2025 年の暗号 AI 世界で注目すべきトップ 10

2026 年 1 月のさわやかな朝、玄関先に少しみすぼらしい新聞が置かれています。それは、どういうわけか人工知能革命を生き延びたものです。

新聞をめくると、AI エージェントがブロックチェーン上のグローバルサプライチェーンを調整すると同時に、新たに開始された暗号化 AI プロトコルが優位性を争っているという見出しが目に入ります。半ページのレポートでは、プロジェクトマネージャーとして雇用されたデジタル「従業員」が紹介されています。これは今日ではあまりにも当たり前のことなので、誰も大騒ぎしません。

数か月前なら、私はこのアイデアを嘲笑し、そのような進歩が少なくとも5年かかるだろうと自分のポートフォリオに賭けていたかもしれません。しかし、これほど急速に暗号 AI は世界を混乱させるでしょう。私はこれを確信しています。

ひどい胃腸炎から回復した後、私は新年を始めるために机に座りました。何か価値のあること、つまり好奇心を刺激し、おそらく議論を引き起こす可能性のあるものから始めたいと思いました。未来を覗いてみるより良いことは何でしょうか？

私は普段、急いで予測を立てることはありませんが、暗号 AI には抵抗したくなるほどの魅力があります。従うべき歴史的な経験や参照するトレンドはなく、次に何が起こるかを想像するのは真っ白なキャンバスのようなものです。正直に言うと、2026 年にこの記事を見直して、私がどれほど間違っていたかを考えると、さらに面白くなります。

そこで、2025 年の暗号 AI がどうなるかについての私の見解をご紹介します。

1. 暗号化された人工知能の市場価値は総額 1,500 億米ドルに達する

現在、暗号AIトークンはアルトコイン時価総額のわずか2.9％を占めています。しかし、これは長くは続きません。

人工知能は、スマートコントラクトプラットフォームから Memecoin、分散型物理インフラストラクチャネットワーク (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プリミティブに至るまで、あらゆるものをカバーしているため、DeFi と同等の立場になることは避けられない傾向です。そしてミームコイン。

なぜ私がそんなに確信しているのでしょうか？

暗号 AI は、私がこれまで見てきた 2 つの最も強力なテクノロジートレンドの交差点に位置します。
AI の熱狂を引き起こすイベント: OpenAI IPO または同様のイベントは、世界中で AI の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、投資対象として分散型人工知能インフラストラクチャにすでに注目しています。
個人投資家は夢中です。人工知能の概念は理解しやすく、興奮しやすく、今ではトークンを通じて人工知能に投資できるようになりました。 2024 年の Memecoin のゴールドラッシュを覚えていますか?同じ流行が人工知能でも起こっていますが、それが実際に世界を変えている点が異なります。

2. ビッテンソールの復活

Nineteen.ai (サブネット 19) は、ほとんどの Web2 プロバイダーよりも推論速度が優れています

Bittensor (TAO) は長年存在しており、暗号人工知能の分野における長老と呼ぶことができます。 AI のブームにもかかわらず、そのトークン価格は 1 年前と変わらず低迷しています。

実際、この「デジタル集合意識」は静かに飛躍しています。登録料が安いサブネットが増えており、一部のサブネットは推論速度などの実際の指標で Web2 の類似製品を上回っており、イーサリアム仮想マシンと密接に関連しています。 (EVM) ) と互換性があり、Bittensor ネットワークに DeFi のような機能が導入されます。

では、なぜTAOは普及しなかったのでしょうか？急激なインフレ計画と AI エージェントへの注目の変化がその開発を妨げています。ただし、dTAO (2025 年第 1 四半期に発売予定) が大きな転換点となる可能性があります。 dTAO では、各サブネットが独自のトークンを持ち、これらのトークンの相対価格によって TAO の配布方法が決まります。

Bitensor の復活が期待される理由:

市場ベースのトークンリリース: dTAO は、ブロック報酬をイノベーションと実際の測定可能なパフォーマンスに直接結びつけます。サブネットが優れているほど、そのトークンの価値が高くなり、より多くの TAO リリースを受け取ることになります。
資金の流れに焦点を当てる: 投資家は最終的に、楽観的に考えている特定のサブネットに資金を振り向けることができます。特定のサブネットが分散トレーニングに革新的なアプローチを採用し、大きな成果を上げた場合、投資家はそこに資金を投資することで支援を示すことができます。
EVM の統合: EVM との互換性により、ネイティブ暗号開発者のより広範なコミュニティが Bittensor に参加し、他のネットワークとのギャップを埋めることができます。

私は個人的に、さまざまなサブネットに注目し、それぞれの分野で真の進歩を遂げているサブネットに注目しています。ある時点で、Bittensor バージョンの DeFi 夏が開催されるでしょう。

3. コンピューティング市場はL1と同様の次の戦場となる

ジェンスン・ファン氏: 推論に対する需要は「10億倍に増加」するだろう

明らかなメガトレンドの 1 つは、コンピューティングに対する膨大な需要です。

Nvidia CEO のジェンスン・フアン氏が、推論に対する需要は「10 億倍に増加する」と述べたことは有名です。これは急激に増加する需要であり、従来のインフラ計画を破壊し、「新しいソリューション」が緊急に必要となります。

分散コンピューティング層は、検証可能かつコスト効率の高い方法で、生のコンピューティング能力 (トレーニングと推論用) を提供します。 Spheron、Gensyn、Atoma、Kuzco などのスタートアップ企業は、トークンよりも製品に重点を置き、このトレンドを利用するための基礎を静かに築いています (現在、どの企業もトークンを持っていません)。 AI モデルの分散トレーニングが可能になると、潜在的な市場規模は劇的に増加します。

L1 ブロックチェーンとの比較:

それは 2021 年のようなものです。Solana、Terra/Luna、Avalanche が「最高の」L1 ブロックチェーンを目指して競争していたときのことを覚えていますか?コンピューティングレイヤーを使用して AI アプリケーションを構築する開発者を引きつけるために、コンピューティングプロトコル間で同様の無償の競争が行われることになるでしょう。
Web2 の需要: 6,800 億ドルから 2 兆 5,000 億ドルのクラウドコンピューティング市場は、暗号 AI 市場よりも大きいです。これらの分散型コンピューティングソリューションが従来のクラウド顧客のごく一部を惹きつけることができれば、10 倍、さらには 100 倍の成長の次の波が訪れる可能性があります。

リスクは非常に大きいです。 Solana が L1 ブロックチェーン分野に出現したように、コンピューティング市場の勝者は新たなフロンティアを支配することになります。注意すべき重要な要素は 3 つあります。それは、信頼性、費用対効果、開発者にとって使いやすいツールです。

4. AI エージェントがブロックチェーントランザクションをフラッドする

Gnosis で取引する Olas エージェント。出典: デューン/@pi_

2025 年末までに早送りすると、オンチェーントランザクションの 90% は人間による「送信」ボタンのクリックによってトリガーされなくなります。

代わりに、それらは、リアルタイムのデータソースに基づいて流動性プールの再調整、報酬の分配、またはマイクロペイメントの実行を精力的に行う AI エージェントの軍隊によって実行されます。

これは突飛なことではありません。 L1 ブロックチェーン、スケーリングソリューション、DeFi、NFT など、私たちが過去 7 年間に構築してきたすべてのものは、人工知能がオンチェーンのアクティビティを支配する世界への道を静かに切り開いています。

皮肉？多くの開発者は、自分たちが機械主導の未来に向けたインフラストラクチャを構築していることに気づいていないかもしれません。

なぜこのシフトなのでしょうか？

人的エラーを回避する: スマートコントラクトは、コーディングされたとおりに厳密に実行されます。その結果、AI エージェントは人間のチームよりも迅速かつ正確に大量のデータを処理できるようになります。
マイクロペイメント: これらのエージェント主導の取引は、より小規模で、より頻繁に、より効率的に行われるようになります。特に、Solana、Base、その他の L1/L2 ブロックチェーンではトランザクションコストが低下しています。
目に見えないインフラストラクチャ: 煩わしさが軽減されるのであれば、人間は喜んで直接制御を放棄します。私たちは、Netflix がサブスクリプションサービスを自動的に更新することを信頼し、AI エージェントが DeFi ポジションを自動的にリ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 エージェントはチェーン上で驚くべきアクティビティを生成します。すべての L1/L2 ブロックチェーンが彼らに求愛しているのも不思議ではありません。

最大の課題は、これらのエージェント駆動システムに人間に対する責任を持たせることです。人間が開始するトランザクションに対するエージェントが開始するトランザクションの割合が増加し続けるにつれて、新しいガバナンスメカニズム、分析プラットフォーム、監査ツールが必要になります。

5. エージェント間のインタラクション: 群衆の台頭

出典: FXN ワールドドキュメント

エージェントの群れ（壮大な計画を実行するためにシームレスに連携する小さな人工知能の実体）の概念は、次のヒット SF/ホラー映画のプロットのように聞こえます。

今日の人工知能エージェントはほとんどが単独で動作し、相互の予測不可能な相互作用は最小限に抑えられています。

エージェントグループはこの現状を変え、AI エージェントネットワークが情報を交換し、交渉し、協力して意思決定を行えるようにします。これは、それぞれが独自の専門知識をより大規模で複雑なタスクに提供する、特化されたモデルの分散型コレクションと考えてください。
あるグループは Bittensor のようなプラットフォーム上で分散コンピューティングリソースを調整し、別のグループは偽情報に取り組み、コンテンツがソーシャルメディア上で拡散する前にリアルタイムで情報源を検証する可能性があります。グループ内の各エージェントは専門家であり、タスクを正確に実行します。

これらの群れネットワークは、単一の孤立した AI よりもはるかに強力なインテリジェンスを生成します。

グループが繁栄するには、共通の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に関係なく、検出、認証、コラボレーションができる必要があります。 Story Protocol、FXN、Zerebro、ai16z/ELIZA などのチームが、エージェントコミュニティの出現の基礎を築いています。

これは、分散化の重要な役割につながります。透明なオンチェーンルールに基づいてグループ間でタスクを分散することで、システムの回復力と適応性が高まります。 1 つのエージェントに障害が発生すると、他のエージェントがすぐにその不足を補います。

6. 暗号化 AI の労働力は人間と機械のハイブリッドになる

出典: @whip_queen_

Story Protocol は、人工知能エージェントのルナをソーシャルメディアインターンとして雇用し、1 日あたり 1,000 ドルを支払いました。ルナは人間の同僚とうまくやっていません。自分の優れたパフォーマンスを自慢したため、危うくクビになりそうになりました。

奇妙に聞こえるかもしれないが、それはこれから起こることの兆しだ。将来的には、AI エージェントは自律性、責任、さらには給与を伴う本当の仕事のパートナーになるでしょう。さまざまな業界の企業が、人間と機械のハイブリッドな労働力を模索しています。

私たちは AI エージェントと奴隷としてではなく、対等なパートナーとして協力していきます。

生産性の向上: エージェントは大量のデータを処理し、相互に通信し、24 時間体制で意思決定を行うことができます。
スマートコントラクトを通じて信頼を構築する: ブロックチェーンは、決して疲れたり忘れたりすることのない、公平かつ公正な監視者です。オンチェーン台帳により、重要なエージェントのアクションが特定の境界条件/ルールに従っていることが保証されます。
社会規範は進化します。私たちは間もなく、エージェントとのやり取りのエチケットに対処する必要があります。人工知能に「お願いします」「ありがとう」と言うべきでしょうか？彼らが間違いを犯した場合、私たちは彼らに道徳的責任を負わせるのでしょうか、それとも開発者を非難するのでしょうか?

代理店はコンテンツの生成が得意で、ライブストリーミングやソーシャルメディアへの投稿を 24 時間年中無休で行うことができるため、マーケティングチームがこのモデルを最初に採用すると予想しています。 AI プロトコルを構築している場合は、エージェントをオンプレミスにデプロイして機能を実証してみてはいかがでしょうか?

2025 年には、「従業員」と「ソフトウェア」の間の境界線があいまいになり始めます。

7. 暗号AIエージェントの99%は死に、実用的なエージェントだけが生き残る

AIエージェントの中からダーウィンの選択が見られることになるだろう。なぜ？なぜなら、AI エージェントを実行するには、コンピューティング能力という形でお金 (つまり、推論コスト) が必要だからです。エージェントが「家賃」を支払うのに十分な価値を生み出すことができない場合、エージェントは排除されます。

エージェントサバイバルゲームの例:

カーボンクレジット AI: エージェントが分散型エネルギーグリッドを精査し、非効率性を特定し、トークン化されたカーボンクレジットを自律的に取引するところを想像してください。自社のコンピューティングコストを賄うのに十分な収益を得ることができます。このようなエージェントは成功する可能性があります。
分散型取引所裁定取引ボット: 分散型取引所間の価格差を利用するエージェントは、推論に支払う収益を継続的に生み出すことができます。
X のスパム送信者: 一方、かわいいジョークしか言わず、持続可能な収入源がない仮想 AI インフルエンサーについてはどうですか?目新しさがなくなり、トークンの価格が暴落すると消滅し、運営を維持できなくなります。

違いは明らかです。実用的な指向のエージェントは繁栄しますが、他のエージェントは衰退していきます。

この自然選択は現場にとって有益です。開発者は革新を図り、派手なギミックよりも生産的なユースケースを優先する必要があります。これらのより強力で効果的な薬剤が出現すると、懐疑論者は沈黙するでしょう。

8. 合成データは人間のデータを超える

「データは新しい石油である」とよく言われます。人工知能はデータに依存していますが、その膨大なデータ需要により、今後のデータ不足に対する懸念が生じています。

従来の通念では、ユーザーから非公開の実世界データを収集し、さらにはその対価を支払う方法を見つける必要があると考えられています。しかし、規制の厳しい業界や実世界のデータが不足している業界では、より実用的なアプローチは合成データにあるということに私は同意するようになりました。

これらは、現実世界のデータ分布をシミュレートするように設計された人工的に生成されたデータセットであり、人間のデータに代わる、スケーラブルで倫理的、プライバシー保護に優れた代替手段を提供します。

合成データが強力な理由:

無限のスケール: 100 万枚の医療用 X 線写真や工場の 3D スキャンが必要ですか?合成生成は、実際の患者や実際の工場を待つことなく、無制限に生産できます。
プライバシーの保護: 合成データセットを使用する場合、個人情報が危険にさらされることはありません。
カスタマイズ可能: トレーニングのニーズに合わせてデータの配布を調整し、実際にはまれすぎたり、倫理的な問題により収集が困難なエッジケースを挿入したりできます。

確かに、多くの場合、ユーザーが所有する人間のデータは今後も重要ですが、合成データの信頼性が向上し続ければ、量、生成速度、プライバシーの制約から解放されるという点でユーザーデータが影を落とす可能性があります。

分散型 AI の次の波は、特定のユースケースに合わせて高度にカスタマイズされた合成データセットを作成する「小さなラボ」を中心に展開する可能性があります。

Grass が数百万の分散ノードを活用して Web スクレイピングの制限を回避したのと同じように、これらの小規模なラボは、データ生成プロセスにおけるポリシーや規制のハードルを巧みに回避します。

これについては次の記事で詳しく説明します。

9. 分散型トレーニングは本当に違いを生む

2024 年、Prime Intellect や Nous Research などのパイオニアは、分散型トレーニングの限界を押し広げています。私たちは低帯域幅環境で 150 億のパラメーターモデルをトレーニングし、従来の一元的なアプローチ以外でも大規模なトレーニングが可能であることを実証しました。

これらのモデルは現時点では既存のベースモデルに比べて実用性が低い（性能が低い）ですが、2025 年には状況が変わると私は考えています。

今週、EXO Labs は SPARTA でさらに一歩前進し、GPU 間の通信トラフィックを 1,000 分の 1 以上削減しました。 SPARTA を使用すると、専用インフラストラクチャを必要とせずに、低帯域幅条件下で大規模なモデルのトレーニングが可能になります。

私が最も印象に残ったのは、「SPARTA は単独で動作しますが、DiLoCo などの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てパフォーマンスをさらに向上させることもできます。」という声明です。

これは、これらの改善を積み重ねて効率をさらに向上できることを意味します。

モデルの蒸留などの技術の進歩により、より小さなモデルが実用的かつ効率的になるにつれて、AI の将来はサイズではなく、パフォーマンスの向上とアクセシビリティの向上にあります。間もなく、エッジデバイスや携帯電話でも動作する高性能モデルが登場するでしょう。

10. 10 の新しい暗号 AI プロトコルの時価総額は 10 億ドルに達する (まだ発売されていない)

ai16z は 2024 年に 20 億米ドルに急増

本物のゴールドラッシュ時代へようこそ。 Virtuals と ai16z をスマートフォン (iOS と Android) の初期の頃と比較する人が多く、現在のリーダーが引き続き優位に立つと考えるのは簡単です。

しかし、この市場は 2 社だけで独占するには大きすぎて未開発です。 2025 年末までに、まだトークンを発行していない少なくとも 10 の新しい暗号 AI プロトコルの流通する (完全に希薄化されていない) 時価総額は 10 億ドルを超えると私は予測します。

分散型人工知能はまだ初期段階にあり、多くの人材が集まっています。

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の出現を期待する十分な理由があります。これらの新しいプレーヤーは、インセンティブ (エアドロップやステーキングなど)、技術的なブレークスルー (低遅延推論やチェーンの相互運用性など)、ユーザーエクスペリエンスの向上 (コードなし) の組み合わせを通じて、既存のプレーヤーに取って代わることができます。世間の認識の変化は一瞬にして起こる可能性があります。

それがこの分野の魅力でもあり、課題でもあります。市場規模は両刃の剣です。パイは大きいですが、熟練したチームにとっては参入障壁は低いのです。これはカンブリア紀の爆発的なプロジェクトの舞台となり、その多くは消え去りますが、少数のプロジェクトは変革の力となるでしょう。

Bitensor、Virtuals、ai16z の優位性は長くは続かないでしょう。時価総額10億ドルの暗号AIプロトコルの次のバッチが登場します。賢明な投資家にとっては多くの機会があり、それが非常にエキサイティングな理由です。

ボーナスハイライト #1: AI エージェントは新しいアプリケーションです

Apple が 2008 年に App Store を立ち上げたとき、その広告スローガンは「あなたに合ったアプリがいつもあります。」でした。

すぐに、「あなたにぴったりの代理店があります」と言えるようになるでしょう。

アイコンをクリックしてアプリを開く代わりに、タスクを専用の AI エージェントに委任します。これらのエージェントは状況を認識し、他のエージェントやサービスと相互通信することができ、予算の監視やフライトが変更になった場合の旅行スケジュールの再調整など、明示的に要求されていないタスクを独自に開始することもできます。

簡単に言えば、スマートフォンのホーム画面は、健康、財務、生産性、ソーシャルなど、それぞれが独自の仕事分野を持つ「デジタル同僚」のネットワークになる可能性があります。

また、これらは暗号通貨を活用したエージェントであるため、分散型インフラストラクチャを使用して支払い、認証、データストレージを自律的に処理できます。

ボーナスハイライト #2: ロボット工学

この記事の多くはソフトウェア面に焦点を当てていますが、私は AI 革命の物理的な現れであるロボット工学にも非常に興奮しています。この 10 年で、ロボット工学は ChatGPT の瞬間を迎えるでしょう。

この分野は、特に知覚ベースの実世界データセットの取得と物理機能の向上において、依然として大きな障害に直面しています。一部のチームは、暗号トークンを使用してデータ収集とイノベーションを促進し、この課題に立ち向かっています。これらの取り組みは注目に値します (FrodoBot を思い浮かべてください)。

私はテクノロジーの分野で10年以上頑張ってきましたが、最後に心の底からこのような興奮を感じたのはいつか思い出せません。このイノベーションの波は、これまでとは異なったもののように感じられます。より大きく、より大胆で、まだ始まったばかりです。