MEGA、新たなAI製品に3,000万ドルを投じる一方で従業員の20％を削減

11月13日、以前はMegaETH Foundationとして知られていたMEGAは、新製品の開発に3,000万ドルを投じてからわずか3日後に、従業員の約20％を削減した。今回の人員削減の対象には、同社のイーサリアム・レイヤー2ブロックチェーンやウォレット、より広範なエコシステムの開発に携わった従業員も含まれていた。事業拡大を計画するMEGAは現在、12月にAI推論マーケットプレイスを立ち上げる準備を進めている。
職を失った人、残った人
共同創業者のShuyao Kong氏は、人員削減は数カ月にわたる組織再編の結果だと説明した。退職する従業員の中には、MegaETHの立ち上げ当初から携わっていた人もいた。創業者、初期の従業員、そして中核となるエンジニアリングチームのメンバーは会社に残る。MEGAは従業員の総数を明らかにしていないため、削減人数は不明だ。
11月10日、財団はブロックチェーンと並行して新製品を開発するため、名称を変更した。より少ないチームで、こうした製品をリリースしながらMegaETHを維持できるのだろうか。
「Purified Intelligence」に3,000万ドルを賭ける
MEGAは、新たな資金調達ラウンドではなく、既存の財務資産から3,000万ドルを投じ、ブロックチェーン以外の分野へ事業を拡大する。MegaETHチームはこれまで、投資、NFTの販売、トークン販売を通じて8,000万ドル超を調達してきた。MEGAが計画する最大の事業は、12月に開始予定のAI推論マーケットプレイスだ。
推論とは、訓練済みのAIモデルを使って回答を生成することだ。MEGAのホワイトペーパーによれば、開発者は、宣伝されているモデルが本当に使われているのか、データがどのように保護されるのかを確かめられないため、料金の安いサービス提供者を避ける可能性がある。MEGAはこの課題に対するソリューションを「Purified Intelligence」と名付け、さまざまな提供者のサービスをより信頼し、評価しやすくすることを目指している。
このマーケットプレイスはMegaETHブロックチェーン上に構築される。トランザクションのファイナリティを高めるためのネットワークアップグレードも、すでに計画されている。MEGAはサプライヤーやモデルの名称を明らかにしていないため、商業的なメリットはまだ不明だ。
人員削減だけではAIの効果を証明できない理由
人員削減によって資金を確保できるかもしれないが、それだけではAIが利益をもたらす証拠にはならない。大企業の幹部350人を対象にしたガートナーの調査では、自律型テクノロジーを試験導入または活用している組織の約80％が、従業員を解雇したと回答した。こうした削減は、成果の高い企業でも低い企業でも、同じ程度に見られた。
暗号資産業界で採用が鈍化していることも、状況をさらに複雑にしている。Tiger Researchが最近実施した分析によると、2026年1月の求人広告は前年同時期と比べて約80％減少した。
5月、Coinbaseは市場環境とAIの導入を理由に、従業員の14％を削減すると発表した。FICOも従業員の15％を削減し、SECへの提出書類に記載したとおり、この削減に関連して2,700万ドルの費用が発生すると述べた。どちらの例も、AIの活用によって人員削減を正当化できるほどのコスト削減が実現したことを示す証拠にはならない。
AI推論に3,000万ドルを賭けたMEGA、従業員の20％を削減
小規模な提供者は本当に競争できるのか
MEGAは、自社のマーケットプレイスが小規模なAI提供者の競争を後押しすると期待している。しかし調査によれば、価格の低下に伴い、推論サービスの提供者はすでに市場に参入し続けている。OECDも、コンピューティング能力へのアクセスが依然として一部に集中していると警告している。MEGAは、すでに提供者を比較できるサービスと比べて、自社の検証システムにどのような利点があるのかを示す必要がある。
MegaETHブロックチェーン自体も課題を抱えている。分散型金融アプリケーションにロックされた資産の価値は、11月13日時点で約980万ドルとなり、ピーク時の2億4,500万ドル超から減少した。MEGAトークンは約0.045ドルで取引され、4月の高値である約0.209ドルを大きく下回った。これらの数字はAI推論への需要を直接示すものではないが、新事業を成功させなければならないという圧力を強めている。
12月のローンチが、初めての本格的な試金石となる。開発者はMEGAのマーケットプレイスを利用するために料金を払うのか。信頼できるサプライヤーを集められるのか。そして、新事業でMEGAトークンはどのような役割を果たすのか。
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