本レポートは、2023年2月21日にARK社のHPに公開された、英語による「Newsletter #354」の日本語訳です。内容については英語による原本が日本語版に優先します。また、情報提供のみを目的としたものです。
1. ビットコインNFTが急成長中
By Yassine Elmandjra | @yassineARK
Crypto Lead
Ordinals（オーディナルズ）社のプロトコルの始動により、ビットコインネットワークは、非代替性トークン（NFT）1 をオンチェーンで直接サポートできるようになりました。ユーザーは、ビットコインの最小単位であるsatoshi（サトシ）で画像やその他のデータを記録することができます。
2017年のSegwit（セグウィット）と2021年のTaproot（タップルート）という２つのビットコインソフトウェアアップグレードにより、ビットコインネットワークはブロックチェーン上に新しいメタデータを組み込むことができます。Segwitはビットコインのブロックサイズを1メガバイトから4メガバイトに拡大し、Taprootはデータの上限を拡大して、開発者とユーザーがさまざまなデータタイプをエンコードできるようにしました。
ビットコインの「Ordinals」を理解するには、米ドルになぞらえて考えてみてください。1セント硬貨100枚で 1米ドルとなるように、1億satoshi（サトシ）で1 ビットコインとなります。同様に、1セント硬貨にデザインを刻むように、ビットコインの所有者はビットコインのOrdinalsを利用してsatoshi（サトシ）を「エッチング」することができるのです。
現在までに、ユーザーはビットコインブロックチェーン上で10万以上のOrdinal（オーディナル）を作成しており、その中には大きなプレミアムがついているものもあります。画期的なイーサリアムベースのCryptoPunks NFTコレクションからのスピンオフプロジェクトであるOrdinal Punks（オーディナルパンクス）は、9.5BTC（約218,000米ドル）で売却されました。Ordinalsプロジェクトは、ビットコインコミュニティで激しい議論を巻き起こしています。ビットコインの「純粋主義者」はそれに反対し、Ordinalsのインスクリプションが有効な金融取引を犠牲にしてブロックスペースを混雑させているだけでなく、特定のsatoshi（サトシ）の価値が他よりも高いため、ビットコインの換金性を危険にさらしていると主張しています。これに対し、Ordinalsの支持者は、インスクリプションがブロックスペースの需要を高め、手数料を生み出し、ネットワークを保護するためにマイナーたちに補償を与えていると主張しています。彼らはまた、リバタリアン的な自由市場原理を引き合いに出し、ブロックスペースの最適な使用方法は市場が決定すべきであると指摘しています。ビットコインの換金性についての懸念に対しては、Ordinalsを「コインのコレクション」に例えて、収集可能なコインの市場がドルの換金性に影響を与えていないと指摘しています。
私たちは、Ordinalsによってビットコインのユーザーと開発者の間に新しい波が押し寄せたと考えています。新しいタイプのイノベーションを可能にするOrdinalsは、ビットコインのインフラ構築に対する開発者の関心を再び呼び起こしました。ですから、今後数ヵ月の間に、ウォレットやマーケットプレイスがOrdinalsをサポートし、ビットコインのユースケースの幅が広がることが予想されます。
2. AIは人間レベルの社会的流暢さに近づきつつある
By Andrew Kim | @andrewkimARK
Research Associate
OpenAIのChatGPTの逸話は、大規模言語モデル（LLM）の人間レベルの流暢さを浮き彫りにしています。人工知能 (AI) の流暢さの進化は、WinoGrandeで高密度なデコーダーのみの LLM の性能を用いて定量化することもできます。このWinoGrandeは、物理的および社会的常識を実証するモデルの能力を調べる広く使用されているベンチマークです。注目すべきLLMのWinoGrandeの評価をそれぞれのクロスエントロピー損失に対してプロットすると2 、以下のような「べき乗」の関係が浮かび上がります3 。 私たちは、94もの人間のパフォーマンスは、最先端のLLMのチューリングテスト4 として十分に機能すると考えています。そして、より大きな学習データセットで学習させたより大きなモデルが、すぐにこのベンチマークを飽和させるので、モデルの精度にかかわらず、人間レベルの流暢さを持つLLMユースケースが何をもたらすのか気になるところです。
WinoGrandeのベンチマークで人間レベルのパフォーマンスを実現する高密度 LLM をゼロショット6 評価のもとトレーニングするためにかかる最小のトレーニング総コストは、今日現在、7,000 万米ドルを超えると仮定しています。フランク・ダウニングとウィリアム・サマーリンが率いるARKのリサーチでは、AIのハードウェアとソフトウェアのコストは年率約70%で低下していると仮定しており、トレーニングコストが現在の7,000万米ドルから2030年には約5,000米ドルまで低下することが示唆されています。このようなモデルを消費者向けプラットフォームに組み込むことで、デジタルエンターテインメントに大きな影響を与え、AIコンパニオンの新市場を創出し、ビデオゲームの知的キャラクターという既存の市場を強化できる可能性があります。
[1] NFTは、パブリックブロックチェーン上で暗号的に検証可能なユニークなデジタル資産です。[2]クロスエントロピー損失とは、シーケンス内の次のトークンに対する言語モデルの予測確率分布と、次のトークンの真の分布との差を指します。 [3] べき乗関係とは、一方の変数が他方の変数のべき乗に比例する 2 つの変数間の関係を指します。 [4] アラン・チューリングによって提案されたチューリングテストは、機械が人間の行動と見分けがつかない知的な行動を示す能力を測定するものです。 [5] 参考文献1～15を参照してください。 [6] ゼロ ショット ベンチマーク評価では、モデルは、トレーニング中に例が見られなかった新しいタスク カテゴリでテストされ、学習を新しいタスクに効果的に一般化するモデルの能力を評価できます。 少数のベンチマーク評価では、モデルは、トレーニング中に少数の例しか見られなかった新しいタスクカテゴリでテストされます。これにより、限られたデータから学習し、新しいタスクに迅速に適応するモデルの能力を評価できます。
3. 多価配列決定化学が低コストのシーケンシングへのアクセスを普及させる
By Simon Barnett | @sbarnettARK
Director of Research, Life Sciences
2007年に次世代シーケンサー（NGS）が登場して以来、ショートリード技術を用いたヒトゲノムのシーケンスコストは、1,000万米ドルから200米ドル未満に低下しました。とはいえ、最も安価なデータを生成するシーケンサーには、しばしば多額の先行投資を必要とします。Illumina（イルミナ/ILMN）社の新しい主力機器であるNovaSeq X Plusは、約200米ドルでヒトゲノムを解析できますが、その資本コストは125万米ドルであり、ゲノム史上最も高価な機器となっています。下の図は、SBS (Sequencing by Synthesis：ショートリードシーケンスバイシンセシス) テクノロジーを使用したデータ生成と NGS マシンのコストの関係を示したものです。8
現在、民間企業であるElement Biosciences社は、多価配列決定法 (SBB)9 と呼ばれる新しい配列決定化学を用いて、初期費用を削減しています。Element社の最初の装置であるAVITIシステムは、イルミナの旗艦システムであるNovaSeq 6000とほぼ同程度のデータを、70%低い資本コストで生成します。
当社のリサーチによると、SBBケミストリーはSBSよりも正確にデータを生成します。そして、Element社は、多価の生化学手法により、従来の試薬と比較してわずかなコストで高品質のデータを生成しています。同社のコストパフォーマンスを支えているのは、さまざまなイノベーションですが、多価試薬はその中でも特に優れているようです。
データコストの低減に加え、バッチ処理の迅速化もAVITIシステムの利点の一つです。NovaSeqのような従来のハイスループットシーケンサーでは、ラボはシーケンス実行の前に何十ものサンプルをバッチする必要があり、ターンアラウンドタイムを長引かせます。また、使用されていない機器はデータ生成のコストを増加させ、ラボの経済性を損ないます。AVITIシステムは必要なスループットを低下させるため、シーケンスラボは装置の稼働率とターンアラウンドタイムのバランスを取りながら、業界最高水準に近いコストでデータを生成することができるのです。
[7] 参考文献1～3を参照してください。 [8] 合成による一価シーケンシング(SBS)は、単一の二重修飾ヌクレオチド(ブロッキング基と蛍光体を含む)が周期的に成長するテンプレート DNA 鎖に追加されるタイプのショートリード NGS ケミストリーを指します。 マルチバレント・シーケンシング・バイ・バインディング(SBB)は、複数の蛍光体を含むヌクレオチド・ コンジュゲートを接触させ、成長中のテンプレート DNA 鎖に2段階のサイクルで組み込むタイプのショートリード NGS ケミストリーを指します。 [9] 結合によるシーケンシング(SBB) は、 溶媒抽出と組み込みのステップがSBSのように同時に行なわれるのではなく、別々になっているショートリードNGSケミストリーの一種を広義に指すものです。
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