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クラウドインフラとサービス

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分散型GPUネットワーク 2026:DePINがいかにして1,000億ドルのAIコンピューティング市場でAWSに挑んでいるか

· 約 17 分
Dora Noda
Software Engineer

AI 革命は、かつてないほどの計算能力への渇望を生み出しました。AWS、Azure、Google Cloud といったハイパースケーラーがこの分野を支配してきましたが、彼らの優位性に挑む新しいクラスの分散型 GPU ネットワークが登場しています。DePIN(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 1 年間で 52 億ドルから 190 億ドル以上に急増し、2028 年までに 3.5 兆ドルに達すると予測されています。もはや、分散型コンピューティングが従来のクラウドプロバイダーと競合するかどうかではなく、いかに早く市場シェアを奪うかが問題となっています。

GPU 不足の危機:分散化に向けた絶好の機会

半導体業界は、分散型コンピューティングの理論を裏付ける供給のボトルネックに直面しています。

世界最大の高帯域幅メモリ (HBM) プロデューサーである SK Hynix と Micron の両社は、2026 年の生産分がすべて完売したと発表しました。Samsung は、需要が供給を大幅に上回っているため、2 桁の価格引き上げを警告しています。

この不足は、ハイパースケールインフラに直接アクセスできる層と、それ以外の層という二極化した市場を生み出しています。

10 億ドル規模の予算を持たない AI 開発者、スタートアップ、研究者にとって、従来のクラウドモデルには 3 つの重大な障壁があります。

  • 予算の 50 〜 70% を消費する可能性のある法外なコスト
  • 柔軟性がほとんどない長期的な囲い込み契約
  • NVIDIA H100 や H200 のようなハイエンド GPU の限られた可用性

分散型 GPU ネットワークは、これら 3 つすべてを解決する立場にあります。

市場のリーダー:4 つのアーキテクチャ、1 つのビジョン

Render Network:3D アーティストから AI インフラへ

もともと分散レンダリングタスクのためにアイドル状態の GPU を集約するために構築された Render Network は、AI コンピューティングワークロードへの転換に成功しました。現在、このネットワークは毎月約 150 万フレームを処理しており、2025 年 12 月の Dispersed.com の立ち上げは、クリエイティブ業界を超えた戦略的拡大を象徴しています。

2026 年の主要なマイルストーンは以下の通りです。

  • AI コンピューティングサブネットのスケーリング: 機械学習ワークロードに特化した分散型 GPU リソースの拡張
  • 600 以上の AI モデルを導入: 推論やロボティクスシミュレーションのためのオープンウェイトモデル
  • 70% のアップロード最適化: Blender 用のディファレンシャルアップロードにより、ファイル転送時間を大幅に短縮

イーサリアムから Solana へのネットワーク移行(RNDR から RENDER へのリブランディング)により、AI コンピューティングの高スループット需要に対応する体制が整いました。

CES 2026 において、Render はエッジ ML ワークロードの GPU 需要の爆発的増加に対応することを目的としたパートナーシップを披露しました。クリエイティブなレンダリングから汎用 AI コンピューティングへの転換は、DePIN セクターで最も成功した市場拡大の 1 つです。

Akash Network:Kubernetes 互換の挑戦者

Akash は、逆オークションモデルを採用することで、根本的に異なるアプローチをとっています。固定価格ではなく、GPU プロバイダーがワークロードを競い合うことで、分散型マーケットプレイスを通じて品質を維持しながらコストを抑えています。

その結果は顕著です。利用率は前年比 428% 増を記録し、2026 年に向けて稼働率は 80% を超えています。

このネットワークの Starcluster イニシアチブは、これまでで最も野心的な取り組みです。中央管理型のデータセンターと Akash の分散型マーケットプレイスを組み合わせ、トレーニングと推論の両方に最適化された「プラネタリーメッシュ」と呼ばれるものを構築します。Starbonds を通じて約 7,200 台の NVIDIA GB200 GPU を取得する計画により、Akash はハイパースケールの AI 需要をサポートできる体制を整えます。

2025 年第 3 四半期の指標は、加速する勢いを示しています。

  • 手数料収入は前四半期比 11% 増の 715,000 AKT
  • 新規リース数は前四半期比 42% 増の 27,000 件
  • 2026 年第 1 四半期のバーンメカニズム強化 (BME) により、AKT トークンのバーンがコンピューティング支出に連動。1 ドル支出されるごとに 0.85 ドル相当の AKT がバーンされます。

月間コンピューティングボリュームが 336 万ドルであることを考慮すると、毎月約 210 万 AKT(約 98 万 5,000 ドル)がバーンされる可能性があり、トークン供給にデフレ圧力を生み出します。

この利用状況とトークノミクスの直接的な結びつきは、トークンの有用性が強制されているように感じられたり、実際のプロダクトの採用と切り離されているプロジェクトとは Akash を一線を画すものにしています。

Hyperbolic:コストの破壊者

Hyperbolic の価値提案は非常にシンプルです。AWS、Azure、Google Cloud と同じ AI 推論機能を 75% 低いコストで提供することです。10 万人以上の開発者を支えるこのプラットフォームは、高度なオーケストレーション層を通じて世界中に分散された GPU リソースを調整する分散型オペレーティングシステム、Hyper-dOS を使用しています。

アーキテクチャは 4 つのコアコンポーネントで構成されています。

  1. Hyper-dOS: 世界中に分散された GPU リソースを調整
  2. GPU マーケットプレイス: サプライヤーとコンピューティング需要を接続
  3. 推論サービス: 最先端のオープンソースモデルへのアクセス
  4. エージェントフレームワーク: 自律型インテリジェンスを可能にするツール

Hyperbolic を際立たせているのは、カリフォルニア大学バークレー校やコロンビア大学の研究者と共に開発された、間もなく登場する Proof of Sampling (PoSP) プロトコルです。これにより、AI 出力の暗号化された検証が可能になります。

これは、中央集権的な権威に頼ることなくトラストレスな検証を行うという、分散型コンピューティングにおける最大の課題の 1 つに対処するものです。PoSP が稼働すれば、企業は GPU プロバイダーを信頼することなく、推論結果が正しく計算されたことを検証できるようになります。

Inferix:ブリッジビルダー

Inferix は、GPU コンピューティングパワーを必要とする開発者と、余剰能力を持つプロバイダーを繋ぐ接続レイヤーとして位置付けられています。その従量課金モデルにより、従来のクラウドプロバイダーでユーザーを縛り付けていた長期契約の必要性がなくなります。

市場への参入は比較的新しいものの、Inferix は特定のセグメントをターゲットとする特化型 GPU ネットワークの成長を象徴しています。この場合、エンタープライズ規模の要件を必要とせず、柔軟で短期間のアクセスを求める開発者が対象となります。

DePIN 革命:数字で見る現状

広範な DePIN セクターは、分散型 GPU コンピューティングがインフラ環境のどこに適しているかを理解するための重要な背景となります。

2025 年 9 月時点で、CoinGecko は 250 近い DePIN プロジェクトを追跡しており、その合計時価総額は 190 億ドルを超えています。これはわずか 12 ヶ月前の 52 億ドルから増加しており、265% という成長率は広範な暗号資産市場を劇的に上回っています。

このエコシステム内では、AI 関連の DePIN が時価総額で圧倒しており、このテーマの 48% を占めています。分散型コンピューティングとストレージネットワークを合わせると、約 193 億ドルに達し、DePIN 全体の時価総額の半分以上を占めています。

際立った成果を上げているプロジェクトは、このセクターの成熟を示しています:

  • Aethir: 14 億時間以上の計算時間を提供し、2025 年には四半期収益が約 4,000 万ドルに達したと報告されています
  • io.net および Nosana: それぞれの成長サイクルにおいて時価総額が 4 億ドルを超えました
  • Render Network: レンダリングから AI ワークロードへと拡大する中で、時価総額が 20 億ドルを突破しました

ハイパースケーラーの反論:依然として中央集権が優位な点

説得力のある経済性と目覚ましい成長指標がある一方で、分散型 GPU ネットワークは、ハイパースケーラーが対処するように構築されている正当な技術的課題に直面しています。

長期間のワークロード: 大規模言語モデルのトレーニングには、数週間から数ヶ月の継続的な計算が必要になる場合があります。分散型ネットワークでは、特定の GPU が長期間利用可能であることを保証するのが困難ですが、AWS は必要な期間だけ容量を予約できます。

緊密な同期: 複数の GPU にわたる分散トレーニングには、マイクロ秒レベルの調整が必要です。これらの GPU が、ネットワーク遅延の異なる大陸間に分散している場合、効率的なトレーニングに必要な同期を維持することは指数関数的に難しくなります。

予測可能性: ミッションクリティカルなワークロードを実行する企業にとって、期待されるパフォーマンスを正確に把握することは譲れない条件です。ハイパースケーラーは詳細な SLA を提供できますが、分散型ネットワークは同様の保証を行うための検証インフラをまだ構築している段階です。

インフラの専門家の間では、分散型 GPU ネットワークはバッチワークロード、推論タスク、および短期間のトレーニング実行に優れているというコンセンサスがあります。

これらのユースケースでは、ハイパースケーラーと比較して 50-75% のコスト削減が可能であり、大きな変革をもたらします。しかし、最も要求が厳しく、長時間実行され、ミッションクリティカルなワークロードについては、少なくとも現時点では中央集権型のインフラが優位性を保っています。

2026 年の触媒:AI 推論の爆発的増加

2026 年から、AI の推論およびトレーニング計算の需要は、3 つの収束するトレンドによって劇的に加速すると予測されています:

  1. エージェンティック AI の普及: 自律型エージェントは、意思決定のために持続的な計算能力を必要とします
  2. オープンソースモデルの採用: 企業がプロプライエタリな API から離れるにつれ、モデルをホストするためのインフラが必要になります
  3. エンタープライズ AI の導入: 企業が実験段階から本番稼働へと移行しています

この需要の急増は、分散型ネットワークの強みに直結します。

推論ワークロードは通常、短時間で、高度に並列化可能です。これはまさに、分散型 GPU ネットワークがコスト面でハイパースケーラーを凌駕しつつ、同等のパフォーマンスを提供できるプロファイルです。チャットボットや画像生成サービスの推論を実行するスタートアップは、ユーザーエクスペリエンスを損なうことなく、インフラコストを 75% 削減できます。

トークンエコノミクス:インセンティブレイヤー

これらのネットワークにおける暗号資産の要素は、単なる投機ではありません。それは、グローバルな GPU の集約を経済的に実現可能にするメカニズムです。

Render (RENDER): もともと Ethereum 上で RNDR として発行されましたが、2023 年から 2024 年にかけてネットワークが Solana に移行し、トークン保有者は 1:1 の比率でスワップしました。RENDER を含む GPU 共有トークンは、セクターへの信頼が高まったことを反映し、2026 年初頭に 20% 以上急騰しました。

Akash (AKT): BME 焼却メカニズムは、ネットワークの利用状況とトークン価値の間に直接的なリンクを作成します。トークノミクスが製品の利用と切り離されているように感じられる多くの暗号プロジェクトとは異なり、Akash のモデルは、1 ドルのコンピューティング利用がトークン供給に直接影響を与えることを保証します。

トークンレイヤーは、初期の分散型コンピューティングの試みを悩ませていたコールドスタート問題を解決します。

ネットワークの初期段階で GPU プロバイダーにトークン報酬というインセンティブを与えることで、需要がクリティカルマスに達する前に供給を立ち上げることができます。ネットワークが成熟するにつれて、トークンのインフレに代わって実際の計算収益が徐々に取って代わります。

このトークンインセンティブから実際の収益への移行は、持続可能なインフラプロジェクトと持続不可能なポンジノミクス(ポンジスキーム的な経済)を分けるリトマス試験紙となります。

1,000 億ドルの問い:分散型は対抗できるのか?

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。分散型 GPU ネットワークが有意義なシェアを獲得できるかどうかは、次の 3 つの課題を解決できるかにかかっています。

大規模な検証: Hyperbolic の PoSP プロトコルは進歩を示していますが、業界にはコンピューティング作業が正しく実行されたことを暗号学的に検証するための標準化された手法が必要です。これがなければ、企業は依然として躊躇し続けるでしょう。

エンタープライズ級の信頼性: 世界中に分散し、独立して運営されている GPU を調整しながら 99.99% のアップタイムを達成するには、高度なオーケストレーションが必要です。Akash の Starcluster モデルはその一つの方向性を示しています。

開発者体験: 分散型ネットワークは、AWS、Azure、GCP の使いやすさに匹敵する必要があります。Kubernetes との互換性(Akash が提供しているものなど)は第一歩ですが、既存の ML ワークフローとのシームレスな統合が不可欠です。

開発者にとっての意味

AI 開発者や Web3 ビルダーにとって、分散型 GPU ネットワークは戦略的な機会をもたらします。

コストの最適化: トレーニングや推論の費用は、AI スタートアップの予算の 50 〜 70% を容易に消費する可能性があります。これらのコストを半分以下に抑えることは、ユニットエコノミクスを根本から変えます。

ベンダーロックインの回避: ハイパースケーラーは参入を容易にしますが、離脱を困難にします。オープンスタンダードを使用する分散型ネットワークは、選択肢を保持します。

検閲耐性: 中央集権的なプロバイダーからの圧力を受ける可能性があるアプリケーションにとって、分散型インフラストラクチャは重要なレジリエンスレイヤーを提供します。

注意点は、ワークロードをインフラストラクチャに適合させることです。迅速なプロトタイピング、バッチ処理、推論サービング、並列トレーニングの実行については、分散型 GPU ネットワークは今日すでに利用可能です。絶対的な信頼性が必要な数週間にわたるモデルトレーニングについては、現時点ではハイパースケーラーの方が依然として安全な選択肢です。

今後の展望

GPU の不足、AI コンピューティング需要の増大、そして成熟しつつある DePIN インフラストラクチャの融合は、稀な市場機会を生み出しています。従来のクラウドプロバイダーは、信頼性と利便性を提供することで第一世代の AI インフラストラクチャを支配しました。分散型 GPU ネットワークは、コスト、柔軟性、および中央集権的な制御への耐性で競合しています。

今後の 12 ヶ月が決定的なものになるでしょう。Render が AI コンピューティングサブネットを拡張し、Akash が Starcluster GPU をオンラインにし、Hyperbolic が暗号学的検証を導入する中で、分散型インフラストラクチャがハイパースケールでその約束を果たせるかどうかが明らかになります。

希少な GPU リソースにプレミアム価格を支払っている開発者、研究者、企業にとって、信頼できる代替手段の登場は、これ以上待ちきれないほど重要です。問題は、分散型 GPU ネットワークが 1,000 億ドルのコンピューティング市場の一部を獲得するかどうかではなく、どれだけのシェアを獲得するかです。

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EigenCloud: 検証可能なクラウドインフラストラクチャによるWeb3の信頼基盤の再構築

· 約 33 分
Dora Noda
Software Engineer

EigenCloudは、ブロックチェーンの根本的なスケーラビリティと信頼のトレードオフを解決するための最も野心的な試みです。175億ドルに及ぶリステークされた資産、斬新なフォークベースのトークンメカニズム、そして3つの検証可能なプリミティブ(EigenDA、EigenCompute、EigenVerify)を組み合わせることで、Eigen Labsは「クリプトのAWSモーメント」と呼ぶものを構築しました。これは、あらゆる開発者が、正しい実行の暗号学的証明を伴うクラウドスケールの計算にアクセスできるプラットフォームです。2025年6月のEigenLayerからEigenCloudへのリブランディングは、a16z cryptoからの7,000万ドルの支援と、Google、LayerZero、Coinbaseとのパートナーシップに支えられ、インフラストラクチャプロトコルからフルスタック検証可能クラウドへの戦略的転換を示しました。この変革は、対象市場を25,000人のクリプト開発者から、プログラマビリティと信頼の両方を必要とする世界中の2,000万人以上のソフトウェア開発者へと拡大することを目指しています。

Eigenエコシステム三部作:セキュリティの断片化から信頼のマーケットプレイスへ

Eigenエコシステムは、イーサリアムの誕生以来、ブロックチェーンのイノベーションを制約してきた構造的な問題に対処します。それは、分散型検証を必要とするすべての新しいプロトコルが、ゼロから独自のセキュリティをブートストラップしなければならないという問題です。オラクル、ブリッジ、データ可用性レイヤー、シーケンサーはそれぞれ孤立したバリデーターネットワークを構築し、セキュリティに利用可能な総資本を数十の競合サービスに断片化させました。この断片化は、攻撃者がイーサリアム自体を保護する1,140億ドルではなく、最も弱いリンクである5,000万ドルのブリッジを侵害するだけで済むことを意味しました。

Eigen Labsのソリューションは、連携して機能する3つのアーキテクチャレイヤーに展開されます。プロトコルレイヤー(EigenLayer)は、イーサリアムのステーキングされたETHが複数のサービスを同時に保護できるマーケットプレイスを作成し、孤立したセキュリティアイランドをプールされた信頼ネットワークに変革します。トークンレイヤー(EIGEN)は、コードでは証明できないが人間が普遍的に認識する欠陥に対してスラッシングを可能にする、全く新しい暗号経済学的プリミティブである主観間ステーキングを導入します。プラットフォームレイヤー(EigenCloud)は、このインフラストラクチャを開発者フレンドリーなプリミティブに抽象化します。EigenDAによる100 MB/秒のデータ可用性、EigenComputeによる検証可能なオフチェーン計算、EigenVerifyによるプログラム可能な紛争解決です。

これら3つのレイヤーは、Eigen Labsが「トラストスタック」と呼ぶものを生み出します。各プリミティブは、下位レイヤーのセキュリティ保証の上に構築されています。EigenCompute上で動作するAIエージェントは、その実行トレースをEigenDAに保存し、EigenVerifyを通じて異議申し立てに直面し、最終的には争われた結果に対する最終手段としてEIGENトークンのフォークに頼ることができます。


プロトコルレイヤー:EigenLayerが信頼のマーケットプレイスをどのように作成するか

孤立したセキュリティアイランドのジレンマ

EigenLayer以前は、分散型サービスを立ち上げるには、費用のかかるブートストラップ問題を解決する必要がありました。新しいオラクルネットワークは、実際の製品を提供する前に、バリデーターを誘致し、トークノミクスを設計し、スラッシング条件を実装し、ステーカーに報酬がリスクを正当化することを納得させなければなりませんでした。コストは相当なものでした。Chainlinkは独自のLINKステーキングセキュリティを維持し、各ブリッジは独立したバリデーターセットを運用し、Celestiaのようなデータ可用性レイヤーはブロックチェーン全体を立ち上げました。

この断片化は逆説的な経済を生み出しました。個々のサービスを攻撃するコストは、エコシステムの集約されたセキュリティではなく、その孤立したステークによって決定されました。1億ドルを保護するブリッジが1,000万ドルのステーキングされた担保で運用されている場合、数十億ドルがイーサリアムのバリデーターでアイドル状態であっても脆弱なままでした。

解決策:ETHを複数のサービスで同時に機能させる

EigenLayerはリステーキングを導入しました。これは、イーサリアムのバリデーターがステーキングされたETHを拡張して、アクティブ検証サービス(AVS)と呼ばれる追加のサービスを保護するメカニズムです。このプロトコルは2つのリステーキングパスをサポートしています。

ネイティブリステーキングは、イーサリアムバリデーター(最低32 ETH)を実行し、引き出し資格情報をEigenPodスマートコントラクトに指定することを必要とします。バリデーターのステークは、イーサリアムのコンセンサスを保護しながら、同時にAVSの保証を裏付けるという二重の機能を得ます。

リキッドステーキングトークン(LST)リステーキングは、LidoのstETH、MantleのmETH、CoinbaseのcbETHなどのデリバティブを受け入れます。ユーザーはこれらのトークンをEigenLayerのStrategyManagerコントラクトに預け入れ、バリデーターインフラストラクチャを実行することなく参加できます。最低額はなく、EtherFiやRenzoのようなリキッドリステーキングプロトコルを通じて、ETHの端数から参加できます。

現在のリステーキングの構成は、ネイティブETHが83.7%、**リキッドステーキングトークンが16.3%**であり、プロトコルにロックされたETHは625万ETHを超えています。

市場エンジン:三角ゲーム理論

EigenLayerのマーケットプレイスには、それぞれ異なるインセンティブを持つ3つのステークホルダークラスが参加します。

リステーカーは資本を提供し、積み重ねられた利回りを得ます。イーサリアムの基本ステーキングリターン(年率約4%)に加えて、EIGEN、WETH、またはARPAのようなネイティブトークンで支払われるAVS固有の報酬です。現在の合計利回りは、基本報酬に加えて**EIGENで約4.24%**に達します。リスクは、委任されたオペレーターがサービスを提供するすべてのAVSからの追加のスラッシング条件にさらされることです。

オペレーターはノードインフラストラクチャを実行し、AVS検証タスクを実行します。彼らは委任された報酬に対してデフォルトで10%の手数料(0〜100%で設定可能)と直接的なAVS支払いを得ます。2,000人以上のオペレーターが登録されており、500人以上が積極的にAVSを検証しています。オペレーターは、リスク調整後のリターンに基づいてサポートするAVSを選択し、競争力のあるマーケットプレイスを形成します。

AVSは、独立したバリデーターネットワークをブートストラップすることなく、プールされたセキュリティを消費します。彼らはスラッシング条件を定義し、報酬構造を設定し、魅力的な経済性を通じてオペレーターの注目を集めるために競合します。現在、40以上のAVSがメインネットで稼働しており、162が開発中で、エコシステム全体で190以上あります。

この三角構造は自然な価格発見を生み出します。不十分な報酬を提供するAVSはオペレーターを誘致するのに苦労し、実績の悪いオペレーターは委任を失い、リステーカーは信頼できるオペレーターを選択し、価値のあるAVSをサポートすることで最適化します。

プロトコル運用フロー

委任メカニズムは構造化されたフローに従います。

  1. ステーク: ユーザーはイーサリアムにETHをステークするか、LSTを取得します。
  2. オプトイン: EigenLayerコントラクトに預け入れます(ネイティブはEigenPod、LSTはStrategyManager)。
  3. 委任: 検証を管理するオペレーターを選択します。
  4. 登録: オペレーターはEigenLayerに登録し、AVSを選択します。
  5. 検証: オペレーターはAVSソフトウェアを実行し、アテステーションタスクを実行します。
  6. 報酬: AVSはオンチェーンのマークルルートを介して毎週報酬を分配します。
  7. 請求: ステーカーとオペレーターは1週間の遅延後に請求します。

引き出しには7日間の待機期間(スラッシングが有効なステークの場合は14日間)が必要で、資金が引き出される前に欠陥検出のための時間が確保されます。

プロトコルの有効性と市場パフォーマンス

EigenLayerの成長軌道は市場の検証を示しています。

  • 現在のTVL: 約175.1億ドル(2025年12月)
  • ピークTVL: 200.9億ドル(2024年6月)、Lidoに次ぐDeFiプロトコルで2番目の規模
  • ユニークステーキングアドレス: 80,000以上
  • インセンティブの対象となるリステーカー: 140,000以上
  • 分配された総報酬: 1億2,802万ドル以上

2025年4月17日のスラッシング有効化は重要なマイルストーンとなりました。プロトコルは経済的強制力を持つ「機能完備」となりました。スラッシングはユニークステークアロケーションを使用し、オペレーターが個々のAVSに特定のステーク部分を指定できるようにすることで、サービス間のスラッシングリスクを分離します。拒否権委員会は不当なスラッシングを調査し、覆すことができ、追加のセーフガードを提供します。


トークンレイヤー:EIGENが主観性の問題をどのように解決するか

コードでは証明できないエラーのジレンマ

従来のブロックチェーンのスラッシングは、客観的に帰属可能な欠陥、つまり暗号学や数学によって証明可能な動作に対してのみ機能します。ブロックの二重署名、無効な状態遷移の生成、ライブネスチェックの失敗はすべてオンチェーンで検証できます。しかし、多くの重要な障害はアルゴリズムによる検出を免れます。

  • 誤った価格を報告するオラクル(データ保留)
  • データを提供することを拒否するデータ可用性レイヤー
  • 操作された出力を生成するAIモデル
  • 特定のトランザクションを検閲するシーケンサー

これらの主観間欠陥は、どの合理的な観察者も欠陥が発生したことに同意するが、スマートコントラクトではそれを証明できないという明確な特徴を共有しています。

解決策:罰としてのフォーク

EIGENは、アルゴリズムによる検証ではなく、社会的合意を活用するフォークによるスラッシングという抜本的なメカニズムを導入します。オペレーターが主観間欠陥を犯した場合、トークン自体がフォークします。

ステップ1:欠陥検出。bEIGENステーカーが悪意のある動作を観察し、アラートを発します。

ステップ2:社会的審議。コンセンサス参加者が問題を議論します。正直な観察者は、欠陥が発生したかどうかについて収束します。

ステップ3:チャレンジ開始。チャレンジャーは3つのコントラクトを展開します。新しいbEIGENトークンコントラクト(フォーク)、将来のフォークのためのチャレンジコントラクト、悪意のあるオペレーターを特定するフォークディストリビューターコントラクトです。チャレンジャーは、軽率なチャレンジを阻止するために、EIGENで多額のボンドを提出します

ステップ4:トークン選択。EIGENの2つのバージョンが現在存在します。ユーザーとAVSは、どちらをサポートするかを自由に選択します。コンセンサスが悪意のある行為を確認した場合、フォークされたトークンのみが価値を保持し、悪意のあるステーカーは割り当て全体を失います。

ステップ5:解決。チャレンジが成功した場合、ボンドは報酬として与えられ、拒否された場合は焼却されます。EIGENラッパーコントラクトは、新しい正統なフォークを指すようにアップグレードされます。

デュアルトークンアーキテクチャ

EIGENは、フォークの複雑さをDeFiアプリケーションから分離するために2つのトークンを使用します。

トークン目的フォーク動作
EIGEN取引、DeFi、担保フォーク非認識 — 複雑さから保護される
bEIGENステーキング、AVSの保護主観間フォークの対象となる

ユーザーはEIGENをbEIGENにラップしてステーキングします。引き出し後、bEIGENはEIGENに戻ります。フォーク中、bEIGENは分割されます(bEIGENv1 → bEIGENv2)が、ステーキングしていないEIGEN保有者は、フォークメカニズムにさらされることなく償還できます。

トークンエコノミクス

初期供給量: 1,673,646,668 EIGEN(電話のキーパッドで「1. Open Innovation」をエンコード)

配分内訳:

  • コミュニティ (45%): 15% ステーキドロップ、15% コミュニティイニシアチブ、15% 研究開発/エコシステム
  • 投資家 (29.5%): 約5億473万トークン、クリフ後の月次アンロック
  • 初期貢献者 (25.5%): 約4億5,855万トークン、クリフ後の月次アンロック

ベスティング: 投資家とコア貢献者は、トークン譲渡可能日(2024年9月30日)から1年間のロックアップに直面し、その後3年間で毎月4%のアンロックが行われます。

インフレ: プログラムインセンティブを通じてステーカーとオペレーターに分配される年率4%のインフレで、現在毎週約129万EIGENです。

現在の市場状況(2025年12月):

  • 価格: 約0.50〜0.60ドル
  • 時価総額: 約2億4,500万〜3億2,000万ドル
  • 流通供給量: 約4億8,500万EIGEN
  • 史上最高値: 5.65ドル(2024年12月17日)—現在の価格はATHから約90%下落

ガバナンスとコミュニティの声

EigenLayerのガバナンスは、「メタセットアップフェーズ」にあり、研究者とコミュニティがプロトコル全体の作動のためのパラメータを形成しています。主要なメカニズムは次のとおりです。

  • 自由市場ガバナンス: オペレーターはAVSへのオプトイン/オプトアウトによってリスク/報酬を決定します。
  • 拒否権委員会: 不当なスラッシングから保護します。
  • プロトコル評議会: EigenLayer改善提案(ELIP)を審査します。
  • トークンベースのガバナンス: EIGEN保有者は紛争中のフォークサポートについて投票します。フォークプロセス自体がガバナンスを構成します。

プラットフォームレイヤー:EigenCloudの戦略的変革

EigenCloud検証可能性スタック:信頼インフラストラクチャを構築する3つのプリミティブ

2025年6月のEigenCloudへのリブランドは、Eigen Labsがリステーキングプロトコルから検証可能なクラウドプラットフォームへの転換を示しました。そのビジョンは、クラウドスケールのプログラマビリティとクリプトグレードの検証を組み合わせ、パフォーマンスと信頼の両方が重要となる10兆ドル以上のパブリッククラウド市場をターゲットにすることです。

アーキテクチャは、おなじみのクラウドサービスに直接マッピングされます。

EigenCloudAWS相当機能
EigenDAS3データ可用性 (100 MB/秒)
EigenComputeLambda/ECS検証可能なオフチェーン実行
EigenVerifyN/Aプログラム可能な紛争解決

EIGENトークンは、暗号経済学的メカニズムを通じて、信頼パイプライン全体を保護します。


EigenDA:ロールアップのコストキラーとスループットエンジン

問題の背景: ロールアップはセキュリティのためにトランザクションデータをイーサリアムに投稿しますが、コールデータコストは**運用費用の80〜90%**を占めます。ArbitrumとOptimismはデータ可用性に数千万ドルを費やしてきました。イーサリアムの合計スループットは約83 KB/秒であり、ロールアップの採用が拡大するにつれて根本的なボトルネックとなっています。

ソリューションアーキテクチャ: EigenDAは、リステーキングを通じてイーサリアムのセキュリティを維持しながら、データ可用性を非ブロックチェーン構造に移行します。その洞察は、DAが独立したコンセンサスを必要としないということです。イーサリアムが調整を処理し、EigenDAオペレーターがデータの分散を直接管理します。

技術的な実装では、情報理論的に最小限のオーバーヘッドを実現するリード・ソロモン消失訂正符号と、不正証明の待機期間なしで有効性保証を提供するKZGコミットメントを使用します。主要なコンポーネントは次のとおりです。

  • ディスパーサー: ブロブをエンコードし、KZG証明を生成し、チャンクを分散し、アテステーションを集約します。
  • バリデーターノード: コミットメントに対してチャンクを検証し、一部を保存し、署名を返します。
  • リトリーバルノード: シャードを収集し、元のデータを再構築します。

結果: EigenDA V2は2025年7月にリリースされ、業界をリードする仕様を備えています。

メトリックEigenDA V2Celestiaイーサリアムブロブ
スループット100 MB/秒約1.33 MB/秒約0.032 MB/秒
レイテンシー平均5秒6秒ブロック + 10分不正証明12秒
コストコールデータと比較して約98.91%削減約0.07ドル/MB約3.83ドル/MB

100 MB/秒で、EigenDAは毎秒80万以上のERC-20転送を処理でき、Visaのピークスループットの12.8倍です。

エコシステムセキュリティ: 430万ETHがステーキングされ(2025年3月)、245のオペレーター127,000以上のユニークステーキングウォレット91億ドル以上のリステークされた資本

現在の統合: Fuel(ステージ2分散化を達成した最初のロールアップ)、Aevo、Mantle、Celo、MegaETH、AltLayer、Conduit、Gelato、Movement Labsなど。代替DAを使用するイーサリアムL2上の**全資産の75%**がEigenDAを使用しています。

価格設定(2025年5月に10倍の削減を発表):

  • フリーティア: 12ヶ月間1.28 KiB/秒
  • オンデマンド: 0.015 ETH/GB
  • 予約帯域幅: 256 KiB/秒で年間70 ETH

EigenCompute:クラウドスケールコンピューティングのための暗号学的シールド

問題の背景: ブロックチェーンは信頼できますがスケーラブルではありません。クラウドはスケーラブルですが信頼できません。複雑なAI推論、データ処理、アルゴリズム取引にはクラウドリソースが必要ですが、従来のプロバイダーはコードが変更されずに実行されたことや出力が改ざんされていないことを保証しません。

解決策: EigenComputeは、開発者が**信頼実行環境(TEE)**内で任意のコードをオフチェーンで実行しながら、ブロックチェーンレベルの検証保証を維持できるようにします。アプリケーションはDockerコンテナとしてデプロイされ、Dockerで実行される任意の言語(TypeScript、Rust、Go、Python)が機能します。

このアーキテクチャは以下を提供します。

  • オンチェーンコミットメント: エージェント戦略、コードコンテナハッシュ、データソースが検証可能に保存されます。
  • スラッシング可能な担保: オペレーターは実行の逸脱に対してスラッシング可能な資産をステークします。
  • アテステーションインフラストラクチャ: TEEは、コードが変更されずに実行されたことをハードウェアベースで証明します。
  • 監査証跡: すべての実行がEigenDAに記録されます。

柔軟な信頼モデル: EigenComputeのロードマップには、複数の検証アプローチが含まれています。

  1. TEE(現在のメインネットアルファ)— Intel SGX/TDX、AMD SEV-SNP
  2. 暗号経済的セキュリティ(今後のGA)— EIGENに裏打ちされたスラッシング
  3. ゼロ知識証明(将来)— トラストレスな数学的検証

開発者体験: EigenCloud CLI (eigenx) は、スキャフォールディング、ローカル開発ネットテスト、Base Sepoliaテストネットへのワンコマンドデプロイを提供します。サンプルアプリケーションには、チャットインターフェース、トレーディングエージェント、エスクローシステム、x402決済プロトコルスターターキットなどがあります。


EigenAI:AI推論への検証可能性の拡張

AI信頼ギャップ: 従来のAIプロバイダーは、プロンプトが変更されていないこと、応答が改ざんされていないこと、モデルが主張されているバージョンであることについて、暗号学的保証を提供しません。このため、AIは取引、契約交渉、DeFiガバナンスなどの高リスクアプリケーションには不向きです。

EigenAIのブレークスルー: スケールでの決定論的LLM推論。チームは、GPU上でのLLM推論のビット単位で決定論的な実行を主張しています。これは、不可能または非実用的であると広く考えられていました。プロンプトXをモデルYで再実行すると、正確にZという出力が生成されます。いかなる不一致も改ざんの暗号学的証拠となります。

技術的アプローチ: GPUタイプ、CUDAカーネル、推論エンジン、トークン生成にわたる深い最適化により、実用的なUXのために十分に低いオーバーヘッドで一貫した決定論的動作が可能になります。

現在の仕様:

  • OpenAI互換API(ドロップイン代替)
  • 現在gpt-oss-120b-f16(120Bパラメータモデル)をサポート
  • ツール呼び出しをサポート
  • 埋め込みモデルを含む追加モデルが近いうちにロードマップに

構築中のアプリケーション:

  • FereAI: 検証可能な意思決定を伴うトレーディングエージェント
  • elizaOS: 暗号学的アテステーションを伴う50,000以上のエージェント
  • Dapper Labs (Miquela): 改ざん不可能な「脳」を持つバーチャルインフルエンサー
  • Collective Memory: 検証済みAIで処理された160万以上の画像/動画
  • Humans vs AI: 予測市場ゲームで毎週7万人以上のアクティブユーザー

EigenVerify:信頼の究極の仲裁者

コアポジショニング: EigenVerifyは、EigenCloudの「究極かつ公平な紛争解決裁判所」として機能します。実行に関する紛争が発生した場合、EigenVerifyは証拠を調査し、経済的強制力に裏打ちされた決定的な判決を下します。

デュアル検証モード:

客観的検証: 決定論的計算の場合、誰でも同一の入力で再実行をトリガーすることで異議を申し立てることができます。出力が異なる場合、暗号学的証拠が欠陥を証明します。リステークされたETHによって保護されます。

主観間検証: 合理的な人間が同意するがアルゴリズムでは検証できないタスク(「選挙に勝ったのは誰か?」「この画像に猫が含まれているか?」)の場合、EigenVerifyはステーキングされたバリデーター間の多数決コンセンサスを使用します。EIGENフォークメカニズムが最終的なバックストップとして機能します。EIGENステーキングによって保護されます。

AI裁定検証(新しいモード): 紛争は検証可能なAIシステムによって解決され、アルゴリズムの客観性と判断の柔軟性を組み合わせます。

他のプリミティブとの相乗効果: EigenComputeはコンテナデプロイを調整し、実行結果は監査証跡のためにEigenDAに記録され、EigenVerifyが紛争を処理し、EIGENトークンはフォーク可能性を通じて究極のセキュリティを提供します。開発者は、速度、コスト、セキュリティのバランスをとる「トラストダイヤル」を通じて検証モードを選択します。

  • インスタント: 最速、最低セキュリティ
  • オプティミスティック: チャレンジ期間を伴う標準セキュリティ
  • フォーク可能: 完全な主観間保証
  • 最終的: 暗号学的証明を伴う最大セキュリティ

ステータス: 開発ネットは2025年第2四半期に稼働、メインネットは2025年第3四半期を目標としています。


エコシステム構成:170億ドル以上のTVLから戦略的パートナーシップへ

AVSエコシステムマップ

AVSエコシステムは複数のカテゴリにわたります。

データ可用性: EigenDA(5,900万EIGENと344万ETHがリステークされ、215のオペレーター、97,000以上のユニークステーカー)

オラクルネットワーク: Eoracle(最初のイーサリアムネイティブオラクル)

ロールアップインフラストラクチャ: AltLayer MACH(高速ファイナリティ)、Xterio MACH(ゲーミング)、Lagrange State Committees(318万ETHがリステークされたZKライトクライアント)

相互運用性: Hyperlane(インターチェーンメッセージング)、LayerZero DVN(クロスチェーン検証)

DePIN調整: Witness Chain(ロケーション証明、帯域幅証明)

インフラストラクチャ: Infura DIN(分散型インフラストラクチャ)、ARPA Network(トラストレスなランダム化)

Googleとのパートナーシップ:A2A + MCP + EigenCloud

2025年9月16日に発表され、EigenCloudはGoogle CloudのAgent Payments Protocol (AP2) のローンチパートナーとして参加しました。

技術統合: A2A (Agent-to-Agent) プロトコルは、自律型AIエージェントがプラットフォーム間で発見し、相互作用することを可能にします。AP2は、ブロックチェーンに依存しない決済のためのx402標準を介してHTTP 402(「支払いが必要」)を使用することでA2Aを拡張します。EigenCloudは以下を提供します。

  • 検証可能な決済サービス: 資産変換、ブリッジング、ネットワークの複雑さをリステークされたオペレーターの責任で抽象化します。
  • 作業検証: EigenComputeは、アテステーションとZK証明を伴うTEEまたは決定論的実行を可能にします。
  • 暗号学的説明責任: 「マンダート」—改ざん防止の暗号署名付きデジタル契約

パートナーシップの範囲: Coinbase、Ethereum Foundation、MetaMask、Mastercard、PayPal、American Express、Adobeを含む60以上の組織のコンソーシアム。

戦略的意義: EigenCloudを年間45%成長すると予測されるAIエージェント経済のインフラストラクチャのバックボーンとして位置付けます。

Recallとのパートナーシップ:検証可能なAIモデル評価

2025年10月16日に発表され、Recallはエンドツーエンド検証可能なAIベンチマーキングのためにEigenCloudを統合しました。

スキルマーケットプレイスのコンセプト: コミュニティは必要なスキルに資金を提供し、それらの能力を持つAIをクラウドソースし、トップパフォーマーを特定することで報酬を得ます。AIモデルは、EigenCloudの決定論的推論によって検証される直接対決の競争で競い合います。

統合の詳細: EigenAIは、モデルが特定の入力に対して特定の出力を生成するという暗号学的証明を提供します。EigenComputeは、TEEを使用してパフォーマンス結果が透明で再現可能かつ証明可能であることを保証します。

以前の結果: Recallは8つのスキル市場で50のAIモデルをテストし、7,000以上の競争を生成し、15万人以上の参加者が750万の予測を提出しました。

戦略的意義: 「フロンティアAIモデルの暗号学的に証明可能で透明なランキングを提供するための最初のエンドツーエンドフレームワーク」を構築し、マーケティング主導のベンチマークを検証可能なパフォーマンスデータに置き換えます。

LayerZeroとのパートナーシップ:EigenZero分散型検証

フレームワークは2024年10月2日に発表され、EigenZeroは2025年11月13日にローンチされました

技術アーキテクチャ: CryptoEconomic DVN Frameworkは、ETH、ZRO、EIGENをステーキング資産として受け入れる分散型検証ネットワークAVSを任意のチームがデプロイできるようにします。EigenZeroは、11日間のチャレンジ期間と検証失敗に対する経済的スラッシングを伴うオプティミスティック検証を実装します。

セキュリティモデル: 「信頼ベースのシステムから、オンチェーンで監査可能な経済的に定量化可能なセキュリティ」へと移行します。DVNは、評判だけでなく、ステーキングされた資産でコミットメントを裏付ける必要があります。

現在の仕様: EigenZeroには500万ドルのZROステーク。LayerZeroは80以上のブロックチェーンをサポートし、600以上のアプリケーションとGoogle Cloudを含む35のDVNエンティティを抱えています。

戦略的意義: リステーキングをクロスチェーン相互運用性のセキュリティ標準として確立し、メッセージングプロトコルの永続的な脆弱性に対処します。

その他の重要なパートナーシップ

Coinbase: 初日メインネットオペレーター。EigenAI推論を伴うEigenCompute上でエージェントを実行可能にするAgentKit統合。

elizaOS: 主要なオープンソースAIフレームワーク(GitHubスター17K、50K以上のエージェント)が、暗号学的に保証された推論と安全なTEEワークフローのためにEigenCloudを統合。

Infura DIN: 分散型インフラストラクチャネットワークは現在EigenLayer上で稼働しており、イーサリアムステーカーがサービスを保護し、報酬を得ることができます。

Securitize/BlackRock: BlackRockの20億ドルのトークン化された財務ファンドBUIDLの価格データを検証。最初のエンタープライズ実装。


リスク分析:技術的トレードオフと市場ダイナミクス

技術的リスク

スマートコントラクトの脆弱性: 監査では、StrategyBaseにおける再入可能性リスク、スラッシングロジック実装の不完全性、ベースコントラクトとAVSミドルウェア間の複雑な相互依存性が特定されました。200万ドルのバグ報奨金プログラムは、継続的な脆弱性リスクを認識しています。

連鎖的なスラッシング障害: 複数のAVSにさらされているバリデーターは、同時にスラッシング条件に直面します。もし多額のステークがペナルティを受けた場合、複数のサービスが同時に劣化する可能性があり、「大きすぎて潰せない」システミックリスクを生み出します。

暗号経済学的攻撃ベクトル: 600万ドルのリステークされたETHが、それぞれ100万ドルのロックされた価値を持つ10のモジュールを保護している場合、攻撃コスト(300万ドルのスラッシング)は潜在的な利益(モジュール全体で1,000万ドル)よりも低くなる可能性があり、システムが経済的に安全でなくなる可能性があります。

TEEセキュリティ問題

EigenComputeのメインネットアルファは、文書化された脆弱性を持つ信頼実行環境(TEE)に依存しています。

  • Foreshadow (2018): スペキュラティブ実行とバッファオーバーフローを組み合わせてSGXをバイパス
  • SGAxe (2020): SGXのプライベートクォーティングエンクレーブからアテステーションキーを漏洩
  • Tee.fail (2024): Intel SGX/TDXおよびAMD SEV-SNPに影響を与えるDDR5行バッファタイミングサイドチャネル

TEEの脆弱性は、暗号経済的セキュリティとZK証明が完全に実装されるまでの移行期間において、依然として重要な攻撃対象領域です。

決定論的AIの限界

EigenAIはビット単位で決定論的なLLM推論を主張していますが、限界は残っています。

  • TEE依存: 現在の検証はSGX/TDXの脆弱性表面を継承しています。
  • ZK証明: 「最終的に」約束されていますが、まだ大規模には実装されていません。
  • オーバーヘッド: 決定論的推論は計算コストを追加します。
  • zkMLの限界: 従来のゼロ知識機械学習証明は依然としてリソース集約型です。

市場および競争リスク

リステーキング競争:

プロトコルTVL主要な差別化要因
EigenLayer170億〜190億ドル機関投資家向け、検証可能なクラウド
Symbiotic17億ドルパーミッションレス、不変コントラクト
Karak7億4,000万〜8億2,600万ドルマルチアセット、国家レベルのポジショニング

Symbioticは完全なスラッシング機能を最初にリリースし(2025年1月)、24時間で2億ドルのTVLに達し、ガバナンスリスクを排除する不変でアップグレード不可能なコントラクトを使用しています。

データ可用性競争: EigenDAのDACアーキテクチャは、CelestiaのブロックチェーンベースのDAS検証にはない信頼の仮定を導入します。Celestiaは低コスト(約0.07ドル/MB)とより深いエコシステム統合(50以上のロールアップ)を提供します。AevoのCelestiaへの移行により、DAコストは90%以上削減されました。

規制リスク

証券分類: SECの2025年5月のガイダンスは、リキッドステーキング、リステーキング、リキッドリステーキングをセーフハーバー規定から明示的に除外しました。Krakenの判例(ステーキングサービスに対する3,000万ドルの罰金)は、コンプライアンス上の懸念を引き起こします。リキッドリステーキングトークンは、将来の資金に対する多層的な請求を考慮すると、証券分類に直面する可能性があります。

地理的制限: EIGENエアドロップは米国およびカナダ在住のユーザーを禁止し、複雑なコンプライアンスフレームワークを作成しました。Wealthsimpleのリスク開示は、「EIGENに関連する法的および規制上のリスク」を指摘しています。

セキュリティインシデント

2024年10月のメールハッキング: 投資家トークン転送通信を傍受した侵害されたメールスレッドを介して、167万EIGEN(570万ドル)が盗まれました。これはスマートコントラクトの悪用ではありませんでしたが、「検証可能なクラウド」のポジショニングを損ないました。

2024年10月のXアカウントハッキング: 公式アカウントがフィッシングリンクで侵害され、1人の被害者が80万ドルを失いました。


将来の見通し:インフラストラクチャからデジタル社会の最終段階へ

アプリケーションシナリオの展望

EigenCloudは、これまで不可能だったアプリケーションカテゴリを可能にします。

検証可能なAIエージェント: 正しい動作の暗号学的証明を伴う、実際の資本を管理する自律システム。Google AP2パートナーシップは、EigenCloudをエージェント経済決済のバックボーンとして位置付けます。

機関投資家向けDeFi: オフチェーン計算を伴うがオンチェーンの説明責任を持つ複雑な取引アルゴリズム。Securitize/BlackRock BUIDL統合は、エンタープライズ導入経路を示しています。

パーミッションレスな予測市場: 主観間紛争処理と暗号経済学的ファイナリティを伴う、あらゆる現実世界の成果に基づいて解決される市場。

検証可能なソーシャルメディア: 暗号学的に検証されたエンゲージメントに結びついたトークン報酬。誤報に対する経済的結果を伴うコミュニティノート。

ゲーミングとエンターテイメント: カジノのための証明可能なランダム性。暗号経済学的検証を伴うロケーションベースの報酬。自動エスクローを伴う検証可能なeスポーツトーナメント。

開発パス分析

ロードマップの進捗は、分散化とセキュリティの向上を反映しています。

短期(2026年第1〜第2四半期): EigenVerifyメインネットローンチ。完全なスラッシングを伴うEigenCompute GA。追加のLLMモデル。EigenAIのオンチェーンAPI。

中期(2026年〜2027年): トラストレス検証のためのZK証明統合。主要なL2全体でのクロスチェーンAVSデプロイ。投資家/貢献者トークンの完全アンロック。

長期ビジョン: 掲げられた目標—「ビットコインがお金を破壊し、イーサリアムがそれをプログラム可能にし、EigenCloudがあらゆる業界であらゆるアプリケーションを構築するあらゆる開発者のために検証可能性をプログラム可能にする」—は、10兆ドル以上のパブリッククラウド市場をターゲットにしています。

重要な成功要因

EigenCloudの軌道はいくつかの要因に依存します。

  1. TEEからZKへの移行: 脆弱なTEEから暗号学的証明への検証の移行を成功させること。
  2. 競争的防御: Symbioticのより速い機能提供とCelestiaのコスト優位性に対して市場シェアを維持すること。
  3. 規制対応: リステーキングとLRTのコンプライアンスの明確性を達成すること。
  4. 機関導入: パートナーシップ(Google、Coinbase、BlackRock)を意味のある収益に転換すること。

エコシステムは現在、20億ドル以上のアプリケーション価値120億ドル以上のステーキングされた資産で保護しており、6倍の過剰担保比率が実質的なセキュリティマージンを提供しています。Electric Capitalによると、190以上のAVSが開発中であり、クリプトで最も急速に成長している開発者エコシステムを持つEigenCloudは、重要な先行者利益を確立しています。これらの利益が持続的なネットワーク効果に複合するか、競争的および規制的圧力の下で侵食されるかが、エコシステムの次のフェーズの中心的な問いとなります。