a16z の最新研究：2026 年 AI + Crypto の三大核心トレンド

原文タイトル：AI in 2026: 3 trends

原文著者：a16z crypto

原文翻訳：Ken，Chaincatcher

1. 今年、AIはより実質的な研究作業を引き受ける

数理経済学者として、2025年1月には、消費者向けAIモデルに私のワークフローを理解させることすら難しかった。しかし、11月には、博士課程の学生を指導するように、モデルに抽象的な指示を出すことができるようになった……そして、時には新しいかつ正しい答えを出すこともあった。私の個人的な体験を除いても、AIは研究分野でより広く応用されており、特に推論の面では、モデルが直接発見（革新点）を支援し、さらには自律的にプットナム数学競技会の難問を解くことができる（これは世界で最も難しい大学数学試験の一つである）。

このような研究支援がどの分野に最も効果的で、具体的にどのように機能するのかはまだ不明である。しかし、私は今年のAI研究が新しい「博学者型」の研究スタイルを生み出し、報いると予測している。このスタイルは、概念間の関係を推測する能力や、不確実な答えから迅速に結論を導き出す能力を重視する。

これらの答えは必ずしも完全に正確ではないが、ある種のトポロジーの下では、正しい方向を指し示すことができる。皮肉なことに、これは「モデルの幻覚」を操る力に似ている：モデルが十分に賢いとき、抽象的な探索の余地を与えると、無駄なことが生じることもあるが、時には発見の扉を開くこともある——人間が非線形で明確でない指示の状態にあるときに最も創造的であるのと同様に。

この推論方法は全く新しいAIワークフローを必要とする——単なるエージェント間の相互作用ではなく、「エージェントがエージェントを包む」モデルであり、複数の層のモデルが研究者に初期モデルの成果を評価させ、層を重ねて真偽を見極めるのを助ける。この方法を使って論文を書いているが、他の人は特許検索や新しい芸術形式の発明、あるいは（残念ながら）新しいスマートコントラクトの脆弱性を掘り起こすために使用している。

しかし：この研究用の「包装推論エージェントクラスター」を運用するには、モデル間の相互運用性を高める必要があり、各モデルの貢献を識別し合理的に補償するメカニズムも必要である——そして、暗号通貨はちょうどこの二つの問題を解決するのに役立つ。

2. 「顧客を理解する」から「エージェントを理解する」へ

エージェント経済のボトルネックは「知性」から「アイデンティティ」へと移行している。金融サービスの分野では、「非人間アイデンティティ」の数は人間の従業員の96倍に達している——しかし、これらのアイデンティティは銀行にカバーされていない幽霊である。

ここで欠けている重要な基本要素はKYA：エージェントを理解することである。

人間がローンを得るために信用スコアを必要とするように、エージェントも取引を行うために暗号署名された証明書を必要とする——エージェントをその委託者、制約条件、責任の所在と結びつける。この証明書システムが確立されるまでは、商業者はエージェントをファイアウォールの外に置き続けるだろう。

数十年をかけてKYCインフラを構築した業界は、今やKYAを解決するために数ヶ月しか残されていない。

3. 私たちはオープンネットワーク上の「隠れた税」を解決しなければならない

AIエージェントの台頭は、オープンネットワークに無形の税を課し、その経済基盤を根本的に揺るがしている。この揺らぎは、インターネットの「記事コンテンツ層」と「実行層」の間の不均衡の悪化から生じている：現在のAIエージェントは広告で生計を立てるウェブサイト（記事コンテンツ層）からデータを抽出し、ユーザーに便利さを提供しているが、コンテンツ制作を支える収入源（広告やサブスクリプションなど）を体系的に回避している。

オープンネットワークが侵食されるのを防ぎ（AIの発展に寄与する多様なコンテンツを保護するために）、私たちは技術的および経済的な解決策を大規模に展開する必要がある。これには、次世代のスポンサーコンテンツ、マイクロアトリビューションシステム、または他の新しい資金調達モデルが含まれる可能性がある。既存のAIライセンス契約は持続可能ではないつなぎの策に過ぎず、通常はAIがトラフィックを食いつぶすことによってコンテンツ提供者が失った収入の一部しか補償できない。

ネットワークには、新しい「技術-経済」モデルが必要であり、価値が自動的に流れるようにする必要がある。今後1年の重要な転換点は、静的なライセンスからリアルタイムの使用量に基づく補償メカニズムへの移行にある。これは、新しいシステムをテストし拡張する必要があることを意味する——おそらくブロックチェーンを活用したナノペイメントや複雑なアトリビューション基準を利用して——エージェントがタスクを成功裏に実行するために貢献した情報を提供したすべての実体に自動的に報酬を与えることができるようにするために。