分散型 AI：オープンインテリジェンスへの競争における Bittensor vs. Sahara AI
人工知能の未来が、一握りの数兆ドル規模の企業によって支配されるのではなく、モデルのトレーニングやデータの共有によってトークンを獲得する数百万人もの貢献者によって支えられるとしたらどうでしょうか？ 2 つのプロジェクトがこのビジョンの実現に向けて競い合っていますが、そのアプローチはこれ以上ないほど対照的です。
Bittensor は、Bitcoin にインスパイアされたトークノミクスと「知能の証明（proof-of-intelligence）」マイニングにより、AI モデルが報酬を競い合う 29 億ドル規模のエコシステムを構築しました。一方、Pantera や Binance Labs から 4,900 万ドルの資金を調達した Sahara AI は、データの所有権と著作権保護を最優先するフルスタックのブロックチェーンを構築しています。一方は生の知能出力を報酬の対象とし、もう一方はデータを提供した人間を保護します。
OpenAI や Google のような中央集権的な AI 巨人が汎用人工知能（AGI）へと突き進 む中、これらの分散型代替案は、未来はオープンでパーミッションレスなシステムに属すると確信しています。しかし、どちらのビジョンが勝利を収めるのでしょうか？
AI における中央集権化の問題
AI 業界は、極端な権力の集中に直面しています。フロンティアモデルのトレーニングには、数千の GPU クラスターを数ヶ月間稼働させるという、数十億ドル規模の計算インフラが必要です。この規模を実現できるのは、OpenAI、Google、Anthropic、Meta などの一握りの企業に限られています。DeepMind の CEO である Demis Hassabis 氏は最近、これをベテランの技術者たちがこれまでに見た中で「最も激しい競争環境」と表現しました。
この集中は、連鎖的な問題を引き起こします。モデルのトレーニングに作品が利用されているアーティスト、ライター、プログラマーなどのデータ貢献者は、報酬も帰属表示も得られません。小規模な開発者は、独占的な「堀（moat）」に対抗できません。そしてユーザーは、中央集権的なプロバイダーがデータや出力を責任を持って扱うことを信頼せざるを得ない状況にあります。
分散型 AI プロトコルは、代替となるアーキテクチャを提示します。計算、データ、報酬をグローバルなネットワークに分散させることで、アクセスの民主化と公正な報酬の確保を目指しています。しかし、その設計の幅は広く、2 つの主要なプロジェクトは根本的に異なる道を選びました。
Bittensor：知能の証明マイニングネットワーク
Bittensor は「AI 版 Bitcoin」のように機能します。参加者は価値のある機械学習の出力を提供することで TAO トークンを獲得できるパーミッションレスなネットワークです。マイナーは任意の暗号パズルを解く代わりに、AI モデルを実行してクエリに回答します。回答の質が高ければ高いほど、より多くの報酬を獲得できます。
仕組み
ネットワークは、テキスト生成、画像合成、トレーディングシグナル、タンパク質構造予測、コード補完など、特定の AI タスクに特化した サブネット（subnets） で構成されています。2026 年初頭の時点で、Bittensor は 129 以上の有効なサブネットをホストしており、初期段階の 32 から増加しています。
各サブネット内では、3 つの役割が相互に作用します。
- マイナー（Miners） は AI モデルを実行してクエリに応答し、出力の質に基づいて TAO を獲得します。
- バリデーター（Validators） はマイナーの応答を評価し、Yuma コンセンサスアルゴリズムを使用してスコア を割り当てます。
- サブネットオーナー（Subnet Owners） はタスクの仕様を管理し、排出量の一部を受け取ります。
排出量の分配は、マイナーに 41%、バリデーターに 41%、サブネットオーナーに 18% です。これにより、企業の階層構造ではなく暗号的なコンセンサスによって強制される実力主義が生まれ、最高の AI 貢献が最も多くの報酬を得る市場主導型のシステムが構築されます。
TAO トークンエコノミー
TAO は Bitcoin のトークノミクスを反映しています。発行上限は 2,100 万トークンで、定期的な半減期があり、プレマイニングや ICO はありません。2025 年 12 月 12 日、Bittensor は最初の半減期を完了し、1 日あたりの排出量を 7,200 TAO から 3,600 TAO に削減しました。
2025 年 2 月の ダイナミック TAO（dTAO） アップグレードにより、市場主導のサブネット価格設定が導入されました。ステーカーがサブネットのアルファトークンを購入することは、そのサブネットの価値に対して TAO で投票することを意味します。需要が高いほど排出量も多くなり、AI 能力の価格発見メカニズムとして機能します。
現在、TAO 供給量の約 73% がステーキングされており、強力な長期的確信を示しています。Grayscale の GTAO トラストは 2025 年 12 月に NYSE への転換を申請しており、TAO ETF への道を開き、より広範な機関投資家の参入を促す可能性があります。
ネットワークの規模と採用
数値データは急速な成長を物語っています。
- 全サブネットを通じて 121,567 のユニークウォレット
- 106,839 のマイナーと 37,642 のバリデーター
- 時価総額は約 29 億ドル
- EVM 互換性によりサブネット上でのスマートコントラクトが可能に
Bittensor のテーゼは単純です。適切なインセンティブを構築すれば、ネットワークから知能が生まれるというものです。中央の調整者は必要ありません。
Sahara AI：フルスタックのデータ主権プラットフォーム
Bittensor が AI の出力へのインセンティブ付与に焦点を当てているのに対し、Sahara AI は入力の問題、つまり「これらのモデルをトレーニングするデータは誰が所有しているのか」「貢献者はどのように対価を受け取るのか」という課題に取り組んでいます。
MIT と USC の研究者によって設立された Sahara は、Pantera Capital、Binance Labs、Polychain Capital が主導する資金調達ラウンドで 4,900 万ドルを調達しま した。2025 年に Buidlpad で行われた IDO には 118 カ国から 103,000 人が参加し、7,400 万ドル以上を集めました。その 79% は World Liberty Financial の USD1 ステーブルコインで支払われました。
3 つの柱
Sahara AI は、3 つの基本原則に基づいて構築されています。
1. 主権とプロバナンス（来歴）: すべてのデータ提供は、不変の帰属情報とともにオンチェーンに記録されます。トレーニング中にデータが AI モデルに取り込まれた後でも、貢献者は検証可能な所有権を保持します。プラットフォームは、セキュリティとコンプライアンスに関する SOC2 認証を取得しています。
2. AI ユーティリティ: Sahara マーケットプレイス（2025 年 6 月にオープンベータ開始）では、ユーザーが AI モデル、データセット、計算リソースを売買、およびライセンス供与できます。すべての取引はブロックチェーンに記録され、透明性の高い収益分配が行われます。
3. 協働型エコノミー: 高品質な貢献者は、プレミアムな役割やガバナンス権を解放するソウルバウンドトークン（譲渡不能な評判マーカー）を受け取ります。トークン保持者は、プラットフォームのアップグレードや資金配分について投票を行います。
データサービスプラットフォーム
2024 年 12 月にリリースされた Sahara のデータサービスプラットフォームでは、誰でも AI トレーニング用のデータセットを作成することで収益を得ることができます。世界中で 20 万人以上の AI トレーナーと 35 社の企業クライアントがこのプラットフォームを利用しており、300 万件以上のデータアノテーションが処理されています。
これは AI 開発における根本的な非対称性に対処するものです。OpenAI のような企業はインターネットからトレーニングデータをスクレイピングしていますが、元の作成者には何も還元されません。Sahara は、画像のラベル付け、コードの記述、テキストのアノテーションなど、データ提供者が SAHARA トークンによる支払じを通じて直接対価を受け取れるようにします。
テクニカルアーキテクチャ
Sahara チェーンは、ビザンチン障害耐性を持つコンセンサスのために CometBFT（Tendermint Core のフォーク）を使用しています。この設計は、安全なデータ処理を必要とする AI アプリケーションのプライバシー、プロバナンス、パフォーマンスを優先しています。
トークンエコノミーの特徴は以下の通りです：
- SAHARA で価格設定された推論ごとの支払い
- ステーキング報酬を伴うプルーフ・オブ・ステーク（PoS）バリデーション
- プロトコルの決定のための分散型ガバナンス
- 最大供給量 100 億枚、2025 年 6 月に TGE（トークン生成イベント）を実施
メインネットは 2025 年第 3 四半期にローンチされ、チームはテストネット上で 140 万のデイリーアクティブアカウントを報告しており、Microsoft、AWS、Google Cloud との提携も進めています。
直接対決：ビジョンの比較
| 項目 | Bittensor | Sahara AI |
|---|---|---|
| 主な焦点 | AI 出力の品質 | データ入力の主権 |
| コンセンサス | プルーフ・オブ・インテリジェンス (Yuma) | プルーフ・オブ・ステーク (CometBFT) |
| トークン供給量 | 上限 2,100 万枚 | 最大 100 億枚 |
| マイニングモデル | 競争型（最高の出力が勝利） | 協働型（すべての貢献者に支払い） |
| 主要指標 | トークンあたりの知能 | 取引あたりのデータプロバナンス |
| 時価総額（2026 年 1 月） | 約 29 億ドル | 約 7,100 万ドル |
| 機関投資家の動き | グレースケール ETF 申請 | Binance/Pantera による支援 |
| 主な差別化要因 | サブネットの多様性 | 著作権保護 |
異なる問題、異なる解決策
Bittensor は問いかけます：「どうすれば最高の AI 出力の生成を促せるか？」 その答えは市場競争です。マイナーを報酬のために競わせることで、品質が向上します。
Sahara AI は問いかけます：「AI に貢献するすべての人にどうすれば公平に対価を支払えるか？」 その答えはプロバナンス（来歴）です。すべての貢献をオンチェーンで追跡し、作成者が確実に支払いを受けられるようにします。
これらは矛盾するビジョンではなく、潜在的な分散型 AI スタックの補完的なレイヤーです。Bittensor は競争を通じてモデルの品質を最適化します。Sahara は公正な対価を通じてデータの品質を最適化します。
著作権の問題
AI において最も論争となっている問題の 1 つは、トレーニングデータの権利です。アーティスト、作家、出版社による主要な訴訟では、トレーニングのために著作権で保護されたコンテンツをスクレイピングすることは侵害にあたると主張されています。
Sahara は、オンチェーンプロバナンスによってこの問題に直接対処します。データセットがシステムに入力されると、提供者の所有権が暗号技術によって記録されます。そのデータがモデルのトレーニングに使用 された場合、帰属情報は保持され、ロイヤリティの支払いが自動的に行われます。
対照的に、Bittensor はマイナーがどこからトレーニングデータを取得するかについては関与しません。ネットワークは出力の品質を報酬の対象とし、入力のプロバナンスは重視しません。これにより柔軟性は高まりますが、中央集権型 AI が直面しているのと同様の著作権問題に対して脆弱になる可能性もあります。
規模と採用の軌跡
Bittensor の 29 億ドルの時価総額は Sahara の 7,100 万ドルを圧倒しており、これは数年の先行スタートと TAO の半減期ナラティブを反映しています。129 のサブネットとグレースケールの ETF 申請により、Bittensor は有意義な機関投資家からの検証を得ています。
Sahara はライフサイクルの初期段階にありますが、急速に成長しています。7,400 万ドルの IDO は個人投資家の需要を示しており、AWS や Google Cloud との企業パートナーシップは現実世界での採用の可能性を示唆しています。2025 年第 3 四半期のメインネットローンチにより、2026 年には本格的な運用体制に入る予定です。
2026 年の展望：ROI を示せ
Menlo Ventures のパートナーである Venky Ganesan 氏が指摘したよ うに、「2026 年は AI にとって『収益を見せてほしい（show me the money）』の年」です。企業は真の ROI（投資利益率）を求め、国家はインフラ支出を正当化するために生産性の向上を必要としています。
分散型 AI は、単に哲学的な面だけでなく、実用面でも中央集権的な代替手段と競争できることを証明しなければなりません。Bittensor のサブネットは GPT-5 に匹敵するモデルを生み出せるでしょうか？Sahara のデータマーケットプレイスは、プレミアムなトレーニングセットを構築するのに十分な貢献者を引きつけることができるでしょうか？
AI 暗号資産の時価総額合計は 240 億ドルから 270 億ドルであり、OpenAI の噂される 1,500 億ドルの評価額と比較すると小規模です。しかし、分散型プロジェクトは、中央集権的な巨人には提供できないものを提供します。それは、パーミッションレスな参加、透明性のある経済性、そして単一障害点に対する耐性です。
注目すべきポイント
Bittensor について：
- 半減期後の供給ダイナミクスと価格発見
- サブネットの品質指標 vs. 中央集権型モデルのベンチマーク
- Grayscale ETF の承認タイムライン
Sahara AI について：
- メインネットの安定性とトランザクション量
- パイロットプログラムを超えた企業による採用
- オンチェーンでの著作権プロバンス（来歴）に対する規 制当局の反応
融合のテーゼ
最も可能性の高い結末は、一方が勝ち、もう一方が負けるというものではありません。AI インフラストラクチャは非常に広大であり、異なる課題を解決する複数の勝者が存在する余地があります。
Bittensor は分散型インテリジェンス生成の調整に長けています。Sahara は公正なデータ報酬の調整に長けています。成熟した分散型 AI エコシステムでは、両方が活用される可能性があります。高品質で倫理的に調達された学習データの提供に Sahara を使用し、そのデータで学習されたモデルを競争的に向上させるために Bittensor を使用するといった形です。
真の競争は Bittensor と Sahara の間にあるのではありません。それは、分散型 AI というカテゴリーと、現在支配的な中央集権型の巨人たちとの間にあります。もし分散型ネットワークが、フロンティアモデルの能力のわずか一部でも達成しつつ、貢献者に対して優れた経済性を提供できれば、AI への支出が加速する中で莫大な価値を獲得することになるでしょう。
2 つのビジョン。2 つのアーキテクチャ。1 つの問い：分散型 AI は、中央集権的な制御なしにインテリジェンスを提供できるのでしょうか？
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