タイガーリサーチ：暗号会社はどのようなAIサービスを提供していますか？

本報告は Tiger Researchによって作成されました。 暗号通貨企業は一般的に「取り残される恐怖」（FOMO）に直面しています。取引所からセキュリティ企業まで、彼らは人工知能駆動のサービスを次々と発表しています。なぜ彼らは今行動を起こすことを選んだのかを探ります。

要点まとめ

• 取引所、セキュリティ、支払い、研究などの分野で、暗号通貨企業は同時に人工知能サービスを展開しています。

• 従来のサイクルとは異なり、CoinbaseやBinanceのように利益を上げることが証明されている企業がトレンドをリードしています。人工知能は理論から実際の運用に必要不可欠なものへと変わりました。

• 異なる業界の採用動機はさまざまです：取引所はユーザーの流出を防ぐことを目指し、セキュリティ企業は監査の盲点を埋めることを目指し、支払いインフラは新興の代理経済をターゲットにしています。

• 機能を持つことと実際にそれを使用することは別の話です。人工知能分野の「FOMO」と競争圧力は、その適用を加速させており、これは実際の需要をはるかに超えています。

• 実際の需要と競争の不安が作用しています。価値を創造する採用と単にラベルを貼る採用を区別することが重要な問題です。

1. 暗号通貨企業は人工知能サービスを提供している

人工知能（AI）は、今日のグローバル市場で最も注目されている分野です。ChatGPTやClaudeなどの汎用ツールは日常生活に組み込まれ、OpenClawなどのプラットフォームはインテリジェントエージェントの構築のハードルを下げています。

暗号通貨業界はこの波を逃しましたが、現在はさまざまな垂直分野で人工知能を統合しています。

これらの企業はどのような人工知能サービスを提供しているのでしょうか？なぜ彼らはこの市場に参入するのでしょうか？

2. 暗号通貨企業はどのようにAI技術を採用しているか

2.1 研究

暗号通貨研究には構造的な問題があります：オンチェーンデータ、ソーシャルセンチメント、主要指標がさまざまなプラットフォームに分散しており、検証が困難です。汎用人工知能は、暗号通貨のクエリに対して不正確な回答を返すことがよくあります。

Surfなどのプロジェクトは、暗号通貨専用のAI研究ツールを提供することでこの問題を解決しています。これらのツールは分散したデータソースを統合できます。すべての暗号通貨AIアプリケーションの中で、研究は一般ユーザーにとっての参入障壁が最も低く、プログラミングや取引の専門知識は必要ありません。

2.2 取引

取引所は、取引分野における人工知能の応用をリードしています。

アプローチはさまざまです。一部のアプローチは、ユーザーに対して独自の取引データを公開します。他のアプローチでは、ユーザーが人工知能エージェントに自然言語コマンドを送信し、人工知能エージェントが分析から実行までの全プロセスを一手に行います。

取引所はAPIを提供して数年が経ちます。今日の違いは、新たに追加されたレイヤーです：MCPやAI Skillsのようなインターフェースは、非開発者がAIエージェントを通じて取引所の機能にアクセスできるようにします。かつては開発者専用のツールが、今では自然言語でアクセス可能になっています。

これは、より広範なコミュニティの変化のトレンドと一致しています。非開発者ユーザーは、AIエージェントを通じて自動化取引戦略を構築することが増えており、コードを書く必要はありません。彼らは戦略を説明するだけで、エージェントがアルゴリズムを構築し実行します。

取引所にとって、これは機会でもあり挑戦でもあります。人工知能ユーザーの数が増えるにつれて、ユーザーの特定の取引所への忠誠心は低下します。なぜなら、トレーダーはどこでも取引を実行できるからです。取引所が人工知能を採用する理由は明白です：迅速にユーザーを引き付け、プラットフォーム上でのユーザーの活発さを維持するためです。

取引は実際の資産管理を伴い、研究よりも高い判断力と責任感が求められます。しかし、参入障壁が低くなるにつれて、この分野も一般ユーザーに開放されています。

2.3 セキュリティ/監査

従来のスマートコントラクト監査は、人工的にコードを行ごとにレビューすることに依存しており、この方法は遅く、コストが高く、異なる監査人間でのレビュー基準も統一されていません。現在、人工知能はワークフローに統合されています：人工知能が最初にコードをスキャンし、その後に人工監査人がターゲットを絞った深いレビューを行います。これにより、監査人を置き換えることなく、速度とカバレッジが向上しました。

CertiKはその典型的な例です。この会社は以前、監査プロジェクトが後に悪用されたために批判を受けたことがあります。しかし、これらの事件は監査の範囲外で発生しました。監査は特定の時点でコードをチェックするものであり、継続的な監視は含まれていません。

CertiKは人工知能を利用してこの不足を補っています。リアルタイム監査後の監視機能を追加し、公開されたダッシュボードを通じて監視結果を発表しています。拡張された監視範囲は人工知能によって駆動されており、人工的な操作ではありません。そのため、CertiKとその監査プロジェクトはこの恩恵を受けています。

セキュリティ分野における人工知能の応用は、既存のサービスを覆すのではなく、人間の作業範囲を拡大するものです：監査時の精度を向上させ、監査後の盲点を補います。ブロックチェーンセキュリティ企業にとって、人工知能は新しいビジネス領域ではなく、既存のセキュリティの欠陥を解決するためのツールです。

2.4 支払いインフラ

人工知能エージェント（AIエージェント）は、経済活動に参加するために支払いチャネルを必要とします：例えば、支払いAPIの料金を支払ったり、データを購入したり、他のエージェントからサービスを購入したりします。エージェントにとって、最も自然な支払い方法は、オンチェーンウォレットとステーブルコインの組み合わせです。

二つのモデルが台頭しています。第一のモデルは汎用プロトコルで、支払いをHTTPリクエストに埋め込み、エージェントが有料APIにアクセスする際に自動的にオンチェーン決済を行います。第二のモデルは特定のエージェント向けの支払いプラグインで、エージェントは人工的に設定された権限と限度内でのみ支払いを実行できます。

支払いインフラは、ステーブルコインと最も密接に関連している分野です。しかし、支払い主体が人工知能エージェントであり、人間ではないため、現在完全に機能するモデルは存在しません。

USDC発行者のCircleも注目されています。この会社は、Gateway支払いインフラをx402プロトコルに接続する提案を発表し、開発者や研究者にレビューと貢献を呼びかけています。

これは成熟した市場ではありませんが、市場はこの発展トレンドを消化し始めています。Circleの株価が上昇した主要な要因の一つは、その人工知能エージェント支払いモデルです。支払いインフラの実現速度は、上記の他の分野よりも遅れるでしょうが、現在の市場で最も顕著なマクロテーマの一つとなっています。

3. なぜ暗号通貨企業は今人工知能分野に進出するのか

ChatGPTが2022年11月に発表されたとき、人工知能と暗号通貨はまだ成熟していませんでした。人工知能モデルは印象的でしたが、信頼性のあるタスクを実行することはできませんでした。暗号通貨業界はFTXの崩壊と全面的な信頼危機により大打撃を受けていました。

それ以来、人工知能は急速に進化しました。過去一年間、すべての主流モデルの機能と実用性は著しく向上しました。それに対して、暗号通貨は同じ期間に人工知能を「利用」しただけです：人工知能のラベルが貼られた「ミームコイン」、機能が不完全な人工知能エージェント、マーケティング主導の宣伝が溢れています。分散型人工知能インフラプロジェクトは引き続き登場していますが、同等レベルのネイティブ人工知能サービスと客観的に比較すると、その品質は明らかに劣っています。

現在、ギャップはさらに広がっています。人工知能業界では、MCP（エージェントが外部ツールを直接呼び出すことを可能にする）やOpenClaw（ノーコードのエージェント構築をサポートする）などのインフラが、エージェント時代を現実のものとしています。一方、暗号通貨企業はようやく行動を起こし始めたところです。

今回の違いは、行動者が誰であるかです。もはや人工知能の名の下に新興企業が行動するのではなく、成熟した利益モデルを持つ企業が行動しています：Coinbase、Binance、Bitgetです。これらの企業が人工知能サービスを開始するのはマーケティング目的ではなく、彼らを駆動しているのは目の前の利益ではなく、取り残されることへの恐れ：FOMO（取り残される恐怖）です。

CoinbaseのCEOブライアン・アームストロングの行動は、この緊急感を十分に表しています。彼は全エンジニアに対し、わずか一週間で人工知能コーディングツールを立ち上げるよう指示し、規則を守らない従業員を解雇しました。

しかし、冷静さを保つことも重要です。取引の自動化を例にとると、エージェントは価格を確認し戦略を提案できますが、実際にどれだけのユーザーがエージェントを信頼し、資金を預けてリアルタイム取引を行うでしょうか？また、x402プロトコルは現実世界で本当に適用されているのでしょうか？

結局のところ、暗号通貨分野における人工知能の採用は流行を追うものではありません。人工知能の時代が到来する中、各企業は市場地位を失わないように積極的に行動しています。機能を持つこととその機能を実際に活用することは依然として異なる問題です。しかし、行動を起こすのは誰であるかが重要です。

人工知能業界を水が満たされているプールだと想像してみてください。以前に飛び込んだ人々は泳げるふりをしていただけです。今、飛び込んでいるのは元国家代表のサーフィン選手たちです。水位がどれだけ上がるか、またこのプールが海になるかは誰にもわかりません。しかし、暗号通貨は洪水に飲み込まれることはありません。