、Kaito のアルゴリズムでは各ツイートを単語ごとに詳細に意味分析しなかったか、スコアリング プロセスで何らかの簡略化戦略を採用した可能性があります。おそらく、現在のシステムでは、意味の理解において多少のトレードオフはあるものの、基本的なインタラクション データに基づいてポイントを決定しているのでしょう。この発見により、ジェシーは Kaito のアルゴリズムの厳密さに疑問を抱くようになりました。いわゆるインテリジェント コンテンツ スコアリング メカニズムは、実際にどの程度実装されているのでしょうか。

スマートフォロワーのメカニズム：量より質を重視した影響力評価

Kaito はコンテンツ レベルで AI 分析を導入しましたが、「つながり」の要素を無視したわけではありません。このプラットフォームの革新性は、暗号通貨サークル内にソーシャルグラフを確立し、フォロワーの質をコンテンツ価値評価に組み込む「スマートフォロワー」メカニズムの導入にあります。カイトにとって、フォロワーの数よりも誰がフォローしているかの方が重要です。相互にフォローし合い、暗号化の中核となるサークルを形成する有名な個人アカウントは、アルゴリズムによってスマートフォロワーとして分類されます。

著者に多数のファンがいる場合（Vitalik Buterin、Binance CZ など）、著者の影響力は明らかに並外れており、コンテンツの公開によって獲得できるポイントの上限もそれに応じて高くなります。

このソーシャル グラフ モデルにより、Kaito は各ツイートの「サークル内拡散」をより客観的に測定できます。つまり、ツイートがサークル外の通行人の間で広まったのか、それとも業界トップの人物の視界に直接届いたのかを測定できます。たとえば、あるメッセージに 100 件のリツイートがあったとしても、そのほとんどが小規模アカウント同士の相互娯楽から生まれたものであれば、そのメッセージの実際の価値は限られている可能性があります。一方、別のメッセージはリツイートが 10 件しかなく、Vitalik などの大物が参加している場合、後者の「ゴールド含有量」は明らかに高くなります。これら 2 つの状況では、Kaito はリポストやいいねの数だけで単純に判断することを避けるために、完全に異なる Yap ポイントを割り当てます。

実際の結果から、Yap リストの上位にあるアカウントは、フォロワー数が最も多いインフルエンサーではなく、トップ KOL に認められたディープ プレイヤーである可能性が高いことがわかります。調査レポートによると、Kaito はファン数や視聴回数などの従来の指標を信じず、「賢いファン」の評判の重みに報酬を重点的に配分している。つまり、何十万人ものファンがいてもコンテンツに実質的な価値がなければ、Yap はほとんど得られない可能性があるのだ。この「量より質」の評価方法は、トラフィックのみで競争することの欠点をある程度修正し、学術界による「ピアレビュー」のヒントをInfoFiの情報配信に注入しました。専門家に賞賛されたコンテンツだけが目立つようになります。

もちろん、Smart Followers システムの具体的なアルゴリズムの詳細は当局によって秘密にされており、結果からその一般的なロジックを推測することしかできません。 Kaito チームは、ルールが完全に透明になると、必然的に一部の人がトリックを使って不正行為をし、スコアを上げ、生態学的な公平性を破壊してしまうのではないかと懸念しています。現在、ソーシャル グラフの導入によって不正行為に対抗するアルゴリズムの難易度は確かに高まっていますが、同時に新規参入者にとって新たな課題も生じています。つまり、サークル内の著名人の注目と交流をいかに獲得するかが、高得点を獲得するための重要な基準となっているのです。これはコンテンツ制作者にとってプラスのインセンティブとなる一方で、少数の大物が発言権を握るゲームになってしまうのではないかという漠然とした懸念もある。結局のところ、アルゴリズムがどれだけ優れていても、最終的に価値をもたらすのは人間関係のネットワークなのだ。

技術コストと多層 AI アーキテクチャのトレードオフ

「ブラックテクノロジー」によって実現される多くの機能を導入した後で、落ち着いて実際のコスト計算も検討する必要があります。Kaito の複雑なシステムをサポートする技術費用は安くはありません。 1 つ目は、データ取得のコストです。前述のように、正式なチャネルを通じて大量の Twitter データを取得するには非常にコストがかかり、毎月数万ドルの費用がかかります。業界筋によると、Kaitoは当初、サードパーティのチャネルや非公開のインターフェースを通じてデータを取得しようとしていたが、Twitterがポリシーを厳格化するにつれて、こうしたグレーな方法は維持できなくなり、より高レベルのAPI権限にお金を払わなければならなくなったという。これにより、Kaito は製品戦略において直接的なトレードオフを迫られました。大量のクエリを一般ユーザーに公開するだけでは、月間 API 呼び出し制限がすぐに上限に達してしまいます。

Kaito は最近、一般ユーザー向けに比較的限定的な無料クエリ サービスを提供しており、詳細なデータ分析機能は機関やプロのクライアントに販売することを好んでいます。たとえば、一部のヘッジファンドは、月額 800 ドル以上かかるプロ版の Kaito Pro に加入しています。高額なデータ料金を負担する少数の有料「大口ユーザー」にサービスを提供することで、Kaito が現在主に To B (企業組織向け) のビジネス ルートを選択している理由も説明できます。

もう一つの大きな出費は AI の計算能力です。 Kaito は公式には GPT-4 レベルの AI を使用してコンテンツを理解すると主張していますが、ChatGPT-4 インターフェースへの呼び出しはすべてお金の無駄です。 GPT-4 解析が本当にすべてのツイートに対してリアルタイムで呼び出されるとしたら、コストは天文学的な額になるでしょう。大まかな見積もり: より安価な ChatGPT-3.5 を使用した場合でも、50,000 件のツイートを処理するには数千ドルのコストがかかる可能性があります。数倍のコストがかかる GPT-4 モデルを完全な分析に使用すると、月額コストが数万ドルにまで高くなる可能性があります。

明らかにカイトはそんなことはしない。チームは、必要な場合にのみ大規模なモデルを使用し、重要でない場所ではルールフィルタリングまたは小規模モデル予測を使用し、ChatGPT を呼び出す頻度を最小限に抑えるという一連の「AI 採用合理化」戦略を開発した可能性があると推測されます。 Kaito が独自の大規模モデルやマルチエージェント システムを開発し、微調整されたオープン ソース モデルで基本的なセマンティック スコアリング タスクを実行できるようにしようとしている兆候もあります。このように、高価な GPT-4 は、複雑な問題に遭遇したときや長い要約を生成する必要があるときにのみ呼び出されるため、平均呼び出しコストが大幅に削減されます。

Kaito の創設者である Yu Hu 氏は、現在 AutoGPT 異種エージェント アーキテクチャを使用しており、バックエンドに複数の ChatGPT モデルを展開して連携させ、基盤となるコア モデルとして ChatGPT-4 を使用していることを明らかにしました。同時に、独自のモデルを微調整することで、サードパーティへの依存を減らします。この多層モデルアーキテクチャは、Kaito の有効性とコストの間の難しいトレードオフを反映しています。一方では、アルゴリズム分析が十分に優れ、信頼性があることを保証する必要があり、他方では倹約して経費を削減する必要があります。この「2つのジレンマに挟まれる」バランスこそが、現在のInfoFiビジネスモデルが避けることのできない運用上の課題です。カイトは、将来的にもっと経済的で実現可能な代替案が見つかることを期待しながら、技術的な堀を築くためにお金を費やすという「技術的な賭け」をしていると言える。

結論: InfoFi モデルの考察と将来

Kaito のプラットフォーム設計は、最先端のテクノロジーとビジネス モデルの大胆な融合です。ソーシャル コンテンツを「注目資産」として定量化し、トークン インセンティブを使用して高品質な情報の出力を促します。素晴らしいように聞こえますが、実際の実装は必ずしもスムーズではありません。 Kaito のいわゆる「InfoFi」は、ある意味、名前を変えた SocialFi に似ています。Yap ポイントと呼ばれていようと、別の名前と呼ばれていようと、本質はソーシャル ネットワークを通じてトラフィックと影響力の収益化ゲームをプレイすることです。この点では、Friend.tech や Stars Arena などの初期の SocialFi プロジェクトと共通点があります。

違いは、Kaito が AI フィルタリングと評判の重み付けのレイヤーを追加し、ゲームの「品質しきい値」を引き上げ、純水軍のトラフィックが横行するのを防ごうとしていることです。しかし、現在の結果から判断すると、このシステムはまだマシュー効果から逃れることができません。つまり、有名企業がリストを独占し、高いスコアとトップの影響力は非常に一貫しており、目立ちたい小さな企業は有名企業のサポートに頼らなければなりません。これは情報の独占を打ち破るものなのか、それとも既存のサークルを強化するための偽装された方法なのか?これは、カイトが将来直面しなければならない中心的な課題の 1 つになります。

より現実的な課題は、モデルの持続可能性にあります。 Kaito は現在、Twitter エコシステムに大きく依存しており、データ ソースとユーザー インタラクションのほぼすべてが X プラットフォームに関連付けられています。他者に頼る開発モデルはどこまで進むのでしょうか? Twitter が API 価格を再度引き上げ、データの権限を厳しくした場合、Kaito は生き残ることができるでしょうか?現在の高額な API 料金により、Kaito は運営をサポートするために有料顧客へのサービス提供に切り替えざるを得なくなりました。しかし、InfoFi モデルを拡大して誰でも参加できるようにするには、最終的には請求書を分散させる必要があるでしょう。

一方で、ヤップのインセンティブを支えるトークンエコノミーに関しては不確実な点もあります。現在、ヤップポイントの価値は予想レベルに留まっています。市場の熱意が衰え、期待値が下がると、プラットフォーム上のトップKOLが他の場所に移り、Kaitoはコンテンツ損失のリスクに直面することになるのでしょうか？さまざまなプラットフォームを巡回するKOLは、収益の大きいところに行く傾向があります。 Kaito が収益や影響力に対して十分なリターンを提供し続けることができない場合は、感情だけではこれらのトップユーザーを維持するのに十分ではありません。

一般的に、InfoFi モデルが機能するには、詳細なコンテンツ作成を奨励することと、収益を生み出す独自の能力を維持することの間で、最終的により良いバランスをとる必要があります。激しい競争と資源の制約の中で、Kaito は持続可能な開発の道を見つけることができるでしょうか?待って見てみましょう。

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