この記事の要点
- ARKとGlassnode、3チェーンの分散性を共同評価
- BTCが総合スコアで最も分散的、SOLは中央集権寄り
BTC・ETH・SOLの分散性を6指標で比較
米ARK Invest（アーク・インベスト）とオンチェーン分析Glassnode（グラスノード）は2026年9月1日、BTC・ETH・SOLの分散性を比較した共同レポートを公表しました。
レポートでは、分散性を単純な「分散型・中央集権型」の二択ではなく連続した尺度（スペクトラム）として捉え、ビットコイン（BTC）・イーサリアム（ETH）・ソラナ（SOL）を保有分布やネットワーク検証、地理的な耐性など6つの指標から比較しています。
評価では、独立した検証のしやすさや保有の広がりなどで強みを持つビットコインが最も分散性の高いネットワークと評価され、イーサリアムがその中間、処理性能を重視するソラナが最も中央集権寄りに位置づけられました。
一方で、ソラナはネットワーク支配に必要な最小主体数では両ネットワークを上回っており、レポートは3チェーンの違いを設計上のトレードオフ（何かを優先する代わりに別の要素を譲る関係）として捉えています。
「強気相場入り」8指標が強気転換
検証コスト・集中度・保有で3チェーンに明暗
ノード費用でBTCとSOLに大差
レポートでは、ネットワークを独立して検証するためのノード運用に必要なハードウェア費用を比較しています。
比較結果では、
| 項目 | ビットコイン | イーサリアム | ソラナ |
|---|---|---|---|
| ハードウェア費用 | 289ドル（約4.6万円） | 730ドル（約12万円） | 2万1,478ドル（約344万円） |
| 保存容量 | 753GB | 約1.2TB | 約3TB |
| 想定機材 | 一般向けPC | 中位サーバー | 業務用サーバー |
ビットコインはRaspberry Pi（ラズベリーパイ）のような比較的安価な機器でもノードを動かせるのに対し、ソラナでは業務用サーバー級の機材が必要となり、全履歴を再構築する場合のデータ量は約480 TBに達すると推計されています。
ビットコインが低い機材要件で独立検証のしやすさを重視する一方、ソラナは高性能なハードウェアを活用して処理能力を高める設計を採用しています。
ブロック生成の分散度ではSOLが優位
ブロック生成を担う主体の集中度では、ナカモト係数（ネットワーク支配に必要な最小の主体数）でソラナが両ネットワークを大きく上回りました。
レポートによれば、ビットコインではハッシュレートの51%に達するのに3つのマイニングプールが必要で、イーサリアムでもステーク量の33%に達するのに3つの主体が必要とされています。
これに対してソラナは、ステーク量の33%に達するまで19のバリデーターが必要となり、この指標では3チェーンの中で最も分散しています。
ただし、ビットコインのマイニングプールは多数の採掘者から計算能力を集め、イーサリアムのLidoも複数のノード運営者からステークを集約しているため、レポートは表面上の主体数だけでは実際の分散状況を判断できないと指摘しています。
保有と地理の分散でビットコインが優位に
トークンの保有分布では、ビットコインが3チェーンの中で最も分散しており、中規模の3つのウォレット帯にそれぞれ供給量の約20〜30%が分布しています。
一方、ソラナは最大のウォレット帯だけで供給量の約59%、上位2帯では約80%を占めており、3チェーンの中で最も保有が集中しています。
ネットワークを支えるインフラにも違いがあり、ビットコインではノードの約63%がTor（通信元を隠す匿名化ネットワーク）を経由し、データセンターで稼働する割合は約16%にとどまりました。
ソラナはインフラのほぼ100%がデータセンターで稼働し、地域別では68%が欧州に集中するなど、地理・ホスティング面でもビットコインより集中度の高い構成となっています。
「L1戦争は終結」SOLとETHが勝者に
全指標で優位なチェーンはなし、設計の違いが鮮明に
ARK InvestとGlassnodeは今回の分析から、6つの指標すべてで他を上回るブロックチェーンはなく、それぞれの設計によって分散性の強みが異なると結論づけています。
ビットコインは独立検証のしやすさや保有分布、地理的な耐性で優位に立ち、イーサリアムは多くの項目で両者の中間、ソラナはインフラ要件や保有分布で中央集権寄りの結果となりました。
一方、イーサリアムではクライアントの多様化が進み、ソラナでもFiredancer（ファイアダンサー）を含む複数のバリデータークライアントが稼働しています。
レポートは、こうしたクライアントの多様化によって監査性や耐障害性が改善し、イーサリアムとソラナの分散性向上につながる可能性を示しています。
関連の注目記事はこちら
Source：ARKレポート / Glassnode Research
サムネイル：AIによる生成画像
コメント