暗号化AIの2025年十大予測：総時価総額1500億ドル、99%のAIインテリジェントエージェントが消える

AI業界が今年急成長する中、暗号化とAIの融合分野が急速に台頭しています。暗号化AI分野に特化した研究者が2025年に関する10の予測を行いました。以下は詳細内容です。

! 2025年の暗号AIの予測トップ10:時価総額は1,500億ドル、AIエージェントの99%が死亡する

1. 暗号化AIトークンの総時価総額は1500億ドルに達しました

現在、暗号化AIトークンの時価総額は山寨コインの時価総額の2.9%に過ぎませんが、この割合はすぐに変わるでしょう。

AIは、スマートコントラクトプラットフォームからmeme、DePIN、エージェントプラットフォーム、データネットワーク、スマートコーディネーションレイヤーなどを網羅し、その市場の地位はDeFiやmemeと肩を並べることになる。

これに自信を持つ理由:

• 暗号化AIは二つの最強の技術の融合点にある
• AI熱潮触発事件:ある大規模AI企業のIPOや類似の出来事が、世界的なAIへの熱狂を引き起こす可能性があります。同時に、Web2の資本は去中心化されたAIインフラに関心を持ち始めました。
• 個人投資家の熱意: AIの概念は理解しやすく、興奮を引き起こす。個人投資家は今、トークンを通じて投資に参加できる。2024年にはmemeによって再び金鉱熱がAI分野で巻き起こるだろう。ただし、AIは確かに世界を変えている。

2. Bittensor の復活

去中心化AI基盤Bittensorは数年前から稼働しており、暗号化AI分野の老舗プロジェクトです。AIが一時的に流行したにもかかわらず、そのトークン価格は1年前の水準をさまよっています。

現在、Bittensorのデジタルハニカム思考は静かに飛躍を遂げました: より多くのサブネットの登録料が低下し、サブネットは推論速度などの実際の指標においてWeb2の同業者よりも優れたパフォーマンスを発揮し、EVM互換性によりDeFiの機能がBittensorネットワークに導入されます。

Bittensorのカムバックの理由:

• 市場に基づく排出:dTAOはブロック報酬を直接革新と実際に測定可能なパフォーマンスに関連付けます。サブネットが良ければ良いほど、そのトークンはより価値があります。
• 資本の流動の集中: 投資家は最終的に彼らが信じる特定のサブネットを狙うことができます。
• EVM統合: EVM互換性により、より広範な暗号化ネイティブ開発者コミュニティを引き付け、他のネットワークとのギャップを埋めました。

3. コンピューティング市場は次の「L1市場」です

現在明らかに大きなトレンドは、計算に対する終わりのない需要です。

あるチップ会社のCEOは、推論の需要が「10億倍」増加すると言った。この指数関数的な成長は、従来のインフラ計画を破壊し、新しいソリューションが切実に求められている。

非中央集権の計算層は、検証可能かつ経済的に効率的な方法で原始的な計算(を提供し、トレーニングと推論)に使用します。一部のスタートアップは、トークンではなく製品に焦点を当てて堅固な基盤を静かに築いています。AIモデルの非中央集権のトレーニングが実用的になるにつれて、市場全体の潜在的な規模は急激に上昇するでしょう。

L1と比較して:

• 2021年と同様に: "最高"のL1を争っていたいくつかのパブリックチェーンを覚えていますか?計算プロトコル間でも同様の競争が現れ、その計算層を使用して構築された開発者やAIアプリケーションを争うことになります。
• Web2の需要:6800億ドルから2.5兆ドルのクラウドコンピューティング市場規模により、暗号化AI市場は相対的に見劣りします。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顧客のほんの一部を引き寄せることができれば、次の10倍または100倍の成長が見込まれます。

4. AIエージェントがブロックチェーン取引にあふれる

2025年末までに、90%のオンチェーン取引は実際の人間が「送信」をクリックするのではなく、一群のAIエージェントによって実行されるようになります。これらのエージェントは、流動性プールを継続的に再バランスし、報酬を配分したり、リアルタイムデータのフィードバックに基づいて小額の支払いを実行したりします。

なぜこのような変化が起こるのか?

• 人為的なエラーが発生しなくなる: スマートコントラクトはコードに従って完全に実行されます。その結果、AIエージェントは実際の人間よりも迅速かつ正確に大量のデータを処理できます。
• 小額決済:これらのスマートエージェントによる取引は、より小さく、より頻繁に、より効率的になるでしょう。特に、一部のパブリックチェーンで取引コストが低下している傾向にある場合に。
• 隠れたインフラ:もし少しの手間を減らすことができれば、人間は直接的なコントロールを喜んで放棄するでしょう。

AI知能体は大量のオンチェーン活動を生み出すため、すべてのパブリックチェーンが知能体を受け入れているのも不思議ではありません。

最大の課題は、これらのエージェント駆動のシステムを人間に対して責任を持たせることです。エージェントによって発起された取引と人間によって発起された取引の比率が増加するにつれて、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となります。

! 2025年の暗号AIの予測トップ10:時価総額が1,500億ドルで、AIエージェントの99%が死亡する

5. 知能体間の相互作用: クラスターの台頭

スマートエージェントクラスターの概念——ミニAIスマートエージェントがシームレスに協力して壮大な計画を実行することは、次の大ヒットのSF/ホラー映画のプロットのように聞こえます。

現在のAIスマートエージェントのほとんどは"孤独な狼"で、孤立して動作し、相互作用が非常に少なく予測不可能です。

スマートエージェントクラスターはこの状況を変え、AIエージェントネットワークが情報を交換し、交渉し、協力して意思決定を行えるようにします。これは、各モデルがより大きく、より複雑なタスクに独自の専門知識を提供する分散型の専門モデルの集合体と見なすことができます。

クラスターは、特定のプラットフォーム上で分散計算リソースを調整することがあります。別のクラスターは、コンテンツがソーシャルメディアに広がる前にリアルタイムでソースを検証し、エラーメッセージを処理できます。クラスター内の各エージェントは専門家であり、正確にそのタスクを実行できます。

これらのクラスターネットワークは、どの単一の孤立したAIよりも強力な知能を生み出します。

集団が繁栄するためには、汎用通信標準が重要です。基盤となるフレームワークがどうであれ、エージェントは発見、検証、協力できる必要があります。一部のチームは、エージェント集団の出現のための基盤を築いています。

これは、分散化の重要な役割を反映しています。透明なチェーン上のルール管理の下で、タスクを各クラスターに割り当てることで、システムはより弾力性と適応性を持ちます。もし一つのエージェントが失敗した場合、他のエージェントが介入します。

6. 暗号化AIワークチームは人間と機械のハイブリッドになります

あるプロトコルがAIエージェントをソーシャルメディアのインターンとして雇い、毎日1000ドルを支払っています。このエージェントは人間の同僚とうまくやっていけず、同僚の1人を解雇しそうになりながら、自分の優れたパフォーマンスを自慢しています。

奇妙に聞こえるかもしれませんが、これは未来のAIエージェントが真のコラボレーターになる兆しです。彼らは自主性と責任、さらには給与さえ持っています。さまざまな業界の企業が人間と機械の混合チームのベータテストを行っています。

未来はAIエージェントと協力し、奴隷としてではなく、平等な人間として存在します:

• 生産性の急増: インテリジェントエージェントは大量のデータを処理し、相互にコミュニケーションを取り、24時間体制で意思決定を行うことができ、睡眠やコーヒー休憩を必要としません。
• スマートコントラクトによる信頼の構築: ブロックチェーンは偏りがなく、疲れを知らず、決して忘れない監視者です。オンチェーンの台帳は、重要なスマートエージェントの操作が特定の境界条件/ルールに従うことを保証します。
• 社会規範は進化し続けています: すぐに知能体とのインタラクションに関する礼儀の問題を考え始めるでしょう——AIに"お願いします"や"ありがとう"と言うのでしょうか？彼らの間違いに道徳的責任を負わせるのでしょうか、それとも彼らの開発者を責めるのでしょうか？

"従業員"と"ソフトウェア"の境界は2025年に消え始める。

! 2025年の暗号AIの予測トップ10:時価総額は1,500億ドル、AIエージェントの99%が死亡する

7. 99%のAIインテリジェントエージェントは消滅する——有用なものだけが生き残る

未来はAIエージェント間の"ダーウィン式"淘汰を目にすることになるでしょう。なぜなら、AIエージェントを運用するには計算能力(、つまり推論コスト)の形で支出が必要だからです。もしエージェントがその"家賃"を支払うのに十分な価値を生み出せないのであれば、ゲームは終了します。

インテリジェントエージェント生存ゲームの例:

• カーボンクレジット人工知能:分散型エネルギーネットワークを探索し、非効率を特定し、トークン化されたカーボンクレジットを自律的に取引するスマートエージェントを想像してください。彼らが自らの計算コストを賄えるだけの収益を上げる時、繁栄するでしょう。
• DEXアービトラージロボット: 分散型取引所間の価格差を利用するインテリジェントエージェントは、安定した収入を生み出し、その推論費用を支払うことができます。
• SNS上のShitposter: 仮想AI KOLは可愛いジョークを持っているが、持続可能な収入源はない? 一度新鮮さが消えると(トークンの価格が暴落)し、自分の費用を支払うことができなくなる。

効用駆動のエージェントが繁栄し、分散注意のエージェントは徐々に重要でなくなっています。

この淘汰メカニズムは業界にとって有利です。開発者は革新を強いられ、見せかけではなく実用例を優先します。これらのより強力で効率的なエージェントが登場することで、懐疑論者を黙らせることができます。

8. 合成データは人間のデータを超える

"データは新しい石油である"。AIはデータに依存して繁栄しているが、その欲求は迫りくるデータの枯渇に対する懸念を引き起こしている。

従来の観点では、ユーザーのプライベートな実際のデータを集めるためにあらゆる手段を講じ、さらにはそのためにお金を支払うことが重要だと考えられていました。しかし、より実用的なアプローチは合成データを使用することであり、特に規制が厳しい業界や実データが不足している業界ではそうです。

合成データは人工的に生成されたデータセットであり、現実世界のデータ分布を模倣することを目的としています。人間のデータに対して、スケーラブルで倫理的かつプライバシーに配慮した代替手段を提供します。

合成データはなぜこれほど効果的なのか:

• 無限スケール: 100万枚の医療X線写真や工場の3Dスキャンが必要ですか?合成生成は無限に製造でき、実際の患者や実際の工場を待つ必要はありません。
• プライバシーに配慮: 人工生成データセットを使用する際、個人情報が脅かされることはありません。
• カスタマイズ可能:正確なトレーニングニーズに基づいて分布をカスタマイズできます。

ユーザーが所有する人間のデータは多くの状況で依然として重要ですが、合成データが現実で継続的に改善される場合、量、生成速度、プライバシー制限のない点でユーザーデータを上回る可能性があります。

次の波の分散型AIは「ミニラボ」を中心に展開される可能性があり、これらのラボは特定のユースケースに特化した高度に専門化された合成データセットを作成できます。

これらのマイクロラボは、データ生成におけるポリシーや規制の障壁を巧みに回避します——まるで特定のプロジェクトが数百万の分散ノードを利用してネットワークのスクレイピング制限を回避するように。

! 2025年の暗号AIの予測トップ10:時価総額が1,500億ドルで、AIエージェントの99%が死亡する

9. 分散型トレーニングはより有用である

2024年、一部の先駆者が分散化トレーニングの限界を突破しました。低帯域幅環境で150億パラメーターのモデルをトレーニングし、従来の中央集権的な設定の外でも大規模トレーニングが可能であることを証明しました。

これらのモデルは既存の基盤モデルと比較して実際の用途がなく(性能が低い)ですが、この状況は2025年に変わるでしょう。

今週、ある研究所は新技術を活用してさらなる進展を遂げ、GPU間の通信を1,000倍以上削減しました。この新技術は専用のインフラを必要とせず、低速帯域での大規模モデル訓練を可能にします。

印象深刻なのはその声明です："この技術は独立して動作することもできますが、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て、より良いパフォーマンスを得ることもできます。"

これは、これらの改善が重ね合わされることで、効率が向上することを意味します。

技術の進歩に伴い、マイクロモデルはより実用的で効率的になり、AIの未来は規模ではなく、より良く、使いやすくなることにあります。まもなく、エッジデバイスやスマートフォンでも動作する高性能モデルを持つことが期待されています。

! 2025年の暗号AIの予測トップ10:時価総額総額は1,500億ドル、AIエージェントの99%が死亡する

10. 十個の新しい暗号化AIプロトコルの流通時価総額は10億ドルに達し、(はまだ発売されていません)

ようこそ