最近、@vangrid_io のことを少し違う視点で考えている。 最初は、スマホで撮影した画像を3Dデータに変換するのが面白い部分だと思っていたが、バウンティモデルを深く見ていくほど、その仕組みの妥当性が明らかになってきた。 たとえば、あるAI企業が倉庫、店舗、荷物の積み降ろし場、あるいは何か特定の部屋の3Dデータを必要としたとする。その場所がすでに誰かによってマッピングされているのを待つのではなく、その正確な場所のデータ収集に対してバウンティを設定できる。報酬はBase上のUSDCで支払われ、貢献者が撮影を実施し、購入者は実際に必要な結果に対してのみ支払う。 これは非常にシンプルなループを生み出す。 需要が先にあり、その後でデータが生成される。 私は、巨大なマップを構築して誰かがいつか役立つと気づくのを待つよりも、こちらの方がはるかに興味深いと思う。 なぜなら、物理的な世界は常に変化しているからだ。今日誰も関心を持たない場所が、明日重要な場所になる可能性がある。 したがって、@vangrid_io にとって本当の問いは、「どれだけ多くの場所を撮影できるか」ではなく、「リアルな需要が新しい場所を継続的にネットワークに引き込むことができるか」ではないだろうか。 これが私が注目しているポイントだ。