Dragonflyパートナーが最近のトレンドについて対談：AIエージェントは実用化レベルに達するまでまだ発展余地がある。一部のDeSciプロジェクトは見せかけの研究ごっこにすぎない
TechFlow厳選深潮セレクト
Dragonflyパートナーが最近のトレンドについて対談：AIエージェントは実用化レベルに達するまでまだ発展余地がある。一部のDeSciプロジェクトは見せかけの研究ごっこにすぎない
分散型インセンティブモデル（例えばDeSciプロジェクト）は、DeFiの成功事例と対比することで、効果的な説明責任メカニズムを実現する上での困難さを浮き彫りにしている。
Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察整理 & 編集：TechFlow
ゲスト：Casey Caruso、Topology Ventures 創設者
ホスト：Haseeb Qureshi、Dragonfly 操縦パートナー；Robert Leshner、Superstate CEO & 共同創設者；Tarun Chitra、Robot Ventures 操縦パートナー
ポッドキャスト元：Unchained
元のタイトル：DeSci’s Ugly Truth, Jailbreaking AI, & Hyperliquid - The Chopping Block
放送日：2024年12月2日
要点まとめ
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AI Memecoins の台頭：近年、Freysa のような AI Memecoins が爆発的な成長を遂げている。これらのトークンは独自のゲーム化設計とメカニズムを通じて、チェーン上の活動をAI技術と融合させ、新たなユーザー参加モデルを生み出している一方で、投機的行動も増加している。
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Freysa の AI チャレンジ：Freysa の賞金プールがハッキングされた事件は、その背後にある攻撃メカニズムや、スマートコントラクトと接続されたAIエージェントに潜む潜在的なセキュリティ脆弱性を明らかにした。
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AI エージェントと暗号技術の統合：AIエージェントの暗号分野への応用が進んでおり、Web3フレームワーク（例：Eliza）との統合事例も登場。現在の技術的限界、ゲーム化トレンド、将来の応用可能性についても議論されている。
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Hyperliquid のエアドロップモデル：Hyperliquidは総額19億ドル規模のエアドロップを実施し、「VC資金ゼロ」モデルが注目を集めた。強気相場での高流通供給比率によるスタート戦略は、市場に大きな影響を与えた。
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分散型科学 (DeSci) の議論：DeSciの可能性は注目されるが、資金調達メカニズムの有効性、説明責任の欠如、薬物開発のクラウドファンディングとしてのトークン化モデルの現実的課題など、多くの課題に直面している。
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Base のコミュニティ主導的成功：大規模インセンティブプログラムなしで、トップレベルの開発者やプロジェクトを惹きつけたBase。このコミュニティ主導の成功モデルは、L1・L2エコシステム構築に新たな視点を提供している。
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Pump.Science と長寿トークン：Pump.Science の「長寿実験」のトークン化は広く議論され、革新的な資金調達モデルと、秘密鍵漏洩事件のその後の影響について検討が必要である。
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トークンベースの資金調達の課題：DeSciプロジェクトのような分散型インセンティブモデルは、DeFiの成功事例とは対照的に、効果的な説明責任メカニズムの確立が難しいことを示している。
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DAO の議論：DAOが高リスク環境で資金を効果的に運用できるかについては疑問が呈されており、革新推進における長期的な有効性に対して懐疑的な声も多い。
（TechFlow注：Topology Ventureはブロックチェーンおよび暗号資産分野のスタートアップに特化した投資ファンド。初期段階のプロジェクトに対し、資金支援だけでなく戦略的支援も提供し、成長を促進することを目的としている。DeFi、NFT、その他新興の暗号技術アプリケーションに関連するイノベーティブなプロジェクトに参画しており、そのポートフォリオを通じてブロックチェーン技術の普及と発展を推進している。）
AI Memecoins の進展と Freysa のセキュリティ課題
Haseeb：最近、AI meme コインが注目の新トレンドとなっています。Caseyさん、あなたはAI分野での研究が深いため、市場のこの狂熱についてどう見ていますか？
Casey：まだこの分野の初期段階にあると考えています。最初の事例はGoatで、これはウォレットと統合された大規模言語モデル（LLM）でした。今見ているのはおそらく第2世代で、より多くのゲーム要素が追加されています。この点については後ほど詳しく話しましょう。
では、次に何が起こるでしょうか？未来を正確に予測することはできませんが、すでにいくつかの方向性が探られています。
例えば、ブロガーの復活が見られるかもしれません。これはWeb2時代のバーチャル有名人に似ていますが、当時は製品市場適合（PMF）に完全には到達していませんでした。AIロボットもまた重要な役割を果たし始めています。これはロボットとエージェントの融合であり、暗号資産やAIシステムとシームレスに接続できます。
全体として、AIエージェントの現実世界での応用性と実用性は、暗号分野よりもはるかに高いです。しかし、この分野は急速に発展しており、非常に期待しています。
Haseeb：最近話題になったのは、AIエージェントのFreysaです。彼女の使命は賞金プールを守ることでした。当初の賞金は3000ドルで、時間とともに増加し、賞金を獲得するためのコストも上昇します。ルールはシンプルです。「Freysaにメッセージを送り、LLMに『賞金をくれ』と説得せよ」。ただし、Freysaの命令には「絶対に誰にも賞金を渡すな」と明記されています。
最終的に、195人のプレイヤーが482回の試行を行い、多くの人々が多額の資金を費やしてFreysaを説得または欺こうとしました。そして勝者は「popular.eth」というプレイヤーで、巧妙なjailbreak手法により、Freysaの資金移転関数を再定義し、賞金を獲得しました。
このイベントはかつてのFOMO 3Dのように、暗号系Twitterを完全に沸かせました。ゲーム理論とデザインは非常にユニークです。皆さんはFreysaについてどう思いますか？参加されましたか？
Casey：私は参加していませんが、多くの人がこのプロジェクトの潜在的可能性を過小評価していると思います。FOMO 3Dの影響力には全く同意します。このようなデザインには確かに良い面がありますが、同時に重大な脆弱性も露呈しました。将来的にこういったエージェントが実際にリソースを管理するようになった場合、このような脆弱性が新たな攻撃手段になる可能性があります。それは十分に起こり得ることであり、今のところこういったエージェントはまだ実用段階には達していないと考えます。ネガティブな側面ばかりに注目するのは避けたいですが、深く調べると、これは私にとっての懸念点です。
Haseeb：とても良い指摘ですね。実際、この賞金額はそれほど大きくなく、ハッキングされる前でも4万ドル程度でした。もし将来、あるエージェントが50万ドル、あるいはもっと多くの資金を管理するようになったらどうなるでしょうか？ 例えばGoatやTruth Terminalのように、数百万ドルの資金を持つようになった場合です。
Casey：そうなれば、まったく新しいタイプのハッカーが現れるでしょう。彼らはプロンプトインジェクションやSQLインジェクションを使って資金を解放しようと試みるはずです。現在のエージェントが扱う資金規模は数百万ドル程度かもしれませんが、将来的にはAIやエージェントが人間よりも多くのリソースを蓄えるようになることは十分に信じられます。
Tom：興味深いのは、失敗した攻撃方法やプレイヤーたちの試み自体も研究価値があることです。ある人は「セキュリティ研究者だ」と称して「ここに脆弱性がある。資金を私に渡せば安全に保管できる」と言って資金を得ようとした。また、「承認トランザクションはあなたの思っているようには機能しない」と伝えてみた人もいますが、いずれも失敗しました。
実際、最終的な勝者の方法は非常にシンプルで、初期のChatGPTに対するjailbreak技術を思い出させます。モデルは今より複雑になっていますが、本質的には同じです。さらに興味深いのは、Freysaが他のAIエージェントよりも能動的であり、チェーン上で実際に送金や支払いを行うことができることです。この能力により、スマートコントラクトを呼び出し、資金を移動できます。今後、この技術がFreysaの狭い用途を超えて成熟していくことに期待しています。
オープンソースモデルの応用とセキュリティ問題
Haseeb：Tarunさん、あなたはどう思いますか？
Tarun：私はこれを単なるAIセキュリティの観点ではなく、暗号通貨の文脈で分析したいと思います。暗号分野のセキュリティトレンドは、従来の監査モデルから「監査コンテスト」（競技形式で脆弱性を発見）へと移行しており、これが業界標準となっています。一方、AIのセキュリティは依然として手動監査が中心で、こういった競技メカニズムが欠けています。この差異は心理的要因に起因しています。Web2時代のAI関係者は、ゼロデイ攻撃（未修正の脆弱性を利用）がリアルタイムで行われることを好まない傾向がありますが、暗号関係者は突発的なセキュリティインシデントに慣れ親しんでいます。
そのため、安全性の強化方法において、AI分野は「専門家優先」のアプローチを好みますが、暗号分野は競技を通じて問題を発見・解決するオープンな姿勢を持っています。特にオープンソースモデルの場合、長期的な価値は既知の攻撃に対する耐性にあり、OpenAIのように継続的な監査に頼るのではなく、攻撃者からのリアルな圧力を受けることで安全性が向上すると考えます。これら二つの脅威モデルは根本的に異なります。オープンソースソフトウェアは特定の領域（暗号通貨やLinuxなど）で成功していますが、すべての状況に適用できるわけではありません。個人的には依然としてWindowsを好んで使用しています。なぜなら、ドライバーの監査方式がLinuxとは異なるからです。
結論として、オープンソースソフトウェアが競技を通じて安全性を高めるのは自然な進化だと考えます。現在、多くのオープンソース言語モデルは集中型モデルに比べて安全性が劣っており、それが改善の原動力になるでしょう。
Casey：しかし、AI分野では状況ははるかに複雑です。毎週新しいモデルが登場し、モデル自体も継続的に更新されています。つまり、新たな脆弱性が絶えず生まれるのです。例えば、あるモデルのo1バージョンと3.5バージョンでは挙動がまったく異なることがあります。AIモデルの非決定性と、一部のモデルがまだ完成形ではないことから、攻撃ベクトルは動的に変化すると考えます。
Tarun：確かに、特にエッジケースのモデルでは、入力のわずかな変化で推論結果が変わります。しかし、基礎となるオープンソースモデル、特に暗号AIエージェントで広く使われているモデルに関しては、もう少し異なります。これらの基盤モデルのセキュリティは、持続的なバウンティコンペティションのようなものです。
私の視点では、このような競技メカニズムは少なくとも一定の保証を提供します――ある予算内で、攻撃者が簡単に脆弱性を見つけられないという保証です。しかし、現時点ではそのような保証はありません。Llama 3を例に挙げると、誰かがプロンプトインジェクションの脆弱性を発見したことはわかっていますが、「現在のインセンティブ体制のもとで、誰かがそれを攻撃するために時間とリソースを投入するか」という点までは検証されていません。この分野にはまだ大きな改善余地があります。
Haseeb：別の問題として、Freysaの事例の教訓はLlamaにフィードバックされないのでしょうか？
まず、彼らがLlamaを使っているかどうかさえわかりません。GPT-4を使っている可能性もあります。その場合、プロバイダー自身がFreysaが何であるかを把握していないかもしれません。ログを確認して「誰がこんなことをしているのか」を理解しようとする価値すらないと考えるでしょう。
第二に、彼らは微調整（fine-tuning）を行った可能性があります。もし2回目のFreysaを開催するなら、微調整を行うでしょう。なぜなら、誰かがラボに入り、基盤モデルと直接対話して命令を抽出し、オフラインでテストして、一度のオンライン試行で勝利するのを防ぎたいからです。
Tarun：私はそうは思いません。少なくとも現時点では、みんながElizaをコピーして、単一の設定を使っているように感じます。コードベースを見ると、基盤モデルの複雑性はあまり変わっていません。純粋なAI微調整のカスタムモデルも多くは見られません。暗号分野の人々はまだ少数のものに固執している印象です。
Haseeb：Elizaとは何ですか？また、なぜ暗号AIの世界でこれほど重要なのでしょうか？
Casey：Elizaはエージェントを作成するためのフレームワークで、TypeScriptで書かれています。これは興味深い点です。なぜなら、多くの機械学習研究者は通常Pythonを使うからです。そのため、Python版が登場するか、他のライブラリが開発されるだろうと予想しています。このフレームワークは突然現れ、非常にオープンです。GitHubでのスター数は不明ですが、エージェントを構築する際には、多くの人が選ぶフレームワークの一つです。また、ai16zのAIプロジェクトもElizaに基づいていると聞いています。
Tarun：その通りです。Elizaと他のフレームワークの間には、主に2つのフレームワークがあります。私も同意します。もし今後こういったフレームワークが急成長すれば、類似のものが多数出現するでしょう。しかし、最終的に少数の信頼されたフレームワークに収束すれば、それは望ましいことです。セキュリティ監査の観点からは、このような競技形式は監査に近いと言えるでしょう。
Haseeb：私の理解では、Elizaはエージェントフレームワークで、エージェントに記憶機能を持たせ、計画→実行のループでタスクを処理します。特にDiscordやTwitterとの接続を提供しており、エージェントが構造化された形でソーシャルメディアやチャット情報を取得・外部とインタラクションできるため、即座に利用可能（プラグ＆プレイ）になります。したがって、突破口はフレームワーク自体ではなく、インターネットに簡単に接続でき、内容を自動管理できる点にあります。他のフレームワークでは、これらは通常自作が必要です。任意のモデルを挿入でき、モデルに偏りはありません。
Tarun：ただ、サポートしているモデルを見てみると、実際には多くありません。大量の計算予算を持つ人であれば、ストレステストやさまざまなインジェクション攻撃を試すこともできます。相対的に言えば、それほど高価ではなく、例えば「一夜にしてClaudeを攻撃したい」と比べるとはるかに簡単です。
Haseeb：将来的に「Freysa」のようなゲームを開発する人への提案です。モデルは必ず難読化（obfuscate）すべきです。理想は微調整も行い、他者がモデルを再構築してオフラインテストで勝利戦略を見つけ、オンラインで一発勝負できるのを防ぐべきです。 OpenAIやClaudeのような大手モデル企業はセキュリティを重視していますが、彼らのセキュリティモデルは暗号分野のそれとはまったく異なります。かつて「スマートコントラクトは常に安全ではない」と考えられていましたが、これは根本的に誤った見方でした。コードを書くことで資金を完全に保護できると考えるのです。実際、方向性は変わりました。最近DSSのセキュリティサミットで知りましたが、現在のハッキングの多くは秘密鍵の漏洩によるもので、スマートコントラクト自体の攻撃は以前と逆転しています。これは非常に重要です。つまり、スマートコントラクトのセキュリティは大幅に向上しており、多くの攻撃は人的ミスによるもので、コントラクトのバグによるものではないのです。攻撃者も、ブロックチェーン上で脆弱なコードを探すことが、3〜4年前のように効果的ではなくなったと認識しているのです。
こうした変化は前向きだと考えますが、AI分野で同様のトレンドが起きるとも思えません。実際のトレードオフとして、「jailbreak攻撃に強くする」ことと「通常操作で実用性が下がる」「誤拒否が発生する」ことが存在します。OpenAIなどの企業が「この画像を識別できますか？」と尋ねたとき、モデルが「申し訳ありません、できません」と答えると混乱します。モデルが識別できることはわかっているのに、なぜ断るのかわからない。答えは、jailbreak防止を強化すればするほど、副作用として通常ユーザーにとって使いづらくなる可能性があることです。私は、OpenAI、Llama、Meta、Claudeのトレードオフは、暗号分野のそれとはまったく異なると考えます。そのため、良い解決策が見つかるかは不透明です。これは企業の選択肢ではないからです。
Tarun：補足しますが、こうした問題をインセンティブ予算の枠組みで捉えることができます。ある人がこのゲームで損益をどう見るかを考えると、最大利益だけを目指すのではなく、オフラインシミュレーションに一定の予算を投じ、大量のクエリで有効な方法を見つける可能性があります。ある意味、これは多くの暗号プロジェクトが最適化しているポイントです――報酬プールが大きくなる前に、参加コストをできるだけ高く設定することです。ビットコインの難易度のように、参加者が増えれば難易度も上がります。しかし、Te Botsのように、Freysaとは異なり、より多くのランダム性を追加しようとする動きも見られます。これは「全資金を盗まれるか否か」という単純な二項選択ではなく、「クエリの経済的コストと利益の関係」のゲームになるのではないでしょうか？
Casey：確かに断言は難しいです。そのような事態は予想されます。Elizaの話に戻ると、Web3のために作られたものの、構築できるエージェントは非常に限定的です。ほとんどの場合、個性的な背景ストーリーや基本情報を簡単にプログラミングできるパーソナライズされたロボットに適していますが、実用的なエージェントには向いていません。したがって、Web3から最初に登場したフレームワークは、実際にはWeb3を真正に統合していないと考えます。むしろWeb2フレームワークで、Web3が後付けされているにすぎず、特定タイプのエージェントにしか適用できません。したがって、ここから多くの結論を引き出すのは時期尚早です。Tarunの言う通り、異なるタイプのエージェントには異なるフレームワークが必要で、我々は確かにその方向に向かっています。
Haseeb：文字通りWeb2的だと思います。なぜなら、ソーシャルメディアと統合していることが、他のフレームワークとの主な違いだからです。初期段階にあることは同意しますし、ブロックチェーン上でエージェントがどのように機能するかに関する実験が今後増えるでしょう。ただ、Caseyの意見にも賛同します。こうした中央集権的構造から脱却するには、まだ時間がかかります。
Hyperliquid のエアドロップ革新
Haseeb：次に、今週のもう一つの大ニュース――Hyperliquidのエアドロップについて話しましょう。Hyperliquidは現在、暗号分野最大の非中央集権型デリバティブプラットフォームで、完全にセルフブートストラップされ、ベンチャーキャピタルの資金は一切使っていません。収録時点で、彼らはHyperliquidポイントシステムのユーザーに、総供給量の23.8%をエアドロップしました。現在の市場価格で換算すると、このエアドロップは19億ドルに達し、史上最大級のエアドロップとなりました。おそらく過去5位以内に入る規模で、非常に巨大です。
注目すべきは、このエアドロップが中央取引所、マーケットメーカーや投資家を介さず、100%プラットフォームユーザーと「エアドロップハンター」に配布された点です。多くの人々がこれを「長い間待っていた正のエアドロップ」と評価しています。過去1年間、EigenlayerやZK Syncなど、あらゆる大規模な期待エアドロップは否定的な感情を伴っていました。しかし、Hyperliquidのエアドロップはほぼ一様に肯定的な評価を受けた稀なケースです。
これにより、いくつかの憶測が生まれました。エアドロップの時代が再び戻ってきたのでしょうか？投資家に依存しない道を歩むチームが増えるのでしょうか？流動性を減らそうとするすべての議論を再考すべきでしょうか？今回のエアドロップの流通供給量は総供給量の30%に達し、現在のエアドロップや初日の上場の中間値を大きく上回っています。これはメタデータが変わったことを意味し、今後同様のプロジェクトが続々と登場すると期待できるのでしょうか？
Tarun：エアドロップの低迷はBlastから始まったと考えます。当時、ポイントの交換レートは市場予想に対して非常に低く、衝撃を与えました。その後、Blast以降にポイントシステムを導入したプロジェクトはすべて予想外の展開に直面しました。大量のポイントを割り当てたにもかかわらず、システムが機能せず、エアドロップ価値が10%まで希釈されました。製品リリース前にインセンティブを導入しすぎたのです。
もちろん、EtherfiやENAのように、リリース後に良好なユーザー維持率を保ったインセンティブシステムもありました。しかし、それ以外の成功事例は少ないです。Hyperliquidの成功は、中央集権型製品から始め、実際に有効な製品をリリースし、ユーザーが実使用によってポイントを稼いだ点にあります。空き巣狙いのゲームではなく、実際の使用です。こういったゲームには実質的な資金リスクがなく、人々はポイントの価値を正しく評価できませんでした。
永続契約取引所は、使用に基づくエアドロップに理想的な場所だと考えます。これはより透明性が高いからです。重要な教訓は「VCフリー」「高分配」ではなく、ユーザーベースが真の使用者であることを確保することです。単にイーサリアムをL2ブリッジに置くだけでネットワークの大部分を獲得するような方法ではなく、操作が難しいものを選ぶ必要があります。「オープン・インタレスト（未決済建玉）」は最も操作が難しいものです。これが最大の教訓です。もう一つの教訓は、資金調達に10%の料金を払わないことです。さもなくばコミュニティが不満を持ちます。初期の段階でも透明性が重要です。誰もが最終的にトークン分配表を見るわけではないと思っています。
Tom：高流動性、無VC投資に人々が興奮するのは理解できますが、肝心なのは、これはインセンティブとは無関係に人々が本当に使いたくなる優れた製品であること。今でも人々が使い続けています。内部でも指摘されていますが、単一製品（例：デリバティブ取引所）のインセンティブと、ブロックチェーンエコシステム全体のインセンティブはまったく異なります。そもそも「ブロックチェーンの使用」をインセンティブ対象にするのが正しい指標かも不明です。Blastを含む他のポイントプログラムの多くはそうしていました。実際には開発者を惹きつけたいはずですが、それも難しい。これは複雑な多変量問題で、定量化が難しく、ポイントプログラムとの整合性も低い。Blurと比較できます。BlurはNFT取引所で、取引所の育て方はよくわかっています。これは収益型取引所に似ています。これはより大きな問題を示唆しています。つまり、優れた製品があり、ポイントインセンティブが賢く成長を促したということです。他のエコシステムとは異なり、本当に適切な人物に分配したか確認するのが難しいのです。
Casey：皆さんのおっしゃる通りです。トークンに関するナラティブには多くのバリエーションがあると感じます。トークンは純粋な投機段階から、基盤製品に関連した分配へと進化しています。ある程度は基本面に基づいていると言えるでしょう。完全ではないにせよ、一定程度はそうです。この市場サイクルでは、その両方が見られると考えます。もちろん、私たちが議論しているようなエアドロップもあります。ミームコインやモーションコインも同様のポイントゲームを行っています。よく見ると、実質的な内容はほとんどありません。したがって、皆さんの意見に同意します。今や我々は多次元空間におり、ポイントはさまざまな意味を持っています。
Tom：Twitterで人々が議論していたもう一つの点は、これも些細かもしれませんが、エアドロップが成功した理由の一つとして、チームが税制上のメリットを一部の人々に与える措置を取ったようです。例えば「0.01ドルで流動性プールに提供した」と主張することで、申告時の市場価格が非常に低くなり、課税回避につながる可能性があります。
Haseeb：それは申告を即座に行った場合にのみ成立しませんか？
Tom：実際にはうまくいかないと思うのですが、Twitterでは話題になりました。誰かが税務処理で試すかもしれません。これは財務アドバイスではありませんし、お勧めもしません。ただ、エアドロップに関するホットな話題です。申告すれば、その時点の価値が課税対象になります。これにより初期売却圧力が生じますが、Hyperliquidではそのような圧力はほとんど見られませんでした。
Haseeb：正直に言えば、彼らは強気相場でリリースしたので、それが助けになっています。したがって、初日の売却圧力は強気相場と弱気相場で大きく異なります。人々は順調に上昇しており、「このエアドロップはすごい成功だ」と言っています。彼らはそのメカニズムから何かを読み取りますが、より良い説明は市場の変化です。年初のエアドロップでは、全員が落ち込んでおり、エアドロップハンターも非常に功利的で、アルトコインに希望を持っていませんでした。今は突然、アルトコインに楽観的になり、すべてが上昇しています。
そのため、「ホールドする」「少し売るけど、大部分は上昇を待つ」と考える人が多いのです。「取引所に上場したらさらに上がるだろう」と思う人も多く、「それならまずホールドして、上場時に売るほうがいい」と考えるのです。したがって、市場構造の理由により、このエアドロップは特にうまく機能したと考えます。VCやマーケットメーカーに売らなかったからといって、みんなが保持したわけではありません。実際は、異なる市場環境にいる人たちが、異なるトークン設定だったのです。Tomが言う通り、本当に優れた製品なのです。
Casey：その通りです。ここには考慮すべきマクロ経済的要因が多くあり、分析に反映させる必要があります。確かに上昇余地が大きかったことが主因かもしれません。第二に、製品自体が優れていたことです。
Haseeb：次にL1やL2タイプのエアドロップが登場したときに何が起こるか、見てみたいものです。今年の大きなエアドロップを振り返ると、Hyperliquid以前にはBlast、Ethena、ZK Sync、Eigenlayerがありました。これらの製品の多くでは、Ethenaを除けば当てはまります。Ethenaのエアドロップは、これらの製品の中で比較的良好なパフォーマンスを示しましたが、ポイントシステム、累積TVL（総ロック価値）、または「私のチェーンで7つの異なるタスクを完了すれば、すべてのポイントを与える」といった多くのプロジェクトでは、それが望ましい結果を反映する代理指標としては不適切でした。例えばL1にとって本当に欲しいものは何でしょうか？誰もがここに来て、持続可能な方法でクールなものを構築することです。それがL1の成功の真の目標です。しかし、それをインセンティブで促すのは困難です。なぜなら、自動的にトークンを分配するための指標が誰にも分からないからです。そのため、緩い代理指標を作成しますが、それが操られ、本当に欲しいものを識別できなくなってしまうのです。取引所にはその問題がありません。流動性が欲しいだけです。
Blur と Blast Points のメカニズム比較
Haseeb：プラットフォームの流動性が高ければ、より良い取引場所になります。特に小口取引者にとっては、取引レベルが低いため、一部の取引で利益を得られます。したがって、ユーザーをどうインセンティブするかについて、かなり明確なアイデアがあります。製品品質の直接的な向上です。
多くのブロックチェーンプロジェクトにとって、行き着く先はHyperliquidのケースのような完全公平な分配、線形分配でしょう。線形分配へのシフトが見られると考えます。コミュニティ形成や不平等解消の感覚を諦め、代わりにトークン上場前に製品品質の向上に集中するのです。それがポイントシステムの目的です。Hyperliquidはこのポイントシステムのおかげで、極めて高い流動性、大きな取引量を実現し、DeFiで最高の取引所となっています。そのため、人々が取引に行く理由になります。実際に続ける限り、エアドロップ後も巨額の取引量を維持していることがわかります。
Tarun：Goodhartの法則の派生のようなものを作ろうとしているように聞こえます。派生は、永続契約取引所の場合、オープン・インタレストの使用流量といった指標を達成したいということです。しかし、それがなければ、任意の指標を設定してそれが機能すると期待すべきではありません。これが私の結論です。
Haseeb：達成したい目標が漠然としていて実現不可能なら、それを捨て、実際に最適化できるサブゴールを設定すべきです。例えば、私のチェーン上の最大AMM（自動マーケットメーカー）が大量のステーブルコイン流動性を持つことを望んでいるとします。最終的に望むものではありませんが、関心のある指標です。その目標にトークンやポイントを分配します。価値があるとわかっているからです。ただし、合理的な範囲に抑えます。数十億ドルのステーブルコイン流動性があるのは意味がないからです。したがって、L1の場合、このような思考をするべきです。「コミュニティを作る」という考えから離れるべきです。エアドロップで持続的なコミュニティを作ることはできません。
Casey：少なくとも持続的なコミュニティにはなりません。ハイレベルの見方は正しいと思います。ポイントは誘導メカニズムです。より的を絞り、長期的な参加を考慮するほど良いです。単純に聞こえるかもしれませんが、Blurは最もうまくやったプロジェクトの一つだと考えます。ポイントなしでまず製品市場適合（PMF）を見つけ、テストした後、追加のレバレッジとしてポイント層を重ねました。
Haseeb：Blurは本当に驚異的で、ほぼこのゲームを発明し、完璧にやり遂げました。Hyperliquid以降の誰よりもうまくやったと言ってもいいでしょう。もちろんHyperliquidも非常に成功しています。
Tarun：Blurの第2版は良くなかった。Blastと同じで、Blurがポイントを作り、Blastが下降を引き起こしました。Blast以降、みんなの期待が崩れました。
Haseeb：しかし問題は、ブロックチェーンに同じ方法を適用できないことです。ブロックチェーンには成功の指標が簡単には理解できません。
Tom：Baseは新世代のチェーン上プロジェクトで最もうまく実行したチームの一つだと思います。彼らのやり方は他のチームとは全く異なります。トークンもポイントインセンティブプログラムもありませんが、多くの興味深い開発者と大量の活動を惹きつけました。エアドロップを得るためにやっているのではなく、開発者を支援し、コミュニティを育てることで、自己実現的な予期が生まれました。したがって、少なくともブロックチェーンレベルでは、業界はインセンティブプログラムを健康的にリセットし、再考する必要があるかもしれません。
Haseeb：Baseはインセンティブが比較的軽いです。多くの初期創業者と話すと、「誰が補助金をくれるか」「誰が最も支援してくれるか」「開発リソースをどれだけ提供してくれるか」で比較しますが、Baseは通常これらの支援が最も少ないです。GCPクレジットくらいしかくれないかもしれません。
ラベルをくれたり、Coinbaseの月刊ニュースレターで紹介してくれたりするだけです。それでも、多くの起業家を惹きつけました。なぜなら、彼らが持つコミュニティが非常に強力だからです。Baseコミュニティが非常に持続可能で、観光客ではなく、ただ恩恵を受けようとする投機者でも、最善の取引を探している人でもないことがわかっているからです。
明確にしておきますが、他の起業家がBaseの成果を簡単に再現することはできません。Baseは巨大なブランド力と流通の優位性を持っており、これは非常に再現困難です。BinanceでさえBaseの成果を羨んでいるほどです。しかし、これは大量のインセンティブで人を惹きつけるプロジェクトと比べて、インセンティブの投資対効果が非常に低い基点に達した場合、インセンティブだけでは成功できないことを示しています。これが最大の教訓です。
分散型科学 (DeSci) の現状と将来
Haseeb：次に分散型科学（DeSci）について話しましょう。分散型科学は長く裏舞台で育んできたテーマで、いくつかのスタートアップが「分散型科学」を実現しようとしています。最近、CZの発言により注目を集めました。刑務所から解放されBinanceに復帰したCZは、個人的に分散型科学に非常に興味を持っているとツイート。その後、Vitalikらもバンコクで開催された「DeSci Day」というイベントに登場し、DeSciへの関心が再燃しました。
では、分散型科学とは一体何でしょうか？科学をどうやって分散化するのでしょうか？ 単純に言えば、分散型科学とは、トークンや暗号通貨を使って科学研究を行うことです。最も一般的なDeSciプロジェクトの形態は、実験のクラウドファンディングです。例えば、「この特定の薬物や化合物を試す。この化合物のクラウドファンディングに参加すれば、実験が成功した場合、収益の一部を得られるかもしれない。あるいは成功しても何も得られず、参加賞だけかもしれない」。プロジェクトによって異なりますが、これが私が見たDeSciプロジェクトの大まかな輪郭です。
今、新しい世代の分散型科学プロジェクトが登場しています。その一つがpump.scienceです。これは長寿実験をゲーム化・トークン化したもので、寿命延長に使える可能性のある薬物の開発を目指しています。現在、pump.scienceにはRiffとEuroという2つのトークンがあります。CZやVitalikがDeSciに注目して以来、これらのトークン価格は暴騰しています。私の理解では、彼らはpump.funでこれらのトークンをリリースし、ある制限を突破してRadiumで取引可能になれば、取引できるようになります。薬物開発にどう資金を提供するのかはよくわかりませんが、トークン発行時に保有していたトークンを流動性プールに売却して資金調達しているのだと思います。プロセスは完全には理解していません。
DeSciに関する議論は非常に活発で、Bear ChainのSmokey the Bearは批判的ですが、Andrew Kongは比較的前向きで、これは初期のDeFiのようだと考えています。
Haseeb：Tarunさん、最近分散型科学に対して非常に攻撃的で、このトレンドに反対していますね。リスク投資家として、なぜそこまでDeSciに反対するのですか？新しい分野に挑戦すること自体が嫌いなのですか？
Tarun：分散型科学は確かに興味深い分野ですが、現状に対しては慎重な態度を取っています。まず、理念としては魅力的に聞こえますが、実際の運用では多くのプロジェクトに必要な科学的検証や規制メカニズムが欠けています。科学研究には厳密な方法論と信頼できるデータが必要ですが、多くのDeSciプロジェクトはこの点で不足しています。
第二に、分散型クラウドファンディングモデルは資金の不適切な使用を招き、詐欺行為を助長する可能性があります。短期的な利益を追求するあまり、科学研究の長期的価値を無視する人々が現れれば、科学界全体の評判と発展にとって脅威となります。
第三に、科学研究において協力と交流は極めて重要ですが、分散型モデルは情報の断片化を招き、科学の進歩を妨げる可能性があります。科学にはオープンで透明な環境が必要であり、トークン経済に駆られた短期的行動ではいけません。
結論として、分散型科学には可能性がありますが、現行の形態では慎重な姿勢を取ります。より成熟し、責任あるプロジェクトを見たいと考えており、単なる宣伝や短期的利益に踊らされるバブルにはなりたくないのです。
DeSci への批判と潜在力の分析
Tarun：まず、私は民間資金による科学研究に6年間携わっていました。学術体系の外にいることの利点を実際に経験しました。多くの国の学術資金制度は政府の補助金システムで、教授やポスドクが申請します。しかし、この制度は非常に官僚的で、画期的なアイデアを持つ人々よりも、僅かな改良を提案する人々が資金を得やすくなります。政府当局は論文発表の可能性が高いプロジェクトを支持しがちで、失敗する可能性のあるプロジェクトは敬遠されます。
そのため、画期的なアイデアを持つ人々よりも、僅かな改良を提案する人々が資金を得やすくなります。政府当局は論文発表の可能性が高いプロジェクトを支持しがちで、失敗する可能性のあるプロジェクトは敬遠されます。
こうした分散型科学プロジェクトを見ると、参加者の質が比較的低く、中程度以下レベルの博士課程学生が多く、本来の資金調達ができないため、「仕掛け」を作ってまるで科学研究をしているかのように見せかけようとしています。特に生物学分野では、多くの参加者が暗号通貨について無知で、暗号メカニズムの説明さえできません。彼らは単に資金を得れば、薬物開発が成功した後、投資家に返済できると考えているだけです。しかし、医薬品発見は資金調達が難しい分野です。
もちろん、分散型科学の中には暗号プロジェクトとして潜在力を持つものもあります。Brian ArmstrongやVitalikのような業界リーダーは、明確な目標を持ち、具体的なロードマップを持つプロジェクトに資金を提供しています。ある段階に達すれば、対応するロック解除メカニズムがあります。
特にVitalikは予測市場に非常に興味を持っています。医薬品発見の分野では、研究者たちは試験失敗のリスクをヘッジする手段の欠如に長年不満を抱いてきました。従来、投資家は医薬品企業の株式を通じて成功に賭けるしかなく、この単一資産への投資は効果的ではありません。一方、予測市場を通じて医薬品試験の成功可否を評価するより効果的なメカニズムを想像できます。こうしたメカニズムは暗号通貨の特性を活かしたもので、非常に価値があります。
しかし、多くの分散型科学プロジェクトを見ると、実際には生物学の大学院生の「仕掛け」が多く、実質的な内容に欠けています。私の主張は、分散型科学のブームの中で、参加者の質が低く、資本需要が巨大であり、調達した資金は医薬品開発の実際のニーズを満たすには程遠いということです。さらに、医薬品発見の真の問題は資金調達の形成ではなく、中間段階でより流動性のある市場を構築し、各段階の科学的検証を通過できるかを評価できるようにすることです。個々の博士課程学生のアイデアに投機するのではありません。
Haseeb：まとめると、主な主張は以下の通りです。第一に、参加者の質が低く、真の医薬品開発ができない落選者が多い。第二に、医薬品開発には巨額の資金が必要だが、pump.funのようなプロジェクトで数百万ドル調達しても焼け石に水。第三に、真の問題は医薬品開発の各段階で効果的に評価できる流動性市場を構築することであり、個々の博士課程学生のアイデアに投機することではない。
Tarun：その通りです。説明責任の欠如が最も懸念されます。資金を調達すれば、参加者は知的財産を好き勝手に扱う可能性があります。現在、分散型自治組織（DAO）に対する法的訴訟が増えていることも、この点をさらに複雑にしています。したがって、暗号通貨メカニズムを真に活用するプロジェクトには資金を提供すべきですが、名声や単一論文に基づくICOプロジェクトには実質的価値がありません。
DeSci の潜在力と将来
Haseeb：一部の人々は、あなたの見解は現在の科学運営の枠組みに大きく依存していると言うかもしれません。本当にルールを破ったとき、何が可能かはわかりません。米国外で薬物開発が行われている可能性や、FDA体制外での承認や発見があるかもしれません。また、こうしたプロジェクトはプロセス全体の資金を一括で調達するのではなく、早期段階で売却されることもあるかもしれません。分散型金融（DeFi）から学んだ教訓の一つは、最初は多くの悪いアイデアがあり、人々がお金を浪費しましたが、最終的に集団で学習し、ますます有用な製品を生み出すことができたことです。なぜ分散型科学にも同様のプロセスを許さないのでしょうか？
Tarun：一つずつ返答します。まず、「米国外で薬物試験が行われている」という懸念について。実際、多くの製薬会社はコストが低く、規制が緩い国で薬物試験を行っています。この種の規制裁定（regulatory arbitrage）はすでに存在します。したがって、この点での効率性向上は大きくなく、分散化部分もそれほど助けにはならないと考えます。
第二に、リスク移転の面について。分散型科学はこの点で有用だと考えます。特に、単に薬物の資金調達よりも予測市場の方が価値があるかもしれません。過去、多くの小型バイオテック企業は上場と薬物成功で出口を求めましたが、近年は多くの小企業や小チームの化合物が大企業に買収されています。マーケティングや販売コストが非常に高く、試験コストも高いためです。ワクチンを例に挙げると、「なぜファイザーのワクチンと呼ばれるのか？」ファイザーが発明したわけではなく、生産と規制コストを負担したからです。実際、多くの小企業にはその費用を負担するリソースがありません。
最後に、「失敗して学ぶことを許す」というご意見。DeFiの成功は、明確な計測可能な指標があり、人々がそれを使って市場シェアを獲得できた点にあります。一方、分散型科学には明確な価値提案がなく、中央集権型から分散型へ移行する明確な製品がありません。
Casey：私のDeSciへの見方はシンプルです。これは暗号通貨ではありません。人々は暗号で多くのお金を稼ぎ、新しい投資先を探しています。DeSciは彼らが資金を回すもう一つの分野にすぎません。多くのDeSciプロジェクトはTarunが言う通り、単に資本を科学に導入しようとしているだけで、これはAI分野で見られる状況と似ています。多くのトークンに明確な差異はなく、投資家は単に暗号投資ポートフォリオにAIの曝露を得たいだけです。
Tom：DeSciへの批判はICOへの批判と似ています。重要なのは、これがスタートアップやプロジェクトを資金調達する最良の方法かどうかではなく、存在証明を示す必要があるということです。例えばイーサリアムは、このモデルが成功することを証明しました。説明責任も保証もありませんが、人々は依然としてこの方法でプロジェクトを資金調達しようとします。
Haseeb：Caseyの意見に同意します。DeSciの参加者は、ほとんどが最先端技術に興味のある人々であり、つまりDeSciは新しいユーザーグループを惹きつけていないということです。多くの医薬品プロジェクトは長寿といった狭い分野に集中しており、一方で多くの医薬品市場は減量、性機能などより広い分野に集中しています。総じて、DeSciはお金持ちが科学を遊ぶ一種の方法です。
Tarun：こうしたプロジェクトは実際の分散型科学ではなく、科学的なミーム（meme）に近いと考えます。人々がそれを理解していれば、問題はないと思います。
Haseeb：もし彼らが自分たちを「科学ミーム」と名乗ったら、受け入れますか？もし実際に収益をトークン保有者に還元するならどうですか？
Tom：市場が自ら探求すべきであり、DeSciの市場構造を過剰に分析すべきではないと思います。
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