Masa の AI 新解：分散型「データネットワーク＋LLM」に隠されたアルファ
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Masa の AI 新解：分散型「データネットワーク＋LLM」に隠されたアルファ
AI戦局の競争は激しく、おそらく分散型のデータとLLMこそが真のアルファと最適解となるだろう。
Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察翻訳：1912212.eth、Foresight News
AI分野は前例のないスピードで進化しており、大規模言語モデル（LLM）や生成AIにおける新たなブレークスルーが無限の可能性を切り開いている。毎週のようにAIに画期的なアップデートが登場し、その革新のペースはますます加速している。数十億ドル規模の資金がAI業界へと流れ込んでいる。
AIにおける数多くのイノベーション、そして数千にのぼる関連企業・プロジェクト・アプリケーションが次々と登場する中、誰もがそのアルファ（優位性）を追い求めている。では、AIに真に持続可能で、揺るぎない価値があるものは何なのか？AIスタックのどの部分が本当に分散化の恩恵を受けられるのか？
真のアルファは、分散型データとLLMにある。
AIモデルがますます複雑化・商品化するにつれ、多様で高品質かつコンプライアンスを満たすデータ源への需要は非常に高まっている。
Masa Networkは、分散型データとオープンソースLLMを統合することを目指している。Masa Network上では、すべてのインターネットユーザーがデータ貢献者およびノードワーカーとなり、AIモデルのトレーニングに貢献しながらトークン報酬を得ることができる。
誰もがデータ貢献者になれる：AIのための分散型データ収集
データはAIの生命線であり、モデルのパフォーマンス、公平性、信頼性に直接影響を与える。AIモデル間の競争的差異が縮小する中で、独自の専有データセットへのアクセスが開発者にとって重要な差別化要因となる。これにより、個別化・専門化されたAIアプリケーションの開発が可能になる。
Masa Networkは、ユーザーの好み、行動、デジタルフットプリントなど、大量のユーザー生成専有データを集約している。
ユーザー同意型データ：ユーザー自身がAIトレーニングのための直接的なデータ貢献者となれる。これらのデータは、MasaアプリやMasa Chromeブラウザ拡張機能を通じてユーザーから直接取得され、またMasaの広範なパートナーエコシステムを通じても収集される。ユーザーは自分のデータを完全に制御でき、共有するデータ項目や共有相手を選択できる。
ユーザーによるデータ集約：ユーザー自身がデータノードワーカーとなり、MasaオラクルネットワークやMasaChrome拡張機能を通じてデータを集約できる。Masaの分散型オラクルネットワークは、公共ネットワークやTwitterなどのSNSプラットフォームからリアルタイムの構造化データを継続的にクロールし、AIデータネットワークを豊かにする。
ユーザーは、Masa Appでの「quest-to-earn」、Masa Chromeブラウザ拡張を使った「surf-to-earn」、Masa Oracleを使った「node-to-earn」を通じて簡単にデータを貢献できる。あるいは、Masaの広範なパートナーエコシステムの中で普段通りのデジタル生活を送るだけでよい。収集されたすべてのデータは「ポイント」として換算され、ユーザーはこのポイントをMasaデータマーケットプレイスで共有することで報酬を得られる。
Masaは、ユーザーが自らのデータを完全に制御し、どの匿名化されたデータ項目を誰と共有するか選択できるようにする。これは、Masaのゼロ知識ソウルバインドトゥケン（ZK-SBT）によって実現されている。
専有データはAI開発者の護城河となる。Masaデータネットワークは公開データを超えて、真にユニークでパーソナライズされたAIモデルの実現を可能にする。
誰もがノードになれる：分散型LLM AIインフラ
未来には、誰もがAIの未来形成に重要な役割を果たせる世界がある。Masaの分散型AIネットワークを使えば、誰でもオラクルノードワーカーとなり、未使用の計算能力（CPUおよびGPU）を貢献して、グローバルなユーザーおよび開発者のリクエストに対応できる。このような分散参加者ベースのモデルにより、ネットワークは毎秒370万件のメッセージを処理でき、高いスケーラビリティと効率的なリクエスト対応を保証する。
Masaにより、phi-2、bakllava、llava、milvusなどのさまざまなLLMを簡単に選んで利用できる。これらのモデルはHugging Faceのような使いやすいプラットフォームで容易に入手可能であり、すぐにダウンロードしてオラクルノードワーカー上に展開できる。
これらのオープンソースLLMを実行することで、ユーザーはオラクルノードワーカーのグローバルコミュニティに参加し、Masaの分散型LLMインフラをより多様で強力なものにしていく。この多様性こそがイノベーションを促進し、開発者がさまざまな分野や要件に応じたAIアプリケーションを作成できるようにする鍵となる。
Masaは、LLMインフラの未来が分散型にあると信じている。その理由は以下の通りだ。
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リアルタイムアクセス：従来のAIモデルは定期的な更新に依存しており、情報が古くなることが多い。一方、Masaでは、成長を続けるリアルタイムデータネットワークを活用してトレンドを検知し、予測を行い、インターネット上の最新データセットに基づいてモデルを微調整できる。
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コスト効率：分散ネットワーク上でオープンソースLLMを動作させることで、高価な中央集権的インフラの必要がなくなり、開発者や企業のコストを削減できる。
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フォールトトレランス：ネットワークの分散的特性によりレジリエンスが高まり、単一ノードの障害がLLMインフラ全体の機能を損なうことはない。
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インセンティブ：オラクルノードワーカーは、MASAトークンの獲得やネットワークリクエストの処理報酬を通じて、計算リソースの提供がインセンティブ付けられている。このインセンティブ構造により、LLMインフラを支える安定した、そして増加し続ける計算能力の供給が確保される。
Masa Networkに参加してオラクルノードワーカーとなるユーザーが増えれば増えるほど、分散型LLMインフラはさらに強力になっていく。これにより、開発者は多種多様なオープンソースモデルにアクセスでき、AIエコシステムのイノベーションを推進し、画期的なアプリケーションの創出が可能になる。
結論
Masaは、分散型データ収集とLLMインフラによってAIを変革している。メインターネットローンチ前に、Masaはテストネット上で130万人以上のユーザーと4万2000以上のオラクルノードワーカーを擁している。Masaの分散型データネットワークとLLMを活用することで、開発者はリアルタイムデータを基盤とした差別化され、極めてパーソナライズされたAIアプリケーションを構築できる。
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