AIのスケーリングを阻む要因はもはや知能ではないとa16zが指摘
a16z cryptoによると、人工知能は、モデルの能力ではなく、経済およびガバナンスのインフラの欠如こそが主な制約となる段階に入りつつある。
一連の将来予測的な評価の中で、同社のリサーチおよび投資チームのメンバーは、AIシステムはすでに学術研究から金融業務に至るまで実質的な仕事をこなせるものの、大規模に運用するために必要なアイデンティティ、アトリビューション（貢献の帰属）、報酬メカニズムを欠いていると主張した。
その結果、a16zはブロックチェーンベースのシステムを、投機的なテクノロジーではなくインフラとして位置付けている。
AIは支援ツールから発見ツールへ
a16z cryptoリサーチチームのメンバーでありハーバード・ビジネス・スクールの教授でもある**スコット・コマナーズ（Scott Kominers）**は、AIモデルはこの1年で急速に進歩したと述べた。
彼は、抽象的な指示に苦戦していたシステムから、高度な大学院生に匹敵するレベルで複雑な問題を推論できるモデルへの転換が起きていると説明した。
コマナーズは、AIは数学など推論依存度の高い分野で発見のために使われるケースが増えており、モデルが一流大学レベルの問題を解く能力を示していると指摘した。
これにより、中間生成物が不完全であっても、予想・仮説の立案、知識の統合、探索に重心を置いた新しい研究スタイルが可能になっている。
しかし同時に、こうしたワークフローの多くは、複数のモデルが互いの出力を評価・洗練するレイヤー構造のシステムに依存しており、相互運用性や、各モデルの貢献をどのように認識し報酬を与えるべきかといった問題が未解決のままだと指摘した。
KYCから「Know Your Agent」へ
a16zが強調したもう一つの課題はアイデンティティである。
サークル（Circle）の共同創業者でありCatena LabsのCEOでもある**ショーン・ネビル（Sean Neville）**は、現在のエージェント経済を制約しているのは知能ではなく信頼だと述べた。
ネビルによれば、金融システム全体ではすでに非人間のアイデンティティが人間の従業員数を上回っているものの、その多くは事実上「アンバンクト（銀行サービス未利用）」の状態にある。
彼は、人間に対して金融機関が本人確認（KYC）ルールに依存しているのと同様に、AIエージェントには暗号学的に検証可能なクレデンシャルが必要であり、それを「Know Your Agent」という枠組みで捉えられると主張した。
こうした仕組みがなければ、事業者やプラットフォームは、自律的エージェントによる大規模な取引を今後も拒み続けるだろうとネビルは述べた。
オープンウェブにかかるAIの負荷
a16z cryptoチームの投資家である**リズ・ハーカビー（Liz Harkavy）**は、AIエージェントがコンテンツから価値を吸い上げつつ、広告やサブスクリプションに基づく収益モデルを迂回することで、オープンウェブに「見えない税金」を課していると警告した。
彼女は、既存のライセンス契約は不十分であり、ウェブにはリアルタイムかつ利用量ベースの報酬システムが必要だと主張した。
彼女によれば、ブロックチェーン対応のマイクロペイメントやアトリビューション標準が整備されれば、貢献者に対して価値が自動的に還流するようになる可能性がある。
免責事項：本記事の内容はあくまでも筆者の意見を反映したものであり、いかなる立場においても当プラットフォームを代表するものではありません。また、本記事は投資判断の参考となることを目的としたものではありません。
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