人工知能の開発者は、機械学習やモデル訓練アプリケーションのために信頼性が高く高品質なデータを調達する上で大きな課題に直面しています。集中型サービスは一般的ですが、高価です。さらに、これらは開発者を独自のエコシステムに閉じ込め、テクノロジースタックの他の部分と適切に連携しないため、頭痛や追加コストを引き起こすことがあります。人々のデジタルプライバシー、倫理的データ収集、そしてオンラインサービスがどのように情報を使用し販売するかに対する理解が深まる中、プライバシーを尊重し、アクセスしやすい分散型AIデータクラウドへの需要が大幅に増加しています。これらのサービスは、より多くのコントロール、より良い統合性、そしてより責任あるリソースの提供を提供します。この高まる需要は、貢献者と消費者の両方に焦点を当てた新しいデータクラウドの波の確立と重要性の向上をもたらしました。これらはデータ制御を強化し、収益化の機会を提供し、プライバシーを保護しながら、中央集権サービスと比べて低コスト、より高い信頼性、そして優れたスケーラビリティを提供します。以下では、2025年の開発者向けの主要な分散型AIデータクラウドのいくつかを紹介します。包括的なサービスやニッチなサービス、さらにはいくつかの分野で運営されているプロバイダーの混合を見ていきます。それぞれの概要を提供し、彼らのサービスとどのようなタイプの開発者に最も適しているかについて議論します。それでは始めましょう。1. OORT – 分散型AIのための高品質データクラウドOORTは、分散型AIのための業界で最も堅牢で多用途なデータクラウドです。他のプロジェクト、例えばBittensorがAIデータライフサイクルの一側面を扱うのに対し、OORTはデータの収集から保存セグメントまで、AIデータの全サイクルに対する包括的で全体的なソリューションを提供します。さらに、間もなくコンピュートサービスも提供する予定です。画像ソース:OORTデータクラウドは、プライバシー、ユーザーコントロール、およびスケーラビリティを向上させるためにブロックチェーン技術と分散化を活用しています。各セグメントのリソースプロバイダーの広範なネットワークを構築しており、開発者はミッションクリティカルまたは非優先の大規模および小規模プロジェクトでOORTを活用でき、比類のない柔軟性を提供します。続きを読む：「OORTが信頼に焦点を当てた分散型AIアプリケーションをどのように可能にするか」AIモデルは、トレーニングに使用されるデータの質に依存しているため、OORTはDataHubを設立しました。これにより、ユーザーは多様で実世界の高品質データを提供することに対してインセンティブが与えられ、そのデータは使用のために処理され、検証されます。OORTのデータセットは最近、Databricks Marketplaceなどのマーケットプレイスで発表され、高評価を得ており、Google Kaggleでのランキングでもトップを飾っています。OORTは、AIモデルのトレーニングのために処理され、検証されたリアルワールドデータを提供する開発者向けのクラウドです。開発者は、Large Language Models (LLMs)や予測モデルに最適な関連する特定のデータセットを見つけたり、依頼したりできます。開発者は、OORTの製品にAPIやSDKを通じて接続し、分散型AIワークフローへのシームレスな統合を可能にします。OORTはオールインワンのAIデータソリューションですが、品質を犠牲にしていません。最上級のリソースの提供に重点を置き、データ、ストレージ、またはコンピュートの標準を検証するために、専門的なProof-of-Honesty (PoH)コンセンサスメカニズムを使用しています。したがって、モデルのトレーニングのために多様で匿名化された実世界のデータを備えた完全なデータクラウドを求める開発者にとって理想的です。2. Ocean Protocol – トークン化されたデータセットのマーケットプレイスOcean Protocolは、開発者が生データを公開することなくデータセットやAIモデルを発見、構築、公開、または収益化できる分散型データマーケットプレイスおよびコンピュート・トゥ・データプラットフォームを運営する革新的なプロジェクトです。OORTのように、ブロックチェーンを活用してアカウンタビリティ、透明性、トレーサビリティを向上させています。画像ソース:オーシャンプロトコルこのプロジェクトは、データNFTとデータトークンを利用して、データ資産と分散型アプリケーション(dApps)、分散型金融(DeFi)製品、およびブロックチェーンを接続し、暗号アプリケーションへのシンプルな統合を可能にします。そのコンピュート・トゥ・データセグメントは、提供者がプライベートデータを公開することなくマネタイズできるようにし、プライバシーやコントロールに影響を与えることなくアクセスを許可します。Ocean ProtocolはEthereumおよびEthereum Virtual Machine (EVM)互換のブロックチェーン上で稼働します。統合は簡単で、Ocean.jsやOcean.pyなど複数のライブラリを提供しており、それぞれ豊富なドキュメントを誇っています。データを保護するため、Ocean Protocolはプライベートまたは特化したデータセットへのアクセスを求める開発者に最適です。3. Bittensor – AIモデルの分散型ネットワークBittensorは、AIモデルに焦点を当てたオープン参加型の分散型AIネットワークです。異なる人々が所有する機械学習モデルが協力して情報を通信し処理することを可能にします。ネットワークは、金融、画像、セマンティックインテリジェンスなどの特定のAIタスクにターゲットを絞った特定のサブネットに分割されており、さまざまなアプリケーションで使用できます。画像ソース:Bittensor開発者は、Bittensorを使用して機械学習モデルを展開するか、自分自身のモデルを提供してパフォーマンスに基づいてTAOトークンを獲得できます。人々は異なる専門性を持つ120以上のサブネットをブラウズでき、自分の目的に最も適したものを選択することができます。モデルはTAOトークンを獲得するために効果的に競争し、効率性と高品質な出力を保証します。Bittensorは、安全で専門的な分散型モデルのトレーニングと推論を可能にします。このネットワークには1,000以上のアクティブノードがあり、統合を簡素化するためのSDKを提供しています。Proof-of-Intelligence (PoI)コンセンサスメカニズムを使用し、バリデーターにスコアリング貢献に対して報酬を与え、開発者のための効果的な分散型AIデータエコシステムを作成します。4. iExec – 機密コンピューティングのための分散型マーケットプレイスiExecは「DePINおよびAIのための信頼レイヤー」として位置付けられています。これは、iExec Trusted Execution Environments (TEEs)で実行される特化型分散アプリケーションの作成を可能にする機密環境であり、高度な機密コンピューティングの知識を必要とせずにプライバシーを提供します。画像ソース:iExec開発者は、iExecを使用して、基盤となる情報を明らかにすることなく、データを取得、セキュアに共有し、収益化することができます。これはOcean Protocolに似ています。貢献者は、ネットワークに計算能力を提供することでRLCトークンの報酬を得ることができます。信頼層のおかげで、iExecはスケーラビリティとプライバシーを維持する完全に孤立したAIエージェントの展開も可能にします。iExecの主な機能は、AIモデルの取得、収益化、展開のための安全な環境を提供することですが、iExecはマーケティングメールの購読に対して報酬を提供し、登録されたEthereumアカウント保持者に対してTelegramやメールを通じてメッセージを送信することも可能にします。全体として、iExecは機密コンピューティングやAIデータを必要とする開発者に適しています。5. DIMO – 車両データのMLモデル用DIMOは、これまでに議論してきた他のAIデータクラウドとは少し異なります。多くの業界に適した一般的なデータプロバイダーではなく、DIMOは車両データに特化しています。このプロジェクトは、183,000台以上の車両のネットワークを作成し、そのデータが2,200以上のモデルを支えています。ブロックチェーンを活用して透明性、公平性、パフォーマンスを保証しています。画像ソース:DIMO車両データは個人情報であるため、DIMOはユーザーが自分の車とデータを完全に制御できることを保証します。さらに、そのサービスはすべての自動車メーカーと連携しており、貢献者が自分の努力に対してDIMOトークンで報酬を受け取ることができるため、統合が簡単です。DIMOプロトコルはプロジェクトを支え、オンチェーンで検証可能なアイデンティティ、制御権限、報酬を管理します。DIMOは、速度、使用状況、位置(などの実世界の車両およびテレメトリーデータを提供するため、企業や開発者向けに明確に設計されています。DIMOをステーキングすることで、ユーザーはAPIおよびSDKへのアクセスを得ることができます。DIMOは、モビリティ、物流、スマートインフラ関連のAIアプリケーションを構築する開発者に最適な、高度に特化した車両データプロバイダーです。結論AI中心のアプリケーションが作成される速度は、技術が進歩しユースケースが拡大するにつれて指数関数的に増加しています。これらのプロジェクトはすべて、データ、ストレージ、およびコンピューティングパワーを必要とします。しかし、中央集権的なサービスは通常高価であり、データセットが限られており、スケーラビリティが欠如しているか、開発者のコントロールを減少させ、イノベーションを妨げています。中央集権的なAIデータクラウドプロバイダーが開発者に課す制限や制約は、OORTのような分散型AIクラウドを生み出しました。これらのクラウドは、包括的なサービススイート、より多様なデータ、およびしばしば高品質なデータセットを提供します。彼らは中央集権的サービスの便利さと分散型代替手段のパフォーマンスのギャップを埋めます。中央集権的なプロバイダーにのみ依存する必要はなくなりました。ブロックチェーンは、より大きな信頼、信頼性、透明性、そして検証可能性を提供します。分散型AIデータクラウドは、高品質なモデルトレーニングのために、多様で倫理的に収集されたプライベートな現実世界のデータへの許可されたアクセスを提供できます。AIが拡大するにつれて、同様のデータに対する需要は増加する一方です。この記事では、開発者向けの主要な分散型AIデータクラウドのいくつかを検討してきました。各プロジェクトは業界に大きく貢献しており、開発者のニーズに応じてさまざまな方法で力を与えることができます。私たちは、OORTが最も包括的で多用途なソリューションであると考えましたが、Ocean Protocolはプライベートデータセットに安全にアクセスするために優れています。
2025年の開発者向けのトップ5分散型AIデータクラウド
人工知能の開発者は、機械学習やモデル訓練アプリケーションのために信頼性が高く高品質なデータを調達する上で大きな課題に直面しています。集中型サービスは一般的ですが、高価です。さらに、これらは開発者を独自のエコシステムに閉じ込め、テクノロジースタックの他の部分と適切に連携しないため、頭痛や追加コストを引き起こすことがあります。
人々のデジタルプライバシー、倫理的データ収集、そしてオンラインサービスがどのように情報を使用し販売するかに対する理解が深まる中、プライバシーを尊重し、アクセスしやすい分散型AIデータクラウドへの需要が大幅に増加しています。これらのサービスは、より多くのコントロール、より良い統合性、そしてより責任あるリソースの提供を提供します。
この高まる需要は、貢献者と消費者の両方に焦点を当てた新しいデータクラウドの波の確立と重要性の向上をもたらしました。これらはデータ制御を強化し、収益化の機会を提供し、プライバシーを保護しながら、中央集権サービスと比べて低コスト、より高い信頼性、そして優れたスケーラビリティを提供します。
以下では、2025年の開発者向けの主要な分散型AIデータクラウドのいくつかを紹介します。包括的なサービスやニッチなサービス、さらにはいくつかの分野で運営されているプロバイダーの混合を見ていきます。それぞれの概要を提供し、彼らのサービスとどのようなタイプの開発者に最も適しているかについて議論します。それでは始めましょう。
OORTは、分散型AIのための業界で最も堅牢で多用途なデータクラウドです。他のプロジェクト、例えばBittensorがAIデータライフサイクルの一側面を扱うのに対し、OORTはデータの収集から保存セグメントまで、AIデータの全サイクルに対する包括的で全体的なソリューションを提供します。さらに、間もなくコンピュートサービスも提供する予定です。
画像ソース:OORT
データクラウドは、プライバシー、ユーザーコントロール、およびスケーラビリティを向上させるためにブロックチェーン技術と分散化を活用しています。各セグメントのリソースプロバイダーの広範なネットワークを構築しており、開発者はミッションクリティカルまたは非優先の大規模および小規模プロジェクトでOORTを活用でき、比類のない柔軟性を提供します。
続きを読む：「OORTが信頼に焦点を当てた分散型AIアプリケーションをどのように可能にするか」
AIモデルは、トレーニングに使用されるデータの質に依存しているため、OORTはDataHubを設立しました。これにより、ユーザーは多様で実世界の高品質データを提供することに対してインセンティブが与えられ、そのデータは使用のために処理され、検証されます。OORTのデータセットは最近、Databricks Marketplaceなどのマーケットプレイスで発表され、高評価を得ており、Google Kaggleでのランキングでもトップを飾っています。
OORTは、AIモデルのトレーニングのために処理され、検証されたリアルワールドデータを提供する開発者向けのクラウドです。開発者は、Large Language Models (LLMs)や予測モデルに最適な関連する特定のデータセットを見つけたり、依頼したりできます。開発者は、OORTの製品にAPIやSDKを通じて接続し、分散型AIワークフローへのシームレスな統合を可能にします。
OORTはオールインワンのAIデータソリューションですが、品質を犠牲にしていません。最上級のリソースの提供に重点を置き、データ、ストレージ、またはコンピュートの標準を検証するために、専門的なProof-of-Honesty (PoH)コンセンサスメカニズムを使用しています。したがって、モデルのトレーニングのために多様で匿名化された実世界のデータを備えた完全なデータクラウドを求める開発者にとって理想的です。
Ocean Protocolは、開発者が生データを公開することなくデータセットやAIモデルを発見、構築、公開、または収益化できる分散型データマーケットプレイスおよびコンピュート・トゥ・データプラットフォームを運営する革新的なプロジェクトです。OORTのように、ブロックチェーンを活用してアカウンタビリティ、透明性、トレーサビリティを向上させています。
画像ソース:オーシャンプロトコル
このプロジェクトは、データNFTとデータトークンを利用して、データ資産と分散型アプリケーション(dApps)、分散型金融(DeFi)製品、およびブロックチェーンを接続し、暗号アプリケーションへのシンプルな統合を可能にします。そのコンピュート・トゥ・データセグメントは、提供者がプライベートデータを公開することなくマネタイズできるようにし、プライバシーやコントロールに影響を与えることなくアクセスを許可します。
Ocean ProtocolはEthereumおよびEthereum Virtual Machine (EVM)互換のブロックチェーン上で稼働します。統合は簡単で、Ocean.jsやOcean.pyなど複数のライブラリを提供しており、それぞれ豊富なドキュメントを誇っています。データを保護するため、Ocean Protocolはプライベートまたは特化したデータセットへのアクセスを求める開発者に最適です。
Bittensorは、AIモデルに焦点を当てたオープン参加型の分散型AIネットワークです。異なる人々が所有する機械学習モデルが協力して情報を通信し処理することを可能にします。ネットワークは、金融、画像、セマンティックインテリジェンスなどの特定のAIタスクにターゲットを絞った特定のサブネットに分割されており、さまざまなアプリケーションで使用できます。
画像ソース:Bittensor
開発者は、Bittensorを使用して機械学習モデルを展開するか、自分自身のモデルを提供してパフォーマンスに基づいてTAOトークンを獲得できます。人々は異なる専門性を持つ120以上のサブネットをブラウズでき、自分の目的に最も適したものを選択することができます。モデルはTAOトークンを獲得するために効果的に競争し、効率性と高品質な出力を保証します。
Bittensorは、安全で専門的な分散型モデルのトレーニングと推論を可能にします。このネットワークには1,000以上のアクティブノードがあり、統合を簡素化するためのSDKを提供しています。Proof-of-Intelligence (PoI)コンセンサスメカニズムを使用し、バリデーターにスコアリング貢献に対して報酬を与え、開発者のための効果的な分散型AIデータエコシステムを作成します。
iExecは「DePINおよびAIのための信頼レイヤー」として位置付けられています。これは、iExec Trusted Execution Environments (TEEs)で実行される特化型分散アプリケーションの作成を可能にする機密環境であり、高度な機密コンピューティングの知識を必要とせずにプライバシーを提供します。
画像ソース:iExec
開発者は、iExecを使用して、基盤となる情報を明らかにすることなく、データを取得、セキュアに共有し、収益化することができます。これはOcean Protocolに似ています。貢献者は、ネットワークに計算能力を提供することでRLCトークンの報酬を得ることができます。信頼層のおかげで、iExecはスケーラビリティとプライバシーを維持する完全に孤立したAIエージェントの展開も可能にします。
iExecの主な機能は、AIモデルの取得、収益化、展開のための安全な環境を提供することですが、iExecはマーケティングメールの購読に対して報酬を提供し、登録されたEthereumアカウント保持者に対してTelegramやメールを通じてメッセージを送信することも可能にします。全体として、iExecは機密コンピューティングやAIデータを必要とする開発者に適しています。
DIMOは、これまでに議論してきた他のAIデータクラウドとは少し異なります。多くの業界に適した一般的なデータプロバイダーではなく、DIMOは車両データに特化しています。このプロジェクトは、183,000台以上の車両のネットワークを作成し、そのデータが2,200以上のモデルを支えています。ブロックチェーンを活用して透明性、公平性、パフォーマンスを保証しています。
画像ソース:DIMO
車両データは個人情報であるため、DIMOはユーザーが自分の車とデータを完全に制御できることを保証します。さらに、そのサービスはすべての自動車メーカーと連携しており、貢献者が自分の努力に対してDIMOトークンで報酬を受け取ることができるため、統合が簡単です。DIMOプロトコルはプロジェクトを支え、オンチェーンで検証可能なアイデンティティ、制御権限、報酬を管理します。
DIMOは、速度、使用状況、位置(などの実世界の車両およびテレメトリーデータを提供するため、企業や開発者向けに明確に設計されています。DIMOをステーキングすることで、ユーザーはAPIおよびSDKへのアクセスを得ることができます。DIMOは、モビリティ、物流、スマートインフラ関連のAIアプリケーションを構築する開発者に最適な、高度に特化した車両データプロバイダーです。
結論
AI中心のアプリケーションが作成される速度は、技術が進歩しユースケースが拡大するにつれて指数関数的に増加しています。これらのプロジェクトはすべて、データ、ストレージ、およびコンピューティングパワーを必要とします。しかし、中央集権的なサービスは通常高価であり、データセットが限られており、スケーラビリティが欠如しているか、開発者のコントロールを減少させ、イノベーションを妨げています。
中央集権的なAIデータクラウドプロバイダーが開発者に課す制限や制約は、OORTのような分散型AIクラウドを生み出しました。これらのクラウドは、包括的なサービススイート、より多様なデータ、およびしばしば高品質なデータセットを提供します。彼らは中央集権的サービスの便利さと分散型代替手段のパフォーマンスのギャップを埋めます。
中央集権的なプロバイダーにのみ依存する必要はなくなりました。ブロックチェーンは、より大きな信頼、信頼性、透明性、そして検証可能性を提供します。分散型AIデータクラウドは、高品質なモデルトレーニングのために、多様で倫理的に収集されたプライベートな現実世界のデータへの許可されたアクセスを提供できます。AIが拡大するにつれて、同様のデータに対する需要は増加する一方です。
この記事では、開発者向けの主要な分散型AIデータクラウドのいくつかを検討してきました。各プロジェクトは業界に大きく貢献しており、開発者のニーズに応じてさまざまな方法で力を与えることができます。私たちは、OORTが最も包括的で多用途なソリューションであると考えましたが、Ocean Protocolはプライベートデータセットに安全にアクセスするために優れています。