オリジナル | Odaily星球日报（@OdailyChina）
著者 | 叮当（@XiaMiPP）
話題のホットな話題、OpenClawがプライバシーAIを支持し始めると、「絶望的な暗号通貨市場の韭菜たち」も新たな炒め材料を見つけたようだ。
こうしたナarrativeの中で、プライバシー計算やAIエージェントのインフラに関連するプロジェクト群が再び市場の注目を集め始めている。Odaily星球日报の調査によると、この議論が盛り上がる過程で、すでにいくつかのプロジェクトが潜在的な恩恵を受ける候補となっている。
Veniceは、検閲なし＋プライバシーを重視したAI生成プラットフォームであり、分散型のChatGPTを目指している。プライバシーAIをめぐる盛り上がりの出発点は、まさにVeniceから始まった。OpenClawはかつて公式ドキュメントでVeniceをハイライトして推奨していたが、24時間以内に急速に削除された。推奨を取り消すことは可能だが、この操作により、より多くの人がVeniceとそのプライバシー優先の特性に注目し始めた。
多くのAIプロジェクトと異なり、VeniceのコアナarrativeはAIモデルの能力ではなく、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データの漏洩やモデル訓練に関する議論が絶えず積み重なる中、「記録しない、検閲しない」この製品のポジショニングは、暗号コミュニティの最も敏感な価値観にぴったりと響いている。
AIエージェントのブームが急速に盛り上がる時代において、Veniceはちょうどこの「時代の追い風」を捉えた形だ。さらに偶然にも、Veniceのプロジェクトチームは積極的にVVVトークンの供給量を削減し、インフレを抑制しようとしている。需要の増加と供給の縮小が相まって、VVVトークンの正のフィードバック期待をさらに強めている。
参考資料：「OpenClawがVenice.aiを強力に支持、1月でVVVトークンが500%以上急騰」
かつて高性能で知られた老舗のパブリックチェーン、Near Protocolは、AIブームの影響を受けて積極的な自己救済を展開している。従来のTPSや低ガスコストを追求する「伝統的なL1」から脱却し、次第にナarrativeの焦点をAIエージェント時代の実行層と決済インフラに移しつつある。新たな技術サイクルの中で、新しい成長ナarrativeを模索しているのだ。
2025年以降、「NEAR Intents（意図システム）」の推進に力を入れている。このシステムは、ユーザーやAI代理が「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以上のチェーンを横断して複雑な操作を完了する仕組みだ。手動のブリッジやウォレットの切り替え、ルーティングは不要だ。
2026年2月25日、NEARはこの意図システムをアップグレードし、「Confidential Intents」をリリースした。このバージョンでは、従来の意図実行フレームワークにプライバシー計算機能を導入した。Nearのプライバシーシャーディングと信頼できる実行環境（TEE）を組み合わせ、クロスチェーン取引の途中で重要な詳細（交換ルート、取引規模、具体的な戦略など）を隠すことができる。ただし、ZcashやMoneroのようにすべての取引に強制的なプライバシーを適用するわけではなく、あくまで意図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。主な目的は、匿名化ではなく、MEVやフロントランニング、サンドイッチ攻撃といったチェーン上のアービトラージ行為を防ぎ、取引の安全性を高めることにある。
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」になる可能性がある。資産を所有し、クロスチェーン取引を行い、戦略を実行し、さらには相互に調整し合う。こうした想定の下、ブロックチェーンは高頻度取引だけでなく、検証可能な実行、プライバシー計算、クロスチェーン調整といった能力も求められる。
Nearの現状の展開は、まさにこの未来像を軸にしている。AIエージェントが自動的に複雑なタスクを実行できる支援と、その過程の検証・安全性を両立させるオープンネットワークの構築を目指している。こうした変革は、積極的に新たなナarrativeを取り込もうとする試みとも、古参のパブリックチェーンが新たなサイクルで自己再構築を図る動きとも解釈できる。
Sahara AIのコア目標は、分散型・透明性・安全性を備えたAIエコシステムを構築し、AIの開発・訓練・展開・商用化の過程をより公平かつ信頼できるものにすることだ。現在のAI業界が直面するデータプライバシー、アルゴリズムの偏り、モデル所有権の不明確さといった課題の解決に取り組んでいる。
AIエージェントの台頭により、新たな問題も浮上している。それは、「これらのエージェントが使用するデータやモデル、能力は一体誰のものなのか？」という問いだ。現行のAI産業構造では、この問題は十分に解決されていない。訓練に必要なデータは多くの分散した貢献者から集められるが、最終的な利益は少数のAI企業に集中しがちだ。モデル開発者は技術力を持っていても、プラットフォームエコシステムに依存せざるを得ない。さらに、AIエージェントが自律的にモデルやデータ、ツールを呼び出し始めると、価値の流れはより複雑になる。明確な権利と分配の仕組みがなければ、未来のAI経済はWeb2の道を踏襲し続ける可能性が高い。データはユーザーの所有物だが、その価値はプラットフォームに奪われる。
Sahara AIは、この部分に新たなルールを築こうとしている。ClawGuardという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レールを提供し、あらかじめ設定されたルール内で安全に動作させる。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貢献を通じてAI訓練データを提供し、トークン報酬を得られる仕組みを作り、分散型のデータマーケットを形成しつつある。この仕組みでは、データ提供者はAIモデルの訓練に参加し続けるだけでなく、データが使われるたびに継続的な収益を得られる。プラットフォームはオンチェーンの仕組みを通じて、データの質とプライバシー保護も担保している。
Phala Networkは、Substrateを基盤としたプライバシースマートコントラクトプラットフォームであり、Web3アプリケーションに検証可能なプライバシー保護計算サービスを提供することを目的としている。なぜPhalaがAIエージェントブームの恩恵を受けるのか、その根本的な問いに答えるには、まずAIエージェントの運用に必要なインフラを理解する必要がある。
現在のエージェントエコシステムを分解すると、技術スタックは大きくいくつかの層に分かれる。最上層はモデル層で、OpenAIやClaude、オープンソースの推論モデルなどが該当する。次の層はエージェントフレームワーク層で、LangChainやAutoGPT、OpenClawなどのツールがこれにあたる。これらはタスクの組織化やモデルのスケジューリング、外部ツールの呼び出しを担う。さらに下層は実行環境層で、エージェントが実際にコードを動かし、APIを呼び出し、自動化タスクを実行する場所だ。加えて、支払いとアイデンティティの層も存在し、エージェント間の決済や信用システムを管理する。最下層は計算資源とプライバシー層で、計算の信頼性とデータの安全性を担保している。
この構造から見ると、Phalaはちょうど実行環境層と計算プライバシー層の間に位置している。核心技術のTEE（信頼できる実行環境）を用いた秘密計算ネットワークにより、AIエージェントはオフチェーンで安全にプログラムを動かしつつ、その計算過程の検証やデータの秘匿性を確保できる。この点は、エージェント経済にとって非常に重要だ。
具体的なエコシステムの展開例としては、Phalaはai16zと協力し、ElizaのマルチエージェントフレームワークにTEEコンポーネントを構築したほか、aiPoolのようなAIエージェントのトークン発行プロジェクトも、PhalaのTEE技術を用いて秘密鍵やオンチェーン資産を管理している。
今後、AIエージェントが「チャットツール」から資金を保有し、取引を行い、プロトコルを運営するデジタル実体へと進化するにつれ、安全な実行環境はエージェントエコシステムの不可欠なインフラ層となるだろう。Phalaはその役割を担おうとしている。
これらのプロジェクトを振り返ると、面白い発見がある。それは、「これらのトークンが本格的に値上がりし始めたタイミングは、実はこの2日間の推奨イベントよりも前だった」ということだ。つまり、Veniceが「プライバシーAI」を前面に出す前に、市場の一部資金はすでにこの方向性に気づいていたのだ。ただ、その時点では十分に明確なナarrativeのきっかけがなかっただけだ。OpenClawの推奨イベントは、その注意を引きつける火付け役にすぎなかった。
実際のところ、a16zやDelphi Digitalといった投資機関は、2025年の年次リサーチレポートで、プライバシーとAIを2026年の重点分野として挙げている。だが、これらのマクロな判断が市場に本格的に反映されるには、何らかの具体的な事件や出来事が必要だ。2026年初頭、プライバシーとAIはこうした結びつきの中で、私たちの前に現れた。
この動きが次の長期的なトレンドになるのか、それとも一時的なテーマの盛り上がりにすぎないのか、その答えはまだ時間が教えてくれるだろう。
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OpenClaw“带货”Venice、プライバシーAIの分野には他にどのような銘柄があるのか？
オリジナル | Odaily星球日报（@OdailyChina）
著者 | 叮当（@XiaMiPP）
話題のホットな話題、OpenClawがプライバシーAIを支持し始めると、「絶望的な暗号通貨市場の韭菜たち」も新たな炒め材料を見つけたようだ。
こうしたナarrativeの中で、プライバシー計算やAIエージェントのインフラに関連するプロジェクト群が再び市場の注目を集め始めている。Odaily星球日报の調査によると、この議論が盛り上がる過程で、すでにいくつかのプロジェクトが潜在的な恩恵を受ける候補となっている。
VVV（#133）
Veniceは、検閲なし＋プライバシーを重視したAI生成プラットフォームであり、分散型のChatGPTを目指している。プライバシーAIをめぐる盛り上がりの出発点は、まさにVeniceから始まった。OpenClawはかつて公式ドキュメントでVeniceをハイライトして推奨していたが、24時間以内に急速に削除された。推奨を取り消すことは可能だが、この操作により、より多くの人がVeniceとそのプライバシー優先の特性に注目し始めた。
多くのAIプロジェクトと異なり、VeniceのコアナarrativeはAIモデルの能力ではなく、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データの漏洩やモデル訓練に関する議論が絶えず積み重なる中、「記録しない、検閲しない」この製品のポジショニングは、暗号コミュニティの最も敏感な価値観にぴったりと響いている。
AIエージェントのブームが急速に盛り上がる時代において、Veniceはちょうどこの「時代の追い風」を捉えた形だ。さらに偶然にも、Veniceのプロジェクトチームは積極的にVVVトークンの供給量を削減し、インフレを抑制しようとしている。需要の増加と供給の縮小が相まって、VVVトークンの正のフィードバック期待をさらに強めている。
参考資料：「OpenClawがVenice.aiを強力に支持、1月でVVVトークンが500%以上急騰」
NEAR（#43）
かつて高性能で知られた老舗のパブリックチェーン、Near Protocolは、AIブームの影響を受けて積極的な自己救済を展開している。従来のTPSや低ガスコストを追求する「伝統的なL1」から脱却し、次第にナarrativeの焦点をAIエージェント時代の実行層と決済インフラに移しつつある。新たな技術サイクルの中で、新しい成長ナarrativeを模索しているのだ。
2025年以降、「NEAR Intents（意図システム）」の推進に力を入れている。このシステムは、ユーザーやAI代理が「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以上のチェーンを横断して複雑な操作を完了する仕組みだ。手動のブリッジやウォレットの切り替え、ルーティングは不要だ。
2026年2月25日、NEARはこの意図システムをアップグレードし、「Confidential Intents」をリリースした。このバージョンでは、従来の意図実行フレームワークにプライバシー計算機能を導入した。Nearのプライバシーシャーディングと信頼できる実行環境（TEE）を組み合わせ、クロスチェーン取引の途中で重要な詳細（交換ルート、取引規模、具体的な戦略など）を隠すことができる。ただし、ZcashやMoneroのようにすべての取引に強制的なプライバシーを適用するわけではなく、あくまで意図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。主な目的は、匿名化ではなく、MEVやフロントランニング、サンドイッチ攻撃といったチェーン上のアービトラージ行為を防ぎ、取引の安全性を高めることにある。
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」になる可能性がある。資産を所有し、クロスチェーン取引を行い、戦略を実行し、さらには相互に調整し合う。こうした想定の下、ブロックチェーンは高頻度取引だけでなく、検証可能な実行、プライバシー計算、クロスチェーン調整といった能力も求められる。
Nearの現状の展開は、まさにこの未来像を軸にしている。AIエージェントが自動的に複雑なタスクを実行できる支援と、その過程の検証・安全性を両立させるオープンネットワークの構築を目指している。こうした変革は、積極的に新たなナarrativeを取り込もうとする試みとも、古参のパブリックチェーンが新たなサイクルで自己再構築を図る動きとも解釈できる。
SAHARA（#295）
Sahara AIのコア目標は、分散型・透明性・安全性を備えたAIエコシステムを構築し、AIの開発・訓練・展開・商用化の過程をより公平かつ信頼できるものにすることだ。現在のAI業界が直面するデータプライバシー、アルゴリズムの偏り、モデル所有権の不明確さといった課題の解決に取り組んでいる。
AIエージェントの台頭により、新たな問題も浮上している。それは、「これらのエージェントが使用するデータやモデル、能力は一体誰のものなのか？」という問いだ。現行のAI産業構造では、この問題は十分に解決されていない。訓練に必要なデータは多くの分散した貢献者から集められるが、最終的な利益は少数のAI企業に集中しがちだ。モデル開発者は技術力を持っていても、プラットフォームエコシステムに依存せざるを得ない。さらに、AIエージェントが自律的にモデルやデータ、ツールを呼び出し始めると、価値の流れはより複雑になる。明確な権利と分配の仕組みがなければ、未来のAI経済はWeb2の道を踏襲し続ける可能性が高い。データはユーザーの所有物だが、その価値はプラットフォームに奪われる。
Sahara AIは、この部分に新たなルールを築こうとしている。ClawGuardという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レールを提供し、あらかじめ設定されたルール内で安全に動作させる。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貢献を通じてAI訓練データを提供し、トークン報酬を得られる仕組みを作り、分散型のデータマーケットを形成しつつある。この仕組みでは、データ提供者はAIモデルの訓練に参加し続けるだけでなく、データが使われるたびに継続的な収益を得られる。プラットフォームはオンチェーンの仕組みを通じて、データの質とプライバシー保護も担保している。
PHA（#601）
Phala Networkは、Substrateを基盤としたプライバシースマートコントラクトプラットフォームであり、Web3アプリケーションに検証可能なプライバシー保護計算サービスを提供することを目的としている。なぜPhalaがAIエージェントブームの恩恵を受けるのか、その根本的な問いに答えるには、まずAIエージェントの運用に必要なインフラを理解する必要がある。
現在のエージェントエコシステムを分解すると、技術スタックは大きくいくつかの層に分かれる。最上層はモデル層で、OpenAIやClaude、オープンソースの推論モデルなどが該当する。次の層はエージェントフレームワーク層で、LangChainやAutoGPT、OpenClawなどのツールがこれにあたる。これらはタスクの組織化やモデルのスケジューリング、外部ツールの呼び出しを担う。さらに下層は実行環境層で、エージェントが実際にコードを動かし、APIを呼び出し、自動化タスクを実行する場所だ。加えて、支払いとアイデンティティの層も存在し、エージェント間の決済や信用システムを管理する。最下層は計算資源とプライバシー層で、計算の信頼性とデータの安全性を担保している。
この構造から見ると、Phalaはちょうど実行環境層と計算プライバシー層の間に位置している。核心技術のTEE（信頼できる実行環境）を用いた秘密計算ネットワークにより、AIエージェントはオフチェーンで安全にプログラムを動かしつつ、その計算過程の検証やデータの秘匿性を確保できる。この点は、エージェント経済にとって非常に重要だ。
具体的なエコシステムの展開例としては、Phalaはai16zと協力し、ElizaのマルチエージェントフレームワークにTEEコンポーネントを構築したほか、aiPoolのようなAIエージェントのトークン発行プロジェクトも、PhalaのTEE技術を用いて秘密鍵やオンチェーン資産を管理している。
今後、AIエージェントが「チャットツール」から資金を保有し、取引を行い、プロトコルを運営するデジタル実体へと進化するにつれ、安全な実行環境はエージェントエコシステムの不可欠なインフラ層となるだろう。Phalaはその役割を担おうとしている。
結び
これらのプロジェクトを振り返ると、面白い発見がある。それは、「これらのトークンが本格的に値上がりし始めたタイミングは、実はこの2日間の推奨イベントよりも前だった」ということだ。つまり、Veniceが「プライバシーAI」を前面に出す前に、市場の一部資金はすでにこの方向性に気づいていたのだ。ただ、その時点では十分に明確なナarrativeのきっかけがなかっただけだ。OpenClawの推奨イベントは、その注意を引きつける火付け役にすぎなかった。
実際のところ、a16zやDelphi Digitalといった投資機関は、2025年の年次リサーチレポートで、プライバシーとAIを2026年の重点分野として挙げている。だが、これらのマクロな判断が市場に本格的に反映されるには、何らかの具体的な事件や出来事が必要だ。2026年初頭、プライバシーとAIはこうした結びつきの中で、私たちの前に現れた。
この動きが次の長期的なトレンドになるのか、それとも一時的なテーマの盛り上がりにすぎないのか、その答えはまだ時間が教えてくれるだろう。