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

🤖 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

🤖 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

🤖 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

🤖 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

🤖 分散型AIガバナンスが欠如している

🤖 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

🤖 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

🎯 結論

AI 暗号の台頭は空論ではなく、ボトムアップのシステム再構築です。ビッグモデル時代の集中化された束縛を打ち破り、コンピューティング能力、データ、インセンティブ、セキュリティ、ガバナンスの面で、誰もが参加する透明性と信頼性が高く、協力的に推進される新しい AI パラダイムを徐々に構築します。

現在、この分野は構想段階から本格的な製品化段階に入っています。真に実用的な価値を創造し、核心的な課題を解決できるAI暗号プロジェクトこそが、次世代AI時代の発展の波をリードし、人工知能技術の発展をよりオープンで公平かつ信頼できる方向に推進する機会を持つと信じています。