AI関連 の暗号トークンの総価値は過去2年間で4倍に急増し、市場時価総額は 200億ドルに迫っています。
現時点では、3.55兆ドルの暗号市場全体のうちわずか0.67%に過ぎない 小規模な市場ですが、その成長は 分散型AIインフラ、プログラム可能なお金、ステーブルコインベースの 支払いシステムの役割に対する期待の高まりを反映しています。
Grayscale Investmentsによれば、AI暗号セクターの比較的未発達な状況が、 現在の規模が数兆ドル価値を持つ分散型金融やトークン化された金融サービス と比べて控えめな理由を説明しています。将来的には、AIネイティブの 暗号モデルが成熟し、機関投資の利用事例が明らかになるにつれて、この 差が縮小する可能性があると同社は示唆しています。
2025年5月末の時点で、AI暗号領域には約20のトークンがあります。発行市場 価値で最も大きいのは、分散型機械学習プロトコルBittensorの ネイティブ資産であるTAOです。暗号全体としては強気の年であったものの、 AIトークンセクターは個別に見ると混合したパフォーマンスを見せています。 TAOは年初来で2%増加していますが、ElizaOSは80%下落しており、この セクターのボラティリティと早期段階の性格を浮き彫りにしています。
それでも、全体的な流れは急激に上昇しています。2023年、AI暗号セクター の市場総価値はわずか45億ドルでしたが、現在は200億ドルに迫っており、 AIネイティブインフラ、分散型トレーニング、ブロックチェーンを基盤と したエージェントの協調に対する投資家の関心が高まっていることを示唆 しています。
AIエージェントにとっての重要な促進要因としてのステーブルコイン
出現するトレンドの中で最も重要なものの一つは、AIとステーブルコイン インフラとの融合です。研究リーダーZach PandlとWill Ogden Mooreが 書いた最近のGrayscaleレポートは、ステーブルコイン－ブロックチェーン 基盤のデジタルドル－が高速で国境を越え、プログラム可能な支払いシス テムを必要とするAIエージェントの基盤的なツールになる可能性があること に注目しています。
ステーブルコインのAI利用事例への統合は、大手フィンテック企業や技術 プレーヤーからの関心が高まっている状況下で進んでいます。Stripeは 最近、ステーブルコインの支払い機能を150以上の国に展開しました。Meta はブロックチェーン基盤の支払いレールを実験しており、大手アメリカ銀行 はAIツールと互換性のあるトークン化された預金フレームワークを模索している と報じられています。
同時に、Coinbaseは「スマートウォレット」とプログラム可能な支払いスタックを 発表し、AIおよびモノのインターネットエージェントがステーブルコインでの マイクロトランザクションを可能にしています。こうした展開は、アメリカの 暗号市場構造法案や、フィアット担保型ステーブルコインのライセンスとガバナ ンスに焦点を当てたGENIUS Actという法案の提案など、規制の進展によって形作られて います。もし成立すれば、このような法律は、AI駆動の支払いフローに 明確な法的な枠組みを提供する可能性があります。
Bittensor：ハルビング、サブネット、および分散型コンピューティング
Bittensorはこれまでで最も開発が進んでいる分散型AIプロトコルです。 ビットコインを緩やかにモデル化したTAOは、トークン総数の上限を2100万枚とし、 4年ごとにハルビング（半減）イベントを実施します。最初のイベントは今年の後半 に予定されており、トークンの供給動向に影響を及ぼす可能性があります。
2月には、BittensorはdTAOアップグレードを発表し、投資可能なサブネット、 つまり特定の機械学習タスクに最適化されたカスタマイズされたミニネットワーク の形成を可能にしました。このローンチ以降、TAOの循環供給の7%以上がこれらの サブネットに投資されており、分散型トレーニング環境への開発者の参加が増加している ことを示唆しています。
サブネットは経済的および技術的なプリミティブとして機能し、参加者が独立して ガバナンスされたニューラルネットワークから価値を出資、キュレーション、 抽出することを可能にします。Grayscaleの分析者は、このモジュラーアーキテクチャ を、Amazon Web Servicesのような集中型の計算プロバイダーに依存せずに、 分散型システムでAIをスケーリングするための重要な促進要因と見ています。
分散型トレーニングとGPUマーケットプレイス
Bittensorの他にも、いくつかのAIを重視した暗号プロトコルが分散型トレーニング メカニズムを探求しています。一例として、Prime Intellectでは、グローバルな 参加者が提供したリソースを用いて30億以上のパラメータを持つモデルをトレーニング しています。
このアプローチがスケーラブルであることが証明されれば、集中型のAIモデル トレーニングに伴う高コストを削減し、大手テクノロジーインフラへの依存を 減らす可能性があります。
その他のプロジェクトとしては、GensynやNous Researchがあり、分散型GPUマーケット プレイスに向けて構築を進めており、年内にトークンを導入する可能性があります。 これらのプラットフォームは、計算資源やデータ共有に対してクリプトで報酬を 受け取る環境でのAIモデルの開発を支援することを目指しています。 これは集中型の企業インフラに依存しないものであり、店舗参加と仕事を通じて新径路を 開拓することにつながる可能性があります。
データのマネタイズと非金融向けのユースケース
AIと暗号化の交点におけるもう一つの新興分野は、データのマネタイズです。 WebスクレイピングによるデータをAIラボに集約して販売するプロトコルであるGrassは、 トークンを提供せずに年次数千万ドルの収益に達したと報告されています。この プロジェクトは、分散型ネットワークがAI開発者から既存の需要を取り込み、 非金融源から実際の収入を生成できる方法を示しています。
データ経済は、AIシステムが効果的にモデルを訓練するために大規模、かつ多様で 定期的に更新されるデータセットを必要とするため、ますます重要になって います。Grassの成長は、暗号ネイティブなデータソースとマネタイズツールが、 従来のデータブローカーとともに存在し、小売参加者にAIトレーニングループへの 新しい市場を開く可能性があることを示しています。
同様に、AIエージェントへのトークン化されたアクセスを提供するプラットフォーム であるVirtualsは、年間3千万ドルの取引手数料を見ています。こうした牽引力は、 自律的に行動し、デジタルトークンを使用して商取引を行うエージェントベースの 経済に対する初期の需要を示しています。
最後に
楽観的な見通しにもかかわらず、セクターは規制の不確実性、技術的な実行上の 課題、および過剰なストーリーテリングの影響など、明白なリスクを抱えて います。現在の市場時価総額の大部分は、プロトコルの成長やトークンの 実用性に対する将来的な期待に結びついています。
それでも、AI、暗号、プログラム可能なお金の収束は、長期的な技術トレンドに 構造的に一致しているように見えます。GENIUS Actのような新しい規制枠組み や最終的に完成された暗号市場構造の法案が、AIと暗号のオペレーションに おいて明確なガイダンスを提供すれば、機関投資の導入が続く可能性があります。
現時点では、AI暗号セクターはまだ実験段階でボラティリティが高いものの、 可視性が増しています。リアルなユースケースが増加し、インフラが成熟する のに伴い、AI暗号セクターは、ニッチなカテゴリーから暗号とAIのエコシステム 双方のより統合された構成要素へと移行する可能性があります。