AIエージェントはシンプルなサイクルに従います：観察、決定、行動、学習。しかし、このシンプルさは、許可なしにアクセスできる新鮮で信頼できるデータへの複雑な渇望を隠しています。Web2は数少ない支配的なプラットフォームからのレンタルオプションを提供しますが、Web3は混沌としたパントリーを提示します - データは無数の異種チェーン、ノードスタック、インデクサー、オラクルに散らばっており、それぞれがレイテンシー、ファイナリティ、セマンティクス、障害パターンにおいて独自の特性を持っています。その結果？整理されていない混乱に直面している飢えたエージェントたち。AIのWeb3への浸透は急速に進んでいますが、データは依然として重要なボトルネックです。多くの影響力のあるビルダーは、AIと暗号通貨の補完的な関係を認識しています。AIは生成能力と自律性を提供し、暗号通貨は所有権、出所、計算およびデータアクセスのためのオープン市場を提供します。クリス・ディクソンは、AIシステムはインターネットを再開し、インセンティブを適切に整えるためにブロックチェーン対応のコンピューティングが根本的に必要だと主張しています。ヴィタリック・ブテリンは、暗号とAIの交差点をマッピングし、AIをインターフェース、プレイヤー、そして経済的保証のターゲットとして分類し、慎重なインセンティブ設計の必要性を強調しました。データの品質と安全性の影響を深く考慮せずに、敵対的市場にAIを単に追加することはできません。一方、DeFiは意図に基づくデザインに進化しており、ユーザーが望む結果を指定し、ソルバーがそれを実現するために競い合います。これは、生のオンチェーンデータフローがレイテンシーやMEV条件下でひどいユーザー体験を生み出すからです。ERC-7683のクロスチェーン意図標準の提案は、この適応の一例です。Web3におけるAI開発者が直面する醜い真実は多面的です。彼らは、独自の動作とパターンを持つチェーン間の異質性に苦しんでいます。彼らは、安価だが古いデータか、高価だが速いデータのどちらかを選ばなければなりません。彼らは常に生のログを意味のあるエンティティに変換するセマンティック変換の課題に取り組んでいます。そして、彼らは自律エージェントが最も脆弱なときにネットワークの混雑中に信頼性の問題に直面しています。データが真にアクショナブルであるためには、チェーン間で正規化されたセマンティクス、決定論的な配信による新鮮さの保証、検証可能な出所、データ自体に近い計算能力、ストリーミングおよびタイムトラベルクエリ機能の両方が必要です。今日のWeb3スタックはこのビジョンの断片を提供していますが、プロダクショングレードのエージェントが必要とする一貫したクロスチェーンの低レイテンシーのファブリックが欠けています。最近の失敗は、厳しい現実を物語っています。Planet MojoのAIゲームエージェント用WWAプラットフォームは2025年7月に閉鎖されました。テキストから取引へのアシスタントであるBrianは、先行者利益を失った後、2025年5月に業務を終了しました。TradeAI/Stakxは出金を凍結し、現在訴訟に直面しています。BitAIは自動化された利益を約束した後、2024年3月にオフラインになりました。Worldcoinでさえ、インドネシアでの業務が一時的に停止され、コンプライアンスリスクがAI-Web3イニシアチブをどのように妨げるかを示しています。パターンは、レイテンシーとデータの断片化が常にプロダクションのエージェントを殺すことを明らかにしています。自然言語からオンチェーン実行への移行を約束するチームは、マルチチェーンの新鮮さの問題や脆弱なインデクシングに苦しんでいます。ハイプとROIのギャップは依然として大きく、アナリスト会社はエージェントAIプロジェクトの高いキャンセル率を予測しています。そして、「AIトレーディング」という主張は、規制当局の間で認識されたレッドフラッグカテゴリになっています。何が機能しますか？生の呼び出しではなく意図レール、最終性を考慮した新鮮さの指標、データエッジに位置するコンピュート、フォールバックのある冗長ソース、そして高影響アクションのためのヒューマン・イン・ザ・ループゲート。AI対応のデータ層は、プログラム可能で、検証可能で、リアルタイムで、クロスチェーンであるべきで、堅牢な取り込みと正規化、スナップショットを伴うストリーミング機能、明確な出所を持つミラー、オンストリームコンピュート、確定性を考慮したフレッシュネスAPI、インテントフック、および包括的な安全対策を備えている必要があります。そのようなインフラストラクチャを持つことで、データの新鮮さを引用に反映させる自律的なマーケットメイキング、暗号証明で結果をシミュレーションするガバナンスコパイロット、制約されたレイテンシーの下で実行されるクロスチェーンポートフォリオポリシー、そしてオンチェーンの支払い証明を伴うプロヴェナンス対応データセットが見られるかもしれません。エージェントが本当に次のユーザー層を代表するなら、あなたのアーキテクチャはあなたの製品になります。RPC呼び出しやcronジョブをつなぎ合わせるチームは、マルチチェーンのリアルタイムで敵対的な市場では必然的に遅れをとるでしょう。適切なAI対応データレイヤーを構築する人々は、観察、決定、行動、学習を生産速度で行うことができるエージェントを展開します。エージェントは飢えており、市場は誰も待ってくれません。
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AIエージェントは飢餓状態にあり、Web3データは混沌としています：AI対応データレイヤーの緊急の必要性
AIエージェントはシンプルなサイクルに従います：観察、決定、行動、学習。しかし、このシンプルさは、許可なしにアクセスできる新鮮で信頼できるデータへの複雑な渇望を隠しています。Web2は数少ない支配的なプラットフォームからのレンタルオプションを提供しますが、Web3は混沌としたパントリーを提示します - データは無数の異種チェーン、ノードスタック、インデクサー、オラクルに散らばっており、それぞれがレイテンシー、ファイナリティ、セマンティクス、障害パターンにおいて独自の特性を持っています。その結果？整理されていない混乱に直面している飢えたエージェントたち。
AIのWeb3への浸透は急速に進んでいますが、データは依然として重要なボトルネックです。多くの影響力のあるビルダーは、AIと暗号通貨の補完的な関係を認識しています。AIは生成能力と自律性を提供し、暗号通貨は所有権、出所、計算およびデータアクセスのためのオープン市場を提供します。クリス・ディクソンは、AIシステムはインターネットを再開し、インセンティブを適切に整えるためにブロックチェーン対応のコンピューティングが根本的に必要だと主張しています。
ヴィタリック・ブテリンは、暗号とAIの交差点をマッピングし、AIをインターフェース、プレイヤー、そして経済的保証のターゲットとして分類し、慎重なインセンティブ設計の必要性を強調しました。データの品質と安全性の影響を深く考慮せずに、敵対的市場にAIを単に追加することはできません。
一方、DeFiは意図に基づくデザインに進化しており、ユーザーが望む結果を指定し、ソルバーがそれを実現するために競い合います。これは、生のオンチェーンデータフローがレイテンシーやMEV条件下でひどいユーザー体験を生み出すからです。ERC-7683のクロスチェーン意図標準の提案は、この適応の一例です。
Web3におけるAI開発者が直面する醜い真実は多面的です。彼らは、独自の動作とパターンを持つチェーン間の異質性に苦しんでいます。彼らは、安価だが古いデータか、高価だが速いデータのどちらかを選ばなければなりません。彼らは常に生のログを意味のあるエンティティに変換するセマンティック変換の課題に取り組んでいます。そして、彼らは自律エージェントが最も脆弱なときにネットワークの混雑中に信頼性の問題に直面しています。
データが真にアクショナブルであるためには、チェーン間で正規化されたセマンティクス、決定論的な配信による新鮮さの保証、検証可能な出所、データ自体に近い計算能力、ストリーミングおよびタイムトラベルクエリ機能の両方が必要です。今日のWeb3スタックはこのビジョンの断片を提供していますが、プロダクショングレードのエージェントが必要とする一貫したクロスチェーンの低レイテンシーのファブリックが欠けています。
最近の失敗は、厳しい現実を物語っています。Planet MojoのAIゲームエージェント用WWAプラットフォームは2025年7月に閉鎖されました。テキストから取引へのアシスタントであるBrianは、先行者利益を失った後、2025年5月に業務を終了しました。TradeAI/Stakxは出金を凍結し、現在訴訟に直面しています。BitAIは自動化された利益を約束した後、2024年3月にオフラインになりました。Worldcoinでさえ、インドネシアでの業務が一時的に停止され、コンプライアンスリスクがAI-Web3イニシアチブをどのように妨げるかを示しています。
パターンは、レイテンシーとデータの断片化が常にプロダクションのエージェントを殺すことを明らかにしています。自然言語からオンチェーン実行への移行を約束するチームは、マルチチェーンの新鮮さの問題や脆弱なインデクシングに苦しんでいます。ハイプとROIのギャップは依然として大きく、アナリスト会社はエージェントAIプロジェクトの高いキャンセル率を予測しています。そして、「AIトレーディング」という主張は、規制当局の間で認識されたレッドフラッグカテゴリになっています。
何が機能しますか？生の呼び出しではなく意図レール、最終性を考慮した新鮮さの指標、データエッジに位置するコンピュート、フォールバックのある冗長ソース、そして高影響アクションのためのヒューマン・イン・ザ・ループゲート。
AI対応のデータ層は、プログラム可能で、検証可能で、リアルタイムで、クロスチェーンであるべきで、堅牢な取り込みと正規化、スナップショットを伴うストリーミング機能、明確な出所を持つミラー、オンストリームコンピュート、確定性を考慮したフレッシュネスAPI、インテントフック、および包括的な安全対策を備えている必要があります。
そのようなインフラストラクチャを持つことで、データの新鮮さを引用に反映させる自律的なマーケットメイキング、暗号証明で結果をシミュレーションするガバナンスコパイロット、制約されたレイテンシーの下で実行されるクロスチェーンポートフォリオポリシー、そしてオンチェーンの支払い証明を伴うプロヴェナンス対応データセットが見られるかもしれません。
エージェントが本当に次のユーザー層を代表するなら、あなたのアーキテクチャはあなたの製品になります。RPC呼び出しやcronジョブをつなぎ合わせるチームは、マルチチェーンのリアルタイムで敵対的な市場では必然的に遅れをとるでしょう。適切なAI対応データレイヤーを構築する人々は、観察、決定、行動、学習を生産速度で行うことができるエージェントを展開します。
エージェントは飢えており、市場は誰も待ってくれません。