# AI産業の新しい焦点：データインフラストラクチャとオンチェーンデータの価値人工知能モデルのパラメータ規模が1兆を突破し、計算能力が毎秒百兆回を計測する中で、データはAIの発展における重要なボトルネックとなっています。今後のAI産業の革新は、モデルのアーキテクチャやチップの計算力ではなく、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が直接使用できるリソースに変換するかに依存することになります。このトレンドは、現在のAI発展が直面している構造的矛盾を明らかにし、データが電力や計算力のように計測可能で取引可能、価値を増加させるコアの生産要素となる「データの金融化」という新しい時代のビジョンを描き出しています。## AI産業が直面するデータのジレンマAIの発展は長らく「モデル-計算力」の二核駆動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単位から兆単位に跳躍し、計算力の需要は指数的に増加している。推定によれば、先進的な大規模言語モデルのトレーニングコストは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る。しかし、業界が「より大きなモデル」と「より高速なチップ」に焦点を当てる中で、データ供給側の危機が静かに迫っている。人類が生成する"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取ると、インターネット上で公開され、クローリング可能な高品質の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規模のモデルのトレーニングを10個までしか支えられ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、有効なデータ供給がさらに圧縮されていることです。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、「戦略資産」として慎重に育てるべきものではないということです。モデルと計算能力は成熟した市場化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「データインフラストラクチャー」の10年となり、暗号ネットワークのオンチェーンデータこそがこの困難を解決する鍵です。## オンチェーンデータ：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「インセンティブの整合性」の真実性を本質的に備えています。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、実際の資本に直接結びついており、改ざん不可能です。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：1. 現実世界の「意図信号」：オンチェーンデータは、真金白銀で投票し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、資金配置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になります。あるウォレットアドレスの歴史的な取引、相互作用したプロトコル、保有資産の変化が、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」：オンチェーンデータはオープンであり、許可を必要としません。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を通じて原始データを取得でき、これによりAIモデルのトレーニングに「壁のない」データソースが提供されます。しかし、オンチェーンデータのオープン性は課題ももたらしています：これらのデータは「イベントログ」という形で存在し、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、オンチェーンデータの「構造化転換率」は5%未満であり、大量の高価値の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。## オンチェーンデータの"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専用の「オンチェーン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。そのコア目標は、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-readyデータに変換することです。このシステムは以下の重要なコンポーネントを含んでいます：1. オープンデータ標準：統一されたオンチェーンデータの定義と記述方法を提供し、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"できるようにします。2. データ検証メカニズム：ブロックチェーンのコンセンサスメカニズムを通じてデータの真実性を確保します。システムがオンチェーンイベントを処理する際、検証ノードはデータのハッシュ値、署名情報、オンチェーンの状態をクロス検証し、出力される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。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るようになります。## "データの金融化"時代のビジョンこのオンチェーンデータ操作システムの究極の目標は、AI産業を「データ金融化」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、能動的な「資本」となり、価格が付けられ、取引され、価値が増加します。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：原始オンチェーンデータをAIモデルが直接利用できる構造化データに変換する。2. コンビナブル：構造化データはレゴのブロックのように自由に組み合わせることができ、データの応用範囲を拡張します。3. 検証可能：ブロックチェーン技術によってデータの真実性と追跡可能性を確保します。4. 変現可能：データ提供者は構造化データを直接変現でき、そのデータの価値は市場の需給によって決まります。この新しい時代において、データはAIと現実世界を結ぶ橋となる。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、自主アプリケーションはユーザーの行動データを通じてサービスを最適化でき、一般ユーザーは共有データを通じて持続的な収益を得る。AIの未来について話すとき、"モデルの「知能の程度」"にだけ焦点を当てるべきではなく、知能を支える"データの土壌"にも注目する必要があります。AIの進化は、本質的にはデータ基盤の進化です。人間が生成するデータの"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"無料資源"から"データの金融化"という"資本資産"へ、これらの変化はAI産業の根本的な論理を再形成しています。電力ネットワークが産業革命を引き起こしたように、算力ネットワークはインターネット革命を引き起こし、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、信頼を必要とせず、プログラム可能で、高信号のデータも必要です。データがついに本来の価値を持つようになれば、AIは本当に世界を変える力を発揮できるのです。
AI産業の新たな焦点：オンチェーンデータがデータボトルネックを突破する鍵となる
AI産業の新しい焦点：データインフラストラクチャとオンチェーンデータの価値
人工知能モデルのパラメータ規模が1兆を突破し、計算能力が毎秒百兆回を計測する中で、データはAIの発展における重要なボトルネックとなっています。今後のAI産業の革新は、モデルのアーキテクチャやチップの計算力ではなく、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が直接使用できるリソースに変換するかに依存することになります。このトレンドは、現在のAI発展が直面している構造的矛盾を明らかにし、データが電力や計算力のように計測可能で取引可能、価値を増加させるコアの生産要素となる「データの金融化」という新しい時代のビジョンを描き出しています。
AI産業が直面するデータのジレンマ
AIの発展は長らく「モデル-計算力」の二核駆動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単位から兆単位に跳躍し、計算力の需要は指数的に増加している。推定によれば、先進的な大規模言語モデルのトレーニングコストは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る。しかし、業界が「より大きなモデル」と「より高速なチップ」に焦点を当てる中で、データ供給側の危機が静かに迫っている。
人類が生成する"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取ると、インターネット上で公開され、クローリング可能な高品質の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規模のモデルのトレーニングを10個までしか支えられ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、有効なデータ供給がさらに圧縮されていることです。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、「戦略資産」として慎重に育てるべきものではないということです。モデルと計算能力は成熟した市場化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「データインフラストラクチャー」の10年となり、暗号ネットワークのオンチェーンデータこそがこの困難を解決する鍵です。
オンチェーンデータ：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「インセンティブの整合性」の真実性を本質的に備えています。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、実際の資本に直接結びついており、改ざん不可能です。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「意図信号」：オンチェーンデータは、真金白銀で投票し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、資金配置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になります。あるウォレットアドレスの歴史的な取引、相互作用したプロトコル、保有資産の変化が、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」：オンチェーンデータはオープンであり、許可を必要としません。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を通じて原始データを取得でき、これによりAIモデルのトレーニングに「壁のない」データソースが提供されます。
しかし、オンチェーンデータのオープン性は課題ももたらしています：これらのデータは「イベントログ」という形で存在し、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、オンチェーンデータの「構造化転換率」は5%未満であり、大量の高価値の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。
オンチェーンデータの"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専用の「オンチェーン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。そのコア目標は、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-readyデータに変換することです。このシステムは以下の重要なコンポーネントを含んでいます：
オープンデータ標準：統一されたオンチェーンデータの定義と記述方法を提供し、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"できるようにします。
データ検証メカニズム：ブロックチェーンのコンセンサスメカニズムを通じてデータの真実性を確保します。システムがオンチェーンイベントを処理する際、検証ノードはデータのハッシュ値、署名情報、オンチェーンの状態をクロス検証し、出力される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。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るようになります。
"データの金融化"時代のビジョン
このオンチェーンデータ操作システムの究極の目標は、AI産業を「データ金融化」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、能動的な「資本」となり、価格が付けられ、取引され、価値が増加します。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：原始オンチェーンデータをAIモデルが直接利用できる構造化データに変換する。
コンビナブル：構造化データはレゴのブロックのように自由に組み合わせることができ、データの応用範囲を拡張します。
検証可能：ブロックチェーン技術によってデータの真実性と追跡可能性を確保します。
変現可能：データ提供者は構造化データを直接変現でき、そのデータの価値は市場の需給によって決まります。
この新しい時代において、データはAIと現実世界を結ぶ橋となる。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、自主アプリケーションはユーザーの行動データを通じてサービスを最適化でき、一般ユーザーは共有データを通じて持続的な収益を得る。
AIの未来について話すとき、"モデルの「知能の程度」"にだけ焦点を当てるべきではなく、知能を支える"データの土壌"にも注目する必要があります。AIの進化は、本質的にはデータ基盤の進化です。人間が生成するデータの"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"無料資源"から"データの金融化"という"資本資産"へ、これらの変化はAI産業の根本的な論理を再形成しています。
電力ネットワークが産業革命を引き起こしたように、算力ネットワークはインターネット革命を引き起こし、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、信頼を必要とせず、プログラム可能で、高信号のデータも必要です。データがついに本来の価値を持つようになれば、AIは本当に世界を変える力を発揮できるのです。