【要約】
本記事では、OpenAIのCEOであるSam Altman氏が提示したAGI（汎用人工知能）の最新動向と、その急激な進化を象徴する技術的・経済的変化に焦点を当てます。さらに、2025年1月に登場した大規模言語モデル「DeepSeek-R1」がCrypto AI市場に与えた衝撃と、実際に起きたプロジェクト事例を通じて「危機」と「進化」の可能性を探ります。AIのコストが急速に低下し、社会構造を塗り替えるほどのインパクトが予想される中、仮想通貨（Crypto）と人工知能（AI）の融合は単なるバブルに終わるのか、それとも新たな成長をもたらすのか。その問いに対するヒントを、多角的な視点から詳細に解説していきます。

Sam Altmanが語るAGI：3つの重要ポイント

Sam Altman氏は自身のブログにおいて、AGIの経済的側面について次の3点を強調しました。

1. AIモデルの性能は計算リソースに対し対数的に伸びる
   トレーニング計算やデータ、推論用の計算資源を増やすことで、モデルの知能水準は予測可能な形で向上し続けるというものです。これはCPUやGPUなどのハードウェア性能向上だけでなく、データとアルゴリズムの最適化にも大きく依存します。
2. AIの使用コストは毎年約10倍のペースで低下
   Altman氏はGPT-4と後継モデルのGPT-4oを比較し、そのコストが1年程度でおよそ150倍もの削減を実現したと述べています。これはムーアの法則の成長速度をはるかに上回るペースであり、AI関連企業の経済モデルやサービス提供のあり方を大きく変化させる可能性があります。
3. 線形的な知能の伸びが指数以上の価値を創出
   少しの知能向上でも、社会や産業に波及する価値は累乗的に拡大するという指摘です。このため、投資と研究開発が止まることなく続き、世界経済の構造を変えるほどの影響力を持つと予想されています。

Altman氏はまた、政策および社会的合意の形成がAGIの未来を左右すると強調し、新しい経済モデルとして「コンピューティング予算を全人類に割り当てる」構想を示唆しました。2035年までには、個人レベルで2025年の地球規模の知的リソースと同等のAI能力が利用できるようになる可能性を示しています。

DeepSeekの出現とCrypto AIの新時代

Altman氏の見解を裏付けるように、2025年1月にリリースされた「DeepSeek-R1」は、Crypto AI分野に劇的な変化をもたらしました。DeepSeekは量化トレーディングを手がける幻方（HuanFang）というヘッジファンドが2023年に設立した研究機関から生まれた大規模言語モデル（LLM）で、以下の特長を持っています。

• 大幅に抑えられたトレーニングコスト
  ChatGPTシリーズに代表される従来の大規模モデルでは莫大なGPU資源と資金が必要でしたが、DeepSeekでは自適応型のトレーニング方法を導入することで、訓練にかかる負担を大幅に削減。コスト面で従来比1/100とも言われています。
• 開発のスピード感
  2023年の初期モデル「DeepSeek LLM」（670億パラメータ）からV2、V3へとわずか1～2年で性能が飛躍。GPT-4やClaude 3.5 Sonnetに匹敵する評価を得るほどに成長しており、いわゆる「技術的特異点」が加速していることを示唆しています。
• 完全なオープンソース戦略
  DeepSeekチームは最新モデル「DeepSeek-R1」を公開すると同時に、開発用のソースコードや研究成果をコミュニティに開放。閉鎖的だった大規模モデルの研究環境とは一線を画し、誰もが低コストで高性能なAI開発に参加できる土壌を整えました。

この公開を受け、大手投資家や企業が中心となって独自のAIインフラを構築しようとする動き（例：米国の「Stargate」計画）との間に明確な対立軸が生まれつつあります。事実、DeepSeek-R1の発表後、いくつかの商業向けクローズドソースAIは資金調達が難航し、株価やトークン価格にも大きな影響が及びました。

DeepSeekによる市場混乱：危機かチャンスか

Crypto AIの分野では、この突然のオープンソースモデル誕生によってAI関連トークンが一時的に70%近い下落を見せるなど、「バブルが弾けた」とも言われる局面が訪れました。しかし、これは市場が急速に成熟し、不要な投機マネーが排除される過程とも見ることができます。

• 不要なプロジェクトの淘汰: 実用性やユースケースが不明瞭なAIトークンは大幅に価値を落としました。
• 質の高いプロジェクトへの集中: オープンソースモデルを活用し、具体的なサービスやプロダクト開発を進めるプロジェクトには、逆に注目が集まりつつあります。
• 新しいエコシステムの創出: DeepSeekが目指す低コスト・高性能なAIと、ブロックチェーンを組み合わせることで、誰もが訓練データやモデルを共有し報酬を得られる仕組みづくりが加速する可能性があります。

DeepSeekエコシステムを活用する先進事例

4-1. Myshell

チャットボットや各種AIアプリ開発プラットフォームとして知られるMyshellは、いち早くDeepSeek-R1や画像生成モデル「Janus-Pro」を組み込みました。既存のWeb2型AIソリューションでも高い評価を得ているMyshellですが、コスト削減と性能向上の両方を実現できるDeepSeekの導入により、一層多様なプラグインや開発者が集うと期待されています。

4-2. Argo

一連のタスクを自動化する「Agent Workflow（ワークフロー）」を特徴とするArgoも、DeepSeek-R1をベースモデルとして採用。大量のトークンを消費する複雑なフローでも、低コスト・高効率を実現しています。
さらにArgoは、Chain-of-Thought（CoT）やGraph-of-Thought（GoT）といった推論手法を導入し、DeFiなどの金融取引やトレンド分析において高い信頼性と透明性を確保。これらの最先端手法により、ユーザーが安心してAIに意思決定を委ねられる基盤を築いています。

4-3. Hyperbolic

Hyperbolic Labsは、去中心化されたGPUリソースを提供するプラットフォームとしてDeepSeek-R1をホスティングし、ユーザーが自前のデータセンターやローカル環境でモデルを稼働させる選択肢を用意しました。
従来、AIを扱うには大規模クラウドに依存するしかありませんでしたが、Hyperbolic上でDeepSeekを利用することで、データの秘匿性を保ちながら高性能の推論を安価に実行できます。新興企業やフリーランスのAI開発者にとって、大きなコスト圧縮とプライバシー確保を両立できる強力な選択肢となっています。

Crypto AIの進化はどこへ向かうのか

Sam Altman氏が示すとおり、AIのコストが下がり続けることで、社会や産業界が得られる恩恵は今後ますます大きくなるでしょう。一方で、DeepSeekのようなオープンソースの大規模モデルが登場したことで、Crypto AI市場には再びチャンスが巡ってきています。

• 真のイノベーションへ: 真に有用な製品やサービスを提供できるプロジェクトが生き残ることで、マーケット全体の質が向上します。
• トークンの新たな活用: AIの学習データ提供者やノード運営者への報酬設計が進み、トークンエコノミーとAI技術がさらに深く結びつくことが期待されます。
• 規制と社会的合意: AGI時代に突入するにあたり、国際的なルールメイキングや社会的コンセンサスの形成が欠かせません。仮想通貨業界も、技術革新と社会的責任を両立させる取り組みが求められるでしょう。

今後、Crypto AIは「バブルの崩壊」と「新たな飛躍」の境目に立っています。DeepSeek-R1のような革命的モデルが登場し市場を揺さぶるたびに、多くのプロジェクトが淘汰される一方で、本物のユースケースを有するプロジェクトが台頭していくことは間違いありません。クローズドソースかオープンソースかという二択ではなく、多様なAI開発手法とブロックチェーン技術の組み合わせによって、より公平で持続可能な未来への道が切り開かれるはずです。