AIプロジェクトの開発者が最もよく陥る落とし穴の一つ：モデルのパフォーマンスが思わしくないとき、最初にやることはアルゴリズムやモデル自体の責任にすることです。しかし、実際にその落とし穴にハマった人は皆知っていますが、問題はそこにありません。

今のWeb3技術スタックをよく見てみると、すぐに理解できます。データソースが散乱しすぎていて、各プロトコルやdAppがそれぞれ独自に動いており、統一されたデータ標準が全く存在しません。さらに辛いのは、一度生成された信号が再利用しにくく、毎回データをやり直す必要があり、効率が非常に悪いことです。

これが、多くのAIアプリケーションがチェーン上であまり良いパフォーマンスを示さない根本的な理由です。エージェントは同じ事実に基づいて推論する必要がありますが、現状のインフラではそれが全くできていません。

突破口はデータ層にあります。行動データを標準化し、さまざまなエージェント、dApp、プロトコルが同じデータ基準に基づいて動作できるようになれば、状況は全く変わります——イテレーションの速度が上がり、実行ロジックが確定し、システムも本当に拡張可能になります。これは小さな最適化ではなく、ゲームのルールを変えることです。