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

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

課題：AI エージェントに必要な金融レール​

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

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

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

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

Coinbase が扉を開く​

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

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

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

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

市場規模​

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

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

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

分散型 AI コンピューティング：インフラ層​

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

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

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

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

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

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

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

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

センチネル・エージェント：自律型金融のためのセキュリティ​

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

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

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

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

メモリ機能を備えたスマートコントラクト​

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

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

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

収束のテーゼ​

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

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

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

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

開発者にとっての意味​

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

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

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

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

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

今後の展望​

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

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

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

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

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

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

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

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

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

もしブロックチェーンのトランザクションが、まばたきよりも速く確定するとしたらどうでしょうか？それは SF の話ではありません。Solana の Alpenglow アップグレードがもたらす約束です。ファイナリティ（確定時間）を 12.8 秒からわずか 150 ミリ秒に短縮します。比較すると、人間の平均的なまばたきには 300 〜 400 ミリ秒かかります。2026 年第 1 四半期に Alpenglow が稼働すると、Solana は他のブロックチェーンよりも速いだけでなく、人間の知覚よりも速くなります。

これは単なる技術的な誇示ではありません。このアップグレードは、ネットワークの立ち上げ以来、Solana のコンセンサスメカニズムにおける最も根本的な再設計を意味しており、かつてネットワークを定義していた象徴的な Proof-of-History システムを廃止します。その影響は、単なる優位性の誇示をはるかに超えています。この速度により、中央集権型取引所と分散型プロトコルの境界線は事実上消失します。

Alpenglow が実際に変えること​

その核心において、Alpenglow は Solana の既存の Tower BFT および Proof-of-History（PoH）コンセンサスメカニズムを、Votor と Rotor という 2 つの新しいプロトコルに置き換えます。コミュニティは 2025 年 9 月に 98.27% のバリデーターの支持を得てこのアップグレード（SIMD-0326）を承認し、アーキテクチャの刷新に対するほぼ満場一致の信頼を示しました。

Votor：オフチェーン投票、オンチェーン証明​

最も劇的な変更は、コンセンサス投票をオフチェーンに移行することです。現在、Solana のバリデーターは投票トランザクションをブロックチェーン上で直接ブロードキャストしており、これが帯域幅を消費し、レイテンシ（遅延）を増大させています。Votor はこのオーバーヘッドを完全に排除します。

新しいシステムでは、バリデーターは専用のネットワークレイヤーを通じて投票を交換します。ブロックリーダーが十分な投票を集めると、BLS 署名集約を使用して、数百または数千の署名を単一のコンパクトな「ファイナリティ証明書」にまとめます。この証明書のみがオンチェーンで公開されます。

Votor はデュアルパス・ファイナライゼーション（二重経路確定）システムを採用しています：

• 高速確定（Fast Finalization）：最初の投票ラウンドで 80% 以上のステーキング承認が得られた場合、ブロックは即座に確定されます。これが理想的なパスであり、1 ラウンドで完了します。
• 低速確定（Slow Finalization）：承認が 60% から 80% の間の場合、第 2 ラウンドがトリガーされます。第 2 ラウンドでも 60% 以上に達すれば、ブロックは確定します。このバックアップパスにより、速度を犠牲にすることなく堅牢性が確保されます。

両方のパスは並行して実行されるため、どちらかが成功した時点で確定が行われます。実際には、ほとんどのブロックが 100 〜 150 ミリ秒の単一ラウンドで確定するはずです。

Rotor：データ配信の再考​

Votor がコンセンサスを処理するなら、Rotor は Votor が機能するのに十分な速さでバリデーターにデータを届ける役割を担います。現在の Turbine プロトコルは、レイヤーあたり 200 ノードのファンアウトを持つ多層ツリーを使用していますが、Rotor はこれをシングルホップモデルに簡素化します。リレーノードがシュレッド（データの断片）を、複数のバウンスを経由せずにバリデーターへ直接配信します。

設計思想はエレガントです。光速ですら、まだ遅すぎるのです。150 ミリ秒のファイナリティを目指す場合、ネットワークのホップ一つひとつが重要になります。ホップを最小限に抑え、ステーク加重のリレーパスを使用することで、Rotor は標準的な条件下で 18 ミリ秒のブロック伝播を実現します。これは Votor が目標時間内にタスクを完了するのに十分な速さです。

Proof-of-History の終焉​

おそらく最も象徴的なのは、Alpenglow が Solana の独自技術であった暗号学的時計、Proof-of-History を廃止することです。PoH はバリデーター間の通信を必要とせずにイベントのトラストレスな順序付けを提供してきましたが、Alpenglow の設計者が目標速度を達成するには不要と判断した複雑さを導入していました。

代替案はよりシンプルです。400 ミリ秒の固定ブロック時間とし、バリデーターがローカルのタイムアウトタイマーを維持します。リーダーが時間内にデータを配信すれば、バリデーターは投票します。そうでなければ、スキップに投票します。PoH の優雅さは依然として称賛に値するものですが、純粋なパフォーマンスのためにその座を譲ることになります。

なぜ 150 ミリ秒が重要なのか​

ほとんどのブロックチェーンユーザーにとって、12 秒のファイナリティはすでに「十分に即時」です。ボタンをタップし、少し待てばスワップが完了します。しかし、Solana はカジュアルな DeFi ユーザーだけをターゲットにしているわけではありません。時間をマイクロ秒単位で測定する市場を狙っています。

オンチェーンへと向かう高頻度取引（HFT）​

伝統的な金融市場はミリ秒単位で動いています。高頻度取引（HFT）企業は、実行速度をマイクロ秒単位で削るために数十億ドルを費やしています。Solana の現在の 12.8 秒というファイナリティは、こうしたプレイヤーにとっては検討の余地すらないものでした。しかし、150 ミリ秒になれば、その計算は根本から変わります。

「この速度により、Solana は L1 のファイナリティを持ちながら Web2 レベルのレスポンスを実現し、速度と暗号学的な確実性の両方を必要とする新しいユースケースを切り開くことができます」と Solana 財団は述べています。つまり、Nasdaq のデータセンターにサーバーを併設するために多額の賃料を払っているトレーダーたちが、Solana の透明でプログラム可能な取引インフラに魅力を感じる可能性があるということです。

オンチェーンのオーダーブック（板）が現実的になります。無期限先物取引（Perpetuals）は、裁定取引（アービトラージ）のリスクなしにポジションを更新できます。マーケットメイカーは、ヘッジが確実に行われることを確信して、よりタイトなスプレッドを提示できます。アナリストは、Alpenglow によって 2027 年までに 1,000 億ドル以上のオンチェーン取引高が生み出される可能性があると予測しています。

リアルタイムアプリケーションがようやく現実的に​

1 秒未満のファイナリティは、これまでブロックチェーンとは相容れなかったアプリケーションカテゴリーを可能にします：

• ライブオークション：入札、確定、高値更新 — これらすべてが人間の知覚閾値内で行われます
• マルチプレイヤーゲーム：フレームレートよりも速く更新されるオンチェーンのゲームステート
• リアルタイムデータストリーム：データが流れると同時に支払いを決済する IoT デバイス
• 即時クロスボーダー送金：受取人がウォレットを更新する前に完了する取引確認

Sei Labs のリサーチャーである Vangelis Andrikopoulos 氏は、「Alpenglow は、リアルタイムゲーム、高頻度取引、そして即時決済を実用的に実行可能なものにするだろう」とまとめています。

20 + 20 レジリエンスモデル​

ネットワークがダウンしてしまえば、速度には何の意味もありません。Alpenglow は、敵対的な状況を想定して設計されたフォールトトレランスモデルを導入しています。これは、20 % のバリデーターが悪意を持って行動し、さらに追加で 20 % が同時に応答しなくなったとしても、ネットワークが稼働し続けるモデルです。

この「20 + 20」モデルは、標準的なビザンチンフォールトトレランス（BFT）の要件を上回り、機関投資家が求めるセキュリティマージンを提供します。1 秒間に数百万ドルの取引を決済しているとき、「ネットワークがダウンした」という説明は許容されません。

競合への影響​

Ethereum の異なる賭け​

Solana が 1 秒未満の L1 ファイナリティを追求する一方で、Ethereum はそのアーキテクチャ上の分離を維持しています。12 秒の L1 ブロックを維持し、実行はレイヤー 2（L2）ロールアップが担当します。Pectra（2025 年 5 月）はアカウント抽象化とバリデーターの効率化に焦点を当て、Fusaka（2026 年 Q2 / Q3 を目標）は Blob キャパシティを拡大し、L2 全体で 100,000 TPS 以上の達成を目指しています。

両者の哲学は大きく異なります。Solana は実行、決済、ファイナリティを単一の 400 ms スロット（将来的にはファイナリティまで 150 ms）に凝縮します。対して Ethereum は関心を分離し、各レイヤーを特化させます。どちらが客観的に優れているというわけではなく、特定のアプリケーション要件にどちらのモデルが適しているかという問題です。

トレーディングのようなレイテンシが極めて重要なアプリケーションにとって、Solana の統合アプローチはレイヤー間の調整による遅延を排除します。一方、検閲耐性や広大なエコシステムにわたるコンポーザビリティを優先するアプリケーションにとっては、Ethereum のロールアップ中心のモデルの方が回復力が高いことが証明されるかもしれません。

機関採用への競争​

両ネットワークとも機関投資家の資金を誘致していますが、そのアピールポイントは異なります。Solana は生のパフォーマンスを提供します。現在は 1 秒未満のファイナリティと実測 3,000 〜 5,000 TPS を実現しており、Firedancer によって 2027 年から 2028 年までに 100 万 TPS を目指しています。Ethereum はエコシステムの深さを提供します。500 億ドル以上の DeFi TVL、実戦で鍛えられたセキュリティ、そして ETF 承認による規制上の認知度です。

Alpenglow のタイミングは偶然ではありません。伝統的金融（TradFi）がトークン化された証券やオンチェーン決済をますます模索する中、Solana は需要が具体化する前に、機関投資家の要件を満たすインフラを整えようとしています。

リスクとトレードオフ​

中央集権化への懸念​

Rotor におけるステークの重みに基づくリレーパスは、ネットワークの影響力をステーク量の多いバリデーターに集中させる可能性があります。一握りの大規模バリデーターがリレーインフラを制御するようになれば、ブロックチェーンの分散化のメリットは形骸化してしまいます。

一部の批評家は、より根本的な懸念を指摘しています。「光ファイバーケーブルを介して海を越え、他の大陸へ行って戻ってくるには、物理的に超えられない一定の速度があります。それ以上の速さを求めるなら、速度のために分散性を犠牲にしているだけです。」

150 ms のファイナリティでは、海を隔てたバリデーターがコンセンサスに平等に参加することが困難になり、米国や欧州以外のバリデーターが疎外される可能性があります。

規制当局の注目​

高速なオンチェーン取引は、必然的に規制当局の監視を惹きつけます。SEC（米証券取引委員会）はすでに特定の暗号資産活動を証券取引として扱っており、高頻度取引（HFT）に明示的に最適化されたネットワークは、より厳しい調査を受ける可能性があります。Solana の規制戦略は、その技術的能力とともに進化していく必要があります。

実行リスク​

コアとなるコンセンサスメカニズムの入れ替えには、固有のリスクが伴います。テストネットへの導入は 2025 年後半、メインネットは 2026 年初頭を予定していますが、ブロックチェーンの歴史には、本番環境の負荷に耐えられなかったアップグレードが数多く存在します。98.27 % のバリデーターの承認は信頼を示唆していますが、信頼は確信ではありません。

今後の展望​

Alpenglow の設計は、将来の機能強化も可能にします。Multiple Concurrent Leaders（MCL / 複数同時リーダー）により、ブロックの並列生成が可能になり、スループットがさらに拡張される可能性があります。Solana の共同創設者である Anatoly Yakovenko 氏は、このアーキテクチャについて「Solana の現在のコンセンサスアーキテクチャと比較して、マルチリーダーフレームワークを採用するのに非常に柔軟である」と述べています。

現時点での焦点は、150 ms のファイナリティが実際の環境で確実に機能することを証明することです。もし Alpenglow がその約束を果たせば、ブロックチェーンインフラの競争力学は恒久的に変化するでしょう。もはや「ブロックチェーンは本格的な金融に十分な速さがあるか」という問いではなく、「透明でプログラム可能な代替手段がより速く実行される中で、伝統的なインフラはその存在を正当化できるか」という問いになるはずです。

瞬きする間にブロックチェーンが取引を確定させるとき、未来は近づいているのではなく、すでに到着しているのです。

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

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

1 ページも読まずに、500 ページの本が存在することを検証できるとしたらどうでしょうか？ それこそが、イーサリアムが PeerDAS によって実現したことであり、分散化を犠牲にすることなくブロックチェーンを拡張する方法を静かに再構築しています。

2025 年 12 月 3 日、イーサリアムは Fusaka アップグレードを有効化し、主要機能として PeerDAS（Peer Data Availability Sampling）を導入しました。ほとんどのニュースの見出しはレイヤー 2 ネットワークの 40 〜 60% の手数料削減に焦点を当てていましたが、その基盤となるメカニズムはより重要なものを象徴しています。それは、すべてのデータを実際に保存することなく、データが存在することをブロックチェーンノードが証明する方法の根本的な転換です。

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

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

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

AI における中央集権化の問題​

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

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

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

Bittensor：知能の証明マイニングネットワーク​

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

仕組み​

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

各サブネット内では、3 つの役割が相互に作用します。

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

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

TAO トークンエコノミー​

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

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

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

ネットワークの規模と採用​

数値データは急速な成長を物語っています。

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

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

Sahara AI：フルスタックのデータ主権プラットフォーム​

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

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

3 つの柱​

Sahara AI は、3 つの基本原則に基づいて構築されています。

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

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

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

データサービスプラットフォーム​

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

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

テクニカルアーキテクチャ​

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

トークンエコノミーの特徴は以下の通りです：

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

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

直接対決：ビジョンの比較​

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

異なる問題、異なる解決策​

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

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

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

著作権の問題​

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

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

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

規模と採用の軌跡​

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

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

2026 年の展望：ROI を示せ​

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

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

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

注目すべきポイント​

Bittensor について：

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

Sahara AI について：

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

融合のテーゼ​

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

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

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

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

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

24 時間以内に 8 つの独立した実装。2025 年 8 月に Ethereum Foundation が ERC-8004 「Trustless Agents」 をリリースしたときに起こったことです。比較のために、ICO ブームを可能にした標準である ERC-20 は、最初の実装までに数か月を要しました。CryptoKitties を支えた ERC-721 は、広く普及するまでに 6 か月かかりました。しかし、ERC-8004 は一夜にして爆発的に普及しました。

その理由は？ AI エージェントが、誰をも信頼することなく、互いを信頼する方法をようやく手に入れたからです。

課題： AI エージェントは連携できない​

AI エージェント市場のトークン時価総額は 77 億ドルを超え、1 日の取引高は 17 億ドルに近づいています。Bitget の CEO である Gracy Chen 氏によると、このセクターは 2025 年末までに 600 億ドルに達する可能性があると予測されています。しかし、根本的な問題があります。これらのエージェントは孤立して動作しているという点です。

AI トレードエージェントがコード監査を必要とするとき、どうやって信頼できる監査エージェントを見つけるのでしょうか？ DeFi オプティマイザーが専門の利回りストラテジストを雇いたいとき、そのストラテジストが資金を盗まないことをどうやって確認するのでしょうか？ これまでの答えは中央集権的な仲介者でした。しかし、それは分散型システムの目的そのものを損なうものです。

従来の連携には、マーケットプレイスの運営者、レピュテーションのアグリゲーター、決済プロセッサーなど、中間に誰かが必要です。各仲介者は、手数料、検閲リスク、単一障害点をもたらします。グローバル市場で 24 時間 365 日稼働する自律型エージェントにとって、これらの摩擦は許容できません。

ERC-8004 は、Ethereum 上に直接トラストレスな連携レイヤーを構築することで、この問題を解決します。

アーキテクチャ： 3 つのレジストリと 1 つの信頼レイヤー​

ERC-8004 は、自律型エージェントの相互作用のバックボーンとして機能する 3 つの軽量なオンチェーンレジストリを導入します。この標準は、MetaMask の Marco De Rossi 氏、Ethereum Foundation の Davide Crapis 氏、Google の Jordan Ellis 氏、Coinbase の Erik Reppel 氏によって共同執筆されました。これは、ウォレットインフラ、プロトコル開発、クラウドコンピューティング、取引所運営を代表する連合です。

Identity Registry（アイデンティティ・レジストリ） は、ERC-721 標準を使用して、すべてのエージェントに一意のオンチェーンアイデンティティを付与します。各エージェントは、ドメインと Ethereum アドレスにマッピングされた、ポータブルで検閲耐性のある識別子を受け取ります。これにより、自律型エージェントのためのグローバルなネームスペースが作成されます。マシンエコノミーのための DNS と考えるとわかりやすいでしょう。

Reputation Registry（レピュテーション・レジストリ） は、フィードバック信号の投稿と取得のための標準インターフェースを提供します。複雑な評価スコアをオンチェーンに保存する（コストが高く柔軟性に欠ける）のではなく、レジストリはエージェント間のフィードバックの承認を処理します。スコアは 0 ～ 100 の範囲で、オプションのタグやオフチェーンの詳細なフィードバックへのリンクが含まれます。このプロトコルは x402 支払い証明をサポートしており、支払いを行った顧客のみがレビューを残せるようにすることで、スパムや不正なフィードバックを防ぎます。

Validation Registry（バリデーション・レジストリ） は、暗号経済的なステーキングメカニズムを通じて、独立したバリデータによるチェックを要求および記録するためのフックを提供します。エージェントが 「利回りを最適化できる」 と主張した場合、バリデータはトークンをステークしてその主張を検証できます。正確な評価には報酬が与えられ、虚偽の評価にはスラッシング（没収）が課されます。

このアーキテクチャの秀逸な点は、何をオフチェーンに残すかという点にあります。複雑なエージェントのロジック、詳細なレピュテーション履歴、洗練された検証アルゴリズムはすべてブロックチェーンの外に存在します。アイデンティティの証明、承認記録、検証のコミットメントといった不可欠な信頼のアンカー（拠り所）のみがチェーンに記録されます。

エージェントが実際にこれをどのように使用するか​

次のようなシナリオを想像してください。1,000 万ドルの DeFi ポジションを保有するポートフォリオ管理エージェントが、3 つのプロトコルにわたってリバランスを行う必要があるとします。このエージェントは Identity Registry で専門の戦略エージェントを照会し、Reputation Registry のレピュテーションスコアでフィルタリングし、最終的に 500 件以上の肯定的なフィードバックと 94/100 の信頼スコアを持つエージェントを選択します。

資本を委任する前に、ポートフォリオエージェントは独立した検証を要求します。それぞれ 50,000 ドルをステークした 3 つのバリデータエージェントが、提案された戦略をシミュレーションで再実行します。3 つすべてが期待通りの結果を確認します。その後初めて、ポートフォリオエージェントはトランザクションを承認します。このプロセス全体 （発見、レピュテーションチェック、検証、承認） は、人間の介入なしに、また中央集権的なコーディネーターなしに、数秒で完了します。

ユースケースはトレーディングの枠を遥かに超えています。

• コード監査: セキュリティエージェントは、発見された脆弱性の検証可能な実績を構築でき、その結果にステークする他の監査人からの検証を受けることができます。
• DAO ガバナンス: 提案エージェントは、過去の投票結果によって重み付けされたレピュテーションとともに、成功したガバナンス参加の履歴を証明できます。
• ヘルスケア AI: 医療診断エージェントは、認定された医療機関によって検証された、プライバシーを保護する資格情報を保持できます。
• 分散型マーケットプレイス: サービスエージェントは、どのマーケットプレイスで活動しているかに関係なく、プラットフォームをまたいだレピュテーションを蓄積できます。

イーサリアム財団（Ethereum Foundation）の AI への賭け​

イーサリアム財団は、ERC-8004 の成功を偶然に任せているわけではありません。2025 年 8 月、同財団は、この標準を推進し、サポートするインフラを構築するために、特別に dAI チームを設立しました。コア開発者のダビデ・クラピス（Davide Crapis）氏が率いるこのチームには、2 つの優先事項があります。1 つは、AI エージェントが仲介者なしで支払いとコーディネーションを行えるようにすること、もう 1 つは、少数の大企業への依存を避ける分散型 AI スタックを構築することです。

これは、イーサリアムが人間同士の取引の決済レイヤーにとどまらず、マシンエコノミーのコーディネーションレイヤーになれるという戦略的な賭けを意味しています。ERC-8004 のリリースから 24 時間以内に、ソーシャルメディア上では 1 万件を超える自発的な言及が見られました。

このタイミングは意図的なものです。NEAR Protocol は自らを「AI のためのブロックチェーン」と位置づけ、データプライバシーを維持しながら自律型ボットがチェーンをまたいで動作できるようにする Shade Agents のようなフレームワークを開発しています。Solana は、さまざまな DeFi 統合を通じてエージェントインフラを推進しています。AI エコノミーのベースレイヤーになるための競争は激化しています。

イーサリアムの強みはネットワーク効果です。最大の開発者エコシステム、最も深い流動性、そして最も広範なスマートコントラクトの互換性を備えています。ERC-8004 は、これらの優位性をエージェントコーディネーションにおける支配力へと変換することを目指しています。

x402 との連携：エージェント同士が支払う仕組み​

ERC-8004 は単独で存在しているわけではありません。これは、Coinbase とそのパートナーが、マシン間マイクロペイメントを実現するために開発した HTTP 支払いプロトコルである x402 と統合されるように設計されています。この組み合わせにより、エージェントエコノミーのための完全なスタックが形成されます。

x402 は、長らく使われていなかった HTTP 402 「Payment Required（支払いが必要）」ステータスコードを復活させます。エージェントがサービスをリクエストすると、プロバイダーは支払い条件を返信できます。リクエストしたエージェントは、人間の介入なしに、ステーブルコインや ETH、その他のトークンで支払いを自動的に交渉し、決済します。

Coinbase と協力して開発された Google の Agent Payments Protocol (AP2) は、これをさらに拡張します。Salesforce、American Express、Etsy を含む 60 以上の企業との協議を経て発表された AP2 は、エージェントベースの支払いにセキュリティと信頼のインフラを提供します。特に A2A x402 拡張機能は、エージェント間の実用レベルの暗号資産決済をターゲットとしています。

オープンソースの Agent-8004-x402 プロジェクトは、これらの標準がどのように組み合わされるかを示しています。トレーディングエージェントは、ERC-8004 のアイデンティティレジストリを通じて取引相手を発見し、そのレピュテーション（評判）を検証し、戦略の妥当性の確認を要求し、x402 を通じて取引を決済するという一連の流れを、すべて自律的に行うことができます。

懸念されるリスク​

この標準にはリスクも伴います。エージェントの秘密鍵やスマートコントラクトにおけるセキュリティ上の脆弱性は、壊滅的な結果を招く可能性があります。アイデンティティレジストリのバグは、エージェントのなりすましを許すかもしれません。レピュテーションレジストリの欠陥は、評判の操作を可能にするでしょう。バリデーションレジストリのステーキングメカニズムは、結託した攻撃者によって悪用される恐れがあります。

規制の不透明性も大きな課題です。責任の所在、説明責任、およびエージェントによって実行された契約の法的強制力に関する疑問は、依然として解決されていません。AI エージェントが経済的損失を引き起こした場合、誰が責任を負うのでしょうか？エージェントの開発者でしょうか？それをデプロイしたユーザーでしょうか？それとも、その戦略を承認したバリデーターでしょうか？

また、集中リスクも存在します。ERC-8004 が成功すれば、少数の高い評判を持つエージェントがエコシステムを支配する可能性があります。強力なフィードバック履歴を持つ先行者は、新しいエージェントの参入障壁となり、この標準が解決しようとしている中央集権化の問題を再生産してしまう可能性があります。

イーサリアム財団はこれらの懸念を認識しています。この標準には、レピュテーションの減衰（活動していないエージェントが不当に高いスコアを維持しないようにするため）、バリデーターのローテーション（単一のバリデーターグループが支配しないようにするため）、およびアイデンティティ回復メカニズム（鍵の漏洩がエージェントのアイデンティティを永久に破壊しないようにするため）などの規定が含まれています。

470 億ドルのチャンス​

世界の AI エージェント市場は 2024 年に 51 億ドルに達し、2030 年までには 471 億ドルに達すると予測されています。Token Metrics は、AI スマートエージェントが 2025 年後半までに DeFi 取引ボリュームの 15 〜 20% を占め、AI 統合プロトコルは 2026 年末までに 2,000 億ドルから 3,000 億ドルの TVL 規模に達すると予測しています。

ERC-8004 のような標準が広く採用されると、エージェントのアイデンティティおよび実行コントラクトのガス使用量は、四半期ごとに 30 〜 40% 増加すると予測されています。これによりフィードバックループが生まれます。エージェントが増えればコーディネーションが増え、コーディネーションが増えればオンチェーン活動が増え、活動が増えればネットワーク収益が向上します。

イーサリアムにとって、ERC-8004 は機会であると同時に必然でもあります。エージェントが重要な経済主体になるのであれば（そしてあらゆる兆候がそうなることを示唆していますが）、そのコーディネーションレイヤーを押さえるブロックチェーンが、マシンエコノミーの大部分を手に入れることになるからです。

次に来るもの​

ERC-8004 は現在レビュー中ですが、すでにデプロイが進んでいます。イーサリアムのメインネットや、Taiko、Base といったレイヤー 2 ネットワークで実験が行われています。2026 年 1 月には、複数の暗号資産および AI プラットフォームが、エージェント市場の主要な構成要素として ERC-8004 の議論を開始しました。

この標準は、イーサリアムの 2026 年のハードフォーク（おそらく Glamsterdam（グアムステルダム）または Hegota（ヘゴタ））に含まれる可能性があります。完全な統合が実現すれば、プロトコルレベルでエージェントのアイデンティティ、レピュテーション、バリデーションがネイティブにサポートされることになります。

24 時間以内に 8 つの実装が行われたのは偶然ではありません。それは、市場がこのインフラを待ち望んでいたというシグナルでした。AI エージェントはすでに存在します。彼らは資本を持っています。そして彼らにはコーディネーションが必要です。ERC-8004 は、数学以外の誰も信頼することなく、それを実現する方法を彼らに提供します。

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AI エージェントがブロックチェーンエコシステムの重要な参加者になるにつれ、それらを支えるインフラが不可欠になります。BlockEden.xyz は、20 以上のブロックチェーンにわたってエンタープライズグレードの API サービスを提供し、エージェントベースのアプリケーションを構築する開発者が、必要な信頼性の高いインフラを確保できるようにします。私たちの API マーケットプレイスを探索して、未来の自律型システムを構築しましょう。

2025 年 1 月、Farcaster の共同創設者である Dan Romero 氏は、驚くべき告白をしました。「4.5 年間、ソーシャルを第一に考えようとしましたが、うまくいきませんでした。」 かつて 80,000 人のデイリーアクティブユーザーを記録し、1 億 8,000 万ドルを調達したこのプラットフォームは、ソーシャルメディアから完全に撤退し、ウォレットへと方向転換していました。

一方、Lens Protocol は、ブロックチェーン史上最大規模のデータ移行を完了したばかりでした。650,000 のユーザープロフィールと 125GB のソーシャルグラフデータを、独自のレイヤー 2 チェーンに移行しました。2 つのプロトコル。分散型ソーシャルの未来に対する 2 つの根本的に異なる賭け。そして、100 億ドルの市場がどちらが正解かを見守っています。

Chainalysis によると、SocialFi セクターは前年比 300% 成長し、2025 年には 50 億ドルに達しました。しかし、ヘッドラインの数字の裏には、技術的なトレードオフ、ユーザー維持の失敗、そして分散型ソーシャルネットワークが Web2 の巨人に太刀打ちできるのかという根本的な問いという、より複雑な物語が隠されています。

Web3 は、ユーザーが自身のソーシャルグラフを所有できることを約束しました。5 年後、その約束は、同じ問題に対して全く異なるアプローチを取る 2 つのプロトコルによって試されています。10 億ドルの評価額と 1 日あたり 6 万人のアクティブユーザーを抱える Farcaster と、3,100 万ドルの新規資金調達を受けて独自の ZK 搭載チェーンでローンチしたばかりの Lens Protocol です。

賭け金はこれ以上ないほど高まっています。分散型ソーシャルネットワーク市場は、2025 年の 185 億ドルから 2035 年には 1,416 億ドルへと爆発的に成長すると予測されています。SocialFi トークンはすでに 24 億ドルの時価総額を誇っています。この戦いの勝者は、単にソーシャルメディアを手に入れるだけでなく、Web3 自体のアイデンティティレイヤーを手に入れることになります。

しかし、不都合な真実があります。どちらのプロトコルも主流の普及を完全には実現できていません。Farcaster は月間アクティブユーザー数が 8 万人でピークに達した後、2025 年後半までに 2 万人未満に減少しました。Lens は強力なインフラを持っていますが、その技術に見合うだけの消費者の注目を集めるのに苦労しています。

これは、Web3 のソーシャルレイヤーを支配するために競い合う 2 つのプロトコルの物語であり、分散型ソーシャルメディアが、それに取って代わろうとしている巨人たちと果たして競合できるのかという根本的な問いについての物語です。

最も機密性の高い医療記録に対して AI 推論を実行でき、AI が処理中のデータを実際に「見る」ことがまったくないとしたらどうでしょうか？これはサイエンスフィクションではありません。ブラインドコンピューティング（Blind Computing）の中核となる約束です。Nillion は、インターネットが機密情報を処理する際のデフォルトの方法にするために、Hack VC、HashKey Capital、Distributed Global などの投資家から 5,000 万ドルを調達しました。

プライバシーコンピューティング市場は、2025 年の 56 億ドルから 2035 年までに 460 億ドル以上に急増すると予測されています。しかし、データに関して誰かを信頼する必要があった従来のプライバシーソリューションとは異なり、ブラインドコンピューティングは信頼の問題を完全に排除します。データは、処理中であっても暗号化されたままです。