NFT LABO

【要約】
・FHE（完全準同型暗号）はZKやL2/Rollupと異なる可能性を秘めているが、暗号通貨業界での実用化事例はまだ少ない
・プライバシー特化型アプリ「Signal」は寄付による運営を続けており、そこにこそプライバシー製品の持続可能性を探るヒントがある
・ZK技術はL2/Rollupの「簡易検証」を強みに既にPMF（プロダクト・マーケット・フィット）を獲得
・FHE分野は「暗池（Dark Pool）での大口取引」など具体的ニーズを満たす方向性に活路がある
・DeepSeekのようなアルゴリズム革新は算力要件を低減し、AIと暗号通貨の融合にも示唆を与える

はじめに：プライバシー保護はなぜ注目されるのか

暗号通貨（Crypto）の世界では、資金の透明性と取引の監査可能性が大前提とされてきました。しかし、個人情報や取引データが公開されすぎると、不正アクセスやプライバシー侵害のリスクが大きくなるという問題も生じます。そうした背景から、完全準同型暗号（FHE）やゼロ知識証明（ZK）、そしてDID（分散型ID）といったプライバシー保護技術への注目が高まっています。

中でも、FHE（Fully Homomorphic Encryption）は秘密のまま計算を行える技術として注目されながらも、ブロックチェーン領域での明確な実用化には至っていないのが現状です。本記事では、プライバシーの重要性を先取りし、大衆にも認知されたSignalの成功例を踏まえながら、FHEプロジェクトがどのように自立的に運営資金を確保し、マーケットニーズを掴めるかを考察します。また後半では、AI技術の急速な進展を牽引するDeepSeekの事例にも触れ、暗号通貨業界とAIの融合がもたらす新しい可能性を探ります。

Signalが切り拓いたプライバシー製品の実用性

寄付ベースでも高い利用率を誇る理由

エンドツーエンド暗号化（E2EE）を初期設定から有効にしている**「Signal」は、世界の規制当局や各国政府関係者も利用するなど“プライバシーの王”とも称される人気アプリです。興味深いのは、彼らが大規模な広告収入やユーザーデータ販売をビジネスモデルにしていない点です。むしろ寄付によって運営を続け、広告主の影響力から自由な形で絶対的な安全性**を維持しています。

2025年には年間運営費が5,000万ドル規模に達するとも推計される中、サーバーやデータ保管コストを賄うことは至難の業と考えられていました。にもかかわらず、Signalがメタ（旧Facebook）や他の巨大プラットフォーマーのように広告モデルに走らず、寄付とユーザーの支持で成立している事実は、プライバシーをコアバリューとするサービスにも大きな需要が存在することを示唆しています。

“プライバシー is a Feature”の可能性

一方で、プライバシーは「それ自体が製品になりにくい」としばしば言われます。多くの企業はユーザーデータを元に広告収入を得るモデルを採用しますが、Signalのようにデータを活用しないサービスは資金源をどう確保するのかが課題です。Signalのような非営利的な形態がすべてのFHEプロジェクトの模範になるとは限りませんが、「プライバシーという付加価値」こそが一部のユーザーにとって有料でも利用したい機能となる例といえます。

FHE技術の停滞と市場ニーズの乖離

ZKが先行して得たPMFとの対比

暗号通貨業界では、すでにZK技術がL2/Rollupにおける「少ないデータ開示で済む簡易検証」を強みに**PMF（プロダクト・マーケット・フィット）**を獲得してきました。一方、FHEは高い計算コストや複雑性ゆえに、ZKほどのマッチングがまだ見えていないのが実情です。

ZK技術が成功を収めた要因は、「計算は難しいが結果の検証が容易」というZK証明特有の利点がブロックチェーンで必要とされる要件と合致したからです。FHEは「暗号化されたまま計算できる」という革新性を備えているものの、ユーザーが本当に「FHEを使ったプライバシー保護計算」をどれだけ求めるのか、まだ確かな市場の声が得られていない状況といえます。

暗号通貨領域でのFHE応用シナリオ

FHEの応用先としてしばしば議論されるのが暗号資産の大口取引、いわゆる暗池（Dark Pool）です。大規模なETHやBTCの移動を完全に秘匿できる環境があれば、市場への影響を最小限に抑えたい機関投資家やハッカーのトランザクションにもメリットがあります。またMEV（Miner Extractable Value）の回避手段にもなり得るなど、暗号通貨ならではの明確なニーズは存在します。

しかし、FHEを実際のメインネットに接続しようとすると、たとえばEthereum上で暗号化された取引を検証できないといった技術的ギャップに直面します。L2のように補完的なレイヤーで完結してしまうと、「結局オンチェーンで内容を開示しなければならない」というジレンマが発生するわけです。

DeepSeekが示すアルゴリズム革新とAI×Cryptoの未来

ソフトウェア面での“算力”突破口

AI領域では、DeepSeekが巨大モデルをより効率よく動かすアルゴリズムを打ち出し、計算負荷を劇的に削減しました。FP8の混合精度訓練やMixture of Experts（MoE）の活用など、ソフトウェア的なアプローチによって、従来はハイエンドGPUが必須だった処理を一般的なGPUでもこなせるようにしています。

このように、アルゴリズム革新によって算力要件が下がれば、中国を含む各国でハイエンドチップが不足していても開発を継続しやすくなるのです。さらに、クリプト分野の複雑なゼロ知識演算やFHE計算でも、DeepSeek的なアルゴリズム最適化が応用される可能性があります。

マルチエージェントとWeb3の接点

DeepSeekは高効率化だけでなく、マルチエージェントシステムの運用にも強みを持ちます。これは分散化を重視するWeb3環境にフィットしやすい構造であり、たとえば分散型AIネットワーク上で各ノードが別々の「専門家ネットワーク」を担当できる、という構想です。ここにFHEの秘匿計算が組み合わされば、ユーザーのプライバシーを守りつつ、高度なAI推論が可能になる未来が考えられます。

FHEプロジェクトが自立するためのポイント

1. 明確なユースケース設定
   暗池やDID連携など、ユーザーがコストを支払ってでも享受したい価値を提示する。
2. 技術的ハードルの段階的克服
   Ethereumなどのメインネットと直接連携しようとする前に、L2や専用チェーンでの限定的適用で実績を積む。
3. 資金調達と運営モデルの多様化
   Signalのように寄付主体で運営する道もあれば、プレミアム機能を提供して利用料を得るモデルなど、柔軟に検討する。
4. 他領域とのシナジー
   DeepSeekのようなAIアルゴリズム革新に学び、算力コストを下げる方向性を模索する。
5. 市場インサイトの獲得
   広告モデルが使えない分、ユーザーが何を求めているかをオープンなコミュニティやパートナーシップを通じて継続的に探る。

FHE技術がZK技術のように大きく普及するかどうかは未知数です。しかし、Signalのようなプライバシー至上主義のプロダクトが世界的に認知された今、FHEプロジェクトにも自立的な資金調達と運営を実現する可能性があります。さらに、AI領域でのDeepSeekのようなアルゴリズム革新は、プライバシー保護技術を支える算力問題にも変化をもたらすかもしれません。

暗号通貨業界において「プライバシーは付加機能でしかない」という見方も、実際には高い付加価値をもつ武器であり得ます。FHEプロジェクトが自分たちの道を切り拓くには、Signalのような先行事例に学びつつ、ユーザーが本当に求める価値やAIとの連携など新たな潮流を捉えることが鍵となるでしょう。