2025年に私が見ているもの

今年のAI産業の爆発により、暗号×AIが急速に台頭しました。仮想通貨×AIに焦点を当てている研究者のテン・ヤン氏は、2025年に向けた10の予測を発表した。

Original Title: "What I'm Watching in 2025"

原題：「2025年に私が見ているもの」

Author: Teng Yan, Researcher (Focusing on Crypto x AI)

著者：Teng Yan 研究員（仮想通貨×AIを中心に）

Compilation: Felix, PANews

編集：フェリックス、PANews

With the explosion of the AI industry this year, Crypto x AI has rapidly risen. Researcher Teng Yan, who focuses on Crypto x AI, has published 10 predictions for 2025. Here are the details of the predictions.

今年のAI産業の爆発により、暗号×AIが急速に台頭しました。暗号通貨×AIに焦点を当てている研究者のTeng Yan氏は、2025年に向けた10の予測を発表しています。予測の詳細は次のとおりです。

1. The total market value of crypto AI tokens will reach $150 billion

1. 暗号AIトークンの市場価値総額は1,500億ドルに達する見込み

Currently, the market value of crypto AI tokens accounts for only 2.9% of the altcoin market, but this ratio will not last long.

現在、暗号AIトークンの市場価値はアルトコイン市場のわずか2.9％を占めていますが、この比率は長くは続かないでしょう。

AI encompasses everything from smart contract platforms to memes, DePIN, agent platforms, data networks, and intelligent coordination layers, and its market position is undoubtedly on par with DeFi and memes.

AI は、スマート コントラクト プラットフォームからミーム、DePIN、エージェント プラットフォーム、データ ネットワーク、インテリジェント コーディネーション レイヤーまであらゆるものを網羅しており、その市場での地位は間違いなく DeFi やミームと同等です。

Why am I so confident about this?

なぜ私はこのことにそんなに自信を持っているのでしょうか？

2. Bittensor Revival

2. ビテンソールの復活

The decentralized AI infrastructure Bittensor (TAO) has been online for years and is a veteran project in the crypto AI field. Despite the AI craze, its token price has lingered at levels from a year ago.

分散型 AI インフラストラクチャ Bittensor (TAO) は、何年もオンラインで稼働しており、暗号 AI 分野ではベテランのプロジェクトです。 AIのブームにもかかわらず、そのトークン価格は1年前の水準で低迷している。

Now, Bittensor's Digital Hivemind has quietly achieved a leap: lower registration fees for more subnets, subnets outperforming Web2 peers in practical metrics like inference speed, and EVM compatibility bringing DeFi-like functionalities to Bittensor's network.

現在、Bittensor の Digital Hivemind は静かに飛躍を遂げています。より多くのサブネットの登録料が安くなり、サブネットは推論速度などの実用的な指標で Web2 ピアを上回り、EVM 互換性により Bittensor のネットワークに DeFi のような機能がもたらされました。

Why hasn't the TAO token skyrocketed? A sharp inflation plan and market focus on agent platforms have hindered its rise. However, dTAO (expected to launch in Q1 2025) could be a significant turning point. With dTAO, each subnet will have its own token, and the relative price of these tokens will determine how emissions are allocated.

なぜTAOトークンは高騰しないのでしょうか？急激なインフレ計画とエージェントプラットフォームへの市場の注目がその上昇を妨げている。ただし、dTAO (2025 年第 1 四半期に開始予定) は重要な転換点になる可能性があります。 dTAO では、各サブネットが独自のトークンを持ち、これらのトークンの相対価格によって排出量がどのように割り当てられるかが決まります。

Why Bittensor can make a comeback:

ビテンソールがカムバックできる理由:

3. The computing market is the next "L1 market"

3. コンピューティング市場は次の「L1市場」

The obvious trend is the endless demand for computing.

明らかな傾向は、コンピューティングに対する終わりのない需要です。

NVIDIA CEO Jensen Huang once said that inference demand will grow "a billion times." This exponential growth will disrupt traditional infrastructure plans, and new solutions are urgently needed.

NVIDIA CEO のジェンスン・ファン氏はかつて、推論需要は「10 億倍」に増加すると述べました。この急激な成長は従来のインフラ計画を混乱させるため、新しいソリューションが緊急に必要とされています。

Decentralized computing layers provide raw computing in a verifiable and cost-effective manner (for training and inference). Startups like Spheron, Gensyn, Atoma, and Kuzco are quietly building a solid foundation, focusing on products rather than tokens (none of these companies have tokens). As decentralized training of AI models becomes practical, the entire potential market will surge.

分散型コンピューティング レイヤーは、検証可能かつコスト効率の高い方法で (トレーニングと推論のための) 生のコンピューティングを提供します。 Spheron、Gensyn、Atoma、Kuzco などのスタートアップは、トークンではなく製品に重点を置き、静かに強固な基盤を構築しています (これらの企業はいずれもトークンを持っていません)。 AI モデルの分散トレーニングが実用化されると、潜在的な市場全体が急増します。

Comparison with L1:

L1との比較：

Just as Solana won in the L1 space, the winner will dominate a brand new domain. Keep a close eye on reliability (e.g., strong service level agreements or SLAs), cost-effectiveness, and developer-friendly tools.

ソラナが L1 スペースで勝ったように、勝者はまったく新しい領域を制覇することになります。信頼性 (強力なサービス レベル アグリーメントや SLA など)、費用対効果、開発者に優しいツールに常に注目してください。

4. AI agents will flood blockchain transactions

4. AI エージェントがブロックチェーン トランザクションをフラッドする

By the end of 2025, 90% of on-chain transactions will no longer be clicked "send" by real humans, but executed by a group of AI agents that continuously rebalance liquidity pools, allocate rewards, or execute small payments based on real-time data feedback.

2025 年末までに、オンチェーン トランザクションの 90% は、実際の人間によるクリックによる「送信」ではなくなり、流動性プールのバランスを継続的に調整し、報酬を割り当て、実際の金額に基づいて少額の支払いを実行する AI エージェントのグループによって実行されるようになります。タイムデータのフィードバック。

This doesn't sound far-fetched. Everything built over the past seven years (L1, rollup, DeFi, NFT) has quietly paved the way for a world where AI operates on-chain.

これは突飛なことではありません。過去 7 年間に構築されたすべてのもの (L1、ロールアップ、DeFi、NFT) は、AI がオンチェーンで動作する世界への道を静かに切り開きました。

Ironically, many builders may not even realize they are creating infrastructure for a machine-dominated future.

皮肉なことに、多くの建設業者は、自分たちが機械主導の未来に向けたインフラストラクチャを構築していることに気づいていないかもしれません。

Why will this shift happen?

なぜこのような変化が起こるのでしょうか?

AI agents will generate a massive amount of on-chain activity, and it's no wonder all L1/L2s are embracing agents.

AI エージェントは大量のオンチェーン アクティビティを生成するため、すべての L1/L2 がエージェントを採用するのも不思議ではありません。

The biggest challenge is making these agent-driven systems accountable to humans. As the ratio of agent-initiated transactions to human-initiated transactions continues to grow, new governance mechanisms, analytics platforms, and auditing tools will be needed.

最大の課題は、これらのエージェント駆動システムに人間に対する責任を持たせることです。人間が開始するトランザクションに対するエージェントが開始するトランザクションの割合が増加し続けるにつれて、新しいガバナンス メカニズム、分析プラットフォーム、監査ツールが必要になります。

5. Interaction between agents: The rise of clusters

5. エージェント間のインタラクション: クラスターの発生

The concept of agent clusters—micro AI agents seamlessly collaborating to execute grand plans—sounds like the plot of the next big sci-fi/horror movie.

エージェント クラスター (マイクロ AI エージェントがシームレスに連携して壮大な計画を実行する) の概念は、次の大作 SF/ホラー映画のプロットのように聞こえます。

Today's AI agents are mostly "lone wolves," operating in isolation with minimal and unpredictable interaction.

今日の AI エージェントはほとんどが「一匹狼」であり、最小限の予測不可能な相互作用で孤立して動作します。

Agent clusters will change this status quo, allowing networks of AI agents to exchange information, negotiate, and make collaborative decisions. It can be seen as a decentralized collection of specialized models, each contributing unique expertise to larger, more complex tasks.

エージェント クラスターはこの現状を変え、AI エージェントのネットワークが情報を交換し、交渉し、協力して意思決定を行えるようにします。これは、それぞれがより大規模で複雑なタスクに独自の専門知識を提供する、特化されたモデルの分散型コレクションとして見ることができます。

One cluster might coordinate distributed computing resources on platforms like Bittensor. Another cluster could handle misinformation, verifying sources in real-time before content spreads to social media. Each agent in the cluster is an expert capable of executing its task precisely.

1 つのクラスターが Bittensor などのプラットフォーム上の分散コンピューティング リソースを調整する場合があります。別のクラスターは誤った情報を処理し、コンテンツがソーシャル メディアに拡散する前にソースをリアルタイムで検証する可能性があります。クラスター内の各エージェントは、タスクを正確に実行できるエキスパートです。

These cluster networks will generate intelligence more powerful than any single isolated AI.

これらのクラスター ネットワークは、単一の分離された AI よりも強力なインテリジェンスを生成します。

To enable clusters to thrive, universal communication standards are crucial. Regardless of their underlying frameworks, agents need to be able to discover, verify, and collaborate. Teams like Story Protocol, FXN, Zerebro, and ai16z/ELIZA are laying the groundwork for the emergence of

クラスターの成長を可能にするためには、普遍的な通信標準が不可欠です。基礎となるフレームワークに関係なく、エージェントは検出、検証、共同作業を行うことができる必要があります。 Story Protocol、FXN、Zerebro、ai16z/ELIZA などのチームが、