# 人工知能の発展における新たなボトルネック：データが核心的な課題となる人工知能モデルの規模と計算能力が急速に向上する中、長い間無視されてきた重要な問題が浮上しています——データ供給。現在、AI業界は構造的な矛盾に直面しています：モデルと計算力は成熟した市場体系を形成していますが、データの生産、クリーニング、検証、取引はまだ初級段階にあります。今後10年、AIの発展の焦点はモデルと計算力からデータインフラの構築へと移るでしょう。## AI業界のデータのジレンマ深層学習革命以来、AIモデルのパラメータ規模は百万レベルから兆レベルに飛躍し、計算能力の需要は指数関数的に増加しています。しかし、人間が生成した高品質の「オーガニックデータ」の増加は天井に近づいています。テキストデータを例にとると、インターネット上で入手可能な優れたテキストの総量は約10^12語であり、1000億パラメータモデルを訓練するには約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規模のモデルの訓練を支えることができるのはごくわずかであることを意味します。より深刻なことに、繰り返しや低品質のコンテンツの割合が60％を超え、有効なデータ供給がさらに圧縮されています。モデルがAI生成コンテンツを大量に使用し始めると、「データ汚染」によるモデル性能の劣化が業界の懸念事項となっています。この矛盾の根源は、AI産業が長年データを「無料資源」と見なしてきたことにあり、慎重に育成する「戦略資産」とは見なされていません。## チェーン上データ：AIの理想的なトレーニング素材このような背景の下で、ブロックチェーンネットワークのオンチェーンデータは独特の価値を示しています。従来のインターネットデータと比較して、オンチェーンデータは本質的な真実性と信頼性を持っています。1. 実際の意図信号：オンチェーンデータは、ユーザーが真金を使って行った意思決定行動を記録しており、プロジェクトの価値判断と資金配分戦略を直接反映しています。2. 追跡可能な行動チェーン：ブロックチェーンの透明性により、ユーザーの行動が完全に追跡可能になり、一貫した「行動チェーン」が形成され、AIが正確なユーザープロファイルを構築するのに役立ちます。3. オープンアクセス：オンチェーンデータはすべての開発者にオープンで、許可なしで取得でき、AIモデルのトレーニングに低いハードルのデータソースを提供します。しかし、オンチェーンデータは課題にも直面しています：それらは非構造化の「イベントログ」形式で存在し、AIモデルで使用するためには複雑な処理が必要です。現在、オンチェーンデータの「構造化変換率」は5％未満であり、大量の高価値シグナルが膨大な断片化情報の中に埋もれています。## チェーン上データの「スマートオペレーティングシステム」を構築するチェーン上のデータの断片化問題を解決するために、業界はAI専用に設計された「チェーン上のスマートオペレーティングシステム」の構築を模索しています。この種のシステムの核心的な目標は、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-readyデータに変換することです。主に以下のいくつかの重要なコンポーネントが含まれています：1. オープンデータ標準：異なるブロックチェーンとプロトコルのデータ形式を統一し、AIが直接"理解"できるようにする。2. 分散型検証メカニズム：ブロックチェーンのコンセンサスメカニズムを利用してデータの真実性と完全性を確保する。3. 高性能データ可用性層：最適化されたアルゴリズムとアーキテクチャを通じて、チェーン上のデータのリアルタイム処理と低遅延伝送を実現します。4. データ評価プロトコル：AIモデルを開発してデータセットの品質を自動評価し、データ取引市場に価格基準を提供します。## DataFi時代に向けてこれらの努力の最終目標は、AI産業をDataFi時代に推進することです——データは価格設定、取引、付加価値のある「資本」となります。この新しい時代において、データは4つのコア属性を持つことになります：1. 構造化：元のチェーン上の信号がAIが直接呼び出せる構造化データに変換されます。2. コンビナブル：異なるソースの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、アプリケーションの境界を拡張します。3. 検証可能：データの真実性はブロックチェーン上の記録を遡って検証することができます。4. 現金化可能：データ提供者は高品質なデータを直接収益に変換できます。## 結語：データ革命がAIの新時代をリードするAIの進化は本質的にデータインフラの進化です。人間が生成するデータの限界から、チェーン上のデータの価値発見へ、断片的な信号から構造化された資産へと、新しい世代のデータインフラがAI産業の基盤論理を再構築しています。今後のDataFi時代において、データはAIと現実世界を結ぶ架け橋となり、さまざまな革新アプリケーションの出現を促進します。データがようやく本来の価値を与えられたとき、AIは真に世界を変える力を解き放つことができます。次世代のAIアプリケーションには、強力なモデルだけでなく、高品質で信頼できるデータのサポートも必要です。このようなデータエコシステムを構築することが、今後10年間のAI業界の核心的な課題となります。
データ供給がAIの発展のボトルネックになっており、オンチェーンデータがDataFiの新時代をリードしています。
人工知能の発展における新たなボトルネック：データが核心的な課題となる
人工知能モデルの規模と計算能力が急速に向上する中、長い間無視されてきた重要な問題が浮上しています——データ供給。現在、AI業界は構造的な矛盾に直面しています：モデルと計算力は成熟した市場体系を形成していますが、データの生産、クリーニング、検証、取引はまだ初級段階にあります。今後10年、AIの発展の焦点はモデルと計算力からデータインフラの構築へと移るでしょう。
AI業界のデータのジレンマ
深層学習革命以来、AIモデルのパラメータ規模は百万レベルから兆レベルに飛躍し、計算能力の需要は指数関数的に増加しています。しかし、人間が生成した高品質の「オーガニックデータ」の増加は天井に近づいています。テキストデータを例にとると、インターネット上で入手可能な優れたテキストの総量は約10^12語であり、1000億パラメータモデルを訓練するには約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規模のモデルの訓練を支えることができるのはごくわずかであることを意味します。
より深刻なことに、繰り返しや低品質のコンテンツの割合が60％を超え、有効なデータ供給がさらに圧縮されています。モデルがAI生成コンテンツを大量に使用し始めると、「データ汚染」によるモデル性能の劣化が業界の懸念事項となっています。この矛盾の根源は、AI産業が長年データを「無料資源」と見なしてきたことにあり、慎重に育成する「戦略資産」とは見なされていません。
チェーン上データ：AIの理想的なトレーニング素材
このような背景の下で、ブロックチェーンネットワークのオンチェーンデータは独特の価値を示しています。従来のインターネットデータと比較して、オンチェーンデータは本質的な真実性と信頼性を持っています。
実際の意図信号：オンチェーンデータは、ユーザーが真金を使って行った意思決定行動を記録しており、プロジェクトの価値判断と資金配分戦略を直接反映しています。
追跡可能な行動チェーン：ブロックチェーンの透明性により、ユーザーの行動が完全に追跡可能になり、一貫した「行動チェーン」が形成され、AIが正確なユーザープロファイルを構築するのに役立ちます。
オープンアクセス：オンチェーンデータはすべての開発者にオープンで、許可なしで取得でき、AIモデルのトレーニングに低いハードルのデータソースを提供します。
しかし、オンチェーンデータは課題にも直面しています：それらは非構造化の「イベントログ」形式で存在し、AIモデルで使用するためには複雑な処理が必要です。現在、オンチェーンデータの「構造化変換率」は5％未満であり、大量の高価値シグナルが膨大な断片化情報の中に埋もれています。
チェーン上データの「スマートオペレーティングシステム」を構築する
チェーン上のデータの断片化問題を解決するために、業界はAI専用に設計された「チェーン上のスマートオペレーティングシステム」の構築を模索しています。この種のシステムの核心的な目標は、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-readyデータに変換することです。主に以下のいくつかの重要なコンポーネントが含まれています：
オープンデータ標準：異なるブロックチェーンとプロトコルのデータ形式を統一し、AIが直接"理解"できるようにする。
分散型検証メカニズム：ブロックチェーンのコンセンサスメカニズムを利用してデータの真実性と完全性を確保する。
高性能データ可用性層：最適化されたアルゴリズムとアーキテクチャを通じて、チェーン上のデータのリアルタイム処理と低遅延伝送を実現します。
データ評価プロトコル：AIモデルを開発してデータセットの品質を自動評価し、データ取引市場に価格基準を提供します。
DataFi時代に向けて
これらの努力の最終目標は、AI産業をDataFi時代に推進することです——データは価格設定、取引、付加価値のある「資本」となります。この新しい時代において、データは4つのコア属性を持つことになります：
構造化：元のチェーン上の信号がAIが直接呼び出せる構造化データに変換されます。
コンビナブル：異なるソースの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、アプリケーションの境界を拡張します。
検証可能：データの真実性はブロックチェーン上の記録を遡って検証することができます。
現金化可能：データ提供者は高品質なデータを直接収益に変換できます。
結語：データ革命がAIの新時代をリードする
AIの進化は本質的にデータインフラの進化です。人間が生成するデータの限界から、チェーン上のデータの価値発見へ、断片的な信号から構造化された資産へと、新しい世代のデータインフラがAI産業の基盤論理を再構築しています。今後のDataFi時代において、データはAIと現実世界を結ぶ架け橋となり、さまざまな革新アプリケーションの出現を促進します。
データがようやく本来の価値を与えられたとき、AIは真に世界を変える力を解き放つことができます。次世代のAIアプリケーションには、強力なモデルだけでなく、高品質で信頼できるデータのサポートも必要です。このようなデータエコシステムを構築することが、今後10年間のAI業界の核心的な課題となります。