人工知能（AI）モデルのパラメータスケールが1兆を超え、コンピューティングパワーがFLOPS単位で測定されると、見落とされてきたコアボトルネック、つまりデータが出現し始めています。Chainbaseは最新の技術ブログ「AI向けハイパーデータネットワークの構築」で次のように指摘しています。「AI業界の次の革命は、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によって推進されるのではなく、断片化された人間の行動データを検証可能で構造化されたAI対応の資本にいかに変換するかにかかっています。」この洞察は、現在のAI開発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」の概要も示しています。この時代、データはもはやテクノロジーの副産物ではなく、電気やコンピューティングパワーのように測定、取引、付加価値を付けることができるコア生産要素です。
コンピューティング能力の競争からデータ不足へ：AI業界の構造的矛盾
AIの発展は長らく「モデルと計算能力」という二重のコアによって牽引されてきました。ディープラーニング革命以降、モデルのパラメータは数百万（2012年のAlexNetなど）から数兆（GPT-4など）へと飛躍的に増加し、計算能力に対する需要は飛躍的に増大しました。OpenAIのデータによると、高度な大規模言語モデルの学習コストは1億ドルを超え、その90%はGPUクラスターのレンタル費用に充てられています。しかし、業界が「より大規模なモデル」と「より高速なチップ」に注力する中で、データの供給側危機は静かに迫りつつあります。
Chainbaseは自社ブログで、人間が生成する「オーガニックデータ」の成長が限界に達していると鋭く指摘しました。テキストデータを例に挙げると、インターネット上で公開されている高品質なテキスト（書籍、論文、ニュース）の総量は約10^12語で、1000億パラメータのモデルのトレーニングには約10^13語のデータしか消費されません。これは、既存のデータプールでは同規模のモデル10個のトレーニングしかサポートできないことを意味します。さらに深刻なのは、重複データと低品質コンテンツが60%以上を占めており、有効なデータの供給がさらに圧迫されていることです。モデルが自ら生成したデータ（AIが作成した記事やAIが生成した画像など）を「飲み込み」始めると、「データ汚染」によるモデル性能の低下が業界の隠れた懸念事項となっています。
この矛盾の根源は、AI業界が長らくデータを「戦略的資産」ではなく「無料リソース」と捉え、大切に育成すべきものとしてきたことにあります。モデルとコンピューティングパワーは成熟した市場システムを形成しており、AWSやGCPなどのクラウドプラットフォームではコンピューティングパワーはFLOPSで価格設定され、モデルはAPI呼び出し回数で課金されます。しかし、データの生成、クリーニング、検証、取引は依然として「未開の時代」にあります。Chainbaseは次のように強調しています。「AIの次の10年は「データインフラ」の10年であり、暗号化ネットワークのオンチェーンデータがこのジレンマを解決する鍵となります。」
オンチェーンデータ：AIに最も必要な「人間行動データベース」
データ不足という状況において、暗号資産ネットワークのオンチェーンデータはかけがえのない価値を示しています。従来のインターネットデータ（ソーシャルメディアの投稿やEコマースのレビューなど）と比較すると、オンチェーンデータは「インセンティブ整合」という本質的な信頼性を備えています。あらゆる取引、あらゆる契約のやり取り、あらゆる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、改ざんすることはできません。Chainbaseはブログでこれを「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、これは具体的に以下の3つの側面に反映されています。
現実世界の「意図シグナル」
オンチェーンデータは、感情的なコメントやランダムなクリックではなく、実際のお金で投票された意思決定行動を記録します。例えば、Uniswapでの資産交換、Aaveでのローン担保、ENSでのドメイン名登録といったウォレットの行動は、プロジェクトの価値、リスク選好、資金配分戦略に関するユーザーの判断を直接反映しています。このような「資金に裏付けられた」データは、AIの意思決定能力（財務予測や市場分析など）の訓練に大きな価値をもたらします。一方、従来のインターネットデータは、ソーシャルメディアにおける偽の「いいね！」やECプラットフォームにおける偽の注文コメントといった「ノイズ」に満ちています。これらのデータは、信頼性の高いAIモデルの訓練に失敗するだけでなく、モデルの判断を誤らせる可能性もあります。
追跡可能な「行動連鎖」
ブロックチェーンの透明性により、ユーザーの行動を完全に追跡することが可能です。ウォレットアドレスの過去の取引履歴、連携したプロトコル、保有資産の変動は、一貫した「行動チェーン」を構成します。例えば、2020年から現在までのDeFiプロトコルにおける特定のアドレスの運用を分析することで、AIはそれが「長期保有者」「裁定取引者」「流動性提供者」のいずれであるかを正確に識別し、それに基づいてユーザーポートレートを構築することができます。このような構造化された行動データは、現在のAIモデルにおいて最も希少な「人間の推論サンプル」です。
オープンエコシステムへの「無許可アクセス」
従来の企業データ（銀行取引記録や電子商取引ユーザーデータなど）が閉鎖的であるのに対し、オンチェーンデータはオープンでパーミッションレスです。開発者は誰でもブロックチェーンブラウザやデータAPIを通じて生データを取得できるため、AIモデルのトレーニングに「バリアフリー」なデータソースを提供できます。しかし、このオープン性には課題も伴います。オンチェーンデータは「イベントログ」（EthereumのERC-20 TransferイベントやUniswapのSwapイベントなど）の形で存在し、これらは構造化されていない「生のシグナル」であり、AIモデルで使用する前にクリーニング、標準化、関連付けを行う必要があります。Chainbaseは、現在のオンチェーンデータの「構造化変換率」は5%未満であり、多数の高価値シグナルが数十億もの断片化されたイベントに埋もれていると指摘しています。
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」
Chainbaseは、オンチェーンデータの断片化問題を解決するために、AI専用に設計された「オンチェーンインテリジェントオペレーティングシステム」であるHyperdata Networkを提案しました。その主な目標は、分散化されたオンチェーンシグナルを、構造化され、検証可能で、リアルタイムかつ構成可能なAI対応データに変換することです。
原稿：オープンデータ標準により、AIはブロックチェーン上の世界を「理解」できるようになる
オンチェーンデータの最大の問題点の一つは「フォーマットの混乱」です。異なるブロックチェーン（Ethereum、Solana、Avalancheなど）はイベントログのフォーマットが異なり、同じプロトコルでもバージョンによってデータ構造が異なる場合があります。オープンデータスキーマ標準であるManuscriptは、オンチェーンデータの定義と記述を統一します。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に標準化することで、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必要がなく、データの背後にあるビジネスロジックを直接「理解」できるようになります。
この標準化の価値は、AI開発における摩擦コストの削減にあります。例えば、あるチームが「DeFiユーザー行動予測モデル」をトレーニングしたいとします。従来の方法では、EthereumやPolygonといった複数のチェーンのAPIに接続し、それぞれ異なる解析スクリプトを作成する必要がありました。Manuscriptをベースとすることで、すべてのオンチェーンデータは統一された標準に従って前処理され、開発者は「ユーザー出資記録」や「流動性提供記録」といった構造化データを直接呼び出すことができるため、モデルのトレーニングサイクルが大幅に短縮されます。
AIデータモデルの核心要件は「信頼」です。トレーニングデータが改ざんまたは汚染された場合、モデル出力は価値を失います。Hyperdata Networkは、EthereumのAVS（Active Validator Set）メカニズムを通じてデータの真正性を保証します。AVSはEthereumコンセンサスレイヤーの拡張コンポーネントであり、60万以上のETH担保バリデータノードで構成され、オンチェーンデータの整合性と正確性を検証する役割を担っています。Hyperdata Networkがオンチェーン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、オンチェーンステータスを相互検証し、出力される構造化データが元のオンチェーンデータと完全に一致することを確認します。
この「暗号経済保証」検証メカニズムは、従来の中央集権型データ検証における信頼性の問題を解決します。例えば、AI企業が中央集権型組織が提供するオンチェーンデータを使用する場合、その組織がデータを改ざんしていないことを信頼する必要があります。一方、Hyperdata Networkでは、データの真正性は検証者からなる分散型ネットワークによって保証され、改ざんがあった場合はスマートコントラクトのペナルティメカニズム（担保として預けられたETHの差し引きなど）が発動されます。
Chainbase DA: 高スループットデータ可用性レイヤー
AIモデル、特にリアルタイムインタラクティブAIアプリケーション（トレーディングロボットやインテリジェントカスタマーサービスなど）は、低レイテンシかつ高スループットのデータ供給を必要とします。Chainbase DA（データ可用性）レイヤーは、このニーズに合わせて特別に設計されています。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、1秒あたり数十万件のオンチェーンイベントをリアルタイムで処理できます。例えば、Uniswapで大規模な取引が発生した場合、Chainbase 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「大規模取引シグナル」を登録済みのAIモデルにプッシュすることで、AIモデルがタイムリーに取引戦略を調整できるようにします。
高いスループットは、モジュラーアーキテクチャに基づいています。Chainbase DAは、データストレージとコンピューティングを分離しています。データストレージは分散ノードネットワークによって処理され、コンピューティングはオフチェーンのRollupによって実行されるため、ブロックチェーン自体のパフォーマンスボトルネックを回避できます。この設計により、Hyperdata Networkは、数千の取引エージェントに同時にオンラインでオンチェーンデータサービスを提供するなど、大規模AIアプリケーションのリアルタイムデータニーズに対応できます。
DataFi時代：データが取引可能な「資本」となる時
Hyperdata Networkの究極の目標は、AI業界をDataFi時代へと推進することです。データはもはや受動的な「教材」ではなく、価格設定、取引、そして評価が可能な能動的な「資本」となるのです。Chainbaseはブログで次のように述べています。「電気がキロワットで、コンピューティングパワーがFLOPSで価格設定されるように、データもスコアリング、ランク付け、そして評価される必要があります。」このビジョンの実現は、Hyperdata Networkがデータを以下の4つのコア属性に変換することにかかっています。
構造化：「生のシグナル」から「使える資産」へ
未処理のオンチェーンデータは「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、Manuscript標準を通じてこれを構造化データに変換します。例えば、「ウォレットアドレスAが時刻TにプロトコルBにトークンXを入金した」というデータは、ユーザープロフィール、プロトコル属性、資産タイプ、タイムスタンプなどの多次元データに分解されます。この構造により、APIインターフェースを呼び出すのと同じくらい簡単に、AIモデルからデータを直接呼び出すことができます。
構成可能：データのレゴブロック
Web3では、「コンポーザビリティ」がDeFiの爆発的な発展をもたらしました（Uniswap+Aave+Curveの組み合わせイノベーションなど）。Hyperdata Networkはこの概念をデータ分野に導入し、構造化データをレゴブロックのように自由に組み合わせることができるようになります。例えば、開発者は「ユーザープレッジ記録」（Lido）と「価格変動データ」（Chainlink）および「ソーシャルメンション」（Twitter API）を組み合わせて、「DeFi市場感情予測モデル」を学習できます。この組み合わせにより、データの応用範囲が大幅に拡大され、AIイノベーションはもはや単一のデータソースに限定されなくなります。
検証可能: データ「信用保証」
AVSによって検証された構造化データは、固有の「データフィンガープリント」（ハッシュ値）を生成し、イーサリアムブロックチェーンに保存します。データを利用する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正性を確認できます。この「検証可能性」により、データに信頼性が付与されます。例えば、「高品質な取引シグナル」とマークされたデータセットは、ブロックチェーン上のハッシュレコードを通じて過去の正確性を追跡できます。ユーザーはデータセットプロバイダーを信頼する必要はなく、データフィンガープリントを検証するだけでデータの品質を判断できます。
収益化可能: データ価値の収益化
DataFi時代において、データプロバイダーはHyperdata Networkを通じて構造化データを直接収益化できます。例えば、あるチームはオンチェーンデータを分析することで「スマートコントラクトの脆弱性警告シグナル」を開発しました。このシグナルはAPIサービスにパッケージ化され、呼び出し回数に応じて課金されます。また、一般ユーザーも自身の匿名化されたオンチェーンデータの共有を許可し、データトークン報酬を受け取ることができます。Chainbaseエコシステムでは、データの価値は市場の需給によって決まります。高精度な取引シグナルは高額になる一方、基本的なユーザー行動データは呼び出し回数に応じて課金される可能性があります。
Chainbaseの実践：5000億回の呼び出しを支えるDataFiインフラ
ChainbaseはHyperdata Networkをゼロから構築したのではなく、既存のデータインフラストラクチャをベースにアップグレードしました。ブログで公開されたコアデータは、5,000億以上のデータコール、2万以上の開発者コミュニティ、8,000以上のプロジェクト統合など、業界をリードする地位を示しています。これらの数字の背後には、Chainbaseがオンチェーンデータ分野において長年培ってきた深い知見があります。
例えば、DeFiプロトコルのAaveはChainbaseのAPIを通じてユーザーの融資行動データを取得し、リスク評価モデルを最適化しています。NFTマーケットのBlurはChainbaseが提供する「フロア価格トレンドデータ」を活用してスマートプライシング機能を開発しています。JPMorgan Chaseなどの伝統的な金融機関は、Chainbaseを通じてオンチェーンデータにアクセスし、暗号資産の市場分析を行っています。これらの実践は、水や電気などのオンチェーンデータをAIやWeb3アプリケーションのインフラにするという、Hyperdata Networkの中核的価値を実証しています。
Chainbaseは今後、Hyperdata Networkの適用範囲をさらに拡大し、より多くのブロックチェーンネットワーク（Cosmosエコシステム、Polkadotパラチェーンなど）をサポートするとともに、「データスコアリングプロトコル」を開発する予定です。これは、AIモデルを通じてデータセットの品質（精度、適時性、希少性など）を自動評価し、DataFi市場に標準化された価格ベンチマークを提供するものです。データの品質を定量化し、その価値を取引できるようになれば、新たな「データキャピタル」エコシステムの形成が加速するでしょう。
結論：データ革命、AIの次の10年
AIの未来を語る時、私たちはしばしばモデルの「インテリジェンス」に焦点を当て、それを支える「データの土壌」を見落としがちです。Chainbaseのハイパーデータネットワークは、AIの進化とは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ています。人間が生成するデータの「限界性」からオンチェーンデータの「価値発見」へ、断片化されたシグナルの「無秩序性」から構造化データの「秩序性」へ、データの「自由資源」からDataFiの「資本資産」へ、ハイパーデータネットワークはAI業界の根底にあるロジックを再構築しています。
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。トレーディングエージェントはオンチェーンデータを通じて市場心理を把握し、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、一般ユーザーは共有データを通じて継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、コンピューティング電力ネットワークがインターネット革命を生み出したように、Hyperdata NetworkはAIの「データ革命」を生み出しています。Chainbaseは間違いなく、この革命の重要なインフラ構築者です。
Chainbaseはブログの最後に、「次世代のAIネイティブアプリケーションには、モデルやウォレットだけでなく、信頼性が高く、プログラム可能で、信頼性の高いデータが必要です。私たちはそれを構築しています。」と記しています。これは企業のビジョンであるだけでなく、AI業界の必然的な成熟でもあります。データに最終的に正当な価値が与えられたとき、AIは真に世界を変える力を発揮することができるのです。
