0xjacobzhao

作者：Jacob Zhao, Jiawei, Turbo @ IOSG Ventures

2026 年 2 月 3 日，Vitalik 在 X 上发表了关于以太坊扩容路线的重要反思。随着 Layer 2 向完全去中心化形态演进的现实难度被重新认识，同时主网自身吞吐能力在未来数年内预计大幅提升，单纯依赖 L2 进行吞吐量扩容的原始设想正在修正，L1 与 L2 正在形成新的‘结算-服务’协同范式： L1 专注于提供最高等级的安全性、抗审查性与结算主权，而 L2 则向‘差异化服务商’演进（如隐私、AI、高频交易），以太坊的战略重心正回归主网本身，强化其作为全球最可信结算层的定位。扩容不再是唯一目标，安全性、中立性与可预测性，重新成为以太坊的核心资产。

 核心变化：
以太坊正在进入“L1 优先范式”： 随着主网直接扩展、费用持续下降，依赖 L2 承担规模化核心角色的原始假设已不再成立。L2 不再是“品牌分片”，而是信任光谱： L2 去中心化推进远慢于预期，难以统一继承以太坊安全性，其角色正被重新定义为不同信任级别的网络光谱。以太坊的核心价值从“流量”转向“结算主权”： ETH 的价值不再限于 Gas 或 Blob 收入，而在于其作为全球最安全 EVM 结算层与原生货币资产的制度性溢价。扩展策略正在向协议内生化调整： 在 L1 持续直接扩展的基础上，协议层原生验证与安全机制的探索，可能重塑 L1–L2 的安全边界与价值捕获结构。估值框架发生结构性迁移： 安全性与机构可信度权重显著上升，手续费与平台效应权重下降，ETH 的定价正从现金流模型转向资产溢价模型。
本文将依照事实（已发生的技术与制度变化）、机制（对价值捕获与定价逻辑的影响）、推演（对配置与风险回报的含义）的分层对以太坊定价模型的范式转变与估值重构展开分析。
一、原点回归：以太坊价值观
理解以太坊的长期价值，关键不在短期价格波动，而在于其始终如一的设计理念与价值取向。
可信中立性：以太坊的核心目标并非效率或利润最大化，而是成为一套可信中立的基础设施——规则公开、可预测，不偏袒任何参与者，不受单一主体控制，任何人均可无需许可地参与。ETH 及其链上资产的安全性，最终依赖的是协议本身，而非任何机构信用。生态优先非收入优先：以太坊多次关键升级体现出一致的决策逻辑——主动放弃短期协议收入，以换取更低的使用成本、更大的生态规模与更强的系统韧性。其目标不是“收取过路费”，而是成为数字经济中不可替代的中立结算与信任底座。去中心化作为手段：主网专注于最高等级的安全性与最终性，而 Layer 2 网络位于与主网不同程度的连接光谱上：有的继承主网安全性并追求效率，有的则以差异化功能为价值定位。使系统能够同时服务全球结算与高性能应用，而非 L2 “品牌分片”。长期主义技术路线：以太坊坚持慢而确定的演进路径，优先保障系统安全与可信度。从 PoS 转型到后续扩容与确认机制优化，其路线图追求可持续、可验证、不可逆的正确性。
安全性结算层 (Security Settlement Layer)： 指以太坊主网通过去中心化验证节点和共识机制，为 Layer 2 及链上资产提供不可逆转的最终性（Finality）服务。

这种安全性结算层的定位，标志了“结算主权”的建立，是以太坊从“邦联制”转向“联邦制” 的转变，是以太坊数字国家建立的 “宪法时刻”，更是以太坊架构与核心的重要升级。
美国独立战争以后，在邦联制的条款下，13个州像是一个松散联盟，各州各印各的货币、互相征收关税， 每个州都在搭便车：享受共同国防，却拒绝缴费；享受联盟的品牌，却各自为政。这个结构性的问题导致国家信用降低，并且无法统一对外贸易，严重阻碍经济。
1787年是美国的“宪法时刻”，新宪法赋予联邦政府三项关键权力：直接征税权、州际贸易管制权、统一货币权。但真正让联邦政府"活过来"的是汉密尔顿1790年的经济方案，联邦承担各州债务、按面值兑付重建国家信用、建立国家银行作为金融中枢。统一市场释放了规模效应，国家信用吸引了更多资本，基础设施建设获得了融资能力。美国从13个互相设防的小邦，走向了世界第一大经济体。
今天的以太坊生态的结构性困境完全一致。
每条L2就像一个"主权州"，各自有自己的用户群、流动性池和治理代币。流动性被切割成碎片，跨L2交互摩擦大，L2享受以太坊的安全层和品牌却无法回馈L1价值。每条L2把流动性锁在自己链上是短期理性的，但所有L2都这样做就导致整个以太坊生态的最核心的竞争优势丧失。
以太坊现在推进的路线图，本质上就是它的制宪和建立中央经济系统，也就是建立“结算主权”：
原生Rollup预编译（Native Rollup Precompile）= 联邦宪法。 L2可以在EVM之外自由构建差异化功能，而EVM部分可以通过原生预编译获得以太坊级别的安全验证。不接入当然也可以，但代价是失去与以太坊生态的免信任互操作性。同步可组合性（Synchronous Composability）= 统一市场。 通过原生Rollup预编译等机制，L2之间、L2与L1之间的免信任互操作和同步可组合性正在成为可能，这直接消除了"州际贸易壁垒"，流动性不再被困在各自的孤岛上。L1价值捕获重建 = 联邦征税权。 当所有关键的跨L2交互都回归L1结算时，ETH重新成为整个生态的结算中枢和信任锚点。谁控制结算层，谁就捕获价值。
以太坊正在用统一的结算和验证体系，把碎片化的L2生态变成一个不可替代的“数字国家”，这是一个历史必然。当然， 转变的过程可能缓慢，而历史告诉我们，这个转变一旦完成，释放出的网络效应将远超碎片化时代的线性增长。美国用统一的经济系统把13个小邦变成了世界第一大经济体。以太坊也将把松散的L2生态转化成最大的安全性结算层，乃至全球金融载体。
以太坊核心升级路线图与估值影响 (2025-2026)

二、估值误区：为何不应将以太坊视为“科技公司”
将传统企业估值模型（P/E、DCF、EV/EBITDA）套用于以太坊，本质上是一种类别错误。以太坊并非以利润最大化为目标的公司，而是一套开放的数字经济基础设施。企业追求股东价值最大化，而以太坊追求的是生态规模、安全性与抗审查性的最大化。为实现这一目标，以太坊多次主动压低协议收入（如通过EIP-4844 通过引入 Blob DA，结构性下移 L2 数据发布成本，并压低 L1 来自 rollup 数据的费用收入）——在公司视角下近似“收入自毁”，但在基础设施视角下，则是以牺牲短期费用换取长期的中立性溢价与网络效应。
更合理的理解框架，是将以太坊视为全球中立的结算与共识层：为数字经济提供安全性、最终性与可信协调。ETH 的价值体现在多重结构性需求之上——最终结算的刚性需求、链上金融与稳定币规模、质押与销毁机制对供给的影响，以及 ETF、企业财库与 RWA 等机构级采用所带来的长期、粘性资金。

三、范式重构：寻找现金流之外的定价锚

2025年底 Hashed团队推出的 ethval.com 为以太坊提供了详尽的可复现量化模型集合，但传统的静态模型难以捕捉 2026 年以太坊叙事的剧烈转折。因此，我们复用了其系统性、透明且可复现的底层模型（涵盖收益、货币、网络效应与供给结构），在估值架构与权重逻辑上进行了重塑：
结构重构： 将模型映射至“安全性、货币、平台、收入”四大价值象限，分类加总定价。权重再平衡： 显著上调安全性与结算溢价权重，弱化协议收入与 L2 扩张的边际贡献。风控叠加层： 引入宏观与链上风险感知的熔断机制，使估值框架具备跨周期适应性。剔除“循环论证”：对含现价输入的模型（如 Staking Scarcity、Liquidity Premium）不再作为公允价值锚，仅保留其作为仓位与风险偏好调节指标。
注：下述模型并非用于精确点位预测，而用于刻画不同价值来源在不同周期中的相对定价方向

1. 安全性结算层：核心价值锚（45%，避险期上调）
我们将安全性结算层视为以太坊最核心的价值来源，并赋予其 45% 的基准权重；在宏观不确定性上升或风险偏好回落阶段，该权重进一步上调。这一判断源于 Vitalik 对“真正扩展以太坊”的最新界定：扩容的本质不是提升 TPS，而是创造由以太坊本身完全背书的区块空间。任何依赖外部信任假设的高性能执行环境，都不构成对以太坊本体的扩展。
在此框架下，ETH 的价值主要体现为全球无主权结算层的信用溢价，而非协议收入。该溢价由验证者规模与去中心化程度、长期安全记录、机构级采用、合规路径清晰度，以及协议内生 Rollup 验证机制等结构性因素共同支撑。
在具体定价上，我们主要采用两种互补的方法：Validator Economics（收益均衡映射）与 Staking DCF（永续质押折现），共同刻画 ETH 作为“全球安全结算层”的制度性溢价。
Validator Economics（收益均衡定价）：基于每枚ETH的年化质押现金流与目标真实收益率的比值，推导理论公允价格：
Fair Price = (Annual Staking Cash Flow per ETH) / Target Real Yield
该表达用于刻画收益与价格的均衡关系，作为方向性相对估值工具，而非独立定价模型。
 Staking DCF（永续质押折现）：将 ETH 视为一项可持续产生真实质押收益的长期资产，对其现金流进行永续折现：
M_staking = Total Real Staking Cash Flow / (Discount Rate − Longterm Growth Rate)
ETH Price (staking) = M_staking / Circulating Supply
从本质上看，这一价值层并非对标平台型公司的收入能力，而是类似全球清算网络的结算信用。

2. 货币属性：结算与抵押（35%，效用扩张期主导）
我们将货币属性视为以太坊第二核心的价值来源，并赋予其 35% 的基准权重，在中性市场或链上经济扩张阶段成为主要效用锚。这一判断并非基于“ETH 等同于美元”的叙事，而在于其作为链上金融体系的原生结算燃料与最终抵押资产的结构性角色。稳定币流转、DeFi 清算与 RWA 结算的安全性，均依赖 ETH 所支撑的结算层。
定价上，我们采用货币数量论的扩展形式（MV = PQ），但将ETH的使用场景分层建模，以应对不同场景下流通速度的数量级差异分层货币需求模型：
高频结算层（Gas支付、稳定币转账）M_transaction = Annual Transaction Settlement Volume / V_highV_high ≈ 15-25（参考历史链上数据）中频金融层（DeFi交互、借贷清算）M_defi = Annual DeFi Settlement Volume / V_mediumV_medium ≈ 3-8（基于主流DeFi协议资金周转率）低频抵押层（质押、再质押、长期锁仓）M_collateral = Total ETH Collateral Value × (1 + Liquidity Premium)Liquidity Premium = 10-30%（反映流动性牺牲的补偿）
3. 平台 / 网络效应：增长期权（10%，牛市放大器）
平台与网络效应被视为以太坊估值中的增长期权，仅赋予 10% 权重，用于解释牛市阶段生态扩张带来的非线性溢价。我们采用经信任修正的梅特卡夫模型，避免将不同安全级别的 L2 资产等权计入估值：
梅特卡夫模型： M_network = a × (Active Users)^b  +  m × Σ (L2 TVL_i × TrustScore_i)平台/网络效应估值价格：ETH Price(network) = M_network / Circulating Supply
4. 收入资产：现金流地板（10%，熊市托底）
我们将协议收入视为以太坊估值体系中的现金流地板，而非增长引擎，同样赋予 10% 权重。该层主要在熊市或极端风险阶段发挥作用，用于刻画估值下限。
Gas 与 Blob 费用为网络提供最低运作成本，并通过 EIP-1559 影响供给结构。估值上，我们采用市销率与费用收益率模型，并取其中的保守值，仅作为底部参考。随着主网持续扩容，协议收入的重要性相对下降，其核心作用体现在下行阶段的安全边际。
市销率模型（P/S Floor）：M_PS = Annual Protocol Revenue × P/S_multiple市销率估值价格：ETH Price (PS) = M_PS / Circulating Supply费用收益率模型：M_Yield = Annual Protocol Revenue / Target Fee Yield费用收益估值价格：ETH Price(Yield) = M_Yield / Circulating Supply现金流地板定价（取两者极小值）：P_Revenue_Floor = min(P_PS , P_Yield)
四、动态校准：宏观约束与周期适配
如果说前文确立了以太坊的“内在价值中枢”，本章则引入一套独立于基本面的“外在环境适配系统”。估值无法真空运行，必须受制于宏观环境（资金成本）、市场结构（相对强弱）与链上情绪（拥挤度）三大外部约束。基于此，我们构建了状态适配（Regime Adaptation）机制，在不同周期动态调整估值权重——宽松期释放期权溢价，避险期退守收入地板，从而实现从静态模型到动态策略的跨越。（注：限于篇幅，本文仅展示该机制的核心逻辑框架。）

五、机构化第二曲线的条件路径
前文分析均基于加密体系内部的技术、估值与周期逻辑，而本章讨论的是一个不同层级的问题：当 ETH 不再仅由加密原生资金定价，而被逐步纳入传统金融体系，其定价权、资产属性与风险结构将如何变化。机构化第二曲线并非对既有逻辑的延伸，而是外生力量对以太坊的再定义：
资产属性的变化（Beta → Carry）：现货 ETH ETF 解决的是合规与托管问题，本质仍是价格暴露；而未来Staking ETF 的推进，首次将链上收益通过合规载体引入机构体系。ETH 由此从“无息高波动资产”转向“具备可预期收益的配置型资产”，潜在买家从交易型资金扩展至对收益与久期敏感的养老金、保险及长期账户。使用方式的变化（Holding → Using）：如果机构不再仅将 ETH 视为可交易标的，而是开始将其作为结算与抵押基础设施使用。无论是 JPMorgan 的代币化基金，还是合规稳定币与 RWA 在以太坊上的部署，都表明 ETH 的需求正从“持有需求”转向“运行需求”——机构不仅持有 ETH，更在其上完成结算、清算与风险管理。尾部风险的变化（Uncertainty → Pricing）： 随着稳定币监管框架（如 GENIUS Act）未来逐步确立，以及以太坊路线图与治理透明度提升，机构最为敏感的监管与技术不确定性正在被系统性压缩，意味着不确定性开始被定价，而非被回避。
所谓“机构化第二曲线”是 需求性质的改变，为“安全性结算层 + 货币属性”的估值逻辑提供了真实需求来源，推动 ETH 从以情绪驱动的投机资产过渡为同时承载配置性与功能性需求的基础资产。

六、结语：至暗时刻的价值锚定
过去一周，行业经历了剧烈的去杠杆化洗礼，市场情绪降至冰点，这无疑是加密世界的“至暗时刻”。悲观情绪在从业者中蔓延，而作为最能代表加密精神的资产标的，以太坊亦处于争议的风暴眼中。
然而，作为理性的观察者，我们需要穿透恐慌的迷雾：以太坊当前所经历的，并非“价值的坍塌”，而是一次深刻的“定价锚迁移”。随着 L1 扩容直接推进、L2 被重新界定为不同信任等级的网络光谱，以及协议收入主动让位于系统安全与中立性，ETH 的定价逻辑已结构性转向“安全性结算层 + 原生货币属性”。
在宏观真实利率高位、流动性尚未宽松、链上增长期权暂未被市场允许定价的背景下，ETH 的价格自然收敛至由结算确定性、可验证收益与机构共识支撑的结构性价值区间。这一区间并非情绪底，而是在剥离平台型增长溢价后的价值中枢。
作为以太坊生态的长期建设者，我们拒绝做 ETH 的“无脑多头”。我们希望通过严谨的逻辑框架，审慎地论证我们的预判：只有当宏观流动性、风险偏好与网络效应同时满足市场状态的触发条件时，更高的估值才会被市场重新计入。
因此，对于长线投资者而言，当下的关键问题不再是焦虑地追问“以太坊还能不能涨”，而是要清醒地认识到——在当前环境下，我们正在以“地板价”买入哪一层核心价值？

免责声明：本文在创作过程中借助了 ChatGPT-5.2, Gemini 3和Claude Opus 4.5等 AI 工具辅助完成，作者已尽力校对并确保信息真实与准确，但仍难免存在疏漏，敬请谅解。需特别提示的是，加密资产市场普遍存在项目基本面与二级市场价格表现背离的情况。本文内容仅用于信息整合与学术/研究交流，不构成任何投资建议，亦不应视为任何代币的买卖推荐。

著者: 0xjacobzhao | https://linktr.ee/0xjacobzhao
私たちの以前のCrypto AIシリーズの研究報告では、現在の暗号分野において最も実用的なアプリケーションシナリオは主にステーブルコインの支払いとDeFiに集中しているという見解を一貫して強調してきました。一方で、エージェントはユーザーに対面するAI業界の重要なインターフェースです。したがって、CryptoとAIの統合のトレンドの中で、最も価値のある2つの道は次のとおりです: 短期的には、既存の成熟したDeFiプロトコル（貸付や流動性マイニングのような基本戦略、Swap、Pendle PT、資金調達率のアービトラージのような高度な戦略に基づくAgentFi; 中期から長期的には、ステーブルコイン決済を中心に、ACP/AP2/x402/ERC-8004のようなプロトコルに依存するAgent Paymentです。

Noya.ai 研報：予測市場知能体の前瞻
作者：0xjacobzhao | https://linktr.ee/0xjacobzhao

過去のCrypto AIシリーズ研報で私たちが持続的に強調してきた見解：現在の暗号分野で最も実用的なアプリケーション価値のあるシナリオは、主にステーブルコインの支払いとDeFiに集中しており、エージェントはAI産業がユーザーに向けた重要なインターフェースです。したがって、CryptoとAIの融合の傾向の中で、最も価値のある二つの道はそれぞれ：短期的には既存の成熟したDeFiプロトコル（貸付、流動性マイニングなどの基本戦略、およびSwap、Pendle PT、資金費率アービトラージなどの高度な戦略）に基づくAgentFi、そして中長期的にはステーブルコイン決済を中心に、ACP/AP2/x402/ERC-8004などのプロトコルに依存するAgent Paymentです。

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この独立した研究レポートは、IOSGベンチャーズの支援を受けています。研究と執筆プロセスは、サム・レーマン（パンテラキャピタル）の強化学習に関する研究に触発されました。この記事についての貴重な提案をいただいたベン・フィールドリング（Gensyn.ai）、ガオ・ユアン（Gradient）、サミュエル・ダレ & エルファン・ミアヒ（Covenant AI）、シャシャンク・ヤダブ（Fraction AI）、チャオ・ワンに感謝します。この記事は客観性と正確性を追求していますが、一部の見解は主観的な判断を含み、偏見が含まれる可能性があります。読者のご理解に感謝します。

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この独立した研究報告書はIOSG Venturesの支援を受けており、研究と執筆のプロセスはSam Lehman（Pantera Capital）の強化学習研究報告書からインスパイアを受けています。Gensyn.aiのBen Fielding、GradientのGao Yuan、Covenant AIのSamuel Dare & Erfan Miahi、Fraction AIのShashank Yadav、Chao Wangに感謝します。この記事は内容の客観性と正確性を目指しており、一部の見解には主観的な判断が含まれるため、偏差がある可能性があります。読者の理解をお願い申し上げます。
人工知能は「パターンフィッティング」に主に依存する統計学習から、「構造化推論」を中心とする能力体系へと移行しており、後訓練（Post-training）の重要性が急速に高まっています。DeepSeek-R1の登場は、強化学習が大モデル時代のパラダイムシフトを迎え、業界の合意が形成されています：事前訓練はモデルの汎用能力基盤を構築し、強化学習はもはや単なる価値整合ツールではなく、推論チェーンの質や複雑な意思決定能力を体系的に向上させることができることが証明され、持続的に知能レベルを向上させる技術的な道筋へと進化しています。

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この独立した研究報告書は、IOSG Venturesによって支援されています。研究および執筆プロセスは、Raghav Agarwal（LongHash）およびJay Yu（Pantera）からの関連作業に触発されました。本記事に対する貴重な提案をしてくださったLex Sokolin @ Generative Ventures、Jordan@AIsa、Ivy @PodOur2Centsに感謝します。執筆プロセス中にNevermined、Skyfire、Virtuals Protocol、AIsa、Heurist、AEONなどのプロジェクトチームからもフィードバックが求められました。この記事は客観的で正確な内容を目指していますが、一部の見解は主観的な判断を含んでおり、避けられない偏差を含む可能性があります。読者の理解が感謝されます。

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この独立した研究報告はIOSG Venturesの支援を受けており、研究執筆プロセスはRaghav Agarwal@LongHashおよびJay Yu@Panteraの関連報告書に触発されています。Lex Sokolin@Generative Ventures、Jordan@AIsa、Ivy@(支無不言)ブログからの貴重な提案に感謝します。執筆中にはNevermined、Skyfire、Virtuals Protocol、AIsa、Heurist、AEONなどのプロジェクトチームの意見も求めました。この記事は内容の客観的かつ正確さを目指していますが、一部の意見は主観的判断を含むため、偏りが生じる可能性があることをご理解ください。

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この独立調査レポートは、IOSG Venturesの支援を受けています。著者は、Hans氏（RoboCup Asia-Pacific）、Nichanan Kesonpat氏（1kx）、Robert Koschig氏（1kx）、Amanda Young氏（Collab+Currency）、Jonathan Victor氏（Ansa Research）、Lex Sokolin氏（Generative Ventures）、Jay Yu氏（Pantera Capital）、Jeffrey Hu氏（Hashkey Capital）から貴重なコメントをいただいたこと、そしてOpenMind、BitRobot、peaq、Auki Labs、XMAQUINA、GAIB、Vader、Gradient、Tashi Network、CodecFlowの各氏から建設的なフィードバックをいただいたことに感謝いたします。客観性と正確性を確保するためにあらゆる努力を払っておりますが、一部の見解には主観的な解釈が反映されていることが避けられません。読者の皆様には、本稿を批判的に検討していただくようお願いいたします。

作者：0xjacobzhao | https://linktr.ee/0xjacobzhao

本独立研报由IOSG Ventures支持，感谢Hans (RoboCup Asia-Pacific), Nichanan Kesonpat(1kx), Robert Koschig (1kx), Amanda Young (Collab+Currency), Jonathan Victor (Ansa Research), Lex Sokolin (Generative Ventures), Jay Yu (Pantera Capital), Jeffrey Hu (Hashkey Capital) 对本文提出的宝贵建议。撰写过程中亦征询了 OpenMind, BitRobot, peaq, Auki Labs, XMAQUINA, GAIB, Vader, Gradient, Tashi Network 和 CodecFlow 等项目团队的意见反馈。本文力求内容客观准确，部分观点涉及主观判断，难免存在偏差，敬请读者予以理解。

検証可能コンピューティングのパラダイム—「オフチェーン計算 + オンチェーン検証」—は、ブロックチェーンシステムのための普遍的な計算モデルとなりました。これにより、ブロックチェーンアプリケーションは、分散化と信頼性をコアセキュリティ保証として維持しながら、ほぼ無限の計算自由を実現できます。ゼロ知識証明（ZKP）は、このパラダイムのバックボーンを形成しており、主にスケーラビリティ、プライバシー、相互運用性とデータ整合性という三つの基盤的な方向性での応用があります。スケーラビリティは、実行をオフチェーンに移動させ、高スループットと低コストの信頼性のないスケーリングのために簡潔な証明をオンチェーンで検証する最初のZKアプリケーションでした。

“オフチェーン計算 + オンチェーン検証”の信頼できる計算（Verifiable Computing）パラダイムは、ブロックチェーンシステムの一般的な計算モデルとなっています。それは、ブロックチェーンアプリケーションが非中央集権と信頼最小化（trustlessness）セキュリティを維持しながら、ほぼ無限の計算自由度（computational freedom）を得ることを可能にします。ゼロ知識証明（ZKP）はこのパラダイムの核心的な柱であり、その応用は主に拡張性（Scalability）、プライバシー（Privacy）、および相互運用性とデータ完全性（Interoperability & Data Integrity）の三つの基本的な方向に集中しています。その中で、拡張性はZK技術が最初に実現されたシナリオであり、取引の実行をオフチェーンに移し、短い証明を用いてオンチェーンで結果を検証することで、高いTPSと低コストの信頼できる拡張性を実現します。

著者:0xjacobzhao | https://linktr.ee/0xjacobzhao
ゼロ知識証明（ZK） — 次世代の暗号化およびスケーラビリティインフラストラクチャとして — ブロックチェーンのスケーリング、プライバシー計算、zkML、およびクロスチェーン検証において巨大な可能性を示しています。しかし、証明生成プロセスは非常に計算集約的でレイテンシが高く、産業の採用にとって最大のボトルネックとなっています。したがって、ZKハードウェアアクセラレーションはコアなエネーブラーとして浮上しています。この環境では、GPUは多様性と反復速度に優れ、ASICは究極の効率と大規模パフォーマンスを追求し、FPGAはプログラム可能性とエネルギー効率を組み合わせた柔軟な中間的立場を提供します。彼らは共に、ZKの現実世界での採用を支えるハードウェア基盤を形成しています。

著者：0xjacobzhao | https://linktr.ee/0xjacobzhao
零知識証明（ZK）として新しい世代の暗号化および拡張基盤インフラが、ブロックチェーンの拡張、プライバシー計算、さらにはzkML、クロスチェーン検証などの新興アプリケーションにおいて広範な潜在能力を示しています。しかし、その証明生成プロセスは計算量が膨大で、遅延が高く、産業化の最大のボトルネックとなっています。ZK ハードウェアアクセラレーションは、この背景の中で台頭してきた核心的な要素であり、ZK ハードウェアアクセラレーションの道筋において、GPUは汎用性と反復速度に優れ、ASICは極致的なエネルギー効率とスケーラビリティを追求し、FPGAは中間的な形態として柔軟なプログラマビリティと高いエネルギー効率を兼ね備えています。これら三者が共に零知識証明の実現を推進するハードウェア基盤を構成しています。

0xjacobzhaoによって書かれた | https://linktr.ee/0xjacobzhao
AIが最も急成長している技術の波になるにつれて、コンピューティングパワーは新しい「通貨」と見なされ、GPUは戦略的資産に変わりつつあります。しかし、資金調達と流動性は依然として限られており、暗号金融は実際のキャッシュフローに裏打ちされた資産を必要としています。RWAのトークン化が橋渡しとして浮上しています。AIインフラは、高価値のハードウェアと予測可能なキャッシュフローを組み合わせて、非標準RWAsの最良の入り口と見なされており、GPUは短期的な実用性を提供し、ロボティクスはより長期のフロンティアを表しています。GAIBのRWAiFi（RWA + AI + DeFi）は、AIインフラ（GPUとロボティクス）× RWA × DeFiのフライホイールを駆動し、オンチェーン金融化への新しい道を紹介します。

著者：0xjacobzhao | https://linktr.ee/0xjacobzhao
AIが世界で最も急成長している技術潮流となる中、計算能力は新たな「通貨」として見なされ、GPUなどの高性能ハードウェアは徐々に戦略的資産へと進化しています。しかし、長年にわたりこのような資産の資金調達と流動性は制限されてきました。同時に、暗号金融は真のキャッシュフローを持つ優良資産の接続を急務としています。RWA（実世界資産）のチェーン上化は、伝統的金融と暗号市場を結ぶ重要な橋梁となりつつあります。AIインフラストラクチャ資産は「高価値ハードウェア + 予測可能なキャッシュフロー」の特性を持ち、一般に非標準資産RWAの最良の突破口と見なされています。その中でもGPUは最も現実的な実現可能性を持ち、ロボットはより長期的な探索方向を示しています。このような背景の中、GAIBが提案したRWAiFi（RWA + AI + DeFi）パスは、「AIインフラのチェーン上金融化の道」に新たな解決策を提供し、「AIインフラ（計算能力とロボット）x RWA x DeFi」のフライホイール効果を促進します。

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私たちの6月の報告書「暗号AIの聖杯：分散型トレーニングのフロンティア探索」では、フェデレーテッドラーニング—「制御された分散化」というパラダイムについて議論しました。これは、分散トレーニングと完全に分散したトレーニングの間に位置するものです。そのコア原則は、データをローカルに保持しながらパラメータを中央で集約することであり、特に医療や金融などのプライバシーに敏感でコンプライアンスが厳しい業界に適した設計です。

6月のレポート（Crypto AIの聖杯：分散型トレーニングの最前線の探求）では、分散トレーニングと去中心化トレーニングの間に位置する「制御された去中心化」ソリューションであるフェデレーテッドラーニング（Federated Learning）について言及しました。その核心はデータのローカル保持とパラメータの集中集約であり、医療や金融などのプライバシーとコンプライアンスのニーズを満たします。一方で、過去の複数のレポートではエージェント（Agent）ネットワークの台頭に継続的に注目してきました。その価値は、複数のエージェントによる自治と分業を通じて、複雑なタスクを協力して完了し、「大モデル」から「多エージェントエコシステム」への進化を推進することにあります。

一、序論 | Crypto AIのモデル層の飛躍
データ、モデルと計算力はAIインフラの三大核心要素であり、燃料（データ）、エンジン（モデル）、エネルギー（計算力）が欠かせません。従来のAI業界のインフラ進化パスに類似して、Crypto AI分野も似たような段階を経てきました。2024年初頭、市場は去中心化GPUプロジェクト（Akash、Render、io.netなど）によって一時支配され、「計算力を組み合わせる」という粗放な成長ロジックが普遍的に強調されました。そして2025年に入ると、業界の関心は徐々にモデルとデータ層に移り、Crypto AIが基盤リソース競争からより持続可能で応用価値のある中間構築へと移行することを示しています。

1. はじめに | 暗号AIにおけるモデル・レイヤーのシフト
データ、モデル、計算はAIインフラストラクチャの三つの主要な柱を形成しており、燃料（データ）、エンジン（モデル）、エネルギー（計算）に相当し、すべて不可欠です。従来のAI業界におけるインフラストラクチャの進化と同様に、暗号AIセクターも類似の軌跡を辿ってきました。2024年初頭、市場は分散型GPUプロジェクト（Akash、Render、io.netなど）によって支配され、原始的な計算能力に焦点を当てたリソース重視の成長モデルが特徴でした。しかし、2025年までに、業界の関心は徐々にモデルとデータレイヤーに移り、低レベルのインフラストラクチャ競争からより持続可能なアプリケーション主導の中間レイヤー開発へと移行しました。

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間違いなく、Pendleは現在の暗号サイクルにおける最も成功したDeFiプロトコルの一つです。多くのプロトコルが流動性の干ばつや物語の衰退により停滞している中、Pendleは独自の利回り分割および取引メカニズムを通じて自らを際立たせ、利回り資産の「価格発見の場」となりました。ステーブルコイン、LST、LRT、およびその他の利回り生成資産と深く統合することで、基盤となる「DeFi利回りインフラストラクチャ」としての地位を確保しました。