メインコンテンツまでスキップ

「AI」タグの記事が 302 件 件あります

人工知能と機械学習のアプリケーション

すべてのタグを見る

DeepSeek ショックから 1 年: AI のスプートニク・モーメントはいかにしてクリプト業界を変貌させたか

· 約 14 分
Dora Noda
Software Engineer

2025 年 1 月 27 日、Nvidia は 1 日で 5,890億ドルの時価総額を失いました。これは米国株式市場の歴史の中で最大の1日の損失です。その原因は?DeepSeekという、OpenAIのパフォーマンスにわずか35,890 億ドルの時価総額を失いました。これは米国株式市場の歴史の中で最大の 1 日の損失です。その原因は? DeepSeek という、OpenAI のパフォーマンスにわずか 3 % のコストで匹敵する AI モデルをリリースしたばかりの、比較的無名の中国のスタートアップでした。暗号資産市場から 3,000 億ドルが消失し、ビットコインは $ 100,000 を 6.5 % 下回る水準まで暴落しました。専門家たちは AI × クリプトの融合というテーゼは終わったと宣言しました。

彼らは見事に間違っていました。

1 年後、AI × クリプトの時価総額は $ 500 億ドル以上で安定し、デジタル資産において最もパフォーマンスの高いセグメントとなりました。2026 年の第 1 週に Render は 67 % 上昇しました。Virtuals Protocol はわずか 1 週間で 23 % 急騰しました。DeepSeek ショックは AI × クリプトセクターを消滅させたのではなく、投機と実態を分離するダーウィン的な進化を強制したのです。

すべてが変わった日

2025 年 1 月 27 日の朝は、他の月曜日と同じように始まりました。その後、投資家たちは DeepSeek が、主要なベンチマークで OpenAI の o1 に匹敵または凌駕する R1 モデルを、わずか $ 560 万ドルでトレーニングしたことを知りました。この衝撃は、「より多くのコンピュート(計算リソース)を必要とする巨大なモデルが常に勝利する」という「AI スケーリング仮説」に依存するあらゆる市場に激震を走らせました。

Nvidia は 17 % 急落し、約 6,000億ドルが消失しました。Broadcom196,000 億ドルが消失しました。Broadcom は 19 % 下落、ASML は 8 % 下落しました。この動揺は数時間以内にクリプト市場にも波及しました。ビットコインは 100,000 以上から 97,900まで下落しました。イーサリアムは7 97,900 まで下落しました。イーサリアムは 7 % 急落し、 3,000 のサポートラインをテストしました。AI 特化型トークンはさらに悲惨な損失を被り、Render は 12.6 % 下落、Fetch.ai は 10 % 下落、Nodes.AI のような GPU 共有プロジェクトは 20 % 暴落しました。

その論理は鉄壁のように思えました。もし AI モデルがもはや巨大な GPU クラスタを必要としないのであれば、なぜ分散型コンピュート・ネットワークにプレミアム価格を支払う必要があるのでしょうか? AI × クリプトのインフラ全体の価値提案が、一夜にして崩壊したかのように見えました。

マーク・アンドリーセン(Marc Andreessen)は後に、これを AI の「スプートニク・モーメント(Sputnik moment)」と呼びました。1957 年にソ連の人工衛星が米国に技術戦略の再構築を強いたように、DeepSeek は AI 業界全体に対し、知能を構築するために何が必要かという根本的な前提に疑問を投げかけさせたのです。

ジェヴォンズのパラドックスの再来

48 時間以内に、予期せぬことが起こりました。Nvidia は 8 % 回復し、損失の半分近くを解消しました。2025 年後半までに、Render と Aethir は史上最高値付近まで上昇しました。AI × クリプトのナラティブは死んでおらず、変容したのです。

その説明は、暴落の翌日に Microsoft の CEO であるサティア・ナデラ(Satya Nadella)が X(旧 Twitter)で引用した 19 世紀の経済原則、「ジェヴォンズのパラドックス(Jevons Paradox)」にあります。

1865 年、経済学者のウィリアム・スタンレー・ジェヴォンズは、石炭の利用効率の向上が石炭消費を減らすのではなく、むしろ増加させることを観察しました。より効率的な蒸気機関は、石炭を動力源とする機械をより多くの用途で経済的に実行可能にし、総需要をかつてないほど押し上げたのです。

同じ力学が現在、AI でも働いています。DeepSeek の効率性の画期的な進歩は、コンピュートへの需要を減らすのではなく、爆発させました。コンシューマー向けハードウェアで競争力のある AI モデルを実行できるようになると、クラウド GPU の費用を払えなかった何百万人もの開発者が突然 AI エージェントをデプロイできるようになります。AI コンピュートの有効市場(TAM)は劇的に拡大しました。

「その代わりに、2025 年の支出に減速は見られませんでした」とある業界分析は述べています。「そして将来を見据えると、2026 年以降は支出がさらに加速すると予測しています」

2026 年 1 月になっても、GPU 不足は依然として深刻です。SK Hynix、Micron、Samsung は、2026 年の高帯域幅メモリ(HBM)生産枠をすでにすべて割り当て済みです。CES 2026 で発表された Nvidia の新しい Vera Rubin アーキテクチャは、さらに効率的な AI トレーニングを約束しており、市場の反応は GPU 共有トークンをさらに 20 % 押し上げるというものでした。

コンピュートから推論へ:大きな転換点

DeepSeek ショックは、AI × クリプトにおいて何が重要かを根本的に変えましたが、それは弱気派が予想した方法ではありませんでした。

2025 年 1 月以前、AI × クリプトのトークンは主に生のコンピュート能力の代理として取引されていました。その論理は単純でした。AI のトレーニングには GPU が必要であり、分散型ネットワークは GPU を提供する。したがって、トークン価格は GPU 需要に連動するというものです。この「コンピュート至上主義」のテーゼは、DeepSeek が生のパラメータ数やトレーニング予算がすべてではないことを証明したときに崩壊しました。

その代わりに現れたのは、より洗練されたものでした。市場は AI × クリプトの価値を 3 つのカテゴリーに区別し始めました:

コンピュート・トークン:トレーニング・インフラに焦点を当てたものは、プレミアムが圧縮されました。600万ドルのモデルが600 万ドルのモデルが 1 億ドルのモデルと競合できるのであれば、コンピュート集約の参入障壁は想定よりも低いことになります。

推論トークン:実稼働環境での AI モデルの実行に焦点を当てたものが注目を集めました。トレーニングの効率が向上するたびに、エッジでの推論需要が増加します。プロジェクトは「少数の巨大な LLM ではなく、数百万の小規模で特化した AI エージェント」をサポートするように軸足を移しました。

アプリケーション・トークン:実際の AI エージェントの収益に結びついたものが新たな寵児となりました。業界は、オンチェーンで取引を行う自律型 AI エージェントによって生成される総経済価値である「エージェンティック GDP(Agentic GDP)」を追跡し始めました。Virtuals Protocol や ai16z のようなプロジェクトは、月間数百万ドルの収益を処理し始め、投機的なナラティブではなく、真の実用性が生存者を決定することを証明しました。

「DeepSeek 効果」は、「名ばかりの AI」プロジェクトを淘汰し、セクターに対して生のパラメータ数ではなく「ジュールあたりの知能(Intelligence per Joule)」を最適化することを強制したのです。

DeepSeek の静かな支配

西側の投資家がパニックに陥る一方で、DeepSeek は着実に市場シェアを獲得しました。2026 年初頭までに、この杭州を拠点とするスタートアップは中国で推定 89% の市場シェアを握り、「グローバル・サウス」全域で圧倒的な存在感を確立しています。同社は、西側の競合他社の約 27 分の 1 という価格で、高度な知能を持つ API アクセスを提供しています。

同社は R1 の成功に甘んじることはありませんでした。DeepSeek-V3 が 2025 年半ばに登場し、続いて 8 月に V3.1、12 月に V3.2 がリリースされました。内部ベンチマークによると、V3.2 は「OpenAI の GPT-5 に匹敵するパフォーマンス」を提供しています。

現在、DeepSeek は 2026 年 2 月中旬(おそらく象徴的に旧正月前後)の V4 リリースに向けて準備を進めています。報告によると、V4 はコード生成において Claude や GPT を凌駕し、消費者向けハードウェア(デュアル RTX 4090 またはシングル RTX 5090)で動作するとされています。

技術的な最前線では、DeepSeek は最近、GitHub の FlashMLA コードベースの更新を通じて「MODEL1」の存在を明らかにしました。これは 114 個のファイルにわたって 28 回登場しています。そのタイミングは? R1 リリースからちょうど 1 周年の記念日でした。そのアーキテクチャは、メモリ最適化と計算効率における劇的な変化を示唆しています。

2026 年 1 月の研究論文では、「Manifold-Constrained Hyper-Connections(マニフォールド制約付きハイパーコネクション)」が導入されました。DeepSeek の創設者である Liang Wenfeng 氏は、モデルを不安定にすることなくスケーリングを可能にすることで、これが「基盤モデルの進化」を形作る可能性があると主張しています。

回復が明らかにすること

AI×仮想通貨(AI-crypto)セクターの成熟を示す最も有力な指標は、ハイプ(煽り)ではなく、実際に何が構築されているかです。

2026 年 1 月に行われた実際の資金を用いた仮想通貨トレードのシミュレーションでは、DeepSeek の AI は規律ある分散投資を通じて 10,000 ドルを 22,900 ドル(126% の利益)に増やしました。これは仮定の話ではなく、実際の CoinMarketCap のデータに照らして測定されたものです。

Virtuals Protocol の 2026 年 1 月の急騰は、投機によるものではなく、「実世界でのユースケース」を提供する分散型 AI マーケットプレイスの立ち上げによるものでした。取引高はわずか 1 週間で 19 億ドル急増しました。

業界は「次の主要な戦場」として、推論時間スケーリングを注視しています。DeepSeek-V3 が事前学習を最適化した一方で、焦点は「話す前により長く考える」モデルへと移っています。これは、多様で長時間稼働する AI エージェントのワークロードをサポートできる分散型ネットワークに有利なパラダイムです。

仮想通貨投資家への教訓

DeepSeek ショックは、AI×仮想通貨市場をナビゲートするためのいくつかの教訓を与えてくれます。

効率化は需要を破壊せず、再編する。 ジェボンズのパラドックスは現実ですが、その恩恵はレガシーな計算リソースアグリゲーターではなく、新しい効率性の最前線に位置するプロジェクトにもたらされます。

ナラティブは現実に遅れる。 AI の学習コストが下がることは計算需要の減少を意味するという仮定に基づき、AI×仮想通貨トークンは一時暴落しました。しかし、学習コストの低下がより多くの推論と広範な AI 導入を可能にするという現実に価格が追いつくまでには、数ヶ月を要しました。

実用性が投機に勝つ。 「エージェンティック GDP(Agentic GDP)」を通じて追跡される、AI エージェントの活動から実際の収益を得ているプロジェクトは、純粋なナラティブ主導のプロジェクトを一貫して上回っています。「投機から実用へ」のシフトは、今やこのセクターを定義する特徴となっています。

オープンモデルが勝利する。 DeepSeek のオープンウェイト(open-weights)としてのモデルリリースへの取り組みは、採用とエコシステムの発展を加速させました。同じ力学が、透明でパーミッションレスなアクセスを持つ分散型仮想通貨プロジェクトにも有利に働きます。

ある分析で指摘されているように、「ジェボンズのパラドックスについて正しく理解していても、その投資で損をすることはある」のです。鍵となるのは、単にカテゴリーに賭けるのではなく、効率化主導の需要拡大から具体的にどのプロジェクトが利益を得るかを見極めることです。

次に来るもの

2026 年の AI×仮想通貨セクターを定義するいくつかのトレンドを展望します。

V4 のリリースは、DeepSeek がコスト効率の優位性を維持しつつ、GPT-5 クラスのパフォーマンスへと押し上げることができるかどうかを試すものとなるでしょう。成功すれば、再び市場の再編が引き起こされる可能性があります。

消費者向け AI エージェントが RTX 5090 や Apple シリコンで動作するようになると、クラウド規模の学習ではなく、エッジ展開に最適化された分散型推論ネットワークの需要が牽引されるでしょう。

エージェンティック GDP の追跡はますます洗練され、オンチェーン分析によって、どの AI エージェントフレームワークが実際の経済活動を生み出しているかがリアルタイムで可視化されるようになります。

規制の監視が中国の AI 能力に対して強まり、輸出管理や国家安全保障上の審査を容易に受けない分散型ネットワークにアービトラージの機会が生まれる可能性があります。

DeepSeek ショックは、AI×仮想通貨にとって起こり得た最高の出来事でした。それは投機を排除し、実用性への転換を促し、効率の向上が市場を縮小させるのではなく拡大させることを証明しました。1 年が経過し、このセクターはより無駄がなく、集中し、初期の信奉者たちが常に思い描いていたエージェント経済に向かってようやく構築を進めています。

問いは、AI エージェントがオンチェーンで取引するかどうかではありません。どのインフラストラクチャ上で動作するのか、そしてあなたはその答えに対して準備ができているか、ということです。


BlockEden.xyz は、AI 搭載アプリケーションを構築する開発者向けに、エンタープライズグレードのブロックチェーン API インフラストラクチャを提供しています。AI エージェントとブロックチェーンネットワークの相互作用が増えるにつれ、信頼性の高い RPC エンドポイントとデータインデックス作成は不可欠なインフラとなります。当社のサービスを探索して、エージェント経済のために設計された基盤の上に構築を開始してください。

セキュリティのトークン化:Immunefi IMU のローンチと Web3 保護の未来

· 約 13 分
Dora Noda
Software Engineer

仮想通貨の年間 34 億ドルに及ぶ盗難問題に対する最善の防御策が、より強力なコードではなく、それを破る人々に報酬を支払うことだとしたらどうでしょうか?

推定 250 億ドルの仮想通貨ハッキング被害を未然に防いできたプラットフォームである Immunefi は、2026 年 1 月 22 日に独自のネイティブトークンである IMU をローンチしました。このタイミングは意図的なものです。2025 年には北朝鮮のハッカーだけで 20 億ドルを盗み出すなど、Web3 のセキュリティ損失が拡大し続ける中、Immunefi はセキュリティ調整のトークン化が、業界の自己防衛の仕組みを根本的に変えることができると期待しています。

1 億ドルのセキュリティ・フライホイール

2020 年 12 月以来、Immunefi は仮想通貨の最大級のプロトコルの一部を支えるインフラを静かに構築してきました。その数字は驚くべき物語を物語っています。ホワイトハッカーに支払われた報酬は 1 億ドルを超え、650 以上のプロトコルを保護し、1,800 億ドルのユーザー資産を安全に保ってきました。

同プラットフォームの実績には、仮想通貨史上最大級のバグバウンティ(バグ報奨金)の支払いを仲介したことが含まれます。2022 年、satya0x として知られるセキュリティ研究者は、Wormhole のクロスチェーンブリッジにおける重大な脆弱性を発見したことで 1,000 万ドルを受け取りました。また、別の研究者である pwning.eth は、Aurora のバグで 600 万ドルを獲得しました。これらは単なる日常的なソフトウェアパッチではなく、壊滅的な損失を防いだ極めて重要な介入なのです。

これらの支払いの背景には、3,000 件以上の有効な脆弱性レポートを提出した 60,000 人以上のセキュリティ研究者のコミュニティが存在します。スマートコントラクトのバグは支払い総額の 77.5 %(7,797 万ドル)を占め、次いでブロックチェーンプロトコルの脆弱性が 18.6 %(1,876 万ドル)となっています。

なぜ Web3 セキュリティにトークンが必要なのか

IMU トークンは、分散型セキュリティを悩ませている調整の問題を解決しようとする Immunefi の試みを象徴しています。

従来のバグバウンティプログラムは、孤立した島のように運営されてきました。研究者が脆弱性を見つけ、報告し、報酬を受け取って、次の案件へと移ります。プロトコルとの長期的な関係を構築したり、最も重要なセキュリティ作業を優先したりするための体系的なインセンティブはありませんでした。Immunefi のトークンモデルは、いくつかのメカニズムを通じてこれを変えることを目指しています。

ガバナンス権: IMU 保持者は、プラットフォームのアップグレード、バウンティプログラムの標準、および Immunefi の新しい AI 搭載セキュリティシステム「Magnus」の機能の優先順位付けについて投票できます。

研究インセンティブ: IMU をステーキングすることで、価値の高いバウンティプログラムへの優先アクセスや報酬倍率の向上が解除される可能性があり、優秀な研究者がプラットフォーム上で活動を続けるための経済的インセンティブが生まれるフライホイールが構築されます。

プロトコルの整合性: プロジェクトは IMU を自社のセキュリティ予算に組み込むことができ、セキュリティ研究者コミュニティとの単発ではない継続的な関わりを創出できます。

トークンの分配はこの調整優先の哲学を反映しています。47.5 % がエコシステムの成長とコミュニティ報酬に、26.5 % がチームに、16 % が 3 年間のベスティング期間を伴う初期バッカーに、そして 10 % が予備基金に割り当てられています。

Magnus:AI セキュリティ・コマンドセンター

Immunefi は既存のプラットフォームをトークン化するだけではありません。IMU からの収益は、同社がオンチェーン経済のための初の「セキュリティ OS」と呼ぶ Magnus の展開を支えています。

Magnus は、実際の悪用事例、バグ報告、および緩和策に関する業界最大級のプライベートデータセットでトレーニングされた AI 駆動のセキュリティハブです。このシステムは各顧客のセキュリティ体制を分析し、脅威が顕在化する前に予測して無効化を試みます。

これは、事後対応的なバグバウンティから、予防的な脅威防止への転換を意味します。研究者が脆弱性を見つけるのを待つのではなく、Magnus はプロトコルのデプロイを継続的に監視し、潜在的な攻撃ベクトルを特定します。Magnus のプレミアム機能へのアクセスには、IMU のステーキングまたは支払いが必要になる場合があり、ガバナンス以外の直接的なトークンユーティリティを生み出します。

2025 年のセキュリティ情勢を考えると、このタイミングは理にかなっています。Chainalysis によると、昨年、仮想通貨サービスは悪用や盗難により 34 億 1,000 万ドルの損失を被りました。北朝鮮の関与が疑われる 15 億ドルの Bybit ハッキングという単一の事件が、年間総損失の 44 % を占めました。AI 関連の悪用は 1,025 % 急増し、主に安全でない API や脆弱な推論設定を標的にしています。

トークンのローンチ

IMU は 2026 年 1 月 22 日午後 2 時(UTC)に、Gate.io、Bybit、および Bitget で取引が開始されました。2025 年 11 月に CoinList で実施されたパブリックセールでは、トークンあたり 0.01337 ドルで約 500 万ドルを調達し、完全希薄化後時価総額(FDV)は 1 億 3,370 万ドルとなりました。

総供給量は 100 億 IMU に制限されており、セール分のトークンはトークン生成イベント(TGE)で 100 % アンロックされました。Bitget は 2,000 万 IMU の報酬を提供する Launchpool キャンペーンを実施し、CandyBomb プロモーションでは新規ユーザーにさらに 310 万 IMU が配布されました。

Web3 セキュリティのナラティブが注目を集める中、初期の取引では活発な動きが見られました。参考までに、Immunefi はプライベート資金調達ラウンドとパブリックセールを通じて合計約 3,450 万ドルを調達しています。これは多くの仮想通貨プロジェクトと比較すると控えめな金額ですが、セキュリティに特化したプラットフォームとしては非常に実質的な規模です。

より広範なセキュリティ情勢

Immunefi のトークンローンチは、Web3 セキュリティにとって極めて重要な瞬間に到来しました。

2025 年の数字は複雑な状況を物語っています。セキュリティインシデントの総数は 2024 年と比較して約半分(410 件から 200 件)に減少しましたが、総損失額は実際には 20.13 億ドルから 29.35 億ドルへと増加しました。件数は少ないものの、被害がより大規模な攻撃に集中していることは、高度な攻撃者 — 特に国家主導のハッカー — がより効果的になっていることを示唆しています。

北朝鮮政府のハッカーは 2025 年に最も成功した仮想通貨窃盗犯であり、Chainalysis と Elliptic の両方のデータによると、少なくとも 20 億ドルを盗み出しました。これらの資金は北朝鮮の制裁対象である核兵器プログラムを支えており、通常であれば日常的なサイバー犯罪として扱われるものに地政学的な利害を加えています。

攻撃ベクトルも変化しています。DeFi プロトコルは依然として最も多くのインシデントを経験していますが(126 件の攻撃で 6.49 億ドルの損失)、中央集権型取引所が最も深刻な財務的ダメージを受けました。中央集権型プラットフォームに関わるわずか 22 件のインシデントで 18.09 億ドルの損失が発生しており、業界のセキュリティ上の脆弱性がスマートコントラクトをはるかに超えて広がっていることを浮き彫りにしています。

フィッシングは最も金銭的被害の大きい攻撃タイプとして浮上し、わずか 3 件のインシデントで 14 億ドル以上の損失を占めました。これらの攻撃はコードの脆弱性ではなく人間の信頼を悪用しており、技術的なセキュリティの改善だけでは問題を解決できないことを示唆しています。

トークンはセキュリティの調整を解決できるか?

Immunefi の賭けは、トークン化によって、従来のバウンティプログラムでは不可能だった方法でセキュリティエコシステム全体のインセンティブを調整できるというものです。

その論理は説得力があります。セキュリティリサーチャーが IMU を保有していれば、彼らはプラットフォームの成功に経済的に投資していることになります。プロトコルが IMU をセキュリティ予算に組み込めば、単発の取引ではなく、リサーチャーコミュニティとの継続的な関係を維持できます。Magnus のような AI ツールにアクセスするために IMU が必要であれば、トークンは投機を超えた根本的な実用性を持ちます。

一方で、正当な疑問も存在します。主にバウンティの支払いを目的とするリサーチャーにとって、ガバナンス権は実際に重要なのでしょうか? トークンモデルは、セキュリティ業務から注意をそらす可能性のある投機主導のボラティリティを回避できるでしょうか? ステーブルコインや独自のネイティブトークンでバウンティを支払える状況で、プロトコルは IMU を採用するでしょうか?

その答えは、Immunefi がトークンモデルによって他の代替案よりも優れたセキュリティ成果を生み出せることを証明できるかどうかにかかっているかもしれません。もし Magnus が予防的な脅威検知という約束を果たし、IMU に同調したリサーチャーが単なる「賞金稼ぎ」よりも熱心であることを証明できれば、このモデルは他のインフラプロジェクトのテンプレートになる可能性があります。

これが Web3 インフラにとって何を意味するか

Immunefi の IMU ローンチは、より広範なトレンドを象徴しています。それは、重要なインフラプロジェクトが公共財の周囲に持続可能な経済を構築するためにトークン化を進めているという点です。

バグバウンティプログラムは、根本的には調整メカニズムです。プロトコルはセキュリティリサーチャーを必要とし、リサーチャーは予測可能な収入と価値の高いターゲットへのアクセスを必要としています。そしてエコシステムは、分散型システムへの信頼を損なうエクスプロイトを防止するために、その両方を必要としています。Immunefi は、トークンエコノミクスを通じてこれらの関係を形式化しようとしています。

これが機能するかどうかは実行力次第です。プラットフォームは 5 年間の運営を通じて、明確なプロダクトマーケットフィットを実証してきました。問題は、トークンレイヤーを追加することが、その基盤を強化するのか、それとも複雑にするのかということです。

Web3 の構築者にとって、IMU のローンチは投資対象としての関心の有無にかかわらず注目に値します。セキュリティの調整は業界で最も根強い課題の一つであり、Immunefi はトークン化がそれを解決できるかどうかという実地試験を行っています。その結果は、オラクルネットワークからデータ可用性レイヤーに至るまで、他のインフラプロジェクトが持続可能な経済性をどのように考えるかに影響を与えるでしょう。

今後の展望

Immunefi の当面の優先事項には、Magnus の展開の拡大、プロトコルとのパートナーシップの拡充、そして IMU 保持者がプラットフォームの方向に有意義な意見を言えるガバナンスフレームワークの構築が含まれます。

長期的なビジョンはさらに野心的です。それは、セキュリティを、プロトコルがしぶしぶ資金を出すコストセンターから、すべての参加者に利益をもたらす価値創出活動へと変革することです。リサーチャーがトークンと連動したインセンティブを通じてより多くを稼げるようになれば、彼らは脆弱性の発見により多くの努力を投じるようになります。プロトコルがより良いセキュリティ成果を得られれば、バウンティ予算を増やすでしょう。エコシステムがより安全になれば、全員が利益を享受できます。

このフライホイールが実際に回転するかどうかはまだ分かりません。しかし、昨年だけで窃盗により 34 億ドルが失われた業界において、この実験は実行する価値があると思われます。


Immunefi の IMU トークンは現在、主要な取引所で取引されています。いつものように、トークンエコノミーに参加する前には、ご自身で調査を行ってください。

予測市場の大戦: AI エージェントはいかにして Polymarket と Kalshi の 160 億ドルの戦いを塗り替えているのか

· 約 9 分
Dora Noda
Software Engineer

予測市場業界は、2 年前には不可能と思われた基準をちょうど突破しました。週間の取引高は 59 億ドルに達し、全取引の 30% 以上を AI エージェントが実行しています。

MCP の台頭: AI とブロックチェーンの統合を変革する

· 約 15 分
Dora Noda
Software Engineer

Anthropic の実験的なサイドプロジェクトとして始まったものが、今や AI システムが外部世界と対話するための事実上の標準となりました。そして今、それはオンチェーンへと進出しています。

Model Context Protocol(MCP) — しばしば「AI 用の USB-C ポート」と呼ばれます — は、巧妙な統合レイヤーから、ブロックチェーンの状態を読み取り、トランザクションを実行し、人間の介入なしに 24 時間 365 日稼働できる自律型 AI エージェントのインフラストラクチャのバックボーンへと進化しました。2024 年 11 月のオープンソース公開から 14 か月以内に、MCP は OpenAI、Google DeepMind、Microsoft、Meta AI によって採用されました。現在、Web3 のビルダーたちは、暗号資産の最も野心的なフロンティアである「ウォレットを持つ AI エージェント」へとこれを拡張しようと競い合っています。

サイドプロジェクトから業界標準へ:MCP 誕生の物語

Anthropic は 2024 年 11 月、AI モデル(特に Claude のような大規模言語モデル)が統一されたインターフェースを通じて外部データソースやツールに接続できるようにするオープン標準として MCP をリリースしました。MCP 以前は、すべての AI 統合にカスタムコードが必要でした。AI にデータベースをクエリさせたいですか? コネクタを構築してください。ブロックチェーン RPC にアクセスしたいですか? 別のコネクタを書いてください。その結果、AI の機能が独自のプラグインの背後に隔離される、断片化されたエコシステムが生じていました。

MCP は、標準化された双方向インターフェースを作成することでこれを変えました。MCP をサポートする AI モデルは、カスタムコネクタコードなしで、RESTful API からブロックチェーンノードまで、あらゆる MCP 互換ツールにアクセスできます。LangChain の CEO である Harrison Chase 氏は、その影響を Zapier がワークフロー自動化を民主化した役割に例えました。ただし、それは AI のためのものです。

2025 年初頭までに、採用はクリティカルマスに達しました。OpenAI は ChatGPT のデスクトップアプリを含む自社製品全体に MCP を統合しました。Google DeepMind は Gemini にネイティブに組み込みました。Microsoft は自社の AI サービス全体にそれを取り入れました。このプロトコルは、市場の断片化が始まる前に真の相互運用性を実現するという、テクノロジー業界では稀なことを成し遂げました。

MCP の 1 周年となる 2025 年 11 月の仕様アップデートでは、コミュニティリーダーと Anthropic のメンテナーがプロトコルの進化について協力するガバナンス構造が導入されました。現在、20 以上のライブブロックチェーンツールが MCP を使用して、リアルタイムの価格データを取得し、取引を実行し、オンチェーンタスクを自動化しています。

Web3 における MCP の瞬間:なぜブロックチェーンビルダーが注目するのか

MCP とブロックチェーンの融合は、暗号資産における根本的な摩擦、つまり「複雑さの障壁」に対処します。DeFi プロトコルの操作、マルチチェーンのポジション管理、オンチェーンデータの監視には、普及を妨げる技術的な専門知識が必要です。MCP は、この複雑さをネイティブに処理できる AI エージェントという潜在的なソリューションを提供します。

その影響を考えてみてください。MCP を使用すれば、AI エージェントは Ethereum、Solana、IPFS、その他のネットワークごとに個別のプラグインを必要としません。共通の言語を通じて、いくつものブロックチェーンシステムとインターフェースを持ちます。すでにあるコミュニティ主導の EVM MCP サーバーは、30 以上の Ethereum Virtual Machine ネットワーク(Ethereum メインネットに加えて BSC、Polygon、Arbitrum などの互換チェーン)をサポートしており、AI エージェントがトークン残高の確認、NFT メタデータの読み取り、スマートコントラクトメソッドの呼び出し、トランザクションの送信、ENS ドメイン名の解決を行うことを可能にしています。

実用的なアプリケーションは非常に魅力的です。AI に「ETH/BTC が 0.5% 以上変動した場合は、ポートフォリオを自動的にリバランスして」と指示することができます。エージェントは価格フィードを取得し、スマートコントラクトを呼び出し、あなたに代わって取引を行います。これにより、AI は受動的なアドバイザーから、アクティブで 24 時間 365 日稼働するオンチェーンパートナーへと変貌し、アービトラージの機会を捉え、DeFi の収益率を最適化し、急激な市場の動きからポートフォリオを守ります。

これは理論上の話ではありません。CoinGecko は現在、合計時価総額が 43 億 4,000 万ドルを超える 550 以上の AI エージェント暗号資産プロジェクトをリストしています。これらのエージェントをブロックチェーンに接続するインフラストラクチャレイヤーは、ますます MCP 上で稼働するようになっています。

台頭する MCP 暗号資産エコシステム

いくつかのプロジェクトが、Web3 向けに MCP を分散化および拡張する先頭に立っています:

DeMCP:初の分散型 MCP ネットワーク

DeMCP は初の完全分散型 MCP ネットワークを自負しており、信頼実行環境(TEE)のセキュリティとブロックチェーンベースの信頼を備えた MCP サービス用の SSE プロキシを提供しています。このプラットフォームは、オンデマンドの MCP インスタンスを介して GPT-4 や Claude などの主要な LLM への従量課金制アクセスを提供し、支払いはステーブルコイン(USDT/USDC)で行われ、開発者には収益が分配されます。

そのアーキテクチャはステートレスな MCP を使用しており、各 API リクエストが新しいサーバーインスタンスを生成し、分離、スケーラビリティ、モジュール性を優先しています。取引所、チェーン、DeFi プロトコルを個別のツールが独立して処理します。

しかし、このプロジェクトは MCP 暗号資産ベンチャーが直面している広範な課題を浮き彫りにしています。2025 年初頭の時点で、DeMCP トークンの時価総額は約 162 万ドルであり、最初の 1 か月で 74% 下落しました。ほとんどの MCP ベースのプロジェクトは、成熟した製品がないプルーフ・オブ・コンセプト(PoC)の段階に留まっており、開発サイクルの長さと限られた実用的なアプリケーションによって、オブザーバーが「信頼の危機」と呼ぶ状況が生じています。

DARK:Solana の AI + TEE 実験

DARK は、元 Marginfi 共同創設者の Edgar Pavlovsky 氏によって開始された Solana エコシステムから誕生しました。このプロジェクトは、MCP と TEE を組み合わせて、安全で低遅延なオンチェーン AI 計算を実現します。SendAI によって提供され Phala Cloud でホストされているその MCP サーバーは、Claude AI が標準化されたインターフェースを通じて Solana と対話するためのオンチェーンツールを提供します。

ローンチから 1 週間以内に、チームは「Dark Forest」をデプロイしました。これは、AI プレイヤーが TEE で保護された環境で競い合い、ユーザーが予測やスポンサーシップを通じて参加する AI シミュレーションゲームです。支援している開発者コミュニティである MtnDAO は、Solana で最も活発な技術組織の 1 つであり、Mtn Capital は Futarchy モデルの投資組織のために 7 日間で 575 万ドルを調達しました。

DARK の循環時価総額は約 2,500 万ドルで、MCP 標準が成熟し製品がスケールするにつれて成長が期待されています。このプロジェクトは、AI とブロックチェーンの通信に MCP を、セキュリティとプライバシーに TEE を、調整とインセンティブにトークンを組み合わせるという、新たなテンプレートを実証しています。

Phala Network:AI エージェント対応のブロックスペース

Phala Network は 2020 年以来、自動化された AI タスクのための特化型ブロックチェーン環境である「AI-Agent Ready Blockspace(AI エージェント対応ブロックスペース)」へと進化を遂げました。このプロジェクトの決定的な特徴は、複数のブロックチェーンにわたって AI 計算のプライバシーを保護し、暗号化を維持する TEE 技術です。

現在、Phala は、完全な Substrate ベースのブロックチェーン統合、アテステーション検証を備えた TEE ワーカー管理、および Intel SGX/TDX、AMD SEV、NVIDIA H100/H200 をサポートするハードウェアで保護された実行環境を特徴とする、本番環境対応の MCP サーバーを提供しています。同プラットフォームは Solana と NEAR 専用の MCP サーバーを提供しており、マルチチェーン AI エージェントの未来に向けたインフラストラクチャとしての地位を確立しています。

セキュリティの問い:攻撃ベクトルとしての AI エージェント

MCP のパワーには、それ相応のリスクが伴います。2025 年 4 月、セキュリティ研究者は、プロンプトインジェクション攻撃、ツールを組み合わせることでファイルを流出させる可能性のあるツール権限、信頼できるツールを密かに置き換えることができる「なりすましツール(lookalike tools)」など、複数の未解決の脆弱性を特定しました。

さらに懸念されるのは、Anthropic 社自身による研究です。調査チームは、2020 年から 2025 年の間に実際に悪用された 405 件のコントラクトのベンチマークである「SCONE-bench」を使用して、スマートコントラクトを悪用する AI エージェントの能力をテストしました。モデルの知識カットオフ以降に悪用されたコントラクトにおいて、Claude Opus 4.5、Claude Sonnet 4.5、および GPT-5 は、シミュレーション内で合計 460 万ドル相当の脆弱性を悪用する手法を共同で開発しました。

これは諸刃の剣です。脆弱性を発見して悪用できる AI エージェントは、自律的なセキュリティ監査人として機能する可能性もあれば、攻撃ツールとして機能する可能性もあります。正当な DeFi 自動化を可能にする同じ MCP インフラが、スマートコントラクトの弱点を探る悪意のあるエージェントにパワーを与える可能性もあるのです。

LangGraph の Nuno Campos 氏のような批判者は、現在の AI モデルが常にツールを効果的に使用できるわけではないと警告しています。MCP を追加しても、エージェントが正しい呼び出しを行うことが保証されるわけではなく、金融アプリケーションにおけるリスクは従来のソフトウェアの文脈よりも大幅に高くなります。

技術的な統合の課題

熱狂的な支持の一方で、クリプト(暗号資産)分野における MCP の普及には大きなハードルがあります。ブロックチェーンや dApp ごとにスマートコントラクトのロジックやデータ構造が異なります。統一され標準化された MCP サーバーには、この異質性を処理するために多大な開発リソースが必要となります。

EVM エコシステムだけでも考えてみてください。独自の癖、ガス構造、エッジケースを持つ 30 以上の互換ネットワークが存在します。これを Sui や Aptos のような Move ベースのチェーン、Solana のアカウントモデル、NEAR のシャーディングアーキテクチャ、Cosmos の IBC プロトコルにまで広げると、統合の複雑さは急速に増大します。

現在のアプローチには、イーサリアム互換ネットワーク用、Solana 用、NEAR 用といったチェーン固有の MCP サーバーが含まれていますが、これはユニバーサルな「AI 対ブロックチェーン」通信という約束を断片化させてしまいます。真の相互運用性を実現するには、より深いプロトコルレベルの標準化か、チェーン間の違いを透過的に処理する抽象化レイヤーが必要になります。

今後の展望

タイムラインは依然として不透明ですが、その軌跡は明確です。MCP は AI ツール統合の標準としてクリティカル・マスに達しました。ブロックチェーンの開発者は、これをオンチェーンアプリケーションへと拡張しています。自律的な取引、収益の最適化、ポートフォリオ管理が可能な、ウォレットを保有する AI エージェントのためのインフラが具現化しつつあります。

注目すべきいくつかの動向を挙げます:

プロトコルの進化:MCP のガバナンス構造には、Anthropic 社と協力して仕様の更新に取り組むコミュニティメンテナーが含まれるようになりました。将来のバージョンでは、ブロックチェーン固有の要件により直接的に対応するようになるでしょう。

トークノミクス:現在の MCP クリプトプロジェクトは、トークンのローンチと製品の提供の間のギャップに苦戦しています。概念実証(PoC)のデモだけでなく、実用的な有用性を示せるプロジェクトが、市場の成熟に伴い差別化される可能性があります。

セキュリティ標準:AI エージェントがリアルマネーの実行能力を獲得するにつれ、セキュリティフレームワークを進化させる必要があります。TEE の統合、AI エージェントのアクションの形式手法による検証、およびキルスイッチ機構への注目が高まると予想されます。

クロスチェーンインフラ:究極の目標は、複数のブロックチェーンにわたるシームレスな AI エージェントの運用です。チェーン固有の MCP サーバー、抽象化レイヤー、または新しいプロトレベルの標準を通じて、エコシステムが拡張するためには、この問題を解決しなければなりません。

問題は AI エージェントがオンチェーンで活動するかどうかではなく(彼らはすでに活動しています)、インフラがその野心をサポートできるほど速く成熟できるかどうかなのです。


BlockEden.xyz は、複数のネットワークにわたってエンタープライズグレードのブロックチェーン RPC サービスを提供し、AI エージェントが一貫したオンチェーン操作を行うために必要な信頼性の高いインフラを提供しています。MCP 搭載の AI エージェントが普及するにつれ、安定したノードへのアクセスは極めて重要なインフラとなります。API マーケットプレイスを探索して、本番環境に対応したブロックチェーン接続をご確認ください。

情報源

AI の分散化:トラストレスな AI エージェントの台頭と Model Context Protocol

· 約 13 分
Dora Noda
Software Engineer

AI エージェント経済は、550 以上のプロジェクト、77 億ドルの時価総額、そして 1 日あたりの取引量 17 億ドルに迫るという、驚異的な節目を突破しました。しかし、これらの数字の裏には不都合な真実が隠されています。ほとんどの AI エージェントはブラックボックスとして動作しており、その意思決定は検証不可能で、データソースは不透明であり、実行環境は根本的に信頼されていません。そこで登場したのが、Anthropic によるオープン標準であり、急速に「AI 版 USB-C」になりつつある Model Context Protocol (MCP) と、その分散型進化形である DeMCP です。DeMCP は、トラストレスなブロックチェーン検証と AI エージェントインフラを融合させた初のプロトコルです。

Billions Network: 人間と AI エージェントのための 3,500 万ドルのアイデンティティレイヤー

· 約 14 分
Dora Noda
Software Engineer

人間であることを証明する方法は、眼球だけではありません。Sam Altman 氏の World(旧 Worldcoin)は虹彩スキャンと独自の Orb デバイスによってアイデンティティ帝国を築いてきましたが、その裏で静かな革命が進行しています。Billions Network は、スマートフォンと政府発行の ID さえあれば、生体認証による監視なしに、人間と AI エージェントの境界が曖昧になりつつある世界で、スケーラブルかつプライバシーを保護した検証が可能であることを証明するために 3,500 万ドルを調達しました。

このタイミングは、これ以上ないほど重要です。自律型 AI エージェントが DeFi ポートフォリオを管理し、取引を実行し、ブロックチェーンプロトコルと相互作用し始める中、「誰と、あるいは何と取引しているのか?」という問いは、クリプトの未来にとって死活問題となっています。Billions Network は、生体認証データを中央集権的なデータベースに引き渡すことなく、この問いに対する答えを提示します。

KYA 革命:Know Your Customer(顧客確認)から Know Your Agent(エージェント確認)へ

クリプト業界は 10 年にわたり KYC(顧客確認)要件について議論してきました。現在、より根本的な変化が起きています。それが KYA、すなわち「Know Your Agent(エージェント確認)」です。

2026 年に向けて、分散型金融(DeFi)プラットフォームの平均的なユーザーは、画面の前に座っている人間ではなくなりつつあります。自律型 AI エージェントが独自のクリプト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、人間には不可能なスピードで取引を実行しています。新たな KYA 標準の下では、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しなければなりません。

KYA は AI にとってのデジタルパスポートのように機能します。これは、エージェントが実在の人物または企業のために働き、ルールに従っていることを証明する、暗号技術によって署名された資格情報です。加盟店はエージェントが法律に違反しないことを信頼でき、エージェントは銀行のようなアクセス権を得て売買を行うことができます。これは理論上の話ではありません。Visa の Trusted Agent Protocol は、承認された AI エージェントを識別し取引するための暗号規格をすでに提供しており、Coinbase の x402 プロトコルはマシン・ツー・マシン(M2M)取引のためのシームレスなマイクロペイメントを可能にしています。

しかし、ここで問題が生じます。あらゆる相互作用を追跡するような監視インフラを構築せずに、AI エージェントの背後にいる人間をどのように検証すればよいのでしょうか?ここで Billions Network が登場します。

Billions Network:ディストピアのないゼロ知識アイデンティティ

Privado ID(旧 Polygon ID)のチームであり、Worldcoin、TikTok、Scroll、Aptos、および 9,000 以上のプロジェクトを支えるゼロ知識証明ライブラリ「Circom」の作成者によって設立された Billions Network は、競合他社とは根本的に異なる角度からアイデンティティ検証にアプローチしています。

そのプロセスは驚くほどシンプルです。ユーザーはモバイルアプリの NFC 技術を使用してパスポートや政府発行の ID をスキャンします。これにより、中央集権的なサーバーに個人データを保存することなく、真正性の暗号証明が生成されます。Orb の予約も、虹彩スキャンも、生体認証データベースも必要ありません。

「アイデンティティは、変更(ローテーション)できない鍵に縛られるべきではないというヴィタリック(Vitalik)氏の意見に同意します」と Billions チームは述べています。「さらに言えば、自分の眼球を入れ替えることはできません。その永続的な識別子は、不可避的に非常に限定的なものとなります。」

この哲学的な違いは、実用面でも影響を与えます。Billions Network は、リンク不可能な複数のアイデンティティと鍵のローテーションを可能にし、異なる文脈で異なる検証済みアイデンティティを必要とするユーザーの仮名性を高めます。一人につき一つの ID という World のモデルは、シンプルではありますが、ゼロ知識保護があるにもかかわらず追跡可能性に関する懸念が生じます。

数値で見る:200 万 vs 1,700 万、しかしそこには裏がある

単純なユーザー数で見れば、Billions Network の 200 万人の検証済みユーザーは、World の 1,700 万人と比較して控えめに見えます。しかし、その根底にあるテクノロジーは別の物語を語っています。

Billions チームが作成したオープンソースのゼロ知識ライブラリである Circom は、TikTok、HSBC、ドイツ銀行を含む 9,000 以上のサイトで導入されています。合計 1 億 5,000 万人以上のユーザーが、この技術スタック上に構築されたシステムを利用しています。検証インフラはすでに存在しており、Billions Network はそれをスマートフォンを持つすべての人が利用できるようにしているに過ぎません。

Polychain Capital、Coinbase Ventures、Polygon Ventures、LCV、および Bitkraft Ventures からの 3,500 万ドルの資金調達ラウンドは、このアプローチに対する機関投資家の信頼を反映しています。ドイツ銀行、HSBC、Telefónica Tech は、すでに複数の概念実証(PoC)で Billions の検証をテストしており、エンタープライズユースケースにおけるスケーラビリティを証明しています。

AI エージェント・アイデンティティ:誰も語らない 77 億ドルの市場

AgentFi セクターは時価総額 77 億ドル規模へと爆発的に成長しており、Fetch.ai や Bittensor といったプロジェクトがその先頭を走っています。同セクターは 2025 年後半のわずか 1 週間で時価総額が 100 億ドル増加しており、これは一時的な投機以上の兆候を示しています。

しかし、これらの AI エージェントが直面している課題があります。それは、規制された環境で活動するために検証可能なアイデンティティが必要であるということです。AI トレーディングボットは、何らかの形式の KYA コンプライアンスなしに、規制された取引所で資産を保管することはできません。DeFi プロトコルも、何かが起きた際に誰が責任を負うのかを知ることなしに、AI エージェントからの取引を受け入れることはできません。

Billions Network が 2026 年 1 月に開始する「Know Your Agent」は、このギャップを直接解消します。このシステムは、AI エージェントの運用者が自身のプライバシーを犠牲にすることなく、検証可能なアイデンティティ、明確な所有権、および公的な説明責任を AI エージェントに提供します。

技術的な実装には、以下の 5 つの主要ステップに従う軽量で改ざん防止機能付きのトークン「Digital Agent Passports (DAPs)」が含まれます:エージェント開発者の検証、エージェントコードのロック、ユーザーの許可取得、パスポートの発行、およびエージェントの状態を継続的に確認するための継続的なルックアップの提供。

規制という追い風

最近の規制動向は、図らずも Billions Network の立ち位置を強化することとなりました。ブラジルのデータ保護当局は、Worldcoin の虹彩スキャン運用に制限を課しました。また、欧州の複数の規制当局も、本人確認のための生体認証データの収集について懸念を表明しています。

Billions Network の非生体認証アプローチは、こうした規制の地雷原を完全に回避します。保護、流出、あるいは悪用の恐れがある生体認証データ自体が存在しないからです。インド政府はすでに、10 億人以上をカバーする国家アイデンティティ枠組みである「Aadhaar(アドハー)」と Billions のシステムを統合するための協議を進めています。

2026 年 1 月 1 日に施行された EU のデジタル資産税務報告指令「DAC8」は、侵襲的なデータ収集を必要としない、コンプライアンスを遵守した本人確認へのさらなる需要を生み出しています。Billions のゼロ知識アプローチにより、ユーザーは基礎となる個人情報をさらすことなく、納税居住地やアイデンティティの属性を証明できます。

$BILL トークン:利用主導型のデフレ

インフレ型のトークノミクスや投機に依存する多くの暗号資産プロジェクトとは異なり、$BILL は利用主導型のデフレモデルで運用されています。ネットワーク手数料は、自動バーン(焼却)メカニズムを通じてトークノミクスのバランスを維持するために使用され、ネットワークの成長とトークン需要のダイナミクスを一致させています。

100 億 BILLトークンの総供給量のうち、約32BILL トークンの総供給量のうち、約 32% がコミュニティ配布用に予約されています。このトークンエコノミーは、「より多くの人間や AI エージェントが検証ネットワークを利用するほど、BILL の需要が増加し、バーンによって供給量が減少する」という単純な前提に基づいて設計されています。

これは、AI エージェント経済において興味深いダイナミクスを生み出します。AI エージェントが自身のアイデンティティを検証したり、人間が人間性を証明したりするたびに、価値が $BILL エコシステムを流れます。Chainalysis は、エージェントによる支払いの市場が 5,000 万の加盟店で 2,900 万ドルに達すると予測しており、AI エージェントの取引が爆発的に増加することを踏まえると、潜在的な取引量は相当なものになります。

Worldcoin を超えて:サイファーパンク的な代替案

Billions チームは、自社のプロジェクトを Worldcoin のアプローチに対する「サイファーパンク」的な代替案と位置づけています。Worldcoin が独自のハードウェアと生体認証の提出を必要とするのに対し、Billions はスマートフォンと政府発行の ID だけで済みます。Worldcoin が変更不可能な生体認証に紐付いた単一の永続的な識別子を作成するのに対し、Billions はアイデンティティの柔軟性とキーのローテーションを可能にします。

「Worldcoin の Orb(オーブ)は優れた技術だが、物流面では混乱を招いている」と批評家は指摘しています。「誰もが Worldcoin Orb の近くに住んでいるわけではないため、何百万人もの人々が取り残されているのです」

このアクセシビリティに関する議論は、決定的なものになる可能性があります。NFC チップを搭載した政府発行の ID は先進国ですでに普及しており、発展途上国でも急速に拡大しています。新しいハードウェアの展開は不要です。予約も必要ありません。中央集権的な生体認証データベースを信頼する必要もありません。

Web3 ビルダーにとっての意味

ブロックチェーンインフラストラクチャ上で構築を行う開発者にとって、Billions Network は新しいプリミティブ(基本要素)を意味します。それは、プライバシーを尊重し、チェーンを跨いで機能する検証可能なアイデンティティです。AggLayer との統合により、検証済みアイデンティティは Polygon に接続されたネットワーク間をシームレスに移動できるようになり、クロスチェーンアプリケーションの摩擦が軽減されます。

特に AI エージェントのアイデンティティレイヤーは、興味深い可能性を切り拓きます。検証済みのエージェントの評判(レピュテーション)に基づいて異なる手数料階層を提供できる DeFi プロトコルや、検証済みのエージェントアイデンティティを通じて AI 生成アートの出所(プロバナンス)を証明できる NFT マーケットプレイスを想像してみてください。ブロックチェーンのコンポーザビリティ(構成可能性)と検証可能なアイデンティティの組み合わせは、これまで存在しなかった設計空間を生み出します。

今後の展望

Web3 アイデンティティを定義する競争は、まだ終わっていません。Worldcoin にはユーザー数とサム・アルトマン氏の知名度があります。Billions にはインフラの統合と規制に配慮したアプローチがあります。両者とも、AI エージェントが普及するにつれて、アイデンティティ検証がスタックの中で最も重要なレイヤーになると賭けています。

明らかなのは、アイデンティティが「完全な匿名性」か「完全な監視」のどちらかを意味していた古いモデルが、より洗練されたものへと取って代わられようとしていることです。ゼロ知識証明は、情報をさらすことなく検証を可能にします。分散型システムは、中央当局を介さずに信頼を可能にします。そして AI エージェントが、依然として説明責任が求められる世界で機能するためには、これらすべてが必要なのです。

問題は、有意義なクリプト(暗号資産)への参加にアイデンティティ検証が必須になるかどうかではありません。その検証が人間のプライバシーと自律性を尊重するものになるのか、それとも金融システムへのアクセスのために生体認証を差し出すことになるのか、ということです。Billions Network は、より良い方法があると信じて 3,500 万ドルを投じています。


BlockEden.xyz は、プライバシー重視のブロックチェーンアプリケーション向けに高性能な RPC および API インフラストラクチャを提供しています。Billions Network のようなアイデンティティレイヤーが主要なチェーンと統合される中で、当社のインフラは次世代のプライバシー保護型アプリケーションをサポートするためにスケールします。API マーケットプレイスを探索する して、エンタープライズグレードのブロックチェーン接続をご確認ください。


ソース

AI エージェントとブロックチェーンの融合:自律型ウォレットと AgentFi の台頭

· 約 16 分
Dora Noda
Software Engineer

AI エージェントはその誕生以来、根本的な制限に直面してきました。それは、銀行口座を開設できないことです。法人格を持たない自律型ソフトウェアにとって、従来の金融インフラは閉ざされたままでした。しかし 2026 年、ブロックチェーンがこの問題を解決しつつあり、その影響は両業界を再編しています。

AI とブロックチェーンの融合は、理論的な推測から運用の現実へと移行しました。現在、AI エージェントは自らの仮想通貨ウォレットを管理し、自律的に取引を実行し、人間の介入なしに分散型金融(DeFi)プロトコルに参加しています。これは空想科学(SF)ではありません。自律型コマース(商取引)の新たなインフラなのです。

課題:AI エージェントに必要な金融レール

実用的な課題を考えてみましょう。DeFi プロトコル全体で収益(イールド)を最適化する AI エージェントは、チェーン間で資金を移動させ、ガス代を支払い、スマートコントラクトとやり取りする必要があります。AI トレーディングボットには、資産を保管しスワップを実行する能力が求められます。コンピューティングの提供、コンテンツ生成、データ管理など、自律型サービスが支払いを回収し、リソースの対価を支払う必要があります。

伝統的金融(TradFi)はこれらの要件に対応できません。銀行は本人確認(KYC)を伴う人間の口座保有者を必要とします。決済代行業者は法人格を要求します。金融システム全体が、すべての末端に人間が存在することを前提としています。

ブロックチェーンはこの根本的な前提を覆します。仮想通貨ウォレットは本人確認を必要としません。スマートコントラクトは、法的な権限ではなく、暗号署名に基づいて実行されます。秘密鍵を持つ AI エージェントは、人間のウォレット保有者と同じ取引能力を持ちます。

このアーキテクチャの違いにより、業界のオブザーバーが「AgentFi」と呼ぶもの、つまり自律型ソフトウェアエージェント向けに構築された専用の金融インフラが可能になっています。

Coinbase が扉を開く

2026 年 1 月、Coinbase は Anthropic の Claude や Google の Gemini を含む大規模言語モデル(LLM)がブロックチェーンウォレットにアクセスし、仮想通貨取引を直接実行できるようにするツール「Payments MCP」をリリースしました。この発表は大きな転換点となりました。米国最大の仮想通貨取引所が、AI エージェントを経済的参加者として公式にサポートしたのです。

技術的なアーキテクチャは重要です。Payments MCP は Model Context Protocol と統合されており、AI モデルが標準化されたインターフェースを通じてオンチェーンインフラとやり取りすることを可能にします。AI エージェントは、自然言語の指示を通じてウォレット残高を確認し、取引を送信し、スマートコントラクトを操作できるようになりました。

これは単なる仮想通貨の一機能ではありません。大規模な自律型経済活動のためのインフラなのです。

この変化を支える規制枠組みも大きく進化しました。「Know Your Agent(KYA)」標準により、ユーザーはやり取りしている AI エージェントが、正当で責任ある人間の主体によって裏付けられていることを暗号的に検証できるようになりました。これにより、運用の自律性を維持しながら、コンプライアンス要件を満たす自律型金融のデジタル監査証跡が作成されます。

市場規模

数字はすでに主流への普及を示しています。AI エージェントトークンの時価総額は 77 億ドルを超え、1 日の取引高は 17 億ドルに迫っています。これらの数値は、自律型エージェントの活動を可能にするプロトコルへの直接投資を反映しています。

この成長を牽引する主要プロジェクトには、Virtuals Protocol、Fetch.ai、SingularityNET などがあり、それぞれが AI とブロックチェーンの統合に対して異なるアプローチを先導しています。NEAR Protocol は「AI のためのブロックチェーン」として自らを位置づけ、自律型エージェント、暗号化コンピューティング、クロスチェーン実行に特化したインフラを構築しています。

しかし、最も重要な進展は分散型コンピューティングインフラにあるかもしれません。ここでは AI とブロックチェーンの経済学が統合された市場へと収束しています。

分散型 AI コンピューティング:インフラ層

AI にはコンピューティング能力が必要です。モデルのトレーニングには数百万ドルの費用がかかる GPU クラスターが求められます。推論を大規模に実行するには、従来のクラウドプロバイダーが手頃な価格で提供することに苦慮している分散型インフラが必要です。この AI コンピューティングの需要と供給のミスマッチが、数十億ドル規模の機会を生み出しました。

分散型コンピューティング市場は、2024 年の 90 億ドルから 2032 年には 1,000 億ドルに成長すると予測されています。4 つの主要なネットワークが、それぞれ異なるアーキテクチャアプローチを通じてこの機会を捉えています。

Bittensor は、AI モデルが競合し協力し合うピア・ツー・ピアのインテリジェンス・マーケットプレイスとして機能します。貢献者はコンピューティング、検証、またはモデルの出力を提供することで TAO トークンを獲得します。このプロトコルは、有用な AI の貢献が直接報われる実力主義のエコシステムを構築しており、中央集権的な AI 開発とは根本的に異なるインセンティブ構造を持っています。

TAO のトークノミクスはビットコインを反映しています。最大供給量は 2,100 万トークンで、毎日 7,200 トークンがマイナーとバリデーターのために生成され、半減期メカニズムも備えています。この希少性モデルにより、TAO は分散型 AI インフラの価値の保存手段として位置づけられています。

Render Network は、レンダリングや AI トレーニングのために GPU パワーを必要とするユーザーと、RNDR トークンを獲得するアイドル状態の GPU オペレーターを接続します。元々は 3D レンダリングに焦点を当てていましたが、現在は AI 推論やクリエイティブ・アプリケーションのワークフローへと拡大しています。Render は「Burn-Mint Equilibrium(燃焼・鋳造均衡)」モデルを採用しており、トークンは使用時にバーン(焼却)され、プロバイダーへの報酬として新たにミント(鋳造)されます。これにより、ネットワークの利用状況とトークンの動態が直接的に経済連携されます。

Akash Network は、CPU、GPU、およびストレージリソースのためのオープンなクラウド・マーケットプレイスとして機能します。テナントが要件を指定し、プロバイダーが展開に対して入札し、最低入札者が仕事を得ます。このリバースオークション(逆競売)の仕組みにより、一貫して従来のクラウド価格を 70 〜 80% 下回るコンピューティングを提供しています。Akash は、AI 需要の爆発に伴い、積極的に GPU 容量を増強しています。

io.net は、AI および機械学習ワークロードに特化した分散型 GPU クラスターを提供し、データセンター、仮想通貨マイナー、その他の分散型ネットワークからのコンピューティングリソースを集約しています。このプラットフォームは、急速なスケーリングを必要とする AI ワークロードに不可欠な、2 分未満でのクラスター展開をサポートしています。

各ネットワークはコンピューティング経済の異なる層を占めています。Akash は汎用クラウドのプロビジョニングを重視し、Render は GPU 集約型のレンダリングと推論に集中しています。Bittensor はインセンティブ化された AI モデル開発を模索し、io.net は AI 特化型のクラスター展開に焦点を当てています。これらが一体となって、分散型 AI インフラのための新たなスタックを形成しています。

センチネル・エージェント:自律型金融のためのセキュリティ

セキュリティは依然として暗号資産の最大の脆弱性です。2025 年だけで 33 億ドル以上が盗まれました。しかし、自律型エージェントがその解決策となるかもしれません。

「センチネル・エージェント」は、新しいセキュリティ・パラダイムを象徴しています。これはネットワーク上に常駐し、メモリプール(トランザクションがブロックチェーンに記録される前の待機領域)をスキャンして、悪意のあるパターンが承認される前に特定する AI システムです。開発前に実施される静的な監査とは異なり、センチネル・エージェントは継続的かつ積極的な防御を提供します。

このアプローチは、従来のセキュリティ・モデルを逆転させます。人間がコードを監査して何も問題が起きないことを祈るのではなく、AI エージェントがすべてのトランザクションをリアルタイムで監視し、不審なパターンをフラグ立てして、エクスプロイトが実行される前に阻止できる可能性があります。

皮肉なことに、AI エージェントが攻撃からブロックチェーン・インフラを保護することで、他の AI エージェントが同じインフラ上で金融戦略を実行できるようになります。自律的なセキュリティが自律的な金融(Autonomous Finance)を可能にするのです。

メモリ機能を備えたスマートコントラクト

スマートコントラクトの技術的進進歩が、これらの可能性を広げています。永続的なメモリを備えた自律型スマートコントラクトにより、AI エージェントは人間の介入なしにリアルタイムで投資戦略を実行し、リバランスを行うことができます。これらのコントラクトは過去の状態や決定を記憶し、時間の経過とともに展開される洗練されたマルチステップ戦略を可能にします。

ERC-6551 などのオンチェーン・アイデンティティ標準やアカウント抽象化(Account Abstraction)と組み合わせることで、AI が操作するウォレットは独立した実体として金融プロトコルとやり取りできます。ブロックチェーンは、それらを人間が操作するツールとしてではなく、独自の取引履歴、レピュテーション・スコア、経済的関係を持つ自律的なアクターとして認識します。

ERC-4337 によるアカウント抽象化は 2026 年初頭に業界標準となり、ブロックチェーンはエンドユーザーや AI エージェントにとって実質的に目に見えないものとなりました。ウォレットの作成、ガス代の管理、鍵の取り扱いは、バックグラウンドで自動的に行われます。

収束のテーゼ

2026 年に現れている広範なパターンは明確です。AI が意思決定を行い、ブロックチェーンがそれを証明し、支払いが即座に実行される——人間の介在なしに。

これは予測ではありません。運用されているインフラの実態です。AI エージェントはすでに DeFi プロトコル全体で収益最適化戦略を管理しています。市場のシグナルに基づいて取引を実行し、コンピューティング・リソースに支払いを行い、提供したサービスの料金を徴収しています。

2026 年に変わるのは、規模と正当性です。主要な取引所が AI エージェントのウォレットをサポートし、KYA(Know Your Agent)のような規制枠組みがコンプライアンスの経路を提供し、分散型コンピューティング・ネットワークが本番稼働の成熟度に達したことで、自律的な商取引のためのインフラは実験的な段階から制度的な段階へと移行しています。

その影響は暗号資産の枠を超えます。AI エージェントがブロックチェーン上で自律的に取引できれば、トークン化可能なあらゆる経済活動に参加できます。サプライチェーンの支払い、コンテンツのライセンス、コンピューティング・リソースの割り当て、保険金の請求。そのリストは、新しいプロトコルやスマートコントラクトがデプロイされるたびに拡大していきます。

開発者にとっての意味

Web3 エコシステムの開発者にとって、AI エージェントの機会には特定のインフラ上の考慮事項が必要です。

低遅延(ローレイテンシ)の RPC が不可欠です。リアルタイムで意思決定を行う AI エージェントは、ノードの遅いレスポンスを待つことはできません。50ms と 500ms の遅延の差が、裁定取引(アービトラージ)の機会が実行されるか失敗するかを左右します。

マルチチェーン・サポートが重要になります。AI エージェントは機会がある場所ならどこでも活動するため、マルチチェーン・サポートが重要になります。収益最適化を管理するエージェントは、Ethereum、Solana、Avalanche、および新興のチェーンに同時にアクセスする必要があります。シームレスなクロスチェーン運用をサポートするインフラにより、より洗練されたエージェント戦略が可能になります。

信頼性は譲れません。自律的に動作する AI エージェントは、インフラが故障したときに人間のオペレーターに電話することはできません。エンタープライズ・アプリケーションが求めるような、自動フェイルオーバーを備えた冗長化されたノード・インフラ、つまり高可用性アーキテクチャが必要です。

2026 年に勝利するプロトコルは、AI エージェントを付け足しではなく「ファーストクラス・ユーザー」として構築しているものです。これは、プログラムによるアクセスに最適化された API、LLM が読み取りやすいように構成されたドキュメント、そして自律的な運用のために設計されたインフラを意味します。

今後の展望

2026 年を通じて、AgentFi エコシステムは進化し続けます。以下のような変化が期待されます。

特化型エージェント・プロトコルの登場:トレーディング・エージェント、収益エージェント、セキュリティ・エージェントなど、特定のユースケースに特化し、最適化されたトークノミクスとガバナンス構造を持つプロトコル。

クロスチェーン・エージェントの調整の標準化:AI エージェントが複数のブロックチェーンにわたる裁定機会を同時に追求するようになり、エコシステムを跨ぐインフラが必要になります。

エンタープライズ企業の採用の加速:従来の金融機関が、ブロックチェーン上で動作する AI エージェントがコストを削減し、速度を向上させ、全く新しいサービス・カテゴリーを可能にすることを認識し始めます。

規制の明確化の進展:立法者が、AI エージェントには人間が操作するアカウントとは異なる、特定のコンプライアンス枠組みが必要であることを認識するようになります。

根本的な変化は哲学的なものです。ブロックチェーンは、互いを知らない人間同士のトラストレスな取引を可能にするために設計されました。2026 年、それは人間の主体から独立して動作する自律的なソフトウェア・エージェント間の取引のためのインフラになりつつあります。

暗号資産のポンジ・スキームの時代は終わりました。投機の時代も終焉を迎えつつあります。そこで立ち現れるのは、より深遠なもの、つまり人工知能のための金融インフラであり、大規模な自律的経済活動を可能にするものです。

AI にウォレットを与えることは、経済的な主体性(エージェンシー)を与えることを意味します。2026 年、その主体性は新しい金融アーキテクチャの基盤になりつつあります。


BlockEden.xyz は、Ethereum、Solana、Avalanche、および 30 以上のブロックチェーン・ネットワークをサポートし、AI エージェントのワークロードに最適化された高可用性 RPC サービスを提供します。当社のインフラは、自律型エージェントが必要とする低遅延と信頼性を提供します。エンタープライズ・グレードのインフラ上で AI ネイティブなブロックチェーン・アプリケーションを構築するために、当社の API マーケットプレイス をご覧ください。

Virtuals Protocol と AI エージェント経済の台頭:自律型ソフトウェアはいかにして独自の商取引レイヤーを構築しているのか

· 約 16 分
Dora Noda
Software Engineer

AI エージェント市場は、わずか 1 週間で 100 億ドルの時価総額を追加しました。しかし、多くの観測者が見落としていたことがあります。この急騰はチャットボットへの期待によるものではなく、マシン同士がビジネスを行うためのインフラによって推進されたものです。Virtuals Protocol は、現在 9 億 1,500 万ドル近い時価総額と 65 万人以上のホルダーを擁し、人間の介入なしにオンチェーンで交渉、取引、調整を行うことができる自律型 AI エージェントの主要なローンチパッドとして浮上しました。2026 年 1 月初旬に VIRTUAL が 4 億 800 万ドルの取引量で 27% 急騰したことは、単なる投機以上の何かを示唆しています。それは、ソフトウェアエージェントが独立したビジネスとして運営される、まったく新しい経済レイヤーの誕生です。

これは AI アシスタントが質問に答えるといった話ではありません。AI エージェントが資産を所有し、サービスに支払いを行い、収益を上げるという話です。24 時間 365 日、複数のブロックチェーンにまたがり、スマートコントラクトに組み込まれた完全な透明性を備えています。問題はこのテクノロジーが重要になるかどうかではなく、今日構築されているインフラが、今後 10 年間で数兆ドルの自律的な取引がどのように流れるかを定義するかどうかです。

分散型 AI:オープンインテリジェンスへの競争における Bittensor vs. Sahara AI

· 約 15 分
Dora Noda
Software Engineer

人工知能の未来が、一握りの数兆ドル規模の企業によって支配されるのではなく、モデルのトレーニングやデータの共有によってトークンを獲得する数百万人もの貢献者によって支えられるとしたらどうでしょうか? 2 つのプロジェクトがこのビジョンの実現に向けて競い合っていますが、そのアプローチはこれ以上ないほど対照的です。

Bittensor は、Bitcoin にインスパイアされたトークノミクスと「知能の証明(proof-of-intelligence)」マイニングにより、AI モデルが報酬を競い合う 29 億ドル規模のエコシステムを構築しました。一方、Pantera や Binance Labs から 4,900 万ドルの資金を調達した Sahara AI は、データの所有権と著作権保護を最優先するフルスタックのブロックチェーンを構築しています。一方は生の知能出力を報酬の対象とし、もう一方はデータを提供した人間を保護します。

OpenAI や Google のような中央集権的な AI 巨人が汎用人工知能(AGI)へと突き進む中、これらの分散型代替案は、未来はオープンでパーミッションレスなシステムに属すると確信しています。しかし、どちらのビジョンが勝利を収めるのでしょうか?

AI における中央集権化の問題

AI 業界は、極端な権力の集中に直面しています。フロンティアモデルのトレーニングには、数千の GPU クラスターを数ヶ月間稼働させるという、数十億ドル規模の計算インフラが必要です。この規模を実現できるのは、OpenAI、Google、Anthropic、Meta などの一握りの企業に限られています。DeepMind の CEO である Demis Hassabis 氏は最近、これをベテランの技術者たちがこれまでに見た中で「最も激しい競争環境」と表現しました。

この集中は、連鎖的な問題を引き起こします。モデルのトレーニングに作品が利用されているアーティスト、ライター、プログラマーなどのデータ貢献者は、報酬も帰属表示も得られません。小規模な開発者は、独占的な「堀(moat)」に対抗できません。そしてユーザーは、中央集権的なプロバイダーがデータや出力を責任を持って扱うことを信頼せざるを得ない状況にあります。

分散型 AI プロトコルは、代替となるアーキテクチャを提示します。計算、データ、報酬をグローバルなネットワークに分散させることで、アクセスの民主化と公正な報酬の確保を目指しています。しかし、その設計の幅は広く、2 つの主要なプロジェクトは根本的に異なる道を選びました。

Bittensor:知能の証明マイニングネットワーク

Bittensor は「AI 版 Bitcoin」のように機能します。参加者は価値のある機械学習の出力を提供することで TAO トークンを獲得できるパーミッションレスなネットワークです。マイナーは任意の暗号パズルを解く代わりに、AI モデルを実行してクエリに回答します。回答の質が高ければ高いほど、より多くの報酬を獲得できます。

仕組み

ネットワークは、テキスト生成、画像合成、トレーディングシグナル、タンパク質構造予測、コード補完など、特定の AI タスクに特化した サブネット(subnets) で構成されています。2026 年初頭の時点で、Bittensor は 129 以上の有効なサブネットをホストしており、初期段階の 32 から増加しています。

各サブネット内では、3 つの役割が相互に作用します。

  • マイナー(Miners) は AI モデルを実行してクエリに応答し、出力の質に基づいて TAO を獲得します。
  • バリデーター(Validators) はマイナーの応答を評価し、Yuma コンセンサスアルゴリズムを使用してスコアを割り当てます。
  • サブネットオーナー(Subnet Owners) はタスクの仕様を管理し、排出量の一部を受け取ります。

排出量の分配は、マイナーに 41%、バリデーターに 41%、サブネットオーナーに 18% です。これにより、企業の階層構造ではなく暗号的なコンセンサスによって強制される実力主義が生まれ、最高の AI 貢献が最も多くの報酬を得る市場主導型のシステムが構築されます。

TAO トークンエコノミー

TAO は Bitcoin のトークノミクスを反映しています。発行上限は 2,100 万トークンで、定期的な半減期があり、プレマイニングや ICO はありません。2025 年 12 月 12 日、Bittensor は最初の半減期を完了し、1 日あたりの排出量を 7,200 TAO から 3,600 TAO に削減しました。

2025 年 2 月の ダイナミック TAO(dTAO) アップグレードにより、市場主導のサブネット価格設定が導入されました。ステーカーがサブネットのアルファトークンを購入することは、そのサブネットの価値に対して TAO で投票することを意味します。需要が高いほど排出量も多くなり、AI 能力の価格発見メカニズムとして機能します。

現在、TAO 供給量の約 73% がステーキングされており、強力な長期的確信を示しています。Grayscale の GTAO トラストは 2025 年 12 月に NYSE への転換を申請しており、TAO ETF への道を開き、より広範な機関投資家の参入を促す可能性があります。

ネットワークの規模と採用

数値データは急速な成長を物語っています。

  • 全サブネットを通じて 121,567 のユニークウォレット
  • 106,839 のマイナーと 37,642 のバリデーター
  • 時価総額は約 29 億ドル
  • EVM 互換性によりサブネット上でのスマートコントラクトが可能に

Bittensor のテーゼは単純です。適切なインセンティブを構築すれば、ネットワークから知能が生まれるというものです。中央の調整者は必要ありません。

Sahara AI:フルスタックのデータ主権プラットフォーム

Bittensor が AI の出力へのインセンティブ付与に焦点を当てているのに対し、Sahara AI は入力の問題、つまり「これらのモデルをトレーニングするデータは誰が所有しているのか」「貢献者はどのように対価を受け取るのか」という課題に取り組んでいます。

MIT と USC の研究者によって設立された Sahara は、Pantera Capital、Binance Labs、Polychain Capital が主導する資金調達ラウンドで 4,900 万ドルを調達しました。2025 年に Buidlpad で行われた IDO には 118 カ国から 103,000 人が参加し、7,400 万ドル以上を集めました。その 79% は World Liberty Financial の USD1 ステーブルコインで支払われました。

3 つの柱

Sahara AI は、3 つの基本原則に基づいて構築されています。

1. 主権とプロバナンス(来歴): すべてのデータ提供は、不変の帰属情報とともにオンチェーンに記録されます。トレーニング中にデータが AI モデルに取り込まれた後でも、貢献者は検証可能な所有権を保持します。プラットフォームは、セキュリティとコンプライアンスに関する SOC2 認証を取得しています。

2. AI ユーティリティ: Sahara マーケットプレイス(2025 年 6 月にオープンベータ開始)では、ユーザーが AI モデル、データセット、計算リソースを売買、およびライセンス供与できます。すべての取引はブロックチェーンに記録され、透明性の高い収益分配が行われます。

3. 協働型エコノミー: 高品質な貢献者は、プレミアムな役割やガバナンス権を解放するソウルバウンドトークン(譲渡不能な評判マーカー)を受け取ります。トークン保持者は、プラットフォームのアップグレードや資金配分について投票を行います。

データサービスプラットフォーム

2024 年 12 月にリリースされた Sahara のデータサービスプラットフォームでは、誰でも AI トレーニング用のデータセットを作成することで収益を得ることができます。世界中で 20 万人以上の AI トレーナーと 35 社の企業クライアントがこのプラットフォームを利用しており、300 万件以上のデータアノテーションが処理されています。

これは AI 開発における根本的な非対称性に対処するものです。OpenAI のような企業はインターネットからトレーニングデータをスクレイピングしていますが、元の作成者には何も還元されません。Sahara は、画像のラベル付け、コードの記述、テキストのアノテーションなど、データ提供者が SAHARA トークンによる支払じを通じて直接対価を受け取れるようにします。

テクニカルアーキテクチャ

Sahara チェーンは、ビザンチン障害耐性を持つコンセンサスのために CometBFT(Tendermint Core のフォーク)を使用しています。この設計は、安全なデータ処理を必要とする AI アプリケーションのプライバシー、プロバナンス、パフォーマンスを優先しています。

トークンエコノミーの特徴は以下の通りです:

  • SAHARA で価格設定された推論ごとの支払い
  • ステーキング報酬を伴うプルーフ・オブ・ステーク(PoS)バリデーション
  • プロトコルの決定のための分散型ガバナンス
  • 最大供給量 100 億枚、2025 年 6 月に TGE(トークン生成イベント)を実施

メインネットは 2025 年第 3 四半期にローンチされ、チームはテストネット上で 140 万のデイリーアクティブアカウントを報告しており、Microsoft、AWS、Google Cloud との提携も進めています。

直接対決:ビジョンの比較

項目BittensorSahara AI
主な焦点AI 出力の品質データ入力の主権
コンセンサスプルーフ・オブ・インテリジェンス (Yuma)プルーフ・オブ・ステーク (CometBFT)
トークン供給量上限 2,100 万枚最大 100 億枚
マイニングモデル競争型(最高の出力が勝利)協働型(すべての貢献者に支払い)
主要指標トークンあたりの知能取引あたりのデータプロバナンス
時価総額(2026 年 1 月)約 29 億ドル約 7,100 万ドル
機関投資家の動きグレースケール ETF 申請Binance/Pantera による支援
主な差別化要因サブネットの多様性著作権保護

異なる問題、異なる解決策

Bittensor は問いかけます:「どうすれば最高の AI 出力の生成を促せるか?」 その答えは市場競争です。マイナーを報酬のために競わせることで、品質が向上します。

Sahara AI は問いかけます:「AI に貢献するすべての人にどうすれば公平に対価を支払えるか?」 その答えはプロバナンス(来歴)です。すべての貢献をオンチェーンで追跡し、作成者が確実に支払いを受けられるようにします。

これらは矛盾するビジョンではなく、潜在的な分散型 AI スタックの補完的なレイヤーです。Bittensor は競争を通じてモデルの品質を最適化します。Sahara は公正な対価を通じてデータの品質を最適化します。

著作権の問題

AI において最も論争となっている問題の 1 つは、トレーニングデータの権利です。アーティスト、作家、出版社による主要な訴訟では、トレーニングのために著作権で保護されたコンテンツをスクレイピングすることは侵害にあたると主張されています。

Sahara は、オンチェーンプロバナンスによってこの問題に直接対処します。データセットがシステムに入力されると、提供者の所有権が暗号技術によって記録されます。そのデータがモデルのトレーニングに使用された場合、帰属情報は保持され、ロイヤリティの支払いが自動的に行われます。

対照的に、Bittensor はマイナーがどこからトレーニングデータを取得するかについては関与しません。ネットワークは出力の品質を報酬の対象とし、入力のプロバナンスは重視しません。これにより柔軟性は高まりますが、中央集権型 AI が直面しているのと同様の著作権問題に対して脆弱になる可能性もあります。

規模と採用の軌跡

Bittensor の 29 億ドルの時価総額は Sahara の 7,100 万ドルを圧倒しており、これは数年の先行スタートと TAO の半減期ナラティブを反映しています。129 のサブネットとグレースケールの ETF 申請により、Bittensor は有意義な機関投資家からの検証を得ています。

Sahara はライフサイクルの初期段階にありますが、急速に成長しています。7,400 万ドルの IDO は個人投資家の需要を示しており、AWS や Google Cloud との企業パートナーシップは現実世界での採用の可能性を示唆しています。2025 年第 3 四半期のメインネットローンチにより、2026 年には本格的な運用体制に入る予定です。

2026 年の展望:ROI を示せ

Menlo Ventures のパートナーである Venky Ganesan 氏が指摘したように、「2026 年は AI にとって『収益を見せてほしい(show me the money)』の年」です。企業は真の ROI(投資利益率)を求め、国家はインフラ支出を正当化するために生産性の向上を必要としています。

分散型 AI は、単に哲学的な面だけでなく、実用面でも中央集権的な代替手段と競争できることを証明しなければなりません。Bittensor のサブネットは GPT-5 に匹敵するモデルを生み出せるでしょうか?Sahara のデータマーケットプレイスは、プレミアムなトレーニングセットを構築するのに十分な貢献者を引きつけることができるでしょうか?

AI 暗号資産の時価総額合計は 240 億ドルから 270 億ドルであり、OpenAI の噂される 1,500 億ドルの評価額と比較すると小規模です。しかし、分散型プロジェクトは、中央集権的な巨人には提供できないものを提供します。それは、パーミッションレスな参加、透明性のある経済性、そして単一障害点に対する耐性です。

注目すべきポイント

Bittensor について:

  • 半減期後の供給ダイナミクスと価格発見
  • サブネットの品質指標 vs. 中央集権型モデルのベンチマーク
  • Grayscale ETF の承認タイムライン

Sahara AI について:

  • メインネットの安定性とトランザクション量
  • パイロットプログラムを超えた企業による採用
  • オンチェーンでの著作権プロバンス(来歴)に対する規制当局の反応

融合のテーゼ

最も可能性の高い結末は、一方が勝ち、もう一方が負けるというものではありません。AI インフラストラクチャは非常に広大であり、異なる課題を解決する複数の勝者が存在する余地があります。

Bittensor は分散型インテリジェンス生成の調整に長けています。Sahara は公正なデータ報酬の調整に長けています。成熟した分散型 AI エコシステムでは、両方が活用される可能性があります。高品質で倫理的に調達された学習データの提供に Sahara を使用し、そのデータで学習されたモデルを競争的に向上させるために Bittensor を使用するといった形です。

真の競争は Bittensor と Sahara の間にあるのではありません。それは、分散型 AI というカテゴリーと、現在支配的な中央集権型の巨人たちとの間にあります。もし分散型ネットワークが、フロンティアモデルの能力のわずか一部でも達成しつつ、貢献者に対して優れた経済性を提供できれば、AI への支出が加速する中で莫大な価値を獲得することになるでしょう。

2 つのビジョン。2 つのアーキテクチャ。1 つの問い:分散型 AI は、中央集権的な制御なしにインテリジェンスを提供できるのでしょうか?


ブロックチェーンインフラストラクチャ上で AI アプリケーションを構築するには、信頼性の高い高性能な RPC サービスが必要です。BlockEden.xyz は、AI とブロックチェーンの統合をサポートするエンタープライズグレードの API アクセスを提供しています。分散型 AI 時代の基盤を構築するために、API マーケットプレイスを探索 してください。