OpenClawがVeniceを「プロモート」、プライバシーAI分野には他にどのような銘柄があるか？

オリジナル | Odaily（@OdailyChina）

著者 | 叮当（@XiaMiPP）

人気急上昇中のOpenClawがプライバシーAIを支持し始め、「絶望的な暗号通貨市場の個人投資家」たちは再び新たな投機の方向性を見つけたようだ。

まさにこのような文脈の中で、プライバシーコンピューティングやAI Agentインフラに関連する一連のプロジェクトが、再び市場の注目を集め始めている。Odailyの調査によると、この議論が高まる中ですでに複数のプロジェクトが潜在的な受益者となっている。

VVV（#133）

Veniceは、検閲なし＋プライバシーを特徴とするAI生成プラットフォームで、分散型版ChatGPTを目指している。プライバシーAIを巡る投機の始まりは、このVeniceからだった。OpenClawが公式ドキュメントでVeniceをハイライトして推奨したが、24時間以内に急いで削除したためだ。推奨は削除できても、この操作により多くの人がVeniceとそのプライバシー優先の特性に気づき始めた。

ほとんどのAIプロジェクトとは異なり、Veniceの中核的な物語はAIモデルの能力そのものではなく、プライバシーそのものにある。主流のAIプラットフォームがコンテンツ検閲を強化する中、AIデータ漏洩とモデルトレーニングに関する論争が積み重なる中、この「記録せず、検閲しない」という製品ポジショニングは、暗号コミュニティの最も敏感な価値観にまさに合致した。

AI Agentブームが急速に広がる時代に、Veniceはまさにこの「時代の恩恵」を捉えた。さらに偶然にも、VeniceプロジェクトチームはVVVトークンの供給を積極的に削減し、インフレを抑制している。需要の増加が供給の縮小と重なり、VVVトークンに対する正のフィードバック期待をさらに強化している。

参考記事：《OpenClawがVenice.aiを強力に支持、VVVトークンは1か月で500％以上急騰》

NEAR（#43）

高性能で知られる老舗パブリックチェーンプロジェクトであるNear Protocolも、AIの波の衝撃を受けて積極的な自己改革を展開している。もはやTPSや低ガス代を追求する「従来型L1」ではなく、徐々にその物語の焦点をAI Agent時代の実行層と決済インフラへと移行し、新たな技術サイクルで新たな成長の物語を見つけようとしている。

2025年から、NEAR Intents（インテントシステム）を強力に推進しており、このシステムにより、ユーザーやAIエージェントは「最終的に望む結果」を表明するだけで、バックエンドが自動的に35以上のチェーンにまたがる複雑な操作を完了し、手動でのブリッジング、ウォレットの切り替え、ルーティングの管理が不要となる。

2026年2月25日、NEARはこのインテントシステムを正式にアップグレードし、Confidential Intentsを発表した。このバージョンは、既存のインテント実行フレームワークにプライバシーコンピューティング機能を導入し、Nearのプライバシーシャーディングメカニズムと信頼できる実行環境（TEE）を組み合わせることで、クロスチェーン取引の実行過程で、交換経路、取引規模、具体的な戦略などの重要な詳細を隠蔽できるようにした。ただし、ZcashやMoneroのようにすべての取引に強制的にプライバシーを適用するのではなく、インテント実行にオプションのプライバシー保護層を追加したものだ。その主な目的は取引の匿名化ではなく、MEV、フロントランニング、サンドイッチ攻撃などのオンチェーン裁定取引行為を防ぎ、取引の実行過程をより安全にすることにある。

将来的には、AIエージェントがブロックチェーンの主要な「ユーザー」となり、自律的に資産を保有し、クロスチェーン取引を行い、戦略を実行し、さらには互いに協調するようになるかもしれない。このような想定の下では、ブロックチェーンは高頻度取引を処理するだけでなく、検証可能な実行、プライバシーコンピューティング、クロスチェーン調整などの能力も提供しなければならない。

Nearの現在の戦略は、まさにこの想像を中心に展開されている。AIエージェントが複雑なタスクを自動実行できるだけでなく、その過程が検証可能で安全であることを保証できるオープンネットワークの構築を目指している。AIの波が絶え間なく押し寄せる背景の中で、この変革は、新たな物語を積極的に受け入れる試みと見なすこともできれば、新たなサイクルにおける老舗パブリックチェーンの自己革新と理解することもできる。

SAHARA（#295）

Sahara AIの核心的な目標は、分散型で透明性が高く安全なAIエコシステムを構築し、AIの開発、トレーニング、デプロイ、商業化のプロセスをより公平で信頼できるものにすることだ。プロジェクトは、現在のAI業界が直面しているデータプライバシー、アルゴリズムバイアス、モデル所有権の不明確さなどの問題の解決に取り組んでいる。

なぜなら、AI Agentの台頭は新たな問題をもたらしているからだ：これらのAgentが使用するデータ、モデル、能力は、いったい誰のものなのか？現在のAI産業構造では、この問題は実際には十分に解決されていない。モデルのトレーニングに必要なデータは多くの分散した貢献者から来ていることが多いが、最終的な利益は少数のAI企業に集中している。モデル開発者は技術力を持っていても、プラットフォームのエコシステムに依存せざるを得ないことが多い。そして、AI Agentが自律的にモデル、データ、ツールを呼び出し始めると、価値連鎖全体はさらに複雑になる。明確な権利確認と利益分配のメカニズムがなければ、将来のAI経済はおそらく依然としてWeb2の道筋を繰り返すことになるだろう。データはユーザーに帰属するが、価値はプラットフォームに奪われる。

Sahara AIはまさにこの部分で新たなルールを確立しようとしている。そのClawGuardセキュリティシステムは、AIエージェントに検証可能な安全ガードを提供し、AIエージェントが事前設定されたルール内で安全に動作することを保証する。データサービスプラットフォーム（DSP）は、ユーザーがラベリングやAIトレーニングデータへの貢献を通じてトークンインセンティブを得ることを可能にし、徐々に分散型データ市場を形成する。このメカニズムの下では、データ貢献者はAIモデルのトレーニングプロセスに参加できるだけでなく、データが使用される際に持続的な収益を得ることができ、同時にプラットフォームはオンチェーンメカニズムを通じてデータの品質とプライバシー保護を確保する。

PHA（# 601）

Phala Networkは、Substrateを基盤として構築されたプライバシー保護スマートコントラクトプラットフォームで、Web3アプリケーションに検証可能なプライバシー保護コンピューティングサービスを提供することを目的としている。PhalaがなぜAI Agentブームの恩恵を受けるのかを理解するには、まずより基本的な問題に答える必要がある：AI Agentの実行は結局どのようなインフラに依存しているのか？

現在のAgentエコシステムを分解すると、その技術スタックはおおよそいくつかの層に分けられる。最上位はモデル層、つまり各種の大規模言語モデルや推論モデル（例：OpenAI、Claude、および一連のオープンソースモデル）である。その下はAgentフレームワーク層で、LangChain、AutoGPT、OpenClawなどのツールが含まれ、これらはタスクの整理、モデルのスケジューリング、外部ツールの呼び出しを担当する。さらに下は実行環境層、つまりAgentが実際にコードを実行し、APIを呼び出し、自動化タスクを実行する場所である。さらに、支払いとアイデンティティ層が存在し、Agent間の支払い、アイデンティティ、レピュテーションシステムを処理する。そして最下層には、コンピューティングパワーとプライバシー層があり、コンピューティングプロセスの信頼性とデータの安全な漏洩防止を保証する。

この構造から見ると、Phalaが位置する場所はまさに実行環境層とコンピューティングパワー・プライバシー層にまたがっている。その中核技術であるTEE（信頼できる実行環境）ベースの機密コンピューティングネットワークにより、AI Agentはオフチェーンでプログラムを安全に実行でき、同時にコンピューティングプロセスが検証可能で、データが外部から覗き見られないことを保証する。これはAgent経済において特に重要である。

具体的なエコシステム実装の面では、PhalaはすでにAI Agentプロジェクトとの連携を開始している。例えば、Phalaはai16zと提携し、そのElizaマルチエージェントフレームワーク向けにTEEコンポーネントを構築し、信頼できる実行技術を直接Agent実行環境に統合した。同時に、一部のAI Agentトークン発行プロジェクト（例：aiPool）も、秘密鍵とオンチェーン資産の管理にPhalaのTEE技術を採用している。

将来的に、AI Agentが「チャットツール」から資金を保有し、取引を実行し、さらにはプロトコルを運営できるデジタル実体へと進化するにつれて、安全な実行環境は徐々にAgentエコシステム全体にとって不可欠なインフラストラクチャ層となり、Phalaはまさにこの位置を占めようとしている。

結論

これらのプロジェクトを振り返ると、興味深い発見がある：これらのトークンが実際に上昇し始めた時期は、実はここ数日の推奨イベントよりも前だった。つまり、Veniceが「プライバシーAI」を前面に押し出す前に、市場の一部の資金はすでにこの方向性に気づいていたが、当時は十分に明確な物語の引き金が欠けていただけだ。OpenClawの推奨イベントは、注目を集めるきっかけに過ぎなかった。

実際、a16zもDelphi Digitalも、2025年の年次投資調査レポートでプライバシーとAIを2026年の重点注目分野として挙げていた。ただし、これらのマクロ的な判断が実際に市場に落とし込まれる時には、コンセンサスを引き起こす具体的なイベントが必要になることが多い。そして2026年初頭、プライバシーとAIはこのような結合体の形で私たちの前に現れた。

これが次の長期的なトレンドとなるのか、それともまたしても短命のテーマ投機となるのかは、おそらく時間が答えを出すのを待たなければならない。