Harnessのアービトラージ期：SaaSの周辺からDeFiを救出する
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Harnessのアービトラージ期：SaaSの周辺からDeFiを救出する
DeFi の再発明、AI をテーマとした物語の復興。
Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察著者：佐爺Web3
DeFiの再発明――AI物語の復興
500年にわたる歴史を振り返れば、資本主義体制下における労使矛盾は、常に資本の絶え間ない勝利によって象徴されてきた。
生産側では、労働力の関与度が徐々に機械操作レベルまで縮小し、消費側では、ユーザーの価値はプラットフォームへ使用データを生み出すことに集約される。
この両者が協調して、企業の資本市場における評価額を支えている。
しかし、人の組織形態は長期間にわたり完全な定量化が不可能であり、ホワイトカラーのKPI／OKRも依然として官僚制（ヒエラルキー）の枠組みのままであり、年収100万ドルと出来高払いも、いずれもテイラー主義の変形に過ぎない。
明確な数式が存在しない以上、資本はそれを評価できず、結果として資本の効率性にも影響を及ぼす。アルゴリズム型ステーブルコインがDeFiの「聖杯」であるかどうかは未だ不明だが、組織の「計算可能性」は確かに金融レバレッジの測定単位である。
大規模言語モデル（LLM）はトークン量による暴力的解決を採用し、セキュリティSaaSの崩壊は単なる表層現象にすぎない。デザイン製品の開発も進行中であり、ニッチな専門能力を代替・規模拡大することが鍵となる。イノベーションは既存の地図にない「無人地帯」へと進んでいる。
これは、特にDAO（分散型自律組織）モデルが徐々に崩壊し、トークンエコノミクスが事実上破綻しつつある現在のDeFiにとって、極めて示唆に富む。
一言で言えば、「なぜAIの組織形態およびトークンモデルはDeFiよりも効率的なのか？」
すべてはいかにして始まったのか？
トークンの低廉化とAgent（エージェント）の実用化。
300％の利益を得るために、資本家は自らの絞首台を売ることさえ厭わない；
現在の職を守るために、労働者はAgent向けにSkill（スキル）を書くことができる。
資本の観点から見れば、Skillを備えたAgentは、利益と同等の神聖な地位を獲得している。
Agentとは、「人の能力」がSkillへと精錬されたものであり、さらに人の組織そのものが、Agentを中心とした相互作用の儀礼的連鎖へと転換している。
いわゆるPrompt（プロンプト）、Context（コンテキスト）から、今日のHarness（ハーネス）エンジニアリングに至るまで、すべては人の組織形態を「無人地帯」へと変える試みであり、少なくとも人的関与を減らすことを目指している。
あなたの次の同僚はロボットではなく、「能力」そのものの本能（インスタント）になるかもしれない。
これは単なる空想ではない。データ面でのスケーリング法則（Scaling Law）は次第に効力を失いつつあるが、データの収集や生成そのものはもはや重要ではなく、AGI（汎用人工知能）の実現以前に、新たな評価対象が必要となる。
図説：コンテンツはもはや価値を持たない
総合情報源：@ARKInvest
Claudeがプログラミング分野を選定し、AGI実現への第一歩を踏み出したときから、AIはチャットボックスという娯楽的モードを越えて、プログラミング、セキュリティ、そして先日リリースされたデザインといった、現実世界の既存市場へと参入した。
このような破壊的イノベーションが最終的に新たな経済的付加価値を創出するのか、それとも経済を「トークン就職、人間失職」という恒久的な低雇用状態へと引き込むのか——我々はまさにその過程を目の当たりにしている。
ただし、現時点におけるトークンの低廉化は、かつて少数の大企業が独占していた能力を中小企業へと還元し、結果として「スーパーアイデンティティ（超個体）」を形成するものであり、これもまた空想ではない。
中国を例に挙げると、トークンの1日あたりの利用量は2024年の1,000億回から2025年末には100兆回へ、そして現在は140兆回へと増加しており、コンテンツおよびデータの生産はコストゼロ時代へと突入しつつある。
注意すべきは、コンピューティングパワー（算力）の不足は相対的な状態であり、大企業が「能力」を独占しなくなった一方で、依然として「算力」の独占を通じて既得権益を維持しようとしているが、トークン全体の低廉化という不可避の潮流を止めることはできない。
基盤となる大規模モデルのパラダイム比較は多様であるが、「AIが人間をどう支援するか」という進化の道筋は、これまで十分に注目されてこなかった。
筆者の見解では、Harnessとは空間的形態であり、Agentが初めて明確な境界内でタスクに集中し、幅広さ優先（breadth-first）ではなく深さ優先（depth-first）の戦略を取るものである。
図説：Agentの進化史
画像提供：@zuoyeweb3
Tabキーがコード補完に初めて使われた瞬間から、人間がAIの入力層となるのは時間の問題だった。
試行錯誤のコストは指数関数的に低下し、人間の協働形態に対しても、より興味深い実験が可能になる：
- ソフトウェア：SaaS。人間の能力の源泉はもはや人間ではなく、Agentの出現（emergence）にある
- ハードウェア：GPU＋HBM（ハイ・バンド幅・メモリ）、データセンターが初めてAIの要求に直接応える
- 空間：Harness。人間の物理的協働空間ではなく、Agent同士が相互作用するデジタル空間
- インタラクション：ドウバオ（豆包）スマートフォンの終焉、GoogleがAndroid OSの基盤層でGUI Agentをサポート
AIが「何を話すか」は強い商業価値を持たない。文字生成コストは人間にとって非常に低いが、「何をするか」こそが、トークン消費量を画像・動画生成を凌駕させ、AWSがサーバーではなく「使用時間」を販売するのと同様の構造になる。
AIが販売するのはトークンではなく「仕事の能力」である。これがSaaS業界が恐怖を抱く根源であり、残念ながらDeFiはすでにSaaS化しており、大規模モデルではない。
DeFiプロトコルのSaaS化
DeFiは決して陳腐化していないが、過剰に早期成熟している。
AIはソフトウェア工学を再発明しつつあり、置き換えられるのはSaaSだけではないが、SaaSは最も典型的な例である。
ブルームバーグ・ターミナルですら、その最大の商業的価値は技術的先進性ではなく、情報の権威性にある。この権威性は数十年にわたる業界ネットワークや人的つながりといった非標準データに根ざしている。
Agentは、データから将来を推測する選択肢を提示する。多少のリスクを冒してでも、競合他社を凌駕し、微小な利益を得る可能性があるのだ。
図説：SaaS崩壊中
画像提供：@zuoyeweb3
言い換えれば、Agentは資本の利益追求性を巧みに活用している。完全なブルームバーグ・ターミナル情報を待つこともできるが、断片的・不正確なデータを用いて利益を博すこともできる。
これは新しくもない。IBKR（Interactive Brokers）創業者トマス・ペテルフィは、金融分野で初めて「物理的取引端末」を発明、あるいは組み立てた人物であり、その原点は一台の余剰P101であった。
あるデータ活用方法がより多くの利益を生むなら、あなたはさらに多くのデータを手に入れることができる。こうしてフィードバック・ループ（飛輪）が始動する。
SaaSは過去を支配し、AIは未来を販売する。
残念ながら、ここでDeFiへと切り込まねばならない。Dune／DeFiLlamaのAPI課金壁、金のデータを抱えて乞食同然のビジネス、あるいはArkham Exchangeの最終的な閉鎖を思い出してほしい。
暗号資産業界のデータは、そもそも価値を持たない。
しかし、暗号資産業界は直接的なオープン金融システムであり、そこで生成されるデータは繰り返し学習可能である。AI以前から、フォークプロジェクトのスピードはすでに「月単位」まで低下しており、PumpFunの模倣Memeは最短で「秒単位」まで圧縮されている。
ここに反直感的な推論が存在する。すなわち、DeFiは金融システムの先行テストサーバーであり、今日我々が試行しているAI＋DeFiは、その後の金融進化のテンプレートとなるだろう。
- 例えば、2008年の金融危機以前、無担保取引に基づくLIBOR（ロンドン銀行間取引金利）が金融海嘯を「引き起こした」が、その後SOFR（米国公債取引に基づく金利指標）へと置き換えられた。しかし、過剰担保メカニズムにより、DeFiの清算の最終性は保証されている。
- 例えば、大規模言語モデルプロバイダーは、トークン消費量ベースでの販売を拒否し、必ず階層別マーケティング、能力カスタマイズ、専門領域改造を求める。トークンエコノミクスはすでに「使用価値」をねじ曲げ、複雑怪奇な状態に陥っている。
Crypto Token（暗号資産トークン）は使用価値に固執するが、AI Tokenは経済的価値に固執する。
この視点から見れば、DeFiのハッキング攻撃は単なる日常的なストレステストであり、オープンシステムは自己修復不能な外部エントロピー（乱雑性）を内包している。
第二十二条軍規に似た黒色ユーモアだが、外部信号システムからの刺激がなければ、暗号資産業界はデフォルトで環境が安全であると仮定する。ところがセキュリティ危機が発生すると、即座に中央集権的処理システムへと崩落する。
例えばDrift事件では、批判の矛先はむしろ凍結処理が遅れたCircleに向かった。
図説：コードはセキュリティ問題を解決できない
画像提供：@zuoyeweb3
言い換えれば、AIの能力が飛躍的に向上する前段階において、DeFiはすでにSaaS化を完了しており、取引回数ベースでの課金しかできず、「金融」そのものをブロックチェーン上へ直接移転することは不可能であった。
RWA（現実世界資産）のブロックチェーン化は流動性に乏しく、DeFiはこれに対して有効な解決策を持たない。
しかし、Agent能力の進化により、DeFiのルールを書き直すことが、ほんのわずかに見通せる曙光を帯び始めている。
- トークンエコノミクス：利用量をチャネルごとに展開し、「資本効率」に基づいた配分を行う
- ルール設定：Mythosがセキュリティの最終性を保証し、AI防壁がゼロデイ危機と戦う
- 人的組織：素晴らしいことに、DeFiはすでに数人が数百億ドルを管理している
エンジニアリング物語の復興
セキュリティはどこから来るのか——チューリングマシンの決定性から。危険はどこから来るのか——無限の可能性から。
YCのギャリー・タン氏が述べた「Fat Skill（太いスキル）、Thin Harness（薄いハーネス）」という考え方は、筆者に深く共鳴する。それは本質的に基礎ルールを明確に定め、「秩序に基づく自由」を実現することである。
チューリングマシンは無限に組み合わせ可能だが、フォン・ノイマン型アーキテクチャにおける記憶と演算には常に時間差が存在し、大規模言語モデルも真のランダム数を生成できない。
データが価値を失う未来において、唯一金銭の流れに価値を与えるのは人の行動のみである。
しかし、人の行動はAIによって完全に学習され、工学的・コード化された表現へと内化されるまで、時間を要する。
有限で無限を追うことは、そもそも不可能である。LLMは幻覚（ハルシネーション）を完全に排除することはできない。市場メカニズムがその価値を評価できるようになるには、「これはAIにも人間にも達成不可能な領域」という水準にまで近づく必要がある。そうしてこそ、我々は真正のスマートコントラクトを信じられるようになる。
現行のスマートコントラクトは、成功とはとても言えない。The DAOのフォーク、Curveのプログラミング言語バグ、さらにはDriftのマルチシグ（複数署名）も、「人間がコードに対して最終的な支配権を持つ」という事実を証明している。
倫理的審問には経済的価値がない。DeFi領域における協働形態がDAOから財団（ファウンデーション）および「チーム」へと縮小した理由は、契約のアップグレードや業務提携といった現実的要請にほかならない。
しかし、人類には永遠に安全でかつ動的にアップグレード可能なコードを書くことはできない。念のため強調しておくが、これは「永遠に不可能」なのである。
アップグレードを一切行わない場合、Curve自身の経験が示す通り、技術依存スタック（tech stack）自体が問題を起こす。
今が過去を決め、過去が未来を決める。
シモンズのマーケット・ファンドからNumeraiによるAI戦略運用に至るまで、AIは金融分野において珍しい存在ではない。もう一つの反直感的な事例は、取引シグナル自体がAIの進化を促すということである。
図説：AIとDeFiの10年
画像提供：@zuoyeweb3
AIモデルは依然としてコンピュータ・パラダイムであり、信号を処理する状態機械（state machine）である。外部信号がなければ、その内部には外部世界を模倣する能力が欠如する。ヤン・ルクン（楊立昆）と李飛飛が「ワールド・モデル（世界モデル）」に賭ける意義は、まさにここにある。
しかしDeFiの視点から見れば、AIが自律的に取引を行う前提は、人の意図がAgentによって行動を通じて学習されることにある。これは、人間がAIにとっていかに重要であるかを示すものであり、Agentが人力を代替するとしても、それはあくまで人の行動の模倣・要約にすぎない。
さらに言えば、人間は意図的にランダムになることすらできない。わずかな意図的行為ですら統計的規則性を帯び、むしろ人間の生理的特性こそが真のランダム性をもたらす。例えば、「私は生理的にEthenaのマーケットメイキング戦略を好むが、XXの裁定取引戦略は嫌いだ」という曖昧な嗜好が、むしろ意味を持つ。
極めて明確なのは、ブロックチェーン／DeFiをAIのインフラストラクチャーとする試みが、過去10年間に悲劇的な失敗を遂げたという事実である。deAI／deAgent／deOpenclawなど、類似の取り組みはすべて同様の運命を辿るだろう。
最新の大規模モデルを直接用いてDeFiの諸構造を改変する試み——例えばMythosによるテスト後にデフォルトで安全性を備えるスマートコントラクト、その任意の変更がリアルタイムで検知され、危険度が自動的に上昇する仕組み——が登場している。
人的組織に関しては、AIの選択は「人間を不要とすること」であり、必要なのは「人間の能力」だけである。この点において、DeFiは最も適した業界であり、他に比類するものはない。ルール設計が完了すれば、DeFiはセキュリティを確保した上で資本効率を高めるという一点に集中する。自動運転のL1／L2／L3／L4の段階区分を参考にすれば、必然的に「情報アクセス権 → 限定的資金運用権 → 全面的資金運用権」というプロセスを経るだろう。
もしAgentが工学的に訓練されたトレーダー能力やキュレーター（Curator）管理能力を継続的に学習すれば、取引および収益の領域で人間を凌駕するのは確実である。しかし残念ながら、蓄積されたDeFiデータはまだAIによって体系的に学習・訓練されておらず、現在の暗号資産業界におけるAIは依然として「資金調達」の段階にある。
だが筆者は、資金の実際的な運用が、AIによるDeFi改変の次の主要フェーズであると強く確信しており、これは避けられない流れである。
では、セキュリティ（スマートコントラクト）と人的組織（人間）が再構築された後、トークンエコノミクスはどのような形態へと進化するのか？
- PoW時代のトークンはコンピューティングパワー（算力）消費の証明であり、現行のAIトークンと基本的に一致
- PoS時代のトークンは期待収益の割引証明であり、AIトークンはまさにこの方向へと進化中（人間を代替する能力の提供が、この経済的価値のAIにおける表現）
- AI時代のCrypto Tokenは、すでに我々の工学的範疇を越えており、理論による無責任な予測しかできない。
Skyが各チャネルのAPY（年率利回り）をトークン配分量で制御する事例、Claudeがトークン消費量をモデル能力の価格付けに使う事例を参考にすれば、将来的なCrypto Tokenはおそらく「資本収益率（ROI）」の証明書となるだろう。
ここで注意すべきは、PoS時代のトークン（例：$ETHなど）における期待収益は、経済学的仮説、すなわち経験則に基づく先験的推論にすぎないが、AIによる工学的設計では、DeFiの諸パラメータが現実に限りなく近づき、その収益率とリスク率は極めて信頼性が高く、リアルタイムで検証可能であるということだ。
さらには、ユーザーがDeFiプロトコルが利用する大規模言語モデルおよびAgent、ならびにHarnessの最適化指標スコアに基づいてトークンの現行価格を判断し、買いと判断すれば購入し、売りと判断すれば売却することも可能になる。
結語
尽きることのない苦悩と、人間の予測不可能な将来。
DeFiの将来は、経済的側面と技術的側面に分けられる。トークンエコノミクスには、現時点で満足のいく解決策はまだないが、セキュリティ面には一筋の光明が見える。Claude Mythosが世界を脅かすことができるならば、逆に考えれば、それは金銭を「きちんと管理」することも可能である。
AlphaGoが囲碁の問題を完全に解決し、Claudeがプログラミングの問題を完全に解決したように、こうしたシナリオは今後ますます増えていくだろう。DeFiの契約、人間の組織、さらには経済の価値尺度そのものにさえ、最適化の理論的余地が存在する。
少なくとも、人間が完全に置き換えられることを心配する必要はない。データが価値を失う時代において、人の行動には独自の意味がある。現時点では、Agentによる人間の代替は依然として「マイクロタスク」「マイクロペイメント」などの細部にとどまっており、繰り返されるこれらの細部を価値あるものにする必要がある。AIはデータ・コンテンツの価値を無限に押し下げ、ほぼゼロコストへと近づけている。同時に、AIトークンおよびCrypto Tokenの単位経済価値（コスト）も、着実に低下している。これは、避けられない大勢である。
いってみれば、これは初めて、金銭が真正に個人の扉を開いた瞬間である。AI作業に使われる金銭であれ、暗号資産による消費に使われる金銭であれ、どちらも同様である。
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