डेटा नेटवर्क ने एआई ट्रेनिंग सप्लाई चेन को बढ़ाने के लिए

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) इंडस्ट्री में डेटा की मांग और उसकी कानूनी पारदर्शिता तेजी से एक बड़ा मुद्दा बनती जा रही है। इसी कड़ी में एक बड़ा तकनीकी और बिजनेस बदलाव सामने आया है, जहां DATA Network joins Sui and Walrus to scale the supply chain for AI training data का निर्णय लिया गया है। इस रणनीतिक कदम के तहत DATA Network और इसका Trace रजिस्ट्री प्लेटफॉर्म Sui स्टैक से जुड़ रहे हैं, जिससे AI ट्रेनिंग डेटा सप्लाई चेन को बड़े पैमाने पर मैनेज किया जा सकेगा।

क्या बदला है और इस इंटीग्रेशन के मुख्य बिंदु

इस पार्टनरशिप के तहत कई बड़े ढांचागत बदलाव किए जा रहे हैं:

नैटिव प्रोटोकॉल माइग्रेशन: DATA Network को अब एक स्वतंत्र चेन के रूप में चलाने के बजाय Sui पर नैटिव रूप से रन करने के लिए अपग्रेड किया जाएगा, जिससे इसकी पुरानी स्वतंत्र चेन रिटायर हो जाएगी।
डिफ़ॉल्ट स्टोरेज लेयर: Walrus को DATA Foundation द्वारा संचालित सभी एप्लीकेशंस के लिए डिफ़ॉल्ट स्टोरेज लेयर बना दिया गया है।
बड़ा निवेश: Sui Foundation ने DATA Network में 30 मिलियन डॉलर ($30 million) का रणनीतिक निवेश किया है।
टोकन माइग्रेशन: DATA टोकन वन-टू-वन (one-to-one) आधार पर Sui प्रोटोकॉल पर ट्रांसफर किए जाएंगे। इसके होल्डर इकोनॉमिक्स और गवर्नेंस राइट्स पहले जैसे ही या उससे बेहतर रहेंगे, जबकि लॉक्ड और वेस्टिंग पोजीशन बिना किसी बदलाव के ट्रांसफर होंगे।

Trace रजिस्ट्री और डेटा वॉल्यूम की स्थिति

यह इंटीग्रेशन केवल बुनियादी ढांचे तक सीमित नहीं है, बल्कि इसके साथ भारी-भरकम डेटा वॉल्यूम भी जुड़ा हुआ है:

Trace ने अब तक 250 मिलियन से अधिक वेरिफिएबल रसीदों (verifiable receipts) को rights-cleared AI training data के लिए रजिस्टर किया है।
यह सिस्टम औसतन प्रति दिन 3 मिलियन से अधिक रसीदें प्रोसेस करता है।
Trace में लिखने वाले प्रमुख एप्लीकेशंस में Kled, Numo और Oto शामिल हैं।
Kled को सबसे बड़े ऑप्ट-इन ह्यूमन डेटा मार्केटप्लेस के रूप में वर्णित किया गया है, जिसमें 1.5 बिलियन से अधिक रिकॉर्ड्स ऑनबोर्ड किए जा रहे हैं।
इसके अलावा, Sui नेटवर्क की तकनीकी क्षमता यह है कि यह स्वतंत्र ट्रांजैक्शंस को पैरेलल रूप से निष्पादित करता है और उन्हें एक सेकंड से भी कम समय मेंsettle करता है।

बिजनेस और तकनीकी निहितार्थ

इंडस्ट्री के जानकारों और अधिकारियों के अनुसार, यह कदम AI सेक्टर के लिए बेहद महत्वपूर्ण है।

Sui Foundation के प्रतिनिधियों का कहना है कि AI इंडस्ट्री उस बिंदु पर पहुंच चुकी है जहां खुला इंटरनेट (open internet) पहले ही पढ़ा जा चुका है, और अगली सीमा (frontier) ऐसे डेटासेट्स तक पहुंच से तय होती है, जिसमें नियामकों द्वारा अपेक्षित सहमति (consent) और प्रोवेनेंस मौजूद हो। Sui और Walrus को इसी उद्देश्य के लिए डिज़ाइन किया गया था ताकि AI डेटा को स्टोर, लाइसेंस और भुगतान किया जा सके।

DATA Network के पक्ष से भी इस कदम को सही ठहराया गया है। उनका मानना है कि भविष्य की AI को ऐसे डेटा पर प्रशिक्षित किया जाएगा जो ओपन वेब के बजाय लोगों के पास रहता है, और उस डेटा में सहमति व प्रोवेनेंस का होना जरूरी है। Sui स्टैक और Walrus के साथ जुड़ने से इस नेटवर्क को मजबूत इंजीनियरिंग सपोर्ट और Sui Foundation का रणनीतिक समर्थन दोनों मिलेंगे।

जोखिम, सीमाएं और भविष्य की संभावनाएं

हालांकि यह इंटीग्रेशन काफी बड़ा है, लेकिन इसमें कुछ तकनीकी सीमाएं और भविष्य की संभावनाएं भी जुड़ी हुई हैं:

भविष्य की क्षमताएं: भविष्य में Trace के पास योगदान की गई फाइल की एक एन्क्रिप्टेड, इम्यूटेबल कॉपी को संदर्भ गारंटी (reference guarantee) के रूप में रखने की क्षमता होने की उम्मीद जताई गई है (जिसे ‘will be able to’ के रूप में वर्णित किया गया है)।
सम्भावित TEEs: मूल्यांकन (evals) और फाइन ट्यूनिंग के लिए पूरी तरह से वेरिफिएबल TEEs भविष्य में संभावित रूप से जोड़े जा सकते हैं।

आगे क्या देखना है

इस माइग्रेशन के पूरा होने के बाद यह देखना दिलचस्प होगा कि कैसे DATA Network, Sui और Walrus मिलकर AI लैब्स और डेवलपर्स के लिएrights-cleared डेटा की सप्लाई चेन को और अधिक पारदर्शी और स्केलेबल बनाते हैं।