AIデータトラックから見るWeb3 DataFiのブルーオーシャンの機会

現在、世界は最適な基盤モデルを構築する競争にあります。計算能力とモデルアーキテクチャが重要である一方で、本当の競争優位はトレーニングデータにあります。本稿では、AIデータ分野の発展から始め、Web3 DataFiの潜在能力と機会について探ります。

AIデータトラックの重要性

大規模モデルの急速な発展の中で、業界の焦点はモデルアーキテクチャから計算能力へ、そして現在はデータへと移行しています。主流のモデルフレームワークの確立と計算能力の問題が徐々に解決される中で、データの重要性がますます顕著になっています。

AIモデルのトレーニングは主に2つの段階に分かれます：事前トレーニングとファインチューニング。事前トレーニング段階では、大量のウェブから収集したテキスト、コードなどの情報が必要で、モデルが基本的なコミュニケーション能力を学びます。ファインチューニング段階では、特定のデータセットが必要で、モデルの特定の能力を育成します。この2種類のデータがAIデータ競技の主体を構成しています。

高品質なデータセットはモデルの能力向上にとって不可欠です。モデルの能力がさらに向上するにつれて、精緻で専門的なトレーニングデータがモデルの性能を決定する重要な要因となります。長期的には、AIデータも複利効果を持つ分野であり、データ資産は時間と共に蓄積され、ますます貴重になります。

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Web3 DataFiの利点

従来のデータサービスと比較して、Web3 DataFiは以下の点で独自の利点を持っています：

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、世界中で最も適した労働力を引き付けます。
3. ブロックチェーンの明確な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の構築に役立つ

一般のユーザーにとって、DataFiは分散型AIプロジェクトに参加するための最良の入り口です。ユーザーは高価なハードウェア投資や専門的なスキルを必要とせず、データ提供、モデル評価、簡単な創作などのシンプルなタスクを通じて参加することができます。

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Web3 DataFiの潜在プロジェクト

現在、複数のWeb3 DataFiプロジェクトが相当な資金調達を受けており、この分野に対する資本市場の期待が示されています。一部の代表的なプロジェクトには、

• Sahara AI：分散型AIのインフラと取引市場の構築に取り組んでいます
• 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。
• Vana：ユーザーの個人データをマネタイズ可能なデジタル資産に変換する
• Chainbase：オンチェーンデータの構造化と検証に特化
• Sapien：人類の知識を高品質なAIトレーニングデータに変換する
• Prisma X：ロボットオープンコーディネーション層、物理データ収集に焦点を当てています
• Masa：Bittensorエコシステムのデータサブネットプロジェクト
• Irys：プログラム可能なデータストレージおよび計算ソリューション
• ORO：一般の人々がAI貢献に参加することを可能にするプラットフォーム
• Gata：分散型データ層で、さまざまなデータ収集および処理ツールを提供します。

現在のプロジェクトについての考察

これらのプロジェクトは障壁が高くありませんが、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ます。したがって、初期段階ではユーザーのインセンティブと体験に重点を置くべきです。同時に、プロジェクト側は人材管理、データ品質の確保、劣悪な通貨が良貨を駆逐する現象を避ける方法を考慮する必要があります。

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課題です。多くのプロジェクトは現在、「Web3の皮を被ったWeb2プロジェクト」のように見え、十分なオンチェーンの追跡可能データや長期的に公開された透明な計画が不足しています。

DataFiの大規模な応用には、十分な数の個人ユーザーと主流企業顧客を同時に引き付ける必要があります。一部のプロジェクトは、この2つの側面で良好な進展を遂げています。

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まとめ

DataFiは人間の知能と機械の知能の長期的な共生関係を表しています。AI時代に情熱を持ち、ブロックチェーンの理想を貫く人々にとって、DataFiは間違いなく注目すべき分野です。資本の流れに従い、DataFiの発展に参加することは、時代の潮流に乗る賢明な選択かもしれません。