AIが中心になり続けるにつれて、データは今まで以上に貴重な存在となっています。それはAIアルゴリズムのバックボーンとして機能し、個別のサービスを提供し、知的な意思決定を行い、さまざまな産業でのイノベーションを促進する重要な役割を果たしています。
最近の報告によると、ソーシャルプラットフォームのRedditは、Googleに年間6000万ドルでそのデータをライセンス供与してAIモデルのトレーニングに使用させる契約を結びました。同様に、OpenAIは、知的財産をAIトレーニングに利用するために、News Corpと5年間で2.5億ドルの契約を結びました。しかし、このデータを作成する個人は、その使用方法について意見を述べることができず、それからの財政的利益を受け取ることができません。データ経済は、このデータの価値を支配し、利益を得る主要なテック企業によって支配されています。
Vanaは、個人がデータを制御し直すことで、このモデルを破壊しようとしています。ユーザーのデータを使用してトレーニングされたAIモデルから利益を得る方法を提供し、真にユーザー主導のAI開発エコシステムの構築を支援します。
ソース:VanaVanaは、データを新しい貴重な資産クラスに変えています。ユーザーは、Data Liquidity Pool(DLP)にデータを提供することで、データのプライバシーとセキュリティを維持しながら、ガバナンス権利と財務報酬を獲得することができます。検証済みのデータはトークン化され、AIモデルの開発をサポートし、分散型アプリケーションの動力源となり、AIシステムの構築方法を根本的に変えます。
6月に開発者テストネットを立ち上げて以来、Vanaは130万人以上のユーザーと300以上のDataDAOを引き付け、日々の取引は170万件を超えました。Vana Foundationによれば、メインネットのローンチは間もなく行われます。
Vanaの共同創設者であるAnna KazlauskasとArt Abalはフィリピン出身です。Anna KazlauskasはVanaのCEOを務めており、Celoのエンジニアや東ティモールの首相の政策顧問としての経験を持っています。Harvard大学を卒業したArt Abalは、AIトレーニングデータプロバイダであるAppenでデータ収集の革新をリードしていました。Chief Legal OfficerのStephen Boskeなど、他の重要なチームメンバーもCoinbaseでの副総務および製品カウンセルとしての経験を持っています。
過去3年間、Vanaは3回の資金調達ラウンドで総額2500万ドルを調達しました:
Vanaは、資金調達がプロジェクト開発の加速と分散型AIエコシステムの構築を支援すると述べています。
Vanaは、これを実現するためにオープンソースで許可なしの分散型ネットワークを構築しました。その主要なコンポーネントには次のものがあります:
ソース:ヴァナ1)データ流動性レイヤー
データ流動性レイヤーは、Vanaの基盤であり、データの安全な検証、タグ付け、および取引を保証します。このレイヤーでは、異なる貢献者からさまざまなタイプのデータを集約し、信頼できるデータマーケットプレイスを作成するために、データ流動性プール(DLP)が導入されています。
DLPにデータを提供するユーザーは、データ貢献者として知られています。彼らはデータの価値に基づいて報酬を受け取ります。データの真正性と品質はVanaの貢献の証明(PoC)メカニズムによって検証されます。
高品質なデータを促進するために、メインネットのローンチ後、トークン保有者によるステーキングと投票によってトップ16のDLPが選ばれます。これらのトップDLPは最初の2年間で総FDVの15%を分け合います。
DLPは完全にコミュニティ主導です。各DLPは独自のDAOによって管理され、データ貢献者に報酬として新しいトークンを発行することができます。現在、300以上のDataDAOが作成され、さまざまなDLPを代表しています。公式に認識された13のDataDAOの中には、Bittensorの初期マイナーからのXデータに焦点を当てたVolaraや遺伝子データに特化したDNA DAO、IoTデータを使用するIoT DataDAOなどのプロジェクトがあります。データの種類の多様性はデータプールの豊かさと流動性を高めています。
ソース:ヴァナ最も顕著なDataDAOはr/datadaoであり、これは唯一の完全に稼働しているプロジェクトであり、そのガバナンストークン$RDATが流通しています。 Redditのユーザーデータの不正販売に対する2024年4月の対応として開始されたr/datadaoは、わずか1週間で14万人のユーザーを集めました。
ソース:r/datadao2)データポータビリティレイヤー
データポータビリティレイヤーは、相互運用性とセキュリティを確保し、クロスプラットフォームおよびクロスアプリケーションのアクセスと共有をサポートします。開発者は、AIモデルとDAppsを構築するためにデータセットにアクセスでき、データ貢献者は、DLPトークンを通じてガバナンスと意思決定に参加できます。
異なるDLPは異なるデータタイプを優先する可能性があるため、PoCメカニズムはさまざまなニーズに適応できます。 たとえば、金融データのDLPは精度を優先する場合がありますが、ソーシャルメディアのデータDLPは活動レベルに焦点を当てる場合があります。
Vanaは、ゼロ知識証明も組み込んでおり、バリデーターが元の情報にアクセスせずにデータの正当性を確認できるようにし、プライバシーを維持します。
Source: satori.vanascan.io/statsVANAトークン、Vanaネットワークのネイティブ通貨は、取引手数料支払いやデータ検証、ガバナンス、アクセスの促進に中心的な役割を果たします。しかし、チームはまだそのコア機能に関する詳細情報を公開していません。
Vanaメインネットが稼働する前に、ユーザーはどのようにVanaエコシステムとやり取りし、貢献することができますか?
1)データマイニング
Vanaは、ソーシャルメディア、ファイナンス、キャリアなどのさまざまなDLPを13種類提供しています。ユーザーは、興味のあるDLPを選択して事前マイニングに参加することができます。ただし、VolaraやSixGPTなどのDLPの場合、ユーザーは提供されたGithubのドキュメントに従って、Dockerのダウンロード、必要なファイルの作成、およびCPUを使用してマイニングプログラムを実行する必要があります。
ソース:ボララ2)Telegramミニアプリに参加する
さまざまなDataDAOとの関与を促進し、アーリーバードマイニングの資格を確保するために、VanaはTelegram Mini Appを開始しました@VanaData Hero bot. ユーザーは、ソーシャルメディアでのやりとり、ウォレットの追加、友達の招待、またはAIゲームのプレイなどのタスクを完了して、$VANA 報酬ポイントを獲得することができます。
ソース:@VanaDataHeroBot290,000人以上のユーザーがこれまでに参加しています。さらに、アプリにはTONエコシステムに結び付いた週次抽選ゲームが組み込まれています。ユーザーはポイントを集め、トップ50の参加者がTONトークンを報酬として受け取ることができます。
3)あなた自身のDataDAOを作成する
開発者は、Vanaの包括的な開発ドキュメンテーションとAPIを使用して、独自のDataDAOを作成することができます。
高品質のDataDAOを引きつけるために、VanaはVana Cohort Welfare Programを導入しています。このプログラムでは、技術、資金、マーケティング、コンプライアンス、プロジェクトのコラボレーションなど、特定のサポートを提供しています。さらに、チームは開発者とコミュニティの間のコミュニケーションと協力を促進するためにオンラインとオフラインのイベントを積極的に開催しています。
4)バリデーターになる
上記のオプション以外にも、Vanaのメインネットが稼働すると、ユーザーはバリデーターになることを申請して、$VANAトークン報酬を獲得することができます。バリデーターはVanaエコシステムにおいて重要であり、L1バリデーターとサティヤバリデーターの2つの主要な役割を担っており、それぞれ異なる報酬体系を持っています。
L1バリデーターはProof of Stake(PoS)を使用して、Vanaブロックチェーンのセキュリティと合意を維持します。Satyaバリデーターは、信頼できる実行環境(TEE)内でのDLPデータの貢献を検証することに重点を置いています。バリデーターになるためには、ユーザーは特定のハードウェアとステーキング要件を満たす必要があります。たとえば、L1バリデーターは8コアCPU、32 GBのRAM、1.2 TBのSSD、およびx86-64アーキテクチャを持っている必要があります。さらに、指定された量の$VANAトークンをステーキングする必要があります。
Vanaは、これまでにデータ収集、技術アーキテクチャの開発、コミュニティの構築などで注目すべき進展を遂げてきました。また、データのプライバシーとセキュリティを強化するための解決策も提案しています。しかし、メインネットとトークンの今後のローンチに伴い、Vanaは技術、コミュニティ、市場での課題に直面することになり、チームはこれらの変化する状況に適応し、対応する必要があります。
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