オリジナル | Odaily星球日报（@OdailyChina）
著者 | 叮当（@XiaMiPP）
話題の炸裂株 OpenClaw がプライバシーAIを支持し始めると、「絶望的な仮想通貨界の韭菜たち」は再び新たな炒作の方向性を見出したようだ。
このようなナarrativeの中で、プライバシー計算やAIエージェント基盤インフラに関連するプロジェクト群が市場の注目を再び集め始めている。Odaily星球日报の調査によると、この議論の盛り上がりの中で、すでに複数のプロジェクトが潜在的な恩恵を受ける候補となっている。
VVV（#133）
Veniceは、検閲なし＋プライバシーを重視したAI生成プラットフォームで、分散型のChatGPTを目指している。プライバシーAIを巡る炒作の出発点は、まさにVeniceから始まった。OpenClawは公式ドキュメントでVeniceを強く推奨していたが、24時間以内に急速に削除された。推奨を取り下げても、この操作により多くの人がVeniceとそのプライバシー優先性に注目し始めた。
多くのAIプロジェクトと異なり、Veniceの核心ナarrativeはAIモデルの能力ではなく、プライバシーそのものにある。主流のAIプラットフォームがコンテンツ検閲を強化する中、AIデータの漏洩やモデル訓練に関する議論が継続的に蓄積されている。こうした「記録しない・検閲しない」製品の位置付けは、暗号コミュニティの最も敏感な価値観にぴったりと響く。
AIエージェントの熱狂が急速に高まる時代において、Veniceはちょうどこの「時代の追い風」を掴んだ。さらに偶然にも、VeniceのプロジェクトチームはVVVのトークン供給を意図的に削減し、インフレを抑制している。需要増と供給縮小が重なることで、VVVトークンの正のフィードバック期待が一層強まっている。
参考資料：「OpenClawがVenice.aiを強力支援、トークンVVVが一月で500%以上急騰」
NEAR（#43）
NEAR Protocolは、高性能で知られる老舗のパブリックチェーンプロジェクトだが、AIブームの影響を受けて積極的な自己救済を展開している。従来のTPSや低ガスコストを追求する「伝統的なL1」から脱却し、AIエージェント時代の実行層と決済基盤に焦点を移し、新たな成長ナarrativeを模索している。
2025年以降、NEARはIntents（意図システム）の推進を強化してきた。このシステムは、ユーザーやAIエージェントが「最終的に望む結果」を表明するだけで、バックエンドが35以上のチェーンを横断して複雑な操作を自動的に完了する仕組みだ。これにより、手動のブリッジやウォレットの切り替え、ルーティングが不要となる。
2026年2月25日、NEARはこの意図システムをアップグレードし、「Confidential Intents」をリリースした。これは、従来の意図実行フレームワークにプライバシー計算能力を導入したもので、Nearのプライバシーシャーディングと信頼できる実行環境（TEE）を組み合わせ、クロスチェーン取引の途中で交換経路や取引規模、戦略などの重要な詳細を隠すことができる。ただし、これはZcashやMoneroのようにすべての取引を匿名化するわけではなく、あくまで意図実行にプライバシー保護層を付加したものである。主な目的は、MEVやフロントランニング、サンドイッチ攻撃などのチェーン上のアービトラージ行為を防ぎ、取引の安全性を高めることにある。
将来的には、AIエージェントが資産を所有し、クロスチェーン取引や戦略実行、さらには相互調整を自律的に行う可能性がある。このような想定の下、ブロックチェーンは高頻度取引だけでなく、検証可能な実行やプライバシー計算、クロスチェーン調整などの能力も求められる。
NEARの現状の展開は、このビジョンを軸に進められている。AIエージェントが自動的に複雑なタスクを実行でき、かつその過程が検証可能で安全なオープンネットワークを構築しようとしている。こうした変革は、新たなナarrativeを積極的に取り込もうとする試みとも、古参のパブリックチェーンが新周期に向けて自己再構築を図る動きとも解釈できる。
SAHARA（#295）
Sahara AIの核心目標は、分散型・透明・安全なAIエコシステムを構築し、AIの開発・訓練・展開・商用化の過程をより公平かつ信頼できるものにすることだ。現在のAI業界が直面するデータプライバシー、アルゴリズムの偏り、モデル所有権の不明確さといった課題の解決に取り組む。
AIエージェントの台頭により、新たな問題も浮上している。これらのエージェントが使用するデータやモデル、能力は一体誰のものなのか？現行のAI産業構造では、この問題は十分に解決されていない。訓練に必要なデータは多くの分散した貢献者から集められるが、最終的な利益は少数のAI企業に集中しがちだ。モデル開発者も技術力を持ちながら、プラットフォームエコシステムに依存せざるを得ない。さらに、AIエージェントが自律的にモデルやデータ、ツールを呼び出すようになると、価値の流れはより複雑になる。明確な権利と分配の仕組みがなければ、未来のAI経済はWeb2の過ちを繰り返す可能性が高い。データはユーザーの所有物だが、その価値はプラットフォームに吸収される。
Sahara AIは、この問題に新たなルールを築こうとしている。ClawGuardセキュリティシステムは、AIエージェントに検証可能な安全ガードを提供し、あらかじめ設定されたルール内で安全に動作させる。データサービスプラットフォーム（DSP）は、ユーザーがラベリングや貢献を通じてAI訓練データを提供し、トークン報酬を得られる仕組みを作ることで、分散型データ市場の形成を目指す。この仕組みでは、データ提供者はAIモデル訓練に参加し、使用時に継続的な収益を得ることも可能だ。プラットフォームはチェーン上の仕組みを通じて、データの質とプライバシー保護も担保している。
PHA（#601）
Phala Networkは、Substrateを基盤としたプライバシー対応のスマートコントラクトプラットフォームで、Web3アプリに検証可能なプライバシー保護計算サービスを提供する。なぜPhalaがAIエージェント熱潮の恩恵を受けるのか、その根本的な問いに答えると、AIエージェントの運用にはどのようなインフラが必要かという点に行き着く。
現行のエージェントエコシステムを分解すると、技術スタックは大きくいくつかの層に分かれる。最上層はモデル層で、OpenAIやClaude、オープンソースモデルなどの大規模言語モデルや推論モデル。次はエージェントフレームワーク層で、LangChainやAutoGPT、OpenClawなどのツール群。これらはタスクの組織化やモデルの呼び出し、外部ツールの連携を担う。さらに下層は実行環境層で、エージェントがコードを動かしAPIを呼び出し自動化タスクを実行する場所。加えて、支払い・認証層も存在し、エージェント間の決済や信用システムを管理。最下層は計算力とプライバシー層で、計算の信頼性とデータの安全性を確保する。
この構造から見ると、Phalaは実行環境層と計算プライバシー層の両方にまたがる位置にある。信頼できる実行環境（TEE）を用いた秘密計算ネットワーク技術により、AIエージェントはオフチェーンで安全にプログラムを動かしつつ、その計算過程を検証可能にし、データの漏洩を防ぐことができる。この点はエージェント経済にとって非常に重要だ。
具体的なエコシステムの展開例として、Phalaはai16zと協力し、Eliza多エージェントフレームワークのTEEコンポーネントを構築したほか、aiPoolなどのAIエージェントのトークン発行プロジェクトもPhalaのTEE技術を採用し、秘密鍵やオンチェーン資産の管理に役立てている。
将来的には、AIエージェントが「チャットツール」から資金保有や取引実行、さらにはプロトコル運営まで行うデジタル実体へと進化するにつれ、安全な実行環境はエージェントエコシステムの不可欠な基盤となる。Phalaはこの役割を担おうとしている。
結語
これらのプロジェクトを振り返ると、面白い発見がある。これらのトークンが本格的に値上がりし始めたのは、実はこの2日間の推奨イベントよりも前のことだ。つまり、Veniceが「プライバシーAI」を前面に出す前に、市場の一部資金はすでにこの方向性に注目していた。ただ、その時点では明確なナarrativeのきっかけが不足していただけだ。OpenClawの推奨は、その火付け役に過ぎない。
実際、a16zやDelphi Digitalも、2025年の年次投資調査レポートで、プライバシーとAIを2026年の重点分野として挙げている。だが、これらのマクロ判断が市場に本格的に反映されるには、具体的な事件やトリガーが必要だ。2026年初頭、プライバシーとAIはこのように結びついた形で私たちの前に現れた。
この動きが次の長期トレンドになるのか、それとも一時的なテーマの盛り上がりにすぎないのか、その答えはまだ時間が教えてくれるだろう。
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OpenClaw“带货”Venice、プライバシーAIの分野には他にどのような銘柄があるのか？
オリジナル | Odaily星球日报（@OdailyChina）
著者 | 叮当（@XiaMiPP）
話題の炸裂株 OpenClaw がプライバシーAIを支持し始めると、「絶望的な仮想通貨界の韭菜たち」は再び新たな炒作の方向性を見出したようだ。
このようなナarrativeの中で、プライバシー計算やAIエージェント基盤インフラに関連するプロジェクト群が市場の注目を再び集め始めている。Odaily星球日报の調査によると、この議論の盛り上がりの中で、すでに複数のプロジェクトが潜在的な恩恵を受ける候補となっている。
VVV（#133）
Veniceは、検閲なし＋プライバシーを重視したAI生成プラットフォームで、分散型のChatGPTを目指している。プライバシーAIを巡る炒作の出発点は、まさにVeniceから始まった。OpenClawは公式ドキュメントでVeniceを強く推奨していたが、24時間以内に急速に削除された。推奨を取り下げても、この操作により多くの人がVeniceとそのプライバシー優先性に注目し始めた。
多くのAIプロジェクトと異なり、Veniceの核心ナarrativeはAIモデルの能力ではなく、プライバシーそのものにある。主流のAIプラットフォームがコンテンツ検閲を強化する中、AIデータの漏洩やモデル訓練に関する議論が継続的に蓄積されている。こうした「記録しない・検閲しない」製品の位置付けは、暗号コミュニティの最も敏感な価値観にぴったりと響く。
AIエージェントの熱狂が急速に高まる時代において、Veniceはちょうどこの「時代の追い風」を掴んだ。さらに偶然にも、VeniceのプロジェクトチームはVVVのトークン供給を意図的に削減し、インフレを抑制している。需要増と供給縮小が重なることで、VVVトークンの正のフィードバック期待が一層強まっている。
参考資料：「OpenClawがVenice.aiを強力支援、トークンVVVが一月で500%以上急騰」
NEAR（#43）
NEAR Protocolは、高性能で知られる老舗のパブリックチェーンプロジェクトだが、AIブームの影響を受けて積極的な自己救済を展開している。従来のTPSや低ガスコストを追求する「伝統的なL1」から脱却し、AIエージェント時代の実行層と決済基盤に焦点を移し、新たな成長ナarrativeを模索している。
2025年以降、NEARはIntents（意図システム）の推進を強化してきた。このシステムは、ユーザーやAIエージェントが「最終的に望む結果」を表明するだけで、バックエンドが35以上のチェーンを横断して複雑な操作を自動的に完了する仕組みだ。これにより、手動のブリッジやウォレットの切り替え、ルーティングが不要となる。
2026年2月25日、NEARはこの意図システムをアップグレードし、「Confidential Intents」をリリースした。これは、従来の意図実行フレームワークにプライバシー計算能力を導入したもので、Nearのプライバシーシャーディングと信頼できる実行環境（TEE）を組み合わせ、クロスチェーン取引の途中で交換経路や取引規模、戦略などの重要な詳細を隠すことができる。ただし、これはZcashやMoneroのようにすべての取引を匿名化するわけではなく、あくまで意図実行にプライバシー保護層を付加したものである。主な目的は、MEVやフロントランニング、サンドイッチ攻撃などのチェーン上のアービトラージ行為を防ぎ、取引の安全性を高めることにある。
将来的には、AIエージェントが資産を所有し、クロスチェーン取引や戦略実行、さらには相互調整を自律的に行う可能性がある。このような想定の下、ブロックチェーンは高頻度取引だけでなく、検証可能な実行やプライバシー計算、クロスチェーン調整などの能力も求められる。
NEARの現状の展開は、このビジョンを軸に進められている。AIエージェントが自動的に複雑なタスクを実行でき、かつその過程が検証可能で安全なオープンネットワークを構築しようとしている。こうした変革は、新たなナarrativeを積極的に取り込もうとする試みとも、古参のパブリックチェーンが新周期に向けて自己再構築を図る動きとも解釈できる。
SAHARA（#295）
Sahara AIの核心目標は、分散型・透明・安全なAIエコシステムを構築し、AIの開発・訓練・展開・商用化の過程をより公平かつ信頼できるものにすることだ。現在のAI業界が直面するデータプライバシー、アルゴリズムの偏り、モデル所有権の不明確さといった課題の解決に取り組む。
AIエージェントの台頭により、新たな問題も浮上している。これらのエージェントが使用するデータやモデル、能力は一体誰のものなのか？現行のAI産業構造では、この問題は十分に解決されていない。訓練に必要なデータは多くの分散した貢献者から集められるが、最終的な利益は少数のAI企業に集中しがちだ。モデル開発者も技術力を持ちながら、プラットフォームエコシステムに依存せざるを得ない。さらに、AIエージェントが自律的にモデルやデータ、ツールを呼び出すようになると、価値の流れはより複雑になる。明確な権利と分配の仕組みがなければ、未来のAI経済はWeb2の過ちを繰り返す可能性が高い。データはユーザーの所有物だが、その価値はプラットフォームに吸収される。
Sahara AIは、この問題に新たなルールを築こうとしている。ClawGuardセキュリティシステムは、AIエージェントに検証可能な安全ガードを提供し、あらかじめ設定されたルール内で安全に動作させる。データサービスプラットフォーム（DSP）は、ユーザーがラベリングや貢献を通じてAI訓練データを提供し、トークン報酬を得られる仕組みを作ることで、分散型データ市場の形成を目指す。この仕組みでは、データ提供者はAIモデル訓練に参加し、使用時に継続的な収益を得ることも可能だ。プラットフォームはチェーン上の仕組みを通じて、データの質とプライバシー保護も担保している。
PHA（#601）
Phala Networkは、Substrateを基盤としたプライバシー対応のスマートコントラクトプラットフォームで、Web3アプリに検証可能なプライバシー保護計算サービスを提供する。なぜPhalaがAIエージェント熱潮の恩恵を受けるのか、その根本的な問いに答えると、AIエージェントの運用にはどのようなインフラが必要かという点に行き着く。
現行のエージェントエコシステムを分解すると、技術スタックは大きくいくつかの層に分かれる。最上層はモデル層で、OpenAIやClaude、オープンソースモデルなどの大規模言語モデルや推論モデル。次はエージェントフレームワーク層で、LangChainやAutoGPT、OpenClawなどのツール群。これらはタスクの組織化やモデルの呼び出し、外部ツールの連携を担う。さらに下層は実行環境層で、エージェントがコードを動かしAPIを呼び出し自動化タスクを実行する場所。加えて、支払い・認証層も存在し、エージェント間の決済や信用システムを管理。最下層は計算力とプライバシー層で、計算の信頼性とデータの安全性を確保する。
この構造から見ると、Phalaは実行環境層と計算プライバシー層の両方にまたがる位置にある。信頼できる実行環境（TEE）を用いた秘密計算ネットワーク技術により、AIエージェントはオフチェーンで安全にプログラムを動かしつつ、その計算過程を検証可能にし、データの漏洩を防ぐことができる。この点はエージェント経済にとって非常に重要だ。
具体的なエコシステムの展開例として、Phalaはai16zと協力し、Eliza多エージェントフレームワークのTEEコンポーネントを構築したほか、aiPoolなどのAIエージェントのトークン発行プロジェクトもPhalaのTEE技術を採用し、秘密鍵やオンチェーン資産の管理に役立てている。
将来的には、AIエージェントが「チャットツール」から資金保有や取引実行、さらにはプロトコル運営まで行うデジタル実体へと進化するにつれ、安全な実行環境はエージェントエコシステムの不可欠な基盤となる。Phalaはこの役割を担おうとしている。
結語
これらのプロジェクトを振り返ると、面白い発見がある。これらのトークンが本格的に値上がりし始めたのは、実はこの2日間の推奨イベントよりも前のことだ。つまり、Veniceが「プライバシーAI」を前面に出す前に、市場の一部資金はすでにこの方向性に注目していた。ただ、その時点では明確なナarrativeのきっかけが不足していただけだ。OpenClawの推奨は、その火付け役に過ぎない。
実際、a16zやDelphi Digitalも、2025年の年次投資調査レポートで、プライバシーとAIを2026年の重点分野として挙げている。だが、これらのマクロ判断が市場に本格的に反映されるには、具体的な事件やトリガーが必要だ。2026年初頭、プライバシーとAIはこのように結びついた形で私たちの前に現れた。
この動きが次の長期トレンドになるのか、それとも一時的なテーマの盛り上がりにすぎないのか、その答えはまだ時間が教えてくれるだろう。