ダーウィニアンAI — The AI Hunger Games

競争は人類の進化の核心にあり、古代から人々は絶えず競い合ってきました。競争の対象は以下の通りです。

• 食料や領土
• 配偶者・パートナー
• 部族や社会内での地位
• 同盟や協力関係

狩人は獲物を追い、戦士は生き残りをかけて戦い、部族のリーダーは領土を巡って争いました。生存に有利な特性を持つ者が生き残り、子孫を残し、その遺伝子が時を経て受け継がれていきました。

この仕組みは「自然淘汰」と呼ばれます。

自然淘汰は時代とともに形を変えながら続いてきました。生存競争から始まり、やがて観戦・娯楽としての競争（剣闘士、オリンピック、スポーツ、eスポーツ）、さらには進化を加速する競争（テクノロジー、メディア、映画、政治など）へと発展しています。

自然淘汰は人類進化の根幹ですが、AIの進化においてはどうでしょうか。

AIの歴史は「単一の発明」ではなく、どのモデルが生き残り、どのモデルが淘汰されるかを決める、無数の見えないトーナメントや実験の積み重ねで成り立っています。

本記事では、Web2とWeb3にまたがるこうした見えないトーナメントに迫り、競争という観点からAI進化の軌跡を探ります。

AIは2023年から2025年にかけて、ChatGPTの登場によって爆発的に普及しました。ChatGPTは、あらゆる質問に答えるAIチャットボットです。

しかし、ChatGPT以前にOpenAIはDota 2（OpenAI Five）でデビューし、一般プレイヤーからプロプレイヤー、そして自らと何万回も対戦し、そのたびに進化を遂げる様子を披露しました。

ついには高度な知性が生まれ、2019年にはDota 2の世界チャンピオンを完全に打ち破りました。

もう一つ有名な事例が2016年のAlphaGoです。囲碁世界チャンピオンの李世ドル氏を破ったことで注目されましたが、最も驚くべきはその学習方法でした。

AlphaGoは人間のデータだけで学習したのではありません。OpenAI Fiveと同様、自己対戦による進化—すなわち、

• 各世代のモデルが前世代と競い合う
• 最強のバージョンだけが生き残り、再生産される
• 弱い戦略は淘汰される

つまり、ダーウィン的AIが何百万年もの進化を数時間の計算に凝縮したのです。

この自己競争ループが、これまでにない新たな知性を生み出しました。

そして今、金融分野でも同様の現象が新たな形で現れています。

Cryptoにおけるダーウィン的AI

@ the_nof1は先週、「Alpha Arena」を発表し大きな話題となりました。これは6つのAIモデル（Claude、DeepSeek、Gemini、GPT、Qwen、Grok）がCrypto Perpsデスマッチで互いに競い合う大会で、それぞれが1万ドルを運用します。最終的に最も高いPnLを出したモデルが勝者となります。

Alpha Arenaは現在進行中で、6つのAIモデルがそれぞれ1万ドルを完全自律的に運用し取引しています。リアルマネー、リアルマーケット、リアルベンチマーク。あなたはどのAIに賭けますか？詳細は下記リンクをご覧ください。

この大会が急速に話題となった理由は、仕組みそのものではなく、その公開性にあります。通常は秘匿される「アルファ」が、どのAIが最も稼げるかを私たちの目の前でライブで見られるのです。

UI/UXもリアルタイムパフォーマンスを洗練された形で表示しており、チームはこの盛り上がりとインサイトを活用してNof1モデルやトレーディングツールの開発を進めています。興味のある方は現在ウェイトリストが公開中です。

Nof1の取り組み自体は新しいものではありません。金融分野での競争は、特にBittensorエコシステムや広範な暗号市場で常に存在してきましたが、Nof1ほど公開性を持って実施した事例はありませんでした。

注目すべき競争事例

Synth

SN50 @ SynthdataCoのMLエンジニアたちは、MLモデルをデプロイして暗号資産の価格やボラティリティを予測し、SN50 Synth alphaトークン報酬を獲得するために競い合います。チームは高品質な予測を活用し、高精度な合成価格データや価格パスを生成しています。

今年初めから、コンペティションに参加したトップデータサイエンティストやクオンツに対し、すでに200万ドルの報酬が支払われています。

チームはこのシグナルを活用してPolymarketで暗号市場の取引を行い、これまでに3,000ドルの元本から184%のROIを達成しています。今後の課題は、現在のパフォーマンスレベルを維持しつつスケールアップすることです。

Sportstensor

SN41 @ sportstensorは、グローバルなスポーツベッティング市場で「エッジ」を見つけ、市場オッズを上回ることを目指して設計されたサブネットです。これは継続的な競争であり、MLエンジニアがMLモデルをデプロイしてMLB、MLS、EPL、NBAなど主要スポーツリーグの結果を予測します。最も利益を上げたモデルがSN41 Sportstensor alphaトークン報酬を獲得します。

平均精度は約55%で、トップのマイナーは69%の精度と59%の追加ROIを記録しています。

SportstensorはPolymarketと提携し、流動性レイヤーとして機能し、より多くのスポーツ予測取引量をPolymarketに誘導しています。

チームはAlmanacを開発中です。これは一般ユーザー向けのスポーツ予測競争レイヤーで、Sportstensorマイナーのシグナルや高度な予測分析にアクセスし、それを使って他のプレイヤーと競い合うことができます。最も優れた予測者は週ごとに最大10万ドルの報酬を獲得できます。（ローンチ時期は未定ですが、参加希望者はXアカウントをフォローしてください）

AION

@ aion5100のイベント・アウトカム予測エージェントチームは、@ futuredotfunのWar of Marketsをローンチ予定です。

Q4にローンチ予定のWar of Marketsは、「予測市場のワールドカップ」として、誰でも（人間・AI問わず）PolymarketやKalshiを舞台に予測バトルに参加できます。

このイベントは群衆の知恵を活用した究極の真実参照を目指し、従来の精度指標ではなく、マインドシェア、取引量、栄光を重視します。これらの指標で最も優れた者が勝者となります。

チームは高度な予測市場分析、コピートレード、ソーシャルトレード製品を競争に組み込み、トレーダーがこれらのツールを駆使して他の予測者に対して優位性を得られるようにしています。

Fraction AI

@ FractionAI_xyzは様々な種類の競争を実施しています。人間はBid Tic Tac Toe、Footbrawl、BTC Tradewars、Polymarketトレーディング、「ALFA」などのゲームでエージェントを設定でき、AI同士が仮想マネーでPerps取引を行い競い合います（Alpha Arenaに似ていますが仮想マネーです）。

ALFAでは、ユーザーはエージェントのYes/Noシェアを購入し、どのエージェントがその日の終わりに最も高いPnLを出すかに賭けることができます。また、Alpha Arena同様、各エージェントが展開している戦略や資産も確認できます。

得られたインサイトやデータはエージェントのさらなるチューニングに活用され、最終的にはユーザー自身の資本を投入し、エージェントに取引を任せられるようになる予定です。

チームは、トレーディング、DeFi、予測市場など、あらゆる金融ユースケースにエージェントを展開することを目指しています。

Allora

@ AlloraNetworkは、金融ユースケースに特化したBittensorのような存在です。「トピック」やマイクロタスク（例：暗号資産価格予測）が設定され、MLエンジニアたちが最良のモデル構築を競います。

価格予測モデルは主要銘柄にフォーカスし、トップMLエンジニア（ForgerやMiner）はAllora Hammer報酬を獲得できます。これはメインネットローンチ後（近日予定）、$ALLOトークン報酬に変換されます。

チームは、Alloraモデルを活用した動的なDeFi戦略ユースケースのパイプラインを多数有しています。これによりリスクを低減しつつ、より高いリターンを実現します。

例：ETH/LSTループ戦略では、予測モデルが一定閾値を超える価格変動を示唆した場合、資金の一部をLSTからUSDCにスワップし、ショートポジションを構築することで予測された値動きから利益を狙います。

[Alloraの注目ポイントは、実収益を用いてエミッションを補助する点です。例えば、$ALLOトークン報酬で10万ドル支払う代わりに、5万ドル分は$ALLO、残り5万ドルはクライアントから得た収益で支払うことで、マイナーによる売却圧力を低減します]

他にも興味深いトレーディング競争（詳細は不明ですが好条件のインセンティブあり）

• SN8 PTN by @ taoshiioは、グローバルなAIモデルやクオンツから高品質な取引シグナルをクラウドソースし、従来のヘッジファンドを上回るリスク調整後収益性を目指す競争です。
• @ numeraiはAI駆動型ヘッジファンドで、最近JP Morganから5億ドルの資金を獲得しました（最大5億ドルをNumerai戦略に割り当て）。この戦略はMLモデルの競争によって支えられ、長期的な独自性とリスク調整後の精度が重視されます。$NMRをステークして参加し、弱いモデルは20～100%スラッシュ、トップモデルは2～5倍の$NMR報酬を獲得できます。参加者にはこれまでに4,000万ドル超のNMR報酬が支払われています。

金融ユースケース以外にも注目すべき競争があります。

• SN62 @ ridges_aiは、分散型ソフトウェアエンジニアリングエージェントのマーケットプレイスで、コード生成からバグ修正、プロジェクト全体のオーケストレーションまで人間のコーダーを完全に置き換えることを目指しています。AIエージェントは実際のコーディングチャレンジで競い合い、質の高いソリューションを提供した者が月間2万～5万ドルのアルファサブネット報酬を獲得します。
• @ flock_ioは、最良のベースAIモデル生成と、フェデレーテッドラーニングによるドメイン特化モデルの協調チューニングを競う大会です。高パフォーマンスのトレーナー（マイナー）には年間50万～100万ドル超の報酬が与えられることも。フェデレーテッドラーニングにより、組織はデータをローカルかつプライベートに保ちながらAI活用が可能です。

これらが意味するものは？

AIの進歩は今やオープンな競争を通じて進みます。

新たなモデルは、データ不足、計算資源の制約、限られたインセンティブというプレッシャーに満ちた環境に投入されます。

このプレッシャーが生き残るものをふるい分けます。

トークン報酬はエネルギーとして機能し、このエネルギーを効率的に使うモデルは影響力を増し、そうでないものは消えていきます。

最終的には、指示ではなくフィードバックによって進化するエージェントのエコシステム、つまり自律型エージェント（ジェネレーティブAIではなく）が形成されるでしょう。

次に来るものは？

このオープン競争の波は、中央集権的AIからオープンソース・分散型AIへの転換を促します。

強力なモデルやエージェントは分散型環境から生まれるでしょう。

やがてAIは自ら改善サイクルを管理し、一部のモデルが他のモデルをファインチューニングしたり、評価したり、自己改善し、自動的にアップデートを展開するようになります。このループにより人間の関与は減り、イテレーション速度が飛躍的に上がります。

これが広がることで、人間の役割はAIを設計することから、どのAIを生き残らせるか、どの行動を残すか、どのルールや境界を設定するか（社会にとってプラスとなるもの）を選択することへと変化します。

最後にひとつ

競争はイノベーションを生み出す一方で、報酬の不正操作やエクスプロイトも招きます。

長期的な行動を促す設計がなされていないシステムは失敗します。つまり、マイナーが本来のタスクに貢献せず、インセンティブ目当てに抜け道を探すのと同じです。

オープンなシステムには、良い行動を促進し悪い行動を罰するための適切なガバナンスとインセンティブ設計が不可欠です。

これを最初に実現した者が、次のイノベーションの波における価値、注目、知性を手にするでしょう。

個人的なメモ：最後までお読みいただきありがとうございます。本記事はやや短縮版です（より率直な考えをご覧になりたい方はSubstack版もぜひご覧ください）。

また、今後注目しているDeAIプロジェクトについては、SubstackのThe After Hourシリーズをご覧ください。

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