# 人工知能の発展における新たなボトルネック：データが鍵となる人工知能モデルの規模と計算能力の急速な向上に伴い、長い間無視されてきた核心的な問題が徐々に浮上してきました——データ供給。現在のAI産業が直面している構造的な矛盾は、もはやモデルアーキテクチャやチップの計算力ではなく、断片化した人間の行動データをいかに検証可能で構造化され、AIフレンドリーなリソースに変換するかということです。この洞察はAIの発展の現状を明らかにするだけでなく、全く新しい「データの金融化」時代の景色を描き出しています——この時代において、データは測定可能で、取引可能で、付加価値のある核心的な生産要素となり、電力や計算力と肩を並べることになります。## 計算力競争からデータ飢饉へAIの発展は長い間「モデル-計算力」の二本の柱によって推進されてきました。深層学習革命以来、モデルのパラメータ規模は百万級から兆級に急増し、計算力の需要は指数的に増加しています。統計によると、先進的な大規模言語モデルを訓練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用されています。しかし、業界が「より大きなモデル」や「より速いチップ」に目を向ける中、データ供給側の危機が静かに迫っています。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リング可能な高品質テキストの総量は約10^12語であり、1兆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等の規模のモデルのトレーニングを10個支えることができるだけであることを意味します。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、効果的なデータ供給がさらに圧迫されています。モデルが自身が生成したデータを「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産業が長い間データを「無料資源」と見なし、慎重に育成すべき「戦略資産」として捉えてこなかったことにあります。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」の10年となり、暗号ネットワークのチェーン上データがこの困難を解決する鍵となるでしょう。## チェーン上のデータ：AIに最も必要な「人間行動データベース」データの不足という背景の中で、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「インセンティブの整合性」を持つ真実性を自然に備えています——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すべて、実際の資本に直接リンクしており、変更不可能です。これらのデータは「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」と定義されており、具体的には3つの次元に現れます：1. 現実世界の「意図信号」：オンチェーンデータは、実際の資金で投票された意思決定行動を記録しており、ユーザーのプロジェクト価値の判断、リスク嗜好、資金配分戦略を直接反映しています。この「資本による裏付け」のデータは、AIの意思決定能力を訓練する上で非常に高い価値を持っています。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です。あるウォレットアドレスの歴史的取引、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」を構成します。この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。3. オープンエコシステムの「無許可アクセス」：従来の企業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不要です。すべての開発者は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、これが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、ブロックチェーン上のデータのオープン性は挑戦ももたらします：これらのデータは「イベントログ」という形式で存在し、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化イベントの中に埋もれています。## ブロックチェーンデータの"オペレーティングシステム"オンチェーンデータの断片化問題を解決するために、業界ではAI専用に設計された「オンチェーンインテリジェントオペレーティングシステム」という概念が提唱されました。その核心的な目標は、分散したオンチェーン信号を構造化され、検証可能で、リアルタイムで組み合わせ可能なAIフレンドリーなデータに変換することです。このシステムには以下の主要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：チェーン上のデータの定義と記述方法を統一し、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、直接データの背後にあるビジネスロジックを「理解」できるようにします。2. データ検証メカニズム：ブロックチェーンのバリデーターネットワークを通じてデータの真実性を確保します。システムがチェーン上のイベントを処理する際、バリデーション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クロスチェックし、出力される構造化データが元のチェーン上データと完全に一致することを保証します。3. 高スループットのデータ可用性層：データ圧縮アルゴリズムと伝送プロトコルの最適化により、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。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ます。## データ金融化時代：データが取引可能な「資本」となるときこのオンチェーンデータオペレーションシステムの究極の目標は、AI産業をデータの金融化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、積極的な「資本」となり、価格が付けられ、取引され、価値が増加することができます。このビジョンの実現は、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：1. 構造化："生の信号"から"利用可能な資産"へ、オンチェーンデータを構造化データに変換し、AIモデルが直接呼び出せるようにします。2. 組み合わせ可能：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、データの応用範囲が大幅に拡大され、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。3. 検証可能：ブロックチェーン技術を通じてデータの真実性と追跡可能性を確保し、データに「信用属性」を付与します。4. 現金化可能：データ提供者は構造化データを直接現金化できる。たとえば、分析結果を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する。このデータ金融化の時代において、データはAIと現実世界をつなぐ橋となります。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、独自のアプリケーションはユーザーの行動データを利用してサービスを最適化できます。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ことができます。データインフラが不断に改善される中、データがついにその価値を持つことになれば、AIは世界を変える力を本当に解放すると信じる理由があります。これは単なる技術の進歩ではなく、AI産業全体が成熟に向かう必然の道です。
AIの新しい発展のボトルネック：オンチェーンデータが重要な資産となる
人工知能の発展における新たなボトルネック：データが鍵となる
人工知能モデルの規模と計算能力の急速な向上に伴い、長い間無視されてきた核心的な問題が徐々に浮上してきました——データ供給。現在のAI産業が直面している構造的な矛盾は、もはやモデルアーキテクチャやチップの計算力ではなく、断片化した人間の行動データをいかに検証可能で構造化され、AIフレンドリーなリソースに変換するかということです。この洞察はAIの発展の現状を明らかにするだけでなく、全く新しい「データの金融化」時代の景色を描き出しています——この時代において、データは測定可能で、取引可能で、付加価値のある核心的な生産要素となり、電力や計算力と肩を並べることになります。
計算力競争からデータ飢饉へ
AIの発展は長い間「モデル-計算力」の二本の柱によって推進されてきました。深層学習革命以来、モデルのパラメータ規模は百万級から兆級に急増し、計算力の需要は指数的に増加しています。統計によると、先進的な大規模言語モデルを訓練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用されています。しかし、業界が「より大きなモデル」や「より速いチップ」に目を向ける中、データ供給側の危機が静かに迫っています。
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リング可能な高品質テキストの総量は約10^12語であり、1兆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等の規模のモデルのトレーニングを10個支えることができるだけであることを意味します。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、効果的なデータ供給がさらに圧迫されています。モデルが自身が生成したデータを「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産業が長い間データを「無料資源」と見なし、慎重に育成すべき「戦略資産」として捉えてこなかったことにあります。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」の10年となり、暗号ネットワークのチェーン上データがこの困難を解決する鍵となるでしょう。
チェーン上のデータ：AIに最も必要な「人間行動データベース」
データの不足という背景の中で、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「インセンティブの整合性」を持つ真実性を自然に備えています——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すべて、実際の資本に直接リンクしており、変更不可能です。これらのデータは「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」と定義されており、具体的には3つの次元に現れます：
現実世界の「意図信号」：オンチェーンデータは、実際の資金で投票された意思決定行動を記録しており、ユーザーのプロジェクト価値の判断、リスク嗜好、資金配分戦略を直接反映しています。この「資本による裏付け」のデータは、AIの意思決定能力を訓練する上で非常に高い価値を持っています。
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です。あるウォレットアドレスの歴史的取引、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」を構成します。この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」：従来の企業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不要です。すべての開発者は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、これが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、ブロックチェーン上のデータのオープン性は挑戦ももたらします：これらのデータは「イベントログ」という形式で存在し、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化イベントの中に埋もれています。
ブロックチェーンデータの"オペレーティングシステム"
オンチェーンデータの断片化問題を解決するために、業界ではAI専用に設計された「オンチェーンインテリジェントオペレーティングシステム」という概念が提唱されました。その核心的な目標は、分散したオンチェーン信号を構造化され、検証可能で、リアルタイムで組み合わせ可能なAIフレンドリーなデータに変換することです。このシステムには以下の主要コンポーネントが含まれています：
オープンデータ標準：チェーン上のデータの定義と記述方法を統一し、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、直接データの背後にあるビジネスロジックを「理解」できるようにします。
データ検証メカニズム：ブロックチェーンのバリデーターネットワークを通じてデータの真実性を確保します。システムがチェーン上のイベントを処理する際、バリデーション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クロスチェックし、出力される構造化データが元のチェーン上データと完全に一致することを保証します。
高スループットのデータ可用性層：データ圧縮アルゴリズムと伝送プロトコルの最適化により、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。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ます。
データ金融化時代：データが取引可能な「資本」となるとき
このオンチェーンデータオペレーションシステムの究極の目標は、AI産業をデータの金融化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、積極的な「資本」となり、価格が付けられ、取引され、価値が増加することができます。このビジョンの実現は、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：
構造化："生の信号"から"利用可能な資産"へ、オンチェーンデータを構造化データに変換し、AIモデルが直接呼び出せるようにします。
組み合わせ可能：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、データの応用範囲が大幅に拡大され、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：ブロックチェーン技術を通じてデータの真実性と追跡可能性を確保し、データに「信用属性」を付与します。
現金化可能：データ提供者は構造化データを直接現金化できる。たとえば、分析結果を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する。
このデータ金融化の時代において、データはAIと現実世界をつなぐ橋となります。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、独自のアプリケーションはユーザーの行動データを利用してサービスを最適化できます。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ことができます。
データインフラが不断に改善される中、データがついにその価値を持つことになれば、AIは世界を変える力を本当に解放すると信じる理由があります。これは単なる技術の進歩ではなく、AI産業全体が成熟に向かう必然の道です。