対話 AIUSD 聯創：数兆元の資金を何年も実践してきた戦略からAGI市場経済へ、AI向けに設計された最初の「お金」
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対話 AIUSD 聯創：数兆元の資金を何年も実践してきた戦略からAGI市場経済へ、AI向けに設計された最初の「お金」
Post-AGI金融の具体的な形態、および「AIが駆動する金融知能」という核心的ビジョンの下でのAIUSDの核心的競争優位性と具体的な進化経路について一緒に探っていきましょう。
Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察執筆：TechFlow
是騾子是馬，拉出來遛遛就知道了。
ここ十数年で、暗号業界は「ホワイトペーパーによる机上の空論」から「オンチェーン実績で語る」時代へと完全に移行した。市場は、現実の運用の中でより優れた成果を上げられるプロジェクトを重視するようになった。
2025年11月19日、初日から実際の取引環境を前提として設計されたAgentic AIマネープラットフォームが、数百万ドル規模のPre-Seed資金調達を完了した。支援企業にはAnthropicなどの著名プロジェクトの初期投資機関、Sequoia US Scout Fund、a16z Scout Fund、Tesla FSD AIリーダーシップなど、複数のシリコンバレーのトップ投資機関が含まれている。
その名はAIUSD。人間であろうとAIであろうと、「自然言語でお金に話しかける」ことを可能にする。システムはユーザーの意図を理解し、タスクを分解して、すべての主要パブリックチェーン、中心化取引所、主要ステーブルコイン間で統一された資産管理、ルーティング、決済を自動的に行い、ブロックチェーンの真の「包括性」を実現し、グローバル金融を本格的に「知能化」へと推進する。
今回の資金調達発表に際して、TechFlowはAIUSDチームの共同創業者であるYao Meng氏とBill Sun氏と深く対談を行った。
AIが金融、特に暗号分野において果たす役割について語る中で、最近話題となった世界6大トップAIモデルによるトレーディング競技会も話題に上った。この試合に関して、二人は「AIが完全な実行環境を持たない」という根本的な問題点を鋭く指摘し、AIUSDが参戦することに強い意欲を見せた。Yao氏は次のように述べた：
AIUSDのエージェントは意見を出すだけではなく、リアルな流動性、資金費、複数取引所間の執行ルート、清算システムに直接接続されています。もし今後このような競技が実際の取引を許可する形式に進化すれば、ぜひ参加したいと考えています。
AIUSDに対する実用面での自信は多岐にわたる。Bill氏は、現在がAIUSDを市場に成功させるための「稀有なウィンドウ期間」であると熱っぽく語る：
一方では、AIが「会話できる」レベルから「実行できる」レベルへと進化しており、Cryptoのインフラも真に成熟期を迎えている。
他方で、AIUSDの基盤となる資金費エンジン、マイクロ構造執行エンジン、跨シーンルーティングシステムは内部の実取引環境で2年以上連続稼働しており、年間取引高は1兆ドル規模に達している。コア戦略の平均年率収益は20％以上、シャープ比は約22であり、単月のドローダウンは一度も発生していない。また、リスク管理、コンプライアンス体制、監査自動化なども整備されており、これは本当に資金を預けられるシステムであることを保証している。
AIUSDの起動目前の状況に対して、Yao氏はさらに明確な計画を共有した：
AIUSDはすでに0から1へのフェーズを成功裏に終えている。0とは技術的に可能であることを証明した段階であり、1とは誰でも簡単に使えるアカウント層を作り上げたことだ。つまり、あなたが話すだけで、システムが自動的にルーティングと決済を行う仕組みだ。現在AIUSDは1から10への転換期にあり、今後は同じインフラをより広範な一般ユーザー（C端）および開発者エコシステムに安定的に提供していく。
本稿では、ウォール街／暗号業界のOGたちの見解を通じて、「ポストAGI時代の金融」の具体的な姿、そして「AI主導の金融知能」というビジョンのもと、AIUSDの核心的競争優位性とその進化経路を探っていく。
AIUSD：人間にもAIにも使いやすく理解しやすい「お金」
TechFlow：お二方の貴重なお時間をいただきありがとうございます。まずは自己紹介をお願いできますか。
Yao：
こんにちは、Yaoです。皆様との対話を楽しみにしています。
2011年に私は暗号通貨の世界に入りました。当時大学在学中で、最初は採掘から始め、その後さまざまなブロックチェーンプロジェクトや初期の取引所建設にも徐々に関わるようになりました。10年以上の間、Mt.Goxの補償請求、FTXの破綻、そして最近の10.11の大規模ロング清算まで、業界の変遷と発展を一通り経験してきました。例えば2021年5月19日の大規模ロング清算では、一夜にして5000万ドル相当のポジションを強制決済され、多くの投資家が損失を被りました。先月の10.11のロング清算では、弊社は世界の大型機関の中でも最も早く大規模に売却を開始した一つだったと思います。また昨年末の大統領選挙の時期には、Dogecoinに大きくポジションを構えており、当時市場のDogecoin保有量の20％を占めるほどの自社負担型アービトラージ戦略を運用していました。ある期間の年率収益は200％近くに達し、delta-nutual戦略としては驚異的な成績でした。
ここ数年間、私は一貫して取引関連の業務に従事しており、アービトラージ、HFTシステム、機関向けホスティング、クオンツ戦略などを手掛けてきました。今回AIUSDを立ち上げたのは、これまで蓄積してきたシステム能力を再パッケージングし、AIにも人間にも自然に使えるステーブルコインインフラを構築したいという思いからです。
Bill Sun：
こんにちは、Bill（Qingyun）Sunです。皆様との対話を楽しみにしています。
私は学部と博士課程をスタンフォード大学で数学を専攻しました。2014年に博士課程に入った頃、ディープラーニングが台頭し始めたタイミングでした。その時から強く抱いていた考えがあります。それは、これらのモデルの背後にある数学的構造を徹底的に理解し、金融という現実的かつ複雑な環境で本当に通用するのかどうかを検証したいということです。私の研究は当初から二つの方向を同時に追求していました。一方はディープラーニングの基礎的法則、もう一方は金融における実応用です。
2016年、Google BrainでNLPの研究をしていました。当時はTransformerという名称がまだ登場していませんでしたが、私たちはアテンションフレームワークに基づき、読解と質問応答の実験を行っていました。モデル構造を調整しながら、異なるタスクに挑戦していたのです。後に外部から「Transformer」と総称されることになったこの一連の作業に、私は初期の探求者の一人として参加していたと言えるでしょう。
スタンフォードに戻った後も、指導教官二人と共にディープラーニングの数学的構造を研究し続けました。一人はDavid Donoho氏、アメリカ科学アカデミー・工学アカデミー両院所属、ガウス賞受賞者であり、高次元統計および圧縮センシング分野の代表的学者です。もう一人はStephen Boyd氏、アメリカ工学アカデミー所属、最適化理論の旗手であり、BlackRock AI Labの創設者兼責任者でもあります。二人とも純粋な理論だけでなく、クオンツ金融の実務にも深く関わっていました。David Donoho氏はルネサンス・テクノロジーズで研究を行い、Stephen Boyd氏はBlackRockにてAI Labを構築・率いていました。彼らと共に働くことで、現実の市場において本当に重要な課題とは何か、論文内で評価されるモデル特性が実際に現場で生き残れるかどうかを早期に学ぶことができました。
博士課程中にはCitadelやPoint72 Cubistでクオンツリサーチを行い、ディープラーニングと強化学習のアイデアを株式および先物取引に適用しました。卒業後はウォール街のMillennium WorldQuantでファンドマネージャーとして、グローバル株式を取引し、かなり規模の大きな米国株式統計的アービトラージポートフォリオを運用しました。
Cryptoにも早い段階から関わりがあり、2015年頃からです。当時StanfordでDan Boneh教授の暗号学の授業を受け、Stanford Bitcoin LabでBalaji氏やLily Liu氏と共にプロジェクトを進めました。Lightningネットワークのマイクロペイメント、イーサリアムスマートコントラクトの初期設計、ZcashやMoneroのプライバシー機構などを研究しました。個人的にはBitcoinの手数料最適化や、オンチェーン貸付によるステーブルコイン生成の初期試みも行いました。
私がAIにおけるCryptoの応用で最も信じているのが、エージェント型経済（agentic economy）です。去年からはPIN AIの共同創業者兼チーフサイエンティストとして、消費者データの自律性やAIのパーソナライズド音声＋推薦機能の観点からagentic economyの構築に取り組んできました。人の意思をAIの行動に変換するという試みです。
この10年間を通じて、AI、Crypto、伝統的金融の境界線が急速に消えつつあると強く感じています。伝統的金融は成熟した効率性とリスク管理体制を提供し、Cryptoは基盤インフラを再構築し、AIはこれらすべてを真に「知能化」されたシステムへと変えようとしている。この三つが重なり合うことで、グローバル金融の基盤ロジックそのものが書き換えられようとしているのです。
AIUSDはこうした背景と長期的な考察の中で生まれました。私は「通貨」を作りたい。人にとって使いやすいだけでなく、エージェントがネイティブに理解し、呼び出せるような通貨です。マルチチェーン、マルチマーケットの環境下で自動的にルーティング、決済、リスク管理を完遂できるものです。要するに、このような新しい形態の通貨を通じて、グローバル金融を「自動化」から真の「知能化」の段階へと押し進めたいのです。
TechFlow：お二人はCryptoの極めて初期からの参加者ですが、なぜAI x CryptoプロジェクトであるAIUSDを立ち上げようと思ったのでしょうか？何を目指し、どのような問題を解決しようとしているのですか？
Yao:
14年間この業界にいますが、最大の実感は「ブロックチェーンは巨額の富を生み出したが、真の『包括性』は実現できていない」ということです。
この業界の利用ハードルは非常に高い。私は金銭的に困っていないが、誰もが暗号通貨を使えるようにしたい。それが私の遺産になるなら、とても満足です。しかし10数年が経過しても、オンチェーンで活発に活動しているのは主にエアドロップ目当ての人々やギャンブラーであり、技術の恩恵を一般大衆が享受できるアプリ層のユーザーではない。私が常に考えているのは、普通の人、例えば50歳の親世代が暗号通貨を使えるようにするにはどうすべきかということです。彼らがWeChatやTaobaoを使うのに障壁がないように。
まずウォレットから手を付けるべきだと考えます。暗号取引体験全体を再構築すべきです。正直に言えば、14年間この業界にいますが、マルチチェーンに対応しワンクリックで取引可能なウォレットはまだ存在しません。これは悲しいことです。理由は簡単で、暗号業界では基本的には取引所だけが儲かるビジネスモデルなので、すべてのリソースが取引所に集中しているのです。一方で、最大の入り口であるはずのウォレットには良い製品がありません。
例を挙げましょう。BSC上でトークンを購入したいが、資金はSolana上にあるとします。まずSOLを交換してGas代を払い、次にBNBを交換して別のチェーンのGas代を支払い、さらに跨チェーン転送、アセットブリッジ、スリッページ計算などが必要です。このプロセスではウォレットを切り替え、確認を待ち、手数料を処理する必要があります。一般ユーザーにとってはほぼ「使えない」レベルの煩雑さです。あなたのユーザーがスタンフォードの博士や修士ではなく、タクシー運転手だとしたら、なぜこんなに複雑な手順を踏まなければならないでしょうか？これでは製品が人々の生活に浸透するのは難しい。
AIの出現が転機をもたらしました。AIは意図の理解、意思決定、複雑なプロセスの自動化に天然の適性を持っています。AIUSDはまさにAIを使ってこうした面倒な操作をすべて抽象化し、跨チェーン、ルーティング、決済、リターン分配を自動化します。
言い換えれば、AIUSDの核となるのは、AIまたは人間ユーザーがゼロGas、ゼロ跨チェーン障壁で資金操作ができる統一ウォレットレイヤーです。
そして我々は、AIが次世代の主要インタラクション手段になると信じています。将来のお金は「人が手動で操作する」ものではなく、「AIがあなたの意図を理解し、最適なルートを見つけ、決済し、リターンを得、リスク管理まで自動で行う」ものになるはずです。そのためAIUSDが解決しようとしているのは、「お金をAIネイティブなものにする」ということなのです。10のチェーンや20のトークン基準を理解する必要はありません。「友達に千ドル送って」「BTCを安全な利回りのある場所に買っておいて」といった自然言語の指示をAIに伝えれば、AIが自動的にルーティング、取引、決済を完遂します。
我々はよく、「One AI to rule them all」—— すべての人がすべてのエージェントが自然に資金を使える統一インフラをAIUSDに求めています。
誰もがブロックチェーンの専門家になる必要はない。一言さえ伝えれば、システムがすべてを代行してくれる。これが私たちが創業当初から信じてきた方向性です。複雑な金融システムを、自然言語の一文で呼び出せる命令に抽象化する。
このプロジェクトは、私たちが長年続けてきたことを延長したものです。資本の運用をプログラマブルに、検証可能に、再利用可能にすること。以前はHFTロボット、今はAIエージェント。基盤のロジックは変わっていない。ただ、より知能的になり、より抽象的になったのです。
Bill Sun：
私は2015年にCryptoの世界に入りました。この10年間で、理念の時代からインフラが整備されるまでの全過程を経験してきました。その中で、二つの非常に明確な判断があります。
まず第一に、ステーブルコインとRWA（現実世界資産）こそが、現実世界の流動性が真正にオンチェーンに流入する鍵となる入口になると信じています。市場がどのように変動しようと、これらの資産の需要は最も安定しており、現実の経済活動に最も近いものです。
第二に、オンチェーンの資金を本当に使いやすくするには、オンチェーン操作の複雑さを完全に抽象化しなければならないと考えます。一般ユーザーにとっても機関にとっても、アドレス管理、チェーン選択、RPC設定の変更などは利用障壁であってはなりません。
私は常々、ステーブルコインは最終的にブロックチェーン世界の第一級市民（First-Class Citizen）になると信じています。現在、ステーブルコインはERC-20などの資産の「臣民」であり、ETH、SOL、BNBのようなGasトークンが一等公民です。しかし将来的には逆になるべきです。ユーザーがUSDCやUSDTを持つ際に、それがどのチェーン上にあるかを意識する必要はない。Chase、Interactive Brokers、Robinhoodの間でドルを送金する際に、バックエンドのシステムがどう動いているか気にしないのと同じです。
現在のマルチチェーン構造は、それぞれ独立かつ閉鎖的な複数の宗教国家のようで、跨チェーンブリッジは複雑で高リスクです。AIUSDの重要な目標の一つは、この断絶感を抽象化し、「お金の使用」が現実世界と同じくらい自然にオンチェーンでもできるようにすることです。
AIの観点から見ると、業界には真にMachine-Nativeな通貨が欠けていると感じます。それはマイクロペイメントができ、APIやFunction Callで正確に実行可能で、モデルが決定的なDSLを直接生成でき、資金の流れをコードレベルで統一的に表現できるべきです。だからこそ、我々は二つのことを一体化しました：
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Cryptoレイヤーでは、マルチチェーン、マルチプール、マルチアセットを「お金」としての体験に統合する；
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AIレイヤーでは、お金を機械が直接理解し、直接呼び出せるオブジェクトにする。
最終的にAIUSDが目指すのは、M0形態のステーブルコインに留まらず、M2的特徴を持つインテリジェント資産システムです。使用しないときはマネーマーケットのように利子が付き、使うときにはレバレッジ、ヘッジ、現物交換も可能。Interactive Brokersやマネーファンドといった伝統的ツールの核となる機能を、ステーブルコインのバックエンドに内包します。これにより、人間にもエージェントにもやさしく、次世代金融システムの基盤資産として自然に位置づけられるのです。
現在はAIUSDがC端に進出する稀有なウィンドウ期間
TechFlow：AIUSDには3つのキーワードがあります。Crypto、AI、ステーブルコインです。お二人はウォール街の最前線にいらっしゃいますが、現在の伝統的機関、特にウォール街はこれらの3分野の潜在力をどう見ていますか？
Yao：
正直に言うと、ウォール街はこれら3方向に対して非常に階層化された態度を持っています。
Cryptoの基盤インフラ、例えばホスティング、決済、ステーブルコインの決済ネットワークは、「反逆的な存在」とは見なされず、新世代の金融パイプラインとして認識されつつあります。ますます多くのファンドが「自分の資金効率をオンチェーンのスピードに近づけるにはどうすればよいか」を研究し始めています。
AIは別の側面です。ウォール街のクオンツおよびリスク管理はすでに高度にAI化されています。特に戦略生成、データクリーニング、センチメント分析の分野では顕著です。しかし、AIは分析はできるが、資金操作を直接実行できないという大きなギャップがあることがわかっています。
ステーブルコインは、この二つをつなぐ橋です。AIが取引を実行するためのエネルギーであり、Crypto世界の決済単位でもあります。過去5年間でUSDT、USDCは「オンチェーンドル」の存在価値を証明しました。次の5年間では、「よりスマートなお金」が求められます。それは戦略、リターン、リスクを理解し、編成可能なお金です。
したがって、ウォール街のベテランの視点から見ると、この3分野は独立したものではなく、進化の連鎖です。AIが需要側、Cryptoがインフラ、ステーブルコインが中間層です。AIUSDが目指すのは、この3層を一体化することです。
Bill Sun：
WorldQuant、Citadel、Point72 Cubist、Millenniumでの経験から、伝統的バイサイドにおける「コンプライアンス最優先」の文化に非常に慣れています。ここ2年間、ビットコインおよびイーサリアムのETF、ステーブルコイン立法（いわゆるGenius Actなど）が着実に進展しており、これは非常に明確なシグナルを示しています。伝統的機関が本格参入できるようになったのです。
一旦機関が本格参入すれば、幾何学的に新たな流動性が引き込まれます。これはCrypto市場構造においてしばしば見過ごされがちですが、極めて深远な影響を持つ出来事です。
この背景のもと、ステーブルコインとコンプライアンス対応のホスティング体系（Coinbase Custodyなど、オフショア側ではCEFFU）が、「オンチェーンドル」を信頼でき、規制可能な決済レイヤーへと変貌させつつあります。私は今後、機関レベルのステーブルコインが多数登場すると予測しています。大手インターネット企業、決済グループ、さらにはオフショア取引所からも出てくる可能性があります。現在数社が支配する構図から、複数主体による競合・協力の段階へと移行していくでしょう。この変化により、「オンチェーンドル」はよりオープンな決済ネットワークに近づき、単なる数社の製品ではなくなっていくのです。
AIの取引分野への応用に関して、現在のウォール街は依然として「人間の取引と研究の効率を補助する」段階にとどまっています。2023年に創業する前に小さな実験を行いました。AI分析システムを一人で持ち、AI、Fintech、Crypto関連の株式にのみ注力して1年間運用したところ、収益は約880％になりました。もちろんこれは高ボラティリティ戦略ですが、一つの事実を証明しました。AIがDeep Researchを行い、人間がPMとして判断を行うという組み合わせの効率は、当初想像したよりもはるかに高い。
この実験をきっかけに、この能力を製品化し、一般小口投資家も機関レベルのリサーチと意思決定ツールを使えるようにできないか、真剣に考えるようになりました。
規制面の変化はもう一つの動きを促しています。それはTokenized Stockの解放です。米国株式取引は「取引時間の部分的延長」から真の7×24へと向かいつつあり、非米国の投資家の株式取引は徐々に証券会社システムからオンチェーンへと移行していくでしょう。トークン化株式は規制対応のコネクターとなり、伝統的金融市場とオンチェーン世界を接続するのです。
TechFlow：チームは長年にわたりLLM Trading Agent分野に注力しており、AIUSDの正式リリースに至るまで長い開発期間がありました。現在がAIUSDを市場に投入する最適な時期だとお考えですか？市場投入に向けて、チームはどのような準備をしてきましたか？
Yao：
現在は非常に良いウィンドウ期間だと思います。また、この段階に至るまで、実は長年にわたり準備してきました。
AIUSDの背後にある戦略エンジン、取引システム、リスク管理フレームワークは、過去のHFTおよびアービトラージ業務の基盤スタックに由来しています。過去2年間、AIUSDのプロトタイプを内部で運用しており、外部公開せずに年率取引高はすでに1兆ドルを超えています。また、BinanceエコシステムのCEFFUと深く連携し、機関向けホスティングとMirrorXのリターンチャネルを接続しています。さらに、資金流監視からマルチシグ、限度額管理まで、機関基準に準拠したリスク管理、コンプライアンス、監査体制を整備しました。
だからこそ、今こそがAIUSDが真にC端、エージェント経済に進出する時だと自信を持っています。
Bill Sun：
はい、確かに稀有なウィンドウ期間です。
一方で、AIは「会話できる」から「実行できる」へと移行しつつあります。ますます多くのエージェントがアカウントの自主的スケジューリング、注文、支払い、清算を必要としていますが、業界には統一的、拡張可能かつ十分に安全なアカウントおよび決済インフラがまだ存在していません。AIUSDはこの空白を埋めることができます。
他方で、Cryptoインフラが真に成熟期を迎えています。ステーブルコインの決済は標準化され、跨チェーンルーティングは次第に信頼性を高め、機関向けホスティング体制が整い、流動性市場もますます深くなっています。このような環境下では、安全、効率、コンプライアンスの三者択一ではなく、三つを同時に実現できるのです。
我々は10年にわたるクオンツ取引とリスク管理の技術スタックを、ゼロ障壁のアカウントレイヤーに翻訳しました。Yaoが述べたように、基盤の資金費エンジン、マイクロ構造実行エンジン、跨シーンルーティングシステムは内部実取引で2年以上連続稼働しており、年率取引高は1兆ドル規模です。また、リスク管理、コンプライアンス枠組み、監査自動化なども整備し、これはデモではなく、真に資金を預けられるシステムであることを保証しています。
一言で言えば、我々は単にモデルを「取引所に接続する」のではなく、「取引所レベルの実行・決済能力」を、人間とAIが直接使えるアカウントレイヤーにパッケージングしたのです。
実取引に基づく設計：AI駆動の「意図 → 戦略 → 実行」の閉ループ
TechFlow：C端ユーザー向けのコア製品として、AIUSDは他のAI取引プラットフォーム製品と比べてどのような差別化優位性がありますか？C端ユーザーにとって最も魅力的な特徴は何だと考えますか？
Yao：
最大の違いは「AIUSDは戦略プラットフォームではなく、アカウントレイヤーである」ということです。
多くのいわゆるAI取引プラットフォームは、ユーザーがモデルや戦略を選択し、注文を出すだけのもので、基盤は依然として中央集権的マッチングであり、資金は分離されており、AIはあくまで提案者にすぎません。
AIUSDは逆です。我々が作っているのは「アカウント抽象化＋インテリジェント決済」レイヤーです。ユーザーがAIUSDを保有していれば、現物、先物、ステーキング、跨チェーン支払いなど、すべての流動性とリターンルーティングが自動的に完遂されます。
AIUSDは「より賢い取引プラットフォーム」を作るのではなく、すべてのプラットフォームがそれを通じてより賢く決済・流動化できるようにすることを目指しています。
Bill Sun：
はい、ここで具体的な例をいくつか挙げて、我々が実際に何をしているのかを説明しましょう。
まず、AIUSDでは自然言語が命令になります。ユーザーはボタンを押したり、チェーンを切り替えたり、Gasを計算する必要はありません。例えば「1000AIUSDを使ってETHを少し買い、残りは安全なリターンに預ける」と言えば、システムはこの一文を一連の取引、ルーティング、決済アクションに自動分解し、バックグラウンドで実行を完遂します。ユーザーにとっては一言ですが、システムにとっては微構造レベルの完全なタスクセットです。
次に、AIUSDではリターンと安全性が同時に保証されます。AIUSD本体はUSDTと1:1で連動しており、リターンはsAIUSDレイヤーで提供され、その源はdelta-neutralな資金費戦略です。この戦略は内部実取引で2年半以上連続稼働しており、月次ドローダウンは一度も発生していません。この構造により、安定性と収益性が互いに排他的ではなくなります。
もう一つ非常に重要な点は、AIUSDが真に統一されたウォレット体験を提供することです。ユーザーはどのチェーン上にあるか、ウォレットを切り替える必要があるか、ブリッジを扱う必要があるか、跨チェーンの構文を学ぶ必要があるかを意識する必要がなく、跨チェーン、現物、永続、支払いがすべて統一されたアカウント意味論の中で完結します。これは我々が一貫して強調するMachine-Native基盤構造です。お金は統一され、実行は統一され、体験も自然に統一されるのです。
このモデルでは、ユーザーは受動的に「戦略を選ぶ」のではなく、考える、実行する、管理する「お金」を持つことになります。その背後には、常時同行するAI金融チームがいます。ディープリサーチを担当するアナリスト、注文と微構造実行を担当するエグゼキューショントレーダー、ポジション管理とアセットアロケーションを担当するウェルスマネージャーです。
我々はこの体験をVibe TraderまたはVibe Codingと呼んでいます。簡単に言えば、ユーザーが意味と感覚で自分の意図を表現し、AIが「意図 → 戦略 → 実行」の完全閉ループを実現する。この一連のプロセスを極めて自然な金融インタラクションへと変えるのです。
TechFlow：「AIが使えるステーブルコイン」はAIUSDの重要なコンセプトです。なぜAI駆動のステーブルコイン取引を実現することが重要なのでしょうか？これによりオンチェーン金融にどのような革新がもたらされるでしょうか？
Yao：
なぜなら、次世代の金融活動の実行者は、必ずしも人間ではないからです。
AIエージェントはアセットを保有し、取引を行い、リターンを決済し、再投資を行います。しかし今日のステーブルコインシステムは人間のために設計されており、エージェントのために設計されていません。AIUSDが目指すのは、これを「AI-native Money」にアップグレードすることです。
Bill Sun：
我々はこれがいくつかの新たな可能性をもたらすと考えます：
まず、AIが資金流を能動的に管理できるようになります。例えば、市場の変動に応じてAIUSDからsAIUSDに自動切り替え、また流動性アカウントに戻すことができます。
次に、エージェント同士が自律的な金融ネットワークを形成できます。例えば、あるAIが別のAIを雇い、データ分析の報酬を支払うという完全な閉ループがオンチェーンで発生します。
第三に、金融が「人が注文する」段階から「意図を実行する」段階へと進化します。ユーザーは目標を表現するだけでよく、AIがAIUSDを通じてルート探索、実行、決済を完遂します。
長期的には、AIUSDは単なるステーブルコインではなく、AI金融エコシステム全体の「決済中枢」となります。
TechFlow：最近、世界6大トップAIモデルによる取引競技会が広く議論を呼んでいます。この実践的取引イベントをどう評価しますか？もしAIUSDも参加すれば、より良い成績を収められるでしょうか？
Yao：
私はこの試合の注目ポイントが少し異なります。モデルの性能が良いかどうかは二次的で、重要なのはAIの能力が「判断の生成」に限定されており、真に完全な実行環境が与えられていない点です。AIUSDのシステムは正反対です。初日から実取引環境を前提に設計されています。
AIUSDのエージェントは意見を出すだけでなく、リアルな流動性、資金費、複数取引所間の実行ルート、清算システムに直接接続されています。我々の内部実行・ルーティングエンジンは実取引環境で2年以上稼働しており、年率取引高は兆ドル規模です。すべての収益は構造的な資金効率差から得られており、方向性の賭けではありません。
したがって、もし今後このような競技が実取引を許可する形式になれば、ぜひ参加したいと考えます。そここそが「AIモデル」ではなく「AI金融システム」の真価を示せる場だからです。
Bill Sun：
この試合はある事実を確かに示しています。モデルは市場シグナルを読み取り、独自の取引ロジックを形成できるようになっており、これは過去数年間におけるAIの金融分野での最も顕著な進歩です。
しかし私の第一反応は、この種の試合と実際の取引の間には根本的な溝があるということでした。この試合のAIは「考えることはできるが、実行できない」。跨チェーンで資金を動かせず、実注文を出せず、清算システムと接続できないため、ペーパートレーディングのレベルにとどまってしまいます。
しかし実際の市場では、難点は相場予測ではなく、実行、リスク管理、資金ルート、清算といった取引インフラの側にあります。もし今後、試合が「AI＋実取引実行」の対決に進化すれば、意義はまったく異なります。そこで初めて、システムが実際の市場で生存できるかどうかが試されるのです。単に数十のモデルの出力確率がどれほど美しく見えるかを見るのではなく。
TechFlow：現時点で、AIUSDはどのような主要なデータ的成果を上げていますか？
Yao：
我々は実際の取引・決済の連鎖を2年以上にわたり実行してきました。基盤戦略スタックの長期年率取引高はすでに兆ドル規模に達しており、これは累計マッチング量の美化ではなく、再利用可能、バックテスト可能、監査可能な実取引規模です。コアの資金費と微構造戦略の組み合わせの歴史的シャープ比は約22、過去2.5年間で月次ドローダウンは発生していません。また安定性の面では、AIUSD本体は1:1でUSDT準備金を維持しており、sAIUSDのリターンはステーキング層で発生します。二つの帳簿は分離されており、支払いと利子計算は互いに干渉しません。また、ホスティング側はCEFFUと深く連携しています。
製品側の使い勝手もますます滑らかになっています。自然言語による意図の分解は、跨チェーン送金、マイクロペイメント、現物／永続の組み合わせ命令をカバーできるようになっており、ユーザーは一つのアカウント内で担保を調整でき、異なる取引所間を往復する必要がありません。私にとって真の成果は特定の美しい数字ではなく、このシステムが最も厳しい市場状況でも一度もダウンしなかったことです。
Bill Sun：
我々が今作っているものは、もともとAlpha.devから進化したものです。これは暗号ニュース、センチメント、取引シグナルを提供するAIプラットフォームで、現在約350万人のユーザーがおり、総インタラクション回数は6000万回を超えています。このデータは非常にシンプルだが現実的なニーズを示しています。人々は確かにAIに情報フィードを読んでもらい、ノイズをフィルタリングし、見解を提示してもらい、さらに直接取引機会を見つけてもらいたいと望んでいるのです。
一方で、我々のクオンツエンジンは別ラインで、基盤の実行システムです。年間を通して、人民元換算で1兆元相当の取引規模を達成できます。コア戦略は完全にDelta-Neutral、完全にヘッジされた資金費アービトラージであり、方向性を賭けず、市場の構造的な資金効率差から収益を得ます。過去3年間、この戦略の平均年率収益は20％以上、シャープ比は約22であり、単月のドローダウンは一度も発生していません。市場がいかに激変しても、収益曲線は非常に安定しています。
多くの「リバランス型」アプローチとは異なり、我々は動的な資金費最適化を行っており、時価総額上位20銘柄の間で追跡、切り替え、資金配分を行います。表面的に安定しているように見える戦略ではなく、高ボラティリティ環境で真に検証されたものです。
もう一つ共有すべき点は、我々のAI分析と実行フレームワークです。これは「投資研究仮説の提起」から「自動データ検索による検
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