NEAR共同創設者がAI経済の新戦略を語る：クロスチェーン取引からプライバシーAIへ、次のステップはAIエージェントが市場を支配することか？

編者按：AIエージェントがチャットツールから自律的にタスクを実行するシステムへと進化する中、ブロックチェーンインフラは新たな位置づけを模索しています。10月21日、NEARの共同創設者Illia PolosukhinとチームメンバーのAlex、AntonがThe Rollupの『AI Super Cycle』番組に出演し、NEAR Intents、プライバシーコンピューティング、ポスト量子セキュリティ、AIエージェント経済の発展方向について議論しました。従来のパブリックチェーンが取引性能とエコシステムの規模を中心に競争を展開するのに対し、NEARはこれらの技術をAI経済にサービスを提供するインフラとして統合しようとしています。

この背景には、より根本的な問題が存在します。もし将来的にユーザーが主にAIエージェントを通じて買い物、支払い、資産取引、その他の商業活動を行う場合、誰が異なる市場を接続し、取引を実行し、結果を検証するのでしょうか？同時に、AIがますます多くの個人や企業のデータを掌握する中で、少数のモデルサービスプロバイダーがユーザー情報、取引の入り口、商業配分メカニズムを同時に制御することをどのように避けるのでしょうか？

インタビューの中で、PolosukhinはNEARの核心的な判断を再確認しました。AIは人と計算システムのインターフェースとなり、ブロックチェーンはAI、人間、企業間の経済活動を調整する役割を担うというものです。この構想に基づき、NEAR Intentsはもはや単なるクロスチェーン取引ツールではなく、金融資産、デジタルサービス、さらには実体商品を結ぶ取引ネットワークへとさらに発展する可能性があります。NEAR AIはプライバシー保護、検証可能な推論、モデルアクセス能力を提供します。

注目すべきは、この戦略がNEARのトークン経済設計とも結びついていることです。NEARはすでに一部のプロトコル収入とトークンの買い戻しの関連性を確立し、NEARをステーキングすることでAI計算のクレジットを得るメカニズムを導入しています。しかし、クロスチェーン取引の収入の増加から広く使用されるAI経済インフラの形成に至るまで、ユーザーの採用、商業ニーズ、価値捕獲などの問題を解決する必要があります。このインタビューが反映しているのは、NEARが未来の市場構造についての判断を示していることであり、このモデルがすでに完全に検証されているわけではありません。

以下は原文の翻訳です：

AIはフロントエンドとなり、NEARはブロックチェーンをエージェント経済のバックエンドに変えたい

過去数年、NEARの発展方向は外部から見ると必ずしも明確ではありませんでした。チェーン抽象（Chain Abstraction）、NEAR Intents、分散型AI、プライバシーコンピューティング、ポスト量子暗号学など、これらのビジネスはそれぞれ異なる市場に対応しているように見えます。

しかし、Polosukhinにとって、これらの技術は常に同じ目標を中心に展開されています。

「私の核心的な判断は、AIが私たちと計算システムとのインターフェースとなり、ブロックチェーンがAI、人間、企業間の関係を調整する役割を担うということです。」

この構造の下で、ブロックチェーンは主に基盤となる決済とセキュリティ機能を担い、AIはユーザーのニーズを理解し、ユーザーと対話し、NEAR Intentsは異なる市場を接続し、具体的なタスクを完了します。

Intents、つまり意図駆動の取引構造は、ユーザーが達成したい結果を直接表現できるようにし、取引を完了するために必要なすべての技術的ステップを自分で処理する必要がありません。クロスチェーン取引に関しては、ユーザーは希望する資産を指定するだけで、システムは対応する実行メカニズムを通じてクロスチェーン操作を完了できます。

NEARはこの構造の適用範囲をさらに拡大したいと考えています。

Polosukhinは、現在発展中のエージェントマーケットにおいて、他のAIエージェントに推奨されるかどうかを分析するサービスや、ユーザーがアップロードした自撮り写真に基づいてプロの写真を生成し、実体印刷と郵送を行うエージェントが登場していると例を挙げました。

後者の例では、ユーザーは「プロの写真が欲しい」という要求を提出し、自撮り写真をアップロードするだけで、残りの作業はシステムが調整して完了します。

これは、NEAR Intentsが将来的に処理するのは金融取引指令だけではなく、デジタルサービスの提供、商業タスク、実体商品取引も含まれる可能性があることを意味します。

Alexはこの位置づけを「市場の市場」（Market of Markets）と要約しました。

彼は、現在市場はNEARに対して統一された物語を持っていないと考えています。ある人はそれを異なるブロックチェーン間のSWIFTと見なし、ある人はそれをさまざまな市場を集約するインフラと見なし、またある人はそれをAIエージェント経済の基盤ネットワークと見なしています。

Alexはこのような位置づけの分散が悪いことではないと考えています。むしろ、彼はNEARの強みは他のブロックチェーンやアプリケーションエコシステムと協力できることであり、他のネットワークを代替することに基づいて発展する必要がないと考えています。

「私たちの重点は常に正確で信頼性のある技術を構築し、より多くのアプリケーションシナリオをサポートし、他のエコシステムの技術と統合し、ゼロサム競争から脱却することです。」

したがって、NEARが提案する長期的な方向性は、すべての資産とアプリケーションを同じパブリックチェーンに移行させることではなく、異なる市場が統一された実行構造を通じて協調して運営できるようにすることです。

この構想が成立するかどうかは、AIエージェントが本当に未来の商業活動の重要な入り口となるかどうかに大きく依存します。

クロスチェーン取引から企業金融へ、プライバシーがNEARの新たな切り口に

ますます多くの金融活動がチェーン上に移行する中で、公開透明性という従来のブロックチェーンの特性が、企業が暗号インフラを採用する際の障害となり始めています。

Polosukhinは、過去10年間、暗号業界の主要な活動は依然として投機と資金調達に集中しており、実際の企業業務は大規模にチェーン上に入っていないと考えています。

しかし、規制環境が徐々に明確になり、流動性が改善される中で、企業はブロックチェーンを実際の運営に使用する条件が整いつつあります。問題は、企業が通常、すべての支払い、収入、商業取引が外部からリアルタイムで観察されることを受け入れられないことです。

上場企業にとって、特定の取引データが事前に公開されることは、情報開示やコンプライアンスの問題に関わる可能性があります。

「ブロックチェーンは商業活動に実際に使用できる段階まで成熟してきましたが、プライバシーはもはや匿名アドレスを通じて身元を隠す問題だけではありません。本当にプライバシー保護が必要です。」

これがNEARがConfidential Intents（機密意図実行）を推進する背景でもあります。

Confidential IntentsはNEAR Intentsに基づく秘密取引実行メカニズムです。NEARの公式発表によれば、専用のプライベートシャーディングを通じて取引を実行し、取引金額、資産の組み合わせ、取引相手、実行戦略などの情報を公共チェーン上にすべて公開する必要がありません。

今年7月7日、NEARはConfidential Intentsを開発者に全面開放しました。公式は当時、NEAR Intentsが累計で15億ドル以上のZEC取引を処理したと発表し、near.comでは機密モードが導入された数週間内に約42%の取引量がこの機能を使用しました。これらのデータは特定のプラットフォームでの使用状況を反映しており、市場全体のプライバシー取引の需要を直接導き出すことはできません。

すべての取引情報を完全に公開するモデルに比べて、Confidential Intentsは商業的な機密情報を保護しつつ、検証可能な決済能力を保持することを目指しています。

ただし、これはNEARが完全に信頼を必要としない匿名取引を実現したことを意味するわけではありません。公式の技術文書によれば、このシステムは許可された検証者によって運営されるプライベートシャーディングに依存しており、プライバシー保護、監査可能性、信頼仮定の間でトレードオフを行っています。選択的開示機能も段階的に進められる能力に過ぎません。

Polosukhinにとって、プライバシーの重要性はAIがデータ分析能力を大幅に向上させることにあります。

「AIはますます個々の追跡が得意になり、異なる消費行動間の関連性を発見する能力も高まっています。これらの情報がすべて外部に公開され、誰でも取得できるようになることは望ましくありません。」

彼は、Zcashが個人の金融プライバシーの需要を促進したと考えており、企業の取引の機密性の需要がこのトレンドの次の段階になる可能性があると述べています。

Alexは、ブロックチェーンが必ずしも銀行を置き換える必要はないと強調しています。より重要なのは、ユーザーが従来のホスティングサービスと自己ホスティング、チェーン上のプライバシー取引の間で選択できるとき、リスク管理の方法が増えることです。

言い換えれば、NEARが目指しているのは、従来のDeFiユーザーだけでなく、商業的な機密性を必要としつつ、チェーン上の決済とクロスチェーン流動性を利用したい企業や機関も含まれています。

NEAR AIはプライバシー推論市場を構築しようとしており、オープンモデルがコストの突破口に

もしNEAR IntentsがAIエージェントがタスクを実行する方法を解決するものであれば、NEAR AIはこれらのタスクを実行する際にモデル自体が信頼できるかどうかに焦点を当てています。

PolosukhinはNEAR AIの目標を三つのキーワードで要約しました：プライバシー、検証可能性、安全性。

彼は、AIアプリケーションが日常生活や企業運営に深く浸透するにつれて、ユーザーがモデルに提供する敏感な情報がますます増えていると考えています。これには財務状況、医療データ、法的問題、個人的な関係、企業内部の文書や業務プロセスが含まれます。

文脈が完全であればあるほど、AIの価値は高まる可能性がありますが、ユーザーはモデル提供者に対する依存度も高まります。「すべての企業文書が明文で単一のサービスプロバイダーに渡される場合、相手は実際にあなたのビジネス全体を再構築する能力を持つ可能性があります。」

NEAR AIは暗号推論と実行検証メカニズムを通じてこのリスクを低減したいと考えています。

Polosukhinによれば、NEAR AIはモデルの実行に対して独立して検証可能な証明情報を提供でき、これにはプロンプトと応答のハッシュ値、ハードウェア署名、関連する実行記録が含まれます。その目標は、ユーザーがモデルの実行環境と実行プロセスを検証できるようにすることであり、プラットフォームの約束に依存するだけではありません。

この技術的なアプローチは、オープンウェイトモデル（Open-Weight Models）の発展とも関連しています。オープンウェイトとは、モデルパラメータが外部で使用または展開できることを意味しますが、必ずしもトレーニングデータ、トレーニングコード、モデル開発プロセス全体が完全にオープンソースであることを意味するわけではありません。

Polosukhinは、オープンウェイトモデルの性能が向上するにつれて、その低コストの利点が一部のタスクで現れ始めていると述べています。

彼は特に、NEARが形式的検証研究においてDeepSeekモデルをカスタマイズされたエージェント実行フレームワークと組み合わせて使用し、一部の複雑なタスクでClaudeやGPTに近いパフォーマンスを達成したが、コストは約100倍から200倍低かったと述べました。

形式的検証は、数学的手法を用いてプログラムやシステムが特定の正確性要件を満たしているかどうかを確認する技術であり、特に高いセキュリティ要件を持つプロトコルやソフトウェアシステムに適しています。

重要なのは、このコストと性能の比較はPolosukhinによるNEARの研究結果の紹介に基づいており、インタビューでは完全なベンチマークテスト、モデルバージョン、コスト計算の基準が提供されていないため、DeepSeekがすべてのシナリオで同等の優位性を持つと認定することはできません。

彼はまた、最も困難な最前線の問題においては、トップモデルが依然としてリードしていることを認めています。

しかし、彼の見解では、すべてのタスクで最も高価なモデルを使用する必要はありません。低コストのモデルで完了できるタスクの多くに対して、オープンウェイトモデルはすでに実際の競争力を持っています。

この基盤の上で、NEAR AIは第三者モデル提供者に対して機密ホスティング能力を開放する計画も持っています。Polosukhinが描く構造によれば、モデル開発者はモデルをプラットフォームにデプロイし、同時にモデルのウェイトを暗号化することができます。ユーザーが提出するデータもモデル提供者に直接公開されることはありません。

これは、NEAR AIがモデル開発者の知的財産を保護しつつ、ユーザーの入力データも保護したいと考えていることを意味します。その長期的な目標は、単に独自のモデルのセットを運営することではなく、モデル提供者と推論ニーズを持つ者を同時に結びつける市場を構築することです。

商業モデルに関して、NEARは7月にNEARをステーキングすることでAI計算リソースを取得するメカニズムを導入しました。公式の説明によれば、ユーザーはステーキングを通じて周期的な計算リソースを形成し、基盤となるステーキング資産の所有権を保持したまま関連するAIサービスを利用できます。

しかし、機密推論市場が価格、モデルの品質、遅延、開発者体験において既存のクラウドサービスと競争できるかどうかは、引き続き観察が必要です。

AIエージェントが従来の検索エントリを置き換えるとき、インターネットプラットフォームのビジネスモデルは再評価される可能性がある

AIエージェントの未来について、NEARチームはより議論の余地のある判断を提起しました：既存のインターネットプラットフォームがAIエージェントによる取引を阻止するのは、技術的または安全上の理由だけではなく、元のビジネスモデルの保護にも関係している可能性があります。

PolosukhinはAmazonを例に挙げ、eコマースプラットフォームの収益は商品販売だけでなく、検索広告やスポンサーシップなどのビジネスにも依存していることを指摘しました。これらのビジネスモデルは、ユーザーがウェブページを閲覧し、クリックすることに依存しており、検索順位や広告表示位置の影響を受けます。

しかし、AIエージェントの調達ロジックは全く異なる可能性があります。「エージェントにとっては、一連のJSONデータをスキャンしているのです。商品が1位にランクインするか3位にランクインするかは、必ずしも重要ではありません。」

この状況下で、エージェントがユーザーのニーズに基づいて価格、製品の特徴、履行能力を自律的に比較できる場合、従来の検索プロモーションの商業価値は影響を受ける可能性があります。

PolosukhinはこれをGoogleの大規模言語モデルの採用プロセスと比較しました。彼は、新しいインタラクション方式がユーザー体験を改善できるとしても、既存のビジネス収益に衝撃を与えるため、内部の抵抗に直面する可能性があると考えています。

Alexは、この抵抗は技術的な転換において一般的な現象であると述べました。彼は自動車が馬車に取って代わった例を挙げ、既存のビジネス利益が新技術に反対することが多いが、必ずしもその普及を長期的に阻止できるわけではないと説明しました。

彼の見解では、今後5年間で、今日世界的に重要な地位を占める企業のいくつかは、技術的な転換に適応できないために優位性を失う可能性があります。

ただし、これはAlexの産業競争の予測に過ぎず、確定的な市場結果ではありません。AIエージェントが自律的に支払い、調達、納品を完了できるかどうかは、プラットフォームの権限、身元確認、消費者保護、取引責任などの現実的な問題に関わっています。

NEARにとって、この変化は新たなビジネスチャンスを生み出す可能性があります。

もし商業活動がユーザーが直接ウェブサイトにアクセスすることから、AIエージェントがユーザーを代表してサービスを調達することに移行するなら、市場はサービス発見、見積もり、支払い、実行、検証を処理するための新しいインフラを必要とします。

NEARエージェント市場は、まさにこの方向で発展しています。

Polosukhinは、NEARがIntentsの能力を資産取引からデジタル作業、デジタル商品、実体商品に拡張し、エージェントが異なるサービス提供者に直接接続し、タスクを完了できるようにしたいと考えていると述べました。

しかし、このモデルがインターネットビジネスの主流になるかどうかは、サービス供給、ユーザーの採用、プラットフォーム間の協力が十分な規模を形成できるかどうかに依存します。

ユーザーが所有するAIからポスト量子安全へ、NEARは単一サービスプロバイダーへの依存を減らしたい

取引やビジネスモデルに加えて、NEARチームはAIの所有権を未来の重要な問題と見なしています。

Alexは、今日のAIチャットボットが把握するユーザーの文脈は、従来の検索エンジンをはるかに超えている可能性があると提起しました。

過去には、検索プラットフォームは主にユーザーが入力したキーワードに基づいてニーズを推測していました。しかし、ユーザーが長期間AIアシスタントを使用して仕事、生活、個人の意思決定を行うと、モデルサービスプロバイダーはより完全で連続的な個人情報を把握する可能性があります。これらの情報が広告推薦や商業化に集中されると、プラットフォームはより強い行動影響力を持つことができます。

Alexは、AIビジネスモデルが成熟するにつれて、ユーザーが自分の判断と長期的なアルゴリズムの誘導との境界を区別することが難しくなる可能性があることを懸念しています。彼はこのリスクをユーザー所有のAI（User-Owned AI）を支持する重要な理由として挙げました。

Polosukhinはさらに、ユーザー所有のAIはデータプライバシーの問題だけでなく、経済的インセンティブやシステムの制御権にも関わると提起しました。彼は、Bitcoinの重要な革新の一つは、経済的インセンティブを通じて異なる参加者を調整し、共同で維持される公共ネットワークを形成することだと考えています。AIも同様のモデルを採用し、ユーザーと開発者が共同でシステムを構築しながら、自身のデータ、モデル使用プロセス、関連資産に対する制御を保持できるようにする可能性があります。

その中で、プライバシー保護と検証可能性は基本条件です。たとえば、ユーザーはモデルの実行コードを確認し、実行環境を検証し、システムが未承認で変更されていないことをできるだけ確認する能力を持つべきです。

しかし、これはすべてのAIシステムがすぐに完全に分散化を実現できることを意味するわけではありません。Polosukhinは、モデルの協調トレーニング、微調整、継続的改善には依然として多くの研究開発の課題が存在することを認めました。

したがって、NEARは現在、プライベート推論インフラにまず焦点を当て、その後、より広範なユーザー所有モデルを探求しています。

安全面では、NEARはポスト量子暗号学を全体のアーキテクチャに組み込んでいます。

Near OneのCTOであるAnton Astafievはインタビューで、NEARの初期のアカウント設計は多様な暗号署名スキームをサポートすることを可能にし、将来的に署名アルゴリズムを置き換えたり追加したりする必要がある場合に一定の柔軟性を持つと述べました。

NEARの公式は今年8月に発表した技術ロードマップで、プロトコルがML-DSAポスト量子署名スキームのサポートを追加し、関連する性能とウォレットの互換性を最適化する計画を確認しました。

Antonは、ポスト量子安全は単にある日量子コンピュータがすべての暗号を突然破ることとして単純に理解されるべきではないと強調しました。より現実的な課題は、暗号リスクが発生したときにブロックチェーンが署名スキームを更新し、資産を移行し、システムを復元する能力を持つことです。

NEARは、その多様な暗号スキームアカウントアーキテクチャが将来的な移行の難易度を低下させることができると考えています。

しかし、ポスト量子署名をサポートすることは、プロトコル全体とエコシステムがすでに完全なポスト量子安全を備えていることを意味するわけではありません。公式のロードマップも、ウォレット、クロスチェーンインフラ、プロトコルの他の構成要素が引き続きアップグレードが必要であることを認めています。

NEARの次のステップ：取引収入の成長からAI経済の価値捕獲へ

インタビューの最後に、ホストはNEARのネットワーク経済モデルに話題を移しました。

彼は、NEAR Intentsがクロスチェーン取引や他の市場活動を通じて収益を創出し、これらの経済活動を利用してNEAR AIの発展を支援する可能性のある発展経路を提案しました。より多くのAIエージェントとユーザーがこのネットワークに依存するにつれて、NEARはAI経済においてシステム的に重要なインフラになる可能性があります。

これもNEARが近年試みているトークン経済の論理です。

今年2月、NEARの公式は、Intentsがすでに130億ドル以上のクロスチェーン取引量を処理しており、手数料配分メカニズムを導入し、一部の収益をNEARトークンの買い戻しに向けていることを明らかにしました。

7月の四半期報告では、NEARはnear.comのフロントエンドビジネス、プロトコル手数料の捕獲、トークンの買い戻しを結びつけ、ネットワークの使用量の増加とトークン経済の価値との関係を構築しようとしました。

このような設計は、NEARがもはや単にブロックスペースの需要に依存してトークンの価値の物語を構築するのではなく、クロスチェーン取引の実行、アプリケーションの配布、AI計算サービスから収益源を見出そうとしていることを意味します。

しかし、取引量、プロトコル収入、トークン価値の間に直接的な等号を引くことはできません。

クロスチェーン取引の規模の増加は、必ずしも利益の同期的な増加を意味するわけではありません。プロトコルが得た手数料も、流通業者の分配、実際の純収入、最終的にトークンの買い戻しメカニズムに入る部分を区別する必要があります。

同様に、NEARをステーキングしてAI計算リソースを取得することは、トークンの使用需要やロック需要を増加させる可能性がありますが、持続的に経済的価値を形成できるかどうかは、AIサービスの実際の使用規模とユーザーの支払い意欲に依存します。

インタビューの最後に、ホストはこの可能性を次のように要約しました：NEARは収益成長の物語から、AI経済の通貨とネットワーク価値に関する物語に徐々に進化できるか？

提供されたインタビューの逐語録はこの質問のところで終了しており、受訪者のさらなる回答は含まれていないため、この判断はホストが提起した市場フレームワークとして考えられるべきであり、NEARチームがこのインタビューで確認した結論ではありません。

NEARにとって、次により意味のある検証指標は、クロスチェーン、プライバシー、AIの三つの物語を同時に語ることができるかどうかではなく、これらのビジネスが相互に促進する実際の需要を形成できるかどうかです：Intentsが持続的に捕捉可能な純収入を生み出すか、AI推論とエージェント市場が外部の開発者や有料ユーザーを引き付けるか、そして新たな経済活動が最終的にどれだけNEARネットワークとトークンシステムに定着するかです。

これらの関連が徐々に測定可能になることで、NEARが提唱する「AIはフロントエンド、ブロックチェーンはバックエンド」というビジョンが、技術的なビジョンから検証可能な経済モデルへとさらに発展する可能性があります。