トレンドか、それとも誤った提案か？AI + Web3トラックの価値とは？

執筆者: TinTinLand

2025年を迎え、「AI + Web3」という話題は依然として熱い。Grayscaleが2025年5月に発表した最新レポートによると、AI暗号トラック全体の市場価値は210億米ドルに達し、2023年第1四半期の45億米ドルの約5倍に上る。

この波の背後には、真の技術統合、あるいは単なる概念的なパッケージングがあるのか?

マクロ的な視点から見ると、従来の AI エコシステムは、モデルトレーニングのハードルの高さ、データプライバシーの欠如、コンピューティング能力の独占度の高さ、ブラックボックスの推論プロセス、不均衡なインセンティブメカニズムなど、構造的な問題をますます明らかにしています。そして、これらの問題点は、分散化、オープンマーケットメカニズム、オンチェーン検証可能性、ユーザーデータの主権など、Web3 本来の利点と非常によく一致しています。

AI + Web3の組み合わせは、単に二つのホットワードを重ね合わせただけでなく、構造的な技術的補完でもあります。まずは、AIが現在直面している核心的な課題から始め、実際にそれらの問題を解決しているWeb3プロジェクトを深く分析することで、AI暗号トラックの価値と方向性を明らかにしましょう。

🤖 AIサービスへのアクセスのハードルが高すぎてコストがかかる

現在、AIサービスは通常、高額でトレーニングリソースの入手が困難なため、中小企業や個人開発者にとってアクセスが非常に困難になっています。さらに、これらのサービスは技術的に複雑で、開始するには専門的な知識が必要となる場合が多くあります。AIサービス市場は高度に集中しており、ユーザーには多様な選択肢がなく、通話コストは不透明で、予算の予測が難しく、さらにはコンピューティングパワーの独占という問題さえあります。

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障壁を打ち破り、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、アイドルリソースの柔軟なスケジューリングをサポートし、オンチェーンタスクスケジューリングと透明性の高い経済メカニズムを通じて、より多くの参加者がコンピューティング能力とモデルを提供するように促すことで、全体的なコストを削減し、サービスのアクセシビリティを向上させることです。

代表的なプロジェクト

Render Network: 分散型 GPU レンダリングに重点を置き、AI 推論とトレーニングもサポートし、「従量課金」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: 分散型ディープラーニング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、プラットフォームの集中化からオープンコラボレーションまで AI トレーニングを推進します。
Akash Network：ブロックチェーン技術を基盤とする分散型クラウドコンピューティングプラットフォーム。開発者はGPUリソースをオンデマンドでレンタルし、AIアプリケーションをデプロイ・実行できます。これは「クラウドコンピューティングの分散版」と言えるでしょう。
0G Labs: 革新的なストレージとコンピューティングの分離アーキテクチャによる分散型 AI ネイティブレイヤー 1 により、チェーン上で AI モデルを実行するコストと複雑さが大幅に削減されます。

🤖 データ提供者へのインセンティブの欠如

高品質なデータはAIモデルの核となる原動力ですが、従来のモデルではデータ提供者が報酬を得ることが困難です。データソースは不透明で、反復性が高く、その利用方法に関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にわたって非効率的な運用を強いられています。

Web3 は、新しいソリューションパラダイムを提供します。暗号署名、オンチェーン権利確認、構成可能な経済メカニズムを通じて、データ提供者、モデル開発者、ユーザーの間で明確なコラボレーションとインセンティブループが形成されます。

代表的なプロジェクト

OpenLedger: 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た「Payable AI」という概念を革新的に提案し、AIチェーン連携のためのデータ経済ネットワークの形成を促進しました。
Bittensor: TAO報酬、Yumaコンセンサスメカニズム、サブネット精度インセンティブ、知識コラボレーションなどを中核とする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操作結果を直接リンクして全体的な価値貢献を高めます。
Grass：プラグインを通じてユーザーの閲覧行動データを収集し、オンチェーン検索エンジンのトレーニングに提供するAIデータネットワーク。ユーザーはデータの質に応じて報酬を受け取ることができ、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。

🤖 モデルがブラックボックス化されているため、AI の推論を検証できません

現在主流のAIモデルの推論プロセスは高度にブラックボックス化しており、ユーザーは結果の正確性と信頼性を検証できません。これは、金融や医療といった高リスク分野では特に問題となります。さらに、モデルは改ざん、ポイズニング、その他の攻撃を受ける可能性があり、追跡や監査が困難です。

この目的のために、Web3プロジェクトは、ゼロ知識証明（ZK）、完全準同型暗号化（FHE）、信頼できる実行環境（TEE）を導入して、モデルの推論プロセスを検証可能かつ監査可能にし、AIシステムの説明可能性と信頼の基盤を強化しようとしています。

代表的なプロジェクト

Sentient: 革新的なモデル指紋認識テクノロジーにより、呼び出し動作の追跡が可能になり、モデル使用の透明性と改ざん防止機能が向上します。
Modulus Labs: ZK テクノロジーを使用してモデルの推論プロセスを暗号化および検証し、「信頼できる AI」という新しいパラダイムを実現します。
Giza: ゼロ知識暗号を使用して機械学習の推論計算をチェーン上に移動し、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の学習プロセスには、多くの場合、大量の機密データが関与しており、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といった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が曖昧であることも、セキュリティリスクをさらに悪化させています。

ブロックチェーンの不変性、暗号化コンピューティング技術（ZK、FHEなど）、信頼できる実行環境などの助けを借りて、トレーニング、保存、呼び出しの全プロセスにおけるAIシステムデータとモデルのセキュリティと制御性が保証されます。

代表的なプロジェクト

Phala Network: 信頼できる実行環境 (TEE) サポートを提供し、重要な計算を安全なハードウェアにカプセル化して、データの漏洩やモデルの盗難を防止します。
ZAMA: 完全準同型暗号化 (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実行できるようにすることで、「平文なしの計算」を実現します。
Mind Network：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、最先端の暗号化技術（準同型暗号化、ゼロ知識証明など）を通じてデータセキュリティ共有とプライバシーコンピューティングを実現します。
Vana: ユーザーに自身のデータの所有権と制御権を取り戻し、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 ID 生成アプリケーション。

🤖 AIモデルの著作権と知的財産権紛争

現在、AIモデルの学習には大量のインターネットデータが利用されていますが、著作権のあるコンテンツを無断で使用するケースが多く、法的紛争が頻発しています。同時に、AI生成コンテンツの著作権の帰属先が明確ではなく、原作者、モデル開発者、ユーザー間の権利利益分配に関する透明性のある仕組みが欠如しています。また、モデルが悪意を持ってコピー・流用されることも少なくなく、知的財産権の保護を困難にしています。

Web3 は、オンチェーン所有権確認メカニズムを使用して、モデルの作成時間、トレーニングデータソース、貢献者情報などを保存し、NFT やスマートコントラクトなどのツールを使用して、モデルまたはコンテンツの著作権所有権を識別します。

代表的なプロジェクト

ストーリープロトコル：AIコンテンツ、コード、モデルなどをモジュール方式で確認、組み合わせ、認可できるオンチェーン知的財産契約を構築し、「作成は権利確認、使用は支払い」という仕組みを実現します。
Alethea AI: 生成 AI モデル (キャラクター、サウンドなど) をオンチェーン ID および NFT にバインドすることで、各 AI キャラクターに明確な作成者情報と著作権情報が付与され、不正使用や盗作を回避できます。

🤖 分散型AIガバナンスが欠如している

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います。モデルの更新ペースは不透明で、価値観の偏りを修正するのは困難であり、アルゴリズムの偏り、乱用、そして「技術的封建主義」に容易につながりかねません。コミュニティやユーザーは通常、モデルの更新パス、パラメータ調整、あるいは行動の境界に介入することができず、AIシステムを効果的に監視・修正するメカニズムも欠いています。

Web3の利点は、プログラム可能なガバナンスとオープンなコラボレーション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、パラメータ更新といった重要なプロセスにおいて、コミュニティのコンセンサスを段階的に導入し、モデル開発における民主主義、透明性、多様性を高めることができます。

代表的なプロジェクト

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できるようにします。
SingularityNET：AIサービスを構成可能なオンチェーンモジュールにカプセル化します。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換でき、プラットフォームのガバナンスメカニズムは、モデルの品質とサービスに関するコンセンサス評価と改善提案をサポートします。

🤖 クロスチェーンAI連携の問題

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される可能性があり、ステータス、コンテキスト、呼び出しロジックの統一が難しくなり、ユーザーエクスペリエンスが断片化され、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では、「マルチチェーン AI プロトコル」を検討しており、共有コンテキスト、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操作の継続性と一貫性を促進しようとしています。

代表的なプロジェクト

OpenPond: MCP クロスチェーンプロトコルを使用して、異なるチェーン上の AI モデルとエージェントを接続し、通話ステータスとコンテキスト共有の同期を実現し、マルチチェーンコラボレーション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 システムの基盤となる通信チャネルを開き、エージェントデータの同期と統合されたタスク実行をサポートします。
バーチャルプロトコル：ACP（Agent Commerce Protocol）インテリジェン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。「Parallel Hypersynchronicity」並列同期技術により、AIエージェントは複数のプラットフォーム間で並列実行され、動作と記憶をリアルタイムに同期できます。