AI業界にも、独自のサトシ・ナカモトがいる。それがジェンセン・フアンだ。

著者：羅一航、シリコンベースの視点

かつて私たちが信じていたからこそ見ていたトークンを、今では信じなくても見ることができる。それはワット、アンペア、ビットの次の段階だ。

2009年1月、ある匿名の人物が「トークン」と呼ばれるものを発明しました。トークンを取得するには、コンピューティング能力を提供する必要があり、トークンはコンセンサスネットワーク内で流通し、価格が付けられ、取引されます。暗号通貨経済全体はここから生まれました。それから10年以上経った今でも、これらのトークンに実際に価値があるのかどうかについて議論が続いています。

2025年3月、革ジャンを着た男が「トークン」と呼ばれるものを再定義した。コンピューティング能力を投資してトークンを生成し、これらのトークンはAIの推論プロセス（思考、推論、コード記述、意思決定）において即座に消費される。こうしてAI経済全体が加速する。今朝、何百万ものトークンを使ったばかりなので、これらのトークンに価値があるかどうかは誰も議論しない。

2つのトークン、同じ名前、同じ基本構造：計算能力が投入され、価値のあるものが出力される。

2026年3月、私はNVIDIA GTCの会場に座り、ジェンセン・フアンの基調講演を聴いた。その講演は、製品の宣伝がほとんどなかった。確かに、彼はCPUとGPUを組み合わせた製品であるVera Rubinを発表した。しかし今回は、チップの仕様や製造プロセスについて語るのではなく、トークンの生産、価格設定、消費に関する包括的な経済論について語ったのだ。

どのモデルがどのトークン速度に対応し、どのトークン速度がどの価格帯に対応し、どの価格帯をサポートするためにどのレベルのハードウェアが必要となるのか。

彼は、会社の予算を管理する聴衆のCEOや意思決定者たちが、データセンターのコンピューティング能力配分計画を作成するのを手伝った。その計画とは、無料ティアに25%、ミッドレンジティアに25%、ハイエンドティアに25%、そしてハイプレミアムティアに25%を割り当てるというものだった。

はい、今回も彼は特定のGPUシリーズを販売したわけではありません。2年前のBlackwellの時と同じです。しかし今回は、もっと大きなものを販売しています。2時間後、彼が本当に言いたかったことは、「トークンの消費へようこそ。そして、トークンを生産できるのはNvidiaの工場だけです」ということだったと思います。

その瞬間、私はこの男性と、17年前に最初のトークンをマイニングした匿名の人物が、構造的に全く同じことをしているのだと気づいた。

同じ変換ルールセット

「サトシ・ナカモト」という偽名を使った匿名の著者は、2008年に9ページのホワイトペーパーを執筆し、計算能力を投資し、数学的証明（プルーフ・オブ・ワーク）を完成させ、報酬として仮想トークンを受け取るという一連のルールを概説した。

このルールの素晴らしい点は、誰も他人を信頼する必要がないという点にある。これらのルールを受け入れる限り、自動的にこの経済の参加者となるのだ。結局のところ、このルールは正しい。なぜなら、多くの裏切り者を結びつけるからだ。

GTC 2026のステージで、ジェンセン・ホアンは構造的に全く同じことをした。

彼は、推論効率とトークン消費の関係と緊張関係を示すグラフを提示した。Y軸はスループット（1メガワットの電力消費あたりに生成されるトークンの数）を表し、X軸はインタラクティビティ（各ユーザーが認識するトークンの速度）を表す。そして、X軸の下に5つの価格帯を示した。FreeはQwen 3を使用し、100万トークンあたり0ドル。MediumはKimi K2.5を使用し、100万トークンあたり3ドル。HighはGPT MoEを使用し、100万トークンあたり6ドル。PremiumはGPT MoE 400Kコンテキストを使用し、100万トークンあたり45ドル。Ultraは100万トークンあたり150ドル。

この画像は、ジェンセン・ホアン氏の「トークンエコノミクス」に関するホワイトペーパーの表紙としてほぼそのまま使えるだろう。

サトシ・ナカモトは「価値のある計算とは何か」を定義した――SHA-256ハッシュ衝突を達成することは価値のあることだ。ジェンセン・ホアンは「価値のある推論とは何か」を定義した――消費電力の制約を考慮した上で、特定のシナリオに対して特定の速度でトークンを生成することは価値のあることだ。

サトシ・ナカモトもジェンセン・フアンもトークンを直接生成したわけではなく、トークンの生成ルールと価格決定メカニズムを定義したに過ぎない。

ラオ・ホアンがステージ上で述べた一文は、トークンエコノミクスのホワイトペーパーの要約にほぼそのまま書き込めるだろう。

トークンは新しい商品であり、他のすべての商品と同様に、転換点に達し、成熟すると、さまざまな部分に細分化されるだろう。

トークンは新たなコモディティだ。コモディティは成熟するにつれて自然に階層化していく。彼は現状を説明しているのではなく、市場構造を予測し、その構造の各層に自社のハードウェア製品ラインを的確に展開しようとしているのだ。

この2種類のトークンの生成プロセスは、意味的な対称性も共有している。マイニングはマイニングと呼ばれ、推論は推論と呼ばれる。

仮想通貨マイニングと推論の本質は、どちらも電気をお金に変えることだ。マイナーは電気を使って仮想通貨トークンをマイニングし、それを売る。推論モデルやAIエージェントは電気を使ってAIトークンを生成し、それを開発者に数百万ドルで売る。中間段階は異なるが、両端は同じだ。左側は電気メーター、右側は収益である。

希少性を表現する2つの方法

サトシ・ナカモトの最も重要な設計上の決定は、プルーフ・オブ・ワークではなく、ビットコインの総供給量を2100万枚に制限したことだった。彼はコードを通して人為的な希少性を生み出した。どれだけ多くのマイニングマシンが流入しても、ビットコインの総供給量は2100万枚を超えることはない。この希少性こそが、仮想通貨経済全体の価値の基盤となっている。

しかし、黄仁勲は物理法則を用いて自然界の希少性を作り出した。彼はこう述べた。

「ギガワット級のデータセンターを建設しなければならないし、ギガワット級の工場も建設しなければならない。そのギガワット級の工場を15年間で償却すると、何も設置しなくても約400億ドルかかる。400億ドルだ。最高のトークンコストを実現するためには、そこに最高のコンピュータシステムを設置することを絶対に忘れてはならない。」

1GWのデータセンターが2GWになることは決してない。これはコードの制限ではなく、物理法則である。

土地、電力、放熱――それぞれに物理的な限界がある。400億ドルをかけて建設したこの工場が、15年の稼働期間中にどれだけのトークンを生産できるかは、内部に搭載するコンピューティングアーキテクチャに完全に依存している。

サトシ・ナカモトが提唱した希少性は、フォークによって変えることができる。2100万枚のコイン発行上限が気に入らないなら、新しいチェーンをフォークして、発行上限を2億枚に変更し、イーサリアムなど好きな名前を付け、ついでにホワイトペーパーも公開すればいい。実際にそうした人たちはいて、大いに楽しんでいる。

老黄が生み出した希少性は、分岐することはできない。結局のところ、熱力学第二法則を分岐させることはできず、都市の電力網容量を分岐させることもできず、土地の物理的な面積を分岐させることもできないのだから。

しかし、サトシ・ナカモトであろうとジェンセン・フアンであろうと、彼らが作り出した希少性は同じ結果、つまりハードウェア軍拡競争につながった。

仮想通貨マイニングの歴史は、CPU → GPU → FPGA → ASIC です。専用ハードウェアの世代が進むごとに、前の世代は時代遅れになります。AI のトレーニングと推論の歴史は、Hopper → Blackwell → Vera Rubin → Groq LPU というように繰り返されています。汎用ハードウェアが始まり、専用ハードウェアが標準になりました。Nvidia は今年の GTC で Groq LPU を展示しました。これは Groq を買収した後にリリースされた決定論的データフロープロセッサです。静的コンパイル、コンパイラスケジューリング、動的スケジューリングなし、500MB のオンチップ SRAM - そのアーキテクチャ哲学は、推論用 ASIC のものです。できることは 1 つだけですが、それを極限まで行います。

興味深いことに、 GPUは両方の波において重要な役割を果たした。

2013年頃、マイナーたちは仮想トークンのマイニングにおいてCPUよりもGPUの方が適していることを発見し、Nvidiaのグラフィックカードが売り切れる事態となった。それから10年後、研究者たちはGPUがAIモデルのトレーニングと推論に最適なツールであることを発見し、再びNvidiaのデータセンター向けカードが売り切れとなった。プロセッサの一種であるGPUは、トークンエコノミーの2世代にわたって重要な役割を果たしてきた。

違いは、最初のケースではNvidiaは受動的に利益を得ただけで、それで終わりだったという点にある。しかし、2度目のケースでは、AIコンピューティング能力消費の主要な戦場が事前学習から推論へと移行した際、Nvidiaは機会を捉えてゲーム全体を積極的に設計し、AIゲームのルールを自ら作り出すようになった。

世界で最も収益性の高いシャベル

ゴールドラッシュ時代に最も利益を上げたのは、金鉱探鉱者ではなく、シャベルを販売していたリーバイス社だった。同様に、仮想通貨マイニングブームの時代に最も利益を上げたのは、マイナーではなく、マイニングリグを販売していたビットメイン社とジハン・ウー社だった。そして、AIの事前学習と推論の波において、最も利益を上げたのは、ベースモデルやエージェントではなく、GPUを販売していたNVIDIA社だった。

しかし正直に言うと、 BitmainとNvidiaは、それぞれの業界において、もはや同じ会社ではない。

Bitmainはマイニングマシンのみを販売しており、かつてはNvidiaがBitmainのサプライヤーでした。どの仮想通貨をマイニングするか、どのマイニングプールを使用するか、いくらで売却するかは、Bitmainにとっては全く関係ありません。Bitmainは純粋なハードウェアサプライヤーであり、機器から一度限りの利益を得ています。
Nvidiaは他とは違います。単にハードウェアを販売しているだけではありません。特に2025年の推論側AIの爆発的な普及以来、このGPUで何をマイニングするか、トークンの価格設定方法、トークンの販売先、データセンターがコンピューティングパワーをどのように割り当てるべきかなどを深く定義してきました。これらすべてがNvidiaのプレゼンテーションスライドに記載されています。彼は市場を5つの階層に分け、各階層はモデル、コンテキストの長さ、インタラクション速度、価格に対応しています。Nvidiaは、AI推論がすべてを牽引する未来の市場を標準化し、フォーマットしました。

2018年頃、世界のコンピューティング能力はF2Pool、Antpool、BTC.comといった少数の大規模マイニングプールに集中しており、これらのプールはコンピューティング能力のシェアを巡って競争していたが、マイニングマシンの供給源はBitmainに高度に集中していた。

今日のNvidiaと同様に、同社の収益の60%はAWS、Azure、GCP、Oracle、CoreWeaveといった競合する「ハイパースケーラー」から得られ、残りの40%は分散型AIネイティブ、国家AIプロジェクト、および企業顧客から得られています。大規模な「マイニングプール」が収益の大半を占め、小規模な「マイナー」は収益の安定性と多様化に貢献しています。

2 つのエコシステムは同一の構造を持っています。しかし、Bitmain は後に競合他社に直面しました。Whatsminer、Innosilicon、Canaan Creative はすべて市場シェアを侵食していました。マイニングマシンは比較的シンプルな ASIC 設計であるため、追随者にチャンスがあります。しかし、Nvidia の支配を揺るがすことはますます困難になっているようです。20 年にわたる CUDA エコシステム、数億個のインストール済み GPU、NVLink 第 6 世代相互接続技術、Groq と統合された分離推論アーキテクチャなど、Nvidia の技術的な複雑さとエコシステムの障壁により、ほとんどの競合ツールは効果がありません。

これには20年かかるかもしれない。

2つのトークンの根本的な分岐

暗号通貨とAIのトレーニングや推論トークンを根本的に区別するのは、人々がそれらを使用する際の動機と心理である。

仮想通貨の需要側は投機です。仕事をするためにビットコインを「必要とする」人はいません。ブロックチェーントークンが問題を解決できると主張するホワイトペーパーはすべて詐欺です。仮想通貨を保有するのは、将来誰かがより高い価格で買い取ってくれると信じているからです。ビットコインの価値は自己成就予言によって成り立っています。つまり、十分な数の人が価値があると信じれば、その価値が生まれるのです。これは信仰経済です。

AIトークンの需要面は生産性向上にあります。ネスレはサプライチェーンの意思決定にトークンを必要としており、サプライチェーンデータの更新頻度を15分から3分に短縮することでコストを83%削減しました。この削減効果は損益計算書（生産・貸出）に直接反映されます。NVIDIAのエンジニアは既にコードを書く際にトークンを必要としており、研究チームは科学研究にトークンを活用しています。トークンに価値があると信じる必要はありません。ただ使ってみれば、その価値は使用を通して証明されるでしょう。

これが、2種類のトークンの最も根本的な違いです。暗号トークンは保有と取引を目的として発行され、その価値は使用しないことにあります。一方、AIトークンは即時消費を目的として発行され、その価値は使用された瞬間にあります。

一つはデジタルゴールドで、保有期間が長くなるほど価値が上がる。もう一つはデジタル電力で、生産されるとすぐに消費される。

この違いこそが、AIトークン経済が暗号通貨トークン経済のようなバブルを経験しない理由です。ビットコインの劇的な高騰と暴落は、投機的な商品の価格がセンチメントによって左右されるという事実から生じています。しかし、トークンの価格は利用状況と生産コストによって決まります。AIが有用であり続ける限り、つまり人々がClaude Codeを使ってコードを書いたり、ChatGPTを使ってレポートを作成したり、エージェントを使って業務プロセスを実行したりする限り、トークンの需要は崩壊しません。それは信仰に基づくものではなく、不可欠性に基づくものなのです。

2008年に発表されたビットコインのホワイトペーパーは、分散型電子マネーシステムに価値がある理由を繰り返し主張した。それから17年経った今でも、人々はその議論を続けている。
2026年、トークンエコノミクスは論争を巻き起こすことなく、証明すら必要としないコンセンサスとなった。NvidiaのCEO、ジェンセン・フアンがGTCのステージに立ち、「トークンは新たなコモディティだ」と発言したとき、誰も彼に疑問を呈さなかった。なぜなら、聴衆全員がその日の朝、Claude CodeやChatGPTを使って何百万ものトークンを消費していたからだ。トークンに価値があることを納得させる必要などなかった。クレジットカードの明細書が既にそれを証明していたのだ。

この点において、黄氏はまさにサトシ・ナカモトのコピーと言えるだろう。サトシ・ナカモトはマイニングマシンの生産における独占権を放棄し、トークンのユースケースと使用基準を定義し、サンノゼのSAPセンターで毎年展示会を開催して、AIのトレーニングと推論をサポートする次世代の「マイニングマシン」がいかに強力であるかを人々に示した人物である。

サトシ・ナカモトは、人を惹きつける、計算された魅力を持っていた。彼はルールを設計し、それをコードに委ね、そして姿を消した。これこそがサイファーパンクたちのロマンだった。一方、黄氏は科学者というよりはビジネスマンに近かった。彼はルールを設計し、自ら維持し、絶えずルールを追加することで、自らのビジネスを強固な堀で囲い込んだ。

かつてあなたが信じていたからこそ見ていたトークンを、今では信じなくても見ることができる。それはワット、アンペア、ビットの次の段階だ。