抽象

AIの未来はブロックチェーン技術に基づいて構築することができます。暗号資産は新興技術内でのアクセシビリティ、透明性、およびユースケースの拡大に役立つため、AIの未来はブロックチェーン技術に基づいて構築することができます。暗号資産の効率性、国境を越えた性質、およびプログラム可能性の収束は、人間と機械がデジタル経済とやり取りする方法を変革する可能性があります。これには、ユーザーが個人データに対して主権を持つことを可能にすることも含まれます。これには、暗号基盤上で動作するAIエージェントの台頭も含まれ、これにより経済活動と成長を促進することができます。

これはどのように見えますか？AIエージェントが暗号資産インフラで取引を行っています。AIによって作成されたソフトウェアコード、スマートコントラクトを含むことで、オンチェーンアプリケーションやエクスペリエンスが急増しています。ユーザーは、AIモデルに寄与することで所有権を持ち、管理し、収益を得ています。AIを活用して、暗号エコシステム内のユーザーや開発者のエクスペリエンスを向上し、スマートコントラクトの機能を強化し、新しいユースケースを作成しています。さらに多くのことがあります。

暗号資産 x AI の未来を想像するにつれて、今日はこの変革的な技術の収束の未来に関する当社のコアテーゼを公開します。一目で

• 暗号資産やブロックチェーン技術がAIテックスタックのあらゆるレイヤーでの能力向上や新たな課題の解決に必要とは考えていません。むしろ、AIには暗号資産がより多くの分散性、検証可能性、検閲耐性、そしてネイティブな支払いレイルをもたらす上で重要な役割を果たすことができ、一方でAIのメカニズムを利用してブロックチェーン上で新しいユーザーエクスペリエンスを実現することができます。
• 暗号資産 x AIは、「Agentic Web(代理ウェブ)」を生み出す可能性があります。これは、暗号インフラストラクチャーレール上で動作するAIエージェントが経済活動と成長の重要なドライバーになる変革的なパラダイムです。将来、エージェントが独自の暗号財布を持ち、自律的に取引を行いユーザーの意図を実行し、低コストで分散型のコンピューティングリソースやデータリソースにアクセスしたり、安定コインを利用して人間や他のエージェントに支払いを行い、総合的な目標機能を達成するために必要なタスクを完了する未来が予測されています。
• この論文の基本的な信念には、（１）暗号資産がエージェント間およびエージェント対人間の取引における優先される支払い手段になるだろう、（２）生成的AIと自然言語インターフェースが、オンチェーンで取引を行うユーザーの主要なモダリティになるだろう、そして（３）AIがほとんどのソフトウェアコード（スマートコントラクトを含む）を生成し、オンチェーンアプリやエクスペリエンスのカンブリア爆発をもたらすだろう。
• 暗号資産とAIの交差点は、2つの中核サブセグメントで構成されています：（1）分散型AI（Crypto -> AI）は、近代的なピア・ツー・ピアのブロックチェーン・ネットワークの特性を継承するための一般的なAIインフラを構築すると定義され、（2）オンチェーンAI（AI -> Crypto）は、新しいおよび既存のユースケースの両方をパワーするためにAIを活用するインフラとアプリを構築すると定義されています。
• Crypto x AIの景観は、次のレイヤーに分割することができます：(1) Compute（つまり、AI開発者に潜在的なグラフィックス処理ユニット（GPU）を供給するネットワークに焦点を当てたもの）、(2) Data（つまり、AIデータパイプラインの分散アクセス、オーケストレーション、検証を可能にするネットワーク）、(3) Middleware（つまり、AIモデル/エージェントの開発、展開、ホスティングを可能にするネットワーク/プラットフォーム）、および(4) Applications（つまり、オンチェーンAIメカニズムを活用するユーザー向け製品（B2BまたはB2C））

Coinbaseは、金融システムを更新し、消費者と開発者の両方にとって安全で安全性が高く、利用しやすいものにするという使命を達成するために取り組んでいます。私たちは、暗号資産とAIがこれに重要な役割を果たすと信じています。このブログでは、暗号資産とAIのなぜ、どのように、そして次について詳しく掘り下げます。

暗号資産 x AIへの紹介

AI市場は、過去5年間でベンチャーキャピタル企業がセクターに約2900億ドルを投入し、大きな成長と投資が見られました。世界経済フォーラム提案するAI技術によって、次の10年で米国のGDP成長率を年間0.5〜1.5%押し上げる可能性があるとされています。ChatGPT4のようなアプリがユーザーの成長/採用に関して新たな記録を樹立するなど、AIアプリケーションは実際に注目されています。ただし、AI市場が急速に進化する中で、データプライバシーの懸念、AI人材の必要性、倫理的考慮事項、中央集権化のリスク、そしてディープフェイク技術の台頭など、いくつかの課題が浮上しています。これらの課題は、暗号資産とAIの交差点に関する現在の議論を推進しており、ステークホルダーは両技術の強みを活用してこれら新興の問題に対処する解決策を模索しています。

暗号資産 x AIは、ブロックチェーンの分散型インフラストラクチャとAIの人間の認知機能を模倣しデータから学習する能力を組み合わせ、様々なセクターを革命化する可能性を生み出しています。ブロックチェーンはシステムアーキテクチャ、データ/トランザクションの検証、および分配を再定義します。AIはデータの計算、分析を向上させ、新しいコンテンツ生成の能力を提供します。この交差点は、両技術コミュニティの開発者の間で興奮と懐疑の両方を呼び起こし、長期的に両セクターの採用を加速させる可能性のある新しいユースケースの探索を推進しています。暗号資産とAIは両方とも幅広い異なる技術やテーマを包括する一般的な用語ですが、両分野の交差点を2つの主要なサブセグメントに分解できると考えています。

• 分散型AI（暗号資産→AI）は、暗号の許可なし、および合成可能なインフラストラクチャを通じてAIの機能を強化します。これにより、AIリソース（計算、ストレージ、帯域幅、トレーニングデータなど）への民主化アクセス、協力的なオープンソースモデルの開発、検証可能な推論、またはコンテンツの出所と信頼性のための不変の台帳と暗号署名などのユースケースが可能になります。
• Onchain AI（AI -> 暗号資産）は、AIの恩恵を暗号資産エコシステムにもたらし、LLMや自然言語インターフェースを介してユーザーや開発者のエクスペリエンスを向上させるか、スマートコントラクトの機能を強化します。オンチェーンAIの採用には、次の2つの経路があります：（1）開発者がAIモデルやエージェントをスマートコントラクトやオンチェーンアプリに統合すること、および（2）AIエージェントが支払いや分散型インフラリソースの委託のために暗号資産レール（例：自己保管ウォレット、ステーブルコインなど）を活用すること。

両セグメントはまだ新興ですが、「AI内の暗号資産」または「暗号資産内のAI」の可能性は大きく、特に計算インフラストラクチャと知性速度が改善され続ける中で、考案されていない新しいユースケースを開示する可能性があります。

暗号資産 x AI: “Agentic Web”の鍵を開く

暗号資産とAIの両方にわたる特に興奮を覚える分野の1つは、暗号インフラストラクチャのレール上で運用されるAIエージェントの概念です。この統合の目的は、「エージェントWeb」を創造することであり、これは堅牢なインセンティブ構造と暗号プリミティブに支えられた、セキュリティ、効率、および協力を向上させる可能性のある変革的なパラダイムを目指しています。

AIエージェントは、中長期的には人間のユーザーから徐々に移行し、経済活動/成長の重要なドライバーとなり、アプリケーション(オン/オフチェーンの両方)の主要な「ユーザー」になる可能性があると考えています。このパラダイムシフトにより、多くのインターネットネイティブ企業は、将来に関する中核的な仮定を再考し、主にエージェントベースの経済に最適なサービスを提供するために必要な製品、サービス、ビジネスモデルを提供することを余儀なくされます。そうは言っても、暗号/ブロックチェーン技術が、AI技術スタックのすべてのレイヤーで機能を進歩させたり、新たな課題を解決したりするために必要であるとは考えていません。むしろ、暗号資産は、より多くの流通性、検証可能性、検閲耐性、ネイティブ決済レールをAIにもたらす上で大きな役割を果たすと同時に、AIメカニズムの恩恵を受けてオンチェーンで新しいユーザー体験を強化することができます。

この論文の根底にある私たちの予備的な信念は次のとおりです:

• 暗号資産は、エージェントから人間、エージェントからエージェントへの商取引で好まれる決済レールとなる:暗号資産は、インターネットネイティブでプログラム可能なお金であり、エージェントベースの経済を動かすためのいくつかの利点があります。AIエージェントがより自律的になり、大規模なマイクロトランザクション(推論、データ、APIアクセス、分散型コンピューティングやデータリソースなどへの支払いなど)を行うようになると、暗号の効率性、ボーダレスな性質、プログラマビリティにより、従来の法定通貨よりも優先される交換媒体となるでしょう。さらに、エージェントには一意で検証可能なID(つまり、「@craigdewitt/p-148550354">Know Your Agent）を確認して、企業やエンドユーザーとの取引時に規制ルールとコンプライアンス要件を遵守することを確認します。低手数料のブロックチェーン、スマートコントラクト、自己保管ウォレット（例：Coinbase AIウォレット)、ステーブルコインは、エージェント間の複雑な金融取引の効率化とコスト削減に役立ちます。一方、分散型ネットワークの検証可能性と変更不可性は、AIエージェント取引の信頼性と監査可能性を確保します。
• ジェネラティブAIと自然言語インタフェースは、オンチェーンで取引を求めるユーザーにとって主要なモダリティになります。自然言語処理のスピードとAIの暗号のコンテキスト理解が向上するにつれて、会話型インタフェースを介してオンチェーンでのやりとりが、現在のWeb2トレンド（例：ChatGPT）に沿ったデフォルトのユーザーの基準と期待になります。ユーザーは単に自然言語で希望する取引意図を説明し（例：「XをYに交換する」）、AIエージェントがそれらの意図を検証可能なスマートコントラクトコードに変換し、最も効率的かつコスト効果の高い取引実行パスを提供します。
• AIは、すべてのソフトウェアコード（スマートコントラクトを含む）の大部分を作成し、オンチェーンアプリやエクスペリエンスのカンブリア爆発をもたらします。AIのコード生成能力はWeb2（例：）で急速に進化しています。Devin、Replit)、そしてソフトウェア開発のパラダイムを根本的に変えることです。この変化がすぐに暗号資産の中心になると信じており、新規および既存のビルダーの参入障壁を大幅に低下させることに焦点を当てています。しかしながら、将来の状態は、ユーザーの好みに基づいてリアルタイムでスマートコントラクトやハイパーパーソナライズされたアプリを生成するAI「ソフトウェアエージェント」が、チェーン上に保存および検証されることから成り立っています。

これらの信念は、AIと暗号資産の間の境界線がますます曖昧になり、知的で自律的かつ分散化されたシステムの新しいパラダイムが生まれる未来を示唆しています。この枠組みを踏まえて、暗号資産×AIテックスタックを階層ごとに詳しく見てみましょう。

暗号資産 x AIスタック内の機会（今日）

「暗号資産をAIに統合するクエスト」または「AIを暗号資産に統合するクエスト」は、急速に進化するが複雑な風景を生み出し、多くのビルダーが市場の勢いを活かそうと急いでいます。今日、私たちは、暗号資産×AIの風景を以下のレイヤーに分割できると考えています：(1) Compute（つまり、AI開発者に潜在的なグラフィックス処理ユニット（GPU）を供給するネットワークに焦点を当てたネットワーク）、(2) Data（つまり、AIデータパイプラインの分散アクセス、オーケストレーション、検証を可能にするネットワーク）、(3) Middleware（つまり、AIモデル/エージェントの開発、展開、ホスティングを可能にするネットワーク/プラットフォーム）、および(4) Applications（つまり、オンチェーンのAIメカニズムを活用するユーザー向け製品（B2BまたはB2C））

計算する

AIは、モデルのトレーニングと推論の実行の両方に大量の計算GPUリソースが必要とされます。AIモデルがますます複雑になり、計算リソースの需要が高まる中、Nvidiaの提供するような最新のGPUが不足しており、長い待ち時間とコストの増加をもたらしています。分散コンピュートネットワークは、これらの課題の潜在的な解決策として台頭しています。

• 物理的なGPUを購入、レンタル、ホスティングするための許可されていないマーケットプレイスを設立する
• ビルドGPUアグリゲーター、誰でも（たとえば、ビットコインマイナー）が余剰のGPUコンピュート容量を提供して、オンデマンドAIジョブの実行に貢献し、トークンインセンティブを得ることを可能にする
• チェーン上で物理的なGPUをトークン化してデジタル資産に金融化する
• 計算量の多いワークロード（トレーニング、推論など）のための分散GPUネットワークの開発
• 個人のデバイスでAIモデルを実行できるインフラストラクチャを作成する（分散型のApple Intelligenceを考えてください）

これらの提案されたソリューションのそれぞれは、非常に競争力のある価格を提供しながら、GPUコンピュートの供給とアクセシビリティを増やすことを目指しています。しかし、このセグメントのほとんどのプレーヤーが高度なAIワークロードに対するさまざまな程度のサポートを持っている一方で、GPUの共同配置に関連する課題に直面し、場合によっては、集中型の代替手段と同等の開発者ツールや稼働時間の保証の不足に直面しているため、これらの提供の主流採用は近中期には起こらないと考えています。この層で構築される新興セグメントやサンプルプロジェクトには、以下が含まれます:

• 汎用コンピューティング：GPUコンピューティングリソースを提供し、さまざまなアプリケーションに使用できる分散コンピューティングマーケットプレイス（例：Akash,Aethir)
• AI / MLコンピュート：特定のサービスのためにGPUコンピューティングリソースを提供する分散コンピュートネットワーク、GPU集約、分散トレーニングおよび推論、GPUトークン化など（例: io.net,Gensyn、プライムインテレクト,双曲線,ハイパースペース)
• エッジコンピューティング：個人用、コンテキストに合わせた推論のためのオンデバイスLLMを提供するコンピューティングおよびストレージネットワーク（例：PIN AI、Exo、Crynux.ai,エッジマトリックス)

データ

AIモデルのスケーリングには、人間が生成したテキストから数兆の単語を学習したLLMのトレーニングデータセットを拡大する必要があります。しかし、現在、公開されている人間が生成したデータは有限です。エポックAIは、高品質な言語/データソースが2024年までに枯渇すると推定しています)、これは訓練データの不足が大きなボトルネックになる可能性があるという問題を提起しており、AIモデルの性能の停滞につながる可能性があることを問題にしています。そのため、私たちは、データに焦点を当てた暗号資産×AI企業がこれらの課題に対処するために以下の機会を持っていると考えています:

• ユーザーに自分のプライベート/独自のデータ（例：「データDAO” - onchain entities where data contributors could see economic upside from contributing their private data from social platforms govern how that data is used and monetized)
• 自然言語プロンプトから合成データ資産を生成するためのツールを作成するか、ユーザーに公開ウェブサイトからデータをスクレイピングするためのインセンティブを提供する
• ユーザーにインセンティブを与えて、トレーニングモデルのためのデータセットの事前処理を手伝い、データの品質を維持する（例：データラベリング/人間のフィードバックからの強化学習）
• 誰もが貢献することで報酬を受け取ることができる、多面的で許可されていないデータマーケットを構築します。

これらの機会は、今日のデータ層で見られる多くの新興プレーヤーを生み出しています。ただし、AIモデルライフサイクル全体にわたる中央集権的な主要企業は、既存のネットワーク効果と確立されたデータコンプライアンス体制を持っており、これは伝統的な企業が価値を置くものであり、分散型の代替手段にはほとんど余地がないということに値します。 ただし、分散型AIのデータ層は、「データウォール」の課題に対処するための長期的な機会を提供していると考えています。この層で構築される新興セグメントとサンプルプロジェクトには、以下が含まれています:

• データマーケットプレイス: データプロバイダーと消費者がデータアセットを共有および取引するために設計された分散型データ交換プロトコル（例: オーシャンプロトコル，Masa，サハラAI)
• ユーザー所有/プライベートデータ(DataDAOを含む):ユーザー所有のプライベートデータを含む、独自のデータセットの収集を奨励するために設計されたネットワーク(例:Vana*,NVG8)
• Public & Synthetic Data:公開Webサイトからデータをスクレイピングしたり、自然言語プロンプトを介して新しいデータセットを生成したりするためのネットワーク/プラットフォーム(例:Dria,みず,草，Synesis One)
• データインテリジェンスツール：オンチェーンデータにクエリを実行し、分析、可視化し、実用的な洞察を提供するためのプラットフォームとアプリケーションナンセン，デューン,アーカム,Messari*)
• データストレージ：長期データ保存/アーカイブ用に意図されたファイルストレージネットワークと、頻繁にアクセスおよび更新される構造化データを管理するために設計された関係データベースネットワーク（例：Filecoin、アーウィーブ,セラミック、高原*)
• データオーケストレーション/検証：AIおよびデータ集中型アプリケーションのためにデータ取り込みパイプラインと処理を最適化し、AI生成コンテンツの適切な起源追跡と検証可能な信頼性を確保するネットワークやプラットフォーム空間と時間,ザ・グラフ*,Story Protocol)
• データラベリング：分散型ネットワークを活用して、人間の寄与者のネットワークを促進し、高品質なトレーニングデータセットを作成することにより、強化学習とAIモデルの微調整メカニズムを向上させるプラットフォームおよびネットワーク。Sapien、Kiva AI，Fraction.AI)
• オラクル:AIを使用して、オンチェーンスマートコントラクトに検証可能なオフチェーンデータを提供するネットワーク(例:Ora，OpenLayer,Chainlink)

ミドルウェア

オープンで分散型のAIモデルまたはエージェントベースのエコシステムの可能性を最大限に引き出すには、新しいインフラストラクチャの構築が必要です。ビルダーが探索しているいくつかの高いポテンシャルを秘めた分野には、以下が含まれます。

• オープンウェイトLLMを活用して、同時にオンチェーンAIユースケースを駆動し、迅速にオンチェーンデータを理解し、処理し、アクションを起こす基本モデルを構築する
• 大規模な基幹モデル（例：100B+パラメータ）向けの分散トレーニングソリューション；さまざまな技術的複雑さにより、しばしば夢物語と見なされていましたが、最近のブレークスルーによりNous Research,ビッテンソル、そしてプライムインテレクトその物語を変えようとしています
• ゼロ知識または楽観的機械学習（すなわち、zkML、opML）、信頼できる実行環境（TEEs）、または完全同型暗号（FHE）を活用して、プライベートで検証可能な推論を可能にする
• 暗号資産インフラレールを活用してAIエージェントの可能性を向上させるためのエージェントネットワーク/プラットフォームを構築するか、リソース調整ネットワークを介してオープンで協力的なAIモデル開発を可能にする

これらの基本的なインフラプリミティブを構築する上で、いくつかの進展がありましたが、本番向けのオンチェーンLLMおよびAIエージェントはまだ新興であり、近～中期においてこの動向が変わることは期待されていません。これは、基盤となる計算、データ、およびモデルインフラが成熟するに従って変化する可能性があります。ただし、Coinbase Venturesは、このカテゴリを非常に有望なものと見なし、AIサービスの成長と需要によって長期的に推進されるこの領域に焦点を当てて投資戦略を展開しています。この層で構築された新興セグメントやサンプルプロジェクトには、次のようなものがあります。

• オープンウェイトLLMs：重みが公開されているAIモデルで、誰でも自由に使用、変更、配布できるようになっています（例：LLama3,ミストラル,安定性AI)
• Onchain Model Creators: Networks and platforms enabling the creation of foundational LLMs for onchain use cases (e.g.,池*, 私たち，RPS)
• トレーニング＆ファインチューニング：オンチェーンでインセンティブ付きおよび検証可能なトレーニングまたはファインチューニングメカニズムを可能にするネットワークおよびプラットフォーム（例えば、Gensyn,プライムインテレクト、マクロコスモス、Flock.io)
• プライバシー:AIモデルの開発、トレーニング、推論にプライバシー保護メカニズムを採用するネットワークとプラットフォーム(例:ベーグルネットワーク、Arcium*,ZAMA)
• 推論ネットワーク：AIモデルの出力の正確性を検証するために暗号技術/証明を用いるネットワーク（例えば、OpenGradient*,Modulus Labs、Giza,儀式)
• リソース調整ネットワーク：リソース共有、コラボレーション、およびAIモデル開発の調整を容易にするために設計されたネットワーク（例：Bittensor,近く*,Allora,Sentient）
• Agentic Networks & Platforms: AIエージェントの作成、展開、および収益化を容易にするネットワークおよびプラットフォーム（例：オン/オフチェーン環境）モルフェウス、Olas,ウェイファインダー,Payman，スカイファイア)

アプリケーション

暗号資産の中で、AIエージェントが存在感を示し始めており、初期の事例としてDawn ウォレット（つまり、ユーザーの代わりに取引を送信し、プロトコルとやり取りするためにAIエージェントを利用する暗号資産ウォレット）,パラレルコロニー* (i.e., an onchain game where players partner with AI agents that have their own wallets and can create their own pathways within the game), orVenice.ai（すなわち、検証可能な推論とプライバシー保護メカニズムを備えた生成AIアプリ/自然言語プロンプト）。ただし、アプリ開発はまだ主に実験的で機会主義的であり、宇宙のハイプから芽生えるアプリのアイデアが散乱しています。 これを踏まえて、AIエージェントインフラストラクチャとフレームワークの進歩が、主に反応型スマートコントラクトアプリケーションから、中長期的にはより複雑で先進的なアプリケーションにシフトする可能性があると考えています。 この層で構築される新興セグメントやサンプルプロジェクトには、以下が含まれます：

• AI コンパニオン: パーソナライズされたコンテキスト認識機能を備えたユーザー所有の AI モデルとエージェントを作成、共有、収益化するためのアプリ (例:MagnetAI，マイシェル,デバ、バーチャルプロトコル)
• NLPベースのインターフェース：自然言語プロンプトが主要なインターフェース/エントリーポイントであり、オンチェーン取引の相互作用および実行のためのアプリケーション（例：Venice.AI,ヴェルト)
• 開発/セキュリティツール:AIモデル/エージェントを活用してオンチェーンの開発者エクスペリエンスとセキュリティメカニズムを強化する開発者向けアプリ/ツール(例:ChainGPT、ガードレール*)
• リスクエージェント:MLモデルまたはAIエージェントを活用して、プロトコルがオンチェーンのリスクパラメータをリアルタイムで動的に調整して対応できるようにするサービス(例:Chaos Labs,ガントレット、ミネルバ*)
• アイデンティティ（人格の証明）：暗号的証拠とMLモデルを活用して、ユーザーの人格の証明を検証するアプリ。 (例、ワールドコイン*)
• ガバナンス：人間によるガバナンスの意思決定/フィードバックに基づいて取引を実行するAIエージェントを活用するアプリ（例：Botto,ハット)
• トレーディング/DeFi：AIパワードトレーディングインフラストラクチャとAIエージェントを利用してオンチェーン取引の実行を自動化するDeFiプロトコル（例えば、タオシ、Intent.Trade)
• ゲーム：インテリジェントNPCやAIメカニズムを活用したオンチェーンゲームは、コアのゲームプレイメカニクスを支えます（例：パラレル*,PlayAI)
• ソーシャル：AIメカニズムを利用して、オンチェーンソーシャルエクスペリエンスを提供するアプリ（例、KaiKai，NFPrompt)

結論

暗号資産 x AI スタックはまだ初期段階にありますが、分散型AIインフラの重要な進歩、オンチェーンAIアプリケーション、AIエージェントが経済活動の主要なドライバーとなる「エージェンティックWeb」の出現が期待されます。計算インフラストラクチャやデータの利用可能性といった分野には課題が残っていますが、暗号資産とAIのシナジーにより、両セクターでの革新が加速し、より透明性の高い、分散型の、自律システムが実現する可能性があります。新しいチームが資金調達を確保し、より確立されたチームが製品/市場適合性を追求することで、環境は急速に変化し続けています。インターネットネイティブ企業や開発者が変化するパラダイムに適応し、以前には想像もできなかった暗号資産 x AI が新しいアプリケーションや体験を生み出す可能性を受け入れることが重要になります。

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