DeAI 潜力株 OORT：AIの発展のボトルネックを打破し、誰もがデータを提供する熱意を引き出す

著者：ChainCatcher

AIの分野は爆発的な時代に突入し、コンサルティング機関Dealroomの研究報告『2024年AI投資報告』によれば、世界のAI投資規模は650億ドルに達し、すべてのベンチャーキャピタルの5分の1を占めると予測されています。ゴールドマン・サックスの研究部門は、2025年には世界のAI投資規模が2000億ドルに近づく可能性があると述べています。

AIの爆発的な成長により、資金がAI関連の対象に殺到しています。例えば、中国のA株企業寒武紀は、今年2月の低位から現在まで560％以上も急騰し、市場価値は2500億元を突破しました。米国株の博通は市場価値が1兆ドルを超え、米国株の上場企業の中で第8位となりました。

AIと暗号通貨の結合も熱い動きを見せています。Nvidiaが開催した人工知能会議の期間中、Bittensor（TAO）は450億ドルを超える市場価値でリーダーシップを発揮し、Render（RND）やFetch.ai（FET）などの資産も急速に価値を増しています。

大規模言語モデルに続き、AIエージェントが今回のAI市場のエンジンとなっています。例えば、GOATのトークンは24時間で100倍以上の上昇を見せ、ACTは1日で約20倍の上昇を記録しました。彼らの目覚ましいパフォーマンスは、暗号通貨の世界におけるAIエージェントへの熱意を燃え上がらせました。

しかし、AIが急成長する裏には懸念も存在します。OORTの創設者兼CEOであるDr. Max Liが『フォーブス』に発表した記事『2025年AIの失敗が急増する：分散型イノベーションへの呼びかけ』によれば、AI業界はデータプライバシー、倫理的遵守、中央集権による信頼危機など多くの問題に直面しており、これによりAIの失敗リスクが増加しています。したがって、分散型イノベーションが急務となっています。

現在、OORTは世界最大の分散型クラウドインフラの一つを構築しており、そのネットワークノードは100カ国以上に広がり、数百万ドルの収益を上げています。また、オープンソースのLayer 1 Olympusプロトコル（そのコンセンサスアルゴリズムは「誠実証明」PoHで、米国特許で保護されています）を導入し、ネイティブトークンOORTを通じて誰もがデータを提供することを奨励し、インセンティブの循環を実現しています。最近、OORTはOORT DataHubを発表し、グローバルで多様性があり透明性のあるデータ収集に向けて一歩前進し、DeAIの爆発に向けた基盤を築きました。

教室内で偶然生まれたOORT

OORTプロジェクトを理解するためには、まずOORTが解決しようとしている問題を理解する必要があります。OORTが解決しようとしている問題を理解するためには、現在のAIの発展が直面しているボトルネックに触れなければなりません。現在のAIの発展のボトルネックは主にデータと中央集権の問題です：

一、中央集権AIの欠点

1、透明性不足による信頼危機。中央集権的なAIモデルの意思決定プロセスはしばしば不透明で、「ブラックボックス」と見なされます。ユーザーはAIシステムがどのように意思決定を行っているのか理解しにくく、医療診断や金融リスク管理などの重要なアプリケーションでは深刻な結果を招く可能性があります。

2、データの独占と不平等な競争。少数の大手テクノロジー企業が大量のデータリソースを掌握し、データの独占状態を形成しています。これにより、新規参入者は自社のAIモデルをトレーニングするために十分なデータを取得することが難しくなり、イノベーションや市場競争が阻害されています。また、データの独占はユーザーデータの悪用を引き起こし、データプライバシーの問題をさらに悪化させる可能性があります。

3、倫理的リスクの管理が難しい。中央集権的なAIの発展は、アルゴリズムの差別やバイアスの拡大など、一連の倫理的問題を引き起こしています。さらに、AI技術が軍事や監視などの分野で使用されるにつれて、人権、安全、社会の安定に対する懸念も高まっています。

二、データのボトルネック

1、データの荒廃。人工知能が急成長する中で、データの荒廃問題が徐々に顕在化し、さらなる発展を制約する重要な要因となっています。AI研究者のデータに対する需要は爆発的に増加していますが、データの供給はそれに追いついていません。過去10年間、神経ネットワークの拡大は大量のデータトレーニングに依存しており、ChatGPTなどの大規模言語モデルの発展がその例です。しかし、現在、従来のデータセットは枯渇しつつあり、データ所有者もコンテンツの使用を制限し始めており、データの取得がますます困難になっています。

データの荒廃の原因は多岐にわたります。一方では、データの質がまちまちで、不完全性、一貫性の欠如、ノイズやバイアスなどの問題があり、モデルの正確性に深刻な影響を与えています。もう一方では、スケーラビリティの課題が大きく、十分なデータを収集するコストが高く、時間がかかり、リアルタイムデータの維持も容易ではなく、大規模データセットの手動注釈はボトルネックとなっています。また、アクセスやプライバシーに関する制限も無視できず、データの孤立、法規制、倫理的問題がデータ収集を困難にしています。

データの荒廃はAIの発展に深遠な影響を与えています。これはモデルのトレーニングや最適化を制限し、AIモデルが大規模な追求からより専門的で効率的な方向に転換せざるを得なくなる可能性があります。業界アプリケーションにおいても、正確な予測や意思決定を実現することが難しく、AIが医療や金融などの分野でより大きな役割を果たすことを妨げています。

データの荒廃に対処するために、研究者や企業はさまざまな方法を積極的に模索しています。非公開データの収集を試みていますが、合法性や質の問題に直面しています。専門的なデータセットに注目していますが、その利用可能性や実用性は検証が必要です。合成データを生成することも一定の可能性がありますが、多くの欠点も存在します。さらに、従来のデータ収集方法を最適化したり、分散型データ収集の方法を探求したりすることもデータの荒廃を解決する重要な方向性となっています。要するに、データの荒廃問題は早急に解決されるべきであり、AIの持続的かつ健康的な発展を促進する必要があります。

2、中央集権AIの「データブラックボックス」が引き起こす問題、例えばプライバシーの問題、多様性の欠如、不透明性など。

現在のモデルでは、データの収集と処理プロセスに透明性が欠けており、ユーザーは個人データの行き先や使用方法を知らないことが多いです。多くの機械学習アルゴリズムは、大量のユーザーのセンシティブな情報をトレーニングに必要とし、その中にはデータ漏洩のリスクが存在します。プライバシー保護措置が不十分な場合、ユーザーの個人情報が悪用され、信頼危機を引き起こす可能性があります。

多様性の欠如も大きな欠点です。現在、中央集権的なAIが依存しているデータは、しばしば少数の分野や地域に集中しており、国際的な主流データセットの大半は英語を基にしているため、データの出所が単一になっています。これにより、訓練されたAIモデルは多様な現実のシナリオに対して効果的に対応できず、バイアスを生じやすくなります。例えば、多言語タスクや異なる文化的背景のデータを処理する際、モデルは正確に理解し対応することができず、AI技術の広範な適用性や公平性が制限されます。

不透明性はデータ処理プロセス全体にわたって存在します。データの収集元から処理方法、最終的にどのように意思決定に変換されるかまで、これらのプロセスは外部から見るとブラックボックスのようです。この不透明性は、ユーザーがデータの質を評価することを難しくし、モデルがデータのバイアスによって偏りを生じているかどうかを察知することも困難にし、意思決定の公正性や正確性に影響を与えます。長期的には、AI技術の健康的な発展や社会の広範な受容にとって不利です。

3、データ収集の課題がAIの発展を阻む重要な要因となっています。Dr. Max Liが『フォーブス』に寄稿したコラムによれば、一般的な問題は以下のいくつかの側面から来ています：

（1）データの質の問題。

不完全性：欠損値や不完全なデータはAIモデルの正確性を損なう可能性があります。

不一致：複数のソースから収集されたデータは通常、フォーマットが一致しないか、エントリーが衝突します。

ノイズ：無関係または誤ったデータは、有意義な洞察を弱め、モデルを混乱させます。

バイアス：ターゲット集団を代表しないデータは、モデルにバイアスを引き起こし、倫理的および実際的な問題を引き起こします。

（2）スケーラビリティの問題。

数量の課題：複雑なモデルをトレーニングするために十分なデータを収集することは、コストが高く、時間がかかる可能性があります。

リアルタイムデータの要求：自動運転や予測分析などのアプリケーションは、継続的で信頼できるデータフローを必要とし、これらのデータフローの維持は挑戦的です。

手動注釈：大規模データセットは通常、手動でラベル付けが必要であり、これが時間と人力の深刻なボトルネックを引き起こします。

（3）アクセスとプライバシーの問題。

データの孤立：組織はデータを孤立したシステムに保存することがあり、アクセスや統合を制限します。

コンプライアンス：GDPR、CCPAなどの規制は、特に医療や金融などの敏感な分野でのデータ収集行為を制限します。

倫理的問題：ユーザーの同意なしに、または不透明にデータを収集することは、評判や法的リスクを引き起こす可能性があります。

データ収集における他の一般的なボトルネックには、多様性や真のグローバルデータセットの欠如、データインフラと維持に関連する高コスト、リアルタイムおよび動的データの処理の課題、データ所有権やライセンスに関連する問題などがあります。

OORTは実際のニーズから生まれ、設立には一定の偶然性があります。2018年、Maxはコロンビア大学の大学院生に授業を行っており、人工知能のコースでAIエージェントをトレーニングするプロジェクトを完了する必要がありましたが、従来のクラウドサービスのコストが高いため、学生たちは困難に直面しました。この困難を解決するために、Maxは分散型AIプラットフォーム「OORT」を作成するアイデアを思いつきました。最初は、ブロックチェーンをインセンティブ層として利用し、世界中の未利用のノードを接続し、初歩的な分散型クラウドソリューションのプロトタイプを構築し、PayPalを使用して支払いと信用の配分を試みました。これがOORTのネイティブトークンの誕生の基礎となりました。

現在、OORTはDeAIのリーダーとなり、ブロックチェーンの検証とグローバルなデータセンターおよびエッジデバイスネットワークを組み合わせて、最先端の人工知能インフラを設計しています。

現在のAIトレーニングデータの不足に直面して、OORTは世界中の未利用のノードを活用し、ブロックチェーンを通じてそれらを接続し、グローバルにデータを収集しています。参加を促し、国境を越えた小額決済の問題を解決するために、OORTは暗号通貨による支払いを考案し、独自のビジネスモデルを構築しました。OORTのOORT DataHub製品は12月11日にローンチされ、データ収集とラベリングのボトルネックを解決することを主な目的とし、中小企業や一部のグローバルなテクノロジー企業を顧客にしています。この製品の分散型特性は、真にグローバルで多様性があり透明性のあるデータ収集を実現し、暗号通貨を利用して世界中のデータ提供者が簡単に報酬を得られるようにし、ブロックチェーン技術はデータの出所と使用記録をチェーン上に確実に記録し、Web2のクラウドサービスやAI企業が直面する多くの痛点を効果的に解決しました。執筆時点で、OORT DataHubは世界中の8万人以上の貢献者からのデータを収集しています。

ハードコアな研究と学術的背景、大手企業からの支援、1万以上の企業と個人にサービスを提供

OORTチームは強力な陣容を誇ります。MaxはOORTの創設者兼CEOであるだけでなく、現在コロンビア大学の教員、米国ニューヨークのNakamoto&Turing Labsの共同創設者、米国ニューヨークのAveslairファンドの創設パートナーであり、技術分野で非常に影響力があり、200以上の国際的および米国の特許（承認済みおよび未承認）を保有し、通信、機械学習、制御システムなどの分野で多数の論文を著名な学術誌に発表しています。さらに、彼は複数の分野の主要なジャーナルや会議の査読者および技術プログラム委員会のメンバー、カナダ自然科学および工学研究委員会の資金審査員も務めています。

OORTを設立する前、Maxはクアルコムの研究チームと協力して4G LTEおよび5Gシステムの設計を行っていました。Maxはまた、ニューヨーク市におけるブロックチェーンと人工知能の投資、教育、コンサルティングの実験室であるNakamoto&Turing Labsの共同創設者でもあります。

Maxは『フォーブス』誌の常任寄稿者でもあり、最新の『フォーブス』の記事『2025年AIの失敗が急増する：分散型イノベーションへの呼びかけ』や『2025年の分散型AIに注目：人工知能と暗号通貨の融合』において、Maxは暗号通貨分野における分散型AIの発展と重要性を強調し、そのもたらす変革と潜在能力を強調しています。これにより、Maxが分散型AIの堅実な支持者であることが明らかです。

OORT財団の会長Michael Robinsonは、Agentebtcの管理取締役メンバー、Burbleの管理取締役メンバー、Aveslairファンドの管理パートナー、Reed - Robinsonファンドの共同創設者兼会長、Laireastのパートナーでもあり、豊富なクロス分野の経験を持ち、グローバルなビジネスと技術の融合を推進しています。

他のコアチームメンバーは、コロンビア大学、クアルコム、AT&T、JPモルガンなどの世界のトップ大学や著名な機関から集まっており、さらにOORTの発展はEmurgo Ventures（ADAカルダノ財団）やマイクロソフト、グーグルからの支援を受けています。

現在までに、OORTは著名な投資家から1000万ドルを調達しており、Taisuベンチャーキャピタル、Red Beardベンチャーキャピタル、Sanctorキャピタルなどが含まれ、マイクロソフトとグーグルからの支援も受けており、レノボ、デル、テンセントクラウド、BNBチェーンなどの多くの業界大手と協力関係を築いています。

OORTは2018年から2019年にかけてプロジェクトの初期探索を完了し、2020年から2021年にかけて研究に専念し、データストレージ、計算、管理などの分野で一連のコア技術を開発し、OORTエコシステムのインフラを構築し始めました。この期間中、OORTは分散型ストレージノードEdge Deviceを発表し、製品の初期形態を形成し、後の商業化発展のための技術基盤を築きました。

2022年以降、OORTは商業化の道を探求し始めました：

1、OORTはデータ市場プラットフォームを構築し、データ提供者とデータ使用者をつなげています。データ提供者はプラットフォーム上で自分のデータを販売でき、データ使用者はAIモデルのトレーニングなどに必要なデータを購入できます。OORTは取引手数料を徴収して利益を上げ、データ提供者が高品質なデータを提供することを奨励するために、データの質、多様性、使用頻度などに基づいて提供者に相応の報酬を与える報酬メカニズムを設けています。

2、分散型のクラウドストレージと計算サービスを提供し、企業や個人はOORTのクラウドリソースを借りて自分のAIアプリケーションを実行できます。従来のクラウドサービスと比較して、OORTの分散型クラウドサービスはより高いセキュリティ、低コスト、優れたスケーラビリティを提供します。ユーザーは自分の実際のニーズに応じて必要なクラウドリソースを柔軟に選択し、使用量に応じて支払うことができます。

3、大企業の特定のニーズに応じて、OORTはカスタマイズされたAIソリューションを提供しています。これらのソリューションはOORTの分散型技術アーキテクチャに基づいており、企業にデータ管理、モデルのトレーニング、インテリジェントな意思決定などのワンストップサービスを提供します。企業との協力を通じて、OORTは安定した収入源を得るだけでなく、業界経験を蓄積し、製品とサービスをさらに最適化することができます。

現在、OORTは世界中の1万以上の企業および個人顧客にサービスを提供しており、そのネットワークノードは数百万ドルの収益を上げており、ビジネスモデルの実行可能性を証明しています。

誰もがAIの発展に参加し、そこから恩恵を受けることができる

OORTはOORT Storage、OORT Compute、OORT DataHubの3つの主要製品を展開しており、前述の3つの製品のアプリケーション層に基づいて、OORT AIというソリューションも提供しています。これにより、企業はスマートアシスタントを迅速に統合することができます。具体的には、3つの主要製品の機能は以下の通りです：

・OORT Storageは、現在性能面でAWS S3ストレージサービスに匹敵する唯一の分散型ソリューションであり、多くの登録企業および個人顧客を持っています。

・OORT Computeは、分散型データ分析と処理を実現し、AIモデルのトレーニングと推論により良いコスト効率を提供することを目的としています。現在は準備中で、まだオンラインにはなっていません。

・12月11日に正式にローンチされたOORT DataHubは、プロジェクトが新しい発展段階に入ったことを示し、OORTの発展の新たな重点として「キャッシュカウ」として期待されています。

OORT DataHubは、革新的なデータ収集とラベリングの方法を提供し、世界中の貢献者がAIアプリケーションのデータを収集、分類、前処理できるようにします。ブロックチェーン技術を活用することで、従来のデータ収集方法におけるデータの出所の単一性とラベリングの非効率性の問題を解決し、安全性を向上させました。特に、OORT DataHubは深圳データ取引所に成功裏に上場し、人工知能企業や研究機関が高品質で多様性があり、安全かつコンプライアンスに準拠したデータセットを取得する新たな道を開きました。

OORT DataHubは、ユーザーにさまざまなポイント獲得の方法を提供しており、毎日のログイン、タスクの完了、タスクの検証、推薦プログラムなどを通じて、ユーザーはポイントを蓄積し、毎月の抽選に参加する資格を得て、USDTなどのドルに相当する報酬を得ることができます。

この製品はデータ収集における仲介者を効果的に排除し、より安全で参加者がコントロールできるプロセスを提供し、AIに対するより倫理的なアプローチを求めるトレンドに一致しています。

OORT DataHubに基づいて、OORTはOORT DataHub Mini Appを発表しました。このアプリはTelegramのミニアプリプラットフォームとシームレスに統合され、ユーザーがデータをより簡単に提供し、分散型データ収集に参加できるようにし、OORTエコシステムをさらに拡大し、ユーザーの参加度を向上させることを目指しています。この統合により、数百万のユーザーを引き付け、プラットフォームの発展を促進することが期待されています。

OORT DataHubはOORTのビジョンを体現しており、OORTのビジョンは、誰もがAIの発展に参加し、地理的位置、経済状況、技術的背景に関係なく、そこから恩恵を受けることができることです。OORTの使命は、信頼性が高く、安全で効率的な分散型AIソリューションを提供し、AI技術の世界的な普及と応用を推進し、同時にデータのプライバシー、安全性、倫理的遵守を確保することです。

分散型データ市場モデルを通じて、OORTはデータの独占を打破し、世界中のデータ提供者が自分のデータをプラットフォームにアップロードして取引や共有を行えるようにしました。個人ユーザーでも企業ユーザーでも、有価なデータを持っていれば、OORTプラットフォームで相応の利益を得ることができ、データの価値の公平な分配を実現しています。

分散型アーキテクチャにより、データはもはや単一のサーバーやデータセンターに集中して保存されることはなく、世界中のノードに分散されます。各ノードはデータを暗号化処理し、承認されたユーザーのみがデータにアクセスし使用できるようにします。同時に、ブロックチェーン技術の改ざん不可能な特性は、データの完全性と真実性を保証し、データ漏洩や改ざんのリスクを効果的に防ぎます。

OORTの分散型ネットワークは多数のノードで構成されているため、単一障害点の問題は存在しません。特定のノードが攻撃を受けたり故障したりしても、他のノードは正常に動作し、システム全体の安定性と信頼性を確保します。さらに、分散型のコンセンサスメカニズムにより、攻撃者がシステムデータを改ざんしたり、ネットワーク全体を制御したりすることが難しくなり、システムの安全性が向上します。例えば、分散型サービス拒否攻撃（DDoS）に直面した場合、OORTの分散型アーキテクチャは攻撃トラフィックを分散させ、システムが正常に動作し続けることを可能にし、ユーザーのデータとサービスが影響を受けないようにします。

一方で、OORTは革新的なデータ収集とラベリングの方法を提供し、厳格なデータ品質管理と検証メカニズムを確立し、先進的なAIアルゴリズムを用いてデータをインテリジェントに管理・分析することで、データ収集、制御、管理の問題を解決しています。

OORTはデータ保護とプライバシーコンプライアンスに非常に重視しており、GDPRやHIPAAなどの世界各地のデータ保護規則を厳守し、ユーザーデータが合法的に処理されることを確保しています。

OORTの既存の製品ラインと製品の進展を整理し、OORTの未来のビジョンを描くことで、OORTが公平で透明性があり、信頼できるAIエコシステムを構築していることが見えてきます。