AIデータトラックの可能性とWeb3 DataFiの台頭

AI分野では、データが徐々に最も重要な競争優位性となっています。モデルアーキテクチャと計算能力の進展が安定してくる中で、高品質なトレーニングデータがAI企業がリーダーシップを維持するための重要な要素となります。

Scale AI社の成功はこれを十分に示しています。同社はAIモデルに大量の正確なラベルデータを提供することに特化しており、顧客には多くのAI大手企業が含まれています。Scale AIは既存のデータマイニングを提供するだけでなく、長期的なデータ生成ビジネスにも注目しており、専門チームを通じてAIモデルのトレーニングに高品質なデータを提供しています。

AIモデルのトレーニングは、プレ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。プレトレーニング段階では、大量のインターネットから収集されたテキストやコードなどの情報が必要であり、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す。これら2種類のデータがAI Dataトラックの主体を構成しています。モデルの能力が向上するにつれて、精密で専門的なトレーニングデータがますます重要になっていくでしょう。

この背景の中で、Web3 DataFi分野は巨大な可能性を示しています。従来のデータ企業と比較して、Web3 DataFiは多方面にわたる利点を持っています。

1. スマートコントラクトを通じてデータの主権、安全性、プライバシーを保障する
2. 分散型アーキテクチャを活用して、世界中から最適な労働力を引き寄せる
3. ブロックチェーンは明確なインセンティブと決済方法を提供します
4. 効率的でオープンなデータ市場の構築に役立つ

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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低限のハードルの一つです。ユーザーはデータを提供したり、モデルを評価したりするなどの簡単なタスクを通じて参加し、報酬を得ることができます。

現在、Sahara AI、Yupp、Vanaなどの複数のWeb3 DataFiプロジェクトが大規模な資金調達を行っています。これらのプロジェクトは、データ収集、ラベリング、評価などの複数の段階をカバーしています。現在、これらのプロジェクトの障壁は一般的に高くありませんが、将来的にはユーザーの蓄積とエコシステムの粘着性を通じてプラットフォームの優位性を形成することが期待されています。

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これらのプロジェクトにとって、現在の重要なポイントは、質の高いユーザーを引き付け、維持する方法を見つけることと、データの質を保証することです。さらに、透明性を高め、去中心化プロセスを加速させることも未来の重要な方向性です。最終的には、DataFiの成功には一般ユーザーと企業顧客の両方からの認知が必要です。

DataFiは人間の知能と機械の知能の新しい相互作用関係を表しています。AI時代の不確実性の中で、DataFiに参加することは流れに沿った賢明な選択かもしれません。

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