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作者：Zen、PANews
あなたは半年間、ChatGPTにあなたの仕事の習慣、文章のスタイル、長期プロジェクトを理解させるために時間を費やしました。 それはあなたの文章修正の癖を知り、あなたが頻繁に注目している企業を理解し、内容構造、語調、情報密度に対するあなたの好みも徐々に把握していきました。
しかしある日、より強力な新モデルが登場しました。あなたはClaude、Gemini、DeepSeekを開き、すべてが再出発することに気づきます。新しいモデルはあなたを知らず、過去数ヶ月に蓄積した作業の文脈も理解せず、あなたの思考方法や書き方、意思決定の仕方もわかりません。
過去2年間、AI業界で最も重要な競争は「モデル能力」を巡るものでした。推論力が高い、長いコンテキストを扱える、コード能力が優れている、これらがほぼすべてを決定してきました。しかし今、新たな問題が浮上しています：AIはますますあなたを理解しているが、これらの「理解」は一体誰のものなのか？
役割の変化、AIがチャットツールからプライベートデジタルアシスタントへ
2022年11月、AIチャットロボットChatGPTが突如登場しました。リリース後、世界中でチャット熱を巻き起こし、わずか2ヶ月で月間アクティブユーザー数が1億を突破、史上最速の成長を遂げた消費者向けアプリケーションとなりました。当時、大規模モデルは「高級検索」のようなものでした。ユーザーがAIに質問を投げかけると、即座に回答を生成し、対話が終わると関係も途切れます。
しかし、最近2年で、AIの役割は明らかに変化しています。推論能力、コード能力、ツール呼び出し能力が向上するにつれ、AIは実際のワークフローに深く入り込むようになっています。ますます多くの人がコードを書かせたり、資料を整理させたり、データを分析させたり、スケジュールを計画させたり、長期的にコンテンツ制作やビジネス意思決定に関与させたりしています。
多くの場合、ユーザーはもはや「AIに質問する」だけではなく、長期的にAIと協働しています。AIはあなたの仕事のやり方、表現の癖、長期的な目標を理解し始め、同じプロジェクトや作業フローに継続的に関与し、さらには一部の実行タスクも担うようになっています。ある意味、AIは一度きりの質問応答ツールから、長期的に存在するプライベートデジタルアシスタントへと進化しています。
そして、モデル能力の大幅な向上、トップクラスの製品力の近似、そしてAIの長期・広範な利用により、新たな問題が浮上しています。
AIが長期的に協働し始めると、過去の経験を保存・呼び出し、意思決定や全体的なパフォーマンスを向上させるための「記憶」は、もはや無関係なデータベースではありません。多くの応用シナリオでは、ボトルネックはもはやモデルの推論レベルではなく、長期記憶やコンテキスト管理の能力に移っています。Cloudflareもまた、エージェンシックメモリー（agentic memory）を、現在のAIインフラの最大の課題、そして最も急速に発展している分野の一つと位置付けています。
トップAI企業もすでに気づいています。長期記憶は製品体験の一部となりつつあります。OpenAIはChatGPTの記憶を「保存された記憶（saved memories）」と「参照チャット履歴（Reference chat history）」に分割し、前者はユーザーが長期的に保持したい情報を保存し、後者は過去の対話から有用な内容を抽出して後続のパーソナライズ回答に活用します。Geminiも以前の対話からユーザの嗜好を学習し始めています。Claudeはmemoryを導入し、記憶のインポートとエクスポートをサポートしています。
プラットフォーム孤島化がAIの「記憶」を新たな戦場に
しかし問題は、これらの記憶能力は全体として各プラットフォームの枠内にとどまり、各プラットフォームの独立したアカウント体系や製品環境に属しているため、依然として孤立した島のような状態です。Anthropicは記憶のインポート・エクスポートをサポートしていますが、現状ではClaude向けの移行ツールに過ぎず、共通の記憶標準として広く採用されているわけではありません。
ZetaChainが狙うのは、その空白部分です。完全にAIにシフトした後、ZetaChainは「所有権（ownership）」という暗号世界に由来する概念を、AIの記憶やユーザのコンテキストにさらに拡張しようとしています。彼らが構築しようとしているのは、単なるチャット製品ではなく、モデルプラットフォーム外のプライバシー記憶層（Private Memory Layer）です。これにより、ユーザは自分の長期記憶、行動の嗜好、AIのコンテキストを真に所有できるようにしたいと考えています。
ZetaChainのAI消費者向け製品Anumaは、ユーザが暗号化されたプライベート記憶を所有し、ChatGPT、Claude、Geminiなどの主流AIモデル間でシームレスに連携できることを提唱しています。ユーザはモデルの切り替えごとに背景や嗜好、作業習慣を再構築する必要はなく、アクセス権をコントロールしながら、自分の履歴記憶を異なるモデルやエージェントに持ち込むことができます。
AIがユーザの嗜好や文章習慣、作業フロー、対話履歴を蓄積していくと、「記憶」は次第に「人格の鏡像」のようになっていきます。それは、モデルの回答がユーザの嗜好に合うかどうかを決めるだけでなく、将来的にあなたの意思決定を代行するときに、あなたの習慣や価値観に沿って行動するかどうかも左右します。
また、ユーザが記憶の所有権を持つことや、異なるタスクに対して異なる得意分野のモデルを選択できることに加え、Anumaはプログラム可能で監査可能、撤回可能な権限システムも構築しています。これにより、AIエージェントは一度だけ記録を読み取り、権限は随時撤回でき、すべての権限変更はブロックチェーン上に記録・追跡されます。
さらに、ユーザの記憶や知識グラフも、共有・許可・貨幣化可能な資産となり、原始データを公開せずに済みます。これにより、投資家、医師、弁護士、開発者などの職業のユーザは、自分の専門知識をエージェントに封入し、エージェントマーケットプレイスに公開して、他者の呼び出しにより収益を得ることが可能になります。
クロスチェーンからクロスAIプラットフォームへ、ZetaChainはなぜ転換するのか？
Anumaのこれらの機能を実現する基盤となるのは、ZetaChainが開発した基盤インフラのPrivate Memory Layerです。これはAI向けのプライベート記憶、アイデンティティ、権限、支払い、エージェントの基盤インフラであり、アプリやエージェントがモデル間で協働できるようにしつつ、ユーザが常にコントロールを持てることを目的としています。
ZetaChainはもともとクロスチェーンの相互運用基盤に注力しており、異なるブロックチェーン間の資産やメッセージ伝達の問題を解決しようとしてきました。「多チェーンの統一入口（Unified Multi-Chain Entry）」の構築において、かなりの規模のネットワークとストーリーを築いています。公式データによると、このブロックチェーンには1190万の独立アドレスと2.41億の取引があります。
しかし、Anumaが今年4月27日に公開され、最初の月に5万人のユーザを突破した後、ZetaChainはAIに全面的にシフトし、クロスチェーンの相互運用事業を段階的に閉じ始めました。この転換には、明確な内在的論理も存在します。
過去、ZetaChainは主にチェーン間の連携問題を解決してきましたが、今日のAIの世界でも同様の断絶が存在します。ある意味、デジタル資産はブロックチェーンにとっての資産のように、記憶やコンテキストはAIにとっての資産です。異なるモデルはそれぞれ閉じた記憶体系を持ち、プラットフォームを切り替えると、長期に蓄積したコンテキストや行動の嗜好も中断されてしまいます。
近年の発展を踏まえ、ZetaChainは今や最大の課題は、ブロックチェーン間のクロスチェーン送金ではなく、異なるモデルやエージェント間の連続性、そしてユーザのコンテキスト所有権の問題だと考えています。
a16z cryptoも以前の分析記事で、エージェントはすでに経済的な参加者になりつつあるが、移植可能なアイデンティティ、プログラム可能な支払い、検証可能な権限、そしてクロス環境の協働に必要な公共調整層が不足していると指摘しています。したがって、多くのAI＋Cryptoプロジェクトがアプリケーションシナリオを無理やり探すのに比べ、ZetaChainの転換の論理はずっとスムーズです。
また、ビジネス史において、インフラ企業の成功した転換は珍しくありません。こうした企業は単に道を変えるのではなく、製品の論理に基づき新たなボトルネックを追求します。NVIDIAはもともとグラフィックス計算とゲーミングGPUのための企業でしたが、AIの台頭とともに、そのGPUアーキテクチャは最終的にAI産業のコアインフラとなりました。インフラは常に同じ制約点の周りだけで展開されるわけではなく、最も早く「次の制約点」を見極めた者が勝者となるのです。
プライバシー記憶層からAI消費層へ
AIの爆発的な発展に伴い、未来のAIの形態は単なるチャットウィンドウにとどまらず、多数の長期存在し相互協働するAIアシスタントへと進化していくことは明らかです。これを踏まえ、ZetaChainは「プライバシー記憶層」を提案し、AIが長期的にユーザを理解する方法の解決に加え、「AI消費層（AI Consumer Layer）」の概念も提起しています。これにより、AIが長期的にユーザの仕事を代行した後の、ユーザとAIの関係を再定義しようとしています。
ZetaChainの構想では、未来のAIは単なる質問回答者ではなく、ユーザのワークフローや日常の意思決定に深く関与します。異なるAIアシスタントは、それぞれ異なるタスクを担当し、コード処理、財務整理、スケジュール管理、コンテンツ制作や研究分析に長期的に関わることになります。これらのAIが真に協働するには、長期的なコンテキスト、アイデンティティ、権限体系を共有する必要があります。
したがって、「AI消費層」とは、もともと分散していた能力を一つの統一フレームワークに統合しようとする試みです。Memoryは長期コンテキストを担い、Permissionsは権限管理、Identityはアイデンティティ体系、PaymentsはAI間の呼び出しと支払いを担当し、Agentsは最終的にユーザのタスクを実行するAIネットワークとなります。
これが、なぜ「所有権」がZetaChainが繰り返し強調する核心概念なのかの理由です。
この体系では、ユーザが自分のコンテキスト、権限、アイデンティティを依然として所有しているかどうかが最も重要なポイントとなります。例えば、コードレビューを担当するAIは一時的にGitHubリポジトリへのアクセス権を付与されることができ、税務整理を担当するAIは一度だけ税務資料を読み取ることができ、旅行計画のAIは出行履歴やカレンダー情報にのみアクセスできる、といった具合です。これらの権限はプラットフォームの一元管理ではなく、ユーザが動的に割り当て、いつでも撤回できる仕組みになっています。
これこそ、ブロックチェーンが再びAIと結びつく理由です。
多くのAIがユーザの代理として働き始めると、「誰が何にアクセスできるか」「権限は撤回可能か」「呼び出しは追跡可能か」といった新たなインフラの課題が浮上します。これらを解決するのに、オンチェーンの権限システムは自然に適しています。
“AIインフラトークン”ZETAの価値向上と転換
ZetaChainの戦略変更に伴い、ZETAトークンの役割と効用も変化しています。従来、ZETAは主にガス代や検証、クロスチェーンのセキュリティを担う徺なトークンでしたが、仕組みには新味がありませんでした。しかし、新たなストーリーの下、ZETAは「AIインフラストラクチャトークン」としての役割を担い、その効用も大きく高まる見込みです。
ZetaChainの現状の説明によると、将来的にZETAは以下の用途を担います：
まず、AIモデルやエージェントのアクセス権の管理です。高級モデルや専門的なAIツール、エージェントサービスの呼び出しにはZETAによる解錠や支払いが必要となるでしょう。
次に、エージェント間の支払い決済です。ZetaChainは、将来的に異なるAIやアプリ間のやり取りをx402プロトコルを通じてオンチェーン支払いで行うと述べています。これは、AIが自動的に他のAIを呼び出す未来を見据えた、機械間のネイティブ支払いシステムの構築です。
第三に、権限や記憶の更新をオンチェーンで行う仕組みです。ユーザが権限やアクセス制御、記憶状態を変更する操作も、将来的にはすべてチェーン上に記録される可能性があります。
第四に、クリエイターエコノミーです。ZetaChainは、開発者や研究者、弁護士、医師などの専門家が自分の知識をAIツールやエージェントに封入し、呼び出しを通じて収益を得る仕組みを目指しています。ZETAはその価値の流通役割を担います。
ただし、これらは現時点ではあくまでストーリー段階です。AIエージェント経済は未成熟であり、「AIがAIを呼び出す」「エージェントが自律的に支払いを行う」といった大規模な実現には至っていません。x402や権限管理、AIのアイデンティティといった概念も、今のところはインフラの予備段階にとどまっています。
しかし、ZetaChainとその製品ロジックが注目されるのは、単にインフラを構築し、AI製品をサポートしているからだけではありません。むしろ、未来のユーザの記憶、アイデンティティ、コンテキスト、AIの権限を再定義し、それがプラットフォームに属するのか、ユーザ自身に属するのかを問い直している点にあります。ZetaChainは、これらの要素をプラットフォームの支配から解放し、ユーザの手に取り戻そうとしているのです。
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AI競争の新たな戦場：長期記憶が痛点に、ユーザーはどのようにして自分のコンテキスト所有権を守るか
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作者：Zen、PANews
あなたは半年間、ChatGPTにあなたの仕事の習慣、文章のスタイル、長期プロジェクトを理解させるために時間を費やしました。 それはあなたの文章修正の癖を知り、あなたが頻繁に注目している企業を理解し、内容構造、語調、情報密度に対するあなたの好みも徐々に把握していきました。
しかしある日、より強力な新モデルが登場しました。あなたはClaude、Gemini、DeepSeekを開き、すべてが再出発することに気づきます。新しいモデルはあなたを知らず、過去数ヶ月に蓄積した作業の文脈も理解せず、あなたの思考方法や書き方、意思決定の仕方もわかりません。
過去2年間、AI業界で最も重要な競争は「モデル能力」を巡るものでした。推論力が高い、長いコンテキストを扱える、コード能力が優れている、これらがほぼすべてを決定してきました。しかし今、新たな問題が浮上しています：AIはますますあなたを理解しているが、これらの「理解」は一体誰のものなのか？
役割の変化、AIがチャットツールからプライベートデジタルアシスタントへ
2022年11月、AIチャットロボットChatGPTが突如登場しました。リリース後、世界中でチャット熱を巻き起こし、わずか2ヶ月で月間アクティブユーザー数が1億を突破、史上最速の成長を遂げた消費者向けアプリケーションとなりました。当時、大規模モデルは「高級検索」のようなものでした。ユーザーがAIに質問を投げかけると、即座に回答を生成し、対話が終わると関係も途切れます。
しかし、最近2年で、AIの役割は明らかに変化しています。推論能力、コード能力、ツール呼び出し能力が向上するにつれ、AIは実際のワークフローに深く入り込むようになっています。ますます多くの人がコードを書かせたり、資料を整理させたり、データを分析させたり、スケジュールを計画させたり、長期的にコンテンツ制作やビジネス意思決定に関与させたりしています。
多くの場合、ユーザーはもはや「AIに質問する」だけではなく、長期的にAIと協働しています。AIはあなたの仕事のやり方、表現の癖、長期的な目標を理解し始め、同じプロジェクトや作業フローに継続的に関与し、さらには一部の実行タスクも担うようになっています。ある意味、AIは一度きりの質問応答ツールから、長期的に存在するプライベートデジタルアシスタントへと進化しています。
そして、モデル能力の大幅な向上、トップクラスの製品力の近似、そしてAIの長期・広範な利用により、新たな問題が浮上しています。
AIが長期的に協働し始めると、過去の経験を保存・呼び出し、意思決定や全体的なパフォーマンスを向上させるための「記憶」は、もはや無関係なデータベースではありません。多くの応用シナリオでは、ボトルネックはもはやモデルの推論レベルではなく、長期記憶やコンテキスト管理の能力に移っています。Cloudflareもまた、エージェンシックメモリー（agentic memory）を、現在のAIインフラの最大の課題、そして最も急速に発展している分野の一つと位置付けています。
トップAI企業もすでに気づいています。長期記憶は製品体験の一部となりつつあります。OpenAIはChatGPTの記憶を「保存された記憶（saved memories）」と「参照チャット履歴（Reference chat history）」に分割し、前者はユーザーが長期的に保持したい情報を保存し、後者は過去の対話から有用な内容を抽出して後続のパーソナライズ回答に活用します。Geminiも以前の対話からユーザの嗜好を学習し始めています。Claudeはmemoryを導入し、記憶のインポートとエクスポートをサポートしています。
プラットフォーム孤島化がAIの「記憶」を新たな戦場に
しかし問題は、これらの記憶能力は全体として各プラットフォームの枠内にとどまり、各プラットフォームの独立したアカウント体系や製品環境に属しているため、依然として孤立した島のような状態です。Anthropicは記憶のインポート・エクスポートをサポートしていますが、現状ではClaude向けの移行ツールに過ぎず、共通の記憶標準として広く採用されているわけではありません。
ZetaChainが狙うのは、その空白部分です。完全にAIにシフトした後、ZetaChainは「所有権（ownership）」という暗号世界に由来する概念を、AIの記憶やユーザのコンテキストにさらに拡張しようとしています。彼らが構築しようとしているのは、単なるチャット製品ではなく、モデルプラットフォーム外のプライバシー記憶層（Private Memory Layer）です。これにより、ユーザは自分の長期記憶、行動の嗜好、AIのコンテキストを真に所有できるようにしたいと考えています。
ZetaChainのAI消費者向け製品Anumaは、ユーザが暗号化されたプライベート記憶を所有し、ChatGPT、Claude、Geminiなどの主流AIモデル間でシームレスに連携できることを提唱しています。ユーザはモデルの切り替えごとに背景や嗜好、作業習慣を再構築する必要はなく、アクセス権をコントロールしながら、自分の履歴記憶を異なるモデルやエージェントに持ち込むことができます。
AIがユーザの嗜好や文章習慣、作業フロー、対話履歴を蓄積していくと、「記憶」は次第に「人格の鏡像」のようになっていきます。それは、モデルの回答がユーザの嗜好に合うかどうかを決めるだけでなく、将来的にあなたの意思決定を代行するときに、あなたの習慣や価値観に沿って行動するかどうかも左右します。
また、ユーザが記憶の所有権を持つことや、異なるタスクに対して異なる得意分野のモデルを選択できることに加え、Anumaはプログラム可能で監査可能、撤回可能な権限システムも構築しています。これにより、AIエージェントは一度だけ記録を読み取り、権限は随時撤回でき、すべての権限変更はブロックチェーン上に記録・追跡されます。
さらに、ユーザの記憶や知識グラフも、共有・許可・貨幣化可能な資産となり、原始データを公開せずに済みます。これにより、投資家、医師、弁護士、開発者などの職業のユーザは、自分の専門知識をエージェントに封入し、エージェントマーケットプレイスに公開して、他者の呼び出しにより収益を得ることが可能になります。
クロスチェーンからクロスAIプラットフォームへ、ZetaChainはなぜ転換するのか？
Anumaのこれらの機能を実現する基盤となるのは、ZetaChainが開発した基盤インフラのPrivate Memory Layerです。これはAI向けのプライベート記憶、アイデンティティ、権限、支払い、エージェントの基盤インフラであり、アプリやエージェントがモデル間で協働できるようにしつつ、ユーザが常にコントロールを持てることを目的としています。
ZetaChainはもともとクロスチェーンの相互運用基盤に注力しており、異なるブロックチェーン間の資産やメッセージ伝達の問題を解決しようとしてきました。「多チェーンの統一入口（Unified Multi-Chain Entry）」の構築において、かなりの規模のネットワークとストーリーを築いています。公式データによると、このブロックチェーンには1190万の独立アドレスと2.41億の取引があります。
しかし、Anumaが今年4月27日に公開され、最初の月に5万人のユーザを突破した後、ZetaChainはAIに全面的にシフトし、クロスチェーンの相互運用事業を段階的に閉じ始めました。この転換には、明確な内在的論理も存在します。
過去、ZetaChainは主にチェーン間の連携問題を解決してきましたが、今日のAIの世界でも同様の断絶が存在します。ある意味、デジタル資産はブロックチェーンにとっての資産のように、記憶やコンテキストはAIにとっての資産です。異なるモデルはそれぞれ閉じた記憶体系を持ち、プラットフォームを切り替えると、長期に蓄積したコンテキストや行動の嗜好も中断されてしまいます。
近年の発展を踏まえ、ZetaChainは今や最大の課題は、ブロックチェーン間のクロスチェーン送金ではなく、異なるモデルやエージェント間の連続性、そしてユーザのコンテキスト所有権の問題だと考えています。
a16z cryptoも以前の分析記事で、エージェントはすでに経済的な参加者になりつつあるが、移植可能なアイデンティティ、プログラム可能な支払い、検証可能な権限、そしてクロス環境の協働に必要な公共調整層が不足していると指摘しています。したがって、多くのAI＋Cryptoプロジェクトがアプリケーションシナリオを無理やり探すのに比べ、ZetaChainの転換の論理はずっとスムーズです。
また、ビジネス史において、インフラ企業の成功した転換は珍しくありません。こうした企業は単に道を変えるのではなく、製品の論理に基づき新たなボトルネックを追求します。NVIDIAはもともとグラフィックス計算とゲーミングGPUのための企業でしたが、AIの台頭とともに、そのGPUアーキテクチャは最終的にAI産業のコアインフラとなりました。インフラは常に同じ制約点の周りだけで展開されるわけではなく、最も早く「次の制約点」を見極めた者が勝者となるのです。
プライバシー記憶層からAI消費層へ
AIの爆発的な発展に伴い、未来のAIの形態は単なるチャットウィンドウにとどまらず、多数の長期存在し相互協働するAIアシスタントへと進化していくことは明らかです。これを踏まえ、ZetaChainは「プライバシー記憶層」を提案し、AIが長期的にユーザを理解する方法の解決に加え、「AI消費層（AI Consumer Layer）」の概念も提起しています。これにより、AIが長期的にユーザの仕事を代行した後の、ユーザとAIの関係を再定義しようとしています。
ZetaChainの構想では、未来のAIは単なる質問回答者ではなく、ユーザのワークフローや日常の意思決定に深く関与します。異なるAIアシスタントは、それぞれ異なるタスクを担当し、コード処理、財務整理、スケジュール管理、コンテンツ制作や研究分析に長期的に関わることになります。これらのAIが真に協働するには、長期的なコンテキスト、アイデンティティ、権限体系を共有する必要があります。
したがって、「AI消費層」とは、もともと分散していた能力を一つの統一フレームワークに統合しようとする試みです。Memoryは長期コンテキストを担い、Permissionsは権限管理、Identityはアイデンティティ体系、PaymentsはAI間の呼び出しと支払いを担当し、Agentsは最終的にユーザのタスクを実行するAIネットワークとなります。
これが、なぜ「所有権」がZetaChainが繰り返し強調する核心概念なのかの理由です。
この体系では、ユーザが自分のコンテキスト、権限、アイデンティティを依然として所有しているかどうかが最も重要なポイントとなります。例えば、コードレビューを担当するAIは一時的にGitHubリポジトリへのアクセス権を付与されることができ、税務整理を担当するAIは一度だけ税務資料を読み取ることができ、旅行計画のAIは出行履歴やカレンダー情報にのみアクセスできる、といった具合です。これらの権限はプラットフォームの一元管理ではなく、ユーザが動的に割り当て、いつでも撤回できる仕組みになっています。
これこそ、ブロックチェーンが再びAIと結びつく理由です。
多くのAIがユーザの代理として働き始めると、「誰が何にアクセスできるか」「権限は撤回可能か」「呼び出しは追跡可能か」といった新たなインフラの課題が浮上します。これらを解決するのに、オンチェーンの権限システムは自然に適しています。
“AIインフラトークン”ZETAの価値向上と転換
ZetaChainの戦略変更に伴い、ZETAトークンの役割と効用も変化しています。従来、ZETAは主にガス代や検証、クロスチェーンのセキュリティを担う徺なトークンでしたが、仕組みには新味がありませんでした。しかし、新たなストーリーの下、ZETAは「AIインフラストラクチャトークン」としての役割を担い、その効用も大きく高まる見込みです。
ZetaChainの現状の説明によると、将来的にZETAは以下の用途を担います：
まず、AIモデルやエージェントのアクセス権の管理です。高級モデルや専門的なAIツール、エージェントサービスの呼び出しにはZETAによる解錠や支払いが必要となるでしょう。
次に、エージェント間の支払い決済です。ZetaChainは、将来的に異なるAIやアプリ間のやり取りをx402プロトコルを通じてオンチェーン支払いで行うと述べています。これは、AIが自動的に他のAIを呼び出す未来を見据えた、機械間のネイティブ支払いシステムの構築です。
第三に、権限や記憶の更新をオンチェーンで行う仕組みです。ユーザが権限やアクセス制御、記憶状態を変更する操作も、将来的にはすべてチェーン上に記録される可能性があります。
第四に、クリエイターエコノミーです。ZetaChainは、開発者や研究者、弁護士、医師などの専門家が自分の知識をAIツールやエージェントに封入し、呼び出しを通じて収益を得る仕組みを目指しています。ZETAはその価値の流通役割を担います。
ただし、これらは現時点ではあくまでストーリー段階です。AIエージェント経済は未成熟であり、「AIがAIを呼び出す」「エージェントが自律的に支払いを行う」といった大規模な実現には至っていません。x402や権限管理、AIのアイデンティティといった概念も、今のところはインフラの予備段階にとどまっています。
しかし、ZetaChainとその製品ロジックが注目されるのは、単にインフラを構築し、AI製品をサポートしているからだけではありません。むしろ、未来のユーザの記憶、アイデンティティ、コンテキスト、AIの権限を再定義し、それがプラットフォームに属するのか、ユーザ自身に属するのかを問い直している点にあります。ZetaChainは、これらの要素をプラットフォームの支配から解放し、ユーザの手に取り戻そうとしているのです。