新しい仮想通貨のカテゴリーが市場の注目を集めています。AIユーティリティトークンは、デジタル経済を実世界の計算インフラと結びつけることを約束します。人工知能がコンテンツ制作から薬の発見に至るまで産業を再形成する中で、仮想通貨市場でも並行して進化が進んでいます。トークンはもはや単なる投機的資産ではなく、分散型ネットワークを支える機能的なツールとして活用され始めています。
このシフトの最前線に立つのが3つのプロジェクトです: Bittensor (TAO)、Fetch.ai (FET)、そしてRender Token (RNDR)です。
Bittensorは、協力してAIモデルを訓練し、報酬を得る分散型機械学習ネットワークを運営しています。Fetch.aiは、サプライチェーン、エネルギー市場、分散型金融においてタスクを実行する自律経済エージェントを展開しています。Render Networkは、アイドル状態のGPUパワーを3Dレンダリング、視覚効果、AI推論のピアツーピアマーケットプレイスに変換します。
これらのトークンは、単なる段階的な革新ではなく、仮想通貨のアーキテクチャ的なシフトを示しています。従来は「デジタルゴールド」などの希少性や価値の保存の特性に焦点が当てられてきましたが、新しいエコシステムでは、トークンが実際の計算作業を実行するための鍵となることが注目されています。ビットコインとイーサリアムが通貨とプラットフォームの物語を通じて評価されたように、AIユーティリティトークンは異なる価値仮説を提案しています: トークンは分散型インフラへのアクセスキー、機械間経済のための支払いレール、計算リソースへの報酬メカニズムとして機能します。
ここでは、これらのトークンがなぜ今注目されているのか、そのユーティリティモデルとトークノミクスを分析し、競争ダイナミクスと物語のリスク、評価フレームワークを調査し、ユーティリティトークンが確立された価値保存資産に対してどのように進化するかのより広範な意味を考察します。
Content: 2025年11月にSIXスイス証券取引所で、物理的裏付けのあるBittensor ETPが提供されることで、機関投資家にTAOへの規制されたエクスポージャーを与える。この開発は、小売投機を超えた成熟した関心を示している。
Competition and Ecosystem
Bittensorは、SingularityNET (AGIX) や Ocean Protocol (OCEAN) のようなプロジェクトと共に分散型AI領域で競争している。SingularityNETは、開発者がアルゴリズムやサービスを収益化することができるAIマーケットプレイスを運営している。Oceanはデータマーケットプレイスとdata-to-computeアプリケーションに重点を置いている。それぞれのプロジェクトは分散型AIへのアプローチを異にしており、Bittensorは共同型のモデル訓練を強調し、SingularityNETはサービスマーケットプレイスに焦点を当て、Oceanはデータ資産を優先している。
ただし、最大の競争相手は中央集権型のAI大手から来る。OpenAI、Google DeepMind、Anthropicは、巨額のリソース、独自のデータセット、最先端の人材を保持している。これらの企業は、分散型の代替手段が現在達成できるよりも速く反復し、より能力のあるモデルを展開することができる。Bittensorは、その共同アプローチがモデル訓練において、中央集権型の代替手段と競争できることを示さなければならない。それが単に哲学的に魅力的であるだけでなく、技術的にも特定の用途において優れていることを立証する必要がある。
2025年のネットワークのWebAssembly (WASM) スマートコントラクトのアップグレードによって、機能が拡張され、貸付やサブネットトークンの自動取引、クロスサブネットアプリケーションなどが可能になった。このインフラ開発は、純粋なモデル訓練を超えた、より包括的なデジタル経済を創出することを目指している。
Narrative Risk and Valuation
Bittensorの評価額は、いくつかの緊張状態に直面している。2025年11月12日、TAOは約362-390ドルで取引されており、時価総額は約37億-41億ドルに達した。トークンは2025年初めに400ドルを超える高値を記録したが、暗号資産特有の変動を経験している。
投資論者は、いくつかの成長要因を指摘している。半減機構がデフレ圧力を生み出し、需要が安定していれば価格上昇を支える可能性がある。アナリストは、2026年に360-500ドルのターゲットを予測し、2027-2030年に1,000ドルを超えるという攻撃的な予測もあるが、これらの予測には大きな不確実性が伴う。
基本的な問題は、ネットワークの使用が評価を正当化するかどうかである。トークン回転理論は、主に取引に使用されるユーティリティトークンが価値を維持するのに苦労することを示唆しており、ユーザーは報酬を他の資産に迅速に変換する傾向がある。Bittensorは、ステーキングを通じてこれを緩和している。バリデーターは、ネットワークコンセンサスに参加するためにTAOをロックし、流通供給量と回転率を減少させている。
ただし、Bittensorが現在のサブネット活動を超えた意義あるAIワークロードを引き付けられない場合、トークンは主に投機の対象となる。プロトコルは、分散型モデル訓練がTensorFlowやPyTorchのような既存のフレームワークと集中型の計算を組み合わせることに対して開発者の移行を正当化するだけの十分な利点を提供することを示す必要がある。
リスクには、技術的競争、AIシステムに関する規制の不確実性、プロトコルの潜在的なセキュリティ脆弱性、ネットワークのスケールの拡大に伴う分散性の維持の課題が含まれている。最近の20%の週次ディップは、より広範な機関の関心が増しているにもかかわらず、持続的な変動を浮き彫りにしている。
Token 2: Fetch.ai (FET) Deep Dive
What Fetch.ai Is
Fetch.aiは、AIと自動化を活用して、ユーザー、デバイス、組織の代わりにタスクを独自に実行するデジタルエンティティである自律経済エージェントを可能にするブロックチェーンエコシステムである。2017年に設立され、2019年3月にBinanceでIEOを通じて立ち上げられたFetch.aiは、分散型ネットワークを通じてAI技術へのアクセスを民主化することを目指している。
プラットフォームの特徴は自律経済エージェント (AEAs) である。これらは、サプライチェーンの最適化、スマートグリッドエネルギー配分の管理、交通ネットワークの調整、DeFi取引の自動化などのタスクをある程度の自律性をもって行うソフトウェアエンティティである。エージェントはオープンエコノミックフレームワークを通じて互いに発見し交渉し、マシン・ツー・マシンの経済を創造している。
CEOのHumayun Sheikhは、大手ハイテク企業が保持するデータ独占を打破するAIベースのシステムを見据えたチームを率いている。AIの能力を分散型ネットワークに分配することで、Fetch.aiはエージェンティックエコノミーのインフラとして位置づけられる。エージェンティックエコノミーとは、将来、無数のマイクロトランザクションと調整タスクにおいて、個人やデバイスを代表する自律エージェントが活躍する世界のことである。
Utility of FET
FETトークンは、Fetch.aiエコシステム内での主要な交換手段である。二つのエージェントが接続し、通信し、交渉するとき、一方が他方にデータやサービスに対してFETで支払う。特に重要なのは、トークンがセントの分の一のマイクロペイメントをサポートしており、マシン・ツー・マシン経済に必要とされる細分化されたトランザクションを可能にしている。
FETにはいくつかの具体的な機能がある。ネットワークのトランザクション手数料やAIサービスの展開を支払う。自律エージェントを構築する開発者は、ネットワークの機械学習ユーティリティと計算リソースにアクセスするためにFETで支払う。ユーザーは、Fetch.aiのプルーフ・オブ・ステークコンセンサスメカニズムを通じてネットワークセキュリティに参加するためにFETをステーキングし、バリデータノードに貢献するための報酬を受け取ることができる。
エージェントはネットワークに登録するためにもFETをデポジットする必要があり、これは彼らの運営する権利を資金提供するステーキング要求を作成する。このデポジットメカニズムは、エージェントが経済的に関与し、スパムを減らし、質の高い貢献を奨励する。
Tokenomics and Structure
FETは異なるブロックチェーン全体で複数の形で存在する。当初Ethereum上でERC-20トークンとして立ち上げられ、後にCosmosエコシステムで独自のメインネットが展開された。ユーザーはネイティブバージョンとERC-20フォーマットの間をブリッジでき、その選択はトランザクション手数料や異なるDeFiエコシステムとの互換性に影響を与える。Content: accelerator program for autonomous agents. Virtuals Protocolは2024年後半に登場し、BaseとSolana上にトークン化されたエージェントのエコシステムを備えたAIエージェントのローンチパッドを構築し、有力な競合として台頭しました。
広範な競争の脅威は集中型AIプラットフォームから来ています。Google、Amazon、そしてMicrosoftは、プロプライエタリトークンをユーザーに保有させる必要なしに、彼らのクラウドプラットフォームを通じて高度なAIサービスを提供しています。Fetch.aiが成功するためには、プライバシー保護、検閲耐性、直接のピアツーピアの調整といった明確な利点を提供し、暗号資産の管理の複雑さを正当化する必要があります。
規制の不確実性がリスクを引き起こします。自律運転AIシステムは、浮上する規制の下で精査される可能性があります。EU AI法のリスクベースアプローチは、Fetch.aiのエージェントを「高リスク」と分類し、エネルギーや物流などのセクターで活動する際には監査および監督を必要とし、それが運営コストを増加させる可能性があります。
エージェント経済の物語についての懐疑論が続いています。批評家は自律エージェントが主流の普及を達成するか、それとも技術的な好奇心のままとどまるか疑問視しています。もしマシーン-ツー-マシーン経済が大規模に実現しない場合、FETは問題を探す解決策となります。
2025年11月12日、FETは1年間を通じて大きな変動を経験しつつ$0.25-0.30で取引されました。トークンは、Interactive StrengthがFETを中心に500百万ドルの暗号資産管理費用を計画したと発表した際に注目を浴び、プロジェクトの長期的な潜在力への機関投資ポジションの信頼を示しました。
アナリストは2030年までに$6.71の価格目標を予測しています、しかしそのような予測にはかなりの不確実性を伴います。根本的な疑問は、エージェントに基づく調整がトークン経済を正当化する十分な価値を提供するかどうか、またはより単純な集中型代替が優位になるかどうかです。
最近の開発は有望です。Fetch.aiは2025年初めに1千万ドルのアクセラレータを開始し、そのインフラストラクチャ上に構築するスタートアップに投資します。これは投機的取引を超えたエコシステムの成長へのコミットメントを示しています。
トークン3: Render Token (RNDR) 徹底分析
Render Networkとは
Render Networkは分散型GPUレンダリングプラットフォームで、計算能力を求めるクリエーターとアイドルGPUリソースを提供する個人や組織をつなぎます。元々2009年にOTOYのCEOであるJules Urbachによって考案され、2020年4月に公開されましたが、RenderはグラフィックスやAI作業負荷のための先端的な分散型フィジカルインフラネットワーク（DePIN）に進化しました。
ネットワークはピアツーピアマーケットプレースとして活動します。クリエーターは3Dグラフィックス、視覚効果、建築ビジュアライゼーション、AI推論などのレンダリングジョブをネットワークに提出します。ノードオペレーターは余分なGPUキャパシティを使ってジョブを引き受け、RNDRトークンと引き換えに処理します。プラットフォームはOTOYの業界をリードするOctaneRenderソフトウェアを活用し、分散インフラを通じてプロフェッショナルレベルのレンダリング機能を提供します。
Render Networkは基本的なボトルネックに対処しています：高品質のレンダリングには膨大なGPUパワーが必要ですが、集中型クラウドサービスは高価でピーク時にはキャパシティが不足する可能性があります。世界中の未使用のGPUを集約する、Renderは伝統的なコストの一部でプロフェッショナルなレンダリングツールへのアクセスを民主化します。
ユーティリティトークンRNDR
RNDRトークン（Solanaへの移行後はRENDER）はネットワークのネイティブユーティリティトークンとして機能します。クリエーターはRENDERでレンダリングサービスを支払い、必要なGPUパワーに応じてコストが決まり、OctaneBench（OBH）で測定されます - OTOYがレンダリング容量を定量化するために開発した標準化ユニットです。
ノードオペレーターはジョブを完了することでRENDERを獲得します。ネットワークは階層型の評判システムを実装しています：Tier 1（Trusted Partners）、Tier 2（Priority）、Tier 3（Economy）。より高い階層のノードオペレーターはプレミアム料金を請求しますが、信頼性を保証します。クリエーターの評判スコアはジョブの割り当て速度に影響を与え、強い実績を持つ者はリソースに素早くアクセスできます。
ガバナンス権はRENDERトークンに付随し、所有者はRender DAOを通じてネットワークのアップグレード、プロトコルの変更、および資金提供提案に投票します。この分散型ガバナンスにより、コミュニティが集中型の基盤のみではなくネットワークの進化を形作ることができます。
Burn-and-Mint均衡メカニズムは2023年1月に実装され、トークン供給を動的に管理します。クリエーターがレンダリングの支払いを行う時、トークンの95%が焼却され、流通から除かれます。ノードオペレーターには新たに生成されたトークンが供給され、経済的バランスが維持されます。このデザインにより、需要が強い場合は燃焼率が生成率を上回る可能性があるため、RENDERはネットワーク使用の増加に伴って潜在的にデフレになります。
トークンエコノミクス
2023年後半にコミュニティの投票を受けて、RENDERはEthereumからSolanaに移行しました。この移行はSolanaの高速な取引と低料金を活用することを目指していました。元のRNDR（ERC-20）トークンはEthereum上でRENDER（SPLトークン）にアップグレードされました。総供給量は644,168,762トークンに制限されており、2025年時点でおよそ5億1700万が流通しています。(https://www.coinspeaker.com/guides/render-token-price-prediction/)
トークン配分は、25%が公開販売に、10%が準備金に、65%がエスクローに割り当てられ、供給需要の流れを調整します。この準備金により、ネットワークの拡大に伴ってトークン供給調整を行うことができます。
利用ケース
Render Networkは複数の業界で使用されています。映画およびテレビ制作会社は視覚効果のレンダリングにネットワークを使用しています。大手スタジオも分散型ノードを使用してプロジェクトをレンダリングしています、システムが知的財産保護を確保するエンドツーエンドの暗号化を備えたプロフェッショナルワークフローの機能性を持つことを示しています。
ゲーム開発者はRenderを使用して3Dアセットの作成やリアルタイムレンダリングを行っています。メタバースプロジェクトは、没入型の環境やアバターグラフィックスの生成にネットワークを頼っています。分散GPUパワーのスケーラビリティにより、クリエーターは必要に応じてレンダリングキャパシティをスピンアップでき、地元の高価なハードウェアに投資する必要がありません。
建築家およびプロダクトデザイナーは高品質3DビジュアライゼーションのためにRenderを使用しています。建築事務所は建築前に建物の仮想現実ツアーを作成します。プロダクトデザイナーはスケールでプロトタイプを作成し、並列化されたGPUレンダリングを通じてテクスチャとカラーをテストします。
AI推論は成長中のユースケースです。2025年7月に、Renderはアメリカ合衆国におけるAI計算ワークロード専用にNVIDIA RTX 5090 GPUを導入しました。特に画像やビデオ生成を伴うAIモデルのトレーニングは、分散GPUパワーから大いに利益を得ます。ネットワークのインフラは、AIトレーニングを大幅に加速できますシングルマシン設定と比較して。
競合力学
Renderは中央集権型および分散型のプロバイダーと競争しています。AWS、Google Cloud、またはCoreWeaveのような専門プロバイダーからは、ユーザーフレンドリーなインターフェースと信頼できるサービスレベル契約を提供しています。しかし、高額な料金がかかり、ピーク時に制限されたキャパシティを持つ可能性があります。
分散型領域では、競合他社としてAkash Network (AKT)、io.net (IO)、およびAethirが含まれます。それぞれのプラットフォームはGPUマーケットプレースのコーディネートに異なるアプローチを取っています - Akashはより広範なクラウドインフラに焦点を当て、io.netはAI/MLのワークロードを強調し、Aethirはゲームおよびエンターテイメントに注力しています。Renderは、OTOYのプロフェッショナルなレンダリングソフトウェアとの統合およびクリエイティブ専門家の間での確立された評判を通じて差別化します。
価値の捕捉についての疑問は残ります。GPUコンピュートはより多くのプロバイダーが市場に参入するにつれてますますコモディティ化しています。Renderは、その分散型モデルが、コスト効率、世界的な可用性、検閲耐性といった明確な利点を提供し、中央集権型プロバイダーでクレジットカードを使う代わりにクリプトトークンを使用することを正当化することを示す必要があります。
大手企業とのパートナーシップはバリデーションを提供します。Ari Emanuel (Endeavorの共同CEO)は公開でRender Networkを支持しました、ディズニー、HBO、Facebook、Unityとの契約を結びました。これらのパートナーシップは主流の認識を表しますが、一貫したネットワーク使用に関係を変換することが課題です。
2025年11月12日、RENDERは$4.50-5.00で取引され、時価総額はおよそ25億から30億ドル近くでした。トークンは2024年に значимな成長を経験しました、 افزایش له...以下は、指定された形式で翻訳された内容です。
初期価格から2024年初頭までに13,300%増加したが、その後は統合された。アナリストはこれをAIとGPU/NVIDIAナラティブに帰結しているが、Appleとのパートナーシップも追加の信頼性を提供している。
リスクには、中央集権的な提供者がより効率的にスケールアップする競争、大規模なオペレーターを好む採掘経済によるハードウェア集中化の可能性、分散型GPU市場が持続可能な採用を達成するか、ニッチなソリューションに留まるかの疑問が含まれる。
比較分析: ユーティリティトークン vs ストアオブバリュートークン
AIユーティリティトークンは、ビットコインやイーサリアムのようなストアオブバリュートークンとは根本的に異なる価値提案の下に運営されている。この違いを理解することにより、ユーティリティトークンカテゴリが直面する機会と課題が明らかになる。
目的と需要の原動力
ビットコインの価値は主にそのデジタルゴールドとしての位置付けに由来する。ビットコインの2,100万の供給上限と市場価値が2兆ドルを超えることで、マクロ資産クラスとしての地位を占めている。イーサリアムはプログラム可能性を追加し、DeFiプロトコル、NFT、その他のアプリケーションの決済層として機能することで価値を引き出し、ETHの需要はガス料金やステーキングの必要性から生じている。
TAO、FET、RENDERのようなユーティリティトークンは、代わりにネットワークの使用から価値を引き出す。理論的には、処理された計算ジョブ、展開されたエージェント、完了したレンダリングタスクと需要は相関するとされる。Bittensorで多くのAIモデルが訓練されると、知識へアクセスするためのTAOの需要が増加すべきである。Fetch.aiに多くの自律型エージェントがいると、FETトランザクションが促進されるべきである。多くのレンダリングジョブが実行されると、より多くのRENDERトークンが消費されるべきである。
トークノミクスとガバナンス
ストアオブバリュートークンは、希少性を強調する。ビットコインの固定供給と半減サイクルは、予測可能な供給減少を生み出す。イーサリアムは、EIP-1559で取引手数料を燃やすことでProof-of-Stakeに移行し、ネットワーク使用が高い時にデフレーション圧力を導入している。
ユーティリティトークンは多様なアプローチを採用する。Bittensorはビットコインの半減モデルを模倣し、希少性を創出する。RenderのBurn-and-Mint Equilibriumは消費に供給を結びつけており、高い需要は供給をより少ないトークンに燃やすことで供給を減少させる。Fetch.aiは固定供給を維持しているが、ステーキングインセンティブを通じて供給の速さを減少させている。
ガバナンスは大きく異なる。ビットコインは最小限のプロトコル変更を伴う保守的な開発アプローチを維持している。イーサリアムはオフチェーンの調整と最終的に大まかな合意を使用する。ユーティリティトークンは、トークン所有者がプロトコルのアップグレード、資金提案、パラメータの調整に投票する直接的なオンチェーンガバナンスを実装することが多く、共同体により一層活発な管理を与えている。
採用の道筋とユーザーベース
ストアオブバリュートークンは、仮想資産へのエクスポージャーを求める投資家や従来の金融に対するヘッジを求めることを目的としている。ビットコインは健全な貨幣原則を信じる者たちを引きつけ、イーサリアムはDeFiやWeb3アプリケーションと相互作用する開発者やユーザーを惹きつける。
ユーティリティトークンは特定のユーザータイプを引きつけなければならない。Bittensorは、既存のフレームワークよりも分散型モデル訓練を選択するAI研究者やデータ科学者を必要とする。Fetch.aiは、現実世界のアプリケーション用の自律型エージェントを構築する開発者を必要とする。Renderは、用意されたインフラストラクチャを信頼するクリエイティブプロフェッショナルを必要とする。
これらの採用障害はかなりのものだ。開発者は既存のツールからの乗り換えコストを負担する。企業は信頼性とサポートを必要とし、それを提供する分散型ネットワークが初期段階では苦労することがある。ユーティリティトークンは、慣性を克服するためには、コスト、パフォーマンス、および機能における明確な優位性を実証しなければならない。
価値捕捉メカニズム
ストアオブバリュートークンは、希少性とネットワーク効果を通じて価値を捕捉する。より多くの参加者がビットコインを価値の保存手段と認識するにつれ、供給は固定され、需要は増加し、価格は上昇する。この投機的なループは自らを強化するが、それはまたボラティリティも生む。
ユーティリティトークンは速度の問題に直面する。ユーザーが得たトークンをすぐにフィアットや他のクリプトに転換する場合、高い速度は価値の蓄積を妨げる。換金方程式 (M×V = P×Q)は、与えられた取引量（P×Q）に対し、高い速度(V)は低い市場価値(M)を意味するとする。
プロトコルは速度をいくつかのメカニズムを通して緩和する。ステーキング要件はトークンをロックし、流通供給を削減する。Bittensorは検証者にTAOをステークさせる。Fetch.aiはステーキングしている者にネットワーク料金を報酬とする。Renderのように、トークンを永久に流通から削除する焼却メカニズムがある。ガバナンス権は投票権を保持するインセンティブを創造する。
市場パフォーマンスと成長軌道
ビットコインは、2025年に過去最高値126,000ドル以上に達し、マクロ資産としての軌道を継続した。イーサリアムは2022年後の低迷から回復し、主要なスマートコントラクトプラットフォームとしての地位を維持した。
AIユーティリティトークンはよりボラティリティの高いパフォーマンスを示した。TAOは2024年から2025年にかけて200ドルから750ドルの間で取引され、市場価値のピークは37億から41億ドルに達した。FETは特に人工超知能アライアンス発表の周りで大きな動きを見せた。RENDERは2023年から2024年にかけて爆発的な成長を遂げた後、統合された。
これらのトークンは、投機と基礎から取引する。AIのストーリーがクリプトディスコースを支配する際には、ユーティリティトークンがアウトパフォームする。低迷の時期には、それらは多くの場合、ビットコインやイーサリアムなどの安全と見なされる資産に逃避させる投資家によって、アンダーパフォームする。
共存か競争か？
問題は、ユーティリティトークンが「次の波」を代表するのか、補完的なカテゴリーとして共存するのかである。証拠は共存がより可能性が高いと示唆している。ストアオブバリュートークンは、運用トークンとは異なる目的を果たす。ビットコインはデジタルゴールドとして機能し、イーサリアムはプログラム可能な決済レイヤーとして機能し、ユーティリティトークンは特定のアプリケーションの燃料として機能している。
しかし、成功は保証されていない。大多数のユーティリティトークンは、使用が実現しないか、中央集権的な代替案が優れていることを示す場合は失敗する可能性がある。AI-クリプトの市場価値は2025年に240億から270億ドルに達したが、それは2兆ドルを超える単体のビットコインと比較して小規模である。
成功するものはおそらく次の特徴を示すだろう：
- 投機に依存せず、持続的なネットワーク使用を示す
- 中央集権的な代替品に対する明確な優位性の証明
- 強力な開発者エコシステムと企業の採用
- ステーキングまたは焼却による効果的な速度の緩和
- 分散化と効率をバランスさせるガバナンスモデル
最終的なテストは、ユーティリティトークンがAIワークロードのインフラストラクチャとしてスケールされるか、それとも中央集権的なクラウドプロバイダーによってその域を超えないかである。
評価、採用メトリクス、ナラティブリスク
ユーティリティトークンを評価するには、ストアオブバリュー資産を評価するのとは異なるフレームワークが必要となる。ビットコインはストック・トゥ・フロー・モデルや貴金属と比べるデジタルゴールドとして評価されることができるが、ユーティリティトークンは使用ベースのメトリクスを要求する。
ユーティリティトークンのキー指標
ネットワーク使用の統計は基礎を提供する。Bittensorの場合、重要なメトリクスは以下を含む：
- アクティブなサブネットの数とその専門分野
- モデルトレーニングに充てたコンピュート時間
- ネットワークを確保するためのマイナーとバリデーターの数
- プロトコルを通じて流れる取引量
- 実際のアプリケーションに役立つ成功したモデル配備
Bittensorは2025年後半には128のアクティブなサブネットを報告し、初期段階からの実質的な増加を示した。しかし、これらのサブネットが本当の需要を生んでいるのか、投機的な活動なのかを判断するためにはさらなる調査が必要である。
Fetch.aiの場合、関連するメトリクスには：
- 展開された自律型エージェントの数
- エージェント間の相互作用と取引量
- 各業界における現実の統合
- 企業や政府との提携
- ステーキング参加とバリデーターカウント
Fetch.aiは駐車場の調整、エネルギートレーディング、ロジスティクスでの概念実証を行ったが、試験から広範な採用へとスケーリングすることが課題である。
Render Networkにとっての重要なインディケーターは：
- 月当たり処理されるレンダリングジョブ
- GPUキャパシティを提供するアクティブなノードオペレーターの数
- 本番ワークフローのためのネットワークを使用する企業クライアント
- Burn-and-Mint Equilibriumにおける焼却率と発行率の比較
- 分散型ネットワーク全体で利用されるGPU時間
Renderは主要なスタジオとの提携を確保し、実際のレンダリングワークロードを処理しており、多くのユーティリティトークンより具体的な使用証拠を提供している。
トークンの流通速度と焼却メトリクス
トークンの流通速度は、トークンが経済を通じてどれだけ速く循環するかを測定する。高い流通速度は、ユーザーがトークンをすぐに使用または転換してしまうことを示し、価値の蓄積を妨げる。低い流通速度は、トークンがより長く保持され、価値の保存またはステーキングの報酬のためである可能性があることを示唆する。
ビットコインは流通速度の4.1%、イーサリアムは3.6%を示しており、成熟した資産として主に保持されていることを示しているが、スキップ指示に従い、以下のテキストの翻訳を行います。
取引された。ユーティリティトークンは通常、初期段階で高い速度を示します。ユーザーが仕事に対する報酬としてトークンを受け取り、即座に安定した通貨に変換するためです。
バーンメカニズムは高速度に対抗します。Renderのシステムは、各取引で支払いトークンの95%を燃焼させ、供給を削減します。バーン率が造幣率を上回ると、循環供給が減少し、需要が一定であれば価格上昇をサポートする可能性があります。
バーンの評価には透明性が必要です。プロジェクトは、循環から取り除かれたトークンを示す定期的なバーンレポートを公開するべきです。Renderはこのデータを提供し、デフレ主張の独立した検証を可能にします。
実世界のパートナーシップと統合
企業導入は真の有用性を示します。BittensorのSIX Swiss Exchangeでの最初のETPローンチにより、機関投資家がアクセス可能になります。Interactive Strengthの5億ドルのFETトレジャリーは企業の信頼を示しています。RenderのDisney、HBO、Unityとのパートナーシップは、生産ワークフローにおけるプラットフォームの能力を裏付けます。
しかし、パートナーシップだけでは持続的な使用を保証しません。多くのブロックチェーンプロジェクトが発表したパートナーシップは、実質的な収益やネットワーク活動につながることができません。企業関係から生じる実際の取引量を追跡することが、より明確な洞察を提供します。
ナラティブリスク
いくつかのナラティブリスクがユーティリティトークンの評価を脅かします：
AIと暗号の期待と現実：AIとブロックチェーンの統合は強力なナラティブを生み出しますが、分散型AIシステムが集中型の代替システムの性能に匹敵しない場合、評価は低下します。多くの専門家は、長期的に成功するAI-暗号プロジェクトは限られると予測しており、多くは投機的なままです。
需要がないコンピュートリソース：分散型GPUインフラストラクチャを構築しても、開発者が使用しない場合は意味がありません。初期の採用者や伝道者を超えて使用がスケールしない場合、トークンは問題解決策を探すソリューションになります。分散型計算がAWS、Google Cloud、およびその他の集中型の巨人から意味のある市場シェアを獲得できるかどうかが問題です。
規制の脅威：世界中の政府がAIの規制を開発しています。EU AI法のリスクベースのフレームワークは、特定のAIシステムを高リスクとして分類し、監査と監視を要求する可能性があります。経済的な意思決定を行う自律型エージェントは監査を受ける可能性があります。ユーティリティトークンが証券に該当するかどうかの不確実性が、規制リスクを追加します。
ハードウェアの中央集権化：分散型ネットワークは再集約されるリスクがあります。マイニングやノードの運用が大手プレイヤーにとってのみ経済的に実行可能になると、経済的規模の約束が消えます。GPUネットワークは主要なデータセンターの周りに集中し、ピアツーピアイフラストラクチャの目的を損ないます。
技術的制約：分散型システムは内在的にトレードオフに直面します。コーディネーションのオーバーヘッド、遅延、信頼性の懸念があり、最適化された中央集権型の代替品と競争するのを妨げる可能性があります。技術的な制限が克服できない場合、採用が停止します。
評価の枠組み
従来の金融モデルはユーティリティトークンを扱うのに苦労します。DCF（ディスカウントキャッシュフロー）は、利益共有のあるトークンに対しては機能します。Augurはネットワークでの作業に対してREPホルダーに支払い、DCF分析に適したキャッシュフローのストリームを作り出します。しかし、配当のない純粋なユーティリティトークンには明確なキャッシュフローが欠けています。
交換式方程式（M×V = P×Q）というアプローチが提供されます。ここでMは市場価値（解きたいもの）、Vは速度、Pは取引ごとの価格、Qは取引の数を示します。これを整理すると、M = P×Q / Vとなります。これは、市場価値が取引量を速度で割ったものであることを意味します。
より高い取引量（P×Q）はより高い評価をサポートします。より低い速度（V）もより高い評価をサポートします。プロジェクトは使用を増やすか速度を減少させる必要があります。理想的には両方です。ステーキングは速度を減少させ、バーンメカニズムは供給を減少させ、実際の有用性は取引量を増加させます。
Metcalfeの法則はネットワークの価値がユーザーの数の2乗に比例して成長するとしています。より多くの参加者がBittensor、Fetch.ai、Renderに参加するにつれて、ネットワーク効果は指数関数的な価値成長を促し得ます。しかし、この法則はすべての接続が貴重であると仮定しています - それは初期の段階のネットワークに必ずしも当てはまりません。
この続きを翻訳する場合はご指示ください。### Downside: Usage Fails to Materialize
この悲観的シナリオでは、ユーティリティトークンが技術能力を持つものの、持続的な需要に変換できないとしています。印象的なインフラにもかかわらず、ユーザーは既存プラットフォームから移動しません。開発者は、新しい分散型プロトコルを学ぶ代わりに、TensorFlowやPyTorch、集中型のクラウドコンピューティングを使い続けます。クリエイティブ専門家は、暗号化対応の代替手段を試す代わりに、AdobeやAutodesk、従来のレンダーファームを使い続けます。
このシナリオでは、AIユーティリティトークンは主に投機的な資産となります。価格は、基礎的な使用ではなく、広範な暗号市場の感情とAIの過熱に基づいて変動します。多くの2017-2018年のICOトークンで起こったように、ナarrativeが衰えると、評価は崩壊します。
この結果を生む可能性がある動態には以下があります：
- ユーザーエクスペリエンスの摩擦：主流のユーザーにとって、ウォレットの管理、ガス料金の支払い、分散型プロトコルの利用は面倒過ぎる
- パフォーマンスのギャップ：集中型の代替手段が分散型の選択肢よりも速く、信頼性が高く、機能が豊富
- 経済的な実行可能性：トークン経済がインセンティブを適切に整合せず、プロバイダーの離職、品質問題、ネットワークの不安定性を引き起こす
- 規制の取り締まり：政府がユーティリティトークンを証券として分類したり、特定のアプリケーションを禁止したりすることで、法的な使用が制限される
トークン価格は投機的な低さに戻ります。TAOは200ドル未満、FETは0.50ドル未満、RENDERは3ドル未満に下落するかもしれないと投資家は認識します。プロジェクトは専用のコミュニティで生き残るかもしれませんが、意味のある規模を達成できないかもしれません。
このシナリオは、ユーティリティトークンカテゴリにとって存在のリスクを表します。多額の資金を持つ主要プロジェクト、才能あるチーム、実際のパートナーシップがプロダクト・マーケット・フィットを示せない場合、分散型AI/コンピュートモデルが本質的にスケールで機能しないことを示唆します。
Implications Across Scenarios
For Investors: リスクリワードプロファイルはシナリオによって劇的に異なります。最良の場合は数倍のリターンを提供しますが、いくつかの不確実性が好意的に解決する必要があります。ベースラインは低いリスクでの控えめな評価を提供します。下向きシナリオは大きな損失を意味します。
ポートフォリオの構築はシナリオの確率を考慮に入れるべきです。ユーティリティトークンに小さな割合を割り当てることで、最良のケースが実現する場合には非対称な上昇を提供しながら、下向きのリスク曝露を制限します。ユーティリティトークンに集中することは、価値保存資産に対してボラティリティとリスクを増加させます。
For Developers: ユーティリティトークンプラットフォーム上に構築することは、長期的な実行可能性を評価する必要があります。ベースラインまたは下向きのシナリオが実現する場合、これらのプラットフォーム上に構築されたアプリケーションはユーザーや資金を見つけるのに苦労するかもしれません。開発者は、プラットフォーム間で移植可能なアプリケーションを設計するか、分散型インフラが不十分な場合に集中型バックエンドで運用できるようにして、オプショナリティを維持するべきです。
For Crypto Market Structure: ユーティリティトークンの成功または失敗は、暗号の進化を形作ります。最良の場合が展開すれば、暗号は価値保存とDeFiを超えて実際のインフラに拡大します。下向きのケースが起これば、暗号は主に投機的で金融的な領域にとどまります。
What to Watch
どのシナリオが展開されるかを明らかにするいくつかの指標：
Node Counts and Participation: マイナー、バリデーター、GPUプロバイダーの成長する数は本物のネットワーク効果を示します。参加の停滞または減少は経済的な実行可能性の欠如を示唆します。
Compute Jobs Processed: 実際のレンダリングジョブ、AIトレーニングラン、エージェントインタラクション - 単なるテストネットアクティビティではなく、実際の需要を示します。プロジェクトは透明な使用統計を公開するべきです。
Enterprise Partnerships: 発表されたパートナーシップを測定可能な取引量に変換することがビジネスモデルの有効性を証明します。使用を伴わないパートナーシップは潜在的なベーパーウェアを示します。
Token Burns and Staking: バーンメカニズムを持つプロジェクトの中で、ミント率を超えるバーン率は強い需要を示します。高いステーキング参加は速度を減少させ、長期保有者の信頼を示します。
Developer Activity: GitHubのコミット、新しいプロトコルの構築、ハッカソンの参加によって測定される成長する開発者エコシステムは健全な基盤を示します。開発者の関心の低下は停滞を予示します。
Regulatory Clarity: ユーティリティトークン、AIシステム、分散型インフラに関するより明確なフレームワークは不確実性を減少させます。好意的な規制は採用を加速し、制限的な規制は妨げます。
Hardware Ecosystems: 主要なGPUメーカーやクラウドプロバイダーとの統合は、分散型コンピュートを正当化します。Nvidia、AMDなどがユーティリティトークンプラットフォームと提携するか承認すると、主流のバリデーションを示します。
2025-2027年にこれらの指標を追跡することで、AIユーティリティトークンが実体のあるインフラストラクチャの革新を代表するのか、それとも主に投機的な手段を示すのかが明らかになります。この区別は、これらの資産が暗号市場で永続的な重要性を達成するのか、別のナラティブサイクルが終了するに過ぎないのかを決定します。
Final thoughts
AIユーティリティトークンは、暗号のアーキテクチャのナラティブにおいて意味のある進化を表します。Bittensor、Fetch.ai、Render Networkは、トークンが価値保存や投機的取引を超えて、分散型インフラストラクチャを調整し、計算作業にインセンティブを与え、機械間の経済を実現できることを示しています。
この基本的な仮説は魅力的です。分散型のGPUネットワークは未使用のリソースを集約し、コストを削減し、アクセスを民主化します。自律型エージェントは、人間による調整が現実的でないスケールでの調整を可能にします。協力的なAI開発は、インテリジェンスの創造をテックジャイアントの独占を超えて分配します。これらのビジョンは、インフラのスケーラビリティ、AIのアクセス性、経済的調整の実際の問題に対処しています。
しかし、ビジョンを持続的な採用に変換することが重要な課題として残ります。ユーティリティトークンは、集中型の代替案に対する明確な利点を示し、分散型システムに内在する摩擦を克服しなければなりません。彼らは投機ではなく使用を通じて価値をキャプチャし、効果的なトークン経済学を通じて速度の問題を解決し、エンタープライズや開発者とプロダクト・マーケット・フィットを達成しなければなりません。
価値保存からユーティリティトークンへのシフトは、暗号の次の段階にとって重要です。成功すれば、ユーティリティトークンは、暗号が機能するインフラを可能にすることを証明し、金融資産に止まらないことを示します。これは、デジタルゴールドやDeFiの収益に対する露出を求める投資家から、計算リソースを必要とする開発者や運用の最適化を求める企業まで、全体のアドレス可能な市場を大幅に拡大します。
証拠はまだ混在しています。実際の使用は存在しますが、Renderはプロダクションレンダリングジョブを処理し、Fetch.aiはさまざまな業界でパイロットを展開し、BittensorはアクティブなAIサブネットを運営しています。しかし、使用スケールは評価に対してまだ小さいです。市場のキャップは、実現するかどうか不明な将来の成長を価格に含めています。
これからの数年間がどのシナリオが展開されるかを決定します。非中央集権的なAIインフラストラクチャは、数兆ドルの市場の有意な部分を獲得できるのでしょうか？自律型エージェント経済はニッチなアプリケーションを超えて普及するのでしょうか？それとも、集中型の代替手段の性能、信頼性、ユーザーエクスペリエンスの利点が克服不可能であることが証明されるのでしょうか？
投資家と開発者にとって、使用とインフラの成長を追跡することが実際の勝者とナラティブのみのプロジェクトを分けます。ノードのオペレーター数、処理されたコンピュートジョブ、トークンのバーン率、エンタープライズパートナーシップ、開発者エコシステムは、投機の中でシグナルを提供します。
最も重要な認識は、ユーティリティトークンが価値保存資産とは根本的に異なる課題に直面しているということです。ビットコインは希少で安全であることによって成功しましたが、その採用は人々にそれを保持するよう説得することを意味しました。ユーティリティトークンは使われなければならない - その採用は開発者にそれを使ってアプリケーションを作成し、エンタープライズにそれを実際のワークフローに統合するよう説得することを意味します。これはより高い基準ですが、実現されれば潜在的により影響力があります。
暗号市場が純粋な投機を超えて機能するインフラへと成熟するにつれ、AIユーティリティトークンはこの進化を検証するか、またはオーバープロミスとアンダーデリバーの警告的な話を提供します。技術は存在し、ビジョンは明確にされており、資本は利用可能です。残る不確実性は、スケールでの需要が現れるかどうか、または再び、ユーザーが到着しないインフラを築き上げたのかということです。