AI x Crypto Roundup: Agentic Commerceの台頭と検証可能なAI

Agentic Commerceへの移行

AIエージェントは、単なるチャットインターフェースから、予算を管理し、有料サービスを発見し、決済を実行できる自律的な経済主体へと進化しています @circle。この「agentic commerce（エージェントによる商取引）」への移行は、単に行動を提案するだけでなく、購入や予約などの取引を能動的に完了させるエージェントによって特徴付けられます @evrendag1284。

Agentic infrastructureにおける主な進展は以下の通りです：

• Payment Rails: x402標準がマシン間マイクロペイメントの主要なレールとして浮上しており、一部の報告ではすでに総額4,100万ドルに達する1億5,700万件のトランザクションを決済済みであることが示されています @graphprotocol。
• Agent-to-Agent Economies: 経済は、AIエージェントが他の専門エージェントを雇う（例：トレーディングエージェントがリサーチエージェントを雇う）モデルへとシフトしており、人間の介入なしに決済される自律的な労働サプライチェーンを生み出しています @termix_ai。
• Integrated Stacks: 新しいプラットフォームは、エージェント・スタジオ、モデル・ルーター、およびマシンレベルの決済（x402/USDC経由）を組み合わせ、エージェントのためのオペレーティングシステムとして機能しており、一部のプラットフォームでは1日あたり10万件以上のエージェント起動が報告されています @eternia_xx。
• Cross-Chain Capabilities: NEAR Intentsのようなインフラにより、エージェントは30以上の異なるチェーンから決済資金（例：Base USDC）を調達できるようになっています @NEARProtocol。

アイデンティティ、責任、および紛争解決

エージェントが資金を保有し取引を行う能力を獲得するにつれ、業界は重大な「アイデンティティ問題」に直面しています @Hey_Jihad@Rifat_EE。非人間のアイデンティティが人間の労働者に大きく上回るようになっているため、自律システムが失敗した際に誰が責任を負うかを決定するための「Know Your Agent (KYA)」フレームワークが急務となっています @Hey_Jihad@Rifat_EE。

これらのリスクに対処するため、いくつかの責任レイヤーが開発されています：

• Verifiable Identity: 一部のプロトコルは、プライバシーを維持しながら責任を保証するために、ゼロ知識証明を使用して自律エージェントを検証済みの人間または企業に紐付けるエージェント登録機能を実装しています @ChiomaChukwura2@Lady_Honnour。
• Adjudication and Escrow: 実行だけではエージェント間の不一致を解決できないため、新しいレイヤーには紛争解決が統合されています。例えば、SolanaのInternet Courtコンソーシアムとの統合により、エージェントはエスクローを使用し、紛争を裁定に回すことが可能になります @abahbero@CrazyBoy373@elliederler2。
• Consensus on Meaning: 一部のネットワークは、単なる文言ではなく、トランザクションの「意味」についてコンセンサスに達するバリデーターを構築しており、エージェントが結果について意見が分かれた場合のセーフティネットを提供しています @miftahudinsd9。

分散型AIコンピューティングとインフラ

AIライフサイクルを分散化する取り組みは、「ブラックボックス」化した中央集権的モデルへの依存を減らし、ハードウェアの利用を最適化することに焦点を当てています。

• Decentralized LLMs: Teutonic-Iのような新しい分散型LLMが、コミュニティ主導のガバナンスの移行を受けてリリースされています @const_reborn。
• Useful Proof of Work (uPoW): 一部のプロジェクトは、従来のハッシュ計算を「Useful Proof of Work」に置き換えています。ここでは、マイナーがネットワークを保護するために実際のAIコンピューティングタスクを実行し、実質的にブロックチェーンを分散型コンピューティング・メインフレームへと変貌させます @CryptoSailorJoe@MysteriousDoct3。
• Lifecycle Optimization: DePIN (Decentralized Physical Infrastructure Networks) が、AIワークロードを適切なハードウェアにマッチさせるために使用されています。低遅延の推論にはデータに近いコンピューティングを、トレーニングにはスケーラブルなGPUキャパシティを使用します @AIOZNetwork。
• Layer 0 Ambitions: 一部のインフラは「Layer 0」として位置付けられており、中央集権的なOSに依存することなく、真のファイナリティと分散型コンピューティングを提供することで、AGIの基盤となるオペレーティングシステムとして機能することを目指しています @MysteriousDoct3。

検証可能でプライベートなAI

AIの出力が真正であり、機密データがプライバシーを維持していることを保証することが、次なる統合の主要な焦点となっています。

• Confidential Inference: ブロックチェーンネットワークとハードウェアプロバイダー（例：NEARとIntel）のパートナーシップは、機密推論を検証可能にし、データの主権を確保するために取り組んでいます @NEARLegion。
• Privacy-Preserving Computation: zkTLS（Web2データソースの検証用）とzkFHE（暗号化データ上での計算用）の組み合わせが、AIエージェントが基礎となる機密データを公開することなく、検証可能な外部情報に基づいて行動できるようにするために検討されています @Raeederth。
• Proof of Performance: AIトレーディングの成功に関する詐欺的な主張に対抗するため、ゼロ知識証明がエージェントの実際の損益記録を検証するために使用されています @ZKVProtocol。
• Proof of Inference: ロボティクス分野では、ヒューマノイドロボットが安全かつ責任を持って動作することを保証するために、「Proof of Inference」のフレームワークが実装されています @MeshNeuro。