編集者注：AI Agentがチャットツールから自律的にタスクを実行するシステムへと進化する中、ブロックチェーンインフラは新たな位置づけを模索している。10月21日、NEAR共同創設者のIllia Polosukhin氏とチームメンバーのAlex、AntonがThe Rollupの番組「AI Super Cycle」に出演し、NEAR Intents、プライバシー計算、ポスト量子セキュリティ、そしてAI Agent経済の発展方向について議論した。従来のパブリックチェーンが取引性能やエコシステム規模をめぐる競争を展開するのに対し、NEARはこれらの技術をAI経済に奉仕するインフラへと統合しようとしている。

その背景には、より根本的な問題がある。将来、ユーザーが主にAI Agentを通じて買い物、決済、資産取引、その他の商業活動を完了するようになった場合、誰が異なる市場をつなぎ、取引を実行し、結果を検証するのか。同時に、AIがますます多くの個人・企業データを掌握する中で、少数のモデルサービスプロバイダーがユーザー情報、取引の入口、商業分配の仕組みを同時に支配することをどう防ぐのか。

インタビューでPolosukhin氏はNEARの核心的判断を改めて強調した。AIは人間と計算システムのインタラクションのフロントエンドとなり、ブロックチェーンはAI、人間、企業間の経済活動を調整する役割を担う。この構想に従えば、NEAR Intentsはもはや単なるクロスチェーン取引ツールではなく、金融資産、デジタルサービス、さらには実物商品をつなぐ取引ネットワークへと発展する可能性がある。NEAR AIはプライバシー保護、検証可能な推論、モデルアクセス機能を提供する。

注目すべきは、この戦略がNEARのトークンエコノミー設計とも結びついていることだ。NEARはすでに一部のプロトコル収入とトークン買い戻しの間の関連を構築し、NEARをステーキングしてAI計算枠を取得する仕組みを導入している。ただし、クロスチェーン取引収入の成長から広く利用されるAI経済インフラの形成に至るまでには、ユーザー採用、商業需要、価値捕捉などの課題を解決する必要がある。今回のインタビューが示すのは、このモデルがすでに全面的に検証されたということではなく、むしろNEARの将来の市場構造に対する判断である。

以下は原文の翻訳である：

AIがフロントエンド、ブロックチェーンがバックエンド

過去数年間、NEARの発展方向は外部から見て必ずしも明確ではなかった。チェーン抽象化（Chain Abstraction）、NEAR Intentsから分散型AI、プライバシー計算、ポスト量子暗号学まで、これらの事業はそれぞれ異なる市場に対応しているように見えた。

しかしPolosukhin氏の見解では、これらの技術は常に同じ目標を中心に展開されている。

「私の核となる判断は一貫して、AIが私たちと計算システムとのインタラクションのインターフェースとなり、ブロックチェーンがAI、人間、企業の間の関係を調整する役割を担うということです。」

このアーキテクチャの下で、ブロックチェーンは主に基盤となる決済とセキュリティ保証の機能を担い、AIはユーザーのニーズを理解してユーザーとインタラクションする役割を担い、NEAR Intentsは異なる市場をつないで具体的なタスクを完了します。

Intents、すなわち意図駆動型の取引アーキテクチャは、ユーザーが取引を完了するために必要なすべての技術的ステップを自ら処理することなく、実現したい結果を直接表現できるようにします。クロスチェーン取引においては、ユーザーは交換したい資産を指定するだけで、システムが対応する実行メカニズムを通じてクロスチェーン操作を完了できます。

NEARはこのアーキテクチャの適用範囲をさらに拡大したいと考えています。

Polosukhin氏は例を挙げ、発展しつつあるAgent Marketにおいて、ウェブサイトや製品が他のAI Agentに推薦されやすいかどうかを分析できるサービスや、ユーザーがアップロードした自撮り写真に基づいてプロフェッショナルな写真を生成し、実体の印刷と郵送まで完了するAgentがすでに登場していると述べました。

後者の例では、ユーザーは「プロフェッショナルな写真が欲しい」というニーズを提示して自撮り写真をアップロードするだけで、残りの作業はシステムが調整して完了できます。

これは、NEAR Intentsが将来的に処理するのが金融取引の指示だけでなく、デジタルサービスの提供、商業タスク、実体商品の取引にも及ぶ可能性があることを意味します。

Alex氏はこの位置づけを「市場の市場」（Market of Markets）と要約しています。

同氏は、市場はまだNEARに対して統一されたナラティブを形成していないと考えています。異なるブロックチェーン間のSWIFTと見る人もいれば、さまざまな市場を集約するインフラストラクチャと見る人もおり、AI Agent経済の基盤ネットワークと見る人もいます。

Alex氏はこのような位置づけの分散を悪いこととは考えていません。むしろ、NEARの強みは他のブロックチェーンやアプリケーションエコシステムと協働できることにあり、他のネットワークを代替することを前提に発展する必要がないと考えています。

「私たちの重点は常に、正しく信頼性の高い技術を構築し、より多くのアプリケーションシナリオを支援し、他のエコシステムの技術と組み合わせ、ゼロサム競争から脱却することです。」

したがって、NEARが掲げる長期的な方向性は、すべての資産とアプリケーションを単一のパブリックチェーンに移行させることではなく、異なる市場が統一された実行アーキテクチャを通じて協調して動作できるようにすることです。

この構想が成立するかどうかは、AI Agentが将来の商業活動において本当に重要な入口となるかどうかに大きく依存している。

クロスチェーン取引から企業金融へ、プライバシーがNEARの新たな切り口に

ますます多くの金融活動がオンチェーンに移行するにつれ、公開・透明という従来のブロックチェーンの特性が、企業が暗号資産インフラを採用する際の障害となり始めている。

Polosukhin氏は、過去10年間、暗号資産業界の主な活動は依然として投機と資金調達に集中しており、真の企業業務が大規模にオンチェーンに参入することはなかったと考えている。

しかし、規制環境の段階的な明確化と流動性の改善に伴い、企業はブロックチェーンを実際の経営に活用する条件が整いつつある。問題は、企業は通常、すべての支払い、収入、および商取引が外部からリアルタイムで観察されることを受け入れられないことにある。

上場企業にとっては、一部の取引データが事前に公開されることで、情報開示やコンプライアンス上の問題に発展する可能性さえある。

「ブロックチェーンは商業活動に真に活用できる段階まで成熟してきたが、プライバシーはもはや匿名アドレスで身元を隠すだけの問題ではない。我々には真のプライバシー保護が必要だ。」

これがNEARがConfidential Intents（機密インテント実行）を推進する背景である。

Confidential IntentsはNEAR Intents上に構築された機密取引実行メカニズムである。NEARの公式開示によると、専用のプライベートシャードを通じて取引を実行することで、取引金額、資産ポートフォリオ、取引相手、実行戦略などの情報をすべてパブリックチェーン上に露出させる必要がなくなる。

今年7月7日、NEARはConfidential Intentsを開発者向けに全面開放すると発表した。公式は当時、NEAR Intentsが累計で処理したZEC取引量がすでに15億ドルを超え、near.comでは機密モードの開始後数週間で約42%の取引量がこの機能を利用したと開示した。上記のデータは特定プラットフォーム上の利用状況を反映したものであり、市場全体のプライバシー取引需要に直接結びつけることはできない。

すべての取引情報を完全に公開するモデルと比較して、Confidential Intentsは商業上の機密情報を保護しながら、検証可能な決済能力を維持することを目指している。

ただし、これはNEARが完全にトラストレスな匿名取引を実現したことを意味するものではない。公式の技術文書によると、このシステムは許可制バリデータが運用するプライベートシャードに依存しており、プライバシー保護、監査可能性、および信頼前提の間でトレードオフを行っている。選択的開示機能も依然として段階的に推進中の能力である。

Polosukhin にとって、プライバシーの重要性は、AI がデータ分析能力を大幅に向上させる点にもある。

「AI はますます個人の追跡が得意になり、異なる消費行動の関連性を発見する能力も高まっている。あなたはそんな情報がすべて外部に露出し、誰でも取得できる状態を望まないだろう。」

彼は、Zcash が個人の金融プライバシー需要の増加を促したと考えており、企業による取引機密保持の需要がこのトレンドの次の段階になる可能性があると見ている。

一方 Alex は、ブロックチェーンが必ずしも銀行を置き換える必要はないと強調する。より重要なのは、ユーザーが従来のカストディアルサービスとセルフカストディ、オンチェーンのプライバシー取引の間で選択できるようになれば、リスクを管理する手段がより多く持てるということだ。

言い換えれば、NEAR が獲得を目指しているのは既存の DeFi ユーザーだけではなく、商業上の機密保持能力を必要としながら、オンチェーンの決済やクロスチェーンの流動性を活用したい企業や機関も含まれている。

NEAR AI はプライベート推論市場に賭ける

NEAR Intents が AI Agent のタスク実行方法を解決するものであるなら、NEAR AI はそうしたタスクを実行する際に、モデル自体が信頼に値するかにより注目している。

Polosukhin は NEAR AI の目標を三つのキーワードに要約する。プライバシー、検証可能性、セキュリティだ。

彼は、AI アプリケーションが日常生活や企業運営に深く浸透するにつれて、ユーザーがモデルに提供する機密情報がますます増えていると考える。これには財務状況、医療データ、法的問題、個人関係、さらには企業内部の文書や業務プロセスが含まれる。

コンテキストが完全であるほど AI の価値は高まる可能性があるが、ユーザーのモデル提供者への依存もそれに伴って増大する。「もしすべての企業文書が平文のまま単一のサービス提供者に渡されれば、相手は実際にあなたのビジネス全体を再構築できる能力を持つかもしれない。」

NEAR AI は、暗号化推論と実行検証の仕組みによってこのリスクを低減したいと考えている。

Polosukhin の説明によれば、NEAR AI はモデル実行に対して独立に検査可能な証明情報を提供できる。これにはプロンプトとレスポンスのハッシュ値、ハードウェア署名、および関連する実行記録が含まれる。その目標は、ユーザーがプラットフォームの約束に依存するだけでなく、モデルの実行環境と実行プロセスを検証できるようにすることだ。

この技術路線は、オープンウェイトモデル（Open-Weight Models）の発展とも関係している。オープンウェイトとは、モデルパラメータが外部で使用または展開できることを意味するが、必ずしも訓練データ、訓練コード、およびモデル開発プロセス全体が完全にオープンソースであることを意味するわけではない。

Polosukhin氏は、オープンウェイトモデルの性能向上に伴い、その低コスト優位性が一部のタスクで現れ始めていると述べた。

彼は特に、NEARが形式検証研究においてDeepSeekモデルとカスタマイズされたAgent実行フレームワークを組み合わせて使用し、一部の複雑なタスクでClaudeやGPTに近い性能を達成しながら、コストは約100〜200分の1に抑えられたと指摘した。

形式検証とは、数学的手法を用いてプログラムやシステムが特定の正確性要件を満たしているかを検査する技術であり、特にセキュリティ要件の高いプロトコルやソフトウェアシステムに適している。

強調すべき点として、このコストと性能の比較はPolosukhin氏によるNEARの研究結果の紹介に基づくものであり、インタビューでは完全なベンチマークテスト、モデルバージョン、コスト計算の基準が提供されていないため、これに基づいてDeepSeekがすべてのシナリオで同等の優位性を持つと断定することはできない。

彼もまた、最も困難なフロンティア問題においては、トップクラスのモデルが依然としてリードしていることを認めている。

しかし彼の見解では、すべてのタスクが最も高価なモデルを使用する必要があるわけではない。低コストのモデルで完了できる大量のタスクにおいて、オープンウェイトモデルはすでに実用的な競争力を持っている。

これを踏まえ、NEAR AIはサードパーティのモデルプロバイダーに対して機密ホスティング機能を開放する計画も持っている。Polosukhin氏が説明するアーキテクチャによれば、モデル開発者はモデルをプラットフォームにデプロイし、同時にモデルの重みを暗号化することができる。ユーザーが提出したデータもモデルプロバイダーに直接公開されることはない。

これはつまり、NEAR AIがモデル開発者の知的財産権を保護しながら、ユーザーの入力データも保護することを目指しているということだ。その長期的な目標は、自社モデルのセットを運用するだけでなく、モデル提供者と推論需要者を同時につなぐマーケットプレイスを構築することにある。

ビジネスモデルの面では、NEARは7月にNEARをステーキングしてAI計算クォータを取得するメカニズムをすでに発表している。公式説明によれば、ユーザーはステーキングを通じて周期的な計算クォータを形成し、基盤となるステーキング資産の所有権を保持したまま関連するAIサービスを利用することができる。

ただし、機密推論市場が価格、モデル品質、レイテンシ、開発者体験の面で既存のクラウドサービスと競争できるかどうかは、引き続き注視する必要がある。

AI Agentはどのようにインターネットのビジネスモデルを変えるのか？

AI Agentの未来について、NEARチームはさらに議論を呼ぶ判断を提示している。既存のインターネットプラットフォームがAI Agentによる取引の実行を阻止するのは、技術的またはセキュリティ上の理由だけでなく、従来のビジネスモデルの保護にも関わっている可能性があるというものだ。

Polosukhin は Amazon を例に挙げ、EC プラットフォームの収益は商品販売だけでなく、検索広告やスポンサー付きプロモーションなどの事業も含まれると指摘した。これらのビジネスモデルは、ユーザーがウェブページ上で閲覧し、クリックすることに依存しており、検索ランキングや広告表示位置の影響を受ける。

しかし、AI Agent の購買ロジックはまったく異なる可能性がある。「Agent にとって、スキャンするのは JSON データの集合だ。商品が1位か3位かは、必ずしも重要ではない。」

この状況において、Agent がユーザーのニーズに基づいて価格、製品特徴、履行能力を自律的に比較できるならば、従来の検索プロモーション枠の商業的価値は打撃を受ける可能性がある。

Polosukhin はこれを Google による大規模言語モデルの採用プロセスと比較した。新しいインタラクション方式は、ユーザー体験を改善できたとしても、既存の事業収益を脅かすために社内抵抗に遭う可能性があると彼は考えている。

Alex は、このような抵抗は技術転換における一般的な現象だと考えている。彼は自動車が馬車に取って代わった例を挙げ、既存の商業利益がしばしば新技術に反対するが、長期的にその普及を阻止できるとは限らないと説明した。

彼の見解では、今後5年間で、今日世界で重要な地位を占める企業の一部は、技術転換に適応できずに優位性を失う可能性がある。

ただし、これはあくまで Alex による産業競争格局の予測であり、確認された市場結果ではない。AI Agent が自律的に決済、購買、配送を完了できるかどうかは、プラットフォームの認可、本人確認、消費者保護、取引責任などの現実的な問題に関わる。

NEAR にとって、この変化は新たな事業機会を生み出す可能性がある。

もし商業活動がユーザーの直接サイト訪問から、AI Agent がユーザーに代わってサービスを購買する形に移行するならば、市場はサービス発見、見積もり、決済、実行、検証を処理する新しいインフラを必要とする。

NEAR Agent Market はまさにこの方向で展開している。

Polosukhin によれば、NEAR は Intents の能力を資産取引からデジタルワーク、デジタル商品、実体商品へと拡張し、Agent が異なるサービスプロバイダーに直接接続し、タスクの納品を完了できるようにしたいと考えている。

しかし、このモデルがインターネット商業の主流になれるかどうかは、サービス供給、ユーザー採用、クロスプラットフォーム協力が十分な規模を形成できるかどうかにかかっている。

ユーザーが所有する AI とポスト量子セキュリティから

取引やビジネスモデルに加えて、NEARチームはAIの所有権を未来の重要課題と見なしている。

Alexは、今日のAIチャットボットが把握するユーザーコンテキストは、従来の検索エンジンをはるかに超える可能性があると指摘した。

過去、検索プラットフォームは主にユーザーが入力したキーワードからニーズを推測していた。しかし、ユーザーが長期間AIアシスタントを仕事、生活、個人の意思決定に使用すると、モデルサービス提供者はより完全で連続的な個人情報を掌握する可能性がある。もしこれらの情報が広告推薦や商業化に集中的に利用されれば、プラットフォームはより強い行動影響力を持つ可能性がある。

Alexは、AIのビジネスモデルが成熟するにつれて、ユーザーが自分の判断と長期的なアルゴリズム誘導の境界を区別することが難しくなることさえあり得ると懸念している。彼はこのリスクを、User-Owned AI（ユーザー所有のAI）を支持する重要な理由としている。

Polosukhinはさらに、ユーザー所有のAIはデータプライバシーの問題だけでなく、経済的インセンティブとシステム制御権にも関わると提起した。彼は、Bitcoinの重要な革新の一つは、経済的インセンティブを通じて異なる参加者を調整し、共同で維持する公共ネットワークを形成したことだと考えている。AIも同様のモデルを採用し、ユーザーと開発者が共にシステムを構築しながら、自身のデータ、モデル使用プロセス、関連資産に対する制御を保持できる可能性がある。

その中で、プライバシー保護と検証可能性は基礎条件である。例えば、ユーザーはモデルが実行するコードを検査し、実行環境を検証し、可能な限りシステムが無断で変更されていないことを確認する能力を持つべきである。

しかし、これはすべてのAIシステムが直ちに完全な分散化を実現できることを意味するものではない。Polosukhinは、モデルの協調トレーニング、ファインチューニング、継続的改善には依然として多くの研究開発課題が存在することを認めている。

したがって、NEARは現在まずプライベート推論インフラに焦点を当て、その後徐々により広範なユーザー所有権モデルを模索している。

セキュリティ面では、NEARはポスト量子暗号も全体アーキテクチャに組み込んでいる。

Near OneのCTOであるAnton Astafievはインタビューで、NEARの初期のアカウント設計は複数の暗号署名スキームをサポートできるため、将来的に署名アルゴリズムを交換または追加する必要がある場合に一定の柔軟性があると述べた。

NEAR公式が今年8月に発表した技術ロードマップは、プロトコルがML-DSAポスト量子署名スキームのサポートを追加したことを確認し、関連する性能とウォレット互換性の最適化を継続する計画である。

Antonは、ポスト量子セキュリティは、ある日量子コンピュータが突然すべての暗号を破るという単純な理解であるべきではないと強調した。より現実的な課題は、ブロックチェーンが暗号リスクが出現した際に署名スキームを更新し、資産を移行し、システムを復旧する能力を持つことである。

NEARは、そのマルチ暗号方式のアカウントアーキテクチャが将来の移行の難易度を下げることができると考えている。

しかし、ポスト量子署名をサポートすることは、プロトコル全体とエコシステムがすでに包括的なポスト量子セキュリティを備えていることを意味しない。公式ロードマップも、ウォレット、クロスチェーンインフラ、およびプロトコルの他の構成要素については引き続きアップグレードが必要であることを認めている。

NEARの次のステップ：取引収入の成長からAI経済の価値捕捉へ

インタビューの最後に、司会者は話題をNEARのネットワーク経済モデルに移した。

彼は可能な発展経路を提示した。NEAR Intentsがクロスチェーン取引やその他の市場活動を通じて収入を生み出し、その経済活動を利用してNEAR AIの発展を支援するというものだ。より多くのAI Agentとユーザーがこのネットワークに依存するようになれば、NEARは徐々にAI経済においてシステム上重要なインフラになる可能性がある。

これもまた、NEARが近年構築しようとしているトークン経済の論理である。

今年2月、NEAR公式は、Intentsがすでに累計130億ドルを超えるクロスチェーン取引量を処理し、同時に手数料分配メカニズムを導入し、一部の収入をNEARトークンの買い戻しに振り向けていることを明らかにした。

7月の四半期報告書では、NEARはさらにnear.comのフロントエンド事業、プロトコル手数料の捕捉、およびトークン買い戻しを結びつけ、ネットワーク使用量の成長とトークン経済価値との関係を構築しようと試みた。

このような設計は、NEARがもはやブロックスペースの需要だけに依存してトークン価値のナラティブを構築するのではなく、クロスチェーン取引の実行、アプリケーション配布、およびAIコンピューティングサービスから収入源を探そうとしていることを意味する。

しかし、取引量、プロトコル収入、およびトークン価値の間に直接等号を置くことはできない。

クロスチェーン取引規模の成長は、必ずしも利益が同時に成長することを意味しない。プロトコルが得る手数料も、ディストリビューターの取り分、実際の純収入、そして最終的にトークン買い戻しメカニズムに流入できる部分を区別する必要がある。

同様に、NEARをステーキングしてAIコンピューティング枠を取得することは、トークンの使用需要やロック需要を増やす可能性があるが、持続的に経済価値を形成できるかどうかは、AIサービスの実際の利用規模とユーザーの支払い意欲に依然として依存する。

インタビューの最後に、司会者はこの可能性を次のように要約した。NEARは収入成長に関する物語から、徐々にAI経済の通貨とネットワーク価値に関する物語へと進化できるだろうか？

提供されたインタビューの逐語録はこの質問の箇所で終わっており、取材対象者のさらなる回答が含まれていないため、この判断は依然として司会者が提示した市場フレームワークと見なすべきであり、NEARチームが今回のインタビューで確認した結論ではない。

NEARにとって、次により意味のある検証指標は、クロスチェーン、プライバシー、AIという三つのナラティブを同時に語れるかどうかではなく、これらの事業が相互に促進し合う実際の需要を形成できるかどうかである。すなわち、Intentsが継続的に捕捉可能な純収入を生み出しているか、AI推論とAgent Marketが外部の開発者や有料ユーザーを引き付けているか、そして新たに増加する経済活動のうち最終的にどれだけがNEARネットワークとトークン体系に蓄積されるかである。

これらの結びつきが徐々に測定可能になって初めて、NEARが提唱する「AIはフロントエンド、ブロックチェーンはバックエンド」という構想は、技術的なビジョンから検証可能な経済モデルへとさらに発展し得る。

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