DATA NetworkのプロトコルがSuiへの移行を準備するなか、Sui Foundationは同ネットワークに3,000万ドルを投資しました。
DATA Networkは、Traceプロトコルを通じて登録されたAIデータの貢献数が2億5,000万件を超えたと発表しました。
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、決済を網羅しています。
プロジェクトの発表によると、Sui FoundationがDATA Networkに3,000万ドルを拠出したことで、SuiのAIインフラに新たなデータ来歴レイヤーが加わります。
Sui Foundation、DATA Networkに3,000万ドルを拠出
Xへの投稿で、Leon（@Leon_Defi）は、Sui FoundationがDATA Networkに3,000万ドルを投資したと報告しました。この投稿では、DATAが予定しているSuiへの移行と、AIデータの出所を追跡する取り組みが投資に関連付けられていました。また、Traceを通じて2億5,000万件を超えるAIデータの提供が登録されたことにも触れていました。
出典：X
DATA Networkは、学習データの出所とそのデータの権利を記録することに取り組んでいます。こうした記録を使えば、開発者は情報の出所や用途を把握できます。ただし、すべての提供データの品質が高く、検証済みであることを意味するわけではありません。
今回予定されている移行により、DATAはすでに複数のAI関連プロジェクトを支援しているブロックチェーンのエコシステムに加わります。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、学習、推論、エージェント、決済をカバーしています。DATAは、AIモデルの学習に使われる情報の記録に重点を置いています。
SuiのAIエコシステムがカバーする8つのインフラ領域
Walrusはデータセット、モデル、推論ログを保存し、Sealは暗号化データへのアクセスを管理します。Nautilusは、信頼実行環境における機密性の高い処理を対象としており、その結果はSui上で検証可能です。これらのサービスは、データの保管、アクセス権限、保護されたコンピューティングを担います。
Flockはプライバシーを保護するモデル学習に取り組み、AtomaはプライベートなAIコンピューティングと推論を提供します。Talus Labsは、オンチェーンサービスと連携できるオンチェーン自律型エージェントに注力しています。各プロジェクトは、AIの開発と運用における異なる領域を対象としています。
決済分野では、Human.techがAIエージェント向け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のAP2エージェント決済エコシステムに関与しています。こうした取り組みは、ソフトウェアエージェントがサービスを利用し、取引を行う方法に対応するものです。
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必要な要素を複数カバーしています。ただし、各サービスが完全に統合され、広く利用されていることを示すものではありません。普及は、実用上の性能、開発者の需要、そしてサービス間の安定した連携に左右されます。
データの来歴が重要な役割を担う
この投稿では、DATAがSuiの他のAIサービスより上流に位置するレイヤーをもたらすと主張しています。ストレージは情報を保存でき、アクセス制御は利用者を制限できます。しかし、いずれの機能も、それだけでは学習データの出所や適用される許諾を明らかにするものではありません。
AI開発者が学習素材の出所を調べるうえで、この違いは重要です。明確な記録があれば、ライセンス、所有権の主張、データ提供について評価しやすくなる可能性があります。その有用性は、記録がどのように確認されるか、またその根拠となる主張が裏付けられるかに左右されます。
報告された2億5,000万件の提供実績は、Trace上の活動量を示す指標です。これを、検証済みデータセット2億5,000万件、有料顧客2億5,000万人、あるいはアクティブユーザー2億5,000万人と見なすべきではありません。データの品質や来歴サービスへの需要を確認するには、さらなる証拠が必要です。
Suiにとって、この投資は拡大を続けるAIインフラ関連の取り組みに、もう一つのプロジェクトを加えるものです。DATAの移行が実現すれば、来歴記録をストレージ、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られる可能性があります。この連携の価値は、関与するプロジェクトの数ではなく、実際の利用状況によって決まります。
3,000万ドルの投資は、この開発においてデータの出所と利用権を中心に据えるものです。DATAが長期的に重要な存在となるかどうかは、記録の品質と開発者への普及にかかっています。その結果から、Suiのエコシステム内で検証可能なAIデータへの需要がどの程度あるのかが明らかになるでしょう。