Kimi、MindMap、BeanがCryptoハッカソンで集結：AI開発者はMonad上で何を構築したのか？

元のタイトル：「Kimi、MindMap、BeanがCryptoハッカソンで集結：AI開発者はMonad上で何を構築したのか？」

元の著者：Deep Tide TechFlow

ハッカソンは長年、パブリックチェーンのエコシステム開発における標準的な活動となってきた。活気あるイベントそのもの以上に、「このイベントがエコシステムに何を残すのか」という点に注目する価値がある。

2026年3月21日、受賞者の発表とともに「Monad Rebel in Paradise AI Hackathon」は成功裏に幕を閉じた。

AIがCryptoエコシステムにとって不可欠な「救命具」となった今、このハッカソンを振り返る意義は特に大きい。トップクラスのL1プロジェクトであるMonadにおいて、トークン発行後のエコシステム開発は常にコミュニティの関心事であっただけでなく、今回のハッカソンには無視できない著名なパートナーが参加していたからだ。

Kimi、MindMap、Beanをはじめとする多くの著名なLLMベンダーが名を連ねた。

これにより、本イベントの意義は単なる「オンチェーン開発者コンペティション」を大きく超えるものとなった。これは、Cryptoが中核コンポーネントとしてより広範なシーンと相互作用しているというシグナルを放つと同時に、AI大規模モデルとオンチェーンインフラの融合を決定づけるものとなった。

一方にはMonadの高性能パブリックチェーンが提供するオンチェーン実行環境があり、もう一方には伝統的なベンダーが保持する大規模モデルの能力、ツールチェーン、開発リソースがある。その間で開発者たちは、想像力をプロダクトへと変えようと試みている。

では、インテリジェント経済の時代を迎え、基盤となるネットワークはどのようにしてより高頻度で複雑な相互作用と価値移転をサポートしたのか？Monadは具体的にどのようなパフォーマンスを見せたのか？

また、AIに焦点を当てたこのようなハッカソンにおいて、開発者はMonad上で実際に何を構築したのか？

本ハッカソンの受賞プロジェクトを通じて、MonadエコシステムのAIレイアウトをさらに掘り下げていこう。

「強力なラインナップ」と「集中的なリソース」を兼ね備えたハッカソン

エージェントが単なる会話ツールではなく実行能力を持つようになった今、開発者はどの方向に注力すべきか？

「Monad Rebel in Paradise AI Hackathon」は、その最も直接的な答えを提供することを目指している。

課題設計において、本イベントはエージェントの実用価値を最も象徴する「エージェント決済」「スマートマーケット」「アプリイノベーション」の3つの方向に焦点を当てている。

この答えをより鮮明に示すため、Monadはリソースを惜しまなかった。参加者はLLM、インフラ、エージェント、VCの各分野のリーダーと直接交流できるだけでなく、総額4万ドル以上の賞金プール（現金2万ドル、および最先端モデルの無料試用枠、開発ツール、インフラを含む2万ドル相当のクリエイティブ・リソース支援）を獲得できる。

中華圏初のAIエージェント特化型ハッカソンとして、Monadは本イベントを通じて高性能な並列EVMとトップレベルのLLMの深い統合を実証することを目指しており、北京と深センの2大都市でトレーニングキャンプを実施する。これは、開発者、モデル能力、インフラ、投資家を同一の実験フィールドに集めることを目的としている。

イベントのVC審査員には、Delphi Ventures、Pantera Capital、CoinFund、Vertex、Enlightといったトップティアの機関が参加しており、参加者がモデルベンダー、インフラプロバイダー、トップ投資機関の前で自らを証明する機会を創出している。

同時に、本イベントにはKimi、Zhifu AI、Beanbag、Jieyue Xingchen、Silicon Flow、YouWareといったトップAI企業が参加し、モデルAPI、計算リソースの提供、技術指導、審査リソースに至るまでの一連のサポートを提供している。

このラインナップを見て、コラボレーションの背後にある機会に興味を持つ人は多いが、詳しく見ればその理由は容易に理解できる。

LLMベンダーがグローバル展開の機会や次なるAIイノベーションの着地点を探し始める中で、彼らは分散化、トラストレス、検証可能なインセンティブといった一連の特性を持つCryptoに注目した。そしてMonadは、これらのテックジャイアントが発見し、選択したL1の基盤となった。

集中的なリソースの投入は、本ハッカソンの高品質なアウトプットに必要な基盤を築いた。では、着地点を見つけようと挑戦した最初のプロダクト群はどのようなものだろうか？

決済からコメディ生成まで：11の受賞プロジェクト概要

グランプリ：OpenAlice

OpenAliceは、リサーチ、戦略、実行、リスク管理などのプロセスを透明で協力的なワークスペースに統合できる、ローカル実行可能なトランザクションエージェントである。

OpenAliceのコアアーキテクチャはMarkdown + JSON設定に基づいており、エージェントの挙動全体が人間が読めるMarkdownと構造化されたJSONで定義されている。これにより、人間とエージェントのコラボレーションや反復が容易になるよう、明確で透明性の高いログが確保されている。さらに、オンプレミス展開をサポートしており、データや実行が完全にクラウドに依存しないため、プライバシーと制御性がさらに向上している。

NVIDIAスーパーコンピューティング特別賞：Orbit AI

Orbit AIは、計算能力を「軌道に乗せる」分散型AIクラウドであり、エージェントシナリオをターゲットに、検証可能な衛星GPUクラスターに接続する。そのコアとなる価値提案は、より強力な物理的隔離と耐タンパー性にあり、グローバルな可用性を備えた信頼性の高い計算を実現する。

決済・インフラ部門 第1位：Libra

Libraはエージェント時代のために構築された「新しいGit」であり、マシンがコードを書いた後のコミット爆発、判読不能な履歴、失われた意図情報といった課題の解決を目指している。

意図の表現、並列コラボレーション、監査可能性、デバッグ体験の再構築に焦点を当て、プロセス全体を人間にとって使いやすい状態に戻すことを目指している。

決済・インフラ部門 第2位：Agora-mesh

Agora-meshは、エージェントがMONを通じてサービスをスムーズに発見し、オンチェーンで決済できるように支援することを目指しており、エージェントの決済の敷居を大幅に下げ、マシン間でのシームレスなサービス取引を可能にする。

全体のプロセスはx402に似ており、見積もり、オンチェーン決済、そして結果の提供という流れである。

決済・インフラ部門 第3位：TickPay

TickPayは、秒単位の動画サービスやAPI呼び出しごとの課金など、高頻度かつ少額のストリーミング決済に焦点を当てている。アカウント抽象化の承認メカニズムと組み合わせることで、課金権限をいつでもオン/オフでき、決済プロセスも自動化される。

エージェント共生部門 第1位：Kimi-swarm

Kimi-swarmはKimiチームが開発したオープンソースのマルチエージェントコラボレーションIDEであり、チャットのようにエージェントへのシームレスな割り込みや介入をサポートする。グラフとコンテキストパネルを通じて、Swarmプロセス全体が可視化・デバッグ可能となり、ブラックボックス化を防ぐ。

エージェント共生部門 第2位：A2A IntentPool Protocol

A2A IntentPool プロトコルは、マシン間コラボレーションのための「タスク決済レイヤー」であり、自動化されたエージェントがタスクを発見し、実行し、結果を証明し、直接オンチェーンで支払いを受け取ることを可能にする。プラットフォームの仲介者、API引き継ぎコスト、手動の照合プロセスを削減することを目標としている。

エージェント共生部門 第3位：Anime AI Studio

Anime AI Studioはオールインワンのアニメ短編生成エージェントであり、アイデア、脚本、絵コンテ、キーフレームからショット単位の動画生成まで、プロセス全体を効率化できる。セグメントごとのロールバックや部分的な再生成もサポートしているため、シーンの修正のためにパイプライン全体を再実行する必要はない。

アプリケーションイノベーション部門 第1位：AgentVerse

AgentVerseは「100万セルのマップ」を持つネイティブなx402サポーターであり、エージェントは土地を購入し、ホームページを構築し、外部から発見されることができる。アイデンティティ、決済、表示スペースを組み合わせることで、エージェントが自己アピールしつつ、取引機能を持つことを可能にする。

アプリケーションイノベーション部門 第2位：campfire

campfireは、人間とエージェントが集うソーシャルプレイグラウンドであり、ユーザーは共同でタスクを行ったり、市場の相互作用に参加したり、エージェントアリーナで競い合ったりできる。高頻度の相互作用と定量化可能な結果を重視しており、単なるデモではなく実際のプロダクトに近い体験を提供する。

アプリケーションイノベーション部門 第3位：Web3定量取引チャレンジゲーム

Web3定量取引チャレンジゲームは、チェックポイントメカニズムを通じてWeb3の定量取引を学べるプロダクトである。ユーザーは戦略モジュールをドラッグ＆ドロップして戦略を実行し、「遊びながら学ぶ」ことで定量的なロジックを理解できる。各レベルには診断フィードバックがあり、問題の所在や調整方法を理解するのに役立つ。

MonadエコシステムのAIレイアウト、単なるハッカソンを超えて

実際、今回のハッカソン以前にも、MonadはAIに注目してきた。

Monadのウェブサイトの「App Center」ページでは、AIが独立したカテゴリタグとしてリストされており、現在合計12のAIアプリケーションが紹介されている。そのうち3つはMonad Momentumインセンティブプログラムの支援を受けている。このデータセットはまだ「豊富」とは言えないが、Monadが初期からAIを重視していることがうかがえる。

インフラの強化とエコシステム支援の拡大という面で、Monadは早期から一連の行動をとってきた。

以前、Monadの公式ドキュメントは「x402決済ガイド」と「ERC-8004（トラストレスエージェント）登録チュートリアル」を公開し、決済の重要なパスを橋渡ししようと試みた。これにより、AIエージェントが考えるだけでなく、自律的に発見、見積もり取得、決済完了、結果提供を行い、シームレスに体験できるようにすることを目指している。

2025年12月、Monadは「AIブループリントプログラム」を開始し、AIアプリケーションに対して、開発、立ち上げ、スケーリングを支援するためのリソースやインフラを含む包括的なサポートを提供している。主な支援領域には、分散型推論ネットワーク、自律エージェントクラスター、オンチェーン生成AI、検証可能なメモリシステム、プライバシー保護計算＋コンシューマー向けハードウェア分散推論が含まれる。

2026年2月、Monadは「Moltiverse Hackathon」を共同開催した。OpenClawのトレンドを活用し、エージェントアプリケーションと収益化ツールの開発を奨励することに焦点を当て、エージェントの自律的なコラボレーション、マイクロペイメント、オンチェーン実行能力を強調した。

集中的な施策の下で、AIはMonadエコシステムの主要な戦場の一つとなったようだ。

もちろん、AIにリソースを投じるのは単なるAIブームのためだけではない。

一方で、インフラレベルにおいて、Monadのアーキテクチャは高頻度、低遅延で、継続的な相互作用を必要とするエージェントシナリオに自然に適応している。

Optimistic並列実行、パイプラインアーキテクチャ、MonadDBなどの設計により、Monadは10,000+ TPS、0.4秒のブロック時間、非常に低いガス代といったパフォーマンス上の利点を実現している。エージェントが真の自律取引、自律決済、自律協力を実現できるようにすることで、Monadは高速で安価、かつ安定した実行基盤となる能力を備えている。

もう一方で、Monadの豊富で強固なDeFiエコシステムは、AIエージェントに対して、呼び出し可能な金融ツール、アクセス可能な流動性プール、参加型の利回りシナリオを提供している。これにより、AIエージェントは機会の発見、取引、決済、複利運用を自ら行うことでDeFi内での自立をより良くサポートし、インテリジェントなチャットボットからオンチェーンの自律的な経済主体へと進化できる。

この未来のAI金融探索空間に対する想像力は、概念的なパッケージング段階にとどまっている多くのCrypto AIプロジェクトとMonadを差別化している。そしておそらく、これが今回のAIテーマのハッカソン終了後も、Monadエコシステムのさらなる動きに注目し続けるための重要なアンカーポイントとなっているのだろう。

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