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5,000 億ドルの問い：分散型 AI インフラが 2026 年の隠れた本命である理由

· 約 15 分
Dora Noda
Dora Noda
Software Engineer

トランプ大統領が 2025 年 1 月に 5,000 億ドルのスターゲート・プロジェクト（Stargate Project）を発表したとき—これは史上最大の単一 AI インフラ投資である—ほとんどのクリプト投資家は無関心だった。中央集権的なデータセンター。ビッグテックとの提携。見るべきものは何もない、と。

彼らは本質を完全に見逃していた。

スターゲートは単に AI インフラを構築しているのではない。分散型 AI コンピュートを、単に実現可能なものにするだけでなく、不可欠なものにする需要曲線を作り出しているのだ。ハイパースケーラーが 2029 年までに 10 ギガワットのコンピュート容量を導入しようと苦心する一方で、435,000 以上の GPU コンテナからなる並列ネットワークがすでに稼働しており、同じサービスを 86% 低いコストで提供している。

AI × クリプトの融合は単なるナラティブ（物語）ではない。あなたがこれを読んでいる間にも、2 倍に拡大し続けている 330 億ドルの市場なのだ。

スターゲート効果：中央集権化が自ら破壊を生む​

スターゲート・プロジェクトは、かつてない規模を象徴している。1 年目に 1,000 億ドルを投入し、テキサスからオハイオ、アブダビに至るまでデータセンターを着工させ、アメリカの AGI（汎用人工知能）支配を確立するという明確な目標を掲げている。OpenAI、ソフトバンク、オラクルは、次世代の機械学習を支える中央集権的な AI のバックボーンを構築している。

しかし、見出しが伝えない事実がある。スターゲートのようなプロジェクトの存在そのものによって、中央集権的なコンピュート・リソースは法外に高価になりつつあるのだ。AWS の H100 インスタンスは現在、月額 30,000 ドルを超えている。エンタープライズチームが大規模な AI モデルを運用する中で、ハイパースケールのクラウドプロバイダーでは、AI が求める俊敏性、手頃な価格、あるいはグローバルなリーチをもはや提供できないことに気づき始めている。

ここで分散型インフラが登場する。それは挑戦者としてではなく、必要な補完としてである。

Aethir の分散型 GPU クラウドは、中央集権的な代替手段よりも最大 86% 安く AI ワークロードを提供している。Fluence は、AWS よりも 85% 低い価格で仮想サーバーを提供している。Render Network は、AI スタジオやロボティクス企業向けにエンタープライズグレードの NVIDIA H200 や AMD MI300X GPU を導入している。これらは実験ではなく、実際の需要に応える本番システムである。

計算は単純だ。スターゲートが AI コンピュート需要を指数関数的に押し上げるにつれ、中央集権的なプロバイダーは容量制限と価格の天井に突き当たる。分散型ネットワークがその溢れた需要を吸収することになるだろう。

330 億ドルの AI クリプト市場：実際に構築しているのは誰か​

AI クリプトセクターの時価総額は、2025 年 9 月までに 339 億ドルに達した。これは 2023 年の約 50 億ドルから急増している。2025 年のある 1 週間だけで、AI クリプトプロジェクトは合計で約 100 億ドルの時価総額を積み上げた。これは投機ではなく、機能的なインフラへと資本が流れ込んでいる証拠である。

Bittensor (TAO)：分散型マシンインテリジェンスネットワーク​

Bittensor は、クリプト界で最も野心的な分散型機械学習ネットワークを運営している。コントリビューターは、特定の領域に特化したサブネット全体で AI モデルをトレーニングし、出力の質とネットワークランキングに基づいて TAO トークンを受け取る。その結果、120 以上の稼働中のサブネットから、1 日あたり約 480,000 ドルのオンチェーン収益が発生している。

グレースケール（Grayscale）が 2025 年 12 月に提出した初の Bittensor ETF（ティッカー：GTAO）の申請は、分散型 AI に対する機関投資家の検証を象徴している。2026 年第 1 四半期から第 2 四半期に承認されれば、規制下の投資家が分散型機械学習に直接投資できるようになる。これは 3 年前には存在しなかったカテゴリーだ。

TAO のトークノミクスはビットコインを反映している。総供給量 2,100 万枚、排出量を減らす半減期イベント、そして長期的な価値蓄積のために設計された希少性モデル。2025 年 12 月の半減期後、1 日あたりの TAO 排出量は 3,600 トークンに減少した。市場はこれに反応し、TAO は 2026 年の最初の 1 週間で 27% 上昇した。

Render Network：アイドル状態の GPU を AI インフラに変える​

Render Network は、アーティスト、スタジオ、AI ビルダーを、アイドル状態の GPU の分散プールと接続する。ノードオペレーターはグラフィックスカードを提供し、レンダリングやコンピュートジョブを完了すると RENDER トークンを受け取る。このネットワークによる NVIDIA GTC や ETH Denver への対応は、クリエイティブコミュニティとテクニカルコミュニティの架け橋となっていることを示した。

2025 年 12 月に発表された Dispersed.com（AI モデルのトレーニングと推論のために分散型 GPU を集約する Render のプラットフォーム）の立ち上げは、ネットワークがレンダリングから一般的な AI コンピュートへと拡大したことを示唆している。2025 年に営利目的の分社化として設立された RenderLabs は、商業的な AI 機会とエージェンティックなワークフローに注力している。

GPU インフラは、2025 年の 830 億ドルから 2030 年までに 3,530 億ドルに成長すると予測されている。Render は、分散化を通じてその拡大の重要な一部を取り込もうとしている。

人工超知能アライアンス (FET/ASI)​

Fetch.ai、SingularityNET、Ocean Protocol の合併により、人工超知能アライアンス（Artificial Superintelligence Alliance）が誕生した。エージェントベースの AI、分散型データ共有、AI マーケットプレイスのインフラを統合し、オープンソースの超知能を構築するという統一されたミッションを掲げている。

Fetch.ai は、ユーザーに代わって独立して行動、交渉、取引を行うことができる「経済エージェント（Economic Agents）」を支えている。これらのエージェントは単に取引を実行するだけでなく、サプライチェーンを最適化し、DeFi 戦略を管理し、人間の介入なしにプロトコル間を調整する。

Ocean Protocol は、安全でプライベートなデータ共有インフラを提供している。世界中で 140 万のノードが展開されている Ocean は、プライバシーを保護しながら、あらゆる業界で AI モデルのトレーニングとデータ共有を可能にする。これは AI が規制セクターに組み込まれるにつれて、極めて重要な要件となる。

AI エージェント：2026 年のトレーディング革命​

2024 年から 2025 年が LLM（大規模言語モデル）によるコード生成やメール返信の時代だったとすれば、2026 年は AI が自律的に暗号資産をトレードする年になるでしょう。AI エージェントは、スマートコントラクト、DEX（分散型取引所）、L2（レイヤー 2）、ブリッジ、リクイディティプールと直接やり取りできます。暗号資産は単に AI トレードに適しているだけでなく、理想的な遊び場なのです。

統計データは驚異的です。AI はすでに 2025 年の取引高の 89% を占めており、戦略とセキュリティを最適化しています。しかし、現在の AI トレードは人間の監視下にある中央集権的なシステム内で動作しています。次のフェーズでは、その依存関係が解消されます。

2026 年に起こること​

業界のアナリストは、いくつかの転換点を予測しています。

「エージェントモード」を内蔵した DEX：プロトコルは、人間のトレーダーだけでなく、AI エージェント専用のネイティブインターフェースを実装するようになります。

マルチエージェント・トレーディングシステム：ヘッジファンドは、複数の AI エージェントが戦略を調整し、リスクを管理し、複数の会場で同時にトレードを実行するシステムをすでに早期導入しています。

AI が介在する市場のマイクロストラクチャ：ビッド・アスク・スプレッド、流動性の深さ、価格発見はますます AI 駆動型となり、ミリ秒単位のタイムフレームでエージェント同士が競い合うようになります。

このためのインフラはすでに存在しています。Visa の Trusted Agent Protocol は、承認された AI エージェントを認識し取引するための暗号学的基準を提供しています。PayPal と OpenAI は、ChatGPT において即時決済とエージェントによる商取引を可能にする Agent Checkout Protocol（ACP）を発表しました。

監査可能な自律性のメリット​

なぜブロックチェーンネイティブな AI エージェントが重要なのか。それは「監査可能な自律性」にあります。AI エージェントはポリシーに従い、文脈を考慮した意思決定を行い、ブロックチェーンがそれらの決定を実行し、不変の形で記録します。すべてのトレード、すべての決定、すべての相互作用がオンチェーンで検証可能です。

これは制限のない自動化ではなく、責任ある自動化です。規制当局、リスク管理者、ユーザーは、AI エージェントが何をしたか、なぜそれを行ったかを正確に追跡できます。ブラックボックスも、事後的な説明も不要です。そこにあるのは暗号学的な証明だけです。

分散型 vs 中央集権型：真の比較​

「分散型か中央集権型か」という議論は、本質を見失っています。これらのシステムは競合するものではなく、補完的なものです。

中央集権型が優れている点​

  • コンプライアンス主導の垂直市場：金融、防衛、ヘルスケアには、ハイパースケーラーが提供する安定性と規制の確実性が必要です。
  • エンタープライズ統合：Azure Arc や Azure Stack のような Azure のハイブリッドツールにより、オンプレミスとクラウドのリソースを共同で管理しやすくなります。
  • 基盤モデルへのアクセス：Amazon Bedrock は、インフラの負担なしに基盤モデル（FM）への即時アクセスを提供します。

分散型が優れている点​

  • コスト：AI/ML のトレーニングジョブにおいて、ハイパースケーラーと比較して TCO（総保有コスト）が 25 ～ 40% 低くなります。GPU 集約型のワークロードでは最大 86% 安価です。
  • グローバルなカバレッジ：93 カ国にわたる 435,000 以上の GPU コンテナ。ハイパースケーラーが不在の地域でのエッジデプロイメントも含まれます。
  • スピード：エンタープライズクラウドの契約に数週間かかるのに対し、24 ～ 48 時間以内の迅速なプロビジョニングが可能です。
  • 検閲耐性：単一の制御点がないことは、単一障害点、あるいは検閲の対象が存在しないことを意味します。

ハイブリッドな未来​

賢明な企業は両方を運用するでしょう。規制対象のワークロードは Azure で。コスト重視の AI トレーニングは Bittensor で。グローバルな推論は Render で。リアルタイムトレードは AI エージェントのサポートを備えた分散型取引所で。

問いは「分散型か中央集権型か？」ではなく、「どのワークロードをどこで実行するか？」です。

投資の論理：市場が見落としていること​

AI 暗号資産セクターは、真に新しいものを象徴しています。それは、スケールするにつれて価値が複利的に増大するインフラです。賃料を搾取する従来のクラウドプロバイダーとは異なり、分散型ネットワークは貢献者に価値を分配します。ユーザーが増えればノードオペレーターが増え、パフォーマンスが向上し、さらにユーザーが増える。このフライホイールは双方向に回転します。

注目すべき主要指標​

Grayscale ETF の承認：2026 年第 1 ～ 第 2 四半期に GTAO が承認されれば、現在は規制製品に限定されている機関投資家の資金が TAO に流入することになります。これは、2024 年から 2025 年にかけてのビットコインの上昇を牽引したのと同じカタリスト（きっかけ）です。

Stargate の需要波及：5,000 億ドルのプロジェクトが展開されるにつれ、ハイパースケーラーの容量制限と、それに伴う分散型コンピューティング利用の増加に注目してください。

AI エージェントの取引高：特定された AI エージェントのアドレスからのオンチェーンアクティビティを追跡します。この指標はまだ主流の分析には存在しません。つまり、まだ初期段階であることを意味します。

ノードあたりの収益：Bittensor（日次オンチェーン収益 48 万ドル）や Render などのプロジェクトは、実際の経済活動を生み出しています。ノードあたりの収益は、ネットワークの効率性と持続可能性を示します。

リスク要因​

分散型 AI インフラはリスクがないわけではありません。

  • 規制の不確実性：SEC が AI トークンを有価証券と分類し、米国からのアクセスを制限する可能性があります。
  • 技術的複雑性：数千のノードにわたる分散型 ML トレーニングの管理は依然として困難です。
  • 中央集権的な競合：ハイパースケーラーが利益率よりも市場シェアを優先した場合、価格を大幅に引き下げる可能性があります。
  • モデルの品質：分散型トレーニングがエンタープライズのワークロードを獲得するには、中央集権的な代替案と同等か、それ以上の品質を実現する必要があります。

2026 年の展望​

業界の予測では、AI 暗号資産の時価総額は 2030 年までに 2,000 億ドルから 1.5 兆ドルに達し、暗号資産市場全体の 5 ～ 15% を占める可能性があるとされています。現在構築されているインフラ（Bittensor のサブネット、Render の GPU ネットワーク、ASI Alliance のエージェントエコシステム）が、誰がその価値を獲得するかを決定するでしょう。

2025 年には約 282 の「暗号資産 × AI」プロジェクトがベンチャー資金を調達しており、2026 年は力強いスタートを切る準備が整っているようです。機関投資家の資本が流入しています。規制の透明性は向上しています。Grayscale の申請は、ウォール街が賭けるに値する何かを見出しているというシグナルです。

5,000 億ドル規模の Stargate Project は、分散型 AI にとっての競合ではありません。それは、この論理を証明する需要のシグナルです。中央集権的なシステムが AI の未来を築き、分散型システムがそれをアクセシブルで、手頃な価格で、説明責任のあるものにするのです。

融合はこれから来るのではありません。すでにここにあります。

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