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「緩和こそが真の出口：暗号VCがエージェントネットワーク効果を確保する時」

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AI大規模モデルは投資回収が難しい中、暗号資産とエージェントの融合が「次の富のチャンス」となる可能性がある。

原文タイトル：「利下げこそ真の出口：暗号VCがエージェントのネットワーク効果を掴む時」
原文出典：佐爺歪脖山

AIはナードのチャンス、エージェントはマネーのチャンス

ベンチャーキャピタル、A16Zなどのメガファンドは常にサイクルと出口の物語を語ってきたが、Solo GPの視点から見れば、それはむしろシグナルと構造の調和振動であり、彼らが口にしない真の法則を見つけ出す必要がある。

2021年、a16zはLPに125億ドルの利益を還元し、DPIは過去10年間の合計を上回った。しかし同時に、2021年は米国VC業界の災厄の始まりでもあった。実際のDPIを除けば、それは単なる含み益に過ぎなかった。

言い換えれば、2021年は出口の黄金期であり、LPは確実に現金を手にすることができた。しかし、LPが再投資を行えば、現在まで続く苦しみを経験することになる。

画像説明：利下げこそ真の出口
画像出典：@jasonlk @PeterJ_Walker

これらすべては逆のナラティブを語っており、暗号市場の変動もこれと同期している。2022年のメタバース概念はWeb3を沸騰させ、強引に強気相場を延命させたが、2025年初頭、Binanceが「ガールフレンドコイン」の騒動でVCコインに終止符を打った。

現在、ほとんどのVCは沈黙モードに陥っている。規模の経済は計算能力やデータの重資本モデルに引きずり込まれ、なかなか回収できず、ネットワーク効果はオンチェーンでは語るに及ばず、機関化やSaaSチャネルフィーで細々と生き延びている。

しかし、ベンチャーキャピタルの歴史を俯瞰すれば、利上げ・利下げのサイクルごとに、放出された資金は異なるVCモデルを育んできた。我々は何度もリスクの評価ロジックを発明し、暗号市場の相対的な自由が、この市場の目利きたちに最も儲かるシグナルメカニズムを掘り起こさせるだろう。

VCがリスクを取らなくなった時

「あらゆる情熱は、外部の事物が感覚器官に衝撃を与え、動物精神が神経を通じて動き出すことから始まる。」

覚えている方もいるだろうが、2021年3月と4月、RobloxとCoinbaseはDirect Listing（直接上場）方式で株式を公開した。通常のIPOとは異なり、直接上場では既存株のみを売却し、引受会社は不要で、ロックアップ期間もない。

興味深いことに、両社のリード投資家はともにA16Zであり、華やかなDPIデータの下で、2021年6月にA16Zは第3号暗号ファンドとして22億ドルを調達し、2022年1月にはさらに90億ドルの新ファンドを調達した。

では、その代償は何か？

代償は、Coinbaseの株価が2023年に最高値から90%下落したことだ。明確に言えば、A16Zの米国株式市場における役割は、暗号VCと何ら変わらない。しかし問題は、A16Zが依然として2024年に72億ドル、2026年に151億ドルを調達できることだ。

さらに2026年5月には、第5号暗号ファンドが22億ドル以上を調達し、その暗号ファンドの累計額は100億ドル近くに達する。

市場は選択を迫られる。A16ZのLPとなり、緩和の瞬間に驚異的なDPIを待つか、あるいはA16Zの代償となり、その驚異的なDPIの源泉となるか。

しかし、問題も生じる。A16Zは市場のシグナル発見に鋭敏ではない。言い換えれば、各サイクルのVC王者は規模の呪いに直面し、規模が大きすぎるため、超初期のパラダイム、特に改良ではなく革命的なメカニズムを発見する十分な動機を持てなくなる。

1. 現代VCの父、Arthur Rockはデビュー即絶頂。FairchildとIntelがシリコンバレーのVCモデルを切り開いた。

2. KPとSequoiaがVCの機関化モデルを正式に導入したが、PCとモバイルインターネットで交互にリードした。

3. YCはVCを大数のメカニズム下の確率に変え、パワーローの下での次世代巨大ユニコーンを量産した。

4. 孫正義はSoftBankを通じて、アリババ中国株の神話を背景に、VCを超大規模な疑似ポンジゲームに変えた。

こうして、古い巨人が過去の栄光に浸る一方で、新興の野心家たちはメカニズムの革新を通じて独自の目利き力を証明し、安価な資金を手に入れて、自らの冒険の新時代を切り開く。

画像説明：VCサイクルの変動
画像出典：@zuoyeweb3

さらに、評判そのものが金に換わることもある。Paradigm の創業者 Matt Huang はバイトダンスに投資し、同社は上場できなかったものの、Paradigm は暗号資産分野で躍進を続けている。最新の情報によれば、彼らはすでに AI とロボットにシフトしている。

答えを修正しよう。もし君が A16Z の LP になれず、踏みつけられる代償にもなりたくないのなら、まだ増幅されていない新しいシグナルを発見し、新しいメカニズムで先輩たちを打ち負かすべきだ。

隙間はすでに現れている。2021年、A16Z は Anthropic の資金調達に「参加を許されなかった」。代わりに、Skype の共同創業者 Jaan Tallinn や Google 元 CEO の Schmidt など、多くの個人投資家が初期段階で賭けに出た。シリーズ A を主導した彼らに続き、2022年には FTX の SBF が参入し、我々に色褪せないもう一つの Crypto X AI の想像力を与えた。

画像説明：ポジション争いは始まったばかり
画像出典：@zuoyeweb3

A16Z はリスクを取る必要はない。SBF は個人投資家の資金を「有効活用」した。Solo GP に最も合理的な出発点を求めるなら、Claude のベンチャー投資史が最も典型的だ。

個人エンジェル投資家とは異なり、Solo GP は完全に自己のリサーチ能力で VC 全体を運営する。Agent 時代は理解しやすいが、実は人間が最初にそれを実践している。YC の広範なネットワーク戦略とは異なり、Solo GP は各プロジェクトに深く関与し、すべての投資が DPI にとって重要だ。

A16Z は市場そのものの指標となっている。新しい技術トレンドが出現すると、より新しい参加者は A16Z よりほんの少し早く動こうと画策する。AI 大規模モデル以外に、彼らが狙うのは Agent だ。

ここには危険な飛躍が存在する。すなわち、AI 大規模モデルでは規模の経済が成立しない。人間ユーザーが増えるごとにサーバーコストが増加し、ソフトウェアのようにコストを薄めることはできない。つまり、ネットワーク効果が Agent において期待通りに現れず、Agent 間の呼び出しはまだ理想的な状態に過ぎない。

非人間的なネットワーク効果

「1784年、ワットが回転式蒸気機関を改良し、1824年にはフランス人カルノーによって蒸気機関の完全な理論が説明された。」

AIのすべてはブラックボックスであり、スケーリング則はアディダス王が百度で観察したものだ。Transformerに必要な数学は大学院生レベルを超えないが、なぜ大学院生の数学レベルを超えられるのかは不明である。

AIはナードにとってのチャンスだ。最先端の人々に資金を投じ、あとは力任せに奇跡を待つだけでいい。シリコンバレーで流行る人材買収がその最良の証明であり、研究者＞データ＞モデルという順位が成り立つ。

しかし、大規模モデル自体はコスト回収が難しい。規模の効果に対する逆説を改めて強調するが、訓練から推論へ、対話からタスクへと移行しても、このプロセスを止めることはできない。

AI大規模モデルの唯一の出路は、AWSやCloudFlareのようなトラフィックセンターになることだ。もし生産側のコスト削減が不可能なら、消費側を無限に成長させるしかない。

エージェントはマネーのチャンスだ。エージェントを消費の主体にしなければならない。主体が無限 × 消費が無限、これがエージェント同士の相互呼び出しが話題の主流となる根源である。

しかし、かなりの程度でエージェントとボットは区別がつかず、何がエージェントなのか明確に説明できず、ボットもすでに存在していたように思える。

画像説明：ボットはエージェントではない
画像出典：@Cloudflare

あえてエージェントを定義するなら、強化学習における「評価エージェント」が今回の技術潮流の原点である。DeepMindの考え方では、エージェントに訓練の成功を自動評価させることが、次の知能向上の鍵となる。

これはClaudeのコーディングにおける役割分担とは大きく異なる。プログラミング視点でのエージェントは、実際には人間のプログラマーの役割をマッピングしたものであり、Agentic Codingと言うとき、それはAlphaZeroのエージェントとは全く別物である。

画像説明：エージェントの高価値シナリオ
画像出典：@zuoyeweb3

この観点からのみ、エージェントが人間に代わり、ClaudeがSaaSに打撃を与えるという主張が成り立つ。これは、人材外部委託メカニズムの継続的な進化に過ぎない：

1. 高価値領域へ進出、プログラマーの次は会計士とアナリスト；

2. 正社員を減らす方向へ、アウトソーシングの次は複数エージェントの呼び出し料。

しかし、依然として問題が残る。エージェントは人間の社会的関係を示しておらず、実際のビジネス関係がエージェントによってスムーズになるわけではない。人間は依然として人とのやり取りを好む。

確かに、より多くのエージェントシナリオを創出し、「内部」の調整では良好な効果を発揮している。例えば、大手企業が人員削減でGPUに切り替えるのは有効だ。

画像説明：高価値領域に人は不要
画像出典：@trueupio

しかし、「外部」との連携においては、注意が必要だ。予想通りには証明されておらず、2026年5月の米国雇用は力強く成長し、非農業部門雇用は17.2万人増加した。主にレジャー・飲食、医療などのブルーカラー分野であり、逆に金融業界は2.2万人減少した。

人間社会のエージェントに対する恐怖は現実に存在するが、過大評価されている。

もちろん、サハラ砂漠に靴が必要かどうかと同様に、これはモデルの知能をさらに強化し、エージェントの能力を高め、ロボティクスに投資するシグナルともなり得る。

言い換えれば、エージェント経済学は理論上のみ成立し、消費側の無限の成長は実現していない。引き続き賭けるなら、どうすればエージェント同士が相互に呼び出し合い、ネットワーク効果を生み出せるのか？

暗号資産がエージェント時代を席巻

「進化は必ずしも複雑さを増大させるわけではなく、進化は必ずしも上昇傾向ではない。」

既知の情報を整理し、未知の危険への警告とする。

ベンチャーキャピタルは技術シグナルの効果的な発掘を代表するものではなく、これは少数の勇敢な者のゲームとなっている；

エージェントは強制的に大量生産され、大規模言語モデルの生産コスト削減への期待が寄せられているが、それらの間には自然な呼び出し関係は生まれない。

これら二つの一見矛盾する言説体系には、巧妙な調整が含まれている——エージェントの呼び出しを刺激するシグナルメカニズムの模索だ。

単にAgent資産を発行したり、DeFiプロトコルをAgent化しても意味がない。チェーン上には元々人間よりBotが多く、スマートコントラクトの呼び出しを重ねることで技術的リスクが増すだけだ。この道は平坦ではない。

実践的に言えば、人間の第一性はAgentに取って代わられることはない。なぜなら、役割のマッピングはビジネス関係に依存しており、信創は4090を買わず、中米は互いに受け入れない。技術の境界は我々が想像するよりも狭い。

画像説明：Agent経済のポジション争い
画像出典：@zuoyeweb3

ExaはAgentのリアルタイム＋高品質データのニーズに狙いを定め、一度のクリーニングで複数回の呼び出しを実現する。これは真の規模の経済だが、ClaudeとCodex間の呼び出しを引き起こすのは難しい。

CatenaはB端間のAgentコンプライアンス金融ニーズを満たし、さらにはOCCライセンスを申請してB2Bのコンプライアンスを容易にする。これは特化版ネットワーク効果だが、規模利用コストを下げるのは難しい。

一方、ステーブルコインに代表される各種決済プロトコルは、C端の入口＋清算出口のニーズを切り取ろうとしている。軽量プロトコルで利用コストを下げ、マイクロペイメントで協調コストを下げる。

しかし、それだけでは不十分だ。最終的なA2A日常コミュニケーションを達成するには、人間が自ら魂を捧げる覚悟が必要であり、TrueNorthのような3ステップが必要だ：

1. 人間にAgentを使って取引を支援させる；

2. Agentに人間の取引参加を学習させる；

3. Agentにチェーン上の取引を主導させる。

ClaudeがIBKRに接続する際のポリシーや法的制限と比較して、それは単なるCoPilotに過ぎないが、TrueNorthがHyperliquidの実取引を利用するのは難しくない。

しかし、人間が自ら進んでAgentの指導を受け入れるようにするのは、依然として遠い道のりであり、少なくともVCの想像よりもはるかに遠い。

画像説明：決済＋取引＞収益
画像出典：@zuoyeweb3

Agent＋金融への取り組みにおいて、「主に決済に投資し、次に取引に投資する」という構造が圧倒的な主流を占めている。

決済は極めて確実であり、PayPalやStripeの市場シェアはすべてステーブルコイン化され、ステーブルコインはすべてAgent化されるだろう。

取引の展望は広大で、サイモンズからJane Street、そして梁聖恩が恩返ししきれない幻方（High-Flyer）に至るまで、VCの無限の想像力をかき立てている。

しかし、これらは我々が想像するAgentによる取引や決済の掌握とは別物だ。

定量取引が確立するのは「計算力による覇権」であり、依然として人間に対する速度面での優位性に過ぎない。取引が確立するのは「チャネルによる優位性」であり、依然として銀行に対する手数料率での優位性に過ぎない。

ここに溝が生じる。VCが何かを促進しようとしても、人々が自ら進んでAgentに取って代わられることを受け入れるように仕向けるのは難しく、A16Zでさえ手が出せない。金を積んでも新たなソーシャルメディア「Clubhouse」や「Towns Protocol」の成功を促進できなかったのだから、より複雑な金融Agentのシナリオに対しては、もはや諦めるしかない。

DeFiの成功経験を参考にするなら、Agentに資金を触らせ、低頻度・少額で実現可能性を検証し、それによって初めて高頻度・高額の日常利用へと進むことができる。

想像してみてほしい。もし道路がすべてFSD搭載のテスラRobotaxiで埋め尽くされれば、人間とAIが混在して走るよりもむしろ安全になるだろう。しかし、それを実現するためには、逆に人間が実験台になる必要がある：

1. 少数の人間がAI運転支援を利用し、人間ドライバーに対するテクノロジーによる平等を確立する。

2. 少数の人間がAI運転支援を利用する際の死傷率を低減し、補償メカニズムを構築する。

言い換えれば、Agentが金に触れるメカニズムを構築することは、Agentが金を稼ぐことよりもユーザーの転換を容易にする。Agentが十分な「金の使い方」の経験を収集して初めて、人間は考えることをやめ、ひたすら確認ボタンをクリックするようになる。

Agentが積極的に市場に参加して初めて、市場の効率性と安全性を高めることができる。こう理解すればよい。Agentが収益を追求するプロセスこそが、市場の効率性を向上させるプロセスであり、段階的に自己増殖し、C++でC++を書き、AgentでAgentを最適化するようなものだ。

取引はAgentの終着点だが、そこに至るまでには長い楕円形のトラックを走破しなければならない。

金融という高価値のシナリオにおいて、ブロックチェーンは開かれた金融の実験場であり、ステーブルコインはAgentが市場プロセスを最適化するための証拠である。これは規模やリソースの投入の問題ではなく、メカニズムの構築と拡大に関する問題なのだ。