AIチップの取引の先に何が来るのか、もっと時間をかけて考えた結果、市場はさらに大きなボトルネックを見つめているのではないかと思います：DATA

単なる生のネットの汚れや、そこにAIラベルを貼っただけの別のデータベースではありません。
私は、モデルが合法的に学習に使えて、実際に何か新しいことを学べるような、クリーンでライセンスされ、帰属（出所）を説明でき、そして現実世界でますます実体のあるデータのことを言っています。
計算（Compute）もまだ重要ですが、もはや唯一の希少な入力ではありません。
モルガン・スタンレーは、2028年までにAIインフラへの支出として約$2.9Tから$3T を見込んでおり、これまでに展開済みなのは20%未満です。
より多くの#GPUs、より多くのデータセンター、より多くの電力契約、そして推論の効率化が進みます。
それらと自動的にスケールしないのは、新鮮な人間の知識と物理世界での経験です。
物理AIデータはさらに高価で、身体性（エンボディメント）に特化していて、完全に合成するのは難しく、十分な深さでスクレイピングすることも不可能です。
ボトルネックは、正しい権利のもとで、正しいセンサーで、正しい出来事を捉え、それがどこから来たのかを証明することです。
プライベート市場は、すでにパブリック市場が理解するより先に、これを理解しているようです。
– Scale AIは、Metaの$14.3Bの取引による49%の持分の後、評価額がほぼ$29B に達しました。
– Surge AIは、$1B のバリュエーションを目指しつつ、2024年の売上で$15B 以上を達成しました。
つまり、TradFiで大きな触媒が来るなら、クリプトにもAIデータ収集と来歴（プロヴェナンス）でその一歩があるかもしれません。
– @eigencloud | $Eigen: EigenDAが検証可能なデータ利用可能性を支え、EigenCompute、EigenAI、EigenVerifyはエージェントがデータがどこから来たのか、出力がどう生成されたのかを証明できるようにします。
– @grass | $Grass: 使われていない帯域を検証可能なAIトレーニングデータへ。190+の国にまたがる2.5M+ノードが、~100TB/日をスクレイプし、ZK証明によってすべてのデータセットが追跡可能で監査可能になります。
– @vana | $Vana: ユーザーデータを許可された、証明可能なトレーニングデータセットに変えることで、AIのデータボトルネックに取り組む。1M+の貢献者、DataDAOs、ポータブルAIメモリはすべて1つのネットワーク上にあります。
– @SaharaAI | $Sahara: コントリビューターがデータセットを収集・ラベル付けし、それを所有するAIネイティブL1。来歴、ライセンス、ロイヤルティはオンチェーンのままです。高品質なAIデータをスケーラブルにしようとしています。
– @datafdn | $Data: 来歴、同意、ライセンス、監査のためのレールをオンチェーンに。Poseidonレイヤーが、モデル学習用の現実世界データを浄化し、ラベル付けします。
– @oceanprotocol | $Ocean: Data NFTs、Compute-to-Data、来歴レールによってデータをオンチェーン資産へ変換し、生データを公開せずにAIがプライベートデータセットで学習できるようにします。
– @origin_trail | $Trac: DKG V10を出荷し、AIエージェントが検証可能なメモリを共有できるようにします。dRAG、来歴、マルチエージェントメモリが、信頼を失わずにデータを再利用可能にします。
– @datainetwork: 生のブロックチェーンログを構造化された、機械可読なインテリジェンスに変換します。3.5B+のtxnsをインデックスし、2.5Mのコントラクトをラベル付け、AIエージェントが推論できる150M+のDeFiイベントを提供します。
上にあるすべてのティッカーに飛びつく（apeする）呼びかけではありません。市場がそれらを価格付けする前に、誰がインフラを作っているのかの地図です。