Archivas（RCHV）とは何ですか？ハードディスクマイニングは電力を消費せず、AIストレージブロックチェーンの秘密を明らかにします

Archivas（$RCHV）は、空間と時間の証明コンセンサスを使用してデータを進化する資産として再定義する分散型ストレージブロックチェーンであり、AIとWeb3エコシステムに最適化されています。2025年11月11日、Archivasは第1層ブロックチェーンネットワークをローンチし、参加者は利用可能なストレージスペースを配分することでネイティブトークン$RCHVを獲得でき、GPUやASICは不要です。

空間と時間の証明コンセンサスによるマイニングの再定義

Archivasは、独立したブロックチェーンをゼロから構築し、GPU、ASIC、またはステーキング資本を必要とせず、作業証明（PoW）と持分証明（PoS）の持続可能で効率的な代替案を導入しました。Archivasは、2つの補完メカニズムを利用しています：スペース証明（農民が配分ストレージの暗号グラフを作成）と時間の証明（検証可能な遅延関数が公平性と検証可能な順序を保証）。

このコンセンサスモデルの革新性は、「無駄」を「貢献」に変換することにあります。従来のビットコインマイニングは、ハッシュ計算を行うために大量の電力を必要とし、これらの計算はネットワークの安全を保護する以外に用途がありません。Proof of Stakeはエネルギー効率が良いですが、大量の資本をロックする必要があります。それに対して、空間と時間の証明は、人々がすでに持っている未使用のハードディスクスペースを利用し、この資源はほとんど追加のエネルギーを消費しません。

このモデルはChia Networkの研究基準からインスピレーションを得ており、アクセス性、シンプルさ、開発者の準備状況を向上させています。Chiaは空間の証明におけるコンセンサスのパイオニアですが、Archivasはその基盤の上に最適化を行い、特にAIとWeb3のアプリケーションシーンに焦点を当てています。BNBチェーンの上に構築されているため、成熟したインフラと膨大なユーザー基盤を活用できます。

空間と時間の証明の上位3つの利点

エネルギー効率：ハードディスクストレージが消費するエネルギーは、GPUやASICマイニングよりもはるかに低い

参加の敷居が低い：余っているハードディスクの空間を持っている人なら誰でも参加でき、高価なハードウェアは必要ありません。

資源利用：未使用のストレージスペースをネットワークの安全性とデータ保存への貢献に変える

Archivas（RCHV）の核心的な答えはここにあります：それは、一般の人々が空いているハードディスクのスペースを使ってブロックチェーンのコンセンサスに参加し、報酬を得る革新的なプラットフォームであり、同時にAI開発者に検証可能なデータストレージインフラを提供します。

価値のあるデータを優先する知恵のストレージ証明

Archivasは、分散化ストレージをスマートメモリレイヤーに変革することを目指しています。従来のストレージソリューションとは異なり、スマートストレージ証明（PoIS）を通じて、AIトレーニングセットや研究データセットなど、内在的な価値を持つデータを検証および報酬します。これにより、検証可能で再利用可能なデータを必要とする人工知能開発者や分散化アプリケーションの基盤インフラストラクチャとなります。

この「スマートストレージ」の概念は、Archivas が他の分散型ストレージプロジェクトと区別される鍵です。Filecoin や Arweave などのプロジェクトは、一般的なストレージを提供し、データの価値や用途を区別しません。Archivas は価値評価メカニズムを導入し、有意義なデータ（AI モデル、データセット、研究データ）を一般的なストレージよりも優先します。この優先順位の設計により、ネットワークリソースが最も価値のある用途に使用されることが保証されます。

AI 開発者にとって、これは彼らが訓練データセット、モデルの重み、および推論結果を Archivas に保存し、検証可能なデータ完全性の証明を得ることができることを意味します。AI モデルがその訓練データの出所と完全性を証明する必要があるとき（これは規制がますます厳しくなっている環境でますます重要です）、Archivas のオンチェーン記録は改ざん不可能な証明を提供します。このような検証可能性は、従来のクラウドストレージでは提供されません。

さらに、Archivas のデータは静的ではありません。ネットワークはデータを「生きた、絶えず進化する資産」と見なしており、データは更新、バージョン管理、追跡が可能です。これは、継続的なイテレーションを必要とする AI モデルのトレーニングにおいて特に重要です。開発者は Archivas 上で各バージョンのモデルとデータセットを追跡し、再現性と透明性を確保できます。

デフレトークンモデルと循環経済

$RCHV トークンの経済モデルは Archivas エコシステムの核心です。供給量は通貨緊縮です：ネットワークインタラクション（保存、取得、ガバナンス）ごとにトークンが消失します。農民は各ブロックを保存することで 20 $RCHV を獲得し、循環経済を創造し、需要を促進します。総供給量の上限は 10 億枚で、すべてのトークンはすでに流通しています。

このデフレモデルの論理は明確です：使用すればするほど、破棄される量が増え、流通供給が減少し、希少性が高まります。これは、伝統的なインフレ型ブロックチェーン（トークンの継続的な増発が保有者の価値を希薄化させる）とは対照的です。初期参加者にとって、ネットワークの使用量が増加するにつれて、彼らが保有する$RCHV の相対的希少性は常に向上します。

各ブロック 20 $RCHV の報酬メカニズムは、ファーマーに持続的な動機を提供し、ストレージスペースに貢献させます。ブロック時間は約 20 ～ 30 秒で、これは毎日約 2,880 ～ 4,320 個のブロックが生成され、57,600 ～ 86,400 $RCHV のデイリーアウトプットに対応します。この予測可能な収益構造により、ファーマーは期待されるリターンを計算し、合理的な参加決定を下すことができます。

焼却メカニズムとブロック報酬の間のバランスが $RCHV の長期供給曲線を決定します。ネットワークの使用量が比較的低い初期段階では、ブロック報酬が焼却量を上回る可能性があり、純インフレを引き起こします。しかし、ネットワークの使用量が増加するにつれて、焼却速度が加速し、最終的にはデフレの均衡点に達する可能性があります。この設計は、将来の供給増加が使用需要によって相殺されることを知っているため、初期参加者が長期的に保有することを奨励します。

$RCHV トークン経済の核心要素

総供給量:10億個(すべて流通)

ブロック報酬：各ブロック 20 RCHV

焼却メカニズム：毎回の保存、検索、ガバナンス操作でトークンを焼却します

手数料レベル:トランザクションあたり約0.001 RCHV

デフレ設計：需要を推進し、希少性を創出するために破棄する

テストネットのパフォーマンスと開発者ツール

! Archivas開発者ツール

このネットワークのテスト環境 archivas-devnet-v4 は、25日以上にわたり公開運用されています。この期間中に、ネットワークは64,000以上のブロックと1,160件の取引を処理し、アクティブなファーマーは55GB以上の描画ストレージ容量を提供しました。これらのデータは規模としてはまだ小さいですが、技術的な実現可能性とネットワークの安定性を証明しています。

Archivas は、開発者に対して、コアブロックチェーンコード、TypeScript SDK、ブロックエクスプローラーを含む完全なオープンソーススタックを提供しています。指標とネットワークインサイトは、その Grafana ダッシュボードを通じて公開アクセス可能です。公共 RPC API（https://seed.archivas.ai）は CORS をサポートしており、シームレスな dApp と Web の統合を実現しています。この開発者フレンドリーな設計は、Archivas に基づくアプリケーションの構築のハードルを下げています。

参加したい農民にとって、Archivasは許可のない参加モデルを提供します——ストレージスペースを持っている人は誰でも参加でき、GPUやASICは必要ありません。この低い参入障壁により、Archivasは多くの個人ユーザーや小規模データセンターを引き付ける可能性があります。公平な配分原則は、より多くのストレージがより多くの報酬に等しいことを意味し、初期参加者や大資本の不公平な優位性は存在しません。予測可能な収益構造（各ブロック20 RCHV固定）は、農民が投資収益率を計算できるようにします。

「Archivasを利用することで、誰でも自宅で栽培し、分散化に貢献し、単純にストレージスペースを共有することで$RCHVを稼ぐことができます。」とArchivas開発チームは述べました。「私たちの目標は、安全性やスケーラビリティを犠牲にすることなく参加障壁を取り除くことです。」

Archivasがパブリックテストネットからメインネットに移行する準備を進める中、このプロジェクトは現在最もアクセスしやすく、開発者に優しく、エネルギー効率の良いLayer-1ブロックチェーンの一つとして自らの位置付けをしています。その独自のストレージモデルが、データ処理の持続性と透明性を求めるAI開発者を引き付けるかどうかが、プロジェクトの成否を決定する鍵となるでしょう。