【要約】
本記事では、1月30日時点で報じられた主な仮想通貨ニュースを総合的に取り上げる。ビットコインやその他の暗号資産が米連邦準備制度（FRB）の金利発表を控える状況、ドナルド・トランプ前大統領による資金凍結令の一時停止、中国におけるAI教育の優位性とTelegram創始者の見解、OpenAIがDeepSeekのモデル利用を指摘した事例、さらに2025年の暗号通貨AI（Crypto AI）市場におけるBittensorの動向やAI Agentの台頭、最後にViralmindが構築する大型行動モデル（LAM）を活用した分散型AIトレーニングの仕組みまで、多角的に解説する。

ビットコインと暗号資産がFRBの決定を迎える準備

ビットコイン（BTC）をはじめとする暗号資産は、米連邦準備制度（FRB）の利上げや利下げといった金融政策の変化によって価格が大きく動く。今回も市場はFRBが発表する最新の金利決定を慎重に見極めようとしている。
一部の専門家によれば、直近のビットコイン相場が伸び悩んでいる要因は、FRBが次にどのような政策を打ち出すかが不透明なため、投資家がリスク回避の姿勢を強めているからだという。トランプ前大統領が大幅利下げを訴えたことで、一部の暗号資産トレーダーは既に準備を整え、FRBの発表とともに市場が反発すると予想している。
実際に、世界最大の資産運用会社であるブラックロックのCEOが、主権ファンドがビットコイン購入を検討していると述べても、価格が思うほど上昇しなかったのは、この政策不透明感による慎重なムードが根強いことを示している。

トランプ前大統領による資金凍結令が一時停止

米国ではドナルド・トランプ前大統領が署名した資金凍結令について、連邦裁判所が一時停止命令を下した。これは当初、米東部時間1月28日17時に発効予定であったが、直前になって非営利団体からの訴訟を受理した法官が停止措置を発動。これにより、政府機関や州、連邦資金を受け取る組織は、従来どおり支援を受け続けることが可能となった。
ホワイトハウスはこの一時停止令に対し、法廷で争う姿勢を示している。2月3日に関連の公聴会が予定されており、最終的な判断が下されるまでは猶予期間が与えられているが、米国の財政政策の行方とともに、暗号資産市場の投資家も今後の動きを注視している。

中国AI教育の優位性に関するTelegram創始者の見解

Telegramの創始者であるDu Rove氏は、中国のAI発展の背景について自身のチャンネルで言及した。彼によると、中国が人工知能分野で急速にアメリカを追い越しつつあるのは決して偶然ではない。
Rove氏は、中国の中学教育制度が数学やプログラミングにおいて非常に高水準であり、生徒同士の競争が学習意欲を高めていると指摘。一方で欧米の学校は競争を避け、生徒の成績や順位の公表を禁止する場合が多く、この方針が優秀な生徒のさらなる成長を阻んでしまう可能性を示唆した。
今後、AIの研究がますます重要視される中で、こうした教育体制の違いが各国の技術力の差を拡大させるという見解は、世界的にも議論の余地がある。

OpenAI、DeepSeekが自社モデルを利用していると指摘

米国のメディア「金融時報（FT）」によれば、OpenAIは中国AIスタートアップ「DeepSeek」が自社のモデルを独自の技術に転用しているという“蒸留（distillation）”の証拠を発見したと主張している。
蒸留とは、大型の高性能モデルを小型のモデルに学習させ、同等レベルの性能を低コストで実現しようとする技術だ。OpenAIの利用規約では、自社のサービスや出力を競合モデル開発に使う行為を禁止しており、今回の件はこれに抵触する可能性があるとしている。
米国のAI・暗号資産関連の政策を担うDavid Sacks氏も、このような知的財産権に関わる問題が深刻化していると警告。もっとも、AI開発の現場では蒸留自体は一般的な手法とも言え、今後は技術と規約の境界線がどのように整理されるかが課題となるだろう。

2025年、暗号資産AI領域で何が起きる？BittensorからAI Agentの台頭まで

暗号資産領域とAI（人工知能）の融合は「暗号資産AI（Crypto AI）」と呼ばれ、今後大きなトレンドになると予測されている。あるレポートによると、2025年までにこの分野の総時価総額は1500億ドルを突破し、新たに時価総額が10億ドルを超えるプロジェクトが複数登場する可能性があるという。
具体的な注目テーマとしては、Bittensorの復興が挙げられる。過去から存在している老舗のAIネットワークだが、追加機能の実装やEVM互換の導入で再び注目を浴びる可能性が高い。また、ブロックチェーン上の大量取引を自動化するAI Agentの普及も鍵になると指摘される。将来的には、人間の代わりにAI Agentが自律的にトランザクションを実行し、あらゆる決済や流動性供給の最適化を行うシナリオも想定されている。
さらに、AI Agent同士が相互に連携してより高度なタスクを遂行する「AI集団（AI Cluster）」の概念にも注目が集まる。こうした構想では、複数の専門特化エージェントが情報を交換し、協調しながら目標を達成する枠組みが構築される。これは単独の大規模モデルでは達成しづらい効率と柔軟性をもたらすと期待されている。

Viralmind：大型行動モデルによる分散型AIトレーニング

最後に紹介するのが、Viralmindという分散型のAIトレーニングプロトコルだ。Viralmindは「LAM（大型行動モデル）」を軸に、人間のようにコンピュータを操作できるAIエージェントを開発している。マウス操作やキーボード入力を模倣できるよう設計されており、ゲーム攻略や事務作業の自動化など、幅広い領域での活用が可能だ。
重要なのは、従来の中心的な企業が一括管理するAIモデルと異なり、ユーザーやコミュニティが自律的にモデルをトレーニングできる点である。こうしたオープンかつ分散型の仕組みにより、AIが抱えがちなバイアスや不透明性の問題を軽減できると期待されている。
Viralmindのネイティブトークンである「VIRAL」は、エージェントトレーニングへのインセンティブとして機能する。ユーザーがトレーニングデータを提供したり、コンペティションに参加したりすることでトークンを受け取り、それをさらにプラットフォーム上で活用していく循環型のエコシステムが構築されている。
AIとブロックチェーンを組み合わせる取り組みはまだ成熟期には達していないが、データの収集・活用やトレーニングプロセスに対する新たなアプローチとして注目度が高まっている。Viralmindはその一例として、将来的にさまざまな分野へ応用が期待されるだろう。