暗号通貨におけるAI：ミーム熱狂の後、散乱するだけか、それとも脱皮再生か？
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暗号通貨におけるAI：ミーム熱狂の後、散乱するだけか、それとも脱皮再生か？
本研究論文は、現在のWeb3分野におけるAIの進化の道筋を説明し、分析するものである。
Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察著者：瓜田ラボ
はじめに
ChatGPTが2022年末に登場して以来、AI分野は暗号資産（クリプト）界隈で常に注目の的であり続けている。もともとWEB3の住民たちは「何でも概念として炒められる」という思想を受け入れており、将来性豊かなストーリー展開と応用可能性を持つAIなど、なおさらその対象になりやすい。そのためクリプト業界では、AI関連のコンセプトは当初「ミームブーム」として一時的に爆発的な人気を博した後、一部のプロジェクトが実際の応用価値を探る段階へと移行している。つまり、暗号技術は勢いを増して進化するAIに、いったいどのような新たな実用的価値を提供できるのか？
本稿では、現在のWeb3におけるAIの進化の軌跡について述べ、評価を行う。初期の投機的ブームから現在のアプリケーション指向のプロジェクトが台頭するまでの流れを、事例とデータを交えながら解説し、読者の皆さんが業界の動向と将来のトレンドを掴めるよう支援する。ここでは最初から結論を提示しておこう：
01
AIミームの時代はすでに過去のものとなった。買われた者も、刈り取られた者も、すべて永遠の記憶の断片として残るだけだ；
02
基礎インフラ型のWEB3 AIプロジェクトの中には、「分散化」がAIの安全性に貢献すると強調するものが多いが、ユーザーにとってはあまり響かない。ユーザーが気にするのは「トークンが儲かるか」＋「製品が使いやすいか」である；
03
もしAI関連の暗号プロジェクトに早期参入したいのであれば、注目すべきは純粋なアプリケーション型AIプロジェクト、あるいは多数のC向けユーザーが簡単に使えるツールやエージェントを集中配置できるプラットフォーム型AIプロジェクトに絞るべきだろう。これらこそが、AIミームの後に続くより長期的な富のチャンスとなる可能性がある；
Web2とWeb3におけるAIの発展経路の違い
Web2世界のAI
Web2世界のAIは主にテックジャイアントや研究機関によって推進されており、発展経路は比較的安定かつ集中している。大手企業（OpenAI、Googleなど）が閉鎖的なブラックボックスモデルを訓練し、アルゴリズムやデータは非公開のまま、利用者は結果のみを利用できる。このため透明性が欠如しており、AIの意思決定は監査不能となり、バイアスや責任所在の不明確さといった問題が生じる。全体として、Web2のAI革新は基礎モデルの性能向上と商業的実装に重点を置いているが、一般ユーザーにとってその意思決定プロセスは不透明なままである。この不透明性という課題が、2025年にDeepseekのような一見オープンソースだが実際は「釣り箱（漁箱釣魚）」的な新AIプロジェクトが急浮上する原因となっている。
不透明性という欠点に加えて、Web2の大規模AIモデルには他にも二つの課題がある：異なる製品形態における体験の不足、および特定専門分野における精度の不足である。
たとえば、PPTを作成したり、画像や動画を生成したりする場合、ユーザーは依然として導入が簡単で、ユーザーエクスペリエンスに優れた新しいAI製品を求め、それを使って課金する。現在多くのAIプロジェクトがノーコード型AI製品を開発しているのは、ユーザーのハードルをさらに下げようとする狙いがある。
また、多くのWEB3ユーザーがChatGPTやDeepSeekを使って特定の暗号プロジェクトやトークン情報を得ようとした際に、情報が不十分で頼りないという経験を持っているだろう。大規模モデルのデータはまだこの世界のあらゆる細分化された業界の詳細まで正確にカバーできていないため、多くのAI製品のもう一つの方向性として、「特定の専門分野においてデータと分析を極限まで深く・正確にすること」が挙げられる。
Web3世界のAI
WEB3の世界とは、暗号資産業界を中心に、技術・文化・コミュニティを融合させたより広範な概念である。WEB3はWEB2と比べ、開放性とコミュニティ主導の方向性を強く志向している。
ブロックチェーンの分散型アーキテクチャを活用することで、Web3のAIプロジェクトは通常、オープンソースコード、コミュニティガバナンス、透明性・信頼性の確保を強調し、少数企業による従来型AIの独占構造を分散型の方法で打破しようとする。例えば、ゼロ知識証明を使ってAIの意思決定を検証可能にする試みや、DAOがAIモデルを審査してバイアスを低減する取り組みなどが存在する。
理想としては、Web3のAIは「公開されたAI」を追求し、モデルのパラメータや意思決定ロジックをコミュニティが監査可能にし、同時にトークン報酬を通じて開発者やユーザーの参加を促進する。しかし現実には、Web3のAIは技術的・リソース面での制約を受けている。分散型AIインフラの構築は極めて困難であり（大規模モデルの学習には膨大な計算資源とデータが必要だが、現時点でいかなるWeb3プロジェクトの資金力もOpenAIのわずか数％にも及ばない）、一部のいわゆるWeb3 AIプロジェクトも実際には中心化されたモデルやサービスに依存しており、アプリ層にわずかにブロックチェーン要素を組み込んでいるにすぎない。こうしたプロジェクトですら、少なくとも実際に開発を進めているという意味で「まともな優等生」と言える。一方、大多数のWeb3 AIプロジェクトは純粋なミーム、あるいは本物のAIを装ったミームに過ぎない。
さらに、資金調達と参加モデルの違いも両者の発展経路に影響を与えている。Web2のAIは研究投資と製品収益によって駆動され、発展サイクルは比較的緩やかである。一方、Web3のAIは暗号市場の投機的性質と結合しており、市場感情に応じて大きく上下する「ブーム周期」を繰り返すことが多い。コンセプトが話題になると資金が殺到し、トークン価格と評価額が急騰するが、冷めるとプロジェクトの人気と資金も急速に枯渇する。この循環により、Web3のAIの発展経路はより変動的で、ストーリー主導の色彩が強い。例えば、実質的な進展がないAIコンセプトであっても、市場の情熱によってトークン価格が暴騰する可能性がある。逆に、相場が低迷すれば、技術的進展があっても注目されにくい。
我々は、Web3 AIのメインナラティブである「分散型AIネットワーク」に対して、現時点では「控えめながらも慎重な期待」を抱いている。もしかしたら本当に実現するかもしれないからだ。畢竟、Web3にはBTCやETHといった時代を画する存在もあるのだから。しかし現段階では、まず足元を固め、すぐに実現可能なユースケースを現実的に設計することが必要である。たとえば、既存のWeb3プロジェクトにAIエージェントを組み込むことでプロジェクト自体の効率を高める、あるいはAIを他の新技術と融合させて暗号業界向けの新たなアイデアを生み出す——注目を集めるコンセプトでもよい。あるいは、データの精度やWeb3組織・個人の作業習慣に合わせた、Web3業界専用のAI製品を提供し、そこにいる人々が支払いたくなるようなサービスを提供することも有効である。
続きは次回。次の記事では、Web3 AIの五度のブームと、Fetch.AI、TURBO、GOAT、AI16Z、Joinable AI、MyShellなどの製品**について振り返りと評価を行う予定である。
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