AI が世界を席巻する中、Crypto + AI はなぜ不振なのか？

2026.06.29

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AI が世界を席巻する中、Crypto + AI はなぜ不振なのか？

Crypto + AI は長期的な価値があるのか？

2026.06.29 - 06:36:33

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Crypto + AI は長期的な価値があるのか？

執筆：Ekko an、Ryan Yoon

翻訳：Chopper、Foresight News

TL;DR

人工知能が急速に発展する背景において、私たちは需要側の視点からブロックチェーン業界を評価する必要があります。それは既存のシステムでは解決できないどのような問題を解決し、どのような独自の能力をもたらすのでしょうか？
分散型コンピューティングパワーや分散型ストレージには、データ主権やコスト優位性などの合理的なロジック确实に存在しますが、絶対的な説得力のある技術的優位性をまだ形成しておらず、従来のクラウドサービスプロバイダーと深く結びついた企業に切り替えリスクを負わせるには至っていません。
モデル検証やプライバシー暗号化技術は、企業が現在直面する喫緊の業務上のペインポイントを解決できず、企業が主動的に大規模に導入することはありません。このセクターの需要は規制政策の出台よりも遅れる可能性が高いです。EU AI 法案が典型的な前例です。まず基準が出台し、その後市場需要が追随します。
AI エージェントの底层インフラセクターのボトルネックは技術ではありません。主流企業は現段階では内部プロセスの自動化に重点を置いており、ブロックチェーンプロジェクトは次の段階の底层インフラを開発しています。市場需要の成熟度が技術発展速度に追いついていません。
AI エージェント決済は、ブロックチェーンと伝統金融が同じスタートラインに立つ唯一のセクターであり、双方ともに業界のペインポイントを適切に解決しておらず、現在直接競争条件を備えた唯一の細分領域です。
全体的に見ると、ブロックチェーン＋AI セクターの困境は二者の結合ロジックが矛盾しているわけではなく、需給の严重的なミスマッチです。4 つの細分セクターにはそれぞれ独自の需要欠位問題があり、AI エージェント決済セクターのみが現在直接市場競争に参加する条件を備えています。

AI 全面爆発、ブロックチェーンセクターは遥かに取り残される

AI 業界は前例のない資本とインフラ投資の熱潮を迎え、各大科技巨头が構築した大規模モデルエコシステムは、大衆の生活と工業生産に全面的に浸透しています。暗号業界も急速に進化を繰り返し、AI との技術結合点を見つけようとしています。

初期の探索方向は、伝統的な AI 産業チェーンの环节を補完・複製することに集中していました。分散型 GPU 計算力供給、データ権益確認、暗号学的モデル検証などです。近期業界の重心は、中心化アーキテクチャでは攻克难以なペインポイントの解決转向しています。AI エージェントの自主的なオンチェーン交互、マシン間のリアルタイム自動決済などを含みます。

漠然と「AI+ ブロックチェーン」でセクター全体を概括するのは、細分領域の真の差異を覆い隠すだけです。私たちは厳密な需要側分析を行う必要があります。各細分セクターはどのような問題を狙っているのか？ブロックチェーンネイティブ方案は真に差別化されたソリューションを提供できるのか？

4 つの細分セクター

分散型コンピューティングパワー

現在のクラウド市場は、少数の大手科技企業が計算力資源を掌握することに高度に依存しています。高性能 GPU の調達は難しく、コストも高昂です。大規模インフラを構築する力のない AI スタートアップチームや研究機関は、極めて高い参入障壁に直面しています。

中心化プラットフォームの資源は大客户に傾斜し、市場にある大量の闲置 GPU 計算力には中立なチャネルによる调配缺乏しています。

分散型計算力は 2 つのモードで資源集中と低効率の問題を化解します。共享経済モードは個人や小型データセンターの闲置グラフィックカード資源を聚合し、統一計算力ネットワークを構築し、科技巨头の独占を迂回し、弾力性のある供給システムを打造します。

分散型計算力モードはユーザーがグローバルに計算力をリースできるようにし、単一サービスプロバイダーのハードウェアに依存せず、闲置ハードウェアの利用率を向上させ、高性能計算力の使用閾値を低下させます。

分散型ストレージ

既存のデータストレージシステムはほぼ完全に Google、Meta などの中心化クラウドサービスプロバイダーに依附しています。ユーザーがデータをアップロードした後、実際のデータ所有権はプラットフォームに移転し、AI 訓練データは長期にわたり巨头に独占されています。同時に中心化アーキテクチャには運営リスクが存在します。政策変動、サービス中断、プラットフォーム故障などがデータアクセス不能や永久丢失を招く可能性があります。

分散型ストレージは 2 つの方式でこれらの構造的問題を解決します。Filecoin や Arweave に代表される共享経済モードは、各参加者の闲置ストレージ空間を 1 つのネットワークに汇集し、このネットワークが既存の中心化クラウドを代替できます。

永久ストレージモデルはデータを分散型ノードで多重バックアップし、単一サーバーの運営状態に影響されず、単一プラットフォームへの依存を低下させます。

オンチェーンデータ取引市場

AI 研究開発には大量の訓練データが必要ですが、既存のデータ流通市場は高度に閉鎖的で、Hugging Face や各大クラウドベンダーが収益と定價権を独占しています。データクリエイターの収益は微薄で、データ貢献インセンティブメカニズムは透明性に欠けます。

オンチェーン取引市場はスマートコントラクトを活用して中間業者を除去し、透明な取引ルールを確立します。Ocean Protocol などの直接取引モードでは、データ所有者と AI 開発者がスマートコントラクトを通じて直接取引し、報酬は透明な方式で分配されます。Grass などの貢献報酬モードでは、個人が闲置帯域幅を AI データ収集に接続し、その貢献価値に応じて相应的な報酬を得ます。

モデル推論検証とプライバシー保護

伝統的な AI はブラックボックスシステムに属し、外部はモデル演算が合规か、敏感なユーザーデータが安全に処理されたか検証できません。

零知識機械学習（ZKML）は AI 推論層に暗号学的検証メカニズムを重ね、プライバシー保護と監査追跡可能性を同時に実現します。モデル演算は引き続きオフチェーンで完了しますが、演算過程は暗号化証明書を生成し、整套プロセスが预设ルールに厳格に従ったことを証明します。

この証明は底层データではなくチェーン上に記録されます。例えば：医療保険自動請求シーンにおいて、病院は AI 演算合规証明書のみをアップロードし、患者の病歴を完全にアップロードする必要はありません。保険会社は証明書の真偽を検証するだけで請求を完了でき、全程原始プライバシー医療データに接触できません。

AI エージェントフレームワーク

AI エージェントは徐々にトラフィックと価値創造の核心となり、ツールから自主経済主体へと進化しています。既存の金融システムは人間の消費行動に基づいて設計されており、マシン主導の決済シーンに天然適合できません。

エージェント経済にはミリ秒級の高頻度少額取引、越境リアルタイム決済が必要であり、伝統金融インフラでは承载难以です。

オンチェーンエージェントインフラは 2 つのメカニズムでこの問題を解決します。自主執行と制御メカニズムは AI エージェントに固有のウォレットと ID を割り当て、直接取引に署名できるようにし、設定可能な支出限度額と安全措置を設定して意外な行為を防止します。

プロトコルベースの決済メカニズムは安定幣支付プロトコル（例：x402）を使用して微取引和高頻度支付をリアルタイム決済し、通貨変換と承認プロセスを迂回します。

ブロックチェーン＋AI と伝統 AI 産業チェーンの差異

伝統 AI 産業チェーンの資本ロジックは「発展ボトルネックの打破」を中心に展開されます。AI 需要の拡大に伴い、ビデオメモリ、電力、データ伝送帯域幅が相次いで短板となりました。卡点を能快速に解決する企業（例：高帯域幅メモリメーカー、電力インフラ企業）は巨額の融資と時価総額上昇を收获します。市場は成長ボトルネックを破除する方案に高額な評価額を支払う意思があります。

ブロックチェーン＋AI プロジェクトは确实に真の業界ペインポイントを狙っていますが、常に同等の市場関心度を得ることができません。倘若これらの問題が本当に迫在眉睫であれば、市場は既に大規模な導入転型が出現していたはずです。

分散型計算力やデータ権益確認などのセクターが合理的な価値を備えていても、主流資本を吸引することは難しく、核心的な矛盾は技術供給側と資金を握る購入側需要の严重的な脱節にあります。

人工知能業界の発展リズムは緊密で、買い手（主に大手科技企業と企業顧客）は現在の運営ボトルネックを最快に解決する方案に大規模に投資します。彼らは未検証のインフラを評価する時間を費やすことはありません。彼らの首要考慮要素は計算性能、インフラの信頼性、測定可能な投資収益率です。

例を挙げると：データ伝送速度がモデル訓練のボトルネックになった時、大量の資金が光ファイバーインフラに流入し、銅ケーブルを取代しました。メモリ帯域幅が主要な制約要因になった時、SK ハイニックスとサムスン電子が高帯域幅メモリを提供することでこの問題を解決し、グローバル范围内で声名を得ました。このモデルは一貫しています。資本は制約要因を消除し、進歩を推進する企業を追従します。

ブロックチェーン＋AI セクターの根本的な問題はポジショニングの偏差です。大額予算を握る企業は短期性能向上、コスト低下のみを重視します。一方、ブロックチェーン AI プロジェクトが深耕しているのは、企業眼中の二次的、遠期的な長期議題です。供給側技術ビジョンと需要側當下運營需求はマッチしません。

供給側の技術ビジョンと、需要側の現在の運用ニーズは一致しません。

技術的な実力不足

不少プロジェクトはベンチマークテストを通じて分散型インフラの潜力と設計思路を証明しましたが、颠覆的な技術突破を実現できず、市場に根深く根ざした中心化クラウドベンダー（AWS、GCP など）を撼動するに至っていません。

中心化クラウドプラットフォームは既に大量の資金と成熟したインフラを握っており、新技術が市場シェアを抢占するには、企業が切り替えコストを負担する意思を持つよう、圧倒的な性能優位性を備える必要があります。Apple が Intel チップから自社製 M1 チップに切り替えた際、ソフトウェア互換性の崩壊という巨大なリスクを負担する必要がありました。それを支えたのは能效が 3 倍向上したという優位性であり、この収益は転型代价をカバーするのに十分でした。

一方、ブロックチェーン＋AI は現在、PB レベルのデータ同期、超低遅延を必要とする企業顧客に対して、十分に説得力のある収益ロジックを提供できず、企業は移行リスクを負担したがられません。

需給の構造的不整合

一部の分散型計算力プロジェクトはサービスレベル契約を導入して企業リスクを低下させましたが、企業は依然として观望しています。問題の根源は契約ではなく底层構造にあります。大手クラウドサービスプロバイダーは専用隔離机房を提供できます。一方、ブロックチェーンネットワークは分散型、匿名ノードに計算力を依存しています。

一旦某ノードがオフラインになり、価値数億のモデル訓練が中断されると、トークン返金や現金補償では企業の損失した時間コストと商業機会を補填できません。激烈な業界競争に身处する企業にとって、システムの安定性は妥協不可能な底线です。配套リスクヘッジツールがあっても、企業には分散型ネットワーク自带の不確実性を受け入れる動力がありません。

市場需要はまだ成熟していない

ブロックチェーンエージェントフレームワークはマルチエージェント協同自律の成熟エコシステム面向していますが、主流市場の発展段階はこのビジョンに遠く及んでいません。

Microsoft、Salesforce などの企業は AI エージェントの導入を加速していますが、現在は全て社内ネットワークプロセス自動化に聚焦しています。ブロックチェーンプロジェクトが構築するインフラは次の段階服务于います。跨企業外部ネットワークで独立運行する自律エージェントです。當下绝大多数企業は現有 AI システムの安定性と投資収益率を磨いており、跨ネットワークマルチエージェント協同は完全に企業インフラ計画の優先リスト内にありません。

現段階の需要低迷は発展周期の問題であり、技術欠陥ではありません。ブロックチェーンエージェントインフラは短期变现業務ではなく、将来のエージェント経済面向した長期インフラ布局と定位する方が適しています。

規制

零知識証明、プライバシー暗号化技術は信頼できる AI を構築する核心方案ですが、AI 普及初期において、企業がプライバシーインフラを導入する主動的な需要は極めて低いです。企業の自発的な推進に頼って規模化導入を実現するのは困難です。業界需要はおそらく規制標準によって催生され、技術はそれに応じてコンプライアンス要求導入します。

EU AI 法案などのグローバル規制細則の継続的な细化はセクターに利好をもたらします。データ溯源、データ安全が硬性法律要求形成された時、ブロックチェーンの検証能力は選択可能機能から、企業が AI 導入するコンプライアンス必須項へと変化するでしょう。

規制の完善は業界制約ではなく、市場形成の触媒です。清晰な法規は業界の不確実性を低下させ、ブロックチェーン＋AI が機構市場で安定した導入チャネルを開くのです。

ベンチマークとなる導入事例がない

多重の構造矛盾が叠加し、最も核心的な阻碍を衍生しています。商業価値を証明する説得力のある大規模ベンチマーク事例がないことです。伝統 AI 業界は ChatGPT に依靠して成長飛輪を形成しました。全民可見の爆款製品が、大量の資本と人材を吸引し継続的に進化します。

ブロックチェーン＋AI セクターには至今同等量級の製品市場マッチング事例がありません。早期コミュニティ熱度除外し、プロジェクトが企業生産、大衆日常消費シーンに浸透しておらず、伝統機構資本の重視を得ることができません。ベンチマーク導入事例の欠如は、保守型機構資金を劝退し、業界普及を遅延させる最大の壁垒です。