Venice AIは、プライバシー重視の人工知能（AI）サービスのインフラとしてNEARプロトコルを選定しました。これは、ブロックチェーン技術と機密性の高いAIワークロードの統合を深める動きです。今回の発表は、検証可能な暗号化推論を伴う実装の中心にNEARを位置付けるものであり、イタリアの都市ヴェネツィアによる自治体ブロックチェーン構想とは無関係です。

この統合により、Venice AIのユーザーは、Trusted Execution Environment（TEE）やエンドツーエンド暗号化といった技術的メカニズムを通じて検証可能なプライバシー保護を備えた形でAIワークロードを実行できるようになることを目指しています。TEEは計算の実行中にコードやデータを保護するよう設計されたプロセッサのハードウェア分離領域であり、エンドツーエンド暗号化はプロンプトの内容をサービス運営者にも読み取れないようにすることを目的としています。これにより、NEARはプライベートAIインフラにおける直接的なユースケースを獲得し、ブロックチェーンベースのシステムとAIアプリケーションの関係をさらに拡大します。

NEARは、高スループットのブロックチェーン理と機密計算に特化したサービスを支えるネットワークとして、AI関連アプリケーション向けインフラとしての地位を強めています。同プロトコルは現在、600ミリ秒のブロック生成時間、1.2秒のファイナリティ、毎秒100万トランザクションまでのスケーラビリティに対応するインフラであると説明しています。

機密AIが中心課題に

Venice AIは、機微なプロンプトや生成コンテンツが処理中に追加の保護を受けられる、プライバシー志向のAIサービスを開発してきました。NEARのAIインフラとの統合により、ハードウェアによるセキュリティ環境を用いたプライベート推論機能を利用可能になります。

NEARのウェブサイトは、Venice AIを同社のプライベート推論インフラの既存ユーザーとして紹介しており、プロンプトはハードウェアで強制されたエンクレーブ内で処理されると説明しています。この仕組みでは、プロンプトの内容が処理されている間、基盤インフラから隠された状態が維持されます。これこそが、プライベート推論を標準的なAI提供と区別する特性です。このアプローチは、AIアプリケーションが高度な計算モデルを利用しつつ、機微な情報の露出を低減することを目的としています。

今回の動きは、9月に発表されたVeniceとNEARに関する取り組みを踏まえるものです。その後、この統合は検証可能な暗号化AI推論へと拡大され、TEEモデルとエンドツーエンド暗号化モデルの双方が実装に含まれています。

この技術モデルは、より強固なプライバシー管理を維持しながらAI機能を必要とする開発者や企業にとって重要な意味を持つ可能性があります。データ取り扱いに関するポリシー上のコミットメントに依存するのではなく、このアーキテクチャは計算中に測定可能な保護を提供するよう設計された技術的セーフガードを用いています。

NEARが拡大するAIインフラ戦略

今回の動きは、プロトコルをAIエージェントおよびアプリケーション向けインフラとして位置付けるというNEARのより広範な戦略にも合致しています。そのチェーンアブストラクション・アーキテクチャは、アプリケーションやAIシステムが複数のブロックチェーンネットワーク上の資産やサービスと連携できるように設計されています。NEARはまた、クロスチェーンでの実行やトランザクションのためにChain SignaturesとNEAR Intentsを運用しており、これらはAIエージェントが単一のネットワークを超えてアクションを開始する手段を提供するプリミティブです。

NEARは、こうしたブロックチェーン機能とプライバシーおよびAIインフラをますます統合しています。同社の現在のプラットフォームは、プライベート推論、セキュアなエージェント環境、機密トランザクションを、より広範な技術スタックの構成要素として強調しています。

開発者にとって、Veniceとの統合は、従来の処理環境で機微な情報を公開することなく、プライベートなAIワークロードをブロックチェーンインフラに接続できる一例を示しています。

Venice chooses NEAR. — NEAR Protocol (@NEARProtocol) September 24, 2026

採用の広がりがネットワークへの影響を左右

本提携は、機密AIアプリケーションの拡大に伴い、NEARのネットワーク活動への注目を高める可能性もあります。ただし、公表されている発表は、特定のトランザクション量の目標を示しておらず、Veniceの実装がどれほどの追加ネットワークを生み出すかについても定量化していません。

この区別は重要です。統合の技術的意義が、トークン需要やネットワーク利用の測定可能な変化に自動的に結びつくわけではないためです。より長期的な影響は、VeniceのAIワークロードの規模と、他の開発者が同様のインフラを採用する程度に左右されます。

NEARは、より広範なブロックチェーンの動向と並行して、AIおよびプライバシー機能の拡大を続けています。同社のプラットフォームは現在、機密推論、クロスチェーントランザクション、AIエージェントを、インフラ戦略の相互に関連する要素として掲げています。

Venice AIのユーザーと開発者にとって、この実装は検証可能な暗号化とハードウェアベースのプライバシー保護を備えたAI推論を実行するための枠組みを提供すると同時に、NEARにはその機密AIインフラの具体的な適用事例をもたらします。この動きは、ブロックチェーンが主にトランザクションや決済のレイヤーとして使われてきた段階から、プライベートで検証可能な人工知能サービスを支えるインフラとしての潜在的役割へとシフトするものといえます。