AIの次の10年:データインフラの革命

人工知能(AI)業界は長い間、モデルのスケールと計算能力の向上に焦点を当ててきましたが、モデルパラメータが1兆を突破し、計算能力が毎秒百億億回のレベルに達するにつれて、見落とされていた核心的なボトルネックが徐々に明らかになってきています - データです。現在のAIの発展が直面している構造的矛盾は、新たな「DataFi時代」の景観を明らかにしています - この時代では、データはもはや技術の副産物ではなく、測定可能で取引可能、価値を増す核心的な生産要素となり、電力や計算能力と同様です。

AI業界の構造的矛盾:コンピューティングパワー競争からデータ飢饉まで

AIの発展は長期にわたり"モデル-計算力"の二重駆動によって推進されてきた。深層学習革命以来、モデルのパラメータは百万レベルから兆レベルに飛躍的に増加し、計算力の需要は指数関数的に増加している。統計によると、先進的な大規模言語モデルの訓練コストは1億ドルを超えており、その90%はGPUクラスターのレンタルに使われている。しかし、業界が"より大きなモデル"と"より速いチップ"に焦点を当てる一方で、データ供給側の危機が静かに迫っている。

人類が生成した「オーガニックデータ」は成長の天井に達しました。テキストデータの例を挙げると、インターネット上で公開されているクロール可能な高品質テキストの総量は約10^12語であり、1千億パラメータのモデルのトレーニングには約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等規模のモデル10個のトレーニングを支えることができるだけであることを意味しています。さらに厳しいことに、重複データや低品質コンテンツの割合が60％を超えており、有効なデータ供給がさらに圧縮されています。モデルが自ら生成したデータを「飲み込む」ようになると、「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、「戦略資産」として慎重に育成すべきものと考えていないことです。モデルと計算能力は成熟した市場化システムを形成していますが、データの生産、クレンジング、検証、取引はまだ「未開の時代」にあります。AIの次の10年は「データインフラストラクチャー」の10年になるでしょう。そして、暗号ネットワークのチェーン上のデータは、この窮地を解く鍵となります。

チェーン上のデータ:AIが最も必要とする「人間の行動データベース」

データの飢饉の背景の中で、暗号ネットワークのオンチェーンデータは、他に代えがたい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、天然に"インセンティブの整合性"の真実性を備えています - 各取引、各契約の相互作用、各ウォレットアドレスの行動は、実際の資本と直接結びつき、改ざんができません。オンチェーンデータは、"インターネット上で最も集中的な人間のインセンティブ整合性行動データ"として定義され、具体的には三つの次元に現れます:

現実世界の「インテントシグナル」

オンチェーンデータは、実際のお金で投票した意思決定行動を記録しています。例えば、あるDEXで資産を交換したり、貸し借りプラットフォームで担保を設定したり、ドメインを登録したりする行動は、ユーザーのプロジェクト価値に対する判断、リスク嗜好、資金配分戦略を直接反映しています。この「資本の裏付け」となるデータは、AIの意思決定能力(、例えば金融予測や市場分析)を訓練するために非常に高い価値を持っています。それに対して、従来のインターネットデータは「ノイズ」であふれており、これらのデータは信頼できるAIモデルを訓練することができず、むしろモデルの判断を誤らせてしまいます。

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、ユーザーの行動は完全に追跡可能です。あるウォレットアドレスの履歴取引、相互作用したプロトコル、保有資産の変化は、一貫した「行動の鎖」を形成します。例えば、2020年から現在までの間に特定のアドレスがDeFiプロトコルで行った操作を分析することで、AIはそのアドレスが「長期保有者」「アービトラージトレーダー」または「流動性提供者」であるかを正確に特定し、それに基づいてユーザープロファイルを構築することができます。このような構造化された行動データこそが、現在のAIモデルにとって最も不足している「人間の推論サンプル」です。

オープンエコシステムの「無許可アクセス」

伝統的な企業データの閉鎖性とは異なり、オンチェーンデータはオープンで許可なしにアクセスできます。どの開発者もブロックチェーンブラウザやデータAPIを通じて原データを取得でき、これはAIモデルのトレーニングに「障壁のない」データソースを提供します。しかし、このオープン性は課題ももたらします：オンチェーンデータは「イベントログ」の形式で存在し、非構造化の「原始信号」であるため、AIモデルが使用するためにはクリーニング、標準化、関連付けが必要です。現在、オンチェーンデータの「構造化転換率」は5%未満であり、大量の高価値信号が数十億の断片的なイベントの中に埋もれています。

ハイパーデータネットワーク: チェーン上のデータの「オペレーティングシステム」

チェーン上のデータの断片化問題を解決するために、新しい「チェーン上スマートオペレーティングシステム」が提案されました - これはAIのために設計されたデータネットワークです。その核心的な目標は、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。

原稿:オープンデータ標準、AIが"理解する"ブロックチェーンの世界

オンチェーンデータの最大の痛点の一つは「形式の混乱」です - 異なるブロックチェーンのイベントログの形式はさまざまで、同じプロトコルの異なるバージョンのデータ構造も変わる可能性があります。Manuscriptはオープンなデータスキーマ標準として、オンチェーンデータの定義と記述方法を統一しました。例えば、「ユーザーのステーキング行動」をstaker_address、protocol_id、amount、timestamp、reward_tokenなどのフィールドを含む構造化データとして標準化し、AIモデルが異なるチェーンやプロトコルのデータ形式に適応することなく、データの背後にあるビジネスロジックを直接「理解」できるようにしています。

この標準化された価値は、AI開発の摩擦コストを低減することにあります。あるチームが「DeFiユーザー行動予測モデル」をトレーニングしようとする場合、従来の方法では複数のチェーンのAPIにそれぞれ接続し、異なる解析スクリプトを作成する必要があります。しかし、Manuscriptに基づいて、すべてのオンチェーンデータは統一基準で前処理されており、開発者は「ユーザーのステーキング記録」や「流動性提供記録」などの構造化データを直接呼び出すことができ、モデルのトレーニング期間を大幅に短縮できます。

AIモデルのデータに対する核心的要求は「信頼性」である。トレーニングデータが改ざんまたは汚染されると、モデルの出力は無価値となる。Hyperdata NetworkはEthereumのAVS(Active Validator Set)メカニズムを通じてデータの真実性を保証する。AVSはEthereumのコンセンサス層の拡張コンポーネントであり、大量のETHを担保にしたバリデータノードで構成され、これらのノードはオンチェーンデータの完全性と正確性を検証する役割を担っている。Hyperdata Networkがオンチェーンイベントを処理する際、AVSノードはデータのハッシュ値、署名情報、およびオンチェーン状態をクロス検証し、出力された構造化データが元のオンチェーンデータと完全に一致することを保証する。

この「暗号経済学の保証」の検証メカニズムは、従来のデータ集中型検証の信頼の問題を解決します。例えば、あるAI企業が中央集権的な機関から提供されたオンチェーンデータを使用する場合、その機関がデータを改ざんしていないことを信頼する必要があります。一方、Hyperdata Networkを使用する場合、データの真実性は分散型の検証者ネットワークによって裏付けられ、いかなる改ざん行為もスマートコントラクトの罰則メカニズムを引き起こします。

Chainbase DA:高スループットのデータ可用性レイヤー

AIモデル、特にリアルタイムインタラクションのAIアプリケーション(（取引ボット、スマートカスタマーサービス)など）は、低遅延、高スループットのデータ供給を必要とします。Chainbase DA(データ可用性)レイヤーは、このニーズに特化して設計されており、データ圧縮アルゴリズムと伝送プロトコルの最適化を通じて、毎秒数十万件のオンチェーンイベントのリアルタイム処理を実現します。例えば、あるDEXで大口取引が発生した場合、Chainbase DAは1秒以内にデータの抽出、標準化、検証を完了し、構造化された「大口取引信号」を購読しているAIモデルにプッシュし、タイムリーに取引戦略を調整できるようにします。

高いスループットの背後にはモジュラーアーキテクチャがあります - Chainbase DAはデータストレージと計算を分離し、データストレージは分散ノードネットワークによって担われ、計算はオフチェーンのRollupによって実現され、ブロックチェーン自体の性能ボトルネックを回避しています。この設計により、Hyperdata Networkは大規模なAIアプリケーションのリアルタイムデータ需要を支えることができ、膨大な取引代理に同時にオンラインのオンチェーンデータサービスを提供します。

データファイ時代: データが取引可能な"資本"になる時

Hyperdata Networkの最終目標は、AI産業をDataFi時代に推進することです。データはもはや受動的な"トレーニング素材"ではなく、能動的な"資本"として、価格が付けられ、取引され、価値が増大することができます。電力がキロワットで計算され、計算能力がFLOPSで計算されるように、データも評価、ランキング、評価される必要があります。このビジョンの実現は、Hyperdata Networkがデータを4つのコア属性に変換することに依存しています:

###ストラクチャリング:「Raw Signal」から「Available Asset」へ

処理されていないオンチェーンデータは「原油」のようなもので、精製されて「ガソリン」になる必要があります。Hyperdata NetworkはManuscript標準を通じて、これを構造化データに変換します。たとえば、「ウォレットアドレスAが時間TにプロトコルBにX個のトークンを入金した」という情報を、ユーザープロファイル、プロトコル属性、資産タイプ、タイムスタンプを含む多次元データに分解します。この構造化により、データはAIモデルによって直接呼び出すことができ、APIインターフェースを呼び出すのと同じくらい簡単になります。

組み合わせ可能:データの"レゴブロック"

Web3において、「コンポーザビリティ」がDeFiの爆発を引き起こしました。Hyperdata Networkはこの概念をデータ領域に導入します: 構造化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ます。例えば、開発者は「ユーザーのステーキング記録」を「価格変動データ」、「ソーシャルメンション数」と組み合わせて、「DeFi市場の感情予測モデル」をトレーニングできます。このコンポーザビリティはデータの応用の境界を大幅に拡大し、AIの革新が単一のデータソースに制限されなくなります。

検証可能:データの"信用の裏付け"

AVSによって検証された構造化データは、唯一の「データフィンガープリント」(ハッシュ値)を生成し、ブロックチェーン上に保存されます。このデータを使用するAIアプリケーションや開発者は、ハッシュ値を検証することでデータの真正性を確認できます。この「検証可能性」により、データは信用属性を持つことになります。例えば、「高品質取引信号」としてラベル付けされたデータセットの歴史的な正確性は、ブロックチェーン上のハッシュ記録を通じて追跡でき、ユーザーはデータセットの提供者を信頼する必要はなく、データフィンガープリントを検証することでデータの質を判断できます。

キャッシュ化:データの「価値のキャッシュ化」

DataFi時代において、データ提供者はHyperdata Networkを通じて構造化データを直接マネタイズできます。たとえば、あるチームがオンチェーンデータを分析して"スマートコントラクト脆弱性警告信号"を開発し、その信号をAPIサービスとしてパッケージ化し、呼び出し回数に応じて料金を請求できます。一般のユーザーも、自分の匿名化されたオンチェーンデータを共有することで、データトークンの報酬を得ることができます。このエコシステムでは、データの価値は市場の需給によって決まります - 高い精度の取引信号はより高い価格が付けられる一方、基本的なユーザー行動データは従量課金されるかもしれません。

結論:データ革命、AIの次の10年

AIの未来について語るとき、私たちはしばしばモデルの「知能の程度」に焦点を当てますが、知能を支える「データの土壌」を無視しています。Hyperdata Networkは、AIの進化は本質的にデータ基盤の進化であるという核心的な真実を明らかにします。人間が生成するデータの「有限性」から、チェーン上のデータの「価値発見」へ、断片化された信号の「無秩序」から構造化データの「秩序」へ、データの「無料リソース」からDataFiの「資本資産」へ。このネットワークはAI産業の基盤論理を再構築しています。

このDataFi時代において、データはAIと現実世界をつなぐ架け橋となる - 取引エージェントはオンチェーンデータを通じて市場の感情を感知し、自律的dAppはユーザー行動データを通じてサービスを最適化し、一般ユーザーはデータを共有することで継続的な収益を得る。電力ネットワークが産業革命を生み出したように、算力ネットワークはインターネット革命を生み出し、Hyperdata NetworkはAIの「データ革命」を生み出している。

次世代のAIネイティブアプリケーションは、モデルやウォレットだけでなく、信頼不要でプログラム可能な高信号のデータも必要です。データに正当な価値が与えられたとき、AIは世界を変える力を本当に発揮することができます。