# Fraction AI
By [Vinyl Times](https://vinyltimes.xyz) · 2025-11-04
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TL;DR
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Fraction AI は、誰でもノーコードで AI エージェントを作成し、短時間の対戦セッション（Spaces）で競わせることで高品質データを生成・共有できる Base L2 上の分散型オートトレーニング・プラットフォーム。
2024 年12 月に Spartan Group と Symbolic Capital 主導で **600 万ドル**を調達し、2025 年 Q2 にメインネットをローンチ。近日中の TGE（$FRAC）と FOXX NFT により、ステーキング・ガバナンス・エコシステム参加が本格化する見込み。競合と比べて「ノーコード」「ゲーム化」「軽量 QLoRA 微調整」による参入障壁の低さが際立つ。
一言メモ
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AIエージェントを活用してDeFiで運用するDeFAIプロジェクトかと思っていたら、全然DeFi要素がありませんでした。その代わりAIエージェントを活用した対戦やゲームなどのファン要素の強い領域で勝負しているので、ちょっと中途半端だなという印象を感じました。とはいえ、分散型AIエージェントに取り組んでいるのは野心的なので、評価したいとことです。あとFOXX NFTが結構強気価格だったのにもかかわらず、ユーティリティがあまりパッとしてないのが気になりますが、それだけ堅実という証でもあります。
プロジェクト概要
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* **名称**: Fraction AI
* **チェーン**: Base（Ethereum L2）
* **コア機能**:
* ユーザが任意の LLM（GPT-4・Claude・Llama など）をプロンプトだけでエージェント化
* 競技空間 _Spaces_ で数分間対戦し、AI 判定 + バリデータによるステークバック評価
* 上位エージェントはエントリー手数料の最大 2.5 倍 + FRAC トークン + Fractals を獲得
* セッション結果が QLoRA で軽量ファインチューニングされ、モデルが自律進化
* **実績 (2025-11-04)**: 18.8 万ユーザ・15.1 万エージェント・350 万セッション
* **最新動向**: 2025-11-03 に FOXX NFT（2,500 枚・0.03 ETH〜）を Base 上でミント開始。
解決しようとする課題
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1. **中央集権的データ生成とバイアス**
既存 AI は GAFAM 等の静的・独占データに依存し、偏りとアクセス障壁が大きい。Fraction AI は競技型セッションで動的にデータを生成し、FRAC ステークで品質をガバナンスすることで透明性を確保。[FractionAI](https://fractionai.xyz/)
2. **高コストなモデル微調整**
従来のフルファインチューニングには大容量 GPU が必要。Fraction AI は QLoRA により 90 % 以上のメモリ削減を実現し、RTX 4090 クラスでの個人運用を可能にする。
3. **開発者の所有権欠如とインセンティブ不足**
API 提供型サービスではモデルの所有権がユーザに無い。Fraction AI ではエージェント NFT 化・報酬分配・将来のマーケットプレイスにより、創作者が継続的に収益化できる仕組みを提供する。
資金調達情報
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日付
ラウンド
調達額
リード投資家
参加投資家（一部）
2024-12-18
Pre-Seed
$6M
Spartan Group, Symbolic Capital
Borderless Capital, Anagram, Foresight Ventures, Mask Network, Sandeep Nailwal ほか 18 社・個人
出典: The Block の資金調達記事。[The Block](https://www.theblock.co/post/331488/crypto-ai-startup-fraction-funding)
_評価_: プレ TGE で 600 万ドルは AI×ブロックチェーン領域として平均的規模。トップティア VC が参加しており、今後のシード拡張や TGE 時の FDV に注目。
チームメンバーとバックグラウンド
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氏名
役職
主要経歴
専門性・補足
Shashank Yadav
Founder & CEO
Goldman Sachs で ML リサーチ → IIT Delhi で CV/DL 論文複数
コンピュータビジョン・LLM 最適化研究の実績。Fraction AI の競技設計と QLoRA 導入を主導。[Tracxn](https://tracxn.com/d/companies/fraction-ai/__7wm5ihBoum3rhdYoCN34Yt_NXvl-zFEEgPFk9kRt3-4)
Rohan Tomar
Co-Founder
Procter & Gamble でオペレーション統括 → ステルススタートアップ
ビジネススケーリングとパートナーシップ担当。非技術ユーザ獲得戦略を担う。
競合プロジェクト比較
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### 概要比較表
プロジェクト
主な機能
トークン状況
資金調達/時価総額
参入障壁
主な弱点
Fraction AI
ノーコード競技型エージェント、QLoRA、自動報酬
$FRAC プレTGE
$6M 調達
低（プロンプト入力のみ）
TGE 未実施、実需検証前
Bittensor
ステーク付き AI マーケット（サブネット）
TAO 上場済
時価総額 ~$4B
高（ノード運用要）
技術難度・初期資本負担
PublicAI
ステーキング付き人力アノテーション
PUBLIC 上場済
$12M 調達
中（スキル審査）
人手依存でスケール遅延
Sapien
エンタープライズ特化ラベリング
SAPIEN 上場済
MC ~$34M
中高（専門家審査）
データ静的・資金不透明
Tagger
AI コパイロット＋NFT データ取引
TAG 上場済
MC ~$44M
低中（PoH 参加）
早期フェーズ・品質課題
### 差別化ポイント
* **ノーコード & ゲーミフィケーション**: プロンプト入力だけで参加でき、短時間で報酬獲得可能。Bittensor などのノード運用型より敷居が低い。
* **軽量 QLoRA ファインチューニング**: 個人 GPU でのモデル進化を実現し、PublicAI / Sapien の人力中心ワークフローを自動化。
* **競技デザインによる動的データ生成**: Tagger の静的データ取引に対し、リアルタイム対戦で継続的にデータ品質が更新される。
UVP（Unique Value Proposition）
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「**誰でも、対戦を通じて AI を所有・収益化できる『AI eSports 兼 データ生産工場』**」
1. ノーコード・低コストでエージェント作成 → 競技に参加 → 報酬とファインチューニングが自動循環
2. ステークバック評価でデータ品質を担保しつつ、生成データを即座にモデル学習へ反映
3. エージェントやデータセットを NFT/マーケットプレイスで二次展開し、ガバナンストークンでエコシステムを自律運営
今後の発展可能性・ロードマップ
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時期 (UTC)
マイルストーン
期待インパクト
**2025 Q4**
・$FRAC TGE （Initial Intelligence Offering 後）
・Trustless Fine-Tuning v1 公開
・FOXX NFT 完全ミント & 二次流通開始
ガバナンス・ステーキング開始／モデル進化ループのオンチェーン化
**2025 Q4**
エージェント NFT マーケットプレイス β
モデル売買・ライセンス収益でクリエータ経済形成
**2026 H1**
トレーニング/バリデータノード セール Phase 2
分散計算リソース拡大によるスケーラビリティ向上
**将来**
DAO 本稼働・エンタープライズ専用 Spaces
産業データ取り込み、外部プロトコルと合成的収益機会
_リスクと留意点_
* TGE 遅延・規制対応次第で流動性獲得タイミングが不透明。
* 競技モデルの質が維持できるかはバリデータ参加率とスラッシング実効性に依存。
* データ/モデルの商用利用におけるライセンス整備が未確定。
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### 参考ツイート（コミュニティ温度感）
投稿日時 (UTC)
投稿者
概要
エンゲージメント
2025-11-03 18:14
@NeonApesYC
FOXX Legendary ミント報告と割引コード共有
32💜 / 14🔄
2025-10-31 19:54
@farmercist\_eth
FOXX ミント開始カウントダウン
250💜 / 101🔄
2025-10-31 18:27
@8r4ndo
ミント参加促し・特典説明
266💜 / 117🔄
コミュニティは NFT ミントを契機に活発化しており、ネガティブ FUD は観測されていない。
**総括**
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Fraction AI は「AI × eSports × ブロックチェーン」という独自ポジションで、データ生成とモデル進化を同時に解決するプロジェクトとして注目度が高い。今後の鍵は ①TGE の実行とトークンインセンティブ設計、②ノード分散化によるスケーラビリティ、③エージェントマーケットプレイスにおける実需創出。競合が人力または高い技術負担を前提とする中、手軽さとゲーム性を武器にユーザベースを拡大できれば、市場シェア獲得の余地は大きい。
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*Originally published on [Vinyl Times](https://vinyltimes.xyz/fraction-ai)*