Web3 First: 中国は国境を越えた AI データを活用して産業用アプリケーションを強化

世界初の事例として、深センデータ取引所（SDEX）は、Web3インフラストラクチャを通じて、分散型のコミュニティ提供のAIデータを実際の産業用アプリケーションシナリオに導入する取引を促進しました。深センデータ取引所は、中国のデジタル経済におけるデータの市場化と国境を越えた流通のための最大の国家データ取引プラットフォームとして、コンプライアンス保証、流通サポート、需要と供給のマッチング、エコシステム開発など、企業とユーザーがデータ取引を効率的に完了できるようにするための包括的なサービスを提供しています。

これまでの記事で、データが世界的な AI 競争における次の戦場となることを繰り返し強調してきました。この記事では、深圳データサイエンス研究所が分散型 AI (DeAI) を活用した商業化モデルを通じて、国境を越えたデータ収集において重要な一歩を踏み出した経緯を詳しく説明します。

AIのボトルネック：データ

まず、現在世界の AI 業界が直面している主なボトルネックであるデータ不足について改めて強調しなければなりません。

ますます多くの業界や企業がイノベーションのために AI モデルを活用するようになり、高品質のトレーニング データに対する需要が急増しています。この課題はさまざまな分野にまたがります。

• ヘルスケア: AI 駆動型診断システムでは、病気を正確に特定するために、膨大な量の医療画像と医療記録データが必要です。

• 自動運転: 自動運転車は、複雑な現実世界のシナリオを安全に処理するために、何百万マイルもの多様な運転データを必要とします。

• 財務モデリング: 不正検出や市場予測に使用される AI アルゴリズムは、大量の取引データに依存します。

• スマート製造: 機器、材料、欠陥の画像などの高解像度データは、自動化と品質管理におけるコンピューター ビジョン モデルの鍵となります。
  
  

したがって、核心となる疑問は、「どのようにしてこれほど膨大な量のデータを大規模に取得するのか」ということです。

従来の集中型データ収集方法には多くの制限があります。

• 地政学的および規制上の制約により、国境を越えたデータ共有は困難です。

• 欧州の GDPR などのデータプライバシー規制では、データの収集と使用に厳しい要件が課せられています。

• 集中化されたデータセットには多様性が欠けており、AI モデルにバイアスが生じやすくなります。

• データへのアクセスは不平等であり、大手テクノロジー企業だけが高価値のデータレイクを制御できるため、「ウォールドガーデン」効果が生じます。

DeepMindがDeAIを使用して達成した実用的なブレークスルー

チップをめぐる戦いがニュースの見出しを賑わせている一方で、データに関する同様に重要な戦いがひっそりと進行中だ。最近、深センデータ科学技術研究所は、中国の大手上場AI企業である深セン雲天利栄や分散型AIソリューションプロバイダーであるOORTなどの関係者と、広範囲にわたるビジネス取引を促進しました。

Intellifusion は、専門的な防護マスクや限られた空間の換気ダクトなどの産業データの需要を含め、スマート ファクトリーの機能を強化するために、業界固有の AI ソリューションを開発してきました。 OORT は、自社製品である OORT DataHub を通じて、130 か国以上のグローバル コミュニティにデータ タスクを配布し、このデータを公開しています。参加者はデータを提供して暗号通貨のインセンティブを受け取ることができますが、これは従来の銀行や Web2 プラットフォームでは不可能な仕組みです。

この取引は、真に商業的に実行可能な初のグローバル分散型データ収集モデルの実現を意味し、国境を越えたデータサービスに大きな進歩をもたらします。

ADXなどの従来のプラットフォームの限界

Amazon の AWS Data Exchange (ADX) などのプラットフォームはよく知られていますが、AI のグローバル化の次の段階を推進する上で大きな制限があります。

• オープンでコミュニティが提供したデータの不足: ADX は主に商業企業が支配する B2B 市場であり、発展途上地域、地域社会、学術研究、オープンソース組織からの貴重なデータは除外されています。たとえば、インドの農村部における水質に関する市民科学データや、アフリカの農家が収集した農業データは、AI モデルのトレーニングに非常に役立ちます。

• 国境を越えたコンプライアンスの課題: 中国、インド、欧州連合などの厳格なデータローカリゼーション法が施行されている管轄区域では、国境を越えたデータ転送には多くの制限が課せられます。

• 集中アクセス モデル: ユーザーは AWS アカウントと Amazon のインフラストラクチャおよびポリシーに依存する必要があります。組み込みのデータ所有権検証や自己主権型アイデンティティが欠如しており、パブリッシャーはサブスクリプションと課金管理を AWS に頼らざるを得ません。

• 世界的な過小評価: データ プロバイダーは主に米国とヨーロッパに集中していますが、アフリカ、ラテン アメリカ、東南アジアの中小企業や研究者、先住民のデータ保有者、コミュニティ/デバイス生成データ (農村部の IoT データなど) は大幅に過小評価されています。

• 相互運用性の制限: ADX は AWS エコシステムと適切に統合されていますが、他のクラウド プラットフォームや Web3 ツールとのオープンな相互運用性が欠けており、Google Cloud、IPFS/Filecoin、分散コンピューティング レイヤー、ネイティブ ブロックチェーン アプリケーションとの統合が妨げられています。

DeAIは誇大宣伝を超えて実用化へ

このような背景から、分散型 AI (DeAI) の分野は大きな進歩を遂げており、大企業が支配する AI 環境において、よりオープンな未来を築くべく取り組んでいます。

最近、2 つの DeAI アライアンスが同じ日に発表されました。

1 つ目は、OORT、YGG、NEO、io.net を含む 13 の Web3 エンティティによって開始された HumanAIx で、すべての関係者をシームレスに接続するために設計されたオープン プロトコルを立ち上げました。各メンバーは、検証、ストレージ、コンピューティング、データといった主要コンポーネントを提供し、許可不要でスケーラブルかつ検証可能な DeAI インフラストラクチャを構築します。このプロトコルは、インターフェース層、プロトコル層（コンピューティング、ストレージ、データの統合）、セキュリティ層の 3 層アーキテクチャを採用し、業界の経験を組み合わせてオープンな DeAI 開発環境を構築します。

同時に、NEAR、Aethir、Coinbaseを含むWeb3リーダーの別のグループが共同でOpen Agents Alliance（OAA）を結成し、AIのセキュリティ、オープンソース、経済性、公正な使用の確保に取り組んでいます。

現在の暗号通貨市場の低迷と AI をめぐる誇大宣伝にもかかわらず、業界の真剣なプレーヤーが広範囲にわたる持続可能なソリューションを推進し始めていることは心強いことです。最終的には、実行可能なビジネス モデルを持つプロジェクトだけが生き残ります。深センデータサイエンス研究所は、分散型データ収集の助けを借りて重要な一歩を踏み出し、世界のデータ環境に変化をもたらしました。これは、AI 開発におけるデータの収集、検証、管理の方法を再考する時期が来ていることを私たちに思い出させます。