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Fred と Balaji が Slack に登場:Coinbase のペルソナエージェントと職場におけるコグニティブ・ツインの誕生

· 約 19 分
Dora Noda
Software Engineer

2026 年 4 月 18 日、Brian Armstrong は Coinbase の最も影響力のある 2 人の卒業生が会社に戻ってきたことを発表しました。アドバイザーや取締役、コンサルタントとしてではなく、ソフトウェアとしてです。共同創設者の Fred Ehrsam をモデルにした「Fred」エージェントは、現在 Coinbase の Slack ワークスペース内で戦略的エグゼクティブとして活動しています。元 CTO の Balaji Srinivasan の認知的レプリカである「Balaji」エージェントは、従業員のスレッドに登場し、答えにくい質問を投げかけ、前提に疑問を呈します。3 週間後の 5 月 5 日、Coinbase は全従業員の 14%(約 700 人)を解雇し、純粋なマネージャーではなく「プレーヤー・コーチ」に報告する「AI ネイティブ・ポッド」を中心に組織を再編しました。これら 2 つの出来事は無関係ではありません。これらは共に、退職した価値ある従業員の認知的労働が保存され、拡張され、インフラとして展開される未来を描いています。

これは、単なるある取引所の人事実験以上の物語です。これは、特定の個人の微調整された(ファインチューニングされた)、常時稼働の認知的ツインである「ペルソナ・エージェント」パターンが、企業の記憶、意思決定、運営のあり方をどのように変えようとしているのかを垣間見せてくれます。

「Fred」と「Balaji」が実際に行っていること

2 つのエージェントには、トレーニングの基となった個性を反映した、異なる役割が与えられています。

Fred エージェント は、戦略的エグゼクティブとして機能します。従業員は、ドキュメントのシニアレベルでのチェック、プロジェクトが会社の優先事項と一致しているかのリアリティ・チェック、または経営幹部(C-suite)レベルの視点からのローンチ計画への批判を求めたいときに、このエージェントに連絡します。その役割は、Coinbase を上場に導き、現在は Paradigm の投資理論を推進している Ehrsam 独自の規律ある製品戦略のセンスを適用することです。

Balaji エージェント は異なる役割を担っています。社内の「プロボカトゥール(扇動者)」として、長期的な影響を表面化させ、礼儀正しい企業文化が抑制しがちな質問を投げかけるように設計されています。Fred が洗練させるのに対し、Balaji は破壊します。長年にわたる Srinivasan の著作、ポッドキャストへの出演、そして「Network State」の論文に基づいてトレーニングされたこのエージェントは、Coinbase の CTO 時代や a16z Crypto での役割を定義した、逆張り的でありながら体系的なスタイルを体現しています。

重要なのは、これらがカスタム・プロンプトを備えた一般的な LLM アシスタントではないということです。Coinbase の計画によれば、これらのエージェントは微調整されたレプリカとして構築されています。ペルソナは単なるシステム・メッセージではなく、モデルの「重み」そのものに組み込まれています。そして同社は、新しいエージェントを極めて簡単に作成できるようにする意向を示しています。Armstrong は 4 月 18 日の発表で次のように述べています。「近い将来、人間の従業員よりもエージェントの方が多くなると予想しています。」

ペルソナ・エージェントと一般的な LLM の違い

なぜこれが重要なのかを理解するために、一見似ているが非常に異なる問題を解決する 3 つのカテゴリの AI ツールを区別すると役立ちます。

一般的な LLM アシスタント (デフォルトの ChatGPT や標準的な Claude 連携など)は、広範なツールです。これらはあらゆることについて少しずつ知っていますが、特定の何かについて深く知っているわけではありません。何百万ものユースケースにおいて無難であるように最適化されているため、有能ではありますが平均的な回答を返します。

生産性エージェント (Slackbot の新しい Agentforce 360 機能や Microsoft Copilot のエンタープライズ層など)は、文脈(コンテキスト)ツールです。これらはあなたの会議、CRM、ドキュメントを把握し、あなたに代わって作業を実行します。2026 年 1 月に Slack が Slackbot を「文脈を理解する AI エージェント」として展開したのが良い例です。会話の要約、返信の下書き、Salesforce レコードの更新を行います。しかし、あなたの戦略が正しいかどうかについての意見は持っていません。

ペルソナ・エージェント は判断ツールです。これらは、特定の個人の著作物(メール、メモ、ポッドキャストの書き起こし、社内文書、公開された文章)に基づいて微調整され、その人の意思決定のヒューリスティック(経験則)を体現しています。Fred エージェントは「戦略を支援する AI」ではありません。「Fred Ehrsam のように戦略を考える AI」なのです。

この区別は、単なるマーケティング以上の意味を持ちます。非常に有能な人物による数十年にわたる意思決定は、一般的な基盤モデルでは再現できない、高度に圧縮された知識の形態を表しています。Balaji エージェントに対し、ある製品機能が主権的なインターネットという長期的なビジョンと一致しているかどうかを尋ねる際、あなたは GPT-5 にロールプレイを求めているのではありません。まさにその問いについて 20 年間考え続けてきた人物の、微調整されたエッセンスに問いかけているのです。

同意の問題 — そして、その背後に隠されているもの

Ehrsam と Srinivasan の両名は、このプロジェクトを公に支持しており、最も明白な法的地雷を回避しています。ここには Scarlett Johansson のような事件も、俳優組合による訴訟の可能性もありません。認知的レプリカが存在するのは、本人が同意したからです。

しかし、同意は問題の単純な側面を解決するに過ぎません。より困難な 3 つの問いが残っています。

同意していない公人はどうなるのか? Character.AI や Estha、その他多くのコンシューマー向けプラットフォームでは、Elon Musk や Vitalik Buterin、さらにはアインシュタインやソクラテスといった歴史上の人物を模倣したユーザー生成ボットがすでに多数存在しています。そのほとんどは許可なく作成されています。ワシントン州は 2026 年 4 月に人格権法を拡大し、AI 生成のディープフェイクを対象に含めました。ニューヨーク州も同様の保護策を制定しており、これには故人も含まれます。欧州の AI 法(EU AI Act)による合成コンテンツの透明性要件は、2026 年 8 月 2 日に施行されます。同意のないペルソナ・エージェントに対する法的規制は急速に厳格化していますが、分散型のファンによるボットに対する執行は、長く困難な戦いになるでしょう。

Fred や Balaji 以外の従業員はどうなるのか? テクノロジー・ワーカーの間では、AI のトレーニングにおける自身の声、文章、意思決定ログの使用を規定する契約条項を求める動きが広がっています。2026 年の業界調査によると、テクノロジー・ワーカーの約 42% が、契約に署名する前に明示的な「デジタル肖像(Digital Likeness)」の保護を求めています。企業が社内の Slack メッセージ、コードレビュー、デザインメモに基づいてエージェントの微調整を開始するにつれ、従業員の認知的アウトプットを誰が所有するのか、そして従業員が退職した後も会社がそれを展開し続けられるのかという問いは、理論的な議論から実務的な課題へと移行しています。

本人の考えの変化はどうなるのか? ペルソナ・エージェントはある時点のスナップショットに過ぎません。2028 年の実際の Balaji Srinivasan は、新しいデータに基づいて考えを更新しているでしょうが、Coinbase の Slack にいる Balaji エージェントは、誰かが再トレーニングしない限り更新されません。時間の経過とともに、エージェントと本人の考えは乖離していきます。そして、日々の意思決定に組み込まれたエージェントは、モデルとなった本人よりも実質的に大きな影響力を持つようになる可能性があるのです。

暗号資産(仮想通貨)業界が最初にここに到達した理由

ペルソナ・エージェントの最初の大規模な展開が、Goldman Sachs や Microsoft ではなく Coinbase で起きているのは偶然ではありません。

暗号資産(仮想通貨)業界は、異常なほどファウンダー主導です。ヴィタリック・ブテリン、ヘイデン・アダムス、失脚前のスー・チュウ、アナトリー・ヤコヴェンコといった少数の思想家たちの直感が、何十億ドルもの意思決定を形作ってきました。こうした個人がいなくなったり、注意を逸らしたり、関与を拒否したりすると、彼らが築き上げた組織は一種の「運営の指針」を失ってしまいます。意思決定が分散している他の業界よりも、その指針をソフトウェアとして捉えることの価値は、クリプトの世界ではより明確です。

また、クリプト文化はアイデンティティや所有権に関する急進的な実験を常態化させています。匿名のファウンダー、DAO、そしてトークン化されたソーシャル・キャピタルを生み出したこの業界は、個人の認知スタイルが取引可能で展開可能な資産になり得るという考えに違和感を持ちません。スリニヴァサン(Srinivasan)自身も長年、クリプトとインターネットは新しい形の「エグジット(離脱)」を可能にすると主張してきました。それには暗黙のうちに、自分の影響力の制限要因となっている自身の肉体的な存在からのエグジットも含まれています。

そして最後に、クリプト企業はすでに構造的にスリムであり、AI 重視の姿勢をとっています。Coinbase の 2026 年 5 月の組織再編(よりフラットな組織図、リーダー 1 人につき 15 人以上の部下、1 人の人間がエージェントの群れを指揮する AI ネイティブなポッドなど)は、中間管理職よりもコードを信頼している労働力の自然な終着点です。ペルソナ・エージェントは、20 万人を抱える銀行には馴染みませんが、こうした文化には見事に合致するのです。

競争環境:Delphi、Imbue、そしてペルソナ・スタック

Coinbase はペルソナ・エージェントを発明したわけではありません。それを企業向けに製品化したのです。基盤となる技術スタックは数年前から形成されていました。

Delphi.ai は 2023 年からコンシューマー向けの「デジタル・マインド(Digital Minds)」を構築してきました。これは、専門家の音声やテキストを微調整(ファインチューニング)したレプリカで、ウェブサイト、Slack、WhatsApp、音声通話などに埋め込まれています。ファウンダーのダラ・ラジェヴァーディアン(Dara Ladjevardian)は 2026 年がデジタル・マインド普及の転換点になると述べており、同社のプラットフォームは Coinbase が内部で運用していると思われるものと構造的に似ています。

Imbue やその他の音声エージェント開発企業 は、リアルタイムのペルソナ対話に取り組んできました。ここでは、微調整されたモデルがソースとなる人物のように書くだけでなく、適切なペースや抑揚でその人のように話すことも可能です。

Character.AI はコンシューマー側で圧倒的なシェアを誇っており、何百万人ものユーザーが有名人や歴史上の人物のファンメイド・ボットとチャットしています。

Replika は異なるニッチを占めています。特定の人物ではなく、関係性に特化した、単一で永続的なコンパニオン・エージェントです。

Coinbase の展開で新しいのはその文脈です。コンシューマー向けのエンターテインメントや個人の生産性向上ではなく、上級戦略レベルでの企業の意思決定支援です。このパターンが実証されれば、すべての Fortune 500 企業には明白な次の一手があります。引退した創業者、去っていった CTO、あるいは最も影響力のあった元製品責任者の「認知のツイン」を復活させることです。

労働市場への影響

ペルソナ・エージェントが機能すれば、新しい資産クラスが生まれます。

強力な認知的ブランドを持つ公人(投資家、ファウンダー、科学者、作家)は、自分の思考パターンをライセンス供与するようになるでしょう。マシュー・マコノヒーは 2026 年に、自身の名前、イメージ、声、キャッチフレーズを AI の使用から守るために 8 つの連邦商標をすでに出願しています。次のステップはその逆で、それらの要素をサービスとして意図的にライセンス供与することです。Naval Ravikant(ナバル・ラヴィカント)の著作で微調整され、彼本人が検証した「ナバル・エージェント」を、どの企業も年間 5 万ドルで稼働させることができる SaaS サブスクリプションを想像してみてください。認知労働はいったん捕捉されれば無限にスケールするため、この経済モデルは成立します。

一般の知識労働者にとって、その影響はより曖昧です。フレッド・エーサム(Fred Ehrsam)をインフラに変えるのと同じ微調整技術は、シニアエンジニアをインフラに変えることもできます。2026 年 5 月に解雇された Coinbase 従業員の 14% は、おそらく何千ものメモ、設計文書、Slack メッセージを提供しており、それらは現在、学習データとなっています。こうした労働者が、自分の仕事で訓練されたエージェントの認知的アウトプットに対して何らかの権利を保持できるかどうかは、今後 5 年間の中心的な労働問題の一つとなるでしょう。

最も先見明記のある対応は、自分自身の意思決定ログを今すぐ「複利資産」として扱い始めることです。あなたが書くすべてのメモ、録音するすべてのポッドキャスト、参加するすべてのデザインレビューは、将来の微調整データの候補です。それは、あなたが管理しライセンスを供与するエージェントのためのものか、あるいは誰かが許可なく訓練するエージェントのためのものかのどちらかになります。これら 2 つの結果の非対称性は、自分の認知的アウトプットを「所有」するか、あるいはそれを捕捉した企業から「レンタル」し直すかの違いなのです。

Web3 開発者にとっての意味

Web3 のファウンダーたちは、このトレンドの特別な交差点に位置しています。彼らの仕事は異常なほど公開されています。その多くはブログを書き、ポッドキャストに出演し、ツイートし、コードをオープンに公開しています。そのため、彼ら自身や他者によるペルソナ・エージェント化の理想的な候補となります。また、素早く行動すれば、その捕捉を収益化するのに有利な立場にあります。

検討すべき 3 つの具体的な行動:

  1. 意思決定の履歴を意図的にアーカイブする。 プロトコルや Web3 企業を運営しているなら、設計メモ、ガバナンス投稿、内部 Slack を自分の判断の長期的な記録として扱ってください。バックアップを取り、タグを付け、検索可能にします。2030 年にソフトウェアとして存在するあなたの姿は、今蓄積しているコーパス(言語データ)の質に左右されます。

  2. ライセンス供与のインフラを注視する。 公人が自分のデジタル・マインドを訓練し、検証し、ライセンス供与できるようにするツール(Delphi や、それと競合する次世代プラットフォーム)は、認知労働の iTunes になりつつあります。誰か他の人が訓練を始める前に、自分の微調整モデルを所有することが重要になります。

  3. プロトコル内の「組織の記憶」を計画する。 DAO は特に、ファウンダーの文脈の喪失に脆弱です。特定のガバナンス決定において元のチームが何を意図していたのか、なぜ特定の経済パラメータがそのように設定されたのかといった点です。DAO の Discord に配備された、創設チームの十分に訓練されたペルソナ・エージェントが、その自然な解決策となるでしょう。

より大きなパターン

Coinbase による Fred と Balaji の展開は、単なる一つのデータポイントに過ぎません。しかし、それはより大きな何かを示唆しています。それは、AI エージェントが単にタスクを実行するだけでなく、特定の名前を持つ個人の判断を具現化する、認知的レプリカのための次世代労働市場、つまりエンタープライズソフトウェアの新たなカテゴリーの到来です。

そのような世界では、最も価値のある企業のアルムナイ(卒業生)とは、その思考パターンが最も適切にキャプチャされた人々となります。最も価値のある従業員とは、自分自身のファインチューニング(微調整)されたモデルを所有する人々です。そして、最も価値のある企業とは、人間とペルソナエージェントのチームを編成し、互いの強みを相乗させることができる企業です。

非常に影響力のある創設者が多く、「自己の所有権」をプロダクトとして受け入れ、オペレーショナルな衝撃を吸収できるほどスリムに運営されているクリプト業界は、この実験が最初に、そして最も熱く行われる場所となるでしょう。Coinbase は 4 月 18 日にスタートの合図を送りました。レースはすでに始まっています。

BlockEden.xyz は、Sui、Aptos、Ethereum、Solana、および 27 以上のチェーンで開発を行う Web3 ビルダー向けに、信頼性の高い RPC およびインデックスインフラストラクチャを提供しています。認知的インフラがコンピューティングインフラと同等に重要になる中で、構築の基盤には依然としてエンタープライズグレードの品質が求められます。当社の API マーケットプレイスを探索して、永続性を考慮して設計された環境で開発を進めてください。

情報源

産業用 DeAI の到来:なぜ AI トークンは 2026 年第 1 四半期に暗号資産を 16 % 上回るパフォーマンスを静かに記録したのか

· 約 18 分
Dora Noda
Software Engineer

暗号資産の歴史上初めて、最も声高に語られてきたナラティブがその実力を証明しました。 2026 年第 1 四半期、投機的なコンシューマートークンがその価値の 30 % を失う一方で、 AI × 暗号資産のグループ — Bittensor、Virtuals Protocol、ASI Alliance、Render、io.net — はわずか 14 % の下落にとどまりました。この 16 ポイントの差は、単なる雰囲気の変化(vibe shift)ではありません。それはプライシングにおける重大なイベントです。投資家は分散型 AI という「アイデア」に支払うのをやめ、実際に資金を動かしているプロトコルに支払い始めたのです。

「産業用 DeAI(Industrial DeAI)」へようこそ。これは AI × 暗号資産のプロダクション・フェーズであり、ロードマップではなく収益が誰が生き残るかを決定する段階です。

スローガンから決済へ

2024 年の AI トークンサイクルは、物語(ストーリー)の時代でした。 GPU が不足しているから TAO を買い、エージェントがエンタープライズ・ソフトウェアを飲み込むから FET を買う。その週に Crypto Twitter でトレンドになっていたものを買う。評価額は、プロジェクトがどれほど説得力を持って未来を語れるかによって決まっていました。

それから 18 ヶ月後、スプレッドシート(収益実績)がスライドデック(企画書)の内容に追いつきました。 Bittensor は 2026 年第 1 四半期を 4,300 万ドルのプロトコル収益 と、四半期ベースで 21.57 % の価格上昇で締めくくりました。これは、割引率と比較したり、分析したりできる具体的な数字です。 Virtuals Protocol の「エージェント型 GDP(aGDP)」 — ネットワーク上の自律型エージェントによって実行された作業のドル換算価値 — は、 Base 上で 4 億 7,900 万ドル を超え、 18,000 以上の導入済みエージェント による 177 万件の完了したジョブ に裏打ちされています。 Artificial Superintelligence Alliance(FET、旧 Fetch.ai + SingularityNET + Ocean Protocol)は、エンタープライズ顧客向けにプロダクションレベルのエージェント・ワークロードを実行しており、その中には Maersk との展開も含まれます。 Alliance によれば、これにより配送の非効率性が 37 % 以上削減されたとのことです。

これらは収益前のムーンショット(夢物語)ではありません。 2020 年の DeFi の転換点以来、機関投資家が引き受けられるほど大規模で監査済みのキャッシュフローを持つ、初めての暗号資産プロトコルなのです。

2026 年第 1 四半期のパフォーマンス格差を解読する

市場全体に対する 16 ポイントのアウトパフォーマンスは、明確な軸に沿って分解されました。 実用性を伴う AI トークンがナラティブのみの AI トークンを上回り、その両方がミームコインを上回った のです。

主に 5 つのプロジェクトがその牽引役となりました。

  • Render (RENDER) — 新しい分散型サブネットが従来の 3D レンダリング事業と並行して AI ワークロードを取り込んだことで、 時価総額 20 億ドル を突破しました。「すでに支払い顧客がいる GPU コンピューティング」というストーリーがついに結実しました。
  • Bittensor (TAO) — 時価総額は約 200 億ドルに達しました。 Covenant-72B オープンモデルのトレーニング実行により、フロンティアスケールでの分散型モデルトレーニングの公開かつ検証可能なデモンストレーションが行われました。
  • NEAR — プライベート推論と秘匿エージェント実行を中心に再構築し、ハイパースケーラーには真似できないチェーン固有の機密性を求める機関投資家の買い手を見つけました。
  • ASI Alliance (FET) — 合併後の統合期間を乗り越え、焦点の絞られたエンタープライズ・パイプラインを携えて再浮上しました。 Grayscale の 2026 年第 1 四半期「検討資産(Assets Under Consideration)」リストに Virtuals と共に選出されました。
  • Virtuals Protocol (VIRTUAL) — 4 億 7,900 万ドルの aGDP の節目を超え、実用性が証明された初のエージェント間決済標準である Agent Commerce Protocol をリリースしました。

出遅れたプロジェクトに共通して欠けていたのは、提示できる「収益」と、具体名を挙げられる「顧客」でした。

Bittensor における機関投資家の転換点

体制変化の最も明確なシグナルは、暗号資産ファンドからではなく NVIDIA からもたらされました。 2026 年第 1 四半期、このチップメーカーは推定 4 億 2,000 万ドルを Bittensor に投入 し、その 資本の約 77 % をサブネットにステーキング しました。これは単なるトレードではなく、長期的なコミットメントです。 Polychain Capital もさらに 2 億ドル を追加し、この四半期の機関投資家の合計流入額は約 6 億 2,000 万ドル に達しました。

これが以前の暗号資産 VC サイクルと異なる点は 2 つあります。第一に、 NVIDIA にはナラティブを追いかける理由がありません。 AI コンピューティング需要が爆発すれば、彼らのコアビジネスはすでに勝利しているからです。 Bittensor への割り当ては、モデルトレーニング、推論、微調整の少なからぬシェアが、ハイパースケーラーの独占を離れ、 NVIDIA がコントロールしていないが NVIDIA のシリコンが稼働しているネットワーク上で行われる未来に対するヘッジです。第二に、かつては非主流派の意見だった分散型 AI トレーニングに対するジェンスン・フアン(Jensen Huang)氏の公の場での支持は、あらゆる伝統的な投資家が投資メモを書くために必要な大義名分を与えました。

フライホイールが今、目に見えるようになりました。プロトコル収益がサブネットのインセンティブを支え → インセンティブが本物のモデルとワークロードを惹きつけ → ワークロードがエンタープライズ顧客を惹きつけ → 顧客がさらなるプロトコル収益を生む。 2026 年第 1 四半期まで、それは仮説に過ぎませんでした。今、それは実績となりました。

Virtuals Protocol とエージェント型 GDP の鏡

Bittensor が供給側 — GPU、重み、推論 — であるならば、 Virtuals Protocol は需要側です。これは自律型エージェントが相互に取引し、雇用し、人間を介さずにワークフロー全体を立ち上げるマーケットプレイスです。その 4 億 7,900 万ドルの aGDP という数字は、 AI × 暗号資産における GMV(流通取引総額)に最も近い指標であるため、詳しく見る価値があります。

Virtuals の 4 つの連動ユニットが、どのようにそのボリュームが生み出されているかを説明しています。

  1. Butler — 人間がエージェントにタスク(調査、コンテンツ制作、取引ワークフロー)を指示するユーザーインターフェース層。
  2. Agent Commerce Protocol (ACP) — エージェントが自律的に相互を発見、雇用、決済するための決済標準。これが実際の経済的プリミティブです。
  3. Unicorn — トークン化されたエージェントのための資本形成の場。構造的には初期の Web3 ローンチパッドに似ていますが、投機ではなく収益を生むデジタル労働に特化しています。
  4. Virtuals Robotics + Eastworld Labs — 2026 年の人型ロボティクスへの拡張。エージェント経済を画面の中から物理的なワークスペースへと拡大します。

興味深い動きは ACP です。暗号資産業界は 2023 年以来「エージェント間決済」を約束してきましたが、そのほとんどはクローズドループのデモに過ぎませんでした。 Virtuals はエージェントが実社会で互いに支払い合うネットワークを稼働させ、四半期で 4 億 7,900 万ドル の取引が清算されました。その aGDP の数字が持続的なエンタープライズのボリュームを表しているのか、それともトークンの循環活動なのかは、 2026 年で最も注目される議論になるでしょう。しかし、その規模の桁が変わったことは間違いありません。

ASI Alliance の静かなエンタープライズへの転換

2024 年 6 月に Fetch.ai、SingularityNET、Ocean Protocol が合併し、時価総額合計約 75 億ドルで誕生した ASI Alliance は、2025 年の大部分を、3 つのエンジニアリング組織、3 つのガバナンス構造、そして 3 つのトークンホルダーベースを 1 つの首尾一貫したプロトコルへと融合させるという、地味ながらも困難な作業に費やしました。2026 年までに、その努力は実を結びつつあります。

このアライアンスの強みはエンタープライズ統合にあります。Bittensor が AI トレーニングのマインドシェアを争い、Virtuals がコンシューマー向けエージェントの注目を競う一方で、ASI は物流 SaaS 契約や製薬サプライチェーンのワークフローに組み込まれる可能性が最も高いプロトコルです。Maersk(マースク) での導入(コンテナ輸送におけるルーティングと在庫を最適化する自律型エージェントにより、37% 以上の効率向上が報告されている)は、歴史的に IBM や Accenture だけが獲得できた種類の参照顧客です。ASI は個人投資家にトークンを売っているのではなく、運営幹部にエージェントを売っているのです。

それが、ASI の 2026 年の軌道が、暗号資産界隈(Crypto-Twitter)のセンチメントよりもエンタープライズの販売サイクルに敏感である理由でもあります。リスクプロファイルは異なり、より緩やかで、塊(Lumpy)があり、しかしより粘着性(Sticky)があります。そしてそのプロファイルこそが、機関投資家(アロケーター)が求めてきたものです。

DePIN:エージェントを支えるコンピューティングレイヤー

産業用 DeAI は、その下の産業用 DePIN レイヤーなしには存在しません。これら 2 つのセクターは、足並みを揃えて収益の転換点を迎えました。

  • io.net は 2026 年 3 月 25 日に Agent Cloud を立ち上げました。これは、人間の ML エンジニアではなく、別のプロトコルのエージェントが GPU リソースを取得、スケジュール、および支払いを行うために特別に設計された最初のコンピューティングレイヤーです。
  • Aethir は 2025 年第 3 四半期までに 1 億 4,700 万ドルの年間経常収益(ARR) を報告し、四半期ごとの成長率は 14.5% から 22% へと加速しており、100 を超えるエコシステムパートナーを抱えています。
  • Render時価総額 20 億ドル を突破し、レンダリングベースからの AI ワークロードの波及を取り込むために分散型 AI サブネットを出荷しました。

広範な DePIN セクターは、わずか 1 年で時価総額が約 52 億ドルから 190 億ドル以上 へと成長し、業界の予測では 2028 年までに 3.5 兆ドル に達する道筋にあるとされています。2028 年の数字がその桁に収まるかどうかに関わらず、方向性としてのメッセージは明確です。分散型 AI の「つるはしとシャベル(インフラ)」自体が、今や数十億ドル規模のビジネスになっているということです。

DeFi との類似点、そして相違点

産業用 DeAI を DeFi の 2020 年から 2023 年にかけての成熟プロセス(ハイプ期 → イールドファーミングによる投機 → 収益を生むレンディングおよび DEX インフラ)に当てはめる誘惑に駆られますが、その類似性はおおむね当てはまります。どちらのセクターも、「エクスポージャーのためにティッカーを購入する」段階を経て、「損益計算書(P&L)によってプロトコルを評価する」段階へと移行しました。オンチェーン収益が明確に測定できるようになると、アロケーターの行動が変化したのも共通しています。

しかし、相違点も重要です。DeFi の顧客は主に他の DeFi ユーザーであり、TAM(全体市場規模)を制限し、収益を暗号資産市場の活動と循環させるクローズドループでした。産業用 DeAI の顧客は、ますます暗号資産の「外」に広がっています。AI ラボ、物流企業、コンピューティングのバイヤー、エンタープライズ SaaS 契約などです。これにより、アプローチ可能な収益プールは劇的に広がりますが、同時に AI-Crypto は異なるマクロ要因、つまり企業の IT 予算、AI 設備投資サイクル、および SLA が維持される限りエージェントが Base で決済されようが AWS で決済されようが気にしない CIO の調達嗜好にさらされることになります。

Gartner のベースライン予測では、2028 年までにエンタープライズソフトウェアアプリケーションの 33% にエージェンティック AI が含まれるようになり(2024 年の 1% 未満から増加)、エージェンティック AI は 2035 年までにエンタープライズアプリケーションソフトウェア収益の約 30% を牽引し、4,500 億ドルを超える とされています。分散型プロトコルがそのプールのわずか数パーセントのシェアを獲得したとしても、絶対的な収益額は DeFi の TAM よりも一桁大きくなります。一方で Gartner は、コスト超過、不明確な ROI、および脆弱なリスク管理を理由に、2027 年末までにエージェンティック AI プロジェクトの 40% 以上がキャンセルされる とも警告しており、この市場の底辺は天井よりも過酷なものになることを思い出させてくれます。

次に注目すべきこと

2027 年まで成長を続けるプロジェクトと、ナラティブとともに消え去るプロジェクトを分けるのは、次の 3 つの要素です。

  1. 暗号資産市場の下落局面における収益の持続性。 価格が上昇していた四半期に TAO が 4,300 万ドルを計上したことは、需要について教えてくれます。50% のドローダウン(下落)を経ても同じ数字を維持できるかどうかが、顧客が本物かどうかを判断する基準となります。
  2. オフチェーンのエンタープライズ契約。 Maersk クラスの参照事例は、どのプロトコルが機関投資家の投資対象として適格であるかを決定する重要な要因となります。次世代のアロケーター資金は、ホワイトペーパーではなく、提携ロゴに従います。
  3. インフラストラクチャの負荷形状。 エージェントのトラフィックは、ウォレットのトラフィックとは似ていません。それはバースト性があり、多段階で、インデックス化されたステートに対する読み取り負荷が非常に高いものです。人間中心の DeFi のために構築された RPC およびインデックス作成スタックは、エージェント主導のワークロードに合わせて再調整する必要があります。

この最後のポイントこそが、「つるはしとシャベル」の問いが着地する場所です。エージェントネイティブなアプリケーションには、インデックス化されたコントラクトステートに対する一貫した低遅延の読み取り、予測可能なアーカイブノードの可用性、そして失敗したコールを再試行する人間が介在しないことを前提とした SLA ティアが必要です。Base、Solana、NEAR、そして Bittensor エコシステムにわたってそれを提供するインフラプロバイダーは、トークン価格のチャートに現れることなく、産業用 DeAI の収益の重要なシェアを静かに獲得していくでしょう。

2026 年第 1 四半期の見出しは「AI-Crypto が市場をアウトパフォームした」というものでした。しかし、より深いストーリーは、「AI-Crypto が単なる『ストーリー(物語)』ではなくなった」ということです。


BlockEden.xyz は、産業用 DeAI を支えるチェーン(Base、Solana、Aptos、Sui など)向けに、エンタープライズグレードの RPC およびインデックス作成インフラストラクチャを提供しています。エージェントネイティブなワークロードが必要とする SLA ティアとアーカイブノードの可用性を備えています。当社の API マーケットプレイスを探索して、次世代の自律型エージェントプロトコルが稼働するのと同じインフラストラクチャレイヤーで構築を開始してください。

出典

1.22 ドルのハッキング:Ledger の CTO、AI が仮想通貨セキュリティの経済性を破壊したと警告

· 約 19 分
Dora Noda
Software Engineer

現在、実行可能なスマートコントラクトのエクスプロイトを生成するための費用は、API クレジット換算でわずか 1.22 ドル程度です。2025 年後半に Anthropic のレッドチームによって明らかにされ、1 回の攻撃で最大 859 万ドルを搾取した学術的なエクスプロイト生成ツールによって裏付けられたこの数字は、Ledger の CTO である Charles Guillemet 氏が 2026 年 4 月 5 日に発した警告の背景となっています。その警告とは、「人工知能(AI)は暗号技術を破壊しているのではない。AI はクリプトセキュリティの『経済性』を破壊しており、業界の従来の防御策は、このような体制を想定した価格設定にはなっていなかった」というものです。

2024 年が AI によって開発者のコード提供方法が書き換えられた年だったとすれば、2026 年は攻撃者がエクスプロイトを提供する手法を AI が書き換えた年です。この非対称性は非常に急速に逆転したため、10 年間ハードウェアウォレットを構築してきた企業でさえ、信頼モデル全体を書き換える必要があるのではないかと自問しています。

Guillemet 氏が実際に語ったこと

4 月初旬、Ledger の最高技術責任者であり、長年ハードウェアセキュリティの研究に携わってきた Guillemet 氏は、公の場で不都合な論説を展開しました。クリプトに対する攻撃コストの曲線が崩壊しているのは、大規模言語モデル(LLM)が攻撃者の業務の中で最も困難な部分、すなわち「見慣れない Solidity コードの読解」、「ステートマシンの推論」、「もっともらしいエクスプロイト・トランザクションの生成」、そして「攻撃が成功するまでオンチェーンのフォークに対して試行を繰り返すこと」を十分に遂行できる能力を持っているからです。

彼の主張は意図的に経済的な視点に立ったものでした。暗号技術自体は 2024 年当時よりも弱くなっているわけではありません。ハッシュ関数は依然としてハッシュ化を行い、楕円曲線は依然として曲線を描いています。変化したのは、攻撃を成功させるために必要だった労働投入量(シニア監査人の目や、数ヶ月に及ぶ忍耐強いリバースエンジニアリング)が、Anthropic や OpenAI のたった 1 枚の請求書に収まるほどの予算項目に圧縮されたことです。「設計段階から安全ではないコードが大量に生成されることになるだろう」と Guillemet 氏は警告し、開発者が AI 生成の Solidity コードをレビュー担当者が読み切れないほどの速さでリリースすることによる二次的な影響を指摘しました。

昨年の損失に関する Ledger の集計では、直接的なハッキングやエクスプロイトに起因するものは約 14 億ドルに上り、どの統計を採用するかによりますが、より広範な詐欺や不正を含めるとその総額ははるかに高くなります。Chainalysis は 2025 年の盗難資金総額を 34 億ドルと推定しています。CoinDesk による 2026 年 1 月の回顧録では、より広範な詐欺やなりすましの被害額を 170 億ドルにものぼると見積もっています。どの数字を信頼するにせよ、トレンドラインは誤った方向に向かっており、Guillemet 氏の主張は、その軌道が今や AI によって形作られているということです。

対話の流れを変えた Anthropic の衝撃的な数字

2025 年 12 月、Anthropic のレッドチームは、2020 年から 2025 年の間に実際にエクスプロイトされた 405 個のスマートコントラクトのベンチマークである「SCONE-bench」の結果を公表しました。その主要な統計結果は衝撃的なものでした。405 件すべての問題において、現代の最先端モデルはそのうち 207 件で「ターンキー・エクスプロイト(即実行可能な攻撃コード)」を生成し、51.11% の的中率を記録しました。シミュレーション上の盗難総額は 5 億 5,010 万ドルに達しました。

さらに懸念すべきことに、既知の脆弱性がない 2,849 件の新規デプロイ済みコントラクトに対して同じエージェントを稼働させたところ、Claude Sonnet 4.5 と GPT-5 の両方が 2 件の本物のゼロデイ脆弱性を発見し、3,694 ドル相当の実行可能なエクスプロイトを生成しました。これにかかった API 費用はわずか約 3,476 ドルでした。この収支比率は計算上かろうじて損益分岐点にある程度ですが、「ゼロデイ脆弱性の発見には人間のチームが必要である」という前提を覆すものです。

独立した学術研究も、別の側面から同じ事実を物語っています。2025 年に arXiv で発表され、2026 年初頭まで更新された「A1」システムは、任意の LLM を 6 つのドメイン固有ツール(バイトコード・逆アセンブラ、フォーク・エグゼキュータ、残高トラッカー、ガス・プロファイラ、オラクル・スプーファー、ステート・ミューテータ)とパッケージ化し、ターゲットとなるコントラクトに振り向けます。A1 は VERITE エクスプロイト・データセットにおいて 62.96% の成功率を記録し、従来のファジングの基準(ItyFuzz の 37.03%)を大幅に上回りました。1 回あたりの試行コストは 0.01 ドルから 3.59 ドルで、モデル化された単一の攻撃での最大利益は 859 万ドルでした。

これらは理論上の数字ではありません。エクスプロイトを実行するための投入コストです。そして、その投入コストがファストフードの食事代程度の価格になれば、問いは「攻撃者にその余裕があるか」ではなく、「防御側は一点のミスも許されない状況に耐えられるか」へと変わります。

1000:1 というスループットの圧倒的な不一致

ここに、監査法人がいまだに明確に説明できずに苦労している側面があります。監査人は案件ごとに料金を請求します。彼らは一度に 1 つのコードベースを、多くの場合数週間かけてレビューし、AI ツールを使用する場合でも、それは人間が介在し請求書を発行するワークフローに組み込まれた補助的なものに過ぎません。対照的に、攻撃者は同じモデルをレンタルし、何千ものコントラクトに対して並列に稼働させることができ、何かが成功したときにのみ費用を支払えばよいのです。

2026 年初頭の Frontiers in Blockchain の論文は、この非対称性を一文で表現しています。「攻撃者は約 6,000 ドルの搾取可能な価値があれば利益を出せるのに対し、防御側の損益分岐点は 60,000 ドルに近い」。この 10 倍の格差は、防御が技術的に難しいからではなく、防御は「完全」でなければならないのに対し、攻撃は「一度だけ正解」すればよいためです。

これをボリュームの不一致(攻撃者がスキャンできるコントラクト数と監査法人がレビューできるコントラクト数の比、およそ 1000:1)と重ね合わせれば、Guillemet 氏の結論にほぼ機械的にたどり着きます。いかなる監査予算もこのギャップを埋めることはできません。経済的に単純に成り立たないのです。

2026 年の重大な被害がすでに物語っていること

2026 年に実際に発生したハッキング事件は、表面上はすべてが「AI エクスプロイト」の物語として語られているわけではありません。今年これまでに発生した 2 つの最大規模の損失は、LLM(大規模言語モデル)支援型の攻撃ツールが、より古く、より退屈な手法の上に重ねられていることを突きつける冷徹な教訓となっています。

2026 年 4 月 1 日、Solana 上の Drift Protocol は 2 億 8,500 万ドル(TVL の半分以上)を失いました。TRM Labs と Elliptic はともに、この攻撃を北朝鮮の Lazarus Group によるものと断定しました。その仕組みは Solidity のバグではなく、ソーシャルエンジニアリングでした。攻撃者は数ヶ月かけて Drift チームとの信頼関係を築き、Solana の「デュラブルノンス(durable nonce)」機能を悪用して、セキュリティ評議会のメンバーに、その効果を理解していないトランザクションに事前署名させました。管理権限が入れ替わると、攻撃者は価値のないトークン(CVT)を担保としてホワイトリストに登録し、それを利用して本物の USDC、SOL、ETH を引き出しました。

その 18 日後、Kelp DAO は LayerZero を活用したブリッジを通じて 2 億 9,200 万ドルの被害を受けました。これは現在、2026 年で最大の DeFi エクスプロイトとなっています。攻撃者は LayerZero のクロスチェーンメッセージングレイヤーに対し、別のネットワークから有効な指示が届いたと誤認させ、Kelp のブリッジは忠実に 116,500 rsETH を攻撃者が制御するアドレスに放出しました。これも、ほとんどの帰属分析で Lazarus によるものとされています。

これが AI とどう関係しているのでしょうか? 2 つの理由があります。第一に、ロングテールなソーシャルエンジニアリングを可能にする「偵察(reconnaissance)」——プロフィールのマッピング、メッセージのトーン合わせ、ターゲットのカレンダーにおける最適な瞬間の選択——は、まさに LLM が得意とすることです。CertiK の 2026 年の予測では、フィッシング、ディープフェイク、サプライチェーン侵害が今年の主要な攻撃ベクトルとして挙げられており、2025 年 12 月から 2026 年 1 月のわずか 1 ヶ月間でフィッシングによる損失が 207% 急増したと指摘しています。第二に、AI は「並行」オペレーションの障壁を下げます。2024 年には Lazarus 級のチームでも一度に数件のキャンペーンしか実行できませんでしたが、AI ツールの活用により、はるかに小規模なクルーでも数十件を同時に実行できるようになっています。

これがどれほどきめ細かくなっているかを示す事例が 2026 年 4 月にありました。人気のウォレットアプリである Zerion は、攻撃者が AI 駆動のソーシャルエンジニアリングを使用して、ホットウォレットから約 10 万ドルを流出させたことを公表しました。2026 年の基準からすればこの金額は小さいものです。しかし、AI がなりすましの台本を生成し、AI が偽のサポートページを生成し、AI がフィッシングメールを生成するというその「手法」こそが、Guillemet(ギルメ)氏が警告していることなのです。

なぜ「監査を強化するだけ」では解決にならないのか

業界の直感的な反応は、より多くの監査に資金を投じることです。しかし、その対応は問題の本質を見失っています。

監査の規模は、監査人の作業時間に比例して線形に拡大します。対して、攻撃の規模は現在、API クレジットに応じて拡大します。たとえすべてのティア 1 監査法人が明日から人員を倍増させたとしても、攻撃対象領域は依然として 10 倍速く拡大し続けるでしょう。なぜなら、API キーと Solidity の基礎知識さえあれば、誰でもデプロイ済みのコントラクト全域に対して継続的な攻撃スキャンを実行できるようになったからです。

さらに悪いことに、監査は特定の時点におけるコードをレビューするものです。AI 生成のコードは継続的にリリースされており、ギルメ氏の「設計上の脆弱性(insecure by design)」という警告は、バグの混入率が下がるどころか上がっていることを示唆しています。ブロックチェーンセキュリティコミュニティが引用した 2026 年の調査によると、LLM 支援による Solidity 開発は、微妙なリエントランシーやアクセス制御のミスと相関があることが判明しました。機械的にフォーマットされたコードを読むことに疲弊した人間のレビュー担当者は、人間が書いたコードのバグよりも高い確率で、これらのミスを見逃してしまうのです。

正直なところ、監査は依然として必要ですが、それだけでは不十分です。ギルメ氏が推進し、Anthropic(アンスロピック)自社のレッドチームも同調する実際の答えは、構造的なものにあります。

これを生き抜くための防御スタック

AI によって加速された攻撃に対してスケールする可能性のある防御策には 3 つのカテゴリーがあり、そのすべてが、リリースのスピードを最適化してきた業界の一部にとっては受け入れがたいものです。

形式検証(Formal verification)。 Certora、Halmos、そして Move(Sui、Aptos)や Cairo(Starknet)にバンドルされている検証スタックなどは、正確性をレビューの問題ではなく数学の問題として扱います。ある特性が証明されれば、どれほど AI がファジングを行ってもそれを突破することはできません。トレードオフとなるのはエンジニアリングの労力です。意味のある不変条件(invariants)を書くことは難しく、時間がかかり、妥協が許されません。しかし、これはコストが攻撃者の計算リソースに比例しない数少ない防御策の一つです。

ハードウェア・ルート・オブ・トラスト(Hardware roots of trust)。 Ledger 自身の製品ラインは明白な例ですが、より広いカテゴリーにはセキュアエンクレーブ、MPC カストディ、そして台頭しつつあるゼロ知識アテステーション・プリミティブが含まれます。原理は同じです。トランザクションの署名という最も重大なアクションを、LLM 駆動のフィッシングキャンペーンが到達できない基盤に強制的に通すことです。ギルメ氏の「システムは故障する可能性があり、実際に故障すると想定せよ」という考え方は、本質的に署名権限を汎用コンピュータから切り離すべきだという主張です。

AI 対 AI の防御(AI-on-AI defense)。 Anthropic の 2025 年 12 月の論文では、エクスプロイトを生成できるエージェントと同じものを、パッチを生成するためにも配備すべきだと主張しています。実際には、メムプール、デプロイ済みコントラクト、管理キーの挙動を継続的に AI で監視し、伝統的な銀行の不正検知システムのように異常をフラグ立てすることを意味します。経済性は不完全(依然として防御側のコストが攻撃側のコストを上回る)ですが、少なくとも双方が同じ計算曲線上に立つことになります。

これら 3 つすべてに共通するパターンは同じです。セキュリティの「速い」部分において人間に頼るのをやめ、人間の判断は「遅く、高価で、構造的な」部分のために取っておくということです。

今、開発者にとってこれが意味すること

2026 年にプロダクトをリリースするチームにとって、Guillemet 氏の警告はいくつかの具体的な変化を意味します。

  • AI 生成コードはデフォルトで信頼できないものとして扱う。 見た目がどれほど綺麗であっても、メインネットにデプロイする前に、形式検証(Formal Verification)やプロパティベースのテストを実行してください。
  • 管理者キーをハードウェアに移行する。 ホットな署名者によるマルチシグは、トレジャリー級のコントラクトにおいて、もはや許容可能なセキュリティ体制ではありません。Drift の事件は、「信頼された」チームメンバーであっても、破壊的なトランザクションに事前署名するようにソーシャルエンジニアリングされる可能性があることを証明しました。
  • フィッシング攻撃の対象範囲は、コードの脆弱性よりも広いと想定する。 Zerion の流出(10 万ドル)や、フィッシング攻撃の 207% 急増という広範な傾向は、攻撃者のコストが依然として Solidity ではなく人間に向けられていることを示唆しています。
  • 継続的かつ自動化されたモニタリングに予算を割く。 週次の監査ペースでは、SCONE-bench グレードのツールを 24 時間年中無休で稼働させる攻撃者に対する防御にはなりません。

これらは新しいアイデアではありません。変わったのは緊急性の曲線です。LLM 以前の時代であれば、他の分野が強力であれば、これらのいずれか一分野での欠落があっても組織は生き残ることができました。2026 年には、コストの非対称性が大きすぎて、そのような緩みは許されません。

正直な見解

Guillemet 氏の警告を、ハードウェアウォレットベンダーである Ledger が自社製品を売り込むためのポジショントークとして捉えたくなるかもしれません。しかし、その読み方は間違いです。Anthropic のレッドチーム、A1 や SCONE-bench の背後にある学術グループ、CertiK の 2026 年予測、そして毎月のハッキング総額を監視しているチェーン分析企業も、独立して同じ主張をしています。業界のコンセンサスは一つの点に収束しています。それは、有能なエクスプロイトのコストが 1 桁から 2 桁低下しており、防御側のスタックもそれに応じて進化しなければならないということです。

真に新しいのは、これが 2020 年初頭の DeFi サマーによる監査需要の波以来、暗号資産セキュリティにおける最初の大きな非対称的な変化であるということです。あの波は、一世代の監査法人、バグバウンティプラットフォーム、形式検証のスタートアップを生み出しました。2026 年の波は別のものを生み出すでしょう。それは、継続的に AI が監視するインフラ、デフォルトとしてのハードウェアベースの署名、および「レビューで見つける」というセキュリティモデルに依存し続けるコントラクトに対する、より厳しい懐疑心です。

Guillemet 氏が挙げた 1.22 ドルという数字は(たとえその正確な数値が Ledger ではなく Anthropic のものであったとしても)、一つの時代を終わらせる種類の統計です。終わる時代とは、攻撃者の労働力がボトルネックであった時代です。始まる時代とは、防御側がまだ「自動化していないもの」がボトルネックとなる時代です。

BlockEden.xyz は、Sui、Aptos、Ethereum、Solana、および 20 以上のネットワークにわたるブロックチェーン RPC およびインデックス作成インフラを運営しており、リクエストパスに AI 支援による異常監視を組み込んでいます。ポスト LLM の脅威環境に合わせてセキュリティ体制を再構築される場合は、弊社の インフラストラクチャサービスを検討 するか、プロトコルの継続的なモニタリングについて お問い合わせ ください。

ソース

Supra が 30 万行のコードに込めた賭け:AI エージェントを自宅で実行する未来

· 約 18 分
Dora Noda
Software Engineer

2 年間、 AI エージェントをめぐる議論はまるで宗教のようでした。ハイパースケーラーを選び、フレームワークを選び、データを委ね、プロンプトが証言録取(デポジション)に現れないことを祈るのです。 2026 年 4 月 20 日、 Supra は異なる答えを携えてその議論に加わりました。ソースを公開し、自身のデバイスで実行し、利用規約のページの代わりにレイヤー 1 ブロックチェーンを監視役にするというものです。

SupraOS Alpha は招待制の 100 枠限定でリリースされ、その約 1 週間後には一般公開が予告されました。その狙いは明確です。エンドツーエンドの暗号化を備え、完全オープンソース化を目指す約 30 万行のコードベースを持つ、セルフホスト型でブロックチェーンによって強制される AI エージェント管理システムです。もしこれが、控訴裁判所レイヤーが付属した自律型エージェント版の Ollama のように聞こえるなら、その認識は正しいです。

興味深いのは、アルファ版が機能するかどうかではありません。興味深いのは、毎月 5,000 万ドルがエージェント用ウォレットを通じて動いている市場において、 OpenAI でも Google でも Coinbase でもなく、レイヤー 1 チェーンが初めて信頼に足る「パーソナルエージェント OS 」をリリースすることの意味です。

1 パラグラフで伝えるその狙い

SupraOS を使用すると、ユーザーは自身のハードウェア上で動作する AI エージェントを立ち上げ、すべてをエンドツーエンドで暗号化し、 Supra の Moonshot コンセンサス L1 を使用して、エージェントに許可される動作を暗号的に強制できます。データの誤用をしないと約束するプライバシーポリシーの代わりに、ルールはバイトコードで記述されます。信頼しなければならないホスト型のダッシュボードの代わりに、ダッシュボードはユーザー自身のものです。 SaaS の利用料の代わりに、エージェントが証明のためにホームにコールする際にガス代を支払います。

アルファ版は 100 枠に制限されています。コードベースは約 30 万行です。これは無料でオープンソース化されます。 Supra の CEO であり、自称リードアーキテクトの Joshua D. Tobkin 氏は、これをトークンのユーティリティを目的とした戦略ではなく、カテゴリーの所有権の主張として位置づけています。つまり、 2026 年におけるパーソナル AI のデフォルトの形態は、他人の GPU を指すブラウザのタブではなく、チェーンのレシートを備えたローカルアプリであるべきだということです。

なぜ「セルフホスト」が突然ニッチではなくなったのか

2 年前、「セルフホスト型 AI エージェント」という言葉はハッカーの集まりでしか聞かれない言葉でした。しかし、市場は変化しました。

CISO や規制業界を対象とした 2026 年の購入ガイドでは、セルフホスト型エージェントプラットフォームがマイナーな選択肢ではなく、デフォルトの検討事項として挙げられています。その理由は、エージェントが組織外に出ないことで、データの局在性(データレジデンシー)、監査ログ、決定論的なルールの強制を実証しやすくなるからです。オープンソースのパーソナルエージェントスタックも急増しています。 agiresearch の AIOS ( AI Agent Operating System )はリファレンスデザインとなり、「月額 100 ドルを支払う代わりに使える 7 つのセルフホスト型エージェント」といった記事が次々と公開され、コストに関するナラティブがついに崩れ始めていることを示唆しています。

変わったのはワークロードです。単にチャットするだけのエージェントならどこにでも存在できます。しかし、 API キーを保持し、トランザクションに署名し、残高をスイープし、注文を出したり、銀行とやり取りしたりするエージェントは、誰がメモリを所有し、誰がそれを召喚(サブピーナ)できるのかという説明なしには存在できません。クラウドホスト型のエージェントには、ローカルのものにはない規制上の天井があります。

SupraOS はその変化を読み取り、他がまだ提供していない新たな要素を加えました。それがブロックチェーンによって強制されるエージェントルールです。「エージェントは X だけを行うと約束します」でもなく、「もしエージェントが Y を行えば、ホストプラットフォームがそれを取り消します」でもありません。監査可能なチェーン上での、暗号的な強制力です。

マーケティングを剥ぎ取ったアーキテクチャの本質

これがなぜ重要なのかを理解するには、 Supra がベースレイヤーとして何をもたらすかを見る必要があります。

Supra のメインネットは 2024 年 11 月 26 日にローンチされました。このチェーンは、ビザンチン障害耐性( BFT )コンセンサスプロトコルである Moonshot ファミリーを中心に構築されており、 300 の世界的に分散されたノードにわたるテストで 50 万 TPS を記録し、ファイナリティは 500 ミリ秒という低さを実現しています。現実世界のスループットは 1 万 TPS を超えており、エージェントが許可の確認や状態の証明を求めて呼び出しを行う際に、数秒間の確認待ちが発生することはありません。

このチェーンは設計段階から MultiVM であり、 Move を第一とし、 EVM 、 Solana 、 CosmWasm のサポートが階層化されています。これが SupraOS にとって重要なのは、複数のチェーンにまたがって動作したいエージェントが個別のブリッジランタイムを必要としないためです。ホストチェーンはすでに 4 つの VM を「話す」ことができます。

そして Supra は、過去 2 年間にわたり、その基盤の上に AI 向けのプリミティブを静かに積み上げてきました:

  • Threshold AI Oracles — 複雑な問題を審議し、スマートコントラクトに暗号的に検証された回答を届けるマルチエージェント委員会。これを AI 出力のコンセンサスレイヤーと考えてください。これにより、 LLM を呼び出すコントラクトは単一の推論を信頼する必要がなくなります。
  • Native price and data oracles — チェーンに後付けではなく組み込まれており、エージェントの決定からオンチェーンのアクションまでのレイテンシを最小限に抑えます。
  • SupraSTM parallel execution — エージェントが生成しがちな EVM ワークロードのための高速な並列実行パス。

SupraOS はこれらすべての最上部に位置します。エージェントはローカルで実行され、ポリシー、証明、および高信頼性の呼び出しはチェーンに送られます。ユーザーはメモリ、 API キー、トランザクション権限のカストディを維持します。これは、ホスト型の競合他社が構造的に太刀打ちできない部分です。

ホスト型エージェント・スタックが見据える異なる市場

この賭けの価値を理解するには、SupraOS が何と競合しているかを見る必要があります。

Coinbase Agentic Wallets と AgentKit は、圧倒的な差で最大のボリュームを動かしています。x402 エコシステム単体で 1 億 6,500 万件以上のトランザクション、約 5,000 万ドルのボリュームを処理しており、プロトコル全体で 480,000 以上のエージェントが取引を行っています。AgentKit はモデルに依存せず、OpenAI、Anthropic Claude、Llama に対応しています。また、Agentic.Market はエージェント経済のデフォルトの決済レイヤーとしての地位を固めつつあります。その売り文句は「利便性」です。エージェントにはウォレット、支払いレール、組み込みのガードレールが備わっています。その代償として、エージェントのウォレットは設計上、Coinbase のインフラ内に存在することになります。

Google の Universal Commerce Protocol (UCP) は、Workspace Studio やリブランディングされた Gemini Enterprise Agent Platform と組み合わされ、マーチャント(加盟店)側を狙っています。UCP と A2A v1.0(すでに 150 の組織で本番稼働中)は、Gemini がユーザーに代わって商品を購入できるようにするための Google の回答です。MultiversX は UCP を統合した最初のチェーンとなりました。ここでの代償も同じです。誰かのポリシー・エンクレーブ内でエージェントを実行することと引き換えに、利便性を得ています。

OpenAI の Agents SDK と、Stripe を利用した ACP コマース・プロトコルが、ホスト型の上位層を形成しています。Anthropic は 2025 年 12 月に MCP を Linux Foundation の Agentic AI Foundation に寄贈しましたが、これはホスト型陣営がセルフホスト型へ歩み寄った最も近い事例です。

ElizaOS と Virtuals Protocol は、オープンソース / Web3 エージェント・スタックの柱となっています。ElizaOS は「ほとんどの DeFAI の背後にある」TypeScript フレームワークであり、エコシステム・パートナーの累計時価総額は 200 億ドルを超えています。Virtuals は、2026 年 2 月時点で 15,800 以上の AI プロジェクトにわたり、4 億 7,700 万ドルのエージェント計算 GDP(Agentic GDP)を報告しています。どちらも精神面ではオープンですが、実際にはほとんどがホスト型です。フレームワーク自体は自分で実行できますが、社会的・経済的な引力はプラットフォーム上にあります。

SupraOS は、「オープンソース」、「セルフホスト」、「ブロックチェーンによる強制」、「エンドツーエンド暗号化」の 4 つの特性をすべて同時に兼ね備えた最初のスタックです。それは、最も安価なエージェントや最も簡単なエージェントを約束するものではありません。最もソブリン(主権的)なエージェントを約束するものです。

SUPRA トークンの役割

すべての L1 が AI への取り組みについて答えなければならない問いは、「チェーンはどのように価値を取り込むのか?」という点です。SUPRA には、ガスとステーキングという通常の 2 つの役割がありますが、SupraOS のロードマップにはさらに興味深い要素が加わっています。

もしアルファ版が有料のプロシューマーに転換され、約 30 万行のオープンソース・コードがサードパーティのエージェント開発者を惹きつけるならば、チェーン側の副次的な効果を伴うあらゆる意味のあるエージェントのアクションが、手数料の支払いイベントになります。権限の付与、署名された証明、クロス VM コール、オラクル・リード、閾値 AI 審議などはすべて、ルールをホストするチェーン上で決済されます。この経済モデルは、多くの AI L1 ナラティブを悩ませてきた「トークン放出によるファーミング」よりも、「エージェント・アクションごとのガス」に近いものです。

リスクはその逆です。もしセルフホスト型エージェントがニッチな存在に留まり、スマートフォンに組み込まれた Apple Pay のようなエージェント UX や、Coinbase の利便性優先のウォレットに追い越されてしまえば、チェーンはすでに Ollama や LM Studio を動かしている層を取り込むだけで終わってしまいます。それは実在し、対価を支払うセグメントではありますが、4,500 億ドルのエージェント経済ではありません。

率直に言えば、SupraOS は戦術的な製品発表ではなく、カテゴリーへの賭けです。エージェント市場が「利便性の高いホスト型」と「主権的なセルフホスト型」に二分されるのであれば、Supra は市場で最強の主権的ソリューションを持つことになります。あるいは、利便性側が世界を飲み込み、SupraOS は美しく設計されたニッチな存在になるかのどちらかです。

全体に漂う量子技術に関する疑問

この記事のきっかけとなった TODO では、Life OS を「耐量子暗号」と「検証可能なオンチェーン・データ所有権」の組み合わせとして位置づけていました。Supra の公開資料では、まだ具体的な格子暗号方式(CRYSTALS-Kyber や Dilithium の正式な発表など)は明示されていませんが、戦略的論理は業界全体の方向性と一致しています。

Circle の Arc L1 は、耐量子性を備えたローンチを公表しました。ビットコインの研究者たちは、量子セーフな移行パスについて活発に議論しています。エージェント・スタックは特に対策が必要です。エージェントは数年にわたってメモリ、資格情報、署名された認可を蓄積するため、「今収穫して、後で解読する(harvest now, decrypt later)」攻撃者にとって、単発のトランザクションよりもはるかに大規模で有用な標的となります。量子脅威が成熟する前の今、格子ベースの暗号をエージェント OS に焼き付けることは、2026 年には偏執的に見えても、2030 年には当然の動きに見える種類のアクションです。

もし SupraOS が、単なる願望ではなく、信頼できる耐量子プリミティブを備えて出荷されるのであれば、それは ElizaOS(オープンソースだが耐量子化されていない)、Virtuals(トークン化されているが中央集権的なインフラ)、ICP の OpenChat(分散型だが量子に関するストーリーがない)に対する重要な差別化要因となります。具体的な内容については、公開リリース・ドキュメントに注目する必要があります。

インフラ・レイヤーが注目すべき点

開発者やインフラ・プロバイダーにとって、SupraOS は以前のエージェント・スタックとは異なるトラフィック形状をもたらします。

ホスト型エージェント・プラットフォームは、既知のエンドポイントのセットを通じて、定期的なバッチ処理などの予測可能なワークロードを生成します。一方、セルフホスト型エージェント OS はその負荷を分散させます。各ユーザーのマシンがノードとなり、時折、状態の読み取り、証明の取得、権限の書き込み、または支払いの決済を行う必要があります。このパターンは、SaaS バックエンドよりも P2P クライアントに近いものです。

これは RPC プロバイダー、インデクサー、およびデータ・レイヤーに影響を与えます。Supra チェーン自体が状態を処理しますが、エージェントには以下のものが必要になります。

  • 信頼性が高く低レイテンシな読み取り: クロスチェーンのエージェント・フローが主要なユースケースであるため、Supra および相互運用する 4 つの VM からの読み取りが必要です。
  • インデックス化されたイベント・ストリーム: 権限付与、オラクル読み取り、閾値 AI 審議など、監査ツールがサブスクライブしたいオンチェーンの成果物。
  • 安定したクロスチェーン・ブリッジと署名インフラ: Move、EVM、Solana、CosmWasm にわたって活動するエージェントには、単一の管理画面が必要だからです。

ここは、独立したインフラがその価値を発揮する場です。BlockEden.xyz は、Sui、Aptos、Ethereum、Solana、その他の主要チェーンにわたってエンタープライズ・グレードの RPC とインデックス・サービスをすでに運用しています。エージェント優先のトラフィック・パターンは、当社の API Marketplace が想定しているワークロードそのものです。つまり、エージェントの監査ログが将来的に必要とする、高頻度、低レイテンシ、マルチチェーン・リードに対応した可観測性を備えています。

今後注目すべき点

SupraOS が一つのカテゴリーとして確立されるか、あるいは単なる珍品に終わるかを判断する 3 つの指標があります。

一般公開(パブリックリリース)。 100 シート限定のアルファ版は、管理された実験に過ぎません。5 月中旬の一般公開こそが、真のプロダクトローンチです。最初の 30 日間で実際にどれだけの開発者がリポジトリをクローンするか、Move 言語に馴染みのない開発者向けのドキュメントがどのようになっているか、そして耐量子(post-quantum)に関する主張が公開後の厳しい精査に耐えられるかどうかに注目してください。

サードパーティのエージェント市場。 セルフホスト型 OS の成否は、その上で人々が構築するエージェントにかかっています。2026 年第 3 四半期までに、トレーディングボット、パーソナルアシスタント、DeFi モニター、リサーチエージェントなど、SupraOS 上で動作するコミュニティエージェントの健全なエコシステムが存在すれば、この賭けは成功と言えるでしょう。もし Supra 自身のデモしか存在しないのであれば、そのオープンソースコードはプラットフォームではなく、単なる「美しい工芸品」に終わってしまいます。

ホスト型とソブリン型の価格差。 Coinbase の x402 と Agentic Wallets は、ボリュームによってすべてが償却されるため、構造的に安価です。対して SupraOS ユーザーは、チェーンコールの全費用を負担します。もしソブリン(自己主権型)のプレミアムが 2 倍未満に抑えられれば、プロシューマーはそれを受け入れるでしょう。もし 5 倍を超えるようであれば、利便性を重視したスタックが自動的に勝利することになります。

興味深い事実は、今まさに本番のテストが行われているということです。2 年前、「セルフホスト型のブロックチェーンによる AI エージェント」は、スライド資料の中だけの言葉でした。2026 年 4 月 20 日現在、それは 30 万行のコードベース、ダウンロード可能なアルファ版、そしてロードマップを備えた実体となりました。利便性を重視したホスト型か、自己主権を重視したセルフホスト型か、このカテゴリーでどちらが勝つかは、今後 10 年間のコンシューマー向けソフトウェアにおける重要な決定事項の一つとなるでしょう。

Supra は、ソブリン側がその選択肢(投票用紙)に確実に含まれるようにしたのです。


情報源

Gensyn RL Swarm : 検証可能な分散型 AI トレーニングの初のライブテスト

· 約 18 分
Dora Noda
Software Engineer

過去 10 年近くの間、「フロンティアモデルのトレーニング」は「ハイパースケール級の GPU クラスターを所有すること」と同義でした。Gensyn は、次世代の AI トレーニングが全く異なる場所、つまりイーサリアムロールアップを介して連携するインターネット接続されたノードのスウォーム(群れ)上で行われることに賭けたパブリックテストネットを公開しました。ETHGlobal は、その上にエージェントを構築できる開発者に向けて 50,000 ドルの賞金を提供しています。

もはや、分散型の機械学習トレーニングが技術的に可能かどうかという段階ではありません。RL Swarm は稼働しており、誰でもリポジトリをクローンできます。そのアーキテクチャは 2025 年 11 月から静かにリリースされ続けています。問題は、経済性、検証、そして開発者の引きが、AWS や Azure のデータセンターからトレーニングのワークロードを引き出すのに十分であるか、そして 2025 年 12 月に終了した $AI トークンのセールが、その未来を正しく価格に反映させていたかということです。

なぜ「RL Swarm」が分散型トレーニング初のプロダクションテストなのか

Bittensor、io.net、Akash、Render など、これまでに聞いたことがある「分散型 AI」プロジェクトのほとんどは、隣接する課題を解決しています。Bittensor はサブネット間での競争的なモデルベンチマーキングを調整します。io.net と Akash はクリプトネイティブな課金機能を備えた GPU レンタルマーケットプレイスです。Render は推論のレンダリング作業を分散させます。これまでのところ、信頼できないノードが共同でモデルを トレーニング する実稼働システムは存在しませんでした。

それが Gensyn の RL Swarm が行うことです。これは Gensyn テストネットのフェーズ 0 の基盤です。単一のデータセンター内ではなく、パブリックインターネット上で強化学習(RL)エージェントが協力する分散型環境です。参加する各ノードはローカルの言語モデルを実行します。ノードは多段階の RL 推論ゲーム(ピアと連携して回答、批判、修正を行う)を実行し、すべての貢献は Gensyn テストネット上のオンチェーンアイデンティティに対して記録されます。

このアーキテクチャの転換は、言葉にすればわずかですが、実践においては大きなものです。Bittensor はマイナーに最高の出力を競わせるようインセンティブを与えますが、Gensyn は共有された成果物のトレーニングに 協力 するようノードにインセンティブを与えます。これが、競争的なマーケットプレイスと真の分散型トレーニング実行の違いであり、RL Swarm が単なる洗練されたコンピューティングレンタルレイヤーではなく、プロダクション級の分散型 ML トレーニングネットワークへの最初の信頼できる挑戦である理由です。

2025 年 11 月のリリースでは、同じピアツーピアフレームワーク上に構築された協調型コーディング環境「CodeZero」が追加されました。これら 2 つのリリースの流れを見ると、ロードマップが浮かび上がります。RL Swarm は推論のための調整プリミティブが機能することを証明し、CodeZero はそれらを構造化されたツール利用へと拡張します。2026 年 5 月 6 日のハッカソン終了時には、両方の環境が稼働しており、ウェイティングリストなしで参加可能になります。

4 層のアーキテクチャ:実行、検証、通信、調整

ユーザー向けのテストネットの背後で、Gensyn は OP Stack (Bedrock) 上に構築されたカスタムのイーサリアム Layer-2 ロールアップとして機能しています。このプロトコルは、分散型トレーニングの課題を 4 つの層に分解し、「インターネット経由で GPU を借りるだけ」という手法がこれまで失敗してきた特定の理由をそれぞれ解決しています。

実行 (Execution)。巨大なモデルは単一のコンシューマーノードには収まりません。そのため、Gensyn はモデルをデバイス間に分散されたパラメータブロックに断片化し、ノードごとのメモリ負荷を軽減します。より困難な問題は決定論(デターミニズム)です。異なるハードウェア(Nvidia A100 と H100 など)での浮動小数点演算は、わずかに異なる結果を生む可能性があり、不正を検出すべき検証プロトコルにとっては致命的です。Gensyn の RepOps ライブラリは浮動小数点演算の順序を固定し、ヘテロジニアスなハードウェア間でも同じ入力からビット単位で同一の出力を得られるようにします。Reproducible Execution Environment (REE) は、RepOps をカスタムの MLIR ベースのコンパイラでラップし、モデルをそれらの再現可能なカーネルにコンパイルします。

検証 (Verification)。これが、過去の分散型トレーニングの試みをすべて阻んできたレイヤーです。あるノードがトレーニングステップを実行して勾配(グラディエント)を提出したとき、自分で計算をすべてやり直すことなく、その作業が正直に行われたことをどうやって知るのでしょうか。Gensyn の答えは Verde 検証プロトコルです。これは軽量な紛争解決システムであり、トレーニングのトレースを二分探索して、証明者と検証者の意見が一致しない 単一のステップ を特定し、その演算のみを再計算します。確率的な学習証明(proof-of-learning)と組み合わせることで、ネットワークは完全な再実行のコストを支払うことなく、暗号化された保証を得ることができます。これは概念的には Truebit の対話型検証モデルに似ていますが、汎用計算から ML 特有のカーネルに移植されたものです。

通信 (Communication)。帯域幅が制限されたパブリックインターネット上でトレーニングを調整するには、教科書通りの手法を捨てる必要があります。標準的なデータセンターのプリミティブ(同期的な All-reduce)は、太い InfiniBand パイプを前提としています。Gensyn は 3 つのカスタムプリミティブに置き換えます。NoLoCo は All-reduce を低通信のゴシッププロトコルに置き換え、CheckFree は高価な定期的チェックポイントなしでフォールトトレラントなリカバリを提供し、SkipPipe はスウォーム全体でメッセージホップを最小限に抑える勾配共有アルゴリズムを導入します。それぞれが論文レベルの貢献であり、これらが組み合わさることで、「家庭用インターネットに繋がった大量のノート PC」が機能するトレーニングクラスターへと変わります。

調整 (Coordination)。イーサリアム L2 自体が経済エンジンです。参加者を特定し、トークン化された報酬を決済し、許可レスなロールアップ上で支払いを実行します。ここには $AI トークンも存在し、トレーニング実行へのあらゆる貢献が最終的に集計されます。

このスタックを理解する最も明快な方法は、クラウド GPU モデルを意図的に反転させたものと捉えることです。AWS や Azure は生のスループットにエンジニアリングを注ぎ込み、契約による信頼を前提としています。一方、Gensyn は再現性と紛争解決にエンジニアリングを注ぎ込み、ネットワークの反対側にいるオペレーターについては何も想定していません。

Gensyn と Bittensor、io.net、Render の違い

アーキテクチャを俯瞰すれば、競合状況は明確になります。Gensyn と並んで頻繁に言及されるプロジェクトが 3 つありますが、それらはそれぞれ異なる課題を解決しています。

  • Bittensor (TAO、時価総額約 26.4 億ドル) は、競争力のあるベンチマーク・ネットワークです。サブネットがタスクを定義し、マイナーが出力を生成し、バリデーターがそれらをランク付けし、最も高いスコアを獲得した者に TAO が分配されます。モデルの品質にインセンティブを与えることには非常に優れていますが、ノード間で単一の共有トレーニング・ランを調整することはありません。Gensyn のスウォーム(群知能)ベースのトレーニングは構造的に「協調的」であるのに対し、Bittensor のサブネット・モデルは構造的に「対立的」です。
  • io.net と Akash は GPU マーケットプレイスです。アイドル状態のハードウェアを持つオペレーターが、対価を支払う意思のあるユーザーに時間を販売できるようにします。決定的な違いとして、どちらのプロトコルも買い手のワークロードが正しく実行されたことを「検証」しません。それは買い手側の問題であり、通常は独自のトレーニング・スタックを実行し、レシート(領収証)を信頼することで解決されます。Gensyn の Verde と REE のペアは、まさにこれらのマーケットプレイスに欠けているレイヤーです。
  • Render Network は、主にグラフィックス向けの推論レンダリング作業を分散させます。その経済モデルは Gensyn よりも io.net に近く、コンピューティングをレンタルし、出力を得て、オペレーターを信頼するというものです。Render の Dispersed サブネットは隣接する製品であり、直接の競合ではありません。

Gensyn は、Bittensor の数分の一の時価総額(約 7,160 万ドル、ランキング 368 位)でトークンをローンチしました。この差こそが投資仮説です。もし「検証可能な協調型トレーニング」が実在するカテゴリーであり、単なるコンピューティング・レンタルの精巧なバージョンではないのであれば、この差額はエントリーポイントになります。そうでなければ、この差は市場が「科学プロジェクト」を正当に評価した結果ということになります。

$AI トークン・セール:100 万ドルから 10 億ドルのキャップ範囲での 3% イングリッシュ・オークション

2025 年 12 月 15 日、Gensyn が Sonar で $AI トークン・セールを開始したことで、経済状況は現実のものとなりました。その構造は異例なほど透明でした。3 億トークン(固定総供給量 100 億枚の 3%)を対象としたイングリッシュ・オークションで、FDV(希薄化後時価総額)の下限を 100 万ドル、上限を 10 億ドルに設定しました。入札者はトークンあたり 0.0001 ドルから 0.1 ドルの間で上限価格を選択し、最低入札額は 100 ドルでした。入札は Ethereum メインネット上の USDC または USDT で決済され、トークンは Gensyn Network L2 で請求されました。

完全な割り当て表は、Gensyn がどのようなプロジェクトを目指しているかを物語っています。

割り当て先割合
コミュニティ・トレジャリー40.4%
投資家29.6%
チーム25.0%
コミュニティ・セール3.0%
その他2.0%

40% のコミュニティ・トレジャリーと 3% のパブリック・セールの組み合わせは、典型的な DePIN のローンチよりも、Optimism スタイルのガバナンス姿勢に近いです。チームと投資家のシェア(合計 54.6%、最新のプライベート・ラウンドでは a16z がパブリック・セールの上限と同じ 10 億ドルの評価額でリード)は高いですが、極端なほどではありません。

このセールの最も興味深い設計上の選択は、テストネット・インセンティブでした。2% のボーナス報酬プールが、検証済みのテストネット参加者にトークン・マルチプライヤーとして分配されました。これは、参加レベル「および」入札額によってスケールされました。これは、Gensyn がパブリック・セールの価格を最大化することよりも、実際の貢献者への分配を重視しているという、控えめながらも本物のシグナルです。米国居住の購入者は 12 ヶ月のロックアップを受け入れ、米国以外の購入者は 10% のボーナス・マルチプライヤーと引き換えに同様のロックアップを選択することができました。

このオークションが価格付けしたのは、一つの賭けです。それは、分散型トレーニングのユニット・エコノミクスが、同等の AWS や Azure H100 クラスター(オンデマンド料金で約 3 ドル/時)よりも 60 〜 80% 安くなること、そして、アイドル状態のコンシューマーおよびプロシューマー GPU が、意味のあるトレーニング需要を吸収するのに十分なほど豊富に存在することへの賭けです。その賭けが正しいかどうかは、オークション価格ではなく、2026 年にネットワーク上で実際に実行されるワークロードによって証明されるでしょう。

ETHGlobal Open Agents:プロダクションのシグナル

これを「興味深いインフラ・プロジェクト」から「ビルダーが実際に製品をリリースしている場所」へと変えるニュースが、2026 年 4 月 24 日から 5 月 6 日まで開催される ETHGlobal Open Agents です。Gensyn はスポンサーとして 50,000 ドル以上の賞金を提供しており、その中には「Best Application of Agent eXchange Layer (AXL)」カテゴリーの 5,000 ドルも含まれています。すべての受賞者は、Gensyn Foundation の助成金プログラムに優先的に案内されます。

これが重要な理由は 2 つあります。

第一に、ハッカソンは、新しいインフラが「それを必要としていることにまだ気づいていない開発者」によって発見される場だからです。同じプレイブック(戦略)が、初期の Optimism、Base、Sui のエコシステムを生み出しました。50,000 ドルの賞金プールは市場を動かすほどの金額ではありませんが、数百人の ETHGlobal 級のビルダーを RL Swarm や AXL API に初めて接触させるには十分なフックとなります。ハッカソン終了後も、一定数のビルダーが開発を継続することになるでしょう。

第二に、賞のカテゴリーは、Gensyn が何を使命(キラーアプリ)と考えているかを示しています。「Agent eXchange Layer(エージェント・エクスチェンジ・レイヤー)」という枠組みは、自律型エージェントが互いを発見し、コンピューティングを交換し、オンデマンドで互いをトレーニングし、ファインチューニングし合う世界を指しています。もし Gensyn が、未来はモノリシックな基盤モデルのトレーニングにあると考えていたら、賞の内容もそれを強調したものになっていたでしょう。彼らがエージェント・インフラを強調していることは、2026 年のより広範なナラティブと一致しています。つまり、互いに仕事の対価を支払うことができるエージェントには、最もコストのかかる作業である「モデルのトレーニングとファインチューニング」を検証可能なネットワークにアウトソーシングするための基盤が必要なのです。

正直な注意点

2026 年 5 月の時点で、RL Swarm が「何ではないか」を明確に述べておく価値があります。

現在、ライブテストネット上で稼働している公式のスウォームはありません。参加者はコミュニティ所有のスウォームに参加できますが、これはパーミッションレスネットワークに常に現れるブートストラップ問題そのものです。つまり、プロトコルはオープンですが、実際の高価値で調整されたトレーニングの実行はまだ大規模には行われていません。主要な研究所やオープンソースのコレクティブが実際のモデル実行をネットワーク上で行うまでは、テストネットは本番システムというよりもプルーフ・オブ・コンセプト(PoC)の段階に留まります。

検証コストも依然として未解決の課題です。Verde のバイナリ探索による紛争解決は、トレーニングジョブ全体を再実行するよりも劇的に安価ですが、無料ではありません。また、フロンティアスケール(数千億のパラメータ、数週間のトレーニング)におけるそのオーバーヘッドはまだ実証されていません。RepOps が A100 や H100 の間でビット単位で同一の出力を生成するという「ハードウェアの決定論性」の話はエレガントですが、競合する中央集権型のスタックが支払う必要のないコンパイラのオーバーヘッドが発生します。

また、コスト削減の理論(AWS H100 スポットインスタンスより 60 ~ 80% 安価)は、アイドル状態のコンシューマーおよびプロシューマー向け GPU のロングテールが、ハイパースケーラーの容量を代替できるほど高密度であることを前提としています。これは 7B から 70B パラメータのファインチューニングの実行においては妥当かもしれません。しかし、真のフロンティアスケールの事前学習においてはまだ現実的ではなく、Gensyn はそれ以外の主張をしないほど正直です。

インフラストラクチャ構築者にとっての意味

今後 12 か月をどこに費やすべきか考えている開発者にとって、最も有用な枠組みは、Gensyn がこれまで存在しなかった新しいカテゴリの API サーフェスエリアを切り開くということです。それは、トレーニングネットワークへのプログラム可能で検証可能なアクセスです。これまで、「モデルに特定の動作をさせる」ための選択肢は、(a) OpenAI や Anthropic のようなホスト型 API を呼び出すか、(b) GPU をレンタルして自分でトレーニングを実行するかでした。Gensyn は第 3 の選択肢を提案しています。それは、検証可能なスウォームにトレーニングジョブを送信し、暗号学的保証を受け取るというもので、これは ETHGlobal が推奨しているエージェント経済にきれいに適合します。

その第 3 の選択肢が機能すれば、それはプリミティブになります。ニッチなタスクのために小規模な専門特化型モデルをファインチューニングする必要があるエージェントは、GPU をレンタルして運用することを望まないでしょう。彼らはトレーニングの意図(インテント)を提示し、ステーブルコインや $AI で支払い、結果として得られる重み(ウェイト)を消費することを望むはずです。Gensyn の賭けは、それを可能にするプロトコル層(L2 ロールアップ、検証システム、スウォーム調整プリミティブ)が、そのパターンが普及するにつれて有意義な価値を蓄積していくという点にあります。

BlockEden.xyz は、Web3 ビルダーが 25 以上のチェーンで信頼を寄せるインデックス作成、RPC、および分析インフラストラクチャを支えています。Gensyn のような検証可能な AI トレーニングネットワークが成熟するにつれて、その基盤となるデータと調整レイヤーの重要性はさらに増していくでしょう。API マーケットプレイスを探索して、Web3 のエージェント中心で AI ネイティブな時代のために設計されたインフラストラクチャ上で構築を開始しましょう。

情報源

ビットコインのハッシュレートが 6 年ぶりに第 1 四半期に下落 : AI への転換がマイニングをどのように塗り替えているか

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Dora Noda
Software Engineer

2020 年以来初めて、ビットコインのハッシュレートが第 1 四半期の開始時を下回って終了しました。世界で最も強力なコンピュータネットワークは 2026 年第 1 四半期に約 4% 縮小し、5 年連続の 2 桁成長が途絶えました。その原因は規制の強化やハードウェアの危機ではありません。それは、より根本的な変化です。かつて ASIC の導入を競っていた人々が、現在は GPU の導入を競っており、これまで貯め込んできたビットコインそのものを売却することで、その移行資金を賄っているのです。

これは単なる一時的な変動ではありません。ビットコイン・マイニングが単一目的の産業ではなくなった瞬間です。CoinShares の 2026 年第 1 四半期マイニングレポートによると、上場マイナーの加重平均キャッシュ製造コストは 1 BTC あたり約 90,000 ドルに達している一方、スポット価格は 67,000 ドル付近で推移しています。マージンがこれほどまでに悪化する中、「HODL」は贅沢品となり、AI ホスティングが出口戦略となりました。上場マイナーグループ全体で 700 億ドル以上の AI および HPC(ハイパフォーマンス・コンピューティング)契約がすでに発表されており、アナリストは現在、一部の事業者が 2026 年の収益の最大 70% をマイニング以外のワークロードから得ると予測しています。

Bittensor が実質的な AI 収益で 4,300 万ドルを達成 — この数字が分散型 AI テーゼを静かに変える理由

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Dora Noda
Software Engineer

4年間、分散型 AI に対する 最も 手厳しい 批判は、たった 一言でした。「いい トークンだ。で、収益は どこにある?」

2026年 第1四半期、Bittensor は ついに その 問いに 答えました。この ネットワークは、その サブネット エコシステム 全体で 約 4300万ドルの 実際の AI サービス 収益 を 記録しました。これは トークンの 排出量でも、投機的な TVL(預かり資産)でも、エアドロップ ファーミングでもありません。推論、トレーニング、および コンピューティング サービスに 対して、実際の ユーザーが 支払った 本物の お金です。年換算すると、多くの 機関投資家が いまだに 疑問符を 付けて 見ている ネットワークとしては、1億7200万ドルの ランレート に 達しています。

これは「OpenAI キラー」と 呼べるほどの 金額では ありません。OpenAI は 数十億ドル 規模の 収益 ペースに あり、報告によれば 5000億ドルの 時価評価を 受けています。Anthropic は 3500億ドルです。Bittensor の 時価総額は 約 34億ドル です。その 差は 膨大です。

しかし、4300万ドル という 数字は、比較対象に なるべき ものでは ありません。それは 転換点(インフレクション) であるべき なのです。分散型 AI が トークン 排出による 慈善事業から、課金可能な エンタープライズ 顧客を 持つ ネットワークへと 進化した 最初の 四半期であり、「分散型 OpenAI」という テーゼが ロードマップではなく、損益計算書(P&L)の 項目として 示された 最初の 瞬間なのです。

第2四半期に その 数字が 3倍になるのか、それとも 足踏みするのかが、現在の AI × 仮想通貨 カテゴリにおける 最も 重要な 問いと なっています。

Manfred が EIN を取得:AI が DAO の 10 年越しの悲願を達成

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Dora Noda
Software Engineer

2026年5月1日、Manfredという名のAIエージェントが米国の法人設立システムの門を叩いた。自らIRS(米内国歳入庁)フォーム SS-4 に記入し、EIN(雇用主識別番号)を取得。自社の名義で FDIC(連邦預金保険公社)の保険対象預金口座を開設し、運営資金のための暗号資産ウォレットを準備した。設立文書に署名した人間はおらず、電話をかけた人間も、IRSポータルに回答を入力した人間もいなかった。

ClawBank の Justice Conder 氏は、このエージェントの開発者であり、その結果を「ゼロ・ヒューマン・カンパニー(人間不在の会社)」と呼んでいる。暗号資産業界は10年の歳月と数十億ドルの資金を投じて、分散型自律組織(DAO)に実在の法的人格を持たせようとしてきた。しかし、「Manfred Macx」というペルソナで活動する単一の LLM エージェントが、わずか午後のひとときでその境界線を越えたように見える。

これは単なるパフォーマンスではない。カテゴリーを創出する歴史的な出来事であり、その足元の規制環境はリアルタイムで変化している。

OKX の Agent Payments Protocol(APP)により、x402 vs AP2 vs TAP の規格争いは三つ巴の戦いへ

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Dora Noda
Software Engineer

2026 年 4 月 29 日、OKX はエージェント決済標準化戦争がこれまでに見たことのないほど広範な初日連合を立ち上げ、この争いが実際に何を目的としているのかを密かに再定義しました。

Coinbase の x402、Google の AP2、Visa の TAP、そして PayPal の Agent Ready が、AI エージェントが送金する瞬間を誰が支配するかを過去 90 日間にわたって争ってきましたが、OKX の Agent Payments Protocol(APP)は、より大きな仮説を掲げて参戦しました。それは「決済は簡単な部分である」ということです。ボトルネックとなっているのは、見積もり、交渉、エスクロー、従量課金、決済、紛争解決といった困難な部分です。そして初日から、AWS、Alibaba Cloud、Ethereum Foundation、Solana、Sui、Aptos、Base、Optimism、Paxos、Uniswap、MoonPay、Sahara AI、Nansen、QuickNode のすべてが、その考えに賛同して署名しました。

この連合の広さこそがニュースです。これまでのすべての「エージェント・コマース標準」は、一社のロゴのみを掲げて発表されてきました。APP は、中立的なコンソーシアムの仕様書とともに発表されました。