現在、AIの普及に乗って、さまざまなWeb3プロジェクトが進行中です。
正直に言うと、AI技術と暗号技術の発展には実は2つの方向性があります。おそらく AI は生産性の問題を解決し、暗号化テクノロジーは流通の問題を解決します。
元 Coinbase CTO で A16Z パートナーの Balaji 氏は、AI は作成、暗号化はトークン化、ソーシャルは配布であると古典的に説明しています。
しかし、ほとんどの AI プロジェクトが収益を上げるのに苦労している現在、Web3 プロジェクトから収益が得られるのはまだ遠いかもしれませんが、AI リソースのトークン化の方が適切である可能性があります。
現在、AI は主にコンピューティング能力、電力、データの 3 つのリソースを消費します。
ChatGPT のリリース以来、NVIDIA の株価は上昇しています。
今年の市場では、分散コンピューティング能力も大きな注目を集めています。かつての巨人である Render が Apple のサプライチェーンに参入しただけでなく、IO や Aethir などの新興勢力もこのラウンドで台頭しました。
おそらく、コンピューティング能力の分野における巨人のパターンは最初に決定されていたのかもしれません。
電力資源の分配は web3 とは何の関係もないかもしれません。ビットコイン採掘者自身が鉱山を建設するために世界中で安い電力を探しています。
しかし、データ分野では、AI大手がデータリソースを求めて長い間争ってきました。たとえば、Google は Raddit のデータ リソースを年間 6,000 万米ドルで買収し、Twitter が XAI を発表した後、API 呼び出しを制限し、価格を引き上げ始めました。
コンピューティング能力と電力はどちらも資金を投入することで解決できるため、長期的にはデータ リソースが AI の中核リソースとなります。
従来のテクノロジー大手がデータ リソースをめぐって競争する場合、分散化を通じてこれらの障壁を突破できる可能性があるため、Web3 プロジェクトにチャンスを与える可能性があります。
たとえば、Grass は分散データ リソース トラックのリーダーであり、シード ラウンドは Polychain によって主導され、現在 Binance に上場されているプロジェクトのほとんどがこのファンドを所有しています。
また、Damei チームは幸運にも、Web3 データ ソリューションの現在の主要プロジェクトである Grass の親会社である Wynd Labs の CEO、Andrej に連絡を取り、Grass プロジェクトについて詳細な議論を行うことができました。
インタビューの原文は英語で、中国語訳は以下の通りです。
大きくて美しい：
こんにちは、あなたとグラスについて簡単に紹介してもらえますか？
アンドレ:
こんにちは、私は Wynd Labs の CEO であり、Grass の中心的な貢献者である Andre です。
Grass は 200 万人以上のネットワークで、未使用のインターネット帯域幅の一部を AI 開発者やモデルと共有することで報酬を受け取り、その帯域幅はインターネットからパブリック ネットワーク データを収集するために使用されます。
大きくて美しい：
人々が草を掘っているとき、何が起こっているのでしょうか？
この動作の実際の価値は何なのか説明してもらえますか?
アンドレ:
Grass ノードをインストールすると、パブリック ネットワークを占有するために使用される予備のインターネット帯域幅を共有することになります。
Node があなたの個人データや閲覧履歴にアクセスすることは決してないことに注意することが重要です。
Grass は、何百万ものノードの調整されたネットワークを通じて、パブリック Web からあらゆるデータを収集し、それを人工知能モデルにフィードすることができます。
大きくて美しい：
コミュニティ メンバーの中には、データのセキュリティについて懸念している人もいるでしょう。Grass はデータを保護するために何をしているのでしょうか?
アンドレ:
幸いなことに、これは問題ではありません。
実際のところ、Grass はユーザーデータとは何の関係もありません。このネットワークは、インターネットからパブリック ネットワーク データにアクセスするために少量の帯域幅を使用します。
これは、個人データがまったく関与しないことを意味します。
このアプリはコンピューター上では何も認識せず、ユーザーのアクティビティやブラウザーの動作をまったく認識しません。
大きくて美しい：
Cao が提供するサービスを利用しているのは誰ですか?
アンドレ:
この製品はまだベータ版であるため、Grass 自身によってのみ使用されます。
Grass はネットワークを使用してパブリック ネットワーク データを収集し、それを人工知能開発用のデータセットに処理します。
すべての AI モデルは基礎となるトレーニング データセットに基づいて構築されているため、それがなければ AI は存在しないことを忘れないでください。
したがって、次にチャットボットに質問するときは、その答えがどこかから来る必要があることを知っておいてください。どのような場合でも、チャットボットは最初にトレーニングに使用したデータセットから情報を読み取ります。
このデータセットはおそらく Grass からのものです。
大きくて美しい：
私たちのコミュニティのメンバーは、Grass の将来のロードマップに興味を持っています。どのような情報を教えていただけますか?
例えば、今後の商品計画は？
アンドレ:
最近、グラス財団は最大の Reddit データセットである UpvoteWeb を公開しました。これには、2024 年の Reddit からの 6 億件のトップ投稿とコメント、およびメディアのリンクと返信が含まれています。
現在、Hugging Face では誰でも利用できるようになり、この巨大で貴重なデータセットを使用して人工知能モデルを構築およびトレーニングできるようになりました。
製品側では、より強力な接続でノードを実行する代わりにユーザーに高いネットワーク スコアを与える Grass デスクトップ アプリケーションを完成させています。
ユーザーが追加報酬を得るためにデータのラベル付けに参加できる機能の導入も検討しています。
よりエキサイティングなものの 1 つは、第 3 四半期と第 4 四半期後半にリリースされる Grass Android アプリです。これにより、一般の人が Grass にアクセスしやすくなり、ネットワークの稼働時間が向上するはずです。
大きくて美しい：
Grassのコアチームについて詳しく教えていただけますか? Grassのアイデアはどこから来たのですか？
アンドレ:
私は以前、Web スクレイパーにツールを販売する Web2 データセンター代理店ビジネス (2019 年から 2022 年) を経営していました。
データセンター プロキシに関する一般的な問題は、プロキシが人間ではないことが明らかなため、Web サイトからブロックされることが多いことです。
多くの顧客がローカル プロキシについて質問し始めました。ローカル プロキシは、多くの実際のユーザーのデバイスのネットワーク上でホストされる点を除けば同じ製品です。
私はこれらのネットワークがどのように作成されたかを理解するのに多くの時間を費やしましたが、当時、このネットワークはかなりニッチな業界であり、多くの人が知りませんでした。
世界中の大企業が実際に、人々の無料アプリ (スマート TV、VPN などを含む) に SDK を忍び込ませることでこれらのネットワークを買収し、人々の未使用の帯域幅を無償で販売していることに私は衝撃を受けています。
これは暗号通貨のソリューションであり、ユーザーがネットワークへの参加を選択できるようになり、ネットワークの所有権をユーザーに与えることができます。
最初にこのアイデアを思いついた直後、私は 2 人の共同創設者に会いました。彼らは 2 人ともとても聡明で、完璧なパートナーでした。
彼らのバックグラウンドは高頻度取引とリアルタイム人工知能であり、私たちが協力し始めて以来、Grass プロジェクトの範囲は 1 万倍に拡大しました。
開発ツールとして始まったものがデータ層になりました。
私たちは、ネットワークが十分なノード数に達すれば、ユーザーにとっての累積価値を最大化する方法でインターネット全体をクロールできることにすぐに気づきました。
大きくて美しい：
Grass と他のプロジェクトの違いは何だと思いますか?草は独特だと思いますか？
アンドレ:
現在、インターネット全体の規模でデータをクロールできる企業は世界で 2 社だけであり、基本的には 2 社がインターネットを所有しています。
彼らは、公共のものであるべきリソースを溜め込むことで、業界に堀を築いた中央集権的な組織です。
Grass は、この行動を破壊するだけでなく、それを置き換えようとしています。
インターネット データは信じられないほど強力なリソースであり、世界中に属しています。
現在の AI に関する最大の問題のいくつかは、開発者がトレーニング データに平等にアクセスできないこと、AI トレーニング用のデータを 100% 確実に検証できる人がいないこと、開発者が Web からデータセットを収集するのを手伝ったユーザーが不当に報酬を受けていることです。彼らの参加。
現在、これらすべての問題を解決できるネットワークは Grass だけです。
これは完全にユニークであり、次世代のインターネットがすべての関係者に対してオープンで公平であることを保証する上で中心的な役割を果たすと私たちは信じています。
大きくて美しい：
このトラックには他にも多くの関連プロジェクトがありますが、それらについて何かコメントはありますか?
アンドレ:
これらのプロジェクトの中には、人工知能業界における計算上のボトルネックなど、いくつかの非常に重要な問題を解決することを目的としているものもあります。
私たちは彼らが成功するのを見たいと思っており、彼らの何人かと協力する可能性もあります。
データと計算は人工知能モデルに必要な 2 つの要素であるため、これらのプロジェクトの多くは Grass を補完します。
Grass の使用に興味のあるプロジェクトがある場合は、最近リリースされたデータセットを使用することを歓迎します。
大きくて美しい：
今日のインタビューの時間はあっという間に過ぎてしまいます。ファンの皆さんに何か言いたいことはありますか？
アンドレ:
近い将来、いくつかの大きな製品アップデートを発表する予定ですので、注目してください。
バージョン 7.0 は Grass にとって非常に重要になります。