IOSG｜開発者数が半減した後：Cryptoは死んでいない。ただ、人材をAIに譲っただけだ
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IOSG｜開発者数が半減した後：Cryptoは死んでいない。ただ、人材をAIに譲っただけだ
暗号資産（Crypto）の開発者数は半減したが、コア開発者の比率は上昇しており、業界は終焉を迎えたわけではなく、AIへとシフトしている。
Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察著者：Xinyang & Ethan、IOSG
2026年、暗号資産（Crypto）のオープンソース・コミュニティにおけるGitHub上のアクティビティ曲線は、驚くべき「底固め」を完了した。2022年のピーク時における月間アクティブ開発者数45,000人から約23,000人に減少し、紙面上での半減という事実は、ソーシャルメディア上で「ナラティブの枯渇」を巡る議論を引き起こした。しかし、この曲線を断面で切り取って見ると、業界の縮小ではなく、むしろ深い「人材レバレッジ解消」が進行していることがわかる。
▲ 出典：Electric Capital Developer Report（暗号資産エコシステムのGitHubデータに基づく）
一、誰が去り、誰が残ったのか？
去ったのは主に新参者である。2024年2月には単月で5,462人の新規開発者が登場したが、その後大幅に減少し、入社・参画後1年未満の離脱率は52％に達した。こうした人々の多くは、バブル期に流入し、NFT鋳造コントラクトの開発、DeFiプロトコルのフォーク、新規L2チェーン向けフロントエンド構築などの業務に従事していた。これらのポジションは市場の盛り上がりに強く依存しており、熱が冷めればプロジェクト自体が停止し、ポジションも消滅する。データを見る限り、新参者のコード貢献は全体の25％を一度も超えたことはなく、そもそも彼らは業界のコア層には属していなかった。
▲ 新参者はバブル期に流入し、ベアマーケット期に退場；一方、経験2年以上の確立された開発者（Established devs）は同時期に過去最高を記録
出典：Electric Capital Developer Report
一方で、経験2年以上の開発者は同一期間中にむしろ増加し、過去最高を記録。彼らが貢献するコード量は全体の約70％に達している。Electric CapitalのGPであるマリア・シェン氏の判断は明快だ。「Established developersという層を見ると、その数は増加しており、非常に健全な状態にあるように見えます。」
彼らが残ったのは、他に選択肢がないからではない。
技術的には、現在の暗号資産分野のコア業務は、通常数年にわたる積み重ねが必要なインフラストラクチャ開発であり、プロトコル層の開発、セキュリティ監査、クロスチェーンアーキテクチャなど、いずれも長年の経験を要する高度な作業である。これらは単なる市場の熱気の減退によって淘汰されるようなものではない。
経済的には、多くのベテラン開発者は未 vested のトークンを保有し、プロトコル内でのガバナンス権や株式関係も有しており、すでに業界内で実質的な壁とリターンを築いている。エコシステム別の分布を見ても、彼らは足で投票している：Bitcoin開発者は2年間で64.3％増加、Solanaは+11.1％、一方Cosmosは51.1％減少、Polkadotは46.9％減少した。ベテランたちは、単なるナラティブに頼るプロジェクトを離れ、実際のユーザーと収益を持つエコシステムへと集中している。
▲ 出典：Coincub Web3 Jobs Report 2025
データ元：Web3.Career
職種構成の変化も、同じ傾向を裏付けている。2025年に新設されたWeb3関連職種の中で、最も割合が高いのは開発者ではなく、「プロジェクト＆プログラム・マネジメント」であり、その割合は27％を超える。技術主導を特徴とする業界においてこれは直感に反するが、その背景にあるロジックは複雑ではない：業界は建設期から実行期へと移行しており、100以上のブロックチェーンを統合する必要があり、機関投資家が参入することでコンプライアンスおよびセキュリティに対する要求が根本的に変化している。またDAOガバナンスでは、利害が多様なステークホルダー間でバランスを取る必要がある。これは従来の意味でのプロジェクトマネジメントではなく、まだ形成途上のルールの中で調整・判断を行う作業である。
業界は表面的には縮小しているが、そのコア密度はかえって高まっている。2018–2019年の熊本市況でも同様に多数の開発者が離脱したが、その後Uniswap、Aave、OpenSeaといった現象級プロジェクトが登場し、2020–2021年のバブルを定義した。今回残ったビルダーたちには、より成熟したインフラストラクチャが与えられており、AI時代は彼らに前回よりもさらに大きな舞台を提供している。
二、残った人々が身につけた能力とは？
暗号資産という業界は、ビルダーたちに一体どのような特殊な能力を育んできたのか？この問いに答えるには、ブロックチェーンの基本原理に戻る必要がある。牛熊のサイクルが繰り返される中、この業界は常に同じ基本原則の上に成り立っている：「コードは法律であり、実行こそが最終判断である」。
2016年のThe DAO事件では、攻撃者が再帰呼び出しの脆弱性を悪用して3,600万ドルを転送した。コードにはバグはなく、ロジックは完全に予定通りに実行されたが、設計者が想定しなかった境界条件が存在しただけだった。2021年のPoly Networkクロスチェーンブリッジ攻撃では、6.1億ドルが数時間以内に転送された。プラットフォームによる停止も、機関による取り消しも、法的条項による回収も不可能であった。これが、暗号資産がほぼすべての他の業界と異なる構造的特徴である：許容されるエラー余地はゼロであり、事後の介入はほとんど存在しない。
このような環境が強制的に生み出したのは、他の業界ではあまり求められない一連の能力である：ルールも信頼も欠如した状況下で、見知らぬ他人が参加しても機能するシステムをゼロから構築する力。
この能力には二つの側面がある。第一に、外部の権威に依拠せず、コードとメカニズムのみで、見知らぬ他人が本物の資産を預け入れることを可能にする信頼のゼロからの構築。第二に、技術的・経済的不確実性の中でも判断を下す力であり、規制枠組みも歴史的データも業界標準も参照できない中で、それでも機能するシステムを設計する力である。
この二つの側面は、暗号資産分野において具体的に検証されている。Uniswapには企業による保証もなく、KYCもなければカスタマーサポートもない。誰もが流動性プールに資金を投入できるが、その根拠はわずか数百行のコードと経済メカニズムへの信頼のみであり、日取引高は数百億ドルに達している。MakerDAOには中央銀行のバックアップも預金保険制度も存在しないが、オンチェーンガバナンスと担保メカニズムのみでDAIの価格安定を維持している。DeFiサマー期間中の状況はさらに極端で、規制枠組みも監査基準も歴史的データも一切ない中で、ビルダーたちはAMM、貸付プロトコル、流動性マイニングといった概念を数か月で実装し、数十億ドル規模のTVL（総鎖上価値）を実現した。この能力はプロトコル層・アプリケーション層・ガバナンス層のビルダーそれぞれに異なる形で現れるが、その根底にある原理は共通している。
AI時代は、構造的に非常に似た課題を生み出している。モデルの意思決定プロセスは不透明であり、出力結果は独立して検証できない。AIエージェントが自主的に取引を実行したり資金を配分したりするようになりつつあるが、これに対応するルール体系や拘束メカニズムはまだ存在しない。大規模言語モデル（LLM）企業はモデルの管理と評価基準の設定の両方を支配しており、ユーザーには有効な検証手段が欠如している。また、計算リソース（算力）はごく少数の大手企業に極端に集中しており、需要が爆発すると独占的な価格設定が行われる。こうした問題はすべて、一つの核心的な課題——自律的システムにおける信頼の問題——を指し示している。それは、AIがさらに大規模化する過程で再び顕在化する課題である。
暗号資産のビルダーたちは、外部の権威によるルールの制約がない環境でこうした課題に長年にわたり取り組んできた。ただ、以前の舞台がオンチェーンプロトコルであったのに対し、今度はAIとなったにすぎない。すでに一部の人々が、暗号資産で培った能力を直接AI分野に持ち込み、成果を上げ始めている。
三、これらの能力は、AI時代においてどのように再評価されるか？
暗号資産からAIへと移行する事例は近年頻出しているが、詳しく見ていくと、彼らが持ち出すものはそれぞれ異なっている。
最も直感的なルートは、ハードウェアと経験の直接的な移転である。CoreWeaveの共同創業者であるマイケル・イントラター、ブライアン・ヴェントゥーロ、ブラニン・マクビーの3人は、2017年からGPUを用いてイーサリアムのマイニングを開始し、1台から数千台へと規模を拡大。2022年にマイニング事業を終了した直後、ChatGPTがリリースされ、保有していたGPUは即座にAI向け計算リソースへと転換された。2025年3月にはナスダックに上場し、IPO時の評価額は約230億ドル、その後の時価総額のピークは約700億ドルに達した。
OpenSeaの共同創業者アレックス・アタラーは、NFTマーケットプレイスで極めて多様な資産の集約・ルーティングという課題に直面し、それをAIモデルのルーティングに応用してOpenRouterを設立。わずか2年で500万人以上の開発者にサービスを提供し、評価額は5億ドルに達した。
もう一つの移行ルートは、さらに注目に値する。NEARの共同創業者イリア・ポロスクヒンは、Transformer論文の共著者でもあり、かつてGoogleを退職後に自然言語を用いたAIアプリケーション構築を目指していた。しかし開発中に現実の課題に直面した：世界中のデータアノテーターに国際送金を行う必要があったが、多くのアノテーターは銀行口座を持っておらず、ブロックチェーン技術がこの支払い課題の最適解となったのである。
現在NEARはAIインフラストラクチャプラットフォームへと転換を進めている。そのコア戦略は「ユーザー所有型AI（user-owned AI）」および「分散型機密機械学習（DCML）」であり、ユーザーが自身のデータを公開することなくAIサービスを利用できるようにする。NEARで蓄積された分散型アーキテクチャの経験は、この方向性において最も模倣困難な出発点となっている。
Circleの共同創業者ショーン・ネヴィルは、その後Catena Labsを立ち上げ、AIネイティブ銀行をコンセプトに、ステーブルコインインフラストラクチャに関する知見をAIエージェントの金融シーンに直接適用した。a16z cryptoが1,800万ドルのシードラウンドをリード投資した。また、AaveおよびLens Protocolのベテラン開発者ナデル・ダビットはCognitionへと移籍し、複数の暗号資産プロトコルで培った開発者エコシステム構築の経験を、AIエージェントツール分野へと持ち込んだ。
こうした人々が持ち出したのは、単なるGPUハードウェアやユーザー網にとどまらない。むしろ、メカニズム設計に対する直感、開発者エコシステムの構築経験、そしてルールの不在という状況下でゼロから信頼可能なシステムを構築する判断力である。これらの能力は、AIのスケーリングが直面する3つの構造的ギャップ——計算リソースの集約と最適化、AIエージェントの協調とインセンティブ整列、自律的支払いインフラ——にまさに一致している。
計算リソース（算力）の集約と最適化
算力はAIのスケーリングにおける最も直接的なボトルネックである。トレーニングと推論には大量のGPUが必要であり、需要の変動は大きく、クラウドベンダーは高価で待ち時間が長い。企業は自社でハードウェアを大量に保有したくない。この課題には二つの側面がある：まず算力をいかに集約・配分するか、そして集約された算力をいかに効率よく活用するか。暗号資産のビルダーたちは、この二つの側面においていずれも直接応用可能な知見を既に蓄積している。
Hyperbolicは、配分と信頼の問題を解決する。創業者ジャスパー・チャンは、分散型メカニズム設計のノウハウをAI算力分野に持ち込んだ：トークンにより、分散したGPU保有者が空きリソースを提供することを促すが、それ以上に重要なのは「信頼」の問題である。
なぜ、見知らぬノードが提示した計算結果が正しいと信じられるのか？そのコアイノベーションであるPoSP（Proof of Sampled Proofs）は、ランダムサンプリングとゲーム理論を組み合わせ、誠実な振る舞いをノードにとって最適戦略（dominant strategy）とする仕組みを実現。全量検証を不要とし、低オーバーヘッド・高スケーラビリティ・信頼性のある結果を可能にする。このメカニズムは、暗号資産における見知らぬノードの行動を検証するロジックから直接移植されたものである。
MoonMathは効率性の問題を解決する。前身のIngonyamaはZK（ゼロ知識証明）ハードウェアアクセラレーションに特化し、極限の計算制約下でZK証明生成速度を数倍向上させた。現在はPhysical AIのパフォーマンスレイヤーへと方向転換し、ビデオ拡散モデル向けの疎なアテンション高速化（LiteAttention）、FFN層の低ランク分解（LiteLinear）、トレーニング時の逆伝播高速化（BackLite）などを展開している。ZK加速からAI推論加速へと領域を変えたが、その基盤にある能力——極限の計算制約下で数学的処理を高速化する能力——は変わらない。フィールドは変わっても、蓄積は無駄になっていない。
AIガバナンスとインセンティブ設計
複数のAIエージェントが協調してタスクを実行し始めるとき、各エージェントが自己の目的を追求する過程で全体のシステムを破壊しないことをどう保証するか？各参加者は各自の目的関数を追求しており、それらが合わさったときにシステム全体が正常に機能する保証はない。しかもエージェントの実行速度は、人間による干渉のタイムウィンドウをはるかに超えている。
これは、暗号資産のビルダーたちがDAOガバナンスやトークノミクス設計で繰り返し扱ってきた課題と同一のタイプである：中央権威なしで、全く異なる利害を持つ参加者を、システムが意図する方向に動かす方法である。暗号資産が提示した答えは、経済的メカニズムであり、違反行為には実際の経済的コストが発生し、ルールはコードに書き込まれ、自動的に実行される。
EigenLayerはこのメカニズムをAIの文脈に直接移植した。Restakingメカニズムにより、ノードは協調参加前に資産をステーキングする必要がある。契約違反や不正行為が発覚すれば、自動的にペナルティが課される。ルールは提案ではなく、実際の経済的コストを伴う剛性のある境界線である。EigenCloudはこのロジックをさらにAIエージェントの検証可能な計算および協調ガバナンスへと拡張し、エージェントが自己の目的を追求する際にも、あらかじめ設定された範囲内に留まるよう強制する。倫理的ガイドラインでエージェントを縛るよりも、経済的メカニズムで縛る方がはるかに信頼性が高い。
AIエージェントの自律的支払い
さらに基礎的な課題もある：エージェントはどのように支払いを行うのか？従来の決済システムは人間のために設計されており、クレジットカードには口座開設が必要、銀行振込には承認が必要、すべてのステップが操作主体が人間であり、身分を有し、待つことを前提としている。しかしエージェントは待たない。1秒間に多数のリクエストを発行し、各リクエストが微少額の支払いを含む可能性がある。このシナリオでは、従来の決済パイプラインは完全に機能しなくなる。
ステーブルコインとオンチェーンルールは、暗号資産のビルダーたちがすでに構築済みのインフラストラクチャであり、プログラマブル性・許諾不要性・24時間365日稼働という3つの特性を原生的にサポートしている。これら3つの特性は、まさにエージェント支払いの必須要件であり、欠けているのは、ステーブルコインをエージェントのワークフローに接続するためのプロトコルだけである。
x402は、Coinbaseが2025年5月にリリースしたプロトコルであり、HTTP 402ステータスコードを活性化し、ステーブルコイン支払いをHTTPリクエストに直接埋め込むことで、エージェントがリクエストを発行するのと同時に支払いを完了させる。アカウント不要、決済時間は約2秒である。2026年4月時点で、x402プロトコルは累計1.65億件以上のトランザクションを処理し、累計取引額は約5,000万ドル、アクティブなエージェント数は69,000に達している（出典：x402 Foundation）。Cloudflare、AWS、Stripe、Anthropic MCPなどもすでに統合済みである。エージェント支払いは、すでに実際のトラフィックを伴う本格的な分野となっている。
この3つの方向性は、AIのスケーリングが直面する3つの構造的ギャップ——算力の集約と効率化、マルチエージェント協調のインセンティブ整列、自律的支払いインフラ——に対応している。これら3つの課題は、従来のソフトウェアアーキテクチャには既存の解答がなく、しかし暗号資産業界には対応する経験がすでに存在する。能力は失われていない。ただ、新たな担い手となるシーンを見つけただけである。
四、ビルダーの新たな役割：「コントラクトを書く人」から「AIにルールを与える人」へ
AIのスケーリングは、これまで存在しなかった新たな職能のギャップを生み出している。それは単なる技術人材の不足ではなく、「自律的システム内で信頼メカニズムを設計できる人材」の不足である。サービスの対象が人間からAIエージェントへと変わるにつれ、暗号資産のビルダーの役割も再定義されつつある。
以下の表は、具体的な職能パラダイムの次元変化を比較したものである：
二つのパラダイムの核心的差異は、技術スタックではなく、信頼の構築方法およびルールの実行ロジックにある。AI以前の時代、暗号資産のビルダーは人間という参加者を相手にしており、ルールはコントラクトに書き込まれ、許容されるエラー余地はゼロであったが、システムの境界は比較的明確であった。
AIネイティブ時代では、インタラクションの対象が自律的に動作するAIエージェントになるため、解決すべき課題は次の通りである：エージェントの行動は予測不能であり、実行速度は人間の干渉可能なタイムウィンドウをはるかに超える。そしてシステムの境界自体が、より大きな不確実性の下で再定義される必要がある。暗号資産のビルダーの役割は、もはや「安全なコントラクトを書くこと」から、「AI自律システムのための信頼可能なメカニズムを設計すること」へと移行しつつある。
トップクラスの機関の採用動向は、すでにこの変化を反映している：
▲ 2026年第1四半期における主要取引所が積極的に募集しているAI／データ関連のキーポジション
出典：Gate Research Institute
2026年、主要取引所および機関の採用動向は明確にこのトレンドを示している：単にAIエンジニアや暗号資産開発者を求めるのではなく、両者をつなぐ人材を探している。すなわち、オンチェーンにおけるインセンティブの歪みやガバナンスの駆け引きを理解し、AIツールを暗号資産のワークフローに深く統合でき、かつエージェントと規制当局・ユーザーとの長期的な整合性を担保するメカニズムを設計できる人材である。
キャピタルの配分動向もすでにこの判断を反映している。Paradigmは最大15億ドル規模の新ファンドを募集中であり、投資範囲を暗号資産からAIおよびロボティクス分野へと拡大している。Haun Venturesは10億ドル規模のFund IIを完結させ、特にAIエージェントの自律的取引および調整を支援する支払い・ステーブルコイン・エージェント間経済圏といった、暗号資産とAIが融合する金融インフラに焦点を当てている。
a16z cryptoは22億ドル規模の第5期ファンド（Crypto Fund V）を完結させ、明言している通り、このファンドは100％暗号資産分野への投資を目的としている。AI時代の複雑性と不透明性に直面して、同社は暗号資産が持つ透明性・検証可能性・非中央集権性といった特性を活用した応用分野に重点を置く。PitchBookのデータによれば、2025年の米国における暗号資産分野のVC投資のうち、約40％がAI事業を同時に行う企業に流れ込んでおり、2024年と比較して大幅に増加している。
同様に暗号資産のビルダーがAIへと移行するにしても、異なる市場環境下では選ぶルートに明確な差異が見られる。
米国では、規制環境が比較的明確化された後、プロトコル層のイノベーションには実際の生存空間が生まれている。キャピタルネットワークの密度が高く、アイデアから資金調達までの道筋が短く、エラー許容範囲も大きい。Hyperbolic、EigenCloud、Gensyn、Ritualといった一連のプロジェクトは、既存システムへの単なるアプリケーション統合ではなく、ゼロから新しいメカニズムを設計するという共通点を持つ。トップクラスのVCは「検証可能な計算」「エージェントの調整」「分散型機械学習」といった分野に対して明確な投資論文を持ち、初期段階の技術探求に対して十分なエラー許容を提供している。
アジアの状況は異なる。シンガポールおよび香港は、主に規制遵守の実現と機関投資家の資金中継の役割を担っており、規制フレームワークは比較的保守的で、純粋なプロトコル層のイノベーションに対する許容度は低い。暗号資産出身のビルダーがAIへと移行する際には、よりアプリケーション層および産業融合路線を選択することが多い——すなわち、暗号資産で築いたユーザー基盤・支払い能力・データ資産を活用し、AI製品およびサービスへの迅速な統合を図る。
これは能力の差ではなく、市場のシグナルおよび規制環境の違いがもたらす道筋の選択の差である：米国は基盤的なメカニズムイノベーションおよび初期技術探求をより強く奨励する一方、アジアは規制適合性・迅速な収益化・伝統産業との深いつながりを重視する。
冒頭のGitHub曲線に戻ろう。月間アクティブ開発者数は45,000人から23,000人に減少し、表面的には業界の縮小のように見える。しかし、そこに残った人々のうち、確立された開発者（established dev）の比率は過去最高を記録しており、彼らは実際のユーザーを持つエコシステムへと向かい、同時にAI業界によってかつてないほど再評価され始めている。
AIのスケーリングが、算力の集約・エージェントの自律的支払い・データおよび意思決定の検証可能性・プライバシーの調整といった構造的ボトルネックに直面するとき、これらのビルダーたちは暗号資産とAIの交差点において、長年にわたり培ってきた「ルール」「インセンティブ」「真実性」に対する感度を、AI時代において希少なシステムレベルの能力へと徐々に変換させている。
2017年より暗号資産インフラストラクチャへの投資を専門としてきた当社IOSGは、この潮流に対する判断を単なる観察にとどめていない。私たちは、EigenLayerのrestakingメカニズムが市場で広く認識される以前から投資を実施し、Ingonyama（現MoonMath）のシードラウンドをリード投資して、ZKハードウェアアクセラレーションからAIパフォーマンスレイヤーへの移行を支持した。また2024年にはHyperbolicへの投資を行い、暗号資産ネイティブな検証メカニズムを用いて分散型算力の信頼性問題を解決するという道筋を評価した。
こうした投資の背後にある共通のロジックは、AIのスケーリングが直面する信頼・調整・検証の課題は、最終的に暗号資産業界が蓄積してきたメカニズム設計の能力によって解決されることになる、という信念である。私たちは、暗号資産とAIの交差点は単なるナラティブではなく、まさに今進行中の構造的機会であると確信している。
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