# リソース集約からアプリ革新へ：Crypto と AI の融合の道## 分散型コンピューティング：CryptoとAIの統合を探る人工知能の波が世界を席巻する中、暗号通貨の世界もそれに結びつく方法を積極的に探求しています。最初の試みは、分散型計算リソースの統合に焦点を当てており、ブロックチェーン技術を利用して世界中の余剰GPUおよびCPUリソースを調整し、需給のマッチングを実現し、コストを削減し、リソース提供者に透明で公平なインセンティブメカニズムを提供することを目指しています。この段階の探索は主にロングテール市場を対象としており、柔軟性と革新メカニズムを強調しています。たとえば、あるプロジェクトは分散型GPUリソースを集約し、軽量な推論やモデルの微調整のハードルを下げています；また別のプロジェクトはスマートコントラクトを通じて解決者に報酬を与え、個人ユーザーの未使用GPUをトレーニングに参加させることで活性化しています。さらに、モデル競争やサブネットメカニズムを導入するプロジェクトや、従来のインターネットリソースと組み合わせて、分散型のモデルトレーニングと推論サービスを提供するものもあります。しかし、この段階での試みは明らかな限界を露呈しました：純粋な計算力市場の競争は価格戦争に陥り、推論レイヤーの非中央集権性能が不足し、供給と需要のマッチングにはアプリケーション層のストーリーが欠けています。暗号通貨はAIの世界では依然として基盤インフラの役割に留まり、ユーザー体験のレベルには真に触れていません。## AIエージェントの台頭：CryptoとAIがアプリケーション層に向かう去中心化の計算力市場が徐々に安定する中で、CryptoとAIの融合探索は基盤リソースからアプリケーション層のインテリジェントエージェントへと進展しています。この転換は、オンチェーンAIエージェントの台頭を象徴として、両者の結合に対する市場の期待を再燃させました。初期、AIトークンは文化現象の段階に留まっており、多くのプロジェクトは擬人化されたエンターテイメントのイメージで迅速に注目を集めました。ユーザーのインタラクションの需要が高まるにつれ、AIトークンは初歩的なインタラクション能力を持ち始め、ソーシャルプラットフォーム上で軽量な代理として簡単なタスクを実行します。その後、AIエージェントは、チェーン上の金融、NFT、データ分析などのより垂直的なアプリケーションシーンに浸透し、多くの専門的なインテリジェントエージェントを生み出しました。ユーザーはこれらのインテリジェントエージェントを通じて、チェーン上の操作に直接参加し、戦略を実行し、資産を管理することができます。真の転換点は、エージェントフレームワークと実行プロトコルの出現です。一部のプロジェクトは、単一のエージェントが複雑なオンチェーンの要求に対処するのが難しいことに気づき、人格モデリング、タスクオーケストレーション、マルチエージェント協力をサポートするモジュール式フレームワークを開発しました。これにより、オンチェーンエージェントは孤立した個体からシステム化された運用へと移行し、クリプトとAIの結合は単純なアプリケーションインターフェースから「運用プロトコル」のシステム化段階へと進展しました。その間に、エージェント経済がチェーン上で芽生え始めました。一部のプロジェクトはAI Launchpadを通じて、エージェントの自律的なトークン発行、プロトコルの協力、ソーシャルな拡散の基準を確立し、"AIネイティブ経済体"の雛形が誕生しました。## 協力と標準化：MCPとそのもたらす新しい方向性初期の熱潮が退くにつれて、CryptoとAIの結合は深刻な再編成を経験しています。市場は物語を追うことから、本当の製品市場適合度を追求することへと戻っています。このような背景の中で、AIアプリケーションのために生まれたオープンスタンダードプロトコルであるModel Context Protocol（MCP）は、現在のニーズに最も合致した新しい触媒となっています。MCPは、統一されたLLMと外部データ、ツール間の通信手段のためのオープンスタンダードプロトコルです。MCPを通じて、任意の大規模言語モデルは、複雑で繰り返しのカスタム統合開発を必要とせずに、統一的かつ安全に外部データソースとツールにアクセスできます。MCPのアプリケーションエコシステムが急速に芽生えています。一部のプロジェクトは、信頼できる実行環境に依存してMCPアプリケーションに安全でスケーラブルな計算力を提供しています。別のプロジェクトはMCPプロトコルを拡張し、マルチチェーンデータアクセスとエージェントの展開を統合することで、Web3におけるAIアプリケーションの統一データ層を構築しています。さらに重要なことは、MCPが未来のCryptoとAIの融合に新たな方向性を開いたことです：マルチエージェントによる協力、オンチェーン取引の自動化、情報金融（InfoFi）の台頭などです。## 小結：エージェント経済の長い進化CryptoとAIの融合の歴史を振り返ると、機能を深化させ、実用性を向上させる長い道のりが見えてきます。最初のエンターテインメント対話エージェントから、徐々に登場したAlpha分析やツール型エージェント、そして自然言語を直接ブロックチェーン上の金融操作に封入するDeFAIエージェントに至るまで、各段階の飛躍がAIエージェントと現実世界のニーズとの距離を縮めています。この進化の道筋は明確に見えます：エンターテイメント対話エージェント → ツール対話エージェント → 取引実行エージェント → DeFAI抽象層 → 集団知能とマルチエージェント協力。AIエージェントの未来はもはや単純な物語の推進ではなく、真の実用性に基づかなければなりません。この道は過去のどの物語サイクルよりも長くなりますが、持続的に蓄積された実用性の支えがあるため、開かれる限界は遠く想像を超えるものとなります。
CryptoとAIの融合の道:リソースの集約からエージェント経済へ
リソース集約からアプリ革新へ：Crypto と AI の融合の道
分散型コンピューティング：CryptoとAIの統合を探る
人工知能の波が世界を席巻する中、暗号通貨の世界もそれに結びつく方法を積極的に探求しています。最初の試みは、分散型計算リソースの統合に焦点を当てており、ブロックチェーン技術を利用して世界中の余剰GPUおよびCPUリソースを調整し、需給のマッチングを実現し、コストを削減し、リソース提供者に透明で公平なインセンティブメカニズムを提供することを目指しています。
この段階の探索は主にロングテール市場を対象としており、柔軟性と革新メカニズムを強調しています。たとえば、あるプロジェクトは分散型GPUリソースを集約し、軽量な推論やモデルの微調整のハードルを下げています；また別のプロジェクトはスマートコントラクトを通じて解決者に報酬を与え、個人ユーザーの未使用GPUをトレーニングに参加させることで活性化しています。さらに、モデル競争やサブネットメカニズムを導入するプロジェクトや、従来のインターネットリソースと組み合わせて、分散型のモデルトレーニングと推論サービスを提供するものもあります。
しかし、この段階での試みは明らかな限界を露呈しました：純粋な計算力市場の競争は価格戦争に陥り、推論レイヤーの非中央集権性能が不足し、供給と需要のマッチングにはアプリケーション層のストーリーが欠けています。暗号通貨はAIの世界では依然として基盤インフラの役割に留まり、ユーザー体験のレベルには真に触れていません。
AIエージェントの台頭：CryptoとAIがアプリケーション層に向かう
去中心化の計算力市場が徐々に安定する中で、CryptoとAIの融合探索は基盤リソースからアプリケーション層のインテリジェントエージェントへと進展しています。この転換は、オンチェーンAIエージェントの台頭を象徴として、両者の結合に対する市場の期待を再燃させました。
初期、AIトークンは文化現象の段階に留まっており、多くのプロジェクトは擬人化されたエンターテイメントのイメージで迅速に注目を集めました。ユーザーのインタラクションの需要が高まるにつれ、AIトークンは初歩的なインタラクション能力を持ち始め、ソーシャルプラットフォーム上で軽量な代理として簡単なタスクを実行します。
その後、AIエージェントは、チェーン上の金融、NFT、データ分析などのより垂直的なアプリケーションシーンに浸透し、多くの専門的なインテリジェントエージェントを生み出しました。ユーザーはこれらのインテリジェントエージェントを通じて、チェーン上の操作に直接参加し、戦略を実行し、資産を管理することができます。
真の転換点は、エージェントフレームワークと実行プロトコルの出現です。一部のプロジェクトは、単一のエージェントが複雑なオンチェーンの要求に対処するのが難しいことに気づき、人格モデリング、タスクオーケストレーション、マルチエージェント協力をサポートするモジュール式フレームワークを開発しました。これにより、オンチェーンエージェントは孤立した個体からシステム化された運用へと移行し、クリプトとAIの結合は単純なアプリケーションインターフェースから「運用プロトコル」のシステム化段階へと進展しました。
その間に、エージェント経済がチェーン上で芽生え始めました。一部のプロジェクトはAI Launchpadを通じて、エージェントの自律的なトークン発行、プロトコルの協力、ソーシャルな拡散の基準を確立し、"AIネイティブ経済体"の雛形が誕生しました。
協力と標準化：MCPとそのもたらす新しい方向性
初期の熱潮が退くにつれて、CryptoとAIの結合は深刻な再編成を経験しています。市場は物語を追うことから、本当の製品市場適合度を追求することへと戻っています。このような背景の中で、AIアプリケーションのために生まれたオープンスタンダードプロトコルであるModel Context Protocol（MCP）は、現在のニーズに最も合致した新しい触媒となっています。
MCPは、統一されたLLMと外部データ、ツール間の通信手段のためのオープンスタンダードプロトコルです。MCPを通じて、任意の大規模言語モデルは、複雑で繰り返しのカスタム統合開発を必要とせずに、統一的かつ安全に外部データソースとツールにアクセスできます。
MCPのアプリケーションエコシステムが急速に芽生えています。一部のプロジェクトは、信頼できる実行環境に依存してMCPアプリケーションに安全でスケーラブルな計算力を提供しています。別のプロジェクトはMCPプロトコルを拡張し、マルチチェーンデータアクセスとエージェントの展開を統合することで、Web3におけるAIアプリケーションの統一データ層を構築しています。
さらに重要なことは、MCPが未来のCryptoとAIの融合に新たな方向性を開いたことです：マルチエージェントによる協力、オンチェーン取引の自動化、情報金融（InfoFi）の台頭などです。
小結：エージェント経済の長い進化
CryptoとAIの融合の歴史を振り返ると、機能を深化させ、実用性を向上させる長い道のりが見えてきます。最初のエンターテインメント対話エージェントから、徐々に登場したAlpha分析やツール型エージェント、そして自然言語を直接ブロックチェーン上の金融操作に封入するDeFAIエージェントに至るまで、各段階の飛躍がAIエージェントと現実世界のニーズとの距離を縮めています。
この進化の道筋は明確に見えます：エンターテイメント対話エージェント → ツール対話エージェント → 取引実行エージェント → DeFAI抽象層 → 集団知能とマルチエージェント協力。AIエージェントの未来はもはや単純な物語の推進ではなく、真の実用性に基づかなければなりません。この道は過去のどの物語サイクルよりも長くなりますが、持続的に蓄積された実用性の支えがあるため、開かれる限界は遠く想像を超えるものとなります。