テクノロジー

Orochi Networkは、Verifiable Data Infrastructure（VDI）に特化したWeb3データネットワークであり、ブロックチェーンとオフチェーン環境間における信頼性の高いデータ連携フレームワークの構築を中核目的としています。Zero-Knowledge Proofs（ZKP）、zkDatabase、Verifiable Data Pipeline、Fully Homomorphic Encryption（FHE）、Trusted Execution Environment（TEE）といった技術を活用し、Orochiはデータの生成、ストレージ、計算から最終出力に至るまでの全段階を検証可能にします。これにより、ユーザーは中央集権的な機関の信頼性に依存することなく、データの真正性と計算の正確性を自ら検証できるようになります。

Bluwhale AI (BLUAI)は、Web3 エコシステム向けに構築されたインテリジェントなデータインフラです。アイデンティティ埋め込み、オンチェーン行動分析、プライバシーコンピューティングを活用し、ブロックチェーンネットワークに分散したユーザーデータを、AIエージェント、分散型アプリケーション、エンタープライズシステムが利用可能なインテリジェントプロファイルに変換します。Bluwhale AIは、ユーザーデータの所有権とプライバシーを保護しつつ、Web3のインテリジェンスレイヤーを確立し、AIがユーザーの行動、嗜好、オンチェーンアイデンティティを理解できるようにすることを目指しています。これにより、パーソナライズドレコメンデーション、インテリジェントな意思決定、自動化サービス、新しいデジタルエコノミーアプリケーションなどが実現します。

Identity Embeddingは、Bluwhale AIがオンチェーンユーザーインテリジェンスプロファイルを構築するための中核技術です。機械学習モデルを適用し、ユーザーの行動パターン、資産配置、プロトコルインタラクション、およびアイデンティティ特性をブロックチェーンネットワーク全体にわたって分析することで、これらのデータポイントを統合されたベクトル化されたアイデンティティ表現へと変換します。単にトランザクションデータを記録する従来のウォレットアドレスとは異なり、Identity EmbeddingによりAIシステムはユーザーの行動嗜好、リスク特性、参加習慣を把握し、より完全なデジタルアイデンティティモデルを実現します。

Bluwhale AIとFetch.aiは、どちらもAIとブロックチェーンが交わる領域における重要なインフラプロジェクトですが、その核となる立ち位置は根本的に異なります。Bluwhale AIは、アイデンティティ埋め込みとユーザープロファイリングを活用して、AIがオンチェーンユーザーを理解できるようにするWeb3 Intelligence Layerの構築に注力しています。一方、Fetch.aiは自律型AIエージェントネットワークの構築に専念し、インテリジェントエージェントによる自動連携とタスク実行を実現します。

Glamsterdamは、イーサリアムのロードマップにおける重要なアップグレードフェーズです。その中核的な目標の1つは、イーサリアムを従来の逐次実行から並列実行へ移行させることです。これを達成するため、イーサリアムはBlock Access Lists（BAL）を推進し、ステートアクセスを最適化し、ブロック実行アーキテクチャを調整しています。これらはすべて、レイヤー1のスループットとリソース利用率を向上させつつ、分散化とセキュリティを維持することを目的としています。

Ethereum ePBS（Enshrined Proposer Builder Separation）は、Ethereum Glamsterdamアップグレードにおいて最も注目を集めるプロトコルレベルのメカニズムの一つです。その中核的な目標は、ネットワークの分散化とセキュリティを維持しつつ、ブロック構築をプロトコル層に直接組み込むことです。これにより、MEV（最大抽出可能価値）成行構造を最適化し、サードパーティリレーへの依存を低減し、ブロック生成プロセスにおける透明性と公平性を向上させます。

イーサリアムグラムステルダムは、イーサリアムのロードマップにおける次世代プロトコルアップグレードです。中核的な目的は、レイヤー1のOperarスループット向上、ブロック構築メカニズムの最適化、ネットワークのスケーラビリティとユーザーエクスペリエンスのさらなる強化であり、これらを実現しつつ、分散化とセキュリティも維持します。本アップグレードの主要な構成要素として、Enshrined Proposer Builder Separation（ePBS）、Block Access Lists（BAL）、並列実行機能が挙げられます。本アップグレードは、イーサリアムメインチェーンのスケーリングにおいて、重要なマイルストーンと位置づけられています。

GEODNETと従来のCORSネットワークは、いずれもRTK高精度測位サービスを提供しています。しかし、GEODNETは分散型物理インフラネットワーク（DePIN）モデルを採用しているのに対し、従来のCORSネットワークは主に政府機関、測量当局、民間事業者による中央集権的な構築・運用が行われています。両者ともGNSS基準局を利用して測位補正データを生成する点では共通していますが、ネットワーク拡張の手法、コスト構造、参加モデルに大きな違いがあります。

RTK（Real-Time Kinematic、リアルタイム動的測位）は、全球測位衛星システム（GNSS）を基盤とする高精度測位技術です。基準局で衛星信号の誤差をリアルタイムに計算し、その補正データをユーザーデバイスへ送信することで、通常のGPS精度をメートル単位からセンチメートル単位へと引き上げます。GEODNETはRTKと分散型物理インフラネットワーク（DePIN）を融合し、世界中に分散するGNSS基準局から継続的に補正データを生成・共有します。これにより、より広範囲かつ低コストで高精度測位サービスを実現します。従来のRTKネットワークとは異なり、GEODNETはトークンベースのインセンティブを活用してインフラ整備の資金を確保し、コミュニティ主導によるグローバルな展開を可能にしています。

GEODNETとHeliumは、いずれもDePIN（分散型物理インフラネットワーク）セクターに属していますが、それぞれが構築するインフラは異なる目的を担っています。GEODNETは位置情報データインフラを提供し、デバイスが正確に自らの位置を特定する仕組みを解決します。一方、Heliumは接続性インフラを提供し、デバイスがネットワークへ接続する方法を実現します。両者ともトークンインセンティブを活用して現実世界のインフラを推進しますが、対象ユーザー、データタイプ、ビジネスモデル、業界アプリケーションの点で大きく異なります。

Pufferは、イーサリアムエコシステム上に構築されたネイティブリキッドリステーキングプロトコル（nLRP）です。そのコア設計は、流動性トークン、リステーキングによる利回り、ノードセキュリティ、Layer 2スケーリング機能を、ネイティブETHのステーキングを基盤とする統一アーキテクチャに統合しています。これにより、ユーザーは資産の流動性を維持しながら、より広範なオンチェーン利回りネットワークに参加できます。pufETH、Secure-Signer、Restaking Module、UniFi Rollupなどのモジュールを通じて、Pufferはイーサリアムの利回りインフラの次世代を構築しています。

DeepNodeは、Open Intelligenceを中核原理とする分散型AIインフラネットワークです。モデル開発者、バリデーター、マイナー、エンドユーザーを結びつけることで、人工知能のためのオープンで検証可能、かつ持続的に進化する協調エコシステムを実現します。その目標は、分散コンピューティングリソースの提供にとどまらず、継続的な学習、最適化、自律的な拡張を可能とするインテリジェントネットワークシステムの構築にあります。

Arciumは、暗号化計算に特化したWeb3インフラストラクチャネットワークです。その主目的は、生データを公開することなく複雑な計算を実行可能にすることです。マルチパーティ計算（MPC）、分散ノードネットワーク、検証可能な計算メカニズムを統合することで、Arciumはプライバシー、セキュリティ、スケーラビリティのバランスが取れた計算インフラを構築し、データの機密性を維持しながら利用、分析、検証を可能にすることを目指しています。

ChainOpera AIは、AIエージェント時代に向けて特別に設計された分散型AIインフラネットワークです。その中核では、コラボレーティブインテリジェンスを活用してAIエージェント、モデルデベロッパー、ハッシュレートプロバイダー、エンドユーザーを結びつけ、開かれたインテリジェントエコシステムを構築します。単一モデルや中央集権型クラウドサービスに依存する従来のAIプラットフォームとは異なり、ChainOpera AIはブロックチェーンネットワーク、分散型ハッシュレート、オンチェーンインセンティブを活用し、AI機能をインターネットリソースのように共有・呼び出し・構成できるようにします。

プライバシーAIとは、AIのトレーニングと推論においてユーザーデータと計算プロセスを保護するため、分散型ネットワーク、信頼実行環境（TEE）、その他のプライバシー保護コンピューティング技術を活用するAIインフラを指します。現在のプライバシーAI分野における主要プロジェクトとして、Venice、Bittensor、Phala Networkが挙げられます。VeniceはプライバシーファーストのAI推論サービスを専門とし、BittensorはAIモデル向けのオープンな協働ネットワークを運営し、Phala Networkは信頼実行環境によりプライバシーコンピューティング機能を提供しています。