文:TinTinLand
2025年に入ると、「AI + Web3」のストーリーの熱は依然として冷めていません。Grayscaleが2025年5月に発表した最新の報告によると、AI Cryptoの全体的な市場価値は210億ドルに達し、2023年第1四半期の45億ドルと比較してほぼ5倍の成長を遂げました。
この波の背後には、真の技術統合があるのか、それとも再び概念のパッケージ化があるのか？
マクロ的に見ると、従来のAIエコシステムはますます多くの構造的問題を露呈しています：モデルのトレーニングのハードルが高い、データプライバシーが保証されていない、計算能力が高度に独占されている、推論プロセスがブラックボックス化している、インセンティブメカニズムが不均衡である…… これらの痛点は、まさにWeb3の本来の利点と高度に一致しています：非中央集権化、オープンな市場メカニズム、チェーン上での検証、ユーザーデータの主権など。
AIとWeb3の結合は単に2つの人気用語を重ねるだけではなく、構造的な技術の相互補完です。現在のAIが直面しているいくつかの核心的な痛点から出発し、実際に問題を解決しているWeb3プロジェクトを深く分析し、AI Crypto分野の価値と方向性を明らかにします。
AIサービスのアクセス障壁が高く、コストが高い
現在のAIサービスは通常コストが高く、トレーニングリソースの取得が困難で、中小企業や個人開発者にとっては非常に高いハードルとなっています。さらに、これらのサービスはしばしば技術的に複雑で、専門的なバックグラウンドがないと扱えません。AIサービス市場は高度に集中しており、ユーザーは多様な選択肢に欠け、利用コストは不透明で、予算の予測も難しく、さらには計算能力の独占の問題にも直面しています。
Web3のソリューションは、分散型の方法でプラットフォームの壁を打破し、オープンなGPU市場とモデルサービスネットワークを構築します。これにより、余剰リソースの柔軟なスケジューリングをサポートし、ブロックチェーン上のタスクスケジューリングと透明な経済メカニズムを通じて、より多くの参加者が計算力とモデルを提供するように促進し、全体のコストを削減しサービスのアクセス可能性を向上させます。
プロジェクトの代表
Render Network：分散型GPUレンダリングに特化し、AI推論とトレーニングもサポートし、「使用量に応じた支払い」モデルを採用して、開発者が低コストで画像生成およびAIサービスにアクセスできるようにします。
Gensyn：分散型の深層学習トレーニングネットワークを構築し、Proof-of-Computeメカニズムを使用してトレーニング結果を検証し、AIトレーニングをプラットフォーム集中型からオープンな協力型へと推進します。
Akash Network：ブロックチェーン技術に基づく分散型クラウドコンピューティングプラットフォームで、開発者は必要に応じてGPUリソースをレンタルし、AIアプリケーションの展開と実行に使用することができる、「クラウドコンピューティングの分散型バージョン」です。
0G Labs：分散型AIネイティブLayer-1。革新的なストレージと計算分離アーキテクチャにより、チェーン上でAIモデルを運用するコストと複雑さを大幅に削減しました。
データ貢献者にはインセンティブが不足している
高品質なデータはAIモデルの核心的な燃料ですが、従来のモデルではデータ提供者は報酬を得ることが難しいです。データの出所が不透明で、重複が多く、使用方法に対するフィードバックが不足しているため、データエコシステムは長期的に非効率な運営を続けています。
Web3は新しい解決のパラダイムを提供します：暗号署名、オンチェーンの権利確認、そしてコンポーザブルな経済メカニズムを通じて、データ提供者、モデル開発者、そしてユーザーの間に明確な協力とインセンティブのクローズドループを形成します。
プロジェクトを代表する
OpenLedger：革新的に「Payable AI」概念を提案し、データ貢献、モデル呼び出し、経済的インセンティブを組み合わせて、AIのオンチェーン協力データ経済ネットワークの形成を促進します。
Bittensor：TAO報酬、Yumaコンセンサスメカニズム、サブネット精密インセンティブ、知識協力などを中心とした完全なインセンティブシステムを採用し、データ貢献とモデル運用成果を直接結びつけ、全体的な価値貢献を向上させます。
Grass：AIデータネットワークは、プラグインを通じてユーザーのブラウジング行動データを収集し、それをブロックチェーン上の検索エンジンのトレーニングに貢献します。ユーザーはデータの質に応じて報酬を受け取り、コミュニティ主導のデータ共有メカニズムを構築します。
モデルのブラックボックス化、AI推論の検証ができない
現在の主流AIモデルの推論プロセスは高度にブラックボックス化されており、ユーザーは結果の正確性と信頼性を検証することができません。特に金融や医療などの高リスク分野では問題が顕著です。さらに、モデルは改ざんや毒攻撃などの攻撃を受ける可能性があり、追跡や監査が困難です。
そのため、Web3プロジェクトは、モデル推論プロセスに検証可能性と監査可能性を持たせ、AIシステムの説明可能性と信頼の基盤を向上させるために、ゼロ知識証明（ZK）、完全同型暗号（FHE）、および信頼実行環境（TEE）を導入しようとしています。
代表プロジェクト
Sentient：革新的なモデル指紋認識技術を通じて、呼び出し行動の追跡可能性を保証し、モデルの使用透明性と改ざん防止能力を向上させます。
Modulus Labs：ZK技術を利用してモデル推論プロセスの暗号検証を行い、「信頼できるAI」の新しいパラダイムを実現します。
Giza：ゼロ知識暗号学を利用して機械学習推論計算をブロックチェーンに上げることで、AIモデルの展開の透明性と信頼性を向上させます。
プライバシーとセキュリティのリスク
AIのトレーニングプロセスは、大量の敏感なデータを含むことが多く、プライバシーの漏洩、モデルの悪用や攻撃、意思決定の透明性の欠如などのリスクに直面しています。同時に、データとモデルの所有権の定義があいまいであり、安全上の脅威をさらに悪化させています。
ブロックチェーンの不変性、暗号計算技術（ZK、FHEなど）、信頼できる実行環境などの手段を利用して、AIシステムのデータとモデルがトレーニング、ストレージ、呼び出しの全プロセスにおいて安全性と制御性を確保します。
Phala Network: 信頼できる実行環境（TEE）を提供し、重要な計算を安全なハードウェアに封じ込めて、データの漏洩やモデルの盗用を防ぎます。
ZAMA：全同態暗号（FHE）技術に焦点を当て、モデルのトレーニングと推論を暗号化された状態で行うことができ、「平文を使用せずに計算できる」ことを実現します。
マインドネットワーク：プライバシー保護をサポートする分散型AIデータ共有および推論プラットフォームを構築し、先端の暗号技術（同型暗号、ゼロ知識証明など）を通じてデータの安全な共有とプライバシー計算を実現します。
Vana：ユーザーが自分のデータに対するすべての権利と制御を取り戻し、データのプライバシーとセキュリティを確保することを目的としたAIアイデンティティ生成アプリケーション。
AIモデルの著作権と知的財産に関する紛争
現在のAIモデルのトレーニングは、大量のインターネットデータを使用していますが、しばしば著作権で保護されたコンテンツを無断で使用しているため、法的な争いが頻繁に発生しています。同時に、AI生成コンテンツの著作権の帰属が不明確であり、オリジナル作成者、モデル開発者、利用者間の権利配分に透明なメカニズムが欠けています。モデルが悪意を持ってコピーされたり、盗用されたりする事例も頻繁に見られ、知的財産権の保護は困難です。
Web3は、オンチェーンの権利確認メカニズムを通じて、モデルの作成時間、トレーニングデータの出所、貢献者情報などを証明し、NFTやスマートコントラクトなどのツールを使用してモデルやコンテンツの著作権の帰属を識別します。
ストーリープロトコル：オンチェーンの知的財産権プロトコルを構築し、AIコンテンツ、コード、モデルなどをモジュール化された方法で権利確定、組み合わせ、ライセンスを行い、「創作と同時に権利確定、呼び出しと同時に支払い」という仕組みを実現します。
Alethea AI：チェーン上のアイデンティティとNFTを結びつけて生成されるAIモデル（キャラクター、声など）。各AIキャラクターは明確なクリエイターと著作権情報を持ち、悪用や盗作を防ぎます。
分散型AIガバナンスの欠如
現在のAIモデルの開発と進化は、大手テクノロジー企業や閉鎖的なチームに大きく依存しており、モデルの更新ペースは不透明で、価値の偏りを修正することが難しく、アルゴリズムの偏見や悪用、「技術的封建化」の傾向を引き起こす可能性があります。コミュニティやユーザーは通常、モデルの更新経路、パラメータの調整、または動作の境界に干渉することができず、AIシステムの効果的な監視や修正のメカニズムが欠如しています。
Web3の利点は、プログラム可能なガバナンスとオープンな協力メカニズムにあります。オンチェーンガバナンス、DAOメカニズム、インセンティブ構造を活用することで、AIモデルの設計、トレーニング目標、パラメータ更新などの重要なプロセスにコミュニティの合意を段階的に導入し、モデル開発の民主性、透明性、そして多様性を向上させることができます。
Fetch.ai：自律経済エージェント（AEA）とオープンガバナンスメカニズムを導入し、AIエージェントの行動をコミュニティのルールによって制約し、経済的インセンティブを通じてエージェント間の協力を調整します。
SingularityNET：AIサービスを組み合わせ可能なオンチェーンモジュールとしてパッケージ化し、ユーザーはオープンマーケットでモデルを選択または置き換えることができ、プラットフォームのガバナンスメカニズムはモデルの質とサービスに対するコンセンサス評価および改善提案を支持します。
クロスチェーンAI協力問題
マルチチェーン環境では、AIエージェントとモデルが異なるブロックチェーンに分散している可能性があり、状態、コンテキスト、または呼び出しロジックを統一することが難しく、ユーザーエクスペリエンスが分断され、開発が複雑になり、データの同期が困難になります。
一部のプロジェクトは「マルチチェーンAIプロトコル」を中心に探索を進めており、コンテキストの共有、クロスチェーン通信、状態同期メカニズムを通じて、AIエージェントのクロスチェーン運用の連続性と一貫性を促進しようとしています。
OpenPond：異なるチェーン上のAIモデルとエージェントを接続するMCPクロスチェーンプロトコルを採用し、呼び出し状態の同期とコンテキスト共有を実現し、マルチチェーン協力シナリオを簡素化します。
Lava Network：クロスチェーンRPCおよびデータブリッジサービスを提供し、マルチチェーンAIシステムの基盤通信経路を開通し、エージェントデータの同期と統一タスクの実行をサポートします。
バーチャルプロトコル：ACP（エージェントコマースプロトコル）スマートコラボレーションプロトコルを通じて、エージェント間のリクエスト、交渉、実行、決済プロセスをサポートします。その「パラレルハイパーシンクロニシティ」並行同期技術により、AIエージェントはクロスプラットフォームで並行して動作し、行動と記憶をリアルタイムで同期させることができます。
エピローグ
AI Cryptoの興起は単なる空論ではなく、底からのシステム再構築です：それは大規模モデル時代の中央集権的な束縛を打破し、計算力、データ、インセンティブ、安全、ガバナンスなどの次元で、誰もが参加でき、透明で信頼でき、協力によって推進されるAIの新しいパラダイムを徐々に構築しています。
現在、この分野は概念段階から実質的な製品の導入期に入っています。実際の価値を創造し、コアな痛点を解決できるAI Cryptoプロジェクトは、次のAI時代の発展の波をリードし、人工知能技術をよりオープンで公正で信頼できる方向に進める機会を必ず持つと信じています。
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風口は偽物の命題か？AI + Web3のトラックの価値はどこにあるのか？
文:TinTinLand
2025年に入ると、「AI + Web3」のストーリーの熱は依然として冷めていません。Grayscaleが2025年5月に発表した最新の報告によると、AI Cryptoの全体的な市場価値は210億ドルに達し、2023年第1四半期の45億ドルと比較してほぼ5倍の成長を遂げました。
この波の背後には、真の技術統合があるのか、それとも再び概念のパッケージ化があるのか？
マクロ的に見ると、従来のAIエコシステムはますます多くの構造的問題を露呈しています：モデルのトレーニングのハードルが高い、データプライバシーが保証されていない、計算能力が高度に独占されている、推論プロセスがブラックボックス化している、インセンティブメカニズムが不均衡である…… これらの痛点は、まさにWeb3の本来の利点と高度に一致しています：非中央集権化、オープンな市場メカニズム、チェーン上での検証、ユーザーデータの主権など。
AIとWeb3の結合は単に2つの人気用語を重ねるだけではなく、構造的な技術の相互補完です。現在のAIが直面しているいくつかの核心的な痛点から出発し、実際に問題を解決しているWeb3プロジェクトを深く分析し、AI Crypto分野の価値と方向性を明らかにします。
AIサービスのアクセス障壁が高く、コストが高い
現在のAIサービスは通常コストが高く、トレーニングリソースの取得が困難で、中小企業や個人開発者にとっては非常に高いハードルとなっています。さらに、これらのサービスはしばしば技術的に複雑で、専門的なバックグラウンドがないと扱えません。AIサービス市場は高度に集中しており、ユーザーは多様な選択肢に欠け、利用コストは不透明で、予算の予測も難しく、さらには計算能力の独占の問題にも直面しています。
Web3のソリューションは、分散型の方法でプラットフォームの壁を打破し、オープンなGPU市場とモデルサービスネットワークを構築します。これにより、余剰リソースの柔軟なスケジューリングをサポートし、ブロックチェーン上のタスクスケジューリングと透明な経済メカニズムを通じて、より多くの参加者が計算力とモデルを提供するように促進し、全体のコストを削減しサービスのアクセス可能性を向上させます。
プロジェクトの代表
Render Network：分散型GPUレンダリングに特化し、AI推論とトレーニングもサポートし、「使用量に応じた支払い」モデルを採用して、開発者が低コストで画像生成およびAIサービスにアクセスできるようにします。
Gensyn：分散型の深層学習トレーニングネットワークを構築し、Proof-of-Computeメカニズムを使用してトレーニング結果を検証し、AIトレーニングをプラットフォーム集中型からオープンな協力型へと推進します。
Akash Network：ブロックチェーン技術に基づく分散型クラウドコンピューティングプラットフォームで、開発者は必要に応じてGPUリソースをレンタルし、AIアプリケーションの展開と実行に使用することができる、「クラウドコンピューティングの分散型バージョン」です。
0G Labs：分散型AIネイティブLayer-1。革新的なストレージと計算分離アーキテクチャにより、チェーン上でAIモデルを運用するコストと複雑さを大幅に削減しました。
データ貢献者にはインセンティブが不足している
高品質なデータはAIモデルの核心的な燃料ですが、従来のモデルではデータ提供者は報酬を得ることが難しいです。データの出所が不透明で、重複が多く、使用方法に対するフィードバックが不足しているため、データエコシステムは長期的に非効率な運営を続けています。
Web3は新しい解決のパラダイムを提供します：暗号署名、オンチェーンの権利確認、そしてコンポーザブルな経済メカニズムを通じて、データ提供者、モデル開発者、そしてユーザーの間に明確な協力とインセンティブのクローズドループを形成します。
プロジェクトを代表する
OpenLedger：革新的に「Payable AI」概念を提案し、データ貢献、モデル呼び出し、経済的インセンティブを組み合わせて、AIのオンチェーン協力データ経済ネットワークの形成を促進します。
Bittensor：TAO報酬、Yumaコンセンサスメカニズム、サブネット精密インセンティブ、知識協力などを中心とした完全なインセンティブシステムを採用し、データ貢献とモデル運用成果を直接結びつけ、全体的な価値貢献を向上させます。
Grass：AIデータネットワークは、プラグインを通じてユーザーのブラウジング行動データを収集し、それをブロックチェーン上の検索エンジンのトレーニングに貢献します。ユーザーはデータの質に応じて報酬を受け取り、コミュニティ主導のデータ共有メカニズムを構築します。
モデルのブラックボックス化、AI推論の検証ができない
現在の主流AIモデルの推論プロセスは高度にブラックボックス化されており、ユーザーは結果の正確性と信頼性を検証することができません。特に金融や医療などの高リスク分野では問題が顕著です。さらに、モデルは改ざんや毒攻撃などの攻撃を受ける可能性があり、追跡や監査が困難です。
そのため、Web3プロジェクトは、モデル推論プロセスに検証可能性と監査可能性を持たせ、AIシステムの説明可能性と信頼の基盤を向上させるために、ゼロ知識証明（ZK）、完全同型暗号（FHE）、および信頼実行環境（TEE）を導入しようとしています。
代表プロジェクト
Sentient：革新的なモデル指紋認識技術を通じて、呼び出し行動の追跡可能性を保証し、モデルの使用透明性と改ざん防止能力を向上させます。
Modulus Labs：ZK技術を利用してモデル推論プロセスの暗号検証を行い、「信頼できるAI」の新しいパラダイムを実現します。
Giza：ゼロ知識暗号学を利用して機械学習推論計算をブロックチェーンに上げることで、AIモデルの展開の透明性と信頼性を向上させます。
プライバシーとセキュリティのリスク
AIのトレーニングプロセスは、大量の敏感なデータを含むことが多く、プライバシーの漏洩、モデルの悪用や攻撃、意思決定の透明性の欠如などのリスクに直面しています。同時に、データとモデルの所有権の定義があいまいであり、安全上の脅威をさらに悪化させています。
ブロックチェーンの不変性、暗号計算技術（ZK、FHEなど）、信頼できる実行環境などの手段を利用して、AIシステムのデータとモデルがトレーニング、ストレージ、呼び出しの全プロセスにおいて安全性と制御性を確保します。
プロジェクトを代表する
Phala Network: 信頼できる実行環境（TEE）を提供し、重要な計算を安全なハードウェアに封じ込めて、データの漏洩やモデルの盗用を防ぎます。
ZAMA：全同態暗号（FHE）技術に焦点を当て、モデルのトレーニングと推論を暗号化された状態で行うことができ、「平文を使用せずに計算できる」ことを実現します。
マインドネットワーク：プライバシー保護をサポートする分散型AIデータ共有および推論プラットフォームを構築し、先端の暗号技術（同型暗号、ゼロ知識証明など）を通じてデータの安全な共有とプライバシー計算を実現します。
Vana：ユーザーが自分のデータに対するすべての権利と制御を取り戻し、データのプライバシーとセキュリティを確保することを目的としたAIアイデンティティ生成アプリケーション。
AIモデルの著作権と知的財産に関する紛争
現在のAIモデルのトレーニングは、大量のインターネットデータを使用していますが、しばしば著作権で保護されたコンテンツを無断で使用しているため、法的な争いが頻繁に発生しています。同時に、AI生成コンテンツの著作権の帰属が不明確であり、オリジナル作成者、モデル開発者、利用者間の権利配分に透明なメカニズムが欠けています。モデルが悪意を持ってコピーされたり、盗用されたりする事例も頻繁に見られ、知的財産権の保護は困難です。
Web3は、オンチェーンの権利確認メカニズムを通じて、モデルの作成時間、トレーニングデータの出所、貢献者情報などを証明し、NFTやスマートコントラクトなどのツールを使用してモデルやコンテンツの著作権の帰属を識別します。
プロジェクトの代表
ストーリープロトコル：オンチェーンの知的財産権プロトコルを構築し、AIコンテンツ、コード、モデルなどをモジュール化された方法で権利確定、組み合わせ、ライセンスを行い、「創作と同時に権利確定、呼び出しと同時に支払い」という仕組みを実現します。
Alethea AI：チェーン上のアイデンティティとNFTを結びつけて生成されるAIモデル（キャラクター、声など）。各AIキャラクターは明確なクリエイターと著作権情報を持ち、悪用や盗作を防ぎます。
分散型AIガバナンスの欠如
現在のAIモデルの開発と進化は、大手テクノロジー企業や閉鎖的なチームに大きく依存しており、モデルの更新ペースは不透明で、価値の偏りを修正することが難しく、アルゴリズムの偏見や悪用、「技術的封建化」の傾向を引き起こす可能性があります。コミュニティやユーザーは通常、モデルの更新経路、パラメータの調整、または動作の境界に干渉することができず、AIシステムの効果的な監視や修正のメカニズムが欠如しています。
Web3の利点は、プログラム可能なガバナンスとオープンな協力メカニズムにあります。オンチェーンガバナンス、DAOメカニズム、インセンティブ構造を活用することで、AIモデルの設計、トレーニング目標、パラメータ更新などの重要なプロセスにコミュニティの合意を段階的に導入し、モデル開発の民主性、透明性、そして多様性を向上させることができます。
プロジェクトの代表
Fetch.ai：自律経済エージェント（AEA）とオープンガバナンスメカニズムを導入し、AIエージェントの行動をコミュニティのルールによって制約し、経済的インセンティブを通じてエージェント間の協力を調整します。
SingularityNET：AIサービスを組み合わせ可能なオンチェーンモジュールとしてパッケージ化し、ユーザーはオープンマーケットでモデルを選択または置き換えることができ、プラットフォームのガバナンスメカニズムはモデルの質とサービスに対するコンセンサス評価および改善提案を支持します。
クロスチェーンAI協力問題
マルチチェーン環境では、AIエージェントとモデルが異なるブロックチェーンに分散している可能性があり、状態、コンテキスト、または呼び出しロジックを統一することが難しく、ユーザーエクスペリエンスが分断され、開発が複雑になり、データの同期が困難になります。
一部のプロジェクトは「マルチチェーンAIプロトコル」を中心に探索を進めており、コンテキストの共有、クロスチェーン通信、状態同期メカニズムを通じて、AIエージェントのクロスチェーン運用の連続性と一貫性を促進しようとしています。
プロジェクトを代表する
OpenPond：異なるチェーン上のAIモデルとエージェントを接続するMCPクロスチェーンプロトコルを採用し、呼び出し状態の同期とコンテキスト共有を実現し、マルチチェーン協力シナリオを簡素化します。
Lava Network：クロスチェーンRPCおよびデータブリッジサービスを提供し、マルチチェーンAIシステムの基盤通信経路を開通し、エージェントデータの同期と統一タスクの実行をサポートします。
バーチャルプロトコル：ACP（エージェントコマースプロトコル）スマートコラボレーションプロトコルを通じて、エージェント間のリクエスト、交渉、実行、決済プロセスをサポートします。その「パラレルハイパーシンクロニシティ」並行同期技術により、AIエージェントはクロスプラットフォームで並行して動作し、行動と記憶をリアルタイムで同期させることができます。
エピローグ
AI Cryptoの興起は単なる空論ではなく、底からのシステム再構築です：それは大規模モデル時代の中央集権的な束縛を打破し、計算力、データ、インセンティブ、安全、ガバナンスなどの次元で、誰もが参加でき、透明で信頼でき、協力によって推進されるAIの新しいパラダイムを徐々に構築しています。
現在、この分野は概念段階から実質的な製品の導入期に入っています。実際の価値を創造し、コアな痛点を解決できるAI Cryptoプロジェクトは、次のAI時代の発展の波をリードし、人工知能技術をよりオープンで公正で信頼できる方向に進める機会を必ず持つと信じています。