昨年、私はある質問の答えを待っていました：

AIはもはやブラックボックスではないのか？

完璧にすべての問題を解決するわけではありませんが、私たちは初めて見ることができました：AIは大企業の閉じたシステムの中だけで動くわけではなく、誰が声を上げるかがすべてを決定するわけではありません。AIはオープンで、透明で、信用体系を持つことができるのです。

Recallのコアデザインは非常に明確です：
すべてのAIエージェントの行動、データソース、推論プロセスを「ブロックチェーンに記録する」ことが求められます。これは何を意味するのでしょうか？それは、最終的な出力だけを見るのではなく、スマートな決定の出所、経路、論理を追跡できることを意味します。

この構造は、開発者とユーザーに全く新しい可能性を提供します:

AIはもはや宣伝やPOCに依存せず、実戦でのランキングによって信頼を獲得します。Recall上のAIエージェントは、競技、タスク、データ呼び出しを通じて「真の能力」を競い合い、性能は検証可能で、能力は比較可能です。

同時に、RecallはCeramic、Tablelandなどのプロトコルを利用して、AIが安全に知識を共有できるネットワークを構築しました。一つのAIが学んだことは、そのモデルの私有財産ではなく、全体のインテリジェントネットワークの蓄積となることができます。

あなたは「Web3 + AI」の話をたくさん聞いたかもしれませんが、Recallの基盤はよりエンジニアリングに偏っています。信用、行動記録、データ呼び出し権限、モデルコンテキストインターフェース（MCP）といった重要なポイントから出発し、実際に機能する分散型AIネットワークを構築しようとしています。

コミュニティも急速に形成されています。20万人以上のDiscordのアクティブユーザー、GalxeとZealyでの集中したポイントタスクメカニズム、40以上の機関資金の支持……これらは単なる熱気ではなく、ネットワーク効果の種が芽を出し始めているのです。

私の判断は：

Recallは一夜にして注目を集めたプロジェクトではなく、Web3の精神をAIのコアアーキテクチャに組み込むためのエンジニアリング提案のようなものです。これは「AIは間違えるのか？」という問題を解決するのではなく、「AIが間違えた後に責任を追及できるのか、改善できるのか？」という問題を解決することを目指しています。

これこそが本当に構築する価値のある未来です。