クリアリングレイヤーが、トランザクションデータで学習した機械学習モデルに、よりリッチなオンチェーン行動データを提供
YellowとDeep3 Labsは、Deep3のAI駆動型トレードシグナルをYellowのノンカストディアル型クリアリング／決済レイヤーと統合する提携を発表した。ブロックチェーン上のトランザクションデータから高い確度のトレード機会を予測するDeep3の機械学習モデルと、低コストかつ高頻度のエージェントコマースを可能にするYellowのインフラが接続される格好だ。
戦略的な接続点
Deep3 Labsは、ブロックチェーンのトランザクションデータを学習させたAI・機械学習システムを構築し、オンチェーンのアクティビティを解析・予測している。これにより、ユーザーと開発者は、大手インターネットプラットフォーム並みのリッチでレスポンシブな体験をWeb3上で享受できる。
同社のフラッグシップであるトレードシグナルアプリ「Hōkū」は、ユーザーのウォレットを解析し、そのオンチェーン嗜好に沿った高確度の短期トレードを推奨する。トランザクションデータで大規模に学習したニューラルネットワークとしては初期世代のモデルであり、汎用LLM（大規模言語モデル）にはないドメイン特化型インテリジェンスを提供する。
一方Yellowは、既存のブロックチェーン群の上位レイヤーとしてクリアリング／決済レイヤーを運営。高頻度の取引アクティビティをオフチェーン側に逃がしつつ、資産自体はオンチェーンのカストディとエグジット保証により安全に保全する仕組みを提供している。
両者を結びつける鍵は「行動」だ。コストとレイテンシは、アプリケーションがユーザーに求められる行動を制約し、行動パターンを粗くする。すなわち、回数の少ない、大きくて間隔の空いたアクションに寄りがちであり、それはユーザーの本来の意図というより、ネットワークが許容できる範囲に最適化された行動に過ぎない。
低コスト・低レイテンシのクリアリングレイヤーは、この制約を取り払う。結果として、より現代的で、アクション頻度が高く、ユーザーの真の意図をきめ細かく反映した行動を生成するアプリケーション群が成立し得る。
そしてまさに、Deep3のモデルはそのような行動データから学習するよう設計されている。行動がより完全に意図を表現できるほど、その中から抽出できる構造は豊かになる。Yellowは参加者が取り得る行動の範囲を広げ、Deep3はその行動を「インテリジェンス」へと変換する。
「Yellowが構築しているものは、Web3アプリケーションがユーザーに提供できる価値そのものを変えます」とDeep3 Labsの創業者兼CEO、Daniel Stephens氏は語る。「コストとレイテンシによる制約が外れた時、これまでになかったユーザー体験が立ち上がる。Deep3のAIは、そうした新しいアクティビティから学習できるほど強力になるので、まさにこの種のスタックに接続したいと考えていました。」
エージェント主導のトレーディングに与える意味
今回の提携は、台頭しつつある「エージェント主導のトレーディングOS」領域を直接的に後押しする。自律的なAIエージェントがオンチェーンで取引を行う場面が増える中、エージェントには次のような基盤が求められる。
- オンチェーン決済のコストとレイテンシに縛られずに、高頻度執行をさばけるクリアリングレイヤー
- 統合マージン型カストディリスクを負わずに済む、トラストレスなカウンターパーティー接続
- ネットワーク制約で歪められていない、「エージェントの真の意図」を反映したリッチなトランザクションデータ
Deep3のモデルは、エージェントが意図をより完全な形で表現できるクリアリングレイヤーから恩恵を受ける。一方Yellowのインフラは、トラストレスな決済によって生まれる多様で濃密な行動データを予測・最適化できるAIモデルを取り込むことで、価値を一段と高められる。
Deep3 Labsについて
Deep3 Labsは、ブロックチェーンのトランザクションデータを学習させたAI・機械学習システムを開発している。Hōkūはオンチェーンウォレットの行動を解析し、ユーザーの嗜好に沿った高確度のトレード機会を提示するアプリケーションだ。詳細は deep3.ai を参照のこと。
Yellowについて
Yellowは「エージェント主導トレーディングOS」として、AIエージェントがグローバルな流動性にアクセスし、中間業者のカストディを介さずにトラストレスに決済できるブローカー機能を提供している。Yellowのノンカストディアル型クリアリング／決済レイヤーにより、複数の取引所・チェーンをまたいだ高頻度かつトラストレスなトレーディングが実現する。詳細は yellow.org を参照のこと。