AIとWeb3の融合：香港コンセンサス大会2025のホットトピック

近年、AIとWeb3は人類の技術進歩を推進する二大原動力と見なされています。ChatGPTが革命的なAI体験をもたらす中、オンチェーンAIも概念からインフラへの移行を遂げ、Web3界で最も期待される持続的な新しい成長分野となっています。

先日終了した香港コンセンサス大会2025では、AIとWeb3の融合が人気のトピックとなりました。メイン会場でもサブ会場でも、この話題についての議論が盛んに行われました。以下は大会でのAI関連プロジェクトとトレンドに関する深い分析です。

一、AI インフラストラクチャ

1. AIエージェントプラットフォームとフレームワーク

AIエージェントの発射プラットフォームとフレームワークの基盤施設の構築は、最近半年間非常に活発です。これらのプロジェクトは、開発者とユーザーにAIエージェントを低いハードルで使用できるプラットフォームを提供しており、今回のAIプロジェクトの重点方向の一つです。

• 0G Labs：初の分散型人工知能オペレーティングシステム（deAIOS）で、AI専用のLayer 1を構築し、計算リソース、データ、モデルを接続して、分散型AI開発エコシステムを構築します。

• DeAgentAI：去中心化AIエージェントのイノベーションプラットフォームに焦点を当て、多エージェント技術の発展を推進することに尽力しています。ユーザーは、さまざまなシーンに適用するAIエージェントネットワークを作成、管理、調整することができます。

• Autonomys Network：分散型インフラストラクチャスタックで、安全で自律的な人間と機械の協力を実現します。ユーザーは専用のAIエージェントを作成し、さまざまなタスクを実行できます。

• Gaia Network：分散型AIインフラストラクチャプラットフォームで、AIエージェントとアプリケーションの分散開発と運用をサポートし、AIのプライバシー、スケーラビリティ、アクセスibilityの問題を解決します。

• Questflow：分散型のマルチAIエージェントネットワークで、ユーザーはニーズを説明するだけで、AIエージェントネットワークが自律的にタスクを完了し、単一のAIモデルや人間には比類のない効率と速度を実現します。

2. 分散型AI

去中心化AIはチェーン上AIの究極の目標です。現在、多くのプロジェクトが計算力、データ、モデルなどの方向で不断の努力を重ねており、去中心化の方式を通じて大企業によるLLMの独占を打破し、一般の人々がデータとモデルの所有権を得る手助けをしようとしています。

• Vana：分散型ユーザーデータ主権プラットフォームの構築を目指し、個人データを金融資産とします。Data Liquidity Pools（DLP）設計により、ユーザーはブロックチェーンを通じてデータを提供し、検証することで、AIモデルのトレーニングに使用されるトークン化された資産を生成できます。

• ハイパーボリック：オープンアクセスのAIクラウドプラットフォームで、世界中の計算リソースを統合し、経済的でスケーラブルなGPUリソースとAIサービスを提供します。AI推論サービス、オンデマンドGPUアクセス、およびアイドルハードウェアのマネタイズをサポートしています。

• OpenLedger：AIとブロックチェーンに特化した次世代ネットワークで、分散型経済基盤を提供します。開発者が高品質のデータを取得し、専用言語モデル（SLM）を微調整し、課金サービスとして展開することをサポートします。

• IO.NET：分散型コンピューティングプラットフォームで、オンデマンドでGPUおよびCPUクラスターサービスを提供します。分散型物理インフラネットワークを通じて、ユーザーは分散型GPUクラスターに即時アクセスできます。

• Aethir：分散型クラウドコンピューティングインフラストラクチャの革新的なプラットフォーム。Aethir EarthはAI計算タスクのために設計されており、高性能コンピューティング能力を提供します；Aethir Atmosphereはゲーム業界のクラウドGPUネットワークを最適化します。

• MinionLab：分散型自治AIインテリジェントエージェントネットワークで、これらのエージェントは「Minions」と呼ばれ、ユーザーのデバイス上でインターネットデータをリアルタイムで掘り出すために動作します。デバイスの所有者はネットワークをサポートすることでトークン報酬を得ることができます。

• GAIB：AIと高性能計算分野の経済レイヤーソリューションで、GPUリソースの金融化とトークン化を通じて、新しい資産クラスと経済システムを創出します。

• Kite AI：人工知能経済のために設計された分散型Layer 1ブロックチェーンプラットフォームで、革新的なProof of AI（PoAI）コンセンサス機構を通じて、AI資産への公平なアクセスと報酬を解放します。

• Automata：分散型アプリケーションに中間層のプライバシー保護と追跡のない計算機能を提供し、データのプライバシーとユーザーの自主権を保障します。

• Public AI：オープンで透明なAIデータプラットフォームを構築し、多モーダルデータの収集とアノテーションをサポートし、高効率で低コストのAI支援データアノテーションサービスを提供します。

3. 検証可能なAI

AIの発展が直面する重要な課題の一つは、訓練プロセスの不透明さと、AI出力結果の正確性を保証できないことです。現在、複数のプロジェクトがZKP、TEEなどの技術を通じてAI訓練プロセスの検証可能性を実現し、AI出力結果の信頼性を保証しています。

• Phala Network：分散型クラウドコンピューティングプラットフォームで、オンチェーンアプリケーションに信頼できるプライバシー計算とAI推論サービスを提供します。信頼実行環境（TEE）に基づく秘密計算ネットワークで、スマートコントラクト、AIモデルのトレーニングと推論、データプライバシー保護をサポートしています。

• Brevis：分散型計算エンジンで、検証可能なオフチェーンAIとブロックチェーン計算を提供し、ゼロ知識証明（ZKP）を組み合わせてプライバシーと効率を向上させます。金融データのプライバシー保護に特化し、スマートコントラクトやWeb3アプリケーションの拡張をサポートします。

• Verisense Network：分散型データ検証と信頼できるAIに特化した革新プラットフォームで、開発者がデータソースを検証し、トレーニングデータの真実性と完全性を確保するのを支援します。AIの意思決定プロセスの監査と検証をサポートし、AIモデルに透明なトレーニングデータと推論プロセスを提供します。

2. AIのユースケース:可能性と期待

豊富なAIインフラストラクチャに対して、現在目立つAIの実際のユースケースプロジェクトは依然として比較的少ないです。広く知られているTwitterボットAIXBTを除いて、以下のいくつかの注目すべきプロジェクトがあります：

• Narra：Berachain上のGamefi AIエージェントプラットフォームで、AIエンジンを利用してリアルタイムの動的なナarrティブコンテンツを生成し、プレイヤーとインタラクションを行い、ストーリーの進行を促進し、ゲーム化されたシーンでパーソナライズされた体験を提供します。

• AIトラベル：AI駆動の旅行アシスタントで、チャット形式でユーザーが自動的に旅行プランをカスタマイズできるように支援し、ホテル予約や価格比較などのサービスを提供します。

• HeyTracyAI：NBAチャンピオンのトリスタン・トンプソンが参加したバスケットボール分野のスポーツ解説AIエージェントで、試合にリアルタイム分析と予測的インサイトを提供します。

• AskJimmy：金融と取引分野に特化したAIエージェントプラットフォームで、AIエージェントが自律的に運営する分散型マルチ戦略ヘッジファンドを構築することを目的としています。

三、伝統プロジェクトのAI転換

時代の流れに従い、多くの従来のWeb3プロジェクトもAIを受け入れ、それぞれのAI転換計画を発表しています。

老舗のパブリックチェーンであるSui、Near、Flow、AptosなどがAI関連の会議に積極的に参加し、AIエージェントが複雑なブロックチェーンのインタラクションプロセスを簡素化するのに重要な役割を果たし、より多くのユーザーをWeb3の世界に引き入れることができると述べています。これらのパブリックチェーンは、基盤となるアーキテクチャやアカウントの革新などの観点からAIの発展を全面的に支援し、ハッカソンなどの活動を通じて開発者がチェーン上でAIアプリケーションの革新と発展を促進することを奨励しています。

過去にRestakingサービスに焦点を当てていたEigenlayerは、分散型の信頼層（Decentralized Trust）を構築しており、検証可能なクラウドサービス（Verifiable Cloud）を提供しています。AIのトレーニングや推論、予測などのオフチェーン計算に対してオンチェーン証明を提供し、検証可能なAIエージェントの発展を支援します。

第四に、挑戦と未来

ブロックチェーン上のAIの将来に期待が寄せられているが、現在の発展にはモデルの信頼性不足、プロンプトの意図の曖昧さ、ストレージやハードウェアの制限、およびプライバシーとセキュリティの問題など、多くの課題が存在している。これらの課題は技術的な難題をもたらすだけでなく、大きな革新の機会も孕んでいる。

長期的には、業界はオンチェーンAIの発展に大きな期待を寄せており、インフラのさらなる充実、ユースケースの革新、コミュニティの協力を通じて、AIとWeb3の統合と繁栄を共に推進することを期待しています。