トップリストテクノロジー

2026 年 9 月 14 日

暗号通貨向け大規模言語モデルを開発するAI企業トップ10

by アリサ・デビッドソン

公開日：14年2026月11日午後55時11分更新日：2026年10月10日午前XNUMX時XNUMX分

by ビクター・デイ

編集および事実確認済み: 14年2026月11日午後55時XNUMX分

人工知能と暗号通貨は、もはやテクノロジー業界の別々の分野で発展しているわけではありません。ブロックチェーンアプリケーションが複雑化するにつれて、開発者とユーザーは、スマートコントラクト、トークノミクス、オンチェーンアクティビティ、分散型金融、そして独自の言語を理解するAIシステムをますます必要としています。 Web3.

そこで、暗号通貨に特化した大規模言語モデルが違いを生み出し始めています。汎用モデルはブロックチェーンとは何かを説明できますが、複雑なトランザクションを解釈したり、評価したりするよう求められると苦労することがあります。 DeFi プロトコルを理解したり、ウォレットのアクティビティと市場状況の関係を把握したりするために、暗号通貨に特化したモデルがトレーニング、微調整、またはデータセットと連携され、これらの環境に対する理解がさらに深まっています。

市場はまだ比較的新しく、「暗号AI企業」と呼ばれるすべてのプロジェクトがゼロから基盤モデルを構築しているわけではありません。独自のモデルをトレーニングしている企業もあれば、既存のオープンソースモデルを微調整したり、LLM（論理モデル）を中心とした専門的なインフラを構築している企業もあります。それでもなお、これらの企業やプラットフォームは、単に暗号について語るだけでなく、より高度な機能を持つAIシステムへと業界を牽引する役割を果たしています。

鎖GPT

鎖GPT は、顧客のニーズに合わせてAIを構築する企業の最も明確な例の1つです。 Web3 業界。その Web3 AI LLMは、ブロックチェーンデータ、スマートコントラクトを中心に設計されています。 DeFi, NFTs 汎用モデルに見られる広範な知識だけに頼るのではなく、トークノミクスを活用する。

Chainの興味深い点の1つはGPTのアプローチは、リアルタイム情報との連携にあります。ドキュメントによると、このモデルはオンチェーンデータ、市場情報、ニュース、ソーシャルフィードと連携できるため、開発者は静的な言語モデルでは提供できない、より最新のコンテキストを必要とするアプリケーションを構築できます。

そのため、この技術は仮想通貨の研究や顧客サポートから、取引支援、スマートコントラクト分析まで、あらゆる用途に役立つ。GPT また、APIやSDKを通じてモデルを公開し、他の Web3 企業にとって、モデルスタック全体を自社で開発することなく、暗号技術に対応したAIを追加する方法となる。

Fetch.ai

Fetch.ai は、自律エージェントシステムの一部として動作できる AI モデルに焦点を当てることで、少し異なるアプローチをとっています。2025 年 2 月、Fetch.ai は ASI-1 Mini を発表しました。これは、 Web3- エージェント型AIワークフロー向けに構築されたネイティブな大規模言語モデル。

重要な違いは、ASI-1 Miniが単に暗号通貨に関する質問に答えるように訓練されたチャットボットではないという点です。Fetch.aiは、推論、意思決定、自律的なワークフローを中心に設計し、速度と深さのバランスを取るために複数の推論モードを用意しました。

このアプローチが重要なのは、暗号AIの次の段階では、実際にブロックチェーンネットワークと相互作用できるエージェントが登場する可能性が高いからです。ユーザーは、どのトークンが最も高い利回りをもたらすかをAIに尋ね、手動でトランザクションを実行する代わりに、最終的にはそのプロセスの一部を自律システムに委任できるようになるでしょう。ASI-1 Miniのようなモデルは、こうしたより広範なビジョンを念頭に置いて開発されています。

暗号資産GPT

暗号資産GPT は、暗号通貨とブロックチェーン分野に特化したAIインフラストラクチャの構築を試みた別のプロジェクトです。その焦点は、単純なAIチャットボットにとどまらず、スマートコントラクト生成、監査、取引支援などのアプリケーションにまで及んでいます。 Web3-関連ツール。

このプロジェクトでは、AIVMを通じてAIに特化したブロックチェーンインフラストラクチャを構築する計画も示されており、これはオンチェーンでのAIモデルの実行、トレーニング、およびコンピューティングリソースの提供をサポートすることを目的としている。

しかし、ここには重要な違いがある。暗号通貨GPT同社の公式文書によると、AIモデルはオープンソースではなく、APIとSDKを通じてアクセスを提供する予定であるとされている。そのため、同社の戦略はオープンな研究ラボというよりは、AIインフラストラクチャプロバイダーに近いと言える。

暗号通貨ユーザーにとっての魅力は非常に単純明快です。一般的なAIシステムにブロックチェーン用語をゼロから学習させるのではなく、CryptoはGPT その分野の知識を製品に組み込もうとしている。

BytomDAO

BytomDAOは、暗号通貨に特化した言語モデルを作成するために、より直接的なアプローチを採用しました。GPT この取り組みは、暗号通貨関連の情報やタスクを中心に設計された数百万もの指示例を含むデータセットであるCryptoInstructに基づいています。

このプロジェクトは微調整したと述べている Llama 3. CryptoInstructデータセットを使用してCryptoを生成するGPT 異なるパラメータスケールでのモデル化。このアプローチの背後にある考え方は、ブロックチェーン情報が高度に専門化され、絶えず変化しているため、暗号通貨業界にとって特に重要です。

あらゆる分野で最大規模の汎用モデルと競合しようとするのではなく、特化型モデルはプロジェクト情報、ブロックチェーンの概念、暗号通貨特有のタスクといった分野にその機能を集中させることができる。

これは、ドメイン固有のトレーニングが重要になる理由の最も明確な例の1つです。 Web3暗号通貨を深く理解している小規模なモデルは、あらゆることを少しずつ知っている大規模なモデルよりも、ブロックチェーンアプリケーションにとって有用な場合がある。

IndexAI

IndexAIは、言語モデルがブロックチェーンネットワークと直接やり取りできるべきだという考えに基づいて構築されたプロジェクトの一つです。このプラットフォームは、その基盤となるモデルを、ブロックチェーンの知識に基づいて学習されたオープンソースの言語モデル（LLM）であると説明しています。

IndexAIの野心は、単に質問に答えることだけにとどまらない。同社の技術は、AIエージェントが複数のブロックチェーンにわたる情報を読み取り、適切な機能を備えていれば、トランザクションへの署名、取引の実行、スワップの実行などによって、それらのネットワークに書き込むことを可能にするとIndexAIは述べている。

その違いは重要です。暗号通貨に特化したLLMにおける真のチャンスは、ビットコインやイーサリアムに関するより質の高い議論にあるのではなく、自然言語による指示を安全で検証可能なブロックチェーン上のアクションに変換する能力にあるのかもしれません。

将来的には、ユーザーが日常言語で目的を説明し、AIシステムが基盤となるブロックチェーンのやり取りを処理するようになるだろう。そのためには、従来のチャットボットよりもはるかに高度なドメイン知識が必要となる。

DMind

DMindは、デジタル金融に特化したオープンソースのAGI研究組織として位置づけられています。その活動には、金融およびデジタルコンピューティングを対象とした大規模言語モデル、データセット、ベンチマーク、ツールなどが含まれます。 Web3 分野の様々なアプリケーションで使用されています。

同社のDMind-3モデルは、金融実行の現実に基づいて設計されているため、特に興味深い。 Web3DMindによると、これらのモデルは、単一のユーザー操作が複数のスマートコントラクトを通過したり、清算を引き起こしたり、資金が敵対的な実行にさらされたりするような状況に対処することを目的としている。

これは、単に筋の通った回答を生成することとは異なる問題です。分散型金融においては、AIシステムが実際のお金が関わる取引に影響を与える可能性があります。そのため、流暢な文章を作成することと同様に、取引実行環境、リスク、契約間の相互作用を理解することが重要になります。

DMindのオープンソースのアプローチは、閉鎖的な商用システムに完全に依存するのではなく、専門的な金融AIモデルを検証、適応、構築したい開発者にとっても役立つ可能性がある。

ネクシス・ラボ

Nexis Labsは、Nex-T1プラットフォームを通じて、大規模言語モデル、自律エージェント、ブロックチェーン実行の交差点に取り組んでいます。同社はNex-T1を、高度な大規模言語モデルと実用的なブロックチェーン実行を結びつけるように設計されたエンタープライズグレードのAIシステムと説明しています。

その焦点は特に次の点に関連しています DeFi自律システムが市場情報を解釈し、場合によっては行動を起こす必要がある場面。Nexis Labsは、マルチエージェントオーケストレーション、自律システムに関する取り組みについて説明しています。 DeFi 取引と人間による制御。

これは、暗号資産AI市場における重要な進化を浮き彫りにしています。モデル自体はパズルのピースの一つに過ぎません。AIシステムが分散型金融において真に役立つためには、オーケストレーションレイヤー、信頼できるブロックチェーン情報へのアクセス、そして実行に関する安全対策が必要です。

したがって、Nexis Labsはエージェント側からこの問題に取り組んでおり、LLM（論理論理モデル）を、金融情報に基づいて推論を行い、ブロックチェーンインフラストラクチャと相互作用できる、より大きなシステムの一部としています。

0G

0Gは、独自のモデルインフラストラクチャを含む、より広範な分散型AIエコシステムを構築しています。 AI スタック。

同社のより大きな目標は、AIの計算、ストレージ、推論をブロックチェーンインフラストラクチャに近づけることである。同社は、自社のネットワークが完全なオンチェーンAI、検証可能な計算、プライベート推論をサポートすると説明している。

0Gは、その野心が特定の言語モデルにとどまらないにもかかわらず、暗号通貨関連のLLM（言語モデル）に関する議論において重要な存在となっている。同社は、分散型アプリケーションでAIモデルが機能するために必要なインフラストラクチャの構築に取り組んでいる。

これは、モデルそのものと同じくらい重要になる可能性がある。高度なAIシステムを運用するには膨大な計算能力とストレージ容量が必要であり、ブロックチェーンアプリケーションには透明性と検証可能性が求められる。これら二つの要件を両立させることは、業界における最大の技術的課題の一つである。

ヌース研究

Nous Researchは、このリストに挙げられている他の企業とはやや異なる位置づけにある。なぜなら、同社の言語モデルは暗号通貨専用に設計されているわけではないからだ。同社の重要性は、オープンソースAIと分散型モデルトレーニングに関する取り組みにある。

同研究所は、Hermesファミリーを含むオープンウェイト言語モデルを開発するとともに、分散型学習のためのインフラストラクチャの構築にも取り組んでいる。分散型AIに関する研究では、ブロックチェーンベースの協調処理や分散コンピューティングの活用も行っている。

したがって、暗号通貨との関連性は、「ビットコインチャットボット」を作成することよりも、強力な言語モデルの学習方法や運用方法を変えることにある。この違いは、暗号通貨プロジェクトが、比較的少数のテクノロジー企業が支配する中央集権型のAIインフラに代わる分散型の選択肢を模索するにつれて、ますます重要になってきている。

Nous Researchの研究は、暗号資産に特化したAIとは、必ずしも暗号資産データのみで学習させたモデルを意味するものではないことを示している。それは、分散型エコシステムに自然に適合するモデルやインフラストラクチャを構築することも意味する。

ガラドリエル

Galadrielは、LLMとブロックチェーンの関係を別の角度から捉えている。それは、AIの推論を検証可能にすることだ。

同社のSentienceプロジェクトでは、開発者が暗号学的証明によってLLM推論を検証できる自律型AIエージェントを作成できます。このシステムは、信頼できる実行環境を使用してLLMリクエストを処理し、Solanaに証明を投稿することで、アプリケーションが推論が主張どおりに実行されたことを検証できるようにします。

Galadrielは単に独自の暗号通貨チャットボットを開発しているわけではないが、その取り組みはブロックチェーンベースのAIが抱える大きな問題に取り組んでいる。AIエージェントが資金移動や取引実行といった意思決定を行う場合、ユーザーはプロセスが正しく処理されたというモデルの言葉以上のものを必要とする。

検証可能なAIは、特に自律型エージェントがウォレットや金融取引に対する制御力を高めるにつれて、最終的には暗号通貨ネイティブ言語モデルの重要な要素となる可能性がある。

より大きな競争とは、チャットボットだけの問題ではない

暗号通貨に特化したLLMの台頭は、AI業界におけるより広範な変化を示唆している。汎用モデルは既に、ブロックチェーンの概念を説明したり、スマートコントラクトのコードを記述したり、暗号通貨関連ニュースを要約したりする能力を著しく向上させている。次の課題は、AIがブロックチェーン環境を十分に理解し、その中で安全に動作できるようにすることである。

つまり、リアルタイムのオンチェーン情報にアクセスし、スマートコントラクトの相互作用を理解し、金融リスクを認識し、行動が取り返しのつかない結果をもたらす可能性がある場合を把握する必要があるということだ。

この分野で活動している企業は、さまざまな方向から問題に取り組んでいます。暗号に特化したデータセットでモデルをトレーニングしている企業もあれば、 Web3-ネイティブLLM、分散型トレーニングネットワーク、自律エージェント、またはAI活動をより透明化する検証システム。

市場はまだ黎明期にあり、いくつかのプロジェクトは消滅する一方で、他のプロジェクトはより大規模なAIインフラ企業へと発展していく可能性が高い。しかし、方向性は徐々に明確になってきている。仮想通貨業界は、ビットコインとは何かを説明できるチャットボットを必ずしも必要としているわけではない。必要なのは、分散型市場の仕組みを実際に理解できるAIシステムなのだ。

そうなれば、最も重要な暗号通貨AIモデルは、最終的にはユーザーがほとんど気づかないものになるかもしれない。それらはウォレット、取引所、 DeFi アプリケーションや自律エージェントは、ブロックチェーンデータを静かに解釈し、自然言語による指示をオンチェーンのアクションに変換するのを支援する。

タグ：

免責事項

に沿ってトラストプロジェクトのガイドライン, このページで提供される情報は、法律、税金、投資、財務、またはその他の形式のアドバイスを目的としたものではなく、そのように解釈されるべきではないことに注意してください。損失しても許容できる金額のみを投資し、疑問がある場合は独立した財務上のアドバイスを求めることが重要です。詳細については、利用規約のほか、発行者または広告主が提供するヘルプおよびサポートページを参照することをお勧めします。 MetaversePost は正確で公平なレポートに努めていますが、市場の状況は予告なく変更される場合があります。