AIとDePINのブームを受けて、なぜあなたは早期にMeson Networkに注目すべきなのか？
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AIとDePINのブームを受けて、なぜあなたは早期にMeson Networkに注目すべきなのか？
Mesonは多数のノードに依拠しており、製品の運用がより安定し、ビジネスモデルも明確です。
Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察筆者：TechFlow
年と年の境目に立って、振り返りと展望は常に不変のテーマだ。
来年も印象に残り、なおかつ発展の可能性がある分野を挙げるとすれば、DePIN は間違いなくその一つだろう。
トップクラスの暗号資産VCが年次見通しで繰り返しDePINに言及し、年末におけるSolanaエコシステムの復活ブームも相まって、Helium Mobile、DIMO、HONEYといったDePIN関連プロジェクトのトークンは急騰した。また最近ではGrassが350万ドルの資金調達を発表し、「放置0コストマイニング」への関心が急速に高まっている……。
こうした一斉隆盛の熱狂の中、投資研究の視点から冷静に考えてみよう。
DePIN分野の成長にはどのような内在的ロジックがあるのか？今このブームに飛び込むのはまだ良い選択なのだろうか？
Solanaエコシステムが賑わう一方で、参加者が殺到し利益率が徐々に低下している。それならば、早めに他の過小評価されているプロジェクトにも目を向けるべきではないだろうか？
新年においてDePIN分野の新たなチャンスを探すには、単なる物語を超えて、市場の注目を逃れた場所で、そのロジックを支えるがまだ広く認識されていないプロジェクトを探さなければならない。
DePINから始まり、AIへ向かう――公共データの収集により、この分野の天井はさらに高くなる
DePINに対して異なる視点を持つことで、投資戦略や効果も変わってくるだろう。
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表面的視点：DePIN ＝ デバイスによるマイニング
最終ユーザーの立場から見れば、この視点に問題はない。デバイスのハードルが低く、ネットワークに早く参加すればするほど、多くのプロジェクトトークンを獲得でき、短期間での売却益も大きくなる。
しかし明らかに、これは短期的な利益を得るための発想である。
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深層的視点：DePIN ＝ 公共リソース（データ）の分散型収集
あなたが「掘っているもの」とは、一体何なのか考えたことはあるだろうか？
DePINにおける個人のマイニング報酬とは、運転データ、IPアドレス、位置情報、帯域幅など、リソース提供に対するインセンティブである。
Web3のインセンティブ制度のもと、大量の公共データが前例のないスピードで分散的に収集される。データがより分散され、多様であればあるほど、さまざまな業界が生み出す価値も大きくなる。
対照的に、従来の中央集権型組織では、これほど大量で分散的かつ多様なデータを効率よく取得することは不可能だ。
したがって、DePINの表面的な物語はデバイスマイニングだが、真の核心は「公共データの効率的収集」にある。
もう一度整理して、このロジックをより明確にしてみよう。
あなたがデータ生成の権利を持つ → デバイスを使ってデータを生成 → データ所有権を譲渡 → 他者のデータ需要に貢献 → 最終的に報酬を得る。
では、どの業界が大量に収集された公共データを使う必要があるだろうか？ 明らかに、最も顕著な需要先はAIモデルの学習である。
よく知られているGPTの場合、その優れた性能の裏には、OpenAIがインターネット上の膨大な公開テキストデータを集めて学習した結果がある。
一方、誰が大量の公共データを提供できるだろうか？ 自然と、参入障壁が低く、デバイスコストが安価で、技術的制約の少ないDePINプロジェクトが該当する。
ただし実際の運用では、保有するインターネットIPアドレスの数が、AI学習用の公共データ収集効率に直接影響する。理論的には、DePINプロジェクトのIPリソースが豊富であればあるほど、AIによる公共データ取得への貢献もより直接的になる。
そのため、DePINはハードウェア層でデータを収集し、AIや他の業界に供給することで、二重の物語によってプロジェクトの潜在的可能性をさらに高めることができる。
この考え方を裏付けるのが、最近話題になったGrassだ。
Grassの母体であるWynd NetworkのCTO、Chris Nguyen氏は公開の場で次のように述べている。
“我々は、オープンソースAIプロジェクトが公共ネットワークデータにアクセスしやすくすることを目指しており、分散化こそが倫理的かつ効率的にこれを実現する唯一の手段である”
明らかに、Grassは自分たちの役割をDePINのハードウェア層に留めるつもりはなく、AIがデータを取得・学習するための推進器になることを目指している。
トップクラスのリサーチ機関Messariも、AIに関するレポートの中でさまざまなWeb3プロジェクトを分類しているが、「AIデータ収集」カテゴリーでは、Grassだけが価値を見出されていた。
Grassはすでに有名であり、参加の限界利益は必然的に減少していく。Solanaも混雑しているため、他のチェーンで差別化されたエコシステムの機会を探す必要がある。
では、上記の物語に合致し、大規模な公共データの収集に寄与し、AIのデータ学習に貢献できるDePINプロジェクトは他にどれくらいあるだろうか？
複数の暗号プロジェクトの資金調達データベースを調査し、各プロジェクトの主業務および現在の発展規模を総合的に検討した結果、Grassに似て独自の特徴を持つプロジェクトがもう2つあることがわかった。
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Wicrypt：アフリカ市場をターゲットにした空きWi-Fiリソースの共有。ユーザーがネットワークリソースを提供し、公共データ収集に貢献する。ただし既にトークンを発行済みで、市場も比較的限定的。以前のリサーチ記事でも紹介済み。
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Meson Network ：空き帯域幅とIPリソースの共有と活用。多数のIPノードを持ち、成熟したビジネスモデルを有し、ArweaveやFilecoinの支援を受けている。さらに重要なのは、まだトークンを発行していない点。アルファ収益の観点からも、さらなる調査に値する。
Meson Network：空きIPリソースを集約し、公共データ需要を解放する
簡単に言えば、Meson Networkはロングテール市場とシェアリングエコノミーのモデルを通じて、世界中の個人が持つ空きIPアドレスと帯域幅リソースを結集し、一定のルールに基づいてデータ需要のあるユーザーに配布することで、分散型のIPおよび帯域幅リソースネットワークを構築している。
現在、世界中の家庭用回線や商用回線（IDC、データセンター）だけでなく、スマートフォンやパソコンなどの小型デバイスもネットワークに参加可能で、接続のハードルは可能な限り低くなっている。
リソース提供の報酬として、ネットワークに接続したユーザーは一定量のMESONトークンを受け取れる。ただし公式サイトの製品ページによると、プロジェクトは現在テストネット段階であり、ユーザーが受け取る報酬はイーサリアムテストネット上で発行されるテストトークンである。
プロジェクトの具体的な進捗やデータを見る前に、筆者が特に興味を持つのは「物語との適合性」である。
Mesonはユーザーのハードウェア接続を通じて、空きIPと帯域幅リソースを集約しており、確かにDePINの概念に合致している。しかし、IPと帯域幅リソースがどのようにデータ収集やAI学習と結びついているのだろうか？
直感的には、スマホなどのデバイスをこの種のプロジェクトネットワークに接続しても、ただ自分が提供した帯域幅を示す画面が表示されるだけで、プログラムがデータをアップロードしたり読み取ったりしているようには見えない。
実は、この疑問は一般ユーザーがDePINプロジェクトを調査する際に陥りやすい認知バイアスを表している――つまり、DePINのハードウェアが直接データを収集し、他人に使われていると思い込むことだ。
すべてのプロジェクトがそうではない。少なくともMeson Networkのようなプロジェクトでは、DePINの別の側面が見えてくる。
データ自体を直接提供するのではなく、公共データへのアクセスをより有利にする条件を整える。
この説明が抽象的であれば、以下の具体的なシナリオを考えてみよう。
ある企業の人事担当者は候補者の背景調査を行っており、LinkedInの公開データを閲覧して、過去の勤務先や人脈関係を確認している。しかし実際に試せばわかるが、同じIP環境のPCでLinkedInの複数の関連ページをクリックすると、すぐにアクセス制限がかかってしまう。
これをAIの文脈に置き換える。あるAIモデルの学習が必要とする大量のWikipediaページの知識をクローリングする場合、同じIPから何度もアクセスすると、やはり制限される。
背景調査のような小さな用途から、AI学習のような大規模な用途まで、公共データへのアクセスは非常に一般的だ。特にAIモデルの学習では、継続的な大量の公共データのクローリングが不可欠である。しかし、旺盛なデータ取得需要がIPアクセス制限にぶつかれば、課題と矛盾が生じる。
したがって、Meson Networkが行っているのは、DePINのハードウェア層で直接データを収集するのではなく、豊富なIPリソースを提供することで、公共データの取得と利用に好条件を整えることである。
AIが必要とし、ユーザーが提供でき、プロジェクトが条件を整える。Mesonが集めた大量の空きIPと帯域幅リソースを利用すれば、上記のIP制限を効果的に解消し、公共データ取得のニーズを後押しできる。
この需要と供給のマッチングこそが、プロジェクトがDePINとAIの物語に適合する鍵であり、私たちがそのリサーチ価値を見出す理由の一つでもある。
しかし明らかに、今の市場は、DePINデバイスによるマイニングの短期的利益に注目しすぎていて、データ取得のための条件整備というロジック、つまりIPリソースの需給マッチングに比べて圧倒的に低い関心を持っている。後者は目立ちにくいが、むしろDePINプロジェクトの真のビジネス価値と収益につながる可能性が高い。
Meson Networkのビジネスロジックを理解したところで、次にそれが具体的にどのように実現されているかを分析しよう。
現在、Mesonの製品は大きく二つに分けられる：IPと帯域幅リソースの提供、およびリソースのマネタイズ。
Grassとは異なり、MesonのIP・帯域幅提供製品では、企業ユーザーと個人ユーザーがそれぞれのサーバーやスマートフォン、PCなどを接続できる。
これに対応する二つの製品がGatewayXとGagaNodeである。前者は世界的な商業用空きIP・帯域幅を対象とし、企業データセンター（IDC）内の余剰リソースなどが含まれる。代表的な使用例はCDNサービスで、ユーザーに近いIDCにファイルをキャッシュし、その帯域幅で送信する。
しかし、このビジネスは一般消費者からは遠く、本稿の重点ではない。
一方、GagaNodeは、家庭用ルーター、PC、スマートフォン、ラズベリーパイなどの小型デバイスを誰でも接続可能とし、より広範なロングテール市場を形成し、DePINデバイスからなるIP・帯域幅リソースネットワークを構成している。
同時に、もう一つの製品IPColaは、これらのリソースを統合・再配布し、AIモデル学習、データ高速化／キャッシュ、広告詐欺防止、サイバーセキュリティ、データクローリングなど、さまざまな地域のユーザーに価値を提供する。
この製品は、前述の「公共データの効率的収集」と直接対応しており、IPCola上で複数の地域のIPアドレスを使ってデータにアクセスできる。
Mesonのこれらの製品をまとめて見れば、「DePINから来て、AIへ行く」というビジネスプロセスがより明確になる。以下図の通り。
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Gaga NodeはDePINの物理ハードウェア層として機能し、インセンティブを通じて世界中のユーザーの空きIP・帯域幅リソースを大量に集約する；
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IP ColaはこれらのIPリソースを処理・加工し、データ収集層として機能し、APIなどの形式で外部に開放する；
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需要側は複数のIPを利用して、IPアクセス制限がある公共インターネット上のさまざまなウェブページをクローリングし、データセットや原始データを形成する；
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原始データはデータベースに保存され、AIモデルの学習などに利用できる；
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データベース内のデータは、一定のルールとニーズに従い、需要側（AIナレッジベース、EC、SNSプロファイリング分析・研究など）に提供される。
このビジネスプロセスは、一般的なDePINの理解をある程度超え、むしろデータインフラとしての機能に近い。
従来のインターネット領域では、Googleなどのデータ企業が実質的にこのプロセスを独占している。
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Google Cloudは膨大なサーバーを抱えており、それに伴う大量のIPリソースが、自社サービスがインターネット全体の公共データをクローリングする条件を整えている；
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Googleクローラーが実際のクローリング作業を担い、大規模にデータを収集し、自社の検索エンジン、データ分析、AI製品サービスを構築し、マネタイズしている；
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API経由でこれらのデータサービスを利用できるが、料金を払う必要がある。本質的にそのAPIはGoogleの私有物であり、真正の意味での「開放」とは言えない。
一方、Mesonのビジネスプロセスでは以下が明確に見える。
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Gaga Nodeは分散型ハードウェアの形で、Google Cloudの膨大なサーバーが提供するリソースに追いつこうとしている；
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IPColaは開放型APIを通じて、需要側が公共データにアクセスしやすくしており、Googleの私有APIとの対比になっている。
さらに重要なのは、類似したビジネスモデルの比較が、プロジェクトの評価にも一定の参考を与える点だ。
評価の観点から言えば、現在Google CloudとGoogleクローラーを合わせた時価総額は1.7兆ドルを超えている。伝統的インターネット業界のデータ覇者として、Googleの巨大なビジネス価値は当然のことだ。
Web3プロジェクトが同様のビジネスを展開しても、即座にGoogleほどの規模に達するのは難しいが、Googleのこの分野の時価総額を参考にすれば、Meson Networkのビジネスポテンシャルが容易に理解できる。
さらに筆者が最も興奮するのは、IPリソース提供というビジネスはデバイス選びにあまりこだわらず、特別な知識や学習もほとんど不要であり、ある意味ゲームやSNSよりも普及しやすく、Mass Adoptionに近い点だ。
理解や操作が不要で、普通のユーザーがネットワークに接続するだけで、既に普及が始まっているのだ。
唯一必要なのは、これらのビジネスのUIとプロモーションの最適化。ユーザーインターフェースと導線が使いやすければ使いやすいほど、ダウンロードと接続の可能性が高まる。
実収入：DePIN分野の未完成なビジネスサイクルを埋める
ビジネスモデルについて話した後、次に気になるのはプロジェクトの収入状況だ。
現在、ほとんどのDePINプロジェクトはまだ「インフラ整備、ハードウェア積み上げ」段階にある。例えばHeliumのMobileデバイス、Grassのブラウザ拡張機能推奨、Dinoのネットワーク接続車両数の宣伝など。
一見華やかだが、肝心なビジネス上の問題が十分に開示されていない。
DePINハードウェアでデータを取得した後、実際に誰かが使っているのか？ 料金はどう設定されているのか？ 成熟したビジネスモデルはあるのか？
あなたがデータを提供し、他人がそれを活用する。これは「明日はもっと良くなる」という商業的期待にすぎず、実際には安定した収入が発生していない。これが多くのDePINプロジェクトの共通の弱点だ。
収入がないと、トークン価値の希薄化、採掘報酬の持続不可能性、収支の悪化といった結果になる。
対照的に、Meson NetworkのIPColaは、DePIN分野で数少ない、データ需要側に実際の価格設定があり、成熟したビジネスモデルと実収入を持つプロジェクトである。
IPColaの公式ドキュメントを確認すると、現在IPリソースの利用には二つの課金方式がある：従量課金とトラフィックパッケージ。
前者は7ドル/GB、後者は一定GBの割当に対して固定料金を支払い、利用量が多いほど単価が安くなる。
以前の調査やインタビューでも明らかになったが、Gaga Nodeは現在世界150カ国に約96,000ノードを展開しており、これらノードが提供するリソースにより、IPColaの製品は半年間で100万ドル以上の安定した収益を上げている。
これらの収益は、実際のIP・帯域幅需要から生じており、VC向けのPPT上の予測数字ではない。
Web3プロジェクトの評価は伝統的な資本市場のファンダメンタルズロジックに完全に依拠できないが、主要事業の持続性と健全性は、Web3投資研究にとって依然として前向きな参考価値がある。特に大多数のプロジェクトが実収入を得られていない中では尚更だ。
我々は、DePINは供給側でハードウェアを展開するだけでなく、需要側で収益を上げることが必要だと考える。これはトークン価格の上昇、マーケットメイク、期待管理の面でもプラスとなる。
Meson Networkはまだトークンを発行していないが、ファンダメンタルズが良好なため、市場パフォーマンスに期待が持てる。
しかしプロジェクトがどこまで到達できるかは、既存の類似プロジェクトとの比較で参考になるかもしれない。
Meson VS Grass――どちらがより大きな可能性を持つか？
現在、GrassとMeson Networkはビジネスロジックが類似しており、いずれもトークンを発行していないため、簡単な比較ができる。
一般読者にとっては、自然とマイニング報酬が気になる。両方ともトークンを発行しておらず、テストネット段階であり、生産されるトークンは実際の価格で計算できず、ルールも異なるため、ここでは数量の粗い比較にとどめる。
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Mesonの計算ルールでは、トークンの生産量はネットワークタイプ、デバイス、ポート状況、地域、同一IP内のデバイス数に関連する。理想的な条件下では、15〜30分ごとに一回計算され、単一デバイスあたり最大333個のテストネットトークンを獲得できるが、実際には上記の要因により係数が減算される。
実際のテストでは、サーバー設備でMesonを通じて1日あたり約1,000個のテストネットトークンを獲得でき、Grassの個人設備では24時間で約1,000以上のポイントを獲得できると推定されている。
ここで問題となるのは、両プロジェクトのトークン単価や上場時の市場状況が予測できないため、マイニング効率はテストトークンの絶対数でしか比較できない点だ。
しかし前述の通り、Mesonの比較優位性は次の通り。
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おそらく同分野で最多のノード数を有しており、GagaNodeとGatewayXを合わせて世界中に約13万のノードがある。ノード数が多いほどネットワーク効果が強くなり、IPリソースも広がり、理論上はより広範な市場サービスが可能となり、業界占有率は指数関数的に拡大する。
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