人工知能とブロックチェーン技術は、2025年に急速に融合し、複数の産業にわたり新しいパラダイムを創り出し、デジタル経済を再構築することが約束されています。この融合は、AIの計算力とWeb3の非中央集権フレームワークを組み合わせ、両技術の制約に対処しながら、革新の新しい可能性を開きます。資産管理会社のBitwiseは、AIと暗号の組み合わせが2030年までに世界のGDPに20兆ドルもの価値をもたらす可能性があると予測し、多くの人がこの融合に見る広大な可能性を強調しています。
知っておくべきこと：
- 2022年以降、AIへの投資が劇的に増加し、米国のベンチャーキャピタルの42%がAI企業に流入しています。これは2年前の22%の割合と比べ大幅に増えています。
- Web3は、ブロックチェーンを基盤にしたインターネット技術の第三世代を代表しており、透明で不変的な記録保持を通じてAIの「ブラックボックス」問題に対する解決策を提供しています。
- 業界の専門家は、AIと暗号の組み合わせが2030年までに世界のGDPに最大20兆ドルを追加すると予測していますが、データプライバシーとガバナンスに関する重大な課題も存在します。
Web3の進化
基本から始めましょう。
Web3はインターネット技術の第三世代を意味し、ブロックチェーンインフラを通じての非中央集権化とユーザーの所有権を強調しています。これは以前のインターネット時代からの大きな転換を示し、1990年代のWeb1.0は静的で読み取り専用のウェブサイトを提供しましたが、Web2.0（2000年代～2010年代）はインタラクティブ性とソーシャルメディアを導入し、大手技術企業がユーザーデータを支配するようになりました。
Web3という用語は2014年にEthereum共同創設者のGavin Woodによって造られましたが、2021年の暗号ブームで主流の注目を集めました。その基盤は企業サーバーを置き換え、暗号通貨トークンがデジタル資産の所有とコミュニティガバナンスを可能にするオープンソースのブロックチェーンネットワークにあります。これらのシステムは、中央の仲介者なしに信頼のない取引と許可のない革新を可能にします。
Web3を支える主要な技術には、ピアツーピアの支払いを行うための暗号通貨（ビットコインやイーサなど）や、ブロックチェーンプラットフォーム上で自動的に契約を施行するスマートコントラクトがあります。イーサリアムの2015年の立ち上げにより、スマートコントラクトが通貨を超えたアプリケーション（分散型金融プロトコル、デジタル所有のための非代替性トークン、ガバナンスのための分散型自律組織）を可能にしました。
NFTアート作品が何百万ドルで販売され、FacebookがMetaにリブランドした2021年に初めての過剰なブームが頂点に達しました。しかし、2022年の市場調整により、より現実的な期待が生まれました。この不安定な期間を通じて、イーサリアムのアップグレード、代替ブロックチェーンの勢い伸び、トランザクション速度を改善するレイヤー2ネットワークで進化しました。
2025年までに、このエコシステムは著しく成熟しました。重要な教訓が浮かび上がりました；非中央集権化はクリエイティビティと新しいビジネスモデルを解き放ちますが、ユーザーエクスペリエンス、ガバナンス、セキュリティの大幅な改善が必要です。これはAI統合の下地を作り、ブロックチェーンが多大な価値とデータを保護し、これらのリソースをよりアクセスしやすく賢くするツールの需要を生み出します。
ChatGPT以降のAIの急速な変革
AIの世界への新たなる王の登場です。
2022年後半のChatGPTのリリースは、人工知能の変革的瞬間を迎え、モバイル技術におけるiPhoneの影響にしばしば例えられます。わずか2年で、生成的AIはニッチ技術からビジネス革新の中心的な推進力に進化しました。
2024年初頭までに、調査対象企業の75%以上が少なくとも1つのビジネス機能でAIを使用しており、65%が定期的に生成AIを使用しており、前年のほぼ2倍の割合です。
この前例のない採用は、技術の重要な進歩に後押しされました。OpenAIのGPT-4のようなモデルがAI生成コンテンツの洗練度を飛躍的に向上させ、GoogleやAnthropicなどの競争相手が市場に参入しました。ハードウェアは戦略的に重要な役割を果たし、NVIDIAのグラフィックスプロセッサーは非常に高い需要があり、一時的には同社を1兆ドルの市場資本化に達しました。
伝統的な産業は技術企業と並びAIのソリューションを受け入れています。金融機関は不正検出やポートフォリオ管理のためにアルゴリズムを採用しています。製造業者はAI駆動ロボットや予防保全を使用しています。メディア企業はコンテンツのパーソナライゼーションにAIを依存しています。政府機関でさえ、公共サービスのためにAIを配備しています。クラウドコンピューティングはアクセスの民主化を実現し、AIモデルをAPI経由でアクセスしたり、レンタルサーバーで調整することができるようになっています。
この急激な拡大は倫理、プライバシー、信頼性に関する懸念を引き起こしています。偏ったアルゴリズムや誤動作するチャットボットに関する事件が燃料を投じ、規制への対応を促しました。欧州連合はAI法案を策定し、ガイドラインを制定。
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内容: 参加の障壁を減らす
AIエージェント自体がDAOエコシステムの参加者になりつつあります。AIエージェントが投資戦略を開発するための助成金を受け取り、DAOの監督の下でファンドマネージャーとして機能する実験が行われています。他の場合では、ボットが人間のメンバーによって設定されたガイドラインに従って、財務のリバランスやコミュニティのモデレーションといったルーチンタスクを処理します。
財務管理は、AIが価値を証明する具体的な応用例です。多くのDAOは、しばしば1億ドルを超える暗号資産を管理しています。AIベースのポートフォリオ管理ツールは、コミュニティで定義されたリスクパラメータに従いながら、資産を自動的に多様化したり、DeFiプロトコルを通じて利回りを生成したりすることができます。
これらのエージェントはすべての取引がオンチェーンで記録されるエンコードされたルールに従い、完全な透明性を提供します。
組織はAIの統合を慎重に進め、人間を監督の役割に保持することが一般的です。戦略を実行するAIを許可することで信頼を築きながら、方針設定の権限と優先権は人間が保持します。Web3の透明性は、伝統的な企業のAIではあまり行われない、追跡可能なAI行動を可能にします—DAOのAIによるオンチェーンの行動は、リアルタイムでメンバーによって監査されることができます。
現実世界では:
AragonやCompoundのような分散型自律組織(DAOs)は、財務管理、ガバナンス分析、コミュニティモデレーションにAIツールを採用し始めています。特に、DAOstackは、ガバナンスプロセスを合理化し、組織の効率を向上させるためにAI駆動の感情分析と自動化意思決定を実験しました。
創造経済の革新
Web3を基盤とした創造経済は、AIの導入により変革を遂げています。アーティストや開発者がAIツールを使用して、ブロックチェーンネットワーク上で所有、取引、または体験されるコンテンツを生成することが一般的になっています。これはビジュアルアート、プロフィール画像コレクション、音楽、文学作品、メタバース環境にまで及びます。
生成的アートNFTは注目すべき実現の1つです。アーティストは特定のスタイルやコンセプトでAIモデルをトレーニングし、無限のバリエーションを生成してユニークなトークンとしてミントすることができます。
クリスティーズは2025年初頭にAI生成アート専用のオークションを開催し、混合した結果にもかかわらず、70万ドル以上の売上を達成したことで、このトレンドを裏付けました。
インタラクティブなNFTが埋め込まれたAI機能で登場しています。例としては、オーナーが時間と共に進化するAIパーソナリティを持つ仮想ペットやアバターがあり、動的な体験となります。Web3ゲームも同様に、AIを取り入れて、即興で会話し、プレイヤーの行動に適応することができるよりリアルなノンプレイヤーキャラクターを作り出しています。
AI生成コンテンツのマーケットプレイスはWeb3プラットフォーム上で発展しており、クリエイターがAI生成音楽をNFTとしてミントし、モデル作成者と音楽家の両方に自動的にロイヤルティを配分することができます。一部のDAOは、コミュニティのメンバーが共同管理し、メディア形式でライセンスする知的財産を生成するためにAIモデルを委託し、トークンを通じて収益を共有します。
クリエイター、ツール、オーナーの境界は、興味深い形でぼやけています。Web3は、創造的な作品への貢献を記録し、スマートコントラクトを使用して適切な収益分配を行うことができます。これは、AIアートに関連する論争に対処し、AI出力に影響を与えるアーティストに自動的に補償する可能性があります。
現実世界では:
AI生成アートはNFT市場で大きな波を起こしており、Christie’sでの初の専用AIアートオークションでは、Refik AnadolなどのアーティストやArt Blocksのようなプラットフォームが展示されています。Altered State Machine (ASM)などのインタラクティブNFTプロジェクトは、AIをNFTに組み込み、動的なインタラクションと進化するデジタルコレクティブルを可能にしています。
ゲームエコシステムの進化
Web3のゲームはAI統合を通じて大幅に向上しています。ゲーム内の非プレイヤーキャラクターやコンテンツ生成をAIが駆動し、より豊かな体験を生み出しています。ブロックチェーンゲーム内のキャラクターは、プレイヤーとのインタラクションを記憶し、時間と共に進化します。これによりNFTに付随するデータとして記録された個別のゲームプレイストーリーが生成されます。
ゲームスタジオは生成AIを利用して手続きを生成し、さまざまな景観、アイテム、ダイアログを迅速に生成します。業界標準のゲームエンジンには、テクスチャ生成や物理シミュレーションのための内蔵AIツールが含まれており、Web3ゲームが主流タイトルに匹敵するビジュアルおよび物語の深さを達成するのに役立ちます。
AIはブロックチェーンゲームの開発時間とコストを劇的に削減しています。業界リーダーによれば、コード断片の生成、アートワークのデザイン、バグテストを行うAI支援開発は、過去1年間で生産タイムラインを約65％短縮しています。これにより、小規模スタジオでも、キャラクターアニメーションや経済バランスといった労働集約的なタスクにAIを使用することで効果的に競争することができます。あるモバイル開発者は、莫大な数のプレイヤーストラテジーを一晩でシミュレートしてトークン報酬システムを最適化するためにAIを使用したと述べ、伝統的に広範なテストチームが必要な作業を代替しました。
AIはまた、収益を稼ぐためにプレイヤーが参加するゲームの経済システムを改善しています。プレイヤーが実際の価値を稼ぐ経済をバランスすることは複雑な課題を呈しますが、AIモデリングはプレイヤーデータを分析して仮想経済が変化にどのように反応するかを予測し、デザイナーが安定を維持するのを助けます。
AIは金融体験を個別化することも可能にします。新しいプレイヤーには合理的な報酬を提供するアクセス可能なクエストを提案し、ベテランには継続的な関与を維持するためにコミュニティイベントを促します。
現実世界では:
IlluviumやImmutableといったWeb3ゲーミングプラットフォームは、適応型NPCや手続き的に生成されたコンテンツを用いてゲームプレイを強化しています。Axie InfinityやUnreal Engine 5を使用するスタジオからのブロックチェーンベースの新興ゲームは、より豊かで個別化されたプレイヤー体験のために進化したAIツールを統合しています。
インフラとセキュリティの開発
舞台裏のインフラストラクチャは、AIとWeb3が収束する基盤分野を表しています。これにはブロックチェーンネットワークの強化やWeb3の原則を利用したAI開発の分散化が含まれます。計算能力はこのシナジーを示す例です。AIモデルのトレーニングには膨大な計算資源が必要であり、通常は大手テック企業に限定されています。一方、暗号通貨のマイニングは、時には過剰使用されない高性能なコンピュータネットワークを世界的に構築しています。
分散コンピュートマーケットプレイスがこのギャップを埋めるように出現しています。ネットワークは、暗号マイナーやデータセンターがAI研究者に余剰GPU容量を貸し出し、ブロックチェーンベースのシステムが支払いを処理します。これにより、単一のプロバイダーに依存しない分散型の「スパコン」が生まれ、Web3の独占反対の哲学に一致しながら、マイナーに代替収入源を提供します。
類似の分散化がデータセットにおいても進行中です。Web3データマーケットプレイスにより、プロバイダーはAIトレーニング用のデータセットへのアクセスを販売することができ、すべてのトランザクションはブロックチェーンに記録されます。これは、特定のAIモデルを訓練したデータを示す監査可能な経路を作り、透明性の懸念に対処します。いくつかの組織は、ブロックチェーン上の「モデルの出所」を探求しており、AIモデルの更新がソフトウェアリポジトリのコミットのように記録されている場所を検討しています。
暗号インフラストラクチャにおけるセキュリティは、AIの導入から利益を得ています。ブロックチェーン取引の匿名性と不可逆性は、従来の監視が検出に苦労する不正行為を引き付けます。取引所やプロトコルは、取引をリアルタイムで解析し、異常や疑わしいパターンをフラグ付けするために機械学習モデルを使用しています。これらのシステムはアカウントの不正アクセスを特定したり、トランザクションの影響を実行前にシミュレートすることでフラッシュローンのような攻撃を防ぐことができます。
同様に、ブロックチェーンはAIシステムを保護しています。モデルが貴重な知的財産になるにつれて、その整合性の検証が重要になります。ブロックチェーンは、モデルパラメータをタイムスタンプとハッシュすることで、改ざんを検出可能なフィンガープリントを実質的に作成できます。これは「AIモデルNFT」という実験的な概念を生み出し、特定のAIバージョンの所有権を表し、オリジナルの作成者への報酬を自動的に配分するスマートコントラクトを含める可能性があります。
現実世界では:
Render Network、Bittensor、Ocean Protocolのようなプロジェクトは、Web3上でGPUコンピューティングパワーとAIデータ共有サービスを提供する分散マーケットプレイスを象徴しています。一方、Binanceを含む取引所は機械学習を利用してブロックチェーンのセキュリティ、不正検出、インフラストラクチャの耐久性を向上させ、暗号エコシステム全体でユーザー保護を強化しています。
AI-Web3の収束の未来
AI-Web3の相互作用が2025年までに進展するにつれ、初期の誇大広告は実用的な実装へと移行しています。検討したユースケースは、ファイナンス、ガバナンス、クリエイティビティ、ゲーム、インフラストラクチャ全体で目に見える進歩を示しています。
機関の関与が開発の軌道を形作っています。両技術に慎重だった金融機関が、長年の問題に対する統合アプリケーションを探求しています。コンサルティング企業はサプライチェーンとアイデンティティ管理の統合戦略に関するアドバイスを顧客に提供しています。政府はAI分析に公共データを保護するためにブロックチェーンを利用し始めています。規制アプローチはより包括的になり、AI-Web3アプリケーションが同時に複数のドメインをカバーすることを認識しています。
この交差点では業界標準とコラボレーションが出現しています。歴史的には別々に活動していた技術コミュニティが、益々専門知識を結集させており、連合学習のブロックチェーンインセンティブやAI最適化コンセンサスアルゴリズムなどのトピックを探る学際的な研究が進められています。
今後3～5年を見据え、いくつかのシナリオが現実に起こる可能性があると考えられています。
Content: おそらく、データ所有権を維持しながらデジタル資産とアイデンティティを管理する個人アシスタントとして。企業の採用は、世界のサプライチェーンの大部分をブロックチェーンで追跡し、AIシステムによって最適化されるのを見ることができるでしょう。金融インフラは、AI統合を通じて中央銀行のデジタル通貨と分散型金融を融合させるかもしれません。