Xiao Zhen博士は、米国コーネル大学を卒業後、ATT Laboratories (旧Bell Labs)およびIBM TJ Watson Research Centerで研究者として勤務し、ATT勤務中に「Research Excellence Award」を受賞しました。シャオ・ジェン教師は、「百人計画」の一環として、2008年に研究者および博士指導教員として北京大学に戻った。ブロックチェーン技術とアプリケーションに関する彼の公開コースは、Bilibili で 140 万回以上再生されています。
「OKX College Interviews」シリーズは、大学生との会話を通じて Web3 業界の発展を大学生の視点から理解するとともに、大学グループが Web3 への就職や起業を行う際の参考となることを目指しています。この号では、特別にシャオ・ジェン教授を「OKX 大学インタビュー」のゲストスピーカーとして招待します。彼の情報が皆様のお役に立てれば幸いです。
「OKX College Interview」シリーズは、OKX が特別に制作し、OKX 公式コミュニティ アンバサダーのマーシー (@Mercy_okx) が主催する特別コラムです。世界中の大学生の業界の視点を探り、起業する人たちに参考となることを目的としています。 Web3 で就職してください。
1. あなたは 2018 年頃、イーサリアムなどの基盤となるブロックチェーン テクノロジーに関する詳細な研究を実施しました。過去数年間にわたり、Web3 とブロックチェーン業界は複数の発展段階を経てきました。テクノロジーの進化、業界の生態系、人材の面でどのような大きな変化が起こったと思いますか?
私たちのグループの伝統的な分野は分散システムであり、これまでの科学研究のほとんどはネットワーク層やコンセンサスプロトコルなどの最適化に焦点を当てていました。近年、ブロックチェーンのパフォーマンスが大幅に向上し、オプティミスティック ロールアップ テクノロジーや ZK ロールアップ テクノロジーなど、さまざまなレイヤー 2 テクノロジーが登場しました。これらのテクノロジーは、ほとんどのトランザクションをメイン チェーンの外に移動して実行することでネットワーク パフォーマンスを大幅に向上させます。時間、確実 本来の分散性と安全性はある程度維持される。もちろん、一部のレイヤー 2 ソリューションがどの程度分散化されているかについては議論の余地があります。近年の画期的な出来事はイーサリアムのアップグレードであり、その最も顕著なものはPoWからPoSへの移行であり、今日の世界におけるグリーン環境保護の概念と一致して、エネルギー消費が大幅に削減されました。
業界の生態学的観点から見ると、DeFi、メタバース、NFT はすべて爆発的な成長を遂げています。北京大学は、AI とブロックチェーン技術の組み合わせに焦点を当てた Yuanverse Technology Research Institute を特別に設立し、私が副所長を務めています。過去数年間、主流のブロックチェーン技術とアプリケーションに加えて、Theta Network などの新興プロジェクトもブロックチェーン エコシステムに重要な革新と貢献をもたらしました。 Theta Network は、分散型ビデオ ストリーミングに焦点を当てたブロックチェーン プロジェクトで、ブロックチェーンと暗号化の経済モデルを導入することで、従来のビデオ送信に存在する帯域幅のボトルネック、高コスト、集中化の問題を解決します。従来のストリーミング メディア プラットフォーム (YouTube、Twitch など) とは異なり、Theta Network は世界中のユーザーの空き帯域幅とコンピューティング リソースを利用して分散型ビデオ コンテンツ配信を行うことで、コンテンツ配信ネットワーク (CDN) のコストを削減します。
人材育成の観点から見ると、多くの従来のソフトウェア開発者や Web 2.0 開発者が Web 3.0 に変革し、ブロックチェーンおよび Web 3.0 業界に豊富な実践的なエンジニアリング経験をもたらし、ブロックチェーン アプリケーションの専門化と開発の多様化を促進しています。
2. 教えている中で、さまざまな背景を持つ生徒たちと接していますが、今日の若者のブロックチェーン技術に対する理解と数年前の理解にはどのような違いがあると思いますか?
数年前、ブロックチェーン技術を理解する学生グループはまだ比較的少数であったと言わなければなりません。2017 年の通貨サークルの強気相場により、多くの人がビットコインとブロックチェーンに注目し始めました。私は北京大学で「ブロックチェーン技術と応用」と「メタバース技術入門」という 2 つのコースを開設しました。私のコースを受講する学生のほとんどは科学と工学の出身であり、ブロックチェーンの技術原理やコンセンサスを理解していません。プロトコル、Web 3.0 アプリケーション開発などに興味がある。私のコースワークには、Go 言語を使用したブロックチェーンの基本的な暗号操作とコンセンサス プロトコルの実装、Solidity を使用したスマート コントラクト プログラミングなどが含まれます。
同時に、リベラルアーツの背景を持つ一部の学生は、分散型ガバナンスモデル、プライバシー保護、デジタル主権、その他の社会変革の問題など、ブロックチェーンの応用シナリオ、財務的特性、社会的影響についてより懸念しています。また、ブロックチェーンの学際的な統合とコミュニティベースの実践により、学生は技術探求においてよりオープンで協力的になることができ、これはブロックチェーン技術が将来、より多くの分野でより奥深い応用と変化を達成することを示しています。過去 2 年間の AI テクノロジーの人気に伴い、チャット ボット、AIGC などの側面もコースに追加し、関連する法的および倫理的な問題についても議論しました。私の講義の特徴の 1 つは、理論と実践を統合することです。授業の特別な部分は、学生が将来騙されないようにするための通貨詐欺についてです。
一般に、現代の若者のブロックチェーンと Web 3.0 に対する理解は、より多様化する傾向を示しています。しかし、まだ比較的ニッチな分野であり、AIやアルゴリズムなどの科目ほど興味を持つ学生の数は多くありません。
3. ブロックチェーンや Web3 分野での起業や雇用において、現在の学生はどのような機会や課題に直面していると思いますか?
現在、ブロックチェーンやWeb3分野は急速な発展段階にあり、国内よりも海外の方がチャンスが広がっています。 Solidity や GO などのプログラミング言語を習得することは、ブロックチェーン開発の分野に参入するための基礎となります。同時に、Remix や Truffle などの開発ツール、およびコントラクトのテストとデプロイのプロセスに精通する必要があります。中国の政策要因により、私の研究チームは国内の主流のアライアンスチェーン（長安チェーン、スパークチェーン、アントチェーンなど）と協力関係を築いています。コンソーシアム チェーンのシステム スループットを向上させ、ユーザー エクスペリエンスを向上させるために、既存のコンソーシアム チェーンのコンセンサス アルゴリズムの詳細な分析を実施しました。その結果、コンセンサス プロトコルの最適化によるシステム スループットの向上に関する従来の研究では、データの影響が無視されていることがわかりました。システムのスループットに対する分散の影響は、パフォーマンスのボトルネックをコンセンサス層からネットワーク層に移すことです。ネットワーク層のパフォーマンスのボトルネックを解決するために、Predis と Multizone で構成される新しいデータ フロー フレームワークを提案します。これにより、コンセンサス ノードが独自のアイドル帯域幅を使用してブロック コンテンツを並行して事前配布し、ラウンドで更新を確認できるようになります。複数のトランザクションのコンセンサスを確保し、ブロック構築ルールに基づいた圧縮を通じて送信遅延を削減します。さらに、マルチゾーン ポリシーはネットワークをさらに複数のエリアに分割し、マルチキャスト ツリーとイレイジャー コーディングを組み合わせて、データ配信における帯域幅のピークとデータ伝播遅延を削減します。 Ant Chainとの協力の成果は、Ant Groupのビジネスシナリオに適用され顕著な成果を上げ、「CCF-Ant Research Fund Excellent Application Project」を受賞しました。
同時に、若者は海外のパブリックチェーンプロジェクトで開発経験を積む機会を持つべきであり、私たちのグループとTheta Blockchainパブリックチェーンの協力は、学生が動作原理、コンセンサスメカニズム、送信プロトコル、その他の中核を深く理解するのに非常に役立ちます。パブリックチェーンのテクノロジーは、将来の起業家精神と海外での雇用の基盤でもあります。パブリック チェーンとコンソーシアム チェーンの主な違いの 1 つは、インセンティブ メカニズムです。合理的なトークン経済的インセンティブ メカニズムを設計するには、暗号経済学 (トークンノミクス) についての深い理解が必要です。優れたブロックチェーンプロジェクトには、多くの場合、学際的な知識が必要であり、コンピューター、金融、法律などの分野の才能が求められます。同時に、ユーザーエクスペリエンスと多様な市場ニーズを正確に把握し、強力な製品思考を持ち、ユーザーのニーズに応じて設計する必要があります。ブロックチェーンアプリケーション。ここで 1 つの点を強調したいと思います。ブロックチェーン業界に従事している場所に関係なく、金融特性を持つ製品は多くの国で強力な監督の対象となります。投機に耽らないでください。およびその他の「金儲け効果」」ですが、現実的であり、影響力のあるプロジェクトを作成する必要があります。
4. 学生が Web3 業界で起業したり仕事を見つけたりする際に優先すべき重要な要素は何ですか?
国内市場を狙うのか、海外市場を狙うのかをまず考えるべきだと思います。 Web 3.0 業界の起業環境と雇用環境は、中国本土と海外では大きく異なります。暗号通貨およびブロックチェーン業界に対する国内規制は比較的厳しく、仮想通貨取引は明確に禁止されているため、中国で Web 3.0 ビジネスを開始することは期待できません。中国 資金調達や収入を得るためにコインの発行とICOに依存しています。分散型金融（DeFi）やNFTなどの製品も中国では厳しく規制されており、たとえば、NFT取引には流通市場を設けることができません。これにより国内の資金調達も困難になり、ベンチャーキャピタル機関はWeb 3.0業界の新興企業に慎重になっている。中国は、いわゆる通貨チェーンの分離であるブロックチェーンの非金融属性の適用を支持している。国内のブロックチェーン企業の多くはアライアンスチェーンに注力しており、サプライチェーンファイナンス、食品トレーサビリティ、司法証拠保管、データセキュリティなどの応用分野で世界をリードしている。中国にはインターネットおよび Web 2.0 に関するハイレベルの人材が多数いますが、Web 3.0 企業の数は比較的限られており、そのほとんどは技術開発や基盤となるプロトコルの研究などに集中しています。雇用の機会は多くありません。同社は主な収益を政府のプログラムに依存している。
対照的に、海外の一部の国（シンガポールなど）では、Web 3.0 に対して比較的緩やかな規制政策が採用されており、その法律や規制は比較的透明性があり、安定しているため、予測可能な政策枠組みの下でスタートアップが発展するのに役立ち、コンプライアンスコストも比較的低くなります。同社の資金調達と市場化の急速な進歩に貢献します。米国の規制政策が厳しくなり、ICOなどの通貨発行活動が6年前ほど簡単ではなくなっていることは注目に値します。しかし、シリコン バレーの資金調達環境は依然として非常に良好で、成熟したベンチャー キャピタルやインキュベーターのサポートがあり、Web 3.0 の受け入れ度は比較的高く、多くのベンチャー キャピタル機関が Web 3.0 や新興企業の分野で積極的に展開しています。比較的簡単に経済的支援を得ることができます。
5. Web3 と人工知能 (AI) は現在の 2 つの主要なテクノロジー トレンドであり、それらの統合的な発展をどのように見ていますか?
これはとても良い質問です！私が率いる研究グループは、ブロックチェーンと人工知能の 2 つの分野に同時に深く取り組んでおり、ここ数年、米国の Theta Labs と協力し、有名な国際学会で一連の論文を発表しています。たとえば、チェーンおよび分散システムの分野では、今年初めに公開されたブロックチェーン シャーディングの論文では、深層強化学習に基づいたブロックチェーン シャーディング テクノロジーを使用して、ロード バランスを維持しながらクロスシャード トランザクションの割合を大幅に削減しています。 、チェーンシステムのパフォーマンスが大幅に向上します。私たちのグループは Theta Labs と協力して、ユーザーの手描きのスケッチを数十秒で高品質の 3D モデルに変換できるスケッチから 3D などの一連の AIGC デモを開発しました。この技術は、映画、ゲーム、精密製造、その他の業界での幅広い応用が期待されています。また、メタバースなどの仮想現実システムを構築する上で非常に重要な、コンピュータビジョンモデルの堅牢性を向上させる手法を革新的に提案します。
一般に、Web 3.0 と人工知能 (AI) の統合と開発の見通しは非常に広範です。Web 3.0 は、分散型インターネット エコシステムを構築し、ユーザーによるデータの所有権と制御の強化に取り組んでおり、AI はデータ処理とインテリジェントな分析を使用してデータを提供します。 Web 3.0 アプリケーションのより正確なインタラクションとエクスペリエンス。この 2 つは、データ処理、分散型サービス、プライバシー保護の点で相互に補完し、それぞれのエコシステムに新しい機能とアプリケーションの可能性を追加できます。スマート コントラクトとブロックチェーン テクノロジーを通じて、開発者は分散型 AI モデル市場を作成し、モデルのトレーニングと使用プロセスの透明性と追跡性を高めることができます。開発者はトレーニングされた AI モデルを分散型ネットワークでユーザーに配布できるため、集中型プラットフォームへの依存が排除され、AI モデル市場での公正な競争が刺激されます。 Web 3.0 の分散型データ ストレージとプライバシー保護機能は、データ セキュリティにおける AI の欠点を補うことができます。分散ストレージを使用すると、ユーザーは自分のデータ ストレージと使用権を制御できるため、AI アルゴリズムはプライバシーを保護しながらトレーニング データを取得できます。
リスク警告と免責事項
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