本記事の見解および意見はゲスト執筆者のものであり、必ずしもNiceHashを代表するものではありません。

非中央集権的な性質と、プルーフオブワークの設備投資を必要としない容易な複製可能性により、暗号通過と詐欺を結びつけることは非常に一般的なものとなってしまいました。過去2年間のミームコインマニアは、この認識を確かに強固なものにしたことでしょう。

その一方で、新たなナラティブを評価することは難しくなってきました。

とはいえ、ブロックチェーン＋AIという2つのバズワードが結びついたことは評価できるでしょう。ブロックチェーン・ネットワークを活用したAIエージェントです。私たちは、このトレンドが将来の成長のための健全な基盤となるのみならず、2つの技術が有意義な方法でお互いを完全に補完するようになる方法を探求しています。

過去1年間、暗号通過空間におけるAIのナラティブは、時価総額のウェイトで最もパフォーマンスの高いものとして、ミームコインを上回りました。実際、DeFiLlamaのナラティブ・トラッカーによると、AIのナラティブはビットコインそのものを11.7x倍も上回っています。しかし、2025年以降、AIエージェントはどのように活躍していくのでしょうか？

AIエージェントのポテンシャル

AIエージェントの核心であるバーチャルアシスタントには、アップルのSiri、グーグルアシスタント、アマゾンのAlexa、マイクロソフトのCortanaなどがあります。

バーチャルアシスタントでは、自然言語を使って、情報検索、スケジュールやToDoリストの管理、電話の発信、テキストメッセージの読み上げ、道案内、交通情報や天気予報の検索、音楽の再生、さらにはスマートホームデバイスのコントロールなどをタスクとしてこなすことができますが、これらの用途を列挙するだけでも、バーチャルアシスタントが一般的なアクセシビリティに主眼を置いていることが容易にわかります。

AIエージェントはその範囲を超え、一度タスクにコミットすれば、特定の領域で決定を連鎖させることができます。ニューラルネットワークを介した強化学習により、新しい環境から文脈的な手がかりを読み取ることもでき、特定のタスクで結果を出すために適応し、行動を累積的に改善することができるのです。

サンフランシスコで開催されたAI Forward 2023で、マイクロソフトの共同創業者であるビル・ゲイツ氏は、このAIエージェントの可能性を、ユーザーとデジタル空間の総合的な仲介役であると例えました。

「パーソナル・エージェントを作る会社が1社になる。それは画期的ことです。すべてがエージェントを介して仲介されるようになるでしょう」

もちろん、これは金融の世界にとっても大きな意味を持ちます。AIエージェントがリアルタイムに市場データをスキャンし、人間の平均よりも優れた判断を下すことができるようになれば、AIエージェント同士が互いに取引を行う世界が到来する可能性が高いです。

大規模なものでは、Amazon’s COSMO (Common Sense Knowledge Generation) は、「オフラインとオンライン両方のA/B実験が、我々の提案するシステムが大幅な改善を達成していることを実証している」ことから、すでに同社のeコマース・ビジネスモデルを支える態勢を整えています。

アマゾンのeコマースに導入されたCOSMO-LMは、ユーザーの問い合わせに適応するために継続的なフィードバックループを採用。画像：Amazon.com

生産性を大幅に向上させる可能性を秘めたAIエージェントの登場は明らかです。しかし、AIエージェントをブロックチェーン分野でどのように応用するかということが問題です。

まず、既存の分散型金融 (DeFi) において、AIエージェントがどのように進化したかを見てみましょう。

AIエージェントの進化

暗号通過空間における現在のAIエージェントの先駆けとして、伝統的な先物取引市場では一般的な先物取引アルゴリズムが台頭しました。裁定取引や平均回帰取引から、モメンタムや出来高加重平均価格 (VWAP) アルゴリズムに至るまで、流動性や出来高、価格といったリアルタイムの市場データを読み取り、取引機会を特定する能力を共有しています。

このようなパターンが検出されると、これらのアルゴリズムは固定されたルールセットの中で行動を開始します。これだけで、感情ベースの取引が排除されるため、成功可能性が高くなります。また、このような取引アルゴリズムは、超人的なスピードで自動化を行い、極小の資産価格差から生じる裁定取引の機会には欠かせません。

これはすでに人間による取引より好ましいと思われるかもしれませんが、AIエージェントはさらに大きな優位性も提供します。なぜなら、従来のアルゴリズムはあらかじめプログラムされているからです。AIを使ってエッセイや別の文章を書くようなものだと考えてみてください。エージェントは、あらかじめ定義されたルールや条件に基づいており、時には現実とミスマッチを起こすこともあります。結局のところ、知性の重要な特徴は適応性なのです。

しかし、機械学習 (ML) によるAIエージェントは、動的な環境において、報酬とペナルティに基づいて独自の行動を継続的に作成し、ある閾値を超えると、この学習プロセスによって目標に取り組むための斬新なソリューションが生み出されます。

そして、不安定なマーケットの世界では、ゴール志向のAIエージェントが、トラックマニアで人間のドライバーに勝つ方法を最適化できるのと同様に、利益への道を最適化そいていきます。ブロックチェーンベースのAIエージェントは、従来の市場には欠けていた柔軟性をさらに提供します。

革新的なブロックチェーンベースのAIエージェント

AIエージェントがブロックチェーンでの展開に適している理由はたくさんあります。第一に、AIエージェントはブロックチェーンネットワークの記録の不変性という特性を受け継いでいる点です。ブロックチェーンのデータはチェーン化され、複数のノードによって検証されるため、AIエージェントは改竄される可能性が低く信頼性の高いデータを利用することができます。

これは、AIエージェントの意思決定を透明化し、検証可能なAIのトレーニングのための別のデータセットとして機能します。

さらに、AIエージェントはスマートコントラクトを通じて、さまざまなブロックチェーンネットワークやそのトークン化されたエコシステムと相互作用するためコストとなります。トークンを介して報酬やペナルティを受けると、その行動を正確に追跡することができるのです。

言い換えれば、ブロックチェーンベースのデータは、AIのトレーニングデータセットとしてより質の高いデータを提供するということです。より一貫性があり、現実世界のシナリオを代表するものであり、より質の高いデータは、より質の高いAIエージェントを生み出すのです。

P2Pネットワークを活用することで、AIエージェントはチェーン間の相互作用を行えるため、スケーラブルでもあり、統一された暗号通貨エコシステムを効果的に構築することができます。最後に、ゼロ知識証明 (ZKP)のような暗号技術は、AIエージェントの取引パフォーマンスを検証できますが、その方法は明らかにされていません。

このような機能は、ロジックと意思決定プロセスを非公開にしながら複雑な取引戦略を実行できるため、AIエージェントが互いに取引する世界では非常に重要になります。同時に、ZKPは相互作用するプラットフォームとのコンプライアンスを証明することもできるのです。

その上、ZKPは送信と処理に必要なデータが少ないため、AIエージェントの利用を簡単に拡張できます。ZKPはより多くのコンピューティングパワーを必要としますが、ZK-Rollupsはトランザクションデータをバッチ化して圧縮することでこれに対処しています。「Analyzing and Benchmarking ZK-Rollups 」の中で、インペリアルカレッジロンドンとアストリア・オベルタ・デ・カタルーニャ大学の研究者は、異なるアプローチが異なるコストをもたらすことを発見しました。

「zkSync Eraについてのデータでは、バッチサイズの中央値が3,895件のトランザクションとなっており、その結果、バッチの中央値コストは18.93ドル、1トランザクションあたりのコストは約0.0047ドルとなっている。一方、Polygon ZK-EVMは、より小さなバッチを処理しており、バッチサイズの中央値は27件のトランザクションだ。これにより、バッチの中央値コストは1.38ドル、1トランザクションあたりのコストは0.0511ドルとなっている。」

その結果、AIエージェントはコストを最小限に抑えるために、高ボリュームのトランザクション、例えばブロックチェーンゲームにおけるマイクロトランザクションの処理用のzkSync Eraとのインタラクションを優先することになります。AIアルゴリズムは、zkSyncのより大きな中央値バッチサイズを活用するために、トランザクションのバッチ処理操作をタイミングよく実行することもできます。

コストを考慮するダイナミックな動きは、ブロックチェーンのパフォーマンスとリアルタイムのコストに基づいて、AIエージェントの行動をさらに変化させることになります。繰り返しになりますが、このような複雑さは、ブロックチェーン空間を単にスマートフォンアプリとやり取りするよりも使い勝手が悪くしています。しかし、AIエージェントは、自動化によってその複雑さを視界から取り除く可能性を秘めています。

最終的には、これにより暗号通貨空間の利用可能性が一過性のミームコインを超えて大きく広がり、AIエージェントが暗号通貨空間の主要な価値駆動者となるでしょう。現在のAIエージェントの動向は、すでにいくつかの方向に向かっていることが示唆されています。

現在のAIエージェントの状況

Forbesによると、すべてのカテゴリを含むAI市場の時価総額は現在338.4億ドルで、ビットコインやステーブルコインを含む総市場時価総額は3.5兆ドルとなっており、AIの市場シェアはわずか0.9%です。

AIエージェント主導型プロジェクトの時価総額はそれよりもさらに低いですが、これらのプロジェクトは、その広範な用途と意味合いにおいて群を抜いています。

• Base L2上でホストされているVirtuals Protocol (VIRTUAL) は、AIエージェントにとって、Ethereum (ETH) やSolana (SOL) が一般的なトークンのローンチにとって重要なプラットフォームであるのと同じ役割を果たします。例えば、ELIZAはTwitter (X) の会話型エージェントとして、投稿、リツイート、いいね、引用ツイートなどに参加することができます。
• インフラストラクチャの一環として、SwarmNode.ai (SNAI) は、Python SDKを使用してサーバーの管理なしでAIエージェントを作成し、ローンチすることを可能にします。
• Solana (SOL) がAIエージェントの主要なハブとして機能する中、Cardano (ADA) はTALOS agentを導入し、ポートフォリオを活発に取引しながら、「短期的な価格変動よりもファンダメンタルズとオンチェーン指標」に焦点を当てています。
• MorphwareAI (XMW) は、ユーザーとデータセンターの両方のコンピューティングリソースを調整することで、AIのトレーニングと微調整を収益化することを目指した、AIワークロードのためのマーケットプレイスです。
• Smartsheet (NYSE: SMAR) のような上場企業と同様に、LinqAI (LNQ) はブロックチェーン上でワークフローを最適化・自動化するAIツールの導入を目指しています。これはビジネスワークフローだけでなく、ライトニングネットワークを介したBTCでの自動決済もカバーする可能性があります。
• Ethereum上でホスティングされているZero1 Labs (DEAI) は、Cypher FHE-EVMチェーンを使用して、ガバナンス、スケーラビリティ、プライバシーを考慮したAIエージェントのスケールを目指しています。
• NeuralAI (NEURAL) は、明快で、おそらく最も有望です。3Dアセット作成のニーズは常にあり、このプラットフォームのエージェントは、テキストプロンプトに基づいて3Dモデルを生成します。便利な点として、これらのアセットはUnrealやUnityのような様々なエンジンにインポート可能なことも挙げられます。
• Neurobro (BRO) は、暗号通貨トレーダーに貴重な洞察をもたらすオープンソースのAIエージェント (Nevron) を立ち上げることで、暗号通貨業界の複雑さを解決することを目指しています。このプラットフォームは、オンチェーンでの利益を最大80％、現実世界での利益の最大30％をBROトークン保有者に還元します。

ミームコインが限られた資本をますます吸い取っている一方で、将来の暗号通貨サイクルではAIが主導することは明らかです。ビル・ゲイツが指摘したように、仲介が鍵であり、すべてはその傘の下に収まります。将来的には、すべてのカテゴリーにおけるAIエージェントのパフォーマンスを評価する目的で、AIエージェントが立ち上げられることがあっても驚くことではないでしょう。

次の10年を切り拓く

ブロックチェーンはインターネットの次の進化としてその金銭的なレイヤーを代表する一方で、AIエージェントはL2のスケーラビリティの上に位置する最終的な万能ツールとしてのレイヤー3を代表します。概念化できるものはコード化でき、コード化されたものはブロックチェーンのスマートコントラクト上にデプロイすることができるのです。

従来のアルゴリズムを超えて、AIエージェントは報酬とペナルティを通じて強化学習を行い、行動を進化させることで適応し、パフォーマンスを最適化する能力を持っています。これにより、トークン化された環境と分散型の特性を持つブロックチェーン空間は、そのプロセスを加速させる理想的な媒体となります。

エンドユーザーにとっては、暗号通貨取引の迷路のようで難解な状況で、例えば先物取引のような複雑なデリバティブ取引を切り開くことが簡単になります。ユーザーの傾向やニーズに基づいて、特定のプロフィールを作成するためのAIエージェントが存在するかもしれません。その後、ユーザーの資産は自己保管型ウォレットから他のAIエージェントに転送され、これらのエージェントは他のAIエージェントによって既に評価されます。

バックグラウンドで働くAIエージェントによって、インターネットのレイヤーははるかに複雑になるでしょう。しかし、エンドユーザーがAIのベールの向こう側を覗き見る必要はほとんどないでしょう。