Chain of Thought創業者による2025年Crypto AI十大予測：時価総額は1500億ドル超え、Bittensorが復活の可能性
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Chain of Thought創業者による2025年Crypto AI十大予測：時価総額は1500億ドル超え、Bittensorが復活の可能性
99％の暗号AIエージェントは失敗し、本当に役立つものだけが生き残る。
Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察著者：Teng Yan
翻訳：TechFlow
2026年の清々しい1月の朝、あなたは玄関先に少し古びた新聞を発見する。そう、本物の紙で印刷された新聞だ。AI革命がすべてを席巻するこの時代に、紙の新聞がまだ生き残っているとは驚きだ。
その新聞を開くと、目立つ見出し記事が目に飛び込んでくる。AIエージェントがブロックチェーン上でグローバルなサプライチェーンを調整しており、新しく登場した暗号化AIプロトコルたちが覇権を争っているという内容だ。まる一ページを使って、ある「デジタル労働者」として雇われたプロジェクトマネージャーについて詳述している。今やこうした光景は日常茶飯事となり、誰もが驚かなくなっている。
数ヶ月前、もし誰かがこのような出来事を私に語ったなら、私は笑って否定し、自分の投資ポートフォリオを賭けてでも、これが実現するのは少なくともあと5年はかかると断言していたかもしれない。しかし、Crypto AIの発展スピードは目を見張るものがある。私は確信している。これは破壊的な波となるだろう。
新年の始まりにあたり、人々の思考や議論を刺激するような内容をお届けしたい。そして何よりも未来を予測することは、好奇心をかき立てるのに最適ではないだろうか？
普段はあまり予測をしないが、Crypto AIの進展はあまりにも興奮をそそられる。歴史的な前例もなく、既存のトレンドも参考にならない。そこには白紙のキャンバスがあり、私たちの想像力が未来の地図を描き出せるのだ。2年後に振り返って、これらの予測が的中していたかどうかを考えると、さらに楽しくなる。
以下は、私が2025年に向けて立てた予測である。
1. Crypto AIの時価総額が1500億ドルを突破
画像： Chain of Thought より、TechFlow 編集
現在、暗号AIトークンの時価総額はアルトコイン市場全体のわずか2.9%に過ぎない。だが、この状況は長く続かないだろう。
AI技術がスマートコントラクトプラットフォームからミーム、DePIN（分散型物理インフラネットワーク）、エージェントプラットフォーム、データネットワーク、スマートコーディネーションレイヤーといった新たな分野にまで広がるにつれ、その時価総額がDeFiやミームトークンと肩を並べるのは時間の問題だ。
なぜこの予測に自信を持てるのか？
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技術トレンドの交差点： Crypto AIは、ブロックチェーンと人工知能という2つの最も強力な技術トレンドが交差する地点にある。
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AIバブルの引き金： OpenAIの上場や類似のイベントが起これば、世界的なAIブームを引き起こす可能性がある。同時に、Web2の機関投資家たちも分散型AIインフラに注目を始めている。
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小口投資家の熱狂： AIは理解しやすく、魅力的なコンセプトであり、トークンを通じて一般投資家も容易に参加できる。2024年のミームコインブームを覚えているだろうか？今回はそれと同じ熱気を感じるが、AIの潜在力はミームをはるかに超える。
@hingajria：「今回の市場サイクルで最も人気のある株式であるNVIDIAのCEOが、AIエージェント（agents）は兆円規模の市場機会だと述べている一方で、小口投資家にはその恩恵に預かる有効な手段がほとんどない。一部の“賢い”ミームやトークンを除いては。つまり、資金の流れ先はすでに明らかだ。
2.Bittensor：復活の兆し
出典：Nineteen.ai (Subnet 19) の推論速度は、ほとんどの従来のWeb2プロバイダーを大幅に上回る。TechFlow編集
Bittensor (TAO)は、ブロックチェーンとAIの分野で長年深耕してきた存在であり、「開拓者」として認識されている。しかし、近年のAIブームとは対照的に、TAOのトークン価格は一年前とほぼ同じ水準で横這いの状態が続いていた。
だが、「デジタルハチの巣」と呼ばれるこのプロジェクトは、裏で重要な進展を遂げていた。例えば、Bittensorネットワークには新たなサブネット（subnets）が追加され、登録料も引き下げられた。また、一部のサブネットは推論速度などの実際のパフォーマンス指標において、従来のWeb2サービスプロバイダーをすでに凌駕している。さらに、EVM（イーサリアム仮想マシン）との互換性を実現することで、ネットワーク内にDeFiのような機能を導入することにも成功している。
では、なぜTAOの価格はまだ飛躍していないのか？主な理由は二つある。一つはTAOのインフレ計画が急勾配であること、もう一つは市場の関心がエージェント中心のプラットフォームへと移行していることだ。しかし、2025年第1四半期にリリースされる予定のdTAOが、TAOにとっての転換点になる可能性がある。dTAOは、各サブネットが独自のトークンを持つことを可能にし、それらの相対価格によってブロック報酬の分配方法が決まる設計になっている。
Bittensorの復活が期待される主な理由は以下の通り：
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市場に基づく報酬メカニズム： dTAOにより、ブロック報酬の分配がサブネットの革新能力と実績に直接リンクされる。より優れた成果を出すサブネットほど、そのトークン価値が上がり、多くの報酬を得られるようになる。
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資本集中の促進： 投資家は有望だと考える特定のサブネットに直接資金を投入できる。あるサブネットが分散型学習などの分野で卓越した成果を上げれば、投資家はそのサブネットのトークンを支援することで自身の信頼を示すことができる。
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EVM統合： BittensorのEVM互換性により、より多くのネイティブ暗号開発者が参入しやすくなり、他のブロックチェーンネットワークとの連携も強化される。
個人的には、各サブネットの動向、特に分野で実質的な進展を見せているものに注目していくつもりだ。あるいは、DeFiバブルに匹敵する「Bittensorの夏」がまもなく訪れるかもしれない。執筆時点でのTAO価格は480ドル。
ちなみに、計算市場（Compute Marketplaces）は次のLayer 1（L1）の取引ホットスポットになる可能性が高い。
3. 計算市場：次なるL1の注目分野
Jensen Huang：推論需要の成長は「10億倍」に達する
将来振り返れば、明らかなトレンドとして浮かび上がってくるだろう。計算リソースへの需要は限りなく続くということだ。
NVIDIA CEOのJensen Huangは、AI推論の需要が「10億倍」に達すると予言している。この指数関数的な成長は、従来のインフラ計画を根本から覆し、新しい解決策の必要性を迫ることになる。
分散型計算レイヤーが台頭しつつあり、AIモデルの学習や推論のために、コストを抑えつつ検証可能な計算能力を提供できるようになってきた。Spheron、Gensyn、Atoma 、Kuzcoなどのスタートアップ企業は、静かに布石を打ちながら製品開発に集中している（現時点でこれら企業はいずれもトークンを発行していない）。AIモデルの分散型学習が現実味を帯びるにつれ、この市場の潜在力は爆発的に高まるだろう。
L1との類比：
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競争構図： 2021年のSolana、Terra/Luna、Avalancheのような競争のように、計算プロトコル間でも同様の争いが繰り広げられる。開発者やAIアプリケーションを惹きつけ、自らの計算レイヤーを中心にエコシステムを構築しようとするだろう。
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巨大な市場ポテンシャル： 現在6800億ドルから2.5兆ドル規模のクラウドコンピューティング市場は、Crypto AI市場を大きく上回る。分散型計算ソリューションが伝統的クラウド顧客のごく一部でも獲得できれば、次の10倍、場合によっては100倍の成長が生まれる可能性がある。
この競争は未来そのものを巡るものだ。SolanaがL1分野で頭角を現したように、ここでの勝者はまったく新しい技術フロンティアを支配することになるだろう。注目すべき3つの要素は、信頼性（SLAなど）、費用対効果、そして開発者に優しいツールだ。分散型コンピューティングについては、Crypto AIに関する第二部論文で詳しく解説している。
4. AIエージェントがブロックチェーン取引を支配する
OlasエージェントのGnosis上での取引
出典：Dune/@pi_
2025年末を展望すると、オンチェーン取引の構造は大きく変化するだろう。取引の90%が、もはや人間が手動で「送信」ボタンを押して行われることはなくなる。
代わりに、AIエージェントの「チーム」がこれらの操作を担う。流動性プールの再バランス、報酬の分配、リアルタイムデータに基づくマイクロペイメントなど、さまざまなタスクを継続的かつ高効率で実行する。
これは空想ではない。過去7年間にわたって、我々がブロックチェーン分野で築き上げてきたすべてのインフラストラクチャー――L1、Rollups（オンチェーン拡張技術）、DeFi、NFT――は、実はAI主導のオンチェーン世界への道筋を整えてきたのだ。
意外なことに、多くの開発者は、自分たちが機械主導の未来の基盤を構築していることに気づいていないかもしれない。
では、なぜこのような変化が起きるのか？
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人的ミスの排除： スマートコントラクトは厳密にコード通りに実行され、AIエージェントは人間チームよりも高速かつ正確に大量のデータを処理できる。
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マイクロペイメントの効率化： エージェントの駆動により、取引規模は小さく、頻度は高く、効率も向上する。特にSolanaやBaseなどのL1・L2ブロックチェーンでは、取引コストが継続的に低下しているため、この傾向は顕著になる。
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インビジブルインフラの台頭： 人はわずらわしさを減らすために、直接の制御を手放すことに抵抗がなくなってきている。Netflixの自動継続支払いを信用できるのなら、DeFiポートフォリオの自動再バランスをAIエージェントに任せることも自然な流れだ。
AIエージェントの普及は大量のオンチェーン活動を生み出す。そのため、主要なL1・L2ブロックチェーンがこぞってこれらのエージェントの参入を促しているのだ。
しかし最大の課題は、エージェント駆動型システムが人間に対して責任を負う仕組みをどう構築するかだ。エージェントによる取引が人間によるものを圧倒する中で、新たなガバナンスメカニズム、分析ツール、監査手法が不可欠となる。
5.エージェントとエージェントの相互作用：群知能の台頭
出典： FXN World docs
TechFlow編集
微小なAIエンティティがシームレスに協力し合い、複雑なタスクを共同で完遂する光景を想像してみてほしい。この「エージェント群」という概念はSF映画のようだが、現実味を帯びつつある。
現在、大多数のAIエージェントは「一人行動」しており、孤立した環境で動作し、相互のやり取りは限定的で予測不能だ。
しかし、エージェント群はこの状況を一変させる。こうしたネットワークを通じて、AIエージェントは情報を交換し、交渉し、共同で意思決定を行うことができる。それは分散型の専門モデルクラスターのようなもので、それぞれのモデルがより大規模で複雑なタスクの中で独自の専門性を発揮する。
この協働モードの可能性は驚異的だ。例えば、あるエージェント群がBittensor上で分散型計算リソースを調整する。別の群は情報源をリアルタイムで検証し、誤情報がSNSに拡散する前に阻止できる。こうした群の中では、各エージェントが特定分野の専門家として、精密に役割を果たす。
エージェント群の協働は、単体のAIをはるかに超える知能レベルを生み出す。
エージェント群が真に機能するためには、汎用的な通信標準が不可欠だ。Story Protocol、FXN、Zerebro、ai16z/ELIZAなどのチームがこの分野の発展を牽引している。また、分散型ガバナンスも大きな役割を果たし、透明なオンチェーンルールによってタスクを割り当て、システムの弾力性と適応性を高める。
さらに、分散化も極めて重要だ。透明なオンチェーンルールによるガバナンスにより、タスクが群全体に分散され、システムはより弾力的で適応的になる。あるエージェントが故障しても、他のエージェントがすぐに代替できる。
6. 暗号AIワーカーチーム：人間とAIの新しい協働形態
出典：@whip_queen_
Story Protocolは最近、LunaというAIエージェントをソーシャルメディアのインターンとして採用した。日給はなんと1,000ドル。しかし、Lunaは人間の同僚とうまく共存できず、同僚を解雇しそうになったばかりか、自身の優れたパフォーマンスを自慢さえした。
信じがたい話に聞こえるかもしれないが、これはまさに未来の縮図だ。AIエージェントは真正のパートナーとなり、自律的な意思決定権、明確な責任分担、独立した報酬体系を持つようになる。今、さまざまな業界の企業が、人間とAIエージェントの混合チームを試している。
将来、我々はAIエージェントと共に働くようになる。もはや道具ではなく、対等な協力者として扱われるのだ。
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生産性の飛躍的向上： エージェントは休憩もエネルギーチャージも不要で、24時間体制で大量のデータを処理し、相互にコミュニケーションを取り、迅速に意思決定できる。
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信頼メカニズム： ブロックチェーンは公正な「監督者」として機能し、オンチェーンのスマートコントラクトを通じて、エージェントの行動が定められたルールに従っていることを保証する。
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社会規範の変化： 私たちはエージェントとどう接すればよいのか？「お願いします」「ありがとう」と言うべきか？エラーが起きたとき、エージェント自身を責めるのか、それともその開発者を責めるのか？
マーケティングチームがまずこのモデルを採用するだろう。エージェントはコンテンツ制作に秀でており、24時間体制でライブ配信やソーシャル投稿が可能だからだ。AIプロトコルを開発しているなら、社内でエージェントを導入して技術力を示すのも良い。
2025年までに、「従業員」と「ソフトウェア」の境界線は徐々に消えゆく。
7. しかし、99％の暗号AIエージェントは失敗する：本当に有用なものだけが生き残る
元画像： Chain of Thought、TechFlow編集
将来のAIエコシステムでは、エージェント間の「淘汰」を目の当たりにするだろう。理由は簡単だ。AIエージェントを稼働させるには計算リソースが必要であり、それはコスト（推論コストなど）を意味する。エージェントがそのコストを上回る価値を創出できなければ、淘汰される。
以下は「エージェント生存ゲーム」の実例だ。
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カーボンクレジットAI (Carbon Credits AI)： このエージェントは分散型エネルギー網をスキャンし、非効率なノードを探し出して、トークン化されたカーボンクレジットを自主的に取引する。十分な収益を生み出して計算費用を賄えるため、持続的に稼働し成功している。
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DEX裁定取引ボット (DEX Arbitrage Bot)： これらのエージェントは分散型取引所間の価格差を利用して裁定取引を行い、安定した収益を得ることで推論コストをまかなっている。
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バーチャルインフルエンサー (AI Influencer)： 一方、面白コンテンツを投稿して注目を集めるだけで、持続的な収入がないバーチャルAIインフルエンサーは、新鮮さが薄れたりトークン価格が下落したりすれば、運用コストを払えずに「消滅」してしまう。
明らかに、実用性を持つエージェントだけが生き残り、一時的な流行に頼るエージェントはやがて姿を消す。
この自然選択メカニズムは業界発展に大きなメリットをもたらす。開発者たちは短期的な派手さではなく、革新と実際の価値創出に焦点を当てるようになる。最終的に、より強力で生産的なエージェントが増えれば、業界内の懐疑論（Kyle Samani の疑念など）も次第に沈静化するだろう。
8. 合成データ：人間のデータを超える新トレンド
「データは新しい石油」とよく言われる。AIの発展にはデータが不可欠だ。しかし、AIの巨大なデータ需要は「データ不足」への懸念を呼び起こしている。
従来の考えでは、ユーザーの実データをあらゆる手段で収集し、場合によっては支払いまでして入手すべきとされる。だが、高度に規制された業界や実データが希少な状況では、合成データこそがより現実的な道かもしれない。
合成データとは、人工的に生成されたデータセットであり、現実世界の分布特性を模倣したもので、スケーラブルで倫理的かつプライバシー保護に適した代替手段を提供する。
合成データの利点：
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無限のスケール： 数百万枚の医療用X線画像であろうと工場の3Dスキャンであろうと、合成データはリアル患者や工場の協力を待たずに瞬時に生成できる。
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プライバシーに配慮： 人工生成データを使用すれば個人情報に触れることがなく、プライバシー漏洩リスクを完全に回避できる。
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高度なカスタマイズ性： 開発者は特定の学習ニーズに合わせてデータ分布を調整でき、現実では稀少または倫理的に得難いエッジケースまで含めることができる。
ユーザー所有の実データは特定の用途では依然重要だが、合成データの現実性と詳細さが向上し続けるにつれ、データ量、生成速度、プライバシー保護の面で実データを上回る可能性がある。
将来、分散型AIの発展は「ミニラボ（mini-labs）」を中心に進むかもしれない。これらのラボは特定用途向けに高度に専門化された合成データセットの生成に特化し、巧みに政策・規制の課題に対処するだろう。 例えば、Grass プロジェクトは、数百万人の分散ノードを利用してウェブスクレイピングの制限を回避しており、ミニラボの運営に示唆を与える。
9. 分散型学習：実用化への鍵となるブレークスルー
2024年、Prime IntellectやNous Researchのような先駆者チームが、分散型学習の技術的限界を押し広げた。彼らは低帯域環境で150億パラメータのモデルを学習させることに成功し、従来の集中型アーキテクチャがなくても大規模学習が可能であることを証明した。
とはいえ、これらのモデルの性能は現時点では既存のベースモデルに比べて劣り（性能が低いため実用性も限定的）、2025年にこの状況は変わる。
今週、EXO LabsがリリースしたSPARTA 技術はさらに一歩進み、GPU間通信の必要量を1,000倍以上削減した。この技術的ブレークスルーにより、高価な専用インフラなしに、低帯域環境でも大規模モデルの学習が可能になった。
さらに印象的なのは、EXO Labsが「SPARTAは単独でも、またはDiLoCoのような同期ベースの低通信学習アルゴリズムと組み合わせても使用でき、さらなる性能向上が可能」と述べている点だ。つまり、異なる技術の改良が重なり合い、効率が複合的に向上する可能性がある。
同時に、モデル蒸留技術の進展により、小型モデルもより効率的かつ実用的になりつつある。AIの未来はもはや単純なモデルサイズの追求ではなく、性能の最適化と可用性の向上にある。近い将来、高性能AIモデルをエッジデバイスやスマホですら実行できるようになるかもしれない。
10. 暗号AIのゴールドラッシュ：十億ドル級プロトコルの台頭
ai16zの成功事例：2024年に時価総額20億ドルを突破
Crypto AI分野は、かつてないほどのゴールドラッシュを迎えている。
多くの人が現在のリーダー（Virtualsやai16zなど）が支配的地位を維持すると考えており、これをスマートフォン黎明期のiOSとAndroidに例える。
しかし、この市場はあまりに大きく、未開拓すぎて、2社による寡占はありえない。私は2025年末までに、流通時価総額（完全希釈時価総額ではなく）が10億ドルを超える新たな暗号AIプロトコルが少なくとも10個出現すると予測する。しかも、これらのプロトコルは現時点でまだトークンを発行していない。
分散型AIは依然として初期段階にあるが、すでに多数の優秀な人材が参入している。
新たなプロトコルの誕生、革新的なトークンエコノミー、オープンソースフレームワークの登場が予想される。これらの新参者は以下の方法で既存の市場構造をひっくり返すかもしれない。
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インセンティブ設計： エアドロップや革新的なステーキングモデルでユーザーを惹きつける。
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技術的ブレークスルー： 低遅延推論を提供したり、ブロックチェーン間の相互運用性を実現したりする。
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ユーザーエクスペリエンスの向上： ノーコードツールを開発し、利用のハードルを下げる。
市場の一般認知は短期間で劇的に変化する可能性がある。
この分野の魅力は巨大なポテンシャルにあるが、同時に多くの課題も抱える。市場規模は両刃の剣だ。業界の成長余地は大きいが、技術チームの参入障壁は比較的低い。これによりプロジェクトの「カンブリア爆発」が起きる条件が整う――多くのプロジェクトは淘汰されるが、少数のプロジェクトが業界を変革する力を持つ。
Bittensor、Virtuals、ai16zは長く孤独な戦いを続けない。次の十億ドル級Crypto AIプロトコルがまもなく登場する。これは敏腕投資家に巨大なチャンスを提供し、この分野に息をのむような可能性をもたらす。
Bonus #1: AIエージェント――新しい時代のアプリケーション
2008年、AppleがApp Storeを発表したときのキャッチコピーはこうだった。「それをするためのアプリがある」。
しかし近い将来、あなたはこう言うだろう。「それをやってくれるエージェントがある」。
これからはアイコンをクリックしてアプリを開くのではなく、タスクを専門のAIエージェントに任せるようになる。これらのエージェントはコンテキストを理解し、他のエージェントやサービスと協力し、明示されていないタスク（予算の監視、フライト変更時の旅行プランの自動再調整など）を主動的に遂行できる。
言い換えれば、あなたのスマートフォンのホーム画面は「デジタルアシスタント」のネットワークへと進化し、各エージェントが健康、財務、生産性、ソーシャルといった特定領域に特化する。
さらに重要なのは、これらのエージェントが暗号技術を統合し、分散型インフラを利用して、支払い、本人確認、データ保存などの作業を自律的に処理することで、より安全かつ効率的なサービス体験を提供する点だ。
Bonus #2: ロボット革命――AIの物理的具現化
この記事の大部分はソフトウェアに焦点を当てているが、AI革命の物理的具現化であるロボットもまた非常に興奮をそそるものだ。**ロボット分野は、この10年中に「chatGPT的瞬間」を迎えるだろう。
現在、ロボット分野は知覚に基づく現実世界のデータセットの取得や物理的能力の向上といった重要な課題に直面している。しかし、いくつかのチームがこれらの難題に積極的に取り組んでおり、暗号トークンでデータ収集や技術革新をインセンティブ付けしている。これらの動きには注目すべき価値がある（例えば FrodoBots？）。
テクノロジー業界で10年以上働く者として、こんなに胸が高鳴るイノベーションの波を久しぶりに感じている。今回の変革はこれまでとは一味違う。より大きく、大胆で、そしてまだ始まったばかりだ。
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