執筆者：左葉
500年以上にわたる歴史を振り返ると、資本主義体制下における労働と資本の対立は、常に資本の継続的な勝利によって特徴づけられてきた。
生産面では、労働参加のレベルは徐々に縮小し、機械操作のレベルにまで低下している。消費面では、ユーザーの価値はプラットフォームのためのデータの生成と利用にある。
これら二つの要因が相まって、同社の資本市場における評価を支えている。
しかし、人材に関する組織モデルは、長期的には完全に定量化することはできません。ホワイトカラーのKPI/OKRは依然として官僚的なシステムであり、数百万ドルの年俸や出来高制の賃金はテイラー主義の一種です。
明確な計算式がなければ、資本はそれを評価できず、ひいては資本効率に影響を与える。アルゴリズム型ステーブルコインがDeFiの究極の目標となるかどうかはまだ分からないが、組織の計算可能性は確かに金融レバレッジを測る尺度となる。
大規模モデルはトークン数を増やして総当たり攻撃を行うことを決定した。セキュリティSaaSの崩壊は氷山の一角に過ぎない。製品設計も進行中だ。重要なのは、ニッチな専門能力を置き換えて規模を拡大することだ。イノベーションは未知の領域へと踏み込んでいる。
これは私たちに無限の洞察を与えてくれる。特に、DeFiにおけるDAOモデルが徐々に崩壊し、トークンエコノミクスがますます破綻しつつある今、その意義は大きい。
つまり、AIの組織モデルとトークンモデルは、なぜDeFiよりも効率的なのでしょうか？
これらすべてはどのように始まったのか？
「トークンはより安価になり、エージェントはより実用的になる。」
300％の利益のためなら、資本家は自らの首吊り縄さえも売ろうとする。
現在の仕事を維持するために、労働者はエージェント向けにスキルを記述することができる。
資本レベルでは、スキルに裏打ちされたエージェントは、利益と同じくらい神聖な地位を占めている。
エージェントは、「人間の能力」がスキルへと洗練された状態を象徴する。さらに、人間組織はエージェントを中心とした相互作用的な儀式の連鎖へと変容する。
いわゆる「プロンプトとコンテキスト」から現在の「ハーネス」プロジェクトに至るまで、その目標は、人間の組織モデルを未知の領域へと変革すること、あるいは少なくとも関与する人数を減らすことである。
あなたの次の同僚はロボットではなく、むしろ「能力」と直感力を持った人物かもしれません。
これは単なる希望的観測ではない。データレベルでのスケーリング法則は徐々に効果を失いつつある。しかし、データ収集とデータ生成はもはや重要ではない。汎用人工知能（AGI）が成功するためには、新たな評価目標が必要となる。
画像キャプション：コンテンツはもはや価値がない。一般情報： @ARKInvest
クロードがプログラミング分野で汎用人工知能（AGI）を実装した最初の一歩を踏み出したことを皮切りに、AIはチャットボックスのような娯楽の領域を超え、プログラミング、セキュリティ、そして新たにリリースされたデザインといった現実世界の既存市場へと進出しつつある。
この破壊的イノベーションが最終的に新たな経済成長を生み出すのか、それともトークンが雇用に使われ、人々が解雇されるような恒久的な低雇用モデルに経済を引きずり込むのかは、我々が目の当たりにしている過程である。
しかし、トークンの価値が現在低下していることで、これまで少数の大企業が独占していた機能が中小零細企業に委譲され、それによって超人的な個人が生まれるという現象は、空想ではない。
中国を例にとると、トークンの1日あたりの使用量は2024年の1000億から2025年末には100兆に増加し、現在は140兆に達している。コンテンツとデータの生産は、まさにゼロコスト時代に突入しようとしている。
計算能力の不足は相対的な状態であることに留意する必要がある。大企業はもはや「能力」を独占しているわけではないが、依然として「計算能力」を独占することで既存の優位性を維持しようとしている。しかし、トークンの全体的な価格低下という避けられない流れを止めることはできない。
基礎モデルを評価するための様々なパラダイムが存在するが、「AIが人々をどのように支援するか」という点における進化は、長らくあまり注目されてこなかった。
私の見解では、ハーネスは、エージェントが初めて境界内のタスクに集中できるようにする空間的な形態であり、質問応答における幅優先アプローチとは異なる深さ優先戦略を採用している。
画像キャプション：エージェントの進化画像出典： @zuoyeweb3
Tabキーが初めてコードの補完に使われた瞬間から、人間がAIの入力層になるのは時間の問題だった。
試行錯誤にかかるコストが飛躍的に削減されるため、人間同士の協働モデルを用いた、より興味深い実験が可能になる。
- ソフトウェア：SaaS（サービスとしてのソフトウェア）では、人間の能力の源泉はもはや人間ではなく、エージェントの出現によってもたらされる。
- ハードウェア：コンピューティングパワーカード＋HBM、データセンターが初めてAIのニーズに直接対応。
- Space: Harnessは、人間同士の協働のための物理的な空間ではなく、エージェント間の相互作用のためのデジタル空間である。
- インタラクション: Doubao の電話は動作しません。Google は Android システムレベルで GUI エージェントをサポートしています。
AIが言葉を発する能力は、商業的な価値はあまり高くない。人間にとってテキスト生成のコストは非常に低いからだ。しかし、「何をすべきか」という指示を出すことで、トークンの消費量は画像や動画の生成時の消費量を上回るだろう。これは、AWSがサーバーではなく利用時間を販売するのと似ている。
AIはトークンを販売するのではなく、「業務遂行能力」を販売している。これがSaaS業界における恐怖の根源だ。残念ながら、DeFiはSaaS化されてしまい、大規模なビジネスモデルにはなっていない。
DeFiプロトコルのSaaS化
「 DeFiは時代遅れではないが、時期尚早だ。」
AIはソフトウェアエンジニアリングを根本から変革しつつあり、置き換えられるのはSaaSだけではないが、SaaSは間違いなく最も典型的な例である。
ブルームバーグ・ターミナルにとっても、最も重要な商業的価値は技術的な進歩ではなく、業界とのつながりや個人的なネットワークといった数十年にわたる非標準的なデータに基づいて構築された、信頼性の高い情報にある。
このエージェントはデータから将来を予測するオプションを提供しており、たとえそれがリスクの高い次のステップであっても、競合他社を凌駕し、わずかな利益を上げる可能性がある。
画像キャプション：SaaSが崩壊している。画像出典： @zuoyeweb3
これは、エージェントが資本の利益追求の性質を巧みに利用していると考えることができます。もちろん、ブルームバーグ端末の完全な情報が揃うまで待つこともできますし、断片的な不正確なデータを組み合わせて利益を得ようとすることもあります。
これは新しいことではない。IBKRの創設者であるトーマス・ピーターフィーは、金融分野で初めて物理的な取引端末を「発明」または組み立てた人物であり、そのすべては使われていなかったP101から始まった。
ある特定のデータ活用方法でより多くの利益が得られるなら、さらに多くのデータを入手でき、好循環が生まれる。
SaaSの独占は過去のものとなり、AIを活用した販売こそが未来だ。
残念ながら、ここから先はDeFiの世界に踏み込むことになります。Dune/DeFiLlamaのAPI有料化、Jinshuju（金融データプラットフォーム）で資金を募っていたこと、あるいはArkham Exchangeが最終的に閉鎖されたことを覚えていますか？
仮想通貨業界におけるデータは、これまであまり価値がなかった。
しかし、仮想通貨業界は直接的でオープンな金融システムであり、そこで生成されるデータは繰り返し学習することができる。AIが登場する以前から、プロジェクトのフォーク速度は数ヶ月にまで短縮されており、PumpFunのクローンミームは第2段階まで圧縮可能だった。
ここから、一見すると直感に反する結論が導き出される。DeFiは金融システムの実験場であり、今日私たちが試みているAIとDeFiの融合は、将来の金融の進化のひな形となるだろう。
例えば、2008年の金融危機以前は、無担保取引指標であるLIBORが金融津波の引き金となった。その後、米国債取引から算出される指標であるSOFRに置き換えられた。しかし、過剰担保メカニズムによって、DeFiの清算は確実なものとなった。
例えば、大手メーカーは消費量に基づいたトークン販売を望んでおらず、段階的なマーケティング、カスタマイズされた機能、専門家による改良を強く求めている。トークンエコノミクスは「使用価値」を複雑に絡み合わせてしまったのだ。
暗号トークンは利用価値に焦点を当てているのに対し、AIトークンは経済的価値に焦点を当てている。
この観点からすると、DeFiへのハッキングは単なる日常的なストレステストであり、オープンシステムが自力では解決できない外部エントロピーを表しているに過ぎない。
『キャッチ22』のブラックユーモアと同様に、外部信号システムの刺激がない場合、暗号化は現在の環境が安全であることを前提としている。しかし、セキュリティ危機が発生した場合、暗号化は中央集権的な処理システムへと崩壊する。
例えば、ドリフト事件では、人々の非難の的となったのは、動きが鈍く停滞していたサークルだった。
画像キャプション：コードではセキュリティ問題を解決できない。画像出典： @zuoyeweb3
AIの能力が飛躍的に向上する以前は、DeFiはすでにSaaSへの変革を完了しており、取引件数に基づいて課金することしかできず、「金融」を直接ブロックチェーンに移行させることはできなかったと言えるだろう。
RWAはオンチェーンでの流動性に欠けており、DeFiにはこの問題に対する有効な解決策がない。
しかし、エージェント機能の進化は、DeFiのルールを書き換える一縷の希望をもたらすように思われるが、その将来は依然として不確実である。
トークンエコノミクス：さまざまなチャネルでの利用状況と「資本効率」に基づいて展開する。
ルール設定：Mythosはセキュリティの最終性を提供し、AI防御はゼロデイ危機と戦う。
人間による組織運営：素晴らしい。DeFiは長年にわたり、ほんの一握りの人々によって数百億ドル規模の資産を管理してきた。
工学物語の復活
「安全はどこから来るのか？チューリングマシンの確実性から。危険はどこから来るのか？無限の可能性から。」
YCギャリー・タンの「太いスキル、細いハーネス」という言葉は、私にとって非常に共感できるものです。それは本質的に、基本的なルールを確立すること、つまり「秩序に基づいた自由」のようなものを確立することについて語っています。
チューリングマシンは無限に組み合わせることができ、フォン・ノイマン型アーキテクチャはメモリ内計算において常に時間遅延を伴い、大規模なモデルでは真の乱数を生成することはできない。
データが無価値になる未来において、価値を生み出すことができるのは、お金の流れを通して人間が行う行動だけである。
しかし、AIが人間の行動を完全に学習し、それを工学的に設計されたコード化された表現として内面化するには時間がかかるだろう。
有限なもので無限を追い求めることは、最終的には無益な試みとなるだろう。LLM（有限責任市場）は、この幻想を完全に払拭することはできない。市場メカニズムが価格を設定できるようになるには、「これはAIの手も人間の手も及ばない」という地点に到達しなければならず、その時初めて、私たちはスマートコントラクトを真に信じることができるようになるのだ。
現在のスマートコントラクトは、成功とは程遠い状況にある。DAOのフォーク、Curveプログラミング言語のバグ、そしてDriftのマルチシグネチャ問題など、いずれも「コードに対する最終的な制御権は人間にある」ことを証明している。
道徳的な判断には経済的価値はない。DeFi分野における協働モデルがDAOから財団や「チーム」へと移行した理由は、究極的には契約のアップグレードやビジネス協力に対する真のニーズにある。
しかし、人間は常に安全で動的にアップグレード可能なコードを書くことはできません。それは不可能なことなのです。
Curve自身の経験から言えば、もし一度もアップグレードされない場合、技術依存関係のスタックにも問題が生じる可能性がある。
現在は過去を決定し、過去は未来を決定する。
サイモンズ・メダリオン・ファンドからヌメライのAIを活用した戦略まで、金融分野におけるAIの活用は珍しいことではない。また、意外な例として、トレーディングシグナルがAIの進化を促進することもある。
画像キャプション：AIとDeFiの10年画像出典： @zuoyeweb3
AIモデルは依然としてコンピュータのパラダイム、つまり信号を処理する状態機械に過ぎない。外部信号がなければ、外部世界をシミュレートする能力は欠如している。楊楽坤氏と李飛飛氏が世界モデルに賭けたことの意義は、まさにこの点にある。
しかし、DeFiの観点から見ると、AIが自律的に取引を行うためには、エージェントが行動を通して人間の意図を学習する必要がある。これは、AIにとって人間がいかに重要であるかを浮き彫りにしている。たとえエージェントが人間の労働を代替するとしても、それは依然として人間の行動を模倣し、要約しているに過ぎないのだ。
さらに、人間は意図的にランダムに行動することはできないものの、わずかな意図的な行動によって統計的なパターンが明らかになることがある。ランダム性を示すのは、人間の生理的特性のみである。例えば、「私は生理的にエテナのマーケットメイキング戦略を好み、XXのアービトラージ戦略を好まない」という発言は、実際には漠然とした好みを表しているに過ぎない。
ブロックチェーン／DeFiをAIのインフラにしようとする試みが過去10年間で惨憺たる失敗に終わったことはほぼ確実であり、deAI／deAgent／deOpenclawも同様の運命をたどるだろう。
最新の大規模モデルは、DeFiの様々な構造を変更するために使用されています。例えば、Mythosでテストされたコントラクトはデフォルトでセキュリティが確保されており、変更があればリアルタイムで検出されるため、リスクレベルが高まります。
人間による組織運営という観点から見ると、AIの選択は「人間は不要」であり、人間の「能力」のみを活用するというものです。DeFiは例外なく、この目的に最も適した業界です。ルールが策定された後、DeFiはセキュリティを前提として資本効率を向上させるのみです。自動運転のレベル1/2/3/4に例えると、情報認証→資金使用権限の制限→資金使用権限の完全付与というプロセスを必然的に経ることになります。
エージェントが継続的に高度なトレーダースキルとキュレーター管理能力を習得すれば、取引と利益において人間を凌駕することは避けられないでしょう。しかし残念ながら、蓄積されたDeFiデータはまだAIによって体系的に学習・訓練されておらず、現在の暗号通貨AIは資金調達の段階にあります。
しかし、資金の実際の利用こそが、AIによるDeFi変革における次の大きな波となることはほぼ確実であり、それは避けられないことだと私は確信している。
では、セキュリティ（契約）と組織（人間）が向上した後、トークンエコノミクスはどのような形をとるのでしょうか？
PoW（プルーフ・オブ・ワーク）の時代において、トークンはコンピューティング能力の消費量を証明する役割を果たしていましたが、これは基本的に現段階のAIトークンと同じです。
PoS（プルーフ・オブ・ステーク）の時代において、トークンは期待収益の割引証明書であり、AIトークンはこの方向に進化している（人間を代替する能力を提供することが、この経済的価値のAIによる表現である）。
AI時代の暗号トークンは、私たちのエンジニアリングの範囲を超えており、理論に基づいた無責任な予測しかできない。
Skyがトークン割り当てを利用してチャネル間のAPYを制御し、Claudeがトークン消費を利用してモデル機能の価格設定を行っているのと同様に、将来の暗号トークンは恐らく「資本収益」証明書の一種となるだろう。
ここで重要な違いがあります。PoS時代のトークン（ ETHなど）の期待収益率は、経済的な仮定、つまり事前知識に基づく経験的推論の一種です。しかし、AIのエンジニアリング設計により、DeFiのパラメータは現実の状況に限りなく近づき、その収益率とリスク率は非常に信頼性が高く、リアルタイムで検証可能になります。
さらに、ユーザーはDeFiプロトコルで使用される大規模モデルとエージェント、およびHarness最適化指標のスコアに基づいてトークンの現在の価格を判断し、強気であれば購入、弱気であれば売却することができます。
結論
「数えきれないほどの筆舌に尽くしがたい悲しみと、人類の予測不可能な未来。」
DeFiの未来は、経済面と技術面の2つの側面から捉えることができる。トークンエコノミクスに関してはまだ決定的な解決策はないが、セキュリティ面では一筋の光明が見え始めている。クロード・ミトスは世界を脅かす可能性を秘めている一方で、資金管理の面でも大きな助けとなるだろう。
AlphaGoは囲碁問題を完全に解決し、Claudeはプログラミング問題を完全に解決した。このような事例は今後ますます増えるだろう。DeFiコントラクト、人間組織、さらには経済計算単位においても、最適化の余地は理論的に存在している。
少なくとも、人間は完全に取って代わられることを心配する必要はありません。データが無価値な時代において、行動には依然として意味があります。少なくとも今のところ、エージェントによる人間の乗っ取りは「マイクロタスク」や「マイクロペイメント」といった細部に留まっており、これらは絶えず繰り返される細部です。私たちは、この反復的で複製された行動から価値を生み出す必要があります。AIはデータとコンテンツの価値を無限に低下させ、コストをゼロに近づけています。AIトークンと暗号トークンの単位経済価値（コスト）も絶えず低下しており、これは避けられない傾向です。
これは、AI開発であれ、消費のための暗号通貨であれ、お金が真に個人に門戸を開いた初めての事例だとさえ言えるだろう。
