ゼタチェーンとAnuma AIについて、オムニモーダルAIインフラへの道についての考え 最近、@ZetaChain が目指す方向性や、Agent Execution Frontier: Seoul 2026 のパネルセッションで見られたゼタチェインコリア @ZetaChain_KR および @AnumaAI 韓国代表のAndrew Lim氏の参加を通じて、さまざまな考えが浮かびました。これは単に1つのチェーンや1つのサービスについての話ではなく、今後AIがユーザーにどのように接続され、実行されるのかというより大きな図式を想起させました。 --------------------- 特に興味深く感じたのは、Anuma AIが目指すアプローチです。複数のAIモデルを1つのプラットフォーム内で比較し、1つのメモリレイヤーを中心にデータを蓄積・活用できるという点は、単に「多くのモデルを並べた」受動的なサービスではなく、1つのプラットフォーム自体が独自の作業空間を構築していると言えます。 現在、Anumaは無料でも一定量の利用機会を提供しており、複数のモデルを直接比較するのに非常に良い環境を提供しています。何より重要なのは、「単一のメモリレイヤー」を基盤として、複数のモデルの応答とコンテキストを記憶・管理できる点です。複数のAIモデルを試したことがある人なら誰しも感じることですが、結局のところ不便さの本質はモデルの性能そのものではなく、記録が複数のプラットフォームに分散し、繰り返し重複したトークンを消費しなければならないという経験です。その点でAnumaはUIとユーザー体験の面で大きく改善されており、今後さらに進化する可能性が高いと感じます。 Anumaのトークンシステムは、ZETAトークンをロックアップすることでAnuma AIトークンを受け取り、AIモデルを利用できる仕組みになっています。さらに年間12％の利子も付与されるため、少しでも負担が軽減される形になっているのではないでしょうか。 --------------------- AIエコシステム全体を見渡すと、各プラットフォームはそれぞれ異なる強みを基盤に競争しています。Google @antigravity、Anthropic @claudeai、Manus AI @ManusAI、Openclaw、Hermes Agentなど、多様なプラットフォームとモデルが次々と登場し、ユーザーは目的に応じて複数のモデルを行き来して利用します。しかし問題は、こうなるほどますます多くの計算リソースと利用量、そしてコストが必要になることです。技術の進歩により単位性能あたりのコストは下がっていますが、需要自体がそれ以上に急速に増加しているため、実感されるコスト負担は完全には消えていません。効率は向上しているものの、総利用量はさらに拡大している構造です。 この点で、ハードウェアのボトルネックを無視することはできません。最近、高性能なゲーミングおよび計算用PCを2台構築し、一方はAMD Ryzen + NVIDIA RTX、もう一方はAMD Ryzen + AMD Radeonで構成して数週間使用しましたが、ここで明らかになった高性能計算の核心的な課題の一つは、発熱と電力消費、そしてそれらを支えるハイパースケール（Hyperscale）です。 特に高性能GPUは性能競争が激化するほど発熱問題が深刻化します。消費者向けGPU市場でも、世代交代の過程で発熱や電力消費を意識したカットチップや設計上の妥協が最近のGPUモデルに見られるようになっており、AIデータセンター用GPUはHBMのような構造とともに、水中データセンターのような液浸冷却やさらに強力な冷却方式で性能を維持しようとしています。結局、「AI計算」といっても、個人が使用するハードウェアとデータセンターが対応する方式はますます乖離しています。 （データセンターと個人AIアシスタントの間にある何か） --------------------- 今後登場するNVIDIAの次世代CPUとGPUもこの課題から自由ではありません。設計がいかに精緻であっても、長期的にはハードウェアのボトルネックがソフトウェアの進化速度を制約する可能性が高いでしょう。そしてこのボトルネックは半導体分野だけに留まりません。データセンター、電力インフラ、冷却システム、光ファイバー、部品・素材、そしてそれらを支える金融投資市場までがすべて関連します。このような観点から見れば、AIの成長は単なる技術的楽観主義では説明できず、ある時点で構造的限界や投資信頼の負担、サプライチェーンへの圧力が同時に顕在化する可能性があります。 したがってAI産業の未来を見る際には、常に2つの側面を同時に見なければなりません。1つは明確な技術発展の方向性であり、もう1つはその発展を支える物理的・産業的基盤の構造です。AIモデルは継続的に進化し続けます。より複雑なメモリ構造で賢くなり、推論能力を高め記憶を超え、より多様な形式の結果を生み出すようになります。しかし、その裏では、計算コストとハードウェアへの負荷が次第に限界に達し、これが最終的に次の成長のボトルネックを引き起こし、長期的な市場のテンポを調整する可能性が高くなります。 この現象が市場で本格的に顕在化するのはいつかは確信できません。ただし、今年第1四半期から見られたハードウェア市場における激しい価格下落による損失競争、および第3四半期に予想されるハードウェア価格の引き上げがどのような結果をもたらすかは注視する必要があります。価格が下がれば需要拡大の理由が生まれますが、再び価格が上昇し始めると、企業も個人も財布を何度も確認し、慎重な姿勢を取らざるを得ません。（すでに関連企業の中には、自社の内部留保を切り崩しているところもあります。）このような変化は単なるハードウェアの問題ではなく、AIの発展速度や産業全体のバリュエーションにも影響を与える可能性があります。 --------------------- 今回の記事を読みながら、このような散漫な考えを整理したくなり、#AnumaAI の4つのモデルである ChatGPT 5.4、Claude Sonnet 4.6、Gemini 3.1 Pro、Qwen 3.6 Plus に、「AIモデルの改善とボトルネック現象」について一つのプロンプトで意見を尋ねてみました。もちろん、これらのモデルは「正確な正解」を提供するわけではありません。しかし、一つの質問から複数の視点を素早く提示し、思考の枝葉を整理する点では、明らかに多くの利点があります。特にリサーチや視点、思考の方向性を必要とする作業において、このようなマルチモデル環境は非常に大きな利点を持つと考えます。 結局、今後のAIプラットフォームの競争は、「誰がより賢いモデルを搭載したか」で終わらないでしょう。誰がより優れたインターフェースを提供するか、誰がより一貫したメモリレイヤーを提供するか、誰が複数のモデルの長所を実際の作業フローの中で自然に統合できるかがはるかに重要になります。その点で、Anumaは単なるモデルの集合体ではなく、AI活用のための自分だけの作業環境プラットフォームへと進化していると言えます。 下記のアヌマコリア @AnumaAI_KR の引用文にもよく表れていますが、このような流れに興味がある方は、通知設定とともにフォローしてみることをお勧めします。AIはインフラ、インターフェース、メモリ、実行環境が一体となり、広範な実世界にまで影響を与えるエコシステム競争へと次なるサイクルへと進んでおり、注意深く見守る価値があります。ありがとうございました。