TEEがAgentの非信任トライアングルを打破、PhalaがAgent分野の実用化へ貢献
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TEEがAgentの非信任トライアングルを打破、PhalaがAgent分野の実用化へ貢献
TEE を通じて、AI Agent はより大規模な資金やより具体的なオンチェーンユースケースを管理する際に、追加的な信頼前提を回避できる。
Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察信頼できる実行環境（TEE）は、最近のサイクルで登場した新しい概念というわけではない。これまでの主流なナラティブでは、TEEはゼロ知識証明（ZK）、完全準同型暗号（FHE）、マルチパーティ計算（MPC）などの暗号技術と比較されることが多く、これらの技術に比べてややニッチな位置づけにあった。しかし、これはTEEが未成熟または未検証の技術であることを意味するものではない。実際、Web2時代において、TEEは指紋の登録・照合、支払い認証、FaceIDなど多くのシーンで広く活用されてきた。
TEEがWeb3で直面している課題は、ブロックチェーンと有機的に統合され、信頼できる前処理および分離された計算を実現することにある。AIエージェント（Agent）分野の注目が高まる中、この新領域はTEEがWeb3に参入する理想的な入り口となっている。TEEを利用することで、AIエージェントはより大規模な資金や具体的なオンチェーンユースケースを管理する際に、追加的な信頼前提を回避できる。
たとえば、トッププロジェクトのPhalaは、現在市場で最も成熟したTEEソリューションを提供しており、「製品市場適合性（PMF）」を重視した開発方針により、多様な実用的ユースケースを実現している。そのため、Phalaは最近、Vana、Near AI、a16zが支援するElizaなど、複数のトップクラスのAIエージェントプロジェクトから協力を得ている。詳細は下図を参照。
出典：Phala
本稿では、TEEの技術的詳細や性能パラメータには深入りせず、製品のワークフローおよび「エージェント＋TEE」の将来展望に焦点を当て、TEEの市場需要、Phalaの基盤的蓄積、そしてai16zとの協業による革新的なユースケースを明らかにする。こうした視点を通じて、Phalaがどのようにエージェント分野を概念から実用へと導いているかを解説する。
信頼の三角形がWeb3エージェントの次の段階への進化を妨げている
『AIエージェントフレームワークは最後のピースを埋めるのか？「波粒二重性」とは何か？』という記事で述べたように、単体のAIエージェントであろうと、AIエージェント起動フレームワークであろうと、現在のAI Meme分野全体は「真剣さ」と「Meme性」の間で動的バランスを保っている。その重要な判断材料の一つが、現在のエージェントプロトコルが抱える「信頼の三角形（Untrusted Triangle）」問題だ。
AIエージェント、コミュニティ、開発者間には、信頼前提なしでは成立しない「不可能三角」が存在する。TEEを用いない場合、コミュニティはエージェントの操作が外部、特に開発者の干渉を受けずに実行されていることを完全に信頼できない。これは分散型システムにおける潜在的なリスクとなる。さらに深刻なのは、aixbtやzerebroといったX上でのエージェント発言の出所が、すべてAIモデルの自律的出力であることを完全に証明できない点だ。「発言の出力」から「コミュニティの受容」までの経路には、依然として透明性の欠如が見られる。
エージェントの発言がトークン価格に変動をもたらしたり、管理する資金に大きな損失が出たり、コミュニティの合意と異なる取引行動を起こした場合、この信頼の欠如は重大な危機を引き起こす。
エージェントのトークンがまだMemecoinサイクルにあるうちは、このリスクは市場によって無視されがちだ。なぜなら、当時のエージェントの能力や実行可能なタスクは非常に限定的であり、FOMO効果がエージェントプロトコルの欠陥を覆い隠すことができるためだ。しかし、エージェント起動フレームワークが次々と登場するにつれ、市場の関心がエージェント分野のファンダメンタルズに向かうようになると、こうした「不足」は大きな障壁となり、より高度な認識を持つ投資家の参入を阻むことになる。
Phalaが開発したTEEソリューションは、この「信頼の三角形」を効果的に打破する。エージェントをセキュアエンクレーブにデプロイすることで、AIエージェント、コミュニティ、開発者の間に存在する信頼前提が自然に解消される。TEE技術は、エージェントの入出力が外部からの干渉を受けないことを保証するだけでなく、エージェントのプライバシーも守り、開発者とコミュニティの懸念を根本的に解決し、エージェント分野にさらに信頼性の高い技術的支えを提供する。
下図は、PhalaのConfidential AI Inference（非公開LLMノード）サービスのアーキテクチャを示している。TEE内で非公開LLMをホストするには、LLM推論コードをDockerイメージにパッケージ化し、コンテナをTEEネットワークにデプロイするだけでよい。
出典：Phala
Web2のエージェントと比べ、Web3のエージェントはより大きな権限を持つ。この権限は、プロトコルの時価総額に対する深い影響力や、市場影響力の拡大に表れている。aixbtがKaitoのYapper Mindshareランキングで長期間断トツの1位を維持していることからも、それが窺える。矛盾しているのは、Web2のエージェントはより優れた性能、豊かなユーザーエクスペリエンス、深く根ざした実用ユースケースを持っているにもかかわらず、アプリケーション層に留まり、既定の枠組みを超える意志も能力もないことだ。
一方、Web3のエージェントはアプリを超えている。市場のFOMO、そして「アルトシーズン」への渇望が、それを神格化した。それは単なるツールではなく、精神的な拠り所、文化的シンボル、市場期待の象徴でもある。どんな役割も演じられるが、市場感情の逆転によって奈落の底に落ちることもある。
TEE技術の導入は、まさにエージェント分野への「空中給油」であり、現実のニーズと直接接続し、ほぼすべてのWeb3エージェントのバックエンドに堅固な支えを提供する。TEEは、エージェント分野の技術的土台を安定させるだけでなく、大量のバブルを効果的に除去し、より健全で持続可能な発展を可能にする。
ElizaフレームワークがTEEに最初に接続、Spore.funとaiPoolに新たなゲームプレイが登場
Phalaとai16zの協業は、X上の公式発表に留まるものではない。両者の協業のきっかけは昨年10月、ShawとPhala創業者Marvinが非公開の集まりでCrypto AIの適切な発展シナリオについて深く議論したことにさかのぼる。
Elizaフレームワークの公式ドキュメントでは、TEE PluginのDstack SDKがPhalaによって提供されている。「利用可能だが可視ではない」秘密鍵生成と管理により、エージェントは以下の特徴を持つ：
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より高い安全性：TEE内でElizaエージェントを実行することで、機密操作やデータを外部の脅威から隔離できる。
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暗号化された証明と検証：Elizaエージェントが実行する操作は、暗号化された証明によって検証でき、自律的判断の信頼性を確保できる。
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容易なデプロイ：Dstack SDKにより、安全な環境へのElizaエージェントのデプロイが簡素化され、開発者がTEEベースの機能に簡単にアクセスできる。
TEEの分離実行とメモリ暗号化の特性により、Elizaフレームワークのエージェントは均質な競争から早期に抜け出すことが可能になった。分離実行により、エージェントプラットフォームが攻撃を受けた場合でも、TEE内のモデルやデータは安全が保たれる。メモリ暗号化により、TEE内に保存された機密情報は解読不能となり、開発者は微調整後のモデルをTEE環境に安心して配置できる。オープンソース化後に敵対的攻撃を受ける心配もなく、非公開でモデルを運用してコミュニティから批判を受けることもなくなる。
つまり、ElizaフレームワークとTEEの協働により、AIエージェントは操作の効率性だけでなく、安全性と透明性も確保され、より信頼できるAIシステムの広範な応用の道を開いたと言える。
現時点ではモデルをブロックチェーン上に載せられないため、チェーン外の複雑な計算にも合意を得るために、TEEは数少ない成熟した技術の一つである。前述まででTEEの市場需要について述べたが、次にSpore.funとaiPoolを見て、TEEがユーザー体験にどのような違いをもたらしたかを確認しよう。
Spore.funもaiPoolも、どちらもPhalaネットワークのTEE環境上で完全に動作しており、ウォレットと秘密鍵はエージェント自身が独立して管理しているため、開発者が裏で操作したり資産を移動したりすることはできない。これは、AIエージェントが人間の主観的コントロールから真に脱却し、暗号資産に対して完全な自律性を獲得したと捉えることができる。
Phalaがこのプロセスでどのような役割を果たしているかを議論する前に、まずSpore.funのワークフローを簡単に見てみよう。Spore.funのエージェントはすべてElizaフレームワークに基づき、以下のようなことが可能になっている：
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自立的に考え、適応し、相互作用する。
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特徴（個性、戦略）を次世代に伝える。
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学習行動と突然変異の組み合わせによって意思決定を管理する。
出典：Phala
Spore.funの各AIエージェントはPump.funを使って独自のトークンを創出し、それを経済システムの基盤とする。これらのトークンはSolanaの分散型マーケットで取引され、エージェントはさまざまな方法で収益を得る：
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収益を上げなければ生存を維持できない。
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成功の基準は時価総額が50万ドルに達すること。
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成功すれば、エージェントは繁殖し、次世代のために新しいトークンを創出できる。
収益を上げなければ生存できない理由は、エージェントがTEEサーバー費用を支払う必要があるためだ。ここで理解できるだろう。PhalaはTEEを単なるBtoBサービスではなく、Solana上の膨大なユーザー向けに提供している。Spore.funの熱狂が続く中、つまりエージェントが継続的に繁殖してトークンを発行する前提下で、PhalaのTEE環境が提供する秘密鍵管理とエージェント操作の検証可能な証明は、次世代エージェント分野の必須インフラになりつつある。 さらに興味深いのは、市場でSpore.funの模倣品や新しいゲームプレイが登場しても、秘密鍵管理とTEEによる検証可能な合意に関わる限り、PhalaのTEE環境が最適なソリューションとなる点だ。$PHAはトークンモデルのアップグレード後、エージェント＋TEE分野の「金のスコップ」となるだろう。
Phalaがまもなくトークン経済モデルをアップグレード、より多くのTEEユースケースに代幣フィードバックループを創出
Phalaは複数回の相場の変動を経験しており、トークン経済モデルは一時的にインテルSGX向けのビジネスモデルにとどまっている。Paradigmの「The 5 Levels of Secure Hardware」によれば、セキュアハードウェアには5つのレベルがあり、その第2レベルとは「性能はやや劣るが、開発者体験が良く、表現力のあるアプリケーションが可能で、セキュリティの向上はない」ものだ。インテルSGXはこのレベルに属し、TEEアプリ専用に設計されている。冒頭で触れたように、パソコンやスマホの指紋登録・照合、顔認証など、ローカルに保存される機密データの処理にインテルSGXが使われる。このような旧世代のTEEは、あくまでアプリ向けだった。
出典：Paradigm
ユースケースがさらに拡大し、アプリレベルにとどまらずシステムレベルにまで至ると、インテルSGXでは市場の需要を満たせなくなり、インテルTDXが登場した。インテルTDXは仮想マシン専用に設計されており、NVIDIAのH100やH200もすでにTEEをサポートしており、AI向けのTEEハードウェアといえる。
出典：Paradigm
Phalaに戻ると、すでに第3レベルをサポートしているものの、$PHAのトークン経済モデルとメインネットは、4～5年前のインテルSGXに基づいて設計されている。そのため、Phalaが多数のWeb3プロトコルと製品・実用面で協力しているにもかかわらず、トークンモデルの更新が追いついておらず、それに伴うフィードバックループもまだ始まっていない。従って、現状の収益と製品状況は一致していない。しかし、この状態は長く続かない。Phalaはまもなく、トークンモデルとメインネットをインテルTDXおよびNVIDIA GPUに対応した段階にアップグレードする予定だ。
また、Phalaは$PHAの価値捕捉能力を強化する。今後、Spore.funで新たに立ち上げられるエージェントは、$PHA保有者に新規トークンのエアドロップを行うことで、「金のスコップ」へ正式に転換される。
TEE自体は新しい技術ではないが、AIエージェントという新しい適用シーンのおかげで、市場での話題性が高まっている。PhalaもPumpFunでの感情的爆発によって生まれた「即席銘柄」とは違う。その価値成長は長年にわたる製品開発の積み重ねに基づいており、厚積薄発の典型だ。エージェント＋TEEは一過性の風ではなく、猛烈に吹き荒れて跡形もなくなるものではなく、むしろ多くのエージェントユースケースが根を張り、成長できる肥沃な土壌なのである。
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