Huaweiのチップ研究者、AIハードウェアのスケーリングが「雪崩」点に近づいていると警告：暗号資産インフラへの意味とは

暗号資産分野における次のボトルネックは、ブロックスペースでも、流動性でも、規制でもないかもしれない。
それはシリコンだ。

Huaweiのチーフ半導体科学者であり、Ascend AIチップ開発の中心人物の一人でもある廖衡（Liao Heng）が最近発した警告は、AI業界をはるかに超えて議論を呼んでいる。彼の核心的なメッセージはシンプルだが、示唆は大きい。つまり、より多くのプロセッサとより大容量の高帯域幅メモリを積み上げてAI計算能力を拡張していく、これまで支配的だったやり方は、永遠には続けられないということだ。やがて物理的な限界が経済的な限界へと変わり、その経済的制約がシステム全体の足かせになる。

ブロックチェーンおよび暗号資産業界にとって、これは単なるAIハードウェアの話ではない。ゼロ知識証明の生成、分散型計算市場、オンチェーン上のAIエージェント、バリデータ運用、データ可用性、そして次世代の暗号資産セキュリティを形づくる、インフラ面の圧力を先取りして示すものだ。

「GPUを増やせばいい」時代の終わり

この10年、AI業界は力任せのスケーリングに大きく依存してきた。より多くのチップ、より大きなクラスター、より高速な相互接続、そしてより広いメモリ帯域だ。NVIDIAのGPUエコシステムは、大規模AIの学習、推論、そして近年では暗号学的証明やシミュレーションのような周辺ワークロードに至るまで、事実上の基盤となった。同社自身の資料でも、NVIDIAデータセンタープラットフォームを通じて、ハードウェア、ネットワーキング、ソフトウェア、開発者ツールをまたぐフルスタックのアプローチとして加速コンピューティングを強調している。

廖氏の警告は、このスケーリング戦略が順調に続くという前提に疑問を投げかける。彼が言っているのは、AI計算需要が消えるということではない。むしろ、チップ数やメモリ容量を繰り返し増やしていくと、やがて電力密度、放熱、パッケージングの複雑さ、相互接続の遅延、サプライチェーンの集中、コストといった制約に突き当たる、ということだ。

これは暗号資産にとって重要だ。というのも、新しいブロックチェーン関連のワークロードは、むしろ計算集約型になりつつあるからだ。

ゼロ知識ロールアップには証明生成が必要だ。完全準同型暗号の実験には専用の高速化が求められる。オンチェーンAIアプリケーションは推論レイヤーに依存する。分散型物理インフラネットワークには検証が必要だ。リステーキングや共有セキュリティの設計は、監視、シミュレーション、自動化をさらに増やす。要するに、暗号資産はトランザクション中心の時代から、計算中心の時代へ移行しつつあるのだ。

もしAIハードウェアの伸びがより高コストになったり、予測しにくくなったりすれば、暗号資産インフラを作る側はその影響を直接受けることになる。

AIチップの限界がブロックチェーンに重要な理由

ブロックチェーンシステムは、これまでも常にハードウェアの現実に左右されてきた。

BitcoinのマイニングはASICによって変貌した。Ethereumのプルーフ・オブ・ステークへの移行は、エネルギー集約的なマイニングを減らした。その変化はEthereum Foundationのエネルギー消費に関する調査でも示されている。Solanaの高スループット設計は、バリデータが厳しいハードウェアとネットワーク要件を維持できることを前提としている。ゼロ知識ネットワークは、しばしば高性能なCPU、GPU、FPGA、あるいは専用アクセラレータを必要とするプローバーに依存している。

業界では暗号資産を「ソフトウェアが金融を飲み込む」と表現することがあるが、実際には、あらゆるブロックチェーンは物理インフラに支えられている。

• バリデータ用ハードウェアとネットワーク遅延
• データセンターとクラウド事業者
• 安全な鍵保管デバイス
• 証明生成マシン
• RPCインフラ
• インデクサーとアーカイブノード
• 自動化エージェント向けのAI推論エンドポイント
• 電力供給と地理的分散

従来のチップスケーリングが鈍化すれば、ブロックチェーンチームはAI研究者がモデル設計の見直しを迫られているのと同じように、アーキテクチャの再考を迫られるかもしれない。

無限の計算能力を前提にするのではなく、プロトコルは効率性、特化、局所性を重視して最適化する必要があるだろう。

AIインフラの「18層の塔」という見方

廖氏は、AIのバリューチェーンを「18層の塔」と表現したとされる。これは、Jensen Huangがよく用いるAIスタックの階層的な捉え方と対比されるものだ。この比喩は、暗号資産にとっても有用である。

現代のブロックチェーンアプリケーションは、単なるスマートコントラクトではない。それは、複数の相互依存する層の上に成り立っている。

1. チップ設計と製造
2. メモリとパッケージング
3. データセンターと電力供給
4. オペレーティングシステムとドライバ
5. 暗号ライブラリ
6. 仮想マシン
7. コンセンサス機構
8. 実行クライアント
9. データ可用性レイヤー
10. オラクル
11. インデクサー
12. ウォレット
13. フロントエンド
14. セキュリティ監視
15. ガバナンスシステム
16. コンプライアンスツール
17. AI自動化
18. ユーザーの信頼とカストディ

重要なのは、競争力は単一の層だけから生まれるのではない、ということだ。スタック全体にわたる連携から生まれる。

これは特にゼロ知識インフラに当てはまる。高速な証明システムは、単にアルゴリズムが優れているだけでは足りない。メモリアクセスのパターン、並列化、コンパイラ設計、回路アーキテクチャ、ハードウェアアクセラレーションにも依存する。分散型AIネットワークも同様で、トークンインセンティブだけでは、非効率な計算ルーティングや不安定な推論性能を補うことはできない。

インフラをフルスタックの問題として扱う暗号資産プロトコルは、一般用途のクラウド計算が常に安く、潤沢であると仮定するプロトコルより、優位に立つ可能性が高い。

Tau Scaling Lawと、「微細化」から「データ移動」への転換

Huaweiのチップ戦略に関連する最も興味深い概念の一つが、Tau Scaling Lawだ。廖氏の説明によれば、トランジスタの微細化がもたらす従来の利点が弱まり始めたら、システム設計者はコンポーネント間のデータ転送改善に、より積極的に注力すべきだという考え方である。

これはブロックチェーンに極めて関係が深い。

多くの暗号資産ワークロードは、純粋な計算力だけで制約されているわけではない。メモリ移動、通信オーバーヘッド、調整コストに制約されている。たとえば、次のようなケースだ。

• ZK証明の生成には、大きな中間データ構造がしばしば伴う
• バリデータの性能は、状態アクセスとネットワーク伝播に左右される
• ロールアップのシーケンサーは、順序付け、実行、決済の調整が必要
• ブロックチェーンシステムとやり取りするAIエージェントには、高速な推論と確実な署名フローの両方が必要
• 分散ストレージや計算ネットワークは、信頼できない環境の中でデータを効率よく移動させなければならない

つまり、ボトルネックはしばしば「計算できるか」ではなく、「必要なデータを十分な効率で移動・検証・調整できるか」なのだ。

だからこそ、チップレベルの思考は、ますますプロトコルレベルの思考と重なっていく。ハードウェアの現実を無視したブロックチェーンのスケーリング戦略は、理論上は洗練されて見えても、本番環境では苦戦する可能性がある。

DeepSeekの教訓：効率性は戦略的優位になりうる

廖氏はまた、DeepSeekの創業者である梁文鋒を称賛し、同社の突破は単に少ないリソースで動かしたことではなく、限られた計算資源をよりうまく活用できるようにモデルアーキテクチャを設計した点にあったと述べた。

暗号資産にとってのより大きな教訓は明白だ。効率性は堀になりうる。

2025年、DeepSeekはコスト意識の高いAI開発の世界的な参照点となった。同社の研究やモデルは、arXivでの公開やオープンモデルのリリースを通じて注目を集めた。その意味は、単に「安く作れるモデルがある」ということではない。アーキテクチャの革新によって、より大きなハードウェア予算を持つ競合との差を縮められる、という点にあった。

暗号資産にも同じ構図がある。

より少ない資源しか持たないプロトコルでも、検証コストを下げ、状態をより効率よく圧縮し、プローバーの効率を改善し、無駄を最小化するインセンティブ設計を行えば、十分に競争できる。これはすでにロールアップのエコシステムで見られる。チームはより効率的な証明システム、代替VM、モジュール型のデータ可用性設計を試している。

次のサイクルでは、少ないものでより多くを実現するプロトコルが報われるかもしれない。

分散型コンピュートは現実チェックを受ける

チップのスケーリングをめぐる議論は、暗号資産界隈で人気の高いもう一つの物語、分散型コンピュートにも影響する。

このアイデアは魅力的だ。少数の巨大クラウド事業者に依存する代わりに、ネットワークがアイドル状態のGPU、専用ハードウェア、分散データセンターをトークンインセンティブで束ねる。これにより、AI推論、レンダリング、科学計算、暗号学的証明などを支えられるかもしれない。

しかし、ハードウェア不足はトークノミクスだけでは解決できない。

分散型コンピュートネットワークは、厳しい問いに答える必要がある。

• 利用可能なチップは、そのワークロードに適しているのか
• 性能を過剰なオーバーヘッドなしに検証できるのか
• データ転送は十分に速いのか
• 稼働率と予測可能な価格をユーザーは信頼できるのか
• プライバシーに敏感なワークロードをどう扱うのか
• 長期的なインフラ投資に対するインセンティブは整っているのか

ハイエンドチップがさらに制約されれば、分散型コンピュート市場の価値は高まるかもしれないが、同時に要求水準も上がる。ユーザーが求めるのは、単に「GPUへのアクセス」ではない。検証可能な性能、安全な実行、予測可能な遅延、透明な料金体系だ。

ここでブロックチェーンが価値を発揮できる。決済、レピュテーション、エスクロー、アクセス制御、監査可能な利用記録だ。ただし、土台となるハードウェア層が重要であることに変わりはない。

ZK、AI、そして専用ハードウェア需要の到来

ゼロ知識技術は、チップ制約とブロックチェーン戦略が交差する最も明確な領域の一つだ。

ZK証明は、スケーラブルな検証を約束する。ブロックチェーンは、大きな計算を再実行する代わりに、コンパクトな証明を検証できる。これは多くのロールアップ設計の中心であり、またEthereumの長期スケーリングロードマップ、特にEthereumの研究議論で説明されているロールアップ中心の実行への移行とも密接に関わっている。詳しくはEthereumのロードマップを参照されたい。

しかし、証明生成は計算コストが高い。AI需要が引き続き先端GPU供給を消費し続ければ、ZKインフラはコスト上昇や導入遅延に直面するかもしれない。

その結果、次の3つの傾向が加速する可能性がある。

1. 証明向けASIC
   大量の証明生成には、専用チップが魅力的になる可能性がある。

2. プロトコルレベルでの証明効率化
   チームは回路の複雑さを下げ、状態アクセスを最適化し、ハイブリッドな証明システムを採用するかもしれない。

3. プローバーマーケットプレイス
   ネットワークは、信頼性、速度、コストで競う専門オペレーターを束ねるようになるかもしれない。

勝つのは、暗号技術とハードウェアを別々の分野としてではなく、共同設計の問題として扱う設計なのだろう。

計算資源が制約される世界における暗号資産セキュリティ

高コストな計算資源の世界は、ユーザーのセキュリティ前提も変える。

AIエージェントが暗号資産分野で一般化するにつれ、ユーザーはポートフォリオ監視、DeFiの実行、クロスチェーンルーティング、税区分、ガバナンス参加といった作業を委ねるようになるだろう。これらのシステムは、中央集権的なサーバー、分散型コンピュートネットワーク、あるいは個人端末上で動作するかもしれない。

しかし、暗号資産体験が自動化されればされるほど、秘密鍵の分離は重要になる。

AIは、リスク検知、トランザクション要約、ワークフロー自動化には役立つ。だが、制御不能な署名者になってはいけない。

ここでハードウェアウォレットが引き続き重要になる。安全な署名デバイスは、意思決定と鍵の保管を分離する。AIエージェント、ブラウザ拡張、クラウドサービスのいずれかが侵害されても、秘密鍵はインターネット接続環境から切り離されたままであるべきだ。

長期保有資産を管理する人、DeFiを利用する人、AI搭載の暗号資産ツールを試す人にとって、原則はシンプルだ。自動化は補助にはなるが、署名権限はユーザーの管理下に置かれるべきである。

2025年以降、ビルダーが注視すべきこと

AIチップとブロックチェーンインフラの交差点は、今後数年でさらに重要になる可能性が高い。ビルダーや投資家は、いくつかのシグナルに注目すべきだ。

1. 証明生成コスト

ZK証明のコストが下がれば、ロールアップやプライバシー保護型アプリケーションはスケールしやすくなる。ハードウェア不足でコストが高止まりすれば、採用はより資金力のあるチームに集中するかもしれない。

2. プローバーネットワークの成長

成熟したプローバー市場は、ロールアップにとって、ベースレイヤーチェーンにおけるバリデータと同じくらい重要になる可能性がある。

3. 暗号資産レール上でのAI推論

オンチェーンAIエージェントには、安全な実行、信頼できる推論、制御された署名が必要になる。ウォレット層が、ユーザーのポリシーエンジンになるかもしれない。

4. ハードウェア供給網の分散化

業界は、チップ設計、パッケージング、メモリ帯域、地理的集中に、これまで以上に注意を払うようになるだろう。計算主権は、AIと暗号資産の両方にとって重要なテーマになる。

5. 効率最優先のプロトコル設計

計算資源の無駄を減らすプロジェクトは、無制限のハードウェアアクセスを前提とするプロジェクトより優位に立つ可能性がある。

より大きな視点：力任せから共同設計へ

起こりうる「雪崩」についての廖氏の警告は、AIの進歩が止まるという予測として読むべきではない。むしろ、古いスケーリングの教科書が、以前ほど信頼できなくなっているという警告だと理解するほうが適切だ。

暗号資産にとって、このメッセージは特に重要である。業界は今、ブロックチェーン、AIシステム、暗号学的証明、ハードウェアインフラが深く結びつく段階に入りつつある。今後の勝者は、最も大きな物語を語るプロジェクトではなく、プロトコル、暗号技術、計算資源、セキュリティ、ユーザー体験という複数の層をまたいで設計できるプロジェクトになるかもしれない。

次のフロンティアは、より大きなチップやより大きなモデルを持つことそのものではない。より良い連携だ。

そして個々のユーザーにとって、その連携には安全な自己保管が含まれるべきだ。暗号資産アプリがより自動化され、AI主導になればなるほど、秘密鍵を守ることの重要性は増していく。OneKeyのハードウェアウォレットは、オンライン環境から署名を切り離すよう設計されており、ますます複雑になるオンチェーン世界と向き合いながら、ユーザーが自分の資産を管理し続けられるよう支援する。