より重要になりつつある見解は、AIのチェーン上での真の価値は、モデルパラメータの規模ではなく、データの信頼性と結果の検証性に依存しているということである。

@bluwhaleai はこの重要な問題に対して独自の答えを示している。Bluwhale は、実データ、AI推論、チェーン上の検証を結びつけることに焦点を当てており、AIが単に結論を出すだけでなく、追跡可能で評価可能であり、インセンティブを受けることができるようにしている。

データ提供者、モデル実行者、利用者を同一の仕組みに組み込むことで、プラットフォームは一方向の計算資源やデータの消費ではなく、持続可能な協力ネットワークを構築しようとしている。

長期的な視点では、$BLUAI が担うのは支払いまたはガバナンスの機能だけでなく、ネットワーク全体の協力のインセンティブの核となるものである。

これにより、データ提供、モデル運用、結果検証が閉ループを形成し、AIの行動に経済的制約とチェーン上の透明性をもたらす。

この設計は短期的な熱狂を追求するものではなく、Web3シナリオにおけるAIの長期的な応用の土台を築くものである。

将来的にチェーン上のAIが金融、コンテンツ、意思決定などの高信頼性シナリオに本格的に進出する場合、Bluwhaleのように実データと検証可能な推論を重視するアプローチは特に重要になる可能性がある。

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