AI経済はどのようにDeFiのTVL神話を超えるのか？
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AI経済はどのようにDeFiのTVL神話を超えるのか？
本稿では、AIネイティブ経済の柱となり得る新しい原語について考察する。
Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察著者：LazAI
はじめに
分散型金融（DeFi）は、一連のシンプルかつ強力な経済的プリミティブを通じて指数的な成長を牽引し、ブロックチェーンネットワークをグローバルなパーミッションレス市場へと変貌させ、従来の金融システムを根本から覆した。DeFiの台頭の中で、いくつかの主要指標が価値の共通言語として機能するようになった：ロックされた総価値（TVL）、年率リターン（APY/APR）、および流動性である。こうした簡潔な指標は参加と信頼を促進した。例えば、2020年にDeFiのTVL（プロトコルにロックされた資産のドル換算価値）は14倍に急騰し、その後2021年にはさらに4倍に拡大し、ピーク時には1120億ドルを超えた。高リターン（一部のプラットフォームでは流動性マイニングのブーム中にAPYが3000％に達すると主張していた）は流動性を引き寄せ、流動性プールの深さはスリッページの低減とより効率的な市場を意味した。要するに、TVLは「どれだけの資金が関与しているか」を示し、APRは「どれだけのリターンを得られるか」を示し、流動性は「資産取引の容易さ」を示す。欠点はあるものの、これらの指標はゼロから数十億ドル規模の金融エコシステムを構築した。ユーザーの参加を直接的な財務機会に変えることで、DeFiは自己強化的な採用フライホイールを生み出し、急速な普及と大規模な参加を推進した。
今日、AIは同様の分水嶺に立っている。しかしDeFiとは異なり、現在のAIの物語は、膨大なインターネットデータセットで訓練された巨大な汎用モデルによって支配されている。こうしたモデルは、ニッチ領域、専門的タスク、あるいは個別ニーズにおいて有効な結果を出すことがしばしば困難である。「ワンサイズフィットオール」のアプローチは強力だが脆弱であり、汎用的だがズレている。このパラダイムには変革が急務である。次のAI時代は、モデルの規模や汎用性によって定義されるべきではなく、ボトムアップのアプローチに注目すべきである――つまり、より小さく、高度に特化されたモデルである。このようなカスタムAIには全く新しい種類のデータが必要となる：高品質で人間と整合しており、ドメイン固有のデータである。しかし、こうしたデータを取得することはウェブクローリングのように簡単ではなく、個人、ドメインエキスパート、コミュニティによる能動的かつ意識的な貢献が必要となる。
こうした専門化され、人間と整合したAIの新時代を推進するためには、DeFiが金融のために設計したようなインセンティブ・フライホイールを構築する必要がある。つまり、データ品質、モデル性能、エージェントの信頼性、そして整合性のインセンティブといった、AIネイティブな新たなプリミティブを導入することを意味する。これらの指標は、データを単なる入力ではなく資産としての真の価値を直接反映すべきである。
本稿では、AIネイティブな経済の基盤となる可能性のある新たなプリミティブについて考察する。適切な経済インフラ（高品質データの生成、その創造と利用に対する公正なインセンティブ、そして個人中心の設計）を構築することで、AIがいかに繁栄できるかを説明する。また、LazAIなどのプラットフォームが、こうしたAIネイティブなフレームワークを最初に構築し、データの価格設定と報酬の新しいパラダイムを主導することで、次世代のAI革新をどのように推進しているかについても分析する。
DeFiのインセンティブ・フライホイール：TVL、リターン、流動性――短い復習
DeFiの台頭は偶然ではなく、参加が利益を上げやすく、透明性が高いように設計されていた。ロックされた総価値（TVL）、年率リターン（APY/APR）、流動性といった主要指標は単なる数字ではなく、ユーザー行動とネットワーク成長を一致させるためのプリミティブであった。こうした指標は、ユーザーと資本を惹きつける好循環を形成し、さらなる革新を促進した。
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ロックされた総価値（TVL）：TVLはDeFiプロトコル（貸借プール、流動性プールなど）に預け入れられた総資本を測る指標であり、DeFiプロジェクトの「時価総額」として機能する。TVLの急激な増加は、ユーザーの信頼とプロトコルの健全性の象徴と見なされた。たとえば、2020〜2021年のDeFiバブル期に、TVLは100億ドル未満から1000億ドル以上に跳ね上がり、2023年には1500億ドルを超えた。これは、参加者がデセントラライズドアプリケーションにどれだけの価値をロックインしているかを示す。高いTVLは引力効果を持つ：より多くの資本は、より高い流動性と安定性を意味し、機会を求めるユーザーをさらに引き寄せる。批判派は、TVLへの盲目的追求が持続不可能なインセンティブ（本質的にTVLの「購入」）を提供し、非効率性を隠蔽する可能性を指摘しているが、TVLがなければ初期のDeFiストーリーは採用を追跡する具体的手段を持たなかった。
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年率リターン（APY/APR）：リターンの約束は、参加を確実な機会に変える。DeFiプロトコルは、流動性または資金提供者に驚異的なAPRを提供し始めた。例えば、Compoundは2020年半ばにCOMPトークンを発表し、流動性マイニングというモデルを創出した――流動性提供者にガバナンストークンを報酬として付与する。このイノベーションは活動の爆発を引き起こした。プラットフォームの使用はもはやサービス以上のものとなり、一種の投資となった。高APYはリターン追求者を引き付け、TVLをさらに押し上げた。この報酬メカニズムは、早期採用者に豊かなリターンを直接与えることで、ネットワークの成長を推進した。
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流動性：金融において、流動性とは価格の急激な変動を引き起こすことなく資産を移転できる能力を指し、健全な市場の基盤である。DeFiにおける流動性は、よく流動性マイニングプログラム（ユーザーが流動性を提供することでトークンを獲得）によって開始される。分散型取引所や貸借プールの深い流動性は、ユーザーが摩擦の少ない取引や融資を行えることを意味し、ユーザーエクスペリエンスを改善する。高い流動性は、より高い取引量と実用性をもたらし、それによりさらに流動性を引き寄せる――典型的なポジティブフィードバックループである。また、組み合わせ可能性（コンポーザビリティ）も支える：開発者は流動的な市場の上に新たな製品（デリバティブ、アグリゲーターなど）を構築でき、革新を促進する。そのため、流動性はネットワークの命綱となり、採用と新サービスの出現を推進する。
こうしたプリミティブは、強力なインセンティブ・フライホイールを共に形成した。資産をロックしたり流動性を提供することで価値を生み出す参加者は、すぐに高リターンやトークン報酬によって報われ、これがさらなる参加を促した。これにより、個人の参加が広範な機会（ユーザーが利益とガバナンス影響力を得る）に変換され、その機会がネットワーク効果を生み出して数千人のユーザーを引き寄せた。結果は顕著だった：2024年時点でDeFiユーザー数は1000万人を超え、その価値は数年でほぼ30倍に成長した。明らかに、大規模なインセンティブの一致――ユーザーをステークホルダーに変えること――が、DeFiの指数的台頭の鍵であった。
現在のAI経済に欠けているもの
DeFiが、ボトムアップの参加とインセンティブの一致がいかにして金融革命を始動させるかを示したとするなら、現在のAI経済には同様の変革を支える基礎的プリミティブが欠けている。現在のAIは、大量のクロールデータセットで訓練された巨大な汎用モデルによって支配されている。こうしたベースモデルは規模が驚異的だが、「すべての問題を解決しよう」とするがゆえに、誰にとっても特に効果的ではない。その「ワンサイズフィットオール」構造は、ニッチ領域、文化的差異、あるいは個人の好みに適応することが難しく、出力が脆く、盲点があり、現実のニーズとの乖離がますます大きくなる。
次世代AIの定義は、規模だけでなく、文脈理解能力――特定の領域、専門コミュニティ、多様な人間の視点を理解しサービスできるモデルの能力――にもあるだろう。しかし、こうした状況認識には異なる入力が必要である：高品質で人間と整合したデータである。まさにそれが今不足している。現在、こうしたデータを測定し、識別し、評価し、優先順位を付けるために広く受け入れられた仕組みは存在しない。個人、コミュニティ、ドメインエキスパートが自らの視点を貢献し、日々生活に影響を与える知能システムを改善するためのオープンなプロセスもない。その結果、価値は依然として少数のインフラ提供者に集中しており、一般の人々はAI経済の上昇ポテンシャルから切り離されている。高価値な貢献（データ、フィードバック、整合信号）を発掘し、検証し、報酬する新たなプリミティブを設計することで、初めてDeFiが繁栄した参加型成長サイクルを解放できる。
要するに、我々は同じ問いを投げかける必要がある：
我々はいかにして創造された価値を測るべきか？ 個人中心のデータに向けたボトムアップ参加を促進する、自己強化的な採用フライホイールをどう構築するか？
DeFiのような「AIネイティブ経済」を解き放つには、参加をAIの機会に変える新たなプリミティブを定義し、これまでにないネットワーク効果を触媒する必要がある。
AIネイティブ技術スタック：新経済のための新たなプリミティブ
我々はもはや、財布間でのトークン移動を行うだけではなく、モデルにデータを投入し、モデルの出力を意思決定に変え、AIエージェントが行動する世界にいる。これには、DeFiの指標が資本を定量するように、インテリジェンスと整合性を定量するための新たな指標とプリミティブが必要である。例えば、LazAIは、AIデータ、モデル行動、エージェント相互作用のための新たな資産基準を導入することで、AIデータの整合問題を解決する次世代ブロックチェーンネットワークを構築している。
以下は、オンチェーンAI経済の価値を定義する主要なプリミティブの概要である：
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検証可能なデータ（新たな「流動性」）：AIにとってデータは、DeFiにとっての流動性と同じく、システムの生命線である。AI（特に大規模モデル）においては、正しいデータを持つことが極めて重要である。しかし、生データは品質が低かったり誤解を招いたりする可能性があるため、オンチェーンで検証可能な高品質データが必要である。ここで考えられるプリミティブは「データ証明（PoD）／データ価値証明（PoDV）」である。この概念は、数量だけでなく、品質とAIパフォーマンスへの影響に基づいてデータ貢献の価値を測定する。これを流動性マイニングの対応物と考えることができる：有用なデータ（またはラベル／フィードバック）を提供する貢献者は、そのデータが生む価値に応じて報酬を得る。こうしたシステムの初期設計はすでに形を見せ始めている。たとえば、あるブロックチェーンプロジェクトのデータ証明（PoD）コンセンサスでは、データを検証の主要リソースとして扱う（PoWにおけるエネルギー、PoSにおける資本と同様）。このシステムでは、ノードは貢献するデータの量、品質、関連性に基づいて報酬を得る。
これを一般的なAI経済に拡大すると、「ロックされた総データ価値（TDVL）」という指標が登場するかもしれない：検証可能性と有用性で重み付けされた、ネットワーク全体の価値あるデータの集計尺度である。検証済みデータプールは、流動性プールのように取引可能になるかもしれない――たとえば、オンチェーン診断AI用の検証済み医療画像プールは、定量化された価値と利用率を持つかもしれない。データの出自（データの出所、改変履歴）は、この指標の重要な部分となり、AIモデルに入力されるデータが信頼でき、追跡可能であることを保証する。本質的に、流動性が利用可能な資本に関係するなら、検証可能なデータは利用可能な知識に関係する。データ価値証明（PoDV）などの指標は、ネットワークにロックされた有用な知識の量を捉え、LazAIのデータアンカー・トークン（DAT）によるオンチェーンデータアンカーは、データ流動性を測定可能でインセンティブ化可能な経済レイヤーにする。
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モデル性能（新たな資産クラス）：AI経済において、訓練済みモデル（またはAIサービス）自体が資産となる――トークンやNFTと並ぶ新たな資産クラスとさえ見なせる。訓練済みAIモデルは、その重みに封じ込められた知能の価値を持つ。しかし、この価値をオンチェーンで表現し、測定するにはどうすればよいのか？ オンチェーンのパフォーマンスベンチマークやモデル認証が必要かもしれない。たとえば、標準データセットでのモデルの正答率、あるいは競合タスクでの勝率などを、パフォーマンススコアとしてオンチェーンに記録できる。これをAIモデルのオンチェーン「信用格付け」またはKPIと考えることができる。こうしたスコアは、モデルのファインチューニングやデータ更新に応じて調整されるかもしれない。Oraichainなどのプロジェクトは、AIモデルAPIを信頼性スコア（テストケースでAI出力が期待通りかを検証）とともにオンチェーンに結合する探索を行っている。AIネイティブDeFi（「AiFi」）では、モデル性能に基づくステーキングを想定できる――たとえば、開発者が自身のモデル性能が優れていると信じるなら、トークンをステークできる。独立したオンチェーン監査がその性能を確認すれば報酬を得る（モデルが劣ればステークを失う）。これにより、開発者は正直に報告し、モデルを継続的に改善するインセンティブを得る。別のアイデアとしては、パフォーマンスのメタデータを携えたトークン化モデルNFT――モデルNFTの「フロア価格」がその実用性を反映するかもしれない。こうした取り組みはすでに兆しが見えている：一部のAIマーケットプレイスではモデルアクセス用のトークンの売買が可能になり、LayerAI（旧CryptoGPT）などのプロトコルは、データとAIモデルをグローバルAI経済の中の新興資産クラスとして明確に位置づけている。要するに、DeFiは「いくらの資金がロックされているか？」と問うが、AI-DeFiは「どれだけの知能がロックされているか？」と問う――計算力（これも重要だが）だけでなく、ネットワーク上で動作するモデルの効率性と価値にも注目する。新たな指標には「モデル品質証明」や、オンチェーンAIパフォーマンス改善の時間的指数が含まれるかもしれない。
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エージェントの行動と効用（オンチェーンAIエージェント）：AIネイティブブロックチェーンにおける最も刺激的で挑戦的な新要素は、オンチェーンで動作する自律型AIエージェントである。これらは取引ロボット、データキュレーター、カスタマーサポートAI、複雑なDAOガバナーなどであり、本質的には知覚し、意思決定を行い、ユーザーを代表して、あるいは自らネットワーク上で行動できるソフトウェアエンティティである。DeFiの世界には基本的な「ロボット」しかないが、AIブロックチェーンの世界では、エージェントが第一級の経済主体となるかもしれない。これにより、エージェントの行動、信頼性、有用性を測定する尺度の必要性が生じる。我々は「エージェント効用スコア」や評判システムのような仕組みを見るかもしれない。各AIエージェント（NFTまたは半同質化トークン（SFT）として表現される）が、その行動（タスク完了、協働など）に基づいて評判を蓄積すると想像しよう。こうした評価は信用スコアやユーザーレビューに似ているが、AI向けである。他のコントラクトはこれに基づいて、エージェントサービスを信頼するかどうかを決定できる。LazAIが提唱するiDAO（個人中心DAO）の概念では、各エージェントまたはユーザー実体が独自のオンチェーンドメインとAI資産を持つ。こうしたiDAOやエージェントが測定可能な記録を築くことが想定できる。
すでにプラットフォームがAIエージェントをトークン化し、オンチェーン指標を与える動きを始めている：たとえば、RivalzのRome protocolは、NFTベースのAIエージェント（rAgents）を作成し、最新の評判指標をオンチェーンに記録する。ユーザーはこれらのエージェントをステークまたは貸し出すことができ、報酬はエージェントが集団AI「クラスター」内で発揮するパフォーマンスと影響に依存する。これは本質的にAIエージェントのDeFiであり、エージェント効用指標の重要性を示している。将来、アクティブアドレスと同様に「アクティブAIエージェント」について議論したり、取引量と同様に「エージェント経済インパクト」について話すようになるかもしれない。
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注意の軌跡も別のプリミティブとなりうる――エージェントが意思決定過程で何に注目したか（どのデータ、信号）を記録する。これにより、ブラックボックスのエージェントをより透明で監査可能にし、エージェントの成功または失敗を特定の入力に帰属できる。結局のところ、エージェント行動指標は責任と整合性を保証する：自律エージェントに巨額の資金や重要なタスクを任せるには、その信頼性を定量化する必要がある。高いエージェント効用スコアは、オンチェーンAIエージェントが巨額の資金を管理する前提条件となるかもしれない（伝統的金融で高い信用スコアが巨額ローンの条件となるのと同様）。
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使用インセンティブとAI整合指標：最後に、AI経済は有益な使用と整合をどうインセンティブ化するかを考えなければならない。DeFiは流動性マイニング、早期ユーザーへのエアドロップ、手数料還元で成長をインセンティブ化したが、AIでは単なる使用の増加では不十分であり、AI結果を改善する使用をインセンティブ化する必要がある。このとき、AI整合にリンクした指標が不可欠となる。たとえば、人間のフィードバックループ（ユーザーがAI応答に評価をつけたり、iDAOを通じて修正を提供したりする）を記録し、フィードバック貢献者が「整合リターン」を獲得できるようにする。あるいは、「注意の証明」や「参加の証明」を想定し、AIの改善に時間を費やす（好みのデータ、修正、新たなユースケースを提供）ユーザーに報酬を与える。指標としては、AI最適化に投入された高品質なフィードバックや人間の注意の量を捉える注意の軌跡が考えられる。
DeFiがTVLやリターンを追跡するためのブロックエクスプローラーやダッシュボード（DeFi Pulse、DefiLlamaなど）を必要としたように、AI経済もこうしたAI中心指標を追跡する新たなブラウザを必要とする――「AI-llama」ダッシュボードがロックされた整合データの総量、アクティブAIエージェント数、累計AI効用リターンなどを表示する姿を想像してほしい。DeFiとの類似性はあるが、中身はまったく新しい。
DeFi式AIフライホイールへ向けて
我々はAIのためのインセンティブ・フライホイールを構築する必要がある――データを第一級の経済的資産と見なし、AI開発を閉鎖的な事業から、DeFiが金融をユーザー主導の流動性のオープンフィールドに変えたように、オープンで参加型の経済に変えるのだ。
この方向への初期探求はすでに始まっている。たとえば、Vanaなどのプロジェクトは、ユーザーのデータ共有参加に報酬を与えることを始めた。Vanaネットワークでは、ユーザーが個人またはコミュニティのデータをDataDAO（分散型データプール）に貢献し、データセット固有のトークン（ネットワークネイティブトークンと交換可能）を獲得できる。これはデータ貢献者のマネタイズへの重要な一歩である。
しかし、貢献行為に報酬を与えるだけでは、DeFiの爆発的フライホイールを再現できない。DeFiでは、流動性提供者は資産を預けることで報酬を得るだけでなく、提供された資産には透明な市場価値があり、収益は実際の利用（取引手数料、貸付金利＋インセンティブトークン）を反映している。同様に、AIデータ経済は漠然とした報酬を越え、データに直接価格を付ける必要がある。データの品質、希少性、モデル改善度に基づく経済的価格付けがなければ、表面的なインセンティブに陥る可能性がある。単にトークンを配って参加を報酬しても、質よりも量を奨励したり、トークンが実際のAI効用とリンクしなければ停滞する。真に革新を解放するには、貢献者は自らのデータ価値を明確に理解できる市場駆動のシグナルを見ることができ、データが実際にAIシステムで使われるときに報酬を得るべきである。
データ中心のインセンティブループを創出するために、データの直接評価と報酬に焦点を当てたインフラが必要である：人々が高品質なデータを多く貢献すればするほど、モデルはより良くなり、利用とデータ需要が増え、貢献者へのリターンが上がる。これにより、AIはビッグデータ争奪の閉鎖的競争から、信頼でき高品質なデータのオープンマーケットへと変わる。
こうした理念は、実際のプロジェクトでどのように体現されるか？ LazAIを例に挙げよう――同プロジェクトは、分散型AI経済のための次世代ブロックチェーンネットワークと基盤プリミティブを構築している。
LazAI紹介――AIを人間と整合させる
LazAIは、AIデータの整合問題を解決するために設計された次世代ブロックチェーンネットワークおよびプロトコルであり、AIデータ、モデル行動、エージェント相互作用のための新たな資産基準を導入することで、分散型AI経済のインフラを構築する。
LazAlは、データをオンチェーンで検証可能、インセンティブ化可能、プログラマブルにすることでAI整合問題に対処する、最も先進的なアプローチの一つを提供している。以下では、LazAIのフレームワークを例に、AIネイティブブロックチェーンが上述の原則をどのように実践するかを説明する。
核心課題――データの不一致と公平なインセンティブの欠如
AI整合はしばしば訓練データの品質に帰着するが、未来には人間と整合し、信頼でき、ガバナンスされた新たなデータが必要となる。AI業界が中央集権的な汎用モデルから、状況に応じた、整合された知能へと移行するにつれ、インフラも同期的に進化しなければならない。次のAI時代は、整合性、正確性、トレーサビリティによって定義されるだろう。LazAIはデータ整合とインセンティブの課題に正面から取り組み、根本的な解決策を提示する：データの源流で整合を図り、データ自体に直接報酬を与える。言い換えれば、訓練データが人間の視点を検証可能に反映し、ノイズやバイアスが除去され、データの品質、希少性、モデル改善度に応じて報酬が与えられることを保証する。これは、モデルの修復からデータ整理へのパラダイムシフトである。
LazAIはプリミティブを導入するだけでなく、データの取得、価格設定、ガバナンスの新しいパラダイムを提案している。その核心概念には、データアンカー・トークン（DAT）と個人中心DAO（iDAO）があり、これらが共同でデータの価格設定、トレーサビリティ、プログラマブル利用を実現する。
検証可能でプログラマブルなデータ――データアンカー・トークン（DAT）
この目標を達成するため、LazAIは新たなオンチェーンプリミティブ――データアンカー・トークン（DAT）を導入する。これはAIデータの資産化を目的に設計された新しいタイプのトークン基準である。各DATは、オンチェーンにアンカーされたデータとその系譜情報を表す：貢献者の身元、時間の経過に伴う変遷、使用シナリオ。これにより、各データに検証可能な履歴が作られる――データセットのバージョン管理システム（Gitに類似）だが、ブロックチェーンによって安全性が保証される。DATがオンチェーンにあるため、プログラマブル性を持つ：スマートコントラクトがその使用ルールを管理できる。たとえば、データ貢献者は自分のDAT（一連の医療画像など）のアクセスを特定のAIモデルに限定したり、特定の条件下でのみ使用することを指定できる（コードによってプライバシーまたは倫理的制約を強制実施）。インセンティブメカニズムは、DATが取引可能またはステーク可能であることにある――データがモデルに価値があれば、モデル（または所有者）はDATへのアクセス権を購入する可能性がある。本質的に、LazAIはデータがトークン化され、トレーサブルな市場を構築している。これは前述の「検証可能なデータ」指標に直接呼応する：DATを調べることで、それが検証済みかどうか、いくつのモデルが使用しているか、どのようなモデル性能向上をもたらしたかを確認できる。こうしたデータはより高い評価を受ける。データをオンチェーンにアンカーし、経済的インセンティブを品質と結びつけることで、LazAIはAIが信頼でき、測定可能なデータで訓練されることを保証する。これはインセンティブ整合による問題解決――高品質データが報酬を受け、際立つようにする。
個人中心DAO（iDAO）フレームワーク
二番目の主要コンポーネントは、LazAIのiDAO（個人中心DAO）の概念であり、組織ではなく個人を意思決定とデータ所有権の中心に置くことで、AI経済におけるガバナンスモデルを再定義する。従来のDAOは集団組織の目標を優先し、無意識のうちに個人の意志を弱めがちである。iDAOはこの論理を逆転する。これらはパーソナライズされたガバナンスユニットであり、個人、コミュニティ、ドメイン固有の実体が、AIシステムに貢献するデータとモデルを直接所有、制御、検証できるようにする。iDAOはカスタマイズ可能で整合されたAIを支援する：ガバナンスフレームワークとして、モデルが常に貢献者の価値観や意図に従うことを保証する。経済的観点からは、iDAOはAI行動にコミュニティのプログラマブル性を与える――特定データの使用方法、モデルへのアクセス権、モデル収益の分配方法などのルールを設定できる。たとえば、iDAOは、自らのAIモデルが呼び出されるたび（APIリクエストやタスク完了など）、収益の一部を関連DATの保有者に還元することを規定できる。これにより、エージェント行動と貢献者報酬の間に直接的なフィードバックループが形成される――DeFiで流動性提供者の収益がプラットフォーム利用とリンクするメカニズムと類似している。さらに、iDAO間はプロトコルを通じて組み合わせ可能な相互作用が可能になる：あるAIエージェント（iDAO）が交渉された条件で別のiDAOのデータやモデルを呼び出せる。
こうしたプリミティブを構築することで、LazAIのフレームワークは分散型AI経済のビジョンを現実にする。データはユーザーが所有し、そこから利益を得られる資産となり、モデルは私的な孤島から協働プロジェクトへと変わり、個別データセットをキュレーションする個人から小規模専門モデルを構築する開発者まで、すべての参加者がAIバリューチェーンのステークホルダーとなる。このインセンティブ整合は、DeFiの爆発的成長を再現する可能性を秘めている：人々がAIへの参加（データや専門知識の貢献）が直接的な機会に変わることを認識すれば、より積極的に関与するだろう。参加者が増えればネットワーク効果が発動し――より多くのデータがより良いモデルを生み、より多くのユーザーを引きつけ、さらに多くのデータと需要を生む――好循環が生まれる。
AI信頼基盤の構築：検証可能計算フレームワーク
このエコシステム内において、LazAIの検証可能計算フレームワーク（Verified Computing Framework）は、信頼を構築するコア層である。このフレームワークにより、生成された各DAT、各iDAO（個人化自治組織）の意思決定、各インセンティブ分配に検証可能な追跡チェーンが確保され、データ所有権の執行可能性、ガバナンスプロセスの説明責任、エージェント行動の監査可能性が実現される。iDAOとDATを理論的概念から信頼でき検証可能なシステムに変えることで、検証可能計算フレームワークは信頼のパラダイムシフトを実現する――仮定に依存するのではなく、数学的検証に基づく確定性の保証へ。
分散型AI経済の価値実現
この基盤要素の確立により、分散型AI経済のビジョンが真に実現する：
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データの資産化：ユーザーはデータ資産を確実に所有し、収益を得ることができる
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モデルの協働化：AIモデルは閉鎖的な孤島からオープンな協働成果へと変わる
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参加の権益化：データ貢献者から垂直モデル開発者まで、すべての参加者がAIバリューチェーンの利害関係者となる
こうしたインセンティブ互換設計は、DeFiの成長勢能を再現する可能性を秘めている：ユーザーがAI構築への参加（データや専門知識の貢献）が直接的な経済的機会に変わることを認識すれば、参加意欲が高まる。参加者規模が拡大すればネットワーク効果が現れ――より多くの高品質データがより良いモデルを生み、より多くのユーザーが参加し、さらに多くのデータ需要が生まれ、自己強化的な成長フライホイールが形成される。
おわりに：オープンなAI経済へ
DeFiの道のりは、正しいプリミティブが前例のない成長を解放できることを示している。到来するAIネイティブ経済において、我々は同様の突破の臨界点に立っている。データと整合を重視する新たなプリミティブを定義し実装することで、AI開発を中央集権的工学から、分散化されたコミュニティ主導の事業へと変えることができる。この旅には課題が付き物である：経済メカニズムが量よりも質を優先し、データインセンティブがプライバシーまたは公平性を損なわないよう倫理的落とし穴を回避しなければならない。しかし方向性はすでに明確である。LazAIのDATやiDAOなどの実践は道を開きつつあり、「人間と整合したAI」という抽象的理念を所有権とガバナンスの具体的なメカニズムに変換している。
初期のDeFiがTVL、流動性マイニング、ガバナンスを実験的に最適化したように、AI経済もその新たなプリミティブを反復していくだろう。将来的には、データ価値の測定、公平な報酬分配、AIエージェントの整合と利益に関する議論と革新が必ず現れる。本稿は、AI民主化を推進するインセンティブモデルの可能性の表面をなぞっただけであり、オープンな議論と深い研究を喚起することを願っている：より多くのAIネイティブ経済プリミティブをどう設計すべきか？ 予期せぬ副作用や機会は何か？ 広範なコミュニティの参加を通じて、我々は技術的に進歩しただけでなく、経済的に包摂的で、人間の価値観と整合したAIの未来を構築する可能性が高くなる。
DeFiの指数的成長は魔法ではない――それはインセンティブ整合によって駆動された。今、我々はデータとモデルに対して同様の実践を通じて、AI復興を推進する機会を持っている。参加を機会に変え、機会をネットワーク効果に変えることで、我々はAIがデジタル時代の価値創造と分配を再形成するフライホイールを始動させることができる。
検証可能なデータセットひとつ、整合されたAIエージェントひとつ、新たなプリミティブひとつから、共にこの未来を築こう。
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