DINの野心とモジュール式データ前処理からのノード販売

まえがき

今日の世界情勢において、AIはシリコンバレーのOpenAIであれ、国内のMoonshotであれ、間違いなく最も注目されているトラックのひとつである、シリコンバレーのOpenAIであれ、中国のMoonshot、ClearSpeechであれ、今日の世界情勢において、AIは間違いなく最もホットなトラックの1つであり、多くの新しい起業家や伝統的なメーカーがAI革命に参入している。技術分野のトレンドセッターであるだけでなく、今年の暗号通貨市場で最も顕著な分野のひとつでもある。今年の主なCEXプロジェクトを見てみると、最近の市場の混乱にもかかわらず、AIのリーダーであるBittensor（TAO）は、5倍以上のリターンで、今年のすべての新しいコインをリードしている。AI技術の継続的な開発と応用により、AI開発の要としてのデータの重要性はますます顕著になっている。

AI時代の大洪水の下で、データの重要性と潜在的価値はかつてない高さまで押し上げられている

統計によると、現在主流のAIビッグモデル企業は、毎年これらのデータの有効性と正確性は、AIモデルの学習効果に直接影響します。しかし、データ取得のコストも上昇しており、大手AI企業にとって大きな課題となっている。

パフォーマンスの最適化は、エスカレートするデータ消費に支えられています

現在の市場において、大手モデル企業が毎年処理・消費するデータ量は膨大です。例えば、OpenAIはGPT-3モデルのトレーニングに約45テラバイトのテキストデータを使用し、GPT-4のトレーニングには7800万ドルかかった。GoogleのGemini Ultraモデルのトレーニングにかかった計算コストは約1億9100万ドルだった。この膨大なデータ需要はOpenAIに限ったことではなく、GoogleやMetaといった他のAI企業も、大規模なAIモデルを訓練する際には大量のデータを扱う必要がある。

データの妥当性を検討する必要があります

AIモデルがそこから学習し、正確な予測を行えるようにするためには、妥当なデータは高品質で、偏りがなく、特徴情報が豊富である必要があります。正確な予測を行うことができる。例えば、OpenAIはGPT-3の学習時に、書籍、記事、ウェブサイトなどさまざまなソースからのテキストデータを使用し、データが多様で代表的であることを確認しました。しかし、データの妥当性はそのソースに依存するだけでなく、データのクリーニング、アノテーション、前処理など、多くのプロセスを必要とし、人手とリソースに多大な投資が必要となります。

無視できない経済学、データ収集と処理のコスト

データ収集、ラベリング、処理のコストは、実際のAIモデルトレーニングの文脈では過小評価されがちです。しかし、これらのコストは大きなものになる可能性がある。具体的には、データのアノテーションそのものが時間とコストのかかるプロセスであり、手作業が必要になることが多い。また、データを収集した後は、AIアルゴリズムがそれを効果的に利用できるように、データを洗浄、整理、処理する必要がある。マッキンゼーのレポートによると、大規模なAIモデルのトレーニング費用は数百万ドルに上る。さらに、AI企業のデータセンターとコンピューティング・インフラの建設とメンテナンスは、膨大なオーバーヘッドになる可能性がある。

全体として、大規模なAIモデルのトレーニングは、大量の高品質データに依存しており、このデータの取得量、妥当性、コストは、AIモデルの性能と成功を直接左右する。今後、AI技術の進歩が進むにつれて、いかに効率的にデータを取得し、活用するかが、AI企業の競争において重要な要素となっていくだろう。

モジュール型データ前処理レイヤー、ブロックチェーンベースの分散型AIデータソリューション

このような状況の中、DIN（旧称：Web3Go）は、以下のような取り組みを行いました。DINは、分散型のデータ検証およびベクトル化処理を通じて、誰もがAIにデータを提供し、その対価を得ることができるようにすることを目指しており、誰もが個人データを現金化でき、企業がより効率的かつ経済的にデータを取得できるデータ経済の流れをリードしている。現在、DINはBinance Labsから400万ドルのシードラウンド資金を確保し、さらに他の機関、コミュニティ、KOLネットワークから400万ドルの上場前融資をフォローアップしており、現在の評価額は8,000万ドルで、その大きな可能性と将来の成長に対する市場の高い評価を示している。そのパートナーには、ポルカドット、BNBチェーン、ムーンビーム・ネットワーク、マンタ・ネットワークが含まれる。

DINのデータ前処理ノード - Chipper Node

DINの市場での位置づけは明確です。AIとデータ空間における分散型データインテリジェンスネットワークの構築に専念するChipper Nodeは、DINのエコシステムにおいて重要な役割を果たし、データ検証、ベクトル化処理、報酬計算を担当し、DINのデータ前処理レイヤーのコアコンポーネントとなっている。データエコノミーをより広く普及させるため、DINはChipper Nodeの一般販売を開放し、より多くのユーザーがネットワークの開発と維持に参加し、報酬を受け取るインセンティブを与えることで、DINエコシステムとデータエコノミーの相乗的発展の好循環を生み出している。

ノード売却モデルは、新たなトークン発行方法として、そのユニークな利点により暗号市場で急速に人気を集めている。従来の一般販売モデルよりも投資家に柔軟性と潜在的な利益を提供する。このモデルの核心は、ノードを売却することで、プロジェクト所有者が初期参加者に良いインセンティブを与えることができ、同時にネットワークの分散化を保証し、経済的利益を最大化できるという事実です。

DINのノード販売プログラムは、プレセールラウンド、ホワイトリスト販売ラウンド、オープン販売ラウンドなど段階的に実施され、それぞれ異なる参加条件と報酬メカニズムが設定されます。ノードトークンの報酬配分とロック解除のルールも、市場価格の安定と投資家の長期的リターンを確保するために慎重に設計されている。DINのChipper Nodeノードを購入し実行することで、ユーザーはデータ検証やベクトル化のプロセスに参加できるだけでなく、DINトークンの報酬をたっぷりと受け取ることができる。

AIとデータ市場が成長を続ける中、DINはこの分野のリーダーになることが期待されている。以下の記事では、DINのChipper Node販売モデルと市場における独自の優位性を掘り下げ、収益率と投資回収サイクルを分析することで、今後の投資の可能性と成長の見通しを明らかにする。

期待収益率および

DINのノード売却プログラムは、プレセールラウンド、ホワイトリストセールラウンド、パブリックセールラウンドなど、段階的に実施される。ノードトークンの報酬配分とロック解除のルールも、市場価格の安定と投資家の長期的リターンを確保するために慎重に設計されている。DINのChipper Nodeノードを購入し実行することで、ユーザーはデータ検証とベクトル化のプロセスに参加できるだけでなく、ノードマイニングの報酬として$DINトークンを得ることができる。以下は、DINノード販売に期待されるリターンと投資回収サイクルに関する詳細な分析である。

DINの販売計画

1. ノードトークン報酬分配スキーム：DINのノードトークンの25％、50％が初年度にアンロックされる。ノードマイニング報酬そのものに加え、$xDIN保有者には$DINトークンのエアドロップが追加され、TGEで100%アンロックされる。また、Chipperノード保有者には13%トークンのエアドロップが追加され、TGE後6ヶ月間リニアにアンロックされる。この分配スキームは、トークン市場価格を安定させ、短期間に大量のトークンが市場に溢れることによって引き起こされる価格変動を抑えるのに役立ちます。

2. DINのノードセールは、プレセールラウンド、ホワイトリストセールラウンド、オープンセールラウンドの3段階に分かれています。異なるタイプの投資家を惹きつけるため、売却価格と条件は各段階で異なる。プレセールラウンドは主に初期の製品ユーザーとコアコミュニティの貢献者を対象とし、ホワイトリスト販売ラウンドは厳選された組織、コミュニティ、KOLパートナーを対象とし、オープン販売ラウンドは幅広い一般投資家を対象としています。

3. 招待メカニズム：DINは招待メカニズムを導入しました。旧ユーザーが新ユーザーを招待してノードを購入させると、双方にトークン報酬が追加されます。この仕組みはユーザーベースを効果的に拡大するだけでなく、コミュニティ活動と忠誠心を高める