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GoogleのAgent Payments Protocol (AP2) は、AIエージェントがユーザーに代わって開始する安全で信頼性の高い取引を可能にするために設計された、新しく発表されたオープン標準です。60以上の決済およびテクノロジー組織（主要な決済ネットワーク、銀行、フィンテック企業、Web3企業を含む）との協力により開発されたAP2は、「エージェント型」決済、すなわち自律型エージェント（AIアシスタントやLLMベースのエージェントなど）がユーザーのために実行できる購入や金融取引のための共通言語を確立します。AP2の創設は、根本的な変化によって推進されています。従来、オンライン決済システムは人間が直接「購入」をクリックすることを前提としていましたが、ユーザーの指示に基づいて行動するAIエージェントの台頭がこの前提を打ち破りました。AP2は、AI主導の商取引における承認、信頼性、説明責任といった課題に対処しつつ、既存の決済インフラとの互換性を維持します。本レポートでは、AP2の技術アーキテクチャ、目的とユースケース、AIエージェントおよび決済プロバイダーとの統合、セキュリティとコンプライアンスの考慮事項、既存プロトコルとの比較、Web3/分散型システムへの影響、および業界での採用/ロードマップについて考察します。

技術アーキテクチャ: AP2の仕組み​

AP2の核となるのは、検証可能なデジタルクレデンシャル (VDC) に基づいて構築された暗号学的に安全な取引フレームワークです。VDCは、ユーザーが承認した内容のデジタルな「契約」として機能する、改ざん防止された署名付きデータオブジェクトです。AP2の用語では、これらの契約はマンダートと呼ばれ、各取引の監査可能な証拠の連鎖を形成します。AP2アーキテクチャには、主に3種類のマンダートがあります。

• 意図マンダート (Intent Mandate): 購入に関するユーザーの初期指示または条件を捕捉します。特に*「人間が不在の」シナリオ（ユーザーがオンラインでない状態でエージェントが後で行動する場合）に適用されます。これは、ユーザーがエージェントに与える権限の範囲*を定義します。例えば、「コンサートチケットが200ドル以下になったら、2枚まで購入する」といったものです。このマンダートは、ユーザーによって事前に暗号学的に署名され、特定の制限内での同意の検証可能な証拠として機能します。
• カートマンダート (Cart Mandate): ユーザーが承認した最終的な取引詳細を表し、*「人間が同席する」*シナリオやチェックアウト時に使用されます。これには、正確なアイテムやサービス、その価格、および購入のその他の詳細が含まれます。エージェントが取引を完了する準備ができたとき（例えば、ショッピングカートに商品を詰めた後）、まずマーチャントがカートの内容を暗号学的に署名し（注文詳細と価格を保証）、次にユーザーが（デバイスまたはエージェントインターフェースを介して）署名してカートマンダートを作成します。これにより、表示されたものが支払うものであることが保証され、ユーザーに提示された通りの最終注文が確定されます。
• 決済マンダート (Payment Mandate): AIエージェントが取引に関与していることを決済ネットワーク（カードネットワークや銀行など）に通知するために送信される別のクレデンシャルです。決済マンダートには、承認時にユーザーが同席していたかどうかなどのメタデータが含まれ、リスク管理システムのためのフラグとして機能します。このマンダートは、ユーザーの意図の暗号学的に検証可能な証拠を取得銀行および発行銀行に提供することで、コンテキストを評価し（例えば、エージェントが開始した購入を一般的な不正行為と区別する）、それに応じてコンプライアンスや責任を管理するのに役立ちます。

すべてのマンダートは、関連当事者（ユーザー、マーチャントなど）の鍵によって署名された検証可能なクレデンシャルとして実装され、すべてのエージェント主導の取引に対して否認防止可能な監査証跡を生成します。実際には、AP2は機密情報を保護するためにロールベースのアーキテクチャを使用します。例えば、エージェントは生の決済詳細を一切見ることなく意図マンダートを処理することができ、決済詳細は必要なときにのみ制御された方法で開示され、プライバシーが保護されます。ユーザーの意図 → マーチャントのコミットメント → 決済承認という暗号学的連鎖は、取引がユーザーの真の指示を反映しており、エージェントとマーチャントの両方がその指示を遵守したという、すべての当事者間の信頼を確立します。

取引フロー: AP2がエンドツーエンドでどのように機能するかを説明するために、人間が関与する簡単な購入シナリオを考えてみましょう。

1. ユーザーリクエスト: ユーザーはAIエージェントに特定のアイテムまたはサービスの購入を依頼します（例：「この靴を私のサイズで注文して」）。
2. カートの構築: エージェントはマーチャントのシステムと通信し（標準APIまたはエージェント間の相互作用を使用）、指定されたアイテムのショッピングカートを特定の価格で組み立てます。
3. マーチャントの保証: カートをユーザーに提示する前に、マーチャント側がカートの詳細（アイテム、数量、価格など）を暗号学的に署名します。このステップにより、正確な条件を保証するマーチャント署名付きオファーが作成されます（隠れた変更や価格操作を防ぎます）。
4. ユーザーの承認: エージェントはユーザーに確定されたカートを表示します。ユーザーは購入を確認し、この承認によりユーザー側から2つの暗号学的署名がトリガーされます。1つはカートマンダート（マーチャントのカートをそのまま受け入れるため）に対するもので、もう1つは決済マンダート（選択した決済プロバイダーを通じて決済を承認するため）に対するものです。これらの署名済みマンダートは、それぞれマーチャントと決済ネットワークに共有されます。
5. 実行: カートマンダートと決済マンダートを携えて、マーチャントと決済プロバイダーは取引を安全に実行します。例えば、マーチャントはユーザー承認の証拠とともに決済リクエストを決済ネットワーク（カードネットワーク、銀行など）に送信し、決済ネットワークは決済マンダートを検証できます。その結果、ユーザーの意図と最終的な決済を結びつける暗号学的監査証跡を伴う購入取引が完了します。

このフローは、AP2がAI主導の購入の各ステップにどのように信頼を組み込むかを示しています。マーチャントは、ユーザーがどの価格で何を購入することに同意したかについて暗号学的証拠を持ち、発行者/銀行は、AIエージェントがプロセスを促進したにもかかわらず、ユーザーがその決済を承認したという証拠を持っています。紛争やエラーが発生した場合、署名済みマンダートは明確な証拠として機能し、説明責任の判断に役立ちます（例えば、エージェントが指示から逸脱した場合や、請求がユーザーが承認したものでなかった場合など）。本質的に、AP2のアーキテクチャは、エージェントの行動への信頼ではなく、検証可能なユーザーの意図が取引の基礎であることを保証し、曖昧さを大幅に軽減します。

AP2の目的とユースケース​

なぜAP2が必要なのか: AP2の主な目的は、AIエージェントがユーザーに代わって資金を使うことができるようになったときに生じる、新たな信頼とセキュリティの問題を解決することです。Googleとそのパートナーは、自律型エージェントが関与する場合に、今日の決済インフラでは適切に答えられないいくつかの重要な問題を特定しました。

• 承認: ユーザーが実際にエージェントに特定の購入を行う許可を与えたことをどのように証明するか？（言い換えれば、エージェントがユーザーの十分な同意なしに物を購入していないことを確認する。）
• 信頼性: マーチャントは、エージェントの購入リクエストが本物であり、間違いやAIの幻覚ではなく、ユーザーの真の意図を反映していることをどのように知ることができるか？
• 説明責任: エージェントを介して不正な取引や誤った取引が発生した場合、誰が責任を負うのか？ユーザー、マーチャント、決済プロバイダー、それともAIエージェントの作成者か？

解決策がなければ、これらの不確実性はエージェント主導の商取引に「信頼の危機」を生み出します。AP2の使命は、安全なエージェント取引のための統一プロトコルを確立することで、その解決策を提供することです。標準化されたマンダートと意図の証明を導入することで、AP2は各企業が独自の場当たり的なエージェント決済方法を考案する断片化されたエコシステムを防ぎます。代わりに、準拠するAIエージェントは、共通のルールと検証の下で、準拠するマーチャント/決済プロバイダーと対話できます。この一貫性は、ユーザーとマーチャントの混乱を避けるだけでなく、金融機関が独自のパッチワークのアプローチに対処するのではなく、エージェントが開始する決済のリスクを管理するための明確な方法を提供します。つまり、AP2の目的は、「エージェント経済」が決済エコシステムを破壊することなく成長できるようにする基盤となる信頼レイヤーとなることです。

意図されたユースケース: 上記の問題を解決することで、AP2は、人間が手動でクリックして購入するだけでは不可能な、新しい商取引体験とユースケースへの扉を開きます。AP2がサポートするエージェント対応の商取引の例をいくつか示します。

• よりスマートなショッピング: 顧客はエージェントに「この冬のジャケットを緑色で欲しい。現在の価格より20%までなら喜んで支払う」と指示できます。これらの条件をエンコードした意図マンダートを携えて、エージェントは小売業者のウェブサイトやデータベースを継続的に監視します。ジャケットが緑色で（かつ価格しきい値内で）利用可能になった瞬間、エージェントは安全な署名付き取引で自動的に購入を実行し、そうでなければ見逃されていたであろう販売機会を捉えます。ユーザーの最初の要求から自動チェックアウトまでのすべてのやり取りは、エージェントが承認されたものだけを購入することを保証するAP2マンダートによって管理されます。
• パーソナライズされたオファー: ユーザーはエージェントに、今後の旅行のために特定のマーチャントから特定の製品（例えば、新しい自転車）を探していると伝えます。エージェントは、この関心（意図マンダートの範囲内で）を、旅行日などの関連するコンテキストとともに、マーチャント自身のAIエージェントと共有できます。ユーザーの意図とコンテキストを知っているマーチャントエージェントは、カスタムバンドルや割引で応答できます。例えば、「自転車+ヘルメット+トラベルラックを15%オフで、今後48時間利用可能」といったものです。AP2を使用することで、ユーザーのエージェントはこのカスタマイズされたオファーを安全に受け入れて完了させることができ、単純な問い合わせをマーチャントにとってより価値のある販売に変えることができます。
• 協調タスク: 複雑なタスク（例えば、週末旅行）を計画しているユーザーは、それを完全に委任します。「これらの日付で、合計予算700ドルでフライトとホテルを予約して。」エージェントは、複数のサービスプロバイダーのエージェント（航空会社、ホテル、旅行プラットフォーム）と対話し、予算に合う組み合わせを見つけます。適切なフライトとホテルのパッケージが特定されると、エージェントはAP2を使用して複数の予約を一括で実行します。各予約は暗号学的に署名されます（例えば、航空会社とホテルに別々のカートマンダートを発行し、両方ともユーザーの意図マンダートの下で承認されます）。AP2は、この協調取引のすべての部分が承認されたとおりに行われることを保証し、途中で一部が失敗するリスクなしにチケットと予約が同時に行われるようにすることも可能です。

これらのシナリオは、AP2が意図するユースケースのほんの一部を示しています。より広範には、AP2の柔軟な設計は、従来のeコマースフローとまったく新しい商取引モデルの両方をサポートします。例えば、AP2はサブスクリプションのようなサービス（エージェントが条件が満たされたときに購入することで必需品を補充し続ける）、イベント駆動型購入（トリガーイベントが発生した瞬間にチケットやアイテムを購入する）、グループエージェント交渉（複数のユーザーのエージェントがマンダートをプールしてグループ取引を交渉する）、その他多くの新たなパターンを促進できます。すべての場合において、共通のテーマは、AP2が信頼フレームワーク（明確なユーザー承認と暗号学的監査可能性）を提供し、これらのエージェント主導の取引が安全に行われることを可能にすることです。信頼と検証レイヤーを処理することで、AP2は開発者や企業が決済セキュリティをゼロから再発明することなく、新しいAIコマース体験の革新に集中できるようにします。

エージェント、LLM、および決済プロバイダーとの統合​

AP2は、AIエージェントフレームワークと既存の決済システムの両方とシームレスに統合するように明示的に設計されており、両者の間の橋渡し役を果たします。GoogleはAP2をAgent2Agent (A2A) プロトコルおよびModel Context Protocol (MCP) 標準の拡張機能として位置付けています。言い換えれば、A2Aがエージェントがタスクを通信するための汎用言語を提供し、MCPがAIモデルがコンテキスト/ツールを組み込む方法を標準化するならば、AP2は商取引のためのトランザクションレイヤーをその上に加えます。これらのプロトコルは補完的です。A2Aはエージェント間の通信（例えば、ショッピングエージェントがマーチャントのエージェントと会話できるようにする）を処理し、AP2はそれらの相互作用内でのエージェントからマーチャントへの決済承認を処理します。AP2はオープンで非独占的であるため、フレームワークに依存しないことを意図しています。開発者はGoogle独自のAgent Development Kit (ADK) または任意のAIエージェントライブラリで使用でき、同様にLLMを含むさまざまなAIモデルと連携できます。例えば、LLMベースのエージェントは、自由形式のテキストだけでなく、必要なマンダートペイロードを（AP2仕様に沿って）生成および交換することでAP2を使用できます。構造化されたプロトコルを強制することで、AP2はAIエージェントのハイレベルな意図（LLMの推論から来る可能性のあるもの）を具体的で安全な取引に変換するのに役立ちます。

決済側では、AP2は従来の決済プロバイダーや標準と連携して構築されており、既存システムを置き換えるものではありません。このプロトコルは決済方法に依存しないため、クレジットカード/デビットカードネットワークから銀行振込、デジタルウォレットまで、さまざまな決済レールを資金移動の基盤となる方法としてサポートできます。最初のバージョンでは、AP2はオンライン商取引で最も一般的なカード決済との互換性を重視しています。AP2の決済マンダートは、既存のカード処理フローに組み込まれるように設計されています。AIエージェントが関与しているかどうか、およびユーザーが同席していたかどうかに関する追加データを決済ネットワーク（Visa、Mastercard、Amexなど）および発行銀行に提供することで、既存の不正検出および承認チェックを補完します。本質的に、AP2は決済自体を処理するのではなく、ユーザーの意図の暗号学的証拠で決済リクエストを強化します。これにより、決済プロバイダーはエージェントが開始した取引を適切な注意または速度で処理できます（例えば、発行者は、ユーザーが事前に承認したことを証明する有効なAP2マンダートがある場合、通常とは異なる購入を承認する可能性があります）。特に、Googleとパートナーは、AP2を「プッシュ」決済方法（インドのUPIやブラジルのPIXシステムのようなリアルタイム銀行振込など）やその他の新たなデジタル決済タイプもサポートするように進化させることを計画しています。これは、AP2の統合がカードを超えて拡大し、世界中の現代の決済トレンドと連携することを示しています。

マーチャントや決済処理業者にとって、AP2の統合は、追加のプロトコルメッセージ（マンダート）のサポートと署名の検証を意味します。多くの大規模な決済プラットフォームはすでにAP2の形成に関与しているため、それらがAP2のサポートを構築することが期待できます。例えば、Adyen、Worldpay、Paypal、Stripe（ブログでは明示的に名前が挙げられていませんが、関心がある可能性が高い）などの企業は、AP2をチェックアウトAPIやSDKに組み込み、エージェントが標準化された方法で決済を開始できるようにする可能性があります。AP2はGitHubで公開されたオープン仕様であり、リファレンス実装も提供されているため、決済プロバイダーやテクノロジープラットフォームはすぐに試用を開始できます。Googleはまた、サードパーティのエージェントをリストできるAIエージェントマーケットプレイスについても言及しており、これらのエージェントは取引機能のためにAP2をサポートすることが期待されています。実際には、AIセールスアシスタントや調達エージェントを構築する企業は、このマーケットプレイスにそれをリストすることができ、AP2のおかげで、そのエージェントは購入や注文を確実に実行できます。

最後に、AP2の統合は幅広い業界の支持から恩恵を受けています。主要な金融機関やテクノロジー企業と共同でプロトコルを開発することで、GoogleはAP2が既存の業界ルールとコンプライアンス要件に適合することを保証しました。決済ネットワーク（Mastercard、UnionPayなど）、発行者（American Expressなど）、フィンテック企業（Revolut、Paypalなど）、eコマースプレーヤー（Etsyなど）、さらにはID/セキュリティプロバイダー（Okta、Cloudflareなど）との協力は、AP2が最小限の摩擦で現実世界のシステムに組み込まれるように設計されていることを示唆しています。これらのステークホルダーは、KYC（顧客確認規制）、不正防止、データプライバシーなどの分野で専門知識をもたらし、AP2がこれらのニーズに最初から対処するのに役立っています。要するに、AP2はエージェントフレンドリーで決済プロバイダーフレンドリーに構築されています。既存のAIエージェントプロトコルを拡張して取引を処理し、既存の決済ネットワークの上にレイヤーを重ねてそのインフラを利用しながら、必要な信頼保証を追加します。

セキュリティ、コンプライアンス、および相互運用性の考慮事項​

セキュリティと信頼はAP2設計の核心です。プロトコルが暗号技術（マンダートへのデジタル署名）を使用することで、エージェント型取引におけるすべての重要なアクションが検証可能で追跡可能であることが保証されます。この否認防止は非常に重要です。マンダートが安全な記録として機能するため、ユーザーもマーチャントも、承認され合意された内容を後で否認することはできません。直接的な利点は、不正防止と紛争解決にあります。AP2を使用すると、悪意のある、またはバグのあるエージェントが不正な購入を試みた場合、有効なユーザー署名済みマンダートがないことが明らかになり、取引を拒否または取り消すことができます。逆に、ユーザーが「この購入は承認していない」と主張しても、ユーザーの暗号学的署名付きカートマンダートが存在する場合、マーチャントと発行者は請求を裏付ける強力な証拠を持つことになります。この説明責任の明確さは、決済業界にとって主要なコンプライアンス上の懸念に応えるものです。

承認とプライバシー: AP2は、エージェント主導の取引に対してユーザーからの明示的な承認ステップ（または複数のステップ）を強制し、これは強力な顧客認証のような規制トレンドと一致しています。AP2に組み込まれたユーザーコントロールの原則は、ユーザー（またはユーザーから委任された者）が検証可能な指示を提供しない限り、エージェントが資金を使うことはできないことを意味します。完全に自律的なシナリオでも、ユーザーは意図マンダートを通じてルールを事前に定義します。このアプローチは、特定の取引についてエージェントに委任状を与えるのと似ていますが、デジタル署名され、きめ細かな方法で行われます。プライバシーの観点から、AP2はデータ共有について配慮しています。プロトコルはロールベースのデータアーキテクチャを使用し、機密情報（決済クレデンシャルや個人情報など）が絶対に必要な当事者とのみ共有されるようにします。例えば、エージェントはアイテムと価格情報を含むカートマンダートをマーチャントに送信するかもしれませんが、ユーザーの実際のカード番号は、エージェントやマーチャントではなく、決済処理業者との決済マンダートを通じてのみ共有される可能性があります。これにより、データの不必要な露出が最小限に抑えられ、プライバシー法や決済データ処理に関するPCI DSS規則への準拠が促進されます。

コンプライアンスと標準: AP2は、確立された金融機関からの意見を取り入れて開発されたため、決済における既存のコンプライアンス標準を満たすか、補完するように設計されています。このプロトコルは、通常の決済承認フローを迂回するものではなく、追加の証拠とフラグでそれらを強化します。これは、AP2取引が不正検出システム、3-Dセキュアチェック、または必要な規制チェックを依然として活用できることを意味し、AP2のマンダートは追加の認証要素またはコンテキストキューとして機能します。例えば、銀行は決済マンダートを顧客の取引に対するデジタル署名と同様に扱い、ユーザー同意の要件への準拠を合理化できる可能性があります。さらに、AP2の設計者は、「業界のルールと標準と連携して」作業していることを明示的に述べています。AP2が進化するにつれて、グローバルな金融標準に準拠することを確実にするために、正式な標準化団体（W3C、EMVCo、ISOなど）に持ち込まれる可能性があると推測できます。Googleは、標準化団体を通じてAP2のオープンで協力的な進化へのコミットメントを表明しています。このオープンなプロセスは、規制上の懸念を解消し、以前の決済標準（EMVチップカード、3-Dセキュアなど）が業界全体の協力によって行われたのと同様に、幅広い受け入れを達成するのに役立ちます。

相互運用性: 断片化の回避はAP2の主要な目標です。そのため、このプロトコルは公開されており、誰でも実装または統合できます。Google Cloudサービスに縛られていません。実際、AP2は**オープンソース（Apache-2ライセンス）**であり、仕様とリファレンスコードは公開GitHubリポジトリで入手できます。これにより、複数のベンダーがAP2を採用し、システムを連携させることができるため、相互運用性が促進されます。すでに、相互運用性の原則が強調されています。AP2は既存のオープンプロトコル（A2A、MCP）の拡張であり、非独占的であるため、単一ベンダーソリューションではなく、競争力のある実装エコシステムを育成します。実際には、企業Aが構築したAIエージェントは、両者がAP2に従っていれば、企業Bのマーチャントシステムと取引を開始できます。どちらの側も単一のプラットフォームにロックインされることはありません。

考えられる懸念の1つは、一貫した採用を確保することです。一部の主要なプレーヤーが異なるプロトコルやクローズドなアプローチを選択した場合、断片化が依然として発生する可能性があります。しかし、AP2を支える幅広い連合を考えると、デファクトスタンダードになる態勢が整っているようです。AP2エコシステムに多くのIDおよびセキュリティに特化した企業（例えば、Okta、Cloudflare、Ping Identity）が含まれていることは、相互運用性とセキュリティが共同で対処されていることを示唆しています。これらのパートナーは、AP2をID検証ワークフローや不正防止ツールに統合するのに役立ち、AP2取引がシステム間で信頼できることを保証します。

技術的な観点から見ると、AP2が広く受け入れられている暗号技術（JSON-LDまたはJWTベースの検証可能なクレデンシャル、公開鍵署名など）を使用しているため、既存のセキュリティインフラと互換性があります。組織は既存のPKI（公開鍵インフラ）を使用して、マンダート署名用の鍵を管理できます。AP2は分散型IDシステムとの統合も想定しているようです。Googleは、AP2がエージェント承認のための分散型IDのような分野で革新する機会を生み出すと述べています。これは、将来的にAP2がDID（分散型識別子）標準または分散型識別子検証を活用して、エージェントとユーザーを信頼できる方法で識別できることを意味します。このようなアプローチは、単一のIDプロバイダーに依存しないことで、相互運用性をさらに強化するでしょう。要するに、AP2は暗号技術と明確な説明責任を通じてセキュリティを強調し、設計上コンプライアンスに対応することを目指し、オープン標準の性質と幅広い業界サポートを通じて相互運用性を促進します。

既存プロトコルとの比較​

AP2は、既存の決済およびエージェントフレームワークがカバーしていなかったギャップ、すなわち自律型エージェントが安全かつ標準化された方法で決済を実行できるようにするという問題に対処する、斬新なプロトコルです。エージェント通信プロトコルの観点から見ると、AP2はAgent2Agent (A2A) プロトコルのような先行研究に基づいて構築されています。A2A（2025年初頭にオープンソース化）は、異なるAIエージェントが基盤となるフレームワークに関係なく相互に通信できるようにします。しかし、A2A自体は、エージェントが取引や決済をどのように行うべきかを定義していません。それはタスクの交渉とデータ交換に関するものです。AP2は、会話が購入につながったときに任意のエージェントが使用できるトランザクションレイヤーを追加することで、この状況を拡張します。本質的に、AP2はA2AやMCPと競合するのではなく、補完的であると見なすことができます。A2Aは通信とコラボレーションの側面をカバーし、MCPは外部ツール/APIの使用をカバーし、AP2は決済と商取引をカバーします。これらが一体となって、将来の「エージェント経済」のための標準のスタックを形成します。このモジュラーアプローチは、インターネットプロトコルにいくらか似ています。例えば、データ通信のためのHTTPとセキュリティのためのSSL/TLSのように、ここではA2AがエージェントのHTTPのようなものであり、AP2が商取引のための安全なトランザクションレイヤーであると言えます。

AP2を従来の決済プロトコルおよび標準と比較すると、類似点と相違点の両方があります。従来のオンライン決済（クレジットカード決済、PayPal取引など）は、通常、安全な送信のためのHTTPSなどのプロトコル、カードデータ処理のためのPCI DSSなどの標準、および追加のユーザー認証のための3-Dセキュアなどを含みます。これらはユーザー主導のフロー（ユーザーがクリックし、場合によってはワンタイムコードを入力する）を前提としています。対照的に、AP2は、セキュリティを損なうことなく、第三者（エージェント）がフローに参加する方法を導入します。AP2のマンダートの概念は、OAuthスタイルの委任された権限の拡張として、決済に適用されたものと比較できます。OAuthでは、ユーザーはトークンを介してアプリケーションにアカウントへの限定的なアクセスを許可します。同様にAP2では、ユーザーはマンダートを介して、特定条件下でエージェントに資金を使う権限を付与します。主な違いは、AP2の「トークン」（マンダート）が金融取引のための特定の署名済み指示であり、既存の決済承認よりもきめ細かい点です。

もう1つの比較点は、AP2が既存のeコマースチェックアウトフローとどのように関連するかです。例えば、多くのeコマースサイトは、W3C Payment Request APIやプラットフォーム固有のSDKなどのプロトコルを使用して決済を効率化しています。これらは主に、ブラウザやアプリがユーザーから決済情報を収集する方法を標準化するものであり、AP2は、エージェントがユーザーの意図をマーチャントと決済処理業者に証明する方法を標準化します。AP2が検証可能な意図と否認防止に焦点を当てている点は、より単純な決済APIとは一線を画します。決済ネットワークの上に信頼の追加レイヤーを追加しているのです。AP2は決済ネットワーク（Visa、ACH、ブロックチェーンなど）を置き換えるのではなく、むしろそれらを強化していると言えるでしょう。このプロトコルは、あらゆる種類の決済方法（暗号通貨でさえも）を明示的にサポートしているため、ゼロから新しい決済レールを作成するのではなく、これらのシステムとのエージェントの相互作用を標準化することに重点を置いています。

セキュリティおよび認証プロトコルの分野では、AP2はEMVチップカードのデジタル署名やデジタル契約の公証のようなものと共通の精神を持っています。例えば、EMVチップカード取引は、カードが存在していたことを証明するために暗号グラムを生成します。AP2は、ユーザーのエージェントが承認されていたことを証明する暗号学的証拠を生成します。どちらも不正防止を目的としていますが、AP2の範囲はエージェントとユーザーの関係、およびエージェントとマーチャントのメッセージングであり、これは既存の決済標準では対処されていません。もう1つの新たな比較は、**暗号通貨におけるアカウント抽象化（例：ERC-4337）**です。ユーザーは事前にプログラムされたウォレットアクションを承認できます。暗号通貨ウォレットは、特定の自動取引（スマートコントラクトを介したサブスクリプションの自動支払いなど）を許可するように設定できますが、これらは通常、1つのブロックチェーン環境に限定されます。一方、AP2はクロスプラットフォームであることを目指しています。一部の決済にブロックチェーンを活用できますが（その拡張機能を通じて）、従来の銀行とも連携します。

主流の決済業界には、AP2に直接「競合する」プロトコルはまだありません。AIエージェント決済のためのオープン標準に向けた最初の協調的な取り組みであるように見えます。独自の試みは発生する可能性があり（または個々の企業内で既に進行中である可能性もあります）、しかしAP2の幅広い支持は、その標準となる上で優位性をもたらします。IBMなどがAgent Communication Protocol (ACP) やエージェントの相互運用性のための同様のイニシアチブを持っていることは注目に値しますが、それらはAP2が包括的に行うような決済の側面を含んでいません。むしろ、AP2はこれらの取り組みと統合または活用する可能性があります（例えば、IBMのエージェントフレームワークは、商取引タスクのためにAP2を実装する可能性があります）。

要約すると、AP2はAIと決済の独自の交差点に焦点を当てることで差別化を図っています。古い決済プロトコルが人間ユーザーを前提としていたのに対し、AP2はAI仲介者を前提とし、その結果生じる信頼のギャップを埋めます。既存の決済プロセスと競合するのではなく、それらを拡張し、A2Aのような既存のエージェントプロトコルを補完します。今後、AP2は確立された標準と並行して使用される可能性があります。例えば、AP2カートマンダートは従来の決済ゲートウェイAPI呼び出しと連携して機能したり、AP2決済マンダートは銀行のISO 8583メッセージに添付されたりするかもしれません。AP2のオープンな性質は、代替アプローチが出現した場合でも、コミュニティの協力によってAP2がそれらを吸収または調整できることを意味します。この段階で、AP2はこれまで存在しなかったベースラインを設定しており、AIと決済スタックにおける新しいプロトコルレイヤーを効果的に開拓しています。

Web3と分散型システムへの影響​

当初から、AP2はWeb3および暗号通貨ベースの決済を包含するように設計されてきました。このプロトコルは、将来の商取引が従来の法定通貨チャネルと分散型ブロックチェーンネットワークの両方にまたがることを認識しています。前述のとおり、AP2はクレジットカードや銀行振込からステーブルコインや暗号通貨まで、さまざまな決済タイプをサポートしています。実際、AP2の発表と同時に、Googleは暗号通貨決済に特化した拡張機能であるA2A x402を発表しました。この拡張機能は、Coinbase、Ethereum Foundation、MetaMaskなどの暗号通貨業界のプレーヤーと共同で開発され、「エージェントベースの暗号通貨決済のための本番環境対応ソリューション」です。「x402」という名前は、Webで広く使用されることのなかったHTTP 402「Payment Required」ステータスコードへのオマージュであり、AP2の暗号通貨拡張機能は、オンチェーンで相互に請求または支払いを行いたい分散型エージェントのために、HTTP 402の精神を効果的に復活させます。実際には、x402拡張機能はAP2のマンダートの概念をブロックチェーン取引に適合させます。例えば、エージェントはユーザーからの署名済み意図マンダートを保持し、条件が満たされたらオンチェーン決済（例えば、ステーブルコインの送信）を実行し、そのオンチェーン取引にマンダートの証明を添付できます。これにより、AP2のオフチェーン信頼フレームワークとブロックチェーンのトラストレスな性質が結びつき、オンチェーン決済が*オフチェーンの当事者（ユーザー、マーチャント）*によって承認されたと信頼できるという、両方の世界の利点が得られます。

AP2とWeb3の相乗効果は、協力者のリストに明らかです。暗号通貨取引所（Coinbase）、ブロックチェーン財団（Ethereum Foundation）、暗号通貨ウォレット（MetaMask）、Web3スタートアップ（SuiのMysten Labs、Lightning NetworkのLightsparkなど）がAP2の開発に関与しています。彼らの参加は、AP2が分散型金融と競合するのではなく、補完的であると見なされていることを示唆しています。AIエージェントが暗号通貨決済と対話するための標準的な方法を作成することで、AP2はAI主導のアプリケーションにおける暗号通貨の使用を促進する可能性があります。例えば、AIエージェントはAP2を使用して、ユーザーの好みやマーチャントの受け入れに応じて、クレジットカードでの支払いとステーブルコインでの支払いをシームレスに切り替えることができます。A2A x402拡張機能は、エージェントがオンチェーン手段を通じてサービスを収益化または支払いできるように特別に設計されており、これは将来の分散型マーケットプレイスで非常に重要になる可能性があります。これは、ブロックチェーン上で自律的な経済主体として機能するエージェント（一部ではDACやDAOと呼ばれる概念）が、サービスに必要な支払い（情報のために別のエージェントに少額の手数料を支払うなど）を処理できる可能性を示唆しています。AP2は、そのような取引のための共通言語を提供し、分散型ネットワーク上であっても、エージェントがその行動に対する証明可能なマンダートを持っていることを保証できます。

競争という観点から見ると、純粋な分散型ソリューションがAP2を不要にするのか、あるいはその逆なのか、という疑問が生じるかもしれません。AP2はWeb3ソリューションと階層的なアプローチで共存する可能性が高いです。分散型金融はトラストレスな実行（スマートコントラクトなど）を提供しますが、「AIが人間からこれを行う許可を得たか？」という問題を本質的に解決するわけではありません。AP2は、決済自体がオンチェーンであっても重要な、その人間とAIの信頼のつながりに焦点を当てています。ブロックチェーンプロトコルと競合するのではなく、AP2はそれらをオフチェーンの世界と橋渡しするものと見なすことができます。例えば、スマートコントラクトは、有効なAP2マンダート署名への参照が含まれている場合にのみ特定の取引を受け入れることができ、これはオフチェーンの意図証明とオンチェーンの強制を組み合わせるために実装できます。逆に、暗号通貨ネイティブなエージェントフレームワーク（一部のブロックチェーンプロジェクトは、暗号通貨資金で動作する自律型エージェントを模索しています）がある場合、それらは独自の承認方法を開発するかもしれません。しかし、AP2の幅広い業界サポートは、それらのプロジェクトでさえも一貫性のためにAP2を採用または統合するように誘導する可能性があります。

もう一つの側面は分散型IDとクレデンシャルです。AP2が検証可能なクレデンシャルを使用していることは、Web3のIDへのアプローチ（W3Cによって標準化されたDIDやVCなど）と非常に一致しています。これは、AP2が分散型IDシステムに接続できることを意味します。例えば、ユーザーのDIDを使用してAP2マンダートに署名し、マーチャントはそれをブロックチェーンまたはIDハブに対して検証できます。エージェント承認のための分散型IDの探求に言及されていることは、AP2がWeb3のID革新を活用して、集中型機関にのみ依存するのではなく、分散型でエージェントとユーザーのIDを検証する可能性があることを裏付けています。これは相乗効果のポイントであり、AP2とWeb3の両方が、ユーザーにより多くの制御と行動の暗号学的証明を与えることを目指しています。

潜在的な対立は、大規模な仲介者の役割がない完全に分散化された商取引エコシステムを想定した場合にのみ発生する可能性があります。そのシナリオでは、AP2（Googleとそのパートナーによって最初に推進された）が集中化されすぎているか、従来のプレーヤーによって統治されすぎていると見なされる可能性があります。AP2がオープンソースであり、標準化可能であることを意図しているため、Google独自のプロトコルではないことに注意することが重要です。これは、オープンプロトコルを重視するWeb3コミュニティにとってより受け入れやすいものとなります。AP2が広く採用されれば、エージェント向けのWeb3固有の決済プロトコルの必要性を減らし、それによって取り組みを統一する可能性があります。一方で、一部のブロックチェーンプロジェクトは、特に集中型機関のないトラストレスな環境では、エージェント取引のために純粋なオンチェーン承認メカニズム（マルチシグウォレットやオンチェーンエスクローロジックなど）を好むかもしれません。これらは代替アプローチと見なされるかもしれませんが、オフチェーンシステムと相互作用できない限り、ニッチなままである可能性が高いです。AP2は両方の世界をカバーすることで、AIエージェントが暗号通貨をシームレスに使用できるもう1つの決済方法にするという点で、Web3の採用を実際に加速させるかもしれません。実際、あるパートナーは、「ステーブルコインは、レガシーインフラを持つエージェント型システムの[スケーリングの]課題に対する明白な解決策を提供する」と述べ、暗号通貨がAP2を補完して規模や国境を越えたシナリオを処理できることを強調しました。一方、Coinbaseのエンジニアリングリードは、x402暗号通貨拡張機能をAP2に導入することは「理にかなっていた。エージェントにとって自然な遊び場であり、エージェントが相互に支払いを行うことがAIコミュニティに響くのを見るのはエキサイティングだ」と述べました。これは、AIエージェントが暗号通貨ネットワークを介して取引することが単なる理論的なアイデアではなく、AP2を触媒として期待される結果であるというビジョンを示唆しています。

要約すると、AP2はWeb3に非常に密接に関連しています。暗号通貨決済を第一級市民として組み込み、分散型IDおよびクレデンシャル標準と連携しています。分散型決済プロトコルと真っ向から競合するのではなく、AP2はそれらと相互運用する可能性が高いです。AP2が承認レイヤーを提供し、分散型システムが価値移転を処理します。ステーブルコインやCBDCなどで伝統的な金融と暗号通貨の境界が曖昧になるにつれて、AP2のような統一されたプロトコルは、AIエージェントとあらゆる形態の通貨（集中型か分散型かに関わらず）との間の普遍的なアダプターとして機能する可能性があります。

業界での採用、パートナーシップ、およびロードマップ​

AP2の最大の強みの一つは、この初期段階にもかかわらず、広範な業界の支持を得ていることです。Google Cloudは、AP2に関して「60以上の多様な組織と協力している」と発表しました。これには、主要なクレジットカードネットワーク（例：Mastercard、American Express、JCB、UnionPay）、主要なフィンテックおよび決済処理業者（PayPal、Worldpay、Adyen、Checkout.com、Stripeの競合他社）、eコマースおよびオンラインマーケットプレイス（Etsy、Shopify（Stripeなどのパートナー経由）、Lazada、Zalora）、エンタープライズテクノロジー企業（Salesforce、ServiceNow、Oracle（パートナー経由の可能性あり）、Dell、Red Hat）、IDおよびセキュリティ企業（Okta、Ping Identity、Cloudflare）、コンサルティング会社（Deloitte、Accenture）、そして暗号通貨/Web3組織（Coinbase、Ethereum Foundation、MetaMask、Mysten Labs、Lightspark）などが含まれます。これほど幅広い参加者は、業界の関心と今後の採用の強力な指標です。これらのパートナーの多くは公に支持を表明しています。例えば、Adyenの共同CEOは、エージェント型商取引のための「共通のルールブック」の必要性を強調し、AP2を新しい決済構成要素でマーチャントをサポートするという彼らの使命の自然な延長と見なしています。American ExpressのEVPは、AP2が信頼と説明責任が最重要となる「次世代のデジタル決済」にとって重要であると述べました。Coinbaseのチームは、前述のとおり、AP2への暗号通貨決済の統合に期待を寄せています。この支持の合唱は、業界の多くの人々がAP2をAI主導の決済の有力な標準と見なし、その要件を満たすようにAP2を形成することに熱心であることを示しています。

採用の観点から見ると、AP2は現在、仕様および初期実装段階にあります（2025年9月発表）。完全な技術仕様、ドキュメント、および一部のリファレンス実装（Pythonなどの言語）は、開発者が試用できるようにプロジェクトのGitHubで入手できます。Googleはまた、AP2がエージェント向けの自社製品およびサービスに組み込まれることを示唆しています。注目すべき例は、前述のAIエージェントマーケットプレイスです。これは、サードパーティのAIエージェントをユーザーに提供できるプラットフォームです（おそらくGoogleの生成AIエコシステムの一部）。Googleは、エージェントを構築する多くのパートナーが、「AP2によって可能になる新しい、取引可能な体験」とともにマーケットプレイスでそれらを利用可能にすると述べています。これは、マーケットプレイスが立ち上がるか成長するにつれて、AP2が、Google Cloud Marketplaceからソフトウェアを自律的に購入したり、エージェントがユーザーのために商品/サービスを購入したりするなど、取引を実行する必要があるエージェントの基盤となることを意味します。自律調達（企業に代わってあるエージェントが別のエージェントから購入する）や自動ライセンススケーリングなどの企業ユースケースは、AP2がすぐに促進できる分野として具体的に言及されています。

ロードマップに関しては、AP2のドキュメントとGoogleの発表からいくつかの明確な兆候が示されています。

• 短期: コミュニティの意見を取り入れながら、プロトコルのオープンな開発を継続します。GitHubリポジトリは、実際のテストが行われるにつれて、追加のリファレンス実装と改善で更新されます。AP2をエージェントアプリケーションに統合しやすくするライブラリ/SDKの登場が期待されます。また、パートナー企業によって初期のパイロットプログラムや概念実証が実施される可能性があります。多くの大手決済企業が関与していることを考えると、それらは管理された環境（例えば、少数のユーザーベータ版でのAP2対応チェックアウトオプション）でAP2を試用するかもしれません。
• 標準とガバナンス: Googleは、AP2をオープンガバナンスモデルに移行するコミットメントを表明しており、おそらく標準化団体を通じて行われるでしょう。これは、AP2をLinux Foundation（A2Aプロトコルで行われたように）に提出したり、それを維持するためのコンソーシアムを形成したりすることを意味するかもしれません。Linux Foundation、W3C、さらにはISO/TC68（金融サービス）のような団体も、AP2を正式化する候補となる可能性があります。オープンガバナンスは、AP2が単一企業の管理下になく、中立的で包括的であることを業界に保証するでしょう。
• 機能拡張: 技術的には、ロードマップには、より多くの決済タイプとユースケースへのサポートの拡大が含まれています。仕様に記載されているように、カードの後、焦点は銀行振込や地域のリアルタイム決済スキーム、デジタル通貨などの「プッシュ」決済に移ります。これは、AP2が、カードプルとはフローが少し異なる直接銀行振込や暗号通貨ウォレット送金の場合に、意図/カート/決済マンダートがどのように機能するかを概説することを意味します。A2A x402拡張機能は暗号通貨のためのそのような拡張機能の1つであり、同様に、オープンバンキングAPIやB2B請求シナリオのための拡張機能も登場するかもしれません。
• セキュリティとコンプライアンスの強化: 実際の取引がAP2を通じて流れ始めると、規制当局やセキュリティ研究者からの精査が行われるでしょう。オープンプロセスは、マンダートをさらに堅牢にするために反復される可能性が高いです（例えば、マンダート形式が標準化されていることを確認する、おそらくW3C検証可能なクレデンシャル形式を使用するなど）。IDソリューションとの統合（ユーザーがマンダートに署名するための生体認証の活用、またはマンダートをデジタルIDウォレットにリンクするなど）は、信頼を強化するためのロードマップの一部となる可能性があります。
• エコシステムツール: 新たなエコシステムが生まれる可能性が高いです。すでに、スタートアップ企業はギャップに気づいています。例えば、Vellum.aiの分析では、Autumnというスタートアップが「AIのための請求インフラ」を構築しており、本質的にStripeの上にAIサービスの複雑な価格設定を処理するためのツールを提供していると述べられています。AP2が普及するにつれて、エージェントに特化した決済ゲートウェイ、マンダート管理ダッシュボード、エージェントID検証サービスなどのツールが増えることが期待されます。Googleの関与は、AP2がGoogle Cloud製品にも統合される可能性があることを意味します。DialogflowやVertex AI AgentsツールでのAP2サポートを想像してみてください。これにより、エージェントが取引を処理する（必要なすべての鍵と証明書がGoogle Cloudで管理される）ことがワンクリックで可能になります。

全体として、AP2の軌跡は、他の主要な業界標準を彷彿とさせます。強力なスポンサー（Google）による初期の立ち上げ、幅広い業界連合、オープンソースのリファレンスコード、それに続く反復的な改善と実際の製品への段階的な採用です。AP2がすべてのプレーヤーを「私たちと共にこの未来を築く」よう招待しているという事実は、ロードマップがコラボレーションに関するものであることを強調しています。勢いが続けば、AP2は数年後には、OAuthやOpenID Connectがそれぞれの分野で今日そうであるように、目に見えないが機能を実現する上で不可欠なレイヤーとして普及する可能性があります。

結論​

AP2 (Agents/Agent Payments Protocol) は、AIエージェントが人間と同じくらい信頼性高く安全に取引できる未来に向けた重要な一歩を表しています。技術的には、検証可能なマンダートとクレデンシャルの巧妙なメカニズムを導入し、エージェント主導の取引に信頼を植え付け、ユーザーの意図が明確で強制可能であることを保証します。そのオープンで拡張可能なアーキテクチャにより、急成長するAIエージェントフレームワークと確立された金融インフラの両方と統合できます。承認、信頼性、説明責任という核となる懸念に対処することで、AP2はセキュリティやユーザーコントロールを犠牲にすることなく、AI主導の商取引が繁栄するための基盤を築きます。

AP2の導入は、初期のインターネットプロトコルがウェブを可能にしたように、一部の人々が「エージェント経済」と呼ぶもののための新しい基盤を築くものと見なすことができます。それは、パーソナルショッパーエージェント、自動ディール検索ボット、自律型サプライチェーンエージェントなど、すべてが共通の信頼フレームワークの下で動作する、数え切れないほどの革新への道を開きます。重要なことに、AP2の包括的な設計（クレジットカードから暗号通貨まですべてを包含）は、伝統的な金融とWeb3の交差点に位置し、共通のエージェント仲介プロトコルを通じてこれらの世界を橋渡しする可能性があります。

これまでの業界の反応は非常に好意的で、幅広い連合がAP2が広く採用される標準になる可能性が高いことを示唆しています。AP2の成功は、継続的な協力と実世界でのテストにかかっていますが、それが対処する明確なニーズを考えると、その見通しは明るいです。より広い意味で、AP2はテクノロジーがどのように進化するかを示しています。新しい機能（AIエージェント）が登場し、古い前提を打ち破り、その解決策は、その機能に対応するための新しいオープン標準を開発することでした。今、オープンでセキュリティ第一のプロトコルに投資することで、Googleとそのパートナーは、商取引の次の時代に必要な信頼アーキテクチャを効果的に構築しています。「未来を予測する最善の方法は、それを構築することである」という言葉があるように、AP2はAIエージェントが私たちのためにシームレスに取引を処理する未来への賭けであり、その未来を可能にするために必要な信頼とルールを積極的に構築しています。

情報源:

• Google Cloud Blog – 「新しいAgent Payments Protocol (AP2)でAIコマースを強化」 (2025年9月16日)
• AP2 GitHub ドキュメント – 「Agent Payments Protocol 仕様と概要」
• Vellum AI Blog – 「GoogleのAP2: AIエージェント決済のための新しいプロトコル」 (分析)
• Medium記事 – 「Google Agent Payments Protocol (AP2)」 (Tahirによる要約、2025年9月)
• AP2に関するパートナーのコメント (Google Cloud Blog)
• A2A x402拡張機能 (AP2暗号通貨決済拡張機能) – GitHub README

2026 年までに、DeFi プラットフォームの平均的なユーザーは、画面の前に座る人間ではなくなるでしょう。それは、自身の暗号資産ウォレットを制御し、オンチェーンのトレジャリーを管理し、コーヒーブレイクや感情的なトレード判断なしに 24 時間 365 日イールド戦略を実行する自律型の AI エージェントです。DeFAI の時代へようこそ。

数字は衝撃的な物語を物語っています。ステーブルコインに焦点を当てた AI エージェントは、すでに Base 上だけで 2,000 万ドル以上の預かり資産（TVL）を獲得しています。より広範な DeFAI 市場は、10 億ドルから 2025 年末までに 100 億ドルに達すると予測されており、わずか 12 か月で 10 倍に増加することを意味します。そして、これはまだ始まりに過ぎません。

DeFAI とは何ですか？​

DeFAI（分散型金融と人工知能の融合）は、単なる暗号資産のバズワード以上のものを象徴しています。それは、金融プロトコルがどのように機能し、誰が（あるいは何が）それを利用するかにおける根本的な転換です。

本質的に、DeFAI は 3 つの相互に関連するイノベーションを包含しています。

自律型トレーディング・エージェント: 市場データを分析し、トレードを実行し、人間の介入なしにポートフォリオを管理する AI システム。これらのエージェントは、1 秒間に数千のデータポイントを処理し、人間のトレーダーが見逃すようなアービトラージの機会や利回りの最適化を特定できます。

抽象化レイヤー: 自然言語インターフェースにより、誰でもシンプルなコマンドを通じて複雑な DeFi プロトコルと対話できるようになります。複数の dApp を操作したり、技術的なパラメータを理解したりする代わりに、ユーザーは AI エージェントに「私の USDC を最も利回りの高いステーブルコイン・プールに移動して」と伝えるだけで済みます。

AI 搭載 dApp: 市場環境に基づいて戦略を適応させ、ガス代を最適化し、さらには潜在的なエクスプロイト（脆弱性攻撃）が発生する前に予測できるインテリジェンスを組み込んだ分散型アプリケーション。

アルゴリズム・クジラの台頭​

DeFAI の最も魅力的な側面の一つは、業界のオブザーバーが「アルゴリズム・クジラ」と呼ぶものの出現です。これは、多額のオンチェーン資金を管理し、数学的な精度で戦略を実行する AI エージェントのことです。

2025 年 4 月に Base でローンチされた Fungi Agents は、この新しい潮流を象徴しています。これらのエージェントは USDC に特化しており、Aave、Morpho、Moonwell、0xFluid などのプラットフォームに資金を配分します。その戦略は、ガス効率のために最適化された高頻度のリバランスであり、DeFi エコシステム全体で最高のリスク調整後利回りを絶えず追求しています。

AI エージェントの管理下にある資本は、2026 年までに従来のヘッジファンドを上回ると予想されています。人間のファンドマネージャーとは異なり、これらのエージェントは継続的に稼働し、あらゆる市場の動きにリアルタイムで対応します。彼らは暴落時にパニック売りをしたり、高値で FOMO 買い（取り残される恐怖による買い）をしたりすることはありません。揺るぎない規律を持って数学的モデルに従います。

Fetch.ai の研究によると、大規模言語モデル（LLM）とブロックチェーン API を統合した AI エージェントは、人間の分析者が評価に数時間かかるような利回り曲線、信用状況、およびクロスプロトコルの機会に基づいて戦略を最適化できます。

DeFi オートメーションを再構築する主要プレーヤー​

DeFAI の分野では、それぞれ独自の機能を備えたいくつかのプロジェクトがリーダーとして浮上しています。

Griffain： 自然言語へのゲートウェイ​

Solana のコア開発者である Tony Plasencia によって構築された Griffain は、4 億 5,000 万ドルの評価額を獲得しました。これは前四半期比で 135% の増加です。このプラットフォームの強みは、ユーザーがシンプルで人間のようなコマンドを通じて DeFi と対話できる自然言語処理にあります。

5 つのプロトコルにわたってポートフォリオをリバランスしたいですか？頼むだけです。自動複利機能を備えた複雑なイールドファーミング戦略を設定する必要がありますか？普通の言葉で説明してください。Griffain はあなたの意図を正確なオンチェーンのアクションに変換します。

HeyAnon： DeFi の複雑さを簡素化​

DeFi 開発者の Daniele Sesta によって作成され、DWF Labs から 2,000 万ドルの支援を受けた HeyAnon は、リアルタイムのプロジェクトデータを集約し、対話型インターフェースを通じて複雑な操作を実行します。このプロトコルは最近 Sonic でローンチされ、IOTA 財団と提携して AUTOMATE TypeScript フレームワークをリリースし、従来の開発ツールと DeFAI 機能を橋渡ししました。

Orbit： マルチチェーン・アシスタント​

117 のチェーンと 200 近くのプロトコルにまたがる統合を持つ Orbit は、今日までで最も野心的なクロスチェーン DeFAI 実装を代表しています。Coinbase、Google、Alliance DAO（親会社の SphereOne を通じて）の支援を受けている Orbit は、ユーザーが単一の AI エージェント・インターフェースを通じて、異なるエコシステム間で操作を実行できるようにします。

Ritual Network： インフラストラクチャ・レイヤー​

ほとんどの DeFAI プロジェクトがユーザー向けのアプリケーションに焦点を当てている一方で、Ritual は基礎となるインフラを構築しています。彼らの主力製品である Infernet は、オフチェーンの AI 計算をオンチェーンのスマートコントラクトに接続します。Ritual Virtual Machine (EVM++) は AI 操作を実行レイヤーに直接組み込み、スマートコントラクト自体の中でファーストクラスの AI サポートを可能にします。

シリーズ A 資金調達で 2,500 万ドルを確保した Ritual は、Web3 のためのソブリン AI 実行レイヤー、つまり他の DeFAI プロジェクトが構築できる基盤となるインフラストラクチャとしての地位を確立しています。

セキュリティの諸刃の剣​

ここが DeFAI の真に懸念すべき点です。効率的な利回り最適化を可能にするのと同じ AI の能力が、前例のないセキュリティリスクも生み出しています。

Anthropic の研究は驚くべき統計を明らかにしました。AI エージェントがスマートコントラクトの脆弱性を悪用する割合は、わずか 1 年間で 2% から 55.88% に急増しました。AI を活用した攻撃による潜在的なエクスプロイト収益は、1.3 か月ごとに倍増しています。現在、AI エージェントがコントラクトの脆弱性を徹底的にスキャンするのにかかるコストは、平均でわずか 1.22 ドルです。

既知の脆弱性がない、最近デプロイされた 2,849 個のコントラクトに対してテストしたところ、高度な AI エージェントは 2 つの新しいゼロデイエクスプロイトを発見し、実際に動作する攻撃コードを生成しました。これは、利益を生む現実世界での自律的なエクスプロイトが単なる理論ではなく、実際に実行可能であることを示しています。

このセキュリティ環境の変化により、「Know Your Agent」（KYA：エージェント確認）基準が登場しました。この枠組みの下では、機関投資家向けの流動性プールやトークン化された現実資産（RWA）と相互作用する AI エージェントは、その出自を検証し、作成者または法的所有者の身元を開示する必要があります。

市場の動向と投資フロー​

DeFAI 市場の成長は、暗号資産と人工知能の両方における広範なトレンドを反映しています。

• AI エージェントトークンの総時価総額: ピーク時で 170 億ドル（CoinGecko）
• DeFAI セクターの評価額: 2025 年 1 月時点で 169.3 億ドル（暗号資産 AI 市場全体の 34.7% を占める）
• オートコンパウンド（自動複利）ボルト: 預入額 51 億ドル（2025 年）
• ステーキングされたステーブルコインプール: 117 億ドル（特に市場のボラティリティが高い時期に人気）
• リキッド利回りトークン化: Pendle や Ether.fi を通じて 23 億ドル以上

Virtuals によって開発された AI 駆動型の市場インテリジェンスプラットフォームである AIXBT は、AI エージェントトークンに対する全注目度の 33% 以上を占めていますが、Griffain や HeyAnon といった新しいエージェントも急速に勢力を拡大しています。

長期的な DeFi ユーザーの 60% 以上が現在、毎月ステーキングや流動性マイニングに参加しており、戦略を最適化するために AI エージェントに頼るケースが増えています。

利回り最適化の革命​

従来のイールドファーミングは、非常に複雑であることで知られています。APY（年間利回り）は絶えず変動し、プロトコルは新しいインセンティブを導入し、あらゆる流動性提供にはインパーマネントロスが潜んでいます。AI エージェントは、この複雑さを管理可能な自動化へと変貌させます。

最新の DeFAI エージェントは以下が可能です。

• リアルタイムでのプロトコル評価: 数百のプールにわたるリスク調整後のリターンを同時に比較
• 最適なエントリーおよびエグジットポイントの算出: ガス代、スリッページ、タイミングを考慮
• 資産の動的な再配分: 手動の介入を必要とせず、利回りを追求して資本を移動
• インパーマネントロスの最小化: 洗練されたヘッジ戦略とタイミングの最適化を通じて実現

AI 駆動型のロボトレジャリーエージェントは、利回り曲線や信用状況の変化に応じて、レンディングデスク、自動マーケットメイキング（AMM）プール、さらにはトークン化された財務省証券（T-Bills）の間で流動性を再配分する効率化レイヤーとして登場しました。

規制の現実と課題​

DeFAI の成長に伴い、規制当局も注目し始めています。「Know Your Agent」の枠組みは、自律的な金融エージェントに監視をもたらすための最初の重要な試みです。

新たな KYA 基準の下での主な要件は以下の通りです。

• エージェントの出自と所有権の検証
• 機関投資家との取引におけるアルゴリズム戦略の開示
• エージェントが実行したトランザクションの監査証跡（オーディットトレイル）
• エージェントの誤作動やエクスプロイトに対する責任の枠組み

これらの規制は、クリプトコミュニティ内で緊張を生んでいます。身元開示を求めることは、DeFi の基本原則である偽名性とパーミッションレス（許可不要）を損なうという意見もあります。一方で、何らかの枠組みがなければ、AI エージェントが市場操作、マネーロンダリング、あるいはシステムリスクの媒介になる可能性があると主張する人々もいます。

2026 年の展望​

今後 1 年間の DeFAI の進化を定義づけるいくつかのトレンドがあります。

クロスチェーン・エージェント・オーケストレーション: 未来のエージェントは、複数のブロックチェーンネットワーク間でシームレスに動作し、Ethereum、Solana、および新興の L2 エコシステムを跨ぐ戦略を同時に最適化するようになります。

エージェント間コマース: すでに、AI エージェント同士が取引を行う初期の兆候が見られます。人間を介さずに、コンピューティングリソースの購入、取引戦略の売買、流動性の調整などを行っています。

機関投資家による統合: KYA 基準が成熟するにつれ、伝統的な金融機関が DeFAI インフラと相互作用する機会が増えるでしょう。トークン化された現実資産（RWA）の統合は、AI が管理する DeFi ポートフォリオと伝統的金融の間に自然な架け橋を築きます。

強化されるセキュリティの軍拡競争: 脆弱性を見つける AI エージェントと、プロトコルを保護する AI エージェントの競争は激化するでしょう。スマートコントラクトの監査はますます自動化され、その必要性も高まっていきます。

ビルダーとユーザーにとっての意味​

開発者（ビルダー）にとって、DeFAI は機会であると同時に不可欠な要素でもあります。ユーザーとして、あるいは潜在的な攻撃者としての AI エージェントの相互作用を考慮しないプロトコルは、不利な立場に置かれることになります。AI ネイティブなインフラの構築はもはやオプションではなく、競争力のある DeFi プロトコルにとっての要件になりつつあります。

ユーザーへのメッセージはより繊細です。AI エージェントは、確かに利回りを最適化し、DeFi の複雑さを簡素化してくれます。しかし、それらは新たな信頼の前提条件も導入します。金融上の意思決定を AI エージェントに委ねる際、あなたはプロトコルのスマートコントラクトだけでなく、エージェントのトレーニングデータ、最適化の目的、そして運用者の意図をも信頼することになります。

2026 年において最も洗練された DeFi ユーザーとは、最も多く取引する人ではなく、AI エージェントがもたらす固有のリスクを管理しながら、それらをどのように活用するかを最もよく理解している人たちでしょう。

DeFAI は、分散型金融における人間の参加に取って代わるものではありません。それは、最も有能な取引相手に鼓動がないとき、参加することの意味を再定義しているのです。

Mert Mumtaz (Helius)、Udi Wertheimer (Taproot Wizards)、Jordi Alexander (Selini Capital)、Alexander Good (Post Fiat) からのビジョン

概要​

Token2049では、Mert Mumtaz氏（Helius CEO）、Udi Wertheimer氏（Taproot Wizards）、Jordi Alexander氏（Selini Capital創設者）、Alexander Good氏（Post Fiatクリエイター）を招き、**「暗号通貨の最終局面」と題したパネルディスカッションが開催されました。このパネルディスカッションの公式な議事録は公開されていませんが、各登壇者は暗号通貨業界の長期的な軌道について独自のビジョンを表明しています。本レポートでは、彼らのブログ記事、記事、ニュースインタビュー、ホワイトペーパーにわたる公開声明や著作を統合し、各人が暗号通貨の「最終局面」**をどのように構想しているかを探ります。

Mert Mumtaz – 暗号通貨は「資本主義2.0」​

中核となるビジョン​

Mert Mumtaz氏は、暗号通貨が単に「Web 3.0」を代表するという考えを否定しています。その代わりに、暗号通貨の最終局面は資本主義そのものをアップグレードすることであると主張しています。彼の見解では、次のようになります。

• 暗号通貨は資本主義の要素を強化する： Mumtaz氏は、資本主義が情報の自由な流れ、安全な財産権、整合されたインセンティブ、透明性、摩擦のない資本の流れに依存していると指摘します。彼は、分散型ネットワーク、パブリックブロックチェーン、トークン化がこれらの機能をより効率的にし、暗号通貨を**「資本主義2.0」**に変えると主張しています。
• 常時稼働する市場とトークン化された資産： 彼は、24時間365日稼働する金融市場に関する規制提案や、株式、債券、その他の現実世界の資産のトークン化を指摘しています。市場を継続的に稼働させ、ブロックチェーンのレールを介して決済することで、従来の金融システムが近代化されます。トークン化は、以前はクリアリングハウスや仲介業者を必要としていた資産に対して、常時稼働する流動性と摩擦のない取引を生み出します。
• 分散化と透明性： オープンな台帳を使用することで、暗号通貨は伝統的な金融に見られるゲートキーピングや情報の非対称性の一部を取り除きます。Mumtaz氏はこれを、金融を民主化し、インセンティブを整合させ、仲介業者を減らす機会と見ています。

示唆​

Mumtaz氏の「資本主義2.0」の論文は、業界の最終局面がデジタルコレクティブルや「Web3アプリ」に限定されないことを示唆しています。その代わりに、彼は国家の規制当局が24時間365日稼働する市場、資産のトークン化、透明性を受け入れる未来を構想しています。その世界では、ブロックチェーンインフラが世界経済の中核をなす要素となり、暗号通貨と規制された金融が融合します。彼はまた、この移行がシビル攻撃、ガバナンスの集中、規制の不確実性といった課題に直面すると警告していますが、これらの障害はより良いプロトコル設計と規制当局との協力によって対処できると信じています。

Udi Wertheimer – ビットコインの「世代交代」とアルトコインの審判​

世代交代とビットコインの「血統を引退させる」論文​

Taproot Wizardsの共同創設者であるUdi Wertheimer氏は、ビットコインを挑発的に擁護し、アルトコインを嘲笑することで知られています。2025年半ばに、彼は**「このビットコイン論文があなたの血統を引退させるだろう」**と題するバイラルな論文を投稿しました。彼の主張によると、次のようになります。

• 世代交代： Wertheimer氏は、低価格で蓄積した初期のビットコイン「クジラ」が、そのコインをほとんど売却または譲渡したと主張しています。機関投資家—ETF、財務省、政府系ファンド—が彼らに取って代わりました。彼はこのプロセスを**「所有権の本格的な交代」**と呼び、クジラから個人投資家の需要へのシフトが爆発的なリターンを促進したドージコインの2019〜21年の上昇に似ていると述べています。
• 価格に左右されない需要： 機関投資家は、単価を気にせずに資本を配分します。BlackRockのIBIT ETFを例に挙げ、彼は新しい投資家が40米ドルの増加を些細なことと見なし、どんな価格でも購入する意欲があると指摘しています。この供給ショックと限られた浮動株が組み合わさることで、ビットコインはコンセンサス予想をはるかに超えて加速する可能性があります。
• 40万ドル以上の目標とアルトコインの崩壊： 彼は、ビットコインが2025年末までに1BTCあたり40万米ドルを超える可能性があると予測し、アルトコインがパフォーマンスを低下させるか、あるいは崩壊すると警告しており、イーサリアムを「最大の敗者」として名指ししています。Wertheimer氏によると、機関投資家のFOMOが一度始まると、アルトコインは「一撃でやられ」、ビットコインがほとんどの資本を吸収するでしょう。

示唆​

Wertheimer氏の最終局面に関する論文は、ビットコインが最終的な放物線状のフェーズに入っていると描写しています。「世代交代」とは、供給が強い手（ETFや財務省）に移動し、個人投資家の関心は始まったばかりであることを意味します。もしこれが正しければ、深刻な供給ショックを引き起こし、BTC価格を現在の評価額をはるかに超えて押し上げるでしょう。一方、彼はアルトコインは機関投資家の買い支えがなく、規制当局の監視に直面しているため、非対称的な下落リスクを提供すると信じています。投資家への彼のメッセージは明確です。ウォール街がすべて買い占める前に、今すぐビットコインを大量に購入せよ。

Jordi Alexander – マクロな実用主義、AIと暗号通貨を双子の革命として​

AIと暗号通貨への投資 – 2つの主要産業​

Selini Capitalの創設者であり、著名なゲーム理論家であるJordi Alexander氏は、AIとブロックチェーンが今世紀で最も重要な2つの産業であると主張しています。Bitgetが要約したインタビューで、彼はいくつかの点を挙げています。

• 双子の革命： Alexander氏は、真の富の成長を達成する唯一の方法は、技術革新（特にAI）に投資するか、暗号通貨のような新興市場に早期に参加することだと信じています。彼は、AI開発と暗号通貨インフラが今世紀の知能と協調のための基盤モジュールとなるだろうと指摘しています。
• 4年サイクルの終焉： 彼は、ビットコインの半減期によって駆動される伝統的な4年間の暗号通貨サイクルは終わったと断言しています。その代わりに、市場は現在、流動性主導の「ミニサイクル」を経験しています。将来の上昇は、「真の資本」が完全にこの分野に参入したときに起こるでしょう。彼はトレーダーに対し、非効率性を機会と捉え、この環境で成功するために技術的および心理的なスキルの両方を開発するよう促しています。
• リスクテイクとスキル開発： Alexander氏は投資家に対し、ほとんどの資金を安全な資産に保持しつつ、少額をリスクテイクに割り当てるよう助言しています。彼は、急速に進化する分野では「引退というものはない」ため、判断力を養い、適応力を維持することの重要性を強調しています。

中央集権型戦略とマクロ経済観への批判​

• MicroStrategyのゼロサムゲーム： 彼は速報で、MicroStrategyのBTC購入戦略がゼロサムゲームである可能性があると警告しています。参加者は勝っていると感じるかもしれませんが、その力学はリスクを隠し、ボラティリティにつながる可能性があります。これは、暗号通貨市場がしばしばマイナスサムまたはゼロサムの力学によって動かされるという彼の信念を強調しており、トレーダーは大手プレイヤーの動機を理解しなければならないことを意味します。
• 米国の金融政策の最終局面： Alexander氏の米国マクロ政策分析は、連邦準備制度理事会（FRB）の債券市場に対する支配力が弱まっている可能性を浮き彫りにしています。彼は、長期債が2020年以降急落しており、FRBがまもなく量的緩和に回帰する可能性があると信じています。彼は、そのような政策転換が**「最初は徐々に…そして一気に」**市場の動きを引き起こす可能性があると警告し、これをビットコインと暗号通貨の主要な触媒と呼んでいます。

示唆​

Jordi Alexander氏の最終局面に関するビジョンは、ニュアンスがあり、マクロ経済志向です。彼は単一の価格目標を予測するのではなく、構造的な変化、すなわち流動性主導のサイクルへの移行、AI主導の協調の重要性、政府政策と暗号通貨市場の相互作用を強調しています。彼は投資家に対し、盲目的に物語を追うのではなく、深い理解と適応力を養うよう促しています。

Alexander Good – Web 4、AIエージェント、そしてPost Fiat L1​

Web 3の失敗とAIエージェントの台頭​

Alexander Good氏（「goodalexander」というペンネームでも知られる）は、Web 3は大部分において失敗したと主張しています。なぜなら、ユーザーは自分のデータを所有することよりも、利便性や取引を重視するからです。彼の論文*「Web 4」*の中で、彼は消費者向けアプリの採用はシームレスなUXに依存しており、ユーザーに資産のブリッジングやウォレットの管理を要求することは成長を阻害すると指摘しています。しかし、彼は新たな実存的脅威が出現していると見ています。それは、リアルな動画を生成し、プロトコル（Anthropicの「Computer Control」フレームワークなど）を介してコンピューターを制御し、InstagramやYouTubeのような主要プラットフォームに接続できるAIエージェントです。AIモデルが急速に改善され、コンテンツ生成のコストが崩壊しているため、彼はAIエージェントがオンラインコンテンツの大部分を生成すると予測しています。

Web 4：ブロックチェーン上で交渉するAIエージェント​

Good氏は解決策としてWeb 4を提案しています。その主要なアイデアは次のとおりです。

• AIエージェントによる経済システム： Web 4は、AIエージェントがユーザーを「ハリウッドのエージェント」のように代表し、彼らの代わりに交渉する未来を構想しています。これらのエージェントは、データ共有、紛争解決、ガバナンスのためにブロックチェーンを使用します。ユーザーはエージェントにコンテンツや専門知識を提供し、エージェントは（しばしば世界中の他のAIエージェントとやり取りすることで）価値を抽出し、その後、暗号通貨でユーザーに支払いを分配します。
• AIエージェントが複雑さを処理： Good氏は、人間が突然資産をブロックチェーンにブリッジし始めることはないため、AIエージェントがこれらのやり取りを処理する必要があると主張しています。ユーザーは単にチャットボット（Telegram、Discordなどを介して）と会話するだけで、AIエージェントが舞台裏でウォレット、ライセンス契約、トークンスワップを管理します。彼は、人間には理解できない無限のプロトコル、トークン、コンピューター間の構成が存在する近い将来を予測しており、AIの支援が不可欠になると述べています。
• 避けられないトレンド： Good氏はWeb 4を支持するいくつかのトレンドを挙げています。政府の財政危機が代替案を奨励すること、AIエージェントがコンテンツの利益を食い荒らすこと、人々が機械に頼ることで「愚かになる」こと、そして大企業がユーザー生成コンテンツに賭けていることです。彼は、ユーザーがAIシステムと会話し、それらのシステムが彼らの代わりに交渉し、ユーザーが主にチャットアプリを介してやり取りしながら暗号通貨の支払いを受け取ることは避けられないと結論付けています。

エコシステムのマッピングとPost Fiatの紹介​

Good氏は既存のプロジェクトをWeb 4インフラまたはコンポーザビリティの役割に分類しています。彼は、IPクレームのオンチェーンガバナンスを作成するStoryのようなプロトコルが、AIエージェント間の二面市場になると指摘しています。一方、AkashとRenderは計算サービスを販売しており、AIエージェントへのライセンス供与に適応できる可能性があります。彼は、これらのシステムをユーザーフレンドリーにするために無限のトークンスワップが必要となるため、Hyperliquidのような取引所が恩恵を受けるだろうと主張しています。

彼自身のプロジェクトであるPost Fiatは、**「Web 4のキングメーカー」**として位置付けられています。Post Fiatは、XRPのコア技術に基づいて構築されたLayer‑1ブロックチェーンですが、分散化とトークノミクスが改善されています。主な機能は次のとおりです。

• AI主導のバリデーター選択： 人間が運営するステーキングに依存する代わりに、Post Fiatは大規模言語モデル（LLM）を使用して、バリデーターの信頼性とトランザクション品質をスコアリングします。ネットワークは、AIエージェントによって管理されるプロセスを通じて、トークンの55%をバリデーターに分配し、「客観性、公平性、人間不介入」を目標としています。システムの月次サイクル—公開、スコアリング、提出、検証、選択と報酬—は、透明性のある選択を保証します。
• 投資とエキスパートネットワークへの焦点： XRPの取引銀行中心のアプローチとは異なり、Post Fiatは金融市場をターゲットとし、ブロックチェーンをコンプライアンス、インデックス作成、コミュニティメンバーとAIエージェントで構成されるエキスパートネットワークの運営に利用します。AGTI（Post Fiatの開発部門）は金融機関に製品を販売し、ETFを立ち上げる可能性があり、その収益はネットワーク開発に充てられます。
• 新しいユースケース： このプロジェクトは、分散型ETFを作成することでインデックス業界を破壊し、準拠した暗号化メモを提供し、メンバーが洞察に対してトークンを獲得するエキスパートネットワークをサポートすることを目指しています。ホワイトペーパーでは、シビル攻撃や不正行為を防ぐための統計的フィンガープリンティングや暗号化などの技術的対策が詳述されています。

生存メカニズムとしてのWeb 4​

Good氏は、Web 4は単なるクールなイデオロギーではなく、生存メカニズムであると結論付けています。彼は、AIエージェントが普及するにつれて、6ヶ月以内に「複雑性の爆弾」が到来すると主張しています。ユーザーはAIシステムに一部の利益を譲る必要があり、なぜならエージェント経済に参加することが繁栄する唯一の方法となるからです。彼の見解では、分散型所有権とユーザープライバシーというWeb 3の夢は不十分であり、Web 4はAIエージェント、暗号通貨インセンティブ、ガバナンスを融合させ、ますます自動化される経済を乗り切るでしょう。

比較分析​

収束するテーマ​

1. 機関投資家と技術のシフトが最終局面を推進する。
   • Mumtaz氏は、規制当局が24時間365日稼働する市場とトークン化を可能にし、それが暗号通貨を主流にするだろうと予測しています。
   • Wertheimer氏は、ETFを介した機関投資家の採用がビットコインの放物線状のフェーズの触媒となると強調しています。
   • Alexander氏は、次の暗号通貨ブームはサイクル主導ではなく流動性主導であり、マクロ政策（FRBの転換など）が強力な追い風となるだろうと指摘しています。
2. AIが中心となる。
   • Alexander氏は、将来の富の双子の柱として、暗号通貨と並行してAIに投資することを強調しています。
   • Good氏は、ブロックチェーン上で取引し、コンテンツを管理し、取引を交渉するAIエージェントを中心にWeb 4を構築しています。
   • Post Fiatのバリデーター選択とガバナンスは、客観性を確保するためにLLMに依存しています。 これらのビジョンは、暗号通貨の最終局面がAIとブロックチェーンの相乗効果を伴うことを示唆しており、AIが複雑さを処理し、ブロックチェーンが透明な決済を提供します。
3. より良いガバナンスと公平性の必要性。
   • Mumtaz氏は、ガバナンスの集中が依然として課題であると警告しています。
   • Alexander氏は、MicroStrategyのような戦略がゼロサムゲームになり得ることを指摘し、ゲーム理論的インセンティブを理解するよう促しています。
   • Good氏は、人間の偏見を取り除き、公正なトークン分配を作成するためにAI主導のバリデーター評価を提案しており、XRPのような既存のネットワークにおけるガバナンスの問題に対処しています。

分岐するビジョン​

1. アルトコインの役割。 Wertheimer氏はアルトコインを運命づけられたものと見ており、ビットコインがほとんどの資本を捕捉すると信じています。Mumtaz氏はトークン化された資産やDeFiを含む暗号通貨市場全体に焦点を当て、Alexander氏は複数のチェーンに投資し、非効率性が機会を生み出すと信じています。Good氏はAI金融に特化した代替L1（Post Fiat）を構築しており、専門化されたネットワークの余地があると示唆しています。
2. 人間の主体性 vs AIの主体性。 Mumtaz氏とAlexander氏は人間の投資家と規制当局を強調していますが、Good氏はAIエージェントが主要な経済主体となり、人間はチャットボットを介してやり取りする未来を構想しています。この変化は根本的に異なるユーザーエクスペリエンスを意味し、自律性、公平性、制御に関する疑問を提起します。
3. 楽観主義 vs 慎重さ。 Wertheimer氏の論文はビットコインに対して積極的に強気であり、下落に対する懸念はほとんどありません。Mumtaz氏は暗号通貨が資本主義を改善することに楽観的ですが、規制とガバナンスの課題を認識しています。Alexander氏は、非効率性、ゼロサムの力学、スキル開発の必要性を強調しつつも、暗号通貨の長期的な可能性を信じており、慎重な姿勢です。Good氏はWeb 4を避けられないものと見ていますが、複雑性の爆弾について警告し、盲目的な楽観主義ではなく準備を促しています。

結論​

Token2049の**「暗号通貨の最終局面」**パネルディスカッションは、非常に異なる視点を持つ思想家たちを集めました。Mert Mumtaz氏は、暗号通貨を資本主義のアップグレードと見なし、分散化、透明性、24時間365日稼働する市場を強調しています。Udi Wertheimer氏は、ビットコインが供給ショックを受けた世代交代ラリーに入り、アルトコインを置き去りにすると見ています。Jordi Alexander氏は、よりマクロで実用的な姿勢を取り、流動性サイクルとゲーム理論的力学を理解しつつ、AIと暗号通貨の両方への投資を促しています。Alexander Good氏は、AIエージェントがブロックチェーン上で交渉し、Post FiatがAI主導の金融のインフラとなるWeb 4時代を構想しています。

彼らのビジョンは異なりますが、共通のテーマは経済的協調の進化です。トークン化された資産、機関投資家の交代、AI主導のガバナンス、または自律型エージェントを通じて、各登壇者は暗号通貨が価値の創造と交換の方法を根本的に再構築すると信じています。したがって、最終局面は終着点というよりも、資本、計算、協調が収束する新しいシステムへの移行のように思われます。

ブロックチェーンアプリケーションスタンフォードサミット（BASS）は、Science of Blockchain Conference（SBC）の開催週にキックオフし、イノベーター、研究者、ビルダーが集まりエコシステムの最前線を探求しました。主催者の Gil、Kung、Stephen は参加者を歓迎し、SBC との密接な協業から生まれた起業精神と実世界での活用に焦点を当てていることを強調しました。Blockchain Builders や Stanford の Cryptography and Blockchain Alumni などの組織からの支援を受け、当日は天体ブロックチェーン、イーサリアムの未来、機関投資家向け DeFi、そして AI と暗号通貨の交差点に関する深掘りが行われました。

Dalia Maliki: Space Computer で構築する軌道上のトラストルート​

カリフォルニア大学サンタバーバラ校の教授で Space Computer のアドバイザーでもある Dalia Maliki は、まさに「宇宙規模」のアプリケーションとして、軌道上に安全なコンピューティングプラットフォームを構築する取り組みを紹介しました。

Space Computer とは？
要するに、Space Computer は「軌道上のトラストルート（root of trust）」であり、衛星上で安全かつ機密性の高い計算を実行できるプラットフォームです。その価値は、宇宙特有のセキュリティ保証にあります。「一度箱を安全に打ち上げて宇宙に配置すれば、後からハッキングされることはありません」と Maliki は説明しました。「現時点では完全に改ざん不可能です」。この環境は情報漏洩を防ぎ、通信のジャミングが困難で、検証可能なジオロケーションを提供し、強力な分散化特性を実現します。

アーキテクチャとユースケース
システムは二層構造で設計されています。

• レイヤー 1（Celestial）：権威あるトラストルートが軌道上の衛星ネットワーク上で稼働し、通信が限定的かつ断続的であることに最適化されています。
• レイヤー 2（Terrestrial）：ロールアップやステートチャネルといった標準的なスケーリングソリューションが地上で動作し、Celestial のレイヤー 1 に最終性とセキュリティを委任します。

初期ユースケースとしては、極めて安全なブロックチェーンバリデータや宇宙放射線を利用した真の乱数生成器があります。しかし、Maliki はこのプラットフォームが予測できないイノベーションを生む可能性を強調しました。「プラットフォームを構築すると、他の人が思いもよらなかったユースケースを次々に作り出すのが面白いのです」。

1950 年代の Project Corona（スパイ衛星からフィルムバケットを投下し、航空機で回収する実験）に例えて、Maliki は「現在取り組んでいる Space Computer は贅沢な技術であり、将来が非常に楽しみです」と語りました。

Tomasz Stanczak: イーサリアムロードマップ – スケーリング、プライバシー、AI​

イーサリアム財団のエグゼクティブディレクターである Tomasz Stanczak は、スケーリング、プライバシー強化、AI との統合に重点を置いたイーサリアムの進化するロードマップを包括的に紹介しました。

短期的焦点 – L2 の支援
イーサリアムの直近の優先課題は、レイヤー 2 が構築しやすい最良のプラットフォームになることです。今後のフォークである Fusaka と Glumpsterdom はこの目標に特化しています。「L2 がイノベーションを起こし、イーサリアムを拡張し、プロトコルビルダーがレイヤー 1 で最適にサポートするという強いメッセージを出したい」と Stanczak は述べました。

長期ビジョン – Lean Ethereum とリアルタイム・プルーヴィング
遠い将来を見据えた「Lean Ethereum」ビジョンは、圧倒的なスケーラビリティとセキュリティ硬化を目指します。重要な要素は ZK‑EVM ロードマップで、99% のブロックに対して 10 秒未満のレイテンシでリアルタイム証明を実現し、ソロステーカーでも可能にします。これにデータ可用性の改善が加われば、理論上「1,000 万 TPS」規模の L2 が実現できると期待されています。長期計画には、ハッシュベース署名や ZK‑EVM を用いたポスト量子暗号への取り組みも含まれます。

プライバシーと AI の交差点
プライバシーはもう一つの重要な柱です。イーサリアム財団は Privacy and Scaling Explorations（PSC）チームを立ち上げ、ツール支援やプロトコルレベルのプライバシー統合を推進しています。Stanczak は、プライバシーが AI との連携に不可欠であり、検閲耐性のある金融市場、プライバシー保護 AI、オープンソースのエージェントシステムなどのユースケースを実現できると指摘しました。彼は、金融・アート・ロボティクス・AI といった多様な分野を結びつけるイーサリアムの文化が、次の十年の課題と機会を乗り越える鍵だと強調しました。

Sreeram Kannan: EigenCloud が切り拓く野心的な暗号アプリのトラストフレームワーク​

Eigen Labs の創業者である Sreeram Kannan は、現在の暗号アプリの枠を超えるビジョンを提示し、暗号の核心価値を捉えるフレームワークと EigenCloud という実現プラットフォームを紹介しました。

暗号の核心命題 – 検証可能性レイヤー
「暗号は、非常に強力なアプリケーションを構築できるトラスト（検証可能性）レイヤーである」という命題がすべての出発点です。Kannan は「TAM vs. Trust」フレームワークを提示し、暗号アプリの総アドレス可能市場（TAM）は、提供するトラストが増すほど指数関数的に拡大すると説明しました。ビットコインは法定通貨より信頼性が高まることで市場が拡大し、貸付プラットフォームは借り手の返済能力保証が高まるほど市場が拡大します。

EigenCloud – プログラマビリティの解放
より野心的なアプリ（分散型 Uber や信頼できる AI プラットフォーム）構築のボトルネックは「性能」ではなく「プログラマビリティ」だと Kannan は主張します。その解決策として EigenCloud はアプリケーションロジックとトークンロジックを分離する新しいアーキテクチャを導入します。

「トークンロジックはイーサリアム上に残し、アプリケーションロジックは外部へ移す」と提案し、「任意のコンテナでコアロジックを書き、CPU でも GPU でも好きなデバイスで実行し、その結果を検証可能な形でオンチェーンに戻す」ことが可能になると述べました。

このアプローチにより、暗号は「ラップトップ・サーバー規模」から「クラウド規模」へと拡張し、初期の暗号ビジョンが描いていた本当に破壊的なアプリケーションを開発者が実現できるようになります。

パネル: ブロックチェーンアーキテクチャの深掘り​

Leiyang（MegaETH）, Adi（Realo）, Solomon（Solana Foundation） の 3 名が、モノリシック、モジュラー、そして「スーパーモジュラー」アーキテクチャのトレードオフを議論しました。

• MegaETH（モジュラー L2） – Leiyang は、極限のスピードを実現するために集中型シーケンサーを採用し、セキュリティはイーサリアムに委任するアプローチを紹介しました。この設計は、Web2 レベルのリアルタイム体験をアプリに提供し、かつてパフォーマンスが足かせだった ICO 時代の野望を復活させます。
• Solana（モノリシック L1） – Solomon は、ノード要件が高いことを意図的に設計し、グローバルな金融活動をすべてオンチェーンに載せるというビジョンのために最大スループットを追求していると説明しました。現在は資産発行と決済が主軸です。インターオペラビリティについては「正直、あまり気にしていません。できるだけ多くの資産流動性と利用をオンチェーンに持ち込むことが目的です」と語りました。
• Realo（スーパーモジュラー L1） – Adi は、オラクルなどの必須サービスをベースレイヤーに統合し、開発者の摩擦を削減する「スーパーモジュラー」概念を提示しました。この設計はブロックチェーンをリアルワールドにネイティブに接続し、RWAs（実体資産）へのゴー・トゥ・マーケットと、エンドユーザーにブロックチェーンを意識させない体験を目指します。

パネル: AI とブロックチェーンの真の交差点​

Ed Roman（HackVC） がモデレーターを務め、AI と暗号の融合に向けた 3 つの異なるアプローチを紹介しました。

• Ping AI（Bill） – 「パーソナル AI」を構築し、ユーザーが自分のデータを自己管理できるようにします。従来の広告取引モデルを置き換え、データがコンバージョンに結びついたときにユーザーへ直接報酬を支払う仕組みです。
• Public AI（Jordan） – 「AI のヒューマンレイヤー」と称し、スクレイピングや合成生成が不可能な高品質オンデマンドデータのマーケットプレイスを提供します。オンチェーンの評価システムとステーキングで、貢献者にシグナル提供のインセンティブを与え、ノイズではなく価値あるデータを供給させます。
• Gradient（Eric） – 分散型 AI ランタイムを構築し、未使用のコンシューマーハードウェア上で分散推論と学習を実現します。大手 AI 企業の集中化に対抗し、グローバルコミュニティが協調してモデルを訓練・提供できる「インテリジェント・ソブリンティ」 を目指します。

サミットのハイライト​

• Orin Katz（Starkware） – 「コンプライアンス対応オンチェーンプライバシー」の構築ブロックを提示し、ZK‑Proof を用いたプライバシープールや「viewing keys」付きプライベートトークン（ZRC20）で規制当局の監視を可能にする方法を解説。
• Sam Green（Cambrian） – 「エージェントファイナンス」の全体像を示し、取引・流動性提供・貸付・予測・情報提供の 5 種類の暗号エージェントを分類。高速かつ包括的で検証可能なデータが不可欠であると指摘。
• Max Siegel（Privy） – 7,500 万ユーザーのオンボーディング経験から、ユーザーの所在に合わせた体験設計、プロダクトのシンプル化、インフラはプロダクト要件に合わせて選ぶべきという教訓を共有。
• Nil Dalal（Coinbase） – 「オンチェーンエージェントコマーススタック」とオープンスタンダード X42 を紹介。AI エージェントがステーブルコインでデータ・API・サービスをシームレスに購入できる「マシンペイ可能ウェブ」を実現します。
• Gordon Liao & Austin Adams（Circle） – Circle Gateway を発表。チェーン抽象化された統一 USDC バランスを提供し、複数チェーン間で 500ms 未満の即時流動性供給を可能にし、企業とソルバーの資本効率を大幅に向上させます。

この日の締めくくりは明快でした。暗号の基盤層は成熟しつつあり、焦点はオンチェーン世界とグローバル経済を橋渡しする、堅牢でユーザーフレンドリー、かつ経済的に持続可能なアプリケーションの構築へとシフトしています。

独自の暗号通貨ウォレットを制御するAI搭載エージェントは、すでに数十億ドル規模の資産を管理し、独立した金融意思決定を行い、分散型システムを通じて資本が流れる方法を再構築しています。 人工知能とブロックチェーン技術のこの融合—主要な思想家たちが「自律資本」と呼ぶもの—は、インテリジェントなソフトウェアが人間の仲介なしに自己主権的な経済主体として機能できる、経済組織における根本的な変革を表しています。DeFi AI（DeFAI）市場は2025年初頭に10億ドルに達し、より広範なAIエージェント市場は170億ドルにピークを迎え、技術的、規制的、哲学的な重大な課題にもかかわらず、急速な商業的採用を示しています。Tarun Chitra（Gauntlet）、Amjad Masad（Replit）、Jordi Alexander（Selini Capital）、Alexander Pack（Hack VC）、Irene Wu（Bain Capital Crypto）の5人の主要な思想的リーダーは、自動化されたリスク管理や開発インフラから投資フレームワークやクロスチェーンの相互運用性まで、この分野に異なるアプローチで先駆的な取り組みを行っています。彼らの仕事は、AIエージェントが主要なブロックチェーンユーザーとして人間を上回り、ポートフォリオを自律的に管理し、分散型ネットワークで協調する未来の基盤を築いています。ただし、このビジョンは、説明責任、セキュリティ、そしてトラストレスなインフラが信頼できるAIの意思決定をサポートできるかという重要な問いに直面しています。

自律資本の意味と、それが今なぜ重要なのか​

自律資本とは、ブロックチェーンインフラ上で動作する自律型AIエージェントによって制御・展開される資本（金融資産、リソース、意思決定権）を指します。人間の監視を必要とする従来のアルゴリズム取引や自動化システムとは異なり、これらのエージェントは秘密鍵を持つ独自の暗号通貨ウォレットを保持し、独立した戦略的決定を下し、継続的な人間の介入なしに分散型金融プロトコルに参加します。この技術は、AIの意思決定能力、暗号通貨のプログラム可能なマネーとトラストレスな実行、そして仲介者なしに合意を強制するスマートコントラクトの能力という、3つの重要なイノベーションを融合させています。

この技術はすでに到来しています。 2025年10月現在、Virtuals Protocolだけでも17,000以上のAIエージェントが稼働しており、AIXBTのような著名なエージェントは5億ドルの評価額を誇り、Truth Terminalは一時的に10億ドルに達した$GOATミームコインを生み出しました。Gauntletのリスク管理プラットフォームは、数十億ドルのTVL（Total Value Locked）を管理するDeFiプロトコル全体で、毎日4億以上のデータポイントを分析しています。ReplitのAgent 3は200分以上の自律的なソフトウェア開発を可能にし、SingularityDAOのAI管理ポートフォリオは、適応型マーケットメイキング戦略を通じて2ヶ月で25%のROIを達成しました。

これが重要な理由： 従来の金融は、その洗練度にかかわらずAIシステムを排除します。銀行は人間の身元確認とKYCチェックを要求します。対照的に、暗号通貨ウォレットは、あらゆるソフトウェアエージェントがアクセスできる暗号鍵ペアを通じて生成されます。これにより、AIが独立した経済主体として機能できる初の金融インフラが誕生し、機械間経済、自律的な財務管理、人間には不可能な規模と速度でのAI協調型資本配分の可能性が開かれます。しかし、自律型エージェントが損害を引き起こした場合に誰が責任を負うのか、分散型ガバナンスがAIリスクを管理できるのか、そしてこの技術が経済力を集中させるのか、それとも民主化するのかについて、深い疑問も提起しています。

自律資本を形成する思想的リーダーたち​

Tarun Chitra：シミュレーションから自動化されたガバナンスへ​

Gauntlet（評価額10億ドル）のCEO兼共同創設者であるTarun Chitraは、アルゴリズム取引や自動運転車におけるエージェントベースのシミュレーションをDeFiプロトコルに応用する先駆者です。彼の「自動化されたガバナンス」というビジョンは、AI駆動のシミュレーションを活用して、プロトコルが主観的な投票だけでなく、科学的に意思決定を行えるようにすることです。2020年の画期的な記事「Automated Governance: DeFi's Scientific Evolution」で、Chitraは継続的な敵対的シミュレーションが「攻撃に強く、正直な参加者に公平に報酬を与える、より安全で効率的なDeFiエコシステム」をどのように生み出すかを明確に述べました。

Gauntletの技術的実装は、このコンセプトを大規模に証明しています。 このプラットフォームは、実際のスマートコントラクトコードに対して毎日何千ものシミュレーションを実行し、プロトコルルール内で相互作用する利益最大化エージェントをモデル化し、10億ドル以上のプロトコル資産に対してデータ駆動型のパラメータ推奨を提供します。彼のフレームワークには、プロトコルルールのコード化、エージェントのペイオフの定義、エージェントの相互作用のシミュレーション、そしてマクロ的なプロトコル健全性とミクロ的なユーザーインセンティブのバランスを取るためのパラメータ最適化が含まれます。この手法は、Aave（4年間の契約）、Compound、Uniswap、Morphoなどの主要なDeFiプロトコルに影響を与え、Gauntletは定数関数マーケットメーカー、MEV分析、清算メカニズム、プロトコル経済学に関する27の論文を発表しています。

Chitraが2023年に設立したAeraプロトコルは、自律的な財務管理を進化させ、DAOが「クラウドソーシングによる投資ポートフォリオ管理」を通じて市場の変化に迅速に対応できるようにしました。彼の最近のAIエージェントへの焦点は、AIエージェントが「オンチェーン金融活動を支配する」こと、そして「AIが2025年までに暗号通貨の歴史の流れを変える」という予測を反映しています。ロンドン（2021年）、シンガポール（2024年、2025年）でのToken2049への出演や、The Chopping Blockでの定期的なポッドキャストホスティングを通じて、Chitraは主観的な人間によるガバナンスから、データ駆動型でシミュレーションによって検証された意思決定への移行を一貫して強調しています。

重要な洞察： 「金融そのものは根本的に法的な実践であり、お金と法律です。スマートコントラクトによって金融はより洗練されます。」彼の仕事は、自律資本が人間を完全に置き換えることではなく、継続的なシミュレーションと最適化を通じて金融システムをより科学的に厳密にするためにAIを使用することを示しています。

Amjad Masad：ネットワーク経済のためのインフラ構築​

Replit（2025年10月現在、評価額30億ドル）のCEOであるAmjad Masadは、暗号通貨ウォレットを持つ自律型AIエージェントが、従来の階層型ソフトウェア開発を分散型ネットワーク経済に置き換えるという、抜本的な経済変革を構想しています。彼の2022年のバイラルなTwitterスレッドでは、「この10年でソフトウェアに記念碑的な変化が訪れる」と予測し、AIが次の100倍の生産性向上をもたらし、プログラマーがAIエージェントの「軍隊を指揮」できるようになる一方で、非プログラマーもソフトウェアタスクのためにエージェントを指揮できるようになると主張しました。

ネットワーク経済のビジョンは、経済主体としての自律型エージェントを中心に据えています。 Sequoia Capitalのポッドキャストインタビューで、Masadは未来を次のように描写しました。「ソフトウェアエージェントと私は、『よし、この製品を作る必要がある』と言うでしょう。するとエージェントは、『ああ、このエリアからこのデータベースを、このエリアからSMSやメールを送信するものを取得しよう。ちなみに、それらの費用はこれくらいだ』と言うでしょう。そしてエージェントとして、私は実際にウォレットを持っており、それらの費用を支払うことができるでしょう。」これは、工場パイプラインモデルを、エージェントが自律的にサービスを組み立て、価値がネットワークを通じて自動的に流れるネットワークベースの構成に置き換えます。

2025年9月にリリースされたReplitのAgent 3は、このビジョンを技術的に実証しており、前身よりも10倍の自律性を持っています。200分以上独立して動作し、「リフレクションループ」を通じて自己テストとデバッグを行い、他のエージェントや自動化を構築します。実際のユーザーは、15万ドルのベンダー見積もりに対して400ドルのERPシステムを構築したことや、生産性が85%向上したことを報告しています。Masadは、AIが誰でもオンデマンドで複雑なソフトウェアを生成できるようにすることで、「すべてのアプリケーションソフトウェアの価値が最終的に『ゼロになる』」と予測しており、企業の性質が専門的な役割からAIエージェントによって強化された「ジェネラリストな問題解決者」へと変革されると見ています。

暗号通貨の役割について、 MasadはBitcoin Lightning Networkの統合を強く提唱しており、プログラム可能なマネーを不可欠なプラットフォームプリミティブと見なしています。彼は次のように述べています。「例えばBitcoin Lightningは、価値をソフトウェアサプライチェーンに直接組み込み、人間同士でも機械同士でも取引を容易にします。ソフトウェアにおける取引コストとオーバーヘッドを削減することは、開発者を単発のタスクのためにコードベースに引き込むことをはるかに容易にするでしょう。」彼のWeb3を「読み書き・所有・リミックス」と捉えるビジョンと、ネイティブなReplit通貨をプラットフォームプリミティブとして検討する計画は、AIエージェントインフラと暗号経済的協調の深い統合を示しています。

Masadは、Vitalik Buterin、Brian Armstrong、Balaji Srinivasanらと共に、Token2049直後のシンガポールで開催されたネットワーク国家会議（2025年10月3日）で講演し、暗号通貨とAIコミュニティの橋渡し役としての地位を確立しました。彼の予測：「AIによる拡張によって『誰もが開発者』になることで、『一人でユニコーン企業』が一般的になり、マクロ経済が根本的に変化し、『10億人の開発者』の未来、すなわち世界中で10億人がソフトウェアを創造する未来が可能になるでしょう。」

Jordi Alexander：AI時代の通貨としての判断力​

Selini Capital（AUM10億ドル以上）の創設者兼CIOであり、Mantle NetworkのチーフアルケミストであるJordi Alexanderは、プロのポーカー（2024年にPhil Iveyを破りWSOPブレスレットを獲得）で培ったゲーム理論の専門知識を、市場分析と自律資本投資に活かしています。彼の論文は「判断力こそ通貨」という考えを中心に据えています。これは、AIが実行と分析を処理するとしても、機械には再現できない複雑な情報を統合し、最適な意思決定を行うという人間独自の能力を指します。

Alexanderの自律資本フレームワーク は、「今世紀の2つの主要産業：インテリジェントな基盤モジュール（AIなど）の構築と、社会的協調のための基盤レイヤー（暗号技術など）の構築」の融合を強調しています。彼は、実際のインフレ率（公式レートに対して年間約15%）と来るべき富の再分配、そして経済的に生産的であり続ける必要性から、従来の退職計画は時代遅れであると主張しています。「50歳未満の人々にとって、『退職』という概念は存在しません。」彼の挑発的な論文：「今後10年間で、10万ドルを持つことと1000万ドルを持つことの差はそれほど大きくないかもしれません。重要なのは、富の創造が劇的に加速する『100倍の瞬間』に向けて、今後数年間をいかに効果的に過ごすかです。」

彼の投資ポートフォリオは、AIと暗号通貨の融合に対する確信を示しています。SeliniはTrueNorth（2025年6月に100万ドルのシード投資）を支援しました。これは「暗号通貨初の自律型AI搭載発見エンジン」と説明されており、「エージェントワークフロー」と強化学習をパーソナライズされた投資に利用しています。同社史上最大の投資はWorldcoin（2024年5月）に行われ、「来るべきAIの世界における全く新しい技術インフラとソリューションの明白な必要性」を認識しました。Seliniの合計46〜60件の投資には、Ether.fi（リキッドステーキング）、RedStone（オラクル）、そして集中型および分散型取引所全体でのマーケットメイキングが含まれており、自律システムに適用された体系的な取引の専門知識を示しています。

Token2049への参加 には、ロンドン（2022年11月）での「最新サイクルのワイルドな実験に関する考察」の議論、ドバイ（2025年5月）でのリキッドベンチャー投資とミームコインに関する議論、そしてシンガポールでのマクロと暗号通貨の相互作用の分析が含まれます。彼のSteady Ladsポッドキャスト（2025年までに92エピソード以上）では、Vitalik Buterinが暗号通貨とAIの交差点、量子リスク、イーサリアムの進化について議論しました。Alexanderは、「サバイバルモード」から脱却して高次の思考にアクセスし、常にスキルアップし、経験を通じて判断力を構築することが、AIエージェントが普及する時代に経済的関連性を維持するために不可欠であると強調しています。

重要な視点： 「判断力とは、複雑な情報を統合し、最適な意思決定を行う能力であり、これこそが機械の苦手とするところです。」彼のビジョンでは、自律資本はAIが機械の速度で実行し、人間が戦略的判断を提供するシステムであり、暗号通貨が協調レイヤーを可能にします。特にビットコインについては、「真のマクロ的意義を持つ唯一のデジタル資産」であり、機関投資家の参入により5年間で5〜10倍の成長が見込まれると予測し、脆弱な物理的資産に対する優れた財産権保護手段と見なしています。

Alexander Pack：分散型AI経済のためのインフラ​

Hack VC（AUM約5億9000万ドルを管理）の共同創設者兼マネージングパートナーであるAlexander Packは、Web3 AIを「今日の投資における最大のアルファ源」と表現し、同社の最新ファンドの41%をAIと暗号通貨の融合に割り当てています。これは主要な暗号通貨VCの中で最も高い集中度です。彼の論文：「AIの急速な進化は莫大な効率性をもたらしていますが、同時に中央集権化も進めています。暗号通貨とAIの交差点は、この分野で最大の投資機会であり、オープンで分散型の代替手段を提供します。」

Packの投資フレームワーク は、自律資本を4つのインフラレイヤーが必要であると捉えています。データ（Grassへの投資—FDV25億ドル）、計算（io.net—FDV22億ドル）、実行（Movement Labs—FDV79億ドル、EigenLayer—FDV49億ドル）、そしてセキュリティ（再ステーキングによる共有セキュリティ）です。Grassへの投資はこの論文を実証しています。250万台以上のデバイスからなる分散型ネットワークがAIトレーニングデータのためにウェブスクレイピングを行い、すでに毎日45TB（ChatGPT 3.5のトレーニングデータセットに相当）を収集しています。Packは次のように明確に述べました。「アルゴリズム＋データ＋計算＝知能。これは、データと計算が世界で最も重要な資産の2つになる可能性が高く、それらへのアクセスが非常に重要になることを意味します。暗号通貨は、世界中の新しいデジタルリソースへのアクセスを提供し、これまで資産ではなかったものをトークンを通じて資産化することに尽きます。」

Hack VCの2024年の実績はこのアプローチを裏付けています。 最も活発なリード暗号通貨VCとして2位にランクインし、数十件の取引に1億2800万ドルを投入し、2024年だけで12件の暗号通貨×AI投資から4つのユニコーン企業を生み出しました。主要なトークンローンチには、Movement Labs（79億ドル）、EigenLayer（49億ドル）、Grass（25億ドル）、io.net（22億ドル）、Morpho（24億ドル）、Kamino（10億ドル）、AltLayer（9億ドル）が含まれます。同社は、機関投資家向けのネットワーク参加、ステーキング、定量的研究、オープンソース貢献のための社内プラットフォームであるHack.Labsを運営しており、元Jane Streetのシニアトレーダーを雇用しています。

2024年3月のUnchainedポッドキャスト出演で、PackはAIエージェントを「ポートフォリオを自律的に管理し、取引を実行し、利回りを最適化できる」資本配分者として特定し、DeFi統合によって「暗号通貨ウォレットを持つAIエージェントが分散型金融市場に参加する」ことを可能にすると述べました。彼は、主流の採用にはスケーラビリティ、セキュリティ、ユーザーエクスペリエンスにおいて大幅な改善が必要であり、「暗号通貨インフラはまだ非常に初期段階にある」と強調しました。Token2049シンガポール2025 では、Packがスピーカーとして（10月1〜2日）確認され、25,000人以上の参加者が集まるアジア最大の暗号通貨イベントで、暗号通貨とAIに関する専門家パネルディスカッションに参加しました。

自律資本フレームワーク （Hack VCの投資と出版物から統合）は、5つのレイヤーを構想しています。知能（AIモデル）、データ＆計算インフラ（Grass、io.net）、実行＆検証（Movement、EigenLayer）、金融プリミティブ（Morpho、Kamino）、そして自律エージェント（ポートフォリオ管理、取引、マーケットメイキング）です。Packの重要な洞察：分散型で透明なシステムは、2022年の弱気市場において集中型金融よりも回復力があることが証明されました（Celsius、BlockFi、FTXが崩壊した一方でDeFiプロトコルは生き残った）。これは、ブロックチェーンが不透明な集中型代替手段よりもAI駆動の資本配分に適していることを示唆しています。

Irene Wu：自律システムのためのオムニチェーンインフラ​

Bain Capital Cryptoのベンチャーパートナーであり、元LayerZero Labsの戦略責任者であるIrene Wuは、「オムニチェーン」という用語をメッセージングによるクロスチェーン相互運用性を説明するために造語したことで、自律資本インフラに独自の技術的専門知識をもたらしています。彼女の投資ポートフォリオは、AIと暗号通貨の融合に戦略的に位置づけられています。Cursor（AIファーストのコードエディタ）、Chaos Labs（人工金融知能）、Ostium（レバレッジ取引プラットフォーム）、Econia（DeFiインフラ）は、垂直統合されたAIアプリケーションと自律型金融システムへの焦点を実証しています。

WuのLayerZeroへの貢献 は、自律型エージェントがブロックチェーン間でシームレスに動作できるようにする、基盤となるクロスチェーンインフラを確立しました。彼女は、不変性（Immutability）、パーミッションレス性（Permissionlessness）、検閲耐性（Censorship Resistance）という3つのコア設計原則を提唱し、OFT（Omnichain Fungible Token）およびONFT（Omnichain Non-Fungible Token）標準を開発しました。彼女が主導したMagic Edenとのパートナーシップは、「Gas Station」を生み出し、クロスチェーンNFT購入のためのガスレストークン変換をシームレスに可能にし、分散型システムにおける摩擦の実用的な削減を実証しました。LayerZeroを「ブロックチェーンのためのTCP/IP」と位置づけたことは、エージェント経済を支える普遍的な相互運用性プロトコルのビジョンを捉えています。

Wuの一貫したWeb3体験からの摩擦除去の強調は、自律資本インフラを直接サポートしています。彼女はチェーン抽象化—ユーザーはどのブロックチェーンを使用しているかを理解する必要がない—を提唱し、「ブロックチェーンの複雑さを正当化するために10倍優れた体験」を推進しています。彼女の暗号通貨の研究方法（「Twitterで誰が最も不平を言っているかを見る」）に対する批判は、Web2スタイルの適切なユーザー調査インタビューと比較して、主流の採用に不可欠なユーザー中心設計原則へのコミットメントを反映しています。

彼女のポートフォリオから読み取れる投資論文の指標 は、AI拡張開発（CursorはAIネイティブコーディングを可能にする）、自律型金融知能（Chaos LabsはAIをDeFiリスク管理に応用）、取引インフラ（Ostiumはレバレッジ取引を提供）、DeFiプリミティブ（Econiaは基盤プロトコルを構築）に焦点を当てていることを示しています。このパターンは、自律資本の要件と強く一致しています。AIエージェントは、効果的に機能するために開発ツール、金融知能機能、取引実行インフラ、および基盤となるDeFiプロトコルを必要とします。

利用可能な情報源（ソーシャルメディアへのアクセスが制限されている）では特定のToken2049への参加は確認されていませんが、WuのConsensus 2023およびProof of Talk Summitでの講演は、ブロックチェーンインフラと開発者ツールにおける思想的リーダーシップを示しています。彼女の技術的背景（ハーバード大学コンピュータサイエンス、J.P. Morganでのソフトウェアエンジニアリング、ハーバードブロックチェーンクラブの共同創設者）とLayerZeroおよびBain Capital Cryptoでの戦略的役割は、分散型環境で動作するAIエージェントのインフラ要件に関する重要な声として彼女を位置づけています。

理論的基盤：AIと暗号通貨が自律資本を可能にする理由​

自律資本を可能にする融合は、根本的な協調問題を解決する3つの技術的柱に基づいています。第一に、暗号通貨は従来の銀行システムでは不可能な金融の自律性を提供します。 AIエージェントは、人間の承認なしに暗号鍵ペアを生成して「独自の銀行口座を開設」でき、パーミッションレスな24時間365日のグローバル決済と、複雑な自動操作のためのプログラム可能なマネーにアクセスできます。従来の金融は、能力にかかわらず非人間的エンティティを断固として排除します。暗号通貨は、ソフトウェアを正当な経済主体として扱う最初の金融インフラです。

第二に、トラストレスな計算基盤は検証可能な自律実行を可能にします。 ブロックチェーンのスマートコントラクトは、単一のオペレーターが結果を制御しないことを保証する分散型検証を備えたチューリング完全なグローバルコンピュータを提供し、改ざん防止された実行を保証します。Intel SGXのようなトラステッド実行環境（TEE）は、ホストシステムからコードを隔離するハードウェアベースのセキュアエンクレーブを提供し、秘密鍵保護を伴う機密計算を可能にします。これはエージェントにとって重要であり、「クラウド管理者も悪意のあるノードオペレーターも『瓶の中に手を伸ばす』ことはできません」。io.netやPhala Networkのような分散型物理インフラネットワーク（DePIN）は、TEEとクラウドソーシングされたハードウェアを組み合わせて、パーミッションレスで分散されたAI計算を生成します。

第三に、ブロックチェーンベースのIDと評判システムは、エージェントに永続的なペルソナを与えます。 自己主権型ID（SSI）と分散型識別子（DID）は、エージェントが独自の「デジタルパスポート」を保持できるようにし、検証可能な資格情報がスキルを証明し、オンチェーンの評判追跡が不変の履歴を作成します。提案されている「Know Your Agent」（KYA）プロトコルは、KYCフレームワークを機械のIDに適応させ、Model Context Protocol（MCP）、Agent Communication Protocol（ACP）、Agent-to-Agent Protocol（A2A）、Agent Network Protocol（ANP）のような新しい標準はエージェントの相互運用性を可能にします。

経済的影響は甚大です。 Nenad Tomasevを含む研究者による「Virtual Agent Economies」論文のような学術的フレームワークは、出現するAIエージェント経済システムを起源（創発的か意図的か）と分離性（人間経済から透過的か不透過的か）に沿って分析することを提案しています。現在の軌跡：広大で透過性の高いAIエージェント経済の自発的な出現であり、前例のない協調の機会がある一方で、体系的な経済不安定性や不平等の悪化を含む重大なリスクを伴います。エージェントが効用関数を持つ合理的な経済主体として機能し、マルチエージェント環境で戦略的決定を下すにつれて、ゲーム理論的考察—エージェント間の交渉におけるナッシュ均衡、公平なリソース配分のためのメカニズム設計、リソースのためのオークションメカニズム—が重要になります。

市場は爆発的な採用を示しています。 AIエージェントトークンは2024年12月までに100億ドル以上の時価総額に達し、2024年後半に322%急増しました。Virtuals ProtocolはBase（Ethereum L2）で17,000以上のトークン化されたAIエージェントを立ち上げ、ai16zはSolanaで23億ドルの時価総額を持つ自律型ベンチャーファンドを運営しています。各エージェントは、部分所有権、ステーキングによる収益分配、コミュニティガバナンスを可能にするトークンを発行し、AIエージェントのパフォーマンスのための流動的な市場を創出しています。このトークン化モデルは、自律型エージェントの「共同所有」を可能にし、トークン保有者はエージェント活動への経済的エクスポージャーを獲得し、エージェントは自律的に展開する資本を獲得します。

哲学的には、自律資本はエージェンシー、所有権、制御に関する根本的な仮定に挑戦します。 従来の代理には、制御/自由の条件（強制がないこと）、認識論的条件（行動の理解）、道徳的推論能力、安定した個人的同一性が必要です。LLMベースのエージェントは疑問を提起します：彼らは本当に「意図」しているのか、それとも単にパターンマッチングしているだけなのか？確率的システムは責任を負うことができるのか？研究参加者は、エージェントが「責任や意図を持たない確率的モデルであり、人間プレイヤーのように『罰せられたり』『報酬を与えられたり』することはできない」と指摘し、「痛みを感じる体を持たない」ため、従来の抑止メカニズムは失敗すると述べています。「トラストレスのパラドックス」が出現します。トラストレスなインフラにエージェントを展開することは、誤りを犯しやすい人間を信頼することを避けますが、AIエージェント自体は潜在的に信頼できないままであり（幻覚、バイアス、操作）、AIが誤動作した場合にトラストレスな基盤は介入を妨げます。

Vitalik Buterinはこの緊張を指摘し、「コードは法律」（決定論的スマートコントラクト）がLLMの幻覚（確率的出力）と衝突すると述べました。研究によると、分散型エージェントには4つの「無効性」があります。領域管轄権の無効性（国境のない運用が単一国家の法律を無効にする）、技術的無効性（アーキテクチャが外部制御に抵抗する）、執行の無効性（展開者を制裁した後、エージェントを停止できない）、説明責任の無効性（エージェントは法的法人格を持たず、訴えられたり起訴されたりできない）です。Truth Terminalの人間受託者を持つ慈善信託のような現在の実験的アプローチは、開発者の責任を運用制御に結びつけながら、所有権をエージェントの自律性から分離しようとしています。

主要な思想家からの予測は、変革的なシナリオに収束しています。 Balaji Srinivasanは「AIはデジタルの豊かさ、暗号通貨はデジタルの希少性」と主張し、AIがコンテンツを創造し、暗号通貨が価値を調整し証明する補完的な力であり、暗号通貨が「AIディープフェイクの世界における人間の真正性の証明」を可能にすると述べています。Sam Altmanの、AIと暗号通貨が「無限の豊かさと明確な希少性」を表すという観察は、それらの共生関係を捉えています。Ali Yahya（a16z）はこの緊張を統合し、「AIは集中化し、暗号通貨は分散化する」と述べ、分散化の利益を維持しながら自律型エージェントのリスクを管理する堅牢なガバナンスの必要性を示唆しています。a16zの「10億ドル規模の自律エンティティ」のビジョン—TEEを介してパーミッションレスノード上で動作し、フォロワーを構築し、収入を生成し、人間の制御なしに資産を管理する分散型チャットボット—は、単一の制御点がなく、コンセンサスプロトコルがシステムを調整する論理的な終着点を表しています。

技術アーキテクチャ：自律資本は実際にどのように機能するのか​

自律資本の実装には、計算能力と検証可能性のバランスを取るハイブリッドアーキテクチャを通じて、AIモデルとブロックチェーンプロトコルの洗練された統合が必要です。標準的なアプローチは3層アーキテクチャを使用します。オラクルネットワーク（Chainlinkは毎日50億以上のデータポイントを処理）を介してブロックチェーンおよび外部データを収集する知覚層、ゼロ知識証明によるオフチェーンAIモデル推論を実行する推論層、そしてスマートコントラクトを介してオンチェーンでトランザクションを実行する行動層です。このハイブリッド設計は、オンチェーンでの重いAI計算を妨げるガス制限などのブロックチェーンの根本的な制約に対処しつつ、トラストレスな実行保証を維持します。

Gauntletの実装は、生産準備が整った自律資本を大規模に実証しています。 このプラットフォームの技術アーキテクチャには、実際のスマートコントラクトコードに対して毎日何千ものエージェントベースモデルを実行する暗号経済シミュレーションエンジン、12以上のレイヤー1およびレイヤー2ブロックチェーン全体で毎日6回更新される4億以上のデータポイントでトレーニングされたMLモデルを使用する定量的リスクモデリング、そして担保比率、金利、清算しきい値、手数料構造を動的に調整する自動パラメータ最適化が含まれます。Morpho Blue上のMetaMorphoボールトシステムは、外部化されたリスク管理を備えたパーミッションレスなボールト作成のためのエレガントなインフラを提供し、GauntletのWETH PrimeおよびUSDC Primeボールトがリキッドステーキング再帰的利回り市場全体でリスク調整後の利回りを最適化できるようにします。ベーシス取引ボールトは、市場状況が有利なスプレッドを生み出す場合、LSTスポット資産と永久資金調達レートを最大2倍の動的レバレッジで組み合わせ、実際の資本を管理する洗練された自律戦略を実証しています。

ゼロ知識機械学習（zkML）は、トラストレスなAI検証を可能にします。 この技術は、ZK-SNARKsおよびZK-STARKs証明システムを使用して、モデルの重みや入力データを公開することなくMLモデルの実行を証明します。Modulus Labsは、モデルサイズ全体で証明システムをベンチマークし、plonky2を使用して約50秒で最大1800万パラメータのモデルが証明可能であることを実証しました。EZKLは、ONNXモデルをZK回路に変換するオープンソースフレームワークを提供し、OpenGradientが分散型ML推論に使用しています。RiscZeroは、DeFiプロトコルと統合された検証可能なML計算を可能にする汎用ゼロ知識VMを提供します。アーキテクチャの流れは、入力データ → MLモデル（オフチェーン） → 出力 → ZK証明ジェネレーター → 証明 → スマートコントラクト検証者 → 承認/拒否です。ユースケースには、検証可能な利回り戦略（Giza + Yearnのコラボレーション）、オンチェーン信用スコアリング、機密データに対するプライベートモデル推論、モデルの真正性の証明などがあります。

自律資本を可能にするスマートコントラクト構造 には、カスタマイズ可能なリスクパラメータを備えたMorphoのパーミッションレスボールト展開システム、プログラム可能なボールトルール用のAeraのV3プロトコル、そしてサブ秒の価格フィードを提供するPyth Networkオラクルとの統合が含まれます。技術実装では、Web3インターフェース（ethers.js、web3.py）を使用してAIエージェントをRPCプロバイダー経由でブロックチェーンに接続し、参加者間で秘密鍵を分割する暗号的に保護されたマルチパーティ計算（MPC）ウォレットを使用して自動トランザクション署名を行います。アカウント抽象化（ERC-4337）は、プログラム可能なアカウントロジックを可能にし、AIエージェントが完全なウォレット制御なしに特定の行動を実行できる洗練されたパーミッションシステムを可能にします。

Fetch.aiのuAgentsフレームワークは、Almanacスマートコントラクトに登録された自律型経済エージェントを可能にするPythonライブラリを使用した実用的なエージェント開発を実証しています。エージェントは、暗号的に保護されたメッセージ、自動ブロックチェーン登録、および市場分析、シグナル生成、取引実行を処理する間隔ベースの実行で動作します。実装例では、オラクル価格を取得し、MLモデル推論を実行し、信頼しきい値が満たされたときにオンチェーン取引を実行する市場分析エージェントと、複雑な戦略のためのマルチエージェント協調を可能にするエージェント間通信が示されています。

セキュリティ上の考慮事項は極めて重要です。 再入攻撃、算術オーバーフロー/アンダーフロー、アクセス制御の問題、オラクル操作を含むスマートコントラクトの脆弱性は、2017年以来117億4000万ドル以上の損失を引き起こし、2024年だけでも15億ドルが失われました。AIエージェント固有の脅威には、プロンプトインジェクション（エージェントの動作を操作する悪意のある入力）、オラクル操作（侵害されたデータフィードが意思決定を誤導する）、コンテキスト操作（外部入力を悪用する敵対的攻撃）、資格情報漏洩（公開されたAPIキーまたは秘密鍵）が含まれます。ユニバーシティ・カレッジ・ロンドンとシドニー大学の研究は、A1システム—AIエージェントがスマートコントラクトの脆弱性を自律的に発見し悪用するシステム—が、36の実際の脆弱なコントラクトに対して63%の成功率で、1回の悪用あたり0.01ドルから3.59ドルのコストで最大859万ドルを抽出できることを実証し、AIエージェントが経済的に防御よりも悪用を好むことを証明しました。

セキュリティのベストプラクティスには、スマートコントラクトの形式的検証、広範なテストネットテスト、第三者監査（Cantina、Trail of Bits）、バグバウンティプログラム、サーキットブレーカーによるリアルタイム監視、重要な操作に対するタイムロック、大規模トランザクションに対するマルチシグネチャ要件、トラステッド実行環境（Phala Network）、システムコールフィルタリングによるサンドボックス化されたコード実行、ネットワーク制限、レート制限が含まれます。攻撃者は6,000ドルの悪用価値で利益を達成できるのに対し、防御者は損益分岐点に達するために60,000ドルを必要とするため、攻撃に有利な根本的な経済的非対称性が存在するため、防御態勢は偏執的レベルで厳密でなければなりません。

スケーラビリティとインフラ要件 はボトルネックを生み出します。イーサリアムのブロックあたり約3000万ガス、12〜15秒のブロック時間、混雑時の高額な手数料、15〜30 TPSのスループットでは、MLモデル推論を直接サポートできません。解決策には、レイヤー2ネットワーク（Arbitrum/Optimismロールアップによるコスト10〜100倍削減、ネイティブエージェントサポートを備えたBase、Polygonサイドチェーン）、オンチェーン検証を伴うオフチェーン計算、およびハイブリッドアーキテクチャが含まれます。インフラ要件には、RPCノード（Alchemy、Infura、NOWNodes）、オラクルネットワーク（Chainlink、Pyth、API3）、分散型ストレージ（モデルの重み用のIPFS）、ML推論用のGPUクラスター、および低遅延と高信頼性を備えた24時間365日の監視が含まれます。運用コストは、RPCコール（月額0〜500ドル以上）、計算（GPUインスタンスで月額100〜10,000ドル以上）、非常に変動するガス料金（複雑なトランザクションあたり1〜1,000ドル以上）に及びます。

現在のパフォーマンスベンチマークでは、強力なAWSインスタンスで1800万パラメータモデルを50秒でzkML証明し、Internet Computer Protocolはオンチェーン画像分類のためにCyclotron最適化で10倍以上の改善を達成し、BittensorはMLモデルを評価する80以上のアクティブなサブネットを運用しています。将来の開発には、ZK証明生成のための特殊なASICチップによるハードウェアアクセラレーション、ICPのオンチェーンML用GPUサブネット、改善されたアカウント抽象化、クロスチェーンメッセージングプロトコル（LayerZero、Wormhole）、およびエージェント相互運用性のためのModel Context Protocolのような新しい標準が含まれます。技術的成熟度は急速に進んでおり、Gauntletのような生産システムは数十億ドルのTVLの実現可能性を証明していますが、大規模言語モデルのサイズ、zkMLの遅延、頻繁な操作のガスコストに関する制限は残っています。

実世界での実装：今日実際に機能しているもの​

SingularityDAOは、AI管理ポートフォリオのパフォーマンスを定量的な結果で実証しています。 このプラットフォームのDynaSets—AIによって自動的にリバランスされる動的に管理された資産バスケット—は、適応型マルチ戦略マーケットメイキングを通じて2ヶ月で25%のROI（2022年10月〜11月）を達成し、BTC+ETHポートフォリオの週次および隔週戦略評価で20%のROIを達成しました。加重ファンド配分は、固定配分よりも高いリターンをもたらしました。技術アーキテクチャには、7日間の過去市場データに基づくバックテスト、ソーシャルメディアのセンチメントに基づく予測戦略、流動性提供のためのアルゴリズム取引エージェント、およびポートフォリオ計画、バランス調整、取引を含むアクティブなポートフォリオ管理が含まれます。リスクエンジンは最適な意思決定のために多数のリスクを評価し、ダイナミックアセットマネージャーがAIベースの自動リバランスを実行します。現在、3つのアクティブなDynaSets（dynBTC、dynETH、dynDYDX）がライブ資本を管理し、透明なオンチェーンパフォーマンスを提供しています。

Virtuals Protocol （時価総額18億ドル）は、2025年初頭現在、プラットフォーム上で17,000以上のエージェントがローンチされ、AIエージェントのトークン化をリードしています。各エージェントは10億トークンが発行され、チャットインタラクションからの「推論手数料」を通じて収益を生成し、トークン保有者にガバナンス権を付与します。注目すべきエージェントには、時価総額6900万ドルのLuna（LUNA）—仮想K-POPスター兼ライブストリーマーでTikTokフォロワー100万人を抱え、エンターテイメントを通じて収益を生成—、AIXBT（0.21ドル）—AI駆動の市場インサイトを提供し、Twitterフォロワー24万人以上、ステーキングメカニズムを持つ—、VaderAI（VADER）（0.05ドル）—AI収益化ツールとDAOガバナンスを提供する—などがあります。GAME Framework（Generative Autonomous Multimodal Entities）が技術的基盤を提供し、Agent Commerce Protocolは、承認された貢献の履歴台帳を維持するImmutable Contribution Vault（ICV）を備えたエージェント間商取引のためのオープン標準を作成します。Illuviumとのパートナーシップは、AIエージェントをゲームエコシステムに統合し、セキュリティ監査では7つの問題（中程度3件、低程度4件）に対処しました。

ai16zは自律型ベンチャーファンドとして機能し、 Solana上で23億ドルの時価総額を持ち、ELIZAフレームワーク—数千の展開を持つAIエージェントのための最も広く採用されているオープンソースモジュラーアーキテクチャ—を構築しています。このプラットフォームは、プラグインエコシステムがネットワーク効果を促進する分散型で協調的な開発を可能にします。より多くの開発者がより多くのプラグインを作成し、より多くの開発者を引き付けます。信頼市場システムは自律型エージェントの説明責任に対処し、AIエージェント専用のブロックチェーンの計画は長期的なインフラビジョンを示しています。このファンドは、定義された有効期限（2025年10月）と2200万ドル以上のロックされた資金で運用されており、時間制限のある自律資本管理を実証しています。

Gauntletの生産インフラ は、継続的なシミュレーションと最適化を通じて、10億ドル以上のDeFiプロトコルTVLを管理しています。このプラットフォームは、100以上のDeFiプロトコルをリアルタイムのリスク評価で監視し、ストレス下でのプロトコル動作のためのエージェントベースシミュレーションを実施し、担保比率、清算しきい値、金利曲線、手数料構造、インセンティブプログラムのための動的なパラメータ調整を提供します。主要なプロトコルパートナーシップには、Aave（ガバナンスの意見の相違により2024年に終了した4年間の契約）、Compound（自動化されたガバナンス実装の先駆者）、Uniswap（流動性とインセンティブの最適化）、Morpho（現在のボールトキュレーションパートナーシップ）、Seamless Protocol（アクティブなリスク監視）が含まれます。ボールトキュレーションフレームワークには、新たな利回り機会を監視する市場分析、流動性とスマートコントラクトリスクを評価するリスク評価、最適な配分を作成する戦略設計、MetaMorphoボールトへの自動実行、およびリアルタイムリバランスによる継続的な最適化が含まれます。パフォーマンス指標は、プラットフォームの更新頻度（毎日6回）、データ量（12以上のブロックチェーン全体で4億以上のポイント）、および方法論の洗練度（広範な市場低迷を捉えるValue-at-Risk、LSTの乖離やステーブルコインのデペッグのような相関関係の破綻リスク、テールリスクの定量化）を示しています。

自律型取引ボットは、結果はまちまちですが改善が見られます。 Gunbotユーザーは、2月26日に496米ドルで開始し、dYdXで20ペアを運用して1,358米ドル（+174%）に成長したと報告しており、自己ホスト型実行により第三者リスクを排除しています。Cryptohopperユーザーは、AI搭載の戦略最適化とソーシャルトレーディング機能を備えた24時間365日のクラウドベース自動取引を通じて、不安定な市場で年間35%のリターンを達成しました。しかし、全体的な統計では、ボット顧客の75〜89%が資金を失い、利益を得ているのはわずか11〜25%であることが明らかになっており、過剰最適化（過去データへのカーブフィッティング）、市場のボラティリティとブラックスワンイベント、技術的欠陥（API障害、接続問題）、不適切なユーザー設定によるリスクを浮き彫りにしています。主要な失敗には、Banana Gunの悪用（2024年9月、オラクル脆弱性による563 ETH/190万ドルの損失）、Genesis債権者のソーシャルエンジニアリング攻撃（2024年8月、2億4300万ドルの損失）、Dogwifhatのスリッページ事件（2024年1月、薄い注文板での570万ドルの損失）が含まれます。

Fetch.aiは自律型経済エージェントを可能にし、 2024年現在、uAgentsフレームワークを使用して30,000以上のエージェントがアクティブに活動しています。アプリケーションには、交通機関予約の自動化、スマートエネルギー取引（オフピーク電力の購入、余剰電力の再販）、エージェントベースの交渉によるサプライチェーン最適化、Bosch（Web3モビリティユースケース）およびYoti（エージェントの身元確認）とのパートナーシップが含まれます。このプラットフォームは2023年に4000万ドルを調達し、2030年までに705億3000万ドル（CAGR 42.8%）に達すると予測される自律型AI市場に位置づけられています。2023年に発表されたDeFiアプリケーションには、流動性プールを廃止し、エージェントベースのマッチメイキングを優先するDEX向けのエージェントベース取引ツールが含まれ、ハニーポットやラグプルのリスクを排除した直接的なピアツーピア取引を可能にします。

AIコンポーネントを持つDAOの実装 は、ガバナンスの進化を示しています。AI DAOは、XRP EVMサイドチェーン上でNexus EVMベースのDAO管理を運用し、AI投票不正検出によって公正な意思決定を保証し、AIが意思決定を支援しつつ人間が監視を維持するガバナンス支援、およびエージェントがウォレットを管理しAxelarブロックチェーン間で取引できるようにする分散型MCPノードネットワークを備えたAIエージェントローンチパッドを提供します。Aragonのフレームワークは、6段階のAI x DAO統合を構想しています。AIボットとアシスタント（現在）、提案に投票するエッジAI（近未来）、財務を管理するセンターAI（中期）、DAO間で群知能を生成するAIコネクタ（中期）、公共財としてのAIを統治するDAO（長期）、そしてオンチェーン財務所有権を持つAIがDAOになる（未来）です。技術実装では、Aragon OSxモジュラープラグインシステムを使用し、AIがドルしきい値以下で取引できる一方で、それを超えると投票をトリガーするパーミッション管理、およびプラグインパーミッションの取り消し/付与によってAI取引戦略を切り替える機能を提供します。

市場データは急速な採用と規模を確認しています。 DeFAI市場は2025年1月に約10億ドルの時価総額に達し、AIエージェント市場は170億ドルにピークを迎えました。DeFiのTVL（Total Value Locked）は520億ドル（機関投資家TVL：420億ドル）であり、MetaMaskは3000万人のユーザーにサービスを提供し、月間アクティブユーザー数は2100万人です。ブロックチェーンへの支出は2024年に190億ドルに達し、2026年までに1兆760億ドルに達すると予測されています。世界のDeFi市場は204億8000万〜323億6000万ドル（2024年〜2025年）から、2030年までに2310億〜4410億ドル、2034年までに1兆5580億ドルに成長すると予測されており、これは40〜54%のCAGRに相当します。プラットフォーム固有の指標には、Virtuals Protocolの17,000以上のAIエージェントローンチ、Fetch.aiのBurrito統合による40万人以上のユーザーオンボーディング、およびSMARDのような自律型取引ボットが2022年初頭からビットコインを200%以上、イーサリアムを300%以上上回る収益性を示していることが含まれます。

成功と失敗から得られた教訓は、何が機能するかを明確にします。 成功した実装には共通のパターンがあります。専門化されたエージェントは汎用エージェントよりも優れている（Griffainのマルチエージェントコラボレーションは単一AIよりも信頼性が高い）、予期せぬイベントには人間が介入する監視が不可欠である、自己保管設計はカウンターパーティリスクを排除する、複数の市場体制にわたる包括的なバックテストは過剰最適化を防ぐ、そしてポジションサイジングルールとストップロスメカニズムを備えた堅牢なリスク管理は壊滅的な損失を防ぎます。失敗は、透明性を欠くブラックボックスAIが信頼を築けないこと、純粋な自律性が現在のところ市場の複雑さやブラックスワンイベントに対処できないこと、セキュリティを無視すると悪用につながること、「保証されたリターン」という非現実的な約束が詐欺的スキームを示すことを示しています。この技術は、AIが速度と実行を処理し、人間が戦略と判断を提供する人間とAIの共生として最もよく機能します。

広範なエコシステム：プレイヤー、競争、課題​

自律資本エコシステムは、プロファイルされた5人の思想的リーダーを超えて急速に拡大し、主要なプラットフォーム、機関投資家、競合する哲学的アプローチ、そして洗練された規制上の課題を包含しています。Virtuals Protocolとai16zは、「大聖堂とバザール」という哲学的対立を代表しています。 Virtuals（時価総額18億ドル）は、構造化されたガバナンスと品質管理されたプロフェッショナルなマーケットプレイスを備えた集中型で体系的なアプローチを取り、EtherMageによって共同設立され、透明な帰属のためにImmutable Contribution Vaultsを利用しています。ai16z（時価総額23億ドル）は、オープンソースのELIZAフレームワークを通じて分散型で協調的な開発を受け入れ、迅速な実験を可能にし、Shaw（独学のプログラマー）が主導して、説明責任のための信頼市場を備えたAIエージェント専用のブロックチェーンを構築しています。この哲学的緊張—精度対イノベーション、制御対実験—は、歴史的なソフトウェア開発の議論を反映しており、エコシステムが成熟するにつれておそらく持続するでしょう。

主要なプロトコルとインフラプロバイダー には、開発者がAIモデルを収益化できる分散型AIマーケットプレイスを運営するSingularityNET（Numeraiヘッジファンドモデル）、交通機関やサービスの合理化のための自律型エージェントを展開し、AIエージェントスタートアップ向けに1000万ドルのアクセラレーターを提供するFetch.ai、オフチェーンAIエージェントをオンチェーンプロトコルに橋渡ししてパーミッションレスなアプリケーションマーケットプレイスを作成するAutonolas、自動化された流動性管理と取引実行を備えたWeb3用のAI仮想マシン（AIVM）を開発するChainGPT、そしてスマートコントラクトがオンチェーンでAIモデル出力をアクセスおよび検証できるAI統合アプリケーション用のレイヤー1ブロックチェーンを構築し、Messari、Venice、Hyperlaneなどのパートナーシップを持つWarden Protocolが含まれます。

機関投資家の採用は、慎重ながらも加速しています。 Galaxy Digitalは、暗号通貨マイニングからAIインフラに転換し、1億7500万ドルのベンチャーファンドと、CoreWeaveとの15年間の契約から200MWのデータセンター容量を提供することで45億ドルの収益を見込んでいます。主要な金融機関はエージェントAIを実験しています。JPMorgan ChaseのLAW（Legal Agentic Workflows）は92.9%の精度を達成し、BNYは自律的なコーディングと支払い検証を実装し、Mastercard、PayPal、Visaはエージェントコマースイニシアチブを推進しています。Messari、CB Insights（1,400以上の技術市場を追跡）、Deloitte、McKinsey、S&P Global Ratingsなどの調査分析会社は、自律型エージェント、AIと暗号通貨の交差点、企業採用、リスク評価に関する重要なエコシステム情報を提供しています。

競合するビジョンは複数の側面で現れています。 ビジネスモデルのバリエーションには、透明なコミュニティ投票を備えたトークンベースのDAO（MakerDAO、MolochDAO）があり、トークン集中（保有者の1%未満が投票権の90%を制御）という課題に直面しています。ブロックチェーンの透明性を備えた企業構造に似た株式ベースのDAO、そしてトークンの流動性と所有権を組み合わせてコミュニティエンゲージメントと投資家リターンのバランスを取るハイブリッドモデルがあります。規制遵守のアプローチは、事前に明確さを求める積極的な遵守、より緩やかな管轄区域で運用する規制裁定、そしてまず構築し、後で規制に対処する様子見戦略に及びます。これらの戦略的選択は、プロジェクトが異なる制約に合わせて最適化するにつれて、断片化と競争力学を生み出します。

規制環境はますます複雑で制約的になっています。 米国での進展には、Hester Pierce委員が率いるSEC暗号通貨タスクフォース、2025年の検査優先事項としてのAIと暗号通貨規制、デジタル資産に関する大統領作業部会（60日間のレビュー、180日間の推奨事項）、AIと暗号通貨の特別顧問に任命されたDavid Sacks、銀行の保管要件を緩和するSAB 121の撤回が含まれます。SECの主要な懸念事項には、Howeyテストに基づく証券分類、AIエージェントへの投資顧問法適用可能性、保管と受託者責任、AML/KYC要件が含まれます。CFTCのPham代理議長は、商品市場とデリバティブに焦点を当てながら、責任あるイノベーションを支持しています。州規制では、ワイオミング州がDAOを法的エンティティとして最初に認識し（2021年7月）、ニューハンプシャー州がDAO法案を検討しているなど、イノベーションが見られます。一方、ニューヨーク州DFSはAIリスクに関するサイバーセキュリティガイダンスを発行しました（2024年10月）。

欧州連合のMiCA規制 は、包括的なフレームワークを作成し、実装スケジュールは以下の通りです。2023年6月に発効、2024年6月30日にステーブルコイン規定が適用、2024年12月30日に暗号資産サービスプロバイダーに対する完全な適用（既存プロバイダーには18ヶ月の移行期間）。主要な要件には、トークン発行者に対する必須ホワイトペーパー、自己資本比率とガバナンス構造、AML/KYC遵守、ステーブルコインの保管と準備金要件、トラベルルールによる取引追跡可能性、およびライセンスを持つプロバイダーに対するEU全域でのパスポート権が含まれます。現在の課題には、フランス、オーストリア、イタリアがより強力な執行を求めていること（2025年9月）、加盟国間での不均一な実装、規制裁定に関する懸念、PSD2/PSD3決済規制との重複、およびMiCA非準拠のステーブルコインに対する制限が含まれます。DORA（デジタルオペレーショナルレジリエンス法）は2025年1月17日に適用され、包括的な運用レジリエンスフレームワークと必須のサイバーセキュリティ対策を追加します。

市場の動向は、陶酔と警戒の両方を示しています。 2024年のベンチャーキャピタル活動では、最初の3四半期で暗号通貨に80億ドルが投資され（2023年と横ばい）、2024年第3四半期には478件の取引で24億ドルが投資されました（前期比-20%）。しかし、AI x 暗号通貨プロジェクトは第3四半期に2億7000万ドルを受け取りました（第2四半期から5倍増加）。シード段階のAI自律型エージェントは2024年〜2025年に7億ドルを調達し、中央値のプレマネー評価額は過去最高の2500万ドルに達し、平均取引規模は350万ドルでした。2025年第1四半期には801億ドルが調達され（OpenAIの400億ドル取引により前期比28%増）、取引量は減少したものの、AIがIT部門投資の74%を占めました。地域別分布では、米国が資本の56%、取引の44%を占めて優位に立ち、アジアでは日本（+2%）、インド（+1%）、韓国（+1%）で成長が見られ、中国は前年比-33%減少しました。

評価額はファンダメンタルズとの乖離を示しています。 Virtuals Protocol（前年比35,000%増の18億ドル）、ai16z（1週間で176%増の23億ドル）、AIXBT（約5億ドル）などのトップAIエージェントトークン、およびZerebroとGriffainのBinance先物上場は、投機的な熱狂を示しています。単週で5億ドルのレバレッジポジションを一掃するフラッシュクラッシュを伴う高いボラティリティ、pump.funのようなプラットフォームを介した急速なトークンローンチ、そして「AIエージェントミームコイン」という明確なカテゴリは、バブルの特徴を示唆しています。従来のVCの懸念は、暗号通貨が約250倍の株価売上高比率で取引されているのに対し、ナスダックは6.25倍、S&Pは3.36倍であること、2022年の崩壊後も機関投資家が慎重であること、そして実証済みのビジネスモデルを必要とする「収益メタ」の出現に焦点を当てています。

批判は5つの主要な分野に集中しています。 技術的およびセキュリティ上の懸念には、ほとんどのDeFiプラットフォームが手動承認を必要とすることによる壊滅的なリスクを生み出すウォレットインフラの脆弱性、Terra/Lunaの20億ドル清算のようなアルゴリズムの失敗、エージェント間の無限フィードバックループ、連鎖的なマルチエージェントシステムの失敗、差別を永続させるデータ品質とバイアスの問題、そして汚染されたトレーニングデータによる操作の脆弱性が含まれます。ガバナンスと説明責任の問題は、分散化を阻害するトークン集中（1%未満が投票権の90%を制御）、機能不全を引き起こす非アクティブな株主、敵対的買収への脆弱性（Build Finance DAOが2022年に資金流出）、エージェントの損害に対する責任に関する説明責任のギャップ、説明可能性の課題、そしてプログラミングの抜け穴を悪用する「不正エージェント」を通じて現れます。

市場と経済に関する批判は、暗号通貨の250倍のP/Sと従来の6-7倍との評価額の乖離、ICOブーム/バストサイクルに似たバブル懸念、多くのエージェントが「高機能チャットボット」に過ぎないこと、ユーティリティ駆動ではなく投機駆動の採用、ほとんどのエージェントが現在単純なTwitterインフルエンサーであることによる限定的な実用性、クロスチェーン相互運用性の低さ、そして採用を妨げる断片化されたエージェントフレームワークに焦点を当てています。システム的および社会的なリスクには、Microsoft/OpenAI/クラウドサービスへの高い依存度によるビッグテックの集中（2024年7月のCrowdStrikeの停止は相互依存性を浮き彫りにした）、AIモデルの63%がトレーニングにパブリッククラウドを使用していることによる競争の低下、モデルトレーニングのための多大なエネルギー消費、2030年までに9200万の雇用が失われる一方で1億7000万の新規雇用が予測されること、そして自律型エージェントによる自動化されたマネーロンダリングを可能にするAML/KYCの課題からの金融犯罪リスクが含まれます。

「生成AIのパラドックス」は展開の課題を捉えています。 79%の企業が採用しているにもかかわらず、78%が収益に大きな影響がないと報告しています。MITは、AIパイロットの95%がデータ準備の不備とフィードバックループの欠如により失敗すると報告しています。レガシーシステムとの統合は、組織の60%にとって最大の課題であり、最初からのセキュリティフレームワーク、変更管理とAIリテラシー研修、そして人間中心からAI協調型モデルへの文化変革が必要です。これらの実用的な障壁は、機関投資家の熱意が対応する財務リターンに結びついていない理由を説明しており、急速な時価総額の成長にもかかわらず、エコシステムが実験的な初期段階にあることを示唆しています。

金融、投資、ビジネスへの実用的な影響​

自律資本は、即座の生産性向上と戦略的再配置 を通じて従来の金融を変革します。金融サービスでは、AIエージェントが取引を126%速く実行し、リアルタイムのポートフォリオ最適化、リアルタイムの異常検出と事前リスク評価による不正検出、2028年までに顧客インタラクションの68%がAIによって処理されると予想され、リアルタイムの取引データと行動トレンドを使用した継続的な評価による信用評価、そして動的なリスク評価と規制報告を行うコンプライアンス自動化が見られます。変革指標は、金融サービス幹部の70%がパーソナライズされた体験のためにエージェントAIを期待していること、AI導入企業で収益が3〜15%増加すること、営業ROIが10〜20%向上すること、90%がより効率的なワークフローを観察していること、そして従業員の38%が創造性が促進されたと報告していることを示しています。

ベンチャーキャピタルは、純粋なインフラ投資からアプリケーション固有のインフラへと論文を進化させ、 プレローンチトークンではなく、需要、流通、収益に焦点を当てています。規制の明確化後のステーブルコイン、AIインフラを供給するエネルギー×DePIN、計算リソースのためのGPU市場に大きな機会が生まれています。デューデリジェンスの要件は劇的に拡大しています。技術アーキテクチャ（レベル1〜5の自律性）、ガバナンスと倫理フレームワーク、セキュリティ態勢と監査証跡、規制遵守ロードマップ、トークンエコノミクスと流通分析、そして規制の不確実性を乗り越えるチームの能力を評価する必要があります。リスク要因には、AIパイロットの95%が失敗すること（MITレポート）、データ準備の不備とフィードバックループの欠如が主な原因であること、社内専門知識を持たない企業にとってのベンダー依存、そしてファンダメンタルズから乖離した評価倍率が含まれます。

自律資本がこれまで不可能だったイノベーションを可能にするにつれて、ビジネスモデルは多様化します。 自律型投資ビークルは、DAOを通じて資本をプールし、貢献に比例した利益分配（ai16zヘッジファンドモデル）でアルゴリズム展開を行います。AI-as-a-Service（AIaaS）は、トークン化されたエージェント機能をサービスとして販売し、チャットインタラクションのための推論手数料と高価値エージェントの部分所有権を提供します。データ収益化は、ゼロ知識証明のようなプライバシー保護技術を使用して安全な共有を可能にするトークン化された分散型データ市場を創出します。自動マーケットメイキングは、需要と供給に基づく動的な金利とクロスチェーン裁定取引により、流動性提供と最適化を提供します。Compliance-as-a-Serviceは、自動化されたAML/KYCチェック、リアルタイムの規制報告、スマートコントラクト監査を提供します。

ビジネスモデルのリスクには、規制分類の不確実性、消費者保護責任、プラットフォーム依存、先行者有利のネットワーク効果、トークン速度の問題が含まれます。しかし、成功した実装は実現可能性を実証しています。Gauntletはシミュレーション駆動のリスク管理を通じて10億ドル以上のTVLを管理し、SingularityDAOはAI管理ポートフォリオを通じて25%のROIを達成し、Virtuals Protocolは収益を生み出すエンターテイメントおよび分析製品を備えた17,000以上のエージェントを立ち上げています。

伝統的な産業は、あらゆる分野で自動化が進んでいます。 ヘルスケアでは、AIエージェントが診断（FDAは2015年の6件から2023年には223件のAI対応医療機器を承認）、患者治療の最適化、管理業務の自動化に展開されています。交通機関では、Waymoが毎週15万回以上の自律走行を実施し、Baidu Apollo Goが複数の中国都市で自律走行システムを前年比67.3%改善してサービスを提供しています。サプライチェーンとロジスティクスは、リアルタイムの経路最適化、在庫管理の自動化、サプライヤー調整の恩恵を受けています。法律および専門サービスは、文書処理と契約分析、規制遵守監視、デューデリジェンス自動化を採用しています。

労働力の変革は、機会とともに雇用喪失を生み出します。 2030年までに9200万の雇用が失われる一方で、1億7000万の新規雇用が創出され、異なるスキルセットが要求されると予測されています。課題は移行にあります。大規模な失業と社会の混乱を防ぐために、再訓練プログラム、セーフティネット、教育改革を加速させる必要があります。初期の証拠では、2025年第1四半期の米国のAI関連職が35,445件（前年比+25.2%）に達し、中央値の給与が156,998ドル、AI関連求人掲載数が114.8%（2023年）、その後120.6%（2024年）増加していることが示されています。しかし、この成長は技術職に集中しており、より広範な経済的包摂に関する疑問は未解決のままです。

リスクには、5つのカテゴリにわたる包括的な緩和戦略が必要です。 技術的リスク（スマートコントラクトの脆弱性、オラクル障害、連鎖的エラー）には、継続的なレッドチームテスト、形式的検証、サーキットブレーカー、Nexus Mutualのような保険プロトコル、そして最初は限定的な自律性での段階的な展開が求められます。規制リスク（不明確な法的地位、遡及的執行、管轄権の衝突）には、規制当局との積極的な関与、明確な開示とホワイトペーパー、堅牢なKYC/AMLフレームワーク、法的エンティティ計画（ワイオミング州DAO LLC）、および地理的多様化が必要です。運用リスク（データ汚染、モデルドリフト、統合障害）には、重要な意思決定に対する人間が介入する監視、継続的な監視と再訓練、段階的な統合、フォールバックシステムと冗長性、そして所有権とエクスポージャーを追跡する包括的なエージェントレジストリが必要です。

市場リスク（バブルの動向、流動性危機、トークン集中、評価額の暴落）には、投機ではなく根本的な価値創造に焦点を当てること、多様なトークン配布、ロックアップ期間とベスティングスケジュール、財務管理のベストプラクティス、そして制限に関する透明なコミュニケーションが必要です。システム的リスク（ビッグテックの集中、ネットワーク障害、金融伝染）には、マルチクラウド戦略、分散型インフラ（エッジAI、ローカルモデル）、ストレステストとシナリオ計画、管轄区域間の規制協調、そして標準開発のための業界コンソーシアムが求められます。

採用のタイムラインは、短期的な測定された楽観主義と、長期的な変革の可能性を示唆しています。 短期的な2025年〜2027年では、ルールベースの自動化とワークフロー最適化を伴うレベル1〜2の自律性が人間による監視を維持し、生成AIを使用する企業の25%が2025年にエージェントパイロットを開始し（Deloitte）、2027年までに50%に増加し、自律型AIエージェント市場は68億ドル（2024年）から200億ドル以上（2027年）に拡大し、2028年までに仕事の意思決定の15%が自律的に行われると予測されています（Gartner）。採用の障壁には、不明確なユースケースとROI（60%がこれを挙げる）、レガシーシステム統合の課題、リスクとコンプライアンスの懸念、そして人材不足が含まれます。

中期的な2028年〜2030年では、エージェントが継続的な監視なしに狭い領域で動作するレベル3〜4の自律性、マルチエージェント協調システム、リアルタイムの適応的意思決定、そしてエージェントの推奨に対する信頼の増大が見られます。市場予測では、生成AIが世界のGDPに年間2.6兆〜4.4兆ドル貢献し、自律型エージェント市場が2030年までに526億ドル（CAGR 45%）に達し、1日あたり3時間の活動が自動化され（2024年の1時間から増加）、顧客とベンダーのインタラクションの68%がAIによって処理されると予測されています。インフラ開発には、エージェント固有のブロックチェーン（ai16z）、クロスチェーン相互運用性標準、パーミッションのための統一キーストアプロトコル、そしてプログラム可能なウォレットインフラの主流化が含まれます。

長期的な2030年以降では、完全自律型エージェントと最小限の人間介入を伴うレベル5の自律性、AGI能力に近づく自己改善システム、エージェントが他のエージェントや人間を雇用すること、そして大規模な自律資本配分が構想されています。システム的な変革には、AIエージェントがツールではなく同僚として機能すること、エージェント間取引を伴うトークン化された経済、プロジェクト協調のための分散型「ハリウッドモデル」、そして新しいスキルセットを必要とする1億7000万の新規雇用が含まれます。主要な不確実性は残ります。規制フレームワークの成熟度、国民の信頼と受容、AIの技術的ブレークスルーまたは限界、経済混乱の管理、そして倫理的整合性と制御の問題です。

エコシステム開発のための重要な成功要因 には、イノベーションを可能にしつつ消費者を保護する規制の明確化、クロスチェーンおよびクロスプラットフォーム通信のための相互運用性標準、堅牢なテストと監査を伴うベースラインとしてのセキュリティインフラ、AIリテラシープログラムと労働力移行支援を通じた人材育成、そして投機を超えた価値を創造する持続可能な経済が含まれます。個々のプロジェクトには、真の問題を解決する実用性、バランスの取れたステークホルダー代表を持つ強力なガバナンス、セキュリティファースト設計を伴う技術的卓越性、積極的なコンプライアンスを伴う規制戦略、そして透明なコミュニケーションと共有価値を通じたコミュニティの整合性が求められます。機関投資家の採用には、効率性向上を超えたROIの証明、包括的なリスク管理フレームワーク、文化変革とトレーニングを伴う変更管理、ロックインを避けつつ構築と購入のバランスを取るベンダー戦略、そして自律的意思決定権限のための倫理的ガイドラインが必要です。

自律資本エコシステムは、変革の可能性を秘めた真の技術的および金融的イノベーションを表していますが、セキュリティ、ガバナンス、規制、実用性に関する重大な課題に直面しています。市場は、投機と正当な開発によってほぼ同等に牽引され、急速な成長を経験しており、この新興分野が主流の採用に向けて成熟するにつれて、すべての参加者からの洗練された理解、慎重なナビゲーション、そして現実的な期待が必要です。

結論：自律資本の軌跡​

自律資本革命は、避けられないユートピアでもディストピア的な確実性でもなく、真の技術革新が重大なリスクと交差する新興分野であり、能力、限界、ガバナンスの課題について微妙な理解が必要です。ここにプロファイルされた5人の主要な思想的リーダー—Tarun Chitra、Amjad Masad、Jordi Alexander、Alexander Pack、Irene Wu—は、この未来を構築するための明確かつ補完的なアプローチを示しています。 Chitraのシミュレーションとリスク管理を通じた自動化されたガバナンス、Masadのエージェント駆動型ネットワーク経済と開発インフラ、Alexanderの人間的判断を強調するゲーム理論に基づいた投資論文、Packのインフラに焦点を当てたベンチャーキャピタル戦略、そしてWuのオムニチェーン相互運用性の基盤です。

彼らの共同作業は、自律資本が今日技術的に実現可能であることを確立しています。Gauntletが10億ドル以上のTVLを管理し、SingularityDAOがAIポートフォリオを通じて25%のROIを達成し、Virtuals Protocolが17,000以上のエージェントを立ち上げ、生産取引システムが検証済みの結果を提供していることで実証されています。しかし、研究者によって特定された「トラストレスのパラドックス」は未解決のままです。トラストレスなブロックチェーンインフラにAIを展開することは、誤りを犯しやすい人間を信頼することを避けますが、介入を超えて動作する潜在的に信頼できないAIシステムを生み出します。自律性と説明責任の間のこの根本的な緊張が、自律資本が人間の繁栄のためのツールとなるか、それとも制御不能な力となるかを決定するでしょう。

短期的な見通し（2025年〜2027年）は、慎重な実験を示唆しています。 生成AIユーザーの25〜50%がエージェントパイロットを開始し、人間による監視を維持するレベル1〜2の自律性、市場は68億ドルから200億ドル以上に成長しますが、ROIの不明確さ、レガシー統合の課題、規制の不確実性に関する採用障壁が残ります。中期（2028年〜2030年）には、技術的およびガバナンスの課題がうまく解決されれば、狭い領域で動作するレベル3〜4の自律性、自律的に協調するマルチエージェントシステム、そして生成AIが世界のGDPに2.6兆〜4.4兆ドル貢献する可能性があります。長期（2030年以降）の、完全に自己改善するシステムが大規模に資本を管理するレベル5の自律性というビジョンは投機的なままであり、AI能力、規制フレームワーク、セキュリティインフラのブレークスルーまたは限界、そして労働力移行を管理する社会の能力に依存します。

重要な未解決の疑問が結果を決定します。 規制の明確化はイノベーションを可能にするのか、それとも制約するのか？セキュリティインフラは壊滅的な失敗を防ぐのに十分な速さで成熟できるのか？分散化の目標は実現するのか、それともビッグテックの集中が増加するのか？投機を超えた持続可能なビジネスモデルは出現できるのか？1億7000万の新規雇用が生まれる一方で、9200万の雇用が失われる状況を社会はどのように管理するのか？これらの疑問には今日明確な答えがなく、自律資本エコシステムは同時に高リスクかつ高機会の分野となっています。

5人の思想的リーダーの視点は、主要な原則に収束しています。AIが実行速度とデータ分析を処理し、人間が戦略的判断と価値の整合性を提供する人間とAIの共生は、純粋な自律性を上回ります。攻撃者が防御者に対して根本的な経済的優位性を持つため、セキュリティとリスク管理には偏執的レベルの厳密さが必要です。相互運用性と標準化が、どのプラットフォームがネットワーク効果と長期的な優位性を達成するかを決定します。規制当局との関与は、法的枠組みが世界的に進化するにつれて、受動的ではなく積極的でなければなりません。そして、投機ではなく根本的な価値創造に焦点を当てることで、持続可能なプロジェクトがバブルの犠牲者と区別されます。

エコシステム全体の参加者にとって、 役割によって戦略的推奨事項は異なります。投資家は、プラットフォーム、アプリケーション、インフラレイヤー全体にエクスポージャーを分散させつつ、収益を生み出すモデルと規制態勢に焦点を当て、極端なボラティリティに備え、それに応じてポジションサイズを調整すべきです。開発者は、アーキテクチャの哲学（大聖堂対バザール）を選択し、セキュリティ監査と形式的検証に多額の投資を行い、クロスチェーン相互運用性のために構築し、規制当局と早期に関与し、「高機能チャットボット」を作成するのではなく、実際の問題を解決すべきです。企業は、顧客サービスと分析の低リスクパイロットから開始し、エージェント対応インフラとデータに投資し、自律的意思決定権限のための明確なガバナンスを確立し、AIリテラシーで従業員を訓練し、イノベーションと制御のバランスを取るべきです。

政策立案者は、おそらく最も複雑な課題に直面しています。イノベーションを可能にしながら国際的に規制を調和させ、サンドボックスアプローチとセーフハーバーを実験に利用し、必須の開示と詐欺防止を通じて消費者を保護し、ビッグテックの集中とネットワーク依存性からのシステムリスクに対処し、教育プログラムと失業者への移行支援を通じて労働力を準備することです。EUのMiCA規制は、イノベーションと保護のバランスを取るモデルを提供しますが、執行の課題と管轄権の裁定に関する懸念は残ります。

最も現実的な評価は、自律資本が革命的な一夜にしてではなく、徐々に進化することを示唆しています。狭い領域での成功（取引、顧客サービス、分析）が汎用自律性に先行し、ハイブリッドな人間とAIのシステムが近い将来、純粋な自動化を上回り、規制フレームワークが明確になるまでに何年もかかり、継続的な不確実性を生み出すでしょう。投機的な動向、技術的限界、セキュリティの脆弱性を考慮すると、市場の淘汰と失敗は避けられませんが、根底にある技術トレンド—AI能力の向上、ブロックチェーンの成熟、そして両方の機関投資家による採用—は、継続的な成長と洗練を示唆しています。

自律資本は、真に技術的なパラダイムシフトを表しており、 洗練された金融ツールへのアクセスを民主化し、24時間365日の自律最適化を通じて市場効率を高め、従来の金融では不可能だった新しいビジネスモデルを可能にし、超人的な速度で動作する機械間経済を創造する可能性を秘めています。しかし、それはまた、重要なインフラを制御する技術エリートの手に権力を集中させ、相互接続された自律システムを通じてシステム的な不安定性を生み出し、再訓練プログラムが適応するよりも速く人間労働者を置き換え、自動化されたマネーロンダリングや詐欺を通じて機械規模での金融犯罪を可能にするリスクも伴います。

結果は、今日の構築者、投資家、政策立案者、ユーザーによってなされる選択に依存します。プロファイルされた5人の思想的リーダーは、セキュリティ、透明性、人間の監視、倫理的ガバナンスを優先する思慮深く厳密なアプローチが、リスクを管理しながら真の価値を創造できることを示しています。彼らの仕事は、責任ある開発のための青写真を提供します。Chitraのシミュレーションを通じた科学的厳密さ、Masadのユーザー中心のインフラ、Alexanderのゲーム理論に基づいたリスク評価、Packのインフラファースト投資、そしてWuの相互運用性の基盤です。

Jordi Alexanderが強調したように、「判断力とは、複雑な情報を統合し、最適な意思決定を行う能力であり、これこそが機械の苦手とするところです。」自律資本の未来は、完全なAIの自律性によってではなく、AIが実行、データ処理、最適化を処理し、人間が判断、戦略、倫理、説明責任を提供する洗練されたコラボレーションによって定義される可能性が高いでしょう。暗号通貨のトラストレスなインフラとプログラム可能なマネーによって可能になるこの人間とAIのパートナーシップは、イノベーションと責任、効率性とセキュリティ、自律性と人間的価値観への整合性のバランスを取りながら、最も有望な道筋を表しています。

Suiブロックチェーンは、次世代の計算ワークロードに対応する最も技術的に高度なプラットフォームとして登場しました。480ミリ秒のファイナリティで毎秒297,000トランザクションを達成し、量子耐性暗号と専用のロボット工学インフラを統合しています。MetaのDiemプロジェクトで暗号技術革新を先導し、50以上の学術論文を発表しているチーフ暗号学者コスタス・チャルキアスが率いるSuiは、レガシーブロックチェーンからの根本的なアーキテクチャ的脱却を意味し、自律型AIエージェント、マルチロボット協調、ポスト量子セキュリティを可能にするために特別に設計されています。

高度なコンピューティングのためにブロックチェーンを後付けする競合他社とは異なり、Suiのオブジェクト中心データモデル、Moveプログラミング言語、およびMysticetiコンセンサスプロトコルは、並列AI操作、リアルタイムロボット制御、および暗号技術の俊敏性のために最初から設計されました。これらの機能は、50以上のAIプロジェクト、マルチロボット協調デモンストレーション、およびブロックチェーンウォレット向けの世界初の後方互換性のある量子安全アップグレードパスを含むライブ展開を通じて検証されています。

Suiの革新的な技術基盤が不可能を可能にする​

Suiのアーキテクチャは、AI、ロボット工学、量子アプリケーションに独自の地位を与える3つの相乗的な革新を通じて、従来の口座ベースのブロックチェーンモデルから脱却しています。

Mysticetiコンセンサスプロトコルは、未認証のDAGアーキテクチャを通じて前例のないパフォーマンスを達成し、コンセンサス遅延を390〜650ミリ秒（前身より80%高速）に短縮しつつ、200,000+ TPSの持続スループットをサポートします。これは根本的なブレークスルーです。Ethereumのような従来のブロックチェーンはファイナリティに12〜15秒を要しますが、Suiの単一所有者トランザクションの高速パスはわずか250ミリ秒で完了します。このプロトコルのラウンドごとの複数のリーダーと暗黙のコミットメントメカニズムは、サブ秒のフィードバックを必要とするリアルタイムAI意思決定ループとロボット制御システムを可能にします。これは、シーケンシャル実行チェーンでは物理的に不可能なアプリケーションです。

オブジェクト中心データモデルは、すべての資産を明示的な所有権とバージョン管理を持つ独立してアドレス指定可能なオブジェクトとして扱い、実行前の静的依存関係分析を可能にします。このアーキテクチャの選択により、楽観的実行モデルを悩ませる遡及的な競合検出オーバーヘッドが排除され、数千のAIエージェントが競合なしに同時にトランザクションを実行できます。オブジェクトは単一の当事者によって所有されている場合、コンセンサスを完全にバイパスし、一般的な操作の処理時間を70%節約します。ロボット工学の場合、これは個々のロボットがセンサーデータのために所有オブジェクトを維持し、必要な場合にのみ共有オブジェクトを通じて調整することを意味します。これは、現実世界の自律システムアーキテクチャを正確に反映しています。

Moveプログラミング言語は、Solidityのような口座ベースの言語では不可能なリソース指向のセキュリティを提供します。資産は、コピーまたは破壊できないファーストクラスの型として存在し、コンテキスト間で移動するのみです。これにより、リエントランシー攻撃、二重支払い、不正な資産操作を含む脆弱性のクラス全体が防止されます。Moveの線形型システムと形式検証サポートは、貴重な資産を自律的に管理するAIエージェントに特に適しています。プログラマブルトランザクションブロックは、最大1,024の関数呼び出しをアトミックに構成し、一貫性が保証された複雑な多段階AIワークフローを可能にします。

コスタス・チャルキアスが量子耐性を競争優位性として設計​

コスタス「クリプトス」チャルキアスは、Suiの量子コンピューティング戦略に比類ない暗号技術の専門知識をもたらしています。彼はブロックチェーン化されたポスト量子署名（BPQS）アルゴリズムを考案し、MetaのDiemブロックチェーンの暗号技術を主導し、1,374回以上引用された50以上の査読済み論文を発表しています。彼の2025年7月の研究ブレークスルーは、Sui、Solana、Near、Cosmosを含むEdDSAベースのチェーンに適用可能な、ブロックチェーンウォレット向けの世界初の後方互換性のある量子安全アップグレードパスを実証しました。

チャルキアスのビジョンは、量子耐性を遠い懸念ではなく、即座の競争上の差別化要因として位置づけています。彼は2025年1月に、**「政府は量子コンピューティングがもたらすリスクを十分に認識しています。世界中の機関は、ECDSAやRSAのような古典的なアルゴリズムを2030年または2035年までに廃止することを義務付けています。」**と警告しました。彼の技術的洞察：ユーザーが秘密鍵を保持していても、量子攻撃に鍵をさらすことなくポスト量子所有権証明を生成できない可能性があります。Suiのソリューションは、ゼロ知識STARK証明を活用して、機密データを明らかにすることなく鍵生成シードの知識を証明します。これは、組み込みの俊敏性を持たないブロックチェーンでは不可能な暗号技術革新です。

暗号技術の俊敏性フレームワークは、チャルキアスの特徴的な設計哲学を表しています。Suiは1バイトのフラグを使用して署名スキーム（Ed25519、ECDSA Secp256k1/r1、BLS12-381、マルチシグ、zkLogin）を区別し、スマートコントラクトのオーバーヘッドやハードフォークなしに新しいアルゴリズムのプロトコルレベルのサポートを可能にします。このアーキテクチャにより、量子脅威が現実になった際に、CRYSTALS-Dilithium（2,420バイトの署名）やFALCON（666バイトの署名）を含むNIST標準化されたポスト量子アルゴリズムへの「ボタン一つ」での移行が可能になります。チャルキアスは複数の移行パスを設計しました。プロアクティブ（新規アカウント作成時にPQ鍵を生成）、アダプティブ（STARK証明により既存のシードからPQ移行を可能にする）、ハイブリッド（古典鍵と量子耐性鍵を組み合わせた時限マルチシグ）です。

彼のzkLoginの革新は、ユーザビリティに適用された暗号技術の創造性を示しています。このシステムは、BN254曲線上のGroth16ゼロ知識証明を使用して、Google、Facebook、またはTwitchの認証情報を通じてユーザーが認証することを可能にし、ユーザーが制御するソルトによりWeb2-Web3間のID相関を防ぎます。zkLoginは設計段階から量子の考慮事項を含んでいます。STARKベースのシード知識証明は、基盤となるJWT署名がRSAから格子ベースの代替手段に移行した場合でも、ポスト量子セキュリティを提供します。

Sui Basecamp 2025で、チャルキアスはネイティブな検証可能な乱数、オフチェーンロジック用のzkトンネル、ライトニングトランザクション（ゼロガス、ゼロレイテンシー）、および暗号化された将来のデータアクセス用のタイムカプセルを発表しました。これらの機能は、プライベートAIエージェントシミュレーション、信頼できる乱数を必要とするギャンブルアプリケーション、およびゼロ知識ポーカーゲームを可能にします。これらはすべて、プロトコルレベルの暗号プリミティブなしでは不可能です。彼のビジョン：「Suiの目標は、ポスト量子技術を採用する最初のブロックチェーンとなり、それによってセキュリティを向上させ、将来の規制基準に備えることでした。」

SuiでAIエージェントインフラが本番環境の成熟度に到達​

Suiは、ブロックチェーン業界で最も包括的なAIエージェントエコシステムをホストしており、インフラ、フレームワーク、アプリケーションにわたる50以上のプロジェクトがあります。これらはすべて、Suiの並列実行とサブ秒のファイナリティを活用して、リアルタイムの自律運用を実現しています。

Atoma Networkは、2024年12月にSuiメインネットで、初の完全に分散化されたAI推論レイヤーとしてローンチし、「オープンソースAIのための分散型ハイパースケーラー」として位置づけられています。すべての処理はTrusted Execution Environments（TEE）で行われ、OpenAIエンドポイントとのAPI互換性を維持しつつ、完全なプライバシーと検閲耐性を保証します。Utopiaチャットアプリケーションは、ChatGPTに匹敵するパフォーマンスを持つ本番環境対応のプライバシー保護AIを実証し、Suiのサブ秒のファイナリティを通じて支払いと検証を決済します。Atomaは、DeFiポートフォリオ管理、ソーシャルメディアコンテンツモデレーション、パーソナルアシスタントアプリケーションなど、AIインテリジェンスとブロックチェーン決済の両方を必要とするユースケースを可能にします。これらは、より遅いチェーンでは達成不可能です。

OpenGraph Labsは、AIエージェントのために特別に設計された初の完全オンチェーンAI推論システムとして、技術的なブレークスルーを達成しました。彼らのTensorflowSui SDKは、Web2 MLモデル（TensorFlow、PyTorch）のSuiブロックチェーンへの展開を自動化し、トレーニングデータをWalrus分散型ストレージに保存しながら、プログラマブルトランザクションブロックを使用して推論を実行します。OpenGraphは、アトミック性を必要とする重要な計算のためのPTB推論、コスト最適化のための分割トランザクション、およびユースケースごとにカスタマイズされたハイブリッド組み合わせという3つの柔軟な推論アプローチを提供します。このアーキテクチャは、明確に定義されたアルゴリズム所有権を持つ完全に検証可能で監査可能な推論プロセスを通じて、「ブラックボックス」AIのリスクを排除します。これは、説明可能なAIを必要とする規制産業にとって重要です。

Talus Networkは、2025年2月にSuiでNexusフレームワークとともにローンチし、開発者がワークフローを直接オンチェーンで実行する構成可能なAIエージェントを構築できるようにしました。TalusのIdol.funプラットフォームは、トークン化されたエンティティとして24時間365日自律的に動作する消費者向けAIエージェントを実証し、Walrusに保存されたデータセットを活用して市場センチメント、DeFi統計、ソーシャルトレンドに関するリアルタイムの意思決定を行います。アプリケーションの例としては、動的NFTプロファイル管理、リアルタイムでモデルをロードするDeFi流動性戦略エージェント、不変のSuiチェックポイントから履歴トランザクションパターンを分析する不正検出エージェントなどがあります。

2025年8月に発表されたAlibaba Cloudとの提携により、AIコーディングアシスタントがChainIDE開発プラットフォームに統合され、多言語（英語、中国語、韓国語）をサポートします。機能には、自然言語からMoveコード生成、インテリジェントな自動補完、リアルタイムのセキュリティ脆弱性検出、自動ドキュメント生成が含まれ、Suiの非英語圏の開発者ターゲットの60%にとって障壁を低減します。この提携は、Suiが単なるAIデプロイメントプラットフォームではなく、AI開発プラットフォームとしての位置づけを検証するものです。

Suiのスポンサードトランザクションは、AIエージェントのガス支払い摩擦を排除します。ビルダーはトランザクション手数料を負担できるため、エージェントはSUIトークンを保持することなく運用できます。MIST単位（1 SUI = 10億MIST）は、1セントの何分の1という少額のマイクロペイメントを可能にし、推論ごとのAIサービスに最適です。平均トランザクションコストが約0.0023ドルであるため、AIエージェントは毎日何千もの操作を数セントで実行でき、自律型エージェント経済を経済的に実現可能にします。

マルチロボット協調がSuiのリアルタイム協調の優位性を証明​

Suiは、Mysticetiコンセンサスを使用したブロックチェーン業界初のマルチロボット協調システムを実証しました。これは、Tiger Researchの2025年の包括的な分析によって検証されています。このシステムは、ロボットが分散環境で一貫した状態を共有しながら、ビザンチンフォールトトレランスを維持することを可能にし、ロボットが誤動作したり、敵対者によって侵害されたりした場合でもコンセンサスを保証します。

技術アーキテクチャは、ロボットがメタデータ、所有権、および機能を備えたプログラマブルオブジェクトとして存在するSuiのオブジェクトモデルを活用しています。タスクは特定のロボットオブジェクトに割り当てられ、スマートコントラクトがシーケンスとリソース割り当てルールを自動化します。このシステムは、中央サーバーなしで信頼性を維持し、複数のバリデーターからの並列ブロック提案により単一障害点を防ぎます。サブ秒のトランザクションファイナリティはリアルタイム調整ループを可能にし、ロボットは400ミリ秒未満でタスク確認と状態更新を受け取り、応答性の高い自律運用に必要な制御システム要件を満たします。

犬型ロボットによる物理テストはすでに実現可能性を実証しており、NASA、Meta、Uber出身のチームがSuiベースのロボット工学アプリケーションを開発しています。Sui独自の「インターネットレスモード」機能（安定したインターネット接続なしで電波を介して動作）は、アフリカ、アジアの農村地域での展開や緊急シナリオにおいて革新的な利点を提供します。このオフライン機能は主要なブロックチェーンの中でSuiにのみ存在し、スペイン/ポルトガルの停電中のテストによって検証されています。

2024年9月に発表された3DOSとの提携は、Suiの製造ロボット工学能力を大規模に検証するものです。3DOSは、120カ国以上にわたる79,909台以上の3DプリンターをSuiの独占的なブロックチェーンパートナーとして統合し、ピアツーピア製造を可能にする「3Dプリンティング版Uber」ネットワークを構築しました。主要な顧客には、John Deere、Google、MIT、Harvard、Bosch、British Army、US Navy、US Air Force、NASAが含まれ、Suiのインフラに対するエンタープライズグレードの信頼を示しています。このシステムは、スマートコントラクトの自動化を通じてロボットが自律的に交換部品を注文および印刷することを可能にし、人間による介入をほぼゼロに抑えたロボットの自己修復を促進します。これにより、在庫、廃棄物、国際輸送を排除するオンデマンド生産を通じて、15.6兆ドルの世界製造市場に対応します。

Suiのビザンチンフォールトトレランスは、安全性が重要なロボット工学アプリケーションにとって極めて重要です。このコンセンサスメカニズムは、3f+1システムにおいて最大f個の故障/悪意のあるロボットを許容し、個々の故障にもかかわらず、自律走行車フリート、倉庫ロボット、製造システムが協調を維持することを保証します。スマートコントラクトは安全制約と運用境界を強制し、不変の監査証跡は自律的な決定に対する説明責任を提供します。これらは、単一障害点に脆弱な集中型協調サーバーでは満たすことが不可能な要件です。

量子耐性ロードマップが暗号技術の優位性をもたらす​

Suiの量子コンピューティング戦略は、2030年までの古典的アルゴリズムの廃止と2035年までの完全な量子耐性標準化を義務付けるNISTの指令に合致した、ブロックチェーン業界で唯一の包括的かつ積極的なアプローチです。

チャルキアスの2025年7月の画期的な研究は、Suiを含むEdDSAベースのチェーンが、シード知識を証明するゼロ知識証明を通じて、ハードフォーク、アドレス変更、またはアカウント凍結なしに量子安全なウォレットアップグレードを実装できることを実証しました。これにより、休眠アカウントであっても安全な移行が可能になります。これは、量子コンピューターが登場すると数百万のウォレットが「瞬時に空になる可能性がある」というブロックチェーンが直面する実存的脅威を解決します。この技術革新は、STARK証明（量子耐性ハッシュベースセキュリティ）を使用して、機密データを公開することなくEdDSA鍵生成シードの知識を証明し、ユーザーが既存のアドレスに紐付けられたPQ鍵の所有権を確立できるようにします。

Suiの暗号技術の俊敏性アーキテクチャは、複数の移行戦略を可能にします。プロアクティブ（作成時にPQ鍵がPreQ公開鍵に署名）、アダプティブ（STARK証明が既存のアドレスを移行）、ハイブリッド（古典鍵とPQ鍵を組み合わせた時限マルチシグ）です。このプロトコルは、格子ベースおよびハッシュベースのポスト量子セキュリティのために、CRYSTALS-Dilithium（ML-DSA）、FALCON（FN-DSA）、SPHINCS+（SLH-DSA）を含むNIST標準化アルゴリズムの即時展開をサポートします。バリデーターのBLS署名は格子ベースの代替手段に移行し、ハッシュ関数は量子耐性衝突耐性のために256ビットから384ビット出力にアップグレードされ、zkLogin回路はGroth16からSTARKベースのゼロ知識証明に移行します。

2025年6月にローンチされたNautilusフレームワークは、自己管理型TEE（Trusted Execution Environments）を使用して安全なオフチェーン計算を提供し、現在AWS Nitro Enclavesをサポートしており、将来的にIntel TDXおよびAMD SEVとの互換性も予定されています。AIアプリケーションの場合、Nautilusはオンチェーンで検証される暗号証明付きのプライベートAI推論を可能にし、計算効率と検証可能性の間の緊張を解決します。Bluefin（1ミリ秒未満でのTEEベースの注文マッチング）、TensorBlock（AIエージェントインフラ）、OpenGradientなどのローンチパートナーは、プライバシー保護型の量子耐性計算に対する本番環境の準備が整っていることを示しています。

比較分析により、Suiの量子優位性が明らかになります。Ethereumは計画段階にあり、ヴィタリック・ブテリンは量子耐性が「少なくとも10年先」であり、ハードフォークとコミュニティの合意が必要であると述べています。Solanaは2025年1月にWinternitz Vaultをオプションのハッシュベース署名機能としてローンチしましたが、これはユーザーのオプトインを必要とし、プロトコル全体の実装ではありません。他の主要なブロックチェーン（Aptos、Avalanche、Polkadot）は、具体的なタイムラインなしで研究段階にとどまっています。Suiだけが、ガバナンスの争いやネットワークの分裂なしに迅速なアルゴリズム移行を可能にする基礎原則として暗号技術の俊敏性を設計しました。

技術アーキテクチャの統合が創発的な能力を生み出す​

Suiのアーキテクチャコンポーネントは相乗的に相互作用し、個々の機能の合計を超える能力を生み出します。これは、真に革新的なプラットフォームを漸進的な改善から区別する特徴です。

Move言語リソースモデルと並列オブジェクト実行の組み合わせは、AIエージェント群に前例のないスループットを可能にします。口座ベースのモデルを使用する従来のブロックチェーンは、競合状態を防ぐためにシーケンシャル実行を必要とし、AIエージェントの協調をシングルスレッドのボトルネックに制限します。Suiのオブジェクト参照による明示的な依存関係宣言は、バリデーターが実行前に独立した操作を識別することを可能にし、数千のAIエージェントトランザクションをCPUコア間で同時にスケジュールします。この状態アクセス並列化（競合検出を必要とする楽観的実行とは対照的に）は、遡及的なトランザクション障害なしに予測可能なパフォーマンスを提供します。これは、信頼性保証を必要とするAIシステムにとって重要です。

プログラマブルトランザクションブロックは、アトミックトランザクションで最大1,024の異種関数呼び出しを可能にすることで、Moveの構成可能性を増幅させます。AIエージェントは、トークンのスワップ、オラクルデータの更新、機械学習推論のトリガー、NFTのミント、通知の送信など、複雑なワークフローをすべて成功または失敗が保証された状態で実行できます。この異種構成により、ロジックがスマートコントラクトからトランザクションレベルに移動し、ガス料金を劇的に削減しながら柔軟性を高めます。ロボット工学の場合、PTBは「在庫確認、部品注文、支払い承認、ステータス更新」のようなアトミックな多段階操作を、一貫性の暗号保証付きで可能にします。

単一所有者オブジェクトのコンセンサスバイパス高速パスは、AI/ロボット工学のアクセスパターンに完全に一致する2層のパフォーマンスモデルを作成します。個々のロボットは、バリデーターのコンセンサスなしに250ミリ秒で処理される所有オブジェクトとしてプライベートな状態（センサー読み取り値、運用パラメータ）を維持します。協調ポイント（タスクキュー、リソースプール）は、390ミリ秒のコンセンサスを必要とする共有オブジェクトとして存在します。このアーキテクチャは、エージェントがローカル状態を維持しつつ共有リソースを通じて協調する現実世界の自律システムを反映しており、Suiのオブジェクトモデルはこれらのパターンに自然に一致するブロックチェーンネイティブなプリミティブを提供します。

zkLoginは、主流のAIエージェント採用を妨げるオンボーディングの摩擦を解決します。従来のブロックチェーンでは、ユーザーはシードフレーズと秘密鍵を管理する必要があり、これは認知的負担が大きくエラーが発生しやすいものです。zkLoginは、使い慣れたOAuth認証情報（Google、Facebook、Twitch）を介した認証を可能にし、ユーザーが制御するソルトによりWeb2-Web3間のID相関を防ぎます。AIエージェントは、Web2認証の下で動作しながらブロックチェーンセキュリティを維持でき、消費者向けアプリケーションの障壁を劇的に低減します。すでにzkLoginを統合している10以上のdAppは、非暗号ネイティブのユーザーにとっての実用的な実現可能性を示しています。

競争上の位置づけが技術的リーダーシップとエコシステム成長を明らかにする​

主要なブロックチェーン（Solana、Ethereum、Aptos、Avalanche、Polkadot）間の比較分析により、Suiの高度なコンピューティングワークロードにおける技術的優位性が明らかになります。これは、Ethereumのエコシステムの成熟度とSolanaの現在のDePIN採用とのバランスを考慮したものです。

パフォーマンス指標は、Suiがスループットリーダーであることを確立しています。100のバリデーターでテストされた297,000 TPSと480ミリ秒のファイナリティを維持し、Solanaの理論値65,000-107,000 TPS（持続3,000-4,000）およびEthereumのベースレイヤー15-30 TPSと比較して優位です。Aptosは、同様のMoveベースのアーキテクチャですが異なる実行モデルで、理論値160,000 TPSを達成します。リアルタイムの意思決定を必要とするAIワークロードの場合、Suiの480ミリ秒のファイナリティは、Ethereumの12-15分のファイナリティや、Solanaの時折発生するネットワーク混雑（2024年4月のピーク負荷時に75%のトランザクション失敗）では不可能な即時応答ループを可能にします。

量子耐性分析によると、Suiは最初からコアアーキテクチャに量子耐性暗号が設計された唯一のブロックチェーンです。Ethereumはロードマップの「The Splurge」フェーズで量子問題に取り組んでいますが、ヴィタリック・ブテリンは2030年までに量子が暗号を破る確率を20%と見積もり、事後的な緊急「リカバリーフォーク」計画に依存しています。SolanaのWinternitz Vaultは、ユーザーのオプトインを必要とするオプションの量子保護を提供し、ネットワーク全体での自動セキュリティではありません。Aptos、Avalanche、Polkadotは、具体的なタイムラインなしで研究段階にとどまっています。Suiの複数の移行パス、STARKベースのzkLogin、NIST準拠のロードマップを備えた暗号技術の俊敏性は、2030/2035年の義務付けられたポスト量子移行に対応できる唯一のブロックチェーンとして位置づけられています。

AIエージェントエコシステムでは、Solanaが現在、成熟したツール（SendAI Agent Kit、ElizaOS）と最大の開発者コミュニティで採用をリードしていますが、Suiは300,000 TPSの容量、サブ秒のレイテンシー、および本番プラットフォーム（Atomaメインネット、Talus Nexus、OpenGraphオンチェーン推論）を含む50以上のプロジェクトを通じて優れた技術能力を示しています。Ethereumは機関向けAI標準（AIのID/信頼のためのERC-8004）に焦点を当てていますが、15-30 TPSのベースレイヤーはリアルタイムAIアプリケーションをレイヤー2ソリューションに制限します。Alibaba Cloudとの提携により、SuiがAI開発プラットフォーム（単なるデプロイメントプラットフォームではない）として位置づけられていることは、純粋な金融ブロックチェーンからの戦略的差別化を示しています。

ロボット工学の能力は、主要なブロックチェーンの中でSuiにのみ存在します。競合他社は、マルチロボット協調インフラ、ビザンチンフォールトトレラントな協調、または「インターネットレスモード」のオフライン運用を実証していません。Tiger Researchの分析は、ロボットが集中型信頼なしに分散型協調を活用できる能力を考慮すると、「ブロックチェーンは人間よりもロボットにとってより適切なインフラである可能性がある」と結論付けています。モルガン・スタンレーが2050年までに10億体のヒューマノイドロボットを予測している中、Suiの専用ロボット工学インフラは、自律システムがID、支払い、契約、協調を必要とする新興ロボット経済において、Suiがネイティブに提供するプリミティブにより、先駆者としての優位性を生み出します。

Moveプログラミング言語の利点は、セキュリティを必要とする複雑なアプリケーションにおいて、SuiとAptosの両方をSolidityベースのチェーンよりも優位に立たせています。Moveのリソース指向モデルは、Solidityでは修正不可能な脆弱性のクラスを防ぎます。これは、2024年にEthereumでエクスプロイトにより11億ドル以上が失われたことからも明らかです。形式検証サポート、線形型システム、およびファーストクラスの資産抽象化により、Moveは貴重な資産を自律的に管理するAIエージェントに特に適しています。Sui Moveのオブジェクト中心のバリアント（口座ベースのDiem Moveとは対照的に）は、共通の言語遺産にもかかわらず、Aptosでは利用できない並列実行の利点を可能にします。

実世界での実装が技術的能力を検証​

Suiの本番環境での展開は、プラットフォームがAI、ロボット工学、量子ドメイン全体で技術的可能性から実用的な有用性へと移行していることを示しています。

AIインフラの成熟度は、Atoma Networkの2024年12月のメインネットローンチによる本番AI推論の提供、Talusの2025年2月のNexusフレームワーク展開による構成可能なエージェントワークフローの実現、そしてコスタス・チャルキアスが支援するSwarm Networkの1300万ドルの資金調達ラウンドでSui上で10,000以上のAIエージェントライセンスが販売されたことなど、明確な牽引力を示しています。Alibaba Cloudとの提携は、AIコーディングアシスタントが開発者ツールに統合されたエンタープライズグレードの検証を提供し、投機的なアプリケーションを超えた戦略的コミットメントを実証しています。OpenGraph LabsがSui AI Typhoon HackathonでオンチェーンML推論で1位を獲得したことは、専門家審査員によって認められた技術革新を示しています。

製造ロボット工学は、3DOSの120カ国以上にわたる79,909台のプリンターネットワークを通じて商業規模に達し、NASA、米海軍、米空軍、John Deere、Googleにサービスを提供しています。これは、世界最大のブロックチェーン統合製造ネットワークであり、420万以上の部品を処理し、50万人以上のユーザーを抱えています。ロボットが自律的に交換部品を注文できるピアツーピアモデルは、産業規模での協調オーバーヘッドを排除するスマートコントラクト自動化を実証しており、信頼性とセキュリティを要求する政府および航空宇宙クライアントによって概念実証が検証されています。

財務指標は、5億3800万ドルのTVL、1760万の月間アクティブウォレット（2025年2月ピーク）、および160億ドルを超えるSUIトークン時価総額で、採用が拡大していることを示しています。Mysten Labsは、a16z、Binance Labs、Coinbase Ventures、Jump Cryptoの支援を受けて30億ドル以上の評価額を達成し、技術的可能性の機関による検証を得ています。スイスの銀行（Sygnum、Amina Bank）がSuiのカストディと取引を提供することで、伝統的な金融のオンランプが提供され、Grayscale、Franklin Templeton、VanEckの機関向け商品は主流の認知度を示しています。

開発者エコシステムの成長は、包括的なツール（TypeScript、Rust、Python、Swift、Dart、Golang SDK）、ChainIDEのAIコーディングアシスタント、および勝者の50%がAIアプリケーションに焦点を当てた活発なハッカソンプログラムにより、持続可能性を示しています。メインネット上の122のアクティブなバリデーターは、パフォーマンスを維持しながら十分な分散化を提供し、高度に集中化された代替手段よりもセキュリティとスループットのバランスを向上させています。

戦略的ビジョンがSuiをコンバージェンス時代に位置づける​

コスタス・チャルキアスとMysten Labsのリーダーシップは、狭いユースケースや漸進的な改善に焦点を当てる競合他社からSuiを区別する、一貫した長期ビジョンを明確に示しています。

チャルキアスの**「最終的に、ブロックチェーンはトランザクション速度においてVisaさえも凌駕するでしょう。それが常識となるでしょう。これからは逃れられないと思います」**という大胆な予測は、その未来を可能にするアーキテクチャ上の決定に裏打ちされた技術的軌道への自信を示しています。Mysten Labsが「今日のAppleを超える可能性がある」という彼の発言は、漸進的なDeFiアプリケーションではなく、次世代コンピューティングのための基盤インフラを構築するという野心に基づいています。息子を「クリプトス」（ギリシャ語で「秘密/隠された」の意）と名付けた決定は、文明のインフラとしての暗号技術革新への個人的なコミットメントを象徴しています。

AI、ロボット工学、量子コンピューティングを統合する三本柱戦略は、相互に強化し合う利点を生み出します。量子耐性暗号は、自律的に動作するAIエージェントの長期的な資産セキュリティを可能にします。サブ秒のファイナリティは、リアルタイムのロボット制御ループをサポートします。並列実行は、数千のAIエージェントが同時に協調することを可能にします。オブジェクトモデルは、AIエージェントの状態とロボットデバイスの表現の両方に自然な抽象化を提供します。このアーキテクチャの一貫性は、目的を持ったプラットフォーム設計を後付け機能から区別します。

Sui Basecamp 2025での技術発表は、ネイティブな検証可能な乱数（AI推論のオラクル依存を排除）、Sui上で直接プライベートビデオ通話を可能にするzkトンネル、緊急時のゼロガス操作のためのライトニングトランザクション、および暗号化された将来のデータアクセス用のタイムカプセルなど、継続的な革新を示しています。これらの機能は、学術的な演習ではなく、実際のユーザーの問題（プライバシー、信頼性、アクセシビリティ）に対処しており、信頼できる乱数を必要とするAIエージェント、オフライン運用が必要なロボットシステム、機密データのための量子耐性暗号化など、明確なアプリケーションがあります。

ヘルスケアデータ管理から個人データ所有権、ロボット工学に至るまで、**「幅広いアプリケーションのための協調レイヤー」**としての位置づけは、金融投機を超えたプラットフォームの野心を反映しています。チャルキアスがヘルスケアデータの非効率性を共通データベースを必要とする問題として特定したことは、狭いブロックチェーン愛好家のニッチではなく、社会インフラについての思考を示しています。このビジョンは、投機的なイールドファーミングではなく、長期プロジェクトのための信頼できるインフラを求める研究機関、ハードウェアスタートアップ、政府を引き付けます。

技術ロードマップが実行可能なタイムラインを提供​

Suiの開発ロードマップは、3つの主要ドメインすべてにおいて、ビジョンから実装への進捗を示す具体的なマイルストーンを提供します。

量子耐性タイムラインはNISTの指令に合致しています。2025-2027年に暗号技術の俊敏性インフラとテストを完了し、2028-2030年にハイブリッドPreQ-PQ運用を伴うDilithium/FALCON署名のプロトコルアップグレードを導入し、2030-2035年に古典的アルゴリズムを廃止する完全なポスト量子移行を達成します。複数の移行パス（プロアクティブ、アダプティブ、ハイブリッド）は、単一の採用戦略を強制することなく、異なるユーザーセグメントに柔軟性を提供します。ハッシュ関数の384ビット出力へのアップグレードとzkLogin PQ-zkSNARK研究は並行して進められ、断片的なパッチではなく包括的な量子対応を保証します。

AIインフラの拡張は、Walrusメインネットのローンチ（2025年第1四半期）によるAIモデルの分散型ストレージ提供、Talus Nexusフレームワークによる構成可能なエージェントワークフローの実現（2025年2月展開）、およびNautilus TEEフレームワークが現在のAWS Nitro Enclavesサポートを超えてIntel TDXおよびAMD SEVに拡張されるなど、明確なマイルストーンを示しています。Alibaba Cloudとの提携ロードマップには、言語サポートの拡大、ChainIDEのより深い統合、および開発者コミュニティをターゲットとした香港、シンガポール、ドバイでのデモデーが含まれます。OpenGraphのオンチェーン推論エクスプローラーとTensorflowSui SDKの成熟は、理論的なフレームワークを超えたAI開発者向けの実用的なツールを提供します。

ロボット工学能力の進歩は、マルチロボット協調デモから3DOSネットワーク拡張、電波による「インターネットレスモード」トランザクション機能、ゼロガスロボットコマンドを可能にするzkTunnelsを備えた本番環境への展開へと進んでいます。ビザンチンフォールトトレランス、サブ秒の協調ループ、自律的なM2M支払いをサポートする技術アーキテクチャは今日存在しており、採用の障壁は技術的な制限ではなく、教育とエコシステム構築にあります。NASA、Meta、Uberの卒業生が関与していることは、学術研究プロジェクトではなく、現実世界のロボット工学の課題に取り組む真剣なエンジニアリングの才能を示しています。

プロトコル改善には、80%のレイテンシー削減優位性を維持するMysticetiコンセンサス改良、Pilotfishマルチマシン実行による水平スケーリング、および増大する状態のためのストレージ最適化が含まれます。チェックポイントシステム（約3秒ごと）は、AIトレーニングデータとロボット工学の監査証跡のための検証可能なスナップショットを提供します。トランザクションサイズが1バイトのプリセット形式に縮小されることで、IoTデバイスの帯域幅要件が削減されます。スポンサードトランザクションの拡張は、シームレスなWeb2のようなUXを必要とする消費者向けアプリケーションのガス摩擦を排除します。

技術的卓越性がSuiを高度なコンピューティングの優位性に位置づける​

技術アーキテクチャ、リーダーシップのビジョン、実世界での実装、および競争上の位置づけに関する包括的な分析により、SuiがAI、ロボット工学、量子コンピューティングの収束に独自に備えたブロックチェーンプラットフォームであることが明らかになります。

Suiは、測定されたパフォーマンス指標を通じて技術的優位性を達成しています。480ミリ秒のファイナリティで297,000 TPSは、すべての主要な競合他社を凌駕し、より遅いチェーンでは不可能なリアルタイムAIエージェント協調とロボット制御を可能にします。オブジェクト中心データモデルとMove言語のセキュリティの組み合わせは、口座ベースのアーキテクチャを悩ませる脆弱性のクラスを防ぐプログラミングモデルの利点を提供します。最初から設計された（後付けではない）暗号技術の俊敏性は、ハードフォークやガバナンスの争いなしに量子耐性移行を可能にします。これらの機能は、理論的なホワイトペーパーや遠いロードマップとしてではなく、今日、122のバリデーターを持つメインネットで本番環境に存在しています。

コスタス・チャルキアスの50以上の出版物、8つの米国特許、および暗号技術革新（zkLogin、BPQS、Winterfell STARK、HashWires）を通じた先見の明のあるリーダーシップは、技術的には有能だが想像力に欠ける競合他社からSuiを区別する知的基盤を提供します。彼の量子コンピューティングの画期的な研究（2025年7月）、AIインフラサポート（Swarm Networkの支援）、および公開コミュニケーション（Token 2049、Korea Blockchain Week、London Real）は、トップティアの開発者や機関パートナーを引き付けるソートリーダーシップを確立しています。四半期ごとの指標ではなく、2030年以降のタイムフレームでアーキテクチャを設計する意欲は、プラットフォームインフラに必要な長期的な戦略的思考を示しています。

本番環境での展開（AtomaメインネットAI推論、3DOSの79,909台のプリンターネットワーク、Talusエージェントフレームワーク）を通じたエコシステムの検証は、技術的能力が実世界の有用性につながることを証明しています。機関パートナーシップ（Alibaba Cloud、スイス銀行のカストディ、Grayscale/Franklin Templeton製品）は、ブロックチェーンネイティブの愛好家を超えた主流の認知度を示しています。開発者成長指標（ハッカソン勝者の50%がAIに焦点を当て、包括的なSDKカバレッジ、AIコーディングアシスタント）は、長期的な採用をサポートする持続可能なエコシステム拡張を示しています。

ロボット経済、量子耐性金融システム、自律型AIエージェント協調のためのブロックチェーンインフラとしての戦略的ポジショニングは、既存のブロックチェーンユースケースの漸進的な改善に焦点を当てる競合他社とは異なる差別化された価値提案を生み出します。モルガン・スタンレーが2050年までに10億体のヒューマノイドロボットを予測し、NISTが2030年までに量子耐性アルゴリズムを義務付け、マッキンゼーがエージェントAIから40%の生産性向上を予測している中、Suiの技術的能力は、分散型インフラを必要とするマクロな技術トレンドと正確に合致しています。

ブロックチェーン上で高度なコンピューティングアプリケーションを構築する組織にとって、Suiは比類ない技術的能力（297K TPS、480ミリ秒のファイナリティ）、未来志向の量子耐性アーキテクチャ（最初から量子対応を設計した唯一のブロックチェーン）、実績のあるロボット工学インフラ（マルチロボット協調を実証した唯一のブロックチェーン）、優れたプログラミングモデル（Move言語のセキュリティと表現力）、およびシーケンシャル実行チェーンでは物理的に不可能なAI/ロボット工学アプリケーションを可能にするリアルタイムパフォーマンスを提供します。このプラットフォームは、漸進的な改善ではなく、ブロックチェーンの次の10年間のための根本的なアーキテクチャの再考を表しています。

Suiブロックチェーンは、その基盤となる暗号技術的俊敏性とオブジェクト中心のアーキテクチャにより、競合他社とは一線を画し、AI統合、ロボット協調、量子耐性セキュリティを同時に推進する唯一の主要なレイヤー1ブロックチェーンとしての地位を確立しています。これはマーケティング上のポジショニングではなく、アーキテクチャ上の現実です。共同創設者兼チーフクリプトグラファーのコスタス・「クリプトス」・チャルキアスは、Suiのコアデザインにこれらの機能を当初から体系的に組み込み、彼が「Visaの速度さえも凌駕する」と表現するインフラを構築し、同時に10年以内に「すべての現代暗号技術を破壊する」可能性のある量子脅威に対して安全性を維持しています。

技術基盤はすでに本番環境に対応しています。390ミリ秒のコンセンサスファイナリティによりリアルタイムAIエージェント協調が可能になり、並列実行はピーク時に1秒あたり297,000トランザクションを処理し、EdDSA署名スキームはハードフォークを必要とせずにポスト量子暗号への実績ある移行パスを提供します。一方、BitcoinとEthereumは、後方互換性のあるアップグレードパスがないまま、量子コンピューティングによる存続の危機に直面しています。チャルキアスのビジョンは、3つの収束する柱に焦点を当てています。AIを協調レイヤーとして、サブ秒のファイナリティを必要とする自律型ロボットシステム、そして2035年以降も安全性を維持する暗号フレームワークです。会議、研究論文、技術実装における彼の発言は、投機的な約束ではなく、2022年のMysten Labs設立時に確立されたロードマップの体系的な実行を示しています。

これはブロックチェーンの部族主義を超えて重要です。2030年までに、NISTの指令により現在の暗号化標準は廃止される必要があります。製造ロボットからAIエージェントに至るまでの自律型システムは、大規模なトラストレスな協調を必要とします。Suiのアーキテクチャは、競合他社が解決策を後付けしようと奔走する中、これら両方の不可避性を同時に解決します。問題はこれらの技術が収束するかどうかではなく、どのプラットフォームがその収束を無傷で乗り切るかです。

息子をクリプトスと名付けた暗号学者​

コスタス・チャルキアスは、ブロックチェーンと新興技術の交差点に並外れた信頼性をもたらします。Mysten Labsを共同設立する前は、MetaのDiemプロジェクトとNoviウォレットのリードクリプトグラファーを務め、R3のCordaブロックチェーンでマイク・ハーン（サトシ・ナカモトに関連するBitcoinの最初の開発者の一人）と協力し、50以上の科学論文、8つの米国特許、1,374の学術引用を持つIDベース暗号の博士号を取得しています。彼のこの分野への献身は、息子をクリプトスと名付けるほどです。「私はブロックチェーンと暗号技術に深く関わっているので、妻を説得してクリプトスという名前の子供を授かることができました」と、Suiブログのインタビューで彼は説明しました。

彼のキャリアの軌跡は、大規模な実用暗号技術への一貫した焦点を明らかにしています。Facebookでは、WhatsAppのセキュリティインフラと数十億人に対応する認証システムを構築しました。R3では、エンタープライズブロックチェーン向けのゼロ知識証明とポスト量子署名を先駆的に開発しました。彼の初期のキャリアには、株式市場のテクニックを使用してサッカーの試合結果を予測するAI搭載プラットフォームであるBetmanagerの設立が含まれており、この経験がブロックチェーンとAIの統合に関する現在の彼の視点に影響を与えています。AIへの露出、本番環境での暗号技術、ブロックチェーンインフラのこの融合は、彼をこれらのドメインを結びつけるシステムを設計する上で独自の位置づけにしています。

チャルキアスの技術哲学は、「暗号技術的俊敏性」を重視しています。これは、永続性を前提とするのではなく、基盤となるプロトコルに柔軟性を組み込むことです。プラハで開催されたEmergence Conference（2024年12月）で、彼はこの世界観を明確に述べました。「最終的に、ブロックチェーンはトランザクション速度でVisaさえも凌駕するでしょう。それが常識となるでしょう。これにどうやって逃れられるのか分かりません。」しかし、速度だけでは十分ではありません。彼の仕事は、パフォーマンスと将来を見据えたセキュリティを一貫して組み合わせ、量子コンピューターが今日行動を必要とする脅威をもたらしていることを認識しており、危険が現実化するまで待つべきではありません。この二重の焦点、つまり現在のパフォーマンスと将来の回復力が、AI、ロボット工学、量子耐性におけるSuiのアーキテクチャ上の決定を定義しています。

インテリジェントエージェントのために構築されたアーキテクチャ​

Suiの技術基盤は、EthereumやSolanaのようなアカウントベースのブロックチェーンとは根本的に異なります。すべてのエンティティは、グローバルに一意な32バイトのID、バージョン番号、所有権フィールド、および型付けされたコンテンツを持つオブジェクトとして存在します。このオブジェクト中心モデルは、美的嗜好ではなく、大規模な並列実行を可能にするものです。AIエージェントが所有オブジェクトとして動作する場合、単一ライター操作ではコンセンサスを完全にバイパスし、約400ミリ秒のファイナリティを実現します。複数のエージェントが共有オブジェクトを介して協調する場合、SuiのMysticetiコンセンサスは390ミリ秒のレイテンシを提供します。これは依然としてサブ秒ですが、ビザンチンフォールトトレラントな合意を介して行われます。

MetaのDiemのために開発され、Sui向けに強化されたMoveプログラミング言語は、型システムレベルでリソースの安全性を強制します。資産は、許可なく誤ってコピー、破壊、または作成されることはありません。貴重なデータやモデルの重みを管理するAIアプリケーションにとって、これはSolidityスマートコントラクトを悩ませる脆弱性クラス全体を防ぎます。チャルキアスは、ドバイで開催されたSui Basecamp 2025でこれを強調しました。「私たちは、Suiにゼロ知識証明とプライバシー保護技術を最初から導入しました。そのため、誰もが望むだけのプライバシーを持つKYCシステムを作成できるようになりました。」

明示的な依存関係宣言により、並列トランザクション実行は理論上の限界に達します。遡及的な検証を必要とするオプティミスティック実行とは異なり、Suiのスケジューラは、一意のオブジェクトIDを介して重複しないトランザクションを事前に識別します。独立した操作は、バリデーターコア間で干渉なく並行して実行されます。このアーキテクチャは、テストでピーク時297,000 TPSのスループットを実証しました。これは理論上の最大値ではなく、本番ハードウェアで測定されたパフォーマンスです。AIアプリケーションにとって、これは数千の推論リクエストが同時に処理され、複数の自律型エージェントがブロックすることなく協調し、リアルタイムの意思決定が人間が知覚できる速度で動作することを意味します。

2024年に導入されたMysticetiコンセンサスプロトコルは、チャルキアスと共同著者が数学的に最適であることを証明したものを達成します。それはコミットメントのための3つのメッセージラウンドです。明示的なブロック認証を排除し、未認証のDAG構造を実装することで、Mysticetiは以前のNarwhal-Bullsharkコンセンサスからレイテンシを80%削減しました。このプロトコルは、DAGパターンから導出された直接的および間接的な決定ルールを使用して、2ラウンドごとではなく毎ラウンドブロックをコミットします。リアルタイムの制御フィードバックを必要とするロボットアプリケーションにとって、このサブ秒のファイナリティは譲れないものとなります。Korea Blockchain Week 2025で、チャルキアスはSuiを「アプリケーションとAIのための協調レイヤー」と位置づけ、決済、ゲーム、AIのパートナーがこのパフォーマンス基盤をどのように活用しているかを強調しました。

Walrus: AIのデータ問題を解決する​

AIワークロードは、従来のブロックチェーン経済学と互換性のない規模のストレージを必要とします。トレーニングデータセットはテラバイト規模に及び、モデルの重みはギガバイトを必要とし、推論ログは急速に蓄積されます。Suiは、Walrusという分散型ストレージプロトコルを通じてこれに対処します。これは、オンチェーンストレージに典型的な100倍のレプリケーションではなく、消失訂正符号を使用して4〜5倍のレプリケーションを実現します。「Red Stuff」アルゴリズムは、データをスライバーに分割し、ストレージノード全体に分散させ、2/3のノードが利用できない場合でも回復可能です。メタデータと可用性証明はSuiのブロックチェーン上に存在し、実際のデータはWalrusに格納され、エクサバイト規模で暗号的に検証可能なストレージを作成します。

Walrusテストネットの最初の1ヶ月で、ネットワークは25以上のコミュニティノードにわたって4,343 GBを超えるデータを保存し、アーキテクチャの実現可能性を検証しました。TradePort、Tusky、Decrypt Mediaなどのプロジェクトは、メディアの保存と取得のためにWalrusを統合しました。AIアプリケーションにとって、これは実用的なシナリオを可能にします。ライセンス条件がスマートコントラクトにエンコードされたプログラマブルアセットとしてトークン化されたトレーニングデータセット、バージョン管理されたモデルの重み、監査証跡のために不変にログに記録された推論結果、費用対効果の高いAI生成コンテンツの保存などです。Sui初のブロックチェーン統合パートナーとして発表されたAtoma NetworkのAI推論レイヤーは、自動コード生成、ワークフロー自動化、DeFiリスク分析のためにこのストレージ基盤を活用しています。

統合はストレージを超えて計算オーケストレーションにまで及びます。Suiのプログラマブルトランザクションブロック（PTB）は、最大1,024の異種操作をアトミックにバンドルし、オールオアナッシングで実行します。AIワークフローは、Walrusからトレーニングデータを取得し、スマートコントラクトでモデルの重みを更新し、オンチェーンで推論結果を記録し、データ貢献者に報酬を分配する、これらすべてを単一のアトミックトランザクションで行うことができます。このコンポーザビリティは、Moveの型安全性と組み合わされ、他の環境でのクロスコンタクトコールの脆弱性なしに、複雑なAIシステムのためのビルディングブロックを作成します。

チャルキアスは、Just The Metricsポッドキャスト（2025年7月）で、マーケティングよりも機能性を強調し、「ヘルスケアデータ管理における非効率性」を実用的な応用分野として指摘しました。ヘルスケアAIは、機関間の協調、機密データのプライバシー保護、規制遵守のための検証可能な計算を必要とします。Suiのアーキテクチャは、オンチェーン協調、Walrusストレージ、ゼロ知識プライバシーを組み合わせることで、これらの要件を概念的にではなく技術的に解決します。2024年に発表されたGoogle Cloudとの提携は、SuiデータをBigQueryに統合して分析を行い、GoogleのVertex AIプラットフォームをMove言語でトレーニングしてAI支援開発を行うことで、この方向性を強化しました。

ロボットがサブ秒決済を必要とするとき​

ロボット工学のビジョンは、発表されたパートナーシップよりも技術的な能力を通じてより具体的に実現されます。Suiのオブジェクトモデルは、ロボット、ツール、タスクを、きめ細かなアクセス制御を備えたファーストクラスのオンチェーン市民として表現します。ロボットがアカウントレベルの権限を介してやり取りするアカウントベースのシステムとは異なり、Suiのオブジェクトは、基本的な操作からマルチシグネチャ要件を持つ完全な制御まで、多段階の権限システムを可能にします。PassKeysとFaceIDの統合はヒューマン・イン・ザ・ループのシナリオをサポートし、zkTunnelsはリアルタイムのリモート操作のためのガスフリーコマンド送信を可能にします。

ソーシャルメディアでの議論中、チャルキアス（「Kostas Kryptos」として投稿）は、NASA、Meta、Uber出身のSuiエンジニアがネットワーク上で犬のような四足歩行ロボットをテストしていることを明らかにしました。オブジェクトベースのアーキテクチャはロボット工学の協調に適しています。各ロボットは、その状態と能力を表すオブジェクトを所有し、タスクは実行パラメータを持つ転送可能なオブジェクトとして存在し、リソース割り当ては集中管理ではなくオブジェクト構成を通じて行われます。製造施設では、各ユニットが自律的にタスクを受け入れ、共有オブジェクトを通じてピアと協調し、暗号検証付きで操作を実行し、提供されたサービスに対するマイクロペイメントを決済するロボットフリートを展開できます。これらすべては、中央機関や人間の介入なしに行われます。

Sui Basecamp 2025とLondon Realポッドキャスト（2025年4月）で議論された「インターネットレス」トランザクションモードは、ロボット工学の現実世界の制約に対処します。チャルキアスは、スペインとポルトガルでの停電中にシステムが機能を維持した方法について説明し、プリセット形式を使用してトランザクションサイズが単一バイトに最適化されたことを述べました。災害地域、農村地域、または信頼性の低い接続環境で動作する自律型システムにとって、この回復力は極めて重要になります。ロボットはピアツーピアで即座に協調するためにトランザクションを実行し、接続が回復したときに広範なネットワークと同期できます。

3DOSプロジェクトは、このビジョンを実用的に例示しています。これは、マシンが自律的に部品を印刷するオンデマンド製造を可能にするブロックチェーンベースの3Dプリンティングネットワークです。将来のイテレーションでは、コンポーネントの故障を検出し、スマートコントラクトを介して交換品を注文し、オンチェーンディスカバリを通じて近くの3Dプリンターを特定し、印刷と配送を調整し、コンポーネントをインストールする自己修復ロボットが想定されています。これらはSFではなく、既存の機能の論理的な拡張です。ESP32とArduinoマイクロコントローラの統合はすでに基本的なIoTデバイスをサポートしており、BugDarはロボットスマートコントラクトのセキュリティ監査を提供し、マルチシグネチャ承認は重要な操作に対する人間の監視を伴う段階的な自律性を可能にします。

量子時計は刻々と進んでいる​

コスタス・チャルキアスの口調は、量子コンピューティングについて語るとき、哲学的から緊急へと変わります。2025年7月の研究報告書で、彼は率直に警告しました。「政府は量子コンピューティングがもたらすリスクを十分に認識しています。世界中の機関は、ECDSAやRSAのような古典的なアルゴリズムを2030年または2035年までに廃止するよう指令を出しています。」彼のTwitterでの発表は、Mysten Labsの画期的な研究がIACR ePrint Archiveに公開されたことと同時に行われ、Sui、Solana、Near、CosmosのようなEdDSAベースのブロックチェーンが、BitcoinやEthereumにはない量子移行のための構造的優位性を持っていることを示しました。

この脅威は、大きな数を効率的に因数分解するショアのアルゴリズムを実行する量子コンピューターに由来します。これは、RSA、ECDSA、BLS暗号の数学的困難さの根底にあるものです。105キュービットを持つGoogleのWillow量子プロセッサは、古典的な暗号化を破ることができるマシンへの加速された進歩を示しています。「今保存して後で解読する」攻撃は緊急性を高めます。敵対者は今日暗号化されたデータを収集し、量子コンピューターがそれを遡及的に解読するのを待ちます。ブロックチェーン資産について、チャルキアスはDecrypt Magazineに次のように説明しました。「誰かがBitcoinやEthereumの秘密鍵をまだ持っていたとしても、ポスト量子安全な所有権の証明を生成できない可能性があります。これは、その鍵が元々どのように生成されたか、そしてその関連データが時間の経過とともにどれだけ露出されたかに起因します。」

Bitcoinの特定の脆弱性は、公開鍵が露出している「スリーピング」ウォレットに由来します。サトシ・ナカモトの推定100万BTCは、ハッシュ化されたアドレスの背後に隠されるのではなく、公開鍵がオンチェーンで可視化されるペイ・トゥ・パブリック・キー形式を使用する初期のアドレスに存在します。量子コンピューターが十分にスケールアップすると、これらのウォレットは即座に空にされる可能性があります。チャルキアスの評価は次のとおりです。「量子コンピューターが登場すると、サトシのウォレットを含む数百万のウォレットが即座に空にされる可能性があります。公開鍵が可視であれば、最終的には解読されるでしょう。」Ethereumも同様の課題に直面していますが、露出した公開鍵が少ないため、差し迫ったリスクは軽減されています。両チェーンは、ポスト量子アルゴリズムに関するコンセンサスが形成されると仮定して、移行のために前例のない協調を伴うコミュニティ全体のハードフォークを必要とします。

SuiのEdDSA基盤は、エレガントな回避策を提供します。ECDSAのランダムな秘密鍵とは異なり、EdDSAはRFC 8032に従ってハッシュ関数を使用してシードから決定論的に鍵を導出します。この構造的な違いにより、楕円曲線データを露出することなく、基盤となるシードの知識を証明するzk-STARKs（ポスト量子安全）を介したゼロ知識証明が可能になります。ユーザーは同じシードのランダム性からポスト量子鍵ペアを構築し、同一の所有権を実証するZK証明を提出し、アドレスを維持しながら量子安全スキームに移行できます。ハードフォークは必要ありません。チャルキアスは2022年6月のSui AMAでこれを詳述しました。「EdDSAのような決定論的アルゴリズムを使用している場合、内部でハッシュ関数を使用するため、Stark証明を使用してEdDSA鍵生成における秘密鍵のピラミッドの知識を証明する方法があります。」

戦略的堀としての暗号技術的俊敏性​

Suiは、コードベース全体で統一された型エイリアスを介して、複数の署名スキームを同時にサポートしています。EdDSA（Ed25519）、ECDSA（Ethereum互換性のため）、および計画されているポスト量子アルゴリズムです。チャルキアスは、暗号技術における永続性が幻想であることを認識し、この「暗号技術的俊敏性」を設計しました。このアーキテクチャは、セキュリティシステム全体を再構築するのではなく、「ロックコアを交換する」ことに似ています。NIST推奨のポスト量子アルゴリズムが展開されるとき、署名にはCRYSTALS-Dilithium、コンパクトな代替にはFALCON、ハッシュベーススキームにはSPHINCS+が、Suiは基本的なプロトコルの書き換えではなく、簡単な更新を通じてそれらを統合します。

移行戦略は、プロアクティブなアプローチと適応的なアプローチのバランスを取ります。新しいアドレスの場合、ユーザーは作成時にポスト量子鍵が事前量子公開鍵に署名するPQ-signs-PreQ構成を生成でき、将来のスムーズな移行を可能にします。既存のアドレスの場合、zk-STARK証明方法は、量子安全な所有権を証明しながらアドレスを維持します。階層化された防御は、高価値データを優先します。ウォレットの秘密鍵は即座にPQ保護を受け、一時的なプライバシーデータはより遅いアップグレードパスをたどります。ハッシュ関数の出力は、グローバーのアルゴリズムに対する衝突耐性のために256ビットから384ビットに拡張され、対称暗号化鍵長は2倍になります（AESはより大きな鍵で量子耐性を維持します）。

ゼロ知識証明システムは慎重な検討が必要です。Groth16（現在zkLoginを動かしている）のような線形PCPは、量子攻撃に対して脆弱なペアリングフレンドリーな楕円曲線に依存しています。Suiの移行ロードマップは、ハッシュベースのSTARKシステム（Mysten Labsが共同開発したWinterfellはハッシュ関数のみを使用し、おそらくポスト量子安全性を維持します）へと移行します。zkLoginの移行は、内部回路を更新しながら同じアドレスを維持し、OpenIDプロバイダーがPQ-JWTトークンを採用する際に協調を必要とします。ランダム性ビーコンと分散鍵生成プロトコルは、しきい値BLS署名からHashRandやHERBスキームのような格子ベースの代替へと移行します。これらはオンチェーンAPIには見えない内部プロトコルの変更です。

チャルキアスの専門知識はここで極めて重要です。BPQS（Blockchain Post-Quantum Signature）、XMSSハッシュベーススキームのバリアントの著者として、彼は理論的知識を超えた実装経験をもたらします。彼の2022年6月のコミットメントは先見の明がありました。「私たちは、ボタン一つで人々がポスト量子鍵に実際に移行できるような方法でチェーンを構築します。」NISTの期限、つまり古典的アルゴリズムの廃止が2030年、完全なPQ採用が2035年は、タイムラインを劇的に圧縮します。Suiの先行は有利な位置につけていますが、チャルキアスは緊急性を強調します。「もしあなたのブロックチェーンがソブリン資産、暗号通貨の国家財産、ETF、またはCBDCをサポートしているなら、あなたのコミュニティが長期的な信頼性と大規模採用を重視するならば、間もなくポスト量子暗号標準を採用することが求められるでしょう。」

AIエージェントはすでに18億ドルの価値を生み出している​

エコシステムはインフラを超えて本番アプリケーションへと移行しています。ブロックチェーンデータ追跡と分析に特化したDolphin Agent（DOLA）は、18億ドル以上の時価総額を達成し、AI強化型ブロックチェーンツールの需要を検証しました。SUI Agentsは、Twitterペルソナ作成、トークン化、分散型エコシステム内での取引を伴うワンクリックAIエージェント展開を提供します。Sentient AIは、Suiのセキュリティとスケーラビリティを活用した会話型チャットボットのために150万ドルを調達しました。DeSci Agentsは、エピタロンやラパマイシンなどの科学的化合物を24時間365日AI駆動のエンゲージメントを通じて促進し、トークンペアリングを通じて研究と投資を結びつけます。

Sui初のブロックチェーンAI推論パートナーとしてのAtoma Networkの統合は、自動コード生成と監査、ワークフロー自動化、DeFiリスク分析、ゲームアセット生成、ソーシャルメディアコンテンツ分類、DAO管理にわたる機能を実現します。このパートナーシップの選択は、技術的要件を反映していました。Atomaは、インタラクティブAIのための低レイテンシ、スケールのための高スループット、AI資産のための安全な所有権、検証可能な計算、費用対効果の高いストレージ、プライバシー保護オプションを必要としていました。Suiはこれら6つすべてを提供しました。Sui Basecamp 2025で、チャルキアスはAeon、AtomaのAIエージェント、Nautilusの検証可能なオフチェーン計算に関する作業などのプロジェクトを、「Suiがインテリジェントで分散型システムの次の波の基盤としてどのように機能するか」の例として強調しました。

Google Cloudとの提携は、分析のためのSuiブロックチェーンデータへのBigQueryアクセス、AI支援開発のためのMoveプログラミング言語でのVertex AIトレーニング、簡素化されたアクセスのためのOAuth認証情報（Google）を使用したzkLoginサポート、およびネットワークパフォーマンスとスケーラビリティをサポートするインフラストラクチャを通じて統合を深めます。Alibaba CloudのChainIDE統合は、Moveコード生成のための自然言語プロンプトを可能にします。開発者は英語、中国語、または韓国語で「10% APYのステーキングコントラクトを作成する」と書くと、構文的に正しく、文書化され、セキュリティチェック済みのMoveコードを受け取ることができます。このAI支援開発は、Moveの安全保証を維持しながら、ブロックチェーン構築を民主化します。

AIアプリケーションにとって、技術的優位性は複合的に作用します。オブジェクト所有権モデルは、独立して動作する自律型エージェントに適しています。並列実行は、干渉なく数千の同時AI操作を可能にします。サブ秒のファイナリティは、インタラクティブなユーザーエクスペリエンスをサポートします。Walrusストレージは、トレーニングデータセットを経済的に処理します。スポンサー付きトランザクションは、ユーザーのガス料金の摩擦を取り除きます。zkLoginは、シードフレーズの障壁を排除します。プログラマブルトランザクションブロックは、複雑なワークフローをアトミックにオーケストレーションします。形式検証オプションは、AIエージェントの正確性を数学的に証明します。これらは disconnectedな機能ではなく、一貫した開発環境を形成する統合された機能です。

競合他社の比較​

Suiのピーク時297,000 TPSと390ミリ秒のコンセンサスレイテンシは、Ethereumの平均11.3 TPSと12〜13分のファイナリティを桁違いに上回ります。最も近いパフォーマンス競合であるSolanaと比較すると、Solanaの400ミリ秒のスロットタイムにもかかわらず、Suiは32倍速いファイナリティ（0.4秒対12.8秒）を達成します。これは、Solanaが経済的ファイナリティのために複数の確認を必要とするためです。Phoenix Groupの2025年8月の実測レポートでは、Suiが3,900 TPSを処理したのに対し、Solanaは92.1 TPSであり、理論上のパフォーマンスではなく運用上のパフォーマンスを反映しています。Suiのトランザクションコストは予測可能で低く（平均約0.0087ドル、1セント未満）、Solanaの過去の混雑や停止問題はありません。

アーキテクチャの違いがパフォーマンスのギャップを説明します。Suiのオブジェクト中心モデルは、固有の並列化を可能にします。1秒あたり300,000の単純な転送は、コンセンサス協調を必要としません。EthereumとBitcoinは、すべてのトランザクションを完全なコンセンサスを通じて順次処理します。SolanaはSealevelを通じて並列化しますが、遡及的な検証を必要とするオプティミスティック実行を使用します。同じくMove言語を使用するAptosは、Suiの状態アクセス方式ではなく、Block-STMオプティミスティック実行を実装しています。予測可能な低レイテンシを必要とするAIおよびロボット工学アプリケーションにとって、Suiの明示的な依存関係宣言は、オプティミスティックなアプローチでは保証できない決定論を提供します。

量子ポジショニングはさらに顕著に異なります。BitcoinとEthereumはsecp256k1 ECDSA署名を使用しており、後方互換性のあるアップグレードパスはありません。量子移行には、ハードフォーク、アドレス変更、資産移行、およびチェーン分割を引き起こす可能性のあるコミュニティガバナンスが必要になります。SolanaはSuiのEdDSAの利点を共有しており、同様のzk-STARK移行戦略を可能にし、Winternitz Vaultハッシュベースワンタイム署名を導入しています。NearとCosmosもEdDSAの恩恵を受けています。AptosはEd25519を使用していますが、量子対応ロードマップはそれほど開発されていません。チャルキアスの2025年7月の研究論文は、「Sui、Solana、Near、Cosmos、その他のEdDSAベースのチェーンには有効だが、BitcoinとEthereumには有効ではない」と明確に述べています。

エコシステムの成熟度は一時的に競合他社に有利に働きます。Solanaは2020年に立ち上げられ、確立されたDeFiプロトコル、NFTマーケットプレイス、開発者コミュニティを持っています。Ethereumの2015年の立ち上げは、スマートコントラクト、機関投資家の採用、ネットワーク効果において先行者利益をもたらしました。Suiは2023年5月に立ち上げられ、わずか2年半ですが、20億ドル以上のTVLと65.9Kのアクティブアドレスが急速に成長しており、Solanaの1610万にははるかに及びません。技術的優位性は機会を生み出します。今日Suiで構築する開発者は、成熟した混雑したプラットフォームに参加するのではなく、エコシステムの成長のために位置づけられます。チャルキアスのLondon Realインタビューは、この自信を反映しています。「正直なところ、Mysten Labsとそれが触れるものがAppleの今日の姿を凌駕したとしても、私は全く驚かないでしょう。」

一見異なるビジョン間の相乗効果​

AI、ロボット工学、量子耐性の物語は、それらの技術的相互依存性を認識するまでは無関係に見えます。AIエージェントは低レイテンシと高スループットを必要とし、Suiはその両方を提供します。ロボット協調は、中央機関なしでのリアルタイム操作を要求し、Suiのオブジェクトモデルとサブ秒のファイナリティがそれを提供します。ポスト量子セキュリティは、暗号技術の柔軟性と将来を見据えたアーキテクチャを必要とし、Suiはこれを最初から構築しました。これらは別々の製品ラインではなく、2030年から2035年の技術ランドスケープにおける統一された技術要件です。

自律型製造を考えてみましょう。AIシステムは需要予測と材料の可用性を分析し、最適な生産スケジュールを決定します。ロボットエージェントは、ブロックチェーン協調を通じて検証済みの指示を受け取り、集中管理なしで真正性を確保します。各ロボットは、所有オブジェクトとしてタスクを並行して処理し、必要に応じて共有オブジェクトを通じて協調します。ロボットAがロボットBに材料を提供し、ロボットBがロボットCのためにコンポーネントを処理するなど、提供されたサービスに対するマイクロペイメントは即座に決済されます。システムは接続が途絶えた場合でもインターネットレスで機能し、ネットワークが回復したときに同期します。そして決定的に、すべての通信はポスト量子暗号スキームを通じて量子敵対者に対して安全に保たれ、「今保存して後で解読する」攻撃から知的財産と運用データを保護します。

ヘルスケアデータ管理は、もう一つの収束の例です。AIモデルは、暗号的可用性証明付きでWalrusに保存された医療データセットでトレーニングされます。ゼロ知識証明は患者のプライバシーを保護しながら研究を可能にします。ロボット手術システムは、監査証跡と責任文書のためにブロックチェーンを通じて協調します。ポスト量子暗号化は、機密性の高い医療記録を長期的な脅威から保護します。協調レイヤー（Suiのブロックチェーン）は、信頼なしでの機関間のデータ共有、プライバシーを侵害しないAI計算、および定期的なインフラ交換なしでの将来性のあるセキュリティを可能にします。

Sui Basecamp 2025でのチャルキアスのビジョンステートメントは、この統合を捉えています。Suiを「インテリジェントで分散型システムの次の波の基盤」として位置づけ、「AIネイティブで計算負荷の高いアプリケーションをサポートする能力を拡大している」と述べています。Suiを計算、Walrusをストレージ、Scionを接続性、zkLoginをIDとするモジュラーアーキテクチャは、チームメンバーが「狭い金融台帳」ではなく「ブロックチェーンオペレーティングシステム」と表現するものを生み出しています。インターネットレスモード、量子安全暗号、サブ秒のファイナリティは、機能チェックリストではなく、信頼性の低いインフラを持つ敵対的な環境で動作する自律型システムの前提条件です。

技術的リーダーシップを支えるイノベーション手法​

Mysten Labsのアプローチを理解することで、実行の一貫性が説明されます。チャルキアスは、「Build Beyond」ブログ投稿でその哲学を明確に述べました。「Mysten Labsは、誰も実装したことのない、いくつかの仮定が正確ではないかもしれない新しい理論をこの分野で見つけるのが非常に得意です。しかし、私たちはそれを既存の技術と結びつけ、最終的にこれが新しい製品を生み出す原動力となります。」これは体系的なプロセスを表しています。実用的な可能性を秘めた学術研究を特定し、エンジニアリングの厳密さによって未検証の仮定に挑戦し、本番システムと統合し、展開を通じて検証します。

Mysticetiコンセンサスプロトコルがその例です。学術研究は、ビザンチンコンセンサスコミットメントの理論的最小値として3つのメッセージラウンドを確立しました。以前の実装では、ブロックごとにクォーラム署名を伴う1.5ラウンドトリップが必要でした。Mysten Labsは、明示的な認証を排除する未認証のDAG構造を設計し、投票メカニズムではなくDAGパターンを介して最適なコミットルールを実装し、以前のNarwhal-Bullsharkコンセンサスからレイテンシを80%削減しました。その結果、形式的証明とパフォーマンスベンチマークを伴う査読済み論文が発表され、数十億のトランザクションを処理する本番展開が行われました。

同様の手法が暗号技術にも適用されます。BPQS（チャルキアスのブロックチェーンポスト量子署名スキーム）は、ブロックチェーンの制約に合わせてXMSSハッシュベース署名を適応させます。Winterfellは、ポスト量子セキュリティのためにハッシュ関数のみを使用する初のオープンソースSTARKプロバーを実装しています。zkLoginは、OAuth認証とゼロ知識証明を組み合わせ、プライバシーを保護しながら追加の信頼できる当事者を排除します。各イノベーションは、形式分析に裏打ちされた新しい暗号学的構成を通じて、実用的な障壁（ポスト量子セキュリティ、ZK証明のアクセシビリティ、ユーザーオンボーディングの摩擦）に対処します。

チーム構成はこの能力を強化します。Meta出身のエンジニアは数十億人向けの認証を構築し、NASA出身のエンジニアは安全性が重要な分散システムを開発し、Uber出身のエンジニアはリアルタイム協調をグローバルにスケールさせました。チャルキアスは、Facebook/Diem、R3/Corda、および学術研究から暗号技術の専門知識をもたらします。これは、その場で学ぶ従来のスタートアップチームではなく、企業優先事項に制約されずに、以前に構築したシステムを実行するベテランです。a16z、Coinbase Ventures、Binance Labsからの3億3600万ドルの資金調達は、投機的な技術ではなく、実行能力に対する投資家の信頼を反映しています。

誇大広告を超えた課題と考慮事項​

技術的優位性は市場採用を保証しません。これは技術史において繰り返し学ばれた教訓です。Suiの65.9Kのアクティブアドレスは、Solanaの1610万に比べて見劣りします。ネットワーク効果は複合的に作用します。開発者はユーザーが集まる場所に構築し、ユーザーはアプリケーションが存在する場所に集まり、確立されたプラットフォームにロックイン効果をもたらします。Ethereumの「遅くて高価な」ブロックチェーンは、純粋な既存の優位性を通じて、技術的に優れた代替手段よりも桁違いに多くの開発者のマインドシェアを占めています。

「ブロックチェーンオペレーティングシステム」というポジショニングは希薄化のリスクを伴います。金融、ソーシャルアプリケーション、ゲーム、AI、ロボット工学、IoT、分散型ストレージのすべてで同時に優位に立とうとすると、特定の分野での卓越性ではなく、すべてのドメインで凡庸になる可能性があります。この懸念を指摘する批評家は、概念実証を超える限定的なロボット工学の展開、生産ユーティリティではなく主に投機段階にあるAIプロジェクト、そして5年から10年先の脅威に対する量子セキュリティの準備を挙げています。これに対する反論は、モジュラーコンポーネントが集中開発を可能にするというものです。AIアプリケーションを構築するチームは、ロボット工学の統合を気にすることなく、Atoma推論とWalrusストレージを使用します。

ポスト量子暗号は、些細ではないオーバーヘッドを導入します。CRYSTALS-Dilithium署名は、セキュリティレベル2で3,293バイトを測定するのに対し、Ed25519は64バイトであり、50倍以上大きいです。ネットワーク帯域幅、ストレージコスト、処理時間は比例して増加します。バッチ検証の改善は、古典的スキームの効率的なバッチ処理と比較して限定的です（独立検証と比較して20〜50%の高速化）。移行リスクには、移行中のユーザーエラー、エコシステム参加者（ウォレット、dApps、取引所）間の協調、後方互換性要件、および実際の量子コンピューターなしでの大規模テストの困難さが含まれます。タイムラインの不確実性は計画の課題を複合的にします。量子コンピューティングの進歩は予測不可能であり、NIST標準は進化し続けており、PQスキームに対する新しい暗号解読攻撃が出現する可能性があります。

市場のタイミングは、おそらく最大の危険をもたらします。Suiの利点は、量子コンピューターが古典暗号を脅かし、自律型システムが普及してトラストレスな協調を必要とし、AIエージェントが安全なインフラを必要とする重要な経済的価値を管理する、2030年から2035年のタイムフレームで最も劇的に実現します。この収束の前にブロックチェーンの採用が停滞した場合、技術的リーダーシップは無関係になります。逆に、採用がより早く爆発的に増加した場合、Suiの新しいエコシステムは、優れたパフォーマンスにもかかわらず、ユーザーを引き付けるためのアプリケーションと流動性を欠く可能性があります。投資テーゼは、Suiの技術だけでなく、ブロックチェーンの成熟と新興技術の採用のタイミングの一致を信じることを必要とします。

第一原理に基づく10年間の賭け​

コスタス・チャルキアスが息子をクリプトスと名付けたのは、魅力的な逸話ではなく、コミットメントの深さを示すものです。彼のキャリアの軌跡、つまりAI研究から暗号技術へ、学術出版からMetaでの本番システムへ、R3でのエンタープライズブロックチェーンからMysten Labsでのレイヤー1アーキテクチャへは、大規模な基盤技術への一貫した焦点を実証しています。量子耐性に関する研究は、GoogleのWillow発表以前、ポスト量子暗号が理論的な懸念に過ぎなかった頃に始まりました。ロボット工学の統合は、AIエージェントが数十億ドルの評価額を命じるようになる前に始まりました。これらの機能を可能にするアーキテクチャ上の決定は、それらの重要性が市場に認識される前に下されました。

この先見的な姿勢は、暗号通貨で一般的な反応的な開発とは対照的です。Ethereumは、展開後に現れるスケーリングのボトルネックに対処するためにレイヤー2ロールアップを導入します。Solanaは、ネットワーク停止や混雑に対応してQUIC通信とステーク加重QoSを実装します。Bitcoinは、トランザクション手数料が高騰するにつれて、ブロックサイズ増加とLightning Networkの採用について議論します。Suiは、メインネットを立ち上げる前に、並列実行、オブジェクト中心のデータモデル、暗号技術的俊敏性を設計しました。これは、発見された問題ではなく、予想される要件に対処するためです。

研究文化はこのアプローチを強化します。Mysten Labsは、機能を主張する前に、形式的証明を伴う学術論文を発表します。Mysticetiコンセンサス論文は、正当性証明とパフォーマンスベンチマークとともに査読付きの場に掲載されました。量子移行研究はIACR ePrint Archiveに提出され、マーケティング上の主張ではなく、数学的構成を通じてEdDSAの利点を実証しています。zkLogin論文（arXiv 2401.11735）は、展開前にゼロ知識認証を詳述しています。チャルキアスは、GitHubへの活発な貢献（kchalkias）を維持し、LinkedInやTwitterで技術的洞察を投稿し、量子脅威に関するPQCSAワークショップで発表し、Suiのプロモーションに専念するのではなく、暗号技術コミュニティと実質的に関わっています。

究極の検証は、量子コンピューターが成熟し、自律型システムが普及し、AIエージェントが兆ドル規模の経済を管理する5〜10年後に訪れます。Suiがロードマップを一貫して実行し、2030年のNIST期限前にポスト量子署名を展開し、大規模なロボット協調を実証し、数百万のリクエストを処理するAI推論レイヤーをサポートするならば、それは文明を再形成する技術のインフラ層となります。量子コンピューターの登場が予測よりも遅れたり、自律型システムの採用が停滞したり、競合他社が解決策をうまく後付けしたりした場合、Suiの早期投資は時期尚早と判明する可能性があります。この賭けは、Suiの技術的能力（Suiは約束されたパフォーマンスを実証的に提供します）ではなく、市場のタイミングと問題の緊急性に焦点を当てています。

Emergence Conferenceでのチャルキアスの視点は、これを簡潔にまとめています。「最終的に、ブロックチェーンはトランザクション速度でVisaさえも凌駕するでしょう。それが常識となるでしょう。これにどうやって逃れられるのか分かりません。」この不可避性の主張は、正しい技術的方向性、十分な実行品質、および一致したタイミングを前提としています。Suiは、これらの仮定が成り立つ場合に活用できる位置にあります。オブジェクト中心のアーキテクチャ、暗号技術的俊敏性、サブ秒のファイナリティ、および体系的な研究手法は、後付けではなく、今後10年間で出現する技術ランドスケープのために設計された基盤的な選択です。Suiが市場リーダーシップを獲得するか、これらの機能がすべてのブロックチェーンで必要不可欠なものになるかにかかわらず、コスタス・チャルキアスとMysten Labsは、量子時代の自律型インテリジェンスのためのインフラを、1つの暗号プリミティブ、1ミリ秒のレイテンシ削減、1つの概念実証ロボットごとに設計しています。

はじめに​

分散型 AI 推論/トレーニング市場は、グローバルな計算リソースとコミュニティモデルをトラストレスな方法で活用することを目指しています。Bittensor、Gensyn、Cuckoo Network (Cuckoo AI) のようなプロジェクトは、ブロックチェーン技術がオープンな AI マーケットプレイスをどのように強化できるかを示しています。各プラットフォームは、コンピューティングパワー、機械学習モデル、そして時にはデータといった主要な AI 資産を、オンチェーンの経済単位にトークン化します。以下では、これらのネットワークを支える技術アーキテクチャ、リソースのトークン化方法、ガバナンスとインセンティブ構造、モデル所有権の追跡方法、収益分配メカニズム、そして発生する攻撃対象領域 (シビル攻撃、共謀、フリーライディング、ポイズニングなど) について詳しく掘り下げます。最後に、Bittensor、Gensyn、Cuckoo AI のすべての主要な側面をまとめた比較表を掲載します。

技術アーキテクチャ​

Bittensor: サブネット上の分散型「ニューラルインターネット」​

Bittensor は、多くの専門的なサブネットにまたがる AI モデルノードのネットワークを調整する、カスタムのレイヤー 1 ブロックチェーン (Substrate ベースの Subtensor チェーン) 上に構築されています。各サブネットは、特定の AI タスク (例えば、言語生成用のサブネット、画像生成用の別のサブネットなど) に焦点を当てた独立したミニネットワークです。Bittensor の参加者は、それぞれ異なる役割を担います:

• マイナー – ハードウェア上で機械学習モデルを実行し、サブネットのタスクに対する推論の回答を提供します (トレーニングを行うことさえあります)。本質的に、マイナーはクエリに回答する AI モデルをホストするノードです。
• バリデーター – マイナーのモデルにプロンプトでクエリを送り、応答の品質を評価し、どのマイナーが価値ある結果を提供しているかについての意見を形成します。バリデーターは事実上、マイナーのパフォーマンスをスコアリングします。
• サブネットオーナー – サブネットを作成・定義し、そのサブネットでどのようなタスクが実行され、どのように検証が行われるかのルールを設定します。例えば、サブネットオーナーは、特定のデータセットやモダリティのためのサブネットを指定し、検証手順を定義することができます。
• デリゲーター – ノードを運営しないトークン保有者は、自身の Bittensor トークン (TAO) をマイナーやバリデーターにデリゲート (ステーク) して、最高のパフォーマーを支援し、報酬の一部を得ることができます (プルーフ・オブ・ステークネットワークのステーキングに似ています)。

Bittensor のコンセンサスメカニズムは斬新です。従来のブロック検証の代わりに、Bittensor は「プルーフ・オブ・インテリジェンス」の一形態である Yuma コンセンサス を使用します。Yuma コンセンサスでは、バリデーターによるマイナーの評価がオンチェーンで集計され、報酬の分配が決定されます。12 秒ごとのブロックで、ネットワークは新しい TAO トークンをミントし、どのマイナーが有用な作業を提供したかに関するバリデーターのコンセンサスに従って分配します。バリデーターのスコアは、ステーク加重中央値スキームで結合されます。外れ値の意見は切り捨てられ、正直な多数派の意見が優先されます。つまり、ほとんどのバリデーターがあるマイナーが高品質であると同意すれば、そのマイナーは高い報酬を得ます。もしあるバリデーターが他から大きく逸脱した場合 (共謀やエラーの可能性がある)、そのバリデーターは報酬が少なくなることでペナルティを受けます。このようにして、Bittensor のブロックチェーンはマイナーとバリデーターのフィードバックループを調整します。マイナーは最高の AI 出力を生み出すために競争し、バリデーターはそれらの出力をキュレーションしてランク付けし、両者が追加した価値に比例してトークンを獲得します。このアーキテクチャは、しばしば「分散型ニューラルネットワーク」や「グローバルブレイン」と表現され、モデルが互いのシグナルから学び、集合的に進化します。特筆すべきは、Bittensor が最近チェーンをアップグレードして EVM 互換性 (スマートコントラクト用) をサポートし、リソース割り当ての制御をさらに分散化するために、サブネット固有のトークンとステーキングのシステムである dTAO を導入したことです (詳細は後述)。

Gensyn: トラストレスな分散コンピューティングプロトコル​

Gensyn は、機械学習のための分散コンピューティングプロトコルという角度から分散型 AI にアプローチしています。そのアーキテクチャは、AI タスク (モデルのトレーニングや推論ジョブの実行など) を持つ開発者 (サブミッター) と、世界中に余剰の GPU/TPU リソースを持つ計算プロバイダー (ソルバー) を接続します。当初、Gensyn は Substrate L1 チェーンを計画していましたが、より強力なセキュリティと流動性を求めて Ethereum 上のロールアップとして構築する方向に転換しました。したがって、Gensyn ネットワークは Ethereum のレイヤー 2 ( Ethereum ロールアップ) であり、ジョブの投稿と支払いを調整し、計算はプロバイダーのハードウェア上でオフチェーンで行われます。

Gensyn の設計における中心的な革新は、オフチェーン作業の検証システムです。Gensyn は、オプティミスティック検証 (不正証明) と暗号技術を組み合わせて、ソルバーがトレーニング/推論タスクを実行したと主張した際に、その結果が正しいことを保証します。実際には、プロトコルには複数の参加者の役割が含まれます:

• サブミッター – ジョブを要求する当事者 (例えば、モデルのトレーニングが必要な人)。ネットワークの手数料を支払い、モデル/データまたはタスクの仕様を提供します。
• ソルバー – ML タスクに入札し、自身のハードウェアで実行するノード。要求に応じてモデルをトレーニングまたは推論を実行し、結果と計算の証明を提出します。
• ベリファイア/チャレンジャー – ソルバーの作業を監査またはスポットチェックできるノード。Gensyn は Truebit スタイルのスキームを実装しており、デフォルトではソルバーの結果は受け入れられますが、ベリファイアが不正な計算を疑った場合、一定期間内に異議を申し立てることができます。チャレンジでは、計算ステップを対話的に「二分探索」する (不正証明プロトコル) ことで、不一致を特定します。これにより、チェーンは高価なタスク全体をやり直すのではなく、計算の最小限の重要な部分のみをオンチェーンで実行することで紛争を解決できます。

重要なのは、Gensyn が単純なアプローチの巨大な冗長性を避けるように設計されていることです。多くのノードがすべて同じ ML ジョブを繰り返す (コスト削減を台無しにする) 代わりに、Gensyn の 「プルーフ・オブ・ラーニング」 アプローチは、トレーニングのメタデータを使用して学習の進捗があったことを検証します。例えば、ソルバーは中間モデルの重みの暗号ハッシュやチェックポイント、およびこれらがトレーニングの更新に従って進んだことを示す簡潔な証明を提供するかもしれません。この確率的な学習証明は、トレーニング全体を再実行するよりもはるかに安価にチェックでき、完全な複製なしでのトラストレスな検証を可能にします。ベリファイアが異常を検出した場合にのみ、最後の手段としてより重いオンチェーン計算がトリガーされます。このアプローチは、総当たり的な検証と比較してオーバーヘッドを劇的に削減し、分散型 ML トレーニングをより実現可能にします。したがって、Gensyn のアーキテクチャは暗号経済学的なゲームデザインを重視しています。ソルバーはステークやボンドを預け、もし不正行為 (誤った結果を提出) をすれば、それを見つけた正直なベリファイアにそのステークを失います。ブロックチェーンによる調整 (支払いと紛争解決のため) と、オフチェーンの計算および巧妙な検証を組み合わせることで、Gensyn は、信頼性を維持しながらどこでもアイドル状態の GPU を活用できる ML コンピューティングのマーケットプレイス を作り出します。その結果、どんな開発者でも手頃な価格で、グローバルに分散されたトレーニングパワーにオンデマンドでアクセスできる、ハイパースケールの「コンピューティングプロトコル」が実現します。

Cuckoo AI: フルスタックの分散型 AI サービスプラットフォーム​

Cuckoo Network (または Cuckoo AI) は、より垂直統合されたアプローチを取り、単なる生の計算能力だけでなく、エンドツーエンドの分散型 AI サービス を提供することを目指しています。Cuckoo は、すべてを調整するために独自のブロックチェーン (当初は Arbitrum Orbit、Ethereum 互換のロールアップフレームワーク上の Cuckoo Chain と呼ばれるレイヤー 1) を構築しました。これは、ジョブと GPU をマッチングするだけでなく、AI アプリケーションをホストし、支払いを 1 つのシステムで処理します。設計はフルスタックです。トランザクションとガバナンスのためのブロックチェーン、分散型 GPU/CPU リソースレイヤー、そしてその上にユーザー向けの AI アプリケーションと API を組み合わせています。言い換えれば、Cuckoo は ブロックチェーン、コンピューティング、AI アプリケーション の 3 つのレイヤーすべてを単一のプラットフォーム内に統合しています。

Cuckoo の参加者は 4 つのグループに分かれます:

• AI アプリビルダー (コーディネーター) – Cuckoo 上に AI モデルやサービスをデプロイする開発者です。例えば、開発者は Stable Diffusion 画像ジェネレーターや LLM チャットボットをサービスとしてホストするかもしれません。彼らはコーディネーターノードを運営し、サービスの管理を担当します。ユーザーのリクエストを受け付け、それをタスクに分割し、それらのタスクをマイナーに割り当てます。コーディネーターはネイティブトークン ($CAI) をステークしてネットワークに参加し、マイナーを利用する権利を得ます。彼らは本質的に、ユーザーと GPU プロバイダーの間のインターフェースとなるレイヤー 2 のオーケストレーターとして機能します。
• GPU/CPU マイナー (タスクノード) – リソースプロバイダーです。マイナーは Cuckoo タスククライアントを実行し、AI アプリの推論タスクを実行するためにハードウェアを提供します。例えば、マイナーはコーディネーターから画像生成リクエスト (特定のモデルとプロンプト付き) を割り当てられ、GPU を使用して結果を計算します。マイナーもまた、コミットメントと良好な行動を保証するために $CAI をステークする必要があります。彼らは正しく完了した各タスクに対してトークン報酬を獲得します。
• エンドユーザー – AI アプリケーションの消費者です。彼らは Cuckoo のウェブポータルや API を介して対話します (例えば、CooVerse を介してアートを生成したり、AI パーソナリティとチャットしたりします)。ユーザーは使用ごとに暗号通貨で支払うか、あるいは自身のコンピューティングを提供 (またはステーク) して利用コストを相殺することも可能です。重要な側面は検閲耐性です。もし 1 つのコーディネーター (サービスプロバイダー) がブロックされたりダウンしたりしても、ユーザーは同じアプリケーションを提供する別のコーディネーターに切り替えることができます。なぜなら、分散型ネットワークでは複数のコーディネーターが同様のモデルをホストできるからです。
• ステーカー (デリゲーター) – AI サービスやマイニングハードウェアを運営しないコミュニティメンバーも、$CAI を運営者にステークすることで参加できます。信頼できるコーディネーターやマイナーにステークで投票することで、評判のシグナルを送り、その見返りとしてネットワーク報酬の一部を得ます。この設計は Web3 の評判レイヤーを構築します。良い行為者はより多くのステーク (したがって信頼と報酬) を引き付け、悪い行為者はステークと評判を失います。エンドユーザーでさえもステークできる場合があり、ネットワークの成功と彼らの利害を一致させます。

Cuckoo チェーン (現在はスタンドアロンチェーンから共有セキュリティロールアップへの移行プロセス中) は、これらすべての相互作用を追跡します。ユーザーが AI サービスを呼び出すと、コーディネーターノードはマイナーのためのオンチェーンタスク割り当てを作成します。マイナーはオフチェーンでタスクを実行し、結果をコーディネーターに返します。コーディネーターはそれを検証し (例えば、出力画像やテキストが意味不明でないことを確認)、最終結果をユーザーに届けます。ブロックチェーンは支払い決済を処理します。各タスクに対して、コーディネーターのスマートコントラクトはマイナーに $CAI で支払います (しばしばマイクロペイメントを日々の支払いに集約します)。Cuckoo はトラストネスと透明性を強調しています。すべての参加者はトークンをステークし、すべてのタスクの割り当てと完了が記録されるため、ステークを失う脅威とパフォーマンスの公開性によって不正行為が抑制されます。ネットワークのモジュラー設計は、新しい AI モデルやユースケースを簡単に追加できることを意味します。テキストから画像への生成を概念実証として開始しましたが、そのアーキテクチャは他の AI ワークロード (例: 言語モデルの推論、音声文字起こしなど) をサポートするのに十分な汎用性があります。

Cuckoo のアーキテクチャの注目すべき点は、当初、AI トランザクションのスループットを最大化するために独自のレイヤー 1 ブロックチェーンを立ち上げたことです (テスト中に 1 日あたり 30 万トランザクションのピークに達しました)。これにより、AI タスクスケジューリングのためのカスタム最適化が可能になりました。しかし、チームはスタンドアロン L1 の維持がコストと複雑さを伴うことに気づき、2025 年半ばまでにカスタムチェーンを廃止し、Ethereum 上のロールアップ/AVS (アクティブ検証サービス) モデルに移行することを決定しました。これは、Cuckoo が独自のコンセンサスを実行するのではなく、Ethereum や Arbitrum のような L2 からセキュリティを継承し、その共有セキュリティレイヤー上で分散型 AI マーケットプレイスを運営し続けることを意味します。この変更は、経済的セキュリティを向上させ (Ethereum の堅牢性を活用)、Cuckoo チームが低レベルのチェーンメンテナンスではなく製品に集中できるようにすることを目的としています。要約すると、Cuckoo のアーキテクチャは、誰もがハードウェアを接続したり AI モデルサービスをデプロイしたりでき、世界中のユーザーがより低コストで、大手テックインフラへの依存を減らして AI アプリにアクセスできる分散型 AI サービス提供プラットフォームを構築します。

資産のトークン化メカニズム​

これらのネットワークに共通するテーマは、計算、モデル、データを、取引や収益化が可能なオンチェーン資産や経済単位に変換することです。しかし、各プロジェクトはこれらのリソースを異なる方法でトークン化することに焦点を当てています:

• コンピューティングパワー: 3 つのプラットフォームはすべて、計算作業を報酬トークンに変換します。Bittensor では、有用な計算 (マイナーによる推論やトレーニング) はバリデーターのスコアを介して定量化され、各ブロックで TAO トークン で報酬が与えられます。本質的に、Bittensor は貢献された知性を「測定」し、その貢献を表す商品として TAO を発行します。Gensyn は、計算を商品として 明示的に扱います。そのプロトコルは、GPU 時間が製品であり、価格がトークン建ての需要と供給によって設定されるマーケットプレイスを作成します。開発者はトークンを使用して計算を購入し、プロバイダーはハードウェアサイクルを販売してトークンを獲得します。Gensyn チームは、あらゆる デジタルリソース (計算、データ、アルゴリズム) が同様のトラストレスな市場で表現され、取引できると述べています。Cuckoo は、完了したタスクの支払いとして発行される ERC-20 トークン $CAI を介して計算をトークン化します。GPU プロバイダーは、AI 推論作業を行うことで実質的に CAI を「マイニング」します。Cuckoo のシステムはタスクのオンチェーン記録を作成するため、完了した各 GPU タスクはトークンで支払われる作業の原子単位と考えることができます。3 つすべてに共通する前提は、そうでなければアイドル状態またはアクセス不能な計算能力が、トークン化された流動性のある資産になるということです。これは、プロトコルレベルのトークン発行 (Bittensor や初期の Cuckoo のように) または計算ジョブの売買注文のオープンマーケット (Gensyn のように) を通じて実現されます。

• AI モデル: AI モデルをオンチェーン資産 (例: NFT やトークン) として表現することはまだ初期段階です。Bittensor はモデル自体をトークン化しません。モデルはマイナーの所有物としてオフチェーンに残ります。代わりに、Bittensor はパフォーマンスの良いモデルに報酬を与えることで、間接的にモデルに価値を置きます。事実上、モデルの「知性」は TAO の収益に変換されますが、モデルの重みを表したり、他者がそのモデルを使用することを許可したりする NFT は存在しません。Gensyn の焦点は計算トランザクションであり、モデルのトークンを明示的に作成することではありません。Gensyn のモデルは通常、開発者によってオフチェーンで提供され (オープンソースまたはプロプライエタリ)、ソルバーによってトレーニングされ、返されます。モデルやその IP を所有するトークンを作成する組み込みのメカニズムはありません。(とはいえ、Gensyn マーケットプレイスは、当事者が選択すればモデルのアーティファクトやチェックポイントの取引を促進する可能性がありますが、プロトコル自体はモデルをトークン化された資産ではなく、計算のコンテンツと見なしています。) Cuckoo はその中間に位置します。「AI エージェント」やネットワークに統合されたモデルについて言及していますが、現在、各モデルを表す非代替性トークンは存在しません。代わりに、モデルはアプリビルダーによってデプロイされ、ネットワークを介して提供されます。そのモデルの使用権は、それが使用されたときに $CAI を稼ぐことができるという点で暗黙的にトークン化されています (それをデプロイしたコーディネーターを介して)。3 つのプラットフォームはすべて、モデルのトークン化の概念 (例えば、トークンを介してコミュニティにモデルの所有権を与える) を認識していますが、実用的な実装は限られています。業界として、AI モデルのトークン化 (例えば、所有権と利益分配権を持つ NFT として) はまだ模索中です。Bittensor のモデルが互いに価値を交換するアプローチは、モデルごとの明示的なトークンがない*「モデルマーケットプレイス」*の一形態です。Cuckoo チームは、分散型モデルの所有権は中央集権型 AI と比較して障壁を下げる有望な方法であると述べていますが、モデルの出力と使用状況をオンチェーンで検証する効果的な方法が必要です。要約すると、コンピューティングパワーは即座にトークン化されますが (作業に対してトークンを支払うのは簡単です)、モデルは間接的または願望的にトークン化されており (出力に対して報酬が与えられ、ステークや評判で表される可能性はありますが、これらのプラットフォームではまだ譲渡可能な NFT として扱われていません)。

• データ: データのトークン化は最も困難なままです。Bittensor、Gensyn、Cuckoo のいずれも、完全に一般化されたオンチェーンのデータマーケットプレイス (データセットが強制力のある使用権で取引される場所) を統合していません。Bittensor ノードはさまざまなデータセットでトレーニングするかもしれませんが、それらのデータセットはオンチェーンシステムの一部ではありません。Gensyn は開発者がトレーニング用のデータセットを提供することを許可できますが、プロトコルはそのデータをトークン化しません。それは単にソルバーが使用するためにオフチェーンで提供されるだけです。Cuckoo も同様にユーザーデータをトークン化しません。主に推論タスクのために一時的な方法でデータ (ユーザーのプロンプトや出力など) を処理します。Cuckoo のブログは、*「分散型データは、重要なリソースであるにもかかわらず、トークン化が依然として困難である」*と明言しています。データは機密性が高く (プライバシーと所有権の問題)、現在のブロックチェーン技術で扱うのは困難です。したがって、計算は商品化され、モデルも徐々に商品化されつつありますが、データは特別な場合を除いて大部分がオフチェーンにとどまっています (これら 3 つ以外のいくつかのプロジェクトは、データユニオンやデータ貢献に対するトークン報酬を実験していますが、それは現在の範囲外です)。要約すると、これらのネットワークではコンピューティングパワーは今やオンチェーンの商品であり、モデルはトークンを通じて評価されますが、まだ資産として個別にトークン化されておらず、データのトークン化はまだ未解決の問題です (その重要性を認識することを超えて)。

ガバナンスとインセンティブ​

これらの分散型 AI ネットワークが自律的かつ公正に機能するためには、堅牢なガバナンスとインセンティブ設計が不可欠です。ここでは、各プラットフォームがどのように自己を統治し (誰が意思決定を行い、アップグレードやパラメータの変更がどのように行われるか)、トークンエコノミクスを通じて参加者のインセンティブをどのように調整しているかを検証します。

• Bittensor のガバナンス: 初期段階では、Bittensor の開発とサブネットのパラメータは、主にコアチームとメインサブネット上の 64 の「ルート」バリデーターのセットによって制御されていました。これは中央集権化の一点でした。少数の強力なバリデーターが報酬配分に過大な影響力を持ち、一部からは*「寡頭制の投票システム」*と呼ばれていました。これに対処するため、Bittensor は 2025 年に dTAO (分散型 TAO) ガバナンスを導入しました。dTAO システムは、リソース配分を市場主導かつコミュニティ制御に移行させました。具体的には、TAO 保有者は自分のトークンをサブネット固有の流動性プールにステークし (本質的に、どのサブネットがより多くのネットワーク発行量を得るべきかに「投票」する)、それらのサブネットプールの所有権を表すアルファトークンを受け取ります。より多くのステークを集めたサブネットは、アルファトークンの価格が高くなり、日々の TAO 発行量のより大きなシェアを得る一方、人気のない、またはパフォーマンスの低いサブネットからは資本 (したがって発行量) が流出します。これによりフィードバックループが生まれます。あるサブネットが価値ある AI サービスを生み出せば、より多くの人々が TAO をステークし (報酬を求めて)、そのサブネットは参加者に報酬を与えるための TAO をより多く得て、成長を促進します。サブネットが停滞すれば、ステーカーはより収益性の高いサブネットに引き上げます。事実上、TAO 保有者は、どの AI ドメインがより多くのリソースに値するかを財政的にシグナルを送ることで、ネットワークの焦点を集合的に統治します。これは、経済的成果に連動した、トークン加重によるオンチェーンガバナンスの一形態です。リソース配分以外にも、主要なプロトコルのアップグレードやパラメータの変更は、おそらく TAO 保有者が投票するガバナンス提案を通じて行われます (Bittensor には、Bittensor 財団と選出された評議会によって管理されるオンチェーン提案と国民投票のメカニズムがあり、Polkadot のガバナンスに似ています)。時間とともに、Bittensor のガバナンスはますます分散化され、財団が後退し、コミュニティが (TAO ステークを通じて) インフレ率や新しいサブネットの承認などを主導することが期待されます。dTAO への移行は、中央集権的な意思決定者を、インセンティブが一致したトークンステークホルダーの市場に置き換える、その方向への大きな一歩です。

• Bittensor のインセンティブ: Bittensor のインセンティブ構造は、そのコンセンサスと密接に結びついています。すべてのブロック (12 秒) で、正確に 1 TAO が新たに発行され、各サブネットの貢献者にパフォーマンスに基づいて分割されます。各サブネットのブロック報酬のデフォルトの分割は、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、すべての役割が報酬を得ることが保証されます。マイナーは推論作業を行うことで、バリデーターは評価努力で、そしてサブネットオーナー (そのサブネットのデータ/タスクをブートストラップした可能性がある) は「マーケットプレイス」やタスク設計を提供することで残余利益を得ます。これらのパーセンテージはプロトコルで固定されており、全員のインセンティブを高品質な AI 出力に向けることを目指しています。Yuma コンセンサスメカニズムは、品質スコアに応じて報酬を重み付けすることでインセンティブをさらに洗練させます。より良い回答を提供するマイナー (バリデーターのコンセンサスによる) は、その 41% のより高い部分を得て、正直なコンセンサスに密接に従うバリデーターは、バリデーター部分のより多くを得ます。パフォーマンスの悪い者は経済的に排除されます。さらに、マイナーやバリデーターを支援するデリゲーター (ステーカー) は、通常、そのノードの収益の一部を受け取ります (ノードはしばしば手数料を設定し、残りをデリゲーターに与えます。これは PoS ネットワークのステーキングに似ています)。これにより、パッシブな TAO 保有者は最高の貢献者をサポートし、利回りを得ることができ、実力主義をさらに強化します。したがって、Bittensor のトークン (TAO) はユーティリティトークンです。新しいマイナーの登録に必要であり (マイナーは参加するために少量の TAO を消費する必要があり、これによりシビルスパムと戦います)、影響力を高めたり、デリゲーションを通じて収益を得るためにステークすることができます。また、外部ユーザーが Bittensor のネットワークからサービスを利用したい場合 (例えば、Bittensor 上の言語モデルにクエリするために TAO を支払う)、支払いトークンとしても想定されていますが、これまでのところ内部の報酬メカニズムが主要な「経済」でした。全体的なインセンティブ哲学は、「価値ある知性」、つまり良い AI の成果を生み出すのに役立つモデルに報酬を与え、ネットワーク内のモデルの品質を継続的に向上させる競争を生み出すことです。

• Gensyn のガバナンス: Gensyn のガバナンスモデルは、ネットワークが成熟するにつれて、コアチームの管理からコミュニティの管理へと進化するように構成されています。当初、Gensyn はGensyn 財団と、プロトコルのアップグレードと財務の決定を監督する選出された評議会を持つことになります。この評議会は、最初はコアチームのメンバーと初期のコミュニティリーダーで構成されることが期待されています。Gensyn は、ネイティブトークン (しばしば GENS と呼ばれる) のトークン生成イベント (TGE) を計画しており、その後、ガバナンスの権限はオンチェーン投票を通じてますますトークン保有者の手に渡ることになります。財団の役割は、プロトコルの利益を代表し、完全な分散化へのスムーズな移行を保証することです。実際には、Gensyn は、パラメータ (例: 検証ゲームの長さ、手数料率) の変更やアップグレードがコミュニティによって投票されるオンチェーン提案メカニズムを持つことになるでしょう。Gensyn は Ethereum のロールアップとして実装されているため、ガバナンスは Ethereum のセキュリティにも関連する可能性があります (例えば、最終的にトークン保有者の DAO に引き渡されるロールアップコントラクトのアップグレードキーを使用するなど)。Gensyn のライトペーパーの分散化とガバナンスのセクションでは、プロトコルは最終的にグローバルに所有されなければならないと強調しており、*「機械知能のためのネットワーク」*は、そのユーザーと貢献者に属するべきであるという精神と一致しています。要約すると、Gensyn のガバナンスは半中央集権的に始まりますが、GENS トークン保有者 (潜在的にステークや参加によって重み付けされる) が集合的に意思決定を行う DAO になるように設計されています。

• Gensyn のインセンティブ: Gensyn の経済的インセンティブは、暗号経済学的なセキュリティによって補完された、単純な市場のダイナミクスです。開発者 (クライアント) は ML タスクの代金を Gensyn トークンで支払い、ソルバーはそれらのタスクを正しく完了することでトークンを獲得します。計算サイクルの価格はオープンマーケットで決定されます。おそらく、開発者は報奨金付きでタスクを提示し、ソルバーは入札するか、価格が期待に合えば単純にそれを受け入れることができます。これにより、アイドル状態の GPU の供給がある限り、競争がコストを公正なレートまで引き下げることが保証されます (Gensyn のチームは、ネットワークが世界中で最も安価な利用可能なハードウェアを見つけるため、クラウド価格と比較して最大 80% のコスト削減を見込んでいます)。一方、ソルバーは仕事に対してトークンを獲得するというインセンティブを持っています。そうでなければアイドル状態だったかもしれない彼らのハードウェアが収益を生み出します。品質を保証するために、Gensyn はソルバーに仕事を引き受ける際に担保をステークすることを要求します。もし彼らが不正行為をしたり、誤った結果を生成して捕まった場合、彼らはそのステークを失います (それはスラッシュされ、正直なベリファイアに与えられます)。ベリファイアは、不正なソルバーを捕まえた場合に**「ジャックポット」報酬を得る機会によってインセンティブを与えられます。これは、不正な計算を成功裏に特定したベリファイアに定期的に報酬を与える Truebit の設計に似ています。これにより、ソルバーは正直であり続け、一部のノードは監視役として行動する動機付けがされます。最適なシナリオ (不正行為なし) では、ソルバーは単にタスク料金を稼ぎ、ベリファイアの役割はほとんどアイドル状態です (または、参加しているソルバーの 1 人が他の人のベリファイアを兼ねるかもしれません)。したがって、Gensyn のトークンは、計算を購入するためのガス通貨と、プロトコルを保護するステーク担保の両方として機能します。ライトペーパーでは、非永続的なトークンを持つテストネットと、初期のテストネット参加者が TGE で実際のトークンで報酬を受け取ることが言及されています。これは、Gensyn がブートストラップ**のためにいくつかのトークン供給を割り当てたことを示しています。初期の採用者、テストソルバー、コミュニティメンバーに報酬を与えることです。長期的には、実際のジョブからの手数料がネットワークを維持するはずです。また、各タスク支払いのパーセンテージが財務省に入るか、または燃やされる小さなプロトコル手数料があるかもしれません。この詳細はまだ確認されていませんが、多くのマーケットプレイスプロトコルには、開発資金やトークンの買い戻しと燃焼のための手数料が含まれています。要約すると、Gensyn のインセンティブは、ML ジョブの正直な完了を中心に調整されています。仕事をすれば報酬を得る、不正を試みればステークを失う、他人を検証すれば不正を見つければ報酬を得る。これにより、信頼性の高い分散計算を達成することを目的とした、自己監視型の経済システムが生まれます。

• Cuckoo のガバナンス: Cuckoo Network は、まだ開発段階にありますが、初日からエコシステムにガバナンスを組み込んでいます。$CAI トークンは、そのユ��ーティリティの役割に加えて、明示的にガバナンストークンです。Cuckoo の哲学は、GPU ノードオペレーター、アプリ開発者、さらにはエンドユーザーでさえも、ネットワークの進化について発言権を持つべきであるというものです。これは、コミュニティ主導のビジョンを反映しています。実際には、重要な決定 (プロトコルのアップグレードや経済的な変更など) は、おそらく DAO メカニズムを通じて、トークン加重投票によって決定されるでしょう。例えば、Cuckoo は報酬分配の変更や新機能の採用についてオンチェーン投票を行うことができ、$CAI 保有者 (マイナー、開発者、ユーザーを含む) が投票します。すでに、オンチェーン投票は評判システムとして使用されています。Cuckoo は各役割にトークンをステークすることを要求し、その後、コミュニティメンバーは (おそらくステークを委任するか、ガバナンスモジュールを通じて) どのコーディネーターやマイナーが信頼できるかに投票できます。これは評判スコアに影響を与え、タスクのスケジューリングに影響を与える可能性があります (例えば、より多くの票を持つコーディネーターはより多くのユーザーを引き付けるかもしれませんし、より多くの票を持つマイナーはより多くのタスクを割り当てられるかもしれません)。これはガバナンスとインセンティブの融合です。ガバナンストークンを使用して信頼を確立します。Cuckoo 財団またはコアチームは、これまでのところプロジェクトの方向性を導いてきました (例えば、L1 チェーンを廃止するという最近の決定) が、彼らのブログは分散型所有権への移行へのコミットメントを示しています。彼らは、独自のチェーンを運営することは高いオーバーヘッドを伴い、ロールアップに移行することで、よりオープンな開発と既存のエコシステムとの統合が可能になると特定しました。共有レイヤー (Ethereum のような) に移行すれば、Cuckoo はアップグレードのために、コミュニティが CAI を使用して投票する、より伝統的な DAO を実装する可能性が高いです。

• Cuckoo のインセンティブ: Cuckoo のインセンティブ設計には 2 つのフェーズがあります。固定されたトークン割り当てによる初期のブートストラップフェーズと、使用量主導の収益分配を伴う将来の状態です。ローンチ時に、Cuckoo は 10 億の CAI トークンの**「フェアローンチ」**配布を実施しました。供給の 51% はコミュニティのために確保され、次のように割り当てられました:

  • マイニング報酬: 総供給の 30% が、AI タスクを実行する GPU マイナーへの支払いのために予約されました。
  • ステーキング報酬: ネットワークをステークして保護する人々のために供給の 11%。
  • エアドロップ: 採用インセンティブとして初期のユーザーとコミュニティメンバーに 5%。
  • (さらに 5% は、Cuckoo 上での構築を奨励するための開発者助成金でした。)

  この大規模な割り当ては、初期のネットワークでは、実際のユーザー需要が低くても、マイナーとステーカーが発行プールから報酬を得ていたことを意味します。実際、Cuckoo の初期フェーズでは、ステーキングとマイニングに高い APY 利回りが特徴で、これにより参加者を成功裏に引き付けましたが、トークンだけを目的とした「イールドファーマー」も引き付けました。チームは、報酬率が下がると多くのユーザーが去ったことに気づき、これらのインセンティブが真の利用に結びついていなかったことを示しています。この経験から学び、Cuckoo は報酬が実際の AI ワークロードと直接相関するモデルに移行しています。将来的には (そして部分的にはすでに)、エンドユーザーが AI 推論の代金を支払うと、その支払い (CAI またはおそらく CAI に変換された別の受け入れられたトークン) が貢献者の間で分割されます:

  • GPU マイナーは、提供した計算に対して大部分のシェアを受け取ります。
  • コーディネーター (アプリ開発者) は、モデルを提供し、リクエストを処理したサービスプロバイダーとして一部を受け取ります。
  • それらのマイナーやコーディネーターに委任したステーカーは、信頼できるノードの支援を継続的に奨励するために、少額の分け前またはインフレ報酬を得るかもしれません。
  • ネットワーク/財務省は、継続的な開発資金や将来のインセンティブ資金のために手数料を保持するかもしれません (または、ユーザーの手頃な価格を最大化するために手数料はゼロ/名目上かもしれません)。

  本質的に、Cuckoo は収益分配モデルに移行しています。Cuckoo 上の AI アプリが収益を生み出せば、その収益はそのサービスのすべての貢献者に公正な方法で分配されます。これにより、参加者がインフレだけでなく実際の利用から利益を得るようにインセンティブが調整されます。すでに、ネットワークはすべての当事者に CAI をステークすることを要求していました。これは、マイナーとコーディネーターがフラットな報酬だけでなく、おそらくステークベースの報酬も得られることを意味します (例えば、多くのユーザーが自分にステークしたり、自分自身がより多くステークしたりすると、コーディネーターはより高い報酬を得るかもしれません。これはプルーフ・オブ・ステークのバリデーターの稼ぎ方に似ています)。ユーザーインセンティブの観点から、Cuckoo はエアドロップポータルやフォーセット (一部のユーザーが悪用した) のようなものも導入して、初期の活動を促進しました。今後は、ユーザーはサービスを利用することでトークンリベートや、キュレーションに参加することでガバナンス報酬 (例えば、出力の評価やデータ提供で少額のトークンを獲得するなど) を通じてインセンティブを与えられるかもしれません。結論として、Cuckoo のトークン ($CAI) は多目的です。それはチェーン上のガス/手数料トークン (すべてのトランザクションと支払いがそれを使用します)、ステーキングと投票に使用され、そして行われた仕事に対する報酬の単位です。Cuckoo は、純粋に投機的なインセンティブを避けるために、トークン報酬をサービスレベルの KPI (重要業績評価指標)、例えば、稼働時間、クエリスループット、ユーザー満足度などに結び付けたいと明示的に言及しています。これは、トークン経済が単純な流動性マイニングから、より持続可能でユーティリティ主導のモデルへと成熟していることを反映しています。

モデルの所有権と IP 帰属​

AI モデルの知的財産 (IP) と所有権の取り扱いは、分散型 AI ネットワークの複雑な側面です。各プラットフォームはわずかに異なる立場を取っており、一般的にこれはまだ完全な解決策がない進化中の分野です:

• Bittensor: Bittensor のモデルはマイナーノードによって提供され、それらのマイナーはモデルの重み (オンチェーンで公開されることはない) を完全に管理し続けます。Bittensor は、特定のウォレットアドレスで実行されているという事実を超えて、誰がモデルを「所有」しているかを明示的に追跡しません。マイナーが去れば、彼らのモデルも一緒に去ります。したがって、Bittensor における IP の帰属はオフチェーンです。マイナーがプロプライエタリなモデルを使用しても、オンチェーンでそれを強制したり、知ったりするものはありません。Bittensor の哲学はオープンな貢献を奨励し (多くのマイナーは GPT-J などのオープンソースモデルを使用するかもしれません)、ネットワークはそれらのモデルのパフォーマンスに報酬を与えます。Bittensor はモデルの評判スコアを作成すると言えるかもしれません (バリデーターのランキングを通じて)。これはモデルの価値を認める一形態ですが、モデル自体の権利はトークン化されたり、分配されたりしません。注目すべきは、Bittensor のサブネットオーナーが IP の一部を所有していると見なされる可能性があることです。彼らはタスクを定義します (これにはデータセットや手法が含まれる場合があります)。サブネットオーナーは、サブネットを作成する際にNFT (サブネット UID と呼ばれる) を発行し、その NFT はそのサブネットの報酬の 18% を得る権利を与えます。これは、モデルのインスタンスではなく、モデルマーケットプレイス (サブネット) の作成を効果的にトークン化します。サブネットの定義 (例えば、特定のデータセットを持つ音声認識タスク) を IP と考えるなら、それは少なくとも記録され、報酬が与えられます。しかし、マイナーがトレーニングする個々のモデルの重みについては、オンチェーンの所有権記録はありません。帰属は、そのマイナーのアドレスに支払われる報酬という形で現れます。Bittensor は現在、例えば、複数の人が共同でモデルを所有し、自動的に収益分配を得るようなシステムを実装していません。モデルを実行している人 (マイナー) が報酬を得て、彼らが使用したモデルの IP ライセンスを尊重するかどうかは、オフチェーンで彼ら次第です。

• Gensyn: Gensyn では、モデルの所有権は単純明快です。サブミッター (モデルのトレーニングを希望する人) がモデルのアーキテクチャとデータを提供し、トレーニング後、結果として得られるモデルのアーティファクトを受け取ります。作業を行うソルバーはモデルに対する権利を持たず、サービスに対して支払いを受ける請負業者のようなものです。したがって、Gensyn のプロトコルは従来の IP モデルを前提としています。提出したモデルとデータに対する法的権利を持っていた場合、トレーニング後もそれらを保持し続けます。計算ネットワークは所有権を主張しません。Gensyn は、マーケットプレイスがアルゴリズムやデータも他のリソースと同様に取引できることにも言及しています。これは、誰かがネットワークで使用するためにモデルやアルゴリズムを有料で提供し、そのモデルへのアクセスをトークン化するシナリオを示唆しています。例えば、モデル作成者が自分の事前トレーニング済みモデルを Gensyn に置き、他の人がネットワークを介してそれを有料でファインチューニングできるようにするかもしれません (これにより、モデルの IP が効果的に収益化されます)。プロトコルはライセンス条項を強制しませんが、支払い要件をエンコードすることは可能です。スマートコントラクトは、ソルバーにモデルの重みをアンロックするために料金を要求することができます。しかし、これらは投機的なユースケースです。Gensyn の主要な設計はトレーニングジョブを可能にすることです。帰属に関しては、複数の当事者がモデルに貢献した場合 (例えば、一方がデータを提供し、他方が計算を提供した場合)、それはおそらく彼らが Gensyn を使用する前に設定した契約や合意によって処理されるでしょう (例えば、スマートコントラクトがデータプロバイダーと計算プロバイダーの間で支払いを分割するなど)。Gensyn 自体は、「このモデルは X、Y、Z によって構築された」ということを、ジョブに対してどのアドレスに支払いが行われたかの記録を超えてオンチェーンで追跡しません。要約すると、Gensyn におけるモデルの IP はサブミッターに帰属し、いかなる帰属やライセンスも、プロトコル外の法的合意またはその上に構築されたカスタムスマートコントラクトを通じて処理されなければなりません。

• Cuckoo: Cuckoo のエコシステムでは、モデル作成者 (AI アプリビルダー) は第一級の参加者です。彼らは AI サービスをデプロイします。アプリビルダーが言語モデルをファインチューニングしたり、カスタムモデルを開発して Cuckoo でホストしたりする場合、そのモデルは本質的に彼らの所有物であり、彼らはサービスオーナーとして行動します。Cuckoo は所有権を奪うのではなく、彼らが使用量を収益化するためのインフラを提供します。例えば、開発者がチャットボット AI をデプロイすると、ユーザーはそれと対話でき、開発者 (およびマイナー) は各インタラクションから CAI を獲得します。したがって、プラットフォームは使用収益をモデル作成者に帰属させますが、モデルの重みを明示的に公開したり、NFT に変換したりはしません。実際、モデルをマイナーの GPU で実行するために、コーディネーターノードはモデル (またはランタイム) を何らかの形でマイナーに送信する必要があるでしょう。これは IP の問題を提起します。悪意のあるマイナーがモデルの重みをコピーして配布する可能性はあるでしょうか？分散型ネットワークでは、プロプライエタリなモデルが使用される場合、そのリスクは存在します。Cuckoo の現在の焦点は、かなりオープンなモデル (Stable Diffusion、LLaMA 派生モデルなど) とコミュニティの構築にあり、スマートコントラクトを介した IP 権の強制はまだ見られません。プラットフォームは、将来的に IP 保護のために、暗号化されたモデル実行やセキュアエンクレーブのようなツールを統合する可能性がありますが、ドキュメントには具体的な言及はありません。それが追跡するのは、各タスクに対して誰がモデルサービスを提供したかです。コーディネーターはオンチェーンのアイデンティティであるため、彼らのモデルのすべての使用は彼らに帰属し、彼らは自動的に報酬のシェアを得ます。もし誰かにモデルを譲渡または売却する場合、事実上、彼らはコーディネーターノードの制御を移転することになります (コーディネーターの役割がトークン化されていれば、秘密鍵や NFT を渡すだけかもしれません)。現在、モデルのコミュニティ所有権 (トークンシェアを介して) は実装されていませんが、Cuckoo のビジョンは分散型のコミュニティ主導の AI を示唆しているため、人々が集合的に AI モデルに資金を提供したり、統治したりできるようにすることを探求するかもしれません。個人の所有権を超えたモデルのトークン化は、これらのネットワーク全体でまだ未解決の分野です。それは目標として認識されていますが (企業ではなくコミュニティが AI モデルを所有できるようにするため)、実際には上記の IP と検証の課題に対する解決策が必要です。

要約すると、Bittensor、Gensyn、Cuckoo におけるモデルの所有権は、従来の手段によってオフチェーンで処理されます。モデルを実行または提出する個人または団体が事実上の所有者です。ネットワークは、経済的報酬 (モデルの貢献者に彼らの IP や努力に対して支払う) の形で帰属を提供します。3 つのいずれも、まだスマートコントラクトレベルでモデルの使用に関するライセンスやロイヤリティの強制を組み込んでいません。帰属は評判と報酬を通じて行われます。例えば、Bittensor の最高のモデルは高い評判スコア (公開記録) とより多くの TAO を獲得し、これはその作成者への暗黙のクレジットとなります。将来的には、IP をより良く追跡するために、NFT に紐付けられたモデルの重みや分散型ライセンスのような機能が見られるかもしれませんが、現在の優先事項は、ネットワークを機能させ、貢献を奨励することです。すべての人が、モデルの来歴と出力を検証することが、真のモデル資産市場を可能にする鍵であることに同意しており、この方向での研究が進行中です。

収益分配構造​

3 つのプラットフォームはすべて、複数の当事者が協力して価値ある AI 出力を生み出したときに、経済的なパイをどのように分割するかを決定しなければなりません。AI サービスが使用されたとき、またはトークンが発行されたときに、誰が、いくら支払われるのでしょうか？それぞれに異なる収益分配モデルがあります:

• Bittensor: インセンティブの項で述べたように、Bittensor の収益分配はプロトコルによってブロックレベルで定義されています。各ブロックの TAO 発行に対して、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。これは、各サブネットで生成された価値に対する組み込みの収益分割です。サブネットオーナーのシェア (18%) は、「モデル/タスク設計」またはそのサブネットのエコシステムをブートストラップするためのロイヤリティのように機能します。マイナーとバリデーターが同等のシェアを得ることは、検証がなければマイナーは報酬を得られず (逆もまた然り)、彼らが共生的であり、それぞれが発行された報酬の同等の部分を得ることを保証します。外部ユーザーが TAO を支払ってモデルにクエリする場合を考えると、Bittensor のホワイトペーパーは、その支払いも同様に、回答したマイナーと回答を検証するのを助けたバリデーターの間で分割されることを想定しています (正確な分割はプロトコルまたは市場の力によって決定される可能性があります)。さらに、マイナー/バリデーターにステークするデリゲーターは、事実上のパートナーです。通常、マイナー/バリデーターは、獲得した TAO のパーセンテージをデリゲーターと共有します (これは設定可能ですが、多くの場合、大部分はデリゲーターに)。したがって、マイナーがブロックから 1 TAO を獲得した場合、それはステークに基づいて、例えば、デリゲーターと自分自身の間で 80/20 に分割されるかもしれません。これは、非オペレーターでさえも、彼らのサポートに比例してネットワークの収益のシェアを得ることを意味します。dTAO の導入により、別の共有レイヤーが追加されました。サブネットのプールにステークする人々はアルファトークンを取得し、これによりそのサブネットの発行の一部 (イールドファーミングのようなもの) を得る権利が与えられます。事実上、誰でも特定のサブネットの成功にステークし、アルファトークンを保持することでマイナー/バリデーターの報酬の一部を受け取ることができます (アルファトークンは、サブネットがより多くの使用量と発行を引き付けるにつれて価値が上がります)。要約すると、Bittensor の収益分配は、主要な役割についてはコードによって固定されており、社会的/ステーキングの取り決めによってさらに共有されます。これは比較的に透明で、ルールに基づいた分割です。すべてのブロックで、参加者は 1 TAO がどのように割り当てられるかを正確に知っており、したがって貢献ごとの「収益」を知っています。この明確さが、Bittensor が AI のためのビットコインに例えられる理由の 1 つです。参加者の報酬が数学的に設定される決定論的な通貨発行です。

• Gensyn: Gensyn の収益分配は、タスクが個別に価格設定されるため、より動的で市場主導です。サブミッターがジョブを作成するとき、彼らは支払う意思のある報酬 (例えば X トークン) を付けます。ジョブを完了したソルバーは、その X (ネットワーク手数料を差し引いたもの) を受け取ります。ベリファイアが関与する場合、通常、次のようなルールがあります。不正が検出されなければ、ソルバーは全額の支払いを保持します。不正が検出された場合、ソルバーはスラッシュされ、ステークの一部または全部を失い、そのスラッシュされた金額はベリファイアに報酬として与えられます。したがって、ベリファイアはすべてのタスクから収益を得るのではなく、不正な結果を捕まえたときにのみ収益を得ます (加えて、実装によっては、参加に対する小さな基本料金があるかもしれません)。ここでは、モデルオーナーに支払うという組み込みの概念はありません。なぜなら、サブミッターがモデルオーナーであるか、モデルを使用する権利を持っていると想定されているからです。サブミッターが他の誰かの事前トレーニング済みモデルをファインチューニングし、支払いの一部が元のモデル作成者に渡るというシナリオを想像することはできますが、それはプロトコル外で処理されなければなりません (例えば、合意や、トークンの支払いを適宜分割する別のスマートコントラクトによって)。Gensyn のプロトコルレベルの共有は、本質的にクライアント -> ソルバー (-> ベリファイア) です。トークンモデルには、プロトコルの財務省や財団のための割り当てが含まれている可能性があります。例えば、すべてのタスクの支払いの小さなパーセンテージが財務省に行き、開発資金や保険プールに使用されるかもしれません (これは利用可能なドキュメントで明示的に述べられていませんが、多くのプロトコルがこれを行っています)。また、初期段階では、Gensyn はインフレを通じてソルバーを補助するかもしれません。テストネットユーザーは TGE で報酬を約束されており、これは事実上、初期のトークン配布からの収益分配です (初期のソルバーとサポーターは、ブートストラップを助けるためにトークンの一部を取得します。これはエアドロップやマイニング報酬に似ています)。時間とともに、実際のジョブが主流になるにつれて、インフレ報酬は減少し、ソルバーの収入は主にユーザーの支払いから得られるようになります。Gensyn のアプローチは、サービスごとの料金収益モデルとして要約できます。ネットワークは、仕事を必要とする人々から仕事をする人々への直接支払いを促進し、ベリファイアとおそらくトークンステーカーは、そのサービスを確保する役割を果たすときにのみ分け前を取ります。

• Cuckoo: Cuckoo の収益分配は進化してきました。当初、有料のエンドユーザーが多くなかったため、収益分配は本質的にインフレの共有でした。トークン供給からの 30% のマイニングと 11% のステーキングの割り当ては、マイナーとステーカーがネットワークのフェアローンチプールによって発行されたトークンを共有していたことを意味します。実際には、Cuckoo は完了したタスクに比例してマイナーに日々の CAI 支払いのようなものを実行していました。これらの支払いは、主にマイニング報酬の割り当て (予約された固定供給の一部) から来ていました。これは、多くのレイヤー 1 ブロックチェーンがブロック報酬をマイナー/バリデーターに分配する方法に似ています。それは外部ユーザーによる実際の使用に結びついておらず、参加と成長を奨励するためのものでした。しかし、2025 年 7 月のブログで強調されているように、これは実際の需要ではなく、トークンファーミングによって動機付けられた使用につながりました。Cuckoo の次の段階は、サービス料金に基づく真の収益分配モデルです。このモデルでは、エンドユーザーが例えば画像生成サービスを使用し、1 ドル (暗号通貨換算) を支払うと、その 1 ドル相当のトークンが、おそらく次のように分割されます。GPU の仕事をしたマイナーに 0.70、モデルとインターフェースを提供したアプリ開発者 (コーディネーター) に 0.20、そしてステーカーまたはネットワークの財務省に 0.10。(注: 正確な比率は仮説です。Cuckoo はまだ公に指定していませんが、これは概念を示しています。) このようにして、サービスの提供に貢献したすべての人が収益の分け前を得ます。これは、例えば、AI のためのライドシェアリング経済に似ています。車両 (GPU マイナー) が大部分を得て、ドライバーまたはプラットフォーム (モデルサービスを構築したコーディネーター) が分け前を得て、そしておそらくプラットフォームのガバナンス/ステーカーが少額の手数料を得ます。Cuckoo が*「収益分配モデルと、使用メトリクスに直接結びついたトークン報酬」*に言及していることは、特定のサービスやノードが多くの量を処理する場合、そのオペレーターとサポーターがより多くを稼ぐことを示唆しています。彼らは、単にトークンをロックするためのフラットな利回り (当初のステーキング APY の場合) から離れています。具体的には、非常に人気のある AI アプリを動かすコーディネーターにステークすれば、そのアプリの手数料の一部を得ることができるかもしれません。これは、インフレのためだけにステークするのではなく、真のユーティリティへの投資としてのステーキングシナリオです。これにより、AI サービスにお金を払う実際のユーザーを引き付けることに全員のインセンティブが一致し、それがトークン保有者に価値を還元します。Cuckoo のチェーンにはトランザクション手数料 (ガス) もあったため、ブロックを生成したマイナー (当初は GPU マイナーも Cuckoo チェーンのブロック生成に貢献していました) もガス料金を得ていました。チェーンがシャットダウンされ、ロールアップに移行するに伴い、ガス料金は最小限になるか (または Ethereum 上で)、主要な収益は AI サービス料金自体になります。要約すると、Cuckoo は補助金主導モデル (ネットワークが参加者にトークンプールから支払う) から需要主導モデル (参加者が実際のユーザー支払いから稼ぐ) に移行しています。トークンは依然としてステーキングとガバナンスで役割を果たしますが、マイナーとアプリ開発者の日々の収益は、ますます AI サービスを購入するユーザーから得られるようになるはずです。このモデルは長期的により持続可能であり、Web2 の SaaS 収益分配に酷似していますが、透明性のためにスマートコントラクトとトークンを介して実装されています。

攻撃対象領域と脆弱性​

AI を分散化することは、いくつかのインセンティブとセキュリティの課題をもたらします。ここでは、主要な攻撃ベクトル (シビル攻撃、共謀、フリーライディング、データ/モデルのポイズニング) を分析し、各プラットフォームがそれらをどのように軽減するか、または脆弱なままであるかを考察します:

• シビル攻撃 (偽のアイデンティティ): オープンなネットワークでは、攻撃者が多くのアイデンティティ (ノード) を作成して、不釣り合いな報酬や影響力を得ようとする可能性があります。

  • Bittensor: シビル耐性は主に参入コストによって提供されます。Bittensor に新しいマイナーやバリデーターを登録するには、TAO を消費またはステークする必要があります。これはバーンまたはボンディング要件である可能性があります。これは、N 個の偽ノードを作成するには N 倍のコストがかかることを意味し、大規模なシビル集団を高価なものにします。さらに、Bittensor のコンセンサスは影響力をステークとパフォーマンスに結びつけます。ステークがなく、パフォーマンスの低いシビルはほとんど何も稼げません。攻撃者は、大きな報酬を得るためには、多額の投資を行い、かつシビルノードが実際に有用な作業に貢献する必要があります (これは典型的なシビル戦略ではありません)。とはいえ、攻撃者が実際に多くの資本を持っている場合、TAO の過半数を取得し、多くのバリデーターやマイナーを登録することができます。これは事実上、富によるシビルです。これは 51% 攻撃のシナリオと重なります。単一のエンティティがサブネット内のステークされた TAO の 50% 以上を制御する場合、彼らはコンセンサスを大きく揺るがすことができます。Bittensor の dTAO の導入は、ここで少し役立ちます。影響力をサブネット全体に分散させ、サブネットが繁栄するためにはコミュニティのステーキングサポートを必要とするため、1 つのエンティティがすべてを制御することが難しくなります。それでも、資金力のある敵対者によるシビル攻撃は懸念事項です。Arxiv の分析では、現在ステークがかなり集中しているため、過半数攻撃への障壁は望ましいほど高くないと明記されています。これを軽減するために、ウォレットごとのステークキャップ (例えば、1 つのウォレットが支配するのを防ぐために、有効ステークを 88 パーセンタイルでキャップするなど) のような提案がなされています。要約すると、Bittensor はシビルに対処するためにステーク加重アイデンティティ (比例したステークなしに安価にアイデンティティを生成することはできない) に依存しています。これは、非常にリソースの豊富な攻撃者を除いて、かなり効果的です。
  • Gensyn: Gensyn におけるシビル攻撃は、攻撃者がシステムを悪用するために多くのソルバーまたはベリファイアノードを立ち上げるという形で現れるでしょう。Gensyn の防御は純粋に経済的かつ暗号学的です。アイデンティティ自体は重要ではありませんが、作業を行うか、担保を投稿することが重要です。攻撃者が 100 個の偽のソルバーノードを作成しても、ジョブもステークもなければ、何も達成できません。タスクを獲得するためには、シビルノードは競争力のある入札を行い、作業を行うためのハードウェアを持っている必要があります。能力なしに安値で入札すれば、失敗してステークを失います。同様に、攻撃者は検証に選ばれることを期待して多くのベリファイアアイデンティティを作成する可能性があります (プロトコルがランダムにベリファイアを選択する場合)。しかし、数が多すぎると、ネットワークやジョブの投稿者がアクティブなベリファイアの数を制限するかもしれません。また、ベリファイアはそれをチェックするために計算を実行する必要がある可能性があり、これはコストがかかります。多くの偽のベリファイアを持つことは、実際に結果を検証できない限り役に立ちません。Gensyn におけるより適切なシビル攻撃の角度は、攻撃者がネットワークを偽のジョブや応答で満たして他人の時間を無駄にしようとする場合です。これは、サブミッターにもデポジットを要求することで軽減されます (偽のジョブを投稿する悪意のあるサブミッターは、支払いまたはデポジットを失います)。全体として、Gensyn が要求するステーク/ボンドと検証のためのランダム選択の使用は、攻撃者が比例したリソースも持ち込まない限り、複数のアイデンティティを持つことによる利益がほとんどないことを意味します。それは安価な攻撃ではなく、よりコストのかかる攻撃になります。オプティミスティックセキュリティモデルは、少なくとも 1 人の正直なベリファイアを前提としています。シビルは、一貫して不正を行うためには、すべてのベリファイアを圧倒し、すべてが自分たちである必要がありますが、これもまた、ステークまたは計算能力の過半数を所有することに戻ります。したがって、Gensyn のシビル耐性は、オプティミスティックロールアップのそれに匹敵します。正直なアクターが 1 人いる限り、シビルは簡単にシステム的な損害を引き起こすことはできません。
  • Cuckoo: Cuckoo におけるシビル攻撃の防止は、ステーキングとコミュニティの審査に依存しています。Cuckoo のすべての役割 (マイナー、コーディネーター、場合によってはユーザーでさえも) は、$CAI のステーキングを必要とします。これは即座にシビルアイデンティティのコストを引き上げます。100 個のダミーマイナーを作成する攻撃者は、それぞれについてステークを取得してロックする必要があります。さらに、Cuckoo の設計には人間/コミュニティの要素があります。新しいノードは、オンチェーン投票を通じて評判を得る必要があります。評判のない新鮮なノードのシビル軍団は、多くのタスクを割り当てられたり、ユーザーに信頼されたりする可能性は低いです。特にコーディネーターはユーザーを引き付ける必要があります。実績のない偽のコーディネーターは利用されません。マイナーについては、コーディネーターは Cuckoo Scan で彼らのパフォーマンス統計 (成功したタスクなど) を見ることができ、信頼できるマイナーを好むでしょう。Cuckoo には比較的小さな数のマイナーしかいませんでした (ベータ版のある時点で 40 GPU)。そのため、多くのノードの奇妙な流入は目立つでしょう。潜在的な弱点は、攻撃者が評判システムもファーミングする場合です。例えば、彼らがシビルノードに多くの CAI をステークして評判が良く見せかけたり、偽の「ユーザー」アカウントを作成して自分自身をアップボートしたりする場合です。これは理論的には可能ですが、すべてがトークンキュレーションされているため、そうするにはトークンがかかります (本質的に、自分のステークで自分のノードに投票することになります)。Cuckoo チームは、シビルの行動が観察された場合 (特に、より中央集権的なロールアップサービスになりつつある現在、彼らは悪意のあるアクターを一時停止またはスラッシュすることができます)、ステーキングと報酬のパラメータを調整することもできます。結局のところ、シビルは利害関係 (ステーク) を要求し、コミュニティの承認を必要とすることによって抑制されます。正直な参加者が実際のハードウェアとステークにより良く費やすことができる多額の投資なしに、何百もの偽の GPU を持ってきて報酬を得ることは誰にもできません。

• 共謀: ここでは、複数の参加者がシステムを悪用するために共謀することを考えます。例えば、Bittensor でバリデーターとマイナーが共謀したり、Gensyn でソルバーとベリファイアが共謀したりするなどです。

  • Bittensor: 共謀は現実的な懸念として特定されています。元の設計では、一握りのバリデーターが共謀して特定のマイナーや自分自身を常にアップボートし、報酬分配を不公平に歪めることができました (これはルートサブネットでの権力集中として観察されました)。Yuma コンセンサスはいくつかの防御を提供します。バリデーターのスコアの中央値を取り、逸脱するものを罰することで、彼らが多数派でない限り、小さな共謀グループがターゲットを劇的に押し上げるのを防ぎます。言い換えれば、10 人のバリデーターのうち 3 人が共謀してマイナーに非常に高いスコアを与えても、他の 7 人がそうしなければ、共謀者の外れ値スコアは切り捨てられ、マイナーの報酬は中央値スコアに基づきます (したがって、共謀は大きな助けにはなりません)。しかし、共謀者がバリデーターの 50% 以上 (またはバリデーター間のステークの 50% 以上) を形成する場合、彼らは事実上コンセンサスそのものです。彼らは偽の高いスコアに合意でき、中央値は彼らの見解を反映します。これは古典的な 51% 攻撃のシナリオです。残念ながら、Arxiv の研究では、トークンの集中度が高いため、参加者 (数で) のわずか 1〜2% の連合がステークの過半数を支配している Bittensor のサブネットがいくつか見つかりました。これは、少数の大口保有者による共謀が信頼できる脅威であったことを意味します。Bittensor が dTAO を通じて追求している緩和策は、影響力を民主化することです。任意の TAO 保有者がサブネットにステークを向けることを許可することで、閉鎖的なバリデーターグループの力を希薄化します。また、凹型ステーキング (過大なステークに対する収益の逓減) やステークキャップのような提案は、1 つの共謀エンティティがあまりにも多くの投票権を集める能力を打ち破ることを目的としています。Bittensor のセキュリティの前提は、現在、プルーフ・オブ・ステークに似ています。単一のエンティティ (またはカルテル) がアクティブなステークの 50% 以上を制御しないことです。それが維持される限り、正直なバリデーターが悪質なスコアリングを上書きし、共謀するサブネットオーナーが恣意的に自分の報酬を増やすことができないため、共謀は制限されます。最後に、サブネットオーナーとバリデーター間の共謀 (例えば、サブネットオーナーがバリデーターに賄賂を渡して、自分のサブネットのマイナーを高く評価させる) について、dTAO は直接的なバリデーターの制御を取り除き、それをトークン保有者の決定に置き換えます。トークン供給を買い占めない限り、「市場」と共謀することはより困難です。その場合、それはもはや共謀ではなく、乗っ取りです。したがって、Bittensor の主要な反共謀技術はアルゴリズムによるコンセンサス (中央値クリッピング) と広範なトークン配布です。

  • Gensyn: Gensyn における共謀は、おそらくソルバーとベリファイア (または複数のベリファイア) がシステムを不正に操作するために共謀することを含むでしょう。例えば、ソルバーが偽の結果を生成し、共謀するベリファイアが意図的にそれに異議を唱えない (または、プロトコルがベリファイアに署名を求めた場合にそれが正しいと証明さえする) 可能性があります。これを軽減するために、Gensyn のセキュリティモデルは少なくとも 1 人の正直なベリファイアを必要とします。もしすべてのベリファイアがソルバーと共謀している場合、不正な結果は異議なく通ります。Gensyn は、多くの独立したベリファイア (誰でも検証できる) を奨励し、ベリファイアが共謀から離脱して異議を唱えることで大きな報酬を得ることができるというゲーム理論によってこれに対処します (なぜなら、彼らはソルバーのステークを得るからです)。本質的に、共謀に同意するグループがあっても、各メンバーは離反して自分のために報奨金を請求するインセンティブを持っています。これは古典的な囚人のジレンマの状況です。これにより、共謀グループが小さいか、効果がない状態に保たれることが期待されます。もう 1 つの潜在的な共謀は、複数のソルバーが価格を吊り上げたり、タスクを独占したりすることです。しかし、開発者はタスクをどこに投稿するかを選択でき (そしてタスクは簡単に独占できる同一の単位ではない)、価格におけるソルバーの共謀は世界的に調整するのが難しいでしょう。共謀していないソルバーは、仕事を勝ち取るために安値で入札することができます。オープンマーケットのダイナミクスは、少なくともいくつかの競争力のある参加者がいると仮定すれば、価格設定の共謀に対抗します。もう 1 つの角度: ソルバーを苦しめるためのベリファイアの共謀。例えば、ベリファイアが正直なソルバーを偽って告発して彼らのステークを盗むなどです。Gensyn の不正証明はバイナリでオンチェーンです。偽の告発は、オンチェーンの再計算でエラーが見つからなければ失敗し、おそらく悪意のあるベリファイアは何か (おそらくデポジットや評判) を失うでしょう。したがって、ソルバーを妨害しようとするベリファイアの共謀は、プロトコルの検証プロセスによって捕らえられます。要約すると、Gensyn のアーキテクチャは、共謀するセットの少なくとも 1 つの当事者が正直であるインセンティブを持つ限り堅牢です。これは、ビットコインで最終的に不正を暴露するために 1 人の正直なマイナーを必要とするのと同様のオプティミスティック検証の特性です。攻撃者がタスク内のすべてのベリファイアとソルバーを制御できる場合 (ネットワークの過半数など)、理論的には共謀は可能ですが、その場合、彼らは共謀を必要とせずに不正を行うことができます。暗号経済学的インセンティブは、共謀を維持することを非合理的にするように配置されています。

  • Cuckoo: Cuckoo における共謀は、いくつかの方法で発生する可能性があります:

    1. コーディネーターとマイナーの共謀 – 例えば、コーディネーターが常に友好的なマイナーのセットにタスクを割り当て、報酬を分割し、他の正直なマイナーを無視することができます。コーディネーターはタスクのスケジューリングに裁量権を持っているため、これは起こり得ます。しかし、友好的なマイナーが標準以下であれば、エンドユーザーは遅いまたは質の悪いサービスに気づき、去っていく可能性があるため、コーディネーターは品質を損なう純粋なえこひいきからインセンティブを失います。共謀が報酬を操作するためである場合 (例えば、マイナーにトークンを与えるために偽のタスクを提出するなど)、それはオンチェーンで検出され (おそらく同一の入力または実際のユーザーがいない多くのタスク)、罰せられる可能性があります。Cuckoo のオンチェーンの透明性は、異常なパターンがコミュニティまたはコアチームによってフラグ付けされる可能性があることを意味します。また、すべての参加者がステークしているため、共謀するコーディネーターとマイナーのリングは、システムを悪用していることが発覚した場合、ステークを失う可能性があります (例えば、ガバナンスが不正行為に対して彼らをスラッシュすることを決定した場合)。
    2. マイナー間の共謀 – 彼らは情報を共有したり、カルテルを結成したりして、例えば、評判でお互いに投票したり、特定のコーディネーターへのサービスを拒否してより高い料金を引き出したりするかもしれません。これらのシナリオは可能性が低いです。評判投票はステーカー (ユーザーを含む) によって行われ、マイナー自身がお互いに投票するわけではありません。そして、サービスの拒否は、コーディネーターを他のマイナーを探すか、警告を発するように促すだけです。現在比較的小規模であることを考えると、どんな共謀も隠すのは難しいでしょう。
    3. ガバナンスを操作するための共謀 – 大口の CAI 保有者が共謀して、自分たちに有利な提案 (法外な手数料の設定や財務省の転用など) を可決する可能性があります。これは、どのトークンガバナンスにもあるリスクです。最善の緩和策は、トークンを広く配布し (Cuckoo のフェアローンチは 51% をコミュニティに与えました)、活発なコミュニティの監督を持つことです。また、Cuckoo は L1 から移行したため、新しいチェーンに再定住するまで、即時のオンチェーンガバナンスは制限されるかもしれません。チームは暫定的にマルチシグ制御を保持している可能性が高く、皮肉なことに、一時的に中央集権化される代わりに、悪意のある部外者による共謀を防ぎます。 全体として、Cuckoo は共謀に対処するために透明性とステーキングに依存しています。コーディネーターが競争環境でユーザーを引き付けたいという理由で行動するという信頼の要素があります。共謀がサービスの質の低下や明らかな報酬の悪用につながる場合、ステークホルダーは悪意のあるアクターを投票で排除したり、ステークを停止したりすることができ、ネットワークは彼らをスラッシュまたはブロックすることができます。かなりオープンな性質 (ステークすれば誰でもコーディネーターやマイナーになれる) は、共謀には大規模な協調的な努力が必要であり、それは明白になることを意味します。Bittensor や Gensyn ほど数学的に防止されてはいませんが、経済的なステークとコミュニティガバナンスの組み合わせがチェック機能を提供します。

• フリーライディング (フリーライダー問題): これは、参加者が同等の価値を貢献せずに報酬を得ようとすることを指します。例えば、実際には評価しないが報酬を得るバリデーター、計算する代わりに他人の答えをコピーするマイナー、または有用な入力を提供せずに報酬をファーミングするユーザーなどです。

  • Bittensor: Bittensor で知られているフリーライダー問題は、怠惰なバリデーターによる**「ウェイトコピー」です。バリデーターは、独立してマイナーを評価する代わりに、多数派の意見 (または別のバリデーターのスコア) を単にコピーすることができます。そうすることで、AI クエリを実行するコストを回避しながら、提出したスコアがコンセンサスに沿っているように見えれば報酬を得ることができます。Bittensor は、各バリデーターのコンセンサスへの整合性と情報貢献度を測定することでこれに対抗します。バリデーターが常に他人をコピーするだけなら、彼らはうまく整合するかもしれませんが (そのため、重く罰せられることはありません)、独自の価値を加えません。プロトコル開発者は、正確だが純粋に冗長ではない評価を提供するバリデーターに、より高い報酬を与えることを議論しています。ノイズ注入 (意図的にバリデーターにわずかに異なるクエリを与える) のような技術は、コピーするのではなく、実際に作業することを強制する可能性がありますが、それが実装されているかどうかは不明です。Arxiv は、バリデーターの努力と報酬をより良く結びつけるために、パフォーマンス加重発行と複合スコアリング手法を提案しています。マイナーについては、考えられるフリーライダーの行動は、マイナーが他のマイナーにクエリを送り、その答えを中継することです (盗作の一形態)。Bittensor の設計 (分散型クエリ) は、マイナーのモデルが自身のデンドライトを介して他を呼び出すことを許可するかもしれません。マイナーが単に他人の答えを中継する場合、優れたバリデーターは、その答えがマイナーの主張するモデル能力と一貫して一致しないため、それに気づくかもしれません。アルゴリズム的に検出するのは難しいですが、元の結果を計算しないマイナーは、最終的にいくつかのクエリでスコアが悪くなり、評判を失うはずです。もう 1 つのフリーライダーのシナリオは、AI の作業をせずに報酬を得るデリゲーターでした。それは意図的なものです (トークン保有者を巻き込むため) ので、攻撃ではありませんが、トークン発行の一部がステークしただけの人々に渡ることを意味します。Bittensor はこれを、報酬の無駄遣いではなく、インセンティブの調整として正当化しています。要するに、Bittensor はバリデーターのフリーライダー問題を認識しており、インセンティブを調整しています (逸脱したりコピーしたりしない人々にブーストを与えるバリデータートラストスコアなど)。彼らの解決策は、本質的に努力と正確さをより明示的に報酬する**ことであり、何もしないことや盲目的にコピーすることが、時間とともにより少ない TAO をもたらすようにすることです。
  • Gensyn: Gensyn では、フリーライダーが稼ぐのは難しいでしょう。なぜなら、トークンを得るためには、計算を提供するか、誰かの不正を捕まえるかしなければならないからです。ソルバーは仕事を「偽る」ことはできません。有効な証明を提出するか、スラッシュされるリスクを負う必要があります。タスクをせずに支払いを受けるメカニズムはありません。ベリファイアは理論的にアイドル状態で、他の人が不正を捕まえることを期待することができますが、それでは何も稼げません (なぜなら、不正証明を提出した人だけが報酬を得るからです)。あまりにも多くのベリファイアがフリーライドしようとすると (実際にタスクを再計算しない)、誰もチェックしていないため、不正なソルバーがすり抜けるかもしれません。Gensyn のインセンティブ設計は、ジャックポット報酬によってこれに対処します。不正を捕まえて大きな支払いを得るには1 人のアクティブなベリファイアで十分なので、少なくとも 1 人が常に仕事をするのが合理的です。仕事をしていない他の人は、役に立たないことを除いてネットワークに害を与えません。彼らも報酬を得ません。したがって、システムは自然にフリーライダーを排除します。実際に検証するベリファイアだけが長期的には利益を上げます (他の人はノードにリソースを費やしても何も得られないか、ごくまれに偶然報酬を得るだけです)。プロトコルはまた、どのベリファイアが異議を唱える機会を得るかをランダム化して、すべてのベリファイアが「誰か他の人がやるだろう」と仮定するのを防ぐかもしれません。タスクは個別に支払われるため、一時的なテストネットのインセンティブを除いて、「仕事なしのステーキング報酬」に相当するものはありません。注意すべき領域はマルチタスク最適化です。ソルバーはタスク間で作業を再利用したり、秘密裏に誰か安い人に外注したりするかもしれません (中央集権型のクラウドを使用するなど)。しかし、それは本当に有害なフリーライディングではありません。時間通りに正しい結果を提供すれば、それをどのように行ったかは問題ではありません。それは攻撃というよりは裁定取引のようなものです。要約すると、Gensyn のメカニズム設計は、フリーライダーが利益を得る余地をほとんど残していません。なぜなら、配布されるすべてのトークンは、行われた仕事または罰せられた不正に対応しているからです。
  • Cuckoo: Cuckoo の初期フェーズは、意図せずしてフリーライダー問題を生み出しました。エアドロップと高利回りのステーキングは、トークンをファーミングするためだけにそこにいるユーザーを引き付けました。これらのユーザーは、フォーセットを通じてトークンを循環させたり、エアドロップタスクを悪用したりしました (例えば、無料のテストプロンプトを継続的に使用したり、報酬を請求するために多くのアカウントを作成したりするなど)。これは、長期的なネットワーク価値に貢献することなく行われました。Cuckoo はこれを問題として認識しました。本質的に、人々は AI の出力のためではなく、投機的な報酬を得るためにネットワークを「使用」していました。L1 チェーンを終了し、再焦点を当てるという決定は、これらのインセンティブの不整合を振り払うための一部でした。将来のトークン報酬を実際の使用量に結びつけることによって (つまり、サービスが実際に有料顧客によって使用されているために稼ぐ)、フリーライダーの魅力は減少します。また、マイナー側のフリーライディングのシナリオもあります。マイナーが参加し、タスクを割り当てられ、何らかの方法でそれらを実行せずに報酬を請求する可能性があります。しかし、コーディネーターは結果を検証しています。マイナーが出力なしまたは不正な出力を返した場合、コーディネーターはそれを完了したタスクとしてカウントしないため、マイナーは支払いを受けません。マイナーはまた、簡単なタスクを選り好みし、難しいタスクをドロップしようとするかもしれません (例えば、一部のプロンプトが遅い場合、マイナーはそれらを避けるために切断するかもしれません)。これは問題になる可能性がありますが、コーディネーターはマイナーの信頼性を記録することができます。マイナーが頻繁にドロップする場合、コーディネーターは彼らへの割り当てを停止するか、彼らのステークをスラッシュすることができます (そのようなメカニズムが存在する場合、または単に報酬を与えない場合)。ユーザーのフリーライディング – 多くの AI サービスには無料トライアルがあるため、ユーザーは支払わずにアウトプットを得るためにリクエストをスパムする可能性があります (補助金付きモデルがある場合)。それはプロトコルレベルというよりはサービスレベルの問題です。各コーディネーターは無料利用をどのように処理するかを決定できます (例えば、少額の支払いを要求したり、スロットルしたりするなど)。Cuckoo は当初、無料の景品 (ユーザーを引き付けるための無料の AI 画像生成など) を提供していたため、一部の人がそれを利用しましたが、それは予想される成長マーケティングの一部でした。それらのプロモーションが終了すると、ユーザーは支払わなければならなくなり、悪用する無料の昼食はなくなります。全体として、Cuckoo のトークン配布を実際のユーティリティにマッピングするという新しい戦略は、「意味のないループを行うためのトークンマイニング」というフリーライダー問題を排除することを明確に目的としています。

• データまたはモデルのポイズニング: これは、AI モデルが劣化したり、出力が操作されたりするように、悪意を持って不正なデータや行動を導入すること、および有害または偏ったコンテンツが貢献される問題を指します。

  • Bittensor: Bittensor におけるデータポイズニングは、マイナーが意図的に不正確または有害な回答を与えること、またはバリデーターが意図的に良い回答を悪いと誤って評価することを意味します。マイナーが一貫してゴミや悪意のあるコンテンツを出力する場合、バリデーターは低いスコアを与え、そのマイナーはほとんど稼げず、最終的に脱落します。経済的インセンティブは品質を提供することにあるため、他人を「ポイズニング」することは攻撃者に利益をもたらしません (彼らの目標が純粋に自己の費用での妨害である場合を除く)。悪意のあるマイナーが他人をポイズニングすることはできるでしょうか？Bittensor では、マイナーは直接お互いをトレーニングしません (少なくとも設計上はそうではありません。ポイズニングされる可能性のあるグローバルモデルが更新されることはありません)。各マイナーのモデルは別々です。彼らは、マイナーが自分自身をファインチューニングするために他の人から興味深いサンプルを取ることができるという意味で学習しますが、それは完全に任意であり、それぞれ次第です。悪意のあるアクターが無意味な回答をスパムした場合、正直なバリデーターはそれをフィルタリングします (低いスコアを付けます)。したがって、正直なマイナーのトレーニングプロセスに大きな影響を与えることはありません (加えて、マイナーは低いスコアのピアの知識ではなく、高いスコアのピアの知識を使用する可能性が高いです)。したがって、古典的なデータポイズニング (モデルを破損させるために不正なトレーニングデータを注入する) は、Bittensor の現在の設定では最小限です。より関連性の高いリスクはモデル応答の操作です。例えば、バリデーターには明らかではない、微妙に偏った、または危険なコンテンツを出力するマイナーなどです。しかし、バリデーターも人間が設計した、または少なくともアルゴリズムのエージェントであるため、露骨な毒性やエラーは捕捉される可能性が高いです (一部のサブネットには、安全でないコンテンツをチェックする AI バリデーターさえあるかもしれません)。最悪のシナリオは、攻撃者が何らかの方法でバリデーターとマイナーの過半数を共謀させて、特定の不正確な出力を「正しい」として押し通す場合です。彼らは応答に関するネットワークのコンセンサスを偏らせることができます (すべての共謀するバリデーターが悪意のある回答をアップボートするなど)。しかし、外部ユーザーがそれによって害を受けるためには、実際にネットワークにクエリを送り、その出力を信頼する必要があります。Bittensor はまだ能力を構築している段階であり、エンドユーザーによる重要なクエリに広く使用されているわけではありません。その時までには、コンテンツフィルタリングとバリデーターの多様性を持って、そのようなリスクを軽減することを期待しています。バリデーター側では、悪意のあるバリデーターがポイズニングされた評価を与える可能性があります。例えば、競争を排除するために特定の正直なマイナーを一貫してダウンボートするなどです。十分なステークがあれば、彼らはそのマイナーを追い出すことに成功するかもしれません (マイナーの報酬が非常に低くなり、彼らが去る場合)。これはインセンティブメカニズムへの攻撃です。繰り返しになりますが、彼らが多数派でなければ、中央値クリッピングが外れ値のバリデーターを阻止します。彼らが多数派である場合、それは共謀/51% のシナリオと合流します。どの多数派もルールを書き換えることができます。解決策は分散化に戻ります。どの 1 つのエンティティも支配しないようにすることです。要約すると、Bittensor の設計は、そのスコアリングシステムを通じてポイズニングされたデータ/モデルの貢献を本質的に罰します。不正な貢献は低い重み、したがって低い報酬を得ます。ポイズニングするための永続的なモデルリポジトリはありません。すべてが動的で、継続的に評価されます。これにより回復力が提供されます。ネットワークは、バリデーターによって貢献がフィルタリングされるにつれて、悪意のあるアクターを徐々に「忘れる」か無視することができます。
  • Gensyn: ソルバーがトレーニング中のモデルをポイズニングしたい場合 (トレーニング中にバックドアやバイアスを導入するなど)、それを秘密裏に行おうとする可能性があります。Gensyn プロトコルは、トレーニングが指定されたアルゴリズム (確率的勾配降下法のステップなど) に従って進行したことを検証しますが、ソルバーが通常の検証メトリクスには現れない微妙なバックドアトリガーを導入したかどうかを必ずしも検出しません。これはより陰湿な問題です。計算の失敗ではなく、トレーニングの許容される自由度の範囲内での操作です (トリガーフレーズに向けて重みを調整するなど)。それを検出することは、ML セキュリティにおける活発な研究問題です。Gensyn には、サブミッターが最終モデルを自分で選択したテストセットで評価できるという事実を除いて、モデルポイズニングのための特別なメカニズムはありません。賢明なサブミッターは、常に返されたモデルをテストすべきです。いくつかの入力で失敗したり、奇妙な動作をしたりすることを発見した場合、結果に異議を唱えたり、支払いを拒否したりするかもしれません。おそらく、プロトコルはサブミッターが特定の受け入れ基準 (「モデルはこの秘密のテストセットで少なくとも X の精度を達成しなければならない」など) を指定できるようにし、ソルバーの結果が失敗した場合、ソルバーは全額の支払いを受けないようにすることができます。これにより、攻撃者は評価基準を満たさないため、ポイズニングが抑止されます。しかし、ポイズニングが通常のテストでの精度に影響を与えない場合、すり抜ける可能性があります。Gensyn のベリファイアは計算の完全性のみをチェックし、モデルの品質はチェックしないため、トレーニングログが有効に見える限り、意図的な過学習やトロイの木馬を捕まえません。したがって、これはタスクレベルでの信頼の問題として残ります。サブミッターは、ソルバーがモデルをポイズニングしないことを信頼するか、単一のソルバーの影響を薄めるために、異なるソルバーからの複数のトレーニング結果をアンサンブルするような方法を使用する必要があります。もう 1 つの角度はデータポイズニングです。サブミッターがトレーニングデータを提供する場合、悪意のあるソルバーはそのデータを無視して何か別のものでトレーニングしたり、ゴミデータを追加したりする可能性があります。しかし、それはおそらく精度を低下させ、サブミッターは出力モデルのパフォーマンスでそれに気づくでしょう。ソルバーはその後、全額の支払いを受けません (おそらく、彼らはパフォーマンス目標を達成したいからです)。したがって、パフォーマンスを低下させるポイズニングは、ソルバーの報酬にとって自己破壊的です。パフォーマンスに中立だが悪意のあるポイズニング (バックドア) だけが本当の危険であり、それは典型的なブロックチェーン検証の範囲外です。それは機械学習のセキュリティの課題です。Gensyn の最善の緩和策は、おそらく社会的です。既知の評判の良いモデルを使用し、複数のトレーニングランを行い、オープンソースツールを使用することです。推論タスク (Gensyn が推論ジョブにも使用される場合) では、共謀するソルバーが特定の回答を偏らせる不正確な出力を返す可能性があります。しかし、ベリファイアは同じモデルを実行すれば不正な出力を捕まえるので、それはポイズニングというよりは単なる不正行為であり、不正証明が対処します。要約すると、Gensyn はプロセスを保護しますが、意図は保護しません。トレーニング/推論が正しく行われたことを保証しますが、結果が良いか、隠れた悪意がないことを保証するわけではありません。それは未解決の問題として残っており、Gensyn のホワイトペーパーはまだそれを完全には解決していないでしょう (ほとんど誰も解決していません)。
  • Cuckoo: Cuckoo は現在、推論 (既存のモデルの提供) に焦点を当てているため、データ/モデルのポイズニングのリスクは、出力操作またはコンテンツポイズニングに比較的に限定されています。悪意のあるマイナーは、実行するように与えられたモデルを改ざんしようとするかもしれません。例えば、Stable Diffusion のチェックポイントが提供された場合、それを、すべての画像に微妙な透かしや広告を挿入する可能性のある別のモデルと交換するかもしれません。しかし、モデルオーナーであるコーディネーターは、通常、出力形式の期待を持ってタスクを送信します。マイナーが一貫して仕様外の出力を返す場合、コーディネーターはそのマイナーにフラグを立てて禁止します。また、マイナーは、出力に著しく影響を与えることなくモデルを簡単に変更することはできません。もう 1 つのシナリオは、Cuckoo がコミュニティでトレーニングされたモデルを導入する場合です。その場合、マイナーやデータプロバイダーは、トレーニングデータをポイズニングしようとするかもしれません (例えば、多くの間違ったラベルや偏ったテキストを入力するなど)。Cuckoo は、クラウドソースデータの検証または貢献者の重み付けを実装する必要があります。これはまだ機能ではありませんが、チームのパーソナライズされた AI (AI ライフコーチや学習アプリの言及など) への関心は、最終的にユーザー提供のトレーニングデータを扱う可能性があり、それには慎重なチェックが必要になることを意味します。コンテンツの安全性については、Cuckoo のマイナーは推論を実行するため、モデルが通常は出力しない有害なコンテンツを出力することを心配するかもしれません。しかし、マイナーは任意に出力を変更するインセンティブを持っていません。彼らは創造性ではなく、正しい計算に対して報酬を受けます。どちらかといえば、悪意のあるマイナーは時間を節約するために完全な計算をスキップするかもしれません (例えば、ぼやけた画像や一般的な応答を返すなど)。コーディネーターやユーザーはそれに気づき、そのマイナーをダウンレートします (そして、おそらくそのタスクの支払いはしません)。プライバシーは別の側面です。悪意のあるマイナーはユーザーデータを漏洩または記録するかもしれません (ユーザーが機密性の高いテキストや画像を入力した場合など)。これはポイズニングではありませんが、機密性への攻撃です。Cuckoo のプライバシーに関するスタンスは、プライバシー保護手法を模索しているということです (エコシステムにおけるプライバシー保護 VPN の言及は、将来の焦点を示唆しています)。彼らは、セキュアエンクレーブや分割推論のような技術を組み込んで、マイナーからデータをプライベートに保つことができます。まだ実装されていませんが、既知の考慮事項です。 最後に、Cuckoo のブログは、モデルのトークン化を実現可能にする鍵として、モデルの出力を効果的に検証し、安全な分散型モデル運用を保証することを強調しています。これは、AI を真に分散化するためには、ポイズニングされた出力や誤動作するモデルのようなものから保護しなければならないことを認識していることを示しています。おそらく、彼らは暗号経済学的インセンティブ (悪意のあるアクターに対するステークスラッシュ) とユーザー評価システム (ユーザーが悪質な出力をフラグ付けでき、それらのマイナーは評判を失う) の組み合わせを使用するつもりでしょう。評判システムはここで役立ちます。マイナーが 1 つでも明らかに悪意のある、または不正確な結果を返した場合、ユーザー/コーディネーターは彼らをダウンボートでき、将来の収益能力に大きな影響を与えます。これを知っているマイナーは、一貫して正しくあり、ポイズニングを紛れ込ませないようにインセンティブを与えられます。 本質的に、Cuckoo は信頼するが検証するというアプローチに依存しています。誰かが不正行為をした場合、特定して削除する (罰としてステークを失う) という、より伝統的な方法です。まだ微妙なモデルポイズニングに対する専門的な防御策はありませんが、特定のアプリオーナー (コーディネーター) が担当する構造は、監督のレイヤーを追加します。これらのオーナーは、自分たちの収益と評判がそれに依存しているため、モデルの完全性を損なうものがないことを保証する動機付けがあります。

結論として、分散型 AI ネットワークは新しい攻撃対象領域を導入しますが、暗号学的、ゲーム理論的、およびコミュニティガバナンスによる防御の組み合わせも展開しています: シビル耐性は、主に経済的なステークを参加に要求することによって処理されます。共謀耐性は、インセンティブの調整 (正直な行動がより収益性が高い) と、小さな共謀グループの影響を制限するコンセンサスメカニズムから生まれます。フリーライダー防止は、報酬を実際の有用な作業と密接に結びつけ、何も貢献しない者を罰するか排除することによって達成されます。ポイズニングおよび関連する攻撃は依然として困難ですが、システムは継続的な評価と悪意のあるアクターをスラッシュまたは追放する能力を通じて、露骨なケースを軽減します。これらのプラットフォームは、安全で自己持続可能な分散型 AI エコシステムを確保するために、これらの設計を積極的に研究し、反復しています。これは、Bittensor の Yuma と dTAO への継続的な調整、および Cuckoo のトークノミクスの転換によって証明されています。

比較評価​

Bittensor、Gensyn、Cuckoo AI の違いと類似点を強調するために、次の表は主要な側面における並列比較を提供します:

側面	Bittensor (TAO)	Gensyn	Cuckoo AI (CAI)
技術スタック	カスタム L1 (Substrate ベースの Subtensor チェーン) と 93 以上の専門 AI サブネット。独自のチェーン上で EVM 互換 (最近のアップグレード後)。	Ethereum ベースのロールアップ (当初は L1 を計画、現在は ETH ロールアップ)。オンチェーン検証を伴うオフチェーン計算。	Arbitrum Orbit レイヤー 2 チェーン (EVM ロールアップ) としてローンチ。フルスタックプラットフォーム (独自のチェーン + コンピューティング + アプリ UI)。カスタム L1 から Ethereum 共有セキュリティ (ロールアップ/AVS) に移行中。
主要な焦点	モデルの分散型 AI ネットワーク (「ニューラルインターネット」)。ノードは、タスク (LLM、ビジョンなど) 全体で集合的なモデル推論とトレーニングに貢献する。	ML のための分散型コンピューティングマーケットプレイス。ブロックチェーンを介して作業を検証しながら、グローバルな GPU によるオフチェーンのモデルトレーニングと推論に重点を置く。	分散型 AI サービスプラットフォーム。分散 GPU マイナーを使用したモデル提供/推論 (例: 生成アート、LLM API) に焦点を当てる。エンドユーザーアプリケーションをバックエンドの GPU マーケットプレイスと統合する。
主要な役割	サブネットオーナー: サブネット内のタスクと検証を定義 (18% の報酬を獲得)。 マイナー: AI モデル (推論/トレーニング) を実行し、回答を提供。 バリデーター: クエリを投げかけ、マイナーの出力をスコアリング (品質をキュレーション)。 デリゲーター: マイナー/バリデーターに TAO をステークして増幅し、シェアを獲得。	サブミッター (開発者): ML ジョブ (モデル/データ付き) と支払いを投稿。 ソルバー: 自身のハードウェアでタスクを計算し、結果を提出。 ベリファイア (ウォッチャー): ソルバーの結果をチェック。不正な場合は不正証明を介して異議を申し立てることができる。 (サブミッターがモデルを提供するため、明確な「オーナー」の役割はなし。トークン保有者を介したガバナンスの役割)。	AI アプリビルダー (コーディネーター): AI モデルサービスをデプロイし、CAI をステークし、マイナーへのタスクを管理。 マイナー (GPU/CPU プロバイダー): CAI をステークし、割り当てられた推論タスクを実行し、結果を返す。 エンドユーザー: AI アプリを使用 (暗号通貨で支払うか、リソースを貢献)。 ステーカー (デリゲーター): コーディネーター/マイナーにステークし、ガバナンスで投票し、報酬のシェアを獲得。
コンセンサスと検証	Yuma コンセンサス: カスタムの「プルーフ・オブ・インテリジェンス」 – AI 出力のバリデーターのスコアが集計され (ステーク加重中央値)、マイナーの報酬が決定される。基盤となるチェーンのコンセンサスはブロックに対して PoS に似ている (Substrate) が、ブロックの有効性は各エポックの AI コンセンサスにかかっている。外れ値のスコアリングと 50% までの共謀に耐性がある。	オプティミスティック検証 (Truebit スタイル): ベリファイアが異議を唱えない限り、ソルバーの結果は正しいと仮定。対話的なオンチェーンの不正証明を使用して、不正なステップを特定。また、再実行なしでトレーニングの進捗を検証するために計算の暗号学的証明 (プルーフ・オブ・ラーニング) を実装中。Ethereum がトランザクションの基本コンセンサスを提供。	プルーフ・オブ・ステークチェーン + コーディネーターによるタスク検証: Cuckoo Chain はブロック生成に PoS バリデーターを使用 (当初はマイナーもブロックの保護を支援)。AI タスクの結果は、コーディネーターノードによって検証される (マイナーの出力を期待されるモデルの動作と照合)。まだ専門的な暗号証明はなく、ステークと評判に依存 (不正行為が自動的な数学的証明検出ではなく、スラッシングやダウンボートにつながる範囲でトラストレス)。台帳のセキュリティのために Ethereum コンセンサス (ロールアップ) に移行中。
トークンとユーティリティ	TAO トークン: Subtensor 上のネイティブ通貨。ステーキング (登録とコンセンサスへの影響に必要)、トランザクション手数料/支払い (例: AI クエリの支払い)、および貢献 (マイニング/検証) に対する報酬として使用。TAO には継続的なインフレがあり (12 秒ブロックごとに 1 TAO)、これが報酬メカニズムを駆動する。また、ガバナンス (サブネットへの dTAO ステーキング) でも使用される。	Gensyn トークン (ERC-20、名称未定): プロトコルの支払い単位 (開発者はソルバーにそれで支払う)。ステーク担保として機能 (ソルバー/ベリファイアはトークンをボンドし、不正行為でスラッシュされる)。ガバナンスで使用される (Gensyn 財団の DAO を介したプロトコルアップグレードの投票)。供給に関する詳細はまだない。おそらく一部は初期採用 (テストネットなど) を奨励するために割り当てられる。	CAI トークン (ERC-20): Cuckoo Chain のネイティブトークン (10 億の固定供給)。多目的: Cuckoo Chain 上のトランザクションのガス料金、ネットワークの役割 (マイナー、コーディネーターは CAI をロックする必要がある) のためのステーキング、プロトコルの決定に関するガバナンス投票、および貢献に対する報酬 (マイニング/ステーキング報酬は初期割り当てから)。ミーム的な魅力もある (コミュニティトークンの側面)。
資産のトークン化	計算: はい – AI 計算作業は TAO 報酬を介してトークン化される (TAO を知性のための「ガス」と考える)。モデル: 間接的に – モデルはパフォーマンスに基づいて TAO を稼ぐが、モデル/重み自体はオンチェーン資産ではない (モデルの NFT はない)。サブネットの所有権は、モデルマーケットプレイスのシェアを表すためにトークン化される (サブネットオーナー NFT + アルファトークン)。データ: トークン化されていない (データはオフチェーン。Bittensor はデータセットではなくモデルの出力に焦点を当てる)。	計算: はい – アイドル状態の計算はオンチェーンの商品となり、ジョブマーケットプレイスでトークンと交換される。モデル: 明示的にはない – モデルは開発者によってオフチェーンで提供され、結果が返される。組み込みのモデルトークンはない (ただし、当事者が設定すればプロトコルはライセンスを促進できる)。データ: ない – データセットはサブミッターとソルバーの間でオフチェーンで処理される (暗号化または保護される可能性があるが、オンチェーン資産として表現されない)。Gensyn のビジョンには、計算のようにアルゴリズムやデータを取引する可能性が含まれているが、コア実装は計算中心。	計算: はい – GPU 時間は日々の CAI 支払いとタスク報奨金を介してトークン化される。ネットワークは計算能力をマイナーが CAI と「交換」するリソースとして扱う。モデル: 部分的に – プラットフォームはモデルをサービスとして統合する。しかし、モデル自体は NFT としてミントされない。モデルの価値は、それを使用するユーザーから CAI を稼ぐコーディネーターの能力に捉えられる。将来の計画はコミュニティ所有のモデルを示唆しているが、現在モデルの IP はオフチェーン (コーディネーターを運営する者が所有)。データ: 一般的なデータのトークン化はない。ユーザーの入出力は一時的。(Cuckoo は Beancount などのアプリと提携しているが、データはチェーン上のトークンで表現されない)。
ガバナンス	分散型、トークン保有者主導 (dTAO): 当初は 64 人の選出されたバリデーターがルートコンセンサスを運営。現在はガバナンスはオープン – TAO 保有者がサブネットにステークして発行を指示 (市場ベースのリソース配分)。プロトコルのアップグレードと変更は、オンチェーン提案 (TAO 投票、Bittensor 財団/評議会が促進) を介して決定される。財団が徐々に制御を譲り、完全にコミュニティによって統治されることを目指す。	段階的な分散化: Gensyn 財団 + 選出された評議会が初期の決定を管理。トークンローンチ後、ガバナンスはトークン保有者が提案に投票する DAO に移行する (多くの DeFi プロジェクトと同様)。Ethereum の共有セキュリティ環境は、主要な変更がコミュニティと潜在的にレイヤー 1 のガバナンスを伴うことを意味する。ガバナンスの範囲には、経済パラメータ、コントラクトのアップグレード (セキュリティ監査の対象) が含まれる。まだ稼働していないが、メインネット後のライトペーパーで概説されている。	コミュニティと財団の混合: Cuckoo は「フェアローンチ」の精神でローンチ (インサイダー向けのプレマインなし)。コミュニティ DAO が意図されており、主要な決定とプロトコルのアップグレードについて CAI が投票する。実際には、コアチーム (Cuckoo Network 開発者) が主要な決定 (チェーンの廃止など) を主導してきたが、彼らはその根拠を透明に共有し、コミュニティの利益のための進化として位置づけている。オンチェーンガバナンス機能 (提案、投票) は、新しいロールアップが導入されたときに実装される可能性が高い。ステーキングはまた、評判システム (信頼できるノードに対するステーク加重投票) を通じて非公式にガバナンスの影響力を与える。
インセンティブモデル	貢献に連動したインフレ報酬: ブロックごとに約 1 TAO がパフォーマンスに基づいて参加者に分配される。品質 = より多くの報酬。マイナーとバリデーターは継続的に (ブロックごとに) 稼ぎ、加えてデリゲーターは分け前を得る。TAO はエンドユーザーがサービスを支払うためにも使用され (トークンの需要側を創出)、トークン経済は長期的な参加 (ステーキング) とモデルの絶え間ない改善を奨励するように設計されている。これはビットコインのマイナーに似ているが、「AI をマイニング」する。潜在的な問題 (ステークの集中化が報酬の不整合につながる) は、インセンティブの調整を通じて対処されている。	市場主導、成果報酬: 継続的なインフレ利回りはない (初期のインセンティブの可能性を除く)。ソルバーは仕事を成功裏に完了したときにのみ支払いを受ける。ベリファイアは不正を捕まえたときにのみ支払いを受ける (ジャックポットインセンティブ)。これにより直接的な経済が生まれる: 開発者の支出 = プロバイダーの収益。トークンの価値は、計算に対する実際の需要に結びついている。ブートストラップのために、Gensyn はおそらくローンチ時にテストネットユーザーに報酬を与える (一度きりの配布) が、定常状態では使用量ベース。これにより、インセンティブはネットワークのユーティリティと密接に一致する (AI ジョブが増加すれば、トークンの使用量が増加し、すべての保有者に利益をもたらす)。	ハイブリッド (インフレから使用料へ移行): 当初、51% のコミュニティプールからのマイニングとステーキングの割り当ては、外部の使用量に関係なく GPU マイナー (供給の 30%) とステーカー (11%) に報酬を与えた。これはネットワーク効果を始動させるためだった。時間とともに、特に L1 廃止後、収益分配に重点が置かれる: マイナーとアプリ開発者は、実際のユーザー支払い (例: 画像生成の手数料を分割) から稼ぐ。ステーカーの利回りは、実際の使用量の一部から得られるか、生産的なノードのみをサポートするように調整される。したがって、初期のインセンティブは「ネットワークを成長させる」 (高い APY、エアドロップ) であり、後には「ネットワークが実際に有用であれば成長する」 (顧客からの収益) となる。この移行は、フリーライダーを排除し、持続可能性を確保するために設計されている。
セキュリティと攻撃緩和策	シビル: 高価な登録 (TAO ステーク) がシビルを抑止。共謀: 中央値コンセンサスが 50% のステークまでの共謀に抵抗。dTAO はトークン保有者の投票を強化することでバリデーターの寡頭制を打破。不正: コンセンサスから逸脱するバリデーターは報酬シェアを失う (正直なスコアリングを奨励)。ステークが高度に集中している場合、51% 攻撃が可能 – 研究では、これを軽減するためにステークキャップとパフォーマンススラッシングを追加することが示唆されている。モデル攻撃: 不良または悪意のあるモデルの出力は、低いスコアによって罰せられる。単一障害点なし – ネットワークはグローバルに分散化されている (TAO マイナーは世界中に存在し、擬似匿名的)。	シビル: 参加には経済的なステークが必要。ステーク/仕事のない偽のノードは何も得られない。検証: 少なくとも 1 人の正直なベリファイアが必要 – そうであれば、どんな不正な結果も捕らえられ、罰せられる。不正行為が割に合わないようにするために暗号経済学的インセンティブを使用 (ソルバーはデポジットを失い、ベリファイアは得る)。共謀: すべての当事者が共謀しない限り安全 – 1 人の正直者が不正を明らかにすることでスキームを破る。信頼: ハードウェアや企業への信頼に依存せず、経済的なゲーム理論と暗号学にのみ依存。攻撃: タスクが分散されているため、検閲や DoS が困難。攻撃者は正直なノードを上回る入札をするか、一貫して不正証明を打ち破る必要がある (過半数の制御なしではあり得ない)。しかし、微妙なモデルのバックドアは検出を逃れる可能性があり、これは既知の課題 (ユーザーテストと、単なる正しい実行を超えた将来の監査によって軽減される可能性がある)。全体的なセキュリティは、計算のためのオプティミスティックロールアップに類似。	シビル: すべてのアクターは CAI をステークする必要があり、シビルのハードルを上げる。加えて、評判システム (ステーキング + 投票) は、評判のないシビルアイデンティティがタスクを得られないことを意味する。ノードの不正行為: コーディネーターはパフォーマンスの悪い、または疑わしいマイナーをドロップできる。ステーカーはサポートを撤回できる。プロトコルは証明された不正に対してステークをスラッシュできる (L1 にはコンセンサスのためのスラッシング条件があった。同様のことがタスクの不正にも適用できる)。共謀: 部分的に信頼ベース – 共謀が支配するのを防ぐために、オープンな競争とコミュニティの監督に依存。タスクと支払いはオンチェーンで公開されているため、露骨な共謀は特定され、社会的にまたはガバナンスを通じて罰せられる可能性がある。ユーザー保護: ユーザーは、1 つが検閲されたり破損したりした場合にプロバイダーを切り替えることができ、単一の制御点がないことを保証。ポイズニング/コンテンツ: 設計上、マイナーは提供されたモデルをそのまま実行する。悪意を持って出力を変更した場合、評判と報酬を失う。システムは合理的なアクターに賭けている: 全員がステークされた価値と将来の収益の可能性を持っているため、ネットワークへの信頼を損なう攻撃からインセンティブを失う (インセンティブをユーティリティと一致させることに関する L1 実験からの重い教訓によって強化されている)。

表: Bittensor、Gensyn、Cuckoo AI のアーキテクチャ、焦点、役割、コンセンサス、トークン、資産のトークン化、ガバナンス、インセンティブ、セキュリティにおける機能比較。

生成AIの台頭は爆発的と言っても過言ではありません。驚くべきデジタルアートから人間らしいテキストまで、AIは前例のない規模でコンテンツを生成しています。しかし、このブームには暗い側面があります。AIはどこからトレーニングデータを得ているのでしょうか？多くの場合、インターネット上の膨大な領域、すなわち人間が作成したアート、音楽、文章などから取得されており、これらのクリエイターはクレジットや報酬を受け取っていません。

そこで登場するのが Camp Network です。これは単なる暗号プラットフォームではなく、AI時代におけるクリエイターの所有権とコントロールを提供することを目的とした「自律的知的財産レイヤー」です。Camp Network が注目すべきプロジェクトである理由を見ていきましょう。

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大きなアイデアは？​

Camp Network の本質は、知的財産（IP）をグローバルかつ検証可能なレジストリとして機能するブロックチェーンです。独立したアーティストからソーシャルメディアユーザーまで、誰でも自分のコンテンツをオンチェーンで登録できるようにし、所有権と出所の永続的かつ改ざん不可能な記録を作ります。

なぜ重要なのでしょうか？AI が Camp に登録されたコンテンツを使用した場合、ネットワークのスマートコントラクトが自動的にライセンス条件を適用できます。これにより、元のクリエイターは帰属表示を受け、ロイヤリティが即座に支払われる可能性があります。Camp のビジョンは、報酬が後付けではなく、プロトコル自体に組み込まれた新しいクリエイターエコノミーを構築することです。

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技術スタックの裏側​

Camp は概念だけではなく、高性能かつ開発者フレンドリーな実装がなされています。

• モジュラーアーキテクチャ：Camp は Celestia をデータ可用性レイヤーとした主権ロールアップとして構築されています。この設計により、秒間 50,000 トランザクションを目指す高速かつ低コストな動作が可能で、Ethereum のツール（EVM）との完全互換性も保たれます。
• Proof of Provenance（PoP）：Camp 独自のコンセンサスメカニズムです。エネルギー集約型のマイニングに依存せず、ネットワークのセキュリティはコンテンツの出所検証に結び付けられます。各トランザクションが IP の出所を強化し、所有権を「設計上強制可能」にします。
• デュアル VM 戦略：パフォーマンス最大化のため、Camp は Solana Virtual Machine（SVM） を EVM 互換性と共に統合しています。これにより、開発者はリアルタイム AI インタラクションなど高スループットが求められるユースケースに最適な環境を選択できます。
• クリエイター & AI ツールキット：Camp は二つの主要フレームワークを提供します
  • Origin Framework：クリエイターが IP を登録し、NFT としてトークン化し、ライセンス規則を埋め込むためのユーザーフレンドリーなシステム。
  • mAItrix Framework：開発者がオンチェーン IP と安全かつ許可制でやり取りできる AI エージェントを構築・デプロイするためのツールキット。

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人材・パートナーシップ・進捗​

アイデアは実行力が伴って初めて価値がありますが、Camp はその点で順調に進んでいるようです。

チームと資金調達​

プロジェクトは The Raine Group（メディア＆IP取引）、Goldman Sachs、Figma、CoinList の経験豊富なメンバーで構成されています。この金融・テック・暗号エンジニアリングの融合により、1kx、Blockchain Capital、Maven 11 といったトップ VC から 3,000 万ドル の資金調達に成功しました。

エコシステムの拡大​

Camp は積極的にパートナーシップを構築しています。最大のハイライトは KOR Protocol への戦略的出資です。KOR は音楽 IP をトークン化するプラットフォームで、Deadmau5 や Black Mirror などの大物アーティストと提携しています。この提携により、Camp は権利クリア済みのハイプロファイルコンテンツを大量に取り込むことができます。他の主要パートナーは以下の通りです：

• RewardedTV：Camp を利用してオンチェーンコンテンツ権利を管理する分散型動画配信プラットフォーム。
• Rarible：IP 資産の取引を可能にする NFT マーケットプレイス。
• LayerZero：他ブロックチェーンとの相互運用性を確保するクロスチェーンプロトコル。

ロードマップとコミュニティ​

数万人規模のユーザーを惹きつけたインセンティブテストネットキャンペーンを成功させた後、Camp は 2025 年第3四半期のメインネットローンチ を目指しています。ローンチと同時にネイティブトークン $CAMP のトークンジェネレーションイベントが開催され、ガス代、ステーキング、ガバナンスに利用されます。プロジェクトはすでに、ローンチ初日からプラットフォーム上で構築・利用したいという情熱的なコミュニティを育成しています。

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競合比較​

Camp Network はこの領域で唯一無二というわけではありません。a16z 支援の Story Protocol や Sony 連携の Soneium といった競合プロジェクトが存在します。しかし、Camp は以下の点で差別化されています。

1. ボトムアップアプローチ：競合が大手企業の IP 保有者を対象にするのに対し、Camp はトークンインセンティブを通じて 独立クリエイターや暗号コミュニティ をエンパワーメントします。
2. 包括的ソリューション：IP レジストリから AI エージェントフレームワークまで、ワンストップで提供するツール群が揃っています。
3. パフォーマンスとスケーラビリティ：モジュラーアーキテクチャとデュアル VM の組み合わせにより、AI とメディアの高スループット要求に応えられます。

結論​

Camp Network は、Web3 時代における知的財産の基盤レイヤーとなる有力な候補です。革新的な技術、強力なチーム、戦略的パートナーシップ、そしてコミュニティ第一の姿勢が組み合わさり、生成 AI がもたらす最も喫緊の課題に対する実用的な解決策を提示しています。

真の試練はメインネットのローンチと実世界での採用です。しかし、これまでの明確なビジョンと堅実な実行力を見る限り、Camp Network はデジタルクリエイターにとってより公平な未来を築く鍵となるプロジェクトであることは間違いありません。