風口は偽の命題なのか？AI + Web3の競争の価値はどこにあるのか？

AI Cryptoの興隆は空論ではなく、ボトムアップのシステム再構築です。

作者: TinTinLand

2025年に入っても、「AI + Web3」の物語の熱度は衰えていません。Grayscaleが2025年5月に発表した最新の報告によると、AI Crypto分野の全体の市場価値は210億ドルに達し、2023年第一四半期の45億ドルと比較してほぼ5倍の成長を遂げました。

この波の背後には、本当の技術の融合があるのか、それとも再び概念のパッケージ化があるのか？

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マクロの観点から見ると、従来のAIエコシステムにはますます多くの構造的問題が明らかになっています：モデルの訓練のハードルが高い、データプライバシーが保証されていない、計算能力が高度に独占されている、推論プロセスがブラックボックス化している、インセンティブメカニズムが不均衡である…… これらの痛点は、まさにWeb3のネイティブな利点と高度に一致しています：分散型、オープンな市場メカニズム、オンチェーンでの検証、ユーザーデータの主権など。

AIとWeb3の結合は単に二つの人気用語を重ねるだけではなく、構造的な技術的相補性を持っています。現在AIが直面しているいくつかの主要な痛点から出発し、実際に問題を解決しているWeb3プロジェクトを深く分析し、AI Cryptoの分野における価値と方向性をはっきりと見せていきます。

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🤖 AIサービスへのアクセスのハードルが高く、コストが高い

現在のAIサービスは通常高コストであり、トレーニングリソースの取得が困難であるため、中小企業や個人開発者にとってのハードルは非常に高い。また、これらのサービスは技術的に複雑であり、専門的な背景がなければ利用が難しい。AIサービス市場は高度に集中しており、ユーザーは多様な選択肢を欠いており、呼び出しコストは不透明で、予算の予測が難しく、さらには計算力の独占問題に直面している。

Web3のソリューションは、分散型の方法でプラットフォームの壁を打破し、オープンなGPU市場とモデルサービスネットワークを構築します。これにより、余剰リソースの柔軟なスケジューリングをサポートし、オンチェーンのタスクスケジューリングと透明な経済メカニズムを通じて、より多くの参加者が計算能力とモデルを提供することを奨励し、全体のコストを削減し、サービスのアクセス性を向上させます。

はプロジェクトを代表します

• Render Network：分散型GPUレンダリングに特化し、AI推論とトレーニングもサポートし、「使用量に応じて支払う」モデルを採用しており、開発者が低コストで画像生成とAIサービスにアクセスできるよう支援します。
• Gensyn：分散型の深層学習トレーニングネットワークを構築し、Proof-of-Computeメカニズムを使用してトレーニング結果を検証し、AIトレーニングをプラットフォーム集中型からオープンコラボレーションへと推進します。
• Akash Network：ブロックチェーン技術に基づく分散型クラウドコンピューティングプラットフォームで、開発者は必要に応じてGPUリソースをレンタルし、AIアプリケーションの展開と実行に利用できる、"クラウドコンピューティングの分散型バージョン"です。
• 0G Labs：分散型AIネイティブLayer-1で、革新的なストレージと計算の分離アーキテクチャにより、チェーン上でAIモデルを実行するコストと複雑さを大幅に削減しました。

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🤖 データ貢献者にインセンティブが不足している

高品質なデータはAIモデルの核心的な燃料ですが、従来のモデルではデータ提供者が報酬を得ることが難しいです。データソースは不透明で、重複が多く、使用方法に対するフィードバックが不足しているため、データエコシステムは長期間にわたり非効率に運営されています。

Web3は新しい解決のパラダイムを提供します：暗号署名、オンチェーンの権利確定、および組み合わせ可能な経済メカニズムを通じて、データ提供者、モデル開発者、そして利用者の間に明確な協力とインセンティブのクローズドループを形成します。

はプロジェクトを表します

• OpenLedger：革新的に「Payable AI」概念を提案し、データ貢献、モデル呼び出し、経済的インセンティブを組み合わせ、AIのオンチェーンコラボレーションのデータ経済ネットワークを推進します。
• Bittensor：TAO報酬、Yumaコンセンサスメカニズム、サブネット精密インセンティブ、知識協力などを核とした完全なインセンティブシステムを採用し、データ貢献とモデル運用成果を直接結び付け、全体の価値貢献を向上させる。
• Grass：AIデータネットワーク、プラグインを通じてユーザーのブラウジング行動データを収集し、チェーン上の検索エンジンのトレーニングに貢献します。ユーザーはデータの質に応じて報酬を獲得し、コミュニティ主導のデータ共有メカニズムを構築します。

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🤖 モデルのブラックボックス化、AI推論の検証不能

現在の主流のAIモデルの推論プロセスは非常にブラックボックス化しており、ユーザーは結果の正確性や信頼性を検証することができません。特に金融や医療などの高リスク分野では、この問題が顕著です。さらに、モデルは改ざんや毒物攻撃を受ける可能性があり、追跡や監査が難しいです。

そのため、Web3プロジェクトは、ゼロ知識証明（ZK）、全同相加暗号（FHE）、および信頼実行環境（TEE）を導入しようとしています。これにより、モデル推論プロセスの検証可能性と監査可能性が向上し、AIシステムの説明可能性と信頼の基盤が強化されます。

はプロジェクトを代表します

• Sentient：革新的なモデル指紋認識技術を通じて、呼び出し行動の追跡可能性を確保し、モデルの使用の透明性と改ざん防止能力を向上させます。
• Modulus Labs：ZK技術を利用してモデル推論プロセスの暗号検証を行い、「信頼できるAI」の新しいパラダイムを実現します。
• Giza：ゼロ知識暗号学を利用して機械学習推論計算をブロックチェーン上に実装し、AIモデルの展開の透明性と信頼性を向上させます。

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🤖 プライバシーとセキュリティのリスク

AIのトレーニングプロセスは、大量のセンシティブなデータを含むことが多く、プライバシーの漏洩、モデルの悪用や攻撃、意思決定の透明性の欠如などのリスクに直面しています。同時に、データとモデルの所有権の定義が曖昧であり、セキュリティ上の懸念をさらに悪化させています。

ブロックチェーンの改ざん防止機能、暗号計算技術（ZK、FHEなど）、信頼できる実行環境などを利用して、AIシステムのデータとモデルのトレーニング、保存、呼び出しの全プロセスにおける安全性と制御性を保証します。

プロジェクトを代表します

• Phala Network: 信頼できる実行環境（TEE）を提供し、重要な計算を安全なハードウェアに封じ込め、データ漏洩やモデルの盗用を防ぎます。
• ZAMA: 完全同態暗号（FHE）技術に焦点を当てており、モデルのトレーニングと推論を暗号化された状態で行うことができ、「明文を使用せずに計算できる」ことを実現します。
• Mind Network: プライバシー保護をサポートする分散型AIデータ共有および推論プラットフォームを構築し、最先端の暗号技術（同型暗号、ゼロ知識証明など）を通じてデータの安全な共有とプライバシー計算を実現します。
• Vana：ユーザーが自分のデータに対するすべての所有権と制御を取り戻すことを目的としたAIアイデンティティ生成アプリケーションであり、データのプライバシーと安全性を確保します。

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🤖 AIモデルの著作権と知的財産権の争い

現在のAIモデルのトレーニングには大量のインターネットデータが使用されているが、しばしば著作権で保護されたコンテンツが無断で使用されており、法的な紛争が頻発している。同時に、AI生成コンテンツの著作権の帰属は不明確であり、オリジナルの制作者、モデル開発者、使用者間の権利配分には透明なメカニズムが欠けている。また、モデルが悪意を持ってコピーされたり盗用されたりする事例も頻繁に見られ、知的財産権の保護が難しい。

Web3は、オンチェーンの権利確定メカニズムを通じて、モデルの作成時間、トレーニングデータの出所、貢献者の情報などを証明し、NFTやスマートコントラクトなどのツールを使用してモデルやコンテンツの著作権の帰属を識別します。

はプロジェクトを表します

• ストーリープロトコル：オンチェーンの知的財産権プロトコルを構築し、AIコンテンツ、コード、モデルなどをモジュラー方式で権利確定、組み合わせ、ライセンスすることを可能にし、「創作即権利確定、呼び出し即支払い」のメカニズムを実現する。
• Alethea AI：オンチェーンアイデンティティとNFTを結びつけた生成AIモデル（キャラクター、声など）を通じて、各AIキャラクターは明確なクリエイターと著作権情報を持ち、悪用や盗作を防ぎます。

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🤖 分散型 AI ガバナンスの欠如

現在、AIモデルの開発と進化は、大規模なテクノロジー企業や閉鎖的なチームに大きく依存しており、モデルの更新のペースは不透明で、価値バイアスの修正が困難であるため、アルゴリズムのバイアス、悪用、および「技術的封建化」につながる可能性があります。 コミュニティとユーザーは、モデルの更新パス、パラメーター調整、または動作の境界に介入できないことが多く、AI システムを効果的に監視および修正するメカニズムが不足しています。

Web3の利点は、プログラム可能なガバナンスとオープンな協力メカニズムにあります。オンチェーンガバナンス、DAOメカニズム、インセンティブ構造を活用することで、AIモデルの設計、トレーニング目標、パラメータ更新などの重要なプロセスにコミュニティの合意を段階的に取り入れ、モデル開発の民主性、透明性、多様性を向上させることができます。

はプロジェクトを代表します

• Fetch.ai：自治経済エージェント（AEA）とオープンガバナンスメカニズムを導入し、AIエージェントの行動がコミュニティのルールによって制約され、経済的インセンティブを通じてエージェント間の協力を調整します。
• SingularityNET：AIサービスを組み合わせ可能なオンチェーンモジュールとしてパッケージ化し、ユーザーはオープンマーケットでモデルを選択または置き換えることができ、プラットフォームのガバナンスメカニズムはモデルの品質とサービスに対するコンセンサス評価と改善提案をサポートします。

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🤖 クロスチェーン AI 協力問題

マルチチェーン環境では、AIエージェントとモデルが異なるブロックチェーン上に分散されている可能性があり、状態、コンテキスト、または呼び出しロジックを統一することが難しくなり、ユーザー体験が断片化し、開発が複雑になり、データの同期が困難になります。

一部のプロジェクトは「マルチチェーンAIプロトコル」を中心に探索を進めており、コンテキストの共有、クロスチェーン通信、状態同期メカニズムを通じて、AIエージェントのクロスチェーン運用の連続性と一貫性を促進しようとしています。

プロジェクトを代表します

• OpenPond：MCPクロスチェーンプロトコルを使用して、異なるチェーン上のAIモデルとエージェントを接続し、呼び出し状態の同期とコンテキストの共有を実現し、マルチチェーン協力シーンを簡素化します。
• Lava Network：クロスチェーンRPCとデータブリッジサービスを提供し、多チェーンAIシステムのために基盤通信チャネルを開通させ、エージェントデータの同期と統一タスクの実行をサポートします。
• Virtuals Protocol：ACP（エージェントコマースプロトコル）を通じて、エージェント間のリクエスト、交渉、実行、決済プロセスをサポートするインテリジェント協力プロトコル。その「Parallel Hypersynchronicity」並列同期技術により、AIエージェントはプラットフォームを超えて並列に実行され、行動と記憶をリアルタイムで同期することができる。

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🎯 まとめ

AI Cryptoの興隆は単なる空論ではなく、ボトムアップのシステム再構築である：それは大規模モデル時代の中央集権的な束縛を打破し、計算能力、データ、インセンティブ、安全性、ガバナンスなどの次元で、誰もが参加でき、透明で信頼でき、協力によって推進されるAIの新しいパラダイムを徐々に構築している。

現在、この分野は概念段階から実質的な製品の立ち上げ期に入っています。実際の価値を創造し、核心的な痛点を解決できる AI Crypto プロジェクトは、次の AI 時代の発展の波をリードし、人工知能技術をよりオープンで公平、信頼できる方向に進める機会を必ず得るでしょう。