Bitwiseレポート、AIアプリケーション向け決済エンジンとしてのNEARプロトコルを提示
重要ポイント
- •Bitwiseのリサーチレポートは、NEARプロトコルを、オンチェーンで動作する自律型AIシステムが発生させるトランザクション負荷を吸収することを目的とした決済エンジンとして描写している。
- •レポートは決済を、コンピュートやストレージとは別個のインフラ機能と定義し、トランザクションの最終確定、当事者間の合意の強制、人間またはAIエージェントが開始したインタラクションの検証可能で改変不能な記録の作成を行うものとしている。
- •レポートは、NEARのプルーフ・オブ・ステーク設計、Nightshadeシャーディング、そしてアプリケーションに限定的なトランザクション権限を委任するスコープ付きアクセスキーを、小規模で相互依存的なAIエージェント操作の大量処理に適すると挙げている。
- •NEARは、機密性の高いワークロード向けの機密コンピューティングと、AIクラウドレイヤーにおけるモデル推論とエージェント調整のネイティブ支援を通じて、AIインフラを拡大してきた。
- •推論への支払いやマシン間サービス合意といったエージェント発トランザクションが、スループットの主張を試す規模に達するか否かは未解決の実証的問いであり、NEARのAIクラウド利用状況とエージェント展開のペースが注目すべきシグナルとなる。
Bitwiseのリサーチレポートは、NEARプロトコルをAIアプリケーション向けの決済エンジンとして位置づけ、オンチェーンで動作する自律型AIシステムが発生させるトランザクション負荷を吸収できるインフラとして、同ネットワークの高スループットかつ低レイテンシのアーキテクチャを描写している。
レポートの中心的な論点は、決済をコンピュートやストレージとは別個のインフラ機能として扱うものである。この枠組みでは、決済レイヤーとは、トランザクションを最終確定し、当事者間の合意を強制し、人間であれAIエージェントであれ、各インタラクションの検証可能かつ改変不能な記録を作成する基盤となる。
この論点がオンチェーンAI活動に意味するもの
リソースを調整し、推論への対価を支払い、エージェント間でサービス合意を交渉するAIアプリケーションには、こうしたインタラクションをファイナリティをもって完了させる信頼性の高いメカニズムが必要である。決済インフラは、トランザクションのファイナリティ、参加者誰もがアクセスできる検証可能な記録、そして信頼できる第三者に結果の裁定を依存しないマシン間活動の調整基盤という3つの機能を提供する。
Bitwiseの枠組みは、NEARのアカウントモデルとシャード化された実環境を、AI駆動のワークロードが要求するスループットに適合する特性として挙げている。NEARはプルーフ・オブ・ステークのレイヤー1ブロックチェーンであり、Nightshadeシャーディング設計によりトランザクション処理を並列のシャードに分割してスループットを高めている。また、アカウントシステムはスコープ付きアクセスキーに対応し、事前に設定された限度内でトランザクション権限をアプリケーションに委任できる——これは人間の承認なしに取引する必要があるエージェントに関連するメカニズムである。人間のペースのトランザクションとは異なり、AIエージェントは小規模で相互依存的な操作を大量に発生させる可能性があり、決済レイヤーは輻輳によってファイナリティ保証が損なわれることなくこれらを処理できなければならない。
NEARプロトコルは、エンタープライズAIインフラの拡大を進めており、機密性の高いAIワークロードの検証要件に対応する機密コンピューティング機能が含まれる。決済エンジンの概念は、同ネットワークのAIクラウドの方向性とも交差する。NEARはモデル推論とエージェント調整をネイティブに支援する段階に移っており、それはAIクラウドレイヤーへのフロンティアモデルAPIの統合にも反映されている。こうした推論呼び出しの下で動作する決済レイヤーは、AIエージェントにコスト配分とタスク横断的な出力記録の一貫したメカニズムを提供することになる。
プロダクト機能ではなく、インフラとしての決済
NEARをAI向けの決済インフラとして位置づけることは、機関取引のファイナリティが評価されているブロックチェーンと同じカテゴリに同ネットワークを置くことになる。他のプロジェクトも同様のポジショニングを追求してきた。SolanaとJPモルガンはより高速な機関決済を目標に掲げ、またLloydsとVisaはCanton上でUSDC建て決済を試験している。Bitwiseレポートは、従来型金融ではなくAIアプリケーションレイヤーに、同種の決済ロジックを適用している。
AI開発者にとって実務上の意味は、オンチェーン決済がエージェント間のオフチェーン会計に取って代わり、AIシステムが価値を交換する際の中央集権的なエスクローの必要性を低減し、エージェント間合意の監査可能なログを作成しうるという点である。これらの特性は、単一の事業者が全参加者を掌握しておらず、契約関係ではなくプロトコルの保証を通じて信頼を確立しなければならないマルチエージェントアーキテクチャにおいて最も重要。
この枠組みはまた、自律型AIシステムが実験的な展開から、現実の経済価値をオンチェーンの決済レールに流す本番インフラへと移行する中で、どの決済レイヤーがそうした活動を取り込む地位にあるかへのアナリストの関心が高まっていることを示している。現段階での未解決の問いは実証的なものである。推論への支払いやマシン間のサービス合意といったエージェント発のトランザクションが、スループットの主張を実運用で試す規模で決済レイヤーを経由し始めるかどうかである。この論点がリサーチ上の枠組みから測定可能なネットワーク活動へと移行するにあたり、NEARのAIクラウドの利用状況とそのレール上に構築されるエージェント展開のペースが注目すべき具体的なシグナルとなる。
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