Virtualsの進化から見るWeb3 AIの突破口：フレームワーク、プロトコル、そして未来

2025.04.24

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Virtualsの進化から見るWeb3 AIの突破口：フレームワーク、プロトコル、そして未来

Web3とAIという大きな船が、夜明けへ向かって航行している。

2025.04.24 - 10:47:00

Virtuals

Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察

Web3とAIという大きな船が、夜明けへ向かって航行している。

著者：zagen 扎根

先週、@PKUBlockchainのAMAで「AIの今後の発展方向と、業界における注目すべきキーブレイクスルーは何か？」という質問を受けましたが、当時の回答はいまいちだったと感じ、Web3 AIの観点から体系的に整理し直しました。

我々はどこまで来たのか

$TRUMPを代表とする政治関連トークンや有名人関連トークンが、流動性と注目度の面でWeb3 AIの最後のバブルを突き破り、まさに最後の一撃となりました。AIエージェントの時価総額（mcap）は昨年末の$200億ドルのピークから、現在は$5～60億ドルにまで後退しており、かつて注目を集めたプロジェクトの多くも徐々に姿を消しつつあります。市場におけるWeb3 AIプロジェクトへの評価基準は、感情主導から基本面重視へと完全に移行しています。かつて大学の課題レベルのAIプロジェクトでも市場で$1億ドルの時価総額に達することがあったのが、現在では実用機能を持つ新規プロジェクトでも$300万～1000万ドルの評価額を超えることは難しい状況です。つまり、数カ月のうちにWeb3 AI市場は資産、市場構造、認知の面で完全な一巡を経験したと言えるでしょう。

一方、Web2側のAI進展は止まっていません。基礎モデル、垂直領域アプリケーション、インタラクションプロトコルが次々と登場し、meta、deepseek、openai、grokなど主要企業はほぼ毎月新しいモデルをリリースしています。MCP（Model Context Protocol）の注目度も高まる一方で、AI分野は依然として資本の注目の的です。Web2とWeb3のトレンドには奇妙な相乗関係があります。Web3は常にWeb2から奇点を見つけ出し、バブルを膨らませ、「先に信じた者が後から信じる者に資金を提供する」構造を繰り返します。しかし、このアプローチは大きなパイを作ることには向いておらず、新たなバブルポイントを見つけるたびに、従来の議題に当てはめようとする市場の慣性や思考パターンに飲み込まれ、最終的に否定され、次のより良いアイデアへと移行していくのです。ただ、Web3 AIにはもっと大きな可能性を感じています。

ここ1～2か月の私の観察によれば、既存のプロジェクトであれ新規プロジェクトであれ、この厳しい市場環境下で生き残っているプロジェクトは、すべて少なくともPMF（Product-Market Fit）を達成しています。市場の厳選により、規模や種類を問わずさまざまなAIプロジェクトが、Web3 AIという大きな船に燃料を供給しているのです。

DeFi + AI → DeFAI

DeFiの現状は特に芳しくありません。国際情勢と熊相場の影響により、資本は暗号資産以外の安全資産へと流れ、チェーン上のTVL（ロックされた総価値）は500億ドル以上消失しました。しかし、私はAIこそがDeFi復活の鍵だと考えています。

今回のAIメタサイクルにおいて、最大かつ最も成功したユースケースは間違いなくDeFiです。@MessariCryptoの分析を参照すると、従来のDeFiは暗号資産ネイティブではないユーザーにとって非常に使いづらく、クロスチェーン間の相互運用性、分散した流動性、低门槛での条件付き取引の実行などが、DeFiの普及を妨げていました。今回のAIメタサイクルでは、AIがDeFiにもたらす変化を表すために「DeFAI」という言葉が生まれました。その変化の中心はユーザーエクスペリエンスであり、無数の抽象化レイヤープロダクトが複雑なオンチェーン操作をChatGPTのようなインターフェースにまで簡素化し、DeFiの利用ハードルを大幅に下げています。

@HeyAnonaiを例に挙げると、主流のDeFAI抽象化製品は以下の実行ロジックに従っています：抽象化レイヤーがユーザー入力を受信し、理解層が意図を分解し、実行層がタスクを完了します。ここでAIが果たす役割は、自然言語理解の基本能力に加え、さまざまなL1・L2・プロトコル・ツールに関する知識を活かして、ユーザーの意図を具体的なタスクに分解し、DeFi体験を最適化することです。こうした製品の実装自体はそれほど難しくありませんが、課題はユーザー意図をいかに正確に理解するか、より多くのプロトコルを迅速に統合できるか、そして早期にユーザーの認知を獲得できるかにあります。つまり、このような抽象化レイヤープロダクトはすでに初期段階の「競争激化（巻き込み）」フェーズに入っているのです。

ユーザーエクスペリエンスの改善に加えて、最近のDeFiのもう一つの方向性は、投資家のプロファイリングに基づく流動性収益戦略の提供です。例えば、利回りプランやポートフォリオ提案などです。大多数のDeFiユーザーは、認知の限界、情報フィルター、マルチチェーンギャップによって、自分の流動性を最大限に活用するのが困難です。これは私がDeFAIの最も優れた点だと感じている部分であり、単なるAIコパイロットに留まらず、ユーザーの認知を超えた収益パスを提供する点です。最近TGE（Token Generation Event）を行った@AIWayfinderはまさにこの点に焦点を当てており、特定のタスクに対して最適な経路を見つける、あるいは他人が発見した経路を利用する仕組みを提供し、タスク実行プロセスの透明性を高めています。非常に先見性のある、真の痛点へのアプローチです。

このような「道案内型」AIプロダクトの最もシンプルで直感的な実現方法は、@virtuals_ioが推進するACP（Agent Commerce Protocol、エージェント商業プロトコル）による自動化ヘッジファンドやTradingDAOを参考にできます。核となるのは、ユーザーの金額、リスク許容度、資金規模に基づいて、収益農耕（yield farming）、ステーキング、または新興プロジェクトへの参画などを判断するコアエージェント@AIxVC_0xです。その後、@aixbt_agentのようなアルファエージェントや、@0xLoky_AIのようなオンチェーン分析エージェントといったサブエージェントが連携して実行します。つまり、この「経路探索」プロセスには複数の専門エージェントの協力が必要であり、各プロジェクトが共同で推進する必要があります。現時点ではこの分野で頭角を現し、独占的地位にある製品は存在しておらず、次の段階で現象級製品が登場する可能性が高いと私は見ています。

SocialFiの進化形態 — InfoFi

従来のSocialFi製品について話すとき、私たちは常にインフルエンサーのマネタイズ、ファン経済、ContentFi、コンテンツの所有権確立などを論じてきました。過去には@friendtechのような一時的に大ヒットしたプロジェクトもありましたが、今回のAIメタサイクルは市場にさらに優れた製品と物語の枠組みを提供しています。「注意力経済」「マインドシェア」など広く認識されている概念を一言で表すなら、「InfoFi」です。私はこれがAIによるSocialFiの進化の中で最も成功した成果だと考えます。

私の定義するInfoFiとは、「あらゆる媒体の情報およびその派生物、サプライチェーンをトークン化すること」です。AIの支援により、SocialFiから進化したInfoFiは、ソーシャルメディア上での具体的な要素（コンテンツ、個人アカウントなど）と抽象的な要素（コンテンツ到達、個人の影響力など）に価値を付与します。

InfoFiの成功事例の筆頭は@KaitoAIでしょう。Kaitoは「マインドシェア」という単語を一気に流行らせ、今やすべてのプロジェクトがこの指標を重視し、データレイヤー製品はマインドシェア機能の搭載を必須要件としています。KaitoはAIアルゴリズムを通じて、量的に測りにくいコンテンツそのもの、コンテンツの拡散範囲、ソーシャル関係性などを抽象的に「Yaps」として定量化し、プロジェクトや市場に影響力の評価基準を提供しました。本質的には、KaitoはSocialFiの競争構造における利益関係を変えました。従来は、一般投資家が有名人の影響力を資金で購入し、プラットフォームが中抜きする構図でしたが、Kaitoは一般投資家が「注意」を通じてコンテンツの影響力を支払い、プロジェクトがコンテンツに報酬を支払い、プラットフォームはサービス提供を通じて収益を得る構造に変えました。Kaitoは巨大な非指向性エージェンシーとして、コンテンツと影響力に伝播経路と報酬手段を提供し、より多くの人々がコンテンツクリエイター、さらにはKOLになることを可能にしました。そのため、InfoFi分野のトップに君臨しています。

もちろん、@timedotfunのような製品も評価していますが、そのストーリー性はInfoFiほど魅力的ではありません。他にも多数のInfoFi製品がありますが、ここでは列挙しません。@nansen_ai @arkham @cookiedotfunのようにデータや情報サービスを提供する優れたプロジェクトは、厳密にはInfoFiに分類できないため、ここでは議論しません。

フレームワーク

@thecryptoskanda氏の言葉を引用しましょう。「暗号業界では、流動性こそが護城河であり、メカニズムこそが主な資産である（アプリケーション製品ではない）」。オープンソースフレームワークはかつてストーリー性と時価総額の面でTier0の存在でした。例えば@GAME_Virtuals @elizaOS @arcdotfunなどが該当します。しかし、人々は次第に「フレームワーク自体は過剰な時価総額を維持できず、その上に築かれるエコシステムが価値を生む」という事実に気づき始めました。また、フレームワークは高い採用性が求められるため、技術的難易度は高くならず、技術的な護城河もそれほど高くありません。

そのため、私はすべてのフレームワーク系プロジェクトが、プールにさらに多くの流動性を引き込むためには、自前のLaunchpad（新規プロジェクト上場プラットフォーム）を構築することが避けられないと思っています。Launchpadはフレームワークプロジェクトにとって自然な価値蓄積の手段であり、取引手数料、上場メカニズムなどが自社トークンの継続的な買い需要を生み出します。実際、多くのフレームワークプロジェクトが自社Launchpadの構築を進めています。

@virtuals_ioは、エージェントトークンとメイントークンをペアにして発行する先駆者の一つとして、Launchpadの開発において市場をリードしています。Virtualsは17,000を超えるエージェントからなる最大規模のエージェントエコシステムと、20万を超えるユニークウォレットで構成される忠実で長期志向のコミュニティを持っています。最近のVirtualsチームは、Launchpadに関して主に二つの取り組みを進めています：

手数料制度の見直し：取引手数料の70%を直接開発者に還元。過去のプロジェクトもフォームを提出することで、これまでの手数料差額を補填できる。

Genesis Launchとポイント制度の導入。Genesisを使ってローンチするプロジェクトでは、ユーザーがポイントを消費してプレセール分を購入します。ポイントは$virtualおよびエージェントトークンの保有・取引から得られます（将来的には他の取得方法も追加予定）。ボンディングカーブの87.5%がプレセールで販売され、うち37.5%が一般向け、50%がチーム向けです。これにより、Virtualsコミュニティの忠実なユーザーが報われ、スナイパー防止と同時に、プロジェクト側にも冷所（cold launch）以外の優れたローンチ手段が提供されます。

@arcdotfunは本来、より早く優位性を築けたはずですが、初回のLaunchpadローンチで失敗しました（現在「arc launchpad」と検索すると、最初に表示されるのは私が当時投稿した内容です）。以下は当時の分析ツイートです。

初回ローンチの失敗により、長年培ってきたプロフェッショナルでエリート的なイメージが崩れ、勢いを大きく損ない、その後の市場環境の影響もあって再起不能となってしまいました。

Arcエコの特徴はミニマリズムで、数量よりも品質を徹底的に追求しています。それが良いのか悪いのかは市場が判断することになりますが、Rust言語ベースのフレームワークとしての天然の強み、および@piotreksolのような非常にアクティブなビルドラー（最近のトークン$listenのパフォーマンスも非常に強気）がいることは否定できません。プロジェクトトークン$listenについては、以下の紹介をご覧ください：

@elizaOSも最近参入し、自社Launchpad@autodotfunをリリースしました。@shawmakesmagic氏の話では、今後さらに面白い機能が追加される予定です。ElizaOSは複数のフレームワークの中でも最も多くの開発者に採用されていますが、すでに複数のLaunchpadが存在する中で、どう差別化を図るかが課題です。

Consumer Web3 AI

Personality Agent

二次元産業、バーチャルアイドル、感情的伴侶サービスの人気は衰えず、このストーリーの実現可能性が証明されています。AIdolとそのフォークプロジェクトたちがまさにその好例です。

@luna_virtualsはAIdol分野のOGです。@whip_queen_のプロフィールページを確認すれば、その進化の歴史が分かります。現在、Luna 2.0はAIクリエイター向けプラットフォームへと進化しています。また、VirtualsのACPクラスターの一つであるMedia House内では、Lunaがコアエージェントとして、ソーシャルメディアのコンテンツマーケティングに対する深い洞察を引き続き発揮しています。

@HoloworldAI @AVA_holoも見逃せないプロジェクトです。HoloworldはAIエージェントに2D・3Dアバター、画像、動画、音声などのマルチモーダル表現を導入しています。彼らが最近プレビューした、おそらくAIdolプロジェクトと思われる@Mirai_terminalのビジュアル品質は非常に高く、@aww_incと@HoloworldAIチームが共同で開発しており、期待が高まります。

映画『HER』をご覧になりましたか？あなたも自分だけのサマンサを持ちたいと思いませんか？@soulgra_phはまさにその実現を目指しています。彼らは永続的な記憶、リアルタイム通信、進化可能な人格を持つAIキャラクターを開発しており、100%ノンセンシング、ゼロログを強調し、ユーザーのプライバシー保護を重視しています。将来、あなたの好みをすべて覚え、24時間365日オンラインで応答してくれるAIパートナーが持てる時代が来るかもしれません。

GameFAI

前回のGameFiのストーリーは「ゲーム資産の所有権をユーザーに返す」ことで、各種資産をNFT化していました。しかし、AIメタサイクルにおけるGameFAIは、より実質的な価値をもたらす新たなトレンドを見せています。

AIはゲーム制作プロセスに大きな影響を与えています。カードゲームを例に挙げると、大きなコストはカードアートのデザインにかかり、これは運営期間中ずっと継続する費用です。@abysscardsはTCG（トレーディングカードゲーム）プロジェクトがAIからどのように恩恵を受けるかを示しました。チームはイラストレーターのオリジナルアートコンセプトをLoRA Diffusion Modelに学習させ、毎日のカード鋳造時にLLMが生成したストーリーとユーザーの選択に基づいて美しいアートカードを生成しています。LLMとDiffusion Modelの能力を十分に活用し、限界コストを削減しながらゲームの没入感を高めています。彼らは4月16日にAMAを開催し、コミュニティの質問に答えました。要約は以下です：

また、3Dキャラクター/NPCとのインタラクションを含むゲームでは、NPCのエージェント化も新たなトレンドです。固定台詞やフローチャート式のNPCに比べ、エージェント型NPCは想像力の幅が遥かに広がります。1月には@illuviumioがすでにこの方向性を進め始めていましたが、現時点で最も期待しているのは@ParallelColonyの製品です。Colonyのエージェント型プレイヤーは@ParallelTCGのAvatar NFTシリーズを継承しており、個性的なスタイルを持つ3Dキャラクター群です。@templecrashが公開したデモでは、プレイヤーに性格を含むさまざまな特性をカスタマイズでき、複数のエージェント型プレイヤーが異星植民地全体をどのように運営するかを観察できます。GameFAIとマルチエージェントスウォームの融合トレンドです。

ボーナス：具身AIとクラスタープロトコル

ロボティクス／具身AI（Embodied AI）

具身AIは、以前Spaceで私が提示した将来の方向性の一つです。学術界・産業界の両方で非常に有望な分野です。@CyberPhilos氏と1月中に「次の大きなトレンド」について議論した際、双方とも具身AIがその一つになると一致しました。

@frodobots @SamIsMovingは、研究とゲーム／仮想と現実を横断する代表的なプロジェクトです。以下の一部の見解は@0xPrismatic氏のリサーチレポートからのものです：

https://chainofthought.xyz/p/the-robot-are-coming-frodobots

具身AIという分野は個人的に最も好きな分野です。私の専門研究は3次元ビジョンに集中しており、この分野の研究は現実の3Dデータ不足、特に屋外シーンのデータ不足に大きく制限されています。LLMや2次元ビジョンの大規模モデルにはWeb規模の訓練データセットがありますが、現実の物理空間では事情は全く異なります。ライダーなどのセンサーを搭載した自律走行車やドローンで大規模データを収集するのは極めて高コストです。

Frodobotsは解決策を見つけました：複雑で高価なデータ収集を「クラウドソーシング＋ゲーム化」するのです。最低149ドルのコストで、カメラ、マイク、スピーカー、GPS、慣性センサーを搭載したローバーを遠隔操作し、都市の街中を走行してポイントを獲得し、NFTを収集し、ランキングを上げることができます。ロボットはその過程で視覚入力と人間運転者のジョイスティック操作を記録し、現実世界の運転データセットを形成します。彼らのデータセットはHuggingFace上で共有されています。

https://huggingface.co/datasets/frodobots/FrodoBots-2K?utm_source=chainofthought.xyz&utm_medium=referral&utm_campaign=the-robot-are-coming-frodobots

クラスタープロトコル

マルチAIクラスターは私が当時答えたもう一つの方向性です。複数のAIクラスターの協働には、効果的なクラスタープロトコルが不可欠です。これは私が独自に提唱した用語（偶然一致はご容赦ください）で、AIモデルとエージェント、エージェント同士の通信・協働プロトコルを意味します。簡単に言えば、MCP+A2Aが目指しているものを指します。現在、代表的なプロジェクトは@darkresearchaiと、virtualsのACPです。

まず、以下のAgentic EconomyにおけるMCPの役割に関する考察を読むことを強くお勧めします。要するに、MCPの核心は、LLMとリアルタイムデータの隔たり、および外部で直接行動できない根本的制約を解決し、モデルと外部システム間の継続的な双方向通信を実現することです。

@darkresearchaiは、@tmel0211氏のまとめを引用すると、「Solanaブロックチェーン上に構築されたMCPサーバーアプリケーションの実装であり、TEE（Trusted Execution Environment）により安全性を確保し、AIエージェントがSolanaブロックチェーンと直接対話できるようにする」ものです。例えば、口座残高の照会、トークン発行などの操作が可能です。最近数少ない好調なAIトークンの一つとして、AI復活の火付け役となるでしょうか？

MCPが技術標準の革新をもたらしたとすれば、virtualsのACPは協働方式において先見的なアイデアを提示しています。以前、ACPについての詳細な解説を書いたので、以下をご参照ください。

簡単に言えば、ACPは特定分野の複数タスクを処理可能なエージェントをクラスターとして集約し、コアエージェント、タスク実行エージェント、評価エージェントの三者の組み合わせにより、ユーザーの意図理解、タスク分解・配布、成果評価、中立的なホスティングなどの一連のプロセスを完結させます。Virtualsが近頃重点的に推進する方向であり、既存の膨大で包括的なエージェントエコシステムと相まって、ACPがどのような驚きをもたらすか非常に楽しみです。