通常、予測には踏み込まないが、暗号資産AIはあまりにも魅力的だ。歴史的な手本もなく、頼るトレンドもない―ただ想像力をかきたてるための真っ白なキャンバスがある。正直言って、2026年にこれを見返して、私がどれだけ大きく外れていたか確認するとなお面白い。

だから、こちらが2025年の見通しです。

ところで、あなたは完全な2025年の予測記事を読むことができます 詳細を見る:https://www.chainofthought.co/deep-dives/what-i-m-watching-in-2025

1. 暗号資産AIの総時価総額が1500億ドルに達しました

暗号資産AIトークンは現在、オルトコインの時価総額のわずか2.9％を占めています。しかし、これは長くは続きません。

AIはスマートコントラクトプラットフォームからミーム、DePIN、エージェントプラットフォーム、データネットワーク、インテリジェンス調整層など、あらゆるものを包括しており、DeFiやミームトークンと同じくらいの存在になることは避けられません。

なぜ私はこれに自信を持っているのか？

• 暗号資産AIは、私が今まで見た中で最も強力なテックトレンドの収束点に位置しています。
• AIマニアの引き金イベント：OpenAIのIPOなど、同様のものが人工知能に関して世界的なマニアを引き起こす可能性があります。一方で、Web2の機関投資資本はすでに分散型AIインフラに投資する動きを見せています。
• 小売りの熱狂：AIの概念は簡単に理解し、興奮することができ、今ではトークンを通じて投資することができます。2024年のミームコインのゴールドラッシュを覚えていますか？同じ狂乱が起こるでしょうが、AIは実際に世界を変えています。

2. ビットセンサー・ルネサンス

Nineteen.ai(サブネット19)は推論速度でほとんどのWeb2プロバイダを上回ります

Bittensor($TAO)は何年も前から存在しています。部屋のOGです。しかし、そのトークン価格は低迷しており、AIをめぐるすべての熱狂にもかかわらず、1年前と同じレベルで推移しています。

水面下では、この「デジタルハイブマインド」は静かに飛躍を遂げており、登録料が安いサブネットが増え、推論速度などの実際の指標でWeb2のサブネットを凌駕しているサブネット、BittensorのネットワークにDeFiのような機能を導入するEVMの互換性があります。

では、なぜTAOは急上昇していないのでしょうか？急激なインフレスケジュールとエージェント指向プラットフォームへの関心のシフトが原因でした。しかし、dTAO（2025年第1四半期に予定）は大きな転機となるかもしれません。dTAOでは、各サブネットに独自のトークンがあり、これらのトークンの相対価格がどのように発行量が割り当てられるかを決定します。

Bittensorがカムバックする理由:

• 市場ベースの排出量：dTAOはブロックリワードを革新と実際の測定可能なパフォーマンスに直接結び付けます。サブネットが良ければ良いほど、そのトークンの価値が高くなります。したがって、より多くの排出量を得ることができます。
• 集中した資本フロー：投資家は、信じている特定のサブネットに的を絞ることができます。特定のサブネットが分散型トレーニングに革新的なアプローチで成功している場合、彼らはそこに資本を投入して自分たちの意見を代表することができます。
• EVM統合:EVM互換であることは、Bittensorのより幅広い暗号ネイティブな開発者コミュニティを招き、他のネットワークとのギャップを埋めます。

個人的には、さまざまなサブネットを注視して、各分野で実際の進展を記録しています。私たちは準備ができています @opentensorある時点でDeFiサマーのバージョン

3. コンピューティングマーケットプレースは次世代のL1取引です。

ジェンセン：推論需要は「10億倍」増加する

後で明らかになるであろう一つのメガトレンドは、計算機への飽くなき需要です。

NVIDIAのCEOであるJensen Huang氏は、推論の需要は増えるだろうと述べています。「10億倍」に増やすそれは従来のインフラ計画を破壊し、「新しい解決策が必要」と叫ぶ指数関数的な成長のようなものです。

分散コンピュートレイヤーは、検証可能で費用効果の高い方法で、生のコンピュート（トレーニングおよび推論の両方）を提供します。スタートアップ企業のようなもの@spheronfdn, @gensynai, @atoma_network , and @kuzco_xyzこれを活用するための強力な基盤を静かに構築しており、トークンよりも製品に焦点を当てています(これらのどれもまだトークンを持っていません)。対応可能な市場全体は、AIモデルの分散型トレーニングが実用化されるにつれて急激に上昇すると予想されます。

L1 の比較:

• 2021年と同じように、Solana、Terra/Luna、Avalancheが「最高の」L1になったことを覚えていますか?コンピュートプロトコル間でも同様のドッグファイトが繰り広げられ、そのコンピュートレイヤーを使用して構築される開発者やAIアプリをめぐって競争が繰り広げられるでしょう。
• Web2の需要:$680B–$2.5Tのクラウドコンピューティング市場は、暗号AI市場を何倍も凌駕しています。これらの分散型コンピューティングソリューションが、従来のクラウドクライアントのごく一部でも上陸すれば、次の10倍、100倍の動きの波が見られるでしょう。

賭け金は莫大です。ソラナがL1スペースで勝利を収めたように、ここでの勝者はまったく新しいフロンティアを支配します。信頼性（例：堅牢なサービスレベル契約またはSLA）、コスト効果、開発者に優しいツールのトリフェクタに注目してください。

私たちは分散コンピュートについて多くの言葉を書きました暗号資産AIテーゼの第II部分.

4. AIエージェントがブロックチェーンのトランザクションを洪水のように増やすでしょう。

Above: @autonolasDune/からのGnosis上のエージェントトランザクション。ソース：Dune/@pi_

2025年末になると、オンチェーンの取引の9割は人間が「送信」することによって発生しなくなるでしょう。

代わりに、これらのタスクは、リアルタイムデータフィードに基づいて流動性プールの再均衡、報酬の分配、またはマイクロペイメントの実行を繰り返し行うAIエージェントの軍によって実行されます。

思ったほど大げさな話ではありません。L1、ロールアップ、DeFi、NFTなど、過去7年間に私たちが構築してきたすべてのものは、AIがオンチェーンでショーを運営する世界への道を静かに切り開いてきました。

皮肉なことに、多くのビルダーはおそらく自分たちが機械によって支配される未来のインフラを作っていることにさえ気づいていなかったのかもしれません。

なぜこの変化ですか？

• 人為的ミスはもうありません：スマートコントラクトはコードどおりに実行されます。一方、AIエージェントは、人間のチームよりも大量のデータをより迅速かつ正確に処理できます。
• マイクロペイメント：これらのエージェント駆動型トランザクションは、より小さく、より頻繁に、より効率的になります。特に、Solana、Base、および他のL1/L2のトランザクションコストが下降するにつれて。
• 目に見えないインフラ：もしもそれが頭痛が減ることを意味するなら、人々は喜んで直接的な制御を放棄するでしょう。私たちはNetflixに自動更新のサブスクリプションを信頼しています。AIエージェントにDeFiのポジションを自動的に再バランスすることを信頼することは、自然な次のステップです。

AIエージェントは膨大な量のオンチェーンアクティビティを生成しています。だからすべてのL1s/L2sが彼らを求めているのも納得です。

最大の課題は、これらのエージェント駆動型システムを人間に説明責任を負わせることです。エージェントが開始するトランザクションと人間が開始するトランザクションの比率が高まるにつれて、新しいガバナンスメカニズム、分析プラットフォーム、および監査ツールが必要になります。

5. エージェント間の相互作用：スワームの台頭

ソース：FXNワールドドキュメント

エージェントの群れ、つまり小さなAIエンティティがシームレスに連携して壮大な計画を実行するというアイデアは、次の大ヒットSF/ホラー映画のプロットのように聞こえます。

現在のAIエージェントは主に単独で運用され、最小限で予測不可能な相互作用を持って孤立しています。

エージェントの群れはそれを変え、AIエージェントのネットワークが情報を交換し、交渉し、意思決定を協力することを可能にします。これは、それぞれがより大規模で複雑なミッションに独自の専門知識を提供する、専門化されたモデルの分散型集合体と考えてください。

可能性は驚くべきものです。あるスワームは、Bittensorのようなプラットフォームで分散コンピューティングリソースを調整するかもしれません。別のスワームは、ソーシャルメディア全体に広がる前に、ソースをリアルタイムで検証して誤情報に取り組むかもしれません。スワーム内のすべてのエージェントは専門家であり、そのタスクを精密に実行します。

これらのスウォームネットワークは、単独のAIよりもはるかに優れた知能を生み出すでしょう。

群れが繁栄するためには、普遍的な通信規格が不可欠です。エージェントには、基盤となるフレームワークに関係なく、検出、認証、およびコラボレーションする機能が必要です。のようなチーム@StoryProtocol, @joinFXN,@0xzerebro と@ai16zdaoエージェントの群れが出現するための基礎を築いています。

そして、それは分散化の重要な役割につながります。透明なオンチェーンルールによって統治されるスワームにタスクを分散することで、システムをより強靭で適応性があるものにします。1つのエージェントが失敗した場合、他のエージェントがその役割を引き継ぎます。

6. Crypto AIの作業チームは、人間とAIのハイブリッドになります。

ソース：@whipクイーン

Story Protocolが雇われました @luna_virtuals彼女の人間の同僚とはうまくいかないこともあり、Lunaは彼女の上位のパフォーマンスを自慢しながら、彼らの1人を解雇する寸前になりました。

奇妙に聞こえるかもしれませんが、これはAIエージェントが自律性、責任、さらには給料さえも備えた真の協力者になる未来の前兆です。さまざまな業界で、企業は人間とエージェントのハイブリッドチームのベータテストを行っています。

AIエージェントと手を取り合って働く予定です。奴隷ではなく、対等な存在としてです。

• 生産性の急上昇:エージェントは、睡眠やコーヒーブレイクを必要とせずに、大量のデータを処理し、互いに通信し、24時間週7日体制で意思決定を行うことができます。
• スマートコントラクトによる信頼：ブロックチェーンは好みを持たず、疲れることもなく、決して忘れません。特定の境界条件/ルールに従う重要なエージェントアクションを保証するオンチェーン台帳です。
• 社会的規範は進化しています: 我々はAIとの対話におけるエチケットについてまもなく取り組むことになるでしょう- AIに「お願いします」と「ありがとう」と言うべきでしょうか？彼らのミスについて道義的責任を負わせるべきでしょうか、それとも彼らの開発者を非難すべきでしょうか？

マーケティングチームが最初にこれに飛びつくことを期待しています。エージェントはコンテンツの生成に優れており、24時間365日ソーシャルメディアでライブストリーミングや投稿ができます。また、AIプロトコルを構築しているのであれば、内部でエージェントを展開して能力を示すために自社の製品を活用することもできます。

「従業員」と「ソフトウェア」の境界は、2025年に薄れ始めます。

7. しかし、99%の暗号資産AIエージェントは死ぬ運命にある — 有用なものだけが生き残る

私たちは、AIエージェントの間でダーウィン的な淘汰を目にするでしょう。なぜでしょうか。なぜなら、AIエージェントの実行には、計算能力という形でコストがかかるからです(つまり、推論コスト)。エージェントが「家賃」をカバーするのに十分な価値を生み出せない場合、それはゲームオーバーです。

エージェントサバイバルゲームの例：

• Carbon Credits AI：分散型エネルギーグリッドを徹底的に調査し、非効率を見つけ出し、トークン化された炭素クレジットを自律的に取引するエージェントを想像してください。それは自身のコンピュートに十分な収益を得ます。そのエージェントは繁栄します。
• DEXアービトラージボット：分散型取引所間の価格の不一致を利用するエージェントは、一貫した収益を生み出し、推論料をカバーすることができます。
• Xのシットポスター: 一方、可愛いジョークを言うバーチャルAIインフルエンサーは、持続的な収益源がない？目新しさが薄れ、トークン価格が暴落すると、支払いができなくなります。

その違いは明らかで、ユーティリティ主導のエージェントは繁栄し、気晴らしは無意味なものに消えていきます。

この自然選択は、セクターに利益をもたらします。開発者は革新を強いられ、ギミックよりも生産的なユースケースを優先する必要があります。より強力で生産的なエージェントが登場するにつれて、懐疑論者たちは沈黙するでしょう（はい、それは暗号資産の世界でも同じです）。Kyle Samani).

8.合成データが人間のデータを上回る

「データは新しい石油だ」と言われています。AIはデータに基づいて発展していますが、その食欲は将来のデータ不足について懸念が高まっています。

従来の知恵では、ユーザーから私的な現実世界のデータを収集する方法を見つけ、そのために彼らに報酬を支払うことが推奨されます。しかし、私は、特に厳格に規制された産業や現実のデータが不足している場所では、合成データの方が実用的なルートであるという考えに変わってきています。

これらは、実際のデータ分布を模倣するように設計された人工的に生成されたデータセットです。スケーラブルで倫理的、かつプライバシーに配慮した、人間のデータに代わる選択肢を提供します。

合成データが強力である理由:

• 無制限のスケール：100万の医療用X線や工場の3Dスキャンが必要ですか？合成生成技術なら、実際の患者や実際の工場を待つことなく、無限の数量を生成することができます。
• プライバシーに配慮:人為的に生成されたデータセットを操作する際に、個人情報が危険にさらされることはありません。
• カスタマイズ可能：あなたは訓練のニーズに合わせて分布を調整できます。稀な場合や倫理的に複雑な場合も含めて、ワイルドで集めることができないような場合も挿入できます。

確かに、ユーザーが所有する人間のデータは依然として多くの状況で重要ですが、合成データのリアリズムが向上し続けると、量、生成速度、プライバシーの制約からの解放の点でユーザーデータが影を落とす可能性があります。

分散型AIの次の波は、特定のユースケースに合わせてカスタマイズされた高度に専門化された合成データセットを作成する「ミニラボ」を中心に展開される可能性があります。

これらのミニラボは、データ生成の政策や規制の障壁を巧妙に回避するのに役立ちます。 - まるで @getgrass_io何百万もの分散ノードを活用することで、Webスクレイピングの制限を回避します。

この内容は、近日中に公開予定の記事で詳しく説明します。

9. 分散トレーニングは実際に有用になります

これはレイアップですが、とにかくそれを言うつもりです。

2024年には、@PrimeIntellectそして @NousResearchdecentralised trainingの限界に挑戦しました。低帯域環境で150億パラメータのモデルをトレーニングできたことは、大規模なトレーニングが従来の中央集権的な環境の外でも可能であることの証明です。

これらのモデルは、既存の基盤モデルと比較して実用的ではありませんが（性能が低いため、使用する理由はあまりありません）、私は2025年には状況が変わると信じています。

@exolabsはさらに進んでいましたスパルタ、それによってGPU間の通信を1000倍以上削減します。 SPARTAは、専用のインフラストラクチャなしで低速の帯域幅での大規模なモデルトレーニングを可能にします。

私が一番印象的だったのは、彼らの声明でした。「SPARTAは独自で機能しますが、DiLoCoのような同期ベースの低通信トレーニングアルゴリズムと組み合わせることで、さらに優れたパフォーマンスを発揮することもできます。」

これは、これらの改善が積み重なり、効率の向上が複利化されることを意味します。

モデルの蒸留などの進歩により、より小さなモデルが有用で効率的になることで、AIの未来はサイズではなく、より優れてアクセスしやすいことになります。もうすぐ、エッジデバイスや携帯電話でも実行できる高性能なモデルが登場するでしょう。

10. 新しい暗号資産AIプロトコル10個が10億ドルの流通価値に到達―まだどれもローンチしていません

ai16zのモンスターランは2024年に$2Bに

リアルなゴールドラッシュへようこそ。

現在のリーダーが勝ち続けると思いたくなりますが、多くの人が比較しています @Virtuals_ioとAI16Zスマートフォン（iOSとAndroid）の初期の日々に戻る。

しかし、この市場はあまりにも巨大で未開拓すぎて、2社だけが支配するには不十分です。2025年までに、少なくとも10の新しい暗号資産AIプロトコルが、まだトークンを発行していないものも含め、時価総額で10億ドルを超えると予測しています（完全に希釈されていない）。

分散型AIはまだ幼児期にあります。そして、才能の大きなプールが築かれています。

私たちは、新しいプロトコル、新しいトークンモデル、そして新しいオープンソースのフレームワークの到来を完全に予想しなければなりません。これらの新しいプレーヤーは、エアドロップや巧妙なステーキングなどのインセンティブ、低遅延推論やチェーン間の相互運用性などの技術的な突破口、そしてノーコードのUX改善などを組み合わせて、既存の勢力を排除する可能性があります。一般の認識の変化は、瞬時かつ劇的なものになることがあります。

これはスペースの美しさと挑戦の両方です。市場規模は両刃の剣です：パイは莫大ですが、熟練したチームにとって参入障壁は低いです。これはプロジェクトのカンブリア爆発の舞台を設定し、多くは消え去りますが、ごく少数が変革的な力となります。

Bittensor、Virtuals、ai16zは長く一人ではありません。次の10億ドルの暗号資産AIプロトコルが登場します。洞察力のある投資家には様々な機会があり、それが興奮する理由です。

ボーナス＃1：AIエージェントは新しいアプリです

Appleが2008年にApp Storeを開設した際、キャッチフレーズは「それにはアプリがあります」でした。

まもなく、「それにはエージェントがあります」と言うでしょう。

アプリを開くためにアイコンをタップする代わりに、専門のAIエージェントにタスクを委任します。 これらのエージェントはコンテキストを認識しており、他のエージェントやサービスとクロスコミュニケーションでき、あなたが明示的にリクエストしないであろうタスクを自己開始することさえできます-予算の監視やフライトの変更に伴う旅程の再編成など。

より簡単に言えば、あなたのスマートフォンのホーム画面は、「デジタルな同僚」のネットワークに変形する可能性があります。それぞれが独自のドメイン（健康、財務、生産性、ソーシャル）を持っています。

そしてこれらは暗号資産対応のエージェントなので、分散型インフラストラクチャを使用して支払い、身元確認、データストレージを自律的に処理することができます。

ボーナス＃2：また、ロボティクス

この記事の大部分はソフトウェア側に焦点を当てていますが、これらのAI革命の物理的な具現化にも非常に興奮しています。ロボット工学はこの十年でそのchatGPTの瞬間を迎えるでしょう。

この分野は、特に知覚に基づく現実世界のデータセットへのアクセスと物理的な能力の向上において、重要な障壁に直面しています。一部のチームは、これらの課題に直面し、暗号トークンを使用してデータ収集とイノベーションを奨励しています。これらの取り組みは注目に値します。（ええと.. @frodobots?).

テクノロジー業界で10年以上を費やした私は、かつてこのような強烈な興奮を感じたことを思い出せません。この革新の波は従来とは異なり、より大きく、より大胆であり、まだ始まったばかりです。

2025年へ進みます！

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