# AI産業の次の革命：コンピューティングパワー競争からデータ革命へ人工知能(AI)モデルのパラメータ規模が兆を突破し、計算能力が毎秒百億億回(FLOPS)で測定されるとき、無視されていたコアのボトルネックが浮上してきた——データ。AI産業の次の革命は、もはやモデルアーキテクチャやチップのコンピューティングパワーによって推進されるのではなく、私たちが断片化された人間の行動データをどのように検証可能で構造化され、AI-readyな資本に変換するかに依存する。この洞察は、現在のAI発展の構造的矛盾を明らかにするだけでなく、データがもはや技術の副産物ではなく、電力やコンピューティングパワーのように計測可能で取引可能、かつ付加価値のあるコアな生産要素であるという全く新しい"DataFi時代"のビジョンを描いている。## コンピューティングパワー競争からデータ飢饉へ：AI産業の構造的矛盾AIの発展は長期にわたり「モデル-コンピューティングパワー」の二つの核によって推進されてきました。深層学習革命以来、モデルのパラメータは百万レベル(の2012年のAlexNet)から兆レベル(のGPT-4)へと飛躍的に増加し、コンピューティングパワーの需要は指数関数的に増加しています。先進的な大規模言語モデルを訓練するコストは1億ドルを超えており、そのうち90%はGPUクラスターのレンタルに使用されています。しかし業界が「より大きなモデル」と「より速いチップ」に焦点を当てる中で、データの供給側危機が静かに迫っています。人間が生成した「オーガニックデータ」は成長の天井に達しました。テキストデータの例を挙げると、インターネット上で公開されているクロール可能な高品質なテキスト(の書籍、論文、ニュース)の総量は約10^{12}語であり、1千億パラメータモデルのトレーニングには約10^{13}語レベルのデータが必要です——これは、既存のデータプールが同等の規模のモデルを10個トレーニングするのが限界であることを意味します。さらに厳しいことに、重複データや低品質なコンテンツの割合は60％を超え、効果的なデータ供給をさらに圧縮しています。モデルが自ら生成したデータ(、例えばAIが書いた記事やAIが生成した画像)を「飲み込む」ようになると、「データ汚染」によるモデル性能の低下が業界の懸念事項となっています。この矛盾の根源は、AI産業が長い間データを「無料資源」と見なしてきたことであり、「戦略資産」として丁寧に育てるものではないということです。モデルとコンピューティングパワーは成熟した市場体系を形成しています——コンピューティングパワーはクラウドプラットフォームでFLOPS単位で価格が設定され、モデルはAPIインターフェースで呼び出し回数に応じて課金されます——しかし、データの生産、清掃、検証、取引はまだ「原始時代」にあります。AIの次の10年は「データインフラ」の10年となるでしょう。そして、暗号ネットワークのチェーン上のデータは、この困難を解くための鍵となるでしょう。## オンチェーンデータ：AIが最も必要とする「人間行動データベース」データ飢饉の背景の中で、暗号ネットワークのオンチェーンデータは代替不可能な価値を示しています。従来のインターネットデータ(、例えばソーシャルメディアの投稿やeコマースのレビュー)と比較して、オンチェーンデータは「インセンティブの整合性」の真実性を自然に備えています——取引ごとに、契約の相互作用ごとに、ウォレットアドレスの行動ごとに、すべてが実際の資本と直接結びついており、改ざんできません。これは「インターネット上で最も集中した人間のインセンティブ整合行動データ」であり、具体的には三つの次元に表れています：### 現実世界の「インテントシグナル」ブロックチェーン上のデータは、感情的なコメントや気まぐれなクリックではなく、真金を使った投票行動を記録しています。例えば、あるウォレットが特定のDEXで資産を交換したり、貸出プラットフォームで担保を提供して借入を行ったり、ドメイン名を登録したりする行動は、ユーザーがプロジェクトの価値をどのように判断し、リスクを好み、資金を配分しているかを直接反映しています。このような「資本による裏付け」があるデータは、AIの意思決定能力(をトレーニングする上で、金融予測や市場分析)に非常に高い価値を持っています。それに対して、従来のインターネットデータは「ノイズ」であふれています——例えば、ソーシャルメディアでの虚偽のいいねや、eコマースプラットフォームの偽レビューなど、これらのデータは信頼できるAIモデルのトレーニングには役立たず、むしろモデルの判断を誤らせる可能性があります。### 可追溯の"行動チェーン"ブロックチェーンの透明性により、ユーザーの行動を完全に追跡可能にしています。1つのウォレットアドレスの歴史的な取引、相互作用したプロトコル、保有資産の変化が、一貫した「行動チェーン」を構成します。例えば、あるアドレスが2020年から現在までにDeFiプロトコルで行った操作を分析することで、AIはそのアドレスが「長期保有者」「アービトラージトレーダー」または「流動性提供者」であるかを正確に識別し、それに基づいてユーザープロファイルを構築できます。このような構造化された行動データは、現在のAIモデルにとって最も不足している「人間の推論サンプル」です。### オープンエコシステムの"無許可アクセス"従来の企業データ(、例えば銀行取引記録やEコマースユーザーデータ)の閉鎖性とは異なり、ブロックチェーン上のデータはオープンで許可を必要としません。すべての開発者はブロックチェーンブラウザやデータAPIを通じて原データにアクセスでき、これがAIモデルのトレーニングに"無壁垒"のデータソースを提供します。しかし、このオープン性は課題ももたらします：ブロックチェーン上のデータは"イベントログ"の形式で存在し(、例えばEthereumのERC-20 TransferイベントやあるDEXのSwapイベント)のように、非構造化された"原始信号"であり、AIモデルが使用するためにはクレンジング、標準化、関連付けが必要です。現在、ブロックチェーン上のデータの"構造化転換率"は5%未満であり、多くの高価値信号が数十億の断片化されたイベントの中に埋もれています。## ハイパーデータネットワーク：オンチェーンデータの"オペレーティングシステム"チェーン上のデータの断片化問題を解決するために、新しい"チェーン上スマートオペレーティングシステム"が登場しました。その核心的な目標は、分散したチェーン上の信号を構造化され、検証可能で、リアルタイムで組み合わせ可能なAI対応データに変換することです。### 原稿：オープンデータ標準、AIに「理解させる」ブロックチェーンの世界ブロックチェーン上のデータの最大の痛点の一つは「フォーマットの混乱」である——異なるブロックチェーン(、例えばイーサリアム、Solana、Avalanche)のイベントログフォーマットはそれぞれ異なり、同一プロトコルの異なるバージョンのデータ構造も変わる可能性がある。Manuscriptはオープンなデータスキーマ標準として、ブロックチェーン上のデータの定義と説明方法を統一した。例えば、「ユーザーのステーキング行動」をstaker_address、protocol_id、amount、timestamp、reward_tokenなどのフィールドを含む構造化データとして標準化し、AIモデルが異なるチェーンやプロトコルのデータフォーマットに適応する必要なく、直接「データの背後にあるビジネスロジックを理解する」ことを保証する。この標準化された価値は、AI開発の摩擦コストを低減することにあります。あるチームが「DeFiユーザー行動予測モデル」をトレーニングする必要があると仮定します。従来の方法では、EthereumやPolygonなどの複数のチェーンのAPIにそれぞれ接続し、異なる解析スクリプトを作成する必要があります。しかし、Manuscriptに基づいて、すべてのチェーン上のデータは統一された基準で前処理されており、開発者は「ユーザーのステーキング記録」「流動性提供記録」などの構造化データを直接呼び出すことができ、モデルのトレーニング期間を大幅に短縮します。AIモデルがデータに求める核心的な要件は「信頼性」である。もしトレーニングデータが改ざんされたり汚染されたりすれば、モデルの出力は無価値になる。EthereumのAVS(Active Validator Set)メカニズムを通じて、データの真実性を確保することができる。AVSはEthereumのコンセンサス層の拡張コンポーネントであり、60万以上のETHがステーキングされたバリデータノードで構成されている。これらのノードは、オンチェーンデータの完全性と正確性を検証する責任を負っている。オンチェーンイベントを処理する際、AVSノードはデータのハッシュ値、署名情報、オンチェーン状態をクロス検証し、出力される構造化データが元のオンチェーンデータと完全に一致することを確認する。この「暗号経済学保障」の検証メカニズムは、従来のデータ集中型検証の信頼問題を解決します。例えば、あるAI企業が中央集権機関が提供するオンチェーンデータを使用する場合、その機関がデータを改ざんしないことを信頼する必要があります。一方、分散型検証を使用することで、データの真実性は分散型の検証者ネットワークによって裏付けられ、いかなる改ざん行為もスマートコントラクトの罰則メカニズム(によって引き起こされます。例えば、担保のETH)を差し引くことになります。### 高スループットのデータ可用性層AIモデル、特にリアルタイムインタラクティブなAIアプリケーション(、取引ロボットやスマートカスタマーサービス)は、低遅延かつ高スループットのデータ供給を必要とします。データ圧縮アルゴリズムと伝送プロトコルの最適化を通じて、毎秒数十万件のオンチェーンイベントのリアルタイム処理を実現できます。例えば、あるDEXで大口取引が発生した場合、1秒以内にデータ抽出、標準化、検証を完了し、構造化された「大口取引シグナル」をサブスクライブしているAIモデルにプッシュすることで、そのモデルが取引戦略を適時に調整できるようにします。高スループットの背後にはモジュール化アーキテクチャがあり、データストレージと計算を分離しています。データストレージは分散ノードネットワークによって担われ、計算はオフチェーンのRollupを通じて実現され、ブロックチェーン自体の性能ボトルネックを回避します。この設計により、データネットワークは大規模なAIアプリケーションのリアルタイムデータ需要を支えることができ、数千のトランザクションエージェントに同時オンラインのチェーン上データサービスを提供します。## DataFiの時代:データが取引可能な「資本」になる時代新型データネットワークの究極の目標は、AI産業をDataFi時代に推進することです——データはもはや受動的な"トレーニング素材"ではなく、能動的な"資本"となり、価格が付けられ、取引され、価値が増大します。電力がキロワットで評価され、コンピューティングパワーがFLOPSで評価されるように、データも評価、ランキング、査定されなければなりません。このビジョンの実現は、データを四つのコア属性に変換することに依存しています：###ストラクチャリング:「Raw Signal」から「Available Asset」へ処理されていないオンチェーンデータは"原油"のようなもので、"ガソリン"にするためには精製が必要です。標準化を通じて、それを構造化データに変換します。例えば、"ウォレットアドレスAが時間TにプロトコルBにX個のトークンを預け入れた"という情報を、ユーザー画像、プロトコル属性、資産タイプ、タイムスタンプを含む多次元データに分解します。この構造化により、データはAIモデルによって直接呼び出すことができ、APIインターフェースを呼び出すのと同じくらい簡単になります。### かけ合わせ可能：データの"レゴブロック"Web3において、「コンピューティングパワー」はDeFiの爆発(を生み出しました。DEX+貸出+収益の集約による組み合わせの革新)です。この概念をデータの分野に導入すると、構造化データはレゴブロックのように自由に組み合わせることができます。たとえば、開発者は「ユーザーのステーキング記録」(をステーキングプロトコル)から、「価格変動データ」(をオラクル)から、「ソーシャルメンション数」(をソーシャルプラットフォームのAPI)から組み合わせて、「DeFi市場の感情予測モデル」をトレーニングすることができます。このコンビネーションはデータの利用範囲を大きく拡張し、AIの革新が単一のデータソースに制限されなくなります。### 検証可能：データの"信用の裏付け"検証された構造化データにより、唯一の"データフィンガープリント"(ハッシュ値)が生成され、ブロックチェーンに保存されます。このデータを利用するAIアプリケーションや開発者は、ハッシュ値を検証することでデータの真実性を確認できます。この"検証可能性"はデータに信用属性を与えます——例えば、"高品質取引信号"とラベル付けされたデータセットは、その歴史的正確性をブロックチェーン上のハッシュ記録を通じて追跡できます。ユーザーはデータセット提供者を信頼する必要はなく、データフィンガープリントを検証するだけでデータの品質を判断できます。###収益化:データの「収益化」DataFi時代において、データ提供者は構造化データを直接現金化することができます。例えば、あるチームがチェーン上のデータを分析して「スマートコントラクトの脆弱性警告信号」を開発し、その信号をAPIサービスとしてパッケージ化し、呼び出し回数に応じて料金を請求することができます。一般ユーザーも、自分の匿名化されたチェーン上データを共有することを許可し、データトークンの報酬を得ることができます。データエコシステムにおいて、データの価値は市場の需給によって決まります——高い精度の取引信号はより高く評価されるかもしれませんが、基礎的なユーザー行動データは従量課金される場合があります。## 結論:データ革命、AIの次の10年AIの未来について語るとき、私たちはしばしばモデルの「知能レベル」に焦点を当てますが、知能を支える「データの土壌」を無視しています。新しいデータネットワークは、核心的な真実を示しています：AIの進化は、本質的にデータインフラの進化です。人間生成データの「有限性」からオンチェーンデータの「価値発見」へ、断片的な信号の「無秩序」から構造化データの「秩序」へ、データの「無料リソース」からDataFiの「資本資産」へと、AI産業の基盤論理を再構築しています。このDataFi時代において、データはAIと現実世界をつなぐ橋となる——取引エージェントはオンチェーンデータを通じて市場の感情を感知し、自律的なdAppはユーザー行動データを通じてサービスを最適化し、一般ユーザーはデータを共有することで持続的な利益を得る。電力ネットワークが産業革命を生み出したように、コンピューティングパワーネットワークはインターネット革命を生み出し、データネットワークはAIの「データ革命」を生み出している。次世代のAIネイティブアプリケーションは、モデルやウォレットだけでなく、信頼不要でプログラム可能で高信号なデータも必要です。データがようやくその価値を持つとき、AIは本当に世界を変える力を解き放つことができます。
DataFi時代の到来：オンチェーンデータがAI産業の次なる革命を牽引する
AI産業の次の革命：コンピューティングパワー競争からデータ革命へ
人工知能(AI)モデルのパラメータ規模が兆を突破し、計算能力が毎秒百億億回(FLOPS)で測定されるとき、無視されていたコアのボトルネックが浮上してきた——データ。AI産業の次の革命は、もはやモデルアーキテクチャやチップのコンピューティングパワーによって推進されるのではなく、私たちが断片化された人間の行動データをどのように検証可能で構造化され、AI-readyな資本に変換するかに依存する。この洞察は、現在のAI発展の構造的矛盾を明らかにするだけでなく、データがもはや技術の副産物ではなく、電力やコンピューティングパワーのように計測可能で取引可能、かつ付加価値のあるコアな生産要素であるという全く新しい"DataFi時代"のビジョンを描いている。
コンピューティングパワー競争からデータ飢饉へ：AI産業の構造的矛盾
AIの発展は長期にわたり「モデル-コンピューティングパワー」の二つの核によって推進されてきました。深層学習革命以来、モデルのパラメータは百万レベル(の2012年のAlexNet)から兆レベル(のGPT-4)へと飛躍的に増加し、コンピューティングパワーの需要は指数関数的に増加しています。先進的な大規模言語モデルを訓練するコストは1億ドルを超えており、そのうち90%はGPUクラスターのレンタルに使用されています。しかし業界が「より大きなモデル」と「より速いチップ」に焦点を当てる中で、データの供給側危機が静かに迫っています。
人間が生成した「オーガニックデータ」は成長の天井に達しました。テキストデータの例を挙げると、インターネット上で公開されているクロール可能な高品質なテキスト(の書籍、論文、ニュース)の総量は約10^{12}語であり、1千億パラメータモデルのトレーニングには約10^{13}語レベルのデータが必要です——これは、既存のデータプールが同等の規模のモデルを10個トレーニングするのが限界であることを意味します。さらに厳しいことに、重複データや低品質なコンテンツの割合は60％を超え、効果的なデータ供給をさらに圧縮しています。モデルが自ら生成したデータ(、例えばAIが書いた記事やAIが生成した画像)を「飲み込む」ようになると、「データ汚染」によるモデル性能の低下が業界の懸念事項となっています。
この矛盾の根源は、AI産業が長い間データを「無料資源」と見なしてきたことであり、「戦略資産」として丁寧に育てるものではないということです。モデルとコンピューティングパワーは成熟した市場体系を形成しています——コンピューティングパワーはクラウドプラットフォームでFLOPS単位で価格が設定され、モデルはAPIインターフェースで呼び出し回数に応じて課金されます——しかし、データの生産、清掃、検証、取引はまだ「原始時代」にあります。AIの次の10年は「データインフラ」の10年となるでしょう。そして、暗号ネットワークのチェーン上のデータは、この困難を解くための鍵となるでしょう。
オンチェーンデータ：AIが最も必要とする「人間行動データベース」
データ飢饉の背景の中で、暗号ネットワークのオンチェーンデータは代替不可能な価値を示しています。従来のインターネットデータ(、例えばソーシャルメディアの投稿やeコマースのレビュー)と比較して、オンチェーンデータは「インセンティブの整合性」の真実性を自然に備えています——取引ごとに、契約の相互作用ごとに、ウォレットアドレスの行動ごとに、すべてが実際の資本と直接結びついており、改ざんできません。これは「インターネット上で最も集中した人間のインセンティブ整合行動データ」であり、具体的には三つの次元に表れています：
現実世界の「インテントシグナル」
ブロックチェーン上のデータは、感情的なコメントや気まぐれなクリックではなく、真金を使った投票行動を記録しています。例えば、あるウォレットが特定のDEXで資産を交換したり、貸出プラットフォームで担保を提供して借入を行ったり、ドメイン名を登録したりする行動は、ユーザーがプロジェクトの価値をどのように判断し、リスクを好み、資金を配分しているかを直接反映しています。このような「資本による裏付け」があるデータは、AIの意思決定能力(をトレーニングする上で、金融予測や市場分析)に非常に高い価値を持っています。それに対して、従来のインターネットデータは「ノイズ」であふれています——例えば、ソーシャルメディアでの虚偽のいいねや、eコマースプラットフォームの偽レビューなど、これらのデータは信頼できるAIモデルのトレーニングには役立たず、むしろモデルの判断を誤らせる可能性があります。
可追溯の"行動チェーン"
ブロックチェーンの透明性により、ユーザーの行動を完全に追跡可能にしています。1つのウォレットアドレスの歴史的な取引、相互作用したプロトコル、保有資産の変化が、一貫した「行動チェーン」を構成します。例えば、あるアドレスが2020年から現在までにDeFiプロトコルで行った操作を分析することで、AIはそのアドレスが「長期保有者」「アービトラージトレーダー」または「流動性提供者」であるかを正確に識別し、それに基づいてユーザープロファイルを構築できます。このような構造化された行動データは、現在のAIモデルにとって最も不足している「人間の推論サンプル」です。
オープンエコシステムの"無許可アクセス"
従来の企業データ(、例えば銀行取引記録やEコマースユーザーデータ)の閉鎖性とは異なり、ブロックチェーン上のデータはオープンで許可を必要としません。すべての開発者はブロックチェーンブラウザやデータAPIを通じて原データにアクセスでき、これがAIモデルのトレーニングに"無壁垒"のデータソースを提供します。しかし、このオープン性は課題ももたらします：ブロックチェーン上のデータは"イベントログ"の形式で存在し(、例えばEthereumのERC-20 TransferイベントやあるDEXのSwapイベント)のように、非構造化された"原始信号"であり、AIモデルが使用するためにはクレンジング、標準化、関連付けが必要です。現在、ブロックチェーン上のデータの"構造化転換率"は5%未満であり、多くの高価値信号が数十億の断片化されたイベントの中に埋もれています。
ハイパーデータネットワーク：オンチェーンデータの"オペレーティングシステム"
チェーン上のデータの断片化問題を解決するために、新しい"チェーン上スマートオペレーティングシステム"が登場しました。その核心的な目標は、分散したチェーン上の信号を構造化され、検証可能で、リアルタイムで組み合わせ可能なAI対応データに変換することです。
原稿：オープンデータ標準、AIに「理解させる」ブロックチェーンの世界
ブロックチェーン上のデータの最大の痛点の一つは「フォーマットの混乱」である——異なるブロックチェーン(、例えばイーサリアム、Solana、Avalanche)のイベントログフォーマットはそれぞれ異なり、同一プロトコルの異なるバージョンのデータ構造も変わる可能性がある。Manuscriptはオープンなデータスキーマ標準として、ブロックチェーン上のデータの定義と説明方法を統一した。例えば、「ユーザーのステーキング行動」をstaker_address、protocol_id、amount、timestamp、reward_tokenなどのフィールドを含む構造化データとして標準化し、AIモデルが異なるチェーンやプロトコルのデータフォーマットに適応する必要なく、直接「データの背後にあるビジネスロジックを理解する」ことを保証する。
この標準化された価値は、AI開発の摩擦コストを低減することにあります。あるチームが「DeFiユーザー行動予測モデル」をトレーニングする必要があると仮定します。従来の方法では、EthereumやPolygonなどの複数のチェーンのAPIにそれぞれ接続し、異なる解析スクリプトを作成する必要があります。しかし、Manuscriptに基づいて、すべてのチェーン上のデータは統一された基準で前処理されており、開発者は「ユーザーのステーキング記録」「流動性提供記録」などの構造化データを直接呼び出すことができ、モデルのトレーニング期間を大幅に短縮します。
AIモデルがデータに求める核心的な要件は「信頼性」である。もしトレーニングデータが改ざんされたり汚染されたりすれば、モデルの出力は無価値になる。EthereumのAVS(Active Validator Set)メカニズムを通じて、データの真実性を確保することができる。AVSはEthereumのコンセンサス層の拡張コンポーネントであり、60万以上のETHがステーキングされたバリデータノードで構成されている。これらのノードは、オンチェーンデータの完全性と正確性を検証する責任を負っている。オンチェーンイベントを処理する際、AVSノードはデータのハッシュ値、署名情報、オンチェーン状態をクロス検証し、出力される構造化データが元のオンチェーンデータと完全に一致することを確認する。
この「暗号経済学保障」の検証メカニズムは、従来のデータ集中型検証の信頼問題を解決します。例えば、あるAI企業が中央集権機関が提供するオンチェーンデータを使用する場合、その機関がデータを改ざんしないことを信頼する必要があります。一方、分散型検証を使用することで、データの真実性は分散型の検証者ネットワークによって裏付けられ、いかなる改ざん行為もスマートコントラクトの罰則メカニズム(によって引き起こされます。例えば、担保のETH)を差し引くことになります。
高スループットのデータ可用性層
AIモデル、特にリアルタイムインタラクティブなAIアプリケーション(、取引ロボットやスマートカスタマーサービス)は、低遅延かつ高スループットのデータ供給を必要とします。データ圧縮アルゴリズムと伝送プロトコルの最適化を通じて、毎秒数十万件のオンチェーンイベントのリアルタイム処理を実現できます。例えば、あるDEXで大口取引が発生した場合、1秒以内にデータ抽出、標準化、検証を完了し、構造化された「大口取引シグナル」をサブスクライブしているAIモデルにプッシュすることで、そのモデルが取引戦略を適時に調整できるようにします。
高スループットの背後にはモジュール化アーキテクチャがあり、データストレージと計算を分離しています。データストレージは分散ノードネットワークによって担われ、計算はオフチェーンのRollupを通じて実現され、ブロックチェーン自体の性能ボトルネックを回避します。この設計により、データネットワークは大規模なAIアプリケーションのリアルタイムデータ需要を支えることができ、数千のトランザクションエージェントに同時オンラインのチェーン上データサービスを提供します。
DataFiの時代:データが取引可能な「資本」になる時代
新型データネットワークの究極の目標は、AI産業をDataFi時代に推進することです——データはもはや受動的な"トレーニング素材"ではなく、能動的な"資本"となり、価格が付けられ、取引され、価値が増大します。電力がキロワットで評価され、コンピューティングパワーがFLOPSで評価されるように、データも評価、ランキング、査定されなければなりません。このビジョンの実現は、データを四つのコア属性に変換することに依存しています：
###ストラクチャリング:「Raw Signal」から「Available Asset」へ
処理されていないオンチェーンデータは"原油"のようなもので、"ガソリン"にするためには精製が必要です。標準化を通じて、それを構造化データに変換します。例えば、"ウォレットアドレスAが時間TにプロトコルBにX個のトークンを預け入れた"という情報を、ユーザー画像、プロトコル属性、資産タイプ、タイムスタンプを含む多次元データに分解します。この構造化により、データはAIモデルによって直接呼び出すことができ、APIインターフェースを呼び出すのと同じくらい簡単になります。
かけ合わせ可能：データの"レゴブロック"
Web3において、「コンピューティングパワー」はDeFiの爆発(を生み出しました。DEX+貸出+収益の集約による組み合わせの革新)です。この概念をデータの分野に導入すると、構造化データはレゴブロックのように自由に組み合わせることができます。たとえば、開発者は「ユーザーのステーキング記録」(をステーキングプロトコル)から、「価格変動データ」(をオラクル)から、「ソーシャルメンション数」(をソーシャルプラットフォームのAPI)から組み合わせて、「DeFi市場の感情予測モデル」をトレーニングすることができます。このコンビネーションはデータの利用範囲を大きく拡張し、AIの革新が単一のデータソースに制限されなくなります。
検証可能：データの"信用の裏付け"
検証された構造化データにより、唯一の"データフィンガープリント"(ハッシュ値)が生成され、ブロックチェーンに保存されます。このデータを利用するAIアプリケーションや開発者は、ハッシュ値を検証することでデータの真実性を確認できます。この"検証可能性"はデータに信用属性を与えます——例えば、"高品質取引信号"とラベル付けされたデータセットは、その歴史的正確性をブロックチェーン上のハッシュ記録を通じて追跡できます。ユーザーはデータセット提供者を信頼する必要はなく、データフィンガープリントを検証するだけでデータの品質を判断できます。
###収益化:データの「収益化」
DataFi時代において、データ提供者は構造化データを直接現金化することができます。例えば、あるチームがチェーン上のデータを分析して「スマートコントラクトの脆弱性警告信号」を開発し、その信号をAPIサービスとしてパッケージ化し、呼び出し回数に応じて料金を請求することができます。一般ユーザーも、自分の匿名化されたチェーン上データを共有することを許可し、データトークンの報酬を得ることができます。データエコシステムにおいて、データの価値は市場の需給によって決まります——高い精度の取引信号はより高く評価されるかもしれませんが、基礎的なユーザー行動データは従量課金される場合があります。
結論:データ革命、AIの次の10年
AIの未来について語るとき、私たちはしばしばモデルの「知能レベル」に焦点を当てますが、知能を支える「データの土壌」を無視しています。新しいデータネットワークは、核心的な真実を示しています：AIの進化は、本質的にデータインフラの進化です。人間生成データの「有限性」からオンチェーンデータの「価値発見」へ、断片的な信号の「無秩序」から構造化データの「秩序」へ、データの「無料リソース」からDataFiの「資本資産」へと、AI産業の基盤論理を再構築しています。
このDataFi時代において、データはAIと現実世界をつなぐ橋となる——取引エージェントはオンチェーンデータを通じて市場の感情を感知し、自律的なdAppはユーザー行動データを通じてサービスを最適化し、一般ユーザーはデータを共有することで持続的な利益を得る。電力ネットワークが産業革命を生み出したように、コンピューティングパワーネットワークはインターネット革命を生み出し、データネットワークはAIの「データ革命」を生み出している。
次世代のAIネイティブアプリケーションは、モデルやウォレットだけでなく、信頼不要でプログラム可能で高信号なデータも必要です。データがようやくその価値を持つとき、AIは本当に世界を変える力を解き放つことができます。