Binance Research：AI関連トークン価格が急騰、時価総額上位5つのAIトークンはBTCおよびETHをアウトパフォーム
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Binance Research：AI関連トークン価格が急騰、時価総額上位5つのAIトークンはBTCおよびETHをアウトパフォーム
AI×Cryptoの最新データと動向を解説。
Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察原文作者：JieXuan Chua, CFA
编译：Kate, 火星财经
要点
・ここ数ヶ月間、Googleの検索トレンドやAI関連トークン価格の急騰から明らかなように、人工知能（「AI」）への関心が高まっている。
・2023年には、AI関連のWeb3プロジェクトへの資金調達額が2億9800万ドルに達し、これは2016年から2022年までのAIプロジェクトの累計資金調達額（1億4850万ドル）を上回る金額となった。
・2023年にAI関連トークンは一般的に好調で、時価総額上位5つのAIトークンはBTCやETHを大きく上回るパフォーマンスを記録しており、年初来の上昇率は200％から650％の範囲であった。
・本レポートでは、分散型物理インフラネットワーク（「DePIN」）の成長促進から、よりインタラクティブな消費者向けアプリケーションの創出まで、AIと暗号資産の融合によって生まれたいくつかのトレンドと実用的なユースケースについて紹介する。
はじめに
2023年は、OpenAIのChatGPTやGoogleのBard、MicrosoftのBing Chatなど、AIチャットボットの広範な利用を通じて、AIの変革力が明確になった節目の年となった。特にChatGPTは、登場からわずか2カ月で1億ユーザーを達成するという記録を打ち立てた。
このスピードは、TikTokやYouTubeといった主要SNSプラットフォームをも上回るものである。
図1：ChatGPTは史上最も急速に1億ユーザーを獲得したアプリの一つ
出典：demandsage、ビナンス研究所
さらに重要なのは、AIが暗号資産分野にも影響を与え始めている点である。それは実際のユースケースにおいても、AI関連トークンに対する強い関心においても顕著である。これらの破壊的技術同士の統合は、業界内で注目を集めるトピックとなっている。以前の当社レポートでAIの暗号資産分野における活用事例を明らかにして以降、状況は急速に変化している。最近の関心の再燃を踏まえ、現在の市場動向と新たな発展について検討する。
市場動向
2023年、一般大衆によるAIへの関心は顕著に高まり、グローバルでのGoogle検索における「人工知能」の検索量の増加がその証左である。この高まりは、AIチャットボットの普及、新しいAIツールのリリース、メディア報道の増加、そしてAIに関する理解への欲求の高まりに起因している。
図2：2023年、Googleでの「AI」検索関心は大幅に上昇し、「暗号資産」と「ビットコイン」を大きく上回った
出典：Google Trends、ビナンス研究所（2023年12月31日時点）
注：数値は、特定の地域および期間におけるグラフ上のピーク値に対する相対的な検索関心を示す。
一方、「暗号資産」の検索関心は年間を通して比較的安定していた。1〜5月にかけてわずかに低下傾向を示した後、一時期横ばいとなり、年末にかけてやや上昇した。「ビットコイン」の検索トレンドは「暗号資産」と類似しているが、変動がより顕著である。ビットコインへの関心の変動は、オーディナルズ/BRC-20、現物ETFの可能性、2024年のビットコイン半減期など、ビットコインを巡る話題と関係している可能性がある。こうしたイベントによりビットコイン価格が上昇し、再び一般の関心を引き寄せた。
全体として、検索トレンドはAIへの関心の増加と、ビットコイン・暗号資産への比較的安定した関心との間に明確な差があることを示しており、AIがますます速いペースで一般の注目を集め続けており、今のところその勢いが衰える兆しはないことを示している。
投資家の強い関心
2023年には、AI業界は投資家からの関心も強く、ベンチャー融資において米国全体のシェアが前年比で230%増加し、約26%を占めた。これは、AI関連・非AI関連双方が資金調達の低迷に直面する中での成長であり、全体市場と比べてAI分野が特に強靭だったことを示している。
図3：2023年、AIは米国のスタートアップ資金調達額に占める割合が倍増した*
出典：Crunchbase、ビナンス研究所（2023年8月29日時点）
*注：2023年の最新データはまだ公表されていない。分析を解釈する際はこの制限を考慮すること。
2022年と比較して、非AI分野の資金調達額は絶対値で65%減少したのに対し、AI分野はわずか6%の減少にとどまった。
また、調達ラウンド件数に着目すると、非AI分野は55%減少した一方、AI分野は45%の減少であった。AI分野の資金調達額および調達ラウンド数の比較的小さな減少は、2021年のピーク以降全体的に資金調達額が減少傾向にある中でも、投資家がAI応用に対して依然として高い関心を持っていることを示している。これは、AI技術およびその応用の長期的な潜在能力と実現可能性に対する継続的な信頼を反映している可能性もある。
さらに、Web3におけるAIセクターは2023年に資金調達が爆発的に増加した。Rootdataのデータによると、2016年から2022年までのAIプロジェクトの累計資金調達額は1億4850万ドルであったが、2023年単独で2億9800万ドルを記録した。2023年のこの金額は、過去7年間の合計の2倍以上であり、AIがこの年に急速に注目を集めたことを示している。
図4：2023年のAIプロジェクトへの資金調達額は2.98億ドルで、Web3プロジェクト全体の3.7%を占め、第7位
出典：Rootdata、ビナンス研究所（2023年12月31日時点）
Web3分野内の他のカテゴリーと比較すると、2023年のAIプロジェクトへの資金調達額2.98億ドルは、NFTの2.93億ドル、DAOの4200万ドルを上回り、第7位となった。この金額は2023年のWeb3プロジェクト全体の資金調達額の約3.7%を占める。3.7%という数字は小さく見えるかもしれないが、AIが2023年にようやく顕著な注目を集めるようになったことを考えれば、この資金の大幅な増加は、業界内での認知度と価値の高まりを浮き彫りにしている。
強力なパフォーマンス
価格面でも、AI関連トークンはマーケット全体を上回るパフォーマンスを示し、過去四半期および1年間で大幅に上昇した。この分野への関心の高まりが、AI関連トークンの堅調な価格上昇を後押ししている。
図5：直近3カ月間、AIトークンはパフォーマンス第2位のカテゴリ
出典：Dune Analytics (@cryptokoryo_research)、2023年1月2日時点。AIトークンにはAGIX、CTXC、FET、OCEAN、ORAI、RNDRを含む。
Duneダッシュボードによる各ナラティブ／セクターの代表的トークンのパフォーマンスを集計した結果、AIトークンは直近3カ月間で第2位のパフォーマンスを記録した。なお、元のダッシュボードにはMEMEコインが含まれていたが、それらは時価総額が低いため、異常に大きなパーセンテージ上昇を示す傾向があるため、分析からは除外している。
時価総額上位5つのAIトークンをBTCおよびETHと比較すると、2023年のAIトークンのパフォーマンスが主要コインを明確に上回っていたことがわかる。
これらのAIトークンの1年間のパフォーマンスは200%から最大650%に達した。対照的に、BTCは150%上昇、ETHは44%上昇にとどまった。
ただし、これらのAIトークンと比較して、BTCおよびETHの時価総額ははるかに大きいため、パーセンテージでの利益が小さいのは自然なことである。この比較は、主に直近数カ月間におけるAIトークンの強力なパフォーマンスと牽引力の高まりを強調するためのものである。
図6：2023年、時価総額上位5つのAIトークンはBTC・ETHを大きく上回るパフォーマンスを記録（200%～650%の上昇）
出典：CoinMarketCap、ビナンス研究所（2023年12月31日時点）
まとめると、AIは巨大な注目を集めている。AIアプリケーションの採用は加速しており、投資家や個人投資家の関心を引き続けている。さらに、AI関連トークンのパフォーマンスも非常に強かった。こうしたトレンドに加え、次章で詳述するAI×暗号資産の新興イノベーションも見逃せない。
AI × 暗号資産の発展
AIへの関心の高まりは、AI関連の暗号資産アプリケーションの成長を促進し、持続的なイノベーションの道を開いている。本章では、AIと暗号資産技術の融合によって生まれたトレンドと実用的ユースケースについて深掘りする。分散型物理インフラネットワーク（「DePIN」）の成長促進から、よりインタラクティブな消費者向けアプリケーションの創出まで、この分野における注目すべき発展を紹介する。
AI × DePIN
大規模言語モデル（LLM）、ディープラーニング、およびさまざまなAIアプリケーションは、グラフィックス処理ユニット（「GPU」）の計算能力に大きく依存している。しかし、過去1年間でAIへの関心が急増したことで、GPUの需要が極度に高まり、チップ不足が生じている。GPUが容易に利用できない場合、計算コストの高さは、AI関連研究を行う研究者やスタートアップにとって障壁となる可能性がある。ここで登場するのが、分散型コンピューティングネットワーク（DePINのサブセット）である。これらは、中央集権的なクラウドプロバイダーとハードウェアメーカーが支配する既存のソリューションに対する代替案を提供する。そのため、GPU需要の高まりを背景に、この業界も強固な成長を遂げている。
GPUは常に100%の容量で稼働しているわけではないため、分散型コンピューティングネットワークは、余剰計算能力を持つ人々を、それを必要とする人々と結びつけることを目指している。これは、計算能力の供給者が買い手から報酬を得られるような両面市場を構築することで実現される。このようなネットワークの一例には、Akash、Render、Gensyn、io.netなどがある。さらに、分散型コンピューティングネットワークの価格は競争力がある。なぜなら、供給者はネットワークに計算能力を提供する上で追加コストがかからないためである。
図7：分散型コンピューティングネットワークは競争力のある価格を提供
出典：Cloudmos（2024年1月2日時点）
注：価格は1CPU、1GB RAM、1GBディスクあたり
現実の問題に対する潜在的な解決策を提供することで、分散型コンピューティングネットワークはAIの成長波に乗っており、そのプラットフォーム上での活動も増加している。
図8：2023年、Render Network上のレンダリングシーン数が増加
出典：Dune Analytics (@lviswang)（2023年12月31日時点）
図9：2023年第4四半期、Akashネットワークのアクティブルーズが急増
出典：Cloudmos（2024年1月3日時点）
AI × ゼロ知識
コードベースの自動化機能により、スマートコントラクトは効率性で知られている。しかし、予め定義された性質ゆえに、予期しない複雑な状況では適応性に欠けることがある。ここで、AIの一分野である機械学習（ML）が大きな改善をもたらす可能性がある。MLモデルは膨大なデータセットで訓練され、学習・適応・高精度な予測を行う能力を持つ。これらのモデルをスマートコントラクトに組み込むことで、幅広い適応性と柔軟性が開かれる。
しかし、この統合における主な課題は、オンチェーンでのML計算に伴う過度な計算負荷である。そこで「ゼロ知識機械学習（ZKML）」の概念が登場する。ZKMLは、ゼロ知識証明（ZKP）と機械学習を組み合わせたものである。この仕組みでは、ML計算はオフチェーンで処理され、その整合性をZK証明でオンチェーンで検証するが、実際のデータは公開しない。ZKMLを活用することで、スマートコントラクトはAIの力を効果的に利用しつつ、ブロックチェーン技術の安全性と透明性を維持できる。
図10：ZKMLはゼロ知識証明と機械学習を組み合わせ、オフチェーン計算→オンチェーン検証を行う
出典：ビナンス研究所
注目すべき開発の一つは、UpshotとModulus Labsが共同で開発したZK Predictorである。このツールにより、UpshotはModulusのZK回路を利用して資産評価を検証しつつ、独自の知的財産を秘匿できる。これにより、ロングテール資産の価格設定を最適化するAMM（自動マーケットメイカー）の開発、AI駆動のオンチェーンインデックスファンド、または特定テーマに特化した予測市場の構築が可能になり、それらの運用をオンチェーンで暗号的に証明できる。ZKMLの他の製品としては、価格オラクルがある。例えば、Upshotは自社のAIモデルに複雑な市場データを入力し、NFTなどのロングテール資産の価値を評価する。その後、Modulusの技術がこれらのAI計算の正確性を検証し、証明書に封じてイーサリアムに提出して最終検証を行う。
これらの例は、ZKMLが支える無数のアプリケーションのほんの始まりにすぎない。この技術はまだ初期段階にあり、今後数年間でより成熟した広範なZKMLアプリケーションが登場すると予想される。
AI × 消費者向けdApps
過去1年間、ユーザー参加型の去中心化アプリケーション（「dApps」）におけるAIの統合が増え、インタラクション性とユーザーエンゲージメントの促進に寄与している。このトレンドは、ユーザーとプラットフォームの関わり方を変化させ、パーソナライズとインタラクティブ性を提供している。AIを活用することで、ユーザーは受動的な存在から能動
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