SemiAnalysis創設者：AI推論、石油を凌駕する可能性 — 次のコンピューティング・クライシスにおける仮想通貨への影響

2026年7月1日

SemiAnalysis創設者：AI推論、石油を凌駕する可能性 — 次のコンピューティング・クライシスにおける仮想通貨への影響

AIは急速に「モデル学習時代」から「推論時代」へと移行しており、その経済的価値は1日に数十億、そして間もなく兆回という規模でモデルを実行することにあります。Sequoia Capitalのポッドキャストシリーズ『Training Data』の最近のエピソードで、SemiAnalysisの創設者であるDylan Patel氏は、AI推論は世界の巨大市場へと成長し、石油よりも大きくなる可能性があり、世界のGDPの数パーセントを占めるほどの規模になると主張しました。このエピソードはTraining Data podcast feedで聴くことができます。

ブロックチェーン業界にとって、これは単なるマクロなテクノロジーの話ではありません。これは、分散型コンピューティング、DePINトークンエコノミクス、MEVと市場構造、ZK検証ワークロード、さらにはエージェント主導のインターネットにおけるウォレットセキュリティといった、私たちがどのように考えるかに直接影響を与えます。

以下は、Patel氏の理論を仮想通貨の視点から読み解き、コンピューティングが希少なコモディティのように振る舞う世界に、開発者やユーザーがどのように備えるべきかについての考察です。

1) なぜ「推論こそが新たな石油」なのかがWeb3にとって重要なのか

Patel氏の核心的な主張は、単に「AIは大きい」ということだけではありません。それは、推論の需要がコンピューティングの供給よりも速く拡大するということです。なぜなら、モデルの各イテレーション（反復）は、支払う価値のあるタスクをさらに多く解放するからです。チップが高速化し、推論コストが低下したとしても、需要は加速し続ける可能性があります。

このダイナミクスは、仮想通貨ユーザーがすでに理解していることに似ています。

コスト低下が必ずしも総需要を減らすとは限らない Ethereumのロールアップやデータ可用性（DA）のアップグレードは、トランザクションあたりのコストを削減しますが、手数料の低下はしばしばさらなるアクティビティを招きます。Ethereumの「ロールアップ中心のロードマップ」とデータスケーリングパス（Proto-Danksharding / EIP-4844を含む）は、より安価な「単価」が、時間の経過とともに総利用量の上昇につながるという典型的な例です。EthereumのDankshardingとスケーリングロードマップの概要や、EIP-4844の仕様を参照してください。

これをAIに置き換えて考えてみましょう。もし推論コストが劇的に低下すれば、利用量は爆発的に増加する可能性があります。そして、システムはインフラレイヤーにおいて制約されたままであり続けるでしょう。

2) 長期的なコンピューティング不足は中央集権化のリスク（そして仮想通貨の機会）

仮想通貨において、分散化がしばしば魅力のない理由で失敗するのは、ボトルネックがあるからです。

ブロック空間が不足すれば、少数のアクターがMEVを支配します。
バリデーターのハードウェアが専門化すれば、参加は集中します。
RPCアクセスが高価になれば、開発者は少数のプロバイダーを経由してルーティングします。

ここにPatel氏の視点を加えると、コンピューティング不足は一時的なものではなく、永続的になる可能性があるということです。そのような世界では：

中央集権化リスク：AIがゲートキーパー層になる

もし推論が「新たな基幹インフラ」になるならば、安価で信頼性の高い推論へのアクセスは、以下のようなものにとってのボトルネックとなる可能性があります。

取引およびリスク管理システム
ウォレットおよびユーザーエージェント
不正検知
コンプライアンスツール
コードを出荷する開発者向けコパイロット

仮想通貨の機会：コンピューティングのオープン市場

仮想通貨は、以下のような市場を調整することに異常に長けています。

サプライヤーが分散している
需要がグローバル
支払いがプログラム可能
決済がトラストミニマイズされている

だからこそ、**DePIN（分散型物理インフラネットワーク）**の台頭が重要になるのです。高レベルのフレームワークについては、a16z cryptoによるDePINとは何か、そしてなぜ重要なのかの説明や、MessariのState of DePINレポート（PDF）を参照してください。

ここで重要なのは、すべてのDePINネットワークが「成功する」ということではありません。重要なのは、ブロックチェーンが、既存のプレイヤーが十分な規模で対応できない、あるいはアクセスを公平に配分できない場合に、現実世界のインフラ（コンピューティング、帯域幅、ストレージ、センサー）のプロビジョニングのための調整基盤を提供するということです。

3) ハードウェアとソフトウェアの協調設計：仮想通貨開発者が注目すべき隠れた堀

Patel氏のコメントから得られる実践的な示唆の一つは、効率の向上は、新しいシリコンからだけでなく、レイヤーを横断した最適化（モデルアーキテクチャ、カーネル、ランタイム、メモリ戦略）からますます生まれているということです。『Training Data』のエピソード概要では、この協調設計とエコシステムレベルの最適化への強調が際立っています。エピソードリストはApple Podcastsで確認できます。

仮想通貨にとって、これは「分散型AIコンピューティング」をどのように考えるかを変えます。

GPUを集約するだけでは不十分です。
勝利するシステムは、以下も提供するでしょう。
- 最適化された推論スタック
- モデルの形状とハードウェアを一致させるスケジューリング
- 「マーケティングパフォーマンス」を抑制する再現可能なベンチマーク

Patel氏のチームは、実際のサービングパフォーマンスとコストを測定するために設計された、継続的に更新される推論ベンチマークであるInferenceXを開発しました。InferenceXサイトで、このプロジェクトがどのように位置づけられているかを確認できます。

仮想通貨の視点：実行が異種混合になると検証の価値が高まる

推論が多様なプロバイダー（ハイパースケーラー、ネオクラウド、DePINネットワーク、エッジデバイス）で実行されるようになると、ユーザーはより強力な保証を望むようになります。

プロバイダーは、主張したモデルを実行したのか？
主張した設定を使用したのか？
出力を改ざんしたのか？
オンチェーンシステムは、オフチェーン推論に安全に依存できるのか？

ここで、「検証可能なコンピューティング」のテーマ（ZK証明システムやトラステッド実行環境アプローチを含む）が、たとえほとんどの推論がオンチェーンで行われなかったとしても、戦略的に重要になるのです。

4) エネルギー、地政学、そして「宇宙データセンター」思考実験

Patel氏は、チップだけでなく、エネルギーコストとデータセンターの建設能力も主要な制約であると指摘しています。この視点は、AIがソフトウェアの問題であると同時にエネルギー計画の問題でもあるという、より広範な現実と一致しています。

信頼できるマクロビューとしては、国際エネルギー機関（IEA）のレポート『Energy and AI』が、AIとデータセンターが電力需要をどのように形成するかについての文脈を提供しています。IEAのエグゼクティブサマリーと、AIからのエネルギー需要のセクションから始めると良いでしょう。

Patel氏のより先見的なシナリオでは、以下のように予測しています。

2030年までに、OpenAIとAnthropicの合計コンピューティング需要だけで100ギガワットを超える可能性があり、
2040年までに、経済性が逆転すれば（宇宙展開が地上の建設よりも安価になる）、増加するコンピューティングの大部分が地球外に移行する可能性も十分にあります。

これらの特定の予測の概要は、業界のレビューで広く共有されています。例えば、このダイジェストスタイルの記事などです。

別途、SemiAnalysisは、宇宙データセンターの経済性に関する分析を含む独自の作業で、軌道上コンピューティングの経済性も探求しています。

仮想通貨が気にかけるべき理由（宇宙コンピューティングが遠い話に聞こえるとしても）

軌道上データセンターを信じるかどうかにかかわらず、根本的な点はすぐにも適用されます。

コンピューティングは、エネルギーと許認可によって地理的に制約されるようになっている。
地理的な制約は、管轄権の制約を生み出す。
管轄権の制約は、検閲とアクセス制限を生み出す。

そして、検閲耐性はまさに仮想通貨が構築された目的です。

もしAI推論が金融とアイデンティティの基盤層となるなら、その上の世界がより許可制になるにつれて、オープンで検閲に強い決済（ブロックチェーン）の価値は、低下するどころか増加するでしょう。

5) AIエージェント＋ウォレット：「鍵は誰が持つのか？」が真のUXの問いになる

AIエージェントがより自律的になるにつれて、仮想通貨の最大のメインストリームUXの突破口は、支払いができるボットによる最大の危険にもなり得ます。

このトレンドは、投資家や研究者が「エージェントウォレット」について議論し、その法的・運用的影響をどのように考えるかという点にすでに表れています。CoinDeskは、Electric Capitalを参照して、AIエージェント向けウォレットと新興の法的フロンティアについて報じています。

もし推論が本当に「石油並みの規模」になるなら、エージェントは質問に答えるだけではなく、以下のようなことを行うでしょう。

ポートフォリオをリバランスする
マージンを投稿する
支払いをストリーミングする
ガバナンス投票に署名する
チェーンを横断してポジションをローテーションする
DeFiプロトコルと継続的にやり取りする

その環境では、自己保管はオプションではありません。それは、

「提案」できるエージェントと
不可逆的に価値を移動できるエージェントとの境界線です。

実用的なセキュリティパターン：高価値の署名はオフラインに保つ

長期保有者、トレジャリー、およびソフトウェアに部分的な自律性を委任するすべての人にとって、最も安全なパターンは、以下を分離することです。

オンラインの知性（エージェント、推論、自動化）と
オフラインの権限（最終的な署名）。

そこでハードウェアウォレットは、人間が制御するチェックポイントとして機能できます。もしOneKeyを使用しているなら、その中核的な価値提案は、このシフトと自然に一致します。秘密鍵はオフラインのままでありながら、シードフレーズをAPIキーに変えることなく、主要なチェーンやdApps全体で参加できます。

6) 仮想通貨開発者が次に取るべき行動（短いチェックリスト）

もしPatel氏の「推論中心経済」が予想よりも早く到来するなら、仮想通貨チームは、コンピューティングが制限因子となる世界に備えるべきです。

コンピューティングを価格設定のインプットと想定する 推論が「実質的に無料」である場合にのみ機能するトークンモデルを設計しないでください。
ベンチマーキングをガバナンスとして扱い、マーケティングとして扱わない 透明性のある測定（例：継続的な推論ベンチマーク）は、ホワイトペーパーよりも市場の信頼を形成するでしょう。
検証可能性のために設計する プロトコルがオフチェーンAIに依存する場合、敵対的なプロバイダーやモデルのドリフトを考慮してください。
エネルギーの現実を踏まえて構築する エネルギーとデータセンターの制約は、インフラがどこに配置できるか、したがって誰がアクセスできるかに影響します。
署名パスを保護する エージェントの能力が高まるにつれて、ユーザーはより強力な署名制御、レート制限、マルチシグポリシー、オフライン承認を必要とするでしょう。

終わりの一言：仮想通貨の仕事は、コンピューティングが不足している時でも市場を開いたままにすること

Patel氏の仮想通貨業界にとって最も重要なメッセージは、おそらくこれでしょう。たとえ劇的な効率の向上であっても、豊かさを保証するものではありません。もしAI推論がギガワットとGDPポイントで測定される市場になるなら、コンピューティングへのアクセスが、誰が構築でき、誰が競争でき、誰が排除されるかを形作ることになります。

ブロックチェーンはGPUを製造できません。しかし、経済レイヤーを開いたままにすることはできます。それは、パーミッションレスな市場、透明性のある決済、そしてユーザーが制御する鍵によってです。そして、エージェント主導の世界では、そのオープンネスと強力な自己保管の実践（OneKeyのようなオフライン署名者を含む）を組み合わせることが、スタックの残りの部分が希少になる時に、ユーザーが主権を維持する方法なのです。