BitTensor（TAO）を解説：野望を抱くAIのレゴブロック、アルゴリズムをコンポーザブルにする
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BitTensor（TAO）を解説：野望を抱くAIのレゴブロック、アルゴリズムをコンポーザブルにする
「我々はアルゴリズムを作らない。優れたアルゴリズムの運び屋にすぎない」
Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察
市場のトレンドが変化し、複数のセクターが再び活発になり始めている。
スポットライトを浴びるビットコインエコシステムに加え、今年も継続的な注目を集めるAI分野は、これまで度々ミームコインが生まれてきた舞台でもある。
FET、RNDR、OCEAN といった市場で話題になっているトークンに加え、ある名前「TAO」のトークンがここ1か月で価格が3倍に急騰した。その背後にあるプロジェクト「Bittensor」だが、中国語圏の市場ではあまり深く分析されてこなかった。
一方の海外市場の反応は、私たちよりもはるかに速い。
価格の急騰により、感度の高い投資家たちも機会を嗅ぎ取った。木曜日、Bittensorプロジェクトのコミュニティが発表したところによると、著名な暗号資産VCであるPanteraとCollab CurrencyがTAOトークンの保有者となったという。また、今後はプロジェクトのエコシステム発展にもさらに支援を行う予定だ。
VCたちはトレンドの変化を的確に捉えるだけでなく、トレンド自体を推進することにも長けている。
人気を集め、価格が急速に上昇しているこのTAOには、いったいどのような特徴があるのか？ そのストーリー性、製品、トークン経済には、AI分野の主流プロジェクトとは明確に異なる点があるのか？
本稿では、Bittensorについて、業界背景、プロジェクトの目的、技術構成、トークン評価など多角的に分析し、皆さんの判断や意思決定の参考としたい。
焦らず、まずはCrypto＋AI投資のロジックを理解しよう
いかなるトークンの上昇にも、基本的な投資ロジックと大きな業界ストーリーが支えとなっている。TAOを調査する前に、まずAI業界全体の概要を見てみよう。
債券バブル下のAIブーム
AI関連のコンセプトを持つトークンは非常にホットだが、実際のところ、CryptoがなくてもAI自体の人気は独立して存在する。
CB Insightsのデータによると、2023年、生成AIへの関心は顕著に高まり、AI関連企業・プロジェクトへの投資総額は140億ドルまで急増した。昨年はわずか25億ドルだった。
出典：CB INSIGHTS
したがって、TAO、RNDR、FETなどの背後にある根本的な原動力は、ChatGPTやNVIDIAという表面的な存在だけではない。
業界の大物Arthur Hayes氏は最近のブログで、次のような可能性、あるいは現実になりつつある状況を示唆している――債券バブルによって引き起こされるAI分野への集中的な資金流入である。
推計によれば、米国を筆頭とする主要経済大国は、今後3年間に財政赤字のためリファイナンスおよび新規発行が必要となる政府債務の総額が33.58兆ドルに達すると見込まれている。
政府が債券を発行し、元本返済と利払いを約束する場合、金利が高いほど資金は国債に向かい、民間部門（政府の公共部門に対応）の資本が吸収され、他の投資機会（例：企業の資金調達困難、株式市場低迷）が圧迫される。
そのためArthur氏は、米国の中央銀行が民間部門への影響を減らすために自ら紙幣を刷り、自ら発行した債務を購入するだろうと考えている。これにより、2026年には世界の法定通貨供給量が大幅に増加（COVID時を超える可能性もある）ことが予想される。
増えたお金はどこへ流れるのか？
「成熟時に莫大なリターンを約束する新技術企業に流れ込むだろう。各法定通貨の流動性バブルには、投資家を惹きつけ大量の資本を呼び込む新しい形の技術が常に存在する」
1990年代にはインターネットバブルがあり、2008年の金融危機後にはネット広告とソーシャルメディアがあった。そして今回はAIの番だ。
これが、今年生成AIが多くの投資を集めた背景の一つかもしれない。GPTの技術的成果は明らかだが、より大きな視点では、それは資本の洪流の中で最も輝く宝石にすぎず、背後には資本が集団的にAI分野に流入する傾向がすでに見えている。
Crypto + AI：ストーリーの方向性
資金が流入した次に考えるべきは、「何に投資するか」だ。ここからさらに、Crypto＋AIの投資ロジックを掘り下げてみよう。
よく言われることだが、AIは本質的に先進的な生産力であり、その急速な発展はデータ、アルゴリズム、計算能力の3つの要素に依存している。一方、暗号資産とブロックチェーンはより「生産関係」に近く、インセンティブ、調整、組織の仕組みの変革を通じて、これら3つの要素を促進する役割を果たす。
これらの3要素を向上させるトークンがあれば、注目を集める可能性がある。
実現可能性については一旦置いておいても、これまでのプロジェクトでは、Crypto＋データ、Crypto＋計算能力という2つのストーリー方向が密集して登場していた：
- Crypto＋データ：AIはモデル訓練のために膨大なデータを必要とする。ブロックチェーンはインセンティブを通じてデータ提供者を動員し、データ貢献を促進したり、分散型データストレージを利用して、より民主的・分散的なデータ訓練ニーズに対応できる。
このストーリーでは、Arthur氏が強く推奨するFilecoinのような、分散型ストレージ基盤インフラが恩恵を受ける。
- Crypto＋計算能力：AIモデルの実現には強力な演算能力が必要だが、大手企業や一部の計算資源プロバイダーがその能力を持っている一方で、個人のGPU／デバイスなど各地に散在する計算資源を活用し、長尾需要を満たすことも考えられる。これにより、参加者は暗号資産の報酬を得られる。
このストーリーでは、RNDRやその他の計算能力貢献型プロジェクトが該当する。
一方、アルゴリズムに関しては、また別のロジックがある。
- Crypto＋アルゴリズム：前述の2つが「リソース集約型」であるのに対し、アルゴリズム自体は「技術集約型」であり、各AI企業が継続的に改善する秘伝や競争優位性の源泉である。暗号資産のインセンティブを使ってゼロから「良いアルゴリズム」を生み出すことは極めて難しく、貢献・調整・インセンティブのロジックはアルゴリズム作成には通用しない。
（注：特定のAIモデルはアルゴリズムの訓練結果である。厳密にはアルゴリズムとモデルには順序関係がある。ただし以下では理解を容易にするため、両者を混同して使用する。）
しかし、既存のアルゴリズムの中からインセンティブを通じて「より優れたもの」を「選別」することは可能だ。誰もが同じものを使うのではなく、予言機（オラクル）プロジェクトがインセンティブメカニズムで競争させ、より良いデータソースを選ぶのと同じ理屈である。
この細分化されたストーリーにおける代表的なプロジェクトはまだ目立っておらず、Bittensorはまさにその一例――データも直接提供せず、計算能力も直接提供しない。代わりにブロックチェーンネットワークとインセンティブメカニズムを通じて、異なるアルゴリズムを調整・選別し、AI分野に自由競争と知識共有が可能なアルゴリズム（モデル）市場を形成する。
Bittensorのストーリーを1秒で理解：AIのレゴ、アルゴリズムを組み合わせ可能に
少し複雑に聞こえるだろうか？
わかりやすくするために、Bittensorを一言でまとめるとこうなる：我々はアルゴリズムを作らない。優れたアルゴリズムの“運び屋”にすぎない。
なぜアルゴリズムを「運ぶ」必要があるのか？ 現在のAI業界の生態系を見れば問題点が見えてくる。
現在のAI分野のプレイヤーたちは、それぞれのアルゴリズムとモデルが孤立している。商業競争のため、他社のアルゴリズムと相互に学習し合うことはできず、共に進歩することはできない。つまりAIの供給側においては、競争はゼロサムゲームである：あるAIが市場を制すれば、他は排除される。
出典：Bittensor公式サイト
勝者にとっては問題ないだろう。
しかしBittensorは、これはAI全体の進歩やアルゴリズム革新の効率にとって好ましくないと考える。互いに孤立したモデル、唯一の勝者を選択するAIサービスでは、新しいモデルを開発しようとする者がいれば、おそらくゼロから始める必要がある。
例えばモデルAがスペイン語に精通し、モデルBがコード作成に優れているとする。ユーザーが「スペイン語コメント付きのコード」の説明を求めた場合、明らかに両者の協力による出力が最適だが、現状ではそれが不可能だ。
さらに、第三者アプリケーションがAIモデルを統合するには所有者の許可が必要であり、限られた機能は限られた価値しか生まない。AI分野の総合力は実際には発揮されていない。
そこでBittensorの大きな目標は、異なるAIのアルゴリズムとモデルが互いに協力・学習・組み合わせることで、より強力なモデルを形成し、開発者やユーザーにより良いサービスを提供することである。
このような発想とアプローチは、数年前のDeFi Summerですでに見たことがある――金融のレゴだ。
ステーブルコイン、レンディング、流動性マイニングなどの金融コンポーネントはすべてオープンソースかつ無許可であり、需要側はそれらを任意に組み合わせ、まるでレゴブロックのように新たな製品やサービスを生み出すことができる。
同様に、画像処理、文章処理、音声処理に特化したAIアルゴリズムモデルを組み合わせ、さまざまなタスクに対応し、“AIレゴ”を形成できる。
したがって、Bittensor自身は計算を行わず、データをオンチェーンで機械学習に使うこともなく、あらゆるオフチェーンのAIモデルを動員し、共同作業を促す。
理論的には、AIレゴの組み立て方式により、Bittensorは孤立したモデルよりも迅速かつ効率的にAI機能を拡張できる。
しかし実際にAIモデルの提供者がどれだけ協力を望むか、ビジネス展開の方法、実現可能性については、なお観察が必要である。
マイニングとインセンティブに基づくAIモデルの「オラクル」化
異なるAI間の協働という目標は大きいが、どう実現するのか？
Bittensorの答えは、ブロックチェーンネットワークを構築し、マイニングによるインセンティブで調整・運用することだ。
BittensorのコアはPolkadotのパラチェーン（アプリケーションチェーン）設計を採用しており、AIモデルの協働専用の独自チェーンを持ち、インセンティブとして独自トークン$TAOを使用している。
このチェーンの動作モードを理解するには、少なくとも以下の3つの問いに答える必要がある：
第一に、チェーン上にはどのような役割があるのか？
第二に、これらの役割は何をしているのか？ 相互に関係はあるか？
第三に、トークンはこれらの役割のどの行動をインセンティブしているのか？
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チェーン上の役割と機能：
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マイナー：世界中のさまざまなAIアルゴリズム・モデルの提供者。AIモデルをホスティングし、Bittensorネットワークに提供する。異なるタイプのモデルは異なるサブネットを形成する（例：画像や音声専門のモデル）
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バリデータ：Bittensorネットワーク内の評価者。AIモデルの品質と有効性を評価し、特定のタスクにおける性能に基づいてランキング付けを行い、利用者が最適なソリューションを見つけられるように支援する。
（注：現在のバリデータはいずれもプロジェクト側の傘下機関に見えるため、やや非中央集権的。ただしネットワークの発展とともに、他の組織もバリデータとして参加する可能性がある）
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ノミネーター：特定のバリデータにトークンを委任することで支持を示す。委任先のバリデータを変更することも可能。DeFiで自分のトークンをLidoにステーキングしてリターンを得るのと似ている。
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ユーザー：Bittensorが提供するAIモデルの最終利用者。個人でもよいし、AIモデルを使ってアプリを開発する開発者でもよい。
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役割間の関係：
ユーザーはより良いAIモデルを求める。バリデータは用途に応じてより良いAIモデルを選び出し、マイナーは自分のAIモデルを提供する。ノミネーターは異なるバリデータを支持する。
要するに、これは開放的なAIの需給チェーンである：誰かがモデルを提供し、誰かがモデルを評価し、誰かが最高のモデルが出す結果を利用する。
出典：ReveloIntel
上図は簡単な説明を提供する：ユーザーがニーズを入力し、バリデータがそれをBittensorネットワーク内のマイナーにルーティングする。マイナーが出力を返し、バリデータがその品質を評価し、最終的にユーザーに返す。
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TAOトークンは何をインセンティブしているのか？
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バリデータに対して：AIモデルの選別・評価が正確かつ一貫性が高いほど、報酬が多くもらえる。当然ながら、バリデータになるには一定量のTAOトークンをステーキングする必要がある。
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マイナーに対して：ユーザーの要求に応じて自分のモデルを提供し、貢献に応じてTAOトークンを獲得する。
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ノミネーターに対して：自分のTAOをバリデータに委任し、流動性ステーキング報酬のようなリターンを得る。
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ユーザーに対して：TAOトークンを支払ってタスクを開始する＝消費行為。
理想的には、このネットワーク内の異なるAIモデルが協働し、異なるタスクでは異なるモデルがそれぞれ優れたパフォーマンスを発揮する。これらのタスクはオンチェーンで確認可能でネットワークノードも可視化されているため、モデル間で実際に相互に学習し、タスクに応じて調整することが可能になる。
出典：ReveloIntel
より良い比喩は、BittensorはAIの「オラクル」のようなものだ。DeFiのオラクルが需要のあるアプリに「最良の価格」を供給するように、BittensorはAIニーズのあるユーザーに「最良のモデル」を供給する。
バリデータやマイナーとしてネットワークに参加する具体的な方法は、技術コードや開発インターフェースに関わるため、ここでは省略する。興味のある読者は公式ドキュメントを参照されたい。
$TAOトークン：どのように評価すべきか？
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トークンエコノミクスモデル
公式ドキュメントによると、Bittensorは2021年に「フェアローンチ」（プリマインなし）で開始され、そのトークンはTAOと呼ばれる。
TAOの供給量は21,000,000（BTCに敬意を表して）、4年ごとの半減期があり、1050万ブロックごとにブロック報酬が半減する。合計64回の半減イベントが予定されており、次回の半減は2025年8月である。
少しSF的だが、この半減周期に従えば、すべてのトークンが完全にマイニングされるには256年かかる。
現在、12秒ごとにネットワークに1つのTAOが送信される。粗計算では、1日に7200個のTAOが生成され、マイナーとバリデータがそれぞれ半分ずつ受け取る。
TAOのフェアローンチは、VCラウンド、プライベートセール、ICO/IEO/IDO、財団の事前確保などが一切なく、純粋なマイニング由来のコインと理解できる。
毎回の報酬マイニング後、TAOはバリデータとマイナーの間で分配される。
しかし、Bittensorの公式サイトでは、DCG、GSR、Polychain、Firstmaskなど有名な投資機関やマーケットメーカーも数多く見られる。
合理的な推測として、現時点でのネットワークバリデータの多くがBittensor公式機関と関係しているため、マイニングされたコインは自らの手に入り、その後マーケットメーカーに分配して流動性を提供している可能性がある。
同時に、これらの大手機関もバリデータノードまたはマイナーとして参加し、TAOのマイニングを行うことも可能だ。
冒頭でも触れたように、Panteraなどの暗号資産VCも最近TAOの保有者となった。したがって、Bittensor自体はフェアローンチだが、VCの関与が全くないわけではない。
しかし、今回の相場サイクルでは、「VCが二次市場に売る」という発行モードはもはや好まれていない。TAOの「まずフェアに、その後資本を惹きつける」というモデルは、客観的に見て可能な限り公平を保っている。
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市場パフォーマンスと評価
単にTAOの市場パフォーマンスを見ると、年初の最安値から現在まで、価格は5倍以上上昇している。
しかし問題は、他のAIプロジェクトも同程度の上昇を見せていることだ。たとえばRNDRも年初からほぼ5倍の上昇を記録している。
したがって、絶対的な上昇幅だけでトークン価値を分析しても意味がない。
他の人気AIプロジェクトと比較すると、TAOの時価総額はRNDRに次いで2番目に大きい。しかし、4年ごとの半減による長期リリースメカニズムのため、時価総額と完全希釈価値（FDV）の比率は主要プロジェクト中最も低く、TAOの流通量は比較的少ないが単価は高いということになる。
出典：Xユーザー @Moomsxxx、TAO価格は執筆時点での筆者計算
流通量が少ないことは、一部の場合で小規模なマーケットにより価格が上がりやすいことを意味する。また、価格が不変（現時点価格160ドル）と仮定すると、1日に7200個のTAOがすべて売却された場合の売り圧力は約115万ドル。現在の市場の熱狂と取引量（TAOの日次取引量500万ドル）を考えれば、この売り圧力を吸収するのは問題ない。
TAO自身の枠を超えて考えるなら、トークンの評価は類似業務を持つ既存プロジェクトと比較して初めて意味を持つ。
前述したように、Bittensorの方向性はcrypto＋アルゴリズム／モデルであり、RNDRなど基礎的な計算能力を提供するプロジェクトと直接比較するのは適切ではない。
以下のNansenのAI分野リサーチレポートによると、Bittensorの事業は「Model Training」（モデル訓練）カテゴリーに属し、同種の競合にはGensynやTogetherがある。前者はa16zの支援を受けている。
しかし、これらのプロジェクトはまだ公開トークンを持っていないため、TAOとそれらの時価総額を比較することはできない。
出典：Nansenリサーチ
Omnichain Capitalの共同創設者David Attermann氏は、2023年5月のブログでさらに大胆な評価法を提示した――直接BittensorとOpenAIを比較対象にする。
興味深いことに、David氏は当時TAOを保有していないことを明記し、分析の客観性を証明していた。
双方の核心業務はモデルの訓練とユーザー提供であり、一方はクローズド企業、もう一方はグローバルAIモデルを調整する。どちらも最終的にはユーザーがより良くAIを使えるようにするという点で、異なった道を歩んで同じ目的地に到達する。
OpenAIがMicrosoftから調達した私募市場での評価額が290億ドル（約300億ドル）であったのに対し、現在のTAOのFDVは約36億ドル。この差から、TAOにはまだ約8倍の評価上昇余地があると計算できる。
筆者はこの評価比較方法に完全に同意するわけではない。Web3とWeb2のプロジェクトの基本的状況、成長ペース、市場の注目点は異なる。評価額だけで8倍の余地があるというのは参考に過ぎず、TAO自身の好材料と資金の熱狂度合いに大きく左右される。
結論
以上から、TAO/Bittensorは、私たちがよく知るAIテーマの暗号プロジェクトとは異なるストーリーを提示している。生産力の環（計算資源やデータ）には関与せず、純粋に生産関係の調整を通じて、AIモデル間の協働・競争・最適化を促進する。
このストーリー自体には確かに魅力があるが、AIモデルの接続、バリデータの中央集権化、モデルの良し悪しの判定など重要な要素は、白書一枚で簡単に解決できるものではない――AI自体は単純だが、ビジネスの駆け引きはそうではない。報酬があるからといって多くの人がネットワークに参加するか、技術企業が他社のAIモデルと協力するかは、依然として議論の余地がある。
基本面以外にも、トークンの上昇は市場がAI分野のコンセプトをまとめて評価していることを示している。Bittensorが特定の分野で同等規模の競合を持たないことを考慮すると、TAOはAI分野の集団的ブームの中でさらなる好材料を享受する可能性がある。しかし、適切な評価基準が欠如しているため、長期保有に値するかどうかは依然疑問が残る。
プロジェクトの最新情報や取引量の急変に注意を払い続けることが、より現実的な選択かもしれない。
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