ひとことで言えば、BlackRockはAIの進化を、暗号資産の新しい「用途」というより、機械が経済活動を始めることで生まれる決済や計算資源市場の需要として捉えている。AIエージェントがデータや計算力を自分で調達するようになれば、機械向けの支払い手段や、計算能力を取引する仕組みが広がるかもしれない。けれど、利用が増えることと、特定の暗号資産に価値が帰属することは別の問題だ。

BlackRockのレポート「The Machine-Native Economy」が描くのは、AIが単に人間の指示に応答する道具ではなく、必要なデータや計算資源を選び、外部サービスを使い、その対価を支払う経済主体になる可能性だ。重要なのは「AIが暗号資産を使うか」という一点ではない。機械が経済活動を行うとき、決済、調達、契約の仕組みがどう変わりうるか。そして、その変化から誰が価値を得るのかである。

機械が経済活動をするための決済

人間向けの金融インフラは、口座や本人確認、カード、銀行営業時間など、人が取引に参加することを前提にしている。AIエージェントが大量の小口取引を継続的に行うなら、プログラムから直接利用でき、国境を越えて移転しやすい支払い手段には利点がありうる。BlackRockは、デジタル資産やステーブルコインを、こうした機械主導の取引を支える候補として位置づける。

ただし、従来型の決済が使えなくなるわけではない。カード網、銀行、決済事業者がエージェント向けの機能を整える可能性もある。現時点で、AIエージェントによる自律的な支払いがどれほど普及しているのか、どの決済手段が選ばれるのかは、別途実証が必要だ。レポートが提示しているのは確定した市場規模ではなく、機械が取引主体になる場合の構造的な問いである。

決済需要とトークン価値のあいだ

ここで慎重さが必要になる。AIエージェントの取引が増えることは、特定の暗号資産の需要や価格が上がることを意味しない。たとえばステーブルコインの利用が増えたとしても、価値は発行体、決済事業者、アプリケーション、基盤ネットワークなどに分かれて帰属する可能性がある。取引件数だけでは、どの資産が恩恵を受けるかは分からない。

見るべきなのは、個々のネットワークの設計だ。手数料にトークンが必要なのか、利用が継続的なトークン需要を生むのか。手数料を別の主体が肩代わりしたり、ユーザーからトークンを見えなくしたりできるのか。ネットワーク利用とステーキング等の仕組みがどのようにつながっているのか。こうした価値捕捉の経路が確認できなければ、「AIが使う」という説明だけで投資上の結論を出すことはできない。

計算資源を調達する市場

レポートのもう一つの論点は、計算能力を取引する市場だ。AIの利用が増えれば、GPUやデータセンターなどへの需要も増える可能性がある。エージェントが必要なときに供給者を探し、容量を調達し、利用量に応じて支払う世界は想像できる。

しかし、計算能力は品質が完全に同じ商品ではない。処理性能、遅延、場所、稼働率、ソフトウェアとの互換性、サービス保証などが異なる。供給を比較する共通規格、利用実績の検証、信頼できる契約、安定した決済が揃わなければ、市場として流動性を持つのは難しい。したがって「計算資源の需要が増える可能性」と「すでに標準化された市場が成立していること」は区別しておきたい。

可能性を、価値捕捉の証拠と取り違えない

BlackRockの見立ては、AIエージェントの普及が決済や計算資源の需要を生みうる、という仮説を考える材料になる。一方で、普及の速度、採用される決済レール、計算市場の形成、特定トークンへの価値帰属は、それぞれ別に確かめなければならない。

観察すべき順序は、機械が自律的に取引するのか、そのためのインフラが実際に使われるのか、そして利用の経済価値がどのネットワークや事業者に残るのか、である。AIと暗号資産の接点は興味深い。しかし、可能性の提示と投資上の結論のあいだには、まだ検証すべき段階がある。

関連資料・報道

主資料はBlackRock Digital Assets Research, “The Machine-Native Economy: How digital assets connect intelligence, commerce, and compute.”。報道記事は補助資料とし、本稿の論旨はBlackRock原資料を基準にしている。

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開示

本稿は公開資料をもとにした独自の解説・論評であり、特定の暗号資産の売買推奨ではありません。