BinanceのHe Yi氏、AIに年間1億ドル投資へ Bitcoin (BTC)を一言の指示で購入可能に

年間1億ドルという参入基準

Binanceの共同創設者であるHe Yi氏は、10月6日火曜日にBinanceのスマートプロダクト発表イベントの一環として開かれた中国語のAMA(質疑放送)で、取引所のAI戦略の全容を明らかにした。その中心にあるのは金融AIの平準化だ。オンチェーン分析から投資調査まで、業界で既に使われている分析方法を、投資経験のない利用者でも理解できる形に整理して提供し、投資を理解できる人とできない人の差を縮め続けるという。セッションの全編は、Binance Squareで公開されている中国語のAMAアーカイブから視聴できる。

He Yi氏は、金融AIの勝敗をモデルの性能とコーディング力だけが決めるという見方を否定した。セキュリティ、独自データ、そして継続的な資本投入が同じ重みを持つという。資本の部分には具体的な数字を示した。金融分野では、年間純投資1億ドルが事実上の参入基準になるというのだ。公開コードを使えば誰でも動く戦略を組み立てられるが、清浄な金融データは希少で、Binanceが9年間で積み上げてきた履歴データは、スタートアップでは容易に追いつけない土台だと同氏は強調する。また、一度のセキュリティ事故ですべてを失いかねない業界において、コールドウォレットでの保管からプラットフォームのリアルタイム防御までを多層に組み上げた防御体制は、AIスタックそのものの一部だという。

構想は取引画面を超えて広がる。資産運用は日常生活そのものであり、決済は日常的な行為だと同氏は述べ、Binanceが既に暗号資産を超えて金や株式連動商品まで取扱商品を広げた点にも触れた。現状の暗号資産の操作画面を電灯時代の蝋燭工場に例え、AppleのiPadやTikTokが使用の壁を消し去った製品だとし、金融ソフトウェアもカスタマイズ可能なホームページと音声入力によって同じことを実現すべきだと語った。高インフレ国の利用者にとってはステーブルコインを保有すること自体が金融アクセスの一形態であり、ブロックチェーンとAIの組み合わせで、少額なら5ドルから株式投資ができるようにすべきだという。これまで「ウォール街に打ち勝つ」という枠組みで使命を語ってきた姿勢は、伝統金融との収束へと転換したと同氏は見ている。

会話から発注執行へ

He Yi氏が示した最も具体的な機能が条件付き執行だ。利用者が「ビットコインの価格が自分の設定した水準に達したら決まった金額を買え」とAIに指示すると、システムが取引画面に誰も触れることなく注文を処理する。同氏によれば、この機能は既に動いており、現在は操作をより滑らかにすることが優先課題だという。音声の入出力も同じ方向性の施策で、タイピングは習得が必要なスキルであり、インターフェースがそれを要求すべきではないという考えに基づく。次の段階はアドバイスだ。AIが利用者が長期保有者かアクティブトレーダーか、ドルコスト平均法かグリッド取引かを選好しているかを読み取り、構造化された戦略を提案し、利用者がワンタップで承認する形を想定している。

パーソナライズは口座規模やVIPランクでは振り分けられないという。BinanceはTikTokが興味関心にタグを付けるのと同じ方法で、利用者の興味と行動によって仕分けする計画であり、デフォルトのテンプレートではなく実際の利用から学べるよう、利用者自身がホームページをカスタマイズすることを奨励した。顧客のポジションがモデル訓練に使われるかという質問に対しては、Binanceのデータマイニングはまだそこまで進んでおらず、オプトアウト設定の導入も検討すると回答した。

信頼も繰り返し語られたテーマだ。Binanceは取引手数料で収益を得ており、顧客のポジションの反対側に立たないと同氏は述べ、自身やCZ氏の投稿から売買シグナルを読み取ることを警戒した。前サイクルで勝ち残ったトークンはツイートを読んで動いていたわけではなく、また同氏は2008年に投資を始めた頃はFOMOに流されていたと自ら明かした。日常の決済は、最終的にはVisaのカードサービスのように手間なく実現すべきだとも付け加えた。セッションの締めくくりに、同氏は再び妊娠していることを確認し、業務量は変わらないと述べた。

年間1億ドルという数字がこのセッションの戦略的核心だ。He Yi氏はAIネイティブのスタートアップに対し、モデルの質だけでは金融AIを勝ち取れないと伝え、資本、9年分の独自データ、保管インフラを堀として指し示している。小売り利用者にとって近くの変化は実用的なものだ。会話による注文発注と選好に基づく戦略提案は、初心者を市場の外に留めている摩擦を減らす。Best Crypto Exchangesの比較においても、製品の使いやすさはそれ自体が競争領域になりつつあり、AMAで残された2つの未解決の問い、データ訓練のオプトアウトがいつ提供されるか、条件付き執行がどの速さで改善するかは、追跡する価値のある論点だ。