# AI産業の次の革命：コンピューティングパワー競争からデータ基盤へ人工知能モデルのパラメータ規模が1兆を突破し、コンピューティングパワーが毎秒百億億回を計測する中、見過ごされていた核心的なボトルネックが浮上してきた——データ。AI産業の次の革命は、もはやモデルアーキテクチャやチップのコンピューティングパワーによって駆動されるのではなく、断片化された人間の行動データをどのように検証可能で構造化されたAI-readyの資本に変換するかに依存する。この洞察は、現在のAI発展の構造的矛盾を明らかにするだけでなく、新たな「DataFi時代」のビジョンを描き出す——この時代において、データはもはや技術の副産物ではなく、電力やコンピューティングパワーのように計測可能、取引可能、価値を増す核心的な生産要素となる。## コンピューティングパワー競争からデータ飢饉へ：AI産業の構造的矛盾AIの発展は長らく「モデル-コンピューティングパワー」の二核によって推進されてきました。ディープラーニング革命以来、モデルのパラメータは百万から兆のレベルへと躍進し、コンピューティングパワーの需要は指数関数的に増加しています。データによると、先進的な大規模言語モデルをトレーニングするコストはすでに1億ドルを超えており、その90%がGPUクラスタのレンタルに使われています。しかし、業界が「より大きなモデル」と「より速いチップ」に焦点を当てている間に、データの供給側危機が静かに迫っています。人間が生成した"オーガニックデータ"は成長の天井に達しました。テキストデータを例に挙げると、インターネット上で公開されているクローリング可能な高品質なテキスト（書籍、論文、ニュース）の総量は約10^12語であり、1千億パラメータ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規模のモデルのトレーニングを10個支えることしかできないことを意味します。さらに厳しいのは、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（AIが書いた記事、AIが生成した画像など）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低下が業界の懸念事項となっています。この矛盾の根源は、AI産業が長年にわたりデータを「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」とは見なされていないことです。モデルとコンピューティングパワーは成熟した市場化システムを形成しており——コンピューティングパワーはクラウドプラットフォームでFLOPSで価格付けされ、モデルはAPIインターフェースで呼び出し回数に応じて料金が発生します——しかし、データの生産、クレンジング、検証、取引は依然として「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」の10年であり、暗号ネットワークのチェーン上データはこの困難を解決する鍵となるのです。## チェーン上のデータ：AIが最も必要とする「人間行動データベース」データの飢餓の背景の中で、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（例えば、ソーシャルメディアの投稿やEコマースのレビュー）と比較して、オンチェーンデータは「インセンティブの整合性」の真実性を天然に備えています——全ての取引、全ての契約の相互作用、全てのウォレットアドレスの行動は、実際の資本と直接的に結びついており、改ざん不可能です。これは「インターネット上で最も集中した人間のインセンティブ整合性行動データ」と定義され、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」ブロックチェーン上のデータは、感情的なコメントや無意味なクリックではなく、真金白銀で投票された意思決定行動を記録しています。例えば、あるウォレットが特定のDEXで資産を交換したり、貸出プラットフォームで担保を使用して借り入れを行ったり、ドメインサービスでドメインを登録したりする行為は、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。このように「資本で裏付けられた」データは、AIの意思決定能力（例えば、金融予測や市場分析）のトレーニング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には「ノイズ」があふれています——例えば、ソーシャルメディア上の偽のいいねや、eコマースプラットフォームの不正レビューなど、これらのデータは信頼できるAIモデルをトレーニングすることができず、むしろモデルの判断を誤らせることになります。### 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、ユーザーの行動を完全に追跡することができます。1つのウォレットアドレスの過去の取引、相互作用したプロトコル、保有資産の変化は、一貫した「行動チェーン」を形成します。例えば、特定のアドレスが2020年から現在までのDeFiプロトコルでの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」であるかを正確に識別し、それに基づいてユーザーのプロファイルを構築できます。このような構造化された行動データは、現在のAIモデルにとって最も不足している「人間推論サンプル」です。### オープンエコシステムの"許可のないアクセス"伝統的な企業データ（銀行取引記録や電子商取引ユーザーデータ）の閉鎖性とは異なり、ブロックチェーン上のデータはオープンで許可が不要です。どの開発者もブロックチェーンブラウザやデータAPIを通じて生データを取得でき、これはAIモデルのトレーニングに"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：ブロックチェーン上のデータは"イベントログ"として存在し（例えば、イーサリアムのERC-20 Transferイベントや取引所のSwapイベント）、非構造化の"生の信号"であり、AIモデルが使用するためにはクレンジング、標準化、関連付けが必要です。現在、ブロックチェーン上のデータの"構造化変換率"は5%未満であり、大量の高価値な信号が数十億件の断片化された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：オンチェーンデータの"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、業界ではHyperdata Networkが提案されました——AI専用に設計された"チェーン上のインテリジェントオペレーティングシステム"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た、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に"ブロックチェーンの世界を理解させる"オンチェーンデータの最大の痛点の一つは「フォーマットの混乱」である。異なるブロックチェーン（例えば、イーサリアム、ソラナ、アバランチ）のイベントログフォーマットは様々であり、同一プロトコルの異なるバージョンのデータ構造も変化する可能性がある。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フォーマットに適応する必要なく、直接データの背後にあるビジネスロジックを「理解」できるようにする。この標準化された価値は、AI開発の摩擦コストを削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」をトレーニングすると仮定すると、従来の方法ではEthereum、Polygonなどの複数のチェーンの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。一方、Manuscriptに基づいて、すべてのチェーン上のデータは統一された標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」「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モデルがデータに対して求めるコア要件は「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、モデルの出力はまったく価値がなくなる。イーサリアムのAVS（アクティブバリデータセット）メカニズムを通じてデータの真実性が保証される。AVSはイーサリアムのコンセンサス層の拡張コンポーネントであり、60万以上のETHをステーキングしたバリデータノードで構成されており、これらのノードはチェーン上のデータの完全性と正確性を検証する責任を持つ。チェーン上の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、チェーン上の状態を相互に検証し、出力される構造化データが元のチェーン上のデータと完全に一致することを保証する。この"暗号経済学保障"の検証メカニズムは、従来のデータ集中型検証の信頼問題を解決しました。例えば、あるAI企業が集中型機関が提供する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しなければなりません。しかし、Hyperdata Networkを使用すれば、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、改ざん行為があった場合はスマートコントラクトの罰則メカニズム（例えば、担保として預けたETHの差し引き）が発動します。### 高スループットのデータ可用性層AIモデル、特にリアルタイムインタラクティブなAIアプリケーション（取引ロボット、スマートカスタマーサービスなど）は、低遅延かつ高スループットのデータ供給が必要です。データ圧縮アルゴリズムと転送プロトコルを最適化することで、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、システムは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「大口取引シグナル」を購読しているAIモデルにプッシュすることで、取引戦略を迅速に調整できるようにします。高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、データストレージと計算を分離しています。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を通じて実現され、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、システムは大規模なAIアプリケーションのリアルタイムデータニーズを支えることができ、大量のトランザクションエージェントに同時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。## DataFiの時代:データが取引可能な「資本」になる時代Hyperdata Networkの究極の目標は、AI産業をDataFi時代に推進することである——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"となり、価格が付けられ、取引され、価値が増大することができる。電力がキロワットで価格が付けられるように、コンピューティングパワーがFLOPSで価格が付けられるように、データも評価、ランキング、評価される必要がある。このビジョンの実現は、データを四つのコア属性に変換することに依存している。###ストラクチャリング:「Raw Signal」から「Available Asset」へ未処理のオンチェーンデータは"原油"のようなもので、"ガソリン"になるためには精製が必要です。標準化を通じて、"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"をユーザーのプロフィール、プロトコルの属性、資産の種類、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です。### 組み合わせ可能：データの"レゴブロック"Web3において、"コンピューティングパワー"はDeFiの爆発を引き起こしました（異なるプロトコルの組み合わせによる革新）。この概念をデータ領域に導入すると、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"（ステーキングプロトコルから）を"価格変動データ"（オラクルから）や"ソーシャルメンション数"（ソーシャルプラットフォームAPIから）と組み合わせて、"DeFi市場の感情予測モデル"をトレーニングすることができます。この組み合わせ性はデータの応用範囲を大きく拡張し、AIの革新を単一のデータソースに制限されることなく実現します。### 検証可能：データの"信用の裏付け"検証された構造化データにより、ユニークな「データフィンガープリント」（ハッシュ値）が生成され、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実性を確認できます。この「検証可能性」により、データは信用属性を備えることになります。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は、その歴史的正確性を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提供者を信頼する必要がなく、データフィンガープリントを検証するだけでデータの品質を判断できます。###収益化:データの「収益化」DataFi時代では、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、あるチームがチェーン上のデータを分析して「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。一般ユーザーも、自分の匿名化されたチェーン上のデータを共有することを許可し、データトークンの報酬を得ることができます。エコシステム内でデータの価値は市場の供給と需要によって決まります——高い正確性の取引信号はより高い価格が付けられる可能性があり、基本的なユーザー行動データは回数に応じて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の未来について話すとき、私たちはしばしばモデルの「知能の程度」に焦点を当て、知能を支える「データの土壌」を無視します。Hyperdata Networkは、AIの進化が本質的にデータインフラの進化であるという核心的な真実を明らかにしています。人間生成データの「有限性」からオンチェーンデータの「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、この新しいインフラは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、自主dAppはユーザー行動データを通じてサービスを最適化し、一般ユーザーは共有データを通じて持続的な利益を得る。電力ネットワークが産業革命を生み出したように、コンピューティングパワーの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かつ高信号のデータも必要です。データがついにその価値を与えられたとき、AIは真に世界を変える力を解放することができます。
AIデータ革命：オンチェーンデータが人工知能のブレークスルーの鍵となる
AI産業の次の革命：コンピューティングパワー競争からデータ基盤へ
人工知能モデルのパラメータ規模が1兆を突破し、コンピューティングパワーが毎秒百億億回を計測する中、見過ごされていた核心的なボトルネックが浮上してきた——データ。AI産業の次の革命は、もはやモデルアーキテクチャやチップのコンピューティングパワーによって駆動されるのではなく、断片化された人間の行動データをどのように検証可能で構造化されたAI-readyの資本に変換するかに依存する。この洞察は、現在のAI発展の構造的矛盾を明らかにするだけでなく、新たな「DataFi時代」のビジョンを描き出す——この時代において、データはもはや技術の副産物ではなく、電力やコンピューティングパワーのように計測可能、取引可能、価値を増す核心的な生産要素となる。
コンピューティングパワー競争からデータ飢饉へ：AI産業の構造的矛盾
AIの発展は長らく「モデル-コンピューティングパワー」の二核によって推進されてきました。ディープラーニング革命以来、モデルのパラメータは百万から兆のレベルへと躍進し、コンピューティングパワーの需要は指数関数的に増加しています。データによると、先進的な大規模言語モデルをトレーニングするコストはすでに1億ドルを超えており、その90%がGPUクラスタのレンタルに使われています。しかし、業界が「より大きなモデル」と「より速いチップ」に焦点を当てている間に、データの供給側危機が静かに迫っています。
人間が生成した"オーガニックデータ"は成長の天井に達しました。テキストデータを例に挙げると、インターネット上で公開されているクローリング可能な高品質なテキスト（書籍、論文、ニュース）の総量は約10^12語であり、1千億パラメータ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規模のモデルのトレーニングを10個支えることしかできないことを意味します。さらに厳しいのは、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（AIが書いた記事、AIが生成した画像など）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低下が業界の懸念事項となっています。
この矛盾の根源は、AI産業が長年にわたりデータを「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」とは見なされていないことです。モデルとコンピューティングパワーは成熟した市場化システムを形成しており——コンピューティングパワーはクラウドプラットフォームでFLOPSで価格付けされ、モデルはAPIインターフェースで呼び出し回数に応じて料金が発生します——しかし、データの生産、クレンジング、検証、取引は依然として「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」の10年であり、暗号ネットワークのチェーン上データはこの困難を解決する鍵となるのです。
チェーン上のデータ：AIが最も必要とする「人間行動データベース」
データの飢餓の背景の中で、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（例えば、ソーシャルメディアの投稿やEコマースのレビュー）と比較して、オンチェーンデータは「インセンティブの整合性」の真実性を天然に備えています——全ての取引、全ての契約の相互作用、全てのウォレットアドレスの行動は、実際の資本と直接的に結びついており、改ざん不可能です。これは「インターネット上で最も集中した人間のインセンティブ整合性行動データ」と定義され、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」
ブロックチェーン上のデータは、感情的なコメントや無意味なクリックではなく、真金白銀で投票された意思決定行動を記録しています。例えば、あるウォレットが特定のDEXで資産を交換したり、貸出プラットフォームで担保を使用して借り入れを行ったり、ドメインサービスでドメインを登録したりする行為は、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。このように「資本で裏付けられた」データは、AIの意思決定能力（例えば、金融予測や市場分析）のトレーニング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には「ノイズ」があふれています——例えば、ソーシャルメディア上の偽のいいねや、eコマースプラットフォームの不正レビューなど、これらのデータは信頼できるAIモデルをトレーニングすることができず、むしろモデルの判断を誤らせることになります。
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、ユーザーの行動を完全に追跡することができます。1つのウォレットアドレスの過去の取引、相互作用したプロトコル、保有資産の変化は、一貫した「行動チェーン」を形成します。例えば、特定のアドレスが2020年から現在までのDeFiプロトコルでの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」であるかを正確に識別し、それに基づいてユーザーのプロファイルを構築できます。このような構造化された行動データは、現在のAIモデルにとって最も不足している「人間推論サンプル」です。
オープンエコシステムの"許可のないアクセス"
伝統的な企業データ（銀行取引記録や電子商取引ユーザーデータ）の閉鎖性とは異なり、ブロックチェーン上のデータはオープンで許可が不要です。どの開発者もブロックチェーンブラウザやデータAPIを通じて生データを取得でき、これはAIモデルのトレーニングに"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：ブロックチェーン上のデータは"イベントログ"として存在し（例えば、イーサリアムのERC-20 Transferイベントや取引所のSwapイベント）、非構造化の"生の信号"であり、AIモデルが使用するためにはクレンジング、標準化、関連付けが必要です。現在、ブロックチェーン上のデータの"構造化変換率"は5%未満であり、大量の高価値な信号が数十億件の断片化された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：オンチェーンデータの"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、業界ではHyperdata Networkが提案されました——AI専用に設計された"チェーン上のインテリジェントオペレーティングシステム"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た、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に"ブロックチェーンの世界を理解させる"
オンチェーンデータの最大の痛点の一つは「フォーマットの混乱」である。異なるブロックチェーン（例えば、イーサリアム、ソラナ、アバランチ）のイベントログフォーマットは様々であり、同一プロトコルの異なるバージョンのデータ構造も変化する可能性がある。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フォーマットに適応する必要なく、直接データの背後にあるビジネスロジックを「理解」できるようにする。
この標準化された価値は、AI開発の摩擦コストを削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」をトレーニングすると仮定すると、従来の方法ではEthereum、Polygonなどの複数のチェーンの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。一方、Manuscriptに基づいて、すべてのチェーン上のデータは統一された標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」「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モデルがデータに対して求めるコア要件は「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、モデルの出力はまったく価値がなくなる。イーサリアムのAVS（アクティブバリデータセット）メカニズムを通じてデータの真実性が保証される。AVSはイーサリアムのコンセンサス層の拡張コンポーネントであり、60万以上のETHをステーキングしたバリデータノードで構成されており、これらのノードはチェーン上のデータの完全性と正確性を検証する責任を持つ。チェーン上の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、チェーン上の状態を相互に検証し、出力される構造化データが元のチェーン上のデータと完全に一致することを保証する。
この"暗号経済学保障"の検証メカニズムは、従来のデータ集中型検証の信頼問題を解決しました。例えば、あるAI企業が集中型機関が提供する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しなければなりません。しかし、Hyperdata Networkを使用すれば、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、改ざん行為があった場合はスマートコントラクトの罰則メカニズム（例えば、担保として預けたETHの差し引き）が発動します。
高スループットのデータ可用性層
AIモデル、特にリアルタイムインタラクティブなAIアプリケーション（取引ロボット、スマートカスタマーサービスなど）は、低遅延かつ高スループットのデータ供給が必要です。データ圧縮アルゴリズムと転送プロトコルを最適化することで、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、システムは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「大口取引シグナル」を購読しているAIモデルにプッシュすることで、取引戦略を迅速に調整できるようにします。
高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、データストレージと計算を分離しています。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を通じて実現され、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、システムは大規模なAIアプリケーションのリアルタイムデータニーズを支えることができ、大量のトランザクションエージェントに同時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。
DataFiの時代:データが取引可能な「資本」になる時代
Hyperdata Networkの究極の目標は、AI産業をDataFi時代に推進することである——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"となり、価格が付けられ、取引され、価値が増大することができる。電力がキロワットで価格が付けられるように、コンピューティングパワーがFLOPSで価格が付けられるように、データも評価、ランキング、評価される必要がある。このビジョンの実現は、データを四つのコア属性に変換することに依存している。
###ストラクチャリング:「Raw Signal」から「Available Asset」へ
未処理のオンチェーンデータは"原油"のようなもので、"ガソリン"になるためには精製が必要です。標準化を通じて、"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"をユーザーのプロフィール、プロトコルの属性、資産の種類、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です。
組み合わせ可能：データの"レゴブロック"
Web3において、"コンピューティングパワー"はDeFiの爆発を引き起こしました（異なるプロトコルの組み合わせによる革新）。この概念をデータ領域に導入すると、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"（ステーキングプロトコルから）を"価格変動データ"（オラクルから）や"ソーシャルメンション数"（ソーシャルプラットフォームAPIから）と組み合わせて、"DeFi市場の感情予測モデル"をトレーニングすることができます。この組み合わせ性はデータの応用範囲を大きく拡張し、AIの革新を単一のデータソースに制限されることなく実現します。
検証可能：データの"信用の裏付け"
検証された構造化データにより、ユニークな「データフィンガープリント」（ハッシュ値）が生成され、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実性を確認できます。この「検証可能性」により、データは信用属性を備えることになります。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は、その歴史的正確性を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提供者を信頼する必要がなく、データフィンガープリントを検証するだけでデータの品質を判断できます。
###収益化:データの「収益化」
DataFi時代では、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、あるチームがチェーン上のデータを分析して「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。一般ユーザーも、自分の匿名化されたチェーン上のデータを共有することを許可し、データトークンの報酬を得ることができます。エコシステム内でデータの価値は市場の供給と需要によって決まります——高い正確性の取引信号はより高い価格が付けられる可能性があり、基本的なユーザー行動データは回数に応じて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の未来について話すとき、私たちはしばしばモデルの「知能の程度」に焦点を当て、知能を支える「データの土壌」を無視します。Hyperdata Networkは、AIの進化が本質的にデータインフラの進化であるという核心的な真実を明らかにしています。人間生成データの「有限性」からオンチェーンデータの「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、この新しいインフラは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、自主dAppはユーザー行動データを通じてサービスを最適化し、一般ユーザーは共有データを通じて持続的な利益を得る。電力ネットワークが産業革命を生み出したように、コンピューティングパワーの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かつ高信号のデータも必要です。データがついにその価値を与えられたとき、AIは真に世界を変える力を解放することができます。