データソースからスマート分析へ: Web3データインデックスの進展を解析する

1. はじめに

2017年に最初の去中心化アプリケーションが登場して以来、ブロックチェーンエコシステムは急速に発展し、さまざまなdAppが次々と現れています。これらの去中心化アプリケーションについて議論する際、私たちはそれらが依存しているデータの出所について考えたことがあるでしょうか？

2024年、人工知能とWeb3がホットな話題となっています。AIの分野では、データは生命の源のようなものであり、インテリジェントシステムの進化を推進しています。植物が日光と水分を必要とするように、AIシステムも大量のデータに依存して学習し、考えるのです。データの支援がなければ、どんなに進んだAIアルゴリズムでも、その潜在能力を発揮することは難しいです。

この記事では、ブロックチェーンデータのアクセス可能性の進化の過程を深く探求し、従来のデータインデックスプロトコルと新たなブロックチェーンデータサービスの違いと類似点を比較します。特に、AI技術を組み合わせた新しいプロトコルがデータサービスと製品アーキテクチャにおける革新に焦点を当てます。

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2. データインデックスの進化:ブロックチェーンノードから全チェーンデータベースへ

2.1 データソース: ブロックチェーンノード

ブロックチェーンは分散型の台帳と呼ばれ、ブロックチェーンノードはこのネットワークの基盤であり、オンチェーン取引データの記録、保存、伝播を担当しています。各ノードは完全なブロックチェーンデータのコピーを保存し、ネットワークの分散型特性を確保しています。しかし、一般ユーザーにとって、ノードを自分で構築し維持することは技術的なハードルが高く、高価なハードウェアと帯域幅のコストを負担する必要があります。さらに、一般的なノードのクエリ能力は限られており、開発者のニーズを満たすのが難しいです。したがって、理論的には誰でもノードを運営できますが、実際にはユーザーは第三者サービスに依存する傾向があります。

この問題を解決するために、RPCノードプロバイダーが登場しました。彼らはノード管理コストを負担し、RPCエンドポイントを通じてデータアクセスサービスを提供します。公共RPCエンドポイントは無料ですが、レート制限があり、dAppユーザーエクスペリエンスに影響を与える可能性があります。プライベートRPCエンドポイントはパフォーマンスが優れていますが、複雑なクエリには効率が良くなく、ネットワークを跨いでのスケーリングが難しいです。それにもかかわらず、ノードプロバイダーの標準化されたAPIインターフェースは、ユーザーがオンチェーンデータにアクセスするためのハードルを下げ、後のデータ解析やアプリケーション構築の基盤を提供しました。

2.2 データ解析: 生データから利用可能な情報へ

ブロックチェーンノードが提供する生データは通常、暗号化およびエンコード処理が施されています。これによりデータの完全性と安全性が保証されますが、解析の難易度も上がります。一般ユーザーや開発者にとって、これらのデータを直接処理するには大量の技術知識と計算リソースが必要です。

データ解析プロセスは、この背景において特に重要です。複雑な生データを理解しやすく操作しやすい形式に変換することで、ユーザーはこれらの情報をより直感的に利用できます。解析の質は、ブロックチェーンデータアプリケーションの効率と効果に直接影響し、データインデックスプロセス全体における重要な要素です。

2.3 データインデクサの発展

ブロックチェーンデータの量が急増するにつれて、データインデクサーの需要が高まっています。インデクサーは、チェーン上のデータを整理し、クエリのためにデータベースに取り込む役割を担っています。彼らはブロックチェーンデータをインデックスし、GraphQL(のようなSQL風のクエリ言語)を提供するAPIインターフェースを介して、データをいつでも利用可能にします。インデクサーは、開発者に統一されたクエリインターフェースを提供し、データ検索プロセスを大幅に簡素化します。

異なるタイプのインデクサーにはそれぞれの利点があります:

1. フルノードインデクサー: フルノードから直接データを抽出し、データの完全性を確保しますが、大量のストレージと処理能力が必要です。
2. 軽量インデクサ: 完全なノードに依存して特定のデータを取得し、ストレージの要求を減らすが、クエリ時間が増加する可能性がある。
3. 専用インデクサー: 特定のデータタイプやブロックチェーンに最適化されており、NFTデータやDeFi取引など。
4. アグリゲーターインデクサー: 複数のブロックチェーンやソースからデータを抽出し、オフチェーン情報を含む、統一されたクエリインターフェースを提供し、マルチチェーンdAppに適しています。

現在、Ethereumのアーカイブノードは、異なるクライアントで3TBから13.5TBのスペースを占有しています。このような膨大なデータ量に対処するため、主要なインデクシングプロトコルはマルチチェインインデクシングをサポートするだけでなく、さまざまなアプリケーションのニーズに応じてデータ解析フレームワークをカスタマイズしています。例えば、The Graphの「サブグラフ」フレームワークがあります。

インデクサの登場により、データのインデックス作成とクエリの効率が大幅に向上しました。従来のRPCエンドポイントと比較して、インデクサは大量のデータを効率的に処理し、複雑なクエリやデータフィルタリングをサポートします。特定のインデクサは複数のブロックチェーンのデータを集約することもサポートしており、複数のAPIをデプロイする必要のあるマルチチェーンdAppの問題を回避します。分散型で運用することで、インデクサはより強力なセキュリティとパフォーマンスを提供し、集中型RPCプロバイダーによってもたらされる中断リスクを軽減します。

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2.4 全チェーンデータベース: フロー優先に整列する

アプリケーションの要求が複雑化するにつれて、初級データインデクサーおよびその標準化フォーマットは、多様なクエリ要求、例えば検索、クロスチェーンアクセス、またはオフチェーンデータマッピングを満たすことが難しくなっています。ブロックチェーンデータサービスプロバイダーは、リアルタイム解析と包括的なクエリの要求を満たすために、データフローの構築に向けて発展しています。

伝統的なインデクサーサービスプロバイダーは、The GraphのSubstreamsやGoldskyのMirrorなどのデータストリーム製品を次々と発表しています。一方、新興サービスであるChainbaseやSubSquidも、ブロックチェーンに基づいて生成されたリアルタイムデータレイクを提供しています。これらのサービスは、より高度なデータソースを通じてアプリケーションの発展を支援し、オンチェーンデータ分析を補助することを目的としています。

現代のデータパイプラインの視点からオンチェーンデータを再考することで、あらゆるビジネスケースに合わせた高性能データセットをカスタマイズできる未来を想像することができます。

3. AIとデータベースの融合:グラフ、チェーンベース、空間と時間の比較分析

3.1 グラフ

The Graphネットワークは、非中央集権のノードを通じてマルチチェーンデータのインデックス作成とクエリサービスを提供し、開発者が分散型アプリケーションを構築しやすくします。コア製品モデルには、データクエリ実行市場とデータインデックスキャッシュ市場が含まれ、ユーザーのクエリニーズに応えます。

ネットワークはインデクサー、キュレーター、委託者、開発者の4つの役割で構成され、経済的インセンティブによってシステムの運営を確保しています。インデクサーはインデックスとクエリサービスを提供し、委託者はインデックスノードの運営をサポートし、キュレーターは価値のあるサブグラフを選別し、開発者は主なユーザーです。

The GraphエコシステムはAI技術を積極的に取り入れています。Semiotic Labsが開発したAutoAgora、Allocation Optimizer、AgentCなどのツールは、それぞれインデックス価格、リソース配分、ユーザー問い合わせ体験を最適化し、システムの知能化とユーザーフレンドリーさを向上させています。

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3.2 チェーンベース

Chainbaseは全チェーンデータネットワークとして、各ブロックチェーンデータを統合し、開発者がアプリケーションを構築および維持するプロセスを簡素化します。その特徴的な機能には次のものが含まれます:

• リアルタイムデータレイク:即時アクセス可能なブロックチェーンデータストリームを提供します。
• ダブルチェーンアーキテクチャ：Eigenlayer AVSに基づいて実行層を構築し、CometBFTコンセンサスアルゴリズムと並行して、クロスチェーンデータ処理能力を強化します。
• 革新的なデータ形式:「原稿」標準は、暗号化業界のデータ構造を最適化するために導入されました。
• 暗号世界モデル: AI技術を組み合わせて、ブロックチェーン取引を理解し、予測できるモデルを構築します。基本版Theiaのように。

ChainbaseのAIモデルTheiaは、NVIDIAのDORAモデルに基づき、オンチェーン外データ分析暗号化モードを組み合わせて、因果推論を通じて応答を行い、オンチェーンデータの価値を深く掘り下げ、スマートなデータサービスを提供します。

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3.3 スペースとタイム

スペースとタイム (SxT)は、検証可能な計算レイヤーを構築することに取り組んでおり、分散型データウェアハウス上でゼロ知識証明を拡張し、スマートコントラクト、大規模言語モデル、企業に信頼できるデータ処理を提供します。

SxTは、革新的なProof of SQL技術を導入しました。これはゼロ知識証明技術であり、分散型データウェアハウス上で実行されるSQLクエリの結果が検証可能であり、改ざんされないことを保証します。従来のブロックチェーンネットワークがコンセンサスメカニズムに依存するのとは異なり、SxTは1つのノードからデータを取得し、他のノードがzk技術を使用してデータの真実性を検証し、システムの性能を向上させます。

SxTはMicrosoft AI Labと協力して、ユーザーが自然言語を用いてブロックチェーンデータにアクセスするプロセスを簡素化する生成AIツールを開発しました。Space and Time Studioでは、ユーザーが自然言語のクエリを入力すると、AIが自動的にSQLに変換し、実行して最終結果を表示します。

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結論と展望

ブロックチェーンデータインデックス技術は、最初のノードデータソースからデータ解析とインデクサーの発展を経て、最終的にAIによる全チェーンデータサービスへと進化し、徐々に改善されるプロセスを経てきました。これらの技術の進歩は、データアクセスの効率と正確性を向上させるだけでなく、ユーザーにスマートな体験をもたらしました。

将来的には、AI技術やゼロ知識証明などの新技術の発展に伴い、ブロックチェーンデータサービスはさらにインテリジェントで安全になります。インフラストラクチャとして、ブロックチェーンデータサービスは業界の革新において重要な役割を果たし続けるでしょう。

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