最近面白い現象を発見しました——AIとブロックチェーン、この二つの一見無関係な分野が、データレイヤーで奇妙な化学反応を起こしています。特に、私たちが実際に基盤を作っているプロジェクトに目を向けると、Chainbaseというデータレースのプレイヤーは確かに目を引きます。

今、ブロックチェーンデータはどれほど混乱していますか？主流のパブリックチェーンだけでも50以上あり、それぞれのブロック構造やスマートコントラクトの標準は異なります。さらに、毎日200万件以上の取引データが新たに追加されており、これらのデータはまるでシュレッダーにかけられた書類のように、異なるチェーンに散らばっています。しかし、Chainbaseが行っていることは非常に賢明です。彼らは単にデータクローラーを作るのではなく、完璧な「データ精製」システムを構築しました。コミュニティのフィードバックによれば、彼らのリアルタイムインデックス技術はデータクエリの速度をミリ秒単位に引き上げることができ、このレベルは分散環境では非常に優れています。
現在、プラットフォームは8億回以上のデータリクエストを処理しており、日平均APIコール数は300万回を突破しています。これらの数字の背後には、DEXアグリゲーターやオンチェーン分析ツールなど、リアルタイムデータを必要とするアプリケーションシーンがあります。ある開発者は、独自のノードを構築する代わりにChainbaseのサービスを使用することで、運用コストを約70％削減できると述べています。
現在最も注目すべきは、彼らが提案した「Hyperdata Network」の概念です。簡単に言うと、分散型の方法で、チェーン上のデータをAIモデルが直接消化できる形式に再構成するということです。現在、AIのトレーニングに使用されるブロックチェーンデータセットの90%以上は、中央集権型の機関によって提供されています。もしChainbaseが本当にこの非中央集権的なデータパイプラインを開通させることができれば、新しい世代のチェーン上のAIアプリケーションが生まれるかもしれません。
投資の観点から見ると、この種のインフラプロジェクトはしばしば強いマタイ効果を持っています。データサービスがネットワーク効果を形成すると、移行コストが非常に高くなります。現在、Chainbaseはイーサリアム、Solanaなどの12の主流チェーンに接続しており、技術的なルートも巧妙に選ばれています——ストレージを行わずインデックスのみを行うことで、Arweaveのようなストレージチェーンとの直接的な競争を避けています。より多くのAIプロジェクトがオンチェーンデータトレーニングを試み始めると、この細分市場の需要は爆発的に増加する可能性があります。

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