2025年1月6日：インスティテューショナルインサイトでは、最新の市場動向、市場パフォーマンス、業界ニュース、ETF（上場投資ファンド）のフロー、トレンドトピック、今後のイベント、トークンのアンロックなどを探りながら、暗号資産取引の推進に役立てています。

今週の市場分析をお届けします。

週刊ハイライト — マーケットスナップ5日間損失ステーキ 

投資家は現在、1兆ドル以上の市場価値が消滅した5日間の下落の後、米国株の下落を購入する機会を捉えています。ウォールストリートは4月以来最長の損失を突破し、Nasdaq-100は1.7%、S&P 500は1月3日金曜日に1.3%上昇しました。これらの上昇は、12月の厳しい後、新年に続いた今週の売却をわずかに相殺しました。

マグニフィセントセブンのような大手テクノロジー企業の収益成長が鈍化するという懸念にもかかわらず、トレーダーは、特にAI業界のリーダーであるNVIDIA Corporationに関して楽観的であり続けています。市場は、個人投資家がAIに投資し続ける限り、関連する株式市場のブームは続くと予想しています。 

マイク・ジョンソンが米国下院議長に再選出された翌日、株式はセッションで最高値に達し、ビジネスフレンドリーな議題への潜在的な支持を示しています。一方、債券利回りは上昇し、10年は制限金利の維持に関するリッチモンドFRBのトム・バーキン大統領のコメントを受けて4.6%に達しました。米国の製造業は緩やかな成長を見せ、新規注文は昨年初頭以来最高を記録しました。一方、投資家は金利引き下げが遅い可能性に対して経済力を評価しました。

週刊暗号資産ハイライト — AIエージェント春の開催

多くの投資家は、アルトコインの価値が急騰する期間であるアルトシーズンを熱望しています。しかし、現在の市場ダイナミクスは、アルトコインの急騰が広がっていない可能性を示唆しています。膨大なトークン数と限られた流動性が組み合わさって、アルトコイン分散と呼ばれるものへとつながり、適切なセクターとトークンを選択することが重要です。

現在、AIエージェントに注目しています。

は、市場が下落しても繁栄しています。この初期のセクターは急速に進歩しており、関連するトークンはベンチャーキャピタルのロックを解除することによる圧力が少なくなっています。その上位プロトコルの多くは、中央集権型取引所上場を欠いており、より多くの購入者が市場に参入する可能性があることを示しています。

2020年のDeFi夏やAlt Layer 1取引など、過去の機会を逃した投資家には、今や新たなチャンスがあります。個々のAIエージェントをターゲットとするのではなく、インフラプレイへの投資が最善のリスク/報酬戦略です。この戦略は、同セクターの基盤となるツールです。

AIエージェントプレーヤーのトップは、ベースネットワーク上でトークン化されたAIエージェントを立ち上げるためのプラットフォームであるVirts Protocolです。Luna by Virtuals（LUNA）やVaderAI（VADER）などのトークンを購入することで、特定のエージェントに対するガバナンス権を獲得できます。これにより、ユーザーは開発に影響を与え、利益を分配することができます。 

最近、2024年12月中旬には、休日の活動が鈍化したため、日次プロトコル手数料収入が大幅に減少しました。しかし、新年が近づくにつれて、エージェント関連トークンに関する憶測は急増しました。現在、Virtuals Protocolは100万ドル以上の日次手数料を生み出していますが、12月上旬の数字より50%低くなっています。こうした課題にもかかわらず、仮想トークンの価値は2倍以上に増加し、時価総額は46億ドルに達しています。

その他の注目のチャンスとしては、AIエージェント向けのフルスタックフレームワークに転換しているZerebro、錆ベースのフレームワークを持つARC、

自然言語のオンチェーン検索ツールである

 これらのプロジェクトは、AI技術の進化する環境における将来の成長に向けて、有利なポジションにあります。

その他のトップパフォーマンストークン

、AIエージェントトークンと過去1週間の市場動向を掘り下げます。

上級者向け

週次機関投資家向けインサイト：マーケットスナップ5日間の損失ステーキ、AIエージェント春の到来

当社の毎週の仮想通貨デリバティブ分析レポートでは、マクロイベント、現物取引高からの仮想通貨や取引シグナルの現状、先物、オプション、無期限契約について掘り下げています。

12月末のオプションの満期は、ボラティリティが月の最低水準まで下落したため、予想外の下落をもたらしました。無期限スワップの未決済利息は安定しており、これらの市場は満期オプションに対するヘッジにあまり使用されておらず、ボラティリティの低下に寄与している可能性が高いことを示しています。 

ビットコイン（BTC）とイーサリアム（ETH）の期限が切れた未決済利息のほとんどは再投資されていませんが、コールとプットの残高は一貫しています。特に、ETHオプションは、BTCと比較して暗黙のボラティリティが高い価格設定であり、特に有効期限が短いため、ETHの短期的な構造につながり、BTCはより安価なオプションエクスポージャーを提供しています。

無期限市場では、ボラティリティが低く、現物の動きが最小限であることから、ほぼすべてのトークンの資金調達率が、ホリデーシーズンを通じてより幅広い市場センチメントを反映しています。オプション面では、BTCのタームストラクチャーはETHよりも著しく低く、急激であり、実現ボラティリティは暗示的なボラティリティレベルを下回っており、市場ダイナミクスの興味深い変化が浮き彫りになっています。

レポートのハイライトをご確認ください。

年末オプション満期中の未決済利息

BTCとETHの無期限スワップの未決済利息は、2024年12月初旬の最高値まで回復していませんが、オプション失効イベントが開催される中、引き続き堅調でした。これは、これらの市場が満期を迎えるオプション契約のデルタをヘッジするためにあまり利用されておらず、この期間に観測されたボラティリティの欠如に寄与している可能性が高いことを示唆

その代わり、冬のホリデーシーズンには取引高が顕著に減少し、2024年12月の最低水準にまでさかのぼるボラティリティの下落が起こりました。

BTCオプションカーブは、コールパッドパリティの間、急勾配を維持

12月末のオプションが失効しても、ボラティリティの急騰は予想されません。その代わりに、実現したボラティリティは最近のレンジの下限まで急落しました。インプライドボラティリティタームの構造は、最近の行動とETHの両方と比較して急激であり、より長い日付のインプライドボラティリティは約57%で、1週間の現物オプション取引は約5ポイント低くなっています。満期を迎えた未決済利息の多くは、まだ新しいポジションに振り替えられておらず、プットとコールの中間残高を維持しています。その結果、BTCのオプション市場のポジションは比較的中立的であり、2024年12月初旬のレバレッジが不足しています。

大きなETHオプションの有効期限が切れてもボラティリティは発生しません。

12月下旬に実現したボラティリティの急騰は、新年には続かず、ETHの現物価格は、現在、短テナーの暗示ボラティリティを下回るボラティリティを示しています。興味深いことに、この1週間で暗黙のボラティリティターム構造が急激に拡大し、再び平坦化しました。BTCのやや急坦なプロファイルとは対照的です。これは、ETHのオプション市場が、現物価格変動の短期ボラティリティの上昇を予想していることを示唆しています。 

オプションは2024年12月末に大幅に満期を迎えましたが、その後の満期へのロールオーバーには至りませんでした。しかし、コールオプションは引き続き市場を支配し、2025年初頭には増加しています。

Bybit Xブロック・スコレス暗号資産デリバティブ分析レポート（2025年1月2日）：BTCオプションは引き続きコールプットのパリティをみており、短期ボラティリティは低いと予想されます。

AIモデルの開発、トレーニング、デプロイ方法に革命をもたらす分散型プラットフォーム、FLockをご紹介します。

人工知能（AI）は、数え切れないほどの業界を変革する態勢にありますが、その発展により、プライバシー、コントロール、包括性について疑問が生じることがよくあります。

は、AI トレーニング、微調整、推論を民主化するユニークな分散型プラットフォームです。ブロックチェーンを活用したインフラを備えたFLockは、透明性、セキュリティ、コミュニティ主導の意思決定を保証し、確立された社会的価値に沿ったAIモデルの道を開きます。

この記事では、FLockがAIトレーニングを分散化する方法、その主な特徴、開発者、コミュニティ、ユーザーへの影響について解説します。

プラットフォームであり、AI モデルの開発、トレーニング、デプロイ方法に革命をもたらしています。ブロックチェーン技術とフェデレーテッドラーニングと呼ばれる新しいアプローチを活用することで

、FLockは集中管理、透明性の欠如、プライバシーの懸念など、AI開発における重要な問題に対処します。

FLockの使命は、コミュニティがAIモデルの作成と改良に直接参加できるようにすることで、AIを民主化することです。FLockは連携学習を通じて、複数の分散型デバイスやサーバーでAIモデルをトレーニングします。この方法では、データがローカルに維持されるため、ローデータの交換が不要になります。また、堅牢なモデルトレーニングも可能です。トレーニングプロセスを分散化することで、FLockは個人のプライバシーを保護するだけでなく、多様な貢献者が協力できるより包括的なエコシステムを育みます。

FLockを際立たせるのは、ブロックチェーン技術の統合

これにより、データ、計算能力、フィードバックを問わず、すべての貢献が透明性をもって記録され、公平に報酬がもらえます。ブロックチェーン技術の不変の台帳は、参加者間の信頼を高め、操作からプロセスを保護します。さらに、プラットフォームのオンチェーンインセンティブメカニズムは、幅広い貢献者の参加を促し、報酬が公平に分配されるようにします。

最終的に、FLockはコミュニティに、それぞれのニーズに合わせた特注のAIモデルを開発させる力を与えます。プロセスを分散化し、透明性とコラボレーションを優先することで、FLockは大企業の独占を打ち破り、公共の倫理や社会的価値に沿ったAIエコシステムを構築します。

FLockは、AIとブロックチェーン技術の強固な背景を持つオックスフォードの卒業生であるJiahao Sunによって設立されました

FLockのCEOを務めるSunは、カナダ王立銀行のAIディレクターや、インペリアル・カレッジ・ロンドンのAIリサーチ・フェローとして活躍し、素晴らしいキャリアの軌跡をたどっています。FLockに対する彼のビジョンは、AI開発の技術的および倫理的課題の両方を深く理解していることに由来しています。

設立チームには、AI研究と仮想通貨業界における10年以上の経験を誇る、他のOxford卒業生も参加しています。このチームは、学術的な卓越性と実用的な専門知識を融合させ、分散型AI運動をリードするFLockを位置づけています。

FLockは2ラウンドにわたって1,100万ドルの資金調達に成功しており、投資家のビジョンに対する強い信頼を反映しています。2024年5月、FLockは、Lightspeed FactionとTagus Capitalが共同で600万ドル相当のシードラウンドを開催し、デジタル通貨グループ（DCG）、ボルトキャピタル、OKXベンチャーズ、Inception Capitalから追加の支援を受けました。

その後、2024年12月、FLockはDCGが主導する300万ドルの資金調達ラウンドに成功し、Animoca Brands、Fenbushi Capital、GnosisVC、GSRなどの著名人が参加しました。これらの投資は、プラットフォームのテストネットとフェデレーテッドラーニングクライアントを強化し、安全で協力的なAI開発を可能にするというFLockのミッションを加速させています。

この資金調達と、NumeraiやKaggleなどのプラットフォームから1,500以上のノードが拠出されたことで、FLockは分散型AIトレーニングへの影響を急速に拡大しています。

FLock AIは、分散型トレーニングフレームワークを通じてAI開発に革命を起こします。このアプローチにより、参加者は自分の個人データを決して共有することなく、AIモデルのトレーニングに参加することができます。代わりに、モデルがフェデレーテッド学習を使用してデバイス間でローカルにトレーニングされるため、データ所有者がデータを保持しながら、モデル全体の正確性を高めることができます。 

FLockの特典システムは、積極的な参加を促すように設計されています。データ、計算能力、および/またはフィードバックを提供するコントリビューターは、FLOCKトークンで報酬を受け取れ、報酬が公平に分配されます。 

FLockは、強固なガバナンスフレームワークを通じてコミュニティを強化します。AIモデルの開発、展開、倫理的配慮に関する決定は、コミュニティによって推進され、確立された社会的価値との整合性が確保されます。ブロックチェーンベースの投票メカニズムにより、貢献者はAIプロジェクトの方向性に影響を与え、透明性と一般の説明責任を促進できます。 

FLockのモジュラーアーキテクチャにより、貢献者はAIモデル開発の特定の側面に参加できます。生データ、計算能力、さらには精製アルゴリズムを提供する場合でも、プラットフォームは協調的かつスケーラブルな開発プロセスを可能にします。 

FLockの哲学の中核は、プライバシーとセキュリティへのコミットメントです。ブロックチェーン技術を活用することで、プラットフォームはAI開発プロセスを1つの事業体が管理できないようにします。データはローカルなものであり、暗号手段によって保護されています。ブロックチェーンの不変性により、すべての取引やモデルの更新において透明性が保証されています。 

は、ブロックチェーンとAIレイヤーから始まります。

ブロックチェーンレイヤーは、FLockのインセンティブとセキュリティメカニズムを支えています。

AIレイヤーは、集中型アプローチとフェデレーテッドアプローチの両方を活用し、モデルトレーニング、改良、展開を容易にします。

FLOCKトークンユーティリティとトークンミクス

FLOCKトークンの需給を見てみましょう。

FLockは、チーム/投資家（33.3%）とコミュニティ（66.7%）の間で1:2の比率モデルを採用しており、コミュニティ主導の成長とエコシステムの拡大を優先しています。トークンの大半は、利用者の参加と長期的なエコシステムの成功を促すために割り当てられます。

トークンリリーススケジュール

FLockは、トレーニングプロセスを分散化し、透明性、プライバシー、包括性を確保することで、AI開発の未来を改善することを目指しています。ブロックチェーンとフェデレーテッド学習を活用することで、FLockはコミュニティがプライバシーを犠牲にすることなくAIの作成に貢献できるようにします。その革新的な報酬制度とコミュニティ主導のガバナンスは、公平で協力的なエコシステムを育みます。 

FLockは、大規模な支援と貢献者のネットワークの拡大により、分散型AIのリーダーとしての地位を確立し、従来のAI開発モデルよりも倫理的で安全な代替手段を提供しています。FLockは、AIモデルの構築と展開方法を変革し、拡大し続けています。

して、1,000万FLOCKの賞金プールから配分を受け取れます。詳細については、Bybit

中級者向け

FLock AI：分散型AIトレーニング

このチュートリアルでは、Bybit Web3エアドロップアーケードのNetwork3で一連のタスクを完了する方法について説明します。

タスク1：Network3アカウントに登録して、Bybit Walletに接続 

：キャンペーンページに移動し、「ネットワーク3アカウント登録」タスクをクリックします

 タスクをクリックすると、GalxeからNetwork3登録ページに移動します。

：メールアドレスを使用してNetwork3アカウントを登録します。紹介コードをお持ちの場合は、

：サインインしたら、「ウォレットに接続」をクリックします

を選択してウォレットを接続します。

タスク2：Network3アプリをダウンロードして、1時間ノードを実行

し、お使いのオペレーティングシステムを選択して、Network3アプリをダウンロードします。

：使用しているオペレーティングシステムに応じて、

」または「電源」ボタンをクリックします

 参考までに、以下の例にmacOSとiOSを使用しています。

：タイマーが01:00:00に達するまで、ノードの実行を継続

初心者向け

Bybit Web3エアドロップ・アーケードのNetwork3タスクを完了する方法 Web3 

Bybit Learn

Web3

このチュートリアルでは、Bybit Web3 TONトーナメントのCatizenで一連のタスクを完了する方法について説明します。

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このチュートリアルでは、Bybit Web3 TONトーナメントでCatizenのXページをフォローする、Telegramチャンネルを購読する、イベント投稿を再投稿する、Catizenゲームをプレイする、CatizenでBybit Walletチェックインを完了するなど、一連のタスクを完了する方法について説明します

タスク1：CatizenのXページをフォローする

タスク2：CatizenのTelegram Channelに登録する

タスク3：Xのイベント投稿をリツイートする

：Xのイベント投稿に移動します。

：「リツイート」アイコンをクリックして、Xにイベント投稿を再投稿します。

タスク4：Catizenゲームをプレイする

：Bybit Web3 TONトーナメントページの

、Telegramのゲームにリダイレクトされます。

、このタスクを完了してください。

タスク5：CatizenでBybit Walletチェックインを完了する

ゲームをプレイして、同じレベルの猫を組み合わせて猫をレベル5にランクアップしよう。これは、ある猫の画像を別の猫の猫の猫の画像にドラッグすることで行うことができます。

：レベル5に到達したら、「獲得」ボタンをタップします

：Bybitウォレットチェックインタスクの

タスクを完了するにはガス代が必要です。その後、Bybitアプリにリダイレクトされ、接続をサインオフできます。

：タスクを完了すると、60のフィッシュコイン特典を獲得できます。

Bybit Web3 TONトーナメントのカテゴリータスクを完了する方法

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