Grassの新展開：バックグラウンドでのマイニングからAI開発プラットフォームへ、AIゴールドラッシュにおける基盤ツールを構築
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Grassの新展開：バックグラウンドでのマイニングからAI開発プラットフォームへ、AIゴールドラッシュにおける基盤ツールを構築
Grassは、変革的なAI開発プラットフォームへと進化しつつある。
Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察著者：Aylo
翻訳：TechFlow
真のゴールドラッシュはAIデータにあり、あるプロジェクトがその「ゴールドラッシュ」の基盤ツールを構築している。
もし今まさに静かに台頭しつつあり、AI分野における「Google」となる可能性を秘めた暗号プロジェクトに投資できるとしたら――想像してみてください。
昨日のDiscordライブ配信で、@0xdrej は @getgrass_io の最新進展を共有しました。最も注目すべき点は、Grassが変革的なAI開発プラットフォームへと進化しており、莫大な潜在的価値を解放する可能性を秘めているということです。
以下はセミナーの主な内容です：
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膨大なデータの優位性：Grassはすでに30億以上の動画データをインデックス済みであり、これはNVIDIAなどトップクラスの動画モデル訓練に使われる約2億の動画データを大きく上回っています。これにより、Grassは現時点で他に類を見ない規模のマルチモーダルデータセットを保有しています。
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技術的アップグレード：Scionアップグレードにより、Grassのデータ検索効率とスケールが大幅に向上しました。アップグレード実施後、データ収集量は明確に増加しています。さらに第二段階のアップグレードによって、その能力はさらに拡大される予定です。
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意味的マルチモーダル検索：Grassは、膨大なデータインデックス横断型の「意味的マルチモーダル検索」機能を間もなくリリースします。これにより、ユーザーは要件に極めて関連性の高い動画・音声・画像の断片を効率的に検索・抽出できるようになります。現在、Grassの規模でこのような機能を実現しているプラットフォームは他に存在しません。
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将来のニーズに対応：AIがロボティクスなどの分野でマルチモーダルモデルへと移行するにつれ、専門化されたデータセットへの需要はますます高まります。Grassはこの分野での独自の強みを持ち、こうした需要に応える理想的なプラットフォームとなるでしょう。
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垂直統合：Grassは単なるデータ取得ネットワークから、モデル訓練を可能にするエンドツーエンドのAI開発プラットフォームへと進化していく計画です。また、自社で開発した強力なモデルの一部をオープンソース化し、開発者への支援をさらに強化する可能性もあります。
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ハードウェア革新：Grassは専用ハードウェア技術を含む新しいノード配布方式の探索を進めています。このイノベーションは画期的であり、ウェブスクレイピングスクリプトを直接ハードウェアにロードすることで、現在少数の大企業にしかできないことを実現しようとしています。これにより効率が飛躍的に向上し、成功すればGrassのコストとスケールにおける競争優位性はさらに強固なものになります。
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プラットフォーム拡張：セミナーでは、新たな製品のリリースも示唆されました。この製品は「水平展開」を導入し、「Grassを見る次元を変える」とのことです。詳細はまだ明らかになっていませんが、Grassが重要な拡張機能を開発中であり、まったく新しいユースケースや市場を開拓する可能性があることを示しています。
総じて、Grassは次世代AIにとって不可欠なインフラを構築しています。大規模なマルチモーダルデータセットと、効率的なスケーリングソリューションです。NVIDIAのようなモデルが専門化されたデータに対する需要を高める中、Grassは開発者が簡単にカスタムデータセットを検索・微調整（ファインチューニング）できる主要プラットフォームになる可能性を秘めています。
Grassがビジョンを実現できれば、その創出される価値は計り知れません。多モーダルAIの波に「基盤ツール」を提供し、この技術革命の中で中心的な役割を果たすでしょう。
Web開発からロボティクスまで、あらゆる分野がこの技術の活用を試みる中、Grassは数兆ドル規模の市場において重要な地位を占めることが期待されます。
周囲の世界を理解する必要のあるロボットを設計していると想像してみてください。これを実現するには、テキストデータだけでなく、画像・動画・音声データも必要です。これがいわゆる「マルチモーダル」データであり、Grassはまさにこのニーズを支えるコアインフラを提供しています。
現在の大型AIモデルはマルチモーダルデータを処理できますが、その機能は往々にして汎用的すぎます。例えば、ロボットが特定のタスク（さまざまな果物の識別や倉庫内ナビゲーションなど）で卓越したパフォーマンスを発揮させるには、それらのタスクに特化した専門データセットでモデルをファインチューニングする必要があります。
ここがまさにGrassの強みです。Grassはインターネットから数十億の画像・動画・音声ファイルという膨大なマルチモーダルデータを既にインデックスしています。しかし、真に破壊的なのは、まもなくリリース予定の「意味的マルチモーダル検索」機能です。
「意味的マルチモーダル検索」とは、キーワードだけでなく、コンテンツそのものの意味に基づいてデータを検索できる機能です。たとえば、「ロボットがリンゴを拾う」映像が必要であれば、単に「ロボット」「リンゴ」という語句が含まれるだけではなく、実際にその場面を捉えた映像を正確に探し出せます。
この機能の意義は、Grassほどの規模で、これほど正確かつコンテンツを理解した検索を提供できるプラットフォームが他に存在しないことです。ますます多くの企業や開発者がAIをロボティクスなどの分野に応用しようとする中、より効率的なAIを実現するための専門データセットが求められます。Grassはまさにそのニーズに応えるために存在します。
もちろん、Grassも実行リスクを抱えており、競合も激しい領域です。しかし、Grassはデータ規模・分散化による効率性・意味的検索機能という点で競争上の独自優位性を持っています。セミナーでは、新たな水平展開製品の開発も進行中であることが明かされ、Grassの応用範囲と市場空間がさらに広がることが示されました。
全体として、Grassはまだ発展の初期段階にあります。これは2018〜2019年のChainlinkを彷彿とさせます。当時、ChainlinkはグローバルDeFiの鍵となるインフラとして、徐々に大きな可能性を見せ始めていました。Grassのビジョンとポジショニングもこれに似ており、AI開発者や企業にマルチモーダルデータの利用を可能にすることで、世界に大きな価値を生み出す可能性があります。
現在、Grassは毎日0.5PB（ペタバイト）のデータを保存しており、この数字はまもなくさらに大幅に増加する可能性があります。ストレージコストが非常に高額であることは容易に想像できます。そのため、プロトコルはこれらのコストを賄える十分な収益を生み出す必要があります（大量のデータ収集は顧客の要請に応じて行われています）。
AIと暗号の分野で、GrassのようにWeb2のAI顧客から実際に支払いを受けながら使用されている製品を持ちつつ、継続的に技術革新を行い、AIに新たな価値を開放しているプロトコルは他に見当たりません。市場には興味深いAIエージェントプラットフォームもいくつかありますが（私も一部保有しています）、それらは現時点ではまだ投機的段階にあり（いわば「カジノ論理」の域を出ていない）。GrassのLCR製品は、そうしたAIエージェントにもサービスを提供します。
Grassが成功すれば、その将来性は計り知れません。AI分野における象徴的な技術プラットフォームとなる可能性があります。今後6〜12ヶ月が正念場です。Grassは現在のリードをいかに活かせるかが問われます。それが達成されれば、数年後の視点で見れば今の時価総額はごくわずかなものに思えるでしょう。
免責事項：上記内容は投資勧誘を意図するものではありません。私はGrassの保有者です。将来性に強い期待を寄せていますが、実行リスクや潜在的な課題も認識していることを付記しておきます。
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