IOSG：暗号資産は開発者数が半減した後も衰退したわけではなく、単にAI人材に道を譲っただけだ。

著者｜Xinyang & Ethan @ IOSG

2026年、暗号通貨オープンソースコミュニティのGitHubアクティビティ曲線は劇的な「底打ち」を迎えた。2022年には月間アクティブ開発者数が4万5000人というピークに達したが、その後約2万3000人にまで急落した。この半減期は、ソーシャルメディア上で「物語の疲弊」についての議論を巻き起こした。しかし、この曲線の断面を分析すると、業界の縮小ではなく、深刻な「人材の活用不足」が明らかになる。

▲データソース：Electric Capital開発者レポート（Crypto Ecosystems Githubに基づく）

誰が去った？誰がまだここにいる？

離職の主な原因は新規参入者だった。2024年2月には新規開発者の数が5,462人に達したが、その後急激に減少し、業界経験1年未満の離職率は52%に達した。これらの開発者のほとんどは、強気相場の時期に市場に参入し、NFT発行契約、DeFiプロトコルのフォーク、新規L2プラットフォームのフロントエンド開発などに携わっていた。これらの役割は市場の熱狂に大きく左右されるため、熱狂が冷めてプロジェクトが停止すると、職は消滅する。データによると、新規参入者のコード貢献度は全体の25%を超えることはなく、彼らは当初から業界の中核を担う存在ではなかったことを示している。

▲ 強気相場では新規参入者が殺到し、弱気相場では撤退した。一方、経験2年以上のベテラン開発者は同時期に過去最高を記録した。

データソース：エレクトリック・キャピタル・デベロッパー・レポート

一方、同じ期間に2年以上の経験を持つ開発者の数は実際に増加し、過去最高を記録し、コード量の約70%を占めるようになった。Electric Capitalのゼネラルパートナーであるマリア・シェンは、「経験豊富な開発者のグループを見ると、成長しており、非常に健全な状態にある」と率直に評価した。

彼らがそこに留まったのは、他に選択肢がなかったからではない。

技術的に言えば、暗号資産の中核となる作業は、プロトコル層の開発、セキュリティ監査、クロスチェーンアーキテクチャなど、理解するには長年の経験を必要とするインフラ開発に関わるものです。これらの作業を真に習得するには長年の経験が必要であり、市場の熱狂が冷めたからといって、簡単に市場から排除できるものではありません。

経済面では、多くのベテラン開発者が未確定トークンを保有し、プロトコル内での統治権や株式関係を築いています。業界で培ってきた経験は、参入障壁となり、確かな報酬をもたらしています。エコシステムの分布を見ると、彼らは実際にその場から離れています。ビットコイン開発者は2年間で64.3%増加し、ソラナは11.1%増加した一方、コスモスは51.1%、ポルカドットは46.9%減少しました。ベテラン開発者は、実際のユーザーと収益のあるエコシステムに注力し、いまだにストーリーに頼って生き残ろうとしているプロジェクトは見放しています。

▲出典：Coincub Web3求人レポート2025

データソース：Web3.Career

変化する雇用構造もこれを裏付けています。2025年には、新たに追加されたWeb3職種のうち、開発者ではなくプロジェクト＆プログラム管理職が27%を超えました。これは、技術主導型アプローチで知られる業界としては直感に反するかもしれませんが、その根底にある論理は複雑ではありません。業界は構築フェーズから実行フェーズに移行し、100以上のチェーンを統合する必要があり、機関投資家の顧客はコンプライアンスとセキュリティに関する要件が全く異なるためです。DAOのガバナンスは、利害の異なるステークホルダー間のバランスを見つける必要があります。これは従来のプロジェクト管理ではなく、ルールがまだ形成されつつある環境における調整と判断です。

業界は縮小しているように見えるが、実際にはその中核となる密度は高まっている。2018年から2019年の弱気相場では開発者が大幅に減少したが、その後、Uniswap、Aave、OpenSeaといった驚異的なプロジェクトが登場し、2020年から2021年の強気相場を牽引した。この局面で生き残った開発者は、より成熟したインフラを備えており、AI時代は彼らに以前よりもはるかに大きな舞台を与えている。

残った人々はどのような能力を持っていたのだろうか？

仮想通貨業界は、開発者たちにどのような特別な能力を培ってきたのでしょうか？この問いに答えるには、ブロックチェーンの根底にある原理に立ち返る必要があります。強気相場と弱気相場のサイクルを通して、この業界は常に同じ基本原則に基づいて運営されています。それは、コードが法則であり、実行が最終結果であるということです。

2016年のDAO事件では、攻撃者は再帰呼び出しの脆弱性を悪用して3600万ドルを盗み出した。コードにバグはなく、ロジックも期待通りに実行された。唯一の問題は、設計段階で潜在的な影響が想定されていなかったことだった。2021年には、Poly Networkのクロスチェーンブリッジが攻撃され、わずか数時間で6億1000万ドルが送金された。どのプラットフォームも送金を阻止できず、どの機関も送金を取り消すことができず、どの法的手段も救済策を提供できなかった。これが、仮想通貨を他のほとんどすべての業界と区別する構造的特徴である。つまり、耐障害性は皆無であり、事件発生後の介入は事実上不可能である。

このような環境は、他の業界ではめったに必要とされない一連の能力、すなわち、ルールや信頼関係が存在しない状況下で、見知らぬ人々が進んで参加してくれるような、機能するシステムをゼロから構築する能力を駆り立てた。

この機能は2つのレベルに分かれています。第一に、外部機関に頼ることなく、コードと仕組みのみに基づいて見知らぬ人に実物資産を預け入れるよう促し、ゼロから信頼を構築することです。第二に、規制枠組み、過去のデータ、業界標準といった参照すべきものが不足している状況下でも、技術的・経済的な不確実性にもかかわらず、機能的なシステムを設計することを可能にします。

どちらのレイヤーも、仮想通貨による具体的な検証が行われます。Uniswapには企業保証もKYCもカスタマーサービスもありません。誰でも流動性プールに資金を投入でき、数百行のコードと経済メカニズムへの信頼のみに基づいて、1日の取引量が数百億ドルに達します。MakerDAOには中央銀行の支援も預金保険もなく、DAIの安定性を維持するためにオンチェーンのガバナンスと担保メカニズムのみに依存しています。DeFi Summerはさらに極端でした。規制の枠組みも監査基準も参照できる過去のデータもありませんでした。開発者はAMM、レンディングプロトコル、流動性マイニングを設計し、わずか数か月でコンセプトから数十億ドルのTVLを達成しました。この能力は、プロトコル、アプリケーション、ガバナンスレイヤーの開発者によって異なる形で現れますが、根底にある原理は同じです。

AI時代は、構造的に類似した問題を生み出している。モデルの意思決定プロセスは不透明であり、出力結果を独自に検証することはできない。AIエージェントは自律的に取引を実行し、資金を配分し始めているが、それを支えるルールや制約はまだ不足している。大手モデル企業はモデルと評価基準の両方を支配しており、ユーザーは効果的な検証手段を持てない。計算能力は少数のトップティア企業に高度に集中しており、需要が爆発的に増加する時期には独占的な価格設定につながる。これらの問題はすべて、自律システムにおける信頼性の問題という、同じ根本的な問題を指し示している。そして、この問題はAIの開発において、より大規模に再現されているのである。

暗号通貨開発者は、外部の権威的なルールがない環境で、長年にわたりこうした問題に取り組んできました。ただし、以前のシナリオではオンチェーンプロトコルが関係していましたが、現在はAIが関係しています。すでに一部の人々は、暗号通貨で蓄積された能力をAIに直接適用し、成果を上げています。

AI時代において、これらの機能はどのように再評価されるのだろうか？

近年、暗号通貨からAIへの移行はますます一般的になっているが、詳しく見てみると、両者は異なるものを奪い去っている。

最も直接的な方法は、ハードウェアと経験の直接的な移転です。CoreWeaveの3人の創業者、Michael Intrator、Brian Venturo、Brannin McBeeは、2017年にGPUを使用してイーサリアムのマイニングを開始し、1つのGPUから数千のGPUに規模を拡大しました。彼らは2022年にマイニングを停止し、2か月後にChatGPTを立ち上げ、GPUをAIコンピューティングパワーに変えました。2025年3月、彼らはナスダックに上場し、IPO評価額は約230億ドルに達し、その後、時価総額は700億ドル近くにまで上昇しました。OpenSeaの共同創業者であるAlex Atallahは、NFT市場で非常に異質な資産の集約とルーティングを扱った経験があり、同じ経験をAIモデルのルーティングに応用し、OpenRouterを設立しました。OpenRouterは2年以内に500万人以上の開発者にサービスを提供し、評価額は5億ドルに達しました。

もう一つのタイプの移行はさらに注目に値する。Transformer 論文の共著者である NEAR の創設者 Illia Polosukhin は、Google を退社後、当初は自然言語を使用して AI アプリケーションを構築したいと考えていた。しかし、開発中に実際の問題に直面した。世界中のデータラベラーに国境を越えた支払いを行う必要があったが、そのほとんどは銀行口座を持っていなかった。ブロックチェーン技術がこの支払い問題に対する最良の解決策となった。現在、NEAR は、ユーザー所有の AI と分散型機密機械学習 (DCML) を中核とする AI インフラストラクチャプラットフォームへと変貌を遂げており、ユーザーはデータを公開することなく AI サービスを利用できる。NEAR で蓄積された分散型アーキテクチャの経験は、この方向で再現するのが最も難しい出発点となっている。Circle を退社後、共同創設者の Sean Neville は Catena Labs を設立し、AI ネイティブ銀行として位置づけ、ステーブルコインインフラストラクチャに関する彼の理解を AI エージェントの金融シナリオに直接移行した。a16z crypto は 1,800 万ドルのシードラウンドを主導した。 AaveとLens Protocolのシニア開発者であるNader Dabit氏は、Cognitionに移籍し、複数の暗号プロトコルにわたる開発者エコシステムの構築における経験をAIエージェントツールの分野にもたらす。

このグループは、GPUハードウェアやユーザーネットワークだけでなく、メカニズム設計に関する直感力、開発者エコシステム構築の経験、そしてルールが不足している状況で信頼できるシステムをゼロから構築する判断力も身につけた。これらの能力は、AIの規模拡大において直面する3つの構造的なギャップにまさに対応できるものである。

計算能力の集約と最適化

AIのスケーリングにおいて、計算能力は最も直接的なボトルネックとなります。トレーニングと推論には多数のGPUが必要であり、需要は大きく変動し、クラウドプロバイダーは高額で待機リストも長く、企業は自社でハードウェアを大量に保有することに消極的です。この問題には、計算能力をどのように集約・割り当てるか、そして集約した計算能力をどのように効率的に活用するかという2つの側面があります。Crypto Builderは、これら両方の側面において、直接応用可能な経験を有しています。

Hyperbolicは、割り当てと信頼の問題に取り組んでいます。創設者のジャスパー・チャンは、分散型メカニズムをAIコンピューティングパワーの分野にもたらしました。トークンは、分散型GPU保有者が遊休コンピューティングパワーを提供することを促しますが、根本的な問題は信頼です。未知のノードからの計算結果が正しいと、なぜ信じられるのでしょうか？コアイノベーションであるPoSPは、ランダムサンプリングとゲーム理論を用いて、ノードにとって正直さが支配的な戦略となるようにしています。これにより、完全な検証の必要性がなくなり、オーバーヘッドが少なく、スケーラブルで、信頼性の高い結果が得られます。このメカニズムは、暗号通貨における未知のノードの動作検証のロジックから直接移植されたものです。

MoonMathは効率性の問題に取り組んでいます。前身のIngonyamaはZKハードウェアアクセラレーションに注力し、極めて厳しい計算制約下でZK証明生成の速度を数倍に向上させました。現在は、物理AIパフォーマンス層に焦点を移し、ビデオ拡散モデル向けのスパースアテンションアクセラレーション（LiteAttention）、FFN層の低ランク分解（LiteLinear）、およびトレーニングバックプロパゲーションアクセラレーション（BackLite）に取り組んでいます。ZKアクセラレーションからAI推論アクセラレーションへと進化しましたが、その根底にある機能は変わりません。それは、極めて厳しい計算制約下で数学処理を高速化することです。焦点は変わりましたが、これまでに蓄積された経験は無駄になっていません。

AIガバナンスとインセンティブメカニズムの設計

複数のAIエージェントがタスクで協力し始めると、それぞれの目標達成のためにシステム全体が混乱しないようにするにはどうすればよいでしょうか？各参加者は独自の目的関数を追求しており、特にエージェントの実行速度が人間の介入可能な時間枠をはるかに超えている場合、それらが組み合わさったときにシステムが正しく機能するという保証はありません。

これは、Crypto BuilderがDAOのガバナンスとトークノミクス設計において繰り返し取り組んできた問題の一種です。つまり、全く異なる利害関係を持つステークホルダーが、中央機関を介さずに、あらかじめ設定されたシステム方針に従って活動できるようにすることです。Cryptoの解決策は経済メカニズムです。違反行為には実際の経済的コストが発生し、ルールはコードに記述され、自動的に実行されます。

EigenLayerはこのメカニズムをAIシナリオに直接適用しました。リステーキングを通じて、ノードはコラボレーションに参加する前に資産をステーキングする必要があります。義務の不履行や違反は自動的にペナルティを課します。これらのルールは提案ではなく、実際の経済的コストを伴う厳格な境界です。EigenCloudはこのロジックをAIエージェントの検証可能な計算と協調ガバナンスに拡張し、エージェントが事前に定義された境界内で目標を追求することを保証します。エージェントを倫理的ガイドラインで制約するよりも、経済的メカニズムで制約する方がはるかに信頼性が高いと言えます。

AIエージェントによる自動決済

さらに根本的な疑問があります。エージェントはどのように支払いを行うのでしょうか？従来の決済システムは人間向けに設計されています。クレジットカードは口座開設が必要で、銀行振込は承認が必要であり、どのステップもオペレーターが人間であり、身元が確認でき、待つことを前提としています。しかし、エージェントは待ちません。1秒間に大量のリクエストを開始する可能性があり、それぞれが少額決済を伴う可能性があります。従来の決済チャネルは、このような状況では機能しません。

ステーブルコインとオンチェーンルールは、暗号通貨開発者によって既に構築されたインフラストラクチャであり、プログラマビリティ、認証不要の運用、24時間365日の運用をネイティブにサポートしています。これら3つの特性は、エージェント決済シナリオにおける必須要件そのものです。不足しているのは、ステーブルコインをエージェントのワークフローに統合するためのプロトコルレイヤーだけです。

2025年5月にCoinbaseによってローンチされたx402は、HTTP 402ステータスコードを有効化し、ステーブルコインの支払いをHTTPリクエストに直接埋め込みます。支払いはエージェントのリクエストと同時に完了し、アカウントは不要で、決済には約2秒かかります。2026年4月現在、x402プロトコルは1億6500万件以上のトランザクションを処理し、累積トランザクション量は約5000万ドル、アクティブなエージェント数は6万9000人に達しています（出典：x402 Foundation）。Cloudflare、AWS、Stripe、Anthropic MCPはすべてx402と統合されています。エージェント支払いは、実際のユーザートラフィックを伴う分野となっています。

これら3つの方向性は、AIのスケーリングにおいて直面する3つの構造的ギャップ、すなわち、コンピューティング能力の集約と効率化、マルチエージェント連携のためのインセンティブの整合性、そして自律決済のためのインフラストラクチャに対応しています。これらの3つの課題は、従来のソフトウェアアーキテクチャでは既成の解決策がありませんが、暗号通貨業界はそれらに対応してきた豊富な経験を有しています。これらの能力が消滅したわけではなく、単に新たな応用シナリオを見出しただけなのです。

ビルダーの新たな立ち位置：契約書を作成する人から、AIのルールを定める人へ。

AIの規模拡大に伴い、これまで存在しなかったスキルギャップが生じている。これは技術人材の不足ではなく、自律システム内で信頼メカニズムを設計できる人材の不足である。ターゲット層が人間からAIへと移行するにつれ、暗号通貨開発者の役割も再定義されつつある。

以下の表は、特定の機能パラダイムの次元変化を比較したものです。

2つのパラダイムの根本的な違いは、技術スタックにあるのではなく、信頼の構築方法とルール実行のロジックにある。AI以前の時代、暗号構築者は人間の参加者とやり取りしていた。ルールは契約に記述され、エラーは一切許容されなかったが、システムの境界は比較的明確だった。AIネイティブ時代になると、相互作用する対象が自律的なAIエージェントになるため、解決すべき問題は、エージェントの挙動が予測不可能であり、その実行速度が人間の介入可能時間をはるかに超え、より大きな不確実性の下でシステムの境界自体を再定義する必要があることである。暗号構築者の役割は、「安全な契約を記述する」ことから「自律的なAIシステムのための信頼できるメカニズムを設計する」ことへと変化している。

主要機関の採用慣行は、すでにこの変化を反映し始めている。

▲ 2026年第1四半期に主要取引所が積極的に募集するAI/データ関連コアポジション

出典：ゲート研究所

2026年における主要な取引所や機関の採用活動は、この傾向を明確に反映している。彼らはもはや単にAIエンジニアや暗号通貨開発者を採用するのではなく、両者をつなぐことができる人材、オンチェーンのインセンティブの歪みやガバナンスのゲーム理論を理解する人材、AIツールを暗号通貨のワークフローに深く組み込むことができる人材、そしてエージェントが規制当局やユーザーと長期的に連携できるメカニズムを設計できる人材を求めているのだ。

資本配分の傾向は既にこの評価を反映している。Paradigmは最大15億ドルの新たなファンドを組成し、投資範囲を仮想通貨からAIとロボット工学に拡大している。Haun Venturesは10億ドルのファンドIIを組成し、仮想通貨とAIを統合した金融インフラ、特に決済、ステーブルコイン、AIエージェントによる自律的な取引と調整をサポートするエージェント間経済システムに焦点を当てている。a16z cryptoは22億ドルのCrypto Fund Vを組成し、ファンドは仮想通貨分野に100%投資すると明言している。AI時代の複雑さと不透明性に直面し、仮想通貨の透明性、検証可能性、分散化の応用に注力する。さらに、PitchBookのデータによると、2025年には米国の仮想通貨セクターへのVC投資の約40%がAIビジネスにも携わる企業に向けられ、2024年と比較して大幅に増加している。

どちらの仮想通貨構築プログラムもAIへの移行を進めているが、市場環境によって選択する道筋は大きく異なる。

規制環境が比較的明確な米国では、プロトコルレベルのイノベーションが真に発展する余地が広がっている。資本ネットワークの密度の高さ、アイデアから資金調達までの道のりの短さ、そして失敗に対する寛容さが大きな利点となっている。Hyperbolic、EigenCloud、Gensyn、Ritualといったプロジェクトは、既存システムにアプリケーションを統合するのではなく、ゼロから新しいメカニズムを設計するという共通の特徴を持っている。一流のベンチャーキャピタルは、検証可能なコンピューティング、エージェントの協調、分散型機械学習といった分野に特化した研究論文を発表しており、初期段階の技術探求において、失敗を許容する十分な余地を提供している。

アジアの状況は異なります。シンガポールと香港は、規制の枠組みが比較的保守的で、純粋なプロトコルレベルのイノベーションに対する許容度が低いことから、コンプライアンスの実施や機関投資家による資金移転においてより大きな役割を担っています。暗号通貨のバックグラウンドを持つ開発企業がAIに移行する際、蓄積されたユーザーベース、決済機能、または暗号通貨から得られるデータ資産を活用し、AI製品やサービスを迅速に統合するために、アプリケーションレベルや業界統合の道を選ぶ傾向があります。

これは能力の差ではなく、市場シグナルや規制環境の違いによって生じる進路選択の違いである。米国は基盤となるメカニズムにおけるイノベーションと初期段階の技術探求を奨励する一方、アジアはコンプライアンス重視の慣行、迅速な収益化、そして伝統産業との深い統合を重視している。

冒頭で触れたGitHubの曲線に戻ると、月間アクティブ開発者数は4万5千人から2万3千人に減少しており、業界の縮小を示しているように見える。しかし、残った開発者のうち、実績のある開発者の割合は過去最高に達しており、実際のユーザーを持つエコシステムへの急激な増加と、AI業界による彼らの価値の再評価が前例のない形で起こっていることを示している。AIのスケーリングが、計算能力の集約、エージェント主導の自律的支払い、データと意思決定の検証可能性、プライバシー調整といった構造的なボトルネックに直面する中、暗号通貨とAIの交差点にいるこれらの開発者は、ルール、インセンティブ、真正性に対する長年培ってきた感受性を、AI時代には希少なシステムレベルの能力へと徐々に変えつつある。

2017年から暗号資産インフラに深く関わってきた投資会社として、IOSGはこの分野を単なる観察にとどまらず、より深く評価しています。リステーキングメカニズムが広く認知される以前からEigenLayerに投資し、ZKハードウェアアクセラレーションがAIパフォーマンスレイヤーに移行すると見込んでIngonyama（現MoonMath）のシードラウンドを主導し、分散コンピューティングにおける信頼性の問題を解決するために暗号資産固有の検証メカニズムを活用するアプローチに期待を寄せ、2024年にはHyperbolicに投資しました。これらの投資の根底にあるのは、AIのスケーリングにおいて直面する信頼性、協調性、検証の問題は、最終的には暗号資産業界が蓄積してきたメカニズム設計能力によって解決されるという考え方です。私たちは、暗号資産とAIの交わりは単なる物語ではなく、まさに今展開されている構造的な機会であると確信しています。