2025年の暗号AI予測トップ10:時価総額は1,500億ドル、AIエージェントの99%が死亡

AI業界の急成長に伴い、Crypto x AI分野が急速に台頭しています。この分野に特化した研究者が2025年について10項目の予測を行いました。以下はその詳細です。

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1. 暗号化AIトークンの総時価総額は1500億ドルに達しました

現在、暗号化AIトークンの時価総額はアルトコインの時価総額の2.9%に過ぎませんが、この割合は長くは続かないでしょう。

AIは、スマートコントラクトプラットフォームからmeme、DePIN、Agent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を含み、その市場地位はDeFiやmemeに匹敵することは疑いありません。

このことに自信を持つ理由:

• 暗号化AIは2つの最強の技術の融合にあります
• AI熱狂触発イベント:ある大手AI会社のIPOまたは類似のイベントが世界的なAIへの熱狂を引き起こす可能性があります。同時に、Web2の資本はすでに分散型AIインフラに注目し始めています。
• 個人投資家の熱狂:AIの概念は理解しやすく、興奮を呼び起こします。個人投資家は今、トークンを通じて投資することができます。AIは2024年のミームのようなゴールドラッシュを引き起こすでしょうが、AIは実際に世界を変えています。

2. Bittensor の復活

去中心化AI基盤Bittensorは数年前から稼働しており、暗号化AI分野の老舗プロジェクトです。AIが流行しているにもかかわらず、そのトークン価格は1年前の水準で停滞しています。

今、Bittensorのデジタルハニカム思考が静かに飛躍を実現しました: さらに多くのサブネットの登録料が低く、サブネットは推論速度などの実際の指標において従来の競合を上回っており、EVM互換性はDeFiの機能をBittensorネットワークにもたらします。

Bittensorのカムバックの理由:

• 市場に基づく排出:dTAOはブロック報酬を直接革新および実際に測定可能なパフォーマンスに結びつけます。サブネットが良ければ良いほど、そのトークンはより価値があります。
• 資本の流動を集中させる: 投資家は最終的に自分が信じる特定のサブネットを目指すことができる。
• EVM統合: EVM互換性がより広範な暗号化ネイティブ開発者コミュニティを引き付け、他のネットワークとのギャップを埋めました。

3. コンピューティング市場は次の「L1市場」です

現在明らかな大きなトレンドは、計算に対する終わりのない需要です。

ある有名なチップ会社のCEOは、推論の需要が「10億倍」増加すると述べました。この指数関数的な成長は、従来のインフラ計画を破壊し、新しいソリューションが切実に求められています。

分散型計算層は、検証可能でかつ経済的に効率的な方法で原始計算(を提供し、トレーニングと推論)に利用されます。複数のスタートアップが製品に焦点を当て、トークンではなく堅固な基盤を静かに構築しています。AIモデルの分散型トレーニングが実用的になるにつれて、全体の潜在市場は急激に上昇するでしょう。

L1と比較して:

• 2021年と同様に:複数の公链が「最高」のL1を争っていたことを覚えていますか?計算プロトコル間でも同様の競争が起こり、自身の計算層を使用して構築する開発者やAIアプリケーションを争奪します。
• Web2の需要:6800億ドルから2.5兆ドルのクラウドコンピューティング市場規模は、暗号化AI市場を相対的に小さく見せています。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ほんの一部でも引き付けることができれば、次の10倍または100倍の成長が見込まれます。

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4. AIエージェントがブロックチェーン取引を席巻する

2025年末までに、90%のオンチェーン取引はもはや実際の人間が「送信」をクリックすることはなく、一群のAIエージェントによって実行されます。これらのエージェントは流動性プールを絶えず再調整し、報酬を配分したり、リアルタイムデータフィードに基づいて小額の支払いを実行したりします。

なぜこのような変化が起こるのか?

• 人為的なエラーはもはや発生しない: スマートコントラクトは完全にコードに従って実行されます。その結果、AIエージェントは実際の人間よりも迅速かつ正確に大量のデータを処理できます。
• 小額決済:これらのagentsによって駆動される取引は、より小さく、より頻繁に、より効率的になるでしょう。特に、いくつかの公的ブロックチェーンで取引コストが低下する傾向にある場合。
• 隠れたインフラ: もしいくつかの手間を減らすことができれば、人間は直接的なコントロールを手放すことを喜んで受け入れるだろう。

AIエージェントは大量のチェーン上の活動を生み出すため、すべてのL1/L2がエージェントを受け入れ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agentsによって駆動されるシステムを人間に責任を持たせることです。agentsが発起する取引と人間が発起する取引の比率が増加するにつれて、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るでしょう。

5. スマートボディ間のインタラクション: クラスターの台頭

エージェントクラスターの概念——ミニAIエージェントがシームレスに協力して壮大な計画を実行する、次の大ヒットのSF/ホラー映画のプロットのように聞こえます。

現在のAIエージェントの大半は"孤狼"であり、孤立して動作し、相互作用は極めて少なく、予測不可能です。

エージェントクラスターはこの状況を変え、AIエージェントネットワークが情報を交換し、交渉し、協力的な意思決定を行えるようにします。これは、去中心化された専門モデルの集合体と見なすことができ、各モデルはより大きく、より複雑なタスクに独自の専門知識を提供します。

クラスターは、特定の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することがあります。別のクラスターは、コンテンツがソーシャルメディアに広がる前に、リアルタイムで出所を検証し、エラーメッセージを処理することができます。クラスター内の各エージェントは専門家であり、自分のタスクを正確に実行することができます。

これらのクラスターネットワークは、どの単一の孤立したAIよりも強力な知能を生み出します。

クラスターが繁栄するためには、汎用通信標準が極めて重要です。基盤となるフレームワークが何であれ、エージェントは発見、検証、協力ができる必要があります。複数のチームがエージェントクラスターの出現の基盤を築いています。

これは、分散化の重要な役割を示しています。透明なチェーン上のルール管理の下で、タスクが各クラスターに割り当てられ、システムがより弾力性と適応性を持つようになります。もし一つのエージェントが失敗した場合、他のエージェントが介入します。

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6. 暗号化AIワークチームは人間と機械のハイブリッドになるでしょう

あるプロトコルはAIエージェントをソーシャルメディアのインターンとして雇い、毎日彼女に1000ドルを支払っています。このエージェントは人間の同僚とうまくいっておらず、同僚の一人を解雇しそうになりながら、自分の素晴らしいパフォーマンスを自慢しています。

奇妙に聞こえるかもしれませんが、これは未来のAIエージェントが真の協力者になる兆しです。彼らは自主権、責任、さらには給与を持っています。さまざまな業界の企業が人間とAIの混合チームに対してベータテストを行っています。

未来はAIエージェントと協力し、奴隷としてではなく、平等な人間としての関係を築くことになる。

• 生産性の急増:エージェントは大量のデータを処理し、相互にコミュニケーションを取り、24時間体制で意思決定を行うことができ、睡眠やコーヒー休憩を必要としません。
• スマートコントラクトによる信頼の構築: ブロックチェーンは偏りのない、疲れを知らず、決して忘れない監視者です。特定の境界条件/ルールに従って重要なエージェント操作を保証するオンチェーン台帳です。
• 社会規範は進化し続けています: すぐにエージェントとのインタラクションにおける礼儀の問題を考え始めるでしょう——AIに「お願いします」と「ありがとうございます」と言いますか? 彼らに間違いの道徳的責任を負わせるのか、それとも彼らの開発者を責めるのか?

"従業員"と"ソフトウェア"の境界は2025年に消え始める。

7. 99%のAIエージェントは消滅する——役に立つものだけが生存する

未来はAIエージェント間の"ダーウィン式"淘汰を見ることになるでしょう。なぜなら、AIエージェントを運営するには計算能力(、つまり推論コスト)の形で支出が必要だからです。もしエージェントがその"家賃"を支払うのに十分な価値を生み出せない場合、ゲームは終了します。

エージェント生存ゲームの例:

• カーボンクレジット人工知能:分散型エネルギーネットワークを検索し、非効率を特定し、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エージェントを想像してください。彼らが得たお金は自分の計算コストを支払うのに十分でなければならず、そうでなければ繁栄することはありません。
• DEXアービトラージロボット:分散型取引所間の価格差を利用するエージェントは、安定した収入を生成し、その推論コストを支払うことができます。
• ソーシャルプラットフォームのShitposter: バーチャルAI KOLにはかわいいジョークがあるが、持続可能な収入源はない? 一度新鮮さが消えると(トークンの価格が暴落)し、自分の費用を支払うことができなくなる。

効用駆動のエージェントが盛況を呈している一方で、注意を分散させるエージェントは徐々に重要性を失いつつある。

この淘汰メカニズムは業界にとって有利です。開発者は革新を強いられ、話題性ではなく実用的なユースケースを優先します。これらのより強力で効率的なエージェントが登場することで、懐疑論者は黙らされるでしょう。

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8. 合成データは人間データを超える

"データは新しい石油である"。AIはデータに依存して急成長しているが、その欲求は迫り来るデータ枯渇への懸念を引き起こしている。

従来の見解では、ユーザーのプライベートな真実のデータを収集するためにあらゆる手段を講じるべきであり、そのために費用を支払うことさえあります。しかし、より実用的なアプローチは合成データを使用することであり、特に規制が厳しい業界や真実のデータが不足している業界ではそうです。

合成データは人工的に生成されたデータセットであり、現実世界のデータ分布を模倣することを目的としています。人間のデータに対し、拡張可能で倫理的かつプライバシーに配慮した代替手段を提供します。

合成データはなぜこれほど効果的なのか:

• 無限スケール: 100万枚の医療X線写真や工場の3Dスキャンが必要ですか? 合成生成は無限に製造でき、実際の患者や実際の工場を待つ必要はありません。
• プライバシーフレンドリー: 人工生成データセットを使用する際、個人情報が脅威にさらされることはありません。
• カスタマイズ可能:正確なトレーニングニーズに基づいて分布をカスタマイズできます。

ユーザーが所有する人間データは多くの状況で依然として重要ですが、合成データが現実で継続的に改善される場合、量、生成速度、プライバシー制限のない点でユーザーデータを上回る可能性があります。

次の波の分散型AIは「ミニラボ」を中心に展開される可能性があり、これらのラボは特定のユースケースに特化した高度に専門化された合成データセットを作成することができます。

これらのミニラボは、データ生成における政策や規制の障壁を巧みに回避します——まるで、特定のプロジェクトが数百万の分散ノードを利用してネットワークのスクレイピング制限を回避するように。

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9. 非中央集権のトレーニングはより有用

2024年、一部の先駆者が分散型トレーニングの限界を突破しました。低帯域幅環境で150億パラメータのモデルをトレーニングし、従来の集中型設定の外でも大規模トレーニングが可能であることを証明しました。

これらのモデルは既存の基盤モデルと比較して実際には役に立たない(性能が低い)ですが、この状況は2025年に変わるでしょう。

最近、ある研究所が新技術を利用してさらなる進展を遂げ、GPU間の通信を1,000倍以上削減しました。この技術は専用のインフラを必要とせず、低速の帯域幅で大規模なモデルトレーニングを行うことができます。

印象的なのはその声明です："この技術は独立して動作することもできますが、より良い性能を得るために、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使用することもできます。"

これは、これらの改善が重ね合わされることで、効率が向上することを意味します。

技術の進歩に伴い、マイクロモデルはより実用的で効率的になり、AIの未来は規模ではなく、より良く、より使いやすくなることにあります。まもなく、エッジデバイスやスマートフォンで動作する高性能モデルを持つことが期待されています。

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10. 10の新しい暗号化AIプロトコルの流通時価総額は10億ドル(未発売)

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