AIデータ経済の新たなパラダイム：モジュラー型データ前処理から見るDINの野望とノード販売

前書き

今日の世界において、AIは間違いなく最も注目されている分野の一つです。シリコンバレーのOpenAIや中国国内のMoonshot、智谱清言など、新進気鋭のスタートアップや伝統的な大手企業が次々とこのAI革命に参入しています。AIはテクノロジー分野でトレンドを牽引するだけでなく、今年の暗号通貨市場でも最も際立った分野の一つとなっています。今年の主要CEXに上場したプロジェクトを見渡すと、最近の市場の動揺にもかかわらず、AIのリーダーであるBittensor（TAO）は今年の新規トークンの中で5倍以上のリターンを記録し、トップを走り続けています。AI技術の継続的な発展と応用に伴い、データはAI発展の基盤として、その重要性がますます際立っています。

AI時代の大潮の中で、データの重要性と潜在的価値はかつてないほど高まっている

統計によると、現在主流のAI大規模モデル企業は毎年数億にも及ぶデータセットを処理・消費しており、これらデータの有効性と正確性はAIモデルのトレーニング効果に直接影響します。しかし、データの取得コストも絶えず上昇しており、これは各AI企業が直面する大きな課題となっています。

パフォーマンスの最適化は増加し続けるデータ消費量に支えられている

現在の市場では、大規模モデル企業が毎年処理・消費するデータ量は非常に膨大です。例えば、OpenAIがGPT-3モデルをトレーニングする際には約45TBのテキストデータを使用し、GPT-4のトレーニングコストは7,800万ドルにも上ります。GoogleがGemini Ultraモデルをトレーニングする際の計算コストは1.91億ドルです。このような膨大なデータ需要はOpenAIに限らず、GoogleやMetaなど他のAI企業も大規模AIモデルのトレーニング時に大量のデータを処理する必要があります。

データの有効性に注目する必要がある

有効なデータは高品質でバイアスがなく、豊富な特徴情報を備えている必要があり、AIモデルがそこから学習し正確な予測を行えるようにします。例えば、OpenAIはGPT-3のトレーニング時に、書籍、記事、ウェブサイトなど様々なソースからテキストデータを使用し、データの多様性と代表性を確保しました。しかし、データの有効性はその出所だけでなく、データのクリーニング、ラベリング、前処理など複数のプロセスにも関わっており、これらのプロセスには多大な人力とリソースが必要です。

無視できない経済性、データ収集と処理のコスト

実際のAIモデルのトレーニングでは、データの収集、ラベリング、処理の費用はしばしば過小評価されますが、これらの費用は非常に大きくなることがあります。具体的には、データのラベリング自体が時間とコストのかかるプロセスであり、しばしば手作業が必要です。また、データが収集された後は、AIアルゴリズムが効果的に利用できるようにクリーニング、整理、処理が必要です。McKinseyのレポートによれば、大規模AIモデルのトレーニングコストは数百万ドルに達することがあります。さらに、AI企業のデータセンターや計算基盤の構築・維持も莫大な支出となります。

総じて、AI大規模モデルのトレーニングには大量の高品質データが不可欠であり、これらデータの量、有効性、取得コストがAIモデルのパフォーマンスと成功を直接左右します。今後、AI技術の進歩とともに、いかに効率的にデータを取得・活用するかがAI企業の競争の鍵となるでしょう。

モジュール型データ前処理レイヤー、ブロックチェーンを基盤とした分散型AIデータソリューション

このような背景のもと、DIN（旧名Web3Go）は初のモジュール型AIネイティブデータ前処理レイヤーとして誕生しました。DINは分散型のデータ検証とベクトル化処理を通じて、誰もがAIにデータを提供し報酬を得られるようにし、個人データの収益化と企業のより効率的かつ経済的なデータ取得を実現するデータ経済の潮流を牽引します。現在、DINはBinance Labsから400万ドルのシードラウンド資金を獲得し、その後他の機関、コミュニティ、KOLネットワークから追加で400万ドルのプレリスティング資金を調達、現在の評価額は8,000万ドルとなっており、市場からその大きな潜在力と将来性が高く評価されています。パートナーにはPolkadot、BNB Chain、Moonbeam Network、Manta Networkなどが含まれます。

DINのデータ前処理ノード – Chipper Node

DINの市場ポジショニングは非常に明確であり、AIとデータ分野において分散型データインテリジェンスネットワークの構築を目指しています。Chipper NodeはDINエコシステム内で重要な役割を果たしており、データの検証、ベクトル化処理、報酬計算を担当し、DINデータ前処理レイヤーの中核コンポーネントです。