AI産業の次の10年：データインフラ革命

人工知能（AI）モデルのパラメータ規模と計算能力は限界を突破し続けていますが、長い間無視されてきた重要なボトルネックがますます顕著になっています。それはデータです。業界の専門家は、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計算能力によって駆動されるのではなく、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対応の資本に変換するかに依存すると指摘しています。この洞察は、現在のAIの発展における構造的矛盾を明らかにするだけでなく、新しい「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、データは電力や計算力のように測定可能で取引可能、価値を増すことのできる核心的な生産要素となるでしょう。

AI業界が直面する構造的矛盾

AIの発展は長い間「モデル-計算力」の二重駆動によって推進されてきました。深層学習革命以来、モデルのパラメータは百万から兆のレベルに飛躍し、計算力の需要は指数関数的に増加しています。業界のデータによると、先進的な大規模言語モデルを訓練するコストはすでに1億ドルを超えており、その90％がGPUクラスターのレンタルに使われています。しかし、業界が「より大きなモデル」と「より高速なチップ」に焦点を当てている間に、データの供給側の危機が静かに迫っています。

専門家は指摘します：人間が生成した「有機データ」は成長の天井に達しています。テキストデータの例を挙げると、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（書籍、論文、ニュース）の総量は約10^12語であり、1兆パラメータの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個支えることができることを意味します。さらに深刻なのは、重複データや低品質コンテンツの割合が60％を超えており、有効なデータ供給がさらに圧縮されています。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低下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にあり、慎重に育成する必要がある「戦略資産」として認識していないことです。モデルと計算能力は成熟した市場化システムを形成しており、計算能力はクラウドプラットフォームでFLOPSに基づいて価格が設定され、モデルはAPIインターフェースを通じて呼び出し回数に応じて料金が発生しますが、データの生産、クレンジング、検証、取引は依然として「未開の時代」にあります。業界の専門家は強調しています：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「人間行動データベース」

データ飢饉の背景において、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」を持つ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、真の資本に直接結びついており、改ざんできません。専門家はこれを「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」と定義しており、具体的には三つの次元に現れます：

現実世界の「インテントシグナル」

オンチェーンデータは、実際の資金を使った投票の意思決定行動を記録しています。例えば、あるDEXで資産を交換するウォレット、ある貸借プラットフォームで担保を提供して借入を行う行為、ドメイン名を登録する行為は、ユーザーがプロジェクトの価値を判断する方法、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。それに対して、従来のインターネットデータは「ノイズ」であふれており、これらのデータは信頼できるAIモデルを訓練することができず、むしろモデルの判断を誤らせることになります。

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、ユーザーの行動は完全に追跡可能です。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、保有資産の変化が一貫した「行動の鎖」を構成しています。例えば、2020年から現在までのあるアドレスのDeFiプロトコルにおける操作を分析することで、AIはそのアドレスが「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できます。このような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希少な「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"

従来の企業データの閉鎖性とは異なり、オンチェーンデータはオープンで許可不要です。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を通じて生データにアクセスでき、これが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：オンチェーンデータは"イベントログ"の形式で存在し、非構造化された"生の信号"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。専門家は、現在オンチェーンデータの"構造化転換率"が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ると指摘しています。

チェーン上データの"オペレーティングシステム"

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専用に設計された「チェーン上スマートオペレーティングシステム」を構築しています。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、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。このシステムには以下の主要コンポーネントが含まれています：

オープンデータ標準

オープンなデータスキーマ標準は、チェーン上のデータの定義と記述方法を統一しました。例えば、"ユーザーのステーキング行動"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として標準化し、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、直接"ビジネスロジックを理解する"ことを保証します。

データ検証メカニズム

ブロックチェーンの検証者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。これらのノードは、チェーン上のデータの完全性と正確性を検証する責任があります。システムがチェーン上の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、およびチェーン上の状態をクロス検証し、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保証します。

高スループットのデータ可用性レイヤー

リアルタイムインタラクションのAIアプリケーション向けに設計されており、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。例えば、あるDEXで大規模な取引が発生した場合、システムは1秒以内にデータの抽出、標準化、検証を完了し、構造化された「大規模取引シグナル」を購読しているAIモデルにプッシュ通知し、そのモデルが取引戦略を迅速に調整できるようにします。

データファイ時代：データは資本である

このオンチェーンデータインフラの究極の目標は、AI産業をDataFi時代に進めることです。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。専門家は例えています：「電力がキロワットで評価され、計算能力がFLOPSで評価されるように、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4つのコア属性に変換することに依存しています。

1. ストラクチャリング:「Raw Signal」から「Available Asset」へ
2. コンビナブル：データの"レゴブロック"
3. 検証可能：データの「信用の裏付け」
4. マネタイズ:データの「価値実現」

このDataFi時代において、データはAIと現実世界をつなぐ架け橋となります——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、自律的なdAppはユーザー行動データを基にサービスを最適化し、一般ユーザーは共有データを通じて持続的な収益を得ます。電力ネットワークが産業革命を生み出したように、計算力ネットワークはインターネット革命を生み出し、この新しい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。

まとめ

AIの未来について話すとき、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」を見落としています。オンチェーンデータインフラは、AIの進化が本質的に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、断片化した信号の「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DataFiの「資本資産」へ、このインフラはAI産業の基盤論理を再形成しています。

データがようやくその価値を持つようになるとき、AIは世界を変える力を真に解放できる。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な高信号のデータを必要とする。これは単なるある企業のビジョンではなく、AI産業が成熟へと向かう必然的なトレンドである。