TAOのCEO兼技術共同創業者であるAla Shaabanaも、学術的な強固なバックグラウンドがあり、機械学習を専門とする計算機科学の博士号を持っています。NEAR Protocolの共同創業者であるIllia Polosukhinは、Transformer誌で「Attention is all you need」という論文の共同著者であることで、その卓越した能力を証明しており、人工知能の歴史において最も引用されている作品の一つにもなっていて、私たちが今日知っているLLMモデルの構築に貢献しました。
さらに、これには“シークレット・スワップ”モードもあり、私は別の記事でそれについて書きます。システムにプライバシーをもたらします。NEAR AI Cloudは、プライバシーと検証可能な推論によってユーザーを保護し、ユーザーが集中型のデータ収集企業に自分のAIインタラクションを漏らしていないことを確実にできます；
TAOやNEAR：Cái Nhìn Về Cuộc Đua Trí Tuệ Nhân Tạo Trong Lĩnh Vực Mã Hóa（AIレースにおける暗号化分野の展望）
私は、BittensorプロトコルとNEARの比較についてよく聞かれます。これらの2つのプロトコルは競合同士なのでしょうか？TAOかNEARが、最高の暗号資産AIプロジェクトなのでしょうか？ブロックチェーン分野におけるAIレースをリードしているのはどのプロジェクトでしょうか？ その答えは、名前そのもののように複雑です。ケースによって異なります。人々はこれを嫌います。人間は、複雑な問題に対してシンプルな答えを好み、そしてその“繊細さ”にはあまり心地よくありません。 この記事では、TAOとNEARの客観的な比較における、微妙な違いのポイントを分析しようと試み、最後にこの件についての私の個人的な意見で締めくくります。私は、これが簡単な仕事だと自分を騙すつもりはありません。簡単ではありません。だからこそ、いくつかの具体的で測定可能な側面に集中する必要があるのです。 BittensorとNEARのコアとなる違い まず、共通点を見ていきましょう。 BittensorとNEARは設立され、長年にわたってAIのソリューションを構築してきました。数々の発展、マイルストーン、目覚ましい改善、そして創業者たちのAIに関する注目すべき経験があり、両者ともGoogleで働いていたことがあります。 どちらもAIに関わっていますが、BittensorとNEARは焦点が異なります。多くの人が考えるような直接の競合では実際ありませんし、私の見立てでは、ある程度互いを補完し合う可能性さえあります。「勝者総取り」的な発想は好みません。ゼロサムゲームの発想です。 長期的な視点： Bittensorは、専用のL1サーバー上でTAOの発行に基づくインセンティブを用い、サブネットと、分散型の推論および学習システムを構築しています。許可不要です。NEARは、オープンソースのインフラ、セキュリティ対応、AIフレンドリー、そしてユーザーが所有するウェブと資金によって交差するAIエコシステムを構築しており、許可不要の汎用L1サーバーのように機能します。 文脈の角度： Bittensorの共同創業者であるJacob Steevesは、2018年以前にGoogleで機械学習エンジニアとして働いていた経験が信頼でき、実践的なAIの経験を持ちます。2015年からAI分野に深く関わり、2018年にBittensorへフルタイムで移り、2021年にメインネット（mainnet）を立ち上げました。
意図に基づいてチェーンを抽象化するプロトコルであるNEAR Intentsは、2025年において最も急速に発展しているクロスチェーン・ソリューションであり、業界トップ企業が非常に速いスピードで統合してきており、業界全体から大きな支援も受けています。 本稿執筆時点で、プロトコルは、35の異なるブロックチェーンにまたがる21.55百万超のスワップ取引を通じて、オンチェーンで検証可能なおよそ160億ドルの取引量を生み出しています。直近30日だけでも、取引量は20億ドルで、ユニークアカウント数は570.814です。
プロダクトと市場の適合性は明確で、ブロックチェーン上のデータと業界トップ企業によって検証可能であり、裏付けられています。 NEARは、実際の課題に対して“見事な”ソリューションを提供しています： NEARプロトコルは、ブロックチェーンにおけるいくつかの最も低い手数料水準と最速の取引完了時間を持っています（ガス代は約0.002ドル、完了時間は1.2秒）。NEAR Intentsは、分散した流動性を接続し、異なる複数のブロックチェーン間で交換するための、最も簡単で、速く、効率的な方法の一つになっています。手数料が非常に低く、スプレッドも低いため、ユーザーと、それを統合しているアプリに利益をもたらします。
これらはオンチェーンで検証可能なデータです。 Pine Analyticsが指摘したように、他の需要指標は主にオンチェーン外のデータから構成されており、サブネット自身が独立して自己申告しているため、監査されていません。 Chutesはリードするサブネットで、TAO総発行量の14.4%を占めています。開発チームは、400,000人以上のユーザーがいると主張しており、そのうち100,000人以上のユーザーはAPI経由でアクセスしています。レポートによれば、これらのユーザーは毎日5百万件の要求を行い、9.1兆トークンを処理しています。 Chutesは、DeepSeek、Mistral、LLaMAのようなオープンソース・モデルに対してサーバーレス推論を提供し、OpenRouterにおけるトップの推論提供者としてランク付けされています。また、一部の集中型の競合に対して性能評価で良好な結果を出していますが、かなり高い料金（エンドユーザーからの補助なし）を考えると、依然として上位のモデル群の後塵を拝しています。 Pine Analyticsは、Chutesの非補助販売価格を、1百万トークンあたり1.41ドルと推定しています。一方で、LLaMA 3.3 70B Turboは1百万トークンあたり0.88ドル、DeepSeek V3は0.40から0.80ドルです。 TargonとTemplarは次の2つのトップ・サブネットで、興味深いユースケースがありますが、集中型提供者や統合会社、あるいはローカルでオープンソース・モデルを実行する、といったBittensorエコシステム外の類似ソリューションに対する競争上の優位性は、まだ確実ではありません。 経済分析：TAO対NEAR TAOの経済 興味深いことに、Pine AnalyticsがTAOに対して行っている反論の主な根拠は、主として経済面にあります。PMFのセクションで触れられている需要に関する曖昧な洞察は、それほど重要ではありませんし、成熟期前のプロジェクトに対しては、むしろそれが予想されることでもあります。個別に見れば、特に懸念すべきことはありません。 しかし、経済面を率直に見つめると、これらの問題はさらに深刻になります。Pine Analyticsのレポート「The Bear Case for Bittensor (TAO)」は、なぜそうなのかを非常にうまく分析しています。私には付け足すことがそれほどありません。私はデータを確認しました。それは実際のデータであり、私は概ねレポートの主張に同意しています。したがって、私は特にこのレポートを読むことを強く勧めます。 全体として、TAOにはそのユースケースを支える面白い経済モデルがありますが、そのモデルはいまだ、ネットワークコストを相殺するのに十分な収益を生み出せると証明されていません。大半の理由は、TAO保有者が希薄化を通じて負担しているためです。 さらに、このモデルは長期的な持続可能性についてもまだ証明されていません。半減のたびに、補助金が減り、明確な収益モデルのないまま本来備わっている資本動学を難しくしてしまうからです。 Bittensorが良いプロジェクトではない、というわけではありません。完全にその逆です。しかし、現状のBittensorでは、1トークンあたり300ドル超という、かなり過剰に買われた水準で価格が買い込まれているように見えます。時価総額は30億ドル超、完全希薄化価値（FDV）は60億ドル超です。 NEARの経済 一方で、NEARの経済は評価しやすく、そして改善が進んでいます。 このプロトコルはテイル排出（末尾排出）率が2.5% aaで、2025年10月の時点で5%から引き下げられています。これは、アップグレード後に、80%超のすべてのNEARバリデータが承認した後のことです。thecoding.pool.nearも含まれます。 この供給インフレ状態は、明確な消費メカニズムによって制御されています： ネイティブのNEARトークンの取引手数料の100%は焼却されます。総ガスコストの70%は、コントラクト呼び出しに使用されます（30%はコントラクト所有者に帰属）。 同様に、NEAR Intentsは収益分配の仕組みを有効化しています。これにより、統合されたすべてのユーザー・インターフェースに対するNEAR Intentsの総取引手数料の50%を受け取り→その手数料を、複数の異なるトークンとしてNEARトークンを買い戻すために使用→そして、買い戻したNEARトークンの一部を焼却できる、という流れになります。 結論として、私はBittensorもNEARも、どちらも素晴らしいプロジェクトだと考えています。大胆な目標と、これまでの驚くべき実績があります。私は、AIのための、ユーザーが所有する分散型インフラを構築するというビジョンを尊重しており、両方のプロジェクトから私が見てきたすべてのことにとてもわくわくしています。