近年、人工知能（AI）は従来のクラウドコンピューティングやソフトウェアの領域を超え、ますますロボットやIoTデバイスと物理世界で融合しています。2025年初頭、NVIDIAのCEOであるJensen Huang氏は、「AIロボティクスの時代が来た」と宣言しました。これにより重要な問題が提起されました。つまり、知的な機械の未来は、一部のテックジャイアントによって支配されるのでしょうか、それともWeb3フレームワークを通じてコミュニティによって分散化され所有されるのでしょうか。物理的AIの概念が勢いを増す中、魅力的な解決策を提供する新しいパラダイムである分散型物理AI（DePAI）が台頭しています。この記事では、DePAIの核心原則、技術的アーキテクチャ、実世界の応用、および課題について掘り下げ、この新興分野での潜在的な投資機会についてご案内します。

DePAIとは何ですか？明日のロボットを誰が制御するのですか？

では、Decentralized Physical AIとは具体的に何でしょうか？簡単に言えば、DePAIはAIをクラウドから現実世界にもたらし、ブロックチェーンなどの分散型技術によって可能にします。それは物理的なロボティクスを組み合わせています。AI エージェント, 空間知能, および分散型の物理インフラネットワーク（DePIN）、これにより、具体的なAIシステムがWeb3アーキテクチャの下で自律的かつ主権を持って操作することが可能となります。このモデルでは、ロボットなどの物理的なAIはもはや単なる自動化ツールではなく、ブロックチェーンネットワークの能動的な参加者となり、独自の意思決定を行い、環境とやり取りし、計算能力やデータに関してオープンなコミュニティに依存することができます。

例えば、自動運転車を所有していると想像してみてください。従来の中央集権型AIシステムでは、車は事前に決められたアルゴリズムに従うでしょう。しかし、DePAIフレームワークの下では、車両はリアルタイムの交通状況を分析し、他の車両とデータを共有し、安全な経路を協力して決定することができます。その計算リソースと交通データは、単一の中央集権型ソースからではなく、世界中のデバイスとユーザーの分散ネットワークから提供されます。

DePAIが分散型AIと物理AIとどのように関連しているか

説明すると、分散型AIとは、主にソフトウェアとデータ層に焦点を当て、ブロックチェーンや分散技術を使用してAIモデルをトレーニングまたは実行することを指します（例：分散コンピューティングネットワークまたはAI DAO物理的なAIは、一方で、ロボット、自律型車両、AIメガネ、またはスマート義肢など、現実世界のハードウェアにAIを統合することを重視しています。一方、DePAIは、AIを物理デバイスに埋め込みながら、ブロックチェーンを介して分散型の調整と運用を確保することを組み合わせています。これにより、機械が信頼性のある検証可能な方法で相互作用し、協力し、意思決定を行うことができます。

一言で言えば、DePAIは物理AIのWeb3バージョンです。
このモデルでは、知的機械の所有権と制御権はもはや大手企業によって独占されていませんが、コミュニティやユーザーの間で共有されています。

DePAI Technical Foundations: Blockchain Consensus, ZKP, and Trusted Data Sources

AIパワードロボットがますます普及する中、DePAIはいくつかの基本技術に依存する安全で効率的なインテリジェントエコシステムを構築することを目指しています。以下のタイムラインは、DePAIの技術が時間と共にどのように進化してきたかを簡単に示しています。

DePAIテクノロジーの進化タイムライン（出典：Gate Learn、John著）

では、DePAIにとって最も重要なコア技術に焦点を当てましょう。

ブロックチェーンとコンセンサスメカニズム

One of ブロックチェーンGateの主な利点は、中央機関に依存せずに分散型データの記録と共有を可能にする能力にあります。コンセンサスメカニズム、それは、ネットワーク内のすべてのマシンがシステムの状態の一貫した、改ざん防止されたビューを維持することを保証します。相互接続された未来によって定義されたIoTデバイスと自律ロボットによって、ブロックチェーンは大量のデータを処理できるスケーラブルで低レイテンシのインフラを提供し、自律交通管理やマルチエージェント調整などのリアルタイム意思決定に不可欠な要素となっています。

IoTデバイスからの信頼できるデータソース

DePAIは、センサーやデバイスによって収集されたリアルタイムデータを活用してAIモデルを訓練することに大きく依存しています。しかし、これらのデータソースが広く分散しているため、その信頼性を確保することが課題となります。ここでよく知られているGateオラクルの問題ブロックチェーンにおいて重要な役割を果たすのは、現実世界のデータをブロックチェーンに信頼性を持って送信する方法です。一般的な解決策には、ハードウェアベースの身元確認が含まれています。デジタル署名, およびクロスソース検証。 ゼロ知識証明がますます増えていますZKPs)も採用されています。

ZKPsは、元のデータを明らかにせずに、一方の当事者が主張の真実を証明することを可能にします。たとえば、パスワード自体を明かさずに、パスワードを知っていることを証明できます。DePAIの文脈では、各デバイスが提供するデータの有効性と信頼性を検証でき、実際の内容を明らかにせずにプライバシーを保護します。

こちらはプロセスの動作方法です：デバイスが電源を入れると、まずブロックチェーンに登録して分散型識別子（DID）を取得します。DIDそれから、組み込みハードウェアとソフトウェアを使用して、そのデータが正当であることを証明するZKPを生成します。 ブロックチェーン上のスマートコントラクトが証明を検証し、すべてが確認されれば、デバイスは報酬（トークンなど）を受け取ります。 より多くのデバイスが、センシングデータ、計算能力、またはその他のサービスを提供するようにインセンティブが与えられます。

ZKPワークフロー（ソース：NovaNet)

デバイスがデータプライバシーを損なうことなく正当性を証明できるようにすることで、ZKPはDePAIが直面する2つの主要な課題、データの信頼性とプライバシー保護を解決するのに役立ちます。その結果、信頼できるオープンエコシステムが生まれます。

AIトレーニングのためのデータと計算要件

複雑で動的な環境で物理的AIエージェントが自律的に操作するためには、頑健なAIモデルが必要です。そして、それには多様なトレーニングデータと膨大な計算能力が必要です。

DePAIエコシステム内では、トレーニングデータのほとんどは分散IoTデバイスから取得されます。これらのデバイスは世界中から新鮮な環境データを継続的にストリーミングするため、モデルが最新かつ適応的に保たれます。

例えば、都市の3Dマップを作成したいとします。高解像度LiDARを使用してすべてをスキャンすることを想像するかもしれませんが、そのようなシステムは何十万ドルもかかる可能性があり、その地図はすぐに時代遅れになります。より効率的なアプローチは、街のカメラや環境センサーなどのIoTデバイスのネットワークを使用することです。これらのデバイスは集中化されていません。都市の景観に分散配置されています。これにより、これらのデバイスは豊富なリアルタイムデータをAIモデルに供給するために特に位置づけられています。その結果、ロボットは周囲をよりよく理解し、適応することができます—高度な空間知能を開発する。

コンピューティング面では、DePAIはアイドルハードウェア（スマートフォンやノートパソコンなど）を活用して、AIトレーニングのための分散コンピューティングネットワークを構築することを想定しています。たとえば、Bittensor分散AIタスク向けに世界中のGPU貢献を調整するために、ブロックチェーンベースのインセンティブメカニズムを使用します。Gateのようなプロジェクト。祝福類似のコンセプトを探求してきました。分散コンピューティングはまだコミュニケーションと効率性の面で課題に直面していますが、将来の通信プロトコルやフェデレーテッドラーニングDePAIのAI進化の礎となる可能性があります。

DePAIの使用例

まだ新興の概念ではありますが、DePAIにはいくつかの有望な応用シナリオがあります。実験段階に入っているものさえあります。いくつかの注目すべき分野を見てみましょう。

自律走行とすべてへの車両間通信（V2X）データ共有

自律車両はAIモデルを訓練するために膨大な運転データと文脈入力が必要です。現在、このデータの大部分は個々の自動車メーカー内で孤立しています。

DePAIは、ドライバーやデバイスにセンサー読み取り、カメラ映像、その他の運転データを分散型ネットワークにアップロードするようインセンティブを与えることで、これらの分断を打破する方法を提供します。1つの現実世界の例は、NATIX NetworkのDrive＆アプリで、ユーザーが運転中にクラウドソーシングされた地図に受動的に貢献できるようにします。NATIX, 245,000人以上のユーザーが合計156百万キロメートル以上の道路をマッピングしました。その結果得られた交通データやインフラの洞察は、高い価値のあるオープンデータセットにまとめられています。これらのデータセットは、ナビゲーションAIの最適化、都市計画の支援、交通管理システムの強化に活用することができます。

ユーザーを地図作成に関与させるドライブ＆アプリ（出典: NATIX)

このイニシアチブを支援するために、NATIXはVX360というハードウェアデバイスを開発しました。これはTesla車に取り付けることができます。最大256 GBの運転映像を保存し、動的な地理空間データをブロックチェーンに安全に送信します。その結果、ドライバーはトークン報酬を獲得し、収集されたビデオデータはシミュレーション、リスク検出、自律走行アルゴリズムの微調整に使用できます。

このモデルの魅力は、データの民主化能力にあります。大手企業の制御下にあるのではなく、自律走行データは共同所有資産となります。大規模な参加により、自動運転車が現実世界の状況により速く適応できるようにする高精度3Dマップを構築できます。これにより、将来の移動システムがより安全で信頼性の高いものとなります。

分散ロボット協力

新鮮な食品流通センターや病院など、工場などの環境で、ロボットやスマートデバイスを介した自動化がますます一般的になっています。しかし、異なるブランドや機能を持つロボット間での調整不足がしばしばあります。これにより、システムが分断されます。それがDePAI（Decentralized Physical AI）の出番です。その目標は、標準化された分散型プロトコルによって動作する、多様なロボットがシームレスに連携して作業することを可能にする、クロスロボット協力ネットワークを確立することです。

さまざまなメーカーのロボット（輸送ボットや検査用ドローンなど）がすべて分散型プラットフォームに接続された未来のスマート倉庫を想像してください。これらの機械は自律的にタスク割り当てを交渉し、リアルタイムの在庫および環境データを共有し、すべてのコマンドを発行する中央コントローラーに頼らずに調整することができます。これを実現するには、各ロボットが他のロボットのアクションを理解できるように高い相互運用性と一貫性が必要です。

例えば、Robonomics Networkは、広く使用されているロボットオペレーティングシステム（ROS）をブロックチェーンと接続し、ロボットがスマートコントラクトを介して直接タスクを公開したりサービスを提供したりできるようにすることを検討しています。このモデルでは、巡回ロボットが別のロボットに特定のエリアを自動的に清掃するためにトークンを支払うことができ、完全に自律的にかつ人間の介入なしに行われます。

競合を防ぎ、円滑な協力を可能にするためには、分散型カメラやセンサーによる分散空間コンピューティングが重要です。これにより、常に更新されるリアルワールドの3Dデジタルツインが構築されます。AIパワードのロボットは、この共有空間レイヤーを参照できます。Auki NetworkのPosemeshプロトコルは、散在するデバイスが共同で共有仮想マップを生成することで、リアルタイムでプライバシーを保護し、分散型の空間認識ネットワークを作成することを目指しています。ロボットは、このマップを位置特定や経路計画だけでなく、メタバースのようなシミュレーション環境でのトレーニングにも利用し、リアルワールドでの精度向上に役立てることができます。

分散型ロボット協力はまだ初期段階にありますが、特定の垂直ユースケースは既に有望性を示しています。物流では、倉庫内の自律誘導車（AGV）がブロックチェーンを介して通信し、衝突を回避し経路を最適化することができます。農業では、ドローンや自律トラクターが作物データを共有し、精密農業のために活用できます。公共安全では、分散型の巡回ロボットが大規模なエリアを共同で監視し、中央集権的な制御なしで追跡業務を引き継ぐことができます。これらのシナリオが成熟すれば、DePAIの商業価値を大幅に向上させることができます。

データマーケットプレイスに基づくスマートシティ

DePAIのもう1つの重要な応用は、分散データマーケットを介して物理AIシステムを可能にすることです。これは、断片化されたIoTデータ（例：空気の品質やエネルギー使用量など）を集約するだけでなく、AIエージェントがリアルタイムデータにアクセスし、処理し、行動することで、より迅速で正確な意思決定を行うことができます。

このエコシステムでは、センサーを持つ個人や企業は、収集したデータをブロックチェーンにアップロードしてタグ付けすることができます。 AIのパフォーマンスを向上させるアプリケーションは、リアルタイムの情報にアクセスするためにトークンを支払うことができます。ブロックチェーンはデータ取引の透明性と不変性を保証し、スマートコントラクトは収益分配を自動的に処理して、自治型で信頼性のあるデータマーケットプレイスを作り出します。

例えば、WeatherXMはユーザーに個人用の気象観測所を設置し、超ローカルな気候データをトークンと交換するようにインセンティブを与えます。天気予報の改善に使用されるだけでなく、このタイプのデータはDePAI対応デバイスによっても活用される可能性があります。例えば、自動運転車は現在の天候と交通状況に基づいて最適な経路を選択したり、駐車場を探したりすることができます。スマートホームは、屋外の状況に応じて換気や温度を自動的に調整することができます。

WeatherXMは天気データの分散化（ソース：WeatherXM)

同様のアプリケーションには、ブロックチェーンを使用して太陽光パネル、風力タービン、その他の再生可能エネルギー資産からの運用データを統合する分散型AIエネルギー管理システムが含まれます。その後、デバイスは動的に負荷を再バランスし、グリッドの効率を向上させることができます。一方、さまざまな地域に分散されたセンサーデータは、地震や洪水などの自然災害を予測し、自動警報を発行するために使用される可能性があります。

すべてのデータ取得および支払いプロセスは、オンチェーンプロトコルを介して自動的に処理できます。これにより、従来のAPI仲介業者が排除されます。このモデルはデータを取引可能な資産に変換し、効率的かつ自動化された市場運営を可能にします。最終的には、最も信頼性の高いデータで物理的AIシステムを駆動し、データ経済内で新しい投資機会を提供します。

パーソナライズされたAIアシスタントとデバイス

DePAIは、日常のIoTデバイス（健康ウェアラブル、スマートホームシステム、接続されたオフィスセットアップなど）を分散データストレージと統合することで、新世代のプライバシー保護型高性能個人AIアシスタントの道を拓きます。従来のクラウドベースのアシスタントとは異なり、これらのシステムはエッジで動作し、物理的AIデバイスと同期しながら、データ主権を確保します。ユーザーは、集中型テック独占から遠く離れた個人ノードや暗号化されたクラウドに安全に保存された個人データの完全な所有権を保持します。AIモデルは、このデータにプライバシー保護型計算技術を介してアクセスし、個々の行動、健康メトリクス、環境入力に基づいた適応型の洞察と自動化を提供し、現実世界のシステムと直接インターフェイスを行います。

たとえば、スマートバンドやスマートウォッチを着用し、家にスマートライト、サーモスタット、セキュリティシステムが装備されているとします。これらのデバイスは、アクティビティ、睡眠、心拍数、使用パターン、および家庭環境に関するデータを継続的に収集します。暗号化されてオンチェーンに保存されると、コントロールは維持されます。健康目標や自宅の設定を調整すると、DePAIに接続されたAIエージェントが、照明、温度、その他のシステムをリアルタイムで自動的に調整できます。オフィス環境では、パーソナライズされた AI アシスタントがカレンダー、メール、ローカル センサー データを統合して、会議のスケジュール設定、休憩のリマインダー、さらにはスマート会議機器の制御を支援し、生産性を高めることができます。

このモデルは、しばしばユーザーデータを集中管理し搾取する大手テクノロジーに支配された従来のクラウドアシスタントのパラダイムを転覆します。分散型フレームワークでは、ユーザーが自分のデータを所有し、自宅、職場、または外出先で物理的なAIエージェントによって提供されるカスタムサービスを楽しむことができます。すべてのデータ交換や取引はブロックチェーンプロトコルによって管理されるため、プロセス全体が透明で安全で改ざん防止されています。これにより、公正かつ効率的なデータ共有の道が開かれ、データ経済参加者に新たな機会が提供されます。

今日のDePAIが直面する課題

これらのアプリケーションは非常に有望である一方、実際の実装は技術の成熟とビジネスの採用にかかっています。それでも、トレンドは明確です。自動運転、ロボティクス、スマートシティのいずれであっても、より自律的で協力的でデータ駆動型のシステムに向かって進んでいます。DePAIは物理AIアプリケーションのための基盤となる調整レイヤーとして機能し、オープンで安全で公平な環境を提供しています。

しかし、すべての新興技術と同様に、DePAIは、大規模な普及の前に解決する必要がある重要な課題に直面しています。特に、投資を検討している人々にとっては。

データプライバシー＆規制順守

DePAIは、顔の画像や運転記録からの音声録音などの個人情報を含む実世界データに重点を置いています。大規模なデータを収集する際には、GDPRなどのプライバシー法を遵守することが大きな障壁となります。ゼロ知識証明（ZKP）などの技術があっても、匿名化のための明確なデータ利用ポリシーと基準が必要です。さらに、一部の管轄区域では、監視やドローンに基づくデータ収集に法的制限があります。DePAIプロジェクトは、運営地域のすべてで法的遵守を確保する必要があります。

ネットワーク＆デバイスセキュリティ

サイバー攻撃を受けた分散システムは、データ漏洩をはるかに超える結果に直面する可能性があります。悪意のあるコマンドが物理デバイスに直接影響を与えることがあります。たとえば、ロボットネットワークに注入された偽の命令は、有害な振る舞いや事故を引き起こす可能性があります。これを緩和するために、DePAIプラットフォームは、スマートコントラクトのセキュリティ、暗号化された通信、およびデバイスレベルの保護を優先する必要があります。緊急停止スイッチや異常な振る舞いの検出などの物理的安全機能も、ロボット自体に組み込まれている必要があります。

標準と相互運用性

DePAIはさまざまなデバイスやプラットフォームを包括しています。現在、ほとんどのロボティクスおよびIoTメーカーは独自の通信プロトコルとデータ形式を使用しています。分散型ネットワーク内での共同作業を可能にするためには、ハードウェアレベル（デバイス間の物理的な接続を確保する）およびソフトウェアレベル（AIモデルが複数のソースからのデータを解釈できるようにする）で共通の標準が確立されなければなりません。相互運用性がないと、DePAIエコシステムは分断された開発リスクと孤立した開発を招き、有意義なネットワーク効果を生み出せません。

例えば、分散型ID（DID）のような標準は、デバイスが統一されたデジタルIDを持つことを可能にし、イニシアティブのような取り組みは、peaq ID機械識別およびデータ交換のための普遍的なプロトコルを定義することを目指しています。ただし、主要な業界参加者に共通の標準を採用させることは、時間と調整、および合意が必要な課題であり、時間がかかるでしょう。

スケーラビリティとインフラストラクチャ

世界中の数千のロボットや自律型車両間でのリアルタイムコラボレーションを組織することは、データ転送と処理インフラへの膨大な要求を課します。高帯域幅かつ低遅延の接続は前提条件であり、ブロックチェーンレイヤー自体も高いスケーラビリティを持たねばならず、需要が増えるにつれてパフォーマンスと信頼性を維持できる能力を持たねばなりません。このようなシステムが本当の商業規模の負荷下で安定したままできるかどうかは、今後の検証を待つばかりです。

さらに、物理的なインフラストラクチャーが重要です。これには、分散型ストレージネットワーク（大量のセンサーデータの保存に使用）、エッジコンピューティングノード（遅延を減らすためのローカライズされた処理に使用）、分散型の電力/充電ステーション（連続したデバイスの動作を確保するために使用）が含まれます。要するに、DePAIの実現はソフトウェアにとどまらず、現実世界のインフラストラクチャーへの大規模な投資が必要です。では、誰がそれを構築し、資金提供するのでしょうか？そして、長期的なメンテナンスはどのようにインセンティブ付けされるのでしょうか？これらは未解決の重要な問題です。

ガバナンスとコントロール

DePAIはコミュニティ主導のガバナンスを推進していますが、物理的な資産を組み込むと、従来のオンラインプロトコルを超える複雑さが増します。AI搭載マシンの分散型所有権に焦点を当てたDePAI DAOを例にとると、メンバーは共同でロボットの運用に資金を提供し、そこから利益を得ることができます。しかし、保守、修理、安全点検などの日常的な管理には、依然として専門的な実行が必要です。

これにより、二重のガバナンスの課題が生まれます：DAOは従来の企業や運営チームに責任を委譲しなければならず（信頼と監督に関する懸念が高まる）、そして安全性や法的責任を含む出来事が発生した場合（例：ロボット事故）、DAOメンバーはどのように責任を問われるべきでしょうか？このような問題を解決する先例はほとんどありません。

DePAIの市場規模と成長ポテンシャル

課題はあるものの、DePAIは高い期待を抱かせるセクター、IoT、ブロックチェーン、およびAIの収束を表しており、これらの全ては急速な成長を遂げています。2024年時点で、これらの産業の世界市場価値の合計は1.36兆ドルを超えると推定され、2025年までにさらに上昇すると予想されています。この収束は膨大なクロスセクターの機会を創出します。DePAIが交差イノベーションとして成功すれば、数兆ドル規模のテクノロジーランドスケープに参入できるかもしれません。

さらに焦点を絞ると、ニッチな市場でも強い予測が見られます。例えば、によると、研究, ブロックチェーン+IoT市場は2020年にわずか2億5800万ドルで評価されており、2026年までに24億9900万ドルに達すると予想されており、年率45.1%で成長しています。これは、ブロックチェーンがIoTシステムを保護し、データ交換を容易にする潜在能力に対する信頼が高まっていることを示しています。同様に、新興市場であるブロックチェーン+AI市場も、予測された2025年までに7億ドルに成長し、その後の年間成長率は約28%を維持します。これらの数字はまだ比較的控えめですが、「AI on-chain」というアイデアへの投資家や業界の関心の高まりを反映しています。

ブロックチェーン+AI市場は急成長の見込みがあります（出典:ブロックチェーンAiマーケットレポート2025)

ロボティクス産業自体を見ると、勢いは同様に強いです。オールド マーケット リサーチ, グローバルロボティクス市場は2020年の約120億ドルから2030年までに1499億ドルに成長すると予測されています。これは10年間で12倍以上の増加で、年間成長率は27.7％です。この成長の大部分はサービスロボットと自律システムからもたらされるでしょう。AIがロボティクスに浸透し続ける中、AIロボティクスセグメントはさらに速いペースで成長すると予想されています。推定された2024年から2030年までの間に、年率38%以上のペースで成長しています。物理的なAIの採用のこの成長する波は、DePAIの堅固な基盤を築いています。AIによって動力を得た機械がますます普及する中、それらを調整・管理するための分散型プラットフォームが莫大な価値を持つようになります。

要するに、DePAIの潜在的な市場は、2つの観点から見ることができます：（1）カテゴリを定義する革新として、数少ないユニコーンレベルのフラッグシッププロジェクトを生み出す可能性があります。初期のようにレイヤー1チェーンまたはDeFiプロトコル;および(2)隣接する産業を可能にする基盤として、機械データ市場、ロボットサービス経済などを含む。保守的には、2024年から2025年にかけて数十のパイロットプロジェクトや商業化実験が登場することが期待される。成功した取り組みは、多額の資金を集め、そのエコシステムの成長を加速させる可能性がある。ドメインがより定義されるにつれて、2025年には、調査会社が専用の「DePIN/DePAI」市場予測を公開し始め、投資家に対してより詳細な基準を提供する可能性がある。

競争の構図：DePAI vs. 関連プロジェクト

DePAIは幅広いエコシステムと交差する学際的な空間として、競合他社はさまざまな技術的バックグラウンドから来ています。以下はいくつかの代表的なプロジェクトと、それらがDePAIのビジョンと比較してどのようなものかについての情報です。

Fetch.ai

Fetch.aiFetch.aiは、ブロックチェーンとAIエージェントの交差点を探求する初期のプロジェクトの1つでした。それは、ユーザーを代表して行動し、タスクを完了し、チェーン上で取引を行うソフトウェアベースのエージェントであるAutonomous Economic Agents（AEAs）のコンセプトを紹介しました。Fetch.aiは主にデジタル協調に焦点を当てており、駐車スペースの予約やビジネスデータの自動取得などのユースケースに重点を置いています。要するに、それはエージェントが日常の経済活動を効率化するWeb3ネイティブのプロセス自動化プラットフォームです。一方、DePAIはこのモデルを物理世界に拡張しています。つまり、ロボットやスマートデバイスを具現化したエージェントです。

Fetch.aiは独自のブロックチェーン（FET）とオープンエージェントフレームワークを開発し、さらにIoTデータ共有にも参入しています（例：コラボレーションIOTAと連携して、IoTデバイス間の自律データ交換を可能にします）。全体として、Fetch.aiは、より広範なDePAIエコシステムの構成要素と見なすことができ、デジタルエージェントレイヤーを表しています。そのエージェント技術は、将来的には物理的な機械に埋め込まれるかもしれません。投資家の視点から見ると、Fetch.aiのトークンFETは既に積極的に取引されており、その価値はエージェントエコシステムの拡大にかかっています。DePAIというコンセプトが勢いを増すと、FETも主要な促進要因として恩恵を受ける可能性があります。

Autonolas (OLAS)

オートノラス別のプロジェクトは分散型AIエージェントに焦点を当てています。Fetch.aiとは異なり、複数エージェントの組み合わせ可能性とエージェント所有権の共同統治を重視しています。Autonolasは提供しますOlasオープンなフレームワークは、開発者がオフチェーンで機能する自律エージェントサービスを構築し、オンチェーンのセキュリティを活用し、関係者全体で協力的なガバナンスを実現することができます。その基本的な考え方は、AIサービスをモジュール化することです。これにより、異なるチームが同じエージェントシステムを共同で実行できます。OLASトークンは意思決定を管理し、報酬を共有するために使用されます。

要するに、Autonolasはバックエンドアーキテクチャ、特にAIエージェントサービスの信頼性(マルチ実行、フォールトトレランスなど)とコミュニティ所有のものにする方法に焦点を当てています。DePAIと比較すると、Autonolasは物理的な世界への関与が少なく、AIプロトコル自体に分散型の運用モデルを導入することに重点が置かれています。とはいえ、その技術は物理的なAIのコンテキストにも適用でき、例えば、宅配ロボットのクラウドベースの調整はAutonolasフレームワークを介して管理することができます。興味深いことに、Autonolasの共同設立者の1人は、以前 Fetch.ai でAEA(Autonomous Economic Agent)フレームワークに取り組んでいました。Fetch.ai は単一エージェントのタスク(チケットの予約など)に焦点を当てていますが、Autonolasはより複雑なサービスにおけるマルチエージェントのコラボレーションを対象としています。どちらも、ルートは違えど、エージェントベースの経済の未来に向けて構築されています。投資の観点からは、2023年に発売されたOLASトークンは、エージェントエコシステム内のガバナンスと価値獲得のために位置付けられています。投資家は、そのエコシステムがクリティカルマスの開発者とユーザーを引き付けることができるかどうかを評価する必要があります。

両大手のプレイヤーの間で、Fetch.aiは頑丈な分散型エージェントインフラストラクチャと成長するエコシステムを提供していますが、ハードウェア統合は比較的限られています。それに対して、Autonolasは強力なハードウェア互換性と規制との調和が際立っており、モジュラーアーキテクチャとマルチエージェントの協力に焦点を当てています。しかし、その市場導入はまだ初期段階にあり、成長の余地が大きいと言えます。

Fetch.aiとAutonolasの比較、出典: Gate Learn

分散型物理インフラネットワーク（DePIN）プロジェクト

AIプラットフォームそのものではありませんが、DePINプロジェクトはDePAIエコシステムの重要なインフラを表しています。例には、ヘリウム（分散型無線ネットワーク）、HiveMapper（クラウドソーシングマッピング）と、ポケットネットワーク（分散型APIエンドポイント）。これらのプロジェクトは、物理的なリソースやデータサービスの提供に焦点を当てており、トークンを通じてインセンティブを与え、コミュニティの参加を促進しています。

DePAIの成功は、HeliumのようなDePINイニシアチブによって提供される高品質のデータと環境サポートに大きく依存しています。たとえば、Heliumは、IoTデバイスが低電力のインターネット接続に使用できるグローバルLoRaWANワイヤレスホットスポットネットワークを構築しています。将来のDePAIアプリケーションがリアルタイムの接続を必要とする場合（たとえば、農業センサーがデータをAIエージェントに送信する場合）、彼らは新しいインフラを構築する代わりにHeliumを活用することができます。

以前にも述べたように、NATIX NetworkはDePINとAIの両方を組み合わせており、ナビゲーション空間での一例を示しています。この観点から、DePINプロジェクトはDePAIエコシステムの「血管と感覚」のように見ることができます: 血管は接続性と計算能力を提供し、感覚はデータを提供します。DePAIに楽観的な投資家にとって、これらの基盤となるプロジェクトを追跡することは貴重な機会を提供する可能性があります。このインフラストラクチャの波に乗ることで、意義深いリターンをもたらすかもしれません。

他の関連プロジェクト

いくつかの他のプロジェクトはユニークな視点からこの領域にアプローチしています。 例えば：

SingularityNET (AGIX)は、AIアルゴリズムのための分散型マーケットプレイスを構築することを目指しています。これにより、開発者は有料利用のためにモデルをリストアップし、AIソフトウェアの共有に焦点を当てることができます。
オーシャンプロトコル（OCEAN）はデータマーケットに特化しています。データ所有者がデータセットをトークン化して取引することを可能にし、DePAIのデータ経済ビジョンと一致しています。
Robonomics Network（XRT）は、先に述べたように、ROSブロックチェーンインターフェースを提供し、IoTデバイスのリアルタイム制御と支払いを強調しています。
Peaqのような、機械経済向けに特化したブロックチェーン、Fetch.aiのCoLearn、およびBittensor（TAO）は、すべてAIトレーニング、推論、およびブロックチェーンベースの経済の交差点を探求しています。

これらのうちいくつかはトークンを発行し、積極的に取引されていますが、他のものは技術的な概念証明段階に留まっています。この分野は多様で非常に競争が激しく、まだ明確な独占企業は存在しません。投資家にとって、重要な近期戦略は、協力的で統合的なトレンドを監視することです。たとえば、1つのDePAIアプリケーションがこれらのプロジェクト全体で複数の技術を活用する可能性があります。長期的には、業界の標準設定者としてどのチームが台頭するかに注意を払うべきです。

DePAIにおける投資機会とリスク評価

新興分野に関しては、DePAIを探求する投資家は、機会とリスクの両方を検討する必要があります。

潜在的な機会

Early-Mover Advantage and High Growth Potential
DePAIはまだ開発の初期段階にあります。 ほんの一部のプロジェクトが稼働しており、市場認識は限られています。 先見の明のある投資家にとって、これは高い成長の可能性がある窓口を表しています。 DePAIが次の主要なテックの話題になれば、関連するプロトコルトークンはDeFiの2020年の隆盛や2021年のメタバースのハイプと同様に爆発的な価格変動を経験する可能性があります。 たとえば、2023年初頭には、FETやAGIXなどのAIテーマのトークンがChatGPTブームへの反応として急上昇しました。 これは市場が「AI + Crypto」の話題に対してどれだけ反応するかを示しています。 物理的なAIトレンドが確立されれば、DePAIエコシステム内の質の高いトークンも同様の上昇を見るかもしれません。

構造的トレンドとの長期的な整合
マクロの観点から、DePAIは、ロボティクス、自律エージェント、IoT、およびブロックチェーンを統合し、すべてがデジタル化と自動化に向けて世界的にシフトしている。次の10年がAIとスマートデバイスによって実際に支配されるのであれば、DePAIはこの将来の基盤として表れるかもしれません。この領域は、プラットフォームレベルの巨人を生み出すかもしれません。「ロボティクスのためのEthereum」または「」と考えてください。ユニスワップデータにとって重要です。DePAIプラットフォームが業界標準となると、初期参加者は持続的なネットワーク効果を享受します。

多角化されたエコシステム投資
広範なDePAIエコシステムには、データマーケット、接続ネットワーク、コンピュートレイヤー、AIモデル、そしてロボットハードウェアが含まれています。投資家はポートフォリオ戦略を採用し、主要なレイヤー全体でプロジェクトを選択して「DePAI投資マップ」を作成できます。たとえば、データプロトコル、エージェントネットワーク、および機械志向のブロックチェーンを組み合わせることで、リスクを軽減しつつ、全体的なセクター成長への露出を確保できます。自動車メーカーやロボティクス企業などの従来の産業がブロックチェーンパートナーシップを探求する中、戦略的な提携や買収がトークンの価値をさらに押し上げる可能性があります。

トークノミクスとインセンティブイノベーション
DePAIプロジェクトは、多くの場合、革新的なトークンエコノミーを特徴としています。データコントリビューターとデバイスオペレーターは、支払いとガバナンスの一形態としても機能するトークン報酬を獲得できます。このマルチユーティリティ設計は、トークンに投機を超えた本質的な需要を与えます。一部のプロジェクトでは、燃やす, ステーキング、または収益共有メカニズムを利用してトークンの価値を安定させます。たとえば、NATIXは定期的なバイバックと焼却を利用しています。これは、ネットワークの利用が拡大するにつれてトークン供給量が減少し、自然にトークンの価値が向上します。投資家は、実際のユーザーの牽引力を持つこのような設計が優れたモデルを探すべきです。長期的なリターンを確保するために。

潜在的なリスク

技術実装リスク
DePAI（分散型物理AI）に対する関心の高まりにもかかわらず、多くの技術的課題が残っています。データプライバシーの遵守や相互運用性などの分野での突破口がなければ、大規模な採用が著しく遅れる可能性があります。このセクターへの早期段階の投資は、各プロジェクトの技術ロードマップと実行能力を慎重に評価する必要があります。一部のチームは説得力のあるビジョンを提示するかもしれませんが、実装の弱さはしばしば平凡な現実世界のパフォーマンスにつながります。投資家は主要なマイルストーンとパイロット展開を密に追跡すべきです。長期間の停滞は、過大評価されたトークンと潜在的なリスクを示す可能性があります。

採用およびネットワーク効果リスク
DePAIプラットフォームの価値は、ネットワーク効果と密接に関連しており、具体的には参加デバイスとユーザーの規模、生成されるリアルタイムデータのボリューム、およびそのデータに基づいて訓練されたAIモデルの洗練度に関連しています。十分なノードの参加がない場合、ネットワークにはほとんど固有のユーティリティがありません。ソフトウェアベースのソーシャルプラットフォームとは異なり、ハードウェア依存型のネットワークは、しばしばブートストラップに対する大幅に高い障壁に直面し、しばしば古典的な鶏と卵のジレンマに直面します。初期採用者はハードウェアとデータを提供するかもしれませんが、明確で即時のインセンティブがない場合、リテンションは課題となります。慎重な例として挙げられるのはHeliumです。数十万のホットスポットノードを短期間でオンボードしましたが、実際の需要は遅れていました。2022年の1か月間で、ネットワークは約$6,651のデータ収益を生成しました。

HNTトークンの価値の大部分は、実際のネットワーク利用ではなく、投機的なハードウェアの購入によって推進されていました。市場のセンチメントが低下すると、オペレーターの収益が崩壊します。これにより、多くの人がノードをシャットダウンし、ネットワークが縮小します。

DePAIプロジェクトは類似のリスクに直面しています。投資家は、真の需要とインセンティブによって人工的に膨らまされた初期トラクションの違いを見分ける必要があります。アクティブデバイス数や検証済みデータ取引などのコアメトリクスを評価することは、持続可能なユーティリティ駆動プラットフォームと煽り駆動実験を特定する上で重要です。

流動性とボラティリティ
現在、ほとんどのDePAI関連トークンは比較的低い時価総額と限られた流動性を持っています。そのため、価格の変動に非常に影響を受けやすくなっています。特に市場全体が下落する時には、流動性が急速に枯渇し、急激な下落を引き起こす可能性がありますので、投資家はそうした鋭い変動に備えておく必要があります。もう1つの重要な考慮事項はトークンの分配です。多くのプロジェクトは、トークン供給の大部分をチームやアドバイザー、または初期投資家に割り当てています。この集中は、トークンのロック解除や潜在的な売り圧力に関連するリスクをもたらします。投資家は資本を投入する前に、インサイダーからの脱出流動性にならないよう、トークノミクスの透明性と整合性を慎重に評価する必要があります。

規制と政策リスク
ブロックチェーンが実際の産業と統合するにつれて、規制の曖昧な領域が拡大しています。たとえば、環境データの収集に対するユーザーへのトークン報酬は、一部の管轄区域で違法と見なされる可能性があります。自律型ドローンの運用には航空当局の承認が必要であり、自律型車両のデータ共有には自動車メーカー間での知的財産権の紛争が関わる可能性があります。規制当局がより厳格な姿勢を取れば、トークン価格が圧力を受ける可能性があります。もう1つの主要な懸念は証券法です。多くのDePAIプロジェクトトークンには投資のような特性があり、将来的に証券として分類される可能性があります。これにより、取引可能性が制限され、プロジェクトの資金調達が制限される可能性があります。

競争と代替
DePAIはエキサイティングなビジョンを提供していますが、中央集権的な解決策は強力な競合相手となっています。テック巨人たちはプロプライエタリなシステムを構築する資源を持っています—例えば、テスラはブロックチェーンなしで閉鎖型の車両データ共有ネットワークを作成できます。これらの中央集権的なオプションが効率的かつコスト効果的であれば、ユーザーはより危険な分散型の代替手段よりもこれらを選択するかもしれません。外科ロボット手術のような高度に規制された分野では、当局も明確な責任を負う中央集権的システムを好むかもしれません。これらの要因がDePAIの採用を制限する可能性があります。投資家は主要なプレーヤーがDePAIエコシステムに参加するか—成長を加速するか—または競合するネットワークを立ち上げて圧力をかけるかを注視すべきです。これは投資成果を大きく左右します。

DePAIは究極的には、高リスクで高リターンのフロンティアです。投資家は前向きなアプローチを維持し、包括的なリサーチを行う必要があります。この分野における機会は、既存の技術パラダイムを破壊し、利益を生み出す新しい手段を導入する可能性にあります。ただし、開発の軌道に不確実性があるため、関連するリスクも同様に重要です。DePAI空間での技術の進歩、業界のトレンド、規制の動向を継続的にモニタリングし、エコシステムを徹底的に理解するために投資家には推奨されます。さらに、小規模な実験、分散投資、柔軟なポートフォリオ調整の戦略を採用することで、高品質のプロジェクトに徐々に露出することが可能になります。このアプローチにより、投資家は将来の成長を活用しつつ、リスクを効果的に管理することができます。

結論

物理的なAI（DePAI）は、人工知能の進化においてパラダイムシフトを示しており、AIシステムがデジタル領域を超えて物理世界とやり取りするようになる。AIがリアルタイムで知覚、移動、自律的な意思決定を行う能力を獲得するにつれ、データの規模と調整に必要な新しい分散型インフラストラクチャが必要となる。DePAIはまだ初期段階にあり、技術的、規制上の障壁に直面しているが、Web3、エッジコンピューティング、自律機械の加速するトレンドが着実に道を切り開いている。先見の明のある投資家にとって、DePAIは新興の物語以上のものであり、将来の機械経済の基盤となる可能性がある。この変化から価値を抽出することが、次世代の高信念技術投資の次の波を定義するかもしれない。