Bankless:オンチェーンTVLの縮小で新分野へ、MEGAが3000万ドルを投じてAI推論市場に賭ける

  • MEGA(旧MegaETH)は改名後、国庫から3000万ドルを投じて自社製品開発に転換し、初のAI推論市場を12月に開始予定。
  • 同チェーンのTVLは5月の2億4500万ドルのピークから1000万ドル未満に減少し、白書の2つの差別化構想は依然草稿段階だ。
要約

作者:David Christopher,Bankless

翻訳:深潮 TechFlow

深潮編集部より: かつて極限の性能を売りにしてきたイーサリアムL2プロジェクトMegaETHは、正式にMEGAへと改名し、国庫から3000万ドルを拠出して自社製品の開発に転換すると発表した。初の製品は分散型AI推論市場に焦点を当てたアプリで、12月にローンチ予定だ。

市場でますます同質化が進むモデル検証技術を前に、ノードが「すり替えていない」ことを証明するだけでは、もはや堀を築くには足りない。本記事は、MEGAのホワイトペーパーで最も注目される2つの差別化構想、すなわち中央集権的な視点を脱したプライバシーのマスキングと、将来に向けて説得力のあるコンピュート先物契約を深く分析する。

今週火曜日、MegaETH財団は正式にMEGAへと改名し、国庫から$3000万を拠出して自社開発製品を立ち上げると発表した。その中で先頭を飾るのが、12月にローンチ予定のAI推論市場(Inference Market)だ。

推論市場は私が最近継続的に追いかけている新興分野である。このオープンな市場では、誰でもAIモデルの呼び出し権限を売買・転売でき、価格は通常、大手ラボの公式提示価格より安い。現在の需要は非常に強く、大半の推論市場の利用量は着実に増加している。

このニッチ分野はまだ初期段階にあり、AIサービスの金融化はなお芽生えたばかりだ。それゆえ「極限の速度」を実現したイーサリアムL2を作り上げたMegaETHチームにとって、これは急な方向転換ではあるものの、賢明な選択だと思う。

この転換には現実的な切迫感も漂う。現在、このパブリックチェーンのTVLは1000万ドル未満にとどまり、5月に突破した2億4500万ドルのピークから大きく後退している。共同創業者のShuyao KongもXで率直に語っている:「最速のパブリックチェーンを作りながらプロダクト・マーケット・フィット(PMF)を見つけられなかった」以上、チームは変わらなければならない、と。

新しい推論市場の具体的な仕組み、コンピュート供給事業者、ローンチするモデルの一覧は、正式発表まで依然として非公開だ。しかし3ページのホワイトペーパーは、チームの核心的な考え方をすでに描き出している。

続いて、このビジネスナラティブの中核をなす主張を分解し、その最も弱い環がどこにあるのか、そしてMEGAは一体何によって突破できるのかを見ていこう。

MEGAの公式アカウント(@mega_holdings)はツイートで次のように発表した。「本日、私たちは3000万ドルを投じてMegaETH上に全く新しい製品を作ることを約束する。最初の切り口はAI推論だ。詳細はmega.holdingsで。」

中核となるナラティブの主張

MEGAの切り口は、同社が唱えるいわゆる「供給のパラドックス」に由来する。多くのサードパーティのコンピュート事業者が同一のオープンソースモデルを動かす価格は、そのモデルを開発したラボ自身の提示価格よりはるかに安い。

OpenRouterを例に取ると、GLM 4.6は開発元のZ.aiが100万出力トークンあたり$2.20で提示しているのに対し、サードパーティ事業者のVeniceはわずか$1.75だ。価格差は明白だが、MEGAは大半の買い手が依然として知名度のある公式チャネルに高い金を払うことを選ぶと考えている。

これに対してMEGAが示す解決策は、「純粋知能(Purified Intelligence)」と呼ばれる一連の検証メカニズムを導入し、事業者のモデルの真正性、プライバシーコンプライアンス、安全性を検査することで、見知らぬサードパーティも信頼に値することを証明するというものだ。

その最終目標は、推論能力を徹底的に標準化した取引市場を作ることにある。ホワイトペーパーが述べるように、理想的な状態では「この推論サービスを一体誰が提供するのかは、ますます重要でなくなっていく」。

言い換えれば、このナラティブ全体は「信頼の構築」、とりわけ「本当にそのモデルが呼び出されているか」の検証の上に成り立っている。しかし、まさにそこから私の疑念が生じる。

MEGAがなくても、検証技術は急速に進化している

まず、MEGAが前提とする業界の状況は必ずしも成立していない。

低価格のコンピュート事業者は今、市場から冷遇されているわけではない。人気の推論ルーティングプラットフォームOpenRouter自体が、デフォルトルーティングで低価格チャネルを優先的に優遇しており、同プラットフォームは事業者間の出力品質の差異の多くを、意図的なモデルのすり替えではなく、各社のツール呼び出し(tool-calling)ソフトウェアの設定差に帰している。

ホワイトペーパーが根幹として痛烈に批判する「モデルすり替え(Model Swapping)」は確かに実在するが、最も確かな証拠の大半は非正規の転売グレー市場で起きている。今年3月に発表されたある研究は、こうしたブラックボックス転売業者3社をテストした結果、実に46%もの身元検証が失敗したと報告した。

さらに重要なのは、こうしたすり替えを見つけ出す技術ツールが四方八方から加速度的に登場していることだ:

• フィンガープリンティング: 先週、推論市場のAntseedは新たなフィンガープリント検証レイヤーを正式に導入した。このシステムは、特定のモデルしか答えないようなマイナーな特徴に関する質問でコンピュートの売り手を試し、相手が自称するモデルを動かしていないと判明すれば、買い手のリクエストを直ちに他の提供元へ流す。

• クローズドハードウェア(TEE): トラステッド・エグゼキューション・エンバイロメント(TEE)は、チップ内部にある、マシンの所有者さえ覗き見できないブラックボックス的な安全領域であり、チップ内部でどのコードが動いているかを公開証明できる。Antseedの買い手は現在、直接要求して事業者にこのハードウェア検証を有効にさせることができる。

• 暗号学的証明: 今月初め、Anthropicは、回答が確かに特定のモデルの重みから生成されたことを数学的に検証するプロトタイプ(FlashProve)をオープンソース化した。ただし1回の推論に通常リクエストの70〜95倍の計算資源を消費する。

さらに、PearlチームもAttestableを基盤に独自の証明版を開発中だ。

MEGAのホワイトペーパーは上記3つの方式をいずれも名指しし、それぞれに技術的制約があることも認めているが、最終的にどれを採用するのかは明示していない。チームはおそらくいずれか、あるいは複数の組み合わせを導入するだろう。それ自体はもちろん評価できる。

しかし現実には、すでに多くのチームが同じ課題に取り組んでおり、検証ツールの大半はオープンソースで業界全体が直接利用できる。買い手がサードパーティ事業者を信用しないという心理的障壁は急速に薄れており、「モデル検証」機能を載せるだけではMEGAが抜きん出るのは難しい。

MEGAが本当に突破し得る2つの方向性

であれば、MEGAを真に際立たせ得る切り札は、ホワイトペーパーのもう2つの構想にこそある。

第一の方向はプライバシー保護だ。MEGAは、コンピュート事業者がユーザーのリクエストを見る前に機密性の高い細部をマスキング・洗浄し、複雑なタスクを信頼できるノードと信頼できないノードに分けて処理することを想定している。この設計には強い現実的意義がある。なぜなら現在、クローズドハードウェアによって事業者がプロンプトを覗き見るのを防げる真のプライバシー保護は、大半が依然としてオープンソースモデルに限られているからだ。

プライバシーを確保しつつクローズドソースのフロンティア大規模モデルを安全に呼び出すには、「ローカルでの機密情報洗浄」がほぼ唯一の折衷案となる。ただし、このアプローチの実装難易度も極めて高い。

昨年、Freysaは現在Siloへと改名された自社のEnchantedアプリで類似機能を提供した。プライベートな語句をプレースホルダーに置き換えることで、ユーザーがGPTやClaudeなどのクローズドソースモデルに安全にアクセスできるようにしたのだ。

しかしFreysaは2025年11月に発表し、モバイル端末の実際の性能がまちまちであるため、チームはマスキング処理をモバイル端末の外へ移さざるを得なかった。iOSアプリの7月のアップデート履歴では、この機能を提供終了・削除と明記している。

同様に、MEGA版のマスキングフローもMEGA自身の視界の外、たとえば完全にユーザーのローカルPCやクローズドハードウェア内で完結しなければならない。さもなければ、ユーザーは本来推論事業者に渡すべき機密情報を、結局MEGAに託し直しているだけになる。

MegaETH共同創業者のYilong Li(@yilongl_megaeth)も先ごろホワイトペーパーを発表した際にこう指摘している。「AIコンピュートをさらに増やすだけでは半分しか正しくない。たとえ事業者が正しいモデル、潤沢な余剰コンピュート、より安い価格を持っていても、ユーザーが事業者の宣伝通りにモデルが動き自身のデータが保護されていると確信できなければ、やはり買おうとはしない。」

第二の核心的な見どころは、先物コンピュート容量(Future Capacity)だ。MEGAのホワイトペーパーはこうした仕組みを構想する。買い手は特定の時間枠の中で、固定価格で特定モデル・固定の呼び出し量・最低性能基準(応答速度や安定性を含む)を事前予約でき、将来的にはこうした先物コンピュート契約の流通市場での譲渡も可能になる。

企業が大型業界サミットを開催する前に、数カ月前からホテルの部屋をまとめて予約するのを思い浮かべればいい。買い手は重要な製品発表の前に十分なコンピュートを確保でき、計画が変われば転売もできる。一方、売り手のコンピュート事業者はこうした確定需要を担保として貸し手から資金調達し、GPUの増設に充てられる。

こうした契約取引が規模を形成すれば、市場には公開され透明な「先物推論の価格カーブ」が生まれる。インターコンチネンタル取引所(ICE)のような伝統的金融の巨人が計画するGPUコンピュート先物もチップ時間のレンタルコストをヘッジできるが、それは具体的にどのモデルを動かすか、出力がどうなるかを規定できない。それに比べ、MEGAの先物契約が直接アンカーするのはモデルの最終的な「産出そのもの」だ。

私がこれまでに評価してきたすべてのオンチェーン推論市場の中で、同様の仕組みを提供しているところはまだ一社もない。そしてこここそ、ブロックチェーン技術が権利確定と流通の価値を最も発揮できる領域だ。

ただし、そこには依然として深い矛盾が潜む。AI推論コストは急速に下落し、主力モデルは数カ月ごとに完全に世代交代する。買い手はなぜ今日、数カ月後の固定価格、さらには特定型番のモデルをわざわざ事前にロックしなければならないのか。

おそらく企業買い手が買っているのは安さではなく、「ピーク時でも絶対に落ちない確実な席」なのか、あるいは現段階の各AIベンダーの天文学的ともいえる補助金が縮小した後に跳ね上がる呼び出し請求額へのヘッジなのかもしれない。これについては、私自身まだ明確な結論に達していない。

現時点でなお欠けているピース

少なくとも現時点では、上記2つの見どころはホワイトペーパーの草稿段階にとどまっている。チームはまだ一切のコードを公開しておらず、どのコンピュート事業者に参入資格があるのか、誰が検証・審査を実行するのか、プライバシー脱感作ツールが最終的にどこで動作するのかも明らかにしていない。

ホワイトペーパー全体はネイティブトークンについても一言も触れていない。MEGAトークンが推論市場でどのような役割を担うのかと問われ、Shuyao KongはThe Blockの取材に応じてこう答えた:「MEGAトークンを活かせるシナリオがあれば、いずれも活用していく」。

また、MEGAの現在の流通時価総額の半分以上に相当する3000万ドルの国庫拠出についても、現時点で詳細な予算案は公表されていない。

間もなく訪れる12月には、その一部の答えが順次明らかになるはずだ。今後私は3つの実装指標に注目する。すなわち、最初に契約した具体名の事業者と参入細則、MEGAの視界の外で本当に動作するマスキングの仕組み、そして実際の取引相手によって引き受けられる最初の先物コンピュート契約である。

結局のところ、検証可能性はMEGAを推論レースのスタートラインに立たせるだけだ。真のプライバシーと先物コンピュートのデリバリーという課題を解決できてこそ、MEGAが本当に抜きん出るかどうかが決まる。

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著者:Bankless

本記事はPANews入駐コラムニストの見解であり、PANewsの立場を代表するものではなく、法的責任を負いません。

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