過去これらの年、オンチェーンのデータはどんどん増えており、これらのデータはAIにとってほぼ透明です。しかし、今日あなたが大規模モデルに「Uniswap の現在の流動性はいくらですか」または「MakerDAO の最新の担保率はいくらですか」と尋ねると、大抵の場合間違った答えが返ってくるでしょう。それはAIが賢くないからではなく、Web3のデータをAIシステムに送る標準化されたチャネルが根本的に存在しないからです。@TaironAIのビジョンは、このギャップを埋めることです。

それは、MCP（Model Context Protocol、モデルコンテキストプロトコル）と呼ばれるものを使って、異なるチェーン、プロトコル、ツールのデータが同じ言語で話せるようにし、それらをスーパーグラフにまとめ、すなわちオンチェーンの統一インデックスライブラリにします。こうして、AIは各プロトコルの複雑なAPIを学ぶ必要がなく、リアルタイムのオンチェーンデータを直接呼び出したり、操作を実行したりすることができます。

これは、将来的にAIが直接流動性プールのデータを読み取り、自動的にアービトラージやポートフォリオの調整を行うことができることを意味します。リスク管理ロボットは常にステーブルコインの担保率を監視し、リスクを発見した場合にはすぐに警告を発します。DAO AIアシスタントはガバナンス提案を理解し、自動的に投票を行うことができます。これらのシナリオは以前は手動でスクリプトを書いて統合する必要がありましたが、今では標準プロトコルが整備されたため、AIの効率と正確性は一段階向上します。

これは大きなチャンスに違いありません。なぜなら？

Web2において、SnowflakeとDatabricksは同じ考え方に基づいています：データを整理してAIが使いやすくすることで、千億ドルの評価に達しました。一方で、もともと分散型を推奨しているCryptoデータは明らかにさらに断片化されています。これは、同じビジネスの考え方がより高い価値を生む可能性があることを意味します。Taironの目標は非常に明確です：2025年までに300のプロトコルを接続し、2026年には1000以上の統合を突破することです。1つのプロトコルを接続するごとに、AIの能力の境界はさらに広がり、開発者が創造できるシナリオも増えます。これは典型的なネットワーク効果であり、かつてのChainlinkの成長ロジックと非常に似ています。