【Chain of Thought by YUMA シリーズ#14】
今回のX-Spaceでは、AIとWeb3時代に不可欠となる「ダイナミックデータの未来」について深く掘り下げています。
It’s 3:00am here in Hanoi but I’ll do a quick space before I crash for the night.https://t.co/RDBFdCR2LG
— Yuma (@yuma_xenea) August 1, 2025
初日で語られた議論や技術的インサイトをもとに、YUMA氏はXeneaという新たなストレージソリューションの必要性を提示。分散型ストレージの限界と、リアルタイムで進化し続けるデータの扱い方に焦点を当て、今後のAI・DePIN領域における核心的課題と展望を明らかにします。
YouTubeにもアップされているので字幕翻訳で日本語表示可能です。
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GMベトナム初日からの洞察：AIとWeb3におけるダイナミックデータの未来
GMベトナムの初日を経て、YUMA氏はAIセッションの爆発的な増加、DePINとCarlos?によるユーザーが本当に求めているものについての率直な議論、そしてXeneaがAI時代の研究のために切り開いている独自の技術的な道筋という、3つの主要なインサイトを共有しました。このイベントは、未来の分散型ストレージの方向性を示す重要な示唆に富んでいました。
主要なインサイト：AIの台頭とユーザー中心のアプローチ
イベントで明確になったのは、AIに関する議論が活発に行われている一方で、その痛みや課題点も同時に認識されていることです。
また、あるパネリストが指摘したように、ほとんどのユーザーは分散化や透明性自体には関心がなく、使いやすさを最も重視しています。これは、Web3に参入する人々がイデオロギーのためではなく、実用的なユーティリティ（例：高速な支払い、具体的なニーズを解決する機能）を求めているという現実を示しています。
この業界の課題は、単に分散型アプリを構築することではなく、より優れたアプリを開発することにあります。特に、AIエージェントは会議の主要な議題となり、AIの可能性に対する大きな期待が示されました。
既存の分散型ストレージの課題とダイナミックデータへのニーズ
AIの進化は、モデル、リアルタイムログ、自律エージェントの継続的なトレーニングセット、刻々と変化する状態や出力といった、ダイナミックデータの爆発的な増加を引き起こしています。
このデータは、アーカイブされた文書や静的なメタデータとは異なり、生きていて、成長し、進化しているため、既存の分散型ストレージプラットフォームにとって大きなボトルネックとなっています。
主要な既存のストレージソリューションには以下のような限界があります：
- Filecoin: バックアップ、アーカイブ、静的ファイルなどのコールドストレージには優れていますが、急速に変化するデータセットやリアルタイムの更新には不向きです。
- Arweave: 不変の記録や長期的なアーカイブには最適ですが、編集やバージョン管理のような頻繁な書き込みには対応していません。
- 従来のクラウドサービス（AWSなど）: ダイナミックなワークフローをサポートしますが、集中型であるため、従来の信頼やトラッキングの問題を抱えています。
Xeneaが提供する革新的なソリューション
このような背景のもと、Xeneaは既存のストレージソリューションが抱える課題を解決し、来るべきAI主導のデータ時代に対応するための独自の機能セットを開発しています。Xeneaは、静的な過去を保存するのではなく、未来を可能にするストレージを提供することを目指しています。
Xeneaのユニークな機能セット
Xeneaは、ダイナミックデータに特化したユニークな機能セットを開発しています。
これには以下のような特徴が含まれます：
- 迅速なデータ更新とバージョン管理: これは、生成AI、エージェントノード、リアルタイムセンサーフィードにとって極めて重要です。
- アクセス制御: 開発者やチームがデータの公開・非公開、および時間経過によるデータの進化を制御できる機能です。
- ストレージの証明と変更の証明（監査機能）: 何が保存されたかだけでなく、いつ、どのように変更されたかを証明することができます。
現在、この「変更の証明」機能に焦点を当てている分散型ストレージプロジェクトは他にありません。Xeneaのアプローチは、単なる技術的な追加ではなく、過去を保存することと未来を活性化することとの根本的な違いを生み出します。
AIとDePINにおけるダイナミックデータの重要性
AIは、インテリジェンスのペースに追いつけるストレージを必要としています。例えば、毎時更新されるトレーニングログ、リアルタイムで改善されるモデルの重み、継続的な学習のための合成データセット、生成・保存・アクセス・改訂されるデータなどが挙げられます。
また、DePINも同様に、常に変化するライブセンサーデータ、インフラノード、リソース割り当てマップなどを必要としています。Xeneaは、この新しい時代のダイナミックで生きたデータのための分散型ストレージバックエンドとして位置づけられています。
Xeneaの市場における差別化と将来の展望
FilecoinやArweaveが「昨日のストレージ問題」（アーカイブや不変性）を解決したのに対し、Xeneaは「明日の問題」、つまりAI、DePIN、そして次の数億人のユーザーに力を与えるリアルタイムのダイナミックデータを目指しています。Web3における次なる価値の波が、生きていて、協調的で、変化するデータからもたらされると信じるならば、XENEAのアプローチは単に関連性があるだけでなく、極めて重要です。市場はこのような明確な差別化を認識するでしょう。
YUMA氏は、AI、DePIN、またはダイナミックデータモデルと連携するアプリを構築している人々に対し、直面している課題、アイデア、そしてストレージに何を求めているかについて、積極的に意見を共有するよう呼びかけています。これは、単に現在の世界ではなく、進化する未来の世界のために設計されたストレージレイヤーを共同で構築するための呼びかけです。
