2026年の分散型AIの状況分析：5つのコアAI暗号インフラ

XT研究院

特邀专栏作者

@XTExchangecn

2026-01-15 03:39

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本稿は、実際の採用状況に基づき、2026年に分散型AIの発展を牽引する5つのコアプロジェクトを体系的に整理する。

AI要約

展開

核心的見解：記事は、2026年までに人工知能が重要なインフラとなっているが、その中央集権的なアーキテクチャが支配権の集中や革新の制限といった構造的矛盾を引き起こしており、これがブロックチェーン技術を活用した分散型AIを概念段階から規模的な実用化へと駆り立てていると指摘している。
重要な要素：
1. AIの発展は、モデル、データ、計算能力の支配権が高度に集中しているという現実的な制約に直面しており、システミックリスクの蓄積や革新経路の制限を招いている。
2. ブロックチェーン技術は、AIにオープンな協働、検証可能な実行、許可不要な参加という新たな組織方法を提供し、中央集権化の問題に対処している。
3. Bittensor（TAO）は分散型AIモデル市場を構築し、「有用性証明」メカニズムを通じてモデル出力の品質と経済的報酬を直接結び付けている。
4. Artificial Superintelligence Alliance（FET）はエコシステム統合を通じて、エージェント、データ、計算能力を調整し、分散型AIの断片化問題の解決を目指している。
5. Render Network（RENDER）は分散型GPU計算能力市場を提供しており、そのトークン需要は実際のAIおよびレンダリング作業負荷と直接連動している。
6. NEAR Protocol（NEAR）は、ブロックチェーンの可用性を向上させる核心ツールとしてAIを位置づけ、開発と使用のハードル引き下げに注力している。
7. Internet Computer（ICP）は、AIサービスがチェーン上でネイティブに動作することをサポートするフルスタックアーキテクチャを模索し、監査可能性と検閲耐性を強調している。

2026年までに、人工知能は静かにアイデンティティの転換を遂げました。それはもはや研究室の最先端技術ではなく、単なるインターネット企業の競争の駒でもなく、市場の運営、コンテンツ制作、ソフトウェア開発、意思決定システムに深く組み込まれたインフラストラクチャへと徐々に進化しています。

しかし、このAI普及の波の背後には、構造的な矛盾が浮かび上がっています。モデル、データ、コンピューティングパワーの支配権が高度に集中し、トレーニングプロセスは不透明で、APIは閉鎖的であり、プラットフォーム間の移行コストは上昇し続けています。AIが重要になればなるほど、開発者や企業は少数のプラットフォームへの依存を深め、システミックリスクも蓄積されていきます。

これらの問題は、2026年にはすでに理論的な議論ではなく、現実的な制約となっています。コンピューティングパワーの供給逼迫は製品のリズムに直接影響を与え始め、閉鎖的なエコシステムは革新の道筋を制限し、ユーザーは継続的にデータとフィードバックを提供しているにもかかわらず、価値の分配にはほとんど参加できません。AIのスケーリングは、その中央集権的なアーキテクチャの限界を露呈しつつあります。

まさにこのような背景の中で、暗号技術が再び注目されています。投機資産としてではなく、調整ツールとしてです。ブロックチェーンが提供するオープンな協働、検証可能な実行、許可不要な参加メカニズムは、AIの別の組織方法の可能性を提示しています。

2026年に入り、分散型AIはもはや概念段階に留まっていません。一連のAI×Cryptoプロジェクトがインフラストラクチャとして稼働しており、実際のユーザー、明確なユースケース、持続可能なエコシステム拡張を有しています。本稿では、実際の採用状況に基づき、2026年に分散型AIの発展を牽引する五大コアプロジェクトを体系的に整理します。

2026 年去中心化 AI 格局解析：五大核心 AI 加密基础设施

TL;DR クイックサマリー

人工知能は重要なインフラストラクチャとなったが、モデル、データ、コンピューティングパワーの支配権は依然として高度に集中している。
分散型AIはブロックチェーンを活用し、オープンな協働、検証可能な実行、許可不要な参加を実現する。
本稿で選定した五大プロジェクトは、実際の使用状況、採用度、インフラストラクチャとしての価値に基づいており、市場のナラティブに基づくものではない。
各プロジェクトは、分散型AI技術スタックの異なる重要な階層をそれぞれ主導している。
総合的に見ると、分散型AIは2026年に概念段階からスケールする実装段階へと移行しつつある。

ナラティブから実行へ：五大プロジェクトの選定基準

AI×Crypto分野は急速に混雑しつつあります。新たなトークンが次々と出現し、多くの場合、マクロなAIナラティブを利用して注目を集めますが、実際の機能と長期的な価値を実現することは困難です。2026年までに、単に時価総額で影響力を測ることは、もはや参考になりません。

今回のランキングは、「ナラティブの熱量」ではなく「実行力」に焦点を当てています。評価基準は以下の四つのコア次元を中心に展開されます：

強調すべきは、本稿における「分散型AI」の定義は比較的広範であり、以下の三つの方向性を含むことです：

モデルまたはエージェントを中核とするAIネイティブネットワーク
分散型コンピューティングパワーと基盤インフラストラクチャ層
実行またはユーザー体験のレベルでAIと深く統合された汎用型ブロックチェーン

この枠組みの下で、五大プロジェクトはそれぞれの階層において明確なポジショニングを形成しています：

Bittensor（TAO）：AIインテリジェンスに市場ベースの価格設定メカニズムを確立

Bittensorのコアポジショニング

Bittensor（TAO）は、AIモデルが競争し、協働し、実際のパフォーマンスに基づいて報酬を得ることができる分散型ネットワークです。インテリジェンスを単一の組織内に集中させるのではなく、Bittensorは「インテリジェンス」をオープンな市場として組織し、価格設定します。

その目標は直観的で大胆です：AIの生産、評価、所有権を分散化すること。

なぜBittensorがAIネイティブネットワークの代表と見なされるのか

Bittensorは、基盤設計の段階からAIネイティブネットワークとして構築されており、既存のブロックチェーンにAIの概念を「追加」したものではありません。そのコアメカニズムは、「有用なインテリジェンス」を中心にインセンティブを展開し、ナラティブやブランドプレミアムに依存しません。

Bittensorが現在カバーするAIユースケース

BittensorがサポートするAIサービスの種類は拡大を続けており、主に以下が含まれます：

分散型のモデルトレーニングと推論
言語、視覚、順位付け、データフィルタリングなどの特定タスク向けAIサービス
開発者やアプリケーションが直接呼び出すことができるAI出力

単一の汎用モデルとは異なり、Bittensorは複数の高度に専門化されたモデルの並行存在を許容し、同一ネットワーク内で競争させます。

Bittensorの技術とインセンティブメカニズムの概要

独立したブロックチェーン上で動作し、トークン総量は固定
サブネットアーキテクチャを採用し、各サブネットは特定のAIタスクに特化
ノードのパフォーマンスは継続的に評価・比較される
「有用性証明」メカニズムを通じて、出力品質の高いモデルにより多くの報酬を与える

この設計は、AIの出力品質と経済的リターンの間に直接的な関連性を確立しています。

tao-subnet-explained 画像出典：Bittensor Docs

エコシステムの採用と成長の兆候

アクティブなサブネットの数が急速に増加
複数のAI垂直分野の開発者が継続的に参加
分散型推論サービスの需要が顕著に上昇

tao-subnet 画像出典：Subnet Alpha

戦略的意義：Bittensor は「インテリジェンス」の組織方法を再定義し、プラットフォームの機能から、価格設定可能で競争可能な市場要素へと変えました。経済的インセンティブとモデルの出力品質を直接結びつけることで、Bittensorは分散型AIが特定のシナリオにおいて中央集権型システムと競争し、さらにはそれを超える現実的な可能性を有していることを示しています。

Artificial Superintelligence Alliance（FET）：エージェント、データ、コンピューティングパワーを統合するAI連合

ASI Allianceの基本ポジショニング

Artificial Superintelligence Alliance（FET）、略称 ASI連合は、M&A統合を原動力とするエコシステムであり、複数のAI×Cryptoプロジェクトを同一の協働フレームワークの下に組み込むことを目的としています。そのカバー範囲は以下を含みます：