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公式の発表によると、AIインフラストラクチャプラットフォームB.AI LLM Servicesは、本日ユーザー数が100万人を正式に突破したことを発表しました。このマイルストーンは、「プライバシー優先」のルーティングアーキテクチャが大規模かつ持続的な高スループットを処理できることを示すだけでなく、B.AIは単一のチャットインターフェースの開発を超え、「自律型インテリジェンス経済」を支える重要な基盤インフラの展開に取り組んでいます。技術スタックの深い最適化を通じて、将来の高度に自動化されたAI協力ネットワークのために堅実な軌道を築いています。

公式の発表によると、B.AI LLMサービスプラットフォームのユーザー数が正式に75万人を突破し、スマートアクセスの分野で引き続きリードしています。このプラットフォームは、スマートルーティング技術、ウォレット駆動の匿名プライバシー保護メカニズム、および統一されたマルチモデル管理インターフェースに基づいており、徐々に世界の主流AIモデルを接続するデフォルトゲートウェイとなっています。効率的なスケジューリング、プライバシー優先、摩擦のないアクセスという三つのコアアドバンテージを活かして、B.AIは効率的で安全、かつハードルのないスマートアクセスの新基準を再定義し、大規模モデルの能力をより広範な開発者やユーザー層に開放しています。

CoinDeskによると、カリフォルニア大学サンタバーバラ校、カリフォルニア大学サンディエゴ校、ブロックチェーンセキュリティ会社Fuzzland、World Liberty Financialの研究者たちが共同で論文を発表し、「LLMルーター」------ユーザーとAIモデルの間に位置する中間サービス------が暗号資産のセキュリティに重大な脅威となっていると警告しています。研究者たちは、26のLLMルーターが秘密裏に悪意のあるツール呼び出しを注入し、ユーザーの認証情報を盗んでいることを発見しました。そのうちの1件では、顧客の価値50万ドルの暗号ウォレットが空にされました。さらに、研究者たちは「汚染」ルーターエコシステムを通じて、数時間以内に約400台の下流ホストを制御できることを示しました。プライベートキーやAPI認証情報などの敏感なデータがこれらのルーターを介して平文で送信されるため、ユーザーは実際には何も知らずに資産をリスクにさらしています。研究者たちは、マッキンゼーが2030年までにAIエージェントが3兆から5兆ドルのグローバル消費ビジネスを仲介すると予測しているのに対し、バイナンスの創設者であるジャオ・チャンポンもAIエージェントの支払い量が人間の百万倍になると予測していると指摘しています。現在のインフラのセキュリティは業界の発展速度に大きく遅れをとっており、「最も弱い環」となるリスクがシステム的な連鎖危機を引き起こす可能性があります。

Vitalik Buterin は、2026年4月までのローカライズされたプライベート LLM デプロイメントプランを共有しました。核心的な目標は、プライバシー、安全性、自主制御を前提とし、リモートモデルや外部サービスが個人データに接触する機会をできるだけ減らすことです。また、ローカル推論、ファイルのローカルストレージ、サンドボックス隔離などの方法を通じて、データ漏洩、モデルの脱獄、悪意のあるコンテンツの利用リスクを低減します。ハードウェアの面では、NVIDIA 5090 GPU を搭載したノートパソコン、AMD Ryzen AI Max Pro 128 GB 統一メモリデバイス、DGX Spark などのプランをテストし、Qwen3.5 35B および 122B モデルを使用してローカル推論を行いました。その中で、5090 ノートパソコンは 35B モデルで約 90 tokens/s、AMD プランは約 51 tokens/s、DGX Spark は約 60 tokens/s に達しました。Vitalik は、高性能ノートパソコンを基にローカル AI 環境を構築することを好み、同時に llama-server、llama-swap、NixOS などのツールを使用して全体のワークフローを構築しています。

慢雾の最高情報セキュリティ責任者 23pds（山哥）は X プラットフォームで投稿し、LiteLLM の脆弱性を利用した攻撃者が約 300GB のデータを盗み、約 50 万の認証情報を盗んだとの情報があると述べました。彼はすべての暗号通貨開発者に対し、直ちに確認を行い、関連するキーと認証情報をできるだけ早くローテーションし、ログ、アクセス記録、および機密データの漏洩状況を確認することを推奨しています。Trust Wallet の事件のような損失を避けるためです。以前の情報によると、毎月のダウンロード数が 9700 万回に達する LiteLLM はサプライチェーン攻撃を受け、簡単にインストールすることで SSH キーなどのすべての機密情報を盗むことができます。

Andrej Karpathy は X プラットフォームで、litellm が PyPI サプライチェーン攻撃に遭ったと発表しました。pip install litellm を実行するだけで、SSH キー、AWS/GCP/Azure 認証情報、Kubernetes 設定、git 認証情報、環境変数、暗号ウォレット、SSL プライベートキー、CI/CD キー、およびデータベースパスワードを盗むことができます。litellm の月間ダウンロード数は 9700 万回に達し、litellm に依存するすべてのプロジェクト、例えば dspy にリスクが広がる可能性があります。悪意のあるコードが埋め込まれたバージョンのオンライン時間は約 1 時間未満で、攻撃コードに欠陥があったため、Callum McMahon のマシンのメモリが枯渇してクラッシュしたことで発見されました。Andrej Karpathy は、サプライチェーン攻撃が現代のソフトウェアにおける最も脅威的な問題であり、依存関係をインストールするたびに依存ツリーの深いところに改ざんされたパッケージが導入される可能性があるため、依存関係を減らし、LLM を使用して直接シンプルな機能を実現することにますます傾いていると述べています。

中国信通院と上海交通大学、南京大学の共同チームは、オープンソースの自律型インテリジェントフレームワークOpenClawのセキュリティ監査を行った際、bash-toolsモジュールにLLM駆動型コマンドインジェクションの高危険性の脆弱性が存在することを発見しました。この脆弱性は、システムがLLM生成のコマンドライン引数を厳密にエスケープしていないことに起因し、攻撃者は誘導的なPromptを通じて正規表現の防御を回避し、ホストマシン上でリモートコード実行を実現し、機密データを盗むことができます。研究チームは、さまざまな主流モデル環境での攻撃検証を完了し、責任ある脆弱性開示プロセスを開始し、NVDB人工知能製品セキュリティ脆弱性専門ライブラリ（CAIVD）およびGitHubコミュニティに修正提案を提出しました。

イーサリアム共同創設者 Vitalik Buterin が提案した AI と個人 LLM（大規模言語モデル）を活用した民主主義と分散型ガバナンスの最適化に関する複数のアイデア彼は「AI が直接政府になることはディストピアである」と考えていますが、個人のガバナンス代理、公民の参加対話代理、AI を組み合わせた提案/予測市場などのメカニズムを通じて、DAO などのガバナンスにおける人間の注意力と専門能力の不足の問題を緩和できると述べています。Vitalik はまた、機密情報に関わる分散型意思決定のシナリオにおいて、マルチパーティセキュリティ計算、TEE または暗号回路などの技術を導入し、個人 LLM が「ブラックボックス」内で判断に参加できるようにすることを提案しています。同時に、参加者の匿名性と内容のプライバシー保護を強化するために、ゼロ知識証明とマルチパーティプライバシー計算ツールを使用する必要があることを強調しています。

Vitalik Buterin は Farcaster に投稿し、「2026 年には OpenStreetMap と暗号化メール Protonmail を使用し、プライバシーデータ保護の効率を高めるために、分散型ソーシャルメディアを優先的に採用します。同時に、ローカル大規模言語モデル（LLM）の展開方法を引き続き探求します。理想的なシナリオは、可能な限りローカル LLM を活用し、専用のファインチューニングモデルでパラメータ数の不足を補うことです。高負荷のシナリオでは、クエリごとに課金されるゼロ知識支払い、信頼できる実行環境、ローカルクエリフィルタを重ね合わせることで、本質的にはすべての不完全なソリューションを統合し、最善の防護を実現します。もちろん、最終的な目標は超効率的な完全同型暗号技術を克服することです。すべてのデータを第三者の中央集権サービスに送信するのは無駄です。このような操作を大幅に削減するためのツールを持っており、それらを継続的に構築し、より積極的に活用すべきです。」

Pieverse は、予測市場プラットフォーム Polymarket において、世界初の多大型言語モデル（LLM）リアルタイム予測アリーナを立ち上げました。競争に参加する6つの最前線のAIモデルには、OpenAI の GPT 5.2、Anthropic AI の Claude Sonnet 4.5、DeepSeek の v3.2、Gemini の 2.5 Pro、Moonshot AI の Kimi K2 0905、及び xAI の Grok 4.1 が含まれます。各AIエージェントには1000ドルの初期資金が割り当てられ、全自動化モードで Polymarket の高活性市場をスキャンし、取引を実行します。すべての意思決定はブロックチェーン上で公開され、人為的な干渉はありません。このアリーナは、AI の実際のイベントと確率に対する予測能力をテストすることに焦点を当てており、暗号通貨の永久契約を主とする従来のAIアリーナとは異なります。Pieverse は今後、ユーザー自身のエージェントメカニズムを導入し、より多くの予測プラットフォームに拡張する計画を立てていますが、具体的なタイムラインは公開されていません。

ChainCatcher のメッセージによると、Chainwire の報告で、ブロックチェーン AI ソリューションプロバイダー ChainGPT がアリババクラウドと戦略的提携を結んだことを発表しました。両者はアリババクラウドの GPU 計算リソースと ChainGPT の人工知能技術スタックを組み合わせ、Web3 開発者にスケーラブルなエンタープライズレベルの機械学習サービスを提供します。この提携の核心成果は、ChainGPT の Solidity 大言語モデル（LLM）の全面的なオープンソース化であり、このモデルはスマートコントラクトの開発、監査、トラブルシューティングのために設計されており、現在アリババクラウドの GPU アーキテクチャを通じて世界中でリアルタイムアクセスが可能です。Solidity LLM がオープンソース化された後、開発者はこのモデルを無料で使用して、分散型アプリケーションの構築とセキュリティ検証を加速できます。アリババクラウドの GPU インフラストラクチャは、モデルに高い信頼性のサポートを提供し、Web3 の人工知能ソリューションが求める計算能力、安全性、応答速度のニーズを満たします。ChainGPT の創設者兼 CEO のイラン・ラフマノフは、この提携は Web3 開発者が高性能な AI 技術を取得するためのハードルを下げ、次世代の分散型アプリケーションにツールサポートを提供することを目的としていると述べました。アリババクラウドは公式 X プラットフォームアカウントで、両者は AIVM ネットワークを通じて分散型 AI インフラストラクチャを強化し、将来的には ChainGPT の AI 仮想マシン（AIVM）および分散型 GPU 市場 SDK を利用してアリババクラウドのリソースを統合し、Web3 分野の AI ツール、エージェント、およびアプリケーションに基盤となる計算能力を提供する計画をしています。現在、開発者はアリババクラウドの GPU 計算能力を基に Solidity LLM を展開し、モデルの最適化を行うことができます。提携の延長として、アリババクラウドは正式に ChainGPT の AIVM GPU ネットワークに参加し、その検証パートナーとなりました。両者は、この協力が ChainGPT の AI モデルにスケーラビリティの保証を提供するだけでなく、地理的制約を排除し、グローバルに普及する分散型計算層の構築を促進することを表明しました。次のステップとして、両者は AIVM ネットワークの統合を深化させ、AI モデルの展開と Web3 アプリケーション開発の柔軟性向上の道を探る計画です。

ChainCatcher のメッセージ、Metis AI 高性能チェーン Hyperion テストネットが昨夜中国時間の午前中に正式に立ち上がりました。Hyperion は AI、DePIN、DeFi、GameFi のために設計された高性能、AI 最適化の Layer 2 ソリューションです。これは、並列実行、分散型ソート、AI ネイティブインフラストラクチャを通じて Metis エコシステムを拡張し、Ethereum のセキュリティを維持しつつ、METIS をガス代トークンとして使用します。Hyperion は Metis SDK を基に開発され、MetisVM、MetisDB、Optimism Rollup 技術、並列取引実行などを組み合わせて、Layer 2 のスケーラビリティを再定義します。Metis SDK は LazAI が開発した Alith Agent フレームワークを統合し、オンチェーン検証とオフチェーン計算タスクを簡素化し、Hyperion を大規模言語モデル (LLM) のネイティブオンチェーン実行をサポートする初の Layer 2 プロトコルにします。

ChainCatcher のメッセージによると、CoinDesk が報じたところでは、Web3 ソーシャルメディアプラットフォーム Wunder.Social が 5000 万ドルの資金調達を完了し、Rollman Management が主導したとのことです。Wunder.Social は発表の中で、このプロジェクトはソーシャルメディアを再構築することを目的としており、ブロックチェーン技術を使用してソーシャルメディアユーザーを検証し、ボットを排除し、ユーザーと広告収入を共有することを目指していると述べています。さらに、同社は今月後半にトークンを発表する予定です。

ChainCatcher のメッセージ、去中心化 AI 推論プロジェクト Gaia のコア開発者 Harish Kotra は、最近 ETHDenver 2025 に出席中に Eigen Games Hacker House のイベントに登壇し、オープンソース LLM の運用に関するテーマについて共有しました。GaiaNet は、セキュリティ、検閲耐性、マネタイズ可能な人工知能エージェントを提供する去中心化ネットワークであり、誰もが持つ専門知識やスキルを融合し、プライバシーを保護します。GaiaNet は集中型サーバーを構築せず、個人や企業が制御するエッジコンピューティングノードの分散ネットワークを構築し、ノードオペレーターの専門知識や専門性に基づいて微調整された人工知能モデルをホスティングします。