DeepSeekがWeb3 AIの上下流プロトコルに与える影響
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DeepSeekがWeb3 AIの上下流プロトコルに与える影響
DeepSeekがエージェント分野の最後のバブルを打ち破り、DeFAIが新たな可能性を生み出すかもしれない。業界の資金調達方法も変化を迎えている。
Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察執筆：BlockBoosterリサーチャーKevin
TL；DR
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DeepSeekの登場により、計算能力のモートラフが崩壊し、オープンソースモデル主導の計算効率化が新たな方向性となる。
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DeepSeekは業界の上流・下流におけるモデル層およびアプリケーション層に好影響を与える一方、インフラ層の計算プロトコルには否定的影響を及ぼす。
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DeepSeekの好影響は意図せずAgent分野の最後のバブルを破裂させ、DeFAIが新たな可能性を秘めている。
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プロジェクト調達におけるゼロサムゲームの終焉が見込まれ、コミュニティ発行＋少数VCという新たな資金調達モデルが主流となる可能性がある。
TechFlowの衝撃は今年、AI産業の上流・下流に深い影響を及ぼすだろう。DeepSeekは、家庭用コンシューマGPUでかつて高価なGPU多数が必要だった大規模モデルの学習を実現した。AI発展における第一の防壁——計算能力が崩れ始めている。アルゴリズム効率が年間68％の速度で進化する中、ハードウェア性能はモアの法則に従って線形的にしか伸びない。このため、過去3年間根付いていた評価モデルはもはや通用しなくなり、AIの次の章はオープンソースモデルによって開かれる。
Web3のAIプロトコルはWeb2とは本質的に異なるものの、DeepSeekの影響を免れることはできない。この影響は、Web3 AIの上流・下流——インフラ層、ミドルウェア層、モデル層、アプリケーション層——に新しいユースケースを生み出すだろう。
上流・下流プロトコルの協働関係を整理する
技術アーキテクチャ、機能的ポジショニング、実際のユースケースを分析し、エコシステム全体をインフラ層、ミドルウェア層、モデル層、アプリケーション層に分け、その依存関係を整理する。
インフラ層
インフラ層は、分散型の基盤リソース（計算能力、ストレージ、L1）を提供する。計算プロトコルにはRender、Akash、io.netなど。ストレージプロトコルにはArweave、Filecoin、Storjなど。L1にはNEAR、Olas、Fetch.aiなどが含まれる。
計算層プロトコルはモデルの学習・推論・フレームワークの実行を支え、ストレージプロトコルは学習データ、モデルパラメータ、オンチェーンインタラクション記録を保存する。L1は専用ノードによりデータ転送効率を最適化し、遅延を低減する。
ミドルウェア層
ミドルウェア層はインフラと上位アプリケーションをつなぐ橋渡しであり、フレームワーク開発ツール、データサービス、プライバシー保護を提供する。データアノテーションプロトコルにはGrass、Masa、Vanaなど。開発フレームワークにはEliza、ARC、Swarmsなど。プライバシーコンピューティングプロトコルにはPhalaなどがある。
データサービス層はモデル学習に燃料を供給し、開発フレームワークはインフラ層の計算能力とストレージに依存し、プライバシーコンピューティング層は学習／推論中のデータ安全性を守る。
モデル層
モデル層はモデルの開発、学習、配布を目的としており、オープンソースモデル学習プラットフォームにはBittensorが存在する。
モデル層はインフラ層の計算能力とミドルウェア層のデータに依存する。モデルは開発フレームワークを通じてオンチェーンにデプロイされ、モデルマーケットプレイスが学習成果をアプリケーション層へ届ける。
アプリケーション層
アプリケーション層はエンドユーザー向けのAI製品であり、AgentにはGOAT、AIXBTなど。DeFAIプロトコルにはGriffain、Buzzなどがある。
アプリケーション層はモデル層の事前学習済みモデルを呼び出し、ミドルウェア層のプライバシーコンピューティングに依存する。複雑なアプリケーションはインフラ層のリアルタイム計算能力を必要とする。
DeepSeekは分散型計算能力に否定的影響を与える可能性がある
サンプリング調査によると、約70％のWeb3 AIプロジェクトが実際にOpenAIまたは中央集権クラウドプラットフォームを利用しており、15％のみが分散型GPU（例：Bittensorサブネットモデル）を使用。残り15％は混合構成（センシティブデータはローカル処理、汎用タスクはクラウド利用）である。
分散型計算プロトコルの実使用率は予想を大きく下回っており、実際の時価総額と一致していない。使用率が低い理由は三点ある。第一に、Web2開発者がWeb3に移行しても既存のツールチェーンを使い続けること。第二に、分散型GPUプラットフォームがまだ価格優位性を確立できていないこと。第三に、「分散型」を名目にデータ規制対応を回避しながら、実際の計算能力は中央集権クラウドに依存しているプロジェクトが存在すること。
AWS/GCPはAI計算市場の90％以上を占めており、それに対してAkashの等価計算能力はAWSの0.2％に過ぎない。中央集権クラウドの強みは、クラスタ管理、RDMA高速ネットワーク、スケーラビリティにある。分散型クラウドはこれら技術のWeb3版改良を持っているが、完全に克服できない欠点もある。遅延問題：分散型ノード間通信の遅延は中央集権クラウドの6倍。ツールチェーンの断絶：PyTorch/TensorFlowが分散型スケジューリングをネイティブサポートしていない。
DeepSeekはスパース学習（Sparse Training）により計算需要を50％削減し、動的モデル剪定によりコンシューマGPUでの数百億パラメータモデルの学習を実現した。高価なGPUに対する短期需要見通しが大幅に下方修正され、エッジコンピューティングの市場ポテンシャルが再評価されている。上図のように、DeepSeek登場前、業界の大半のプロトコルやアプリケーションはAWSなどのプラットフォームを利用しており、分散型GPUネットワークに展開されるユースケースは極めて少数であった。こうしたユースケースは後者のコンシューマクラス計算能力の価格優位性を重視し、遅延の影響を無視できるものに限られていた。
この状況はDeepSeekの登場によりさらに悪化する可能性がある。DeepSeekはロングテール開発者の制約を解放し、低コストかつ高効率の推論モデルが前例のない速度で普及する。実際、現在多くの中央集権クラウドプラットフォームや各国政府ですでにDeepSeekの導入が始まっている。推論コストの大幅な低下は多数のフロントエンドアプリケーションを生み出すだろう。これらのアプリケーションはコンシューマGPUに巨大な需要を持つ。迫り来る巨大市場に対し、中央集権クラウドプラットフォームは新たなユーザー争奪戦を展開する。これはトップ企業間の競争だけでなく、数えきれないほどの小規模中央集権クラウドとの競争でもある。最も直接的な競争手段は価格引き下げであり、4090の中央集権プラットフォーム上での価格下落が予想される。これはWeb3の計算プラットフォームにとって壊滅的な打撃となる。価格が後者の唯一のモートラフでなくなったとき、業界内の計算プラットフォームも価格引き下げを余儀なくされれば、io.net、Render、Akashにとっては耐え難い結果となる。価格競争は後者の残存する評価上限を破壊し、収益減少とユーザー離脱による死の螺旋が分散型計算プロトコルに新たな方向への転換を迫るかもしれない。
DeepSeekが業界の上流・下流プロトコルにもたらす具体的意義
上図のように、私はDeepSeekがインフラ層、モデル層、アプリケーション層に異なる影響を及ぼすと考えており、肯定的な側面としては：
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アプリケーション層は推論コストの大幅な低下から恩恵を受け、より多くのアプリが低コストでAgentアプリを長時間オンラインに保ち、リアルタイムでタスクを完了できるようになる。
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DeepSeekのような低コストモデルにより、DeFAIプロトコルはより複雑なSWARMを構成できるようになる。数千のAgentが一つのユースケースに投入され、各Agentの役割分担は非常に細分化され明確になり、ユーザーエクスペリエンスが大幅に向上する。ユーザー入力をモデルが誤って分解・実行してしまうリスクを回避できる。
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アプリケーション層の開発者はモデルをファインチューニングし、DeFi関連AIアプリに価格、オンチェーンデータと分析、プロトコルガバナンスデータなどを投入できるようになる。これにより高額なライセンス費用を支払う必要がなくなる。
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DeepSeek登場後、オープンソースモデル層の存在意義が証明された。ハイエンドモデルがロングテール開発者に開放されることで、広範な開発ブームが刺激される。
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過去3年間、ハイエンドGPUを中心に築かれた計算能力の高い壁が完全に打ち破られ、開発者はより多くの選択肢を持てるようになる。これによりオープンソースモデルの方向性が確立される。今後のAIモデルの競争はもはや計算能力ではなくアルゴリズムに移行する。この信念の変化が、オープンソースモデル開発者の自信の基盤となる。
DeepSeek特化のサブネットが次々と登場し、同等の計算能力下でのモデルパラメータが増加し、より多くの開発者がオープンソースコミュニティに参加するだろう。
否定的な側面としては：
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インフラ層の計算プロトコルが客観的に抱える遅延問題は最適化できない。
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A100と4090で構成される混合ネットワークでは、調整アルゴリズムの要求が高くなるが、これは分散型プラットフォームの強みではない。
DeepSeekがAgent分野の最後のバブルを破裂させ、DeFAIが新生を孕む。業界の資金調達方式も転換期を迎える
Agentは業界内におけるAIの最後の希望だった。DeepSeekの登場は計算制約を解放し、アプリケーション爆発の未来を見せる。本来ならAgent分野にとって大きな追い風のはずだが、業界と米国株式市場およびFRB政策との強い相関関係から、僅かに残ったバブルが破裂し、分野全体の時価総額は底を突いた。
AIと業界の融合の波の中で、技術的突破と市場の駆け引きは常に共存している。NVIDIAの時価総額の振動が引き起こした連鎖反応は、まるで魔物を映す鏡のようで、業界内AIナラティブの根本的課題を浮き彫りにする。オンチェーンAgentからDeFAIエンジンまで、一見完璧なエコシステム図の裏には、技術基盤の脆弱さ、価値ロジックの空洞化、資本主導の厳しい現実が隠されている。表面的な繁栄のオンチェーンエコシステムには潜在的な病巣が潜む。多数の高FDVトークンが限られた流動性を奪い合い、陳腐な資産はFOMO感情に頼ってかろうじて生き延び、開発者はPVPの内輪もめの中で革新のエネルギーを消耗している。新規資金とユーザー成長が頭打ちになると、業界全体は「革新者のジレンマ」に陥る――画期的なナラティブで打開したいと願いながらも、既存の道に依存する枷を外せない。この分裂状態こそが、AI Agentに歴史的機会を与える。それは単なる技術ツールキットのアップグレードではなく、価値創造パラダイムの再構築なのである。
過去一年、業界ではますます多くのチームが、従来の資金調達モデルが機能不全に陥っていることに気づいている。VCに少量の割合を与え、高度に支配し、上場後に価格を押し上げる従来の手法はもはや継続不可能だ。VCの財布が閉ざされ、個人投資家が受け入れを拒否し、大手取引所の上場ハードルが高まるという三重の圧力の中、より弱気相場に適した新しい戦略が台頭している。トップKOLと少数のVCを連携させ、大量のトークンをコミュニティに発行し、低時価総額でスタートする方法である。
SoonやPump Funを代表とする革新者は、「コミュニティ発行」という新たな道を開拓している。トップKOLの支援を得て、40〜60％のトークンを直接コミュニティに分配し、FDV1000万ドルという低い水準でプロジェクトを立ち上げ、数百万ドルの資金を調達する。このモデルはKOLの影響力によってコンセンサスFOMOを形成し、チームが早期に利益を確定できるようにする。同時に、高い流動性を提供することで市場の深さを確保する。短期的な支配権を放棄する代わりに、弱気相場で安価にトークンをリバウンドできる規制準拠のマーケットメーキングメカニズムを活用できる。本質的に、これは権力構造のパラダイムシフトである。機関が受け皿となり、上場後に売却し、個人投資家が購入する「伝言ゲーム」から、コミュニティコンセンサスによる透明な価格決定への移行であり、プロジェクトチームとコミュニティが流動性プレミアムの中で新たな共生関係を築くのである。業界が透明性革命のフェーズに入った今、従来の支配ロジックに固執するプロジェクトは、権力移行の波の中で時代遅れの影と化すだろう。
市場の一時的な痛みは、長期的な技術潮流の不可逆性を証明している。AI Agentがオンチェーンインタラクションコストを2桁削減し、適応型モデルがDeFiプロトコルの資金効率を継続的に最適化するとき、業界は待ち望んでいたMassive Adoptionに到達する可能性がある。この変革は概念の誇張や資本による早熟ではなく、真のニーズに基づく技術的浸透力に根ざしている。電力革命が電球企業の倒産で止まらなかったように、Agentはバブル崩壊後に真に輝く黄金分野となるだろう。そしてDeFAIこそが新生を孕む肥沃な土壌となるかもしれない。低コスト推論が日常になったとき、我々はすぐに数百のAgentがSwarm内で組み合わされるユースケースを目にするだろう。等価計算能力のもと、モデルパラメータが大幅に増加すれば、オープンソースモデル時代のAgentは十分にファインチューニング可能となり、複雑なユーザー入力指令に対しても、単一Agentが確実に実行可能なタスクパイプラインに分解できる。各Agentがオンチェーン操作を最適化することで、DeFiプロトコル全体のアクティブ度と流動性の向上を促進するかもしれない。DeFAIを先頭に、より複雑なDeFi製品が登場するだろう。これが前回のバブル崩壊後に新たな機会が生まれる場所なのである。
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