作者：a16z
翻訳：深潮 TechFlow
a16z（Andreessen Horowitz）は最近、2026年の技術分野で現れる可能性のある“大きなアイデア”リストを発表しました。これらのアイデアは、Apps、American Dynamism、生物科技、暗号通貨、成長、インフラストラクチャー、Speedrunチームのパートナーによって提案されたものです。
以下は、暗号通貨分野に関する一部の厳選された大きなアイデアと、特に貢献した方々の洞察を含みます。テーマは、スマートエージェントと人工知能（AI）、ステーブルコイン、トークン化と金融、プライバシーとセキュリティ、予測市場、その他の応用にわたります。2026年の技術展望について詳しく知りたい方は、全文をお読みください。
現在、安定コインや一部のコアインフラを除き、ほぼすべての好調な暗号通貨企業は、取引プラットフォームへと転換しているか、そうした方向に進んでいます。しかし、「すべての暗号企業が取引プラットフォームになる」となった場合、最終的に何が起こるでしょうか？大量の類似競争はユーザーの注意を散らすだけでなく、少数の勝者だけが残る可能性もあります。早期に取引に舵を切った企業は、より競争力のある、持続可能なビジネスモデルを構築する機会を逃すかもしれません。
創業者たちが財務状況を良好に保つ努力を理解していますが、一方で短期的なプロダクト・マーケット・フィット（PMF）を追求しすぎることも代償を伴います。暗号業界では、この問題は特に顕著です。トークンや投機を巡る独特のダイナミクスが、「即時満足」を求める道に創業者を導きやすいためです。まるで「マシュマロテスト」のようなものです。
取引自体に間違いはありません——それは市場の運営において重要な機能の一つです——しかし、それが最終目標である必要はありません。プロダクト自体に集中し、長期的な視点でプロダクト・マーケット・フィットを追求する創業者が、最終的にはより大きな勝者になる可能性があります。
– Arianna Simpson、a16z暗号チーム総合パートナー
私たちはすでに、銀行、フィンテック企業、資産運用機関が米国株、大宗商品、指数、その他の伝統的資産のオンチェーン化に強い関心を示しているのを見ています。しかし、伝統的資産がブロックチェーンに導入されるにつれ、そのトークン化はしばしば「擬似的」になりがちです。すなわち、既存の現実世界資産の概念に基づいているだけで、暗号ネイティブの特性を十分に活用していません。
これに対し、永続契約（perpetual futures、略してperps）のような合成資産は、より深い流動性を提供し、実現も容易です。永続契約はまた、理解しやすいレバレッジメカニズムを備えているため、現時点で最も暗号市場のニーズに適したネイティブデリバティブかもしれません。新興市場の株式は、「永続化」（perpify）を試すのに最も面白い資産クラスの一つです。例えば、特定の株式の「ゼロ満期」（0DTE）オプション市場の流動性は現物市場よりも深いことが多く、「永続化」が実験として有望です。
結局のところ、これは「永続化 vs。トークン化」の選択問題です。いずれにせよ、今後1年でより多くの暗号ネイティブな現実世界資産のトークン化を見ることができると期待しています。
同様に、2026年には、ステーブルコインの分野でも「発行の革新」が見られるでしょう。通貨のトークン化だけでなく、発行量は引き続き増加しています。
ただし、信用基盤が十分に整っていないステーブルコインは、「ナローバンク」（narrow banks）に近い存在です。これは、特定の高流動性で非常に安全と考えられる資産を保有するものです。ナローバンクは有効な商品ですが、私は長期的にオンチェーン経済の柱になるとは考えていません。
すでに、多くの新興資産管理者、キュレーター、プロトコルが、オフチェーンの担保を裏付けとしたオンチェーンの担保貸付を推進しています。これらの貸付は、まずオフチェーンで生成され、その後トークン化されることが一般的です。しかし、私はこのトークン化方式のメリットは限定的であり、既にオンチェーンにいるユーザーに配布することにとどまる可能性が高いと考えています。したがって、債務資産は直接オンチェーン上で生成すべきであり、オフチェーンで生成してからトークン化するのは避けるべきです。オンチェーンで債務資産を生成することで、貸付サービスのコストやバックエンドの構造コストを削減し、アクセス性も向上します。課題は規制と標準化ですが、開発者たちはこれらの問題解決に取り組んでいます。
– Guy Wuollet、a16z暗号チーム総合パートナー
現在、多くの銀行は、現代の開発者には見分けがつきにくい古いソフトウェアシステムを運用しています。20世紀60年代や70年代に、銀行はすでに大規模なソフトウェアシステムの早期採用者でした。80年代や90年代には、第2世代のコアバンキングソフトウェア（例：TemenosのGLOBUSやInfosysのFinacle）が登場しました。しかし、これらのソフトウェアは徐々に老朽化し、アップグレードは遅々としています。そのため、預金、担保、その他義務を記録する重要なデータベースであるコア台帳の多くは、依然としてCOBOL言語を用いたメインフレーム上で動作し、バッチ処理インターフェースに依存しています。
世界の資産の大部分は、これらの数十年前のコア台帳に保存されています。これらのシステムは長年の実績と規制当局の信頼を得ており、複雑な銀行業務に深く組み込まれていますが、一方でイノベーションの障壁ともなっています。例えば、リアルタイム支払いなどの重要機能を追加するには、数ヶ月から数年かかることもあり、多くの技術的負債や規制の壁に直面します。
これこそがステーブルコインの出番です。過去数年で、ステーブルコインはプロダクト・マーケット・フィットを見出し、主流金融に浸透しました。今年、伝統的な金融（TradFi）機関も、より一層ステーブルコインを受け入れています。ステーブルコイン、トークン化された預金、トークン化された国債、オンチェーン債券などの金融商品は、銀行やフィンテック企業、金融機関が新しい商品を開発し、より多くの顧客にサービスを提供することを可能にします。さらに重要なのは、これらのイノベーションは、既存のレガシーシステムを書き換える必要がない点です。これらのシステムは老朽化していますが、長年安定して稼働しています。したがって、ステーブルコインは、金融機関にとって新たなイノベーションの手段となっています。
– Sam Broner
数学経済学者として、今年初めに気づいたのは、消費者向けAIモデルに私の作業フローを理解させるのは非常に難しいということでした。しかし、11月には、博士課程の学生と同じように抽象的な指示をモデルに出せるようになり……時には新しく正確に実行された回答を返すこともあります。さらに、AIがより広範な研究分野で使われ始めており、特に推論の分野では、AIモデルは直接的な発見支援だけでなく、Putnam問題（おそらく世界で最も難しい大学の数学試験の一つ）を自主的に解決できるようになっています。
現時点で明らかでないのは、この研究支援の方法がどの分野で最大の効果を発揮し、どのように役立つかです。しかし、私はAIの研究能力が、新たな「博学者」スタイルの研究を促進し、さまざまなアイデア間の関係性を推測し、仮説的な回答から素早く推論を行うことを促すと予想しています。これらの回答は完全に正確でなくてもよいですが、少なくとも特定の論理的枠組みの中では、正しい方向性を示すことができるでしょう。皮肉なことに、この方法は、モデルの「幻覚」の力を利用するようなものです。これらのモデルが十分に「賢く」なったとき、抽象空間で自由に探索させると、時には無意味なことを言うこともありますが、時には画期的な発見をもたらすこともあります。これは、人間が線形思考から脱却し、創造的な方向性を見出すときの最も創造的な瞬間に似ています。
このように問題を考えるには、新しいAIワークフローが必要です。単なる「エージェント対エージェント」のモデルではなく、より複雑な「エージェント包み込みエージェント」のモデルです。このモデルでは、異なる層のモデルが研究者の前段のモデルの提案を評価し、そこから価値ある内容を抽出していきます。私はこの方法を使って論文を書いたこともありますし、特許調査や新しい芸術形式の創作、さらには（残念ながら）新たなスマートコントラクト攻撃手法の発見にも応用しています。
ただし、この「包み込み推論エージェント」モデルを実行するには、モデル間の相互運用性を高め、各モデルの貢献を識別し適切に補償する方法を見つける必要があります。これらの課題は、暗号技術が解決に役立つ分野です。
– Scott Kominers、a16z暗号研究チームメンバー、ハーバードビジネススクール教授
AIエージェントの台頭に伴い、「見えざる税金」がオープンネットワークを圧迫し、その経済基盤を根本から揺るがしています。この妨害は、インターネットのコンテキスト層と実行層の間の非対称性の高まりに起因します。現在、AIエージェントは、広告支援型のコンテンツサイト（コンテキスト層）からデータを抽出し、ユーザーに便利さを提供しつつも、コンテンツ制作の収益源（広告や購読）を系統的に迂回しています。
オープンネットワークのさらなる衰退を防ぎ（そしてAIに燃料を供給する多様なコンテンツを守るために）、私たちは大規模な技術的・経済的解決策を展開する必要があります。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（micro-attribution systems）、またはその他の革新的な資金調達モデルが含まれる可能性があります。既存のAI認証プロトコルも、一時的な暫定策に過ぎず、AIトラフィックの侵食によるコンテンツ提供者の収益損失の一部しか補償できません。
ネットワークは、価値が自動的に流動する新しい技術経済モデルを必要としています。2024年に最も重要な変化は、静的な認証モデルからリアルタイムの使用に基づく補償モデルへの移行です。これには、ブロックチェーンを支援としたマイクロペイメント（ナノペイメント）や複雑な帰属基準を利用したシステムのテストと拡張が必要です。これにより、AIエージェントがタスクを成功裏に完了した際に、その情報を貢献した各主体に自動的に報酬を与えることが可能になります。
– Liz Harkavy、a16z暗号投資チーム
プライバシーは、世界的な金融のオンチェーン化を推進する重要な特性の一つです。しかし、これは今日のほぼすべてのブロックチェーンに欠けている重要な要素でもあります。多くのブロックチェーンにとって、プライバシーの問題はしばしば事後的に考慮される付随的な問題に過ぎません。
しかし今や、プライバシー自体がブロックチェーンの差別化の鍵となる特性になりつつあります。さらに重要なのは、プライバシーが「チェーンロックイン」（chain lock-in）やプライバシーネットワーク効果をもたらすことです。特に、パフォーマンス競争が優位性をもたらさなくなった時代において、プライバシーは非常に重要です。
クロスチェーンブリッジプロトコルを用いれば、情報が公開されている限り、ユーザーは異なるチェーン間の移動を非常に簡単に行えます。しかし、プライバシーを導入すると、この便利さは失われます。トークンのクロスチェーン伝送は容易ですが、プライバシーの伝達は非常に困難です。ユーザーがプライベートチェーンからパブリックチェーン、あるいは別のプライベートチェーンに出入りする際には、リスクに直面します。なぜなら、オンチェーンデータ、メモリプール（mempool）、ネットワークトラフィックを観察できる者は、ユーザーの身元を推測できるからです。プライベートチェーンとパブリックチェーン間、あるいは二つのプライベートチェーン間の境界を越えると、取引時間や金額の関係性といったさまざまなメタデータが漏洩し、追跡が容易になる可能性があります。
多くの類似した新しいチェーンと比較して、これらのチェーンの取引コストは競争によりゼロに近づく可能性がありますが、プライバシー特性を持つブロックチェーンはより強いネットワーク効果を形成します。実際、もし「汎用型」ブロックチェーンに成熟したエコシステムやキラーアプリ、または不公平な配布優位性がなければ、ユーザーがそのチェーンを選び、構築し、忠誠を持つ理由はほとんどありません。
パブリックブロックチェーンでは、ユーザーは他のチェーンのユーザーと簡単に取引できます——どのチェーンに参加するかは重要ではありません。しかし、プライベートチェーンでは、参加するチェーンの選択が非常に重要です。なぜなら、一度参加すると、プライバシーのリスクを避けるために他のチェーンに移ることはほとんど不可能だからです。この現象は、「勝者総取り」のダイナミクスを生み出します。プライバシーは多くの現実世界の用途にとって不可欠であり、そのため、少数のプライバシーチェーンが暗号分野を支配する可能性が高いです。
– Ali Yahya、a16z暗号チーム総合パートナー
予測市場はすでに主流に入りつつあり、今後1年で暗号技術とAIの融合により、より大規模になり、より多くの分野で応用され、よりスマートになり、開発者にとっても新たな課題をもたらすでしょう。
まず、予測市場にはより多くのコントラクトが上場されるでしょう。**これにより、重要な選挙や地政学的イベントのリアルタイムのオッズだけでなく、さまざまな詳細な結果や複雑な交差イベントの予測も可能になります。**これらの新しいコントラクトが情報を掘り下げ、ニュースエコシステムに徐々に統合されていくにつれ（すでにこの傾向は始まっています）、重要な社会的課題も浮上します。例えば、情報の価値のバランスや、市場の透明性・監査性をどう向上させるかといった問題です。これらは暗号技術によって解決可能です。
大量の新規コントラクトに対応するためには、実際の出来事の合意形成を行う新しい方法が必要です。例えば、ある出来事が実際に起きたかどうかを確認する集中型プラットフォームは重要ですが、ゼレンスキー訴訟市場やベネズエラの選挙市場のような争議例は、その限界も露呈しています。こうしたエッジケースに対応し、予測市場をより多くの実用的な用途に拡大させるために、新しい分散型ガバナンスメカニズムや大規模言語モデル（LLM）を用いた予言者（オラクル）が、議論の結果の真偽を判断するのに役立つでしょう。
AIの潜在能力は、LLMを用いた予言者にとどまりません。例えば、これらのプラットフォーム上で活動するAIエージェントは、世界中から信号を収集し、短期的な取引優位を得ることも可能です。これにより、私たちは世界を新たな視点で見直し、未来の動向をより正確に予測できるようになります。（Prophet Arenaのようなプロジェクトは、この分野に期待をもたらしています。）これらのAIエージェントは、複雑な政治分析者としての役割だけでなく、私たちが出現させる戦略の根本的な予測要因を明らかにすることもあります。
予測市場は世論調査に取って代わるのか？いいえ。むしろ、世論調査をより良くし（そして、その情報は予測市場に入力されることもあります）、相乗効果を生み出します。政治経済学の教授として、私は予測市場と多様な世論調査エコシステムが協調して働く可能性に最も興奮しています——ただし、そのためにはAIのような新技術に頼る必要があります。AIはアンケート調査の体験を改善し、暗号技術は調査やアンケートの参加者が人間であることを検証する新たな方法を提供します。
– Andy Hall、a16z暗号研究アドバイザー、スタンフォード大学政治経済学教授
長年にわたり、SNARKs（ゼロ知識証明の一種で、計算の正しさを再実行せずに検証できる暗号証明）は主にブロックチェーン分野で利用されてきました。これは、その計算コストが非常に高いためです。ある計算の証明には、直接実行するよりも100万倍の計算量が必要になることもあります。何千何万の検証者に分散させる必要がある場合には価値がありますが、他の用途では非現実的です。
しかし、この状況は2026年までに変わる見込みです。zkVM（ゼロ知識仮想マシン）の証明器の計算コストは約1万分の1に低減し、メモリ使用量も数百メガバイトに抑えられます。これにより、スマートフォン上で動作させることも可能になり、さまざまなシナリオで広く応用できるコスト効率も実現します。ここで、「1万倍」が重要な閾値となる理由の一つは、高性能GPUの並列処理能力がノートパソコンのCPUの約1万倍だからです。2026年末までには、単一のGPUがリアルタイムでCPUの計算証明を生成できるようになるでしょう。
これにより、検証可能なクラウドコンピューティングのビジョンが解き放たれます。もしあなたがすでにクラウド上でCPU負荷の計算を行っているなら（GPUによる高速化や専門知識不足、歴史的な理由で）、合理的なコストで計算の正確性を暗号的に証明できるようになるのです。さらに、証明器はGPU向けに最適化されており、あなたのコードに追加の調整は不要です。
– Justin Thaler、a16z暗号研究チームメンバー、ジョージタウン大学計算機科学副教授
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A16Z 2026年の暗号業界における主要なトレンド予測:プライバシーチェーンの台頭、取引プラットフォームの変革など
作者：a16z
翻訳：深潮 TechFlow
a16z（Andreessen Horowitz）は最近、2026年の技術分野で現れる可能性のある“大きなアイデア”リストを発表しました。これらのアイデアは、Apps、American Dynamism、生物科技、暗号通貨、成長、インフラストラクチャー、Speedrunチームのパートナーによって提案されたものです。
以下は、暗号通貨分野に関する一部の厳選された大きなアイデアと、特に貢献した方々の洞察を含みます。テーマは、スマートエージェントと人工知能（AI）、ステーブルコイン、トークン化と金融、プライバシーとセキュリティ、予測市場、その他の応用にわたります。2026年の技術展望について詳しく知りたい方は、全文をお読みください。
未来を構築する
取引プラットフォームは出発点に過ぎず、終点ではない
現在、安定コインや一部のコアインフラを除き、ほぼすべての好調な暗号通貨企業は、取引プラットフォームへと転換しているか、そうした方向に進んでいます。しかし、「すべての暗号企業が取引プラットフォームになる」となった場合、最終的に何が起こるでしょうか？大量の類似競争はユーザーの注意を散らすだけでなく、少数の勝者だけが残る可能性もあります。早期に取引に舵を切った企業は、より競争力のある、持続可能なビジネスモデルを構築する機会を逃すかもしれません。
創業者たちが財務状況を良好に保つ努力を理解していますが、一方で短期的なプロダクト・マーケット・フィット（PMF）を追求しすぎることも代償を伴います。暗号業界では、この問題は特に顕著です。トークンや投機を巡る独特のダイナミクスが、「即時満足」を求める道に創業者を導きやすいためです。まるで「マシュマロテスト」のようなものです。
取引自体に間違いはありません——それは市場の運営において重要な機能の一つです——しかし、それが最終目標である必要はありません。プロダクト自体に集中し、長期的な視点でプロダクト・マーケット・フィットを追求する創業者が、最終的にはより大きな勝者になる可能性があります。
– Arianna Simpson、a16z暗号チーム総合パートナー
安定コイン、RWAトークン化、支払いと金融に関する新たな考察
暗号ネイティブなアプローチによる現実世界資産（RWA）トークン化とステーブルコインの新展開
私たちはすでに、銀行、フィンテック企業、資産運用機関が米国株、大宗商品、指数、その他の伝統的資産のオンチェーン化に強い関心を示しているのを見ています。しかし、伝統的資産がブロックチェーンに導入されるにつれ、そのトークン化はしばしば「擬似的」になりがちです。すなわち、既存の現実世界資産の概念に基づいているだけで、暗号ネイティブの特性を十分に活用していません。
これに対し、永続契約（perpetual futures、略してperps）のような合成資産は、より深い流動性を提供し、実現も容易です。永続契約はまた、理解しやすいレバレッジメカニズムを備えているため、現時点で最も暗号市場のニーズに適したネイティブデリバティブかもしれません。新興市場の株式は、「永続化」（perpify）を試すのに最も面白い資産クラスの一つです。例えば、特定の株式の「ゼロ満期」（0DTE）オプション市場の流動性は現物市場よりも深いことが多く、「永続化」が実験として有望です。
結局のところ、これは「永続化 vs。トークン化」の選択問題です。いずれにせよ、今後1年でより多くの暗号ネイティブな現実世界資産のトークン化を見ることができると期待しています。
同様に、2026年には、ステーブルコインの分野でも「発行の革新」が見られるでしょう。通貨のトークン化だけでなく、発行量は引き続き増加しています。
ただし、信用基盤が十分に整っていないステーブルコインは、「ナローバンク」（narrow banks）に近い存在です。これは、特定の高流動性で非常に安全と考えられる資産を保有するものです。ナローバンクは有効な商品ですが、私は長期的にオンチェーン経済の柱になるとは考えていません。
すでに、多くの新興資産管理者、キュレーター、プロトコルが、オフチェーンの担保を裏付けとしたオンチェーンの担保貸付を推進しています。これらの貸付は、まずオフチェーンで生成され、その後トークン化されることが一般的です。しかし、私はこのトークン化方式のメリットは限定的であり、既にオンチェーンにいるユーザーに配布することにとどまる可能性が高いと考えています。したがって、債務資産は直接オンチェーン上で生成すべきであり、オフチェーンで生成してからトークン化するのは避けるべきです。オンチェーンで債務資産を生成することで、貸付サービスのコストやバックエンドの構造コストを削減し、アクセス性も向上します。課題は規制と標準化ですが、開発者たちはこれらの問題解決に取り組んでいます。
– Guy Wuollet、a16z暗号チーム総合パートナー
ステーブルコインは銀行のコア台帳のアップグレードを促進し、新たな支払いシナリオを切り開く
現在、多くの銀行は、現代の開発者には見分けがつきにくい古いソフトウェアシステムを運用しています。20世紀60年代や70年代に、銀行はすでに大規模なソフトウェアシステムの早期採用者でした。80年代や90年代には、第2世代のコアバンキングソフトウェア（例：TemenosのGLOBUSやInfosysのFinacle）が登場しました。しかし、これらのソフトウェアは徐々に老朽化し、アップグレードは遅々としています。そのため、預金、担保、その他義務を記録する重要なデータベースであるコア台帳の多くは、依然としてCOBOL言語を用いたメインフレーム上で動作し、バッチ処理インターフェースに依存しています。
世界の資産の大部分は、これらの数十年前のコア台帳に保存されています。これらのシステムは長年の実績と規制当局の信頼を得ており、複雑な銀行業務に深く組み込まれていますが、一方でイノベーションの障壁ともなっています。例えば、リアルタイム支払いなどの重要機能を追加するには、数ヶ月から数年かかることもあり、多くの技術的負債や規制の壁に直面します。
これこそがステーブルコインの出番です。過去数年で、ステーブルコインはプロダクト・マーケット・フィットを見出し、主流金融に浸透しました。今年、伝統的な金融（TradFi）機関も、より一層ステーブルコインを受け入れています。ステーブルコイン、トークン化された預金、トークン化された国債、オンチェーン債券などの金融商品は、銀行やフィンテック企業、金融機関が新しい商品を開発し、より多くの顧客にサービスを提供することを可能にします。さらに重要なのは、これらのイノベーションは、既存のレガシーシステムを書き換える必要がない点です。これらのシステムは老朽化していますが、長年安定して稼働しています。したがって、ステーブルコインは、金融機関にとって新たなイノベーションの手段となっています。
– Sam Broner
スマートエージェントとAIの未来について
AIを活用した実質的な研究タスクの実行
数学経済学者として、今年初めに気づいたのは、消費者向けAIモデルに私の作業フローを理解させるのは非常に難しいということでした。しかし、11月には、博士課程の学生と同じように抽象的な指示をモデルに出せるようになり……時には新しく正確に実行された回答を返すこともあります。さらに、AIがより広範な研究分野で使われ始めており、特に推論の分野では、AIモデルは直接的な発見支援だけでなく、Putnam問題（おそらく世界で最も難しい大学の数学試験の一つ）を自主的に解決できるようになっています。
現時点で明らかでないのは、この研究支援の方法がどの分野で最大の効果を発揮し、どのように役立つかです。しかし、私はAIの研究能力が、新たな「博学者」スタイルの研究を促進し、さまざまなアイデア間の関係性を推測し、仮説的な回答から素早く推論を行うことを促すと予想しています。これらの回答は完全に正確でなくてもよいですが、少なくとも特定の論理的枠組みの中では、正しい方向性を示すことができるでしょう。皮肉なことに、この方法は、モデルの「幻覚」の力を利用するようなものです。これらのモデルが十分に「賢く」なったとき、抽象空間で自由に探索させると、時には無意味なことを言うこともありますが、時には画期的な発見をもたらすこともあります。これは、人間が線形思考から脱却し、創造的な方向性を見出すときの最も創造的な瞬間に似ています。
このように問題を考えるには、新しいAIワークフローが必要です。単なる「エージェント対エージェント」のモデルではなく、より複雑な「エージェント包み込みエージェント」のモデルです。このモデルでは、異なる層のモデルが研究者の前段のモデルの提案を評価し、そこから価値ある内容を抽出していきます。私はこの方法を使って論文を書いたこともありますし、特許調査や新しい芸術形式の創作、さらには（残念ながら）新たなスマートコントラクト攻撃手法の発見にも応用しています。
ただし、この「包み込み推論エージェント」モデルを実行するには、モデル間の相互運用性を高め、各モデルの貢献を識別し適切に補償する方法を見つける必要があります。これらの課題は、暗号技術が解決に役立つ分野です。
– Scott Kominers、a16z暗号研究チームメンバー、ハーバードビジネススクール教授
オープンネットワークにかかる見えざる税金としてのAIエージェント
AIエージェントの台頭に伴い、「見えざる税金」がオープンネットワークを圧迫し、その経済基盤を根本から揺るがしています。この妨害は、インターネットのコンテキスト層と実行層の間の非対称性の高まりに起因します。現在、AIエージェントは、広告支援型のコンテンツサイト（コンテキスト層）からデータを抽出し、ユーザーに便利さを提供しつつも、コンテンツ制作の収益源（広告や購読）を系統的に迂回しています。
オープンネットワークのさらなる衰退を防ぎ（そしてAIに燃料を供給する多様なコンテンツを守るために）、私たちは大規模な技術的・経済的解決策を展開する必要があります。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（micro-attribution systems）、またはその他の革新的な資金調達モデルが含まれる可能性があります。既存のAI認証プロトコルも、一時的な暫定策に過ぎず、AIトラフィックの侵食によるコンテンツ提供者の収益損失の一部しか補償できません。
ネットワークは、価値が自動的に流動する新しい技術経済モデルを必要としています。2024年に最も重要な変化は、静的な認証モデルからリアルタイムの使用に基づく補償モデルへの移行です。これには、ブロックチェーンを支援としたマイクロペイメント（ナノペイメント）や複雑な帰属基準を利用したシステムのテストと拡張が必要です。これにより、AIエージェントがタスクを成功裏に完了した際に、その情報を貢献した各主体に自動的に報酬を与えることが可能になります。
– Liz Harkavy、a16z暗号投資チーム
プライバシーは防御壁となる
プライバシーは暗号分野で最も重要な防御壁になる
プライバシーは、世界的な金融のオンチェーン化を推進する重要な特性の一つです。しかし、これは今日のほぼすべてのブロックチェーンに欠けている重要な要素でもあります。多くのブロックチェーンにとって、プライバシーの問題はしばしば事後的に考慮される付随的な問題に過ぎません。
しかし今や、プライバシー自体がブロックチェーンの差別化の鍵となる特性になりつつあります。さらに重要なのは、プライバシーが「チェーンロックイン」（chain lock-in）やプライバシーネットワーク効果をもたらすことです。特に、パフォーマンス競争が優位性をもたらさなくなった時代において、プライバシーは非常に重要です。
クロスチェーンブリッジプロトコルを用いれば、情報が公開されている限り、ユーザーは異なるチェーン間の移動を非常に簡単に行えます。しかし、プライバシーを導入すると、この便利さは失われます。トークンのクロスチェーン伝送は容易ですが、プライバシーの伝達は非常に困難です。ユーザーがプライベートチェーンからパブリックチェーン、あるいは別のプライベートチェーンに出入りする際には、リスクに直面します。なぜなら、オンチェーンデータ、メモリプール（mempool）、ネットワークトラフィックを観察できる者は、ユーザーの身元を推測できるからです。プライベートチェーンとパブリックチェーン間、あるいは二つのプライベートチェーン間の境界を越えると、取引時間や金額の関係性といったさまざまなメタデータが漏洩し、追跡が容易になる可能性があります。
多くの類似した新しいチェーンと比較して、これらのチェーンの取引コストは競争によりゼロに近づく可能性がありますが、プライバシー特性を持つブロックチェーンはより強いネットワーク効果を形成します。実際、もし「汎用型」ブロックチェーンに成熟したエコシステムやキラーアプリ、または不公平な配布優位性がなければ、ユーザーがそのチェーンを選び、構築し、忠誠を持つ理由はほとんどありません。
パブリックブロックチェーンでは、ユーザーは他のチェーンのユーザーと簡単に取引できます——どのチェーンに参加するかは重要ではありません。しかし、プライベートチェーンでは、参加するチェーンの選択が非常に重要です。なぜなら、一度参加すると、プライバシーのリスクを避けるために他のチェーンに移ることはほとんど不可能だからです。この現象は、「勝者総取り」のダイナミクスを生み出します。プライバシーは多くの現実世界の用途にとって不可欠であり、そのため、少数のプライバシーチェーンが暗号分野を支配する可能性が高いです。
– Ali Yahya、a16z暗号チーム総合パートナー
その他の産業と応用
予測市場はより大きく、より広く、よりスマートに進化
予測市場はすでに主流に入りつつあり、今後1年で暗号技術とAIの融合により、より大規模になり、より多くの分野で応用され、よりスマートになり、開発者にとっても新たな課題をもたらすでしょう。
まず、予測市場にはより多くのコントラクトが上場されるでしょう。**これにより、重要な選挙や地政学的イベントのリアルタイムのオッズだけでなく、さまざまな詳細な結果や複雑な交差イベントの予測も可能になります。**これらの新しいコントラクトが情報を掘り下げ、ニュースエコシステムに徐々に統合されていくにつれ（すでにこの傾向は始まっています）、重要な社会的課題も浮上します。例えば、情報の価値のバランスや、市場の透明性・監査性をどう向上させるかといった問題です。これらは暗号技術によって解決可能です。
大量の新規コントラクトに対応するためには、実際の出来事の合意形成を行う新しい方法が必要です。例えば、ある出来事が実際に起きたかどうかを確認する集中型プラットフォームは重要ですが、ゼレンスキー訴訟市場やベネズエラの選挙市場のような争議例は、その限界も露呈しています。こうしたエッジケースに対応し、予測市場をより多くの実用的な用途に拡大させるために、新しい分散型ガバナンスメカニズムや大規模言語モデル（LLM）を用いた予言者（オラクル）が、議論の結果の真偽を判断するのに役立つでしょう。
AIの潜在能力は、LLMを用いた予言者にとどまりません。例えば、これらのプラットフォーム上で活動するAIエージェントは、世界中から信号を収集し、短期的な取引優位を得ることも可能です。これにより、私たちは世界を新たな視点で見直し、未来の動向をより正確に予測できるようになります。（Prophet Arenaのようなプロジェクトは、この分野に期待をもたらしています。）これらのAIエージェントは、複雑な政治分析者としての役割だけでなく、私たちが出現させる戦略の根本的な予測要因を明らかにすることもあります。
予測市場は世論調査に取って代わるのか？いいえ。むしろ、世論調査をより良くし（そして、その情報は予測市場に入力されることもあります）、相乗効果を生み出します。政治経済学の教授として、私は予測市場と多様な世論調査エコシステムが協調して働く可能性に最も興奮しています——ただし、そのためにはAIのような新技術に頼る必要があります。AIはアンケート調査の体験を改善し、暗号技術は調査やアンケートの参加者が人間であることを検証する新たな方法を提供します。
– Andy Hall、a16z暗号研究アドバイザー、スタンフォード大学政治経済学教授
暗号技術はブロックチェーン外の新たな応用へと拡大
長年にわたり、SNARKs（ゼロ知識証明の一種で、計算の正しさを再実行せずに検証できる暗号証明）は主にブロックチェーン分野で利用されてきました。これは、その計算コストが非常に高いためです。ある計算の証明には、直接実行するよりも100万倍の計算量が必要になることもあります。何千何万の検証者に分散させる必要がある場合には価値がありますが、他の用途では非現実的です。
しかし、この状況は2026年までに変わる見込みです。zkVM（ゼロ知識仮想マシン）の証明器の計算コストは約1万分の1に低減し、メモリ使用量も数百メガバイトに抑えられます。これにより、スマートフォン上で動作させることも可能になり、さまざまなシナリオで広く応用できるコスト効率も実現します。ここで、「1万倍」が重要な閾値となる理由の一つは、高性能GPUの並列処理能力がノートパソコンのCPUの約1万倍だからです。2026年末までには、単一のGPUがリアルタイムでCPUの計算証明を生成できるようになるでしょう。
これにより、検証可能なクラウドコンピューティングのビジョンが解き放たれます。もしあなたがすでにクラウド上でCPU負荷の計算を行っているなら（GPUによる高速化や専門知識不足、歴史的な理由で）、合理的なコストで計算の正確性を暗号的に証明できるようになるのです。さらに、証明器はGPU向けに最適化されており、あなたのコードに追加の調整は不要です。
– Justin Thaler、a16z暗号研究チームメンバー、ジョージタウン大学計算機科学副教授