開発者の数が半減した後：Cryptoは死んでいない、ただ人材をAIに譲っただけだ

著者：Xinyang & Ethan，IOSG

2026年、CryptoオープンソースコミュニティのGitHubの活発な曲線は驚くべき「底打ち」を完了しました。2022年のピーク時の45Kの月間アクティブ開発者が約23Kに減少し、この表面的なデータの半減は、ソーシャルメディアで「物語の枯渇」についての議論を引き起こしました。しかし、この曲線の断面を分解すると、業界の縮小ではなく、深刻な「人材のデレバレッジ」が見えてきます。

▲ データ出典：Electric Capital Developer Report、Crypto Ecosystems Githubに基づく

一、誰が去ったのか？誰が残っているのか？

去ったのは主に新人です。2024年2月の単月新規開発者数は5462人に達しましたが、その後大幅に減少し、業界に入ってから1年未満の流出率は52%です。このグループは主に牛市の期間に流入し、NFTの鋳造契約、DeFiプロトコルのフォーク、新しいL2のフロントエンドを担当していました。これらのポジションは市場の熱気に高度に依存しており、熱気が過ぎ去るとプロジェクトは運営を停止し、ポジションも消えます。データから見ると、新人のコード貢献は全体の25%を超えたことはなく、このグループは最初から業界のコア層にはいませんでした。

▲ 新人は牛市に流入し、熊市に去った；確立された開発者（2年以上の経験）は同時期に歴史的な新高値を記録

データ出典：Electric Capital Developer Report 一方、業界に2年以上いる開発者は同じ期間に減少するどころか増加し、歴史的な新高値を記録し、約70%のコード量を貢献しています。Electric CapitalのGPマリア・シェンの判断は非常に直接的です。「確立された開発者のこのグループは成長しており、非常に健康に見えます。」

彼らが残っているのは、他に選択肢がないからではありません。

技術的には、現在のcryptoのコアな仕事は、一般的に数年の蓄積が必要な基盤インフラ開発の仕事です：プロトコル層の開発、安全監査、クロスチェーンアーキテクチャ、これらの仕事は実際に手を動かすために数年の蓄積が必要であり、熱気が退いたからといって市場から淘汰されるものではありません。

経済的には、多くの古参は未だに権利を持つトークンやプロトコル内のガバナンス権、株式関係を持っており、彼らのこの業界での蓄積は実際の障壁とリターンを形成しています。エコシステムの分布から見ると、彼らは足で投票しています：Bitcoin開発者は2年間で64.3%増加し、Solanaは+11.1%、Cosmosは51.1%減少、Polkadotは46.9%減少しています。古参は実際のユーザーと収益のあるエコシステムに集中しており、物語で維持されているプロジェクトから離れています。

▲ 出典：Coincub Web3 Jobs Report 2025

データ出典：Web3.Career ポジション構造の変化も同じことを証明しています。2025年に新たに追加されたWeb3の職位の中で、最も多いのは開発者ではなく、プロジェクト＆プログラム管理で、27%を超えています。技術主導の業界としては直感に反しますが、その背後の論理は複雑ではありません：業界は構築期から実行期に移行し、100以上のチェーンを統合する必要があり、機関顧客が入ってくると、コンプライアンスと安全性の要求は全く異なります。DAOガバナンスは、利益の要求が異なるステークホルダーの間でバランスを取る必要があります。これは伝統的な意味でのプロジェクト管理ではなく、ルールがまだ形成されていない環境での調整と判断を行うことです。

業界は表面的には縮小していますが、コアの密度は逆に上昇しています。2018-2019年の熊市も大量の開発者流出を伴いましたが、その後Uniswap、Aave、OpenSeaなどの現象的なプロジェクトが現れ、2020-2021年の牛市を定義しました。このサイクルで残ったビルダーたちは、より成熟した基盤インフラを持っており、AI時代は彼らに前回よりも大きな舞台を提供しています。

二、残った人々は何の能力を持っているのか？

Cryptoという業界は、ビルダーにどのような特別な能力を鍛えさせたのでしょうか？この質問に答えるためには、ブロックチェーンの底層原理に戻る必要があります。牛熊サイクルの間、この業界は常に同じ底層のルールの上で運営されています：コードは法律であり、実行は最終結果です。

2016年のThe DAO事件では、攻撃者が再帰呼び出しの脆弱性を利用して3600万ドルを盗みました。コードにはバグはなく、ロジックは完全に予想通りに実行されましたが、境界は設計者が予測していなかったものでした。2021年にはPoly Networkのクロスチェーンブリッジが攻撃され、6.1億ドルが数時間で移転されました。プラットフォームは停止できず、機関は撤回できず、法律条項で回収することもできませんでした。これはcryptoがほぼすべての他の業界と異なる構造的特徴です：許容範囲はゼロであり、事後の介入はほとんど存在しません。

このような環境が生み出すのは、他の業界ではほとんど必要とされない能力のセットです：ルールが欠如し、信頼が欠如している条件下で、ゼロから見知らぬ人が参加したくなる運用可能なシステムを構築すること。

この能力は二つのレベルを含みます。一つはゼロから信頼を築くことで、外部の権威に依存せず、コードとメカニズムだけで見知らぬ人が実際の資産を投入することを望むようにすること。二つ目は、技術的および経済的な二重の不確実性の下で判断を下すことです。規制の枠組みがなく、歴史的データもなく、業界標準も参照できない中で、運用可能なシステムを設計することができるのです。

二つのレベルはcryptoの中で具体的に検証されています。Uniswapには会社の保証もKYCもカスタマーサポートもなく、誰でも資金を流動性プールに入れることができ、依存しているのは数百行のコードと一つの経済メカニズムへの信頼だけで、数百億ドルのデイリートランザクションを実現しました。MakerDAOには中央銀行の保証も預金保険もなく、純粋にオンチェーンのガバナンスと担保メカニズムによってDAIの安定性を維持しています。DeFi Summerの期間中はさらに極端で、規制の枠組みも監査基準も歴史的データも参照できない中で、ビルダーはAMM、貸付プロトコル、流動性マイニングを設計し、概念から数十億ドルのTVLを達成するのに数ヶ月しかかかりませんでした。この能力はプロトコル層、アプリケーション層、ガバナンス層のビルダーにおいてさまざまな形で現れますが、底層の原理は同じです。

AI時代は、構造的に非常に似た問題を生み出しています。モデルの意思決定プロセスは不透明で、出力結果は独立して検証できません。AIエージェントは自律的に取引を実行し、資金を配分し始めますが、それに伴うルール体系や制約メカニズムはまだ存在しません。大規模なモデル企業はモデルを制御し、評価基準も制御しており、ユーザーは有効な検証手段を欠いています。計算能力は少数のトップ企業に高度に集中しており、需要が爆発したときに独占的な価格設定が形成されます。これらの問題は同じコアに指向しています：自律システムの信頼の問題が、AIのより大きな規模の過程で再演されています。

cryptoのビルダーは、外部の権威のルールの制約がない環境でこの種の問題を処理してきたのが長年の経験です。ただし、以前のシーンはオンチェーンプロトコルであり、今はAIに変わりました。そして、すでに一部の人々はcryptoで蓄積した能力を直接AIに持ち込み、結果を出しています。

三、これらの能力はAI時代にどのように再評価されるのか？

cryptoからAIへの移行のケースは近年増えていますが、分解して見ると、彼らが持ち去るものは異なります。

最も直感的な道は、ハードウェアと経験の直接的な移転です。CoreWeaveの三人の創設者、マイケル・イントレイター、ブライアン・ベントゥーロ、ブランニン・マクビーは、2017年からGPUを使ってイーサリアムをマイニングし、1台から数千台に拡大しました。2022年にマイニング事業を閉鎖し、2ヶ月後にChatGPTが発表され、手元のGPUは直接AI計算能力の供給に変わりました。2025年3月にはナスダックに上場し、IPO評価額は約230億ドル、その後の時価総額は一時700億ドルに達しました。

OpenSeaの共同創設者アレックス・アタラは、NFT市場で極度に異質な資産の集約とルーティングの問題に取り組み、同じ経験をAIモデルのルーティングに持ち込み、OpenRouterを設立しました。2年以内に500万人以上の開発者にサービスを提供し、評価額は5億ドルに達しました。

もう一つの移行はより注目に値します。NEARの創設者イリヤ・ポロスキンは、Transformer論文の共同著者の一人であり、当時Googleを離れた後、最初は自然言語を使ってAIアプリケーションを構築しようとしましたが、開発過程で現実的な問題に直面しました：世界中のデータラベリング作業者にクロスボーダーで支払いを行う必要があり、これらの多くは銀行口座を持っていなかったため、ブロックチェーン技術がこの支払いの難題の最適な解決策となりました。

現在、NEARはAI基盤インフラプラットフォームに転換しており、コアの方向性はユーザー所有のAIと分散型機密機械学習（DCML）であり、ユーザーがデータを公開せずにAIサービスを利用できるようにしています。NEARで蓄積された分散型アーキテクチャの経験は、この方向性で最も再現が難しい出発点となっています。

Circleの共同創設者ショーン・ネビルは、Catena Labsを設立し、AIネイティブバンクを目指し、ステーブルコイン基盤インフラに対する理解をAIエージェントの金融シーンに直接移転しました。a16z cryptoは1800万ドルのシードラウンドをリードしました。AaveとLens Protocolのベテラン開発者ナダー・ダビットはCognitionに転向し、複数のcryptoプロトコルで蓄積した開発者エコシステム構築の経験をAIエージェントツールの分野に持ち込みました。

このグループが持ち去ったのは、単なるGPUハードウェアやユーザーネットワークだけではなく、メカニズム設計の直感、開発者エコシステムの構築経験、ルールが欠如しているときにゼロから信頼できるシステムを構築する判断力です。これらの能力は、AIのスケール化が直面する三つの構造的なギャップにちょうど対応しています。 計算能力の集約と最適化 計算能力はAIのスケール化における最も直接的なボトルネックです。トレーニングと推論には大量のGPUが必要で、需要の変動が大きく、クラウドプロバイダーは高価で、待機が必要で、企業は自分でハードウェアを蓄積したくありません。この問題には二つの側面があります：計算能力をどのように集約し分配するか、そして集約された計算能力をどのようにより効率的に使用するかです。cryptoのビルダーはこの二つの側面で直接的に移転可能な蓄積を持っています。

Hyperbolicは分配と信頼の問題を解決します。創設者のジャスパー・チャンは、分散型のメカニズム設計をAI計算能力の分野に持ち込みました：トークンは分散したGPUの所有者が余剰計算能力を提供することを望むようにしますが、より核心的な問題は信頼です。

なぜ見知らぬノードが提供する計算結果が正しいと信じることができるのでしょうか？コアの革新であるPoSPは、ランダムサンプリングとゲーム理論を用いて、誠実さをノードの優位戦略にし、全量検証を必要とせず、低コストで拡張可能、結果は信頼できるものにします。このメカニズムは、cryptoにおける見知らぬノードの行動を検証する論理から直接移転されてきました。

MoonMathは効率の問題を解決します。前身のIngonyamaはZKハードウェア加速に特化し、極端な計算制約の下でZK証明の生成速度を数倍に向上させました。現在の方向性はPhysical AIの性能層に向かっており、ビデオ拡散モデルのスパースアテンション加速（LiteAttention）、FFN層の低ランク分解（LiteLinear）、トレーニングの逆伝播加速（BackLite）を行っています。ZK加速からAI推論加速への移行は、底層は同じ能力のセットです：極端な計算制約の下で数学をより速く動かすこと。レースは変わりましたが、蓄積は無駄になっていません。 AIガバナンスとインセンティブメカニズムの設計 複数のAIエージェントが協力してタスクを実行し始めると、彼らがそれぞれの目標を追求する過程で全体のシステムを破壊しないようにするにはどうすればよいのでしょうか。各参加者は自分の目的関数を追求しており、彼らが加算された後にシステムが正常に運転できる保証はありませんが、エージェントの実行速度は人間の介入のウィンドウをはるかに超えています。

これはcryptoのビルダーがDAOガバナンスやトークノミクスの設計で繰り返し処理してきた問題のタイプです：利益の要求が完全に異なる参加者が、中央の権威がない状況で、システムが事前に設定した方向に運転することを可能にします。cryptoが提供する答えは経済メカニズムであり、違反行為は実際の経済的コストを生じ、ルールはコードに書かれ、自動的に実行されます。

EigenLayerはこのメカニズムをAIシーンに直接移転しました。restakingメカニズムを通じて、ノードは協力に参加する前に資産をステークする必要があり、契約不履行や違反行為は自動的な罰則を引き起こします。ルールは提案ではなく、実際の経済的コストを伴う硬直した境界です。EigenCloudはこの論理をAIエージェントの検証可能な計算と協力ガバナンスに拡張し、エージェントが自分の目標を追求する際には事前に設定された範囲内に収まる必要があります。経済メカニズムでエージェントを制約することは、倫理基準でエージェントを制約するよりもはるかに信頼性があります。 AIエージェントの自律的な支払い さらに基本的な問題があります：エージェントはどのように支払いを行うのか。従来の支払いシステムは人間のために設計されており、クレジットカードは口座を開設する必要があり、銀行振込は承認が必要であり、各ステップは操作するのが人間であること、身分があること、待つことを前提としています。エージェントは待ちません。彼らは毎秒大量のリクエストを発起する可能性があり、各リクエストは微額の支払いを伴う可能性があります。従来の支払いパイプラインはこのシーンでは直接無効になります。

ステーブルコインとオンチェーンルールは、cryptoビルダーがすでに構築した基盤インフラであり、プログラム可能で、承認不要で、24時間稼働を原生的にサポートしています。これら三つの特性はちょうどエージェントの支払いシーンの厳しい要件であり、欠けているのはステーブルコインをエージェントのワークフローに接続するためのプロトコルの層だけです。

x402はCoinbaseによって2025年5月に発表され、HTTP 402ステータスコードを有効にし、ステーブルコインの支払いをHTTPリクエストに直接組み込み、エージェントがリクエストを発起する際に支払いを完了し、アカウントは不要で、決済は約2秒かかります。2026年4月までに、x402プロトコルは1.65億件以上の取引を処理し、累計取引量は約5000万ドル、アクティブエージェント数は69,000件に達しました（データ出典：x402 Foundation）。Cloudflare、AWS、Stripe、Anthropic MCPはすでに接続されています。エージェントの支払いはすでに実際のトラフィックのあるレースとなっています。

三つの方向はAIのスケール化が直面する三つの構造的なギャップに対応しています：計算能力の集約と効率、多エージェント協力のインセンティブの整合、自律的な支払いの基盤インフラ。これら三つの問題は従来のソフトウェアアーキテクチャには現成の答えがありませんが、crypto業界にはそれに対応する処理経験があります。能力は消失したわけではなく、新しいキャリーシーンを見つけただけです。

四、ビルダーの新しい位置付け：契約を書く人からAIにルールを定める人へ

AIのスケール化は、以前には存在しなかった職能のギャップを生み出しています。技術人材のギャップではなく、自律システムの中で信頼メカニズムを設計できる人のギャップです。サービスの対象が人からAIに変わると、cryptoビルダーの役割も再定義されています。

下表は具体的な職能パラダイムの次元の変化を比較しています：

二つのパラダイムの核心的な違いは技術スタックではなく、信頼の構築方法とルールの実行ロジックにあります。Pre-AI時代、cryptoビルダーは人間の参加者に直面しており、ルールは契約に書かれ、許容範囲はゼロですが、システムの境界は比較的明確でした。

AIネイティブ時代、インタラクションの対象が自律的に動作するAIエージェントに変わると、解決すべき問題は：エージェントの行動は予測不可能であり、実行速度は人間の介入ウィンドウをはるかに超え、システムの境界自体がより大きな不確実性の下で再定義される必要があります。cryptoビルダーの職能の位置付けは、「安全な契約を書く」から「AI自律システムのために信頼できるメカニズムを設計する」へと移行しています。

トップ機関の採用はこの変化を反映し始めています：

▲ 2026年Q1のトップ取引所が積極的に開放しているAI/データのコアポジション

出典：Gate Research Institute 2026年のトップ取引所と機関の採用は、このトレンドを明確に反映しています：単にAIエンジニアやcrypto開発者を募集するのではなく、両者をつなぐことができる人を探しています。オンチェーンのインセンティブの歪みやガバナンスのゲームを理解し、AIツールをcryptoのワークフローに深く組み込み、エージェントと規制、ユーザーとの長期的な整合を設計できる人です。

資本の配置方向もこの判断を反映しています。Paradigmは最大15億ドルの新ファンドを募集中で、投資範囲はcryptoからAIやロボット分野に拡大しています。Haun Venturesは10億ドルのFund IIを完了し、特にAIエージェントの自律的な取引と調整を支援する支払い、ステーブルコイン、エージェント間の経済システムに焦点を当てています。

a16z cryptoは22億ドルの第5期ファンド（Crypto Fund V）を完了し、ファンドは100%をcrypto分野に投資すると明言しています。AI時代の複雑性と不透明性に直面して、彼らはcryptoの透明性、検証可能性、分散化特性の応用方向に重点を置くでしょう。また、PitchBookのデータによると、2025年のアメリカのcrypto分野のVC投資の約40%がAIビジネスに関与する企業に流れ、2024年に比べて大幅に増加しています。

同じくcryptoビルダーがAIに転向する中で、異なる市場環境下で選択される道筋には明確な差異が見られます。

アメリカでは、規制環境が比較的明確になった後、プロトコル層の革新が実際の生存空間を得ました。資本ネットワークの密度が高く、アイデアから資金調達までの道筋が短く、許容範囲が比較的大きいです。Hyperbolic、EigenCloud、Gensyn、Ritualなどのプロジェクトの共通の特徴は、既存のシステム上で単純なアプリケーション統合を行うのではなく、ゼロから新しいメカニズムを設計することです。トップVCは「検証可能な計算、エージェントの調整、分散型ML」などの方向に明確な投資論文を持ち、初期の技術探索に十分な許容範囲を提供する意向があります。

アジアの状況は異なります。シンガポールや香港は、よりコンプライアンスの実施と機関資金の中継の役割を担っており、規制の枠組みは比較的保守的で、純粋なプロトコル層の革新に対する寛容度は低いです。cryptoの背景を持つビルダーがAIに転向する際、よりアプリケーション層と産業の融合の道を選ぶことが多く、cryptoで蓄積したユーザーベース、支払い能力、データ資産を利用して、迅速にAI製品やサービスに接続します。

これは能力の差ではなく、市場の信号と規制環境の違いによる道筋選択の差異です：アメリカは基盤メカニズムの革新と初期技術の探索をより奨励し、アジアはコンプライアンスの友好性、迅速な収益化、伝統産業との深い接続をより強調しています。

冒頭のGitHub曲線に戻ります。月間アクティブ開発者が45Kから23Kに減少したことは、表面的には業界が縮小しているように見えます。しかし、残ったこのグループの中で、確立された開発者の割合は歴史的な新高値を記録し、実際のユーザーのいるエコシステムに流れ込み、同時にAI業界によって前例のない方法で再評価されています。

AIのスケール化が計算能力の集約、エージェントの自律的な支払い、データと意思決定の検証可能性、プライバシーの調整などの構造的なボトルネックに直面したとき、これらのビルダーはCryptoとAIの交差点で、長年蓄積してきたルール、インセンティブ、真実性に対する敏感さが、AI時代における希少なシステムレベルの能力に徐々に転換されているのです。

2017年からcrypto基盤インフラに深く取り組んできた投資機関として、IOSGはこのラインの判断を観察のレベルにとどまらず、EigenLayerのrestakingメカニズムが市場で広く認知される前から投資に参加し、Ingonyama（現在のMoonMath）のシードラウンドにおいてZKハードウェア加速のAI性能層への移行に賭け、2024年にはHyperbolicに投資し、cryptoの原生的な検証メカニズムで分散型計算能力の信頼問題を解決する道筋を期待しています。

これらの配置の背後にある共通の論理は、AIのスケール化が直面する信頼、調整、検証の問題は、最終的にcrypto業界が蓄積したメカニズム設計能力によって解決される必要があるということです。私たちは、cryptoとAIの交差は物語ではなく、実際に起こっている構造的な機会であると信じています。