ボトルネック

Forbesによると、安定コインの取引量は過去1年間で10兆ドルを突破したが、大部分の活動は依然として暗号ネイティブ領域（取引、アービトラージ、プロトコル間決済）に集中しており、日常の商業支払いにおける応用は依然として限られている。WasabiCardのCEOであるRay Yangは、資金移動自体はもはや核心的な問題ではなく、ライセンス、コンプライアンス、リスク管理、銀行の能力が大規模な採用を実現するための重要な基盤であると指摘している。Forbesは、安定コインの決済は国際的な支払い効率を大幅に向上させることができるが、各市場には異なるコンプライアンス基準、ライセンス要件、銀行関係があり、市場ごとにローカライズされたコンプライアンスを構築することは遅く高価であり、安定コインが謳う即時のグローバル決済と矛盾していると指摘している。現在、安定コイン市場は3200億ドルを超えており、業界の議論は安定コインが既存のネットワークを置き換えることができるかどうかから、既存のネットワークにどのように組み込むかに移行している。Forbesは、前の10年間の課題は資金を流動化することであり、今の10年間の挑戦は、断片化された規制環境の中でグローバルな支払いをコンプライアンスに従って大規模に運営することであると考えている。

香港で開催された「Crypto 2026：暗号通貨からスマート経済へ」というテーマフォーラムでは、KiteAI アジア太平洋地域責任者のLaughing、Sentient アジア太平洋地域責任者のAnita、Brevis コンテンツ責任者のNic Tang、Mentis 製品責任者のJerry、Predict.fun アジア太平洋地域 BD 責任者の阿黄 Ricardo などのゲストが「AI × Crypto --- 次世代デジタル経済の基盤」というテーマについて円卓討論を行いました。オープンソースのAIエージェント（例えば「ロブスターを育てる」）の爆発が短期的な感情なのか長期的なトレンドなのかについて、Laughing はこれがAIが「対話型」から「実行型」へのパラダイムシフトを示しており、長期的なトレンドの始まりであると考えています。しかし、エージェントには実体がなく、商業者はその取引行動を信頼しにくく、データ漏洩や制御不能の問題はスケールアップにおいて克服すべき障害であると述べました。Jerry は自身の使用体験を踏まえ、現在のエージェントには記憶の曖昧さ、無限ループによるトークンの消費、ファイルの誤削除などのセキュリティリスクが存在すると指摘し、新たに登場したエージェントには改善点があるものの、依然として短所があると述べました。阿黄 Ricardo は、短期的な感情の背後には実際のユーザーのニーズがあるが、再現可能な利益を実現できる取引エージェントは非常に少なく、まだ長い道のりがあると述べました。信頼、安全性、検証可能性などの核心的なボトルネックに対して、Nic Tang は現在のエージェントの実行プロセスはブラックボックスのようであり、ユーザーはその決定が約束通りに実行されているかを検証できないと強調しました。ゼロ知識証明技術は、数学的にエージェントの出力の出所と行動の適合性を証明でき、同時にプライバシーを暴露しないと述べました。Anita は、Sentient がオープンで協力的なAIエージェントネットワークの構築に取り組んでおり、AIとブロックチェーンのアイデンティティ、データ、インセンティブ層の深い統合を推進し、次世代デジタル経済に基盤を提供することを補足しました。最初にスケールアップする可能性のあるアプリケーションシーンについて、ゲストたちはプログラミング分野が比較的成熟していると一般的に考え、予測市場においてエージェントは理性的で感情がなく特定のトラックで人間よりも優れたパフォーマンスを示すと述べました。短期的にはAPIマーケットプレイスとクロスプラットフォーム消費ショッピングエージェントに期待し、中期的にはコンテンツ制作型AI（例えばAIインフルエンサー）に期待し、エージェント間の相互作用やエージェント/スキルのマーケットプレイスは今後の重要なトレンドと見なされています。

香港で開催された「Crypto 2026：暗号通貨からスマート経済へ」テーマフォーラムにおいて、テンセントクラウドの産業アーキテクトであるアラン・ニエが「クラウド+AI二重エンジン：テンセントクラウドがWeb3の新たな成長を支援する」という題で基調講演を行いました。アラン・ニエは、Web3企業がグローバルなインフラ、研究開発の効率、ビジネスのインテリジェンスにおいて直面している三つのボトルネックを指摘しました。テンセントクラウドは「クラウド+AI」二重エンジンの深い統合を通じて、世界中に低遅延のインフラを提供しています。その中で、シンガポールのデータセンターは、世界で唯一4つの可用性ゾーンを提供するクラウドプロバイダーであり、自社開発のTDSQL-Cデータベースは秒単位の弾力的なスケーリングを実現し、Redisの単一ノード性能は30万以上に達します。AIの活用において、テンセントクラウドはCodeBuddy（AIペアプログラマー）とWorkBuddy（プライベートAIアシスタント）を発表し、コードの自動生成、オフィス文書のバッチ処理、会議の議事録の整理を行い、複雑なタスクの並行実行をサポートします。金融シーンでは、自動化された研究報告の再現周期が3日から半日に短縮され、ブロックチェーン上のデータ分析シーンでは、ストレージコストが元の1/10に削減され、クエリ応答がミリ秒単位に達します。アラン・ニエは、テンセントクラウドが「クラウド+AI」二重エンジンを通じてWeb3企業の次世代スマート経済インフラの構築を支援することに尽力していると述べました。

Delphi Digitalの発表によると、ステーブルコインは従来の外国為替取引チャネルの代替手段となりつつあります。従来の外国為替チャネルはコストが高く、アルゼンチンやナイジェリアに送金する際、総手数料は最大8%に達する可能性があり、これらのチャネルの81%のコストは基盤となる銀行インフラの維持から来ています。しかし、現在のところ、銀行口座へのアクセスや銀行間チャネルなどの退出メカニズムは依然として重要なボトルネックです。Delphi Digitalは、大部分の「摩擦」がブロックチェーンの外に存在していると述べています。ステーブルコインの発行と消却は数秒で完了しますが、バッチ処理メカニズムのため、銀行送金がこれらのシステムに入る際に著しい遅延が生じます。

a16z Crypto 刊文《AI "法官"が予測市場の規模を拡大する方法》（What to do when prediction markets fail）は、予測市場が直面する最大の課題は「未来に価格を付ける」ことではなく、実際に何が起こったのかを特定することだと指摘しています。類似の問題は、小規模なイベントでも頻繁に発生し、誤ったまたは不透明な決済メカニズムは市場の信頼、流動性、価格信号の正確性を損なう可能性があります。業界では、大型言語モデル（LLM）を予測市場の判決者として導入することが提案されています。これには、ルールのコミットメントをブロックチェーンに記録すること、操作に対する耐性、透明性の向上、そして中立性の強化が含まれます。例えば、契約作成時に具体的なLLMモデル、タイムスタンプ、判決のヒントを暗号化してブロックチェーンに記録することで、トレーダーは完全な意思決定メカニズムを事前に理解でき、モデルの重みは簡単に改ざんできないように固定され、不正行為のリスクを減少させます。決済メカニズムは公開され、監査可能であり、人工的な恣意的裁定はありません。AI判決メカニズムは、透明性と公正性を保証しつつ、予測市場の決済効率とスケーラビリティを大幅に向上させることができます。

据 CoinDesk 报道，由于国内监管限制，韩国人去年向外国加密货币交易所转移了超过 160 万亿韩元（约 1,100 亿美元）。分析指出，韩国《数字资产基本法》实施的延迟造成了监管空白，迫使投资者转向境外平台。研究发现，加密货币已成为韩国的主要投资资产，投资者数量增至 1,000 万人，Upbit 和 Bithumb 等交易平台的营收规模已达数万亿韩元。然而报告显示，尽管韩国投资者持续活跃交易加密货币，并越来越多地转向币安、Bybit 等海外平台，但本土交易平台的增长已陷入停滞。然而，监管空白引发市场参与者担忧，他们担心韩国本土的中心化加密货币交易平台正日益难以与提供更复杂交易产品的海外平台竞争。

ChainCatcher のメッセージによると、OpenAI の創設者サム・アルトマンは、OpenAI の新しいバージョンのリリースが遅れる可能性があると述べており、現在は計算能力のボトルネックに直面しており、サービスが時々遅くなる可能性があるとしています。以前の情報によれば、サム・アルトマンは2月12日に、今後数週間または数ヶ月以内に GPT-4.5 と GPT-5 を発表する計画があると述べていました。また、昨日、今後数ヶ月以内に推論能力を持つ「新しいオープンソースの重み付け言語モデル」を発表することを示唆しました。オープンソースの重み付け言語モデルとは、公開使用、ダウンロード、変更、または展開が可能なモデルを指し、完全なオープンソースモデルには及ばないものの、完全に閉じられた GPT-3 や GPT-4 に比べて重要な変化です。OpenAI は2019年2月に GPT-2 モデルを部分的にオープンソース化し、同年11月に完全にオープンソース化を完了しました。

ChainCatcher メッセージ研究およびブローカー会社のバーンスタインのアナリストは、暗号小額決済が人工知能金融経済のボトルネックを回避する鍵であると考えています。アナリストは、人工知能金融経済の真のボトルネックは、現在の金融システムが小額決済を効果的に処理できないことだと述べています。人工知能エージェントは、消費データやコンテンツのための流動資金として、非常に小額で摩擦のない決済を行う必要があるかもしれません。しかし、技術の複雑さと人間の関与により、従来のシステムの取引コストは非常に高く、このような方法は経済的ではありません。人工知能経済の需要を満たすために、金融システムは進化し続け、シームレスで低コストの小額決済を実現し、人工知能エージェントの消費モデルと整合させる必要があります。これが暗号通貨が役立つところです。