ジェネレーティブAIは最近の記憶の中で最も重要なイノベーションであり、時間が経つにつれてますます重要になっています。ジェネレーティブAIは基本的に3つの要素の産物です:
アルゴリズム+データ+コンピュート=インテリジェンス
これは、データとコンピュートがおそらく世界で最も重要な資産の2つになり、それにアクセスすることが非常に重要になることを意味します。
Generative AIモデルはデータに飢えています。最も重要なGenerative AIモデルが操作するデータは、すべての人間の知識の総和の近似値であるインターネットの価値のデータです。
暗号通貨は、世界中の新しいデジタルリソースへのアクセスを提供し、トークンを介して以前は資産ではなかったものを資産化することを目指しています。Grassはデータに対してこれを行います。
Grassは、世界中のノードのネットワークを介して収集されたライブデータセットとして、AIモデルやアプリにインターネット全体へのアクセスを提供します。これにより、アイドルのインターネット帯域幅を提供している世界中のノードのネットワークを介して収集されたデータセットを使用できます。彼らは250万人以上のユーザーに強い初期トラクションを持っています。[1]
Grassの長期的な市場のポテンシャルは巨大であり、AI市場の規模と将来の成長に比例しています。過去には、このスケールのデータセットの収集は、最大のテック巨人に限定されていました。Grassはデータに新しい経済性をもたらし、コストを下げます。これにより、エリートな大企業だけでなく、AI業界のロングテールにもデータアクセスが民主化されます。
AIモデルのトレーニングと微調整には膨大な量のデータが必要です。歴史的には、そのデータの多くはAIモデルの作成者がウェブサイトからデータを収集することで収集されてきました。このスクレイピングプロセスにはいくつかの課題があります:
Grassは、ウェブスクレイパーの連邦ネットワークを作成することによって、これらの問題を解決しようとしています。 Grassネットワークに参加する個々の参加者は、自分の未使用のインターネット帯域の一部を提供して、IPアドレスからの少量のスクレイピングを提供します。 Grassは、それぞれのノードからデータを集め、AIのトレーニングと微調整に役立つ組み合わせたデータセットを作成します。これは、暗号通貨によって駆動される分散ネットワークの優雅で適切な使用です。
未使用のインターネットには他にもビジネスケースがあります。たとえば、
現在、Grassは既存のハードウェア(ラップトップ、デスクトップなど)を使用してデータを収集しています。 将来的には、Grassはデータ収集専用のカスタムハードウェアデバイスであるデータ収集アプライアンスを提供する予定で、アプライアンスがその特定のタスクに最適化されているため、効率が向上します。
データ収集に分散ネットワークを利用することには、いくつかの利点があります:
スクレイピングデータを処理する際の難しい点の1つは、コンテンツクリエイターです。これには、NYタイムズやRedditなどのサイトが含まれます。これらのサイトは、AIモデルのトレーニングのためにデータのライセンスを第三者に提供し始めており、そのデータは彼らにとって非常に収益性の高い収入源を表しているため、当然そのデータを保護しています。実際、Redditは、彼らのビジネスモデルを保護するために、機械学習に開発者APIを使用することを禁止しています(利用規約を参照)。ここ)。
コンテンツクリエイターに未来は何をもたらすのでしょうか? ユーザー生成コンテンツ(UGC)について考えると、Redditなどの場合、ユーザーが自分自身のデータを所有しているという議論があります(プラットフォームではなく)、なぜならコンテンツはユーザーによって作成され、それらのユーザーが所有するべきだからです。この議論はまだ法的観点から十分に探求されていません。今後この点に注目することは興味深いでしょう。ただし、ユーザーが自分のデータを所有している場合、Grassは、ユーザーが自分自身の貢献データを収益化するのを支援する仮想的な経路を表すかもしれません。例えば、GrassはRedditの貢献者自身に報酬を提供することができます。彼らがRedditで作成したデータを自発的に貢献するために。
有料のコンテンツ作成者(例:NYタイムズ)の場合、コンテンツは有料のライターによって作成され、したがって、ユーザー所有のデータについての議論はありません。そのため、Grassはこれらのサイトをスクレイピングの対象から除外することができます。また、Grassが規模を拡大し、それ自体がこれらのサイトの顧客になり、ライセンス料を支払うことが可能になる場合もあります。仮説上、Grassの顧客はデータを支払い、その後、Grassがコンテンツ作成者に収益を分配することで、柔軟な予算でAIモデルの作成が可能になります。または、Grassは規模が大きくなり、すべての顧客を代表して一括ライセンス契約を交渉することができるかもしれません。
Grassは今年初めに非常に印象的なローンチをしました:
執筆時点では、Grassトークンはポジティブな価格アクション上場後(+115%)は通常、トークンの価格は上場後の数日/数週間で下落するため、これは異例です。これは、エアドロップの配布への賢明なアプローチと、Grassの将来とポテンシャルへの信念の反映である可能性があります。全体的には、ネットワークへの素晴らしいスタートであり、私たちはこれが将来の繁栄の道を築くことを信じています。
ソース:TradingView。
貢献を開始するSolanaウォレットを接続して未使用のインターネット帯域を共有し、Grassトークンを獲得することができます。
Grassのデータセットをビジネス、研究、またはプロジェクトで使用したい場合は、チームにお問い合わせください。discover@grassfoundation.io.
[1] ソース: https://www.getgrass.io/.
[2] Source: https://www.google.com/url?q=https://www.theblock.co/post/323805/grass-becomes-most-distributed-solana-airdrop-as-nearly-1-5-million-addresses-claim-tokens&sa=D&source=docs&ust=1732646335082707&usg=AOvVaw0oVvhJL661rmE1ABmJqOyP.
[3] Source: https://www.getgrass.io/.
ジェネレーティブAIは最近の記憶の中で最も重要なイノベーションであり、時間が経つにつれてますます重要になっています。ジェネレーティブAIは基本的に3つの要素の産物です:
アルゴリズム+データ+コンピュート=インテリジェンス
これは、データとコンピュートがおそらく世界で最も重要な資産の2つになり、それにアクセスすることが非常に重要になることを意味します。
Generative AIモデルはデータに飢えています。最も重要なGenerative AIモデルが操作するデータは、すべての人間の知識の総和の近似値であるインターネットの価値のデータです。
暗号通貨は、世界中の新しいデジタルリソースへのアクセスを提供し、トークンを介して以前は資産ではなかったものを資産化することを目指しています。Grassはデータに対してこれを行います。
Grassは、世界中のノードのネットワークを介して収集されたライブデータセットとして、AIモデルやアプリにインターネット全体へのアクセスを提供します。これにより、アイドルのインターネット帯域幅を提供している世界中のノードのネットワークを介して収集されたデータセットを使用できます。彼らは250万人以上のユーザーに強い初期トラクションを持っています。[1]
Grassの長期的な市場のポテンシャルは巨大であり、AI市場の規模と将来の成長に比例しています。過去には、このスケールのデータセットの収集は、最大のテック巨人に限定されていました。Grassはデータに新しい経済性をもたらし、コストを下げます。これにより、エリートな大企業だけでなく、AI業界のロングテールにもデータアクセスが民主化されます。
AIモデルのトレーニングと微調整には膨大な量のデータが必要です。歴史的には、そのデータの多くはAIモデルの作成者がウェブサイトからデータを収集することで収集されてきました。このスクレイピングプロセスにはいくつかの課題があります:
Grassは、ウェブスクレイパーの連邦ネットワークを作成することによって、これらの問題を解決しようとしています。 Grassネットワークに参加する個々の参加者は、自分の未使用のインターネット帯域の一部を提供して、IPアドレスからの少量のスクレイピングを提供します。 Grassは、それぞれのノードからデータを集め、AIのトレーニングと微調整に役立つ組み合わせたデータセットを作成します。これは、暗号通貨によって駆動される分散ネットワークの優雅で適切な使用です。
未使用のインターネットには他にもビジネスケースがあります。たとえば、
現在、Grassは既存のハードウェア(ラップトップ、デスクトップなど)を使用してデータを収集しています。 将来的には、Grassはデータ収集専用のカスタムハードウェアデバイスであるデータ収集アプライアンスを提供する予定で、アプライアンスがその特定のタスクに最適化されているため、効率が向上します。
データ収集に分散ネットワークを利用することには、いくつかの利点があります:
スクレイピングデータを処理する際の難しい点の1つは、コンテンツクリエイターです。これには、NYタイムズやRedditなどのサイトが含まれます。これらのサイトは、AIモデルのトレーニングのためにデータのライセンスを第三者に提供し始めており、そのデータは彼らにとって非常に収益性の高い収入源を表しているため、当然そのデータを保護しています。実際、Redditは、彼らのビジネスモデルを保護するために、機械学習に開発者APIを使用することを禁止しています(利用規約を参照)。ここ)。
コンテンツクリエイターに未来は何をもたらすのでしょうか? ユーザー生成コンテンツ(UGC)について考えると、Redditなどの場合、ユーザーが自分自身のデータを所有しているという議論があります(プラットフォームではなく)、なぜならコンテンツはユーザーによって作成され、それらのユーザーが所有するべきだからです。この議論はまだ法的観点から十分に探求されていません。今後この点に注目することは興味深いでしょう。ただし、ユーザーが自分のデータを所有している場合、Grassは、ユーザーが自分自身の貢献データを収益化するのを支援する仮想的な経路を表すかもしれません。例えば、GrassはRedditの貢献者自身に報酬を提供することができます。彼らがRedditで作成したデータを自発的に貢献するために。
有料のコンテンツ作成者(例:NYタイムズ)の場合、コンテンツは有料のライターによって作成され、したがって、ユーザー所有のデータについての議論はありません。そのため、Grassはこれらのサイトをスクレイピングの対象から除外することができます。また、Grassが規模を拡大し、それ自体がこれらのサイトの顧客になり、ライセンス料を支払うことが可能になる場合もあります。仮説上、Grassの顧客はデータを支払い、その後、Grassがコンテンツ作成者に収益を分配することで、柔軟な予算でAIモデルの作成が可能になります。または、Grassは規模が大きくなり、すべての顧客を代表して一括ライセンス契約を交渉することができるかもしれません。
Grassは今年初めに非常に印象的なローンチをしました:
執筆時点では、Grassトークンはポジティブな価格アクション上場後(+115%)は通常、トークンの価格は上場後の数日/数週間で下落するため、これは異例です。これは、エアドロップの配布への賢明なアプローチと、Grassの将来とポテンシャルへの信念の反映である可能性があります。全体的には、ネットワークへの素晴らしいスタートであり、私たちはこれが将来の繁栄の道を築くことを信じています。
ソース:TradingView。
貢献を開始するSolanaウォレットを接続して未使用のインターネット帯域を共有し、Grassトークンを獲得することができます。
Grassのデータセットをビジネス、研究、またはプロジェクトで使用したい場合は、チームにお問い合わせください。discover@grassfoundation.io.
[1] ソース: https://www.getgrass.io/.
[2] Source: https://www.google.com/url?q=https://www.theblock.co/post/323805/grass-becomes-most-distributed-solana-airdrop-as-nearly-1-5-million-addresses-claim-tokens&sa=D&source=docs&ust=1732646335082707&usg=AOvVaw0oVvhJL661rmE1ABmJqOyP.
[3] Source: https://www.getgrass.io/.