ABCDE：AI＋Cryptoを一次市場の視点から考える
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ABCDE：AI＋Cryptoを一次市場の視点から考える
「AI＋Cryptoは2024年から2025年にかけての主要な分野の一つとなるだろう。」
Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察執筆：Laobai、ABCDE
ChatGPTのリリースから1年余りが経過した今、最近になって市場で再びAI＋Cryptoに関する議論が活発化している。AIは24〜25年のブルマーケットにおいて最も重要なテーマの一つと見なされており、V神（ビタリック・ブテリン）自身も「The promise and challenges of crypto + AI applications」（Crypto＋AIアプリケーションの可能性と課題）という記事を投稿し、将来におけるAI＋Cryptoの探索方向について考察している。
本稿ではあまり主観的な予測を行わず、プライマリー市場の視点から、過去1年にわたって観察してきたAIとCryptoを組み合わせたスタートアッププロジェクトを概観し、起業家たちが具体的にどのようなアプローチで市場に参入しているのか、現時点で何を成し遂げてきたのか、またまだ模索中の領域は何かを探る。
一．AI＋Cryptoのサイクル
2023年を通じて、我々は数十件のAI＋Cryptoプロジェクトを調査してきた。そこには明確なサイクルが見られる。
2022年末のChatGPTリリース以前は、セカンダリー市場におけるAI関連のブロックチェーンプロジェクトはほとんど存在せず、思いつくのはFETやAGIXといった数少ないレガシープロジェクトのみだった。プライマリー市場でも同様にAI関連のプロジェクトは稀であった。
2023年1月〜5月は、いわばAIプロジェクトの最初の集中爆発期だった。ChatGPTが与えたインパクトが大きすぎたため、セカンダリー市場の多くの既存プロジェクトが次々とAI分野へリブランディング（Pivot）を図った。プライマリー市場でも毎週のようにAI＋Cryptoのプロジェクトが登場した。しかし、この時期のAIプロジェクトは比較的単純なものが多く、「ChatGPTのスキン（UI）＋ブロックチェーン改造」といった形のものがほとんどで、技術的なコアバリューはほぼ皆無だった。我々の社内開発チームは、通常1〜2日あればそのようなプロジェクトの基本フレームワークを再現できてしまうほどだった。そのため、この期間中に多数のAIプロジェクトを検討したものの、最終的に投資実行に至ったものはなかった。
5月〜10月になると、セカンダリー市場は熊相場に転じた。興味深いことに、プライマリー市場のAIプロジェクトの数も大きく減少した。それがここ1〜2ヶ月で再び活発化し始め、市場におけるAI＋Cryptoに関する議論や記事なども豊富になってきた。我々も再び毎週のようにAIプロジェクトに出会う「賑わい」に戻ってきた。半年ぶりに登場した新しいAIプロジェクト群を見て感じるのは、AI分野への理解度、ビジネスシナリオの具体化、AI＋Cryptoの融合レベルが、最初のAIバブル期と比べて明らかに進化していることだ。技術的ハードルは依然高くないものの、全体としての成熟度は一段階上がっている。こうして我々も2024年に入って初めて、AI＋Crypto分野に初の投資を行うに至った。
二．AI＋Cryptoの分野
V神は上記の記事の中で、いくつか抽象的な視点から以下のような分類をしている：
AIをゲームの参加者として見る
AIをゲームのインターフェースとして見る
AIをゲームのルールとして見る
AIをゲームの目的として見る
一方、我々はより具体的かつ直接的な視点から、プライマリー市場で見られるAIプロジェクトを整理する。AI＋Cryptoのプロジェクトの多くは、Cryptoの核となる要素——すなわち「技術的（あるいは政治的）な非中央集権性」と「商業的な資産化」——を中心に構築されている。
非中央集権性については特に説明の必要はないだろう。Web3とはそういうものだ。資産化の対象別に大別すると、以下の3つの主要トラックに分けられる：
1. 演算能力（コンピュート）の資産化
2. モデルの資産化
3. データの資産化
演算能力の資産化
これは比較的密集した分野であり、新規プロジェクトだけでなく、Akash（Cosmosエコシステム）、Nosana（Solanaエコシステム）といった既存プロジェクトのリブランディングも多数見られる。これらのプロジェクトはリブランディング後、トークン価格が急騰しており、市場がAI分野に対して強い期待を寄せていることが窺える。RNDRは本来、非中央集権型レンダリングを主軸としているが、AI用途にも利用可能であるため、多くの分類ではAI関連の計算リソースプロジェクトとして位置づけられている。
演算能力の資産化は、その用途によってさらに2つに細分化できる：
1. Gensynを代表とする「非中央集権型演算リソースによるAIトレーニング」
2. 多くのリブランディングプロジェクトおよび新規プロジェクトが目指す「非中央集権型演算リソースによるAI推論（Inference）」
この分野には非常に興味深い現象、ある種の「軽蔑のチェーン」が存在する：
従来のAI → 非中央集権型推論 → 非中央集権型トレーニング
- 伝統的なAI出身者は、非中央集権でのAIトレーニング／推論を疑問視する
- 非中央集権型推論に携わる人々は、非中央集権型トレーニングを疑問視する
その理由は主に技術面にある。AIトレーニング（特に大規模モデル）には膨大なデータが必要だが、それ以上に問題となるのが、そのデータを高速に通信するために必要な帯域幅だ。現在のTransformerベースの大規模モデルでは、大量の4090クラスのハイエンドGPUまたはH100のような専用AIチップからなる計算行列に加え、NVLinkや専用光ファイバー交換機による100Gクラスの通信チャネルが不可欠である。このようなものを本当に非中央集権的に実現できるのか？ 正直、疑問符が付く。
一方、AI推論はトレーニングに比べて計算能力や通信帯域の要求がはるかに低いため、非中央集権的実装の可能性は高くなる。そのため、多くの計算リソース関連プロジェクトが推論にフォーカスしている。トレーニングに特化するのは、GensynやTogetherなど、資金調達額が億ドル単位の大手プレイヤーが中心だ。ただし、コストパフォーマンスと信頼性という観点からは、少なくとも現時点では、中央集権型の計算リソースが推論において依然圧倒的に優れている。
だからこそ、「非中央集権型推論」の立場からは「非中央集権型トレーニングなど到底無理」となり、「伝統的AI」の立場からは「トレーニングは技術的に不可能」「推論はビジネス的に成立しない」となるのである。
もちろん、BTC／ETHが誕生した当初も、「すべてのノードが同じ計算をするなんてクラウドコンピューティングに比べて非効率すぎる」と言われたが、結局は成功したではないか、という反論もあるだろう。それは将来的に、AIトレーニングや推論において「正確性」「改ざん防止」「冗長性」などの要請が高まるかどうかにかかっている。単純に性能、信頼性、価格だけで競争する限り、当面は中央集権型に勝つのは難しい。
モデルの資産化
これもプロジェクトが集中する分野であり、計算リソースの資産化よりも一般に理解しやすい。なぜなら、ChatGPTの流行以降、最も有名なアプリケーションの一つとなったのがCharacter.AIだからだ。ユーザーはソクラテスや孔子といった哲学者と学問を語り合ったり、マスクやサム・アルトマンといった著名人と雑談したり、初音ミクや雷電将軍といったバーチャルキャラクターと恋愛したりできる。これらすべてが大規模言語モデル（LLM）の魅力である。AIエージェント（Agent）という概念は、Character.AIによって広く知られるようになった。
もし、ソクラテス、マスク、雷電将軍といったエージェントがNFTだったらどうだろうか？
まさにAI × Cryptoではないか！
したがって、「モデルの資産化」というより、「大規模モデルに基づいて作られたエージェントの資産化」と言った方が正確だろう。大規模モデル自体をブロックチェーン上に載せることは不可能なので、むしろモデル上に構築されたエージェントをNFTとして表現し、あたかも「モデルの資産化」のようなAI×Cryptoの感覚を演出している。
現在、英語を教えてくれるエージェントもあれば、恋愛相手になってくれるエージェントもあり、多種多様なサービスが登場している。また、エージェントの検索やマーケットプレイスといった派生プロジェクトも見られる。
しかし、この分野の一般的な問題は第一に技術的ハードルが極めて低いことだ。基本的にはCharacter.AIのNFT版に過ぎず、我々の社内エンジニアが既存のオープンソースツールとフレームワークを使って、一夜にしてBMAN風の話し方と声を持つエージェントを作ってしまうことも可能だ。第二に、ブロックチェーンとの統合度が非常に薄く、ETH上のGameFi NFTと似ており、本質的にはメタデータ内にURLやハッシュが保存されているだけの場合が多い。つまり、モデル／エージェント自体はクラウドサーバー上で動いており、ブロックチェーン上で取引されているのは所有権のみである。
可視的な未来においても、モデル／エージェントの資産化はAI×Cryptoの主要な分野の一つであり続けるだろう。だが、今後は一定の技術的ハードルを持ち、ブロックチェーンとの統合がより深く、よりネイティブなプロジェクトの登場を期待したい。
データの資産化
論理的に言えば、データの資産化はAI＋Cryptoに最も適した分野かもしれない。なぜなら、従来のAIトレーニングはインターネット上に公開されている「見えるデータ」、つまりより正確に言えば「公的トラフィック（パブリックドメイン）のデータ」にしかアクセスできない。これらは全体の10〜20％未満に過ぎず、残りの大部分は個人データを含む「私的トラフィック（プライベートドメイン）」に存在している。もし、こうしたプライベートデータをAIトレーニングやファインチューニングに活用できれば、各専門分野においてさらに高度なエージェント／ボットを育成できるだろう。
Web3のスローガンといえば、「Read, Write, Own（読める、書ける、所有できる）」だ。
そこでAI＋Cryptoを通じて、非中央集権的なインセンティブ設計のもと、個人や企業の私的データを解放し、それを資産化することで、大規模モデルにさらにより良質で豊かな「食料（トレーニングデータ）」を提供する——これは非常に論理的なアプローチであり、実際に複数のチームがこの分野に取り組んでいる。
しかし、この分野最大の難関は、「データ」というものが計算リソースのように簡単に標準化できないことだ。非中央集権型の計算リソースであれば、GPUのモデル名から直接算出可能な計算能力に変換できるが、個人データの量、質、用途などは極めて多様で評価が困難だ。計算リソースがERC-20的な存在だとすれば、AIトレーニング用の分散型データの資産化は、まるでERC-721のようであり、しかも複数のプロジェクトが入り乱れ、モンキーやPunk、Azukiのようにさまざまな特性（Traits）が混在する状態だ。流動性や市場形成の難易度はERC-20とは比較にならないほど高い。そのため、現時点ではデータ資産化に取り組むプロジェクトはいずれも苦戦を強いられている。
もう一つ注目に値するのは「非中央集権型アノテーション（ラベリング）」だ。データの資産化は「データ収集」段階に作用するが、収集されたデータはAIに投入する前に加工が必要であり、それがアノテーションの工程である。この作業は現在、主に中央集権的な人的労働に依存している。これを非中央集権的なトークン報酬を通じて「ラベリング・トゥ・イーン（Label-to-Earn）」や、クラウドソーシングプラットフォームのようにタスクを分散させる方式に置き換えることも一つのアイデアだ。少数ながら、すでにこの領域に取り組むチームも存在する。
三．AI＋Cryptoに欠けているピース
ここからは、我々の視点から見た、現時点でのAI＋Crypto分野に不足している要素について述べる。
第一に「技術的ハードル」の欠如がある。前述の通り、現存するAI＋Cryptoの大多数のプロジェクトは、Web2の従来型AIプロジェクトと比べてほとんど技術的差異がない。むしろ、経済モデルやトークンインセンティブに依拠し、フロントエンド体験、マーケティング、運用に重点を置いている。これは否定すべきことではない。非中央集権性と価値分配こそがWeb3の強みだからだ。しかし、コアとなる技術的ハードルがなければ、「X to Earn」的な印象を拭えない。だからこそ、RNDRのように母体にOTOYというコア技術を持つチームが、Crypto分野で活躍することを期待している。
第二に「人材の現状」がある。現時点での観察によると、AI×Crypto分野の創業チームには、AIに精通しているがWeb3の理解が浅いグループと、逆にCryptoネイティブだがAI分野の知識が乏しいグループに二極化している。これは初期のGameFi分野と非常によく似ており、ゲーム制作に詳しいチームは「Web2ゲームのブロックチェーン化」を目指し、Cryptoに詳しいチームは「プレイ・トゥ・イーン」モデルの最適化に注力していた。Matr1xは我々がGameFi分野で出会った、ゲームとCryptoの両方に深い理解を持つ唯一の「ダブルA級」チームであり、そのため私が「2023年に『打ち合わせ後に即決』した3プロジェクトの一つ」と評した理由でもある。2024年には、AIとCryptoの両方を深く理解する「ダブルA級」のチームが登場することを強く期待している。
第三に「ビジネスシナリオ」の不足がある。AI×Cryptoは極めて初期の探索段階にあり、上述の資産化は大きな方向性にすぎない。それぞれの方向性にはさらに細分化・掘り下げ可能な領域が存在する。現時点のプロジェクトは、AIとCryptoの結合において多少「不自然」または「粗雑」な印象があり、AIやCryptoが持つ最適な競争力や組み合わせ可能性（composability）を十分に発揮できていない。これは前述の「人材の現状」とも密接に関連している。実際、我々の社内開発チームは、より洗練された結合方法をすでに考案・設計しているが、これまで見てきたAIプロジェクトの中には、そのような細分化領域に着手しているチームはいまだ見当たらない。そのため、今はただ待つしかない。
「なぜVCであるあなたたちが、起業家よりも先にそのようなユースケースを思いつくのか？」と問われるかもしれない。答えは簡単だ。我々の社内AIチームには7人の天才がおり、そのうち5人はAI専攻の博士号取得者だからだ。そしてABCDEチームのCryptoに対する理解については……言うまでもないだろう。
最後に一点。現時点のプライマリー市場の視点から見れば、AI×Cryptoは依然として非常に初期的で未熟な状態にある。しかし、それにもかかわらず、我々は2024〜2025年にかけて、AI×Cryptoがこの一巡のブルマーケットの主役の一つになることを確信している。なぜなら、AIは生産力を解放し、ブロックチェーンは生産関係を解放する。この二つを超える組み合わせがあるだろうか？ :)
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