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コインベース:AI支出を約50%削減し、オープンウェイトモデルのデフォルト採用を試みている

CoinbaseのCEOブライアン・アームストロングは、AIコスト最適化に関する最新の進展を紹介する投稿を行いました。アームストロングは、AIの使用量とトークン消費が継続的に増加する中で、コストを管理する鍵は従業員の使用を制限したり、頻繁に予算リマインダーを送信することではなく、デフォルトモデルの選択、タスクルーティングメカニズム、キャッシュ戦略を最適化することだと述べました。彼は、Coinbaseが内部LLMゲートウェイを通じてGLM 5.2、Kimi 2.7などのオープンウェイトモデルをデフォルトオプションとして試みていることを明らかにしましたが、エンジニアが具体的なタスクのニーズに応じて他のモデルを選択することも許可しています。データによると、会社の91%の従業員はAI使用の上限に達したことがないため、Coinbaseはクォータを厳しくすることを選択せず、より低コストのモデルソリューションを通じて全体の効率を向上させています。モデルルーティングに関して、Coinbaseはプロンプトを前処理し、キャッシュヒット率や異なるモデルの価格状況を組み合わせて、タスクを最も適切なモデルに自動的に割り当てます。アームストロングは、計画や推論などの複雑なタスクには最先端モデルのサポートが必要かもしれないが、実行系のタスクは必ずしもコストの高いモデルを呼び出す必要はないと考えています。将来的には、モデル選択プロセスはより多くAIによって自動的に行われるべきであり、人工的な意思決定に依存すべきではないと述べました。さらに、彼はキャッシュヒット率がAIコストに影響を与える重要な要素の一つであることを指摘しました。Coinbaseはリクエストプロセスにキャッシュ認識メカニズムを組み込み、歴史的な結果の再利用率を向上させています。LibreChatの例を挙げると、キャッシュソリューションを最適化した後、そのキャッシュヒット率は5%から60%に向上しました。アームストロングはまた、会社がエンジニアに対して文脈をできるだけ簡潔に保つよう求めていることを述べました。これには、タスクを切り替える際に新しいセッションを開始すること、ファイルの文脈範囲を縮小すること、未使用のツールを閉じることなどが含まれ、不要なトークン消費を減らすことを目的としています。彼によれば、これらの措置を通じて、CoinbaseはAI支出を約50%削減することに成功し、同時にトークン使用量は依然として増加を維持しています。

アライアンス創設者:暗号ネットワークは最終的にインターネットのデフォルト決済層となる

Allianceの共同創設者Imran KhanはXプラットフォームで、自身が常に暗号通貨業界の発展の見通しを楽観視していると述べ、市場は過去に暗号通貨が次世代の主流計算パラダイムになる速度を過大評価していたと指摘しました。多くの人々は暗号通貨が次のプラットフォーム革命を牽引することを期待していましたが、最終的にはその役割を大きく担ったのは人工知能(AI)でした。Khanは、過去10年間に大量の資本が暗号業界に流入したが、その中の相当部分の資金が過剰な建設に使われたと述べました。業界は明確な優位性を持つ少数のアプリケーションシーンに集中せず、金融、ソーシャル、ガバナンスなどの複数の分野を同時に再構築しようとしました。現在市場が経験している調整と統合は、実質的には以前の過剰拡張後の自然な回帰であり、暗号業界の核心的な論理が無効になったことを意味するものではありません。彼は、暗号業界の最大の成功の道は、必ずしも先に殺人級のアプリケーションを生み出すことではなく、まずは世界的な金融インフラストラクチャーになることかもしれないと考えています。ステーブルコイン、暗号ウォレット、トークン化された株式、そしてチェーン上の金融サービスがデジタルバンクを通じてより多くのユーザーに届き、最終的にはAIエージェントにサービスを提供することで、暗号ネットワークはインターネットのデフォルトの価値決済層となるでしょう。これらのインフラストラクチャーが広く普及すれば、DAO、分散型市場、機械間決済など、かつてタイミングが早すぎて実現が難しかった革新モデルが、真の大規模な応用機会を迎えるかもしれません。

報告:AIエージェントは7300万ドル以上のオンチェーン決済を完了し、USDCがデフォルトの決済資産となりました。

暗号市場メーカーのKeyrockは、Coinbase、Tempo、Virtuals Protocolと共同で「Who Pays the Agent?」レポートを発表し、AIエージェントがオンチェーン経済の重要な参加者として急速に成長していると述べています。データによると、2025年5月から2026年4月の間に、AIエージェントは約1.76億件のオンチェーン取引を完了し、総決済額は7300万ドルを超えています。レポートは、AIエージェントの1件あたりの平均支払い額がわずか0.31ドルから0.48ドルであることを指摘し、機械原生のマイクロペイメント経済が形成されつつあることを示しています。そのうち約76%の取引額はVisaの固定手数料0.3ドルの閾値を下回っており、従来のクレジットカードや銀行の支払いシステムはAIの高頻度、小額、自主支払いのニーズに適応することが難しくなっています。データによると、98.6%のAIエージェントの支払いはUSDCで決済されています。2026年Q1までに、10.4万以上のAIエージェントが登録を完了しました。レポートによれば、Baseネットワーク上での1件のUSDC送金コストは約0.0001ドルで、0.31ドルの取引額の約0.03%に相当し、従来の支払いシステムに比べて顕著なコスト優位性を持っています。レポートは、ステーブルコインがAIと機械間の経済活動の「デフォルト通貨基盤」として徐々に位置付けられていると考えています。しかし、Keyrockは、現在のAI支払いエコシステムがUSDCに高度に依存していることには集中化リスクが存在すると警告しており、これは新興のAI支払いシステム全体が単一のステーブルコイン発行者の規制とインフラの安定性に大きく依存していることを意味します。さらに、複数のテクノロジーおよび支払い会社がAIエージェントの支払いインフラの構築を始めており、Coinbaseが発表したx402プロトコル、StripeとTempoが発表したMachine Payments Protocol(MPP)、GoogleのAP2委託支払いシステム、Visaが拡張したトークン化された支払い証明サービスなどが含まれています。レポートはまた、現在の規制フレームワークには、EUのMiCA法案、米国のGENIUS法、EUのAI法を含め、AIの自主金融取引や機械間の支払い行動に対する完全な規制基準が欠けていることを指摘しています。

報告:暗号通貨はAIエージェントのデフォルトの決済層になりつつあり、98.6%の取引がUSDCで決済されています。

Keyrock の最新レポートによると、暗号通貨のインフラ(crypto rails)が AI エージェントのデフォルトの支払い層になりつつあります。過去1年間で、AI エージェントはブロックチェーンを通じて 1.76 億件以上の取引を完了し、決済額は 7300 万ドルを超えました。AI エージェントがデータ、クラウドコンピューティング、API サービス、AI 推論リソースを自律的に購入し始める中、従来のクレジットカード決済システムは高頻度かつ超小額の支払いシーンに適応するのが難しくなっています。現在、約 76% のエージェントの支払い額は 30 セント未満であり、一部のオンチェーンステーブルコインの送金コストは「数分の一セント」に過ぎません。Coinbase、Stripe、Google、Visa はすでに機械間決済インフラの構築を始めています。その中で、Coinbase が提供する x402 プロトコルは、AI エージェントが直接 USDC を使用してオンチェーン分析およびクラウドサービスの費用を支払うことを可能にします。データによると、現在 98.6% の AI エージェントの支払いは USDC で決済されています。レポートは、これが暗号決済分野における Circle の重要な地位をさらに強化する一方で、業界が単一のステーブルコイン発行者に依存する傾向が高まっていることを意味すると述べています。

ソラナ財団:1500万件のオンチェーンAIエージェントの支払いを処理し、ステーブルコインがデフォルトの決済ツールになりつつある

CoinDeskによると、Solana財団の最高製品責任者Vibhu Norbyは、ニューヨークデジタル資産サミット(DAS)で、SolanaネットワークがAIエージェントからの15,000,000件のオンチェーン支払いを処理したと述べ、主に機械間の商業的相互作用に使用されており、ステーブルコインがAIエージェントの支払い能力とサービスのデフォルトの決済手段になりつつあると報告しました。Norbyは、AIエージェントの支払いのプログラム可能な特性が、暗号支払いシーンにおいて独自の利点を持つことを指摘し、この傾向がインターネットの商業化モデルを根本的に変えると考えています。これにより、分単位の微小支払いが可能になり、従来の支払い手段では実現できない使用量に基づく課金がサポートされると述べました。Norbyは、AIエージェントが暗号支払い方法を選択する際、Solanaが通常上位にランクインすることを示しました。彼は、今後95%から99%の暗号取引が大規模言語モデル(LLM)によって開始され、ユーザーが暗号ネットワークと相互作用する主要な方法がAIエージェントを通じて行われるように変わると予測しています。
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