分散型AIトレーニングがデジタルインテリジェンスの新たな資産クラスを創出する方法

フロンティアAI — 現在開発中の最も先進的な汎用AIシステム — は、世界で最も戦略的かつ経済的に重要な産業の一つとなりつつありますが、大多数の投資家や開発者には依然としてほとんどアクセスできません。小売ユーザーが利用するような競争力のあるAIモデルのトレーニングには、数億ドルのコストがかかり、数万台の高性能GPUを要し、さらにごく限られた企業のみが対応可能な高度な運用能力が求められます。したがって、特に小口投資家にとって、人工知能セクターの一部を直接所有する手段は存在しません。

その制約はまもなく変わろうとしています。新たな世代の分散型AIネットワークが理論から実用段階へと移行しています。これらのネットワークは、世界中のあらゆる種類のGPUを接続し、高価なハイエンドハードウェアから消費者向けゲーミング機器、さらにはあなたのMacBookのM4チップに至るまで、1つのトレーニングファブリックに統合し、大規模かつ最先端のプロセスに対応可能です。市場にとって重要なのは、このインフラが単に計算資源を調整するにとどまらず、リソースを提供する参加者にトークンを発行して所有権も調整することで、彼らが支援するAIモデルに直接的な利害関係を持てるようにしている点です。

分散型トレーニングは、技術の最先端における真の進歩です。これまで、オープンなインターネット上の信頼できない異種ハードウェアを跨いだ大規模モデルのトレーニングは、AI専門家の間では不可能とされていました。しかし現在、Prime Intellectは実稼働中の分散型モデルのトレーニングに成功しており、その一つは100億パラメータを持つ（迅速で効率的な万能型で、日常的なタスクに適しています）、もう一つは320億パラメータを有し（複雑な推論に優れ、より微細で洗練された結果を提供します）。

分散型機械学習プロトコルであるGensynは、オンチェーンで検証可能な強化学習を実証しました。Pluralisは、スウォーム環境において、一般的なGPU（ゲーム用コンピュータや消費者向けデバイスに搭載されている標準的なグラフィックスカードであり、高価な専用チップではありません）を使用して大規模モデルをトレーニングすることが、大規模な事前学習においてますます実用的な分散型アプローチであることを示しました。事前学習は、AIモデルが膨大なデータセットから学習し、その後特定のタスク向けに微調整される基盤段階です。

明確にするために申し上げますと、この取り組みは単なる研究プロジェクトではなく、すでに実現しています。分散型トレーニングネットワークでは、モデルは単一の企業のデータセンター内に「存在」しているわけではありません。むしろ、モデルはネットワーク全体にまたがって存在しています。モデルのパラメータは断片化され分散されており、単一の参加者が全体の資産を所有しているわけではありません。貢献者はGPU計算資源や帯域幅を提供し、その見返りとして、彼らのステークを反映したトークンを受け取ります。こうしてトレーニング参加者は単なるリソース提供者にとどまらず、彼らが生み出すAIに対する整合性と所有権を獲得します。これは中央集権型のAIラボで見られる整合性とは全く異なるものです。

ここで、トークン化が不可欠となり、モデルに経済構造と市場価値を与えます。トークン化されたAIモデルは株式のように機能し、収益はモデルの需要を反映します。OpenAIやAnthropicがユーザーにAPIアクセス料金を課すのと同様に、分散型ネットワークも同様に課金できます。その結果、新たな資産クラスが誕生します：トークン化された知能です。

大規模な公開企業に投資してモデルを所有するのではなく、投資家はモデルそのものに直接エクスポージャーを持つことができます。ネットワークはこれを様々な戦略で実現します。あるトークンは主にアクセス権、つまりモデルの能力に対する優先使用権や保証使用権を付与する一方で、他のトークンはユーザーがモデルを通じてクエリを実行する際に発生する純収益の一部を明示的に追跡する場合があります。いずれの場合も、トークン市場はモデルの株式市場のように機能し始め、価格はモデルの品質、需要、及び有用性に関する期待を反映します。多くの投資家にとって、これがAIの成長に金融的に参加する最も直接的な道となるでしょう。

この展開は孤立して起こるものではありません。トークン化はすでに金融の主流に進出しており、SuperstateやSecuritize（2026年に上場予定）といったプラットフォームが、ファンドや従来の証券をオンチェーン化しています。実物資産戦略は現在、規制当局、資産運用会社、銀行の間で人気の話題となっています。トークン化されたAIモデルは自然にこのカテゴリに適合しており、デジタルネイティブであり、場所を問わずインターネット接続があれば誰でもアクセス可能です。また、その主要な経済活動である推論のための計算、つまり訓練済みモデルを通じてクエリを実行し回答を得るプロセスは、すでにソフトウェアにより自動化・追跡が可能です。すべてのトークン化資産の中でも、AIシステムは継続的に改善可能なため、本質的に最も動的であると言えます。モデルは時間の経過とともにアップグレード、再訓練、改良が可能だからです。

分散型AIネットワークは、ブロックチェーンがコミュニティに対して従来不可能であった方法でデジタル資産を共同で資金調達、構築、所有することを可能にするという仮説の自然な拡張です。最初は通貨、その次は金融契約、そして実世界の資産でした。AIモデルは、次にデジタルネイティブ資産クラスとして組織化され、所有され、オンチェーンで取引される資産です。当社の見解では、暗号通貨とAIの交差点は「AIテーマのトークン」に限定されるものではなく、実際のモデル収益に基づき、計測可能な計算能力と利用状況に裏付けられるものとなるでしょう。

まだ初期段階です。ほとんどの分散型トレーニングシステムは現在も活発に開発中であり、多くのトークン設計は技術的、経済的、または規制上の試練に失敗するでしょう。しかし、方向性は明確です：分散型AIトレーニングネットワークは、流動的でグローバルに調整されたリソースへと成長する見込みです。AIモデルはトークンを通じて共有可能、所有可能、取引可能になりつつあります。これらのネットワークが成熟するにつれて、市場はインテリジェンスを構築する企業だけでなく、インテリジェンスそのものを評価するようになるでしょう。