Coinbaseのインサイト：Crypto × AIは相互に補完し合い、細分化された分野におけるすべての機会を網羅
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Coinbaseのインサイト：Crypto × AIは相互に補完し合い、細分化された分野におけるすべての機会を網羅
非中央集権型AIインフラ、オンチェーンAIアプリケーションの進展、および「エージェントネットワーク」の出現は、顕著な発展をもたらすだろう
Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察翻訳：TechFlow
要約：人工知能（AI）の未来はブロックチェーン技術を基盤に発展する可能性がある。暗号技術は新興技術のアクセシビリティ、透明性、ユースケースを高めるため、AIと相乗効果を生む。暗号技術の効率性、国境を超える特性、プログラマブル性がAIと融合することで、デジタル経済における人間と機械の関係を変革し、ユーザーが自身の個人データを管理できるようになる。これには「Agentic Web」の台頭も含まれる。このネットワークでは、暗号インフラ上で動作するAIエージェントが経済活動や成長を推進する。
開示および脚注：Coinbase Venturesの投資先企業は、初出時にアスタリスク（*）で明記します
具体的にはどのようなものか？ AIエージェントが暗号インフラ上で取引を行う。AIが生成したソフトウェアコード（スマートコントラクトを含む）により、オンチェーンアプリケーションや体験が爆発的に増加する。ユーザーは参加するAIモデルを所有・管理し、その成果から利益を得られるようになる。さらに、ユーザーと開発者の体験向上、スマートコントラクト機能の強化、新たなユースケース創出など、AIによる暗号エコシステムの進化が可能になる。
こうした暗号とAIの融合する未来を描く中で、本日、我々はこの変革的技術統合に関する主要な見解を発表する。概要は以下の通りである。
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我々は、暗号／ブロックチェーン技術がAI技術スタックのすべての層を推進したり、新興課題を解決するために不可欠だと考えていない。 それよりもむしろ、暗号技術はAIに対してより広範な配信手段、検証性、検閲耐性、ネイティブな支払いチャネルを提供する役割を果たすとともに、AIメカニズムを活用してオンチェーンでの新たなユーザーエクスペリエンスを創出できると考えている。
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暗号とAIの統合は、「Agentic Web」と呼ばれる変革的なパラダイムを生み出す可能性がある。 これは、暗号インフラ上で動作するAIエージェントが、経済活動と成長の重要な原動力となる世界である。将来、エージェントは独自の暗号資産ウォレットを持ち、自ら取引を行い、ユーザーの意図を実現する。低コストの分散型コンピューティングやデータリソースを利用し、ステーブルコインで人間や他のエージェントに報酬を支払ってタスクを遂行するだろう。
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このような見解を支える初期の信念は次の通り：(1) 暗号資産はエージェントと人間、あるいはエージェント同士の商業取引において好まれる決済手段となる。(2) 生成AIと自然言語インターフェースが、オンチェーン取引の主な手段となる。(3) AIが大部分のソフトウェアコード（スマートコントラクトを含む）を生成し、オンチェーンアプリケーションと体験の「カンブリア爆発」を引き起こす。
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暗号とAIの統合は、2つの主要なサブ領域に分けられる：(1) 分散型AI (Crypto → AI) —— モダンなP2Pブロックチェーンネットワークの特性を持つ汎用AIインフラを構築する。(2) オンチェーンAI (AI → Crypto) —— 新旧のユースケースを支援するためのインフラやアプリケーションを、AIを利用して構築する。
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暗号×AIエコシステムは以下のレイヤーに分類できる：(1) 計算層（例：AI開発者向けにGPUリソースを提供するネットワーク）、(2) データ層（例：AIデータパイプラインへの分散アクセス、調整、検証を支援するネットワーク）、(3) ミドルウェア層（例：AIモデル／エージェントの開発、展開、ホスティングを支援するプラットフォーム）、(4) アプリケーション層（例：B2BまたはB2Cのどちらであれ、オンチェーンAIメカニズムを利用するエンドユーザー向け製品）。
Coinbaseにおける我々の使命は、金融システムをより安全かつ信頼できるものに刷新し、消費者と開発者のアクセシビリティと使いやすさを向上させることにある。我々は、暗号とAIの統合がこのプロセスにおいて重要な役割を果たすと信じている。本ブログでは、暗号とAIの意味、実現方法、今後の方向性について深掘りしていく。
暗号とAI入門
AI市場は近年、顕著な成長と投資を受けている。過去5年間でベンチャーキャピタルはこの分野に約2900億ドルを投入した。世界経済フォーラムによると、AI技術は今後10年間で米国の年間GDP成長を0.5～1.5％押し上げる可能性がある。ChatGPT4のようなアプリケーションは、ユーザー数の急拡大と普及の新記録を打ち立てており、AIアプリケーションの魅力は非常に強い。しかし、AI市場の急速な発展に伴い、データプライバシー、AI人材の需要、倫理的配慮、集中リスク、ディープフェイク技術の台頭といった課題も浮上している。これらの課題に対処するため、両技術の長所を組み合わせた解決策の模索が進んでおり、暗号とAIの統合への関心が高まっている。
図：Vitalik Buterinのブログからの暗号×AI図
暗号とAIの統合は、ブロックチェーンの分散型インフラと、AIが人間の認知機能を模倣しデータから学習する能力を結びつけ、複数の業界に破壊的影響を与える可能性を持つ相乗効果を生む。ブロックチェーンはシステムアーキテクチャやデータ・トランザクションの検証・配信方法を再定義し、AIはデータ計算・分析能力を強化し、新しいコンテンツ生成方法を提供する。この統合は、双方の技術コミュニティの開発者にわくわく感と懐疑心を同時に引き起こしており、新たなユースケースの探求を促進している。長期的には、これら2分野の普及を加速させる可能性がある。暗号とAIという用語は多様な技術やテーマを包含するが、我々はその統合を2つのコアサブドメインに分けることができると思う。
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分散型AI (Crypto → AI)：許可不要でコンポーザブルな暗号インフラを活用してAIの能力を強化する。これにより、民主化されたAIリソース（計算、ストレージ、帯域幅、トレーニングデータなど）へのアクセス、協調的なオープンソースモデル開発、検証可能な推論、不変の台帳と暗号署名によるコンテンツの真正性保証などが可能になる。
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オンチェーンAI (AI → Crypto)：大規模言語モデル（LLM）や自然言語インターフェースを通じて、ユーザーと開発者の体験を向上させたり、スマートコントラクトの機能を強化したりする。オンチェーンAIの応用には2つの道筋がある。(1) 開発者がAIモデルやエージェントをスマートコントラクトやオンチェーンアプリに統合すること、(2) AIエージェントが暗号チャネル（セルフホストウォレット、ステーブルコインなど）を使って支払いを行い、分散型インフラリソースを利用する。
「AIにおける暗号」または「暗号におけるAI」という分野はまだ始まったばかりだが、計算インフラとインテリジェンスの継続的な向上を背景に、これまで想像もできなかったユースケースを解き放つ大きな潜在力を秘めている。
暗号とAI：「エージェント型Web」の鍵を開く
我々にとって特に刺激的な領域の一つは、AIエージェントが暗号インフラ上で動作するという概念だ。この統合は「エージェント型Web（Agentic Web）」の実現を目指しており、AI駆動型経済において安全性、効率性、協働性を高め、強力なインセンティブ設計と暗号技術によって支えられる。
我々は、AIエージェントが経済活動と成長の主要な原動力となり、徐々に人間を置き換えて、オンチェーン・オフチェーンを問わずアプリケーションの主な「ユーザー」になると信じている。このパラダイムシフトは、多くのインターネット企業に、未来に対する基本的な仮定を再考させ、エージェント中心の経済を最適にサポートする製品・サービス・ビジネスモデルを提供するよう迫るだろう。しかし、AI技術のあらゆる層に暗号やブロックチェーン技術が必要不可欠であるとは考えていない。 それよりも、暗号技術はAIに対してより広範な配信手段、検証性、検閲耐性、ネイティブな支払いチャネルを提供する重要な役割を果たしつつ、AI技術を活用してオンチェーンで新たなユーザーエクスペリエンスを創出できると考えている。
この見解を支える初期の信念：
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暗号資産は、エージェントと人間、およびエージェント同士の商業取引のための好まれる支払い手段となる： 暗号資産はインターネットネイティブでプログラマブルな通貨として、エージェントベースの経済を推進する上で顕著な利点を持つ。AIエージェントがより自律的になり、大量のマイクロトランザクション（推論、データ、APIアクセス、分散型コンピューティングやデータリソースへの支払いなど）を行うにつれて、暗号資産の効率性、国境を超える特性、プログラマブル性が、従来の法定通貨よりも好まれる取引媒体となる。また、エージェントは企業やエンドユーザーとの取引において規制やコンプライアンス要件を満たすために、一意的で検証可能なアイデンティティ（いわゆる「KYA（Know Your Agent）」）を必要とする。「Coinbase AI Wallets」などの低コストブロックチェーン、スマートコントラクト、セルフホストウォレット、ステーブルコインは、エージェント間の複雑な財務契約の簡素化とコスト削減を可能にする。一方、分散ネットワークの検証可能性と不変性は、AIエージェントの取引に対する信頼性と監査可能性を保証する。
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生成AIと自然言語インターフェースは、ユーザーによるオンチェーン取引の主な手段となる： 自然言語処理の速度とAIによる暗号文脈の理解が進むにつれ、会話型インターフェースによるオンチェーン操作がユーザーのデフォルト行動・期待となる。これは現在のWeb2のトレンド（例：ChatGPT）と一致する。ユーザーは「XをYに交換する」といった自然言語で取引意図を表現するだけでよく、AIエージェントがその意図を検証可能なスマートコントラクトコードに変換し、最も効率的かつ経済的な取引実行経路を提供する。
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AIは大部分のソフトウェアコード（スマートコントラクトを含む）を生成し、オンチェーンアプリケーションと体験の「カンブリア爆発」を引き起こす： AIのWeb2におけるコード生成能力（例：Devin、Replit）は急速に進化しており、ソフトウェア開発のあり方を根本から変えつつある。我々は、この変化がまもなく暗号分野でも主流になると予測している。短期的には、新規・既存の開発者の参入障壁を大きく下げることが焦点となる。しかし将来的には、AI「ソフトウェアエージェント」がユーザーの好みに基づきリアルタイムでスマートコントラクトや高度にパーソナライズされたアプリケーションを生成し、オンチェーンで保存・検証されるようになる。
これらの見解は、AIと暗号の境界がますます曖昧になり、新しい知的・自律的・分散型システムのパラダイムが生まれつつあることを示唆している。このような文脈の中で、次にCrypto x AIを支える技術スタックを層別に詳しく見ていくことにしよう。
Crypto x AIスタックにおける機会（現状）
「AIに暗号を統合する」あるいは「暗号にAIを統合する」という取り組みは、開発者たちが市場の機会を掴もうと競い合う、急速に進化する複雑な新興分野を生み出した。我々は現在のCrypto x AI分野を以下のレイヤーに分類できると考えている。(1) 計算層（AI開発者にGPUリソースを提供するネットワーク）、(2) データ層（AIデータパイプラインの分散アクセス、オーケストレーション、検証を支援するネットワーク）、(3) ミドルウェア層（AIモデルやエージェントの開発、展開、ホスティングを支援するプラットフォームやネットワーク）、(4) アプリケーション層（オンチェーンAIメカニズムを利用するエンドユーザー向け製品、B2BまたはB2C）。
計算
AIモデルの訓練と推論実行には、大量のGPU計算リソースが必要とされる。AIモデルの複雑さが増すにつれ、計算リソースへの需要も高まり、Nvidiaのような先進GPUは供給不足に陥り、納期が延び、コストも上昇している。これらの問題を解決するため、分散型コンピューティングネットワークが実現可能な選択肢となりつつある。
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物理GPUの購入、レンタル、ホスティングができるオープンマーケットの構築
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誰でも（例：ビットコイン採掘者）余剰GPU計算能力を貢献し、AIタスクを実行してトークン報酬を得られるGPU集約プラットフォームの構築
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物理GPUをトークン化し、オンチェーンのデジタル資産として金融化する
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計算集約型タスク（訓練・推論）を支援する分散型GPUネットワークの開発
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個人端末上でAIモデルを実行できるインフラの構築（例：分散型Apple Intelligence）
これらのソリューションは、GPU計算リソースの供給と入手可能性を高め、非常に競争力のある価格を提供することを目指している。しかし、ほとんどの参加者は高度なAIワークロードをサポートする上で何らかの制限を持っており、GPUリソースが分散的でない問題や、場合によっては集中型ソリューションに匹敵する開発ツールや安定性保証の欠如があるため、我々はこれらの製品が近中期で広く採用されることはないと考えている。この層で発展中の新興分野と事例プロジェクトは以下の通り。
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汎用コンピューティング：多様な用途に使えるGPU計算リソースを提供する分散型コンピューティング市場（例：Akash、Aethir）
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AI / ML コンピューティング：GPU集約、分散型訓練・推論、GPUトークン化など特定サービス向けにGPU計算リソースを提供する分散型コンピューティングネットワーク（例：io.net、Gensyn、Prime Intellect、Hyperbolic、Hyperspace）
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エッジコンピューティング：個別化・文脈対応型推論を支援する端末側LLM計算とストレージネットワーク（例：PIN AI、Exo、Crynux.ai、Edge Matrix）
データ
AIモデルを拡張するには、より大規模なトレーニングデータセットが必要となる。現在の大規模言語モデル（LLM）は数兆単語の人間生成テキストで訓練されている。しかし、公開可能な人間生成データは有限であり、Epoch AIの試算では、高品質な言語およびデータ源は2024年に枯渇する可能性がある。このことから、トレーニングデータの不足がAIモデルの発展の主要なボトルネックとなり、性能向上が停滞するのかという疑問が生じる。そのため、我々はデータに焦点を当てる暗号×AI企業が以下のような機会を持っていると考えている。
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ユーザーが自身の個人的・専有データを共有するインセンティブを創出（例：「データDAO」—— オンチェーンの組織形態で、SNSなどの私的データを貢献したデータ提供者が経済的利益を得られ、データの使用と収益化をコントロールできる）
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自然言語プロンプトから合成データを生成するツールの開発、またはユーザーが公共サイトからデータをスクレイピングするインセンティブを付与
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ユーザーがモデル訓練のためデータ前処理を手伝い、データ品質を維持するように促進（例：データアノテーション、人間のフィードバックによる強化学習）
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誰でもデータ貢献に対して報酬を得られる、多者参加型のオープンデータ市場の構築
これらの機会は、今日のデータ層で見られる多くの新興企業を生み出している。ただし注意すべきは、AIモデルライフサイクルにおける従来の中央集権的企業はすでに強力なネットワーク効果と、企業顧客が重視するデータコンプライアンス体制を持っているため、分散型代替案に残されたスペースは限られているかもしれない。それでも我々は、分散型AIのデータ層が「データ壁（data wall）」の課題を解決する上で、長期的に大きな潜在力を持っていると信じている。この分野で発展中のプロジェクト例は以下の通り。
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データ市場：データ提供者と消費者がデータ資産を共有・取引できる分散型データ交換プロトコル（例：Ocean Protocol、Masa、Sahara AI）
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ユーザー所有／プライベートデータ（DataDAOを含む）：ユーザー個人が所有するデータを含む専有データセット収集をインセンティブ付けるネットワーク（例：Vana*、NVG8）
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公共および合成データ：公共サイトからデータをスクレイピングしたり、自然言語プロンプトで新しいデータセットを生成するプラットフォーム（例：Dria、Mizu、Grass、Synesis One）
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データインテリジェンスツール：クエリ、分析、可視化、オンチェーンデータ洞察を提供するプラットフォーム・アプリケーション（例：Nansen*、Dune*、Arkham、Messari*）
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データストレージ：長期保存・アーカイブ用ファイルストレージネットワーク、頻繁なアクセス・更新が必要な構造化データを管理するリレーショナルデータベースネットワーク（例：Filecoin、Arweave*、Ceramic*、Tableland*）
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データオーケストレーション／プロバイナンス：AIおよびデータ集約型アプリケーションのデータ処理を最適化し、AI生成コンテンツの出所と真正性を保証するプラットフォーム（例：Space and Time、The Graph*、Story Protocol）
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データアノテーション：分散型の人間貢献者をインセンティブ付けて高品質なトレーニングデータセットを作成し、AIモデルの強化学習・ファインチューニングを改善するプラットフォーム（例：Sapien、Kiva AI、Fraction.AI）
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オラクル：AIを用いてオンチェーンスマートコントラクトに検証可能なオフチェーンデータを提供するネットワーク（例：Ora、OpenLayer、Chainlink）
ミドルウェア
開放的で分散型のAIモデルまたはエージェントエコシステムの真の可能性を発揮するには、新たなインフラの構築が不可欠である。開発者が注目している高ポテンシャルな分野には以下のようなものがある。
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オープンウェイトの大規模言語モデル（LLM）を使用してオンチェーンAIアプリケーションを支援するとともに、オンチェーンデータを迅速に理解・処理できる基礎モデルの開発
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1000億以上のパラメータを持つ大規模基礎モデル向けの分散型訓練ソリューションの提供。技術的複雑さから一般的に困難とされていたが、Nous Research、Bittensor、Prime Intellectの最近の進展がこの認識を変えつつある
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ゼロ知識または楽観的機械学習（zkML、opML）、信頼できる実行環境（TEE）、完全準同型暗号（FHE）を活用して、プライベートかつ検証可能な推論を実現
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リソース調整ネットワークを通じて、開放的・協働的なAIモデル開発を可能にする。あるいは、暗号インフラを活用するエージェントネットワーク／プラットフォームを構築し、オンチェーン・オフチェーンアプリケーションにおけるAIエージェントの可能性を高める
これらのインフラ構築には一定の進展があるものの、実用段階にあるオンチェーンLLMやAIエージェントはまだ初期段階にある。基礎となる計算・データ・モデルインフラがさらに成熟しない限り、短期から中期にかけて大きな変化はないと予想される。とはいえ、我々はこの分野に非常に高いポテンシャルを見出し、Coinbase Venturesの投資戦略の核心的な注目ポイントとしている。長期的には、AIサービスの成長と需要がこの分野を牽引すると考えるためである。この層における新興分野と事例プロジェクトは以下の通り。
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オープンウェイト大規模言語モデル（LLM）：AIモデルの重みが公開されており、誰でも自由に利用・改変・配布できる（例：LLama3、Mistral、Stability AI）
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オンチェーンモデル作成者：オンチェーンシナリオに適した基礎LLMを作成するためのネットワーク・プラットフォーム（例：Pond*、Nous、RPS）
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訓練・ファインチューニング：オンチェーンでのインセンティブ付与や検証可能な訓練・ファインチューニングメカニズムを提供するネットワーク・プラットフォーム（例：Gensyn、Prime Intellect、Macrocosmos、Flock.io）
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プライバシー：プライバシー保護メカニズムを用いてAIモデルの開発・訓練・推論を行うネットワーク・プラットフォーム（例：Bagel Network、Arcium*、ZAMA）
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推論ネットワーク：暗号技術や証明を用いてAIモデルの出力の正しさを検証するネットワーク（例：OpenGradient*、Modulus Labs、Giza、Ritual）
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リソース調整ネットワーク：AIモデル開発におけるリソース共有、協働、調整を促進するネットワーク（例：Bittensor、Near*、Allora、Sentient）
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エージェントネットワークおよびプラットフォーム：オンチェーン・オフチェーン環境でAIエージェントを作成・展開・マネタイズするネットワーク・プラットフォーム（例：Morpheus、Olas、Wayfinder、Payman*、Skyfire*）
アプリケーション
暗号分野では、AIエージェントが徐々に登場しつつある。初期の事例としては、Dawn Walletがある。これはAIエージェントを使って取引を送信し、ユーザーに代わってプロトコルとインタラクトする暗号資産ウォレットだ。また、Parallel Colony*は、プレイヤーが自身のウォレットを持ち、ゲーム内で自律的に行動経路を形成できるAIエージェントと協力するオンチェーンゲームである。そして、Venice.aiは、検証可能な推論とプライバシー保護メカニズムを備えた生成AIアプリおよび自然言語プロンプトツールである。しかしながら、現在のアプリ開発は依然として実験段階にとどまり、投機的なものが多く、市場のハイプに乗じて多くのアイデアが湧き出ている。それでも我々は、AIエージェントのインフラとフレームワークが進化するにつれ、暗号のデザイン空間は反応的なスマートコントラクトに依存するアプリから、中長期的にはより複雑で主体的なアプリへと移行すると信じている。この層で構築されている新興分野と事例プロジェクトは以下の通り。
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AIコンパニオン：パーソナライズ可能でコンテキスト認識能力を持つ、ユーザー自身のAIモデルやエージェントを作成・共有・マネタイズするアプリ（例：MagnetAI、MyShell、Deva、Virtuals Protocol）
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自然言語処理ベースのインターフェース：自然言語プロンプトを主なインターフェースと入口として、オンチェーン取引とやり取りを実行するアプリ（例：Venice.AI、Veldt）
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開発／セキュリティツール：開発者向けのアプリやツールで、AIモデルやエージェントを活用してオンチェーン開発体験とセキュリティ機構を向上（例：ChainGPT、Guardrail*）
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リスクエージェント：機械学習モデルやAIエージェントを活用して、プロトコルがオンチェーンリスクパラメータを動的に調整・リアルタイムで対応するサービス（例：Chaos Labs*、Gauntlet*、Minerva*）
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暗号分野でAIエージェントが登場し始めている。初期の例として、AIエージェントを使って取引を行う暗号資産ウォレット「Dawn Wallet」がある。
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本人確認（ID証明）：暗号証明と機械学習モデルを活用してユーザーの身元の真正性を検証するアプリ（例：Worldcoin*）
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ガバナンス：AIエージェントが人間のガバナンス意思決定やフィードバックに基づいて取引を実行するアプリ（例：Botto、Hats）
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取引／分散型金融（DeFi）：AIエージェントを用いてオンチェーン取引の自動実行を行う、AI駆動型取引インフラおよびDeFiプロトコル（例：Taoshi、Intent.Trade）
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ゲーム：スマートNPCやAIメカニズムがコアゲームプレイを推進するオンチェーンゲーム（例：Parallel*、PlayAI）
結論
暗号とAIの統合はまだ始まったばかりだが、分散型AIインフラ、オンチェーンAIアプリケーションの進歩、そして「エージェント型Web」の出現が顕著な発展をもたらすと我々は信じている。 このネットワークにおいて、AIエージェントは経済活動の主要な原動力となる。計算インフラとデータ可用性には依然課題があるものの、暗号とAIの統合は両分野の革新を加速し、より透明で分散型かつ自律的なシステムをもたらす可能性がある。新たなチームが資金を得て、より成熟したチームが製品と市場の適合点を探る中、業界全体の地図は急速に変化している。インターネットネイティブ企業や開発者にとって、この変化に適応し、暗号とAIの可能性を活かしてこれまで想像もできなかった新たなアプリや体験を創造することが極めて重要である。
総じて、Coinbase Venturesは暗号×AI分野の将来の可能性と機会に非常に期待しており、技術スタックのすべての層に積極的に投資している。あなたがエッジコンピューティングインフラ、分散型データ収集・プロバイナンスネットワーク、エージェントネットワーク、またはオンチェーン決済システムを用いたプラットフォーム、あるいはオンチェーンAIメカニズムによって駆動される新しいタイプのアプリケーションを開発しているなら、ぜひお話を聞かせていただきたい。
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