【執筆】Sandy Kaul、フランクリン・テンペルトンのデジタル・アセット＆イノベーション責任者
【編集】佳歓、ChainCatcher
AIの進化が、投資の物語を主導している
AIはずっと進化してきた。2010年代前後に、機械学習、自然言語処理、予測分析といった初期の能力が「ビッグデータ」時代に火をつけ、人々は、これまで想像できなかった速度と規模で構造化データおよび非構造化データを扱えるようになった。当時のAIは、どちらかといえば人間の仕事を手伝うツールのような存在だった。
2020年代の初めになると、生成AIが登場し、その用途と役割が一段と大きく進化した。AIは手伝い役から「共創者」へと変わり、コンテンツを生成し、さまざまな質問に応答し、さらには人の代わりに一部の仕事までこなせるようになった。生成AIの潜在力はまだ十分に解放されておらず、製品もさらに強化され、日常生活のより多くの場所に浸透している。
影響力が拡大するにつれ、AIを投資のメインテーマとして据える地位は、もはや揺るぎないものになっている。
2026年7月14日、IBMの株価は前日比で単日25.2%の急落となった。それより前に同社は警告を出していた。企業の技術予算の多くがAIインフラへ向かっており、従来のソフトウェアやITプロジェクトへの支出は延期または削減されている、と。
今日のS&P500指数は、1990年代末のITバブル以来の最高水準の集中度に達している。時価総額上位10銘柄はすべてAI関連株で、指数全体の時価総額の合計で約40%を占める。対照的に、インターネット・バブルの時期この数字は25%にとどまっており、1980年は15%であった。
機関投資家はとりわけ、AIを構造的な大トレンドとして見ており、AIインフラ、データセンター、半導体株に厚く配分している。
しかし、そのような配置だけでは、AIの次の進化がもたらす次の恩恵を十分に捉えきれない可能性がある。
エージェントAIの台頭
当時の生成AIは、初期のAIツールと比べて、能力、効果、適用シーンのすべてにおいて飛躍だった。いま、エージェントAIが成熟し、幅広く採用されることで、日常生活へのインパクトは前者と同等、あるいはそれ以上になるかもしれない。
エージェントAIは、受け身の応答型チャットボットという対話のやり方から、環境を認識し、自ら計画を立て、人間が継続して見張ることなく複数ステップのタスクを実行し、上位の目標を達成できる自律型システムへと進化させる。
Agentは外部のソフトウェアシステムやコードリポジトリと直接やり取りできる。そのため、AIの役割は再定義されつつある。38%の機関が、2028年にはAgentが人間の同僚のようにチームメンバーとなり、生産性を高め、イノベーションを後押しするようになると回答している。
この流れに沿って、AIに任せる仕事もますます複雑になっていく。生成AIが得意なのは知識の収集とコンテンツの整理だが、Agentはより多くの「取引」系の仕事を担うようになる。自ら発起し、追跡し、タスクを完了し、最終結果まで管理する。
予測によれば、2030年にはAgentビジネスの規模が3兆ドルから5兆ドルにまで達する可能性がある。
機関にとって、こうした取引の大半は企業ソフトウェアの内部で発生する。予測では、2028年までに企業ソフトの33%がエージェントAIを内蔵し、日常的な意思決定の最大15%がこれらのAgentによって処理されるという。
ソフトウェア同士は、計算リソース、API呼び出し、データ利用、さまざまなサービスのために互いに少額の費用を支払う。これはまったく新しいインタラクションで、1件ごとのタスク単位で正確に帳簿管理と清算を行える。
「ソフトウェアがソフトウェアに支払う」ためのプロトコルが生まれている
このような「マシン対マシン」の取引を支えるプロトコルが、順次登場している。StripeとVisaは、すでにマシンペイメント・プロトコル（MPP）を提供している。
オープンソースの取り組みも勢いを増している。1990年代初頭、ワールドワイドウェブの設計者がブラウザとサーバーの通信ルールを定める際、「支払いが必要」（payment required）という意味で、番号「402」のレスポンスコードを特別に用意した。
Coinbaseはこれをもとに「x402」プロトコルを構築し、Agentがこうした支払い指示を発起して完了できるようにした。そのうえで、関連する知的財産権をLinux Foundationに引き渡し、それをオープンな業界標準にした。
現在、主要なクレジットカードネットワーク、Stripe、Shopify、Google、Amazon Web Services（AWS）などのWeb2大手、そしてますます多くのWeb3サービス事業者が、この決済標準に接続済みだ。目的は「ソフトウェアがソフトウェアに支払う」ことを実現し、全プロセスで人の介入を不要にすることにある。
今後数年で、Agentの支払いは消費者のやり取りの仕方を再構築する可能性が高い。予測では、2030年までにAgentが米国のEC（電子商取引）販売額の15%〜25%を押し上げるという。
足元では、ChatGPTは毎日2.5 billion回（25億回）の質問対応を処理しており、そのうちAIプラットフォーム経由で発起される購買系のクエリは53 million回（5300万回）に上る。OpenAIも会計のステップを、第三者のChatGPTアプリの中へ移している。たとえばTarget、DoorDash、Instacartなどだ。
ブロックチェーンは、どのように機械間の取引を支えるのか
こうした「マシン対マシン」の取引を支えるには、安全で、自律的で、検証可能で、かつ高スループットな台帳システムが必要だ。
従来のクレジットカードや銀行の仕組みは、料金体系の面でAgentの少額決済には適していない。標準的なクレジットカード取引では平均2%〜3%の手数料に加え、約0.3米ドルの固定費がかかる。一方、Agentが1秒の計算能力を買う、または1回のデータ照会を行う場合の平均コストは0.001米ドル程度にとどまる。
エージェントAIを動かすには、おそらく暗号技術やブロックチェーンに依存する必要がある。実際、このような用途に生まれつき適しているためだ。以下のような特徴から、ブロックチェーンと暗号技術は、この種の取引の基盤として機能する可能性が高い。
契約の自動生成と実行。決済系のAgentは、購入と清算を行うためにトークン（代币）を生成する。各トークンには一連の取引ルールが書き込まれている。どの商店がこのトークンを受け取れるのか、1回あたり最大いくらまで使えるのか、トークンの有効期限はどれくらいか。いったん購入が完了すると、この一度限りのトークンは自動的に無効化される。ブロックチェーンはこれらのトークンを保有し、送信し、受信でき、スマートコントラクトの実行のように、トークンに記されたルールどおりに厳密に処理する。
分散型のアイデンティティ検証。各Agentには、固有で、暗号学的に検証可能なアイデンティティがある。Agentが生成する各トークンには、それぞれの認証情報（証憑）が含まれており、この認証情報があって初めてブロックチェーン上の取引に署名できる。ブロックチェーンは取引を検証する際、これらの認証情報を照合する。アイデンティティが不正と判定されれば、コンセンサスメカニズムがその取引を止める。
全プロセスの監査可能性。Agentがチェーン上で下すすべての判断、すべての取引、すべてのデータ交換は、改ざん不能な台帳に記録される。誰でもブロックチェーンのブラウザから公開的に参照できるため、説明責任の追跡可能性とプロセスの透明性が担保される。
分散型の計算力とデータへの接続。ブロックチェーンを通じて、Agentは分散型の計算リソース（たとえばGPUネットワーク）やデータを呼び出せる。これにより、集中型・プライベートクラウドのインフラへの依存を減らすことができ、さらに高頻度取引モデルの運用コストを抑える助けにもなる。
速度と決済。ビットコインは毎秒約7件しか処理できないが、イーサリアムは約75件だ。しかし更新された高速のパブリックチェーンはピークを引き上げている。Aptosは最大で毎秒12933件（TPS）、Solanaは6284 TPS、BNB Chainは3252 TPS。
この速度はすでにVisaネットワークと同等で、通常運転時には毎秒1700〜10000件の取引を処理している。ただし、それでもなおチェーン上のシステムを過小評価している可能性がある。ブロックチェーンはそのTPSのタイムウィンドウの中で、記録だけでなく清算まで同時に行う。一方、Visaは取引の記録までを行い、実際の清算は1〜3営業日待つ必要がある。
これらの特徴により、ブロックチェーンはエージェントAIが消費者向けの取引を実装していく過程で重要な役割を担うだろう。逆に、エージェントAIの成長がブロックチェーン普及を後押しする「キラーアプリ」になる可能性も高い。
エージェントAIのこの機会に投資するには
現時点で、投資家がAI成長の恩恵を取りにいく方法としては、通常AI関連のコンセプト企業や関連するサプライチェーンの株を買うか、プライベートエクイティファンドのLPになるか、あるいはAIの運転を支えるエネルギー事業者やデータセンターへ投資するか、のいずれかだ。
しかし、エージェントAIの機会を捉えるには、こうした組み合わせだけでは不十分で、公チェーンのネイティブトークンや、チェーン上のアプリ／プロジェクトが発行するプロジェクトトークンにもエクスポージャーを広げる必要があるかもしれない。これを後押しする要因は、大まかに次のとおりだ。
暗号資産需要の上昇。あるチェーンで取引を記録するには、Agentはそのチェーンのネイティブトークンを使って手数料を支払う必要がある。たとえばSolanaで帳簿をつけるにはSOLが必要だ。Agentが支払う回数が増えれば、それらの業務を支えるパブリックチェーンのネイティブトークンに対する需要が急増する可能性があり、その結果、保有者それぞれに価値が生まれる。最初にこの需要が生まれるのは、おそらく企業ソフトウェア同士の間で行われるマシン対マシンの少額決済からだ。
ブロックチェーン・エコシステムの拡張。あるチェーン上の取引が増え、ネイティブトークン需要が強まれば強まるほど、そのチェーンの金庫（リザーブ）に流れ込む資金も増える。ブロックチェーン基金は、その金庫資金を開発者への助成（グラント）に使い、彼らがチェーン上でアプリを開発することを後押しする。脆弱性を発見した開発者には「バグ賞金」を支払い、ネットワークの取引検証に貢献する人々をインセンティブするためにも使う。配分できる資金が多いほど、エコシステムは大きくなり、さらに安全性も高まりやすくなる。そうすると、より多くの開発者が入ってきてアプリを作り、自分のトークンを発行してプロジェクト資金を調達し、アプリの所有権も共有することになる。
Web3アプリがWeb2から取り分を奪う。オンチェーンのアプリが増え、開発人材が継続的に流入してくるにつれ、Web3アプリはWeb2に対する優位性がよりはっきりしてくる。これはWeb3ゲームですでに起きている。ゲーム業界はWeb2の「シングルプレイヤー」モデルから、Web3の「プレイヤーが経済を所有する」モデルへと移行しつつある。
クリックして稼ぐ（Tap-to-earn）系のアプリは、世界中で数億人規模のユーザーを惹きつけている。プレイヤーは現在、セカンダリーマーケットでの取引やクロスプラットフォーム取引、ゲーム道具（NFT）の売買を通じて、自分がゲーム内で積み上げた資産を本当に保有し、現金化できる。こうした体験や所有権の変化は、多くの消費者向けアプリでも起こり得て、それが市場に対し、これらのプロジェクトが発行するトークンへの関心を高めることにもつながる。
フライホイール効果が回り始める。Agentの支払いをブロックチェーン・アプリに組み込むプロトコルはすでに存在しており、それらは新たに発行されるトークンにフライホイール効果をもたらす可能性がある。ユーザーは、自分のAgentに取引と支払いを任せるだけでよい。自分でウォレットを作ったり、コインを買ったり、さまざまなトークンや暗号資産を管理したりする必要がない。
ユーザーにとっては、Web3アプリの体験はWeb2のプロダクトと大差ないように見える。しかしここではトークンが実用価値を持つだけでなく、所有権をも表しているため、Web3エコシステム内でよりお得に手に入れられる。
ある意味、この転換は当時のWeb1からWeb2への移行に似ている。Web1のウェブサーバーや静的サイトから、Web2のクラウド型のビジネスやインタラクティブなアプリへ、という流れだ。2回の転換のいずれにおいても、基盤技術の提供側も、そこで構築される事業も、主役は当時の老舗プレイヤーから、新しい時代の成長を担う新しいプレイヤーへと入れ替わっている。今回は、そのバトンを引き継ぐのはブロックチェーン、そしてさまざまな分散型アプリやプロジェクトになる。
現時点で投資家は、「ブロックチェーンとそのエコシステムが生み出す価値をどう捉えるか」をまだ十分に理解しきれていないようだ。彼らは、集中型で企業主導のビジネス世界に慣れている。企業が生み出した価値を分かち合うには、その企業の株を買うものだと思っている。
だが、今後数年でますますはっきりしてくるのは次の点だと思う。分散型ネットワークとビジネスの価値を捉えるには、投資家は関連する暗号資産を買い入れる必要がある。この種の資産は、投資ポートフォリオの重要な保有対象になっていく可能性が高く、とりわけエージェントAIの新しい機会を捉えたい人にとって、その傾向は強い。
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フランクリン・テンプレルトン：スマートエージェントAIこそ、ブロックチェーンの「キラー級アプリ」だ
【執筆】Sandy Kaul、フランクリン・テンペルトンのデジタル・アセット＆イノベーション責任者
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AIの進化が、投資の物語を主導している
AIはずっと進化してきた。2010年代前後に、機械学習、自然言語処理、予測分析といった初期の能力が「ビッグデータ」時代に火をつけ、人々は、これまで想像できなかった速度と規模で構造化データおよび非構造化データを扱えるようになった。当時のAIは、どちらかといえば人間の仕事を手伝うツールのような存在だった。
2020年代の初めになると、生成AIが登場し、その用途と役割が一段と大きく進化した。AIは手伝い役から「共創者」へと変わり、コンテンツを生成し、さまざまな質問に応答し、さらには人の代わりに一部の仕事までこなせるようになった。生成AIの潜在力はまだ十分に解放されておらず、製品もさらに強化され、日常生活のより多くの場所に浸透している。
影響力が拡大するにつれ、AIを投資のメインテーマとして据える地位は、もはや揺るぎないものになっている。
2026年7月14日、IBMの株価は前日比で単日25.2%の急落となった。それより前に同社は警告を出していた。企業の技術予算の多くがAIインフラへ向かっており、従来のソフトウェアやITプロジェクトへの支出は延期または削減されている、と。
今日のS&P500指数は、1990年代末のITバブル以来の最高水準の集中度に達している。時価総額上位10銘柄はすべてAI関連株で、指数全体の時価総額の合計で約40%を占める。対照的に、インターネット・バブルの時期この数字は25%にとどまっており、1980年は15%であった。
機関投資家はとりわけ、AIを構造的な大トレンドとして見ており、AIインフラ、データセンター、半導体株に厚く配分している。
しかし、そのような配置だけでは、AIの次の進化がもたらす次の恩恵を十分に捉えきれない可能性がある。
エージェントAIの台頭
当時の生成AIは、初期のAIツールと比べて、能力、効果、適用シーンのすべてにおいて飛躍だった。いま、エージェントAIが成熟し、幅広く採用されることで、日常生活へのインパクトは前者と同等、あるいはそれ以上になるかもしれない。
エージェントAIは、受け身の応答型チャットボットという対話のやり方から、環境を認識し、自ら計画を立て、人間が継続して見張ることなく複数ステップのタスクを実行し、上位の目標を達成できる自律型システムへと進化させる。
Agentは外部のソフトウェアシステムやコードリポジトリと直接やり取りできる。そのため、AIの役割は再定義されつつある。38%の機関が、2028年にはAgentが人間の同僚のようにチームメンバーとなり、生産性を高め、イノベーションを後押しするようになると回答している。
この流れに沿って、AIに任せる仕事もますます複雑になっていく。生成AIが得意なのは知識の収集とコンテンツの整理だが、Agentはより多くの「取引」系の仕事を担うようになる。自ら発起し、追跡し、タスクを完了し、最終結果まで管理する。
予測によれば、2030年にはAgentビジネスの規模が3兆ドルから5兆ドルにまで達する可能性がある。
機関にとって、こうした取引の大半は企業ソフトウェアの内部で発生する。予測では、2028年までに企業ソフトの33%がエージェントAIを内蔵し、日常的な意思決定の最大15%がこれらのAgentによって処理されるという。
ソフトウェア同士は、計算リソース、API呼び出し、データ利用、さまざまなサービスのために互いに少額の費用を支払う。これはまったく新しいインタラクションで、1件ごとのタスク単位で正確に帳簿管理と清算を行える。
「ソフトウェアがソフトウェアに支払う」ためのプロトコルが生まれている
このような「マシン対マシン」の取引を支えるプロトコルが、順次登場している。StripeとVisaは、すでにマシンペイメント・プロトコル（MPP）を提供している。
オープンソースの取り組みも勢いを増している。1990年代初頭、ワールドワイドウェブの設計者がブラウザとサーバーの通信ルールを定める際、「支払いが必要」（payment required）という意味で、番号「402」のレスポンスコードを特別に用意した。
Coinbaseはこれをもとに「x402」プロトコルを構築し、Agentがこうした支払い指示を発起して完了できるようにした。そのうえで、関連する知的財産権をLinux Foundationに引き渡し、それをオープンな業界標準にした。
現在、主要なクレジットカードネットワーク、Stripe、Shopify、Google、Amazon Web Services（AWS）などのWeb2大手、そしてますます多くのWeb3サービス事業者が、この決済標準に接続済みだ。目的は「ソフトウェアがソフトウェアに支払う」ことを実現し、全プロセスで人の介入を不要にすることにある。
今後数年で、Agentの支払いは消費者のやり取りの仕方を再構築する可能性が高い。予測では、2030年までにAgentが米国のEC（電子商取引）販売額の15%〜25%を押し上げるという。
足元では、ChatGPTは毎日2.5 billion回（25億回）の質問対応を処理しており、そのうちAIプラットフォーム経由で発起される購買系のクエリは53 million回（5300万回）に上る。OpenAIも会計のステップを、第三者のChatGPTアプリの中へ移している。たとえばTarget、DoorDash、Instacartなどだ。
ブロックチェーンは、どのように機械間の取引を支えるのか
こうした「マシン対マシン」の取引を支えるには、安全で、自律的で、検証可能で、かつ高スループットな台帳システムが必要だ。
従来のクレジットカードや銀行の仕組みは、料金体系の面でAgentの少額決済には適していない。標準的なクレジットカード取引では平均2%〜3%の手数料に加え、約0.3米ドルの固定費がかかる。一方、Agentが1秒の計算能力を買う、または1回のデータ照会を行う場合の平均コストは0.001米ドル程度にとどまる。
エージェントAIを動かすには、おそらく暗号技術やブロックチェーンに依存する必要がある。実際、このような用途に生まれつき適しているためだ。以下のような特徴から、ブロックチェーンと暗号技術は、この種の取引の基盤として機能する可能性が高い。
契約の自動生成と実行。決済系のAgentは、購入と清算を行うためにトークン（代币）を生成する。各トークンには一連の取引ルールが書き込まれている。どの商店がこのトークンを受け取れるのか、1回あたり最大いくらまで使えるのか、トークンの有効期限はどれくらいか。いったん購入が完了すると、この一度限りのトークンは自動的に無効化される。ブロックチェーンはこれらのトークンを保有し、送信し、受信でき、スマートコントラクトの実行のように、トークンに記されたルールどおりに厳密に処理する。
分散型のアイデンティティ検証。各Agentには、固有で、暗号学的に検証可能なアイデンティティがある。Agentが生成する各トークンには、それぞれの認証情報（証憑）が含まれており、この認証情報があって初めてブロックチェーン上の取引に署名できる。ブロックチェーンは取引を検証する際、これらの認証情報を照合する。アイデンティティが不正と判定されれば、コンセンサスメカニズムがその取引を止める。
全プロセスの監査可能性。Agentがチェーン上で下すすべての判断、すべての取引、すべてのデータ交換は、改ざん不能な台帳に記録される。誰でもブロックチェーンのブラウザから公開的に参照できるため、説明責任の追跡可能性とプロセスの透明性が担保される。
分散型の計算力とデータへの接続。ブロックチェーンを通じて、Agentは分散型の計算リソース（たとえばGPUネットワーク）やデータを呼び出せる。これにより、集中型・プライベートクラウドのインフラへの依存を減らすことができ、さらに高頻度取引モデルの運用コストを抑える助けにもなる。
速度と決済。ビットコインは毎秒約7件しか処理できないが、イーサリアムは約75件だ。しかし更新された高速のパブリックチェーンはピークを引き上げている。Aptosは最大で毎秒12933件（TPS）、Solanaは6284 TPS、BNB Chainは3252 TPS。
この速度はすでにVisaネットワークと同等で、通常運転時には毎秒1700〜10000件の取引を処理している。ただし、それでもなおチェーン上のシステムを過小評価している可能性がある。ブロックチェーンはそのTPSのタイムウィンドウの中で、記録だけでなく清算まで同時に行う。一方、Visaは取引の記録までを行い、実際の清算は1〜3営業日待つ必要がある。
これらの特徴により、ブロックチェーンはエージェントAIが消費者向けの取引を実装していく過程で重要な役割を担うだろう。逆に、エージェントAIの成長がブロックチェーン普及を後押しする「キラーアプリ」になる可能性も高い。
エージェントAIのこの機会に投資するには
現時点で、投資家がAI成長の恩恵を取りにいく方法としては、通常AI関連のコンセプト企業や関連するサプライチェーンの株を買うか、プライベートエクイティファンドのLPになるか、あるいはAIの運転を支えるエネルギー事業者やデータセンターへ投資するか、のいずれかだ。
しかし、エージェントAIの機会を捉えるには、こうした組み合わせだけでは不十分で、公チェーンのネイティブトークンや、チェーン上のアプリ／プロジェクトが発行するプロジェクトトークンにもエクスポージャーを広げる必要があるかもしれない。これを後押しする要因は、大まかに次のとおりだ。
暗号資産需要の上昇。あるチェーンで取引を記録するには、Agentはそのチェーンのネイティブトークンを使って手数料を支払う必要がある。たとえばSolanaで帳簿をつけるにはSOLが必要だ。Agentが支払う回数が増えれば、それらの業務を支えるパブリックチェーンのネイティブトークンに対する需要が急増する可能性があり、その結果、保有者それぞれに価値が生まれる。最初にこの需要が生まれるのは、おそらく企業ソフトウェア同士の間で行われるマシン対マシンの少額決済からだ。
ブロックチェーン・エコシステムの拡張。あるチェーン上の取引が増え、ネイティブトークン需要が強まれば強まるほど、そのチェーンの金庫（リザーブ）に流れ込む資金も増える。ブロックチェーン基金は、その金庫資金を開発者への助成（グラント）に使い、彼らがチェーン上でアプリを開発することを後押しする。脆弱性を発見した開発者には「バグ賞金」を支払い、ネットワークの取引検証に貢献する人々をインセンティブするためにも使う。配分できる資金が多いほど、エコシステムは大きくなり、さらに安全性も高まりやすくなる。そうすると、より多くの開発者が入ってきてアプリを作り、自分のトークンを発行してプロジェクト資金を調達し、アプリの所有権も共有することになる。
Web3アプリがWeb2から取り分を奪う。オンチェーンのアプリが増え、開発人材が継続的に流入してくるにつれ、Web3アプリはWeb2に対する優位性がよりはっきりしてくる。これはWeb3ゲームですでに起きている。ゲーム業界はWeb2の「シングルプレイヤー」モデルから、Web3の「プレイヤーが経済を所有する」モデルへと移行しつつある。
クリックして稼ぐ（Tap-to-earn）系のアプリは、世界中で数億人規模のユーザーを惹きつけている。プレイヤーは現在、セカンダリーマーケットでの取引やクロスプラットフォーム取引、ゲーム道具（NFT）の売買を通じて、自分がゲーム内で積み上げた資産を本当に保有し、現金化できる。こうした体験や所有権の変化は、多くの消費者向けアプリでも起こり得て、それが市場に対し、これらのプロジェクトが発行するトークンへの関心を高めることにもつながる。
フライホイール効果が回り始める。Agentの支払いをブロックチェーン・アプリに組み込むプロトコルはすでに存在しており、それらは新たに発行されるトークンにフライホイール効果をもたらす可能性がある。ユーザーは、自分のAgentに取引と支払いを任せるだけでよい。自分でウォレットを作ったり、コインを買ったり、さまざまなトークンや暗号資産を管理したりする必要がない。
ユーザーにとっては、Web3アプリの体験はWeb2のプロダクトと大差ないように見える。しかしここではトークンが実用価値を持つだけでなく、所有権をも表しているため、Web3エコシステム内でよりお得に手に入れられる。
ある意味、この転換は当時のWeb1からWeb2への移行に似ている。Web1のウェブサーバーや静的サイトから、Web2のクラウド型のビジネスやインタラクティブなアプリへ、という流れだ。2回の転換のいずれにおいても、基盤技術の提供側も、そこで構築される事業も、主役は当時の老舗プレイヤーから、新しい時代の成長を担う新しいプレイヤーへと入れ替わっている。今回は、そのバトンを引き継ぐのはブロックチェーン、そしてさまざまな分散型アプリやプロジェクトになる。
現時点で投資家は、「ブロックチェーンとそのエコシステムが生み出す価値をどう捉えるか」をまだ十分に理解しきれていないようだ。彼らは、集中型で企業主導のビジネス世界に慣れている。企業が生み出した価値を分かち合うには、その企業の株を買うものだと思っている。
だが、今後数年でますますはっきりしてくるのは次の点だと思う。分散型ネットワークとビジネスの価値を捉えるには、投資家は関連する暗号資産を買い入れる必要がある。この種の資産は、投資ポートフォリオの重要な保有対象になっていく可能性が高く、とりわけエージェントAIの新しい機会を捉えたい人にとって、その傾向は強い。