8000 個のトップレベル情報源が参入！AIデータ不足は終焉か？$TAO などの分散型AIはどう対応する？

【背景：AIが“ゴミデータ”に飲み込まれている】現在、ほとんどのAIモデルは“データ枯渇”のリスクに直面している。モデルを訓練するために、多くの企業が違法なデータ収集を行い、著作権訴訟に巻き込まれ、しばしば“幻覚”を引き起こす。私たちが注目する分散型AIの分野では、合法で高品質なデータの供給を解決できなければ、“OpenAIを凌駕”することは空論に過ぎない。

【解決策：ダウ・ジョーンズ Factivaの“データ堀”】伝統的なメディア大手ダウ・ジョーンズは、ついに答えを出した：大量の許諾：8,000を超えるトップレベルの許諾情報源（WSJ、ロイターなどを含む）を獲得し、GenAIの訓練に専用。コンプライアンスとトレーサビリティ：AIに供給されるデータはすべて追跡可能で、著作権料も支払済み。コアアクション：自社用だけでなく、APIを通じて他の大規模モデル企業に販売する“AIデータマーケット”を構築。

【予想：暗号通貨業界のAI分野への深遠な影響】データ仲介型プロジェクトの台頭：$OCEAN Ocean Protocol(や)のように、データの権利確定とインデックスに特化したプロジェクトの価値はさらに拡大。分散型AIの挑戦：伝統的な大手が著作権コンプライアンスを極めた今、$GRT Bittensor$TAO のような分散型ネットワークは、今後“データ供給サブネット（Subnet）”を設けて、こうしたコンプライアンス情報源と連携する可能性はあるか？
評価の再構築：2026年のAIコインの強気市場は、“データの真実性”と“チェーン上のトレーサビリティ”を明確に説明できるプロジェクトに属するだろう。
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