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DePAI：ロボットがウォレットを所有する時 — 分散型物理AIがいかにして 3.5 兆ドルのマシンエコノミーを構築しているか

· 約 13 分
Dora Noda
Dora Noda
Software Engineer

ジェンスン・ファン（Jensen Huang）が CES 2026 で「物理 AI の ChatGPT モーメントが到来した」と宣言したとき、彼は現実世界を理解し、推論し、行動するマシンについて語っていました。彼が言及しなかったこと、しかし成長を続けるブロックチェーンプロジェクトのエコシステムが賭けていることは、それらのマシンが自律的に稼ぐ、使う、そして資産を所有する必要もあるということです。DePAI：分散型物理 AI（Decentralized Physical AI）の時代へようこそ。

デジタルな脳から物理的な身体へ​

これまでの AI 革命は、チャットボット、コード生成ツール、画像合成など、主に画面の中に限定されてきました。物理 AI はその構図を完全に変えます。NVIDIA の新しい Alpamayo モデル（カメラ入力からアクチュエーション出力までエンドツーエンドでトレーニングされた「世界初の思考・推論する自律走行車 AI」）は、知能がクラウドを飛び出し、物理空間を移動するマシンに宿ったときに何が起こるかを示唆しています。

しかし、中央集権的な AI では解決できない問題があります。数十億台の自律型ロボット、ドローン、車両が同時に作動するとき、誰がそれらを制御するのでしょうか？それらが生成するデータの所有者は誰でしょうか？どのマシンが計算リソースへの優先アクセス権を得るかを誰が決めるのでしょうか？

Web3 から導き出される答えは、「単一のエンティティが決定すべきではない」ということです。Messari が 2025 年 2 月のレポート「DePAI Ex Machina」で提唱した用語「DePAI」は、DePIN（分散型物理インフラネットワーク）、人工知能、ロボティクスが統合され、マシンが分散型ネットワーク上で自律的な経済主体として動作する枠組みを指します。

3 層のアーキテクチャ​

DePAI は、既存の DePIN プロジェクトに付けられた単なるバズワードではありません。これは、3 つの相互依存する層を持つ独自のアーキテクチャスタックを表しています。

第 1 層：物理インフラとデータ収集。 基盤となるのは、物理世界と相互作用するカメラ、LiDAR、IoT デバイス、ロボットアクチュエータなどのセンサーネットワークです。例えば、NATIX Network は 171 カ国で 26 万人以上のドライバーを登録し、スマートフォンのカメラを使用してリアルタイムの地理空間データを収集し、自動運転やスマートシティ・アプリケーションを支えるデータセットを構築しています。これは、コミュニティ所有のハードウェアが独自のデータストリームを生成する、最も純粋な形の DePIN です。

第 2 層：分散型コンピューティングとモデルトレーニング。 知能層は、生の物理データを実用的なモデルに処理します。すべてを AWS や Azure 経由でルーティングするのではなく、Aethir のような分散型 GPU ネットワークが計算基盤を提供します。Bittensor の 50 以上の有効なサブネットは現在 141,000 以上のアカウントをサポートしており、AI モデルがパフォーマンスに基づいて検証・報酬されるマーケットプレイスで競い合っています。これにより、中央集権的なゲートキーパーなしで、より優れた物理 AI モデルへと向かう進化の圧力が生まれます。

第 3 層：マシンのアイデンティティ、調整、および支払い。 ブロックチェーン層がすべてを統合します。マシンには責任を明確にするためのアイデンティティ、取引のためのウォレット、そして紛争を解決するためのガバナンスメカニズムが必要です。Animoca Brands や DWF Labs などの投資家から 4,000 万ドル以上を調達した Polkadot ベースの Layer 1 である peaq は、まさにこれを提供しています。マシン向けのオンチェーンアイデンティティ、自律的な支払いレール、分散型ガバナンスにより、ロボットがウォレットを所有し、スマートコントラクトに署名し、人間の仲介なしでサービスの対価を受け取ることが可能になります。

なぜ中央集権的な物理 AI は大規模化で破綻するのか​

NVIDIA の物理 AI のビジョンは魅力的ですが、そこには「中央集権的なインフラがスケールする」という暗黙の前提があります。1 つの会社が管理する自動運転車のフリートであれば、それは機能するでしょう。しかし、数千のオペレーターによる数十億の異種デバイスが存在する地球規模のマシンエコノミーにおいては、3 つの理由から機能しません。

データ主権の対立。 ベルリンの配送ドローンが生成するデータは GDPR の対象となる可能性があります。チリの採掘ロボットは異なる規制枠組みの下で動作します。中央集権的なプラットフォームは、あらゆる法域に同時に対応しなければなりません。分散型ネットワークでは、連合学習（Federated Learning）のアプローチを通じて、データをローカルに保持したままグローバルにモデルを改善できます。

単一障害点。 中央集権的な計算プロバイダーがダウンすると、それに依存するすべてのマシンが停止します。2025 年 3 月の AWS us-east-1 の停止により、自律型物流業務が 14 時間停止しました。分散型コンピューティングの冗長性は、この脆弱性を排除します。

独占的なレント抽出。 クラウドプロバイダーは GPU 計算に対して 60〜70% のマージンを課しています。世界経済フォーラムが、DePIN 市場が現在の 300〜500 億ドルから 2028 年までに 3.5 兆ドルに急増すると予測する中、それらのマージンは数兆ドル規模の搾取ポイントとなります。Akash Network のような分散型の代替手段は、AI ワークロードにおいて中央集権的なクラウドと比較して すでに 50〜85% のコスト削減を実証しています。

マシンエコノミーの形成​

DePAI の最も過激な含意は、分散型コンピューティングやマシンのアイデンティティではなく、自律的なエージェントが人間の関与なしに取引を行う、真のマシン・ツー・マシン（M2M）エコノミーの出現です。

具体的なシナリオを考えてみましょう。自律型配送ロボットが荷物の配達を完了します。ロボットは x402 プロトコルを介して、USDC のマイクロペイメントで充電ステーションに料金を支払います。充電ステーション自体も自律的な経済主体であり、その資金を使用して修理ドローンからメンテナンスサービスを購入します。修理ドローンはオンチェーンの調達マーケットプレイスを通じて交換部品を購入します。すべての取引はトラストレスでパーミッションレス、そして数秒で決済されます。

これは SF ではありません。Fetch.ai の ASI One プラットフォームは、まさにこのような自律的な調整のための AI 間支払いシステムを構築しています。GitHub で 2,500 以上のスターを獲得している OpenMind OS は、オンチェーンマシンアイデンティティのための FABRIC プロトコルと、自律的なタスク実行のための USDC マイクロペイメントを使用し、ロボット間の経済的相互作用のためのインフラを提供しています。

主要なプレーヤーと競争力学​

DePAI のランドスケープは、いくつかの明確な競争ポジションを中心に具体化しつつあります。

カテゴリ主要なプレーヤーフォーカス
マシンアイデンティティ & 決済peaq, IoTeXオンチェーン ID、マシンウォレット、M2M 決済
分散型コンピューティングAethir, Akash, io.netAI のトレーニングと推論のための GPU ネットワーク
データネットワークNATIX, Hivemapperクラウドソースによる物理世界のデータ収集
AI モデルマーケットプレイスBittensor, SingularityNET分散型のモデルトレーニングと配布
エージェントの調整Fetch.ai (ASI Alliance), OpenMind OS自律型エージェントのオーケストレーション

Fetch.ai、SingularityNET、Ocean Protocol の合併によって形成された人工超知能（ASI）アライアンスは、これらのレイヤーを統合しようとする最も野心的な試みです。合計時価総額が 50 億ドルを超えるこのアライアンスは、AI エージェントの作成、データ共有、および自律的な調整のための単一の分散型フレームワークを構築することを目指しています。

ナラティブを支える数字​

DePAI の財務的な根拠は、収束するマクロトレンドに基づいています。

  • ロボティクス市場の成長： 世界のロボティクス市場は 2030 年までに 2,600 億ドルに達すると予測されており、AI 駆動型ロボットの半分以上が中央集権的なクラウドプロバイダーではなく、分散型 GPU ネットワーク上で動作すると予想されています。
  • DePIN 市場の爆発： 世界経済フォーラムは、DePIN が 300 〜 500 億ドルから 2028 年までに 3.5 兆ドルへと急増し（6,000% 以上の増加）、DePAI がその主要な成長のきっかけになると予測しています。
  • コスト・アービトラージ： 分散型コンピューティングネットワークは、中央集権型クラウドと比較して 50 〜 85% のコスト削減を実現し、物理的な AI ワークロードが拡大するにつれて、抗いがたい経済的引力を生み出します。
  • デバイスの拡散： 2030 年までに、推定 750 億台の IoT デバイスがアイデンティティ、接続性、および決済機能を必要とすることになります。これこそが、DePAI ネットワークが提供するインフラそのものです。

リスクと未解決の課題​

その有望性の一方で、DePAI は無視できない課題に直面しています。

レイテンシの制約： 自律走行車は 10ms 未満のレスポンス時間を必要とします。分散型ネットワークは、合意形成メカニズムを通じて本質的にレイテンシを増加させます。リアルタイムの意思決定にはエッジコンピューティングを、トレーニングと調整には分散型ネットワークを使用するハイブリッドアーキテクチャが現実的な解決策となる可能性が高いですが、これは分散化の理念を薄めることにもなります。

標準化のギャップ： チェーン間でマシンアイデンティティを確立するためのユニバーサルなプロトコルはまだ存在しません。Peaq は Polkadot の Substrate フレームワークを使用し、IoTeX は独自の L1 を運用し、Fetch.ai は Cosmos エコシステム内で動作しています。相互運用性の標準が登場するまで、マシンエコノミーは断片化されたままです。

規制の不確実性： ロボットが損害を与えた場合、誰が責任を負うのでしょうか。メーカー、AI モデルのプロバイダー、それともアクションを調整した分散型ネットワークでしょうか。既存の法枠組みは、分散型の文脈における自律型マシンの責任問題に対応できていません。

セキュリティ攻撃対象領域の拡大： すべてのオンチェーンマシンウォレットは、潜在的な攻撃ベクトルとなります。DePAI エコシステムが成長するにつれ、マシンが保持する資産を標的とした高度なエクスプロイトの動機も高まります。

次に何が起こるか​

DePAI のナラティブは、2020 年初頭の DeFi を彷彿とさせる変曲点にあります。技術的に機能し、経済的にも説得力がありますが、まだ決定的なブレイクアウトの瞬間を待っている状態です。いくつかのきっかけがそのタイムラインを加速させる可能性があります。

  • NVIDIA GTC 2026（3 月 17 日 〜 21 日）では、物理 AI のナラティブがさらに深まり、分散型コンピューティングプロバイダーとの提携が発表される可能性があります。
  • ASI アライアンス の統合トークンとプラットフォームのローンチにより、断片化された AI × 仮想通貨の流動性が単一のエコシステムに集約される可能性があります。
  • 規制の明確化、特にマシンアイデンティティと自律型トランザクションに関する規制（SEC-CFTC の「プロジェクト・クリプト」共同イニシアチブなど）は、法的曖昧さのために傍観している機関投資家の資本を解き放つ可能性があります。

問題は、マシンが自律的な経済主体になるかどうかではありません。NVIDIA、ボストン・ダイナミクス、そしてすべての主要な自動車メーカーはその現実に向けて開発を進めています。問題は、それらのマシンが企業の「囲い込まれた庭」の中で動作するのか、それともオープンで分散型のリサーチネットワーク上で動作するのかということです。DePAI はそれに対する Web3 の回答であり、中央集権的な世界がまだ議論を続けている間に、そのインフラを構築しているのです。

BlockEden.xyz は、DePIN や AI × 仮想通貨アプリケーションを支える主要なブロックチェーンネットワーク向けに、高性能な RPC および API インフラを提供しています。マシンエコノミーが拡大するにつれ、信頼性の高いノードインフラは自律型エージェント運用のバックボーンとなります。API マーケットプレイスを探索して、分散型の未来のために設計されたインフラ上で開発を始めましょう。

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