世界的なAIデータコンペティション：DataFiの台頭とWeb3の利点

現在のAI業界が盛況を呈している背景の中で、データはAIモデルが競争優位を維持するための重要な支柱となりつつあります。モデルの能力が高まるにつれ、高品質で専門的なトレーニングデータがモデルの性能に与える影響はますます重要になっています。この傾向の中で、AIデータサービス業界は新しい発展の機会を迎えています。

AI の成功への道筋を拡大する

AIデータサービス分野の代表企業であるScale AIは、その鋭い洞察力を活かして早くからこの分野に参入しました。同社はAIモデルに高品質なアノテーションデータサービスを提供することに特化しており、現在の評価額は290億ドルに達しています。サービス対象には多くのAI大手企業や米軍が含まれます。Scale AIの成功は、データがAI産業において重要な地位を占めていることを十分に示しています。

AIモデルのトレーニングの2つの段階

AIモデルのトレーニングは通常、事前トレーニングとファインチューニングの2つの段階に分けられます:

1. プレトレーニングフェーズでは、大量のインターネットテキスト、コードなどのデータが必要で、モデルが基本的な言語能力を習得するのを助けます。

2. ファインチューニング段階では、慎重に設計され選別されたデータセットが必要であり、モデルの特定の能力を特化して育成します。

この2つのデータはAIデータサービス業界の主要なビジネス内容を構成しています。業界の発展に伴い、より精緻で専門的なトレーニングデータがモデルの性能を決定する重要な要素となるでしょう。

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Web3のAIデータ分野における利点

従来の中央集権型データサービスモデルと比較して、Web3はAIデータ分野において多くの利点を持っています。

1. スマートコントラクトはデータの所有権、安全性、プライバシーを保障します。

2. 分散型アーキテクチャは、世界中の優れた労働力を引き付けることができます。

3. ブロックチェーンは透明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データ取引市場の構築に寄与する。

これらの利点により、Web3はAIデータサービスの理想的なプラットフォームとなり、DataFiも誕生しました。一般のユーザーにとって、DataFiはAI革命に参加する絶好の機会であり、敷居が低く、多様な形式を持っています。

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DataFiの潜在的なプロジェクト

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おり、この分野に対する資本市場の期待を示しています。代表的なプロジェクトには次のものが含まれます:

• サハラAI: 分散型AIインフラと取引市場の構築
• Yupp:AIモデルフィードバックプラットフォーム
• Vana:個人データマネタイズプラットフォーム
• Chainbase:オンチェーンデータサービスプロバイダー
• Sapien:人類の知識をAIのトレーニングデータに変換するプラットフォーム
• Prisma X:ロボットオープンコーディネーション層
• Masa:Bittensorエコシステムサブネットプロジェクト
• Irys:プログラム可能なデータストレージおよび計算プラットフォーム
• ORO:一般の人々がAIに貢献するためのプラットフォーム
• Gata:分散型データレイヤー

これらのプロジェクトはそれぞれ特色があり、DataFiの異なるセグメントをカバーしています。

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DataFiプロジェクトが直面する課題

広い展望があるにもかかわらず、DataFiプロジェクトはいくつかの課題に直面しています:

1. ユーザーを引き付けながらデータの質を保証するにはどうすればよいですか。
2. プロジェクトの透明性を高め、真の分散化を実現する。
3. toCとtoBの両端の需要をバランスさせ、良性エコシステムを形成する。

将来、DataFiは人間の知能と機械の知能が良性に相互作用する重要な架け橋となることが期待されています。ブロックチェーンの理想主義者やAI時代の参加者にとって、DataFiは間違いなく注目すべき新興分野です。