- Sui財団は、プロトコルがSuiへの移行を準備している中、DATA Networkに3,000万ドルを投資しました。
- DATA Networkは、そのTraceプロトコルを通じて2億5千万件以上のAIデータ貢献が登録されたと報告しています。
- SuiのAIエコシステムは、データストレージ、アクセス制御、コンピューティング、トレーニング、推論、エージェント、および決済をカバーしています。
Sui財団がDATA Networkに3,000万ドルを投資したことに伴い、Sui AIインフラに新しいデータ由来層が追加されたと、プロジェクトの発表で明らかになった。
Sui財団がDATAネットワークに3,000万ドルを支援
Xでの投稿で、Leon (@Leon_Defi) は、Sui FoundationがDATA Networkに3,000万ドルを投資したと報告した。この投稿では、投資がDATAのSuiへの移行計画およびAIデータの起源を追跡する取り組みと関連付けられており、Traceを通じて2億5千万件以上のAIデータ貢献が登録されていることも言及された。
DATA Networkは、トレーニングデータの起源とそのデータの権利を記録することに専念しています。これらの記録は、開発者が情報のソースと使用方法を理解するために利用できます。しかし、これにより各投稿が品質が保証されたデータであるとは限りません。
計画されている移行により、DATAが複数のAI関連プロジェクトをサポートするブロックチェーンエコシステムに導入されます。Suiの既存サービスは、ストレージ、アクセス制御、コンピューティング、トレーニング、推論、エージェント、および決済をカバーしています。DATAは、AIモデルのトレーニングに使用される情報の背後にあるレコードに焦点を当てます。
SuiのAIエコシステムは8つのインフラ分野をカバーします
Walrusはデータセット、モデル、推論ログを保存し、Sealは暗号化されたデータへのアクセスを制御します。Nautilusは信頼された実行環境でのセンシティブなワークロードを扱い、その結果はSui上で検証可能です。これらのサービスはデータ保管、権限管理、保護された計算を扱っています。
Flockはプライバシーを保護するモデル訓練に取り組んでおり、AtomaはプライベートなAI計算と推論を提供します。Talus Labsは、オンチェーンサービスと相互作用できるオンチェーン自律エージェントの開発に専念しています。各プロジェクトは、AI開発と展開の異なる部分を対象としています。
支払いの側面では、Human.techがAIエージェント用のプログラム可能なウォレットを開発しています。Mysten LabsもGoogle AP2エージェント支払いエコシステムに関与しています。これらの取り組みは、ソフトウェアエージェントがサービスにアクセスし、取引を行う方法を解決します。
これらのプロジェクトは、ブロックチェーンインフラ上でAIアプリケーションを構築する開発者にとって複数の要件をカバーしています。しかし、それらが存在することだけでは、すべてのサービスが完全に統合され、広く利用されていることを意味しません。採用は、実際のパフォーマンス、開発者の需要、およびサービス間の信頼できる接続に依存します。
データの出所が中心的な役割を果たす
投稿では、DATAがSuiの他のAIサービスの上流に位置するレイヤーをもたらすと主張している。ストレージは情報を保存でき、アクセス制御は誰がそれを使用できるかを制限できる。しかし、これらの機能のいずれか単独では、トレーニングデータの出所や適用される許可がどこにあるかを確立できない。
その区別は、AI開発者がトレーニング資料の出所を検証する際に重要です。明確な記録は、ライセンスや所有権の主張、データ提供の評価に役立つ可能性があります。その有用性は、記録がどのように確認されるか、および基礎となる主張が裏付けられるかどうかに依存します。
報告された2億5千万の貢献は、Trace上の活動の指標を示しています。これらを2億5千万の検証済みデータセット、支払い顧客、またはアクティブユーザーと扱うべきではありません。プロヴェナンスサービスのデータ品質と需要を確立するには、さらに証拠が必要です。
Suiにとって、この投資は拡大するAIインフラ事業の新たなプロジェクトを加えるものです。DATAの移行計画は、プロヴェナンス記録をストレージ、コンピューティング、AIアプリケーションを扱うサービスに近づける可能性があります。この構成の価値は、関与するプロジェクトの数ではなく、実際の利用によって決まります。
3000万ドルのコミットメントは、データの起源と使用権をこの開発の中心に置きます。DATAが持続的な重要性を獲得できるかどうかは、その記録の品質と開発者による採用にかかっています。これらの結果は、Suiエコシステム内での検証可能なAIデータに対する需要の程度を示すことになります。