AIナラティブが高まりを見せる中、DeFiはどのように恩恵を受けるのか？

2024.09.14

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AIナラティブが高まりを見せる中、DeFiはどのように恩恵を受けるのか？

本稿では、AIが現在のDeFiプロトコルでどのように具体的に活用されているか、直面している課題、およびDeFiにおけるAIの将来の発展方向について考察する。

2024.09.14 - 04:24:38

AIDeFiDeSpread

Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察

著者：DeSpread Research

翻訳：TechFlow

免責事項：本レポートの内容は著者の個人的な見解を示しており、参考情報提供を目的としています。本文はいかなるトークンの購入・売却やプロトコル利用を推奨するものではありません。レポート内のいかなる内容も、投資アドバイスを構成するものではなく、またそのように見なされるべきではありません。

1. はじめに

IT業界の発展、計算能力の向上、ビッグデータの広範な応用に伴い、人工知能（AI）モデルの性能も著しく向上しています。近年、AIの能力は多くの分野で人間の水準に達し、あるいはそれを超えるまでになり、医療、金融、教育などの産業に急速に応用されています。

AIの商業化の典型的な例がChatGPTです。これはOpenAIが2022年11月にリリースしたジェネレーティブAIモデルであり、人間の自然言語を理解し、応答することが可能です。ChatGPTはサービス開始からわずか5日で100万人のユーザーを獲得し、2か月で月間アクティブユーザー1億人に到達し、史上最高の成長スピードを記録したコンシューマーアプリとなりました。

主要なAIプラットフォームの設計・製造に必要なGPUを開発するNVIDIAも、このトレンドの恩恵を大きく受けています。2024年第1四半期には、NVIDIAの純利益が前年比628%増の148億ドルに達し、株価は前年比約3倍上昇、時価総額は3.2兆ドルに達するなど、非常に優れたパフォーマンスを示しました。

AI業界の台頭は暗号資産市場にも顕著な影響を与えています。2022年6月、NFTアートプロジェクトが盛況だった時期に、OpenAIが開発したAIモデルDALL-E 2がリリースされました。これはテキストから高品質な画像を生成できるもので、韓国の主要な暗号資産Telegramチャンネルにおける「AI」関連キーワードの言及数が8倍に増加しました。さらに、2022年下半期以降、AIとブロックチェーンをより直接的に統合する試みがますます増え、AIの言及数はさらに2倍に増加しました。

暗号コミュニティのAIに対する強い関心は、AI関連の暗号プロジェクトへの投資動向にも表れています。仮想資産統計サイトCoingeckoのデータによると、2024年8月20日時点で、2022年下半期以降にAIとブロックチェーンを統合するプロジェクトが登場して以来、AI領域に分類される277のブロックチェーンプロジェクトの時価総額は急速に伸び、210億ドルに達しました。これはLayer2カテゴリよりも約25%高い水準です。

しかし、現時点での注目を集めているAI関連のブロックチェーンプロジェクトは、主にブロックチェーン技術を活用して、AI業界の発展過程で明らかになった限界を解決しようとするものです。主な応用シナリオは以下の通りです：

分散型 GPUネットワーク：これらのプロジェクトはブロックチェーン技術を用いて分散型GPUネットワークを構築し、誰でもGPUの計算能力を貢献してトークン報酬を得られるようにすることで、AIモデル訓練にかかる高額なGPUコストによる参入障壁を低下させます（例：IO.NET, Akash Network）。
分散型の AI訓練とモデル開発：複数の参加者が共同でAIの訓練およびモデル開発に参加でき、ブロックチェーン技術を通じてトークン報酬を得ることを可能にするプロジェクトです。中心化されたAI開発環境によって生じるAIバイアス問題の解決を目指しています（例：Bittensor）。
オンチェーン AIマーケット：これらの分散型AIマーケットプロジェクトは、ブロックチェーン技術を用いてAIモデルやエージェントのパフォーマンスと信頼性を透明に評価・取引し、各業界や特定機能のニーズに対応します（例：SingularityNET, Autonolas）。

上記の例以外にも、分散型データマーケットやIPプロトコルといったブロックチェーンインフラを活用して、現在のAI業界が直面する課題を解決する新たな取り組みが多数登場しています。こうした試みは、AI業界にさらに安定したインフラを提供すると同時に、ブロックチェーン技術の応用範囲を拡大し、相乗効果を生み出しています。

一方で、AIをブロックチェーンエコシステムに統合することにも、無限の発展可能性が秘められています。特に、許可不要を基本とするDeFiサービスにおいて、AIを導入することで信頼できる第三者への依存を減らし、既存のスマートコントラクトでは実現困難な多くの機能を実現できるようになります。

本稿では、現在のDeFiプロトコルにおけるAIの具体的な応用事例、直面する課題、そしてDeFiにおけるAIの将来の方向性について探ります。

2. スマートDeFi

AIは大量のデータから結論を導き出す卓越したリアルタイムデータ分析能力を持っています。この特性は、ユーザーの資金操作支援やリスク管理において、DeFiプロトコルが提供する収益・リスクデータを具体化する上で重要な役割を果たします。このような状況下では、AIは主にDappのユーザーインターフェースに適用され、既存のDeFiプロトコルが大きな構造的変更を加えることなくAIを活用できるようになっています。

Yearn Finance はその代表例で、利回りアグリゲータです。ユーザーにより安全な投資環境を提供するため、AIエージェント構築プラットフォームGIZAと提携し、v3バージョンのVaultに対してリアルタイム戦略リスク評価システムを構築しています。

しかし、私が特に注目しているのは、DeFiエコシステムとAIの融合において、AIの自律的思考・行動能力を活用して、DeFiプロトコルに自律性を与える可能性です。

現在のDeFiプロトコルは通常、ユーザーの取引に受動的に応答するもので、プロトコルのスマートコントラクトがユーザーとのインタラクションに基づき、あらかじめ定義された方法で動作します。しかし、DeFiプロトコルにAIを組み込むことで、プロトコル自身が市場状況を自律的に分析し、最適な意思決定を行い、自ら取引を生成することが可能になります。これにより、これまで実現が難しかった新しいタイプの金融サービスを提供するDeFiプロトコルの実現が可能となります。

以下では、その主要な運営メカニズムにAIを応用しているスマートDeFiプロトコルの具体的な事例を見ていきます。

2.1. Fyde Treasury: AIトークンファンド

Fyde Treasuryは、「Liquid Vault」と呼ばれる複数のトークンを一括運用するバスケット型ファンドサービスを提供するプロトコルで、AIがポートフォリオを管理します。ユーザーは、Liquid Vaultに預け入れた資産に応じた流動性トークン$TRSYを受け取り、利用できます。

2.1.1. 資産選定とファンド運営方法

Liquid Vaultの核心的な任務は、市場の下落局面において低ボラティリティのトークン比率を高めることで、ユーザーに小さな損失率を提供し、長期的には他の資産クラスよりも優れたパフォーマンスを示すポートフォリオを構築することです。

Fyde Treasuryは、Liquid Vaultのポートフォリオに組み入れる資産を選定するために以下の3つのステップを踏んでいます：

取引流動性が十分かどうかを評価する
プロトコル創設者の背景とプロトコルコードの監査状況を確認し、問題がないかを判断する
AIを用いてオンチェーンデータを分析し、ウォッシュトレードの有無、トークン集中度、自然な成長傾向などを評価する

これらの基準を満たすトークンがLiquid Vaultのポートフォリオに組み入れられます。さらに、Fyde TreasuryはLiquid Vaultの資産管理プロセスにおいてもAIを活用しており、具体的には以下の通りです：

市場分析と予測：オンチェーン取引データ、市場トレンド、ニュースなどを分析し、将来の市場動向を予測
重み付け計算とリバランス：予測された市場トレンド、ポートフォリオ内のトークンの最近のパフォーマンスおよびボラティリティに基づき、最適なトークンの重みを計算し、リバランスを行う
リスク管理と対応：ポートフォリオ内の各トークンのガバナンス攻撃、流動性プール枯渇、特定ウォレットの異常取引などをリアルタイムで迅速に識別し、ポートフォリオを調整または関連トークンを隔離
高度な資産運用戦略：ポートフォリオのパフォーマンスを継続的に評価し、戦略の有効性を分析、データを抽出して新戦略の修正・開発を行う。その後、既存戦略と新戦略を比較テストし、パフォーマンスを測定して実際の運用戦略に反映

執筆時点（8月23日）で、Liquid Vaultのポートフォリオには29のトークンが含まれており、いずれもイーサリアムネットワーク上のさまざまな業界のトークンです。

Liquid Vault Dashboard, 出典：Fyde

さらに、Fyde Treasuryは、特定のプロトコルのガバナンストークンをLiquid Vaultに預け入れたユーザーが、流動性トークンを通じてガバナンス投票権を維持できる機能を提供しています。ユーザーがLiquid Vaultに預け入れたガバナンストークンは、$gTRSY-tokenの形でウォレットに送信され、Fyde Treasuryのガバナンスタブで対応するプロトコルのガバナンス投票に使用できます。

ただし、投票権はポートフォリオ内のトークンの重み付けに影響されるため、ポートフォリオの調整ごとに投票権が変化する可能性があります。

2.1.2. 流動性マイニング活動

Fyde Treasuryは、$TRSY（Liquid Vaultの流動性トークン）の市場流動性を高める流動性プロバイダーにFydeポイントを報酬として付与し、今後それらのポイントに基づいてガバナンストークン$FYDEを分配する予定です。

他のプロジェクトが一般的に、DEXで取引ペアを直接預けることでトークンやポイントを獲得する流動性マイニング活動とは異なり、Fyde Treasuryはユーザーが$FYDEをプロトコル内部の流動性マイニングコントラクトに預け入れ、直接Uniswap v3上で流動性を提供することを認めています。Uniswap v3は、流動性提供時に供給範囲を設定できる分散型取引所です。

Uniswap v3に流動性を提供する際、システムはAI駆動のシミュレーション環境を通じて、流動性マイニングコントラクトに預けられた$FYDEの一部を$ETHに変換する最適な経路を計算・実行します。さらに、AIは市場状況に応じてUniswap v3上の流動性預入範囲をリアルタイムで管理・最適化し、一般のDEXに同じ資本で流動性を提供する場合と比べて、資本効率を約4倍向上させています。

AI Simulation Dashboard, 出典：Fyde Docs

このようにして、Fyde TreasuryはAIを活用してプロトコル内に預け入れられた資産をリアルタイムで管理し、人的判断を減らし、市場のさまざまなリスクを予防するバスケットファンドを構築しています。

2.1.3. プロトコルのパフォーマンス

2024年1月のローンチ以降、Fyde TreasuryのTVLは着実に増加し、約200万ドルで安定しています。しかし、5月下旬以降市場が継続的に低迷しているため、過去3か月間の$TRSYトークンのリターンは-35%となっています。

しかし、$TRSYのリターンをイーサリアムエコシステム内の他の主要トークンと比較すると、$TRSYの価格変動は比較的安定しており、下落幅も小さくなっています。

Fyde Treasuryはまだ1年未満の運営ですが、そのAIモデルは市場データを通じて継続的に学習・進化しています。AIの学習蓄積と最適化が進むにつれ、将来的により良いパフォーマンスを発揮する可能性があるため、今後の動向とパフォーマンスに注目が集まります。

2.2. Mozaic Finance：AI収益最適化器

Mozaic Financeは、AIを用いて収益耕作戦略を最適化する収益最適化プロトコルです。特定のDeFiプロトコルを通じて実現され、ユーザーにさまざまなDeFiエコシステム資産管理戦略を金庫形式で提供し、以下の2種類のAIを活用して戦略を最適化しています：

Conon：オンチェーンデータをリアルタイムで分析し、市場状況と収益耕作戦略のAPY変化を予測
Archimedes：Cononの予測データに基づき、最適な投資戦略を算出し、資金配分を実行

Mozaic Financeでは、AIエージェントCononが「アナリスト」の役割を、Archimedesが「ストラテジスト」の役割を担い、ユーザーが預け入れた資産を共同で管理しています。

2.2.1. 金庫の種類

Hercules：ステーブルコインを用いて収益耕作を行う金庫で、預け入れ者はMOZ-HER-LPトークンを流動性トークンとして受け取ります。
- ユーザーが金庫に預け入れた資産は、ブリッジプロトコルStargateを通じて流動性を提供し、収益を生み出します。AIはリアルタイムで金庫資産をブリッジし、リターンの高い流動性プールに再分配・リバランスします。Stargateの特徴として、同一資産でもネットワークごとに流動性の差によりAPYが異なる点があります。

Stargate Farm Dashboard, 出典：Stargate

Theseus：さまざまなボラティリティ資産を用いて収益を生み出す金庫で、預け入れ者はMOZ-THE-LPトークンを流動性トークンとして受け取ります。

ユーザーの資産は、GMXプロトコルのGMプールに預け入れられ、これは分散型のパーペチュアル先物取引所で、トレーダーに流動性を提供し、インセンティブを得ます。流動性配置時には、各GMプール内の取引資産のボラティリティと金利を考慮します。市場状況に応じて、ステーブルコインの比率を増やし、Stargateに預けて追加の金利を得ることもあります。

GMX GM Pool Dashboard, 出典：GMX

Perseus：PoL（Proof of Liquidity）コンセンサスメカニズムを積極的に活用する金庫で、メインネットローンチを控えたBerachain のエコシステムプロトコルに流動性を提供することでネットワーク報酬を得ます。Mozaic FinanceチームはBerachainテストネットを使用した戦略を開発・準備中で、詳細は後日発表予定です。

BerachainおよびPoLコンセンサスメカニズムの詳細については、記事Berachain — The Bear Catching Two Rabbits: Liquidity and Securityをご参照ください。

Fyde Treasuryのようにトークンバスケットファンドを構築するのとは異なり、Mozaic Financeはユーザー資産をDeFiプロトコルに預ける際に、AIが流動性供給戦略とプロセスを最適化し、リスクを管理するプロトコルです。

2024年1月時点では、HerculesおよびTheseus金庫のパフォーマンスは良好で、期待APYはそれぞれ約11%および50%でした。しかし、Mozaic Financeの金庫で資金盗難事件が発生したため、現在両金庫は停止中です。

2024年1月時点のHerculesおよびTheseus金庫の期待年間リターン、出典：@Mozaic_Fi

2.2.2. 資金盗難事件とMozaic 2.0

Mozaic Financeは2024年3月15日に資金盗難事件を起こしました。当時、チームはHypernative が開発した新しいセキュリティソリューションに移行しており、オンチェーンリスクと安全性を強化していました。セキュリティアップデート完了前に、ある内部開発者がコアチームメンバーの秘密鍵を使って金庫資金を盗むことができることを発見しました。彼は該当メンバーのPCに侵入して秘密鍵を取得し、その鍵を使って約200万ドル相当の金庫資産を盗み出し、中心化取引所に移して換金しました。

この事件の影響で、Mozaic FinanceチームはHerculesおよびTheseus金庫の運営を停止し、ガバナンスおよびプロトコル手数料収集トークン$MOZの価値は約80%下落しました。事件発生後、Mozaic Financeチームは直ちに事件の進捗を透明に公開し、セキュリティ企業と協力して盗難資産の流れを追跡しました。同時に、開発者が盗難資産を送った取引所に凍結および返還を要請し、プロトコルの正常な運営回復に努めました。

幸運にも、現在すべての盗難資金の返還作業が進行中です。中心化取引所からの返還待ちの間、チームはMozaic 2.0のリリース準備を進めています。新バージョンには以下の改善が含まれます：

セキュリティ強化：Trust Security、Testmachine、Hypernativeなどのセキュリティ専門企業によるコード監査およびセキュリティ強化。
AIモデルの改善：既存のArchimedesモデルを全面的にアップグレードし、専門知識に基づくブラックスワンイベントの予測・学習を可能にします。さらに、異常な意思決定を検出し、フラグを設定することで、人的レビューおよびモデル改善を促進。
ユーザーエクスペリエンスの改善：DappのUI/UXを改善し、アカウント抽象化およびブリッジサービスの統合により、ユーザーがさまざまなチェーン環境でDappにアクセスしやすくします。

このように、Mozaic Financeは重大な資金盗難危機を経験しましたが、現在はMozaic 2.0のリリースに向けて積極的に準備を進め、ユーザーにさらに安全で効率的な資産管理サービスを提供することを目指しています。

3. 課題：AIの非中央集権化とスケーラビリティのジレンマ

ここまではFyde TreasuryとMozaic Financeの事例を通じて、スマートDeFiプロトコルがAIをDeFiアプリケーションの中核コンポーネントとしてどのように活用しているかを見てきました。スマートDeFiプロトコルがAIによって得られる利点には以下のようなものがあります：

自律性により新しいDeFiプロトコルモデルを確立
資金運用方法の分析・最適化により資本効率を向上
異常取引などのリスクをリアルタイムで分析・対応

現在、ブロックチェーンとAIの統合は、AIの限界を克服するためのブロックチェーンインフラの構築に集中しています。しかし、上記の利点を踏まえると、今後さらに多くの試みがDeFiプロトコルにAIを導入していくことが予想されます。もちろん、これら二つの領域を融合させる過程には、解決すべき課題も存在します。

AIは大量のデータを高速に処理できる環境を必要としますが、現時点のブロックチェーンインフラはそのようなデータ処理速度に達していません。例えば、ChatGPT-3モデルは質問に答えるために毎秒数兆回のデータ処理が必要だと推定されており、これはSolanaの最大TPS（1秒あたりの取引数）65,000よりも約一千万倍高速です。

さらに、ブロックチェーンインフラがAI計算をサポートできるレベルに発展したとしても、パブリックブロックチェーンの透明性により、AIモデルの学習データや意思決定の重み付けが公に晒される可能性があります。つまり、AIが生成する取引が予測可能になり、さまざまな外部攻撃にさらされるリスクがあります。

そのため、Fyde TreasuryやMozaic Financeを含むAIを活用したいDeFiプロトコルは、現状では集中サーバー上でAIを実行し、その結果に基づいてブロックチェーンと相互作用するという方法を採用しています。

しかし、この方法ではユーザーがプロトコルに資産を預ける際、AIを管理するチームの誠実性を信用しなければならなくなります。これは、DeFiがスマートコントラクトを通じて信頼できる第三者の必要性を排除し、信頼不要な取引環境を提供するという核心原則を弱めてしまいます。

ブロックチェーンにAIを応用する際、非中央集権化とスケーラビリティの問題は、DeFiアプリケーションがAIを活用する上で解決すべき課題とされています。zkML（ゼロ知識機械学習）技術がその解決策として注目されています。

3.1. zkML（ゼロ知識機械学習）

zkMLは、ゼロ知識証明（ZKP）と機械学習（ML）を結合した技術です。ゼロ知識証明は、データそのものを開示せずにその真偽を検証できる暗号化手法であり、プライバシー保護とデータ完全性の検証を実現します。zkMLはゼロ知識証明のこれらの特性を活用し、機械学習分野に応用することで、入力、パラメータ、AIモデルの内部メカニズムを公開せずに、モデル出力の正当性を検証できるようにします。

さらに、DeFiプロトコルのスマートコントラクトを設計してゼロ知識証明を検証し、AIモデルが予定通り正直に動作し、外部の干渉がない場合にのみオンチェーン取引を生成することで、AIを安全にDeFiプロトコルに統合することが可能になります。

例えば、前述のMozaic Financeは、将来ゼロ知識証明技術をプロトコルに導入する計画です。同社のドキュメントでは、この技術によりArchimedesの正直な意思決定と金庫管理をリアルタイムで検証する能力が強化されると述べています。

しかし、ゼロ知識証明技術はまだ新興分野であり、実用化には多くの議論と開発が必要です。特に、複雑なAIモデルの場合、AIモデルをブロックチェーン上で直接実行するよりもゼロ知識証明を生成する方が効率的ですが、それでも現在のブロックチェーンインフラが提供できる計算能力やストレージ容量を超えています。したがって、zkMLを本当に実用化するには、ゼロ知識証明およびブロックチェーンインフラ両方でのさらなる技術的進歩と最適化が必要です。

4. AIエージェントに基づく経済とアイデンティティ検証

私は、ブロックチェーンとAI技術のさらなる発展に伴い、これら二つの融合に必要な課題を段階的に克服していくと考えています。この進展を踏まえ、近い将来、大多数のDeFiプロトコルが運営メカニズムにAIを統合するようになると信じています。

さらに、SingularityNETやAutonolasといったAIエージェントの展開・取引プラットフォームの出現と成熟により、プロトコルレベルだけでなく、個人ユーザーが簡単にAIエージェントを利用できる環境が整います。つまり、ブロックチェーンエコシステムに参加するすべての人が、自分向けに最適化されたスマートDeFiプロトコルを構築・利用できるようになるのです。

例えば、AutonolasのAIエージェントは、Gnosisネットワークの予測市場プラットフォームOmen 上で、オンチェーン・オフチェーンデータを分析してベットを行い、その件数と活動は着実に増加しています。2023年7月から1年間で、これらのエージェントは100万件以上の取引を生成しています。

今後、24時間体制で資本を効率的に管理できるパーソナライズされたAIエージェントの数が増加し、ブロックチェーンエコシステムに積極的に参加すると予想されます。これにより、遊休流動性の活用とより効率的な資本運用が促進され、エコシステム全体の流動性が大幅に向上します。最終的には、AIエージェント間の取引がエコシステムの主要な活動となり、エージェントベースの新たな経済エコシステムが形成されるでしょう。

さらに、パーソナライズされたAIエージェントモデルの知能レベルがますます高まれば、それらの活動範囲は「人間」向けに設計された領域にまで拡大する可能性があります。これには、個人の好みに合わせたオンチェーン資産管理、エアドロップ機会の発見・参加、ガバナンス活動への参加などが含まれます。

そのため、AIエージェントがますます正確に人間の行動を模倣するにつれ、未来には「本物」の人間ユーザーとAIエージェントを区別することがますます難しくなります。このため、ユーザーの身元と独自性を証明する仕組みとしてのアイデンティティ証明の重要性は、特に人間の価値と代理権を重視するプロトコルにおいて、今後さらに高まるでしょう。

4.1. アイデンティティ証明

アイデンティティ証明は、人間に固有の特徴をネットワーク上の個人アカウントと結びつけることで、個人の身元と独自性を検証する仕組みです。現在議論・開発されている方法は主に以下の2つのカテゴリーに分けられます：

物理認証に基づく方法：顔認識、指紋、虹彩など、ハードウェアデバイスを用いてユニークな生体情報を取得する。
行動分析に基づく方法：ユーザーのソーシャルネットワークグラフ、評判、ネットワーク活動パターンなどを分析し、アカウントの真正性と独自性を判断する。この方法は、ユーザーの特定アカウントのネットワーク活動および他アカウントとの相互作用に依存します。

行動分析に基づくアイデンティティ証明は、ユーザーのプライバシーをよく保護でき、特別なハードウェアを必要としないため実現しやすいです。しかし、証明の正確性と信頼性を高めるには、大量のネットワークデータが必要です。AIエージェントの複雑さが増すにつれ、その識別能力は低下する可能性があるため、今後は物理認証に基づくアイデンティティ証明がより広く採用されると予想されます。

物理認証方式によるアイデンティティ証明の代表的なプロトコルがWorldcoinです。このプロジェクトは、ChatGPTの開発者であるOpenAIの創業者Sam Altman氏が共同で立ち上げたもので、Worldcoinは世界中のすべての人に一意のデジタルIDを割り当て、そのIDを持つ人々に$WLDトークンを配布することを目指しています。これは、AIの発展による将来の失業問題に対応するため、普遍的ベーシックインカムの実現可能性を探るものでもあります。

4.1.1. Worldcoin

Worldcoinは、Orbと呼ばれる特殊なハードウェアを用いて人間の虹彩を識別する、物理認証に基づくアイデンティティ証明プロジェクトです。虹彩認識が完了すると、Worldcoinネットワークはその虹彩にWorld IDを発行し、ユーザーの個人デバイス上でWorld IDにアクセス可能な秘密鍵を生成します。

Worldcoin Orb, 出典：Worldcoin Whitepaper

現在、Worldcoinネットワークはスキャンされた虹彩データのハッシュ値のみを保存しており、これによりユーザーの虹彩が再構築または識別されるのを防いでいます。World IDの認証が必要な際には、ユーザーのデバイスがゼロ知識証明を生成してネットワークに送信し、オンチェーン活動のデータプライバシーを保護します。しかし、システムはWorld ID発行時のみ虹彩認識を行うため、秘密鍵を持つデバイスの取引によってWorld IDが移転される可能性や、AIエージェントが秘密鍵を取得する可能性といった課題が依然存在します。これらに対処するため、WorldcoinはWorld ID使用時に生体認証検証システムを導入することを検討しており、行動分析に基づくAI検出アルゴリズムの開発も進めています。