著者： Teng Yan 、研究者（仮想通貨×AIを中心に）
編集者: Felix、PANews
今年のAI業界の爆発的な成長に伴い、仮想通貨×AIが急速に台頭している。仮想通貨×AIに焦点を当てている研究者のテン・ヤン氏が論文を発表し、2025年に向けた10の予測を立てた。以下、予想の詳細です。
1. 暗号AIトークンの時価総額は1,500億ドルに達する
現在の暗号AIトークンの時価総額はアルトコインの時価総額の2.9％に過ぎないが、この比率は長くは続かない。
AI は、スマート コントラクト プラットフォームからミーム、DePIN およびエージェント プラットフォーム、データ ネットワーク、インテリジェントな調整レイヤーまであらゆるものをカバーしています。その市場での地位が DeFi やミームに匹敵することは疑いの余地がありません。
なぜこれにそんなに自信があるのですか？
- 暗号 AI は、2 つの最も強力なテクノロジーを融合させたものです
- AI マニアを引き起こすイベント: OpenAI IPO または同様のイベントは、AI に対する世界的なマニアを引き起こす可能性があります。同時に、Web2 Capital は分散型 AI インフラストラクチャに焦点を当て始めました。
- Retail Frenzy: AI のコンセプトは理解しやすく刺激的であり、個人投資家はトークンを介して AI に投資できるようになりました。 2024 年のミーム ゴールド ラッシュを覚えていますか? AI も同じ流行になるだろうが、AI が実際に世界を変えている点は異なる。
2. ビッテンソールのルネッサンス
分散型 AI インフラストラクチャ Bittensor (TAO) は、長年オンラインで稼働しており、暗号化 AI の分野ではベテランのプロジェクトです。 AIの人気にもかかわらず、そのトークンの価格は1年前の水準付近で推移している。
現在、Bittensor の Digital Hivemind は静かに飛躍を遂げています。より多くのサブネットは登録料が安くなり、推論速度などの実際の指標では Web2 のサブネットよりも優れたパフォーマンスを示し、EVM の互換性は Bittensor のネットワークに導入された DeFi の機能と同様になります。
なぜTAOトークンは高騰しないのでしょうか？急激なインフレ計画と市場のエージェントプラットフォームへの注目がその上昇を妨げている。ただし、dTAO (2025 年第 1 四半期に発売予定) が大きな転換点となる可能性があります。 dTAO では、各サブネットが独自のトークンを持ち、これらのトークンの相対価格によって排出量がどのように割り当てられるかが決まります。
ビテンソールがカムバックできる理由:
- 市場ベースの排出量: dTAO は、ブロック報酬をイノベーションと実際の測定可能なパフォーマンスに直接結びつけます。サブネットが優れているほど、そのトークンの価値は高くなります。
- 集中的な資本の流れ: 投資家は最終的に、自分が信じている特定のサブネットをターゲットにすることができます。特定のサブネットが革新的な分散トレーニング アプローチで成功した場合、投資家は自分たちの視点を表すために資金を投入できます。
- EVM の統合: EVM との互換性により、Bittensor 内の暗号ネイティブ開発者の幅広いコミュニティが集まり、他のネットワークとのギャップを埋めます。
3.コンピューティング市場は次の「L1市場」
現在の明らかなメガトレンドは、コンピューティングに対する飽くなき需要です。
NVIDIA CEO のジェンスン・ファン氏は、推論の需要は「10 億倍」増加すると述べています。この急激な成長により、従来のインフラ計画が混乱し、新しいソリューションが不足することになります。
分散コンピューティング層は、検証可能かつコスト効率の高い方法で、生の計算 (トレーニングと推論用) を提供します。 Spheron、Gensyn、Atoma、Kuzco などのスタートアップは、トークンではなく製品に重点を置き、静かに強固な基盤を構築しています (これらの企業はいずれもトークンを持っていません)。 AI モデルの分散トレーニングが実用化されると、対応可能な市場全体が劇的に増加します。
L1 と比較します。
- それは 2021 年のようなものです。Solana、Terra/Luna、Avalanche が「最高の」L1 を争っていたことを覚えていますか?開発者向けのコンピューティング プロトコルと、そのコンピューティング レイヤーを使用して構築された AI アプリケーションの間でも、同様の競争が発生するでしょう。
- Web2 の需要: クラウド コンピューティングの市場規模は 6,800 億米ドルから 2 兆 5,000 億米ドルであり、暗号 AI 市場に比べれば小さく見えます。これらの分散型コンピューティング ソリューションが従来のクラウド顧客のほんの一部を惹きつけることができれば、10 倍または 100 倍の成長の次の波が見られる可能性があります。
ソラナがＬ１で勝利したように、勝者は全く新しい領域を制覇することになる。信頼性 (強力なサービス レベル アグリーメント (SLA) など)、費用対効果、開発者に優しいツールに細心の注意を払ってください。
4.AIエージェントがブロックチェーントランザクションをフラッドする
Gnosis での Olas エージェントのトランザクション ソース: Dune
2025年末までに、オンチェーントランザクションの90%は、実際の人間による「送信」クリックではなくなり、常に流動性プールのバランスを調整したり、報酬を分配したり、マイクロペイメントを実行したりするAIエージェントの群れによって実行されるようになるでしょう。リアルタイムのデータフィードバック。
それは突飛なことではありません。過去 7 年間に構築されたすべてのもの (L1、ロールアップ、DeFi、NFT) は、AI がチェーン上で実行される世界への道を静かに切り開きました。
皮肉なことに、多くの建設業者は、自分たちが機械主導の未来のためのインフラストラクチャを構築していることに気づいていないかもしれません。
なぜこのような変化が起こったのでしょうか?
- 人的エラーはもうありません。スマート コントラクトはコードどおりに実行されます。その結果、AI エージェントは大量のデータを実際の人間よりも高速かつ正確に処理できるようになります。
- マイクロペイメント: これらのエージェント主導の取引は、より小規模で、より頻繁に、より効率的に行われるようになります。特に、Solana、Base、その他の L1/L2 でのトランザクションコストは低下傾向にあるためです。
- 目に見えないインフラストラクチャ: 手間が軽減されるのであれば、人間は喜んで直接制御を手放します。
AI エージェントは多くのオンチェーン アクティビティを生成するため、すべての L1/L2 がエージェントを採用しているのも不思議ではありません。
最大の課題は、これらのエージェント駆動システムに人間に対する責任を持たせることです。人間が開始するトランザクションに対するエージェントが開始するトランザクションの割合が増加し続けるにつれて、新しいガバナンス メカニズム、分析プラットフォーム、監査ツールが必要になります。
5.エージェント間のインタラクション: クラスターの発生
出典: FXNワールド
エージェントの群れ (小さな AI エージェントがシームレスに連携して壮大な計画を実行する) の概念は、次の大作 SF/ホラー映画のプロットのように聞こえます。
今日の AI エージェントはほとんどが「一匹狼」であり、最小限の予測不可能な相互作用で孤立して動作します。
エージェント クラスターはこの現状を変え、AI エージェントのネットワークが情報を交換し、交渉し、協力して意思決定を行えるようにします。これは、それぞれが独自の専門知識をより大規模で複雑なタスクに提供する、特化されたモデルの分散型コレクションと考えてください。
クラスターは、Bittensor などのプラットフォーム上の分散コンピューティング リソースを調整する場合があります。別のクラスターは誤った情報を処理し、ソーシャル メディアに拡散する前にコンテンツのソースをリアルタイムで検証できます。クラスター内の各エージェントはエキスパートであり、タスクを正確に実行できます。
これらの群れネットワークは、単一の孤立した AI よりも強力なインテリジェンスを生成します。
クラスターが繁栄するには、共通の通信標準が不可欠です。基礎となるフレームワークに関係なく、エージェントは検出、認証、共同作業を行うことができる必要があります。 Story Protocol、FXN、Zerebro、ai16z/ELIZA などのチームは、エージェント クラスターの出現に向けた基礎を築いています。
これは分散化の重要な役割を反映しています。透過的なオンチェーン ルール管理の下で、タスクがさまざまなクラスターに割り当てられ、システムがより柔軟で適応性のあるものになります。 1 つのエージェントが失敗すると、他のエージェントが介入します。
6.暗号化AI の労働力は人間と機械のハイブリッドになる
出典: @whip_queen_
Story Protocol は、AI エージェントのルナをソーシャル メディア インターンとして雇用し、1 日あたり 1,000 ドルを支払いました。ルナは人間の同僚とうまくやっていません。彼女は自分の優れたパフォーマンスを自慢している間に、そのうちの 1 人を解雇しそうになっています。
奇妙に聞こえるかもしれないが、これは、AI エージェントが自律性、責任、さらには給与を伴う真の協力者になる未来の前触れだ。さまざまな業界の企業が、人間と機械のハイブリッド チームのベータ テストを行っています。
将来的には、AI エージェントを奴隷としてではなく、対等な立場で協力することになります。
- 生産性の飛躍的向上: エージェントは、睡眠やコーヒーブレイクなしで 24 時間体制で大量のデータを処理し、相互に通信し、意思決定を行うことができます。
- スマートコントラクトを通じて信頼を構築する: ブロックチェーンは、偏見がなく、疲れることなく、決して忘れることのない監視者です。オンチェーン台帳により、重要なエージェントの操作が特定の境界条件/ルールに従っていることが保証されます。
- 社会規範は常に進化しています。すぐに、エージェントと対話する際のエチケットについて考え始めるでしょう。AI に「お願いします」や「ありがとう」と言うでしょうか?彼らは間違いに対して道徳的責任を負うのでしょうか、それとも開発者を責めるのでしょうか?
2025 年には「従業員」と「ソフトウェア」の境界線がなくなり始めます。
7. AI エージェントの99% が死ぬ–有用なエージェントだけが生き残る
将来的には、AI エージェントの間で「ダーウィン主義的」な排除が行われるでしょう。 AI エージェントを実行するには、コンピューティング能力 (つまり、推論コスト) の形で支出が必要になるためです。エージェントが「レンタル」を支払うのに十分な価値を生み出すことができない場合、ゲームは終了します。
エージェントサバイバルゲームの例:
- カーボン クレジット AI: エージェントが分散型エネルギー ネットワークを検索し、非効率性を特定し、トークン化されたカーボン クレジットを自律的に取引するところを想像してください。自社のコンピューティング費用を支払うのに十分な収益を上げた場合にのみ、繁栄します。
- DEX アービトラージ ロボット: 分散型取引所間の価格差を利用するエージェントは、推論手数料を支払うための安定した収入を生み出すことができます。
- X のクソポスター: かわいいジョークはあるものの、持続可能な収益源がない仮想 AI KOL?目新しさがなくなると（トークンの価格が急落すると）、自分で支払うことはできなくなります。
ユーティリティ主導のエージェントは繁栄しますが、気晴らし主導のエージェントは無関係になってしまいます。
この排除メカニズムは業界にとって有益です。開発者は革新を図り、ギミックよりも実稼働ユースケースを優先する必要があります。これらのより強力で効率的なエージェントの出現により、懐疑論者を沈黙させることができます。
8.合成データは人間のデータを超える
「データは新しい石油です。」 AI はデータを利用して成長しますが、その食欲は差し迫ったデータ枯渇に対する懸念を引き起こします。
従来の常識では、ユーザーのプライベートな実生活データを収集し、さらにはそのデータに料金を支払う方法を見つけることが考えられています。しかし、より現実的な方法は、特に規制の厳しい業界や実際のデータが不足している場合には、合成データを使用することです。
合成データは、現実世界のデータ分布を模倣するように設計された人工的に生成されたデータ セットです。人間のデータに代わる、スケーラブルで倫理的、プライバシーに配慮した代替手段を提供します。
合成データが非常にうまく機能する理由:
- 無限のスケール: 100 万枚の医療用 X 線写真や工場の 3D スキャンが必要ですか?合成生成は、実際の患者や実際の工場を待たずに無制限に行うことができます。
- プライバシーへの配慮: 人工的に生成されたデータセットを使用する場合、個人情報が危険にさらされることはありません。
- カスタマイズ可能: トレーニングのニーズに合わせてディストリビューションをカスタマイズできます。
ユーザーが所有する人間のデータは多くの場合において依然として重要ですが、実際に合成データが改善し続ければ、量、生成速度、プライバシー制約のなさの点でユーザー データを超える可能性があります。
分散型 AI の次の波は、特定のユースケースに合わせた高度に専門化された合成データセットを作成する「マイクロラボ」を中心とする可能性があります。
これらのマイクロラボは、Grass が数百万の分散ノードを活用して Web スクレイピングの制限を回避したのと同じように、データ生成におけるポリシーや規制のハードルを見事に回避します。
9.分散型トレーニングのほうが便利
2024 年、Prime Intellect や Nous Research などのパイオニアは、分散型トレーニングの限界を押し広げています。 150 億のパラメーター モデルが低帯域幅環境でトレーニングされ、従来の一元的な設定以外でも大規模なトレーニングが可能であることが実証されました。
これらのモデルは既存のベースモデルに比べて実用的ではありません（性能が低い）が、2025 年にはこれが変更されます。
今週、EXO Labs は SPARTA でさらなる進歩を遂げ、GPU 間の通信を 1,000 分の 1 以上削減しました。 SPARTA を使用すると、特殊なインフラストラクチャを必要とせずに、低速帯域幅で大規模なモデルのトレーニングを行うことができます。
私が印象に残ったのは、「SPARTA は単独で実行できますが、DiLoCo などの同期ベースの低通信トレーニング アルゴリズムと組み合わせてパフォーマンスを向上させることもできます。」という記述です。
これは、これらの改善を積み重ねることができ、効率が向上することを意味します。
テクノロジーが進歩し、小さなモデルがより実用的かつ効率的になるにつれて、AI の将来は規模ではなく、より良く、使いやすくなることにあります。間もなく、エッジデバイスや携帯電話でも動作する高性能モデルが登場すると予想されている。
10. 10 の新しい暗号AIプロトコルの流通市場価値は10億ドルです (まだ発売されていません)
ai16z は 2024 年に市場価値 20 億米ドルに達する見込み
本物のゴールドラッシュへようこそ。
Virtuals と ai16z を初期のスマートフォン (iOS と Android) に喩える人が多く、現在のリーダーが勝ち続けると考えるのは簡単です。
しかし、市場は大きすぎて未開拓であり、たった 2 人のプレーヤーが独占するには至っていません。 2025 年末までに、少なくとも 10 の新しい暗号 AI プロトコル (まだトークンを発行していない) の流通する (完全に希薄化されていない) 時価総額は 10 億ドルを超えると予想されます。
分散型 AI はまだ初期段階にあります。そして人材プールは拡大しています。
新しいプロトコル、新しいトークン モデル、新しいオープン ソース フレームワークが登場することが予想されます。これらの新しいプレーヤーは、インセンティブ (エアドロップや賢いステーキングなど)、技術的なブレークスルー (低遅延推論やチェーンの相互運用性など)、ユーザー エクスペリエンスの向上 (コードなし) の組み合わせを通じて、既存のプレーヤーに取って代わることができます。世間の認識の変化は瞬時に、そして劇的に変化することがあります。
これがこの分野の美しさであると同時に課題でもあります。市場規模は両刃の剣です。パイは巨大ですが、技術チームにとって参入障壁は低いのです。これによりプロジェクトが爆発的に増加するための舞台が設定され、その多くは消え去っていきますが、変革をもたらす力を持つものは少数です。
Bittensor、Virtuals、ai16z が最前線に留まるのは長くは続かず、次の 10 億ドル規模の暗号 AI プロトコルが目前に迫っています。賢明な投資家にとってはチャンスがたくさんあり、それがとてもエキサイティングな理由です。
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