CATIトークン概要：次世代AI搭載クリプトプラットフォームの推進

人工知能とブロックチェーンの融合が急速に進んでいます。イーサリアムのデータ可用性アップグレードやモジュラーアーキテクチャの台頭により、レイヤー2トランザクションのコストが下がり続ける中、開発者たちはAIエージェント、モデルマーケットプレイス、分散型コンピューティングがどのようにオンチェーンで共存できるかを再想像しています。CATIトークンは、この次の波のために設計されました。これは、スマートコントラクトによってモデル、データセット、推論ジョブが調整される、AIネイティブなクリプトプラットフォームを支えるインセンティブ、アクセス、ガバナンス資産です。

以下では、CATIの実用的な設計図を分解し、その仕組み、設計上の選択がなぜ重要なのか、そして2025年にユーザーが注目すべき点について説明します。

CATIができること

CATI（Compute + AI + Token Incentives）は、3つのコアフローを目的としたユーティリティおよびガバナンストークンです。

• 分散型AIコンピューティングおよび推論タスクの調整
• データセットおよびモデルの評価、キュレーション、ライセンス付与
• 透明性のあるインセンティブを通じて、参加者（開発者、データオーナー、コンピューティングプロバイダー、エンドユーザー）の連携

このビジョンは、エコシステム全体で行われている進行中の作業と一致しています。EIP-4844以降の安価なL2実行、モジュラーデータ可用性レイヤー、そしてオンチェーンでの計算とモデル出力を検証するのに役立つzkMLおよびアテステーションプリミティブの出現です。文脈については、イーサリアムのデータ可用性に関するロードマップとプロト・ダンシャーディングを参照してください。ロールアップのスケーリングとコストダイナミクスに関する詳細については、このセクションの末尾にあります（イーサリアムロードマップ）。

トークンユーティリティと価値回収

適切に設計されたAIトークンは、抽象的な約束を避けるべきです。CATIは具体的な役割を果たすことができます。

• アクセスと手数料

  • スマートコントラクト経由で、推論コール、ファインチューニングジョブ、データセットダウンロードの支払いに使用。
  • コミュニティプールを通じて利用料を補助し、初期のビルダーや質の高い貢献に報いる。

• ステーキングとスラッシング

  • コンピューティングプロバイダーはジョブを受諾するためにCATIをステーキングします。不正行為（不適切な結果、ダウンタイム）はスラッシングにつながります。
  • アテステーションと組み合わせることで、信頼性と検証可能なパフォーマンスを促進します。

• ガバナンスとパラメータ調整

  • 手数料分割、報酬乗数、評判の重み付け、承認された検証方法（TEE、zk証明）について投票。
  • 時間の経過とともに、プラットフォームの信頼できるハードウェアポリシーや許可されるモデルライセンスを形成します。

• データおよびモデルのキュレーション

  • 高品質のデータセットとモデルをステーキングで裏付け、発見とルーティングを促進します。
  • キュレーションされたアセットが使用された際に報酬を獲得し、スパムや低価値の提出にはペナルティを受けます。

• エコシステム成長

  • 開発者への助成金と流動性インセンティブは、永久的なインフレを防ぐために明確な終了条項を持つスケジュールで発行されます。

EVMチェーン全体でのトークン標準と開発者統合については、正規のERC-20ドキュメントを参照してください（ERC-20トークン標準）。

アーキテクチャ：CATIはどのようにオンチェーンで実行できるか

• ベースレイヤーとロールアップ

  • イーサリアムメインネットでコアガバナンスを展開し、オプティミスティックまたはzkロールアップ上で高スループットの推論マーケットプレイスを構築。
  • プログラマビリティとツールについては、OP StackまたはArbitrumを検討（Optimismドキュメント、Arbitrumドキュメント）。

• データ可用性とストレージ

  • より安価なスループットのために、モジュラーDAレイヤーにジョブコミットメントと結果を記録（Celestia）。
  • IPFS/Filecoin上に大規模な成果物（モデルウェイト、データセット、チェックポイント）を永続化し、スマートコントラクト経由でプロビナンスを追跡（Filecoin）。

• 発見とインデックス作成

  • 透明性のあるクエリのために、サブグラフで推論ログ、モデルメタデータ、データセットレジストリをインデックス化（The Graphドキュメント）。

• オラクルとアテステーション

  • ジョブステータス、支払いトリガー、評判の更新のために分散型オラクルを使用（Chainlink教育）。
  • 検証可能な推論パスと再現性のために、トラステッド実行環境（TEE）とゼロ知識証明を組み合わせる（zk証明概要、Modulus LabsのようなzkML研究（Modulus Labs）。

• セキュリティのためのリス​​テーキング

  • ジョブ検証ネットワークと評判システムに経済的セキュリティを拡張するためにリス​​テーキングを検討（EigenLayerドキュメント）。

検証可能なAI：zkML、TEE、評判が重要である理由

AIジョブは、独自の整合性に関する疑問を生じさせます。その出力を信頼できるでしょうか？誰がそれを検証したのでしょうか？CATIの設計は、複数の検証レールを組み込むことができます。

• TEE：推論が承認された環境下で実行されたというハードウェアアテステーションを提供します。
• zkML：内部ウェイトを明らかにすることなく、特定の計算またはモデルプロパティを証明します。
• 冗長実行：複数のプロバイダーが同じジョブを実行します。出力に関するコンセンサスが支払いをトリガーします。
• 評判とステーキング：長期にわたるアイデンティティとステーキングに裏打ちされたコミットメントは、不正行為を抑止します。

これらのプリミティブを組み合わせて使用することで、コンポーザブルな保証をサポートします。ジョブでは、TEEアテステーションと冗長推論を要求し、差異が許容範囲を超えた場合にプロバイダーをスラッシュすることができます。このハイブリッドアプローチは、分散型AIネットワーク全体の実践的な状態を反映しています。Akash Networkのようなコンピューティングネットワークやエージェントマーケットプレイスの技術ドキュメント、Vitalik ButerinのAIとクリプトに関する論考（例：Vitalik Buterin on AI and crypto）など、ブロックチェーンとAIの交差点に関する研究解説で、より広範な状況を確認できます。

経済学：推論の資金調達、インセンティブの連携

純粋な投機を避けるために、CATIは実際の利用に焦点を当てるべきです。

• フィーシンク（Fee Sinks）
  • 推論とデータセットの手数料の一部はCATIの買い戻しや助成金の資金調達に使用されます。ガバナンスは分割を動的に調整できます。
• 報酬
  • 高可用性のコンピューティングと高品質のデータセットはより多く獲得できます。停滞したアセットや需要の低いアセットの報酬は減衰します。
• 発行（Emissions）
  • 透明性のあるレビューウィンドウを持つ、期間限定のインセンティブ。利用が増加すれば発行は減少し、成長が停滞すればガバナンスは補助金を調整できます。

目標は、トークンフローを、測定可能なプラットフォームアクティビティ（完了したジョブ、消費されたデータセット、ファインチューニングされたモデル）にリンクすることであり、表面的なTVL指標ではありません。

リスク、コンプライアンス、ユーザー保護

AIマーケットプレイスとクリプトトークンは精査に直面しています。プラットフォームは以下を考慮すべきです。

• 法規制ガイダンス
  • 該当する場合、トラベルルール要件を含む、進化する仮想資産ガイダンスに準拠する（FATF仮想資産）。
• コントラクト検証
  • コントラクトアドレスを公開的に検証し、コアコンポーネントの監査を提供する。
• 透明性のあるアップグレード
  • 明確なアップグレードパスとコミュニティの監督を備えたタイムロックとマルチシグを使用。
• フィッシングとなりすまし
  • ユーザーにドメイン、コントラクト、ブリッジを検証するように奨励する。正規のリンクと署名付きリリースを発行する。

これらは法律上の助言に取って代わるものではありませんが、プラットフォームとユーザーのリスクを軽減するための実用的なステップです。

2025年に注目すべきトレンド

• 安価なL2推論
  • EIP-4844以降、より多くのチームがロールアップとモジュラーDAで高ボリュームのジョブ調整を実行（Ethereum danksharding）。
• 分散型コンピューティング
  • GPUマーケットプレイスが成熟し、プロバイダーは評判と収益をオンチェーンでステーキング（Akashドキュメント）。
• オンチェーンでのデータライセンス
  • モデル対応データセットは、ライセンス enforcement と収益分割のためにスマートコントラクトを使用（Ocean Protocolドキュメント）。
• 検証可能なAI
  • 限定的な検証のためのzkMLパイロット、実用的なスループットのためのTEEとの組み合わせ（Modulus Labs）。

ビルダーにとって、シグナルは明確です。ユーザー所有のデータ、エージェントウォレット、検証可能なジョブフローは、プロトタイプからプロダクションへと移行しています。

ユーザーはCATIとどのようにインタラクトするか

• サポートされているDEXまたはCEXを通じてCATIを取得します。常に公式コントラクトアドレスを確認してください。
• 推論ジョブの送信やコンピューティングのためのステーキングのコストを削減するために、トークンを好みのL2にブリッジします。
• プロバイダーまたはキュレーションプールにステーキングし、報酬を請求し、ガバナンス投票に参加します。
• ブロックエクスプローラーとサブグラフを使用して、ジョブ履歴、支払い統計、評判の変更を監視します。

保管とセキュリティ：実用的な注意点

AIマーケットプレイスを定期的に利用する場合（ジョブの送信、ステーキング、投票）、多くのトランザクションに署名し、かなりの残高を保管することになります。ハードウェアウォレットは、マルウェア、ブラウザエクスプロイト、フィッシングのリスクを軽減します。

OneKeyはオープンソースの透明性とマルチチェーンサポートを重視しており、CATIが展開される可能性が高いEVMエコシステムに適しています。オフライン署名、明確なアドレス検証、デスクトップとモバイルワークフローの両方の統合により、OneKeyはホットな環境から秘密鍵を遠ざけながら、スムーズなDeFiおよびdApp体験を維持するのに役立ちます。頻繁なガバナンスとステーキング活動には、このユーザビリティとセキュリティのバランスが不可欠です。

最終的な考察

AI搭載クリプトの約束は、ブランディングではなく、検証可能な作業、公正な帰属、そして有用な貢献に報いるインセンティブに関するものです。CATIの役割は、それらの行動を調整することです。コンピューティングの支払い、高品質のデータとモデルのキュレーション、そしてマーケットプレイスを健全に保つパラメータのガバナンスです。モジュラーインフラストラクチャ、zkMLの進歩、そして安価なL2実行により、2025年は、透明性、説明責任、そして信頼できる中立性を備えたAIシステムを構築するのに最適な時期です。

エコシステムが拡大するにつれて、安全な保管、明確なコントラクト検証、そしてガバナンスへの参加を優先してください。大規模なステーキング、キュレーション、または推論の資金調達を計画している場合は、オンチェーンAIエコノミーに接続したまま運用リスクを最小限に抑えるために、コアオペレーションをOneKeyのようなハードウェアウォレットに移行することを検討してください。