ブラックロックが『スマートエコノミー ホワイトペーパー』を発表：デジタル資産がスマート、ビジネス、計算をどのように結びつけるか

著者：ベライゾン

編纂：佳欢，ChainCatcher

実行要約

人工知能の急速な発展は、この時代で最も際立った技術トレンドです。同時に、デジタル資産も台頭しており、特に金融インフラを変える可能性があります。

これまで、両者はそれぞれの道を大まかに進んできましたが、今やAIシステムが金融や経済ネットワークと相互作用する能力が高まるにつれて、これらの道が交差し始めています。

本稿では、両者のますます密接な関係を考察し、AIの広範な応用がなぜ十分に注目されていないデジタル資産の需要をもたらす可能性があるのか、デジタル資産の用途を拡大し、関連アプリケーションの成長を促進するかを説明します。

AIとデジタル資産が交わる理由は、両者に共通の基盤があるからです：AIは機械原生の知能であり、デジタル資産は機械原生の通貨です。代理式AIの台頭に伴い、この適合性は特に重要です。

代理式AIとは、外部ツールやインフラを呼び出し、限られた人間の介入のもとで、既定の目標に基づいて多段階のタスクを計画し実行するシステムを指します。ブロックチェーンはプログラム可能なインフラを提供し、知能と経済活動を結びつけます。これらの能力により、AIはコンテンツ生成にとどまらず、現実世界で行動を起こすことができるようになり、買い物や金融取引を開始することが可能になります。

具体的には、私たちは3つの主要な交差領域を探ります：

• 大言語モデルのトークン化とブロックチェーンの資産トークン化は、構造的に類似しています。大言語モデルは人間の言語をトークンに分解し、それを数値にエンコードしてモデルが理解し処理できるようにします。

ブロックチェーンは経済的価値と関連する権利をデジタル資産トークンとして表現し、機械がその移転と決済を検証できるようにします。両者の役割は異なりますが、現実世界の入力を機械が直接使用できる形式に変換する点では共通しています。

• 代理式ビジネスには機械原生の支払いチャネルが必要です。代理式AIと機械間の支払いの台頭は、ブロックチェーンや他のプログラム可能な支払いインフラへの需要を高める可能性があります。ステーブルコイン、原生暗号資産、その他のオンチェーン資産は、これらのチャネル上での機械原生の支払いと決済ツールとして機能します。

ACHやクレジットカードネットワークなどの既存のチャネルは、大量の自動化取引をサポートしていますが、口座開設要件や決済コストが、24時間体制で、極小額で、プログラムに従って実行する必要がある取引には適さない可能性があります。x402やACPなどの新しいプロトコルは、ブロックチェーンネットワーク上で展開されており、従来の支払いチャネルの改造と並行して発展し、より複雑な代理式ワークフローに対する取引と決済のサポートを提供します。

• 計算能力はデジタル資産の新たな巨大市場になる可能性があります。計算能力はAIシステムを訓練し運用するために必要な処理能力であり、ますます重要な経済資源となっています。アナリストは、2030年までに超大規模クラウドサービスプロバイダーのクラウドビジネスの年収が1兆ドルを超える可能性があると推定しています。

AIエージェントがより複雑なタスクを完了し、自律的に運用を続けるにつれて、計算能力の使用権を表す標準化された権利がデジタル資産の重要な用途となり、資金調達やプログラム可能な決済に利用される可能性があります。

総じて、AIの普及はデジタル資産の採用を持続的に促進し、デジタル資産はAI経済を支える可能性があります：AIは情報を理解し、どのように行動するかを決定し、ブロックチェーンは機械が読み取れる資産とプログラム可能な決済を提供します。この関係は十分に注目されていません。デジタル経済が自律的に運用されるシステムによってますます構成されるにつれて、デジタル資産はその中でより重要なインフラとなる可能性があります。

AIとデジタル資産のトークン化

構造的に、AIとデジタル資産のトークン化は、情報と経済的権利を離散的で標準化された表現形式に変換し、機械が直接処理できるようにするという共通の目的を持っています。

AIトークンは情報を担い、デジタル資産トークンは一定の価値、所有権、またはその他の経済的権利を表します。

大言語モデルでは、トークナイザーが人間が読めるテキストをより小さな単位、通常は単語、サブワード、または文字に分解し、それらに数値識別子を割り当てます。埋め込み層はこれらの識別子をベクトルに変換し、モデルが計算できるようにします。

モデルはデジタル化されたトークンIDを生成し、それを人間が読める文字にデコードします。入力テキストを標準化されたデジタル単位に継続的に変換することで、大言語モデルは現代のチップが得意とする高度な並列計算を利用し、大量の入力を効率的に処理します。

ブロックチェーンは、機能的には類似していますが、技術的な実装が異なる方法で価値保存ツールと経済的権利を処理します。デジタル資産のトークン化は、現金、ファンドの権利、証券、またはその他の所有権などの金融資産や現実世界の資産を、分散型台帳に記録された標準化されたデジタルトークンとして表現することです。ステーブルコインなどの既存のオンチェーン資産は、スマートコントラクトを通じて取引が移転されます。

取引の観点から、これらの資産は機械が読み取れる取引データと適用ルールによって表現されます。ネットワークは取引が承認されているか、有効であるかを検証し、スマートコントラクトまたは取引スクリプトは特定の資産の権限と条件を実行します。これらのメカニズムは、トークン残高を移転することで台帳を更新します。取引が記録され、ネットワークの合意ルールに従って十分な最終確認が得られると、それはネットワークの正式な台帳状態の一部となります。

ブロックチェーンプロセスでは、スマートコントラクトが取引ロジックと金融資産専用のルールを実行します。AML（マネーロンダリング防止）、KYC（顧客確認）およびKYA（代理人の身元確認）などのチェックは通常オフチェーンで行われ、身元およびコンプライアンスデータを確認し、その確認結果をオンチェーンに送信して取引が条件を満たしているかを判断します。

トークン化された現実世界の資産に対して、これらの制御措置はより広範な法律および規制サービスの枠組みに属し、権威のあるオフチェーン登録システムに依存しています。一方で、これらは閉じたデータベースや手動調整への依存を減少させます。

図 1：大言語モデルとブロックチェーン取引におけるトークン化プロセスの概略

この2つのプロセスは、一方が人間の言語における情報をエンコードし、もう一方が経済的権利をエンコードします。スマートシステムと取引実行が徐々に交差するにつれて、それらの関係はますます重要になっています。

両者は構造化された、機械が読み取れる表現形式を使用しています。したがって、多くの伝統的なシステムが分断されているのに対し、大言語モデルに基づくAIエージェントはブロックチェーンデータをより直接的に読み取ることができます。異なる資産カテゴリーの表現方法はより標準化され、各システムのためにインターフェースを個別に開発する作業を減少させ、エージェントが複数の資産に関わる複雑なプロセスを調整しやすくします。

プログラム可能なインターフェースを通じて、エージェントは承認された取引を実行する前に残高とルールを確認し、取引後に決済を検証することで、手動プロセスへの依存を減少させることができます。

ビットコイン政策研究所の最近の研究は、この枠組みに初歩的な支持を提供しています：制御されたシミュレーションでは、モデルの回答は通常、日常的な支払いにステーブルコインを使用し、ビットコインを長期的な価値保存に使用する傾向があります。これらの発見は、シミュレーション内のモデルの回答を反映しており、AIエージェントの実際の行動の観察ではありません。

しかし、これらはAI原生の通貨構造の可能性を示唆しています：ステーブルコインが取引に使用され、ビットコインが価値保存に使用されます。以下では、この共通の機械原生基盤が、従来の金融チャネルが効率的かつ低コストで完了するのが難しい代理式支払いシナリオをサポートする可能性について議論します。

AIエージェントの支払いと決済

AIエージェントの能力が向上し、現実の応用が拡大するにつれて、彼らはますます機械が自動的に開始し、迅速に取引を完了するための支払いと資産インフラに適したものを必要としています。

暗号原生のブロックチェーンチャネルは、特に24時間体制、高頻度、金額が1セント未満の機械間（M2M）取引に適しています。例えば、API呼び出し、オンデマンドデータ取得、使用量に応じた計算能力の支払いなどです。

同時に、改造された従来の支払いシステムは、企業と機械（B2M）、消費者と機械（C2M）の取引シナリオにおいて、エージェントと人間が運営する企業や消費者との接続を助ける重要な役割を果たします。

ステーブルコイン、原生暗号資産、トークン化された現実世界の資産、その他のプログラム可能なツールは、取引と資産のシェアに応じた細分化の程度で、24時間体制で取引とデジタル所有権をサポートできます。これには、資産を担保として使用することも含まれます。

より広く言えば、トークン化は異なる資産カテゴリーに標準化された、機械が読み取れる表現を提供し、金融システム間でのインターフェース開発の作業を減少させ、エージェントがますます複雑なプロセスを効率的に調整できるようにします。

多くの既存の支払いチャネルは、取引量が多く、単一の金額が低い代理式取引にはあまり適していません。主な制限には以下が含まれます：

• 口座開設、証明書の設定、承認の取得などのプロセスには人間の関与が必要な場合があります；

• 商業者が支払いを受け入れるために必要な費用が、極小額の取引を経済的に不可能にする可能性があります；

• 決済と最終確認には制限があります。ほとんどのACH取引は、1営業日またはそれより短い時間内に決済されます。クレジットカードの承認はほぼ即時に完了しますが、商業者の決済と争議処理の最終確認にはより長い時間がかかる場合があります；

• 機械が発起する取引量が増加するにつれて、システムの拡張能力が制限される可能性があります。

代理式支払いプロトコルは、MCPやA2Aなどの基準に基づいて構築されています：MCPはエージェントが外部システムに接続するのを助け、A2Aはエージェント同士の通信を助けます。

Anthropicは2024年11月にMCP（モデルコンテキストプロトコル）を発表し、AIアプリケーションが外部データやワークフローにアクセスするための統一基準を提供します。Googleは2025年4月にA2A（エージェント2エージェント）を発表し、異なるプラットフォーム上のエージェントが通信し協力できるようにします。

MCPとA2Aを使用するエージェントは、さまざまな代理式支払いプロトコルを呼び出し、支払いを伴う複雑なプロセスを完了します。

Coinbaseが開発したオープン支払いプロトコルx402は、HTTP 402「支払いが必要」というステータスコードを利用して、機械が支払いを開始できるようにします。このプロトコルは特定のブロックチェーンに依存せず、USDCなどのステーブルコインがその初期の主要な応用の一つです。また、高速な機械間取引の潜在的な標準にもなりつつあります。

x402は、24時間体制、ほぼリアルタイム、検証可能な決済を提供し、リソース提供者が取引対手リスクを軽減し、受領確認後に即座に要求されたデータやサービスを提供できるようにします。

オンチェーンウォレットで保有されるステーブルコインなどのデジタル通貨を使用することで、x402は人間の介入なしに高頻度、小額取引をサポートできます。取引が許可のないネットワーク上で決済される場合、使用量の増加はより多くのブロックスペースと検証者サービスの需要をもたらし、原生暗号資産への需要をさらに増加させる可能性があります。

しかし、この需要が最終的に原生資産にどれだけの価値をもたらすかは、各ネットワークの手数料、ステーキング、取引手数料の代替支払いメカニズムに依存します。

他の新興基準は、代理式取引を既存の支払いチャネルに接続し、信頼できる金融取引のための承認と検証ルールを確立します。

StripeとTempoが開発した機械支払いプロトコルMPPは、APIやその他のHTTPリソースの料金をサポートし、ステーブルコインや従来の支払い方法を通じて柔軟に決済を行うことを可能にします。StripeとOpenAIが開発した代理式ビジネスプロトコルACPは、エージェントが商業者とプログラムで自動的にチェックアウトを完了できるようにし、売り手が既存の商業および支払いインフラを引き続き使用できるようにします。

Googleの代理支払いプロトコルAP2は、暗号に基づく承認証明書と監査記録を使用して、ユーザーが承認したことを証明します。Visaの信頼できる代理プロトコルTAPは、商業者が信頼できる代理を検証し、安全に支払い証明書を受け取るのを助けます。

図2は、簡略化された代理式支払いプロセスを示しています。

人間のユーザー（1）は、代理人に指定された予算内で航空券とホテルを予約するよう要求します。主AI代理（2）はMCPコネクタを通じてユーザーのカレンダー、好み、承認された支払い情報にアクセスし、その後（3）A2Aを介してデータ収集タスクを旅行専門のAIサブ代理に引き渡します。サブ代理（4）は、有料の航空券とホテルの料金APIを呼び出し、関連費用はx402を通じて支払われ、ブロックチェーン上で決済されます。主代理は返された情報に基づいて（5）航空会社とホテルのチェックアウトシステムを通じて予約を完了し、最後に（6）ユーザーに旅程と領収書を返します。

図 2：基本プロトコルと金融プロトコルが協調する代理式ワークフローの概念図

多様なデジタル資産は代理式ビジネスをサポートできますが、ステーブルコインは取引の主要なツールになる可能性があります。

ステーブルコインは、特定の基準通貨に対して安定した価値を維持することを目的としたデジタルトークンで、最も一般的な基準通貨は米ドルです。価格の安定性は信頼できる記帳単位となり、価格設定と決済の予測可能性を高めます。

ステーブルコインは、規模の大きいトークン化された現実世界の資産カテゴリです：2026年9月時点で、流通時価総額は3000億ドルを超えています。調整後のステーブルコイン取引量は2025年に11兆ドルを超え、VisaやMastercardの年間取引量と同程度の規模です。

ただし、これらの指標は統計基準が異なるため、直接比較することはできません。ステーブルコインの取引量は、2025年にACHを通じて移転された93兆ドルには遠く及びませんが、2020年から2025年にかけてのステーブルコイン取引量の年平均成長率は80%であり、対照的にACHは約8.5%です。

規制ルールはますます明確になっており、米国の「GENIUS法」、EUのMiCA、香港のステーブルコイン発行制度、シンガポールのステーブルコイン規制フレームワークは、ステーブルコインの普及と成長を助けるでしょう。

図 3：ステーブルコインと主要クレジットカードネットワークの取引量

デジタル資産にとって、この成長の影響はステーブルコインに限らず、ステーブルコインの発行と決済が依存するブロックチェーンネットワークにも及びます。

多くの主要なステーブルコインは複数のブロックチェーン上で発行されており、市場参加者はコストと技術適合度に基づいてサポートされている決済ネットワークを選択できます。これらのネットワークには、Ethereumなどの一般的なパーミッションレスネットワークや、CircleのArcなどステーブルコイン専用に設計されたネットワークが含まれます。

Arc上では、USDCはガスを直接支払うためのネイティブ資産として設計されています。パーミッションレスネットワークでは、ETHなどのネイティブ暗号資産がコンセンサスをサポートし、バリデーターへの報酬や取引手数料を支払い、決済を完了するために使用されます。ステーブルコインの活動が拡大するにつれて、ブロックスペースとネットワークサービスへの需要が増加し、使用量に関連するネイティブ資産の需要が生じる可能性があります。

ただし、この需要が最終的にネイティブ資産にどれだけの価値をもたらすかは、各ネットワークの手数料、ステーキング、取引手数料の代替支払いメカニズムに依存します。Arcはまた、別の補完的なモデルを提供します：支払い活動の増加により、USDCが決済資産および取引手数料支払いツールとしての用途がさらに拡大する可能性があります。

計算力市場のデジタル資産機会

AIシステムと代理の運用には大量の計算力とエネルギーが必要です。投資家は主にAIインフラストラクチャの構築に必要な巨額の資本支出に注目していますが、AI展開を支える持続的な運営支出も同様に重要です。

この運営支出のかなりの部分はAIクラウド計算市場に流れています：この市場は、既存のIT機器の計算力と運用機器に必要な電力を提供することで収益を得ています。市場が拡大するにつれて、計算力は独立した大規模で投資属性を持つ経済資源となり、新しいデジタル資産カテゴリを生み出す可能性があります。

超大規模クラウドサービスプロバイダーの主要なクラウドビジネスセグメントを粗く測定すると、アナリストはAmazon Web Services、Microsoft Intelligent Cloud、Google Cloudの総合的な予測を示しており、2030年までに三者合計の収益は約1.1兆ドルに達し、2025年の年平均成長率は29%です。

計算力がより重要な経済投入となるにつれて、計算力の価格設定、配分、及びそのための資金調達やヘッジツールの需要も増加するでしょう。

歴史的に、大規模な資源市場は流動性とリスク管理を改善するために取引インフラを段階的に発展させてきました。私たちは、AIアプリケーションが拡大するにつれて、計算力も同様の道を歩む可能性があると考えています。最近の市場の発展はこの傾向を示しており、GPUを支えとした資金調達の取り決めや、長期的で使用量に連動した計算力収入を設計した資金調達プラットフォームが含まれます。

これらの資金調達方法は、先進的なGPUを取得し、最前線のモデルに計算力を構築するためには大量の前期投資が必要であることを反映しています。モデルが進歩するにつれて、トレーニングと推論の需要は持続的に増加するはずです。推論は、モデルが展開された後にリクエストを処理し、結果を生成する計算プロセスを指します。

AIの現実的な応用が拡大するにつれて、2030年までに推論は最大のAIワークロードとなり、データセンターの電力需要における割合がさらに高まると予想されます。潜在的な推論ユーザーは企業や個人消費者を含み、その数は高度に集中したトレーニング市場の参加者よりも遥かに多く、より分散しています。

図 4：ワークロード別の世界のデータセンター電力需要

この市場が形成されつつあるにもかかわらず、標準化された計算力製品がスケール化を実現するためには、契約設計や市場構造に関する重要な課題を解決する必要があります。

これには、異なる世代のチップの生産効率の顕著な差異、異なる地域のコスト差、特にエネルギー価格の分化を考慮することが含まれます。また、現金決済と契約に基づく計算力の提供に対する実行可能な基準を確立することも含まれます。

私たちは、これらの設計上の問題は重要ですが、最終的には解決可能であると考えています。

成熟した商品市場は、ベース取引や差金決済契約などの方法を通じて、資産間の差異や地域ごとの価格の違いを管理してきました。これらの経験は計算力市場にも参考にされるべきです。ブロックチェーン上のトークン化市場は、地域やハードウェアタイプに細分化された契約をサポートするために、共有決済インフラを利用する可能性があります。

これらのフレームワークが成熟するにつれて、取引所で取引される計算力先物を含む標準化された製品が、価格発見の透明性を高め、計算力の供給者と使用者がリスクをより効果的にヘッジするのを助けることが期待されます。

標準化された計算力契約は、計算力および関連する使用権を取得する権利を生み出す可能性があります。これらの権利は、プログラム可能なインフラを通じて表現、譲渡、担保として使用され、決済を完了することができます。これにより、より多くの機関投資家が参加し、計算力がデジタル資産市場の新たな機会となる可能性があります。

代理式AIの応用が拡大する場合、代理はx402などのプログラム可能な支払いチャネルを通じて計算力を探し、構成し、最適化し、支払うことができるようになり、このメカニズムの価値がより明確になる可能性があります。

代理はリアルタイム市場APIを照会し、価格、性能、遅延、位置、ハードウェアタイプに基づいて利用可能な計算力を比較し、特定のワークロードに最も適したリソースを構成します。MCPとA2Aは代理がデータを取得し、相互に調整するのを助け、x402はトークンの数やタスクに基づいて決済をサポートします。

このメカニズムは、計算力をオンデマンドで弾力的に即時に接続し、人的介入を減少させることが期待されます。現在、代理式支払い活動はまだ初期段階にありますが、自律的な代理と機械ネイティブ支払いの構造的な適合性は、エコシステムの発展において注目すべき方向性となっています。

図 5：代理がオンデマンド計算力を最適化し取得するワークフローの概念図

Stripeは2026年8月にOpenRouterの買収に同意しました。これは、モデルルーティングと計算力使用の最適化がAIを中心に構築された金融インフラに入り始めていることを示す初期の兆候です。

OpenRouterは、ワークロードの需要とコストと性能のトレードオフに基づいて、80以上のプロバイダーの400以上のモデルの間でタスクを配分しており、希少な計算力を効率的に配分することが経済的価値を持つことを示しています。

Stripe自体のビジネス展開も注目に値します：支払い、ステーブルコイン、請求、代理式ビジネスなどの分野に関与しています。この取引は、計算力の調達、使用量に基づく請求、プログラム可能な決済が徐々に交差する可能性を示しています。私たちは、将来的に代理がブロックチェーンや他のプログラム可能な支払いチャネルを通じて、自律的に計算力を探し、支払う可能性があると考えています。

結論

機械が経済活動においてより大きな役割を果たすにつれて、AIとブロックチェーンベースのデジタル資産はますます交差しています。大規模言語モデルのトークン化とブロックチェーンの資産トークン化は、構造化された機械可読の表現形式を確立し、AI代理がプログラム可能な資産により直接接続できるようにしています。

ステーブルコインやx402などのプロトコルは、高頻度、小額、24時間取引をサポートする可能性があります。一方で、標準化され流動性のある計算力権利市場は、代理が推論需要の拡大時に計算力を探し、使用を最適化し、資金調達を手配し、支払うことを可能にするかもしれません。

現在、全体のエコシステムはまだ初期段階にあり、代理式支払い活動と計算力市場の流動性は限られています。AIアプリケーションが拡大し、代理システムの能力が向上するにつれて、デジタル資産はAIの経済インフラにおいてますます重要になり、ステーブルコイン、トークン化された現実世界の資産、及びブロックチェーン決済をサポートするネイティブ暗号資産の用途を拡大する可能性があります。