AIデータトラックの大きな可能性とWeb3 DataFiの台頭

世界中で最良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重要であるが、真の競争優位性はトレーニングデータにある。本稿では、AIデータトラックの潜在能力と、Web3 DataFiがこの分野の新たな力となる方法について探る。

AIデータの重要性

大規模言語モデルの急速な発展に伴い、業界の関心はモデルアーキテクチャから計算能力へと徐々に移行し、現在はデータに目を向けています。データはAI企業が競争優位を維持するための重要な要素となっています。

AIモデルの訓練は、事前訓練と微調整の2つの段階に分かれています。事前訓練段階では、大量のウェブクローリングによって収集されたテキスト、コードなどの情報が必要であり、微調整段階では慎重に設計され選別された専門データセットが必要です。この2種類のデータがAI Dataトラックの主要部分を構成しています。

高品質なトレーニングデータはモデルの能力向上にとって重要であり、武道の秘伝書が武林の達人にとって重要であるのと同じです。時間が経つにつれて、データ資産は複利能力を持ち、価値がますます高くなります。

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Web3 DataFiの利点

従来の中央集権的なデータ会社と比較して、Web3 DataFiには以下の利点があります：

1. スマートコントラクトはデータの主権、安全性、プライバシーを保証します
2. 分散型アーキテクチャは、世界中で最適な労働力を引き寄せます。
3. ブロックチェーンは明確なインセンティブと決済メカニズムを提供します
4. 効率的でオープンなデータ市場の構築に寄与する

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も低いハードルの方法の1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、相応の報酬を得ることができます。

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ポテンシャルプロジェクトの概要

複数のWeb3 DataFiプロジェクトがかなりの資金調達を受けています。

• Sahara AI：分散型AIインフラストラクチャと取引市場
• Yupp：AIモデルフィードバックプラットフォーム
• Vana：個人データの貨幣化プラットフォーム
• Chainbase：チェーン上のデータ処理サービス
• Sapien：人類の知識をAIの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
• Masa：Bittensorエコシステム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と計算
• ORO：一般の人がAI貢献プラットフォームに参加する
• GATA:分散型データレイヤー

開発の課題と展望

現在のDataFiプロジェクトが直面している主な課題は以下の通りです：

1. ユーザーのロイヤリティとプラットフォームの強みをどのように築くか
2. データの品質を保証し、劣悪な通貨が良質な通貨を排除するのを避ける
3. プロジェクトの透明性を高め、Web3の精神を真に体現する
4. toCユーザーの参加とtoB顧客のニーズのバランスを取る

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時代に興味を持ち、ブロックチェーンの理想を抱く人々にとって、DataFiに参加することは自然な選択かもしれません。

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