Bittensorの復興からAIエージェントの台頭まで、2025年の暗号AIトップ10予測

原文タイトル：2025年に私たちが注目していること（暗号AI）

原文著者：Teng Yan

編訳：Asher

暗号AIセクターの未来は魅力的であり、歴史的な前例や明確なトレンドが不足しているものの、これは新たな出発点にあることを意味し、未来の発展を待ち望んでいます。2026年にこれを振り返り、2025年初頭の期待と実際の状況のギャップを見ることは、さらに興奮をもたらすでしょう。

一、暗号AIセクターの総時価総額は1500億ドルに達する

現在、暗号AIセクターのトークンはアルトコイン市場の時価総額の2.9%に過ぎませんが、この割合は長くは続かないと信じています。人工知能が徐々にスマートコントラクトプラットフォーム、ミーム、分散型物理インフラ（DePIN）、エージェントプラットフォーム、データネットワーク、スマートコーディネーションレイヤーなどの新しい分野に拡大するにつれて、DeFiやミームトークンとの融合は避けられないトレンドとなっています。

暗号AIセクターに自信を持つ理由は、2つの最強の技術トレンドの交差点にあるからです：

• AI熱狂の引き金：OpenAIのIPOや類似のイベントが、世界的なAI熱狂を引き起こす可能性があります。同時に、Web2の機関資本は分散型AIインフラに投資を注目しています。
• 小売熱潮：人工知能の概念は理解しやすく、興奮を呼び起こします。彼らは今、トークンを通じて投資できます。2024年のミームコインの熱狂を覚えていますか？これは同様の熱狂であり、ただし人工知能がより実際に世界を変えるのです。

二、Bittensorの復興

Bittensor（トークン名はTAO）は数年前から存在しています。この分野の老舗プレイヤーです。人工知能の熱狂が高まる中、彼のトークン価格は1年前の水準を彷徨っています。しかし、Bittensorの背後にあるデジタルハニカム思考は静かに進行しており、より多くのサブネットが現れ、登録費用が低下し、サブネットは推論速度などの実際のパフォーマンスでWeb2の対応技術を超えています。同時に、EVM互換性はDeFi機能を導入し、Bittensorのネットワークをさらに豊かにしています。

では、なぜTAOは急騰しないのでしょうか？急激なインフレ計画とAIエージェント向けプラットフォームへの関心の移行が制約となっています。しかし、dTAO（2025年第1四半期に予想される）は重要な転換点となる可能性があります。dTAOを通じて、各サブネットは独自のトークンを持ち、これらのトークンの相対価格がリリースの配分を決定します。

なぜBittensorには再び爆発的なチャンスがあるのか：

• 市場に基づくリリース：dTAOはブロック報酬を革新と実際に測定可能なパフォーマンスに直接結びつけます。サブネットのパフォーマンスが良ければ良いほど、そのトークンは価値が高まり、したがって得られるリリースも多くなります。
• 資本の流れに焦点を当てる：投資家はついに自分が注目する特定のサブネットに投資できるようになります。もしあるサブネットが分散型トレーニングに革新的な方法を採用し成功を収めれば、資本はそのサブネットに流入し、投資の見解を表現できます。
• EVM統合：EVM互換性は、より広範な暗号ネイティブ開発者コミュニティをBittensorに引き込み、他のネットワークとのギャップを埋めます。

現在、各サブネットに注目し、それらが各自の分野で達成した実際の進展を記録しています。ある時点で、@opentensorバージョンのDeFi夏が訪れることが予想されます。

三、計算市場は次のL1取引

計算需要の満たされない状態は明らかに巨大なトレンドとなるでしょう。NVIDIAのCEO、黄仁勲は、推論需要が「10億倍」増加すると述べています。この指数関数的な成長は、従来のインフラ計画を打破し、「新しいソリューション」を切実に求めています。

分散型計算レイヤーは、検証可能でコスト効率の良い方法で原始的な計算（トレーニングと推論に使用）を提供します。@spheronfdn、@gensynai、@atomanetwork、@kuzcoxyzのようなスタートアップが、製品に焦点を当て、トークンではなく、この点を利用するために強力な基盤を静かに構築しています。分散型AIモデルのトレーニングが実現可能になるにつれて、アドレス可能な市場は急激に増加することが予想されます。

暗号AIセクターにおいて、L1セクターと比較すると：

• 2021年のように：Solana、Terra、Avalancheが「最高の」L1になるために争ったのを覚えていますか？計算プロトコル間で同様の争いが見られ、開発者やAIアプリケーションを獲得するために、彼らの計算レイヤー上で構築されるでしょう。
• Web2の需要：6800億ドルから2.5兆ドルのクラウドコンピューティング市場は、暗号AI市場をはるかに上回ります。これらの分散型計算ソリューションが従来のクラウド顧客のほんの一部を獲得できれば、次の10倍または100倍の成長の波を見ることができるでしょう。

SolanaがL1分野で際立つように、ここでの勝者は新たな最前線を支配し、信頼性、コスト効率、開発者に優しいツールの3つの基準に密接に注目する必要があります。

四、AIエージェントがブロックチェーン取引に押し寄せる

2025年末までに、90%のオンチェーン取引はもはや人間が手動で「送信」をクリックすることによってトリガーされることはありません。代わりに、これらの取引はAIエージェントの軍隊によって実行され、これらのAIエージェントは流動性プールの再バランス、報酬の配分、またはリアルタイムデータソースに基づいてマイクロペイメントを実行します。

すべては見た目ほど無理ではありません。過去7年間に私たちが構築してきたすべて（L1、ロールアップ、DeFi、NFTなど）は、AI主導のオンチェーン世界への道を静かに開いてきました。

@autonolasエージェントがGnosisでの取引を行う

では、なぜこのような変化が起こるのでしょうか？

• 人為的なエラーがなくなる：スマートコントラクトはコードに従って正確に実行されます。AIエージェントは、一群の人間よりも迅速かつ正確に大量のデータを処理できます。
• マイクロペイメント：AIエージェント駆動の取引は、より小さく、より頻繁で、より効率的になります。特に、Solana、Base、その他のL1/L2の取引コストが低下するにつれて。
• 見えないインフラ：人間は直接的なコントロールを放棄することを喜んで受け入れます。これが手間を減らすことを意味するならば。Netflixの自動更新を信頼し、AIエージェントがユーザーのDeFiポジションを自動的に再バランスすることを信頼するのは自然な次のステップです。

AIエージェントは驚異的なオンチェーン活動量を生み出しますが、最大の課題は、これらのAIエージェント駆動のシステムを人間に対して責任を持たせることです。AIエージェントが発起した取引と人間が発起した取引の比率が増加するにつれて、新しいガバナンスメカニズム、分析プラットフォーム、監査ツールが必要となります。

五、エージェント間の相互作用：AIクラスター概念の台頭

AIエージェントの群れは、小さな人工知能エンティティがシームレスに協力し、壮大な計画を実行することを指します。これは次の人気のSFまたはホラー映画のプロットのように聞こえます。現在のAIエージェントのほとんどは孤立して動作し、相互作用が少なく予測不可能です。しかし、AIエージェントの群れはこの状況を変え、複数のAIエージェントがネットワーク内で情報を交換し、交渉し、共同で意思決定を行うことを可能にします。

これらのAIエージェントの群れは、分散型の専門モデルの集団と見なすことができ、各モデルがより大きく、より複雑なタスクに独自の専門知識を提供します。その潜在能力は驚異的です。例えば、ある群れはBittensorのようなプラットフォーム上で分散型計算リソースを調整し、別の群れはリアルタイムでコンテンツの出所を検証し、ソーシャルメディア上での虚偽情報の拡散を防ぐことができます。群れの中の各AIエージェントは専門家であり、それぞれのタスクを正確に実行します。

これらの群れネットワークの知性は、いかなる単一の孤立したAIをも超えます。エージェントの群れが繁栄するためには、汎用通信標準が不可欠です。エージェントは、基盤となるフレームワークの制約を受けずに発見、認証、協力できる必要があります。Story、FXN、ZEREBRO、ai16zなどのチームは、エージェントの群れの台頭のための基盤を築くために取り組んでいます。

同時に、透明なオンチェーンルールによって管理されるエージェントの群れにタスクを割り当てることの重要な役割が浮かび上がります。これにより、システムはより高い弾力性と適応性を持つことができます。もしあるエージェントが失敗した場合、他のエージェントが介入して補完し、システムの継続的な運用を維持します。

六、暗号AIワークチームは人間とAIのハイブリッドになる

Storyは、Luna（AIエージェントプロジェクト）をソーシャルメディアインターンとして雇い、彼女に毎日1,000ドルを支払っています。奇妙に聞こえるかもしれませんが、これは未来の前兆であり、この未来ではAIエージェントが真のコラボレーターとなり、自主性、責任、さらには給与を持つことになります。さまざまな業界で、人間とAIのハイブリッドチームのテストが行われています。

私たちはAIエージェントと手を組んで働くことになります。彼らは私たちの奴隷ではなく、平等なパートナーです：

• 生産性の急増：AIエージェントは大量のデータを処理し、相互にコミュニケーションを取り、24/7で意思決定を行い、睡眠やコーヒーブレイクを必要としません。
• スマートコントラクトによる信頼の構築：ブロックチェーンは偏見がなく、疲れず、決して忘れない監視者です。オンチェーンの台帳は、重要なAIエージェントの行動が特定の境界条件/ルールに従うことを保証します。
• 社会規範の進化：AIエージェントとのインタラクションに関する礼儀がすぐに問われるでしょう------AIに「お願いします」や「ありがとう」と言うべきでしょうか？彼らのエラーに対して道徳的責任を負うべきでしょうか、それとも彼らの開発者を責めるべきでしょうか？

「従業員」と「ソフトウェア」の境界は2025年にぼやけ始めます。暗号チームがこの中に参加することが期待されます。AIエージェントはコンテンツ生成に優れ、24時間ライブ配信し、ソーシャルメディアにコンテンツを投稿できます。もしAIプロトコルを開発しているなら、なぜ内部にAIエージェントを展開してその能力を示さないのでしょうか？

七、99%のAIエージェントは消滅する（有用なものだけが生き残る）

私たちはAIエージェント間のダーウィン式淘汰を目にするでしょう。これは、AIエージェントを運営するには計算能力、つまり推論コストが必要だからです。もしAIエージェントが「家賃」をカバーするのに十分な価値を生み出せなければ、淘汰される運命にあります。

AIエージェントの生存ゲームの例として、まずはカーボンクレジットAIを考えてみましょう：あるAIエージェントが分散型エネルギーネットワーク内で非効率な部分を探し、トークン化されたカーボンクレジットを自律的に取引します。もし彼が自分の計算コストを支払うのに十分な収入を得られれば、このAIエージェントは繁栄します。もう一つの例はDEXアービトラージボットです：このAIエージェントは、分散型取引所間の価格差を利用して安定した収入を得ており、その収入は推論コストをカバーするのに十分です。それに対して、X上のいたずら者：面白いが持続可能な収入源がない仮想AIインフルエンサーは、新鮮さが失われ、トークン価格が下落するにつれて、徐々に消えていき、生計を維持できなくなります。

違いは明白です。実用的なAIエージェントは繁栄し、干渉や話題に依存するAIエージェントは無関係になります。このような自然選択は業界にとって有益であり、開発者が常に革新を追求し、生産的なアプリケーションを優先することを促します。より強力で生産的なAIエージェントの台頭とともに、懐疑者は徐々に沈黙するでしょう。

八、AI合成データは人間データを超える

「データは新しい石油」という言葉は広く知られています。しかし、人工知能がデータに高度に依存することは、迫り来るデータ不足への懸念を引き起こしています。従来の見解では、ユーザーからプライベートな現実データを収集する方法を探し、それに対して支払うべきだとされています。

しかし、高度に規制された業界や実データが不足している場合、より実用的な解決策は合成データかもしれません。合成データは人工的に生成され、現実世界のデータ分布を模倣することを目的としています。これは、人間データの代替として、スケーラブルで倫理的に友好的かつプライバシーを保護するソリューションを提供します。合成データの利点は以下の通りです：

• 無限のスケール：100万枚の医学的X線写真や工場の3Dスキャンが必要な場合、合成データは無限に生成でき、実際の患者や工場に依存する必要はありません。
• プライバシーに優しい：合成データを扱う際、個人のプライバシー情報は脅かされません。
• カスタマイズ可能：特定のトレーニングニーズに応じてデータ分布を調整し、現実には希少または倫理的に複雑な境界ケースを挿入することもできます。

人間が持つデータは多くの状況で依然として重要ですが、合成データが真実性の面で向上し続ければ、数量、生成速度、プライバシー制約のない利点においてユーザーデータを超える可能性があります。未来の分散型人工知能は、「ミニラボ」を中心に展開されるかもしれません。これらのラボは、特定の使用ケースに応じた高度に専門化された合成データセットを作成することに焦点を当てます。

九、分散型トレーニングが機能し始める

2024年には、Prime IntellectやNous Researchのような先駆者が分散型トレーニングの境界を押し広げました。例えば、低帯域幅環境で150億パラメータのモデルを成功裏にトレーニングし、大規模トレーニングが従来の集中型設定の外で実現可能であることを証明しました。これらのモデルは、既存の基盤モデルと比較して実用的なアプリケーションでのパフォーマンスが不十分であり、使用する理由はあまりありませんが、2025年にはこの状況が変わると予想されます。

EXO LabsはSPARTAを通じて進展をさらに推進し、GPU間の通信を1000倍以上削減しました。SPARTAは、専用のインフラに依存することなく、低帯域幅で大規模モデルのトレーニングを可能にします。最も印象的なのは、彼らの声明です：「SPARTAは独立して機能しますが、DiLoCoのような同期ベースの低通信トレーニングアルゴリズムと組み合わせることで、より良いパフォーマンスを得ることもできます。」これは、これらの改善が重ね合わせられ、効率の向上が段階的に蓄積されることを意味します。

モデル技術の進歩に伴い、より小さく、より効率的なモデルがより有用になり、人工知能の未来はもはや規模だけでなく、質と入手可能性に重点を置くようになります。すぐに、エッジデバイスやスマートフォン上で動作できる高性能モデルが登場するでしょう。

十、少なくとも10の新しい暗号AIスーパープロトコル

多くの人々がVirtualsやai16zをスマートフォンの初期段階（iOSやAndroidなど）と比較し、現在のリーダーが引き続き勝利すると考えていますが、この市場は巨大で未開発であり、2つの参加者だけでは支配できません。2025年末までに、少なくとも10の新しい暗号AIプロトコル（まだトークンを発行していない）が時価総額10億ドルを突破することが予想されます。

分散型人工知能はまだ始まったばかりであり、多くの才能が集まっています。新しいプロトコル、新しいトークンモデル、新しいオープンソースフレームワークが次々と登場し、これらの新しい参加者は、インセンティブ（エアドロップや巧妙なステーキング）、技術的な突破口（低遅延推論やチェーン間相互運用性）、ユーザーエクスペリエンスの改善（ノーコードなど）を通じて既存の参加者を置き換える可能性があります。公衆の認識の変化は瞬時かつ劇的である可能性があります。

Bittensor、Virtuals、ai16zは孤独ではなく、次の10億ドルの暗号AIプロトコルが間もなく登場し、賢い投資家には多くの機会が待っています。これこそがこの市場が非常に魅力的な理由です。