今日は @BNB_Chain の仲間たちとAI＋Cryptoの話題をちょうどしていたのですが、私個人の見解では、現在市場にあるAI＋Cryptoの大半は、実は“偽の需要”に属しています。

AI自体は伝統的な産業の中でも、いまなお急速に導入が進み、そしてビジネスモデルを模索している段階です。実際に安定して収益を生み、コストを明確に下げ、効率を上げるようなシーンは、想像ほど多くありません。これをCryptoに持ち込むと、この問題はさらに顕著になるだけです。

私は、AIは現時点では主に教育支援、研究支援、取引支援、判断支援であり、たとえばオンチェーンデータの整理、ニュースの読み取り、プロジェクトの分析、コントラクトの解説、取引機会の発見などの機能が中心だと思っています。しかし、これらの機能が本当に依存しているのは、モデル能力、データ品質、計算能力（算力）、エンジニアリング力、推論コストであって、ブロックチェーンは多くの場合、代替不可能な役割を果たしていません。

だから今、私がAI＋Cryptoプロジェクトに意味があるかどうかを判断する際は、まずとても簡単な質問をします。この製品からBlockchain（ブロックチェーン）とToken（発行トークン）を全部取り除いても、成り立つのか？

それを取り除いても同じように動く、むしろ速度が上がり、コストが下がり、ユーザー体験が良くなるのなら、なぜ必ずCryptoの形にする必要があるのかが私には理解しにくいです。逆に言えば、ある会社が本当に非常に強力なAIモデルや算力、あるいはアルゴリズム能力を持っているなら、実はわざわざ強引にCryptoへ参入する必要はあまりありません。従来の資本市場では、本当に優れたAI企業には高いバリュエーションと融資（資金調達）の条件がそもそも提示されます。

もちろん、私が特に期待している結合の方向性は3つあります：

第一：AIと予測市場の結合。

私はAIが人の判断を置き換えられるとは思っていません。予測市場が本当に面白いのは、取引確率にあります。ある出来事について、現在の価格が対応しているのは発生確率70%であって、それが本当に70%の確率で起きることを意味するわけではありません。市場がその価格まで取引した、ということを示すにすぎず、その価格の中には真の情報がある場合もあれば、感情、流動性不足、大口のポジション、あるいは人為的な操作が含まれている可能性もあります。

AIが向いているのは、歴史データ、マクロデータ、ニュース、ソーシャルメディア、政策文書、関連する市場価格、過去の類似した出来事を同時に読み取り、それらを基に独立した確率モデルを作ることです。たとえば市場ではある出来事の発生確率が70%だと思われているとして、AIは手元の情報から計算すると52%にしかならない。間の18%という差そのものが、取引の機会になり得ます。

AIはさらに、この市場の現在の板の厚み（深さ）が十分か、単一取引の資金がどれだけ価格を動かせるのか、どれだけの約定が大口によって押し上げられているのか、現在の価格が人為的に影響される余地はどれほど大きいのか——こうしたことまで判断することさえできます。つまりAIが提供できるのは、単なるYES/NOではなく、現在の市場確率の質についての判断です。この方向性は、単に所謂AI Oracle（オラクル、予言機）を作るよりずっと面白いと思います。

特にマクロ予測では、このようなモデルの価値はさらに高くなり得ます。さらに、米連邦準備制度（FRB）の役人さえも、類似の話をしたことがあります。

金利、インフレ、雇用、GDP、政策の変化といったものは、それ自体大量の履歴データがあってバックテストできます。AIがここで最も重要なのは、確率を継続的に修正することです。たとえば、モデルが70%の確率で起きると判断したすべての出来事は、最終的に本当におよそ70%起きるのか。

もしAIモデルが長期的に提示する確率が、予測市場自体よりも、たとえ優位が数パーセントしかなくても、十分な回数の取引のもとで非常に大きな価値を生み出し得るなら。

第二：AIと量的取引（クオンツ取引）の結合。

この方向性は私自身もずっと研究していますが、正直なところ、現時点ではAIが完全に独立して取引するのはまだ未熟だと感じています。

AIの最大の強みは情報処理です。個人が同時に何十社もの会社の決算を読み、数百本のニュースを読み、数万のソーシャルメディアアカウントを見て、そこにマクロデータ、オプション、資金フロー、オンチェーンデータ、価格を一緒に分析するのは難しい。AIならできます。だから私は今、AIに異常を見つけてもらい、機会をふるい分けてもらい、データのバックテストを行い、相関関係を探して、取引の仮説を作ってもらい、その最終判断は人が行うのがよいと思っています。

実際、金融市場の大きな変化の多くは、過去の履歴データの中に存在しなかった出来事から生まれています。戦争が突然激化する、一国が突然政策を変える、大統領が突然メッセージを発する、規制当局が突然決定を下す——これらは、少なくとも過去10年のデータで訓練してもなかなか出てきません。だから少なくとも現時点では、私はAIを成熟した投資マネージャーというより、非常に強力なアシスタントとして捉えるほうがいいと思っています。

第三：AI時代がもたらすストレージ需要。

AIが発展すればするほど、学習データ、生成コンテンツ、モデルバージョン、推論ログ、履歴データ、動画、画像、音声、モデルスナップショットなどがどんどん増えていきます。そのうち本当に高速に読み出す必要があるデータは一部にすぎず、大量の履歴データは何年も一度も呼び出されないこともありますが、直接削除はできません。そういうデータに実際に必要なのは、安価で、安定していて、信頼できるコールドストレージです。

だから私はずっと、FILのようなこの種の分散型ストレージネットワークには機会がないわけではないと考えています。しかも価格だけの話ではありません。企業が気にしているのは、データを安定して取り出せるか、速度はどうか、十分な冗長性があるか、完全性を検証できるか、プライバシーをどう扱うか、移行コストが高いかどうか、といったことです。

将来、分散型ストレージが本当に従来のクラウド冷ストレージより安価で、しかも検証可能性と冗長性を提供できるようになるなら、AI時代はむしろこのレールに大きな本当の需要を再びもたらす可能性があると思います。

本質的に、私にとってAI＋Cryptoで最重要な問題はいつもただ一つです。Cryptoは結局、AI単独では解決できないどんな問題を解決するのか。これが答えられないなら、話がどれほど壮大でも、意味はあまりないと思います。