暗号資産AI分野における次のストーリー展開：触媒要因、発展の道筋および関連銘柄
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暗号資産AI分野における次のストーリー展開：触媒要因、発展の道筋および関連銘柄
次のどのAI分野が、単一プロジェクトの時価総額を10億ドル超に押し上げるだろうか？
Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察執筆：Alex Xu
序論
現時点での暗号資産のブルマーケットサイクルは、商業的イノベーションの面で最も地味なサイクルとなっている。前回のDeFi、NFT、GameFiといった現象的なトレンドセクターが欠如しており、全体として産業的なホットスポットに乏しく、ユーザー、産業投資、開発者の増加もやや停滞している。
これは現在の資産価格にも反映されており、このサイクル全体を通して、BTCに対する主要アルトコインの為替レートは継続的に下落を続けている。ETHも例外ではない。スマートコントラクトプラットフォームの評価はアプリケーションの繁栄度合いによって決まるため、アプリケーションの革新が芳しくなければ、ブロックチェーン自体の評価も上がりづらい。
一方で、AIは今回の暗号分野における比較的新しいビジネスカテゴリであり、外部の商業世界での爆発的な成長と絶え間ない注目を集めていることから、暗号空間のAI関連プロジェクトにも引き続き注目が集まる可能性がある。
筆者が4月に発表したIO.NETレポートでは、AIとCryptoが結びつく必然性について述べた。つまり、暗号経済モデルが持つ決定性、リソース配分の効率性、信頼不要（trustless）という特性は、AIが抱えるランダム性、リソース集中、人間と機械の識別困難という3つの課題を解決する有力な手段の一つになり得る。
本稿では、暗号経済領域におけるAIセクターについて、以下のテーマを中心に考察・推論を行う：
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暗号AIセクターにおいて、芽生えつつあるあるいは今後爆発する可能性のある新たなストーリーとは何か
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これらのストーリーを促進する要因とその論理
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関連するプロジェクトの候補
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ストーリー展開におけるリスクと不確実性
本稿は、筆者が投稿時点で行っている一時的な考察であり、将来的に変更される可能性がある。また、意見は極めて主観的であり、事実、データ、推論の誤りが含まれる可能性もあるため、投資判断の参考としては絶対にしないでいただきたい。業界関係者の批判と議論を歓迎する。
以下、本文。
暗号AIセクターの次なるストーリー
暗号AIセクターの次の波となるストーリーを検討する前に、まず現時点での主要な暗号AIストーリーを見てみよう。時価総額順に並べると、10億ドルを超えるプロジェクトは以下の通りである：
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コンピューティングリソース：Render（RNDR、時価総額38.5億）、Akash（時価総額12億）、IO.NET（最新プライベートラウンドでの評価額10億）
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アルゴリズムネットワーク：Bittensor（TAO、時価総額29.7億）
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AIエージェント：Fetch.ai（FET、統合前の時価総額21億）
* データ日付：2024年5月24日、通貨単位はすべて米ドル。
上記以外の分野で、次に時価総額10億ドルを超える可能性のあるAIプロジェクトはどれか？
筆者は次の2つの視点から予測できると考える。「産業供給サイド」のストーリーと、「GPTモーメント」のストーリーである。
AIストーリーの第一の視点：産業供給サイドから見る、AI背後のエネルギーおよびデータセクターのチャンス
産業供給サイドから見ると、AI発展の4つの原動力は以下の通りである：
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アルゴリズム：優れたアルゴリズムは、トレーニングと推論タスクをより効率的に実行できる
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計算能力：モデルのトレーニングおよび推論にはGPUハードウェアによる算力が必要であり、これが現在の主な産業ボトルネック。中高級チップ不足により価格が高騰
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エネルギー：AIに必要なデータセンターは大量のエネルギーを消費。GPU自体の電力に加え、冷却システムにも多大なエネルギーが必要。大型データセンターでは冷却が全消費電力の約40%を占める
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データ：大規模モデルの性能向上には膨大な質の高いデータが必要
上記4つの産業原動力に対し、アルゴリズムと計算能力の分野にはすでに時価総額10億ドルを超える暗号プロジェクトが存在するが、エネルギーとデータの分野にはまだ同等規模のプロジェクトは登場していない。
しかし実際には、エネルギーとデータの供給不足はまもなく到来し、新たな産業的ホットスポットとなり、暗号分野の関連プロジェクトにも追い風となるだろう。
まずはエネルギーから見てみよう。
2024年2月29日、マスク氏は「ボッシュコネクテッドワールド2024」会議で、「1年以上前に私はチップ不足を予言したが、次に不足するのは電力だ。来年には、すべてのチップを稼働させるのに十分な電力がなくなるだろう」と語った。
具体的なデータを見ると、リー・フィー・フィー氏が率いるスタンフォード大学の人間中心人工知能研究所（HAI）は毎年『AIインデックスレポート』を発表している。同チームが2022年に発表した2021年のAI産業に関する報告書によると、当時のAIのエネルギー消費量は全世界の電力需要の0.9%に過ぎず、環境への負荷は限定的だった。しかし、国際エネルギー機関（IEA）の2023年の報告では、2022年の世界のデータセンターの電力消費量は約460テラワット時（TWh）で、全世界の電力需要の2%を占めるとし、2026年までには最低620TWh、最大1050TWhに達すると予測している。
実際、IEAの予測は保守的である。なぜなら、すでに多数のAI関連プロジェクトが進行中であり、それらに伴うエネルギー需要は2023年の想像をはるかに超えているからだ。
例えば、マイクロソフトとOpenAIが計画中の「スターゲート（Stargate）」プロジェクト。この計画は2028年に開始、2030年頃に完成予定で、数百万個の専用AIチップを搭載したスーパーコンピュータを構築し、OpenAIに前例のない計算能力を提供することで、特に大規模言語モデル分野での研究開発を支援することを目指す。プロジェクトの費用は1000億ドル以上とされ、現行の大規模データセンターのコストの100倍以上に達する。
そして、このスターゲート単体のエネルギー消費量は50TWhにも及ぶ。
そのため、OpenAI創設者のサム・アルトマン氏は今年1月のダボス会議で、「将来のAIにはエネルギー面での突破が必要だ。AIが消費する電力は人々の予想をはるかに超えるだろう」と語った。
計算能力とエネルギーに続いて、急速に成長するAI産業が次に直面する不足分野はおそらく「データ」であろう。
言い換えれば、AIが求める高品質データの不足はすでに現実のものとなっている。
現在、GPTの進化を通じて、大規模言語モデルの能力向上の法則がほぼ明らかになった。すなわち、モデルのパラメータと訓練データを拡大すれば、指数関数的にモデルの能力が向上する。このプロセスには、短期的には技術的限界が見えない。
しかし問題は、高品質かつ公開されているデータが今後ますます希少になる可能性があり、AI製品はチップやエネルギーと同じように、データの需給ギャップに直面するかもしれないことだ。
まず、データ所有権を巡る争いが増えている。
2023年12月27日、ニューヨーク・タイムズ紙は米連邦地方裁判所に、OpenAIとマイクロソフトを提訴。何百万もの記事を許可なくGPTモデルの訓練に使用したとして、数十億ドルの法定損害賠償と実際の損害賠償を求めるとともに、同紙の著作権素材を含むすべてのモデルおよび訓練データの破棄を求めた。
その後3月末、同紙は新たな声明を発表し、矛先をOpenAIだけでなくGoogleやMetaにも向けた。同紙は、OpenAIが音声認識ツール「Whisper」を使用してYouTube動画の音声部分を文字起こしし、それをGPT-4の訓練に使用したと指摘。また、GoogleもYouTube動画の内容をテキスト化して自社の大型モデル訓練に使っているとし、これはコンテンツ制作者の権利侵害だと批判した。
ニューヨーク・タイムズ対OpenAIは「AI著作権第一号事件」として知られ、案件の複雑さとコンテンツ・AI産業への影響の大きさから、すぐには決着しない可能性が高い。最終的に両者が和解し、財力豊かなマイクロソフトとOpenAIが巨額の賠償金を支払うことも考えられる。だが、今後さらに多くのデータ著作権摩擦が発生すれば、高品質データの総合コストは上昇するだろう。
また、世界最大の検索エンジンであるGoogleは、検索機能の有料化を検討していると報じられている。ただし、その対象は一般ユーザーではなく、AI企業である。
出典：ロイター通信
Googleの検索サーバーには膨大なデータが保存されており、21世紀以降のインターネットページのほとんどが網羅されている。現在、Perplexity（海外）やKimi、秘塔（中国）など、AI駆動型の検索製品はこれらのデータをAIで加工し、ユーザーに提供している。検索エンジンがAI企業に課金すれば、データ取得コストは必然的に上昇する。
実際、公開データ以外にも、AI大手企業は非公開の内部データにも注目している。
Photobucketは2000年代初頭、7000万人のユーザーと米国のオンライン写真市場の約半分を占めていた老舗の画像・動画ホスティングサイト。SNSの台頭とともにユーザー数は大幅に減少し、現在は200万人のアクティブユーザーのみ。なお、登録時に同意した利用規約により、1年以上使用されていないアカウントは削除され、同社はユーザーがアップロードしたデータの使用権を持つ。CEOのテッド・レナード氏は、保有する13億枚の写真・動画データは生成AIモデルの訓練に極めて価値があると明かした。現在、複数のテック企業と販売交渉中で、1枚あたり5セントから1ドル、動画は1ドル以上を提示。同社が提供可能なデータの価値は10億ドル以上と見積もっている。
AIのトレンド分析に特化した研究チームEPOCHは、2022年の機械学習におけるデータ使用量と新規データ生成量を基に、計算リソースの伸びを考慮した報告書『Will we run out of data? An analysis of the limits of scaling datasets in Machine Learning』を発表。その結論は、高品質なテキストデータは2023年2月から2026年の間に枯渇し、画像データは2030年から2060年にかけて枯渇するというもの。データ活用効率が大きく改善されない限り、あるいは新たなデータ源が登場しない限り、現在の大量データ依存型の大規模機械学習モデルの潮流は減速する可能性がある。
現状、AI大手が高価格でデータを買い集めている状況を見ると、無料の高品質テキストデータは既にほぼ枯渇しており、EPOCHの2年前の予測は的中している。
同時に、「AIデータ不足」への対応策も登場しつつある。すなわち、「AIデータ供給サービス」である。
Defined.aiは、AI企業向けにカスタマイズされた高品質データを提供する企業の一つである。
Defined.aiが提供可能なデータの一例：https://www.defined.ai/datasets
そのビジネスモデルはこうだ。AI企業がデータ要件（例：画像の解像度、ぼやけ・過剰露出の回避、内容の真実性など）をDefined.aiに提示。さらに、夜間の写真、夜間のコーン、駐車場、標識など特定テーマを指定可能で、夜間認識精度の向上を目的とする。一般ユーザーがタスクを受注し、撮影してアップロード。企業が審査を行い、合格したデータに対して枚数に応じて報酬を支払う。高品質画像1枚で1〜2ドル、10秒程度の短編動画で5〜7ドル、10分以上の高品質映像で100〜300ドル、テキストは1000字で1ドル。作業者には報酬の約20%が還元される。データ提供は「データラベリング」に続く新たなクラウドソーシングビジネスとなる可能性がある。
世界的なタスク分散、経済的インセンティブ、データ資産の価格設定・流通、プライバシー保護、誰でも参加可能——これらはまさにWeb3のパラダイムに適したビジネス形態に思える。
産業供給サイド視点のAIストーリー候補
チップ不足への関心が暗号業界に波及し、分散型コンピューティングは現時点で最もホットで時価総額も最高のAIセクターとなった。
では、AI産業におけるエネルギー・データの需給矛盾が今後1〜2年で顕在化した場合、暗号業界にはどのような関連プロジェクトがあるだろうか？
まず、エネルギー分野の候補を見てみよう。
主要CEXに上場済みのエネルギー関連プロジェクトは非常に少なく、Power Ledger（トークン：POWR）のみである。
Power Ledgerは2017年に始動し、ブロックチェーン技術に基づく総合エネルギープラットフォーム。エネルギー取引の非中央集権化を実現し、個人やコミュニティが直接電力を売買できるようにすることを目指す。再生可能エネルギーの普及を推進し、スマートコントラクトにより取引の透明性と効率性を確保。当初はイーサリアムをベースにしたコンソーシアムチェーン上で動作していたが、2023年下半期にホワイトペーパーを更新し、Solanaの技術フレームワークをベースに独自の総合パブリックチェーンを立ち上げた。これにより、分散型エネルギー市場における高頻度のマイクロトランザクションを効率的に処理可能となった。現在の主な事業は以下の通り：
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エネルギー取引：ユーザーがP2Pで電力を直接売買できるようにする。特に再生可能エネルギー由来の電力に焦点。
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環境商品取引：カーボンクレジット、再エネ証書（REC）の取引、およびそれらを活用したファイナンス。
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パブリックチェーン運営：開発者を誘致し、Power Ledgerブロックチェーン上でアプリを構築。取引手数料はPOWRで支払われる。
現在、Power Ledgerの時価総額は1.7億ドル（流動供給分）、完全希薄化時価総額は3.2億ドル。
エネルギー関連の暗号プロジェクトに比べ、データ分野のプロジェクトはやや充実している。
筆者が注目し、少なくともBinance、OKX、Coinbaseのいずれかに上場済みのデータセクターのプロジェクトを列挙する。FDV（完全希薄化時価総額）の低い順に並べる：
1. Streamr – DATA
Streamrの価値提案は、非中央集権的なリアルタイムデータネットワークを構築し、ユーザーが自由にデータを売買・共有できるようにしながら、自身のデータを完全に管理できるようにすること。データマーケットプレイスを通じて、データ生産者が仲介なしに消費者に直接販売でき、コスト削減と効率化を図る。
出典：https://streamr.network/hub/projects
実際のケースとして、StreamrはWeb3車載ハードウェアプロジェクトDIMOと提携。車両に装着されたDIMOのセンサーで温度、気圧などのデータを収集し、気象データストリームとして必要とする機関に提供している。
他のデータプロジェクトと異なり、StreamrはIoTやハードウェアセンサーからのデータに重点を置いている。前述のDIMO車載データに加え、ヘルシンキのリアルタイム交通データなども扱う。そのため、StreamrのトークンDATAは昨年12月、DePIN概念が最も注目されていた時期に、1日で価格が2倍になる急騰を見せたこともある。
現在、Streamrの時価総額は4400万ドル（流動供給分）、完全希薄化時価総額は5800万ドル。
2. Covalent – CQT
他のデータプロジェクトと異なるのは、Covalentがブロックチェーンデータを提供している点。CovalentネットワークはRPCを通じてブロックチェーンノードからデータを読み取り、それを処理・整理して効率的なクエリデータベースを構築。これにより、ユーザーは複雑なノードクエリを行わずとも、必要な情報を迅速に取得できる。このサービスは「ブロックチェーンデータインデックス」と呼ばれる。
Covalentの顧客は主にBtoB。DeFiなどのDappプロジェクトに加え、Consensys（MetaMaskの母体）、CoinGecko（有名暗号資産情報サイト）、Rotki（税務ツール）、Rainbow（暗号ウォレット）などの中心化仮想通貨企業も含まれる。伝統金融の大物ファイデンシャル、四大会計事務所のEYも顧客である。Covalentが公表したデータによると、データサービスによる収益は同分野のトッププロジェクトThe Graphをすでに上回っている。
Web3業界は、オンチェーンデータの完全性、公開性、真実性、リアルタイム性により、特定のAIシーンや「AI小型モデル」にとって優れたデータ源となり得る。CovalentはすでにAI用途向けにデータを提供しており、AI向けに検証可能な構造化データを特別に提供している。
出典：https://www.covalenthq.com/solutions/decentralized-ai/
例えば、SmartWhalesというスマートトレーディングプラットフォームにデータを提供し、AIで収益性の高い取引パターンやアドレスを識別。Entendre FinanceはCovalentの構造化データをAIで処理し、リアルタイムインサイト、異常検知、予測分析に活用している。
現時点では、Covalentのオンチェーンデータサービスは主に金融分野に集中しているが、Web3製品とデータタイプの多様化に伴い、利用シーンはさらに広がると考えられる。
現在、Covalentの時価総額は1.5億ドル（流動供給分）、完全希薄化時価総額は2.35億ドル。同分野のThe Graphと比較すると、評価面で明確な優位性を持つ。
3. Hivemapper – Honey
すべてのデータ素材の中で、動画データの単価は最も高い傾向にある。HivemapperはAI企業向けに動画と地図情報を提供する。Hivemapper自体は、ブロックチェーン技術とコミュニティ貢献を活用して、詳細で動的かつアクセス可能なマップシステムを構築する非中央集権的なグローバルマッピングプロジェクト。参加者はドライブレコーダー（ダッシュカム）で地図データを収集し、オープンソースのHivemapperネットワークに追加。貢献量に応じてプロジェクトトークンHONEYが報酬として支払われる。ネットワーク効果の最大化と相互作用コストの削減のため、HivemapperはSolana上に構築されている。
Hivemapperは2015年に設立。当初はドローンで地図を作成する構想だったが、スケーラビリティに難があり、後にドライブレコーダーやスマートフォンでの地理データ収集にシフトし、グローバルマッピングのコストを削減した。
Google Mapsなどのストリートビュー・地図ソフトと比較して、Hivemapperはインセンティブネットワークとクラウドソーシングモデルにより、地図のカバレッジ範囲をより効率的に拡大し、地図の鮮度を維持し、動画の品質を向上させることができる。
AIのデータ需要が爆発する以前、Hivemapperの主な顧客は自動車産業の自動運転部門、ナビゲーションサービス会社、政府、保険、不動産会社などだった。現在ではAPIを通じてAIや大規模モデルに道路・環境データを提供。継続的に更新される画像・道路特徴データストリームを入力することで、AI・MLモデルはより高い能力を獲得し、位置情報や視覚判断に関わるタスクをより正確に遂行できる。
出典：https://hivemapper.com/blog/diversify-ai-computer-vision-models-with-global-road-imagery-map-data/
現在、Hivemapper – Honeyの時価総額は1.2億ドル（流動供給分）、完全希薄化時価総額は4.96億ドル。
上記3プロジェクト以外にも、The Graph – GRT（時価総額32億ドル、FDV37億ドル）があり、Covalentと同様にブロックチェーンデータインデックスサービスを提供。Ocean Protocol – OCEAN（時価総額6.7億ドル、FDV14.5億ドル、Fetch.aiおよびSingularityNETとの統合予定、新トークンASIに移行）は、データとデータ関連サービスの交換・貨幣化を促進するオープンソースプロトコル。データ提供者と消費者をつなぎ、信頼性、透明性、追跡可能性を保ちながらデータを共有できるようにする。
AIストーリーの第二の視点：GPTモーメントの再来、汎用人工知能（AGI）の到来
筆者の見解では、暗号業界における「AIセクター」の元年は、GPTが世界を驚かせた2023年だった。暗号AIプロジェクトの急騰は、AI産業の爆発的成長に伴う「余波」にすぎなかった。
GPT3.5以降、GPT4やTurboの能力は進化し続け、Soraの動画生成能力も驚異的であり、OpenAI以外の大規模言語モデルも急速に進歩している。しかし、AIの技術進歩が大衆に与える認知的衝撃は弱まりつつあり、人々は徐々にAIツールを使い始めているが、大規模な職業代替はまだ起きていない。
では、将来AI分野で再び「GPTモーメント」が訪れ、大衆を震撼させるような飛躍的進展が起き、生活や仕事が根本的に変わるのを実感する瞬間が来るだろうか？
その瞬間こそ、汎用人工知能（AGI）の到来かもしれない。
AGIとは、人間のような包括的な認知能力を持ち、特定タスクに限らずさまざまな複雑な問題を解決できる機械を指す。高度な抽象思考、広範な背景知識、全分野にわたる常識的推論と因果理解、専門分野を超えた移転学習能力を持つ。AGIのパフォーマンスは各分野の最優秀人類と同等、総合的能力では人類の頂点を完全に凌駕する。
実際、SF小説やゲーム、映画作品での描写に加え、GPTの急速な普及後の大衆の期待も相まって、社会は人間の認知能力を超越するAGIの出現をすでに予期している。あるいは、GPT自体がAGIの先駆けであり、汎用人工知能の予言的存在だったとも言える。
GPTがこれほど大きな産業的エネルギーと心理的衝撃を与えた理由は、その導入スピードとパフォーマンスが大衆の予想をはるかに超えたことにある。チューリングテストを通過できるAIシステムが本当にやってくるとは思いもせず、しかもそのスピードがこれほど速いとは。
実際、人工知能（AGI）は1〜2年以内に再び「GPTモーメント」のような突然性を再現するかもしれない。人々がようやくGPTの補助に慣れ始めたと思ったら、AIはもはや単なるアシスタントではなく、人間の最優秀科学者たちが数十年間解けなかった難問を独立して解決できるレベルにまで到達していることに気づくのだ。
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