# 人工知能の次の革命：コンピューティングパワー競争からデータインフラへ人工知能（AI）モデルのパラメータ規模が万億を突破し、計算能力が毎秒百億億回（FLOPS）で測定される中、見過ごされていた核心的なボトルネックが浮かび上がってきました - データです。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、私たちがどのように断片化された人間の行動データを検証可能で構造化されたAI対応の資本に変換するかに依存しています。この洞察は、現在のAIの発展における構造的な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しています - 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測定可能、取引可能、価値を増加させることができる核心的な生産要素です。## AI産業の構造的矛盾：コンピューティングパワー競争からデータ飢饉へAIの発展は長期にわたり「モデル-コンピューティングパワー」の二本柱によって推進されてきた。深層学習革命以来、モデルパラメータは百万レベルから兆レベルへと飛躍し、コンピューティングパワーの需要は指数的に増加している。先進的な大規模言語モデルを訓練するコストは1億ドルを超え、その90%はGPUクラスタの賃貸に使われている。しかし、業界が「より大きなモデル」と「より速いチップ」に焦点を当てる中、データの供給側危機が静かに迫っている。人類生成の「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すると、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の総量は約10^12語ですが、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規模のモデルのトレーニングを10個しか支えられないことを意味します。さらに厳しいことに、重複データや低品質な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をさらに圧縮しています。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産業が長い間データを「無料資源」と見なしてきたことであり、慎重に育成する必要のある「戦略資産」とは考えていなかったことです。モデルと算力は成熟した市場化システムを形成しています - 算力はクラウドプラットフォームでFLOPSによって価格が設定され、モデルはAPIインターフェースで呼び出し回数に応じて課金されます - しかしデータの生産、クリーニング、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こそがこの困難を解決するための鍵となります。## 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代替不可能な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自然に"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、すべて真の資本に直接結びついており、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行動データ"であり、具体的には三つの次元に表れます：1. 現実世界の「意図信号」：チェーン上のデータは、真金白銀で投票し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、貸し出しプラットフォームで担保を提供して借り入れを行ったり、ドメイン名を登録する行為は、ユーザーのプロジェクトに対する価値判断、リスク嗜好、資金配分戦略を直接反映しています。このような「資本で裏付けされた」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、ユーザーの行動を完全に追跡することができます。ある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"を構成します。AIは、2020年から現在までのそのアドレスがDeFiプロトコルで行った操作を分析することにより、それが"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プロファイルを構築します。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あり、許可が不要です。いかなる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「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」の形式で存在し、非構造化の「原始信号」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されたイベントの中に埋もれています。## ブロックチェーン上のデータの"オペレーティングシステム"：AI対応のデータインフラ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、業界ではAI専用の「チェーン上スマートオペレーティングシステム」という概念が提案されました。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、リアルタイムに組み合わせ可能なAI対応データに変換することです。このシステムには以下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：ブロックチェーン上のデータの定義と記述方法を統一し、「ユーザーのステーキング行動」などの複雑なイベントを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に標準化します。この標準化はAI開発の摩擦コストを低減し、開発者が「ユーザーのステーキング記録」や「流動性提供記録」といった構造化データを直接呼び出すことを可能にし、モデルのトレーニング周期を大幅に短縮します。2. データ検証メカニズム：イーサリアムのバリデーターノード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、バリデーター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確認します。この「暗号経済学的保証」の検証メカニズムは、従来のデータ集中型検証の信頼問題を解決します。3. 高スループットのデータ可用性レイヤー：データ圧縮アルゴリズムと伝送プロトコルを最適化することにより、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要求を支えることができ、複数のトランザクションエージェントに対して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。## DataFi時代：データが取引可能な"資本"になるときこのオンチェーンデータインフラストラクチャの究極の目標は、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」となり、価格設定、取引、価値増加が可能になります。電力がキロワットで価格設定され、コンピューティングパワーがFLOPSで価格設定されるように、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、データを四つのコアプロパティに変換することに依存しています：1. 構造化："原始信号"から"利用可能な資産"へ、オンチェーンデータをAIモデルが直接呼び出せる構造化形式に変換します。2. 組み合わせ可能：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、開発者は異なるソースのデータを組み合わせて、複雑なAIモデルをトレーニングすることができます。3. 検証可能：ブロックチェーン技術を通じて各データセットにユニークな"データフィンガープリント"を生成し、データの真実性と追跡可能性を確保します。4. 収益化：データ提供者は構造化データを直接収益化することができ、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したり、匿名化されたオンチェーンデータの共有を許可して報酬を得たりすることができます。## 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、それを支える「データの土壌」を見落としがちです。オンチェーンデータインフラは、AIの進化の本質が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、断片的な信号の「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梁となります - 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、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、一般ユーザーはデータを共有することで持続的な利益を得ます。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ネットワークはインターネット革命を生み出し、オンチェーンデータネットワークはAIの「データ革命」を引き起こしています。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、かつ高信号なデータも必要です。データがついに本来の価値を持つことになれば、AIは真に世界を変える力を解放することができます。
AIのデータ革命：コンピューティングパワー競争からオンチェーンデータインフラストラクチャへ
人工知能の次の革命：コンピューティングパワー競争からデータインフラへ
人工知能（AI）モデルのパラメータ規模が万億を突破し、計算能力が毎秒百億億回（FLOPS）で測定される中、見過ごされていた核心的なボトルネックが浮かび上がってきました - データです。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、私たちがどのように断片化された人間の行動データを検証可能で構造化されたAI対応の資本に変換するかに依存しています。この洞察は、現在のAIの発展における構造的な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しています - 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測定可能、取引可能、価値を増加させることができる核心的な生産要素です。
AI産業の構造的矛盾：コンピューティングパワー競争からデータ飢饉へ
AIの発展は長期にわたり「モデル-コンピューティングパワー」の二本柱によって推進されてきた。深層学習革命以来、モデルパラメータは百万レベルから兆レベルへと飛躍し、コンピューティングパワーの需要は指数的に増加している。先進的な大規模言語モデルを訓練するコストは1億ドルを超え、その90%はGPUクラスタの賃貸に使われている。しかし、業界が「より大きなモデル」と「より速いチップ」に焦点を当てる中、データの供給側危機が静かに迫っている。
人類生成の「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すると、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の総量は約10^12語ですが、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規模のモデルのトレーニングを10個しか支えられないことを意味します。さらに厳しいことに、重複データや低品質な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をさらに圧縮しています。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産業が長い間データを「無料資源」と見なしてきたことであり、慎重に育成する必要のある「戦略資産」とは考えていなかったことです。モデルと算力は成熟した市場化システムを形成しています - 算力はクラウドプラットフォームでFLOPSによって価格が設定され、モデルはAPIインターフェースで呼び出し回数に応じて課金されます - しかしデータの生産、クリーニング、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こそがこの困難を解決するための鍵となります。
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代替不可能な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自然に"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、すべて真の資本に直接結びついており、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行動データ"であり、具体的には三つの次元に表れます：
現実世界の「意図信号」：チェーン上のデータは、真金白銀で投票し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、貸し出しプラットフォームで担保を提供して借り入れを行ったり、ドメイン名を登録する行為は、ユーザーのプロジェクトに対する価値判断、リスク嗜好、資金配分戦略を直接反映しています。このような「資本で裏付けされた」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、ユーザーの行動を完全に追跡することができます。ある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"を構成します。AIは、2020年から現在までのそのアドレスがDeFiプロトコルで行った操作を分析することにより、それが"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プロファイルを構築します。
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あり、許可が不要です。いかなる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「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」の形式で存在し、非構造化の「原始信号」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されたイベントの中に埋もれています。
ブロックチェーン上のデータの"オペレーティングシステム"：AI対応のデータインフラを構築する
チェーン上のデータの断片化問題を解決するために、業界ではAI専用の「チェーン上スマートオペレーティングシステム」という概念が提案されました。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、リアルタイムに組み合わせ可能なAI対応データに変換することです。このシステムには以下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：ブロックチェーン上のデータの定義と記述方法を統一し、「ユーザーのステーキング行動」などの複雑なイベントを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に標準化します。この標準化はAI開発の摩擦コストを低減し、開発者が「ユーザーのステーキング記録」や「流動性提供記録」といった構造化データを直接呼び出すことを可能にし、モデルのトレーニング周期を大幅に短縮します。
データ検証メカニズム：イーサリアムのバリデーターノード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、バリデーター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確認します。この「暗号経済学的保証」の検証メカニズムは、従来のデータ集中型検証の信頼問題を解決します。
高スループットのデータ可用性レイヤー：データ圧縮アルゴリズムと伝送プロトコルを最適化することにより、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要求を支えることができ、複数のトランザクションエージェントに対して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。
DataFi時代：データが取引可能な"資本"になるとき
このオンチェーンデータインフラストラクチャの究極の目標は、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」となり、価格設定、取引、価値増加が可能になります。電力がキロワットで価格設定され、コンピューティングパワーがFLOPSで価格設定されるように、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、データを四つのコアプロパティに変換することに依存しています：
構造化："原始信号"から"利用可能な資産"へ、オンチェーンデータをAIモデルが直接呼び出せる構造化形式に変換します。
組み合わせ可能：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、開発者は異なるソースのデータを組み合わせて、複雑なAIモデルをトレーニングすることができます。
検証可能：ブロックチェーン技術を通じて各データセットにユニークな"データフィンガープリント"を生成し、データの真実性と追跡可能性を確保します。
収益化：データ提供者は構造化データを直接収益化することができ、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したり、匿名化されたオンチェーンデータの共有を許可して報酬を得たりすることができます。
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、それを支える「データの土壌」を見落としがちです。オンチェーンデータインフラは、AIの進化の本質が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、断片的な信号の「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梁となります - 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、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、一般ユーザーはデータを共有することで持続的な利益を得ます。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ネットワークはインターネット革命を生み出し、オンチェーンデータネットワークはAIの「データ革命」を引き起こしています。
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、かつ高信号なデータも必要です。データがついに本来の価値を持つことになれば、AIは真に世界を変える力を解放することができます。