2026年に注目すべきAI搭載型レイヤー1ブロックチェーントップ1

「AI搭載ブロックチェーン」という言葉は、実に様々な意味合いを持ちます。レイヤー1ネットワークの中には、トークンによるインセンティブを用いて機械学習サービスを調整するものもあれば、AIワークロード向けに分散型コンピューティングとストレージを構築するものもあります。また、自律型エージェント、ユーザー所有データ、あるいはスマートコントラクト内で直接推論を実行することに焦点を当てているものもあります。

その違いは、ラベルよりも重要です。エージェントマーケットプレイスに適したチェーンが、トレーニングモデルには適さない場合もあります。プライベートデータに最適化されたネットワークが、汎用的なDeFiアプリをデプロイするのに最適な場所とは限りません。このガイドでは、1つの「最高の」AIブロックチェーンを挙げるのではなく、異なる技術的アプローチを採用している6つのレイヤー1ネットワーク（Bittensor、0G、Fetch.ai、Internet Computer、NEAR Protocol、Vana）を比較します。

簡単な比較：各レイヤー1は、どのようなAI理論を追求しているのでしょうか？

1. Bittensor：有用な機械知能を評価する市場向け

Bittensorは、その経済設計の中核がAIサービスに直接結びついたブロックチェーンの最も明確な例の一つです。そのネットワークは、特定の「サブネット」に組織化されています。各サブネットはタスクまたはデジタル商品を定義し、マイナーはサービスを提供し、バリデーターはその出力の品質を評価します。そして、ネットワークはインセンティブを用いて、有益なパフォーマンスに報酬を与えます。

Bittensorの公式ドキュメントでは、マイナーとバリデーターはサブネット内の基本的な参加者であり、Subtensorブロックチェーンがそれらの参加者を接続すると説明されています。そのYumaコンセンサス機構は、さまざまな種類のデジタル商品やサービスを含む作業に対する報酬の分配という問題を中心に設計されています。Bittensorの構成要素に関するドキュメントとYumaコンセンサスに関するドキュメントを参照してください。

Bittensorは、アプリケーション自体が知能に関する競争市場である場合に特に興味深い。例えば、推論、予測、モデル評価、データ処理、あるいはその他の測定可能なAIサービスなどが挙げられる。また、そのダイナミックTAO設計により、個々のサブネットに独自の経済レイヤーが与えられるため、資本配分やネットワークインセンティブは専門市場ごとに異なる可能性がある。ただし、その代償として複雑さが増す。開発者は単に通常のスマートコントラクトをデプロイしてAPIを呼び出すだけではなく、インセンティブシステム、スコアリングメカニズム、そして敵対的攻撃にも耐えうる検証ルールを設計する必要がある。

Bittensorを注目しておくべき理由は、分散型AIは単にAI対応dAppsをホストするのではなく、測定可能なインテリジェンスを提供する競合プロバイダーに報酬を与えるべきだという考えに基づいている場合です。

2. 0G: 垂直統合型AIインフラストラクチャスタック向け

0Gは従来とは異なるアプローチを採用しています。モデル出力のマーケットプレイスに重点を置くのではなく、EVM互換のレイヤー1と分散型コンピューティングおよびストレージコンポーネントを組み合わせています。現在のビルダー向けドキュメントでは、0G Chainは「AIアプリ向けに最適化されたEVM互換のL1」と説明されており、より広範なプラットフォームには、コンピューティング、ストレージ、推論、および微調整ツールが統合されています。詳細は、0G Chainのドキュメントと0G開発者向けドキュメントをご覧ください。

このアーキテクチャは、決済用の単一のチェーン、別の分散型ストレージネットワーク、そしてGPUサービス用の第三のマーケットプレイスを無理やり組み合わせたくないチームにとって魅力的です。また、Solidityとの互換性により、イーサリアムツールに既に精通しているチームにとっての移行コストも低減されます。

主なトレードオフは成熟度です。0Gは既存の汎用レイヤー1よりもはるかに新しい技術であるため、開発者は理論上のスループットやロードマップの主張だけに頼るのではなく、メインネットの安定性、プロバイダーの多様性、ツールの品質、流動性、実際のアプリケーションの使用状況を評価する必要があります。そのアーキテクチャは、複数のインフラストラクチャレイヤーを同時に調整しようとするため、非常に野心的なものです。

スマートコントラクト、ビッグデータ、推論、コンピューティングを網羅しつつ、EVM開発パターンを維持できるAI指向のスタックを一つにまとめたい場合、0Gを注目しておきましょう。

3. Fetch.ai：互いに発見し、取引を行う自律型エージェント向け

Fetch.aiは、AIをDeFiチェーンのアドオンとして扱うのではなく、自律型ソフトウェアエージェントを中心に構築することに長年取り組んできました。そのエコシステムには、uAgentsフレームワーク、エージェント発見のためのAgentverse、ブロックチェーン決済インフラストラクチャが含まれます。Fetch.aiの技術資料では、チェーンはエージェントの取引と調整を支援する決済レイヤーとして説明されており、オンチェーンのAlmanacコントラクトが登録済みエージェントの発見メカニズムとして機能します。マルチエージェントシステムと決済レイヤーに関するFetch.aiの概要をご覧ください。

最も有力なユースケースは、ブロックチェーン上で直接大規模なモデル学習を行うことではなく、エージェントにアイデンティティ、発見機能、経済的な連携機能、そして外部サービスや他のエージェントとのインタラクション手段を提供することです。Fetch.aiは、AgentverseとASI:Oneを中心にAIスタックの開発を継続しており、そのインフラストラクチャはCosmosエコシステムと接続されたままです。

トレードオフとなるのは、アーキテクチャの分離です。「実際にどれだけのAIがオンチェーンで実行されているか」を評価する開発者は、ブロックチェーンの決済レイヤーを推論、言語モデルサービス、ホスト型エージェントインフラストラクチャから区別する必要があります。この分離は必ずしも弱点ではなく、実用的な設計上の選択肢となり得ます。しかし、これはFetch.aiを、コンセンサス内で全てのAIワークロードを実行するチェーンとしてではなく、エージェントエコシステムとして評価する必要があることを意味します。

製品に、連携、交渉、サービス呼び出し、価値決済が可能な、発見可能な自律型エージェントが必要な場合、Fetch.ai を注目しておきましょう。

4. インターネットコンピュータ：スマートコントラクト層に近いAI向け

Internet Computerは、アプリケーションロジックをオンチェーンに実装する最も積極的なアプローチの一つを採用しています。同社のキャニスター型スマートコントラクトは、Webコンテンツの提供、大量のデータの永続化、そして従来のスマートコントラクトよりもはるかに多くの計算処理を実行できます。また、同プロジェクトはキャニスター内でAI推論を実行するデモンストレーションも行っており、AI対応キャニスター向けにLlama 3.1 8BをサポートするLLMキャニスターインターフェースのドキュメントも公開しています。詳細はICPアプリケーションキャニスターのリファレンスをご覧ください。

そのため、ICPは特に主権型AIエージェントにとって重要となる。これは、開発者がエージェントのロジック、アプリケーションの状態、資産管理、およびユーザー向けサービスを、従来のクラウドバックエンドに依存するのではなく、ブロックチェーンによって強制的に実行されるようにしたいと考えるアプリケーションである。

重要なニュアンスがあります。ICPのAIロードマップでは、一部のLLM機能がMVPからより分散型のワーカーインフラストラクチャへと進化していくと説明されています。つまり、「AIオンチェーン」は単一の二者択一の状態ではなく、開発者は使用しようとしている機能にどのモデル、推論パス、信頼性の前提条件、およびパフォーマンス特性が適用されるかを確認する必要があります。また、より広範なプラットフォームでは、EVMではなくcanister/WebAssemblyプログラミングモデルが採用されていますが、これはチームによってはメリットにも学習曲線にもなり得ます。

次のような場合は、Internet Computer を注目しておきましょう。永続エージェントやフルスタックアプリケーションなど、より多くの AI アプリケーションスタックをブロックチェーン制御の実行環境でホストすることが優先事項である場合。

5. NEARプロトコル：クロスチェーンエージェントとインテントベース実行用

NEARはAI専用のブロックチェーンではありません。汎用的なシャーディング型レイヤー1であり、自律エージェント、プライベート推論、チェーン抽象化、インテントベース実行を中心に製品ロードマップを徐々に構築しています。この違いは重要です。NEARのAI機能は、成熟したレイヤー1と、エージェントが複数のネットワークにまたがって動作できるインフラストラクチャを組み合わせることで実現されています。

NEAR Intentsを使用すると、ユーザーまたはエージェントが望ましい結果を指定でき、ソルバーネットワークが実行を処理します。チェーン署名により、NEARスマートコントラクトは他のチェーン上のトランザクションを承認できます。NEARの現在のロードマップでは、これらの機能がエージェント型経済のインフラストラクチャとして明確に位置付けられています。NEARのチェーン抽象化の概要と2026年のNEARロードマップを参照してください。

このため、NEARは、資産の再調整、支払い、または複数のチェーン間での実行を、ユーザーが手動で個別のウォレットをブリッジして管理する必要なく行う必要があるエージェントにとって魅力的なものとなっています。ただし、トレードオフとして、Bittensorのインセンティブ設計が機械知能と結びついているように、AIが基本コンセンサス機構に組み込まれているわけではありません。差別化されたAI体験の多くは、エージェントツール、セキュアな実行環境、インテント、および基本チェーン上にレイヤー化された相互運用サービスによって実現されています。

AIエージェントが分散型モデルのトレーニングよりも、資産の制御やチェーンをまたいだ実行を必要とする場合は、NEARを注目しておきましょう。

6. Vana：ユーザー所有データと許可されたAIアクセス用

Vanaは、AIにおける別のボトルネック、すなわちデータ所有権の問題に取り組んでいます。Vanaのレイヤー1は、データポータビリティ、パーミッション、およびユーザーが明示的なルールに基づいてアプリケーションやプールされたデータセットにデータを提供できる経済構造を中心に構築されています。Vanaの現在のプロトコルドキュメントでは、データポータビリティはVana L1の中核となるプリミティブであり、データ流動性プール、データDAO、クエリエンジン、および機密処理を使用して、生のユーザーレコードを単に公開することなく、AIや分析にデータを利用できるようにしていると説明されています。Vanaプロトコル契約ドキュメントとVanaプールデータクエリドキュメントを参照してください。

そのため、Vanaは、高品質で同意を得たユーザー提供データに競争優位性を置くAIチームにとって重要な存在となる。モデルトレーニングのスタートアップ企業、消費者向けアシスタント、健康データ共有プラットフォーム、パーソナライゼーションプラットフォームなどは、L1トランザクションの速度そのものよりも、データ提供者の許可を得たことやデータ提供者への報酬支払いを重視する可能性がある。

その代償は専門化である。Vanaは、分散型GPUネットワークや汎用的なAI推論マーケットプレイスとして位置づけられているわけではない。Vanaの最も強力な理念は、データレイヤーはデータを生成する人々によって所有され、管理されるべきだという点にある。

次のような場合は、Vanaを検討してみてください。あなたのAIアプリケーションに、許可制でユーザーが制御できるデータレイヤーと、データ提供者との透明性の高い経済関係が必要な場合。

AIに特化したレイヤー1ブロックチェーンの選び方

これらのネットワークを比較する最も簡単な方法は、自社製品が実際に必要とする希少資源から始めることです。

• 情報やモデルの出力結果を販売する市場をお探しですか？ Bittensorは、この分野において最も特化した選択肢です。
• コンピューティング、ストレージ、EVMチェーンを1つのAI向けスタックで実現する必要があるか？ 0Gはより綿密な技術的検証に値する。
• 他のエージェントを発見して報酬を支払う自律型エージェントが必要ですか？ Fetch.aiは、まさにそのようなワークフローに基づいて構築されています。
• スマートコントラクトアプリケーション自体にAIロジックを組み込む必要がありますか？インターネットコンピュータは、非常に特徴的な実行モデルを提供しています。
• 複数のチェーンにまたがる取引を行うエージェントが必要ですか？ NEARのインテントとチェーン署名は、検討すべき最も重要な機能です。
• 同意を得て、収益化可能で、ユーザーが管理できるデータセットが必要ですか？ Vanaはデータ権利の観点からAIに取り組みます。

「AIブロックチェーン」を投資対象または構築準備完了とみなす前に検証すべき事項

AIと仮想通貨に関するマーケティングは、生産インフラよりも速いスピードで変化するため、実用的なチェックリストが役立ちます。

より重要なポイント

AIとブロックチェーンの分野は、単一の有力なアーキテクチャに収束するのではなく、複数の異なる市場に分裂しつつあります。Bittensorは、知能をインセンティブ付きの商品として扱います。0Gは、完全なAIインフラストラクチャスタックの提供を目指しています。Fetch.aiは、自律型エージェントによる商取引を中心としています。Internet Computerは、より多くのAIアプリケーションの実行をスマートコントラクトに押し込んでいます。NEARは、複数のチェーンをまたいで動作できるエージェントに焦点を当てています。Vanaは、ユーザー所有のデータをコアプリミティブとしています。

その多様性は有益です。つまり、問うべきは「どのAIレイヤー1が最も説得力のあるストーリーを持っているか？」ではなく、「どのチェーンが私のアプリケーションが実際に抱えているボトルネックを解決してくれるか？」ということです。開発者にとっても投資家にとっても、注目すべきネットワークとは、AIに関する仮説を検証可能な利用、耐久性のある開発者ツール、明確な信頼前提、そしてAIが人気だからという理由だけでなく、ブロックチェーンが存在することでより良く機能するアプリケーションへと変換できるネットワークです。