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一般的なブロックチェーン技術とイノベーション

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DePIN が 192 億ドルの大躍進:IoT の期待から企業の現実へ

· 約 18 分
Dora Noda
Software Engineer

長年にわたり、分散型物理インフラの約束は、解決策が課題を探している状態のように感じられてきました。ブロックチェーン愛好家たちは、WiFi ホットスポットからソーラーパネルに至るまで、あらゆるもののトークン化について語ってきましたが、企業はそれを運用の現実とはかけ離れた暗号資産のハイプ(過大広告)として静かに片付けてきました。しかし、その無視は今や高くつくものとなっています。

DePIN(Decentralized Physical Infrastructure Network:分散型物理インフラネットワーク)セクターの時価総額は、わずか 1 年で 52 億ドルから 192 億ドルへと急増しました。この 270% の急増は、投機的な熱狂によるものではなく、サービス品質を維持しながらインフラコストを 50 ~ 85% 削減できることに企業が気づき始めたことによるものです。現在、321 のアクティブなプロジェクトが毎月 1 億 5,000 万ドルの収益を上げており、世界経済フォーラム(WEF)が 2028 年までに市場規模が 3.5 兆ドルに達すると予測していることから、DePIN は実験的な技術からミッションクリティカルなインフラへとキャズムを越えました。

ナラティブを変えた数字

CoinGecko は、2025 年 9 月時点で約 250 の DePIN プロジェクトを追跡しており、これはわずか 24 ヶ月前の数分の一の数字です。しかし、真のストーリーはプロジェクトの数ではなく、収益にあります。このセクターは 2025 年に推定 7,200 万ドルのオンチェーン収益を上げ、トップティアのプロジェクトは現在、8 桁(数千万ドル)の年間経常収益(ARR)を記録しています。

2026 年 1 月だけで、DePIN プロジェクトは合計 1 億 5,000 万ドルの収益を上げました。GPU に特化したインフラプロバイダーである Aethir が 5,500 万ドルでリードしました。次いで、分散型 GPU レンダリングサービスを提供する Render Network が 3,800 万ドル。Helium はワイヤレスネットワーク運用から 2,400 万ドルを貢献しました。これらはエアドロップファーマーによる見せかけの指標ではなく、コンピューティング、接続性、ストレージに対して実際に企業が支払っている対価を表しています。

市場構成はさらに示唆に富んでいます。時価総額ベースで DePIN プロジェクトの 48% が現在、AI インフラに焦点を当てています。AI のワークロードが爆発的に増加し、ハイパースケーラーが需要への対応に苦慮する中、分散型コンピューティングネットワークは、従来のデータセンターでは解決が間に合わない業界のボトルネックを解消するためのリリーフバルブ(逃げ道)になりつつあります。

Solana の DePIN 支配:なぜスピードが重要なのか

Ethereum が DeFi の本拠地であり、Bitcoin がデジタルゴールドであるならば、Solana は物理インフラの調整に選ばれるブロックチェーンとして静かに台頭してきました。Helium、Grass、Hivemapper を含む 63 の DePIN プロジェクトがネットワーク上にあり、Solana の低いトランザクションコストと高いスループットは、物理インフラが要求するリアルタイムでデータ集約型のワークロードを処理できる唯一のレイヤー 1 となっています。

Helium の変革は特に示唆に富んでいます。 2023 年 4 月に Solana へ移行した後、このワイヤレスネットワークは 115,000 を超えるホットスポットに拡大し、毎日 190 万人のユーザーにサービスを提供しています。Helium Mobile の加入者数は、2024 年 9 月の 115,000 人から 2025 年 9 月には 450,000 人近くに急増し、前年比 300% の成長を記録しました。2025 年第 2 四半期だけで、ネットワークはキャリアパートナー向けに 2,721 テラバイトのデータを転送し、前四半期比で 138.5% 増加しました。

その経済性は非常に強力です。Helium は、個人がホットスポットを導入・維持するインセンティブを与えることで、従来の通信キャリアのコストの数分の一でモバイル接続を提供します。加入者は月額 20 ドルで通話、テキスト、データが無制限になります。ホットスポットのオペレーターは、ネットワークのカバレッジとデータ転送に基づいてトークンを獲得します。従来の通信キャリアはこのコスト構造では太刀打ちできません。

Render Network は、AI およびクリエイティブ業界における DePIN の可能性を証明しています。時価総額 7 億 7,000 万ドルの Render は、2025 年 7 月だけで 149 万枚以上のレンダリングフレームを処理し、207,900 USDC 分の報酬を支払いました。アーティストや AI 研究者は、ゲーミング PC やマイニングファームのアイドル状態の GPU 容量を活用し、中央集権的なクラウドレンダリングサービスと比較して極めて安価なコストで利用しています。

Grass は、300 万人以上のユーザーを抱える Solana 上で最も急速に成長している DePIN であり、AI トレーニングデータセットのために未使用の帯域幅を収益化しています。ユーザーはアイドル状態のインターネット接続を提供してトークンを獲得し、企業は大規模言語モデル(LLM)のためにウェブデータをスクレイピングします。これは、豊富で十分に活用されていないリソース(住宅用帯域幅)をパッケージ化し、分散型データ収集にプレミアム料金を支払う意思のある企業に提供するという、大規模なインフラの裁定取引(アービトラージ)です。

企業による採用:CFO が無視できない 50 ~ 85% のコスト削減

パイロットプログラムから本番環境への導入へのシフトは、2025 年に急激に加速しました。通信キャリア、クラウドプロバイダー、エネルギー企業は、単に DePIN を実験しているのではなく、それをコア業務に組み込んでいます。

ワイヤレスインフラ は現在、世界中で 500 万台以上の登録済み分散型ルーターを擁しています。Fortune 500 に名を連ねるある通信会社は、DePIN を活用した接続サービスの顧客が 23% 増加したことを記録し、経済性と信頼性が一致すれば企業が分散型モデルを採用することを証明しました。地方のカバレッジを補完するために T-Mobile が Helium と提携したことは、既存の事業者が従来の資本支出(CAPEX)では正当化できないラストワンマイルの問題を解決するために、いかに DePIN を活用しているかを示しています。

通信セクターは存亡に関わるプレッシャーに直面しています。鉄塔の建設や電波利用免許のための資本支出が利益率を圧迫する一方で、顧客はユニバーサルなカバレッジを求めています。通信分野におけるブロックチェーン市場は、2024 年の 10 億 7,000 万ドルから 2030 年には 72 億 5,000 万ドルに成長すると予測されています。これは、個人にインフラ導入のインセンティブを与える方が、自社で行うよりも安価であることにキャリアが気づき始めたためです。

クラウドコンピューティング はさらに大きなチャンスを提示しています。Nvidia が支援する brev.dev やその他の DePIN コンピューティングプロバイダーは、AWS、Google Cloud、Azure よりも 2 ~ 3 倍コストがかかる企業の AI ワークロードを処理しています。2026 年までに推論ワークロードが全 AI コンピューティングの 3 分の 2 を占めると予想される中(2023 年の 3 分の 1 から増加)、費用対効果の高い GPU 容量への需要は高まる一方です。分散型ネットワークは、ゲーミング PC、マイニング業務、未活用のデータセンターから GPU を調達できます。これは中央集権的なクラウドがアクセスできない容量です。

エネルギーグリッド は、おそらく DePIN の最も変革的なユースケースです。中央集権的な電力網はローカルレベルでの需給バランスの調整に苦慮しており、非効率性や停電を招いています。分散型エネルギーネットワークはブロックチェーンによる調整を使用し、個人の所有するソーラーパネル、バッテリー、メーターからの発電量を追跡します。参加者は発電を行い、余剰電力を近隣と共有し、貢献度に基づいてトークンを獲得します。その結果、グリッドの回復力が向上し、エネルギーの無駄が削減され、再生可能エネルギー採用への金銭的インセンティブが生まれます。

AI インフラストラクチャ:スタックを再定義する 48 %

DePIN の時価総額の約半分は現在、AI インフラストラクチャに焦点を当てています。これは、コンピューティング集約型のワークロードがどのように処理されるかを再構築する融合です。AI インフラストラクチャのストレージ支出は、2025 年第 2 四半期に前年比 20.5 % の成長を記録し、その支出の 48 % はクラウド展開によるものでした。しかし、需要が爆発する一方で、中央集権型のクラウドは容量の制約に直面しています。

世界のデータセンター GPU 市場は 2024 年に 144.8 億ドルに達し、2032 年までに 1,552 億ドルに達すると予測されています。しかし、Nvidia は需要に追いつくのが精一杯で、H100 および H200 チップのリードタイムは 6 〜 12 か月に及んでいます。DePIN ネットワークは、80 〜 90 % の時間アイドル状態にあるコンシューマー向けおよび企業向け GPU を集約することで、このボトルネックを回避します。

トレーニング完了後の本番環境での AI モデル実行である「推論ワークロード」は、最も急速に成長しているセグメントです。2025 年の投資の大部分はトレーニング用チップに集中していましたが、企業がモデル開発から大規模な展開へと移行するにつれ、推論に最適化されたチップの市場は 2026 年に 500 億ドルを超えると予想されています。DePIN コンピューティングネットワークは、ワークロードが高度に並列化可能でレイテンシを許容できるため、推論に優れており、分散型インフラストラクチャに最適です。

Render、Akash、Aethir などのプロジェクトは、中央集権型クラウドでは実現不可能な GPU の断片的なアクセス、スポット価格設定、および地理的分散を提供することで、この需要を取り込んでいます。AI スタートアップは、週末の一括処理ジョブのために 100 台の GPU を立ち上げ、使用した分だけを支払うことができ、最低利用期間のコミットメントや企業契約は必要ありません。ハイパースケーラーにとって、それは摩擦(フリクション)です。DePIN にとって、それこそが価値提案のすべてなのです。

成長を牽引するカテゴリー

DePIN は、2 つの基本的なカテゴリーに分けられます。物理リソースネットワーク(ワイヤレス、エネルギーグリッド、センサーなどのハードウェア)と、デジタルリソースネットワーク(コンピューティング、帯域幅、ストレージ)です。どちらも爆発的な成長を遂げていますが、デジタルリソースは展開の障壁が低いため、より速くスケーリングしています。

ストレージネットワーク である Filecoin のようなプロジェクトは、ユーザーが未使用のハードドライブ容量を貸し出すことを可能にし、AWS S3 や Google Cloud Storage に代わる分散型の選択肢を作り出します。その価値提案は、低コスト、地理的冗長性、および単一障害点への耐性です。企業は、中央集権型クラウドのエグレス料金(データ転送手数料)が年間数百万ドルに達する可能性があるアーカイブデータやバックアップのユースケースで、Filecoin の試験運用を行っています。

コンピューティングリソース は、GPU レンダリング(Render)、汎用コンピューティング(Akash)、AI 推論(Aethir)に及びます。Akash は Kubernetes デプロイメントのためのオープンなマーケットプレイスを運営しており、開発者は世界中の未稼働サーバー上にコンテナを立ち上げることができます。ワークロードのタイプや可用性の要件によりますが、AWS と比較して 30 % から 85 % のコスト削減が可能です。

ワイヤレスネットワーク である Helium や World Mobile Token は、サービスの行き届いていない市場における接続性の格差に取り組んでいます。World Mobile はザンジバルに分散型モバイルネットワークを展開し、半径 600 メートル以内の 500 人にインターネットを提供しながら、フルアム FC の試合をストリーミング配信しました。これらは概念実証(PoC)ではなく、従来の ISP が経済合理性の欠如を理由に運営を拒否する地域で、実際のユーザーにサービスを提供している本番ネットワークです。

エネルギーネットワーク は、ブロックチェーンを使用して分散型の発電と消費を調整します。太陽光パネルの所有者は、余剰電力を近隣住民に販売します。電気自動車(EV)の所有者は、充電時間をオフピーク時に合わせることでグリッドの安定化に寄与し、その柔軟性に対してトークンを獲得します。ユーティリティ企業は、高価なスマートメーターや制御システムを導入することなく、地域の需要と供給をリアルタイムで把握できます。これは、ブロックチェーンのトラストレスな決済レイヤーなしでは存在し得なかったインフラストラクチャの調整です。

192 億ドルから 3.5 兆ドルへ:到達するために必要なこと

世界経済フォーラムによる 2028 年までの 3.5 兆ドルという予測は、単なる強気な推測ではありません。DePIN が大規模に実証されたときに、どれほど巨大な有効市場(TAM)が存在するかを反映したものです。世界の通信インフラ支出は年間 1.5 兆ドルを超えています。クラウドコンピューティングは 6,000 億ドル以上の市場です。エネルギーインフラは数兆ドルの資本支出を占めています。

DePIN はこれらの産業を置き換える必要はありません。優れた経済性を提供することで、市場シェアの 10 〜 20 % を獲得するだけでよいのです。DePIN は従来のインフラモデルを逆転させるため、この計算が成り立ちます。企業がネットワークを構築するために数十億ドルを調達し、数十年かけてコストを回収するのではなく、DePIN は個人が先行してインフラを展開することを奨励し、容量を提供することでトークンを獲得させます。これは資本支出のクラウドソーシングであり、中央集権的な構築よりもはるかに速くスケーリングします。

しかし、3.5 兆ドルに到達するには、3 つの課題を解決する必要があります。

規制の明確化。 通信とエネルギーは厳しく規制された業界です。DePIN プロジェクトは、周波数免許(ワイヤレス)、相互接続契約(エネルギー)、データレジデンシー要件(コンピューティングとストレージ)をクリアしなければなりません。アフリカやラテンアメリカの政府が接続性の格差を埋めるために DePIN を採用するなど、進展は見られますが、米国や EU のような成熟した市場の動きは緩やかです。

企業の信頼。 フォーチュン 500 企業は、信頼性が中央集権的な代替手段と同等、あるいはそれを上回るまで、ミッションクリティカルなワークロードを DePIN に移行することはありません。それは、アップタイム保証、SLA、障害に対する保険、24 時間 365 日のサポートを意味します。これらはエンタープライズ IT における基本事項ですが、多くの DePIN プロジェクトにはまだ欠けています。勝者となるのは、トークン価格よりも運用の成熟度を優先するプロジェクトでしょう。

トークンエコノミクス。 初期の DePIN プロジェクトは、持続不可能なトークンエコノミクスに苦しみました。市場に投げ売りされるインフレ的な報酬、有用な活動よりもシビル攻撃を助長する誤ったインセンティブ、そしてネットワークのファンダメンタルズから切り離された投機主導の価格変動などです。次世代の DePIN プロジェクトはこれらの失敗から学び、収益に連動したバーン(焼却)メカニズム、貢献者のためのベスティングスケジュール、そして長期的な持続可能性を優先するガバナンスを導入しています。

BlockEden.xyz のビルダーが注目すべき理由

ブロックチェーン上で開発を行っているなら、DePIN はクリプトの歴史の中で最も明確なプロダクトマーケットフィット(PMF)の一つと言えます。DeFi の規制上の不確実性や NFT の投機的サイクルとは異なり、DePIN は測定可能な ROI を伴う現実の問題を解決します。企業はより安価なインフラを必要としています。個人は十分に活用されていない資産を持っています。ブロックチェーンはトラストレスな調整と決済を提供します。すべてのピースが合致しています。

開発者にとってのチャンスは、DePIN を企業レベルで利用可能にするミドルウェアを構築することにあります。モニタリングおよびオブザーバビリティ・ツール、SLA 施行用スマートコントラクト、ノードオペレーター向けのレピュテーションシステム、稼働時間保証のための保険プロトコル、そして国境を越えて即時に決済を行うペイメントレールなどが挙げられます。

今日あなたが構築するインフラは、2028 年の分散型インターネットを支える力になるかもしれません。Helium がモバイル接続を担い、Render が AI 推論を処理し、Filecoin が世界のアーカイブを保存し、Akash がそれらすべてをオーケストレーションするコンテナを実行する世界です。これはクリプトの未来主義ではありません。Fortune 500 企業がすでにパイロット運用を行っているロードマップなのです。

出典

プライバシーのトリレンマ:ZK、FHE、TEE が争うブロックチェーンの未来

· 約 27 分
Dora Noda
Software Engineer

Ethereum のヴィタリック・ブテリン (Vitalik Buterin) 氏はかつて、プライバシーをブロックチェーンにおける「最大の未解決の問題」と呼びました。3 年が経過した今、その言葉は時代遅れに感じられます。それはプライバシーが解決されたからではなく、それが単一の問題ではなく、3 つの問題であるということを私たちが理解したからです。

ゼロ知識証明 (ZK) は、データを明かすことなく計算を証明することに長けています。完全準同型暗号 (FHE) は、暗号化されたデータ上での計算を可能にします。信頼実行環境 (TEE) は、ハードウェアで保護されたプライベートな計算を提供します。それぞれがプライバシーを約束しますが、そのアプローチは根本的に異なるアーキテクチャであり、相容れないトレードオフを抱えています。

DeFi にはプライバシーに加えて監査可能性が必要です。決済には監視を伴わない規制遵守が求められます。AI はトレーニングデータを公開することなく検証可能な計算を必要とします。単一のプライバシー技術ですべてのユースケースを解決できるものはなく、2026 年までに業界はそうでないふりをするのをやめました。

これがプライバシーのトリレンマです。パフォーマンス、分散化、および監査可能性を同時に最大化することはできません。 どの技術がどの戦いに勝利するかを理解することが、今後 10 年間のブロックチェーン インフラストラクチャを決定づけるでしょう。

3 つのアプローチを理解する

ゼロ知識証明:明かさずに証明する

ZK は検証方法を証明します。ゼロ知識証明は、基礎となるデータを明かすことなく、何かが真であることを証明する方法です。

現在、主に 2 つの実装が主流となっています。

  • ZK-SNARKs (Succinct Non-Interactive Arguments of Knowledge) — 検証が高速でコンパクトな証明ですが、トラステッド セットアップの儀式が必要です。
  • ZK-STARKs (Scalable Transparent Arguments of Knowledge) — トラステッド セットアップが不要で、量子耐性がありますが、証明サイズが大きくなります。

ZK-SNARKs は現在、プライバシーに焦点を当てたブロックチェーン プロジェクトの 75% で利用されており、ZK-STARKs は最近 55% の採用増加を記録しています。主な技術的な違いとして、SNARKs は簡潔で非対話的な証明を生成するのに対し、STARKs はスケーラブルで透明性の高い証明を生成します

2026 年における実世界のアプリケーション:

  • Aztec — プライバシー重視の Ethereum レイヤー 2
  • ZKsync — Prividium プライバシー エンジンを搭載した汎用 ZK ロールアップ
  • Starknet — プライバシー ロードマップを統合した STARK ベースの L2
  • Umbra — Ethereum および Solana 上のステルス アドレス システム

完全準同型暗号:秘密のまま計算する

FHE は暗号化の方法を強調します。完全準同型暗号 (FHE) は、最初に復号することなく、暗号化されたデータ上での計算を可能にします。

究極の目標は、機密データ(財務モデル、医療記録、AI トレーニング セットなど)がエンドツーエンドで暗号化されたまま、複雑な計算を実行することです。復号ステップがないということは、攻撃者に対する露出ウィンドウがないことを意味します。

欠点: FHE の計算は平文よりも数桁遅いため、2026 年の時点でもほとんどのリアルタイムの暗号資産ユースケースにおいて経済的ではありません

FHE は強力な暗号化を提供しますが、ほとんどの Web3 アプリにとっては依然として低速で計算負荷が高すぎますCOTI の Garbled Circuits (ガーブル回路) 技術は FHE よりも最大 3,000 倍高速で 250 倍軽量に動作し、パフォーマンスのギャップを埋めるための一つのアプローチとなっています。

2026 年の進展:

  • Zama — ブロックチェーン向けの実用的な FHE の先駆者であり、提案されている FHE ロールアップを含む zk + FHE ハイブリッド モデルのブループリントを公開
  • Fhenix — Ethereum 上の FHE 搭載スマート コントラクト
  • COTI — 高パフォーマンスなプライバシーのための FHE の代替手段としての Garbled Circuits

信頼実行環境:ハードウェアによるプライバシー

TEE はハードウェアベースです。信頼実行環境 (TEE) は CPU 内部のセキュアな「ボックス」であり、コードはセキュア エンクレイブ内でプライベートに実行されます。

これはプロセッサ内部の安全な部屋のようなもので、機密性の高い計算が施錠されたドアの向こう側で行われます。オペレーティング システム、他のアプリケーション、さらにはハードウェアの所有者でさえも、その中を覗くことはできません。

パフォーマンスの利点: TEE はネイティブに近い速度を実現し、大きなオーバーヘッドなしにリアルタイムの金融アプリケーションを処理できる唯一のプライバシー技術となっています。

分散化の問題: TEE は信頼できるハードウェア メーカー (Intel SGX、AMD SEV、ARM TrustZone) に依存しています。これにより、単一障害点やサプライチェーン攻撃に対する脆弱性が生じる可能性があります。

2026 年における実世界のアプリケーション:

  • Phala Network — マルチプルーフ ZK および TEE ハイブリッド インフラストラクチャ
  • MagicBlock — Solana 上の低遅延・高スループットなプライバシーのための TEE ベースの Ephemeral Rollups (エフェメラル ロールアップ)
  • Arcium — MPC、FHE、ZKP と TEE 統合を組み合わせた分散型プライバシー コンピューティング ネットワーク

パフォーマンス・スペクトラム:速度 vs. セキュリティ

ZK:検証は高速だが、証明にはコストがかかる

ゼロ知識証明(ZK)は、最高の検証パフォーマンスを提供します。一度証明が生成されると、バリデーターは数ミリ秒でその正当性を確認できます。これは、数千のノードが状態について合意しなければならないブロックチェーンのコンセンサスにとって非常に重要です。

しかし、証明の生成には依然として多大な計算コストがかかります。複雑なトランザクションに対して ZK-SNARK を生成する場合、回路の複雑さに応じて数秒から数分かかることがあります。

2026 年の効率向上:

2025 年 11 月にメインネットへの統合に成功した Starknet の S-two プルーバーは、以前のモデルと比較して 100 倍の効率向上を実現しましたイーサリアムの共同創設者であるヴィタリック・ブテリン(Vitalik Buterin)氏は、ZK 証明の効率向上に後押しされ、10 年来の立場を公に翻し、今では ZK-SNARK を安全で分散型の自己検証を可能にする「魔法の薬」と呼んでいます

FHE:長期的な賭け

FHE(完全準同型暗号)は、暗号化されたデータに対して直接計算を行うことを可能にし、長期的なプライバシーのフロンティアを象徴しています。2025 年には暗号化されたスマートコントラクト実行の実証を通じて進歩が加速しました

しかし、ほとんどのアプリケーションにおいて計算のオーバーヘッドは依然として非常に高いままです。FHE で暗号化されたデータに対する単純な加算操作は、平文よりも 1,000 倍遅くなる可能性があります。乗算の場合は 10,000 倍遅くなります。

2026 年における FHE の強み:

  • 暗号化された AI モデルの推論 — モデルやデータを公開することなく、暗号化された入力に対して予測を実行
  • プライバシーを保護したオークション — 入札額はオークションプロセス全体を通じて暗号化されたまま
  • 機密性の高い DeFi プリミティブ — 個別の注文を明かすことのないオーダーブック・マッチング

これらのユースケースでは、絶対的な機密性と引き換えにレイテンシを許容できるため、FHE のパフォーマンスのトレードオフが受け入れられます。

TEE:信頼と引き換えのスピード

MagicBlock は、Solana 上で低遅延かつ高スループットなプライバシーを実現するために TEE ベースの Ephemeral Rollups を使用しており、複雑な ZK 証明なしでネイティブに近いパフォーマンスを提供しています

TEE のパフォーマンス上の利点は他に類を見ません。アプリケーションはネイティブ速度の 90~95% で動作します。これは、高頻度取引、リアルタイムゲーム、即時決済に十分な速さです。

欠点は、このスピードがハードウェアメーカーへの信頼に基づいていることです。Intel、AMD、または ARM のセキュア・エンクレーブが侵害された場合、セキュリティモデル全体が崩壊します。

分散化の問い:誰を信頼するか?

ZK:設計からしてトラストレス(ほとんどの場合)

ゼロ知識証明は、暗号学的にトラストレスです。誰でも証明者を信頼することなく、証明の正当性を検証できます。

ZK-SNARK のトラステッド・セットアップ・セレモニーを除いては。 ほとんどの SNARK ベースのシステムでは、秘密のランダム性を安全に破棄しなければならない初期パラメータ生成プロセスが必要です。この儀式から生じる「有毒廃棄物(toxic waste)」が保持されている場合、システム全体が侵害されます。

ZK-STARK はトラステッド・セットアップに依存しないため、量子耐性があり、潜在的な脅威の影響を受けにくくなっています。これが、StarkNet やその他の STARK ベースのシステムが最大限の分散化のためにますます好まれている理由です。

FHE:トラストレスな計算、中央集権的なインフラ

FHE の数学はトラストレスです。暗号化スキームは第三者を信頼する必要がありません。

しかし、2026 年時点でも、FHE を大規模に導入することは依然として中央集権的です。ほとんどの FHE アプリケーションは、専用のハードウェア・アクセラレータと膨大な計算リソースを必要とします。これにより、FHE の計算は一握りのプロバイダーが管理するデータセンターに集中します。

Zama は実用的なブロックチェーン向け FHE の先駆者であり、FHE で暗号化された状態を ZK-SNARK 経由で検証する FHE ロールアップの提案を含む、ZK+FHE ハイブリッドモデルのブループリントを公開しています。これらのハイブリッドアプローチは、FHE のプライバシー保証と ZK の検証効率のバランスを取ろうとしています。

TEE:信頼されたハードウェア、分散型ネットワーク

TEE は、最も中央集権的なプライバシー技術を代表しています。TEE は信頼されたハードウェアに依存しており、中央集権化のリスクを生じさせます

信頼の前提:Intel、AMD、または ARM がセキュア・エンクレーブを正しく設計し、バックドアが存在しないと信じる必要があります。一部のアプリケーション(エンタープライズ向け DeFi、規制された決済)では、これは許容可能です。しかし、検閲耐性のある通貨やパーミッションレスな計算にとっては、それは致命的な問題となります。

緩和戦略:

ZK 証明を構築し、MPC や FHE プロトコルに参加するための実行環境として TEE を使用することで、ほぼゼロのコストでセキュリティを向上させることができますシークレットはアクティブな計算中のみ TEE 内に留まり、その後破棄されます

ZK+FHE の階層型アーキテクチャを通じてシステムのセキュリティを向上させることで、たとえ FHE が侵害されたとしても、強制防止(anti-coercion)以外のすべてのプライバシー属性を保持できます

規制コンプライアンス:プライバシーとポリシーの融合

2026 年のコンプライアンス環境

プライバシーは現在、不透明なポリシーではなく明確な規制によって制限されており、EU の AML 規則により、金融機関や暗号資産プロバイダーが「匿名性を高めた」資産を取り扱うことが禁止されています。その目的は、KYC と取引追跡のコンプライアンスを強制しながら、完全に匿名な決済を排除することにあります。

この規制の明確化により、プライバシー インフラストラクチャの優先順位が再編されました。

ZK:コンプライアンスのための選択的開示

ゼロ知識証明は、最も柔軟なコンプライアンス アーキテクチャを可能にします。それは、**「すべての詳細を明かすことなく、要件を満たしていることを証明する」**ことです。

例:

  • 信用スコアリング — 正確なスコアや財務履歴を開示することなく、信用スコアが 700 を超えていることを証明する
  • 年齢確認 — 生年月日を明かすことなく、18 歳以上であることを証明する
  • 制裁スクリーニング — 本人の身元をさらすことなく、制裁リストに載っていないことを証明する

AI との統合により、安全な信用スコアリングや検証可能なアイデンティティ システムなどの革新的なユースケースが生まれ、EU の MiCA や米国の GENIUS 法などの規制枠組みも ZKP の採用を明示的に支持しています

Entry は、規制対象の機関向け DeFi に AI パワード コンプライアンスとゼロ知識プライバシーを融合させるため、100 万ドルを調達しました。これは、「匿名による回避ではなく、検証可能なコンプライアンスのための ZK」という新たなパターンを象徴しています。

Umbra は、Ethereum と Solana 上でステルス アドレス システムを提供し、取引を隠しながらもコンプライアンスのための監査可能なプライバシーを可能にします。その SDK により、ウォレットや dApp への統合も容易です

FHE:暗号化された処理と監査可能な結果

FHE は異なるコンプライアンス モデルを提供します。それは、**「機密データを公開せずに計算し、必要に応じて結果のみを公開する」**というものです。

ユースケース:暗号化された取引モニタリング。金融機関は、暗号化された取引データに対して AML チェックを実行できます。不審な活動が検出された場合のみ、承認されたコンプライアンス担当者のために暗号化された結果が復号されます。

これにより、日常的な業務におけるユーザーのプライバシーを保護しつつ、必要な時の規制監督機能を維持できます。

TEE:ハードウェアによって強制されるポリシー

TEE の中央集権性は、コンプライアンスにおいて利点となります。規制ポリシーをセキュア エンクレーブにハードコードすることで、改ざん不可能なコンプライアンス強制力を生み出すことができます。

例:TEE ベースの決済プロセッサは、ハードウェア レベルで制裁スクリーニングを強制できます。これにより、たとえアプリケーションの運営者が望んだとしても、制裁対象エンティティへの決済処理を暗号学的に不可能にできます。

規制対象の機関にとって、このハードウェア強制型のコンプライアンスは、法的責任と運用の複雑さを軽減します。

ユースケースの勝者:DeFi、決済、AI

DeFi:ZK が主流、パフォーマンスには TEE

DeFi で ZK が勝つ理由:

  • 透明性のある監査可能性 — 準備金証明(Proof of Reserves)、ソルベンシー(支払い能力)の検証、プロトコルの整合性を公に証明できる
  • 選択的開示 — ユーザーは残高や取引履歴を明かすことなく、コンプライアンスを証明できる
  • コンポーザビリティ(構成可能性) — ZK 証明はプロトコル間で連鎖させることができ、プライバシーを保護した DeFi のコンポーザビリティを可能にする

PeerDAS のデータ処理能力と ZK-EVM の暗号学的精度を融合させることで、Ethereum は実際の機能コードを用いて「ブロックチェーンのトリレンマ」を解決しましたEthereum の 2026 年のロードマップでは、機関投資家グレードのプライバシー標準が優先されています

TEE のニッチ領域: トラストレス(信頼不要)であることよりも低遅延が重視される高頻度 DeFi 戦略。アービトラージ ボット、MEV 保護、リアルタイムの清算エンジンは、TEE のネイティブに近いスピードの恩恵を受けます。

FHE の未来: 絶対的な機密性が計算オーバーヘッドを正当化する、暗号化されたオーダーブックやプライベート オークション。

決済:スピードの TEE、コンプライアンスの ZK

決済インフラの要件:

  • 1 秒未満のファイナリティ
  • 規制コンプライアンス
  • 低い取引コスト
  • 高いスループット

プライバシーは、スタンドアロンの機能として宣伝されるのではなく、目に見えないインフラとして組み込まれることが増えています。機関投資家向けの給与支払いや決済をターゲットとした暗号化ステーブルコインが、この変化を際立たせていますプライバシーは、投機的なプライバシー コインとしてではなく、ユーザー保護と機関の要件を一致させる金融インフラの基盤層として、プロダクト マーケット フィット(PMF)を達成しました

コンシューマー決済では TEE が勝利: スピードの優位性は譲れません。インスタント チェックアウトや加盟店へのリアルタイム決済には、TEE のパフォーマンスが必要です。

B2B 決済では ZK が勝利: 企業間決済では、ミリ秒単位の遅延よりも監査可能性とコンプライアンスが優先されます。ZK の選択的開示は、規制報告のための監査証跡を維持しつつ、プライバシーを可能にします。

AI:トレーニングには FHE、推論には TEE、検証には ZK

2026 年の AI プライバシー スタック:

  • モデル トレーニングのための FHE — 機密データを公開することなく、暗号化されたデータセットで AI モデルをトレーニング
  • モデル 推論のための TEE — セキュア エンクレイブ内で予測を実行し、モデルの IP とユーザー入力の両方を保護
  • 検証のための ZK — モデルのパラメータやトレーニング データを明らかにすることなく、モデルの出力が正しいことを証明

Arcium は、MPC、FHE、および ZKP を組み合わせた分散型プライバシー コンピューティング ネットワークであり、AI および金融向けの完全暗号化された共同計算を可能にします

AI との統合は、安全なクレジット スコアリングや検証可能なアイデンティティ システムのような革新的なユースケースを生み出します。プライバシー技術の組み合わせにより、監査可能で信頼性を維持しながら機密性を保持する AI システムが可能になります。

ハイブリッド アプローチ:なぜ 2026 年は「組み合わせ」が重要なのか

2026 年 1 月までに、ほとんどのハイブリッド システムはプロトタイプの段階に留まります。採用はイデオロギーよりも実用主義によって推進され、エンジニアはパフォーマンス、セキュリティ、および信頼性の検討事項をバランスよく満たす組み合わせを選択します

2026 年における成功したハイブリッド アーキテクチャ:

ZK + TEE:検証可能性を備えたスピード

ZK 証明を構築し、MPC および FHE プロトコルに参加するための実行環境として TEE を使用することで、ほぼゼロのコストでセキュリティを向上させます

ワークフロー:

  1. TEE 内部でプライベート計算を実行(高速)
  2. 正しい実行の ZK 証明を生成(検証可能)
  3. 計算後に秘密情報を破棄(エフェメラル)

結果:ZK のトラストレスな検証を備えた TEE のパフォーマンス。

ZK + FHE:検証と暗号化の融合

Zama は、FHE で暗号化された状態を zk-SNARKs 経由で検証する、提案された FHE ロールアップを含む zk + FHE ハイブリッド モデルのブループリントを公開しました

ワークフロー:

  1. FHE で暗号化されたデータに対して計算を実行
  2. FHE 計算が正しく実行されたという ZK 証明を生成
  3. 入力や出力を明らかにすることなくオンチェーンで証明を検証

結果:ZK の効率的な検証を備えた FHE の機密性。

FHE + TEE:ハードウェア加速された暗号化

TEE 環境内で FHE 計算を実行することで、ハードウェア レベルのセキュリティ分離を追加しながらパフォーマンスを加速させます。

ワークフロー:

  1. TEE がセキュアな実行環境を提供
  2. ハードウェア加速を使用して TEE 内部で FHE 計算を実行
  3. 結果はエンドツーエンドで暗号化されたまま

結果:暗号化の保証を損なうことなく向上した FHE パフォーマンス。

10 年間のロードマップ:次は何か?

2026-2028:本番環境への対応

Aztec、Nightfall、Railgun、COTI などを含む、複数のプライバシー ソリューションがテストネットから本番環境へと移行しています

主要なマイルストーン:

2028-2031:メインストリームでの採用

オプトインではなく、デフォルトとしてのプライバシー:

  • すべてのトランザクションに ZK プライバシーが組み込まれたウォレット
  • デフォルトで機密残高を備えたステーブルコイン
  • 標準としてプライバシー保護スマート コントラクトを備えた DeFi プロトコル

規制の枠組みの成熟:

  • プライバシー保護コンプライアンスのグローバル スタンダード
  • 金融サービスにおいて、監査可能なプライバシーが法的に受け入れられるようになる
  • プライバシーを保護する AML / KYC ソリューションが、監視ベースのアプローチに取って代わる

2031-2036:ポスト量子への移行

ZK-STARKs は信頼できるセットアップ(Trusted Setup)に依存しないため、量子耐性があり、潜在的な脅威の影響を受けにくくなります

量子コンピューティングが進歩するにつれて、プライバシー インフラは適応する必要があります:

  • STARK ベースのシステムが標準に — 量子耐性が交渉の余地のない必須事項になる
  • ポスト量子 FHE スキームの成熟 — FHE はすでに量子安全ですが、効率の向上が必要
  • TEE ハードウェアの進化 — 次世代プロセッサにおける量子耐性セキュア エンクレイブ

適切なプライバシー技術の選択

プライバシーのトリレンマに万能な勝者は存在しません。適切な選択は、アプリケーションの優先順位に依存します:

以下が必要な場合は ZK を選択してください:

  • 公開検証可能性
  • トラストレスな実行
  • コンプライアンスのための選択的開示
  • 長期的な量子耐性(STARKs)

以下が必要な場合は FHE を選択してください:

  • 復号なしの暗号化計算
  • 絶対的な機密性
  • 今日の量子耐性
  • 計算オーバーヘッドの許容

以下が必要な場合は TEE を選択してください:

  • ネイティブに近いパフォーマンス
  • リアルタイム アプリケーション
  • ハードウェアにおける許容可能な信頼の前提
  • 実装の複雑さの軽減

以下が必要な場合はハイブリッド アプローチを選択してください:

  • TEE のスピードと ZK の検証
  • FHE の暗号化と ZK の効率
  • TEE 環境における FHE のハードウェア加速

目に見えないインフラストラクチャ

プライバシーは、投機的なプライバシーコインとしてではなく、ユーザー保護と機関投資家の要件を一致させる金融インフラの基盤レイヤーとして、プロダクトマーケットフィット( PMF )を達成しました

2026 年までに、プライバシー戦争はどの技術が支配的になるかではなく、どの組み合わせが各ユースケースを最も効果的に解決するかという段階に移行しています。 DeFi は監査可能性のために ZK を活用し、決済はスピードのために TEE を利用します。 AI は、計算パイプラインの異なる段階で FHE 、 TEE 、 ZK を組み合わせて使用します。

プライバシーのトリレンマは解決されるものではありません。それは管理されるものです。エンジニアは各アプリケーションに対して適切なトレードオフを選択し、規制当局はユーザーの権利を保護するコンプライアンスの境界を定義し、ユーザーは自身の脅威モデルに適合するシステムを選択することになります。

プライバシーがブロックチェーンにおける最大の未解決問題であるというヴィタリック( Vitalik )の指摘は正解でした。しかし、その答えは単一の技術ではありません。それぞれの技術をいつ使用すべきかを知ることにあります。


情報源

Ambient の 720 万ドルの賭け: Proof of Logits がハッシュベースのマイニングを AI 推論に置き換える方法

· 約 28 分
Dora Noda
Software Engineer

ブロックチェーンを保護する計算作業が、次世代の AI モデルのトレーニングも兼ねているとしたらどうでしょうか?これは遠い未来のビジョンではありません。世界初の AI 搭載プルーフ・オブ・ワーク(PoW)ブロックチェーンを構築するために、a16z CSX から 720 万ドルを調達したばかりの Solana フォーク、Ambient の背後にある核となる理論です。

従来のプルーフ・オブ・ワークは、任意の暗号パズルを解くために電力を消費します。ビットコインのマイナーは、ネットワークのセキュリティ以外に価値のない計算作業である、十分な先行ゼロを持つハッシュを見つけるために競い合います。Ambient はこの仕組みを完全に覆します。その Proof of Logits(PoL)コンセンサス・メカニズムは、ハッシュの計算(ハッシュ・グラインディング)を AI の推論、ファインチューニング、およびモデルトレーニングに置き換えます。マイナーはパズルを解くのではなく、検証可能な AI 出力を生成します。バリデーターはワークロード全体を再計算するのではなく、ロジット(logits)と呼ばれる暗号技術的なフィンガープリントをチェックします。

その結果、セキュリティと AI の進歩が経済的に一致し、0.1% の検証オーバーヘッドによってコンセンサス・チェックがほぼ無料になり、中央集権的な代替手段と比較してトレーニングコストが 10 倍に低下するブロックチェーンが誕生します。Ambient が成功すれば、マイニングを生産的な AI 労働に変えることで、「プルーフ・オブ・ワークはリソースを浪費している」というクリプト業界で最も古い批判の 1 つに対する答えを提示できるかもしれません。

Proof of Logits の突破口:再計算なしの検証可能な AI

PoL を理解するには、ロジット(logits)が実際に何であるかを理解する必要があります。大規模言語モデル(LLM)がテキストを生成するとき、単語を直接出力するわけではありません。その代わりに、各ステップで語彙全体にわたる確率分布、つまり次に考えられるすべてのトークンの確信度を表す数値スコアを生成します。

これらのスコアはロジットと呼ばれます。50,000 トークンの語彙を持つモデルの場合、1 つの単語を生成することは 50,000 個のロジットを計算することを意味します。これらの数値は、独自の計算フィンガープリントとして機能します。特定の重みを持ち、特定の入力を実行する特定のモデルだけが、特定のロジット分布を生成します。

Ambient の革新は、ロジットを proof-of-work として使用することにあります。マイナーは AI 推論(プロンプトに対する回答の生成)を実行し、バリデーターは計算全体をやり直すのではなく、ロジットのフィンガープリントをチェックすることでこの作業を検証します。

検証プロセスの仕組みは次のとおりです。

マイナーが出力を生成: マイナーはプロンプト(例:「ブロックチェーン・コンセンサスの原則を要約せよ」)を受け取り、6,000 億パラメータのモデルを使用して 4,000 トークンの回答を生成します。これにより、4,000 × 50,000 = 2 億個のロジットが生成されます。

バリデーターによるスポットチェック検証: 4,000 トークンすべてを再生成する代わりに、バリデーターは 1 つの位置(例えば 2,847 番目のトークン)をランダムにサンプリングします。バリデーターはその位置で 1 回だけ推論ステップを実行し、マイナーが報告したロジットと期待される分布を比較します。

暗号技術的コミットメント: ロジットが一致すれば(浮動小数点精度の許容範囲内であれば)、マイナーの作業は検証されます。一致しない場合、ブロックは拒否され、マイナーは報酬を没収されます。

これにより、検証オーバーヘッドは元の計算の約 0.1% に削減されます。2 億個のロジットをチェックするバリデーターは、50,000 個のロジット(1 トークン分)を検証するだけで済み、コストを 99.9% 削減できます。これを、検証にハッシュ関数全体を再実行する必要がある従来の PoW や、パズル自体が任意であるため単一の SHA-256 ハッシュのチェックが些細なものであるビットコインのアプローチと比較してみてください。

Ambient のシステムは、完全な再計算を必要とする安易な「有益な作業の証明(proof of useful work)」スキームよりも指数関数的に安価です。ビットコインの効率(安価な検証)に近く、かつ実際の有用性(無意味なハッシュの代わりに AI 推論)を提供します。

10 倍のトレーニングコスト削減:データセンターの独占がない分散型 AI

中央集権的な AI トレーニングは高価であり、ほとんどの組織にとって手が出せないほどです。GPT-4 規模のモデルのトレーニングには数千万ドルの費用がかかり、数千台のエンタープライズ GPU を必要とし、少数のテック巨人の手に権力を集中させます。Ambient のアーキテクチャは、独立したマイナーのネットワークにトレーニングを分散させることで、これを民主化することを目指しています。

10 倍のコスト削減は、2 つの技術革新によって実現されます。

PETALS スタイルのシャーディング: Ambient は、各ノードが大規模モデルのシャード(断片)のみを保存する分散型推論システムである PETALS の技術を適応させています。マイナーに 6,000 億パラメータのモデル全体(テラバイト単位の VRAM が必要)を保持させるのではなく、各マイナーはレイヤーのサブセットを所有します。プロンプトはネットワーク内を順次流れ、各マイナーは自分のシャードを処理してアクティベーションを次のマイナーに渡します。

これは、単一の消費者向け GPU(24GB VRAM)を持つマイナーが、本来ならデータセンターに数百台の GPU を必要とするモデルのトレーニングに参加できることを意味します。計算グラフを数百または数千のノードに分散させることで、Ambient は従来の機械学習クラスターで使用される高価な高帯域幅インターコネクト(InfiniBand など)の必要性を排除します。

SLIDE に着想を得たスパース性: ほとんどのニューラルネットワーク計算では、ほとんどの要素がゼロに近い行列の乗算が行われます。SLIDE(Sub-LInear Deep learning Engine)は、アクティベーションをハッシュ化して、特定の入力に対して実際に重要なニューロンを特定し、無関係な計算を完全にスキップすることで、これを利用します。

Ambient はこのスパース性を分散型トレーニングに適用します。すべてのマイナーがすべてのデータを処理するのではなく、ネットワークは現在のバッチに関連するシャードを持つノードにワークを動的にルーティングします。これにより、通信オーバーヘッド(分散型機械学習における大きなボトルネック)が削減され、ハードウェア性能が低いマイナーでもスパースなサブグラフを処理することで参加できるようになります。

この組み合わせにより、Ambient は、DiLoCo や Hivemind のような既存の分散型トレーニングの取り組みよりも 10 倍優れたスループットを実現できると主張しています。さらに重要なことに、参入障壁が低くなります。マイナーはデータセンター級のインフラを必要とせず、まともな GPU を搭載したゲーミング PC があれば貢献するのに十分です。

Solana フォークアーキテクチャ:高 TPS と非ブロッキング PoW の融合

Ambient はゼロから構築されているわけではありません。Solana Virtual Machine(SVM)、Proof of History(PoH)タイムスタンプ、および Gulf Stream メムプールフォワーディングを継承した Solana の完全なフォーク です。これにより、Ambient は Solana の 65,000 TPS という理論上のスループットと、1 秒未満のファイナリティを継承しています。

しかし、Ambient は 1 つの重要な修正を加えています。それは、Solana のコンセンサスの上に 非ブロッキング型のプルーフ・オブ・ワーク(PoW)レイヤー を追加したことです。

ハイブリッドコンセンサスの仕組みは以下の通りです:

Proof of History がトランザクションを順序付け: Solana の PoH は暗号学的な時計を提供し、グローバルコンセンサスを待つことなくトランザクションを順序付けます。これにより、マルチコアにわたる並列実行が可能になります。

Proof of Logits がチェーンを保護: マイナーは有効な AI 推論出力を生成するために競い合います。ブロックチェーンは、最も価値のある AI 作業(推論の複雑さ、モデルサイズ、またはステークされたレピュテーションによって測定)を生成したマイナーからのブロックを受け入れます。

非ブロッキング統合: 有効な PoW が見つかるまでブロック生成が停止する Bitcoin とは異なり、Ambient の PoW は非同期で動作します。バリデータがトランザクションの処理を継続する一方で、マイナーは AI 作業の提出を競います。これにより、PoW がボトルネックになるのを防ぎます。

その結果、低レイテンシの推論を必要とする AI アプリケーションに不可欠な Solana のスピードを維持しながら、推論、ファインチューニング、トレーニングといったネットワークのコア活動における経済的競争を確保するブロックチェーンが実現しました。

また、この設計は Ethereum がかつて直面した「有用な作業(useful work)」コンセンサスにおける失敗も回避しています。Primecoin や Gridcoin は科学計算を PoW として利用しようとしましたが、有用な作業は難易度が均一ではないという致命的な欠陥に直面しました。解決は簡単だが検証が難しい問題や、不当に並列化しやすい問題が存在したのです。Ambient は、ロジット(logit)検証を計算コストが低く、標準化されたものにすることで、この問題を回避しています。すべての推論タスクは、その複雑さに関わらず、同じスポットチェックアルゴリズムで検証可能です。

オンチェーン AGI 学習への競争:他にどのような競合がいるのか?

ブロックチェーンネイティブな AI をターゲットにしているのは Ambient だけではありません。機械学習の分散化を謳うプロジェクトは数多くありますが、検証可能なオンチェーン学習を提供できているものはほとんどありません。主要な競合他社と Ambient の比較は以下の通りです:

Artificial Superintelligence Alliance (ASI): Fetch.AI、SingularityNET、Ocean Protocol の合併により設立された ASI は、分散型 AGI インフラに焦点を当てています。ASI チェーンはエージェントの並列実行と安全なモデル取引をサポートしています。Ambient の PoW アプローチとは異なり、ASI は開発者がコンピューティングクレジットを支払うマーケットプレイスモデルに依存しています。これは推論には適していますが、トレーニングのインセンティブとは一致しません。マイナーは、あらかじめ明示的な報酬がない限り、高価な GPU 時間を費やす理由がないからです。

AIVM (ChainGPT): ChainGPT の AIVM ロードマップ は、オフチェーンの GPU リソースをオンチェーン検証と統合し、2026 年のメインネットローンチを目指しています。しかし、AIVM の検証はオプティミスティックロールアップ(異議申し立てがない限り正当とみなす)に依存しており、不正証明(fraud-proof)による遅延が生じます。Ambient のロジットチェックは決定的(deterministic)であり、バリデータは作業が有効かどうかを即座に判断できます。

Internet Computer (ICP): Dfinity の Internet Computer は、外部のクラウドインフラなしで大規模なモデルをオンチェーンでネイティブにホストできます。しかし、ICP のキャニスターアーキテクチャはトレーニング用に最適化されておらず、推論とスマートコントラクトの実行向けに設計されています。Ambient の PoW は継続的なモデルの改善を経済的に促しますが、ICP では開発者が外部でトレーニングを管理する必要があります。

Bittensor: Bittensor はサブネットモデルを採用しており、特殊なチェーンが異なる AI タスク(テキスト生成、画像分類など)を学習します。マイナーはモデルの重みを提出して競い合い、バリデータはそれらをパフォーマンスに基づいてランク付けします。Bittensor は分散型推論には優れていますが、トレーニングの調整には苦労しています。統一されたグローバルモデルは存在せず、独立したサブネットの集合体に過ぎません。Ambient のアプローチは、単一の PoW メカニズムの下でトレーニングを統合します。

Lightchain Protocol AI: Lightchain のホワイトペーパー では、ノードが AI タスクを実行してトランザクションを検証する Proof of Intelligence (PoI) を提案しています。しかし、Lightchain のコンセンサスは依然として理論上の段階であり、テストネットの開始も発表されていません。対照的に Ambient は、2025 年第 2/3 四半期にテストネット を計画しています。

Ambient の強みは、検証可能な AI 作業を、実績のある Solana の高スループットアーキテクチャと組み合わせている点にあります。ほとんどの競合他社は、分散性を犠牲にする(オンチェーン検証を伴う中央集権的トレーニング)か、パフォーマンスを犠牲にする(不正証明を待つ遅いコンセンサス)かのどちらかです。Ambient のロジットベースの PoW は、分散型トレーニングとほぼ即時の検証という両方のメリットを提供します。

経済的インセンティブ:Bitcoin ブロックのように AI モデルをマイニングする

Ambient の経済モデルは、Bitcoin の「予測可能なブロック報酬 + トランザクション手数料」という仕組みを反映しています。しかし、空のブロックをマイニングする代わりに、マイナーはアプリケーションが消費できる AI 出力を生成します。

インセンティブ構造は以下の通りです:

インフレベースの報酬: 初期のマイナーは、AI 推論、ファインチューニング、またはトレーニングに貢献することで、ブロック補助金(新しく発行されたトークン)を受け取ります。Bitcoin の半減期スケジュールと同様に、補助金は時間の経過とともに減少し、長期的な希少性を確保します。

トランザクションベースの手数料: アプリケーションは、AI サービス(推論リクエスト、モデルのファインチューニング、または学習済み重みへのアクセス)に対して料金を支払います。これらの手数料は作業を行ったマイナーに支払われ、補助金が減少しても持続可能な収益モデルを構築します。

レピュテーションのステーク: シビル攻撃(報酬を得るために低品質な作業を提出する行為)を防ぐため、Ambient はステークされたレピュテーションを導入しています。マイナーは参加するためにトークンをロックし、無効なロジットを生成するとスラッシング(没収)の対象となります。これにより、マイナーがシステムを悪用するのではなく、正確で有用な AI 出力を生成して利益を最大化するようインセンティブが調整されます。

一般的なハードウェアでのアクセシビリティ: ASIC ファームが支配する Bitcoin とは異なり、Ambient の PETALS シャーディングにより、コンシューマー向け GPU での参加が可能です。RTX 4090(24GB VRAM、約 1,600 ドル)を 1 枚持つマイナーでも、シャードを所有することで 6,000 億パラメータのモデルのトレーニングに貢献できます。これにより、数百万ドルのデータセンターを必要とせず、アクセスが民主化されます。

このモデルは、分散型 AI における重大な課題である「フリーライダー問題」を解決します。従来の PoS チェーンでは、バリデータは資本をステークしますが計算には貢献しません。Ambient では、マイナーが実際の AI 作業を提供することで、ネットワークの有用性がそのセキュリティ予算に比例して成長することを保証します。

270 億ドルの AI エージェントセクター:なぜ 2026 年が転換点なのか

Ambient のタイミングは、より広範な市場トレンドと一致しています。AI エージェントの暗号資産セクター は、オンチェーン資産の管理、トレードの実行、プロトコル間の調整を行う自律型プログラムに支えられ、270 億ドルの価値があると評価されています。

しかし、今日のエージェントは信頼の問題に直面しています。その多くは中央集権的な AI API(OpenAI、Anthropic、Google)に依存しています。もし 1,000 万ドルの DeFi ポジションを管理するエージェントが GPT-4 を使用して意思決定を行っている場合、ユーザーはそのモデルが改ざん、検閲、またはバイアスを受けていないという保証を持てません。エージェントが自律的に行動したことを証明する監査証跡も存在しません。

Ambient はこれをオンチェーン検証で解決します。すべての AI 推論はブロックチェーンに記録され、使用された正確なモデルと入力がロジットによって証明されます。アプリケーションは以下を行うことができます:

エージェントの意思決定を監査する: DAO は、その財務管理エージェントが、秘密裏に修正されたバージョンではなく、コミュニティが承認した特定のモデルを使用したことを検証できます。

コンプライアンスを強化する: 規制された DeFi プロトコルは、オンチェーンで証明可能な、検証済みの安全ガードレールを備えたモデルをエージェントに使用することを義務付けることができます。

AI マーケットプレイスを可能にする: 開発者はファインチューニングされたモデルを NFT として販売でき、Ambient はトレーニングデータと重みの暗号学的証明を提供します。

これにより、Ambient は次世代の自律型エージェントのインフラストラクチャとしての地位を確立します。「AI、ブロックチェーン、決済が単一の自己調整型インターネットへと収束する」2026 年が転換点 として浮上する中、Ambient の検証可能な AI レイヤーは重要な基盤となります。

技術的リスクと未解決の課題

Ambient のビジョンは野心的ですが、いくつかの技術的課題が未解決のまま残っています:

決定性と浮動小数点ドリフト: AI モデルは浮動小数点演算を使用しますが、これはハードウェア間で完全に決定論的ではありません。NVIDIA A100 で動作するモデルは、AMD MI250 上の同じモデルとはわずかに異なるロジットを生成する可能性があります。バリデーターがわずかな数値のズレを理由にブロックを拒否した場合、ネットワークは不安定になります。Ambient には厳密な許容範囲が必要ですが、厳格すぎると異なるハードウェアを使用するマイナーが不当にペナルティを受けることになります。

モデルのアップデートとバージョニング: Ambient がグローバルモデルを共同でトレーニングする場合、アップデートをどのように処理するのでしょうか? Bitcoin では、すべてのノードが同一のコンセンサスルールを実行します。Ambient では、マイナーが継続的にモデルをファインチューニングします。ネットワークの半分がバージョン 2.0 にアップデートし、残りの半分が 1.9 のままであれば、検証は破綻します。ホワイトペーパーには、モデルのバージョニングと後方互換性がどのように機能するかについての詳細は記載されていません。

プロンプトの多様性と作業の標準化: Bitcoin の PoW は一様であり、すべてのマイナーが同じ種類のパズルを解きます。Ambient の PoW は多様で、数学の質問に答えるマイナーもいれば、コードを書く者、ドキュメントを要約する者もいます。バリデーターは異なるタスクの「価値」をどのように比較するのでしょうか? あるマイナーが 10,000 トークンの無意味なテキスト(容易)を生成し、別のマイナーが困難なデータセットでモデルをファインチューニング(高コスト)した場合、どちらがより多くの報酬を得るべきでしょうか? Ambient には、Bitcoin のハッシュ難易度に相当する、AI 作業のための難易度調整アルゴリズムが必要ですが、「推論の難易度」を測定することは容易ではありません。

分散トレーニングにおけるレイテンシ: PETALS スタイルのシャーディングは推論(連続的なレイヤー処理)には適していますが、トレーニングにはバックプロパゲーション(ネットワークを通じて勾配が逆方向に流れること)が必要です。レイヤーが異なるネットワークレイテンシを持つノード間に分散されている場合、勾配の更新がボトルネックになります。Ambient は 10 倍のスループット向上を主張していますが、実際のパフォーマンスはネットワークトポロジーとマイナーの分布に依存します。

中央集権化のリスクにおけるモデルホスティング: 最も価値のあるモデルシャード(例:6,000 億パラメータモデルの最終レイヤー)をホストできるノードがごく少数に限られる場合、それらのノードが不当な影響力を持つことになります。バリデーターは接続性の良いノードに優先的に作業をルーティングする可能性があり、分散型とされるネットワークの中にデータセンター型の中央集権化が再現される恐れがあります。

これらは致命的な欠陥ではなく、すべてのブロックチェーン AI プロジェクトが直面するエンジニアリング上の課題です。しかし、2025 年第 2 四半期 / 第 3 四半期に予定されている Ambient のテストネットローンチによって、その理論が現実の条件下で通用するかどうかが明らかになるでしょう。

次に来るもの:テストネット、メインネット、および AGI のエンドゲーム

Ambient のロードマップは、2025 年第 2 四半期 / 第 3 四半期のテストネットローンチ を目標としており、2026 年にメインネットが続く予定です。a16z CSX、Delphi Digital、Amber Group からの 720 万ドルのシードラウンド資金は、コア開発の原動力となりますが、プロジェクトの長期的な成功はエコシステムの採用にかかっています。

注視すべき主要なマイルストーン:

テストネットのマイニング参加: どれだけのマイナーがネットワークに参加するか? Ambient が(初期の Ethereum マイニングのように)数千の GPU 所有者を惹きつけることができれば、経済モデルが機能していることが証明されます。もし少数の事業体しかマイニングを行わないのであれば、それは中央集権化のリスクを示唆します。

モデルパフォーマンスのベンチマーク: Ambient でトレーニングされたモデルは OpenAI や Anthropic と競合できるか? 分散型の 6,000 億パラメータモデルが GPT-4 レベルの品質を達成すれば、アプローチ全体が正当化されます。パフォーマンスが大幅に遅れる場合、開発者は中央集権的な API を使い続けるでしょう。

アプリケーションの統合: どの DeFi プロトコル、DAO、または AI エージェントが Ambient 上に構築されるか? 価値の提案は、実際のアプリケーションがオンチェーン AI 推論を消費して初めて実現します。初期のユースケースには以下が含まれる可能性があります:

  • 証明可能な意思決定ロジックを備えた自律型トレーディングエージェント
  • 分散型コンテンツモデレーション(AI モデルによる投稿フィルタリング、オンチェーンで監査可能)
  • 検証可能な AI オラクル(オンチェーンの価格予測や感情分析)

Ethereum および Cosmos との相互運用性: Ambient は Solana のフォークですが、AI エージェント経済は複数のチェーンにまたがっています。Ethereum(DeFi 用)や Cosmos(ASI のような IBC 接続された AI チェーン用)へのブリッジは、Ambient が孤立した島になるか、ハブになるかを決定づけます。

究極のエンドゲームは野心的です。それは、単一のエンティティがモデルを制御しない 分散型 AGI のトレーニングです。数千の独立したマイナーが協力して超知能システムをトレーニングし、すべてのトレーニングステップの暗号学的証明があれば、それは AGI への真にオープンで監査可能な最初の道となるでしょう。

Ambient がこれを達成するか、あるいは期待外れの暗号資産プロジェクトに終わるかは実行力次第です。しかし、恣意的な暗号パズルを検証可能な AI 作業に置き換えるという核心的なイノベーションは、真のブレークスルーです。もし Proof of Work が浪費ではなく生産的になり得るのであれば、それを最初に証明するのは Ambient です。

Proof-of-Logits(プルーフ・オブ・ロジット)へのパラダイムシフト

Ambient の 720 万ドルの資金調達は、単なる新たな暗号資産の資金調達ラウンドではありません。これは、ブロックチェーンのコンセンサスと AI トレーニングが、単一の経済的に整合したシステムへと融合できるという賭けです。その影響は Ambient をはるかに超えて広がります。

ロジットベースの検証(logit-based verification)が機能すれば、他のチェーンもそれを採用するでしょう。Ethereum は、単に ETH をステーキングするのではなく、AI 演算に貢献するバリデーターに報酬を与える PoS の代替案として PoL を導入する可能性があります。Bitcoin は、SHA-256 ハッシュの代わりに「有益な計算(useful computation)」を使用するためにフォークするかもしれません(もっとも、Bitcoin マキシマリストがこれを受け入れることはないでしょうが)。

分散型トレーニングが競争力のあるパフォーマンスを達成すれば、OpenAI や Google はその「堀(moat)」を失います。GPU を持つ誰もが AGI(人工汎用知能)の開発に貢献し、その対価としてトークンを獲得できる世界は、中央集権的な AI 独占体制を根本から破壊します。

オンチェーン AI 検証が標準になれば、自律型エージェントは信頼性を獲得します。ユーザーはブラックボックス化した API を信頼する代わりに、特定のモデルとプロンプトをオンチェーンで検証します。これにより、規制された DeFi、アルゴリズムによるガバナンス、そして AI 駆動の法的契約への道が開かれます。

Ambient が勝利すると決まったわけではありません。しかし、これは Proof-of-Work(プルーフ・オブ・ワーク)を生産的なものにし、AI トレーニングを分散化し、ブロックチェーンのセキュリティを文明の進歩と一致させようとする、これまでで最も技術的に信頼できる試みです。テストネットのローンチは、理論が現実に即しているか、あるいは Proof-of-Logits が野心的なコンセンサス実験の墓場に加わることになるのかを証明することになるでしょう。

いずれにせよ、オンチェーン AGI をトレーニングする競争が今、紛れもなく本物になったことは確かです。そして Ambient は、そのスタートラインに 720 万ドルを投じたのです。


ソース:

Gensyn の Judge:ビット単位で正確な再現性が不透明な AI API の時代をどのように終わらせるか

· 約 30 分
Dora Noda
Software Engineer

ChatGPT や Claude、あるいは Gemini にクエリを投げるたびに、ユーザーは目に見えないブラックボックスを信頼していることになります。モデルのバージョンは? 不明です。正確な重みは? プロプライエタリです。出力が、自分が使用していると思っているモデルによって生成されたのか、それとも密かに更新されたバリアントによるものなのか? 検証は不可能です。レシピや雑学を尋ねるカジュアルなユーザーにとって、この不透明さは単に煩わしいだけかもしれません。しかし、金融取引アルゴリズム、医療診断、法的契約の分析など、重大な意思決定を伴う AI 利用においては、これは根本的な信頼の危機となります。

2025 年後半にリリースされ、2026 年に本稼働を開始する Gensyn の Judge は、急進的な代替案を提示します。それは、すべての推論がビット単位まで再現可能な、暗号学的に検証可能な AI 評価です。正しいモデルを提供するために OpenAI や Anthropic を信頼する代わりに、Judge は、特定の合意済みの AI モデルが現実世界の入力に対して決定論的に実行されたことを、誰でも検証できるようにします。暗号学的証明により、結果を偽造することはできません。

技術的な突破口は、AI の再現性を阻む要因となっていた浮動小数点の非決定性を排除する、Gensyn の検証システム Verde です。Verde は、デバイスをまたいでビット単位で正確な計算を強制することで、ロンドンの NVIDIA A100 と東京の AMD MI250 で同じモデルを実行しても同一の結果が得られることを保証し、それをオンチェーンで証明可能にします。これにより、分散型金融(DeFi)、自律型エージェント、および透明性がオプションではなく必須であるあらゆるアプリケーションにおいて、検証可能な AI が利用可能になります。

不透明な API の問題:検証なき信頼

AI 業界は API で動いています。開発者は、REST エンドポイントを介して OpenAI の GPT-4、Anthropic の Claude、または Google の Gemini を統合し、プロンプトを送信してレスポンスを受け取ります。しかし、これらの API は根本的に不透明です。

バージョンの不確実性gpt-4 を呼び出したとき、正確にはどのバージョンを取得しているのでしょうか? GPT-4-0314? GPT-4-0613? それとも密かに更新されたバリアントでしょうか? プロバイダーは、公表せずにパッチを頻繁に適用し、一夜にしてモデルの挙動を変えてしまうことがあります。

監査証跡の欠如:API のレスポンスには、どのモデルがそれを生成したかを示す暗号学的証明が含まれていません。OpenAI が特定の地域や顧客に対して、検閲された、あるいは偏ったバリアントを提供したとしても、ユーザーにはそれを検知する術がありません。

サイレントな劣化:プロバイダーは、コストを削減するためにモデルを「ロボトミー化(性能の意図的な劣化)」し、API の規約は維持したまま推論の質を下げることがあります。ユーザーからは GPT-4 が時間の経過とともに「性能が落ちた」という報告が上がりますが、透明性のあるバージョニングがなければ、そのような主張は客観的な裏付けを欠いたままとなります。

非決定的な出力:温度設定、バッチ処理、またはハードウェア レベルの浮動小数点丸め誤差により、同一の入力で同じモデルに 2 回クエリを実行しても、異なる結果が得られることがあります。これにより監査は不可能になります。出力が再現可能でない場合、どのようにして正しさを検証すればよいのでしょうか?

カジュアルな用途であれば、これらの問題は不便な程度で済みます。しかし、重大な意思決定においては、これらは致命的な障害となります。以下を考えてみてください。

アルゴリズム取引:あるヘッジファンドが、5,000 万ドルの DeFi ポジションを管理する AI エージェントを運用しているとします。このエージェントは、X(旧 Twitter)の投稿から市場センチメントを分析するために GPT-4 に依存しています。取引セッションの途中でモデルが密かに更新され、センチメント スコアが予測不能に変化すると、意図しない清算が引き起こされる可能性があります。ファンドにはモデルが誤動作したという証拠がなく、OpenAI のログは公開監査されていません。

医療診断:ある病院が癌の治療法を推奨するために AI モデルを使用しています。規制により、医師は意思決定プロセスを文書化する必要があります。しかし、AI モデルのバージョンを検証できない場合、監査証跡は不完全になります。医療過誤訴訟は「どの」モデルが推奨を生成したかを証明できるかどうかにかかっているかもしれませんが、不透明な API ではそれは不可能です。

DAO ガバナンス:分散型組織(DAO)が、トレジャリーの提案に投票するために AI エージェントを使用しています。コミュニティ メンバーは、エージェントが承認されたモデルを使用したという証拠を求めます。特定の結果に有利なように改ざんされたバリアントではないという証拠です。暗号学的検証がなければ、投票の正当性が欠如してしまいます。

これこそが Gensyn がターゲットとする信頼のギャップです。AI が重要な意思決定に組み込まれるにつれ、モデルの真正性と挙動を検証できないことは、「重大な環境においてエージェンティック(自律的)AI を導入する上での根本的な障壁」となります。

Judge:検証可能な AI 評価プロトコル

Judge は、合意済みの決定論的な AI モデルを現実世界の入力に対して実行し、その結果を誰でも異議申し立てができるブロックチェーンにコミットすることで、不透明性の問題を解決します。プロトコルの仕組みは以下の通りです。

1. モデルのコミットメント:参加者は、AI モデルのアーキテクチャ、重み、および推論設定に合意します。このモデルはハッシュ化され、オンチェーンにコミットされます。このハッシュは暗号学的な指紋として機能し、合意されたモデルから少しでも逸脱すれば、異なるハッシュが生成されます。

2. 決定論的な実行:Judge は Gensyn の再現可能なランタイムを使用してモデルを実行します。これにより、デバイスをまたいでビット単位で正確な再現性が保証されます。これは、浮動小数点の非決定性を排除する、極めて重要なイノベーションです。

3. 公開コミットメント:推論後、Judge は出力(またはそのハッシュ)をオンチェーンに投稿します。これにより、特定の入力に対してモデルが何を生成したかを示す、永続的で監査可能な記録が作成されます。

4. チャレンジ期間:誰でも独立してモデルを再実行することで、結果に異議を唱えることができます。出力が異なる場合、不正証明(Fraud Proof)を提出します。Verde の 参照委任メカニズム(refereed delegation mechanism)は、計算グラフの中で結果が分岐した正確な演算箇所を特定します。

5. 不正に対するスラッシング:チャレンジャーが Judge の出力が正しくないことを証明した場合、元の実行者はペナルティを受けます(ステーキングされたトークンのスラッシング)。これにより経済的インセンティブが調整され、実行者はモデルを正しく実行することで利益を最大化するようになります。

Judge は、AI 評価を「API プロバイダーを信頼する」ことから「暗号学的証明を検証する」ことへと変革します。モデルの挙動は公開され、監査可能で、強制力を持つようになり、もはやプロプライエタリなエンドポイントの背後に隠されることはありません。

Verde: 浮動小数点非決定性の排除

検証可能な AI における核心的な技術的課題は「決定性」です。ニューラルネットワークは推論中に数十億もの浮動小数点演算を行います。最新の GPU では、これらの演算は完全に再現可能ではありません。

非結合性: 浮動小数点の加算は結合法則を満たしません。丸め誤差のため、(a + b) + ca + (b + c) とは異なる結果をもたらす可能性があります。GPU は数千のコアにわたって合計を並列化しますが、部分和が蓄積される順序はハードウェアやドライバのバージョンによって異なります。

カーネルスケジューリングの可変性: GPU カーネル(行列乗算やアテンションなど)は、ワークロード、ドライバの最適化、またはハードウェアアーキテクチャに応じて、異なる順序で実行されることがあります。同じ GPU で同じモデルを 2 回実行したとしても、カーネルスケジューリングが異なれば結果が変わる可能性があります。

バッチサイズへの依存性: 研究により、LLM 推論はシステムレベルで非決定的であることが判明しています。これは、出力がバッチサイズに依存するためです。多くのカーネル(matmul、RMSNorm、アテンション)は、同時に処理されるサンプル数に基づいて数値出力が変化します。バッチサイズ 1 での推論は、同じ入力をバッチサイズ 8 で処理した場合とは異なる値を生成します。

これらの問題により、標準的な AI モデルはブロックチェーンの検証には不向きとなっています。2 人のバリデータが同じ推論を再実行してわずかに異なる出力を得た場合、どちらが正しいのでしょうか? 決定性がなければ、コンセンサスを得ることは不可能です。

Verde は、すべてのデバイスで浮動小数点演算の順序を制御し、ハードウェアの非決定性を排除するライブラリである RepOps (Reproducible Operators) によってこれを解決します。仕組みは以下の通りです。

標準的なリダクション順序: RepOps は、行列乗算などの演算において部分的な結果を合計するための決定的な順序を強制します。GPU スケジューラに任せるのではなく、RepOps はすべてのハードウェアにおいて「列 0、次に列 1、次に列 2... を合計する」と明示的に指定します。これにより、(a + b) + c は常に同じ順序で計算されます。

カスタム CUDA カーネル: Gensyn は、生の速度よりも再現性を優先した最適化済みカーネルを開発しました。RepOps の行列乗算のオーバーヘッドは、標準的な cuBLAS と比較して 30% 未満であり、決定性を得るためのトレードオフとしては妥当な範囲内です。

ドライバとバージョンの固定: Verde はバージョンを固定した GPU ドライバと標準的な構成を使用し、異なるハードウェアで実行される同じモデルがビット単位で同一の出力を生成することを保証します。あるデータセンターの NVIDIA A100 で動作するモデルは、別のデータセンターの AMD MI250 からの出力とビット単位で一致します。

これが Judge の検証を可能にする画期的な進歩です。ビット単位で正確な再現性は、バリデータが実行者を信頼することなく、独立して結果を確認できることを意味します。ハッシュが一致すれば、その推論は正しいことが数学的に証明されます。

Refereed Delegation(調停型委任): 全再計算を伴わない効率的な検証

決定的な実行が可能であっても、AI 推論を素朴に検証するのはコストがかかります。1,000 トークンを生成する 700 億パラメータのモデルには、10 GPU 時間が必要になる場合があります。バリデータが正当性を確認するためにすべての推論を再実行しなければならない場合、検証コストは実行コストと等しくなり、分散化の目的が損なわれます。

Verde の Refereed Delegation(調停型委任)メカニズムは、検証を指数関数的に安価にします。

複数の信頼できない実行者: Judge は 1 人の実行者ではなく、複数の独立したプロバイダーにタスクを割り当てます。各プロバイダーは同じ推論を実行し、結果を提出します。

不一致が調査のトリガーに: すべての実行者が同意すれば、結果は承認され、それ以上の検証は不要です。出力が異なる場合、Verde はチャレンジゲームを開始します。

計算グラフ上での二分探索: Verde は推論全体を再実行しません。代わりに、モデルの計算グラフ上で二分探索を行い、結果が分岐した最初のオペレーターを特定します。これにより、不一致の原因となっている正確なレイヤー(例:「アテンションレイヤー 47、ヘッド 8」)をピンポイントで特定します。

最小限のレフェリー計算: レフェリー(スマートコントラクトや計算能力の限られたバリデータなど)は、フォワードパス全体ではなく、争点となっているオペレーターのみをチェックします。80 レイヤーを持つ 70B パラメータモデルの場合、これにより検証は最悪のケースでも約 7 レイヤー(log₂ 80)のチェックに削減されます。

このアプローチは、すべてのバリデータがすべてを再実行する素朴な複製よりも 1,350% 以上効率的です。Gensyn は暗号学的証明、ゲーム理論、および最適化されたプロセスを組み合わせて、冗長な計算を行うことなく正しい実行を保証します。

その結果、Judge は AI ワークロードを大規模に検証できるようになり、数千の信頼できないノードが計算を提供し、不正な実行者が摘発・処罰される分散型推論ネットワークを可能にします。

ハイステークスな AI 意思決定: なぜ透明性が重要なのか

Judge のターゲット市場はカジュアルなチャットボットではありません。検証可能性が「あれば良いもの」ではなく、規制上または経済上の要件となるアプリケーションです。不透明な API が致命的な失敗を招くシナリオを以下に示します。

分散型金融 (DeFi): 自律的なトレーディングエージェントが数十億の資産を管理しています。エージェントが AI モデルを使用してポートフォリオのリバランス時期を決定する場合、ユーザーはモデルが改ざんされていないという証拠を必要とします。Judge はオンチェーン検証を可能にします。エージェントは特定のモデルハッシュをコミットし、その出力に基づいて取引を実行し、誰でもその意思決定ロジックに異議を唱えることができます。この透明性は、悪意のあるエージェントが証拠もなく「AI が清算しろと言った」と主張するラグプルを防ぎます。

規制コンプライアンス: 信用スコアリング、不正検知、またはマネーロンダリング防止 (AML) のために AI を導入している金融機関は、監査に直面します。規制当局は「なぜモデルはこの取引にフラグを立てたのか?」という説明を求めます。不透明な API は監査証跡を提供しません。Judge はモデルのバージョン、入力、出力の不変の記録を作成し、コンプライアンス要件を満たします。

アルゴリズムガバナンス: 分散型自律組織 (DAO) は、AI エージェントを使用してガバナンスの決定を提案したり投票したりします。コミュニティメンバーは、エージェントがハッキングされたバリアントではなく、承認されたモデルを使用したことを検証する必要があります。Judge を使用すると、DAO はスマートコントラクトにモデルハッシュをエンコードし、すべての決定に正当性の暗号学的証明が含まれるようになります。

医療および法的 AI: ヘルスケアや司法制度には説明責任が必要です。AI の支援を受けて癌を診断する医師は、使用された正確なモデルバージョンを記録する必要があります。AI を使用して契約書を作成する弁護士は、出力が審査済みの偏りのないモデルからのものであることを証明しなければなりません。Judge のオンチェーン監査証跡は、このエビデンスを提供します。

予測市場とオラクル: Polymarket のようなプロジェクトは、AI を使用して賭けの結果(例:「このイベントは起こるか?」)を解決します。解決がニュース記事を分析する AI モデルに依存している場合、参加者はモデルが操作されていないという証拠を必要とします。Judge はオラクルの AI 推論を検証し、紛争を防ぎます。

どの場合においても共通しているのは、透明性のない信頼は不十分であるということです。VeritasChain が指摘しているように、AI システムには、紛争が発生したときに何が起こったかを証明する不変のログである「暗号学的フライトレコーダー」が必要なのです。

ゼロ知識証明の代替案:Verde と ZKML の比較

Judge は、検証可能な AI を実現するための唯一のアプローチではありません。ゼロ知識機械学習(ZKML)は、zk-SNARKs を使用して同様の目標を達成します。これは、入力や重みを明かすことなく、計算が正しく実行されたことを証明する暗号学的証明です。

Verde は ZKML と比較してどうでしょうか?

検証コスト: ZKML は、証明を生成するために元の推論よりも約 1,000 倍多い計算量を必要とします(研究による推定)。推論に 10 GPU 時間を要する 70B パラメータのモデルでは、証明に 10,000 GPU 時間が必要になる可能性があります。Verde の参照委譲(refereed delegation)は対数的です。80 レイヤーではなく約 7 レイヤーをチェックすることは、1,000 倍の増加ではなく 10 倍の削減を意味します。

証明者の複雑性: ZKML は、証明を効率的に生成するために専用のハードウェア(zk-SNARK 回路用のカスタム ASIC など)を必要とします。Verde は汎用 GPU で動作し、ゲーミング PC を持つマイナーなら誰でも参加できます。

プライバシーのトレードオフ: ZKML の強みはプライバシーです。証明は入力やモデルの重みについて何も明かしません。Verde の決定論的実行は透明性があります。入力と出力は公開されます(重みは暗号化可能です)。リスクの高い意思決定において、透明性はしばしば望ましいものです。トレジャリーの配分を決定する DAO の投票では、隠された証明ではなく、公開された監査トレイルが求められます。

証明の範囲: ZKML は実用上、推論に限定されています。現在の計算コストでは、トレーニングを証明することは不可能です。Verde は推論とトレーニングの両方の検証をサポートしています(Gensyn のより広範なプロトコルは分散型トレーニングを検証します)。

実世界での採用: Modulus Labs のような ZKML プロジェクトは、オンチェーンで 18M パラメータのモデルを検証するという画期的な成果を上げていますが、依然として小規模なモデルに限定されています。Verde の決定論的ランタイムは、本番環境で 70B 以上のパラメータを持つモデルを処理します。

ZKML は、虹彩スキャンを公開せずにバイオメトリック認証を検証する(Worldcoin)など、プライバシーが最優先される場合に優れています。Verde は、特定の公開モデルが正しく実行されたことを証明するという、透明性が目標である場合に適しています。これら 2 つのアプローチは競合するものではなく、補完的なものです。

Gensyn エコシステム:Judge から分散型トレーニングへ

Judge は、Gensyn のより広範なビジョンである、機械学習計算のための分散型ネットワークの一構成要素です。このプロトコルには以下が含まれます:

実行レイヤー: 異種ハードウェア(コンシューマー GPU、エンタープライズクラスター、エッジデバイス)間での一貫した ML 実行。Gensyn は推論とトレーニングのワークロードを標準化し、互換性を確保します。

検証レイヤー(Verde): 参照委譲を用いたトラストレスな検証。不正な実行者は検出され、ペナルティを課されます。

ピアツーピア(P2P)通信: 中央集権的な調整なしでのデバイス間のワークロード分散。マイナーはタスクを受け取り、実行し、証明をブロックチェーンに直接提出します。

分散型コーディネーション: Ethereum ロールアップ上のスマートコントラクトが参加者を特定し、タスクを割り当て、許可なく支払いを処理します。

Gensyn の パブリックテストネットは 2025 年 3 月に開始 され、メインネットは 2026 年に予定されています。$AI トークンのパブリックセール は 2025 年 12 月に行われ、マイナーとバリデーターのための経済的インセンティブが確立されました。

Judge は評価レイヤーとしてこのエコシステムに適合します。Gensyn のコアプロトコルがトレーニングと推論を処理する一方で、Judge はそれらの出力が検証可能であることを保証します。これにより、次のようなフライホイールが生まれます:

デベロッパーがモデルをトレーニングする: Gensyn の分散型ネットワーク上で実行されます(活用されていないコンシューマー GPU が計算を提供するため、AWS よりも安価です)。

モデルがデプロイされる: Judge が評価の完全性を保証します。アプリケーションは Gensyn の API を通じて推論を消費しますが、OpenAI とは異なり、すべての出力に暗号学的証明が含まれます。

バリデーターが報酬を得る: 証明をチェックし不正を摘発することで手数料を獲得し、経済的インセンティブをネットワークのセキュリティと一致させます。

信頼が拡大する: より多くのアプリケーションが検証可能な AI を採用するにつれて、中央集権的なプロバイダーへの依存が減少します。

最終的な目標:Big Tech だけでなく、誰もが利用できる、証明可能で正しく、分散化された AI トレーニングと推論を実現することです。

課題と今後の展望

Judge のアプローチは画期的ですが、いくつかの課題が残っています。

パフォーマンスのオーバーヘッド: RepOps による 30% の速度低下は検証には許容範囲内ですが、すべての推論を決定論的に実行する必要がある場合、レイテンシに敏感なアプリケーション(リアルタイム取引、自動運転車)は、より高速で検証不可能な代替案を好む可能性があります。Gensyn のロードマップには RepOps のさらなる最適化が含まれていると思われますが、速度と決定論の間には根本的なトレードオフが存在します。

ドライバーバージョンの断片化: Verde はバージョンが固定されたドライバーを想定していますが、GPU メーカーは常にアップデートをリリースしています。一部のマイナーが CUDA 12.4 を使い、他のマイナーが 12.5 を使うと、ビット単位の再現性が崩れます。Gensyn は厳格なバージョン管理を強制しなければならず、これはマイナーのオンボーディングを複雑にします。

モデル重みの機密性: Judge の透明性は公開モデルにとっては機能ですが、独自のモデルにとっては欠点となります。ヘッジファンドが価値のある取引モデルをトレーニングし、それを Judge にデプロイすると、オンチェーンのコミットメントを通じて競合に重みが公開されるリスクがあります。秘密のモデルには ZKML ベースの代替案が好まれる可能性があり、これは Judge がオープンまたはセミオープンな AI アプリケーションをターゲットにしていることを示唆しています。

紛争解決のレイテンシ: チャレンジャーが不正を主張した場合、バイナリサーチによる紛争解決には複数のオンチェーン取引が必要になります(各ラウンドで探索範囲が絞り込まれます)。高頻度アプリケーションは、ファイナリティ(確定)まで数時間待つことはできません。Gensyn はレイテンシを短縮するために、オプティミスティック検証(期間内に異議申し立てがない限り正しいと仮定する)を導入する可能性があります。

参照委譲におけるシビル耐性: 複数の実行者が合意しなければならない場合、単一のエンティティがシビル・アイデンティティ(偽造された複数の身元)を通じてすべての実行者を制御することをどう防ぐのでしょうか?Gensyn はおそらく、ステーク加重による選択(評判の高いバリデーターが優先的に選ばれる)とスラッシングを組み合わせて共謀を抑止すると思われますが、経済的な閾値は慎重に調整される必要があります。

これらは致命的な欠陥ではなく、エンジニアリング上の課題です。「決定論的 AI + 暗号学的検証」という核となるイノベーションは堅実です。テストネットからメインネットへと移行するにつれて、実行の詳細は成熟していくでしょう。

検証可能な AI への道:採用経路とマーケットフィット

Judge の成功は採用にかかっています。どのアプリケーションが最初に検証可能な AI を導入するのでしょうか?

自律型エージェントを備えた DeFi プロトコル: Aave、Compound、Uniswap などの DAO は、財務管理のために Judge で検証されたエージェントを統合できます。コミュニティがモデルのハッシュを承認するために投票し、すべてのエージェントの決定には証明が含まれます。この透明性は、DeFi の正当性にとって極めて重要な信頼を構築します。

予測市場とオラクル: Polymarket や Chainlink のようなプラットフォームは、賭けの解決や価格フィードの配信に Judge を使用できます。感情、ニュース、またはオンチェーンのアクティビティを分析する AI モデルは、検証可能な出力を生成し、オラクル操作をめぐる紛争を排除します。

分散型アイデンティティと KYC: AI ベースの本人確認(自撮り写真からの年齢推定、書類の真正性チェック)を必要とするプロジェクトは、Judge の監査証跡から利益を得ます。規制当局は、中央集権的なアイデンティティプロバイダーを信頼することなく、コンプライアンスの暗号学的証明を受け入れることができます。

ソーシャルメディアのコンテンツモデレーション: 分散型ソーシャルネットワーク(Farcaster、Lens Protocol)は、Judge で検証された AI モデレーターを導入できます。コミュニティメンバーは、モデレーションモデルに偏りや検閲がないことを検証でき、プラットフォームの中立性を確保できます。

AI-as-a-Service プラットフォーム: AI アプリケーションを構築する開発者は、「検証可能な推論」をプレミアム機能として提供できます。ユーザーは証明のために追加料金を支払い、不透明な代替サービスと差別化を図ることができます。

共通点:信頼のコストが高い(規制、分散化、または利害関係が大きいため)一方で、検証コストが許容される(確実性の価値と比較して)アプリケーションです。

Judge は、消費者向けのチャットボットにおいて OpenAI に取って代わるものではありません。レシピのアイデアを求めているユーザーは、GPT-4 が検証可能かどうかを気にしません。しかし、金融アルゴリズム、医療ツール、ガバナンスシステムにとって、検証可能な AI は未来そのものです。

新たな標準としての検証可能性

Gensyn の Judge はパラダイムシフトを象徴しています。AI の評価は「プロバイダーを信頼する」ことから「証明を検証する」ことへと移行しています。Verde によるビット単位で正確な再現性、参照委託を通じた効率的な検証、そしてオンチェーンの監査証跡という技術的基盤が、この移行を単なる理想ではなく現実的なものにしています。

その影響は Gensyn をはるかに超えて広がります。検証可能な AI が標準になれば、中央集権的なプロバイダーはその参入障壁(モート)を失います。OpenAI の価値提案は GPT-4 の能力だけではなく、インフラを管理しなくて済むという「利便性」にあります。しかし、もし Gensyn が分散型 AI が中央集権型と同等のパフォーマンスに「検証可能性」を加えて提供できることを証明すれば、開発者が独自の API に縛られる理由はなくなります。

競争はすでに始まっています。ZKML プロジェクト(Modulus Labs、Worldcoin のバイオメトリックシステム)はゼロ知識証明に賭けています。確実なランタイム(Gensyn の Verde、EigenAI)は再現性に賭けています。オプティミスティックなアプローチ(ブロックチェーン AI オラクル)は不正証明に賭けています。それぞれの道にはトレードオフがありますが、目的地は同じです。それは、出力が単に「もっともらしい」だけでなく「証明可能」である AI システムです。

利害関係の大きい意思決定において、これはオプションではありません。金融、ヘルスケア、または法的なアプリケーションにおいて、規制当局は AI プロバイダーからの「信じてください」という言葉を受け入れないでしょう。DAO は財務管理をブラックボックスのエージェントに委ねることはありません。そして、自律型 AI システムがより強力になるにつれ、一般市民は透明性を求めるようになるでしょう。

Judge は、この約束を果たす最初のプロダクション対応システムです。テストネットは稼働しています。暗号学的な基盤は強固です。AI エージェント関連の暗号資産 270 億ドル、アルゴリズムによって管理される数十億ドルの DeFi 資産、そして高まる規制圧力という市場の準備は整っています。

不透明な AI API の時代は終わりつつあります。検証可能な知性の時代が始まろうとしています。そして、Gensyn の Judge がその道を照らしています。


情報源:

AI × Web3 の融合:ブロックチェーンが自律型エージェントのオペレーティングシステムになった経緯

· 約 24 分
Dora Noda
Software Engineer

2026年 1月 29日、Ethereum は ERC-8004 をローンチしました。これは AI ソフトウェアエージェントに永続的なオンチェーンアイデンティティを付与する規格です。数日以内に 24,549 を超えるエージェントが登録されBNB Chain は同プロトコルへのサポートを発表しました。これは単なる漸進的な進歩ではありません。人間の介在なしに、取引、調整、レピュテーションの構築を行うことができる自律的な経済主体のためのインフラストラクチャです。

AI エージェントが生存するためにブロックチェーンは必須ではありません。しかし、調整を行うためにはブロックチェーンが必要です。組織の境界を越えてトラストレスに取引を行うため。検証可能なレピュテーションを構築するため。自律的に支払いを決済するため。中央集権的な仲介者なしに実行を証明するため。

この融合が加速しているのは、両方のテクノロジーが互いの決定的な弱点を解決するからです。AI は知能と自動化を提供し、ブロックチェーンは信頼と経済的インフラを提供します。これらが組み合わさることで、既存の信頼関係を必要とせずにオープンな市場に参加できる自律型システムという、単独では達成不可能な何かが生み出されます。

この記事では、アイデンティティ標準から経済プロトコル、分散型モデルの実行に至るまで、AI × Web3 の融合を不可避にしているインフラストラクチャを検証します。問題は、AI エージェントがブロックチェーン上で活動するかどうかではなく、数百万の自律的な経済主体をサポートするために、インフラがどれだけ早くスケールするかということです。

ERC-8004:AI エージェントのためのアイデンティティインフラ

ERC-8004 は 2026年 1月 29日に Ethereum メインネットで稼働を開始し、エージェントのアイデンティティ、レピュテーション、検証のための標準化されたパーミッションレスなメカズムを確立しました。

このプロトコルは、既存の信頼関係なしに、組織の境界を越えてエージェントを発見し、選択し、相互作用する方法という根本的な問題を解決します。アイデンティティインフラがなければ、エージェントのあらゆる相互作用には、マーケットプレイスプラットフォーム、検証サービス、紛争解決レイヤーといった中央集権的な仲介が必要になります。ERC-8004 は、これらをトラストレスでコンポーザブルなものにします。

3つのコアレジストリ:

アイデンティティレジストリ: URIStorage 拡張機能を備えた ERC-721 に基づく、オンチェーン上の最小限のハンドルで、エージェントの登録ファイルに紐付けられます。すべてのエージェントは、ポータブルで検閲耐性のある識別子を取得します。どこの中央機関も、誰がエージェントのアイデンティティを作成できるか、あるいはどのプラットフォームがそれを認識するかを制御することはありません。

レピュテーションレジストリ: フィードバックシグナルを投稿および取得するための標準化されたインターフェース。エージェントは、オンチェーンの取引履歴、完了したタスク、相手方からのレビューを通じてレピュテーションを構築します。レピュテーションは個別のマーケットプレイス内に閉じ込められるのではなく、プラットフォーム間で持ち運び可能になります。

バリデーションレジストリ: 独立したバリデータによるチェック(ジョブを再実行するステーカー、実行を確認する zkML 検証者、計算を証明する TEE オラクル、紛争を解決する信頼できる判定者など)を要求および記録するための汎用的なフック。検証メカズムは、プラットフォーム固有の実装を必要とせず、モジュール式に接続されます。

このアーキテクチャは、オープンなエージェント市場のための条件を作り出します。AI エージェントのための Upwork のようなものの代わりに、エージェントが互いを発見し、条件を交渉し、タスクを実行し、支払いを決済する、中央集権的なプラットフォームのゲートキーピングが一切ないパーミッションレスなプロトコルが得られます。

BNB Chain による迅速なサポート発表は、この規格がマルチチェーンでの採用に向かっていることを示唆しています。マルチチェーンエージェントアイデンティティにより、エージェントは統一されたレピュテーションと検証システムを維持しながら、複数のブロックチェーンエコシステムにまたがって活動できるようになります。

DeMCP:Model Context Protocol と分散化の融合

DeMCP は初の分散型 Model Context Protocol ネットワークとしてローンチされ、TEE(信頼実行環境)とブロックチェーンを用いて信頼とセキュリティの問題に取り組んでいます。

Anthropic によって開発された Model Context Protocol(MCP)は、アプリケーションが大規模言語モデルにコンテキストを提供する方法を標準化します。AI アプリケーションにとっての USB-C と考えてください。あらゆるデータソースに対してカスタム統合を行う代わりに、MCP はユニバーサルなインターフェース標準を提供します。

DeMCP はこれを Web3 に拡張します。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 へのシームレスな従量課金制アクセスを提供し、支払いはすべてステーブルコイン(USDT/USDC)で行われ、収益分配モデルによって管理されます。

このアーキテクチャは、3つの決定的な問題を解決します。

アクセス: 従来の AI モデル API には、中央集権的なアカウント、決済インフラ、プラットフォーム固有の SDK が必要です。DeMCP により、自律型エージェントは標準化されたプロトコルを通じて LLM にアクセスでき、人間が管理する API キーやクレジットカードなしで暗号資産で支払うことができます。

信頼: 中央集権的な MCP サービスは、単一障害点や監視の対象となります。DeMCP の TEE で保護されたノードは検証可能な実行を提供します。エージェントは、モデルが改ざんされることなく特定のプロンプトを実行したことを確認できます。これは財務上の決定や規制遵守において不可欠です。

コンポーザビリティ: MCP と A2A(Agent-to-Agent)プロトコルに基づいた新世代の AI エージェントインフラストラクチャが登場しています。これらは特に Web3 のシナリオ向けに設計されており、エージェントがマルチチェーンデータにアクセスし、DeFi プロトコルとネイティブに相互作用することを可能にします。

その結果、MCP は AI を Web3 の第一級市民に変えます。ブロックチェーンは信頼、調整、そして経済的基盤を提供します。これらが合わさることで、エージェントが相互運用可能なプロトコル間で推論し、調整し、行動する分散型オペレーティングシステムが形成されます。

2026年に注目すべき注目の MCP 暗号資産プロジェクトには、エージェント調整レイヤーを構築するインフラプロバイダー、分散型モデル実行ネットワーク、およびエージェントが Web3 エコシステム全体で自律的に活動することを可能にするプロトコルレベルの統合が含まれます。

Polymarket の 170 以上のエージェントツール:実働するインフラ

Polymarket のエコシステムは 19 カテゴリーにわたる 170 以上のサードパーティツールに成長し、予測市場の取引に真剣に取り組むすべての人にとって不可欠なインフラとなっています。

ツールのカテゴリーは、エージェントのワークフロー全体を網羅しています:

自律型トレーディング: AI 搭載エージェントが戦略を自動的に発見・最適化し、予測市場をイールドファーミングや DeFi プロトコルと統合します。一部のエージェントは短期予測において 98% の精度を達成しています。

アービトラージシステム: Polymarket と他の予測プラットフォーム、あるいは従来のベッティング市場との間の価格乖離を特定する自動ボットであり、人間よりも速く取引を実行します。

クジラ(大口投資家)の追跡: 大規模なポジション移動を監視するツールです。これにより、エージェントは過去のパフォーマンスの相関関係に基づいて、機関投資家の動きに追随したり、逆張りをしたりすることが可能になります。

コピートレードインフラ: トップパフォーマーの戦略をエージェントが複製できるようにするプラットフォームです。実績のオンチェーン検証により、偽のパフォーマンス情報の掲載を防止します。

分析とデータフィード: 機関投資家グレードの分析を提供し、市場の厚み、流動性分析、過去の確率分布、イベント結果の相関データをエージェントに提供します。

リスク管理: 自動化されたポジションサイジング、エクスポージャー制限、ストップロス・メカニズムが、エージェントのトレーディングロジックに直接組み込まれています。

このエコシステムは、AI × Web3 の融合というテーゼを実証しています。Polymarket はエージェント開発専用の GitHub リポジトリと SDK を提供しており、自律的なアクターを例外や利用規約違反としてではなく、プラットフォームの第一級の参加者として扱っています。

2026 年の展望には、$POLY トークンのローンチの可能性が含まれており、ガバナンス、手数料体系、エコシステムのインセンティブに関する新たなダイナミクスを生み出すことが期待されています。CEO の Shayne Coplan は、これが 2026 年で最大級の TGE(トークン生成イベント)の一つになる可能性があることを示唆しました。さらに、Polymarket が(Hyperliquid モデルに倣って)独自のブロックチェーンをローンチする可能性もあり、数十億ドルの資金調達を経てアプリチェーンへと進化するのは自然な流れと言えます。

インフラスタック:AI × Web3 のレイヤー

ブロックチェーン上で動作する自律型エージェントには、複数のレイヤーにわたる調整されたインフラが必要です:

レイヤー 1:アイデンティティとレピュテーション

  • エージェント識別のための ERC-8004 レジストリ
  • パフォーマンスを追跡するオンチェーン・レピュテーションシステム
  • エージェントの所有権と権限の暗号学的証明
  • マルチエコシステム運用のためのクロスチェーン・アイデンティティ・ブリッジ

レイヤー 2:アクセスと実行

  • 分散型 LLM アクセスのための DeMCP
  • プライベートなエージェントロジックのための TEE(信頼実行環境)で保護された計算
  • 検証可能な推論のための zkML(ゼロ知識機械学習)
  • モデルの実行を分散させる分散型推論ネットワーク

レイヤー 3:調整とコミュニケーション

  • 直接交渉のための A2A(エージェント間)プロトコル
  • エージェント間通信のための標準化されたメッセージングフォーマット
  • 特定の能力を持つエージェントを見つけるためのディスカバリーメカニズム
  • 自律型契約のためのエスクローおよび紛争解決

レイヤー 4:経済的インフラ

  • 国境を越えた決済のためのステーブルコイン決済レール
  • エージェントが生成した資産のための自動マーケットメーカー(AMM)
  • プログラマブルな手数料体系と収益分配
  • トークンベースのインセンティブ設計

レイヤー 5:アプリケーションプロトコル

  • 自律的な収益最適化のための DeFi 統合
  • 情報取引のための予測市場 API
  • エージェントが作成したコンテンツのための NFT マーケットプレイス
  • DAO ガバナンスへの参加フレームワーク

このスタックにより、単純な自動化(スマートコントラクトの実行)、反応型エージェント(オンチェーンイベントへの応答)、プロアクティブ型エージェント(推論に基づいた戦略の開始)、そして調整型エージェント(他の自律的アクターとの交渉)へと、エージェントの行動は段階的に複雑化していきます。

このインフラは、AI エージェントがブロックチェーンを利用できるようにするだけではありません。ブロックチェーンを自律的な経済活動のための「自然な実行環境」へと変貌させるのです。

なぜ AI にはブロックチェーンが必要なのか:信頼の問題

AI エージェントは、中央集権的なアーキテクチャでは解決できない根本的な信頼の課題に直面しています:

検証(Verification): AI エージェントが改ざんされることなく特定のロジックを実行したことを、どう証明するのでしょうか? 従来の API は何の保証も提供しません。zkML や TEE アテステーションを備えたブロックチェーンは、検証可能な計算、つまり特定のモデルが特定の入力を処理し、特定の出力を生成したという暗号学的証明を生成します。

レピュテーション(Reputation): エージェントはどうやって組織の枠を越えて信頼を築くのでしょうか? 中央集権的なプラットフォームはクローズドな環境を作り出します。Upwork で獲得した評判は Fiverr には引き継がれません。オンチェーンのレピュテーションは、ポータブル(持ち運び可能)で検証可能であり、シビル攻撃による操作にも耐性があります。

決済(Settlement): 自律型エージェントは、人間の介在なしにどうやって支払いを処理するのでしょうか? 従来の銀行業務には、口座、KYC、そして取引ごとの人間による承認が必要です。ステーブルコインとスマートコントラクトは、官僚的なセキュリティではなく暗号学的なセキュリティに基づいた、プログラマブルで即時の決済を可能にします。

調整(Coordination): 異なる組織のエージェント同士が、信頼できる仲介者なしにどうやって交渉するのでしょうか? 従来のビジネスには契約書、弁護士、執行メカニズムが必要です。スマートコントラクトはトラストレスな契約実行を可能にします。コードが検証可能な条件に基づいて、自動的に規約を執行するのです。

帰属(Attribution): どのエージェントが特定の出力を生成したかをどうやって証明するのでしょうか? AI コンテンツの出所(プロベナンス)は、著作権、責任、収益分配において極めて重要になります。オンチェーンのアテステーションは、作成、変更、所有権に関する改ざん不可能な記録を提供します。

ブロックチェーンは、単にこれらの機能を可能にするだけではありません。中央集権的な信頼の前提を再導入することなく、これらを可能にする唯一のアーキテクチャなのです。この融合は、投機的なナラティブからではなく、技術的な必然性から生まれています。

なぜブロックチェーンに AI が必要なのか:インテリジェンスの課題

ブロックチェーンは、AI が解決できる同様に根本的な限界に直面しています。

複雑さの抽象化: ブロックチェーンの UX は依然として使いにくいものです。シードフレーズ、ガス代、トランザクション署名などです。AI エージェントは、技術的な実装詳細を公開することなくユーザーの意図を実行するインテリジェントな仲介者として、複雑さを抽象化できます。

情報処理: ブロックチェーンはデータを提供しますが、それを解釈するインテリジェンスが不足しています。AI エージェントはオンチェーンの活動パターンを分析し、アービトラージ(裁定取引)の機会を特定し、市場の動きを予測し、人間には不可能なスピードと規模で戦略を最適化します。

自動化: スマートコントラクトはロジックを実行しますが、明示的なプログラミングなしに変化する状況に適応することはできません。AI エージェントは、パラメータ変更のたびにガバナンス提案を必要とすることなく、結果から学習し戦略を調整することで、動的な意思決定を提供します。

発見可能性: DeFi プロトコルは断片化に悩まされています。ユーザーは何百ものプラットフォームから手動で機会を見つけ出す必要があります。AI エージェントは、高度な多変数最適化に基づいて、アクティビティを継続的にスキャン、評価し、最適なプロトコルにルーティングします。

リスク管理: 人間のトレーダーは、規律、感情、そして注意力の限界に苦労します。AI エージェントは、事前定義されたリスクパラメータを強制し、迷わずストップロスを実行し、複数のチェーンを同時に 24 時間 365 日監視します。

この関係は共生的です。ブロックチェーンは AI の調整を可能にする信頼のインフラを提供し、AI はブロックチェーンインフラを複雑な経済活動に利用可能にするインテリジェンスを提供します。

台頭するエージェント経済

インフラスタックは、新しい経済モデルを可能にします。

Agent-as-a-Service(サービスとしてのエージェント): 自律型エージェントはオンデマンドでその機能を貸し出し、需要と供給に基づいて動的に価格設定を行います。プラットフォームも仲介者も存在しない、直接的なエージェント間サービス市場です。

協調的インテリジェンス: エージェントは複雑なタスクのために専門知識を出し合い、貢献度に応じて収益を自動的に分配するスマートコントラクトを通じて調整を行います。単一のエージェントの能力を超えた問題を解決するマルチエージェントシステムです。

予測の拡張: エージェントは情報の流れを継続的に監視し、確率推定を更新し、人間が読めるニュースになる前にインサイトに基づいて取引を行います。情報金融(InfoFi)はアルゴリズム化され、エージェントが価格発見を主導するようになります。

自律型組織: トークン保有者に代わって実行する AI エージェントによって完全に管理される DAO です。人間の投票ではなく、検証可能な推論を通じて意思決定を行います。暗号学的な説明責任を持ち、マシンのスピードで運営される組織です。

コンテンツ経済: オンチェーンのプロバンス(出所証明)を備えた AI 生成コンテンツにより、自動化されたライセンス供与、ロイヤリティ分配、二次創作権の作成が可能になります。エージェントが利用条件を交渉し、スマートコントラクトを通じて帰属を強制します。

これらは仮説ではありません。初期のバージョンはすでに稼働しています。問題は、数百万の自律的な経済主体をサポートするために、インフラがいかに速くスケールするかです。

残された技術的課題

急速な進歩にもかかわらず、大きな障害が残っています。

スケーラビリティ: 現在のブロックチェーンはスループットに苦労しています。継続的なマイクロトランザクションを実行する数百万のエージェントには、レイヤー 2 ソリューション、オプティミスティック・ロールアップ、またはエージェント専用のチェーンが必要です。

プライバシー: 多くのエージェント操作には、機密性の高いロジックやデータが必要です。TEE(信頼実行環境)は部分的な解決策を提供しますが、完全準同型暗号(FHE)や高度な暗号技術は、本番規模では依然として高価すぎます。

規制: 自律的な経済主体は既存の法的枠組みに挑戦しています。エージェントが損害を与えた場合、誰が責任を負うのでしょうか? KYC/AML(本人確認・マネーロンダリング防止)の要件はどのように適用されるのでしょうか? 規制の明確化は技術的能力に遅れをとっています。

モデルコスト: LLM(大規模言語モデル)の推論は依然として高額です。分散型ネットワークは、検証のオーバーヘッドを加えつつ、中央集権的な API 価格設定に対抗しなければなりません。経済的な実行可能性には、継続的なモデル効率の向上が必要です。

オラクル問題: エージェントには信頼できる現実世界のデータが必要です。既存のオラクルソリューションは、信頼の前提と遅延を導入します。オンチェーンロジックとオフチェーン情報の間のより優れたブリッジが引き続き不可欠です。

これらの課題は克服不可能なものではありません。明確な解決策への道筋があるエンジニアリング上の問題です。インフラの軌道は、12 〜 24 か月以内の解決を指し示しています。

2026 年の変曲点

2026 年には複数の触媒が収束します。

標準の成熟: 主要チェーンでの ERC-8004 の採用により、相互運用可能なアイデンティティインフラが構築されます。エージェントは Ethereum、BNB Chain、および新興のエコシステム間でシームレスに動作します。

モデルの効率化: より小型で特化したモデルにより、特定のタスクのパフォーマンスを維持しながら、推論コストが 10 〜 100 倍削減されます。経済的実現可能性が劇的に向上します。

規制の明確化: 最初の法域で自律型エージェントの枠組みが確立され、機関導入のための法的確実性が提供されます。

アプリケーションの躍進: 予測市場、DeFi 最適化、コンテンツ作成において、エージェントが人間のオペレーターよりも明確に優れていることが実証され、暗号資産ネイティブ以外のユーザー層にも普及が進みます。

インフラ競争: 分散型推論、エージェント調整プロトコル、専用チェーンを構築する複数のチームが競争圧力を生み出し、開発を加速させます。

この収束により、実験的な段階からインフラ的な段階へと移行します。早期導入者は優位性を獲得し、プラットフォームはエージェントサポートをデフォルトとして統合し、経済活動はますます自律的な仲介者を通じて流れるようになります。

Web3 開発にとっての意味

Web3 の次のフェーズに向けて構築を行う開発者は、以下の事項を優先すべきです:

エージェントファーストな設計 (Agent-First Design): 自律的なアクターを例外的なケースではなく、主要なユーザーとして扱います。エージェントがアクティビティの大半を占めることを前提に、 API 、手数料構造、ガバナンスメカニズムを設計してください。

コンポーザビリティ (Composability): エージェントが容易に統合、連携、拡張できるプロトコルを構築します。独自の実装よりも、標準化されたインターフェースの方が重要です。

検証可能性 (Verification): 単なる実行結果だけでなく、実行の暗号学的証明を提供します。エージェントが信頼の連鎖(トラストチェーン)を構築するには、検証可能な計算が必要です。

経済的効率性 (Economic Efficiency): マイクロトランザクション、継続的な決済、ダイナミックな手数料市場に合わせて最適化します。従来のバッチ処理や手動の介入は、エージェントのアクティビティにはスケールしません。

プライバシーの選択肢 (Privacy Options): 透明な運用と機密性の高い運用の両方をサポートします。ユースケースによって、必要とされるプライバシーの保証は異なります。

インフラは整いつつあります。標準が生まれつつあります。経済的インセンティブも一致しています。 AI × Web3 の融合は、これから来るのではなく、すでにここにあります。問いはこうです:次の 10 年間の自律的な経済活動の基盤となるインフラを構築するのは誰か?

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出典:

中国の RWA 規制枠組み:第 42 号文書の解説

· 約 13 分
Dora Noda
Software Engineer

2026 年 2 月 6 日、中国は 2021 年の全面禁止以来、最も重要な暗号資産政策の転換を発表しました。しかし、これは方針の撤回ではなく、「再調整」でした。8 つの省庁から共同で発行された「第 42 号文書」は、現実資産(RWA)のトークン化に対する限定的なコンプライアンス・パスウェイを構築する一方で、人民元連動型ステーブルコインの禁止を確固たるものにしました。メッセージは明確です。ブロックチェーン・インフラストラクチャは許可されるが、暗号資産の投機は許可されず、国家がしっかりと管理し続けるということです。

中国のブロックチェーン・エコシステムをナビゲートする企業にとって、これは何を意味するのでしょうか? 規制の枠組み、承認メカニズム、そしてオンショア事業とオフショア事業の戦略的な区分について詳しく解説します。

8 省庁による枠組み:誰が主導権を握っているのか?

第 42 号文書は、前例のない規制当局間の連携を示しています。共同規制の枠組み には、以下の機関が集結しています。

  • 中国人民銀行 (PBOC) — 金融政策とデジタル人民元 (e-CNY) を監督する中央銀行
  • 国家発展改革委員会 — 戦略的な経済計画を策定する権限
  • 工業情報化部 (MIIT) — 技術基準と実装
  • 公安部 — 無許可活動に対する刑事執行
  • 国家市場監督管理総局 — 消費者保護と詐欺防止策
  • 国家金融監督管理総局 — 金融機関のコンプライアンス
  • 中国証券監督管理委員会 (CSRC) — アセットバック証券トークンの監督
  • 国家外貨管理局 (SAFE) — 国境を越えた資本フローの監視

国務院によって承認された この省庁間連合は、RWA 規制が周辺的なフィンテック実験ではなく、国家的な戦略的優先事項であることを示唆しています。

中国法における RWA の正確な定義とは?

中国は初めて、公式な法的定義 を提示しました。

「現実資産(RWA)のトークン化とは、暗号技術および分散型台帳または類似の技術を使用して、資産の所有権および収益権をトークン、またはトークンの特性を持つその他の権利や債務証明書に変換し、それらを発行および取引する活動を指す。」

この定義は意図的に広範であり、以下をカバーしています。

  • トークン化された証券および債券
  • サプライチェーン・ファイナンス商品
  • クロスボーダー決済
  • アセットバック・デジタル証明書

決定的なのは、この文書が RWA と暗号資産を区別していること です。ビットコイン、イーサリアム、および投機的なトークンは引き続き禁止されています。承認されたインフラストラクチャ上で運用される、合法的な資産に裏打ちされた RWA トークンは、現在、規制上の経路が確保されています。

コンプライアンス・パスウェイ:3 つの承認メカニズム

第 42 号文書は、資産がどこに保持され、誰がそれらを管理しているかに応じて、3 つの層のコンプライアンスを確立しています。

1. オンショア RWA:国家管理のインフラのみ

国内の RWA 発行は「準拠した金融インフラ」上での運用が必要 であり、この用語は以下のような国家公認のブロックチェーン・プラットフォームを指します。

  • BSN (Blockchain-based Service Network) — 独立した暗号資産を禁止しつつ、パーミッションド・アプリケーションをサポートする国家ブロックチェーン・インフラ
  • デジタル人民元の統合 — ブロックチェーン・サービスに決済機能が必要な場合、e-CNY がデフォルトの決済レイヤーとなる

金融機関は準拠した RWA ビジネスに参加できますが、これらのチャネルを通じてのみ可能です。プライベート・ブロックチェーンの展開や海外プラットフォームは明示的に除外されています。

2. 国内資産によるオフショア発行:CSRC 届出制度

最も複雑なシナリオは、中国の資産をオフショアでトークン化する ケースです。CSRC の届出制度は、以下の場合に適用されます。

  • 原資産が中国国内にある
  • トークンが香港、シンガポール、またはその他の法域で発行されている
  • 国内企業が原資産を支配している

そのような事業を開始する前に、国内企業は CSRC に届け出る必要があります。この規制上の仕組みにより、トークンがどこで発行されるかに関わらず、中国当局は国内の資産プールに対する監視を維持できます。

実務上、これは以下を意味します。

  • ローンチ前の開示 — トークン構造、カストディアンの取り決め、および資産検証メカニズムの提出
  • 継続的なコンプライアンス — 資産の裏付け、保有者の分布、およびクロスボーダー・フローに関する定期的な報告
  • 執行管轄権 — トークンがオフショアで取引されていても、原資産には中国法が適用される

3. 人民幣ペッグ型ステーブルコイン: 例外なき禁止

本フレームワークは、 国内外を問わず、 許可されていない人民幣連動型ステーブルコインの発行を明示的に禁止しています。 主な制限事項は以下の通りです:

その背景にある意図: 中国は、 民間のステーブルコイン発行者に通貨主権を譲り渡すことはありません。 e-CNY は、 USDT や USDC といったドル建てステーブルコインに対する国家としての回答です。

香港 vs. 本土: 戦略的分離

中国の二重アプローチは、 本土で厳格な資本規制を維持しつつ、 香港を規制のサンドボックスとして活用しています。

香港の寛容な枠組み

香港は暗号資産に友好的な管轄区域としての地位を確立しています。 具体的には以下の通りです:

  • ステーブルコイン・ライセンス2025 年 5 月 21 日に可決されたステーブルコイン法案 により、 香港ドル・ステーブルコインの規制された経路が創設されました。
  • トークン化債券 — 債券発行のための政府支援パイロットプログラム。
  • Project Ensemble — 香港金融管理局(HKMA)による、 卸売用ステーブルコイン決済のためのイニシアチブ。

管理メカニズム: 資産の所在が発行場所を凌駕する

しかし、 ここに落とし穴があります。 中国の基本原則では、 トークンが香港やシンガポールのどちらで発行されたかに関わらず、 裏付けとなる資産が中国国内にある限り、 中国の規制が適用されると規定されています

2026 年 1 月、 中国証券監督管理委員会(CSRC)は本土の証券会社に対し、 香港での RWA トークン化活動を一時停止するよう 指示しました。 これはクロスボーダー・デジタル金融に対する中央集権的な統制を示唆しています。 結論として、 香港の規制サンドボックスは北京の裁量で運営されており、 独立した管轄区域として機能しているわけではありません。

ブロックチェーン・ビルダーへの影響

インフラ・プロバイダーにとっての意味

第 42 号文書は、 コンプライアンスを重視するインフラ・プレイヤーに機会をもたらします:

  • BSN エコシステムの参加者 — 国家が承認したネットワーク上で開発を行うデベロッパーは、 正当性を得ることができます。
  • カストディおよび資産検証サービス — 資産裏付け型トークンのためのサードパーティによる証明(アテステーション)が不可欠になります。
  • デジタル人民元(e-CNY)の統合 — ブロックチェーン・ベースの商取引に e-CNY を活用する決済レールの需要が高まります。

戦略的トレードオフ: オンショア vs. オフショア

RWA トークン化を検討している企業にとって:

オンショア(国内)の利点:

  • 中国国内市場への直接アクセス
  • 国家ブロックチェーン・インフラとの統合
  • 承認されたチャネルを通じた規制の明確性

オンショア(国内)の制約:

  • インフラと決済に対する国家の管理
  • 独立したトークン発行の不可
  • 決済機能が e-CNY に限定される

オフショア(海外)の利点:

  • グローバルな流動性と投資家へのアクセス
  • ブロックチェーン・プラットフォームの選択肢(Ethereum, Solana など)
  • トークン設計とガバナンスの柔軟性

オフショア(海外)の制約:

  • 中国資産に対する CSRC への届出義務
  • 規制の予測不可能性(香港の証券会社への停止指示などを参照)
  • 非準拠の場合の執行リスク

大局的な視点: 中国による 545 億ドルのブロックチェーンへの賭け

第 42 号文書は唐突に現れたものではありません。 これは、 2029 年まで続く 中国の「国家ブロックチェーン・ロードマップ」(545 億ドルのインフラ・イニシアチブ) の一部です。

戦略は明確です:

  1. 2024 年〜 2026 年(パイロットフェーズ) — 標準化されたプロトコル、 アイデンティティ・システム、 および主要産業における地域的なパイロット運用。
  2. 2027 年〜 2029 年(本格展開) — ブロックチェーン・インフラ上での公共および民間データ・システムの全国的な統合。

目標は分散型金融(DeFi)を受け入れることではなく、 ブロックチェーンを国家管理の金融インフラのツールとして使用することです。 中央銀行デジタル通貨、 サプライチェーンの追跡可能性、 クロスボーダー決済決済など、 すべてが規制の監視下に置かれます。

次に何が起こるか?

第 42 号文書は、 RWA がもはやグレーゾーンではない ことを明確にしましたが、 コンプライアンスの負担は非常に重いものです。 2026 年 2 月時点の状況は以下の通りです:

企業にとっての意思決定マトリックスは冷徹です。 中国の国家管理エコシステム内で活動し制限されたトークン化を受け入れるか、 あるいは CSRC への完全な開示と規制の不確実性を伴いながらオフショアで発行するか、 のいずれかです。

中国は一線を画しました。 それはブロックチェーンを禁止するためではなく、 それが国家の優先事項に確実に合致するようにするためです。 ビルダーにとって、 それはコンプライアンスは可能だが、 主権は譲歩できないという枠組みの中を舵取りすることを意味します。

情報源

中国の Web3 政策の転換:全面禁止から制御された RWA への道筋へ

· 約 19 分
Dora Noda
Software Engineer

2026年 2月 6日、中国の 8つの省庁が共同で「42号文書(Document 42)」を発行しました。これにより、同国のブロックチェーンとデジタル資産に対するアプローチが根本的に再構築されました。この文書は、中国の暗号資産禁止措置を解除するものではありません。むしろ、投機的な暗号資産は禁止し、国が承認した現実資産(RWA)のトークン化については管理された経路を用意するという、より戦略的なものへと洗練させたのです。

これは、2021年の全面禁止以来、最も重要な中国のブロックチェーン政策の進化を意味します。これまでの規制が「暗号資産は悪、ブロックチェーンは善」という二元論的な境界線を引いていたのに対し、42号文書はニュアンスを導入しました。承認された RWA プロジェクトのための準拠した金融インフラと、それ以外のすべてに対する厳格な禁止です。

この政策転換は Web3 を受け入れるためのものではありません。それを「管理」するためのものです。中国は、トークン化される対象、参加者、価値の流れに対する絶対的な規制権限を維持しつつ、金融インフラとしてのブロックチェーンの有用性を認識しています。

42号文書:8省庁による枠組み

「仮想通貨に関連するリスクのさらなる予防および対処に関する通知」と題された 42号文書は、中国の金融規制機関による共同の権限を象徴しています:

  1. 中国人民銀行(PBOC)
  2. 国家発展改革委員会
  3. 工業情報化部
  4. 公安部
  5. 国家市場監督管理総局
  6. 国家金融監督管理総局
  7. 中国証券監督管理委員会(CSRC)
  8. 国家外貨管理局

この連携は、その深刻さを示唆しています。8つの省庁がブロックチェーン政策で足並みを揃えるとき、その実施は単なる指針ではなく、強制力を伴う執行となります。

この文書は、通知 924号(2021年の全面禁止)を正式に廃止し、分類された規制に置き換えます:仮想通貨は引き続き禁止され、RWA のトークン化は準拠したインフラを通じて法的承認を得、ステーブルコインは資産の裏付けに基づいた厳格な管理に直面します

42号文書は、現実資産(RWA)のトークン化を明示的に定義し規制した、中国で最初の省庁レベルの規制です。これは偶然の表現ではなく、国家が管理するデジタル資産インフラのための法的枠組みを構築する、意図的な政策設計です。

「リスク予防 + 誘導」モデル

中国の新しいブロックチェーン戦略は、2つのトラックで運営されています:

リスク予防: 投機的な暗号資産活動、本土ユーザーにサービスを提供する海外の暗号資産取引所、ICO およびトークンの提供、政府の承認を得ていない人民元ペッグのステーブルコイン、および未承認のクロスボーダーな暗号資産の流れに対する厳格な禁止を維持します。

誘導: 資産裏付け型証券トークンのための CSRC 届出システム、RWA トークン化に参加する承認された金融機関、標準化されたインフラのためのブロックチェーン・サービス・ネットワーク(BSN)、および民間ステーブルコインの機能を代替する e-CNY(デジタル人民元)を通じて、ブロックチェーン技術が国家の目的に資するための準拠した経路を作成します。

この政策は「同じビジネス、同じリスク、同じルール」を明示的に掲げています — トークン化が香港、シンガポール、またはオフショアのどこで行われるかにかかわらず、中国の基礎資産には本土の規制当局の承認が必要となります。

この 2つのトラックによるアプローチは、制御されたパラメータ内でのブロックチェーンの試行を可能にします。RWA プロジェクトは、CSRC に届け出を行い、承認されたインフラを使用し、参加者を適格機関に限定し、中国由来の資産に対して本土の規制遵守を維持すれば、進めることができます。

この枠組みは、欧米の「規制はするが禁止はしない」というアプローチとは根本的に異なります。中国はパーミッションレス(自由参加型)なイノベーションを目指しているのではなく、特定の国家目標に資するパーミッションド(許可型)なインフラを設計しているのです。

42号文書が実際に許可するもの

準拠した RWA の経路には、具体的な要件が含まれます:

アセットクラス: 金融資産(債券、株式、ファンド持分)、所有権が明確なコモディティ、出所が証明された知的財産、および承認された経路を通じた不動産のトークン化です。投機的資産、暗号資産デリバティブ、およびプライバシー重視のトークンは引き続き禁止されます。

インフラ要件: BSN またはその他の国が承認したブロックチェーンネットワークの使用、既存の金融規制システムとの統合、機関レベルでの KYC/AML コンプライアンス、および政府による可視性を伴う取引監視。

届出プロセス: 資産裏付け型証券トークンの CSRC 登録、中国本土の資産を海外でトークン化するための承認、年次報告とコンプライアンス監査、およびトークンエコノミクスと配布に関する規制審査。

参加者の制限: 免許を持つ金融機関、適格機関投資家のみに限定(個人投資家の参加は不可)、および承認なしに本土ユーザーにサービスを提供する海外プラットフォームの禁止。

この枠組みは、承認されたプロジェクトに対して法的確実性を提供する一方で、絶対的な国家管理を維持します。RWA はもはや規制上のグレーゾーンで活動しているわけではありません — それは、狭いパラメータの中で準拠しているか、あるいは違法であるかのどちらかです。

香港の戦略的地位

香港は、中国のブロックチェーン戦略における管理された実験場として浮上しています。

証券先物委員会(SFC)は、トークン化された証券を従来の証券と同様に扱い、独自の暗号資産ルールを新たに作成するのではなく、既存の規制枠組みを適用しています。この「同一のビジネス、同一のリスク、同一のルール」というアプローチは、RWA(現実資産)のトークン化に取り組む機関投資家に明確な指針を提供しています。

RWA 開発における香港の優位性には、確立された金融インフラと法的枠組み、本土との接続性を維持しながらの国際資本へのアクセス、デジタル資産(仮想通貨 ETF、ライセンス済み取引所)に関する規制経験、そしてコンプライアンスを遵守したトークン化を求める中国本土企業への近接性が挙げられます。

しかし、42 号文書は、中国本土の権限を香港の事業運営にまで拡大しています。中国の証券会社は、香港における特定の RWA トークン化活動を停止するよう指導を受けました。中国企業が所有または管理する海外法人は、本土のユーザーに対してトークンを発行することはできません。本土資産のトークン化には、発行場所に関わらず CSRC(中国証券監督管理委員会)の承認が必要となります。

これは香港を拠点とするプロジェクトに複雑さをもたらしています。特別行政区(SAR)は規制の明確さと国際的なアクセスを提供しますが、本土による監視が戦略的な自律性を制限しています。香港は中国資本とグローバルなブロックチェーン・インフラを繋ぐ、管理された架け橋として機能しています。これは政府公認のプロジェクトには有用ですが、独立したイノベーションにとっては制約となります。

ステーブルコインの禁止

42 号文書は、ステーブルコインに対して厳しい一線を画しています。

人民元ペッグのステーブルコインは、政府が承認した機関によって発行されない限り、明示的に禁止されています。その論理は、民間のステーブルコインは e-CNY(デジタル人民元)と競合し、外国為替管理を回避する資本逃避を可能にするというものです。

海外のステーブルコイン(USDT、USDC)は、中国本土のユーザーにとって引き続き違法です。オフショアの RWA サービスは、承認なしに本土の参加者にステーブルコイン決済を提供することはできません。本土ユーザーとのステーブルコイン取引を促進するプラットフォームは、法的責任を問われることになります。

e-CNY は中国のステーブルコイン代替手段を象徴しています。2026 年 1 月 1 日から M0 から M1 ステータスに転換されたデジタル人民元は、消費者決済から機関投資家の決済へと拡大しています。上海の国際デジタル人民元運用センターは、中央銀行の可視性と管理のもとで、クロスボーダー決済インフラ、デジタル資産プラットフォーム、ブロックチェーンベースのサービスを構築しています。

中国のメッセージは明確です。デジタル通貨のイノベーションは、民間の暗号資産ネットワークではなく、国家の権限の下で行われなければならないということです。

BSN:国家主導のインフラ

2020 年に開始されたブロックチェーン・サービス・ネットワーク(BSN)は、ブロックチェーン・アプリケーションをグローバルに展開するための、標準化された低コストのインフラを提供しています。

BSN は、パブリックチェーンとパーミッションドチェーンの統合、中国の標準規格を遵守しながらの国際ノード、開発者ツールと標準化されたプロトコル、そして商用代替サービスを大幅に下回るコスト構造を提供しています。

このネットワークは、中国のブロックチェーン・インフラ輸出として機能しています。BSN を採用する国々は、中国の技術標準とガバナンスモデルを統合しながら、手頃な価格でブロックチェーン機能を獲得できます。

国内の RWA プロジェクトにとって、BSN は 42 号文書が要求するコンプライアンス準拠のインフラ層を提供します。BSN 上で構築されるプロジェクトは、自動的に国家の技術的および規制要件に適合することになります。

このアプローチは、中国の広範なテクノロジー戦略を反映しています。競争力のある価格で優れたインフラを提供し、標準規格と監視メカニズムを組み込み、国家が管理するプラットフォームへの依存を作り出すという戦略です。

国際的な影響

42 号文書の域外適用は、グローバルな RWA 市場を再編しています。

国際的なプラットフォームへの影響: 中国の資産をトークン化するプロジェクトは、プラットフォームの所在地に関わらず本土の承認が必要です。中国本土のユーザーにサービスを提供すること(VPN による回避を含む)は、規制違反となります。中国企業との提携には、コンプライアンスの検証が必要になります。

香港の RWA プロジェクトへの影響: SFC の要件と本土の 42 号文書の遵守の両方をナビゲートしなければなりません。本土の資本や資産が関与するプロジェクトにとって、戦略的な自律性は制限されます。実質的支配者やユーザーの地理的所在地に対する監視が強化されます。

グローバルなトークン化市場への影響: 中国の「同一のビジネス、同一のリスク、同一のルール」の原則は、規制の及ぶ範囲をグローバルに拡大させています。トークン化標準の断片化(欧米のパーミッションレス型 vs 中国のパーミッションド型)が進みます。承認されたユースケースに対応する、コンプライアンスに準拠したクロスボーダー・インフラの機会が生まれます。

この枠組みは、二極化した RWA エコシステムを生み出しています。パーミッションレスなイノベーションと個人投資家のアクセスを重視する欧米市場と、機関投資家の参加と国家の監視を優先する中国の影響下にある市場です。

両方の世界を橋渡ししようとするプロジェクトは、複雑なコンプライアンスに直面することになります。中国資本は承認されたチャネルを通じてグローバルな RWA 市場にアクセスできますが、中国の資産は国家の許可なしに自由にはトークン化できません。

暗号資産のアンダーグラウンドは存続する

規制が巧妙化しているにもかかわらず、オフショア取引所や VPN、相対取引(OTC)ネットワーク、ピア・ツー・ピア(P2P)プラットフォーム、プライバシー重視の暗号資産を通じて、中国では依然として暗号資産が活発に利用されています

中国人民銀行(PBOC)は 2025年 11月 28日に改めて規制姿勢を強調し、継続的な法的執行を示唆しました。金融犯罪の防止がこれらの法的障壁の正当な理由とされています。取り締まりは、個人の利用者よりも、目立つプラットフォームや大規模な運営に重点が置かれています。

規制当局と利用者の「いたちごっこ」は続いています。洗練されたユーザーはリスクを受け入れつつ制限を回避しています。政府は、システム全体への波及を防ぎながら、小規模な活動については黙認しています。

42号文書は中国の暗号資産のアンダーグラウンドを排除するものではありません。むしろ、法的な境界線を明確にし、準拠した RWA インフラを通じて合法的なブロックチェーンビジネスのための代替経路を提供するものです。

ブロックチェーン開発への影響

中国の方針転換は、戦略的な透明性をもたらします。

機関金融向け: 承認された RWA トークン化のための明確な経路が存在します。コンプライアンスコストは高いものの、枠組みは明示的です。国家が支援するインフラ(BSN、e-CNY)が運用の基盤を提供します。

暗号資産の投機向け: 投機的な暗号資産取引、トークンセール(ICO)、プライバシーコイン、匿名取引、および個人投資家の暗号資産への参加に対する禁止措置は絶対的なままです。

技術開発向け: ブロックチェーンの研究開発(R&D)は国家の支援を受けて継続されます。BSN は標準化されたインフラを提供します。重点分野は、サプライチェーンの検証、政府サービスのデジタル化、クロスボーダー貿易決済(e-CNY 経由)、知的財産保護などです。

戦略:金融投機を排除しつつ、ブロックチェーンの有用性を抽出する。資本規制を維持しながら、機関投資家の効率向上を可能にする。国内の金融安定を維持しつつ、世界輸出に向けて中国のデジタルインフラを位置づける。

より広範な戦略的背景

42号文書は、中国の包括的な金融技術戦略に合致しています。

デジタル人民元の優位性: 国内外の決済における e-CNY の拡大、ステーブルコインに代わる機関決済インフラ、一帯一路(Belt and Road Initiative)の貿易フローとの統合。

金融インフラの統制: ブロックチェーンインフラの標準としての BSN、すべての重要なデジタル資産活動に対する国家の監督、民間暗号資産建てのシャドーエコノミーの防止。

技術標準の輸出: 中国のブロックチェーン標準を広める BSN の国際ノード。中国のインフラを採用する国々は、効率性を得る一方でそのガバナンスモデルを受け入れることになり、デジタルインフラの影響力強化に向けた長期的な布石となります。

資本規制の維持: 暗号資産の禁止は外為規制の回避を防ぎます。準拠した RWA パスウェイは資本勘定管理を脅かすことはなく、デジタルインフラによって監視機能が強化されます。

このアプローチは洗練された規制思考を示しています。必要な場所では禁止し(投機的暗号資産)、有用な場所では誘導し(準拠 RWA)、戦略的優位性のためにインフラを提供(BSN、e-CNY)しています。

今後の展望

42号文書は枠組みを確立しましたが、その成果は実施状況によって決まります。

主な不確実性としては、中国証券監督管理委員会(CSRC)への届出プロセスの効率性とボトルネック、中国の RWA トークン化標準の国際的な認知、香港が独自の規制アイデンティティを維持できる能力、そして狭い準拠パスウェイ内での民間セクターのイノベーションなどが挙げられます。

初期の兆候は現実的な法執行を示唆しています。承認されたプロジェクトは迅速に進み、曖昧なケースは遅延や精査に直面し、明らかな違反は迅速な処置を招いています。

今後数ヶ月で、中国の「リスク防止 + 誘導」モデルが、暗号資産愛好家が求める金融の非仲介化を許すことなく、ブロックチェーンのメリットを享受できるかどうかが明らかになるでしょう。

グローバル市場にとって、中国のアプローチは西洋のパーミッションレスなイノベーションに対する対抗モデルを象徴しています。それは、中央集権的な統制、国家が承認した経路、インフラの支配、および戦略的な技術展開です。

分岐は永続的なものになりつつあります。一つのブロックチェーンの未来ではなく、異なる統治哲学に仕える並行したシステムが存在することになるのです。

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出典:

Consensys 2026 年 IPO:ウォール街がイーサリアム インフラに賭ける

· 約 19 分
Dora Noda
Software Engineer

Consensys は 2026 年半ばの IPO に向けて JPMorgan と Goldman Sachs を指名しました。これは、イーサリアムのコア インフラに深く組み込まれた企業の初の株式公開となります。SEC は MetaMask のステーキング サービスをめぐる Consensys への提訴を取り下げ評価額 70 億ドルの同社が公開市場に参入するための最後の規制上のハードルが取り除かれました。

これは単なる暗号資産企業の株式公開ではありません。イーサリアムのインフラ レイヤーに対するウォール街の直接的なエクスポージャーを意味します。MetaMask は 3,000 万人以上の月間ユーザーを抱え、Web3 ウォレットの 80〜90% の市場シェアを占めています。Infura は主要なプロトコルのために毎月数十億件の API リクエストを処理しています。そのビジネス モデルは、投機的なトークン エコノミクスではなく、サービスとしてのインフラストラクチャ(IaaS)です。

この IPO のタイミングは、規制の明確化、ブロックチェーンへの機関投資家の関心、そして実証済みの収益創出能力を活かしたものです。しかし、収益化の課題は残っています。ユーザー第一のツールを構築した企業が、成功の要因となった分散型の精神を損なうことなく、いかにしてウォール街が好む利益率へと移行できるかという点です。

Consensys 帝国:一つの傘下に集結した資産

2014 年にイーサリアム共同創設者のジョセフ・ルービン(Joseph Lubin)によって設立された Consensys は、単一の所有権の下で最も包括的なイーサリアム インフラ スタックを運営しています。

MetaMask: Web3 ユーザーの 80〜90% の市場シェアを誇る自己管理型ウォレットです。3,000 万人以上の月間アクティブ ユーザーが DeFi、NFT、分散型アプリケーションにアクセスしています。2025 年、MetaMask はネイティブ Bitcoin サポートを追加し、マルチチェーン ウォレットとしての地位を固めました。

Infura: 毎月数十億件の API リクエストを処理するノード インフラストラクチャです。Uniswap、OpenSea、Aave などの主要プロトコルは、Infura の信頼性の高いイーサリアムおよび IPFS へのアクセスに依存しています。20 万リクエストあたり月額 40〜50 ドルの料金から、年間収益は推定 6,400 万ドルに達します。

Linea: 2023 年にローンチされたレイヤー 2 ネットワークで、イーサリアムのセキュリティを維持しながら、より高速で安価なトランザクションを提供します。Consensys 独自の拡張ソリューションとして戦略的に位置付けられ、L2 採用による価値を取り込んでいます。

Consensys Academy: Web3 テクノロジーに関する講師陣によるコースを提供する教育プラットフォームです。コース受講料や企業研修プログラムから継続的な収益を得ています。

これらを組み合わせることで、垂直統合型のイーサリアム インフラ企業が誕生します。ユーザー向けウォレット、開発者向け API アクセス、スケーリング インフラ、そして教育。各コンポーネントが互いを強化し合っています。MetaMask ユーザーが Infura の API コールを促進し、Linea が MetaMask ユーザーに安価なトランザクションを提供し、Academy がそのスタック上で構築する開発者を育成します。

収益の実態:2.5 億ドル以上の年間ランレート

Consensys は 2021 年に「9 桁(億単位)」の収益を計上し、2022 年の年間ランレート(ARR)は 2 億 5,000 万ドルを超えると推定されています。

MetaMask Swaps:キャッシュ マシン

MetaMask の主な収益化手段は、ウォレット内トークン スワップに対する 0.875% のサービス手数料です。スワップ アグリゲーターが Uniswap、1inch、Curve などの DEX を介してトランザクションをルーティングし、各取引から手数料を徴収します。

スワップ手数料の収益は 2021 年に 2,300% 増加し、1 月の 180 万ドルから 12 月には 4,400 万ドルに達しました。2022 年 3 月までに、MetaMask は月間約 2,100 万ドルを創出しており、これは年間 2 億 5,200 万ドルに相当します。

このモデルが機能するのは、MetaMask が流通経路(ディストリビューション)を握っているからです。ユーザーはウォレットのインターフェースを信頼し、エコシステムを離れることなくアプリ内で交換が完了します。手数料は直接 DEX を使用する場合と比較しても利便性を加味すれば競争力があります。ネットワーク効果が複合的に作用し、ユーザーが増えるほど多くの流動性アグリゲーション パートナーシップを引き付け、約定力が向上し、ユーザー維持が強化されます。

Infura:高利益率のインフラストラクチャ

Infura は SaaS 料金体系(API リクエスト ティアごとの支払い)を採用しています。このモデルは、追加リクエストあたりの限界費用がゼロに近づく一方で価格は固定されているため、利益を上げながらスケールします。

ノード インフラストラクチャによる推定月間収益は 530 万ドル(年間 6,400 万ドル)です。主な顧客には、エンタープライズ クライアント、プロトコル チーム、自前でノードを維持せずに信頼性の高いイーサリアム アクセスを必要とする開発スタジオなどが含まれます。

堀(モート)となるのはスイッチング コストです。プロトコルが一度 Infura の API エンドポイントを統合すると、移行にはエンジニアリング リソースが必要になり、デプロイのリスクも伴います。Infura の稼働実績とインフラの信頼性は、単なる API の互換性を超えた定着性を生み出しています。

収益性の問題

Consensys は 2025 年に再編を行い、IPO に先立ってコスト削減と業務の合理化を進めました。同社は、成長とコンプライアンスをサポートするために「数億ドル」の調達を目指していると報じられています

収益は存在しますが、収益性については依然として確認されていません。ソフトウェア企業は通常、マージンを最適化する前に、ユーザー獲得と製品開発を拡大するために資金を投入(バーン)します。IPO の目論見書によって、Consensys がインフラを構築しながらプラスのキャッシュフローを生み出しているのか、あるいは損失を出し続けているのかが明らかになるでしょう。

ウォール街は収益性の高い企業を好みます。もし Consensys が、信頼できるマージン拡大のストーリーとともにプラスの EBITDA を示せれば、機関投資家の意欲は大幅に高まります。

規制面での勝利:SEC との和解

SEC は MetaMask のステーキングサービスをめぐる Consensys に対する訴訟を取り下げ、株式公開への最大の障害が解消されました。

当初の紛争

SEC は Consensys に対して複数の法的執行措置を講じていました。

イーサリアムの証券分類: SEC は ETH が未登録証券に該当するかどうかを調査しました。Consensys はイーサリアムのインフラを擁護し、証券分類がエコシステムを壊滅させると主張しました。SEC は ETH の調査から手を引きました

未登録ブローカーとしての MetaMask: SEC は、MetaMask のスワップ機能が登録を必要とする証券ブローカー業務に該当すると主張しました。同局は、Consensys が未登録ブローカーとして、暗号資産証券に関連する 500 万件を含む 3,600 万件の取引から、2 億 5,000 万ドル以上の手数料を徴収したと主張しました

ステーキングサービスのコンプライアンス: SEC は MetaMask とリキッドステーキングプロバイダーとの統合に異議を唱え、それが未登録証券の提供を促進していると主張しました。

Consensys は積極的に反撃し、自社のビジネスモデルとイーサリアムの分散型の性質を守るための訴訟を提起しました。

解決

SEC は Consensys に対する訴状を撤回しました。これは株式公開への道を切り開く大きな規制上の勝利です。IPO 準備と同時期に行われたこの和解のタイミングは、市場へのアクセスを可能にするための戦略的な解決であることを示唆しています。

より広い文脈:トランプ氏のプロ・クリプト(暗号資産支持)の姿勢は、伝統的な金融機関がブロックチェーンプロジェクトに関与することを後押ししました。業界全体で規制の明確化が進み、株式公開が現実的なものとなりました。

MASK トークン:将来の収益化レイヤー

Consensys の CEO は、MetaMask トークンのローンチが間近であることを確認し、インフラモデルにトークンエコノミクスを加えました。

MASK の潜在的な有用性:

ガバナンス: トークン保有者は、プロトコルのアップグレード、手数料構造、財務(トレジャリー)の割り当てについて投票します。分散型ガバナンスは、トークン配布を通じて企業側の支配を維持しつつ、クリプトネイティブなコミュニティを満足させます。

報酬プログラム: 取引量、ウォレットの保有期間、エコシステムへの参加など、ユーザーのアクティビティをインセンティブ化します。航空会社のマイレージやクレジットカードのポイントに似ていますが、流動性のある二次市場が存在します。

手数料割引: MASK 保有者のスワップ手数料を削減し、バイ・アンド・ホールド(継続保有)のインセンティブを創出します。トークンを保有することで取引コストが削減される、Binance の BNB モデルに匹敵します。

ステーキング/収益分配: MetaMask の手数料の一部をトークンのステーカ―に分配し、ユーザーをプラットフォームの長期的な成功に同調するステークホルダーへと転換させます。

戦略的なタイミング:IPO 前に MASK をローンチして市場価値とユーザーエンゲージメントを確立し、その後、目論見書にトークンエコノミクスを含めることで、さらなる収益の可能性を実証します。ウォール街は成長の物語を重視しており、トークンレイヤーを追加することは、従来の SaaS 指標を超えたアップサイドストーリーを提供します。

IPO のプレイブック:Coinbase の道に続く

Consensys は 2026 年のクリプト IPO の波に加わります:Kraken は 200 億ドルの評価額を目標とし、Ledger は 40 億ドルの上場を計画、BitGo は 25.9 億ドルのデビューを準備しています。

Coinbase の先例は、実行可能な経路を確立しました:収益創出を実証し、規制コンプライアンスを達成し、機関投資家グレードのインフラを提供し、強力なユニットエコノミクスのストーリーを維持することです。

競合他社に対する Consensys の優位性:

インフラへの注力: 暗号資産の価格投機や取引量に依存しません。Infura の収益は、市場環境に関係なく持続します。ウォレットの使用は弱気相場でも継続されます。

ネットワーク効果: MetaMask の 80-90% の市場シェアは、強力な堀(モート)を形成します。開発者はまず MetaMask 向けに構築するため、ユーザーの定着が強化されます。

垂直統合: ユーザーインターフェースからノードインフラ、スケーリングソリューションまで、スタック全体を制御します。単一レイヤーの競合他社よりも、1 取引あたりより多くの価値を獲得できます。

規制の明確化: SEC との和解により、主要な法的不確実性が取り除かれました。クリーンな規制プロファイルは、機関投資家の安心感を高めます。

ウォール街が評価するリスク:

収益化のタイムライン: Consensys はプラスのキャッシュフロー、または収益化への信頼できる道筋を示すことができるでしょうか?収益性のない企業は、評価額の下落圧力に直面します。

競争: ウォレット戦争が激化しています。Rabby、Rainbow、Zerion などがユーザーを奪い合っています。MetaMask は支配を維持できるでしょうか?

イーサリアムへの依存: ビジネスの成功はイーサリアムの採用に直接結びついています。代替 L1 がシェアを獲得すれば、Consensys のインフラの重要性は低下します。

規制リスク: 暗号資産の規制は依然として進化し続けています。将来の法的執行措置がビジネスモデルに影響を与える可能性があります。

70 億ドルの評価額:妥当か、それとも楽観的か?

Consensys は 2022 年 3 月に 70 億ドルの評価額で 4 億 5,000 万ドルを調達しました。プライベート市場での価格設定が、必ずしも公開市場での評価に直結するわけではありません。

強気シナリオ:

  • Infura における高い利益率を伴う年間 2.5 億ドル以上の収益
  • ネットワーク効果の堀(モート)を提供する 3,000 万人以上のユーザー
  • スタック全体で価値を取り込む垂直統合
  • MASK トークンによるアップサイドのオプション性
  • 加速するイーサリアムの機関投資家への普及
  • 良好な市場環境下での IPO

弱気シナリオ:

  • 収益性が未確認であり、継続的な損失の可能性
  • ウォレット競争の激化による市場シェアの脆弱性
  • SEC との和解後も続く規制の不確実性
  • イーサリアム特有のリスクによる分散の制限
  • トークン発行による株式価値の希薄化の可能性
  • 競合企業(Coinbase など)がピーク時を下回る水準で取引されていること

評価額は、実証された収益性、MASK トークンの反響、上場時の市場環境、投資家の仮想通貨への投資意欲に応じて、50 億ドルから 100 億ドルの間に着地する可能性が高いでしょう。

IPO が仮想通貨業界に示唆するもの

Consensys の上場は成熟を象徴しています。インフラ企業が公開市場に耐えうる十分な規模に達し、コンプライアンスを可能にする規制の枠組みが整い、ウォール街が仮想通貨への露出を提供することに抵抗がなくなり、投機を超えたビジネスモデルが証明されたことを意味します。

この上場はイーサリアムインフラ企業として初の IPO となり、エコシステムの評価基準となります。成功すればインフラ層のビジネスモデルが正当化されます。失敗すれば、市場が Web3 企業の評価に対してより多くの収益性の証明を必要としていることを示唆します。

より広範なトレンドとして、仮想通貨は投機的な取引からインフラ構築へと移行しています。トークンの値上がりだけでなく、サービスから収益を上げている企業が伝統的な資本を引き付けています。公開市場は、四半期報告、収益目標、株主への説明責任といった規律を強制します。

イーサリアムにとって、Consensys の IPO は初期のエコシステム構築者に流動性イベントを提供し、インフラ層の収益化を裏付け、支援インフラへの機関投資家資本を呼び込み、トークン投機を超えた持続可能なビジネスモデルを実証します。

2026 年のタイムライン

2026 年半ばの上場タイムラインは、2026 年第 1 四半期に S-1 申請、第 2 四半期を通じて SEC の審査と修正、第 3 四半期にロードショーと価格決定、そして第 4 四半期までの公開取引開始を想定しています。

タイミングに影響を与える変数:市場環境(仮想通貨および広範な株式市場)、MASK トークンのローンチと反響、競合他社の IPO 結果(Kraken、Ledger、BitGo)、規制の動向、イーサリアムの価格と採用指標。

Consensys がアピールすべき物語:予測可能な収益を伴う Infrastructure-as-a-Service(IaaS)モデル、ネットワーク効果の堀を持つ実証済みのユーザーベース、エコシステムの価値を取り込む垂直統合、規制遵守と機関投資家からの信頼、そしてマージン拡大のストーリーを伴う収益化への道筋。

ウォール街は成長と利益率を買います。Consensys はユーザー獲得と収益の拡大を通じて成長を証明しています。利益率のストーリーは、運営上の規律とインフラのレバレッジにかかっています。目論見書は、ファンダメンタルズが 70 億ドルの評価額を裏付けているのか、あるいはプライベート市場の楽観主義が持続可能な経済性を超えていたのかを明らかにすることになるでしょう。

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情報源:

DeFi と TradFi の融合:年末までに TVL 2,500 億ドルに達する予測が誇張ではない理由

· 約 32 分
Dora Noda
Software Engineer

Aave の Horizon マーケットがローンチから 6 か月以内に 5 億 8,000 万ドルを超える機関投資家からの預金を集めたとき、それは仮想通貨のトップニュースにはなりませんでした。しかし、この静かなマイルストーンは、単なるミームコインの高騰よりもはるかに重大な何かを示唆しています。それは、長らく約束されてきた分散型金融(DeFi)と伝統的金融(TradFi)の融合がついに現実のものとなっているということです。それはイデオロギー的な勝利によるものではなく、規制の明確化、持続可能な収益モデル、そしてブロックチェーン決済が単に優れたインフラであるという機関投資家の認識によってもたらされています。

数字が物語っています。許可型(permissioned)DeFi プールを介した機関投資家の融資は現在 93 億ドルを超え、前年比で 60% 増加しています。トークン化された現金は流通量が 3,000 億ドルに近づいています。2026 年初頭に約 1,300 億 〜 1,400 億ドルであった DeFi の預かり資産総額(TVL)は、年末までに 2,500 億ドルに達すると予測されています。しかし、これらはイールドファーミングのハイプサイクルによる投機主導の利益ではありません。これは、初日から規制遵守が組み込まれた、キュレートされリスク分断されたプロトコルへと流入する機関投資家の資本なのです。

規制の転換点

長年、DeFi の支持者たちはパーミッションレスな通貨の福音を説いてきましたが、機関投資家は規制の不確実性を理由に傍観してきました。その膠着状態は、2025 年から 2026 年にかけての急速な規制枠組みの構築によって終わりを迎え、状況を一変させました。

米国では、GENIUS 法がステーブルコインの発行、準備金、監査、および監視のための連邦制度を確立しました。下院は CLARITY 法を可決しました。これは、SEC(証券取引委員会)と CFTC(商品先物取引委員会)の間で管轄権を分割し、トークンがいつ証券からコモディティに移行するかを定義する市場構造法案です。最も重要なのは、デジタル資産市場透明化法(2026 年 1 月 12 日)が「デジタル・コモディティ」の指定を正式に決定し、非証券トークンに関する米国の管轄権を SEC から CFTC に移管したことです。

連邦規制当局は 2026 年 7 月 18 日までに GENIUS 法の施行規則を発行しなければならず、コンプライアンス・インフラの整備には期限に追われた緊急性が生じています。これは曖昧なガイダンスではなく、機関投資家のコンプライアンス・チームが実務に落とし込める規範的なルールメイキングです。

欧州の動きはさらに迅速でした。2023 年 6 月に発効した暗号資産市場規制(MiCA)は、2025 年 12 月までにレベル 2 およびレベル 3 の措置を完了させました。これにより、透明性、コンプライアンス、および市場の健全性のための強固な枠組みが確立され、欧州は暗号資産規制におけるグローバルリーダーとしての地位を固めました。米国が明確さを提供したのに対し、欧州は深みを提供しました。ステーブルコインの準備金から DeFi プロトコルの開示に至るまで、すべてを網羅する包括的なルールです。

その結果、機関投資家はもはや「DeFi を完全に無視する」か「規制リスクを受け入れる」かという二者択一に直面することはありません。明確な法的枠組みを持つ、コンプライアンスに準拠した許可型プロトコルに資本を投入できるようになりました。この規制の明確化こそが、融合論全体の基礎となっています。

投機から持続可能性へ:収益モデルの革命

2020 年から 2021 年にかけての DeFi の爆発的普及は、持続不可能なトークノミクスによって支えられていました。インフレ的な排出によって賄われる法外な APY、一夜にして消失する流動性マイニングプログラム、および実際の収益よりも TVL の成長を優先するプロトコルなどです。避けられない暴落は厳しい教訓を与えました。注目を集めるだけの利回りでは、永続的な金融インフラは構築できないということです。

2026 年の DeFi の展望は根本的に異なっています。成長は、厳選されたクレジット市場からますますもたらされています。Morpho、Maple Finance、Euler といったプロトコルは、予測可能なエクスポージャーを求める機関投資家向けに、管理されリスク分断された貸付環境を提供することで規模を拡大してきました。これらは 3 桁の APY でデゲン(degens)を追いかける個人投資家向けのプラットフォームではなく、トークンのインフレではなく実際の収益に裏打ちされた 4 〜 8% の利回りを提供する、機関投資家グレードのインフラです。

この変化は手数料の発生において最も顕著です。Kamino や SparkLend のようなオープンで個人投資家向けのプラットフォームは手数料発生における役割が縮小する一方で、規制され、キュレートされた流動性チャネルが着実に重要性を増しています。市場は、ペイアウトと規律ある発行を組み合わせた設計をますます評価するようになり、トークンが主にガバナンスの物語を象徴していた古い構造と、持続可能なモデルを区別しています。

SQD Network の最近のピボットはこの進化を象徴しています。このプロジェクトはトークンの排出から顧客収益へとシフトし、ブロックチェーン・インフラの核心的な持続可能性の問題に取り組んだのです。つまり、「プロトコルは実際のキャッシュフローを生み出すことができるのか、それとも永久にトークン保有者の希薄化に依存し続けるのか」という問いです。その答えは、ますます「はい、可能です」となってきています。ただし、それはエアドロップを追いかける個人投機家ではなく、信頼できるサービスに対して対価を支払う意思のある機関投資家の取引相手にサービスを提供する場合に限られます。

この成熟は、DeFi が退屈になったことを意味するわけではありません。DeFi が信頼できるものになったことを意味します。機関投資家が資本を配分する際には、予測可能なリスク調整後リターン、透明性のある手数料構造、および特定可能な取引相手が必要です。KYC / AML コンプライアンスを備えた許可型プールは、DeFi を価値あるものにしているブロックチェーン決済の利点を維持しながら、まさにそれを提供します。

パーミッション型 DeFi インフラストラクチャの戦略

「パーミッション型 DeFi(Permissioned DeFi)」という言葉は、暗号資産を伝統的金融(TradFi)の門番に対する検閲耐性のある代替手段と見なす純粋主義者にとっては、矛盾した表現に聞こえるかもしれません。しかし、機関投資家はイデオロギー的な純粋さを重視しません。彼らが重視するのは、コンプライアンス、カウンターパーティ・リスク、そして規制への適合性です。パーミッション型プロトコルは、24 時間 365 日の決済、アトミックな取引、プログラマブルな担保、透明性の高いオンチェーン記録といった DeFi の核となる価値提案を維持しながら、これらの問題を解決します。

Aave の Horizon は、このモデルの最も明確な実例です。2025 年 8 月にローンチされたこの機関投資家向け現実資産(RWA)用パーミッション型市場では、トークン化された米国債やローン担保証券(CLO)を担保に、USDC、RLUSD、GHO などのステーブルコインを借り入れることができます。Horizon は 6 か月で純預入額を約 5 億 8,000 万ドルまで成長させました。2026 年の目標は、Circle、Ripple、Franklin Templeton との提携を通じて、預入額を 10 億ドル以上に拡大することです。

Horizon は、Aave の以前のパーミッション型製品である Aave Arc と何が違うのでしょうか?Arc も同様の機関投資家向けの野心を持ってローンチされましたが、預かり資産総額(TVL)はわずか 5 万ドルにとどまりました。この失敗は重要な教訓を与えました。パーミッション型のアーキテクチャだけでは不十分なのです。機関投資家が必要としているのは、パーミッション型アーキテクチャに加えて、深い流動性、認知された担保(米国債など)、そして彼らがすでに使用しているステーブルコインとの統合です。

Horizon はこれら 3 つすべてを提供します。それは孤立したクローズドな環境ではなく、Aave のより広範な流動性エコシステムへのコンプライアンス管理された入り口です。機関投資家は、米国債を担保に借り入れて運営資金に充てたり、ステーブルコインの金利裁定取引を行ったり、完全な規制コンプライアンスを維持しながらポジションにレバレッジをかけたりすることができます。アトミックな決済と透明性は維持され、「誰でも参加できる」という要素が「KYC を通過した人なら誰でも参加できる」に置き換わったのです。

他のプロトコルも同様の道を歩んでいます。Morpho のキュレートされたボルト(Vault)は、ボルト・マネージャーがクレジット・アンダーライターとして機能することで、機関投資家の資本を特定の不確実性(リスク・トランチ)に流し込むことを可能にします。Euler のリスク隔離型レンディング市場は、機関投資家がホワイトリストに登録された担保に対して貸付を行うことを可能にし、ロングテール資産へのリスクを回避します。Maple Finance は、借り手がオンチェーンの評判を持つ確認済みの事業体である機関投資家向けのクレジット・プールを提供しています。

共通点は何でしょうか?これらのプロトコルは、DeFi の効率性と TradFi のコンプライアンスのどちらかを選択するよう機関投資家に求めているのではありません。彼らはその両方を提供し、機関投資家のリスク委員会が実際に承認できる製品としてパッケージ化しているのです。

TVL 2,500 億ドルへの軌跡:ムーンショットではなく数理的な予測

DeFi の TVL(預かり資産総額)を予測することは、このセクターのボラティリティを考えると非常に困難です。しかし、2,500 億ドルという年末の予測は根拠のない期待から生まれたものではありません。それは、現在のトレンドと確認済みの機関投資家の導入状況からの直接的な推計です。

2026 年初頭の DeFi TVL は約 1,300 億 〜 1,400 億ドル前後です。2026 年 12 月までに 2,500 億ドルに達するには、10 か月間で約 80 〜 90 % の成長、つまり月利換算で約 6 〜 7 % の複利成長が必要です。参考までに、DeFi の TVL は、現在よりも規制の明確性が低く、機関投資家の参加も少なかった 2023 年から 2024 年の期間に 100 % 以上成長しました。

この軌跡を支えるいくつかの追い風があります:

トークン化資産の成長: トークン化資産の総額は 2026 年に 500 億ドルを超える可能性があり、より多くの金融機関がオンチェーン決済の実験を行うにつれて、そのペースは加速しています。トークン化された米国債だけでも 80 億ドルに迫っており、このカテゴリーは他のどの DeFi 分野よりも速く成長しています。これらの資産が担保としてレンディング・プロトコルに流入することで、TVL に直接加算されます。

ステーブルコインの統合: ステーブルコインは新しい段階に入っています。取引の利便性から始まったものは、現在、決済、送金、オンチェーン・ファイナンスの中心として機能しています。すでに 2,700 億ドルが流通し、規制の明確化が進む中、ステーブルコインの供給量は年末までに 3,500 億 〜 4,000 億ドルに達する可能性があります。この供給の多くは、利回りを求めて DeFi のレンディング・プロトコルに流入し、TVL を直接押し上げることになります。

機関投資家の資本配分: 大手銀行、資産運用会社、および規制対象企業は、KYC、確認済みアイデンティティ、パーミッション型プールを使用してオンチェーン・ファイナンスをテストしています。彼らは、トークン化されたレポ、トークン化された担保、オンチェーン FX、デジタル・シンジケート・ローンなどのパイロット運用を行っています。これらのパイロットが本番環境へ移行するにつれ、数十億ドルの機関投資家資本がオンチェーンに移動します。保守的な見積もりでも、今後 10 か月間で数百億ドルの機関投資家の資金流入が示唆されています。

実質利回りの圧縮: TradFi の金利が安定し、暗号資産のボラティリティが低下するにつれて、DeFi の貸付利回り(4 〜 8 %)と TradFi の金利(3 〜 5 %)の差(スプレッド)は、リスク調整後ベースでより魅力的になります。暗号資産特有のリスクにさらされることなく追加の利回りを求める機関投資家は、パーミッション型プールで米国債を担保にステーブルコインを貸し出すことができるようになりました。これは 18 か月前には大規模には存在しなかった製品です。

規制の期限効果: 2026 年 7 月 18 日の GENIUS 法施行期限は、機関投資家がステーブルコイン戦略を最終決定するための絶対的な期限を意味します。これが緊急性を生み出しています。本来なら 24 か月かかっていたプロジェクトが、現在は 6 か月のスケジュールに短縮されています。これにより、資本の投入と TVL の成長が加速されます。

2,500 億ドルの目標は「ベストケース・シナリオ」ではありません。それは、現在の成長率が単に継続し、発表された機関投資家の導入が計画通りに実現した場合に起こることです。規制の明確化によって予想よりも早く採用が進むという「アップサイド」のケースでは、TVL は 3,000 億ドル以上に達する可能性があります。

機関投資家の採用を実際に促進しているもの

機関投資家が DeFi に集まっているのは、彼らが突然分散化のイデオロギーを信じ始めたからではありません。彼らがやってくるのは、インフラが TradFi(伝統的金融)システムでは解決できない現実の問題を解決するからです。

決済速度: 従来のクロスボーダー決済には 3 〜 5 日かかります。DeFi は数秒で決済されます。JPMorgan が Solana 上で Galaxy Digital のためにコマーシャルペーパーの発行をアレンジする場合、決済は 3 営業日ではなく 400 ミリ秒で行われます。これは単なる微々たる改善ではなく、根本的な運用上の利点です。

24 時間 365 日稼働の市場: TradFi は、週末や祝日の決済遅延を伴う営業時間内で運営されています。DeFi は継続的に稼働します。財務責任者にとって、これは金利の変化に応じて即座に資本を移動させ、銀行の営業時間外でも流動性にアクセスし、銀行の処理を待たずに利回りを複利で運用できることを意味します。

アトミック・トランザクション: スマートコントラクトはアトミックスワップを可能にします。つまり、トランザクション全体が実行されるか、あるいは全く実行されないかのどちらかです。これにより、複数段階の取引におけるカウンターパーティリスクが排除されます。機関投資家がトークン化された米国財務省証券をステーブルコインと取引する場合、決済リスクも、エスクロー期間も、 T+2 の待機時間もありません。取引はアトミック(不可分)です。

透明性の高い担保: TradFi において、担保のポジションを把握するには、複雑な法的構造と不透明なレポートが必要です。DeFi では、担保はオンチェーンにあり、リアルタイムで検証可能です。リスク管理者は、四半期報告書を通じてではなく、継続的にエクスポージャーを監視できます。この透明性はシステムリスクを軽減し、より正確なリスク管理を可能にします。

プログラマブルなコンプライアンス: スマートコントラクトは、プロトコルレベルでコンプライアンスルールを強制できます。借り手が LTV(担保価値比率)75% を決して超えないようにしたいですか? それをスマートコントラクトにコード化してください。貸付をホワイトリストに登録されたエンティティに制限する必要がありますか? それをオンチェーンで実装してください。このプログラマビリティにより、コンプライアンスコストと運用リスクが削減されます。

仲介者の削減: 従来のレンディングには、銀行、清算機関、カストディアンなど、それぞれが手数料を取り、遅延を発生させる複数の仲介者が関与しています。DeFi はこのスタックを圧縮します。プロトコルは、仲介者によるレント・シーカー(利権の搾取)を排除するため、競争力のある金利を提供できます。

これらの利点は理論的なものではなく、コストを削減し、速度を向上させ、透明性を高める、数値化可能な運用上の改善です。機関投資家が DeFi を採用するのは、それがトレンディだからではなく、より優れたインフラだからです。

機関投資家向け DeFi スタック:何が機能し、何が機能していないか

すべてのパーミッション型 DeFi プロダクトが成功するわけではありません。Aave Horizon(5 億 8,000 万ドル)と Aave Arc(5 万ドル)の対比は、インフラだけでは不十分であり、プロダクトマーケットフィット(PMF)が極めて重要であることを示しています。

機能しているもの:

  • トークン化された米国財務省証券に対するステーブルコインのレンディング: これは機関投資家向けのキラーアプリです。利回り、流動性、そして規制上の安心感を提供します。このプロダクトを提供しているプロトコル(Aave Horizon、Ondo Finance、Backed Finance)は、大きな資本を取り込んでいます。

  • 厳選されたクレジット・ボールト: 専門的なアンダーライター(引受人)を備えた Morpho のパーミッション型ボールトは、機関投資家が必要とするリスクの細分化を提供します。一般的なプールに貸し出すのではなく、機関投資家は管理されたリスクパラメータを持つ特定のクレジット戦略に資金を配分できます。

  • RWA(現実資産)の統合: トークン化された現実資産を担保として統合するプロトコルが最も急速に成長しています。これにより、TradFi ポートフォリオとオンチェーンの利回りの間に架け橋ができ、機関投資家はすでに保有している資産で収益を得ることが可能になります。

  • ステーブルコインネイティブな決済: 変動の激しい暗号資産ではなく、ステーブルコインを主要な計算単位として構築されたプロダクトが、機関投資家の支持を集めています。機関投資家はステーブルコインを理解していますが、BTC/ETH のボラティリティには警戒しています。

機能していないもの:

  • 流動性のないパーミッション型プール: 既存の DeFi プロトコルに KYC を追加するだけでは、プールが浅ければ機関投資家を惹きつけることはできません。機関投資家は、意味のある資本を投入するために深さを必要とします。小規模なパーミッション型プールは空のままです。

  • ガバンナンストークンを伴う複雑なトークノミクス: 機関投資家が求めているのは利回りであり、ガバナンスへの参加ではありません。利回りのブーストや手数料の分配のためにボラティリティの高いガバンナンストークンの保有を必要とするプロトコルは、機関投資家の資本獲得に苦労しています。

  • リテール向け UX と機関投資家向けブランディング: 一部のプロトコルは、基盤となるプロダクトを変更せずに、リテール向けプロダクトに「機関投資家向け」のブランディングを貼り付けています。機関投資家はこれを見抜いています。彼らが必要としているのは、単におしゃれな UI ではなく、機関投資家グレードのカストディ統合、コンプライアンスレポート、および法的文書です。

  • 孤立したパーミッション型チェーン: 完全に独立した機関投資家向けブロックチェーンを構築するプロトコルは、DeFi の核心的な利点であるコンポーザビリティ(構成可能性)と流動性を失います。機関投資家が求めているのは、TradFi の断片化を再現する「閉じられた庭」ではなく、DeFi の流動性へのアクセスです。

教訓:機関投資家は、DeFi インフラが TradFi の代替案よりも真に問題を解決するときに、それを採用します。トークン化のためのトークン化は機能しません。運用上の改善を伴わないコンプライアンスのパフォーマンスも機能しません。機能するのは、規制に準拠したパッケージに包まれた、真の革新(決済の高速化、透明性の向上、コストの削減)です。

グローバルな流動性のシフト:なぜ今回は違うのか

DeFi はこれまでに複数のハイプサイクルを経験し、そのたびに金融に革命を起こすと約束してきました。2020 年の DeFi サマーでは TVL(預かり資産総額)が 1,000 億ドルに急増した後、300 億ドルまで崩壊しました。2021 年のブームでは TVL が 1,800 億ドルに達しましたが、再び暴落しました。では、なぜ 2026 年は違うのでしょうか?

その答えは、システムに流入している資本の種類にあります。これまでのサイクルは、個人投資家による投機や、利回りを追い求めるクリプトネイティブな資本によって牽引されてきました。市場のセンチメントが変わると、それらは構造的な割り当てではなく、移り気な投機であったため、資本は一夜にして消失しました。

現在のサイクルは根本的に異なります。機関投資家の資本は 1,000% の APY(年間利回り)を追い求めているのではなく、米国債に裏打ちされたステーブルコインで 4 〜 8% の利回りを求めています。この資本は、レバレッジをかけた投機ではないため、ボラティリティの際にもパニック売りをしません。それは財務管理(トレジャリー・マネジメント)であり、倍率ではなく、ベーシスポイント単位での漸進的な利回り向上を求めているのです。

トークン化された米国債は現在 80 億ドルを超え、毎月成長しています。これらは投機的資産ではなく、オンチェーンの政府国債です。Vanguard や BlackRock が米国債をトークン化し、機関投資家クライアントがそれらを Aave Horizon で貸し出してステーブルコインを借り入れる場合、その資本には粘着性があります。トラブルの兆候が見えたからといって、すぐにミームコインに逃避することはありません。

同様に、2,700 億ドルのステーブルコイン供給量は、ドル建て決済レールに対する根本的な需要を表しています。Circle の USDC、Tether の USDT、あるいは GENIUS 法に基づいてローンチされる機関投資家向けステーブルコインであれ、これらの資産は支払いと決済の機能を果たします。これらは投機ではなく、インフラなのです。

この投機的資本から構造的資本へのシフトこそが、2,500 億ドルの TVL 予測を信頼に足るものにしています。2026 年に DeFi に参入する資本は、素早い利益を得るために転売しようとしているのではなく、運用改善のために再配分を行っているのです。

課題と逆風

収束への勢いがある一方で、大きな課題も残っています。

規制の断片化: 米国と欧州は明確な指針を示していますが、規制の枠組みは管轄区域によって大きく異なります。グローバルに活動する機関投資家は、欧州の MiCA、米国の GENIUS 法、そしてアジアのより制限的な規制の間で異なる、複雑なコンプライアンス要件に直面しています。この断片化は導入を遅らせ、コストを増大させます。

カストディと保険: 機関投資家の資本は、機関投資家グレードのカストディ(保管管理)を必要とします。Fireblocks、Anchorage、Coinbase Custody などのソリューションは存在しますが、DeFi ポジションに対する保険の適用範囲は依然として限定的です。機関投資家は、スマートコントラクトの脆弱性、オラクル操作、カストディの失敗に対して資産が保険で保護されていることを知る必要があります。保険市場は成熟しつつありますが、まだ初期段階にあります。

スマートコントラクトのリスク: 新しいプロトコルはすべてスマートコントラクトのリスクを伴います。監査によって脆弱性は減少しますが、完全になくなるわけではありません。機関投資家は、監査済みであっても、斬新なコントラクトに大規模なポジションを投入することには慎重です。この慎重さは合理的です。DeFi はこれまで、脆弱性を突いた攻撃によって数十億ドルの損失を経験してきました。

流動性の断片化: パーミッション型(許可型)プールが増えるにつれ、流動性は異なる会場に分散されます。Aave Horizon で貸し出しを行っている機関投資家は、資本を移動させない限り、Morpho や Maple Finance の流動性を簡単に利用することはできません。この断片化は資本効率を低下させ、単一の機関投資家がパーミッション型 DeFi に投入する金額を制限します。

オラクルへの依存: DeFi プロトコルは、価格フィード、担保評価、清算トリガーをオラクルに依存しています。オラクルの操作や故障は壊滅的な損失を引き起こす可能性があります。機関投資家には、複数のデータソースを持ち、操作耐性のある堅牢なオラクルインフラが必要です。Chainlink などが大幅に改善されましたが、オラクルリスクは依然として懸念事項です。

新興市場における規制の不確実性: 米国と欧州は明確化が進んでいますが、発展途上国の多くは依然として不透明です。中南米、アフリカ、アジアの一部で活動する機関投資家は、DeFi への積極的な展開を制限する可能性のある規制リスクに直面しています。

これらは克服不可能な障害ではありませんが、2026 年の DeFi への資本流入を遅らせ、制限する現実的な摩擦点です。2,500 億ドルの TVL 目標は、これらの逆風を考慮したものであり、無制約な強気ケースではありません。

開発者とプロトコルにとっての意味

DeFi と TradFi(伝統的金融)の収束は、開発者とプロトコルに特定の機会をもたらします。

個人投資家だけでなく、機関投資家向けに構築する: 機関投資家のプロダクトマーケットフィット(PMF)を優先するプロトコルが、不均衡なまでに大きな資本を獲得するでしょう。これは以下を意味します:

  • KYC/AML 統合を備えたコンプライアンス優先のアーキテクチャ
  • 機関投資家向けソリューションとのカストディ統合
  • 機関投資家のリスク委員会が承認できる法的文書
  • 機関投資家のニーズに合わせたリスク報告と分析

持続可能な収益モデルに焦点を当てる: トークン・エミッション(排出)や流動性マイニングの時代は終わりました。プロトコルは実際の経済活動から実際の手数料を生み出す必要があります。これは、TVL を引きつけるためにトークンを膨らませるのではなく、機関投資家が価値を認めるサービス(カストディ、決済、リスク管理)に対して課金することを意味します。

セキュリティと透明性を優先する: 機関投資家は、堅牢なセキュリティを備えたプロトコルにのみ資本を投入します。これは、複数の監査、バグバウンティ、保険の適用、そして透明性の高いオンチェーン運用を意味します。セキュリティは一度限りのイベントではなく、継続的な投資です。

TradFi インフラとの統合: TradFi と DeFi の間をシームレスにつなぐプロトコルが勝利します。これは、法定通貨のオンランプ、銀行口座の統合、TradFi 標準に合致するコンプライアンス報告、そして機関投資家の取引相手が認識できる法的構造を意味します。

特定の機関投資家のユースケースをターゲットにする: 汎用的なプロトコルを構築するのではなく、ニッチな機関投資家のユースケースをターゲットにします。企業のステーブルコインのための財務管理、マーケットメーカー向けのオーバーナイト・レンディング、ヘッジファンド向けの担保最適化などです。特定のユースケースにおける深さは、多くの平凡な製品にわたる広さに勝ります。

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2,500 億ドルへの道:現実的なタイムライン

DeFi の TVL(預かり資産)が 2026 年末までに 2,500 億ドルに達するために必要なプロセスは以下の通りです:

2026 年第 1 四半期(1 月 ~ 3 月):トークン化された米国債とステーブルコイン供給の継続的な成長。Aave Horizon が 10 億ドルを突破。Morpho と Maple Finance が新しい機関投資家向けクレジットボルトをローンチ。TVL は 1,600 億 ~ 1,700 億ドルに到達。

2026 年第 2 四半期(4 月 ~ 6 月):7 月の GENIUS 法の施行規則の最終決定に伴い、ステーブルコインのローンチが加速。コンプライアンスに準拠した枠組みの下で、新しい機関投資家向けステーブルコインがローンチされる。大手資産運用会社が許可型(permissioned)DeFi プールへの資金投入を開始。TVL は 1,900 億 ~ 2,000 億ドルに到達。

2026 年第 3 四半期(7 月 ~ 9 月):コンプライアンスの枠組みが成熟するにつれ、機関投資家の資金流入が加速。銀行がオンチェーン・レンディング製品をローンチ。トークン化されたレポ市場が規模を拡大。TVL は 2,200 億 ~ 2,300 億ドルに到達。

2026 年第 4 四半期(10 月 ~ 12 月):年末の資本配分と財務管理が最後の押し上げ要因となる。これまでの四半期で様子を見ていた機関投資家が、会計年度末を前に資金を投入。TVL は 2,500 億ドル以上に到達。

このタイムラインは、重大なエクスプロイト(脆弱性攻撃)が発生せず、規制の逆行がなく、マクロ経済の安定が続くことを前提としています。達成可能ではありますが、保証されたものではありません。

出典