株式会社TIMEWELLの濱本です。
近年、テクノロジーの世界ではAI（人工知能）と暗号資産（クリプトカレンシー）という二つの巨大な波が押し寄せています。それぞれが持つ革新性は計り知れませんが、これらが融合した時、一体どのような未来が待っているのでしょうか？
本記事では、AI時代の分散コンピューティングネットワーク「BitTensor」、暗号資産の進化と課題、そしてAIがもたらすビジネスと働き方の変革について深掘りしていきます。特に注目すべきは、Bitcoinの哲学を受け継ぎつつ、AI開発に特化したインセンティブを提供するBitTensor（Tao）プロジェクトです。これは単なる投機対象ではなく、AWSのような中央集権型クラウドサービスに代わる、安価で高性能な分散型コンピューティング基盤を提供する可能性を秘めています。一方で、Tetherのようなステーブルコインが依然として違法取引に利用されているという現実や、AIによるコード生成が開発者の働き方を根本から変えつつある現状、さらにはリモートワークとオフィスワークの最適解を巡る議論など、ビジネスパーソンが今知るべき重要なトピックが満載です。この記事を通じて、テクノロジーの最前線で何が起きているのか、そしてそれが私たちのビジネスやキャリアにどのような影響を与えるのかを探っていきましょう。
BitTensor（Tao）とは何か：AI時代の分散コンピューティング革命 暗号資産の進化と課題：TetherからBitTensorまで AIが変革するビジネス：コード生成から働き方まで まとめ BitTensor（Tao）とは何か：AI時代の分散コンピューティング革命
暗号資産の世界に新たな風を吹き込むプロジェクトとして、BitTensor（通称Tao）が注目を集めています。これは単なる新しいコインではなく、Bitcoinの成功モデルとAI開発のニーズを結びつけた、野心的な分散型コンピューティングネットワーク構想です。議論の中心人物であるマーク・ジェフリー氏は、Web1.0時代からの起業家であり、暗号資産リアリストとしてこのプロジェクトに深く関わっています。彼によれば、BitTensorはBitcoinが証明した「インセンティブによる巨大ネットワーク構築」の力を、AIというより実用的な目的に応用しようとしています。
Bitcoinの核心は、世界中のコンピュータに計算（マイニング）を行わせることで、取引記録を分散管理し、改ざん不可能な台帳（ブロックチェーン）を維持する点にあります。マイニングの報酬としてBitcoinが与えられることで、多くの人々が自発的にコンピュータリソースと電力を提供し、結果として世界最大のスーパーコンピュータとも言えるネットワークが形成されました。しかし、Bitcoinのマイニング計算（プルーフ・オブ・ワーク）自体は、「瓶の中のガムボールの数を当てる」ような、それ自体に生産性のない作業（ビジーワーク）であるという批判も根強くありました。もちろん、ネットワークのセキュリティ維持という重要な役割は果たしていますが、膨大な計算能力と電力が、より直接的に社会に役立つことに使えないか、という問いは常に存在していました。
BitTensorは、この問いに対する一つの答えを提示します。Bitcoinと同じく、総発行量上限を2100万枚（Taoコイン）と設定し、その希少性とインセンティブ設計によってネットワーク参加者を惹きつけます。しかし、参加者に求められるのは、Bitcoinのような単純な計算競争ではありません。参加者は、自身の持つGPUなどのコンピューティングリソースをBitTensorネットワークに提供し、主にAI関連のタスクを実行することで報酬（Taoコイン）を得るのです。つまり、ネットワーク維持のための計算が、そのままAIモデルのトレーニングや推論といった「役に立つ」作業に直結する仕組みを目指しています。これは、Bitcoinの「インセンティブによる分散ネットワーク構築」という成功体験を、AIという現代社会の喫緊の課題解決に応用しようとする試みと言えるでしょう。
BitTensorネットワークは、単一の巨大なコンピュータとして機能するのではなく、「サブネット」と呼ばれる多数の個別プロジェクトの集合体として構成されています。現在、約100ものサブネットが存在し、それぞれが特定の目的を持っています。例えば、「Shoots」や「Targon」といったサブネットは、分散型のAIコンピューティングプラットフォームを提供します。ユーザーは、AWSのような従来のクラウドサービスを利用する代わりに、これらのサブネットを通じて、より安価（議論ではAWSの約85%オフとも）にAIモデル（DeepSeek、 Mistralなど）を実行できます。支払いにはTaoコインが用いられますが、将来的には法定通貨での支払いも可能になる見込みです。これは、特にコストに敏感なスタートアップや研究者にとって、大きな魅力となる可能性があります。実際に、Shootsは既に約120億円、Targonは約63億円相当の市場価値を持つサブネットとして評価されています。
もう一つの注目すべきサブネットが「Ready AI」です。これは、AI開発において極めて重要な「アノテーション付きデータ」の作成を、AI自身に行わせることを目指すプロジェクトです。高品質なAIを開発するには、大量のデータに人間が意味付け（アノテーション）を行う必要がありますが、これには膨大な時間とコストがかかります。Scale AIのような企業はこの課題に取り組み、大きな成功を収めました。Ready AIは、このプロセスをさらに効率化し、AIがAIのための教師データを作成するという、メタ的なアプローチを取っています。このプロジェクトには、かつてAdWordsをGoogleに売却したギル・エルバズ氏のような著名な人物も関わっており、その本気度が伺えます。
これらのサブネットは、それぞれが独立した経済圏（各サブネット内で独自のトークンが存在する場合もある）を形成しつつ、BitTensorネットワーク全体のエコシステムに貢献します。どのサブネットがより多くの価値を生み出しているかは、市場原理によって判断されます。具体的には、各サブネットの市場評価（トークン価格×供給量）に応じて、ネットワーク全体から配布されるTaoコインの量（エミッション）が決まる仕組みになっています。市場評価の高いサブネット、つまり多くのユーザーに支持され、活発に利用されているサブネットほど、多くの報酬を得ることができ、さらなる発展のインセンティブが与えられます。これは、単にリソースを提供するだけでなく、質の高いサービスやイノベーションを生み出すサブネットを優遇するための、巧妙な市場メカニズムと言えるでしょう。
BitTensorのガバナンスも興味深い点です。新たなサブネットを立ち上げるには、一定量のTaoコインを「ステーク」（預託）する必要があります。現在のレートでは約10万ドル相当と、決して安価ではありませんが、これにより無責任なプロジェクトの乱立を防ぎ、コミットメントのある参加者を促します。ステークされたTaoは一時的にロックされますが、将来的に回収することも可能です。誰でもサブネットを提案できるオープンさ（パーミッションレス）と、コミットメントを求める仕組みのバランスが、ネットワークの健全な成長を支える鍵となります。
マーク・ジェフリー氏は、BitTensorをBitcoin、Ethereumに続く「第3の偉大なコイン」になる可能性を秘めていると評価しています。Bitcoinが価値の保存と移転、Ethereumがスマートコントラクトと分散型アプリケーションのプラットフォームを確立したのに対し、BitTensorは分散型AIコンピューティングという、新たな巨大市場を開拓しようとしています。もちろん、プロジェクトはまだ初期段階であり、技術的な課題や市場の不確実性も存在します。しかし、AI開発におけるコンピューティング需要の爆発的な増加と、分散型ネットワークが持つ潜在的なコストメリットや耐障害性を考え合わせると、BitTensorが次世代の基盤技術となる可能性は十分に考えられます。これは、単なる暗号資産の話題に留まらず、AI開発の未来、そしてクラウドコンピューティングのあり方そのものに影響を与える可能性のある、注目すべき動きと言えるでしょう。
暗号資産の進化と課題：TetherからBitTensorまで
暗号資産の世界は、黎明期の熱狂と混乱を経て、より成熟し、現実世界の課題と向き合う段階に入っています。その進化の過程で、様々な課題や議論が巻き起こってきました。特に、ステーブルコインの代表格であるTether（USDT）は、その利便性の裏で、依然として規制当局やメディアからの厳しい視線に晒されています。Tetherがテロリストや人身売買業者などの犯罪組織に利用されているという疑惑（あるいは確定情報）は根強く、60 Minutesや米国議会公聴会などでも取り上げられてきました。これに対し、暗号資産擁護派は「米ドル現金だって犯罪に使われている。その規模はTetherよりも遥かに大きい」と反論します。実際、Chainalysisなどの調査によれば、暗号資産全体の不正取引額は年間約5兆〜7兆円規模と推計されていますが、これは現金による不正取引額と比較すれば依然として小さいという見方もあります。Tetherの主な用途は、法定通貨との交換をスムーズにし、取引所間での資金移動を迅速化することにあり、多くの正当なユーザーにとっては不可欠なツールとなっています。しかし、その不透明な準備金問題や規制回避的な側面は、常に懸念材料として存在し続けています。現在、米国ではステーブルコインに関する新たな法規制（Stablecoin Act）の議論が進んでおり、Tetherのような既存のステーブルコインが今後どのように規制され、市場で生き残っていくのかは、業界全体の大きな関心事です。Cantor Fitzgeraldのような伝統的な金融機関がTetherとの関係を深めている動きもあり、規制と市場の現実との間で、新たな着地点が模索されています。
一方で、BitTensorのような新しいプロジェクトは、暗号資産が単なる投機や決済手段に留まらず、実世界の問題解決に貢献できる可能性を示唆しています。マーク・ジェフリー氏は、BitTensorがBitcoinやEthereumに匹敵する、あるいはそれ以上の価値を持つ可能性があると述べています。その根拠は、BitTensorがBitcoinのような強固な分散性とインセンティブ設計を持ちながら、AIコンピューティングという極めて実用的な用途を持っている点にあります。かつてBitcoinの初期投資で巨万の富を築いたバリー・シルバート氏（Digital Currency Group創設者）が、現在BitTensorに注力し、「BitTensor版Y Combinator」とも言えるインキュベーションプログラム（Yuma）を立ち上げている事実は、このプロジェクトへの期待の高さを物語っています。
しかし、暗号資産プロジェクト全般に対する懐疑的な見方も依然として存在します。ジェイソン・カラカニス氏は、Web1.0時代の経験から、多くの暗号資産プロジェクトが非現実的な目標を掲げ、質の低いホワイトペーパーと共に現れては消えていったことを指摘します。「分散型Uber」や「分散型Google」といった構想は、技術的な実現可能性やユーザーの受容性の点で疑問符が付くものが多かった、と彼は語ります。特に、責任の所在が曖昧な分散型組織（DAO）や、匿名性の高い開発チームは、詐欺や資金持ち逃げのリスクを高める要因ともなりました。もちろん、これは米国の規制当局（特にゲーリー・ゲンスラー率いるSEC）による厳しい規制が、多くのプロジェクトを海外やアンダーグラウンドに追いやった側面もある、という反論もあります。規制が厳しすぎたために、イノベーションが阻害され、結果的に怪しげなプロジェクトが跋扈する土壌を作ってしまったのではないか、という意見です。
トランプ前大統領の暗号資産への関与も、業界内で複雑な反応を引き起こしました。彼が自身のNFTコレクションやミームコインを発行したことは、一部からは暗号資産の普及に繋がるという期待の声も上がりましたが、多くの古参の暗号資産支持者にとっては「安っぽい便乗」であり、「暗号資産の理念への裏切り」と感じられたようです。長年、規制当局と戦い、技術の可能性を信じてきた人々にとって、政治的なパフォーマンスや短期的な利益追求のために暗号資産が利用されることは、苦々しい思いを抱かせるものでした。
このように、暗号資産の世界は、技術的な革新、規制との闘い、市場の期待と現実、そして時折見られる投機的な熱狂や政治的な思惑が複雑に絡み合いながら進化しています。Tetherのような既存のプレイヤーが抱える課題と規制の行方、そしてBitTensorのような次世代プロジェクトが示す新たな可能性。これらの動きを注視することは、今後の金融システムやテクノロジーの未来を理解する上で不可欠と言えるでしょう。重要なのは、単なる価格変動に一喜一憂するのではなく、各プロジェクトがどのような技術的基盤を持ち、どのような問題を解決しようとしているのか、その本質を見極める視点を持つことです。
AIが変革するビジネス：コード生成から働き方まで
AIの進化は、暗号資産と並んで、現代のビジネス環境に最も大きな影響を与えているテクノロジーの一つです。特に、ソフトウェア開発の現場では、AIによるコード生成が驚異的なスピードで普及し、開発者の働き方や生産性を根本から変えつつあります。GoogleのCEOスンダー・ピチャイ氏によれば、同社内でコミットされるコードの30%以上がAIによって生成されており、MicrosoftのCEOサティア・ナデラ氏も同様に20〜30%という数字を挙げています。AIコーディング支援ツール「Cursor」のCEOは、自社ツールが1日あたり約10億行ものコード（人間が書いたコードを受け入れたもの）を生成していると主張しており、その数字の正確性には議論があるものの、AIがコード生成において無視できない存在になっていることは明らかです。
このトレンドは、ソフトウェア開発における長年のボトルネックを解消する可能性を秘めています。かつて、スタートアップの成長を阻害する要因は、ハードウェアの制約（メモリ、ストレージ、処理速度）、ネットワーク帯域幅、あるいはサーバーインフラの構築コストでした。しかし、クラウドコンピューティングの普及によりインフラの問題が解決されると、次なるボトルネックは「開発者の不足」となりました。「優秀なエンジニアが見つからない」という悩みは、過去10〜20年の間、多くの創業者を苦しめてきました。しかし、AIによるコード生成が進化すれば、この状況は一変する可能性があります。例えば、従来5人の開発者が必要だったプロジェクトが、AIの支援によって1人で立ち上げられるようになるかもしれません。あるいは、30人規模の開発チームが5人で済むようになるかもしれません。これは、開発プロセスの劇的な効率化を意味し、これまでリソース不足で実現できなかったソフトウェアやサービスが、次々と生まれてくる可能性を示唆しています。スタートアップにとっては、より少ない資金と人員で、より迅速にプロダクトを市場に投入できる時代が到来するかもしれません。これは、イノベーションの加速という点で、社会全体にとっても大きな恩恵となるでしょう。もちろん、AIが生成したコードの品質管理や、AIを使いこなせる開発者の育成といった新たな課題も生まれますが、全体としてソフトウェア開発のハードルが下がることは間違いなさそうです。Lightrunのような企業は、AIが生成したコードをAI自身が改善するという、さらに一歩進んだアプローチも試みており、将来的にはコード生成の80～90%がAIによって担われるようになるかもしれない、という予測も出ています。
AIの影響は、開発現場だけでなく、スタートアップの資金調達プロセスにも及んでいます。ベンチャーキャピタリストのチャールズ・ハドソン氏（Precursor Ventures）は、AIによって大量生成されたVCへのコールドアウトリーチ（面識のない相手への売り込み）メールが増加した結果、逆に人間味のあるウォームイントロ（共通の知人からの紹介）やリファーラルの価値が高まっていると指摘しています。資金調達は、ある意味で「数のゲーム」です。多数存在するVCファンドの中から、自社の事業領域やステージに関心を持つ可能性のある投資家を見つけ出し、アプローチする必要があります。ターゲットとなり得る投資家は数百から千単位にのぼることもあります。しかし、単に数を打てば良いというものではありません。データベースなどを利用してリストアップしたとしても、相手の投資実績や関心をよく調べずに、的外れなアプローチを繰り返せば、かえって評判を落とすことになりかねません。「医療機器には投資しない」「ピザ屋には興味がない」といったVC側の不満は、的外れなコールドアウトリーチが原因であることが多いのです。
効果的なアプローチのためには、まず広範なリストを作成し、そこから自社に本当にフィットする投資家を絞り込む丁寧な作業が必要です。そして、可能であれば共通の知人を見つけてウォームイントロを依頼するのが最善策です。それが難しい場合でも、コールドメールを送る際には、相手への敬意と理解を示すことが重要です。Alexis Ohanian氏（Reddit共同創業者）が語るように、優れたコールドメールは、簡潔（3～4文程度）で、自己紹介と提供価値を明確に伝え、具体的な依頼事項を述べ、感謝の意で締めくくるものです。相手の過去の投資実績や発言（SNSやポッドキャストなど）に触れ、「あなたのこのツイートに触発されて、私たちはこの事業を始めました」といった形で共通項を見出すことができれば、相手の関心を引く可能性が高まります。また、自社の強み（例えば、急成長を示すグラフなど）を最初に提示することも有効です。そして、メールの最後には、「いつでも、どこへでも、15分でもお会いしに行きます」といった熱意を示すことも、相手に強い印象を与えるでしょう。AIはリスト作成やメール作成の補助には役立ちますが、最終的な人間関係の構築や信頼獲得においては、依然として人間ならではの配慮や熱意が重要となるのです。
さらに、AIの進化は「働き方」そのものにも大きな問いを投げかけています。パンデミックを経て普及したリモートワークですが、多くの企業でオフィス回帰の動きが強まっています。「This Week in Startups」のホストであるジェイソン・カラカニス氏の会社でも、一部の例外（地方在住の超優秀なパフォーマー）を除き、オフィスワークへの回帰を進めています。その理由として、彼は以下の点を挙げています。
競争力とスピード:対面でのコミュニケーションは、あらゆる業務のスピードを高める。
エネルギーと一体感:オフィスには独特の熱量とペースがあり、それが組織全体の推進力となる。
集中力と文化の維持:長期のリモートワークは、集中力の低下や企業文化の希薄化を招いた。
対面での優位性:創業者との対面ミーティングは、リモートよりも遥かに効果的である。
不正の防止: 一部の従業員がリモートワークを悪用していた（ActiveTrackのような監視ツールで判明）。
創造性:対面でのブレインストーミングは、Zoomよりも質の高いアイデアを生み出す。
共同ホストのロン・ハリス氏も、自身のリモートワーク経験から、当初は快適だったものの、数年経つうちに集中力の維持が難しくなり、同僚との繋がりも希薄になったと述べています。オフィスで同僚と切磋琢磨する環境が、個人の成長を促す面もあると指摘します。特に若手社員にとっては、オフィスで先輩社員から直接指導を受けたり、仕事の進め方を間近で見たりすることは、キャリア形成において極めて重要です。リモートワークでは得られにくい、非公式な学びやメンターシップの機会がオフィスには存在します。「権力の近くにいること」がキャリアアップの鍵であり、それはSlack上ではなく、オフィスでの偶然の出会いや交流から生まれることが多い、とアレックス・ウィルヘルム氏は語ります。もちろん、個々の事情や職種によってはリモートワークが最適な場合もありますが、特に成長意欲の高い人材や、チームでの協業が重要な業務においては、オフィスワークの価値が見直されているのが現状です。
最後に、番組のオフィスアワーで取り上げられた「Layer Next」の事例は、AIを活用したビジネスインテリジェンスの可能性と課題を示しています。同社は、CFO向けに企業のデータを分析し、成長戦略や効率化策を提案するAIプラットフォームを提供しています。しかし、顧客ごとにデータ形式やシステムが異なり、AIが分析可能な状態にするための前処理（データクレンジングや統合）に多大な労力がかかるという課題に直面しています。例えば、ある顧客に対して「営業担当者を増やすべきか」という問いに答えるために、Salesforceのデータとレガシーな会計システムのデータを連携させる必要がありました。この事例は、AIソリューションを提供する上で、顧客の「データ成熟度」や既存システムとの連携がいかに重要であるかを示しています。Layer Nextへのアドバイスとして、まず「理想的な顧客プロファイル（ICP）」を明確に定義し、特定のシステム（例：Salesforceと特定の会計システム）を利用している顧客層にターゲットを絞ることが提案されました。また、初期段階では、特定の課題（例：営業チームの最適化）にフォーカスし、徐々に対応範囲を広げていくべきだとされました。さらに、初期の顧客に対しては、多少カスタム対応やコンサルティング的な要素が入ったとしても、彼らのオフィスに深く入り込み（ベアハグ戦略）、共に課題解決に取り組むことで、プロダクト改善のための貴重なフィードバックを得られるだけでなく、将来のスケールに必要な知見を蓄積できる、という実践的なアドバイスが送られました。これは、AIという先端技術を活用するビジネスにおいても、地道な顧客理解と関係構築がいかに重要であるかを示唆しています。
まとめ
本記事では、「This Week in Startups」での議論を基に、AIと暗号資産が交差する領域で生まれつつある革新的な動きと、それがビジネスや働き方に与える影響について考察してきました。特に、Bitcoinの哲学を継承し、AI開発のための分散コンピューティング基盤を目指すBitTensor（Tao）プロジェクトは、中央集権型クラウドサービスの代替となり得る、大きな可能性を秘めています。ShootsやTargonのようなサブネットが提供する安価なAIコンピューティングや、Ready AIが試みるAIによるデータアノテーションは、AI開発のコスト構造を大きく変えるかもしれません。
一方で、Tetherを巡る規制や不正利用の問題、暗号資産プロジェクトの実現性に対する懐疑論、そしてトランプ前大統領の関与が引き起こした波紋など、暗号資産の世界が依然として多くの課題と不確実性を抱えていることも事実です。しかし、BitTensorのような実用性を重視したプロジェクトの登場は、暗号資産が投機対象から、実世界の問題解決に貢献する基盤技術へと進化していく可能性を示唆しています。
AIの影響は、ソフトウェア開発の現場にも及び、コード生成の自動化によって開発者の生産性は飛躍的に向上し、スタートアップの立ち上げコストやスピード感も変わろうとしています。これにより、これまで実現不可能だったアイデアが形になる可能性が広がります。しかし、AIによるVCへのコールドアウトリーチの増加は、人間同士の信頼関係に基づくウォームイントロの価値を再認識させる結果にもなっています。
働き方においても、パンデミック後のリモートワークからオフィス回帰への揺り戻しが見られます。生産性、企業文化、キャリア開発といった観点から、対面での協業の重要性が見直されており、特に若手人材の育成においてはオフィス環境が不可欠であるという意見が強まっています。
Layer Nextの事例が示すように、AIを活用したビジネスソリューションは、顧客のデータ環境という現実的な課題に直面します。しかし、理想的な顧客を見極め、深く関与することで、技術的なハードルを乗り越え、真の価値を提供することが可能です。
AIと分散化技術は、私たちのビジネス環境を根底から変えようとしています。これらの技術動向を正しく理解し、その可能性と課題を見極めることが、これからの時代を勝ち抜くための鍵となるでしょう。BitTensorが示す未来、AIによる生産性の向上、そして変化する働き方。これらの要素がどのように絡み合い、新たなビジネスチャンスを生み出していくのか、今後も注目していく必要があります。