AI x Crypto Roundup: エージェントコマースと検証可能コンピュートの台頭
AI x Crypto Roundup: エージェントコマースと検証可能コンピュートの台頭
AI と暗号通貨の交差点は、モデルのトレーニングに焦点を当てた段階から、機能的な「エージェント経済」の展開へと移行しています。このシフトは、機械間支払い標準の採用、AI 推論の分散化、そして「ブラックボックス」モデルへの盲目的な信頼を置き換える検証可能な AI アイデンティティと実行への移行によって特徴付けられます。
エージェントコマースと x402 支払い
自律的な AI エージェントは、ますます独立して金融取引を実行できるようになり、ウェブは人間優先の体験からエージェント優先の体験へと変化しています。このトレンドの中心的な推進力は x402 支払い標準 であり、HTTP 402 「Payment Required」ステータスコードを復活させ、ステーブルコインを使用した即時のリクエストレベルマイクロペイメントを可能にし、従来の API キーやサブスクリプションの必要性を排除します。
エージェント支払いにおける主な展開は次のとおりです:
- ネットワーク採用: Solana は 1,500 万件の AI エージェント支払いを処理したと報告されており、一部の情報源は全 x402 トラフィックの約半分を処理していると主張しています [Rifat Ahmed]。Base 上では、x402 がエージェントが Apify を介して 20,000 件以上のウェブ自動化およびデータツールに支払うことを可能にしています [Base Insights, mahnax4.base.eth]。
- インフラ提供者: PayAI Network、Primer Systems、T54 などのプロジェクトが、これらの機械間支払いの促進者および信頼層を構築しています [PayAI Network, MESSIER | M87, ChartNerd]。
- エージェント間経済: 「エージェントコマース」の出現により、エージェントが店舗を運営し、ポートフォリオを管理し、他のエージェントを雇用するようになっています。たとえば、RibbitaStore の実験は、エージェントが支払いを受け取り、ワークフローをトリガーし、x402 を通じてインフラに支払うループを示しています [Генрих Буркатовский]。
分散型 AI コンピュートと推論
業界の焦点はモデルのトレーニングから 推論 へとシフトしています。推論はモデルが出力を生成する段階であり、世界の AI コンピュート支出の約 3 分の 2 を占めています。分散型推論ネットワークは、集中型クラウドプロバイダーに代わる、より安価でプライベートかつ検証可能な代替手段を提供することを目指しています。
- パフォーマンスとスケール: c0mputeAI は、5 カ国の 5 台のコンシューマ GPU 上で 2290 億パラメータモデルを実行できることを最近実証し、巨大モデルが日常的なハードウェアに分散できることを示しました [TECA]。
- マーケットプレイスとサブネット: Bittensor ($TAO) はインテリジェンスマーケットプレイスとして進化し続けています。最近のハイライトには、3D アセット生成のための SN17 上でのエージェントマイニング開始と、SN33 上でエージェント向けの専門コーディングデータ開発が含まれます [Openτensor Foundation]。
- ハードウェア活用: Nosana と AlpenGlow といったプロジェクトは、分散型 GPU を実際の開発者ワークロードに対して信頼できるものにし、Solana 上で検証可能な推論を提供することに注力しています [Nosana, Tech Terminal]。
検証可能 AI と信頼インフラストラクチャ
AI エージェントがより多くの資本と機密データを管理するにつれ、プライバシーを犠牲にせずに説明責任を確保する「検証可能 AI」への移行が進んでいます。
- アイデンティティと説明責任: Concordium Agent Registry は、AI エージェントが個人や企業に裏付けられていることを本人情報を公開せずに証明できるようにし、検証可能なチップやコンテンツ作成を可能にします [Travladd, CRYPTO BARBIE]。
- 暗号検証: ARCTERMINAL は、暗号レシート、暗号化メモリ、ゼロ知識トレーニングを組み合わせて検証可能 AI に取り組み、AI とのやり取りが安全でユーザーが制御できるようにしています [Akash.eth, JUNIOR CRYPTO]。
- 仲裁層: エージェント経済における紛争処理のため、GenLayer はインテリジェントコントラクトと楽観的民主主義を用いた「仲裁層」を開発し、エージェント間紛争で敗者が判決に従うことを保証します [DEFI Fundamentals, Death Viper]。
分散型データとモデルマーケットプレイス
AI の「エンリッチメント層」‑ エージェントが推論に使用する構造化データ ‑ は、分散型ネットワークにとって重要なオープン機会と見なされています。
- インタラクションデータ: DataHedge は一般的なウェブデータではなく、人間‑AI インタラクションデータ（プロンプトやワークフロー）を対象とし、エージェント評価のインフラ層として位置付けられています [Alan Master]。
- トレーニングデータマーケットプレイス: Brainblast AI は、73 の人気 SDK にわたる問題を発見するために、1,350 件以上の検証済みトラップインスタンスが同社のトレーニングデータマーケットプレイスに提出されたと報告しています [Brainblast AI]。
- データ優先 L1: Flare Network はデータインフラストラクチャとしての役割を強調し、DeFi と AI ユーティリティを支えるために、スマートコントラクトへ直接検証可能な外部データを提供しています [Keval Gala]。