Web3は過去5年半でいくつかのイノベーショントレンドを見てきましたが、それぞれが強い魅力と市場を持っています。これらのトレンドの一部は消え去りましたが、他のものは強く残り（例えばステーキングなど）、Web3体験のより成熟した機能へと進化しました。
RWAは過去数年で興味深いトレンドを示し、トークン化された現実世界資産で何が可能かを示唆してきました。しかし、これらのユースケースの多くは金融資産に焦点を当て、別の金融資産のオンチェーン保有者として機能しています。確かにその役割はありますが、市場の多くの人々にとって、これらのユースケースのより広い多様性を見ていないことは残念な点です。新しいユースケースの兆しがところどころに見られ、それらが現れるたびに、RWAの世界にはまだ多くの発見が残されているというメッセージを送ります。
Vitalik Buterinでさえもこの感情を表明し、X上でRWAsの使用方法の大幅な多様化を見てみたいと共有しました。良いニュースは、この多様性が間もなく爆発的に増加する可能性があるということです。AIの分野は他のすべての業界を侵食しつつあり、ブロックチェーンも例外ではありません。AIもここで存在感を示しています。Web3業界におけるAIの様々な用途が見られますが、AI業界自体がWeb3から大きく恩恵を受ける可能性があることに気づき始めています。RWAにはここで大きな可能性があり、おそらく最大のユースケースとなるAI業界の主要資産のトークン化から恩恵を受けるでしょう。RWAがAI業界にどのように利益をもたらすか、AI関連のRWAがポートフォリオをどのように大幅に多様化できるか、そしてこの種のトークン化がどのように機能しうるかについて掘り下げてみましょう。このトピックに関するさらなる洞察を得るため、私たちはCogito FinanceのCEOであるCloris Chenに、AIとRWAの交差点に関する考えを共有してもらいました。
> 人々がその会社の株式をトークンの形で購入できるようにする
— vitalik.eth (@VitalikButerin) 8月26日、2024年
これはRWAではないですか？
（私はRWAを支持しており、アプリが単一の発行者や資産クラスのシステムリスクにさらされることなくそれらを使用できるように、オンチェーンでのRWAの大幅な多様化を見ていきたい）
RWAは金融を超えて進む必要がある
前述したように、今日のRWAは伝統的な金融資産に過度に焦点を当てています。これらの資産が悪いわけでも、そのトークン化が悪いアイデアというわけではありません（資産は良く、トークン化も良いものです）。T-Billsなどの低リスク資産に紐づくRWAは、多様化されたポートフォリオの優れた一部となり得ます。T-Billsが暗号通貨市場と無関係であるという事実は、激しい変動から隔離し、ポートフォリオに必要な安定性を与えます。ここまではすべて順調ですね？
問題は、RWAがこれらの金融商品の代理となり、実際の多様性なしに多様性の錯覚を与えるときに発生します。代わりに、RWAを非金融資産に結びつける追加の方法を見つけ、それらの資産をポートフォリオに組み込んで堅固なバランスを提供する必要があります。AI業界にとって、これらの資産にはAIモデル自体、モデルのトレーニングに使用されるデータセット、および処理能力を通じてモデルを実行するGPUが含まれます。
これらの3つの新しい資産がRWAの形態で存在することで、取引ポートフォリオのさらなるバランス調整に役立ちます。しかし、利回りの観点ではどうでしょうか？
Chenによると、「トークン化されたAI資産は通常、高いリスク/リワードプロファイルを持ちますが、それらの市場文脈、具体的にはAIサービスの急速な成長を考慮することが不可欠です。これらの資産は、AIサービスの指数関数的な上昇によって駆動され、すでに高い需要があります。さらに、AIはここに残るため、トークン化と投資は長期的には一般的な出来事になります。トークン化されたAI経済は、初期段階において（伝統的な金融市場と比較して）流動性が低くなる可能性がありますが、それは成長する投資家にとって魅力的な新興市場を生み出します。」
AIのトークン化
AIの分野では、トークン化の可能性はポートフォリオにとって独自の機会を提供するだけでなく、AI資産自体の観点からも切実に必要とされています。GPUは特に、AIモデルをトレーニングするために最大限の使用が必要だが、必ずしも運用に必要なわけではない場合、非常に高価になることがあります。これは大きな効率性の問題を生み出し、同期して動作し多くの異なるジョブを受け入れる一連のリンクされたGPUがハードウェアの最適な使用を提供できる状況です。GPUがトークン化できれば、この使用状況を監視し、収益化できます。さらに、GPU（または処理が重い場合は多数）の高コストは非常に負担ですが、RWAの持分所有権はコストと報酬の両方を分散するのに役立ちます。
ChenはAIモデルもトークン化できる方法を議論します：「一つの主な利点は、知的財産権の執行の問題を解決する方法です。これは伝統的な形式では notoriously 困難でした。トークン化により、AI研究者はトークン化されたバージョンをマーケットプレイスにリストし、知的財産権をトークン自体に直接埋め込むことで、モデルを収益化できます。」
これは極めて重要な優位性です。AIモデルの処理を完全に制御でき、外部に公開して知的財産が盗まれるリスクを回避できます。所有権を分割することで、メンバーは保有分を購入・売却でき、物理的な資産が移動しなくても、完全に流動的な市場が形成されます。
AIモデルのトレーニングに必要なデータセットも、管理方法の変更が必要です。従来のデータブローカーは、データとプロセスに対する非常に強力なコントロールに慣れています。Web3では、プロセスはより民主的です。Chen氏はデータブローカーについて、「多くの伝統的なデータブローカーは、データに対して過度のコントロールを持つ方法で運営されています。しかし、データ提供者がデータの収益化方法に対する透明性とコントロールをより強く求めるようになると、これらの企業は市場の進化に対応するために適応する必要があります。つまり、伝統的なデータブローカーとトークン化プラットフォーム間のパートナーシップが生まれる可能性を期待しています。」
今後の展望
AIはそれ自体が革命ですが、多くの業界に浸透しています。Web3も例外ではなく、RWA（現実世界資産）の定義を再定義するためにAIをフル活用しています。一方で、Web3はAI業界にも多くの恩恵をもたらします。例えば、所有権の分割、AIモデルの有効なライフサイクルに合わせて進化できるプログラム可能なトークン、そしてコミュニティがデータセットを構築・運用できる機能などです。これらの2つの技術がどのように融合し、さらなる恩恵をもたらすか、注視し続けていきます。
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