USD.AIは、人工知能(AI)インフラストラクチャへの資金提供に特化した合成米ドルおよび信用プロトコルです。これは単なるステーブルコインプロジェクトではなく、分散型金融(DeFi)の流動性をAIハードウェアの設備投資に導入しようとする革新的な試みです。
コアオペレーションモデル:ステーブルコインとGPU担保ローンを接続
USD.AIプロトコルの核はコネクタとして機能することです。一方では、ユーザーが預け入れたステーブルコイン(USDC、USDTなど)を吸収し、他方では、GPU(グラフィックプロセッサ)などのAI計算ハードウェアの購入またはリースに必要な資金をオペレーターに提供します。
- 預金側:ユーザーはステーブルコインを預け入れ、対応する合成米ドルトークンUSDai、またはその利息付きバージョンsUSDaiを受け取ります。sUSDaiの収益は、プロトコルが資金を貸し出すことによって生じる利息から得られます。
- 融資側:GPUオペレーターは、そのハードウェア資産を法的枠組みを通じてトークン化し、これを担保としてプロトコルにローンを申請できます。USD.AIは、GPUの減価償却などの要因を考慮した専門の引受メカニズムを設計しています。
このモデルを通じて、プロトコルはAI業界の資本集約的で伝統的な融資プロセスの遅さという課題を解決することを目指しており、融資プロセスを約7日間に短縮できると主張しています。
トークンエコシステム:USDai、sUSDai、CHIP
プロトコルには、それぞれ異なる機能を果たす3つの主要なトークンが含まれています。
- USDai:合成米ドルステーブルコインで、基盤となるステーブルコイン(USDCなど)またはPayPalのPYUSDによって過剰担保されていると主張されており、支払い、流動性提供などのシナリオで使用されます。
- sUSDai:USDaiの利息付きバージョンです。sUSDaiを保有することは、プロトコル内で利息付き預金ポジションを保有することを意味し、目標年間利回りは10%〜15%の範囲です。収益は主にGPU担保ローンからの利息に由来し、遊休資金は米国債などの低リスク資産に投資される可能性もあります。
- CHIP:プロトコルのガバナンスおよびユーティリティトークンです。保有者は、ローン・トゥ・バリュー(LTV)、金利モデルなどの主要なパラメータに投票できます。CHIPは複数の主要な暗号通貨取引所で取引されています。
プロジェクトの背景、資金調達、進捗状況

USD.AIは、2021年に設立されたPermian Labsチームによって開発されました。このプロジェクトは、Framework Ventures、Dragonfly、Bullish、Arbitrum Foundation、Coinbase Venturesなどの著名な機関投資家から投資を受けています。
公開情報によると、プロジェクトは最近いくつかの進展がありました。
- 事業拡大:2026年9月30日にクロスチェーンプロトコルLayerZeroを通じて、Arbitrum、イーサリアム、Base、Solanaなどの複数のブロックチェーンに事業を拡大しました。
- 債務資金調達:2026年8月にBullishからGPU融資専用の1億ドルのステーブルコイン債務融資を受けました。同年9月にはK3 Capitalから4000万ドルのリボルビングクレジットを受けました。
- 事業規模:2026年4月現在、プロトコルの預金は約3億4700万ドル、アクティブな融資額は1億ドルを超えています。2026年9月現在、プロトコルの総ロックアップ価値(TVL)は6億5900万ドルを超えています。
市場パフォーマンスとリスクの考慮事項
CHIPはガバナンストークンとして、その価格は市場のセンチメントとプロトコルの発展に影響されます。2026年10月14日のデータによると、CHIPの時価総額は約1億1600万ドル、24時間の取引量は1800万ドルを超えており、一定の市場流動性を示しています。
投資家にとって、USD.AIモデルは新たな収益機会をもたらす一方で、特定のリスクも伴います。
- 革新性と複雑性:物理的なGPUハードウェアをオンチェーン担保として使用し、引受を行うことは、法律、技術、金融の多重の複雑さを伴い、その長期的な信頼性は検証が必要です。
- 信用リスク:sUSDaiの収益は最終的にGPU借り手の返済能力に依存します。大規模なデフォルトや担保(GPU)価値の急激な下落が発生した場合、収益や元本の安全性に影響を与える可能性があります。
- 規制の不確実性:現実世界資産(RWA)のトークン化と信用業務に関わるため、異なる司法管轄区でのコンプライアンス審査に直面する可能性があります。
USD.AIは、DeFiとAIインフラストラクチャの交差点における大胆な実験を代表しています。その成功は、リスク管理能力、技術実装の堅牢性、そして急速に発展するAI業界で真の資金調達需要を継続的に見つけられるかどうかにかかっています。


