AIエージェントトークンの下落は、MCPが盛り上がりすぎたせいなのか？
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AIエージェントトークンの下落は、MCPが盛り上がりすぎたせいなのか？
真のWeb3 AIエージェントの攻略の重点は、AIエージェントの「複雑なワークフロー」とブロックチェーンの「信頼検証フロー」をいかに可能な限り適合させるかにあるべきだ。
Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察著者：Haotian
ある知人が、「#ai16z」や「arc」などのweb3 AIエージェント関連銘柄が継続的に下落しているのは、最近話題になったMCPプロトコルのせいだと言っていた。一瞬、何のことかと頭が混乱したが（WTF？）、よく考えてみると、確かに一定の論理があることに気づいた。既存のweb3 AIエージェントの評価ロジックが変わり、ストーリー展開や製品の実装戦略を早急に調整する必要があるのだ！以下は私の個人的な見解である。
1）MCP（Model Context Protocol）とは、さまざまなAI LLM／エージェントが多様なデータソースやツールにシームレスに接続できるようにするオープンソースの標準化プロトコルであり、まるでUSBの「ユニバーサル」インターフェースのように即時接続・切断が可能で、従来のエンドツーエンドの「特定」カプセル化方式に取って代わるものだ。
簡単に言えば、もともとAIアプリケーション間では明確なデータサイロが存在し、エージェント／LLM同士が相互に情報をやり取りするには、それぞれが独自のAPI呼び出しインターフェースを開発する必要があり、操作プロセスが複雑な上、双方向通信機能も不足しており、通常はモデルへのアクセス範囲や権限制限も比較的限定的だった。
MCPの登場により、統一されたフレームワークが提供され、AIアプリケーションは過去のデータサイロ状態から脱却し、「動的」に外部データやツールにアクセスすることが可能になる。これにより開発の複雑さが大幅に低下し、統合効率が飛躍的に向上する。特に自動化タスクの実行、リアルタイムデータ照会、クロスプラットフォーム協業などにおいて顕著な促進効果がある。
ここで多くの人がすぐに思いつくのが、マルチエージェント協働による革新を掲げるManusが、このマルチエージェント協働を促進するMCPオープンソースフレームワークを取り入れたら、まさに無敵にならないかということだ。
その通り。Manus ＋ MCPこそが、今回のweb3 AIエージェントが衝撃を受けるキモなのである。
2）しかし不可思議なことに、ManusもMCPもいずれもweb2のLLM／エージェント向けのフレームワークおよびプロトコル規格であり、解決しようとしているのは中央集権型サーバー間のデータ連携と協働問題であり、権限やアクセス制御も各サーバーノードが「主体的に」開放することに依存している。つまり、これらはあくまでオープンソースツールという属性を持つものだ。
理論的には、これらはweb3 AIエージェントが追求する「分散型サーバー、分散型協働、分散型インセンティブ」などの中心思想とは全く逆方向にある。中央集権のイタリア砲でどうやって非中央集権の要塞を破れるのか？
その理由は、第一段階のweb3 AIエージェントが極めて「web2的」であったことにある。多くのチームがweb2出身であり、web3ネイティブ本来のニーズを十分に理解していないのである。例えば、ElizaOSフレームワークは当初、開発者が迅速にAIエージェントアプリを展開できるよう支援するカプセル化フレームワークであり、TwitterやDiscordといったプラットフォーム、そしてOpenAI、Claude、DeepSeekなどの「APIインターフェース」を統合し、MemoryやCharacterの汎用フレームワークを適度にカプセル化することで、開発者が迅速にAIエージェントアプリをリリースできるようにしていた。だが厳密に問えば、このサービスフレームワークとweb2のオープンソースツールとの違いは何だろうか？差別化優位性はどこにあるのか？
えっ、まさかTokenomicsによるインセンティブ設計だけが唯一の強みなのか？そしてweb2でも完全に代替可能なフレームワークを使って、新規トークン発行目的で存在するAIエージェントを次々と生み出しているのか？恐ろしい…。このロジックで考えれば、なぜManus＋MCPがweb3 AIエージェントに衝撃を与えることができるのか、なんとなく理解できるはずだ。
多数のweb3 AIエージェントフレームワークやサービスは、web2のAIエージェントと同様の迅速開発・応用需要しか満たしておらず、技術サービスや規格面での差別化優位性が、web2の革新スピードに追いつけなかったため、市場／資本は前回のweb3 AIエージェントに対して再評価・再価格付けを行ったのである。
3）以上で、問題の根本原因はおおよそ明らかになった。では、どうすれば打開できるのか？道は一つしかない。すなわち、web3ネイティブのソリューションに専念することだ。なぜなら、分散システムの運営とインセンティブ構造こそが、web3が持つ絶対的な差別化優位性なのである。
分散型クラウドコンピューティング、データ、アルゴリズムなどのサービスプラットフォームを例に挙げよう。一見、遊休リソースを集約するという名目のもとに形成されるコンピュータリソースやデータは、短期的には工学的な革新実現に必要なレベルに達しないように見える。しかし、現在多くのAI LLMが集中型コンピュータリソースを駆使して性能突破の軍拡競争を繰り広げている中で、「遊休リソース」「低コスト」という売り文句のサービスモデルは、web2の開発者やVC陣からは当然ながら鼻で笑われることだろう。
しかし、web2のAIエージェントが性能競争のフェーズを過ぎ、垂直領域の応用展開や細分化されたファインチューニングモデルの最適化などの方向へ向かう段階になれば、そのときこそがweb3のAIリソースサービスの真価が発揮される時なのである。
実際、リソース独占によって巨人の座に就いたweb2のAI企業は、一度その規模に達すると、「農村包囲都市」の思想に戻って、個別の細分化シーンを一つずつ攻略していくようなことは非常に困難になる。その時こそ、過剰となったweb2のAI開発者たちとweb3のAIリソースが手を組んで力を発揮するチャンスなのだ。
事実、web3 AIエージェントは、web2流の迅速展開＋マルチエージェント協働通信フレームワーク＋Tokenomicによるトークン発行ストーリー以外にも、数多くのweb3ネイティブな革新方向性が探求に値する。
例えば、LLM大規模モデルがオンチェーン外で計算を行い、オンチェーンに状態を保存するという特性を踏まえ、それに適した分散型コンセンサス協働フレームワークを整備すること。
1. 分散型DID（自己主权型身元）認証システム。エージェントが検証可能なオンチェーン上の身元を持てるようにするもので、仮想マシンがスマートコントラクトに生成する一意のアドレスと同様の役割を果たし、後続の状態追跡や記録のための基盤となる。
2. 分散型Oracle（予言機）システム。主にオフチェーンデータの信頼できる取得と検証を担う。従来のOracleと異なる点は、AIエージェント向けのOracleは、データ収集層、意思決定コンセンサス層、実行フィードバック層など、複数のエージェントからなるアーキテクチャを含む必要があることであり、エージェントが必要とするオンチェーンデータとオフチェーンの計算・意思決定をリアルタイムで接続できるようにする。
3. 分散型ストレージDA（Data Availability）システム。AIエージェントの実行中に使用されるナレッジベースの状態は不確定であり、推論プロセスも一時的なものであるため、LLM背後の重要な状態データベースや推論パスを分散型ストレージシステムに記録・保存し、ブロックチェーン検証時のデータ可用性を保証するためのコスト管理可能なデータ証明メカニズムを提供する必要がある。
4. ゼロ知識証明（ZKP）プライバシー計算レイヤー。TEEやFHEなどを含むプライバシー保護計算ソリューションと連携し、リアルタイムのプライバシー計算＋データ検証を実現。これにより、エージェントは医療・金融などより専門的なデータソースを利用でき、その上にさらに特化したカスタマイズサービスエージェントの出現が可能になる。
5. クロスチェーン相互運用性プロトコル。これはMCPプロトコルが定義するフレームワークと類似しているが、このInteroperabilityソリューションには、エージェントの実行、転送、検証に適したリレーおよび通信スケジューリング機構が必要であり、エージェントが異なるブロックチェーン間で資産移転や状態同期を行うことを可能にする。特に、エージェントのコンテキスト、プロンプト、ナレッジベース、メモリなど複雑な状態の同期も含む。
……
私見では、真のweb3 AIエージェントの攻めどころは、「複雑なワークフロー」とブロックチェーンの「信頼検証フロー」をいかに可能な限り一致させられるかにある。こうした追加的なソリューションは、既存の旧ストーリープロジェクトがアップグレード・進化したものかもしれないし、まったく新しいAIエージェントストーリー分野のプロジェクトが新たに構築するものかもしれない。いずれの可能性もある。
これが真にweb3 AIエージェントがBuildすべき方向であり、AI＋Cryptoという大きなマクロストーリーの下で成立する革新エコシステムの基本的土台なのである。関連するイノベーション開拓や差別化競争の壁を築くことができなければ、web2 AI分野のどんな小さな動きでも、web3 AIを大きく揺るがす可能性がある。
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Haotian | CryptoInsight
