AIとWeb3の融合が進む今、ますます緊迫している問題があります——私たちは何を使ってAIを訓練するのか？合成データの氾濫や虚偽情報の蔓延の中で、それらを積み重ねて作られたモデルは信頼できるのか？明らかにそうではありません。

これが、Walrusのようなプロジェクトに注目が集まる理由です。そのアイデアは非常にシンプルです：中央集権的なデータソースに依存し続けるのではなく、全ネットワーク参加者が協力して現実世界のデータを収集・検証しようというものです。

参加のハードルが高いと思わないでください。Walrusの巧みな点は、その「軽量」設計にあります——高性能なサーバーは必要なく、スマートフォンや家庭用ルーター、さらにはラズベリーパイ一台でネットワークに参加できます。アップロード帯域、ストレージ空間、またはセンサーからのデータを提供し、それらはチェーン上で検証され、$WALトークンで報酬が得られます。こうして参加者はゼロから100へと成長し、ネットワークの耐脆弱性も大きく向上します。

さらに重要なのはデータの質です。交通カメラ、環境センサー、IoTデバイスから収集された生データは、Walrusノードによって暗号化処理され、時空証明のタイムスタンプが付与され、改ざん不可、出所が追跡可能となります。これこそが、高品質なAIモデルを訓練するために本当に必要な「黄金の燃料」です。

現在、AI業界は合成データやフェイク情報に悩まされており、真のデータは希少品となっています。もしWalrusがこの課題を解決できれば、信頼できるデータ層の価値は想像以上になるかもしれません。