AIデータトラックの可能性と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確かに重要ですが、本当の競争優位性はトレーニングデータにあります。本稿では、AIデータ競争の潜在能力と、Web3 DataFiがこの分野の新たな力となる方法について探ります。

AIデータの重要性

計算力、モデル、データはAIモデルの三大支柱です。トランスフォーマーアーキテクチャの普及と計算力問題の徐々に解決に伴い、データの重要性がますます際立っています。モデルのトレーニングは事前トレーニングとファインチューニングの二つの段階に分かれ、それぞれ異なる種類のデータが必要です。

1. プレトレーニング段階：大量のウェブからクロールされたテキスト、コードなどの情報が必要です。
2. ファインチューニング段階：モデルの特定の能力を育成するために、精密な設計と選別を経たデータセットが必要です。

この2つのデータはAIデータ競技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、高品質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るでしょう。

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Web3 DataFiの利点

従来のデータ企業と比較して、Web3はAIデータ分野で天然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、プライバシーを保証します
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. ブロックチェーンは明確なインセンティブと清算メカニズムを提供します
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適な入り口であり、敷居が低く、参加方法も多様です。

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Web3 DataFiの潜在プロジェクト

複数のDataFiプロジェクトがかなりの資金調達を受けており、巨大な潜在能力を示しています：

1. Sahara AI:分散型AIのためのスーパーインフラストラクチャとマーケットプレイスの構築
2. Yupp：AIモデルフィードバックプラットフォーム
3. Vana：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
4. Chainbase：チェーン上のデータに焦点を当てる
5. サピエン：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
6. Prisma X：ロボットのオープンコーディネーションレイヤー
7. Masa：Bittensorエコシステムのデータサブネットプロジェクト
8. Irys：プログラム可能なデータストレージと計算に特化
9. ORO：一般の人々がAIに貢献するための力を与える
10. GATA:分散型データレイヤー

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プロジェクト開発提案

1. 初期ユーザーのインセンティブと体験の最適化に注力する 2.データ品質管理に注意を払い、長期的かつ健全な協力関係を確立します
2. プロジェクトの透明性を強化し、分散型の決意を示す
3. 二本の矢：toC参加者を引き付けてエコシステムの閉ループを構築し、同時にtoBの大口顧客の認識を得ることを目指す

DataFiは、人間の知能と機械の知能の共生関係を表しています。AI時代に期待を寄せつつも少し不安を感じている人々にとって、DataFiプロジェクトに参加することは、流れに乗る選択肢と言えるでしょう。