# AIデータトラックから見るDataFiの潜在能力AIの分野では、私たちは世界中が最高の基盤モデルを構築しようと競い合っている時代にいます。計算能力やモデルアーキテクチャも重要ですが、真の競争優位はトレーニングデータにあります。今月のAI界での最大のニュースは、Metaが実力を示し、ザッカーバーグが人材を広く募り、中国系の研究者を中心とした豪華なAIチームを結成したことです。チームリーダーは28歳のアレクサンダー・ワンで、彼が創設したScale AIは現在290億ドルの評価を受けており、米軍、OpenAI、Anthropic、Metaなどの多くのAI大手にデータサービスを提供しています。Scale AIが際立っているのは、AI産業におけるデータの重要性を早くから見出したからです。大規模モデルを人間に例えるなら、モデルは身体、計算力は食物、データは知識や情報です。大規模言語モデルが急速に発展する過程で、業界の焦点はモデルアーキテクチャから計算力へと移り、今やデータの重要性が徐々に浮き彫りになっています。Scale AIはAIモデルのための堅固なデータ基盤を構築することに注力しており、既存のデータを掘り下げるだけでなく、データ生成ビジネスにも目を向けています。また、モデルのトレーニングに質の高いデータを提供するためにAIトレーナーチームを編成しています。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2つの部分に分かれています。事前トレーニングは赤ちゃんが話すことを学ぶのに似ており、大量のネットワークテキストなどの情報が必要です。ファインチューニングは学校教育のように、明確な方向性と目標があります。したがって、私たちは2種類のデータが必要です：一つは大量ですがあまり処理を必要としないデータ、もう一つはモデルの特定の能力を育成するために慎重に設計され、選別されたデータです。主流のモデルアーキテクチャの確立と計算能力の優位性の徐々に失効する中で、データは大規模モデルプロバイダーが競争優位を維持するための鍵となる。高品質で専門的なトレーニングデータはモデルの能力に大きな影響を与える。長期的に見れば、AIデータは複利効果を持つ分野でもあり、データ資産は時間と共に蓄積され、ますます貴重になる。従来のデータ会社と比較して、Web3はAIデータ分野において天然の利点を持ち、これによりDataFiという概念が生まれました。Web3 DataFiの利点には、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、世界中の適切な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決済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! [資産としてのデータ:DataFiは新しいブルーオーシャンを開く](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-833187943a7b99d3f3b1aa6c4281e397)一般ユーザーにとって、DataFiは分散型AIプロジェクトに参加するための最良の入り口です。ユーザーは高価なハードウェアの投資や専門的なスキルを必要とせず、データを提供したり、モデルを評価したりするなどの簡単なタスクを完了するだけで参加できます。現在、複数のDataFiプロジェクトがかなりの資金調達を受けています:- Sahara AI: 4900万ドルの資金調達、分散型AIインフラストラクチャと取引市場を構築- Yupp: 3300万ドルの資金調達、AIモデルのフィードバック収集に注力- Vana: 2300万ドルの資金調達、個人データを貨幣化可能なデジタル資産に変換- Chainbase: 1650万ドルの資金調達、オンチェーンデータ処理に焦点を当てる- Sapien: 1550万ドルの資金調達、人類の知識をAIのトレーニングデータに変換する- Prisma X: 1100万ドルの資金調達、ロボットオープンコーディネーションレイヤーの開発- Masa: 890万ドルの資金調達、Bittensorエコシステムのデータサブネットプロジェクト- Irys: 870万ドルの資金調達、プログラム可能なデータストレージと計算を提供- ORO: 600万ドルの資金調達、一般人がAIに貢献することに専念- Gata: 400万ドルの資金調達、分散型データレイヤーの構築! [資産としてのデータ:DataFiは新しい青い海を開いています](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-3b7474fe7d6a646b19d553dc21b7d42d)これらのプロジェクトは現在、一般的に障壁が低いですが、初期のユーザーの蓄積とエコシステムの粘着性が重要です。同時に、データの質を保証し、透明性を高めるなどの課題にも直面しています。DataFiの大規模な適用には、十分な数の個人ユーザーを引き付ける必要があり、主流企業の認識も得なければなりません。長期的に見て、DataFiは人間の知性がスマートコントラクトを基にして、機械知能を長期的に育成し、最終的にそこから利益を得る新しいパラダイムを示しています。AI時代に不確実性を抱えつつも、ブロックチェーンの理想を持ち続ける人々にとって、DataFiに参加することは流れに乗った選択肢と言えるでしょう。! [資産としてのデータ:DataFiは新しい青い海を開いています](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-c629c990916b7e1fbd4699663c3cbcff)
AIデータトラックの台頭 DataFiプロジェクトが大規模な資金調達を獲得
AIデータトラックから見るDataFiの潜在能力
AIの分野では、私たちは世界中が最高の基盤モデルを構築しようと競い合っている時代にいます。計算能力やモデルアーキテクチャも重要ですが、真の競争優位はトレーニングデータにあります。今月のAI界での最大のニュースは、Metaが実力を示し、ザッカーバーグが人材を広く募り、中国系の研究者を中心とした豪華なAIチームを結成したことです。チームリーダーは28歳のアレクサンダー・ワンで、彼が創設したScale AIは現在290億ドルの評価を受けており、米軍、OpenAI、Anthropic、Metaなどの多くのAI大手にデータサービスを提供しています。
Scale AIが際立っているのは、AI産業におけるデータの重要性を早くから見出したからです。大規模モデルを人間に例えるなら、モデルは身体、計算力は食物、データは知識や情報です。大規模言語モデルが急速に発展する過程で、業界の焦点はモデルアーキテクチャから計算力へと移り、今やデータの重要性が徐々に浮き彫りになっています。
Scale AIはAIモデルのための堅固なデータ基盤を構築することに注力しており、既存のデータを掘り下げるだけでなく、データ生成ビジネスにも目を向けています。また、モデルのトレーニングに質の高いデータを提供するためにAIトレーナーチームを編成しています。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2つの部分に分かれています。事前トレーニングは赤ちゃんが話すことを学ぶのに似ており、大量のネットワークテキストなどの情報が必要です。ファインチューニングは学校教育のように、明確な方向性と目標があります。したがって、私たちは2種類のデータが必要です：一つは大量ですがあまり処理を必要としないデータ、もう一つはモデルの特定の能力を育成するために慎重に設計され、選別されたデータです。
主流のモデルアーキテクチャの確立と計算能力の優位性の徐々に失効する中で、データは大規模モデルプロバイダーが競争優位を維持するための鍵となる。高品質で専門的なトレーニングデータはモデルの能力に大きな影響を与える。長期的に見れば、AIデータは複利効果を持つ分野でもあり、データ資産は時間と共に蓄積され、ますます貴重になる。
従来のデータ会社と比較して、Web3はAIデータ分野において天然の利点を持ち、これによりDataFiという概念が生まれました。Web3 DataFiの利点には、
! 資産としてのデータ:DataFiは新しいブルーオーシャンを開く
一般ユーザーにとって、DataFiは分散型AIプロジェクトに参加するための最良の入り口です。ユーザーは高価なハードウェアの投資や専門的なスキルを必要とせず、データを提供したり、モデルを評価したりするなどの簡単なタスクを完了するだけで参加できます。
現在、複数のDataFiプロジェクトがかなりの資金調達を受けています:
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これらのプロジェクトは現在、一般的に障壁が低いですが、初期のユーザーの蓄積とエコシステムの粘着性が重要です。同時に、データの質を保証し、透明性を高めるなどの課題にも直面しています。DataFiの大規模な適用には、十分な数の個人ユーザーを引き付ける必要があり、主流企業の認識も得なければなりません。
長期的に見て、DataFiは人間の知性がスマートコントラクトを基にして、機械知能を長期的に育成し、最終的にそこから利益を得る新しいパラダイムを示しています。AI時代に不確実性を抱えつつも、ブロックチェーンの理想を持ち続ける人々にとって、DataFiに参加することは流れに乗った選択肢と言えるでしょう。
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