# AI産業の次の10年：コンピューティングパワーからデータへ人工知能（AI）モデルのパラメータの規模と計算能力は近年指数関数的に増加していますが、見落とされていた核心のボトルネックが徐々に明らかになっています。それはデータです。モデルの規模が1兆パラメータを突破し、計算能力が毎秒百京回（FLOPS）で測定される中、AI業界が直面している最大の課題はもはやモデルアーキテクチャやチップのコンピューティングパワーではなく、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対応のリソースに変換するかということです。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し、全く新しい「DataFi時代」の景観を描き出しています。この時代において、データはもはや技術の副産物ではなく、電力やコンピューティングパワーのように測定可能、取引可能、価値を増すことができるコア生産要素です。## AI産業の構造的矛盾：コンピューティングパワー競争からデータ飢饉へAIの発展は長期にわたり「モデル-コンピューティングパワー」の二核に駆動されてきました。深層学習革命以来、モデルパラメータは百万単位（例えば2012年のAlexNet）から兆単位（例えばGPT-4）へと飛躍的に増加し、コンピューティングパワーの需要は指数関数的に増加しています。先進的な大規模言語モデルを訓練するコストは1億ドルを超えており、その90%がGPUクラスター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「より速いチップ」に目を向ける一方で、データの供給サイド危機が静かに迫っています。人類が生成した「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、1千億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個支えることしかでき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な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産業が長らくデータを「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」とは考えていなかったことです。モデルとコンピューティングパワーは成熟した市場化システムを形成していますが、データの生産、クレンジング、検証、取引は依然として「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」の10年であり、暗号ネットワークのチェーン上データこそがこの困難を解決する鍵となります。## チェーン上のデータ：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本質的に「インセンティブの整合性」の真実性を備えています。すべての取引、すべての契約インタラクション、すべてのウォレットアドレスの行動は、実際の資本と直接結びついており、改ざんできません。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で表れます：1. 現実世界の「意図信号」：オンチェーンデータは実際の資金で投票され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、資金配分戦略を直接反映しています。この「資本による裏付け」を持つデータは、AIの意思決定能力を訓練する上で非常に高い価値があります。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希少な"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、許可なしでアクセスできます。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を通じて原始データを取得でき、AIモデルのトレーニングに「障壁のない」データソースを提供します。しかし、オンチェーンデータは「イベントログ」形式で存在し、非構造化された「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、多くの高価値信号が数十億件の断片化されたイベントの中に埋もれています。## ハイパーデータネットワーク：オンチェーンデータの「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Hyperdata Networkの概念が提案されました。これはAI専用の「チェーン上スマートオペレーティングシステム」です。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準備データに変換することです。### 原稿：オープンデータ標準オンチェーンデータの最大の痛点の一つは「フォーマットの混乱」です。異なるブロックチェーンのイベントログフォーマットは様々で、同一プロトコルの異なるバージョンのデータ構造も変化する可能性があります。Manuscriptはオープンなデータスキーマ標準として、オンチェーン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フォーマットに適応することなく、直接「データの背後にあるビジネスロジック」を理解できるようにしています。この標準化された価値は、AI開発の摩擦コストを削減することにあります。Manuscriptに基づいて、すべてのオンチェーンデータは統一基準で前処理されており、開発者は「ユーザーのステーキング記録」「流動性提供記録」などの構造化データを直接呼び出すことができ、モデルのトレーニングサイクルを大幅に短縮します。### データの信頼性保証AIモデルのデータに対する核心的な要求は「信頼性」です。Hyperdata Networkは、EthereumのAVS（Active Validator Set）メカニズムを通じてデータの真実性を確保します。AVSはEthereumのコンセンサスレイヤーの拡張コンポーネントであり、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の検証を担当します。Hyperdata Networkがチェーン上のイベントを処理する際、AVSノードはデータのハッシュ値、署名情報、及びチェーン上の状態を相互検証し、出力された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。この「暗号経済学の保証」に基づく検証メカニズムは、従来のデータ集中型検証の信頼性の問題を解決しました。データの真実性は、非中央集権の検証者ネットワークによって裏付けられ、あらゆる改ざん行為はスマートコントラクトの罰則メカニズムを引き起こします。### 高スループットのデータ可用性層AIモデル、特にリアルタイムインタラクティブなAIアプリケーションは、低遅延、高スループットのデータ供給を必要とします。データ可用性（DA）層はこのニーズに特化して設計されており、データ圧縮アルゴリズムと伝送プロトコルの最適化を通じて、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、あるプラットフォームで大口取引が発生した際、DA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「大口取引シグナル」を購読しているAIモデルにプッシュし、取引戦略を適時調整できるようにします。高スループットの背後にはモジュラーアーキテクチャがあります。DAはデータストレージと計算を分離し、データストレージは分散ノードネットワークによって担われ、計算はオフチェーンのRollupを通じて実現され、ブロックチェーン自体の性能ボトルネックを回避しています。この設計により、Hyperdata Networkは大規模なAIアプリケーションのリアルタイムデータの需要を支えることができます。## DataFiの時代:データが取引可能な「資本」になる時代Hyperdata Networkの最終目標は、AI産業をDataFi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、価格を付けられ、取引され、価値を増すことができます。このビジョンの実現は、Hyperdata Networkがデータを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："原始信号"から"利用可能な資産"へ。処理されていないブロックチェーンデータは"原油"のようなもので、"ガソリン"になるためには精製が必要です。Hyperdata Networkは標準を通じてそれを構造化データに変換し、データがAIモデルによって直接呼び出されることを可能にします。それはAPIインターフェースを呼び出すのと同じくらい簡単です。2. 組み合わせ可能：データの"レゴブロック"。構造化データはレゴブロックのように自由に組み合わせることができます。例えば、開発者は"ユーザーのステーキング記録"と"価格変動データ"、"ソーシャル言及量"を組み合わせて、"DeFi市場の感情予測モデル"を訓練することができます。この組み合わせの可能性はデータの応用範囲を大きく拡張します。3. 検証可能：データの「信用バックアップ」。検証された構造化データは、ユニークな「データフィンガープリント」（ハッシュ値）を生成し、ブロックチェーンに保存されます。このデータを使用するAIアプリケーションや開発者は、ハッシュ値を検証することでデータの真実性を確認できます。4. 変現：データの「価値変現」。DataFi時代において、データ提供者は構造化データを直接変現することができます。例えば、あるチームがチェーン上のデータを分析して「スマートコントラクトの脆弱性警告信号」を開発し、その信号をAPIサービスとしてパッケージ化し、呼び出し回数に応じて料金を請求することができます。一般ユーザーも自分の匿名化されたチェーン上のデータを共有することを許可し、データトークンの報酬を得ることができます。## 結論:データ革命、AIの次の10年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、知能を支える"データの土壌"を無視します。Hyperdata Network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"限界"から、チェーン上のデータの"価値発見"、断片化した信号の"無秩序"から構造化データの"秩序"、データの"無料資源"からDataFiの"資本資産"へ、Hyperdata NetworkはAI産業の基盤論理を再構築しています。このDataFiの時代において、データはAIと現実世界を繋ぐ橋となります。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、自律型dAppはユーザー行動データを通じてサービスを最適化し、一般ユーザーはデータを共有することで持続的な利益を得ます。電力ネットワークが産業革命を生み出したように、コンピューティングパワーネットワークはインターネット革命を生み出し、Hyperdata NetworkはAIの「データ革命」を生み出しています。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は世界を変える力を真に解放できるのです。
AIデータ革命：オンチェーンデータとDataFi時代の台頭
AI産業の次の10年：コンピューティングパワーからデータへ
人工知能（AI）モデルのパラメータの規模と計算能力は近年指数関数的に増加していますが、見落とされていた核心のボトルネックが徐々に明らかになっています。それはデータです。モデルの規模が1兆パラメータを突破し、計算能力が毎秒百京回（FLOPS）で測定される中、AI業界が直面している最大の課題はもはやモデルアーキテクチャやチップのコンピューティングパワーではなく、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対応のリソースに変換するかということです。
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し、全く新しい「DataFi時代」の景観を描き出しています。この時代において、データはもはや技術の副産物ではなく、電力やコンピューティングパワーのように測定可能、取引可能、価値を増すことができるコア生産要素です。
AI産業の構造的矛盾：コンピューティングパワー競争からデータ飢饉へ
AIの発展は長期にわたり「モデル-コンピューティングパワー」の二核に駆動されてきました。深層学習革命以来、モデルパラメータは百万単位（例えば2012年のAlexNet）から兆単位（例えばGPT-4）へと飛躍的に増加し、コンピューティングパワーの需要は指数関数的に増加しています。先進的な大規模言語モデルを訓練するコストは1億ドルを超えており、その90%がGPUクラスター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「より速いチップ」に目を向ける一方で、データの供給サイド危機が静かに迫っています。
人類が生成した「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、1千億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個支えることしかでき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な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産業が長らくデータを「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」とは考えていなかったことです。モデルとコンピューティングパワーは成熟した市場化システムを形成していますが、データの生産、クレンジング、検証、取引は依然として「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」の10年であり、暗号ネットワークのチェーン上データこそがこの困難を解決する鍵となります。
チェーン上のデータ：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本質的に「インセンティブの整合性」の真実性を備えています。すべての取引、すべての契約インタラクション、すべてのウォレットアドレスの行動は、実際の資本と直接結びついており、改ざんできません。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で表れます：
現実世界の「意図信号」：オンチェーンデータは実際の資金で投票され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、資金配分戦略を直接反映しています。この「資本による裏付け」を持つデータは、AIの意思決定能力を訓練する上で非常に高い価値があります。
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」：オンチェーンデータはオープンで、許可なしでアクセスできます。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を通じて原始データを取得でき、AIモデルのトレーニングに「障壁のない」データソースを提供します。しかし、オンチェーンデータは「イベントログ」形式で存在し、非構造化された「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、多くの高価値信号が数十億件の断片化されたイベントの中に埋もれています。
ハイパーデータネットワーク：オンチェーンデータの「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Hyperdata Networkの概念が提案されました。これはAI専用の「チェーン上スマートオペレーティングシステム」です。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準備データに変換することです。
原稿：オープンデータ標準
オンチェーンデータの最大の痛点の一つは「フォーマットの混乱」です。異なるブロックチェーンのイベントログフォーマットは様々で、同一プロトコルの異なるバージョンのデータ構造も変化する可能性があります。Manuscriptはオープンなデータスキーマ標準として、オンチェーン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フォーマットに適応することなく、直接「データの背後にあるビジネスロジック」を理解できるようにしています。
この標準化された価値は、AI開発の摩擦コストを削減することにあります。Manuscriptに基づいて、すべてのオンチェーンデータは統一基準で前処理されており、開発者は「ユーザーのステーキング記録」「流動性提供記録」などの構造化データを直接呼び出すことができ、モデルのトレーニングサイクルを大幅に短縮します。
データの信頼性保証
AIモデルのデータに対する核心的な要求は「信頼性」です。Hyperdata Networkは、EthereumのAVS（Active Validator Set）メカニズムを通じてデータの真実性を確保します。AVSはEthereumのコンセンサスレイヤーの拡張コンポーネントであり、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の検証を担当します。Hyperdata Networkがチェーン上のイベントを処理する際、AVSノードはデータのハッシュ値、署名情報、及びチェーン上の状態を相互検証し、出力された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。
この「暗号経済学の保証」に基づく検証メカニズムは、従来のデータ集中型検証の信頼性の問題を解決しました。データの真実性は、非中央集権の検証者ネットワークによって裏付けられ、あらゆる改ざん行為はスマートコントラクトの罰則メカニズムを引き起こします。
高スループットのデータ可用性層
AIモデル、特にリアルタイムインタラクティブなAIアプリケーションは、低遅延、高スループットのデータ供給を必要とします。データ可用性（DA）層はこのニーズに特化して設計されており、データ圧縮アルゴリズムと伝送プロトコルの最適化を通じて、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、あるプラットフォームで大口取引が発生した際、DA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「大口取引シグナル」を購読しているAIモデルにプッシュし、取引戦略を適時調整できるようにします。
高スループットの背後にはモジュラーアーキテクチャがあります。DAはデータストレージと計算を分離し、データストレージは分散ノードネットワークによって担われ、計算はオフチェーンのRollupを通じて実現され、ブロックチェーン自体の性能ボトルネックを回避しています。この設計により、Hyperdata Networkは大規模なAIアプリケーションのリアルタイムデータの需要を支えることができます。
DataFiの時代:データが取引可能な「資本」になる時代
Hyperdata Networkの最終目標は、AI産業をDataFi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、価格を付けられ、取引され、価値を増すことができます。このビジョンの実現は、Hyperdata Networkがデータを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："原始信号"から"利用可能な資産"へ。処理されていないブロックチェーンデータは"原油"のようなもので、"ガソリン"になるためには精製が必要です。Hyperdata Networkは標準を通じてそれを構造化データに変換し、データがAIモデルによって直接呼び出されることを可能にします。それはAPIインターフェースを呼び出すのと同じくらい簡単です。
組み合わせ可能：データの"レゴブロック"。構造化データはレゴブロックのように自由に組み合わせることができます。例えば、開発者は"ユーザーのステーキング記録"と"価格変動データ"、"ソーシャル言及量"を組み合わせて、"DeFi市場の感情予測モデル"を訓練することができます。この組み合わせの可能性はデータの応用範囲を大きく拡張します。
検証可能：データの「信用バックアップ」。検証された構造化データは、ユニークな「データフィンガープリント」（ハッシュ値）を生成し、ブロックチェーンに保存されます。このデータを使用するAIアプリケーションや開発者は、ハッシュ値を検証することでデータの真実性を確認できます。
変現：データの「価値変現」。DataFi時代において、データ提供者は構造化データを直接変現することができます。例えば、あるチームがチェーン上のデータを分析して「スマートコントラクトの脆弱性警告信号」を開発し、その信号をAPIサービスとしてパッケージ化し、呼び出し回数に応じて料金を請求することができます。一般ユーザーも自分の匿名化されたチェーン上のデータを共有することを許可し、データトークンの報酬を得ることができます。
結論:データ革命、AIの次の10年
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、知能を支える"データの土壌"を無視します。Hyperdata Network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"限界"から、チェーン上のデータの"価値発見"、断片化した信号の"無秩序"から構造化データの"秩序"、データの"無料資源"からDataFiの"資本資産"へ、Hyperdata NetworkはAI産業の基盤論理を再構築しています。
このDataFiの時代において、データはAIと現実世界を繋ぐ橋となります。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、自律型dAppはユーザー行動データを通じてサービスを最適化し、一般ユーザーはデータを共有することで持続的な利益を得ます。電力ネットワークが産業革命を生み出したように、コンピューティングパワーネットワークはインターネット革命を生み出し、Hyperdata NetworkはAIの「データ革命」を生み出しています。
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は世界を変える力を真に解放できるのです。