AIデータトラックの潜力とWeb3 DataFiの台頭

世界中が最高の基盤モデルを構築しようと競い合う時代において、計算能力やモデルアーキテクチャは確かに重要ですが、本当の競争優位性はトレーニングデータにあります。今月のAI界で最も注目を集めた出来事は、Metaが力を示し、中国系の研究者を中心とした豪華なAIチームを結成したことです。リーダーはわずか28歳で、Scale AIを設立したアレクサンダー・ワンです。Scale AIは現在290億ドルの評価額を持ち、アメリカ軍、OpenAI、Anthropic、Metaなどの多くのAI大手にデータサービスを提供しています。

Scale AIが多くのユニコーンの中で際立っている理由は、AI産業におけるデータの重要性を早期に発見したことにあります。計算能力、モデル、データはAIモデルの三大支柱です。大モデルを人に例えるなら、モデルは身体、計算能力は食べ物、データは知識と情報です。

LLMの急速な発展に伴い、業界の焦点はモデルから計算力へと移行しており、現在ではほとんどのモデルがフレームワークとしてtransformerを確立しています。各大手企業は自社でスーパーコンピュータクラスターを構築するか、クラウドサービスプロバイダーと長期契約を結んでいます。計算力の基本的なニーズが解決された後、データの重要性がますます際立っています。

Scale AIは既存のデータの掘り起こしに取り組むだけでなく、より長期的なデータ生成ビジネスにも目を向けています。同社は異なる分野の人工専門家チームを通じてAIモデルにより質の高いトレーニングデータを提供しようとしています。

モデルのトレーニングは、事前トレーニングとファインチューニングの2つの段階に分かれています。事前トレーニングは、赤ちゃんが言葉を学ぶ過程に似ており、インターネットから収集した大量のテキストやコードなどの情報が必要です。ファインチューニングは、学校教育のように、明確な目標と方向性があります。それに応じて、必要なデータも2つのカテゴリに分かれます：一つはあまり処理が必要ない大量のデータ、もう一つはモデルの特定の能力を養うために精密に設計され、選別される必要があるデータです。

モデルの能力がさらに向上するにつれて、より詳細で専門的なトレーニングデータがモデルの能力に重要な影響を与える要因となります。長期的には、AIデータも雪だるま効果を持つ分野であり、初期の作業の蓄積に伴い、データ資産は複利効果を持ち、古くなるほど価値が高まります。

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Web3 DataFi:AIデータの理想的な肥沃な土壌

従来のデータ企業と比較して、Web3はAIデータ分野で天然の優位性を持っており、これによりDataFiという新しい概念が誕生しました。Web3 DataFiの利点は主に以下のいくつかの点にあります：

1. スマートコントラクトはデータの主権、安全性、プライバシーを保障します
2. 分散型アーキテクチャは、世界中の最適な労働力を引き付けます。
3. 明確なブロックチェーンのインセンティブと決済メカニズム
4. 効率的でオープンなワンストップデータマーケットを構築する

一般ユーザーにとって、DataFiは最も参加しやすい分散型AIプロジェクトです。ユーザーは高価なハードウェア投資や専門的な技術背景を必要とせず、データを提供したり、モデルの出力を評価したりするなどの簡単なタスクを通じて参加できます。

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Web3 DataFiの潜在的なプロジェクト

現在、複数のDataFiプロジェクトがかなりの資金調達を受けており、巨大な潜在能力を示しています：

1. Sahara AI：分散型AIインフラストラクチャと取引市場の構築に取り組んでいます
2. Yupp：AIモデルフィードバックプラットフォームで、ユーザーは異なるモデルの出力品質を評価できます。
3. Vana：ユーザーの個人データを貨幣化可能なデジタル資産に変換する
4. Chainbase：オンチェーンデータに特化し、200以上のブロックチェーンをカバー
5. Sapien：人間の知識を高品質なAIトレーニングデータに変換する
6. Prisma X：ロボットオープンコーディネーション層、物理データ収集に注目
7. Masa：Bittensorエコシステムの主要なサブネットプロジェクトで、リアルタイムデータアクセスを提供します。
8. Irys：プログラム可能なデータストレージと計算に特化
9. ORO：一般の人々がAIの貢献に参加するための力を与える
10. Gata：分散型データレイヤーで、さまざまなデータ収集および処理ツールを提供します。

これらのプロジェクトは現在、障壁が低いですが、プラットフォームの優位性はユーザーとエコシステムの粘着性の蓄積によって迅速に形成されるでしょう。初期段階では、十分なユーザーを引き付けるために、インセンティブ施策とユーザーエクスペリエンスに重点を置く必要があります。同時に、プロジェクト側は人材管理とデータ品質の保証を考慮し、悪貨が良貨を駆逐する状況を避ける必要があります。

さらに、透明性を高め、分散化のプロセスを加速することも、これらのプロジェクトが直面している重要な課題です。DataFiの大規模な採用には、個人ユーザーと主流の企業顧客の両方を同時に引き付け、完全なエコシステムのクローズドループを形成する必要があります。

DataFiは、人間の知性が長期にわたって機械知性を育成するプロセスを表し、同時にスマートコントラクトを通じて人間の労働の利益を保障します。AI時代に期待を寄せ、ブロックチェーンの理想を保っている人々にとって、DataFiに参加することは間違いなくトレンドに沿った賢明な選択です。

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