**Veniceは推論アクセス権のトークン化を実現しており、有効作業量証明ネットワーク（Proof of Useful Work）は推論の生産プロセスのトークン化に焦点を当て、トークンのインフレで推論サービス供給コストを補助します。**従来のワーク量証明は、ランダムなパズルを解くマイナーに対してトークン報酬を与えることでネットワークの冷スタートを支えました。Bitcoinはこの仕組みにより安全性を担保していますが、大量の計算力が実際の産出を伴わないハッシュ計算に純粋に使われてしまっています。有効作業量証明では、ランダムなパズルを「実際の推論タスク」に置き換えます。これによりブロックチェーンの安全性を担保するための同一の計算力を確保しつつ、ブロックチェーンにおける安全性と、顧客が実際に支払いたいAIサービスの産出を両立できます。PearlとAmbientは現在すでに稼働している2つのルートですが、両者の基盤設計思想は真逆です。
推理資本市場：暗号資産はどのようにAI計算力の金融インフラを構築するのか
作者：Lucas Tcheyan；出典：Galaxy Digital；編集：Shaw，金色财经
はじめに
オンチェーン推論・キャピタル市場という概念は、一連のネットワーク、プロトコル、関連する基盤インフラ、ならびにアプリケーションを指し、最先端ラボや超大規模クラウド事業者の一元的なAPI体系の外側で、AIモデル推論業務を調整するためのものです。また、その業務の上に構築され、いま形になりつつある金融レイヤーも含みます。ユーザーは、毎回のAPIリクエストをOpenAIやAnthropicのような最先端のモデル提供事業者、あるいはそれらの背後にあるクラウド事業者を介して転送する必要はありません。代わりに、暗号資産トークンによるインセンティブとオンチェーン決済メカニズムによって調整されるGPU運用者ネットワークに対してプロンプトを提出できます。さらに一部のアーキテクチャでは、出力結果の正確性やデータのプライバシーに対する暗号学的な保証、あるいは経済的な担保を得られる場合もあります。
2026年、この分野への注目はますます高まっています。**推論（学習済みのAIモデルが新データに基づいて結果を生成するための演算プロセス）におけるGPUの世界需要構成比は、すでにモデル学習を上回り、計算資源需要の最大のユースケースとなっています。**同時に、自律型エージェントが新たな推論需要側として台頭しています。こうしたソフトウェアは支払いを自動で完了し、終始人手介入なしで動作できます。
過去数年で、分散型GPU取引市場、推論プロトコル、支払いチャネル、資産のトークン化ツール、資本募集の媒体、オンチェーン流動性の領域は、それぞれ成長の窓を迎えてきました。いま新たに生じている変化は、**各種の基盤コンポーネントが統一され、完備した一つのシステム——推論キャピタル市場——へと融合しつつあることです。そしてAI推論がさまざまな業務シーンに広く実装されるにつれて、この体系の市場需要は継続的に伸びると見込まれます。**現在のオンチェーン実践は、真の生産力と見合う経済的価値をもつ業務を中心に展開されており、関連需要はもはや暗号業界の内部からだけ生まれるものではありません。
複数の力がこのエコシステム融合の進行を後押ししています。GPUの計算能力需要は、明確にモデル学習から推論タスクへと移っています。一方で、「十分に機能すればよい」という基準で済む業務シーンでは、オープンソースの重みモデルが、最先端のクローズドモデルとの性能差を縮めています。これにより、企業は本来コストが高すぎたタスクを、（暗号の基盤チャネルに依存するか従来のチャネルに依存するかにかかわらず）コストパフォーマンスが最適な計算供給側へ振り向けられ、経済的に成立する見込みが得られます。
**推論計算資源の需要は引き続き増加しており、ユーザーはより多様で革新的な方法で計算資源を調達することを余儀なくされています。**城堡证券（Citadel）が最近公表したリサーチレポートでは、シリコンバレーの大規模言語モデル指数（Silicon Data LLM Index）が集計するAI Token消費規模が下落していることが示され、市場がより低コストなモデル案へシフトしていることがうかがえます。（注：AI TokenはAIサービス事業者がサービスを価格付けするために用いる課金単位であり、ブロックチェーンが発行する暗号トークンと混同しないでください。）
Coinbase、マイクロソフト、Airbnbを含む多くの企業も最近オープンソースモデルの利用へ切り替え始めており、その中でも中国のオープンソースモデルが多いとされています。OpenRouterは先日新たな資金調達を完了しており、モデル接続チャネルの多様化に対する市場需要が継続して上昇していることを裏付けています。こうしたチャネルは推論コストを効果的に引き下げられます。この流れの一因として、計算資源の供給が制限されているため、推論サービスの限界的な（追加的な）デプロイコストが上がり続けていることが挙げられます。
**エコシステム融合を推し進める第二の力は、金融化です。**人工知能の普及度が継続的に高まり、知能はほぼすべての業務の生産要素になっています。その結果、市場には計算資源のコモディティ化、すなわち金融化を求める需要が生まれています。より多くのチームが、AIの計算能力を取引可能な資産として構築し、さらに整った金融システムへ組み込むための案を模索し始めています。推論キャピタル市場の初期フレームワークが形成されつつあります。市場はAIハードウェアと計算容量に対して金融化した価格付けを始めており、目的は、包括的な総合取引市場を構築することです。
GPU指数と先物市場
**推論キャピタル市場のオンチェーン実装形態を議論する前に、まずは規模がはるかに大きいオフチェーン市場に注目すべきです。その代表例がGPU先物です。**AIインフラの拡張規模に関する各社の予測は大きく異なります。モルガン・スタンレーは、2028年までに電力投資を除く世界のデータセンター向け資本支出が約2.9兆ドルで、そのうち約2.5兆ドルがAI関連のワークロードに直接使われると予測しています。マッキンゼーは、2030年に世界のデータセンター向け資本支出が6.7兆ドルに達すると見積もり、そのうち5.2兆ドルがAI計算能力インフラ、1.5兆ドルが従来のIT業務に向かうとしています。AIのシナリオは2種類に分けられます。需要が弱い場合は3.7兆ドル、需要が加速的に解放される場合は最大7.9兆ドルです。ゴールドマン・サックスは、2026年から2031年にかけて、世界の計算能力、データセンター、電力分野におけるAIインフラ向け資本支出が約7.6兆ドルになると予測しています。最終的な正確な数値が何であれ、多くの機関の予測は一つの結論で一致しています。計算能力とハードウェアが支出比率の最も高い領域であり、モルガン・スタンレー、マッキンゼー、ゴールドマン・サックスの3つの推計レンジは当該領域の比率が約55%〜67%であることを示しています。
これらの予測を精緻にオンチェーンへ落とし込むのは難しいのが現状です。**核心は、需給両端に多数の未知の変数が存在することです。**第一に需要の弾力性です。計算能力コストが下がって節約できた資金が、企業の利益として留保されずに、より大規模なモデルの学習や導入シーンの拡大へと継続的に投資されるなら、効率の改善は計算資源の使用量拡大につながり、全体の請求額（バイル）を縮小させるとは限りません。**第二の変数は、半導体の使用年限です。**現時点で業界には統一見解がなく、減価償却の見積もりレンジは概ね3〜7年です。毎年より高性能な新世代チップが登場し、理論上は旧型チップの淘汰が加速しますが、現実には古いハードウェアも依然価値を持っています。供給が継続的に逼迫しているため、企業は既存のハードウェアで計算能力需要を満たさざるを得ず、同時に旧型チップでも参入障壁の低いモデルの推論タスクを引き受けられます。最終的に成立するのは、流入し続ける大量の資本が、価格変動が激しい資産へ投じられる状況です。これはまさに、価格付け、ヘッジ、資金調達に付随する市場を生み出す典型的な環境です。
ある意味では、この種の先物取引市場はすでに以前から存在していましたが、標準化された形にはまだなっていません。大口の調達側はすでに、時間単位のオンデマンド・リース、複数年の計算能力予約契約（GPU版の事前取り分確約に相当）、サービス提供者と一流の大口顧客との間の二者間取引といった形で、遠隔の（先物に近い）計算能力をプライベートな合意で固定していました。価格は人脈交渉で決まることが多く、透明性は極めて低いです。OpenAIなどの最先端モデル企業がAPI呼び出し枠をバルク販売し、大手クラウド事業者が互いに計算能力の容量を確保し合います。AI専用クラウド事業者（新雲 / Neoclouds）は、公的クラウド事業者や仲介業者に対して計算能力を事前ロックします。その根本にあるのは全体の供給が需要に追いついていないことです。世界トップクラスの推論サービス提供者の一つであるBasetenは、「今の計算能力調達は闇市場の取引のようなもの」であり、「仕入れを得るには仲介人に接続する必要がある」と明言しています。情報の非対称性と人脈で利ざやを得る仲介業者、大規模な計算能力保有者は、標準化された市場が取引効率をわずかにでも向上させられるとしても、公開され透明な電子取引に移る動機がほとんどありません。歴史上、同種の障害はコモディティ（商品）にも立ちはだかってきました。たとえばVitol、BP、Shellなどのエネルギー・メジャーが抵抗したことで、液化天然ガス取引所の準備・試みが10年を経ても実現しなかった例があります。GPU先物はまさに、こうした分断された現物市場の上に徐々に立ち上がってきており、その位置づけは価格リスクを移転するための標準化されたツールです。短期的には既存の計算資源調達モデルを置き換えることはありません。
先物市場が有効に機能する前提は、契約のアンカーとなる正確な価格指数を提供できることです。標準化されたコモディティと比べて、計算能力で指数を構築する難度は高くなります。「GPU時間」単体では統一基準がありません。チップの型番、VRAM（主記憶容量）、ネットワーク仕様、所在地域、そして計算能力がオンデマンド現物か、事前予約でロックされたリソースかを明確にする必要があります。電力、帯域、液化天然ガスが高い流動性を持つ市場へ育つ過程でも、対象の仕様が統一されないという課題に直面していました。業界が最終的に採った解決策は、各商品を完全に同質にすることではなく、品級分けやベース価格の設定でした。原油はWTIやブレントなど、ニューヨーク・マーカンタイル取引所の基準品を軸に価格付けします。天然ガスはヘンリー・ハブ（Henry Hub）の価格をアンカーとして価格付けします。
**GPU市場は、次第に似たような価格付け体系を形成しつつあります。**Galaxyの投資先であるOrnnは、実際の成約データに基づく計算能力の価格指数を提供しています。Silicon Dataは毎日、BloombergターミナルでH100、A100、B200のレンタル指数を公開し、異なるハードウェア構成、サービス事業者、地域の見積もり基準を標準化して、単一のベンチマークに統合します。Compute Deskも同じ方向へ整備を進めています。Ornnの位置づけでは、こうした指数はLIBORなど旧来のロンドン銀行間取引金利と比べて批判が多いものではなく、担保付き翌日物資金調達金利（SOFR）により近いとされています。指数のデータソースは市場の膨大な実成約記録であり、専門家グループの主観的な推計ではありません。特定の単一型番のGPUを追跡するのではなく、標準化された計算能力リソースの市場で一般的に通用する価格を統計化します。実取引データに依拠することで、計算能力のハードウェア仕様がまちまちである問題に対処するための基礎が整います。指数は、1時間ごとのGPU計算能力が完全に同質であることを要求しません。十分な実成約サンプルがあれば、代表的な価格を算出できます。
ただし計算能力指数には、原油市場に存在しない難題もあります。数十年にわたり、テキサス・ライト原油（WTI）が価格アンカーとして安定して使えてきたのは、標準化された原油のドラム缶仕様がずっと変わらないからです。一方で、**GPUのベースとなる対象は継続的に更新されます。**計算能力クラスターはH100からH200、B200、GB200、Rubinチップへ段階的に移行し、ハードウェアの世代更新のたびに価格基準は再修正が必要になります。さらにハードウェアの多様化が難しさを一段と増大させます。AMDチップ、Google TPU、Amazon Trainium、大手クラウド事業者の自社開発ASIC、各国の独自チップのニーズが分岐し、各種ハードが相互に互換性を持ちません。長期にわたって安定かつ有効な価格基準を作るのは、難度が下がるどころか上がってしまいます。
**第二の主要な争点は、受渡（デリバリー）ルールです。**計算資源の予算変動をヘッジしたいAIラボ、あるいは価格見解を表明したい取引チームにとっては、必要なのは単なる価格リスクのエクスポージャーだけであり、実物ハードウェアは不要です。こうした主体には、指数に基づく差金決済（キャッシュ・セトルメント）の契約で要件を満たせます。しかし、端末顧客にサービスを提供するAIの垂直クラウド事業者にとっては、実際の計算資源が必要です。**現在順次登場しているGPU先物は、いずれもキャッシュ交付（現金決済）モデルを採用しています。**価格ヘッジ需要を標準化しやすいためです。多くのコモディティ先物も、たとえ実物交付に対応していても、基本的にキャッシュ決済が中心であり、背後のロジックは同じです。実物交付は可能ですが、実装の難度はより高く、追加でさらに高度な標準化と細かな条項が必要になります。キャッシュ決済型先物が推進されるスピードと、新たな市場需要を踏まえると、今後1年以内に実物交付型のGPU先物契約が出てきても驚きません。また、現在の開発順序が本末転倒だという見方もあります。供給側の一部が在庫を握っている状況で、サンプル数が薄い指数に依拠してキャッシュ交付を行うと、市場操作が生まれやすいからです。コモディティ市場では通常、実物交付のメカニズム、または成熟した期先・現物のスワップ（EFP）制度がないと、先物価格が現物のファンダメンタルズに貼り付くことが難しいのです。
**成熟市場には、需給両方が「本当に取引したい」という動機を持つ必要があり、投機者同士の駆け引きだけでは不十分です。**天然の買い手：コストと計算能力の深い結びつきを前提に、調達コストをロックしたい企業——AIラボ、アプリ開発者、下流で計算能力がすでに販売済みであり供給を確保しなければならないAI垂直クラウド事業者。天然の売り手：GPU在庫を持つが、将来用途がまだ不明な機関——大手クラウド事業者、GPUの大口保有者、計算能力の仲介事業者。GPU調達のための信用資金を提供する貸付機関も、統一の基準価格が必要になります。減価償却されるハードウェアをベースに貸し付けるため、資産評価は公正な市場価格に連動させる必要があるからです。投機資金や自己勘定取引チームは、すべての市場の共通の参加者として流動性を提供しますが、産業取引の主体ではありません。現在の市場の中心的な構造的矛盾は、売り手の多くが長期契約で収入をロックしたい一方、買い手は短期契約で柔軟性を保ちたい傾向が強い点にあります。
困難は多いものの、GPUの成熟した取引市場の原型はすでに見え始めています。**Kalshiなどの予測市場プラットフォームは、すでに複数のGPU価格取引商品を上場しています。**ニューヨーク証券取引所の親会社インターコンチネンタル・エクスチェンジ（ICE、Ornnと連携）とシカゴ・マーカンタイル取引所（CME、Silicon Dataと連携）は、いずれも来年にGPU先物を上場する計画を公式に発表しています。計算能力は、コモディティの一種として、いずれ現実になるかもしれません。
オンチェーン推論キャピタル市場
モデルと推論サービス事業者は、本質的には「トークン加工工場」のようなものです。投入原材料はGPUの計算能力で、加工してAI Tokenの出力を生成します。GPU時間のリソースはさまざまな計算能力指数によって標準化へ向かっていますが、その上位に位置するAI Tokenの取引市場は、はるかに未発達です。大きな難点の一つは、異なる大規模モデルから生成されるTokenに、統一された価格比較のベースが存在しないことです。それでも、この分野のエコシステムは徐々に形になりつつあります。中国の3大通信事業者はすでに、推論計算能力を計量型の公益事業として対外小売りし、標準化された月額Tokenパッケージを提供しています。携帯のデータ通信パケットのようなモデルです。報道によれば、AmazonはAnthropicとの決済方法を調整し、従来の「計算能力の稼働時間をロック」から、「実際に消費したToken量に応じて支払う」形へ変更する予定です。ほかにも、上海先物取引所が早期のスキーム設計段階にあり、CMEやICEが計算能力上流で展開するGPU先物に対応する形で、AI Tokenに連動した先物商品の導入を計画しているとの情報もあります。
**暗号業界は、自前の同種体系を構築しています。**オンチェーン推論キャピタル市場は、既存の暗号＋AIの基盤コンポーネント（GPU計算能力サービス事業者、分散型モデル開発ネットワーク）に依拠しつつ、新興の領域も取り込みます。たとえば、エージェント支払いの標準、トークン化された推論取引市場などです。関連エコシステムは複数のブロックチェーンと実行環境にまたがってすでに整備されていますが、開発リソースはBaseとSolanaに高度に集中しています。これは、2つのパブリックチェーンが備える開発者・ユーザーコミュニティが充実していることに起因します。
**この体系全体の中核は、推論サービス事業者と推論ネットワーク、つまりプロンプトから結果への出力変換を実現する各種プロジェクトです。**中核層の周りに多層の基盤インフラを整え、推論サービスが「利用可能」「実用的」「金融化可能」といった属性を備えるようにします。模型開発者、GPUと計算能力の供給者、ルーティング・調整プラットフォームと取引市場、エージェントと上位アプリ、支払いチャネル、そして資本募集の基盤インフラです。周辺各層が重要な理由は、それらが推論需要を生み、計算能力の生産要素を作り出すか、あるいは計算能力利用の行為を「支払い可能」「融資可能」「調整可能」「確定可能」な資産へと変換するからです。
上記の多くのサービスは、暗号業界に特有のものではなく、オフチェーンの世界にも成熟した対標プロダクトがあります。技術スタック上位層では、HermesやIronclawのようなエージェント・ディスパッチのフレームワークは、最先端のラボモデルを差別なく呼び出せます。あるいはVeniceなどのオンチェーン推論サービス事業者が提供する計算能力を使うこともできます。Nous Researchなどの分散型開発者が訓練したモデルは、OpenRouterという大規模モデルの一括集約プラットフォームに接続可能です。GPU計算能力の供給者は、無許可のオープンソース版に相当する超大規模クラウド事業者やデータセンターに対応しますが、一般的には規模がより小さいです。x402やMPPのようなエージェント支払いプロトコルは、OpenAIやAnthropicのサブスク請求の支払いができるだけでなく、Veniceプラットフォームの料金決済も簡便に行えます。プログラム化された自動決済は、急速に業界全体の一般機能になりつつあり、暗号分野に固有の優位性だけではありません。OpenAIとVisaもそれぞれ最近、エージェント向けの決済基盤インフラを発表・提供しています。
真に差別化された革新が集まるのは、金融化レイヤーです。**暗号技術は推論計算能力の「確定（確権）」「価格付け」「融資」の方法を再構築しています。**私たちはこれまで複数のレポートで、暗号の基盤チャネルが資本形成を加速できることを深く論じてきました。その多数の基盤コンポーネントは、推論分野でも直接活用できます。
推論サービスの金融化は、すでに多くのオンチェーン・プロジェクトを惹きつけています。ブロックチェーン上の支払いチャネルとトークン化ツールを通じて、推論業務を取引可能な資産へと変換します。主に3つの形態に分かれます。
推論サービス提供事業者（Venice、Morpheus等）：推論アクセス権をトークン化し、将来の推論サービスに対する取得権を、保有・価格付け・転売可能な資産へと変換します。
有効作業量証明（Proof of Useful Work）プロジェクト（Pearl、Ambient等）：推論の生産行為をトークン化し、サービス提供者が推論タスクを完了することでトークン報酬を獲得します。
信用（クレジット）サービス提供事業者（USD.AI）：仕組みがやや異なります。これらは推論サービスを直接トークン化しません。代わりに、推論タスクを支えるハードウェアに融資を行い、ステーブルコインの預金を基盤として、下位レイヤーのGPUとデータセンターに資金を供給します。
以上の各コンポーネントが一体となり、オンチェーン推論キャピタル市場を共同で構成します。
推論サービス事業者レイヤー
**推論サービス事業者は、技術スタック全体の中核です。**分散型推論領域と、従来のAI API市場はここで非常に似ています。ユーザーまたは開発者がモデルを選び、プロンプトを提出し、Token／リクエスト回数／サブスク方式で支払ったあと、出力結果を受け取ります。最も単純な形では、体験はOpenRouter、Together AI、Fireworks、または最先端のAIラボの公式APIに近いものです。両者の違いは次の点です。ネイティブの暗号推論サービス事業者は、分散型GPUネットワークから計算能力を調達でき、ステーブルコインまたはネイティブトークンで支払いを受けられ、オープンソース／無査閲のモデル接続や、追加のプライバシー保護を提供したり、トークン化されたアクセス権と計算能力の利用行為を紐づけたりできます。
OpenRouterは、オンチェーン推論領域で大きな発展可能性を持つ実装シーンです。プラットフォーム内の需要はAI Tokenで計算され、ユーザーは任意のリクエストを開始する際に、推論サービス事業者を自由に切り替えられます。こうした市場環境では、コストパフォーマンスが高く、応答が速いサービス事業者がより多くのシェアを獲得すべきです。過去3か月、オンチェーン推論サービス事業者が担ったToken総量は、OpenRouterの日次処理量の0.5%〜1%の範囲にありました。一方で同期間のOpenRouter全体の処理Token規模は、継続的に爆発的な成長を示しています。これは、オンチェーンのサービス事業者が暗号ネイティブのコミュニティの外側でも一部市場の認知を得ていることを示していますが、それでも全体の比率は依然として低く、チャネルのカバレッジ、相対コスト、その他要因による制約があり、現段階では成熟した中央集権サービスと同じ舞台で真正面から競争できていないことを反映しています。
しかしOpenRouterは、Tokenフローの一部にすぎません。たとえばVeniceでは、同プラットフォームが6月23日時点の全チャネル累計処理Tokenが1000億枚であり、OpenRouterチャネルでの処理量の10倍に相当すると開示しています。OpenRouterのデータだけで見ると、各独立プロジェクトの実際の発展テンポを完全には反映できません。各大手オンチェーン推論サービス事業者は、各種の運営手段によって安定したユーザーベースを継続的に蓄積しています。その一部は、差別化されたプロダクト機能に依存しています。Veniceはプライバシー保護を中核の特徴として大きく打ち出しており、ユーザーが推論サービスを呼び出す際には、サービス事業者によるデータの保持、査閲、漏えい、内容査閲の実施、あるいは機密情報を強制的に引き渡させられることを過度に心配する必要がありません。ChutesとAkashMLは、誰でもGPUをネットワークに接続でき、アイドル計算能力を活用して収益化することで、サービスコストの引き下げを試みています。こうした特徴機能によって少量の市場シェアを奪うことは可能でも、中央集権プラットフォームの多くは同等の機能を模倣できるため、プロダクト機能だけで大きなシェアを獲得するのは難しいです。
オンチェーン推論サービスが本当の「堀（参入障壁）」を作れる突破口は、推論の金融化メカニズムにあります。つまり、推論アクセス権を「買い手が保有・貯める・転売できる資産」に変換し、「一度使い切られて終わるサブスク」ではなくすることです。
Venice：推論の所有権をトークン化
Veniceは暗号業界での経験豊富な実務者であり連続起業家のErik Voorheesによって創設されており、「推論アクセス権を保有可能な資産へ変換する」という方針を最も深く掘り下げています。プロジェクトはデュアル・トークン体系——VVVとDIEM——を採用し、将来の推論サービスに対する取得権を、ユーザーが鋳造・保有・転売できる資産に封入しています。
VVVはプロジェクトの「資本型資産」と位置づけられますが、VVVを保有することはVeniceプラットフォームの株式を保有することと同義ではありません（プラットフォーム株式は別枠で資金調達されており、6月に6500万ドルのAラウンドの融資が完了しています）。ただし、トークン保有者は理論上、プロジェクトの成長に伴う利益の一部を得られる可能性があります。最も直接的なメカニズムは次のとおりです。**Veniceは一部の収益を用いてVVVを買い戻し、そして焼却します。**買い戻し焼却には2つのチャネルがあります。1つ目は通常の収益を使った機動的な焼却、2つ目はプログラム化された焼却ルール——毎回の新規サブスク収入のうち、一定割合の資金が買い戻し焼却に充てられることです。これまでに、すでにVVVの42%が焼却されています。
VVVは同時にアプリケーション機能も備えています。ユーザーは任意数量のVVVを担保にしてステークすると、年間の新規トークンインフレによる報酬を得られます。VVVを100枚担保にすることで、プロ版のサブスク権限が解放されます。ただし、最も重要な価値はDIEM（Veniceの「計算能力資産」）との連動メカニズムにあります。保有者がVVVを担保・ロックすると、DIEMを鋳造できます。DIEM 1枚は永久に価値1ドル分のVenice推論クレジットに対応しています。DIEM 100枚を保有すれば価値100ドル分のAPIクレジットを手にでき、プラットフォーム上のすべてのモデルで永久に有効（Veniceが継続して正常運営していることが前提）です。
単一DIEMの鋳造に必要なVVV担保量は、プラットフォームが定めたカーブに従います。DIEMの流通総量がプロジェクトが設定した上限に近づくほど、必要担保量は指数関数的に増えます。背後のロジックは、DIEM 1枚が資産負債表上で永久の1ドル相当の決済負債（兑付負债）として計上されるためです。現時点ではDIEMの供給は目標の閾値にかなり近く、鋳造コストは開始初期には約90枚のVVV/DIEMでしたが、現在では数百枚のVVVが1枚のDIEMを鋳造するのに必要になっています。この仕組みは新規DIEMの鋳造速度を抑制し、つまり初期に鋳造する人は低いVVVコストでDIEMを手に入れられる一方、後発ユーザーはコストが大幅に引き上げられることになります。
VVVの担保ロックがDIEMの裏付けとして使われる場合、担保提供者は通常のステーク報酬の80%しか得られず、残り20%の収益はVeniceプラットフォームが受け取ります。また、担保ロックされたVVVは、対応するDIEMの焼却（償還・解消）によってのみロック解除できます。もし鋳造者がすでにDIEMを売却している場合、担保としてロックされたVVVを取り戻すには二次市場でDIEMを買い戻す必要があります。さらにDIEMの市場価格が上がっていれば、償還（赎回）操作では損失が発生します。
この2種類のトークンは、相互に強化し合うクローズドループを形成します。DIEMはVVVの担保ロックによってのみ鋳造されるため、DIEMに対する市場需要が上がれば、流通中のVVVが継続的に吸い上げられ、VVVには投機以外の実際の利用シーンが生まれます。逆にDIEMも、Veniceプラットフォームの発展の恩恵を受けます。プラットフォームの実用性が高まり、普及度が上がるほど、譲渡可能な日常の推論サービス取得権の価値もより高くなります。DIEMを保有することは、単に転売可能な推論クレジットを持つことにとどまらず、Veniceの長期発展に対する賭けでもあります。
終端ユーザーが暗号資産に一切触れなくても、プラットフォームの主力業務はトークン経済を継続的に下支えできます。Veniceチームによれば、多くのユーザーは暗号ネイティブではなく、その多くはトークンそのものに興味がありません。しかし、ユーザーがサブスクを有効化し、推論クレジットを購入し、プラットフォームのサービスを利用するだけで、関連する行動は依然としてVVVの買い戻しと焼却を促進し、同時にVeniceの推論サービスへの需要も生まれます。トークン経済は製品業務の下流に構築されており、製品そのものを置き換えるものではありません。Veniceは、AIの実装シーンをあちこち探しまわる暗号トークンではなく、AIプロダクトであり、プラットフォームの利用権・アクセス権の一部をトークン化された推論取引市場へと持ち込むものです。
DIEMは、推論アクセス権のトークン化と納品（提供）モデルに関する試験です。その最大の差別化ポイントが所有権です。ユーザーは、自分が消費した推論リソースを保有でき、単なるレンタルではありません。従量課金モデルでは、推論リソースを消費し尽くすとそれで終わりです。一方、トークン化されたアクセス証明を保有することは、資産を持つのと同じで、長期保有・譲渡・売却が可能になります。そこから派生するユースケースは複数あります。
この取得権が取引可能であるため、需要変動が大きい保有者は基礎的な利用枠を維持しつつ、余った時間帯の枠を売却または貸し出して、従量課金モデルで完全に失われるコストを回収できます。AIエージェントは直接DIEMを保有でき、無許可で自律的に所有できる推論リソース残高を、呼び出し用として得られます。関連取引チャネルにはAerodromeのような現物取引プラットフォーム、またはSurplus、UsePod、AntSeed、CarpeDiemなどの時間レンタル市場があります。
Veniceチームは別のシーンもよく言及します。ユーザーがDIEMを購入し、当日に推論サービスを利用したのち、翌日にそれを売却するケースです。価格が安定していれば、無料で推論計算能力を利用しているのと同等です。価格が上昇すれば、ユーザーはさらに利益を得られます。もちろんリスクもあります。価格が下落した場合、保有者の損失は、推論サービスを単回で購入する費用よりも大きくなり得ます。つまり一部のユーザーにとっては、計算能力を消費しながら同時に推論リソースの価格に対する投機も行えるということになります。
DIEMはコストをロックすることもできます。安定して予測可能な推論計算能力需要を持つ企業やエージェントは、DIEMを活用して計算能力の観点からコストを固定し、多年期のクラウド計算能力予約契約と似た論理で運用できます。企業は2年後に1ドルでどれだけの推論クレジットに交換できるかを予測できませんが、今すぐに権利を事前ロックできます。使い終わったあとに原価付近で譲渡すれば、実際の計算能力利用コストは非常に低く抑えられます。2026年7月7日現在、DIEMの価格は1270ドルで、DIEM 1枚はおおむね「毎日1ドル分」のクレジットが4年間続くサービスに相当し、買い手が約3年半の永続的な計算能力利用権を事前に支払っているのと近い意味になります。しかしデメリットも明確です。このようなコスト確実性を得るには、変動が激しく、永続的に存続し、ドル建ての資産を持つ必要があり、逆にユーザーが本来求めていた安定性を損なうことになります。DIEMの価格は永続的な償還（兑付）コミットメントに基づいており、市場がVeniceの継続運営能力に対してディスカウント率（割引率）として2桁の水準を織り込んでいることを暗示しています。そしてVeniceが継続して正常にサービスを提供していることが、この取得権の価値の前提です。
この仕組みはまだ初期段階にあり、具体的な弱点があります。
推論のトークン化は、前置きで需要を喚起し、資金を募集する発行者に最も適しています。良質なモデルを持ち、真正の価格決定権を持つAIラボは、このトークン化モデルを推進する強い動機がありません。なぜなら、この方式では、異なる顧客に対する差別化価格の実施能力を失い、また期限切れになるまで未償還となるクレジットからの利益を積み上げられず、さらに後続の価格改定（調整）の柔軟性も弱まるからです。
DIEMには満期時の元本保証（損失限定）の仕組みがありません。裏付けとして担保物や準備資産もなく、後述するGPU担保融資商品とは異なります。DIEMを保有することは、Veniceが何年も先でも正常に運営し続けることに、永続的に賭けることに相当します。プラットフォームがサービスを停止した場合、保有者には何らの契約上の保証や、救済・追及の手段がありません。
DIEMに対応する取得権は、Veniceが一方的に定義する「1ドル分の推論権」であり、固定数量の計算能力クレジットではありません。Veniceは各モデルの単位トークン消費基準を自律的に設定し、この基準は需給状況に応じて変動します。保有者が直面するリスクは、二次市場の価格変動だけでなく、プラットフォームと保有者の間に裁量の余地があることにも起因します。理論上はモデルコストが下がれば、1ドルでより多くの計算能力へ交換できるはずですが、Veniceが利得を分ける（譲歩する）選択をした場合に限り、その恩恵を受けられます。
より深い問題は、次の点です。DIEMのような、ドル建てで永続的に存続する権利の形態は、推論計算能力の買い手が望むリスクエクスポージャーなのか。それとも、市場参加者は固定期限がある、計算能力またはAI Tokenで価格付けされる（あるいは両方を併せ持つ）債権をより好むのか、ということです。
現状、DIEMは主に投機資産として保有されており、実際に推論サービスを呼び出す用途には十分に使われていません。毎週の実消費推論クレジットは、その保有総量の50%にも満たないとされています。Veniceの公式資料では、DIEMは「レンジ変動型の永続的権利証券」と定義され、買い手は3種類に分けられています。APIの終端ユーザー、トークンを売らないで価値を継続捕獲するVVV保有者、そして価格差を使って裁定する投機者です。後者2種類の保有者が大半を占めます。
中央集権領域で最も近い対標プロダクトはOpenAIの規模化パッケージ（Scale Tier）です。ユーザーはモデルのスループット枠を事前にコミットし、AI Tokenの分数（1分あたり）で計量し、期限をロックして購入します。しかしScale Tierは計算能力の所有権を伴いません。枠はアカウントに紐づくだけで、譲渡できず、OpenAIプラットフォーム内でしか使えません。DIEMの利点はまさにこの逆です。長期保有でき、二次転売もでき、暗号の推論エコシステムの他のコンポーネントとも組み合わせて使えます。より理想的な金融商品は、Scale Tierの固定期限と計算能力計量のクレジットを融合しつつ、DIEMが持つ所有権と譲渡可能性も保持したものかもしれません。
結局のところ、VVVとDIEMはVeniceの株式のような仕組みとして設計されたものではありません。両者は当初、初期需要を引き込むための冷スタート機構として使われるものでしたが、いま価値の根幹になっているのは、トークンが対応する計算能力の取得権です。VVV保有者はDIEMを鋳造することで、Veniceの永続的な推論サービスに対する取得権を得られます。プラットフォームが成長し、計算能力の価値が上がれば、その権利も増価します。Veniceの視点から見ると、未償還のDIEMはすべて「待機中の償還負債」であり、再販はできません。これが、プラットフォームが収益でトークンを買い戻す核心的な理由であり、保有者を優遇したいからではありません。片方は取得権を保有し、将来の価値上昇を期待する。一方は償還義務を負い、負債規模を圧縮したい。こうした、Veniceの計算能力をめぐる利益の結びつき（株式関係ではない）こそが協調の紐帯を構成しています。これにより、VVVはとても探索的な試みになっています。アプリケーション型トークンの仕組みを通じて推論ビジネスを構築する試みです。
推論のアウトプット側をトークン化
**Veniceは推論アクセス権のトークン化を実現しており、有効作業量証明ネットワーク（Proof of Useful Work）は推論の生産プロセスのトークン化に焦点を当て、トークンのインフレで推論サービス供給コストを補助します。**従来のワーク量証明は、ランダムなパズルを解くマイナーに対してトークン報酬を与えることでネットワークの冷スタートを支えました。Bitcoinはこの仕組みにより安全性を担保していますが、大量の計算力が実際の産出を伴わないハッシュ計算に純粋に使われてしまっています。有効作業量証明では、ランダムなパズルを「実際の推論タスク」に置き換えます。これによりブロックチェーンの安全性を担保するための同一の計算力を確保しつつ、ブロックチェーンにおける安全性と、顧客が実際に支払いたいAIサービスの産出を両立できます。PearlとAmbientは現在すでに稼働している2つのルートですが、両者の基盤設計思想は真逆です。
Pearl
**Pearl Networkは、Bitcoinのコード分岐から構築された一層のパブリックチェーンで、BitcoinのUTXO台帳モデルと難易度調整メカニズムを維持しつつ、SHA-256ハッシュアルゴリズムを行列乗算に置き換えています。つまり、AI推論とモデル学習の中核演算です。**Pearlの中核主張：ユーザーの推論リクエストを完了させるための行列演算は、同時にマイニング（有効作業量証明）としても機能し得る。
AIモデルがプロンプトを処理する際の基底演算は、本質的には2組の巨大な数値行列の乗算、つまり行列乗算です。Pearlの仕組みでは、マイナーは元の行列にランダムなノイズを1層追加して擾乱し、その擾乱後の行列に対して乗算を行います。行列の乗算は高強度の計算タスクになり、全ネットワークでのマイニング競争に参加します。演算中、システムは中間結果が難易度の閾値を満たしているかを継続的に検証します。最初に達成したマイナーはブロック報酬を受け取ります。規則のロジックはBitcoinと一致しています。ただし、**検証される作業量は、有意味なモデル推論演算であり、従来のマイニングの無意味なハッシュ計算ではありません。**行列演算が完了すると、システムは追加されたランダムノイズを迅速に取り除き、顧客が必要とする標準的な推論結果を復元します。1回の演算で二つの成果を得ます。AIの出力内容を生成しつつ、同時にブロック報酬の獲得競争にも参加できるのです。
この「一体二用」モードを実装可能にする2つの重要設計があります。第一に、Pearlはプラグイン形式でvLLM（AI企業が広く使用するモデル実行ソフト）に適応しているため、サービス提供者は既存アーキテクチャを再構築する必要がなく、迅速に接続できます。第二に、勝ち取った演算結果は全ネットワークで公開核検証される必要があるため、Pearlはユーザーのプロンプトとサービス提供者の専用モデルの重みが漏洩しないよう、ゼロ知識証明でデータをラップします。これら付随メカニズムによる追加コストは比較的低いとされています。Pearlが開示するところによれば、この方案でモデルを実行すると演算負荷が0.5%〜10%増加します。主流のオープンソースモデルであるLlama-3.3-70Bを用いた上線テストでは、Pearlの最適化バージョンの実行速度は、元版と同等、あるいは上回る結果になりました。理由は、チームが再構築した中核演算モジュールが、一部のデプロイ環境において標準実装より効率が高かったためです。
有効作業量証明とAI推論を組み合わせた最初期のネットワークの一つとして、Pearlは立ち上げ初期にマイナーの強い関心を集め、全ネットの計算能力が急速に伸びました。しかし、このプロトコルは有効な演算（実際の推論リクエストに対応する計算タスク）と無効な演算を区別できません。顧客が求める計算結果が存在するかどうかにかかわらず、演算そのものが有効として判定されてしまうのです。Pearlのホワイトペーパーはこの問題を以前から予見しており、そのモデル仮説には、無意味な演算だけを実行してブロック報酬を稼ぐマイナー集団が含まれていました。上線後の市場パフォーマンスもこれを裏付けています。初期のマイニングブームが計算能力を急増させた一方で、それらの計算能力が実際の推論業務を担っている兆候はほとんどありませんでした。
とはいえ、実際の業務に落ち込む兆しは増えています。最も注目すべき進展は、Pearlが5月にトップの推論および計算能力サービス事業者Together.aiと提携し、推論接続ノードを提供することを発表した点です。Togetherの通常料金より25%以上低い価格設定で、価格差は同一計算能力が生み出すPearlトークンの報酬によって補助されます。結局のところ、Pearlの「計算能力を二用する」アーキテクチャは、有料の実推論需要が計算能力の投下を主導するときにのみ、有効な産出が生まれます。終端需要が欠けている場合、ブロック報酬だけでは投機的なマイナーしか惹きつけられず、最終的には、実際の生産性のない、Bitcoinに類似した別種の有効作業量証明メカニズムに堕してしまいます。
Ambient
AmbientはPearlとは真逆の設計思想を採用しています。任意のモデルをマイナーに実行させるのではなく、Ambientは全ネットで統一の大規模オープン重みモデルを用いることを要求し、そのモデルの出力結果を検証する共通合意メカニズムを構築しています。
Pearlは総当たりの競争（暴力的な競争）モードで、全マイナーが同じ難題を解こうとします。**Ambientは競り（オークション）方式で競争します。**ユーザーまたはAIエージェントが推論タスクを提示し、締切と入札額を設定します。これは本質的に「X分以内にこの推論を完了させるのでYの費用を払う」ということです。その後、マイナーが入札してタスクを受けます。落札したマイナーは全ネットで統一されたモデルでクエリを実行し、保証金を支払います。期限内に結果を納品できなかった場合、保証金は没収されます。これによりマイナーはサービス品質と応答速度を担保することが求められます。システムはランダムに検証者の集合を選び、結果検証を行います。検証者の検証優先度は、担保資産の規模ではなく、過去の有効作業記録に基づいて重み付けされます。マイナーは全員で単一区画（1ブロック）を奪い合うのではなく、大量の差異化されたタスクを並行処理します。そのため、ネットワークは従来の有効作業量証明で存在する性能ボトルネックを回避できます。このプロジェクトはSolanaのコード分岐をベースに、有効作業量の仕組みで担保合意を置き換え、Solanaに近い稼働速度を目指します。
AmbientはOpenRouterプラットフォーム上でKimi K2.7モデルの入出力Tokenの見積もりが2番目に低いサービス提供者です。
競り方式は、Ambientが推論価格を競争力あるものにできる重要な理由でもあります。一般的なAPIサービス事業者は、ユーザーが支払う費用で、単発のリクエストにかかるサービスコストを丸ごと賄う必要があります。一方Ambientでは、マイナーが同等の作業量を完了すると二重の収益を得られます。1つは、落札したユーザーまたはエージェントが提出した問い合わせタスクに対して支払われる費用。もう1つは、検証を通過した有効作業量に対してプロトコルが発行する報酬です。マイナーは、明確な提示価格と遅延指標を持つタスクに対して入札するため、出价は「トークン報酬を差し引いた後のネットコスト」を基準にします。報酬が差し引かれる前の総コストではありません。実質的に、トークンのインフレ補助が供給サイドに供給され、さらに競り方式によってその補助の大部分が需要サイドへと伝播し、推論サービス価格がより低廉になります。普通のマイニング補助との最重要な違いは、報酬が「誰かが発表し、支払った実際のタスク」に結びついている点です。このメカニズムが順調に回れば、トークンの増発が単に計算能力を買うためだけに使われるのではなく、より低価格で、検証可能な推論サービスを得るために使われるようになります。結果としてより多くのユーザーがサービスを使い、マイナーにはより大きな業務量がもたらされ、ネットワークのトークン需要基盤がさらに強固になります。
この競りメカニズムこそ、Ambientが「Pearlが解決できなかった難題」に取り組んだと主張する核心でもあります。Pearlネットワークでは、顧客が運算結果を必要としているかどうかにかかわらず、マイナーは行列乗算を実行するだけでブロック報酬を得られます。これが、このネットワークに大量の「実需要を受け持たない」計算能力が流入する根本原因です。Ambientの体系では、マイナーは他者が提示し、かつ支払ったタスクで入札に勝って初めてAmbientトークン（まだ発行されていない）を得られます。メカニズム設計が根本から、マイニング行為と実際の推論タスクの引き受けを一体化しているのです。
Ambientは推論結果の検証レイヤーでも独創的な方式を採用しています。もしマイナーが、約束されたモデルでクエリを完了したと主張した場合、ユーザーは相手がこっそりコストがより低く品質もより劣る別モデルへ差し替えていないかをどう確認すればよいのでしょうか。仮に現時点で中央集権サービスでもこうしたリスクがあり、多くの機関がコスト圧縮のために出力品質をこっそり下げるといった疑いをかけられています。Ambientの解決策は、大言語モデルの基底動作特性に依拠します。モデルがテキストを生成する際には、各ステップで対数確率（logits）が出力されます。つまり次の単語を選ぶ前に、候補となるすべての語彙に対して元の数値スコアが生成されます。このスコアのデータストリームは、モデル演算プロセスの指紋に相当し、ハッシュで圧縮して短い数値として照合用に使えます。
数千枚のToken出力を生成するようなマイナーに対して、検証ノードは全タスクを完全に再実行する必要がありません。検証者はテキストの中からランダムに1つのノード（位置）を選び、マイナーに対してその位置に対応する演算指紋を提示するよう求めます。その後、検証者はその点だけでモデルを1ラウンド実行して単一Tokenを生成し、両者の指紋が一致するかを比較します。これだけの単回運転で、数千Tokenの完全結果を検証できます。この論理はBitcoinに似ています。生成の計算コストは高い一方、検証の計算コストは非常に低いのです。Ambientは、この方式により検証の追加コストを0.1%前後に抑えられるとしています。これに対し、他プロジェクトで用いられるゼロ知識証明方式は、追加コストが一般に10倍から1000倍に達します。
有効作業量証明は、いったいどれほどの価値を持つのか？
**こうしたプロジェクトの、他の分散型計算能力ネットワークとの最大の差は、「ブロックチェーンの安全性を支えるための演算タスクが、まさに顧客が実際に必要とする推論業務である」点にあります。**メカニズムが順調に回るなら、1つのエネルギー投入が、ネットワークの安全性と、対外的に販売できるプロダクトの両方を生み出します。計算能力サービス事業者にとっては、マイニングが既存のハードウェア設備に追加される第二の収益源になります。同時に演算結果が検証可能であるため、AIエージェントが推論サービスを購入するとき、サービス事業者が品質を落としたり、勝手にサービスを停止したりしないことを、単に信頼する必要がありません。
**技術上の難題に加えて、上記のビジョンを実現するうえでの障害は2つあります。**第一は需要側の競争です。分散型推論ネットワークは、中央集権のサービス事業者や単なるGPUレンタル業務と競争しなければなりません。後者は暗号トークンへの紐づけを不要とすることが多く、速度が速く、価格も低いことが一般的です。分散型の領域が突破するには、特定の買い手層をつかむ必要があります。つまり、最小限の信頼前提、結果の検証可能性、耐検閲性、中立性があり、プラットフォームが一方的に逃亡（ラグプル）するリスクがない推論サービスを、プレミアム価格で買ってくれる顧客です。現時点でそうした需要の量は限定的ですが、将来的に急速な拡大が起きる可能性はあります。前提として、関連プロジェクトが継続的に安定したコストパフォーマンスの推論サービスを提供できること、または中央集権のAIサービス事業者に対する信頼が継続的に下がることです。Pearlの立ち上げ過程は警鐘となる事例です。十分な実需要がないとき、ブロック報酬だけに依存すれば投機的なマイナーが集まり、実際の顧客がいない計算能力がネットワークに積み上がり、有効作業量が名ばかりになってしまいます。
**第二の難点は、トークンの価値を捕獲するメカニズムです。**各プロジェクトは成長のフライホイールを描いています。実際のビジネス利用がネイティブ暗号トークンへの需要を生み、トークン需要がマイニング報酬を支え、ネットワークの安全性を確保する。ネットワークの安全性がさらにビジネス利用を呼び込み、という循環です。しかしこれまでのところ、このクローズドループを本当に走らせたプロジェクトは存在しません。マイニングで生まれたトークンは、マイナーが通常運営コストを賄うためにすぐに売却します。一方、需要側にトークンを強制的に購入する仕組みがないため、ユーザーが推論サービスを大規模に利用し、検証証明を使うときは、暗号トークンを持っている必要がない場合が多いのです。ユーザーはPearlの推論料金をドルで支払えます。プロジェクトは将来的にトークン交換で計算能力を購入する取引市場を立ち上げる計画もありますが、それ自体が現状のクローズドループがまだ形成されていないことを間接的に認めています。Ambientはトークン経済案の公表を延期しており、推論サービスがネイティブトークン建てになるのかどうかも明確ではありません。最終的な現状は、トークンが主にマイニングで発行され、それがすぐに市場で換金（売却）される一方で、ビジネスシーンで実際に消費されるわけではないという点に集約されます。
この種のネットワークで最も実現可能性が高いルートは、ネイティブトークンを推論サービスの基底決済チャネルとして作り上げることです。これは価値のクローズドループをつなぐ、最も直観的な方法でもあります。さらに、トークンのインフレ補助が生む価格優位性を加えれば、この戦略は強い魅力を持ちます。より安い推論価格は実際のトラフィックを呼び込み、もしサービスの支払いがネイティブトークンを必須とするなら、ビジネスの利用量はトークンへの需要の固定（トークンの必需化）へ転換します。ただしフライホイールが正の方向へ回り続けるには条件があります。ユーザーの利用習慣が継続して定着すること、補助が段階的に縮小された後に、ネイティブが自然に生まれるトークン需要がマイニングの売り圧を上回れることです。
AI推論ハードウェア融資の分野
Veniceは推論アクセス権のトークン化を実現し、PearlとAmbientは推論の生産工程をトークン化しています。さらにその3者のさらに基底に位置するところで、**推論業務を担うGPUに対する融資サービスのための新しいオンチェーン市場が立ち上がりつつあります。**本章で説明するモデルは、最も暗号技術の優位性を体現しているものです。このモデルがスムーズに回る鍵は、プロジェクトが新規トークンを発行しないこと、またトークンの冷スタートに需要を育てる必要がないことにあります。プラットフォームはハードウェア資産を吸収して通常の資金を取り込み、ステーブルコインの預金を計算能力運用者への調達ローン（購入ローン）へと転換し、その後GPUのレンタル家賃のキャッシュフローで預金者へ元利を払い戻します。
大手計算能力運用者はすでに、銀行の与信、資産の証券化、私募クレジットなどを通じて、計算能力クラスターを担保にして資金調達を行っています。CoreWeaveのような数十億ドル規模のGPU担保ローンは典型例です。しかし中小規模のAI垂直クラウド事業者は融資が難しいです。これらはハードウェア資産と、安定したレンタル収益を生む契約を持っており、ローンの基礎条件は満たしているものの、十分なバランスシート、資金管理チーム、信貸機関側のリソースがなく、迅速に資金調達を受けるのが難しいのです。USD.AIは、まさにこうした主体に向けて貸付サービスを提供しています。預金ユーザーは貸付資金を提供し、GPUレンタルの収入で債務を返済します。発生した利息は預金の収益として預金者へ返還されます。これは伝統的な銀行と比べて、再現が難しい3つの利点があります。
資金供給サイドは、限定されたクローズドなクレジットファンドだけではなく、すべてのステーブルコイン保有者に開かれています。
すべての貸付が、組み合わせ可能なオンチェーン金融商品になります。担保として使ったり、取引したり、他のプロトコルで担保物として機能させたりできます。
資産担保の権利がオンチェーンで確定・登録され、底部は成熟した伝統的な法的フレームワークにも支えられて、追及（回収）権が保障されます。
**USD.AIはデュアル・トークン・メカニズムを採用しています。預金ユーザーはUSDaiを鋳造できます。USDaiは合成ドルのステーブルコインで、基盤はPayPalが発行するPYUSDによって担保されています（PYUSD自体は米国の短期国庫証券と現金準備によって裏付けられています）。**USDai自体は利息を生みません。設