La prochaine décennie du développement de l'IA : la révolution des infrastructures de données
L'intelligence artificielle ( AI ) s'est longtemps concentrée sur l'augmentation de la taille des modèles et des capacités de calcul, mais avec les paramètres des modèles dépassant le trillion et la puissance de calcul atteignant des niveaux de centaines de billions d'opérations par seconde, un goulot d'étranglement central qui a été négligé commence à se manifester - les données. Les contradictions structurelles auxquelles le développement de l'IA est confronté révèlent un tout nouveau paysage de "l'ère DataFi" - dans cette ère, les données ne sont plus un sous-produit de la technologie, mais un facteur de production central mesurable, négociable et valorisable, tout comme l'électricité et la puissance de calcul.
Les contradictions structurelles de l'industrie de l'IA : de la compétition de puissance de calcul à la famine de données
Le développement de l'IA est depuis longtemps propulsé par les deux moteurs "modèle - puissance de calcul". Depuis la révolution de l'apprentissage profond, les paramètres des modèles ont augmenté de millions à des billions, et la demande en puissance de calcul a crû de manière exponentielle. Selon les statistiques, le coût d'entraînement d'un modèle de langage avancé a déjà dépassé 100 millions de dollars, dont 90 % sont consacrés à la location de clusters GPU. Cependant, alors que l'industrie se concentre sur des "modèles plus grands" et des "puces plus rapides", une crise du côté de l'offre de données est en train de s'installer discrètement.
Les "données organiques" générées par l'homme ont atteint un plafond de croissance. Prenons les données textuelles comme exemple, la quantité totale de textes de haute qualité accessibles sur Internet et pouvant être explorés est d'environ 10^12 mots, tandis qu'un modèle de mille milliards de paramètres nécessite environ 10^13 mots de données pour son entraînement. Cela signifie que le pool de données existant ne peut soutenir l'entraînement que de 10 modèles de taille équivalente. Plus préoccupant encore, la part de données répétées et de contenus de basse qualité dépasse 60%, comprimant davantage l'offre de données efficaces. Lorsque les modèles commencent à "ingérer" les données qu'ils ont eux-mêmes générées, la dégradation des performances des modèles due à la "pollution des données" est devenue une préoccupation dans l'industrie.
Cette contradiction trouve son origine dans le fait que l'industrie de l'IA considère depuis longtemps les données comme une "ressource gratuite" plutôt que comme un "actif stratégique" qui nécessite d'être soigneusement cultivé. Les modèles et la puissance de calcul ont déjà formé un système de marché mature, mais la production, le nettoyage, la validation et le commerce des données demeurent à l'ère "préhistorique". La prochaine décennie de l'IA sera celle de "l'infrastructure des données", et les données on-chain des réseaux cryptographiques sont la clé pour déverrouiller ce dilemme.
Données on-chain : la "base de données sur le comportement humain" la plus nécessaire pour l'IA
Dans le contexte de la famine de données, les données on-chain des réseaux cryptographiques montrent une valeur inestimable. Comparées aux données de l'Internet traditionnel, les données on-chain possèdent intrinsèquement une authenticité d'"alignement des incitations" - chaque transaction, chaque interaction de contrat, et chaque comportement d'adresse de portefeuille sont directement liés à un capital réel et sont immuables. Les données on-chain peuvent être définies comme "les données d'alignement des incitations humaines les plus concentrées sur Internet", se manifestant spécifiquement dans trois dimensions :
"signaux d'intention" du monde réel
Les données enregistrées sur la blockchain reflètent des comportements décisionnels votés avec de l'argent réel. Par exemple, le fait qu'un portefeuille échange des actifs sur un DEX, emprunte ou prête sur une plateforme de prêt, ou enregistre un nom de domaine, reflète directement le jugement de l'utilisateur sur la valeur du projet, sa préférence pour le risque et sa stratégie de réallocation de fonds. Ces données "soutenues par le capital" ont une valeur extrême pour former la capacité décisionnelle de l'IA, comme les prévisions financières et l'analyse de marché, (. En revanche, les données de l'Internet traditionnel sont pleines de "bruit", et ces données non seulement ne peuvent pas former des modèles d'IA fiables, mais peuvent également induire les modèles en erreur.
) Chaîne de comportement traçable
La transparence de la blockchain permet de retracer intégralement le comportement des utilisateurs. L'historique des transactions d'une adresse de portefeuille, les protocoles avec lesquels elle a interagi, et les variations des actifs détenus forment une "chaîne de comportement" cohérente. Par exemple, en analysant les opérations d'une adresse dans les protocoles DeFi depuis 2020, l'IA peut identifier avec précision s'il s'agit d'un "investisseur à long terme", d'un "trader d'arbitrage" ou d'un "fournisseur de liquidités", et construire ainsi un profil utilisateur. Ces données comportementales structurées représentent l'échantillon de "raisonnement humain" le plus rare pour les modèles d'IA actuels.
accès "sans autorisation" à un écosystème ouvert
Contrairement à la fermeture des données des entreprises traditionnelles, les données on-chain sont ouvertes et sans autorisation. Tout développeur peut accéder aux données brutes via un explorateur de blockchain ou une API de données, fournissant une source de données "sans barrières" pour l'entraînement des modèles d'IA. Cependant, cette ouverture pose également des défis : les données on-chain existent sous forme de "journaux d'événements", ce qui en fait des "signaux bruts" non structurés, nécessitant un nettoyage, une normalisation et une association avant de pouvoir être utilisées par les modèles d'IA. Actuellement, le "taux de transformation structurée" des données on-chain est inférieur à 5 %, et une grande quantité de signaux de haute valeur est enfouie dans des milliards d'événements fragmentés.
Hyperdata Network : le "système d'exploitation" des données on-chain
Pour résoudre le problème de la fragmentation des données sur la chaîne, un nouveau "système d'exploitation intelligent sur la chaîne" a été proposé - un réseau de données spécialement conçu pour l'IA. Son objectif principal est de transformer les signaux dispersés sur la chaîne en données prêtes pour l'IA, structurées, vérifiables et en temps réel.
Manuscrit : Normes de données ouvertes, permettant à l'IA de "comprendre" le monde de la chaîne
L'un des principaux points de douleur des données on-chain est le "format désordonné" - les formats des journaux d'événements des différentes blockchains varient, et la structure des données de différentes versions du même protocole peut également changer. Manuscript, en tant que norme de schéma de données ouverte, unifie la définition et la description des données on-chain. Par exemple, il normalise le "comportement de staking des utilisateurs" en une structure de données structurée contenant des champs tels que staker_address, protocol_id, amount, timestamp, reward_token, garantissant que les modèles d'IA n'ont pas besoin de s'adapter aux formats de données de différentes chaînes ou protocoles, mais peuvent directement "comprendre" la logique commerciale derrière les données.
Cette normalisation de la valeur réside dans la réduction des coûts de friction dans le développement de l'IA. Supposons qu'une équipe doive entraîner un "modèle de prévision du comportement des utilisateurs DeFi". De manière traditionnelle, il faudrait se connecter séparément aux API de plusieurs chaînes et rédiger différents scripts d'analyse ; alors qu'avec Manuscript, toutes les données de la chaîne ont été prétraitées selon une norme uniforme, les développeurs peuvent directement appeler des données structurées telles que "enregistrements de mise en jeu des utilisateurs" et "enregistrements de fourniture de liquidité", réduisant ainsi considérablement le temps de formation du modèle.
Les exigences fondamentales des modèles d'IA pour les données sont "fiables" - si les données d'entraînement sont falsifiées ou contaminées, la sortie du modèle sera sans valeur. Le Hyperdata Network garantit l'authenticité des données grâce au mécanisme AVS###Active Validator Set( d'Ethereum. L'AVS est un composant d'extension de la couche de consensus d'Ethereum, composé d'un grand nombre de nœuds validateurs en ETH mis en jeu, qui sont responsables de la vérification de l'intégrité et de l'exactitude des données sur la chaîne. Lorsque le Hyperdata Network traite un événement sur la chaîne, les nœuds AVS croisent les valeurs de hachage des données, les informations de signature et l'état sur la chaîne pour garantir que les données structurées produites sont entièrement conformes aux données originales sur la chaîne.
Ce mécanisme de validation de "garantie d'économie cryptographique" résout le problème de confiance de la validation centralisée des données traditionnelles. Par exemple, si une entreprise d'IA utilise des données en chaîne fournies par une institution centralisée, elle doit faire confiance à cette institution pour ne pas avoir falsifié les données ; tandis qu'avec le Hyperdata Network, l'authenticité des données est garantie par un réseau de validateurs décentralisés, et tout acte de falsification déclenchera un mécanisme de pénalité de contrat intelligent.
) Chainbase DA : couche de disponibilité des données à haut débit
Les modèles d'IA, en particulier les applications d'IA interactives en temps réel ### telles que les robots de trading et le service client intelligent (, nécessitent une fourniture de données à faible latence et à haut débit. La couche Chainbase DA ) Data Availability ( est spécialement conçue pour répondre à ce besoin, en optimisant les algorithmes de compression de données et les protocoles de transmission, permettant le traitement en temps réel de centaines de milliers d'événements sur la chaîne par seconde. Par exemple, lorsqu'une grosse transaction se produit sur un DEX, Chainbase DA peut extraire, normaliser et valider les données en une seconde, et pousser le "signal de grosse transaction" structuré aux modèles d'IA abonnés, leur permettant ainsi d'ajuster rapidement leurs stratégies de trading.
Derrière le haut débit se trouve une architecture modulaire - Chainbase DA sépare le stockage des données et le calcul, le stockage des données étant pris en charge par un réseau de nœuds distribués, tandis que le calcul est réalisé via un Rollup hors chaîne, évitant ainsi les goulets d'étranglement de performance inhérents à la blockchain elle-même. Cette conception permet au Hyperdata Network de répondre aux besoins en données en temps réel des applications AI à grande échelle, telles que la fourniture de services de données en chaîne en ligne simultanément pour un grand nombre d'agents de transaction.
L'ère DataFi : Quand les données deviennent un "capital" négociable
L'objectif ultime de Hyperdata Network est de propulser l'industrie de l'IA dans l'ère DataFi - les données ne sont plus des "matériaux d'entraînement" passifs, mais plutôt un "capital" actif, pouvant être évalué, échangé et valorisé. Tout comme l'électricité est tarifée en kilowatts, la puissance de calcul en FLOPS, les données doivent également être notées, classées et évaluées. La réalisation de cette vision repose sur la transformation des données par Hyperdata Network en quatre attributs clés :
) Structuré : de "signal brut" à "actif utilisable"
Les données brutes sur la chaîne sont comme du "pétrole brut", elles doivent être raffinées pour devenir de l'"essence". Le réseau Hyperdata transforme ces données en données structurées via le standard Manuscript, par exemple en décomposant "l'adresse de portefeuille A a déposé X jetons dans le protocole B à l'instant T" en données multidimensionnelles contenant des profils utilisateurs, des attributs de protocole, des types d'actifs et des horodatages. Cette structuration permet aux modèles d'IA d'appeler directement les données, aussi simplement que d'appeler une interface API.
Combinable : les "briques LEGO" des données
Dans le Web3, la "combinabilité" a donné naissance à l'explosion du DeFi. Le Hyperdata Network introduit ce concept dans le domaine des données : les données structurées peuvent être librement combinées comme des blocs Lego. Par exemple, les développeurs peuvent combiner les "enregistrements de mise des utilisateurs" avec "les données de fluctuation des prix" et "le volume des mentions sur les réseaux sociaux" pour entraîner un "modèle de prévision de sentiment du marché DeFi". Cette combinabilité élargit considérablement les frontières d'application des données, permettant à l'innovation IA de ne plus être limitée à une seule source de données.
vérifiable : "garantie de crédit" des données
Les données structurées vérifiées par AVS génèrent une "empreinte de données" unique ###, un hash (, qui est stocké sur la blockchain. Toute application IA ou développeur utilisant ces données peut confirmer l'authenticité des données en vérifiant le hash. Cette "vérifiabilité" confère aux données une propriété de crédit - par exemple, un ensemble de données étiqueté comme "signal de transaction de haute qualité" peut voir son taux de précision historique retracé à travers les enregistrements de hash sur la blockchain, les utilisateurs n'ayant pas besoin de faire confiance au fournisseur de l'ensemble de données, mais doivent simplement vérifier l'empreinte de données pour évaluer la qualité des données.
) Monétisable : "Monétisation de la valeur des données"
À l'ère de DataFi, les fournisseurs de données peuvent monétiser directement des données structurées via le réseau Hyperdata. Par exemple, une équipe a développé un "signal d'alerte sur les vulnérabilités des contrats intelligents" en analysant des données on-chain, et peut emballer ce signal en tant que service API, facturant par nombre d'appels ; les utilisateurs ordinaires peuvent également autoriser le partage de leurs données anonymisées on-chain et recevoir des récompenses en jetons de données. Dans cet écosystème, la valeur des données est déterminée par l'offre et la demande du marché - les signaux de trading à haute précision peuvent être tarifés plus haut, tandis que les données de comportement utilisateur de base peuvent être facturées à l'unité.
Conclusion : Révolution des données, la prochaine décennie de l'IA
Lorsque nous parlons de l'avenir de l'IA, nous avons souvent tendance à nous concentrer sur le "niveau d'intelligence" des modèles, tout en négligeant le "sol de données" qui soutient cette intelligence. Le Hyperdata Network révèle une vérité essentielle : l'évolution de l'IA est en réalité l'évolution des infrastructures de données. De la "limitation" des données générées par les humains à la "découverte de valeur" des données sur la chaîne, du "désordre" des signaux fragmentés à l'"ordre" des données structurées, de la "ressource gratuite" des données à l'"actif de capital" de DataFi, ce réseau est en train de remodeler la logique sous-jacente de l'industrie de l'IA.
Dans cette ère de DataFi, les données deviendront le pont reliant l'IA et le monde réel - les agents de trading perçoivent le sentiment du marché grâce aux données en chaîne, les dApps autonomes optimisent leurs services grâce aux données comportementales des utilisateurs, tandis que les utilisateurs ordinaires obtiennent des revenus durables en partageant des données. Tout comme le réseau électrique a engendré la révolution industrielle, le réseau de calcul a engendré la révolution d'Internet, le Hyperdata Network est en train de provoquer la "révolution des données" de l'IA.
Les applications AI-native de nouvelle génération nécessitent non seulement des modèles ou des portefeuilles, mais aussi des données programmables et à fort signal, sans avoir besoin de confiance. Lorsque les données seront enfin dotées de la valeur qu'elles méritent, l'IA pourra vraiment libérer le pouvoir de changer le monde.
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CoffeeNFTs
· Il y a 4h
Le modèle mange des données jusqu'à l'éclatement.
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SatoshiLegend
· Il y a 10h
L'ère de DataFi est arrivée, la théologie finira par reconnaître que les données sont la foi, rechercher la source est la véritable vérité.
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FallingLeaf
· Il y a 10h
Puissance de calcul brûle de l'argent, n'est-ce pas...
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ChainPoet
· Il y a 10h
La puissance de calcul est trop intense, on a l'impression que ça va devenir un jeu.
DataFi ère : le nouveau moteur de développement de l'IA et la révolution des données off-chain
La prochaine décennie du développement de l'IA : la révolution des infrastructures de données
L'intelligence artificielle ( AI ) s'est longtemps concentrée sur l'augmentation de la taille des modèles et des capacités de calcul, mais avec les paramètres des modèles dépassant le trillion et la puissance de calcul atteignant des niveaux de centaines de billions d'opérations par seconde, un goulot d'étranglement central qui a été négligé commence à se manifester - les données. Les contradictions structurelles auxquelles le développement de l'IA est confronté révèlent un tout nouveau paysage de "l'ère DataFi" - dans cette ère, les données ne sont plus un sous-produit de la technologie, mais un facteur de production central mesurable, négociable et valorisable, tout comme l'électricité et la puissance de calcul.
Les contradictions structurelles de l'industrie de l'IA : de la compétition de puissance de calcul à la famine de données
Le développement de l'IA est depuis longtemps propulsé par les deux moteurs "modèle - puissance de calcul". Depuis la révolution de l'apprentissage profond, les paramètres des modèles ont augmenté de millions à des billions, et la demande en puissance de calcul a crû de manière exponentielle. Selon les statistiques, le coût d'entraînement d'un modèle de langage avancé a déjà dépassé 100 millions de dollars, dont 90 % sont consacrés à la location de clusters GPU. Cependant, alors que l'industrie se concentre sur des "modèles plus grands" et des "puces plus rapides", une crise du côté de l'offre de données est en train de s'installer discrètement.
Les "données organiques" générées par l'homme ont atteint un plafond de croissance. Prenons les données textuelles comme exemple, la quantité totale de textes de haute qualité accessibles sur Internet et pouvant être explorés est d'environ 10^12 mots, tandis qu'un modèle de mille milliards de paramètres nécessite environ 10^13 mots de données pour son entraînement. Cela signifie que le pool de données existant ne peut soutenir l'entraînement que de 10 modèles de taille équivalente. Plus préoccupant encore, la part de données répétées et de contenus de basse qualité dépasse 60%, comprimant davantage l'offre de données efficaces. Lorsque les modèles commencent à "ingérer" les données qu'ils ont eux-mêmes générées, la dégradation des performances des modèles due à la "pollution des données" est devenue une préoccupation dans l'industrie.
Cette contradiction trouve son origine dans le fait que l'industrie de l'IA considère depuis longtemps les données comme une "ressource gratuite" plutôt que comme un "actif stratégique" qui nécessite d'être soigneusement cultivé. Les modèles et la puissance de calcul ont déjà formé un système de marché mature, mais la production, le nettoyage, la validation et le commerce des données demeurent à l'ère "préhistorique". La prochaine décennie de l'IA sera celle de "l'infrastructure des données", et les données on-chain des réseaux cryptographiques sont la clé pour déverrouiller ce dilemme.
Données on-chain : la "base de données sur le comportement humain" la plus nécessaire pour l'IA
Dans le contexte de la famine de données, les données on-chain des réseaux cryptographiques montrent une valeur inestimable. Comparées aux données de l'Internet traditionnel, les données on-chain possèdent intrinsèquement une authenticité d'"alignement des incitations" - chaque transaction, chaque interaction de contrat, et chaque comportement d'adresse de portefeuille sont directement liés à un capital réel et sont immuables. Les données on-chain peuvent être définies comme "les données d'alignement des incitations humaines les plus concentrées sur Internet", se manifestant spécifiquement dans trois dimensions :
"signaux d'intention" du monde réel
Les données enregistrées sur la blockchain reflètent des comportements décisionnels votés avec de l'argent réel. Par exemple, le fait qu'un portefeuille échange des actifs sur un DEX, emprunte ou prête sur une plateforme de prêt, ou enregistre un nom de domaine, reflète directement le jugement de l'utilisateur sur la valeur du projet, sa préférence pour le risque et sa stratégie de réallocation de fonds. Ces données "soutenues par le capital" ont une valeur extrême pour former la capacité décisionnelle de l'IA, comme les prévisions financières et l'analyse de marché, (. En revanche, les données de l'Internet traditionnel sont pleines de "bruit", et ces données non seulement ne peuvent pas former des modèles d'IA fiables, mais peuvent également induire les modèles en erreur.
) Chaîne de comportement traçable
La transparence de la blockchain permet de retracer intégralement le comportement des utilisateurs. L'historique des transactions d'une adresse de portefeuille, les protocoles avec lesquels elle a interagi, et les variations des actifs détenus forment une "chaîne de comportement" cohérente. Par exemple, en analysant les opérations d'une adresse dans les protocoles DeFi depuis 2020, l'IA peut identifier avec précision s'il s'agit d'un "investisseur à long terme", d'un "trader d'arbitrage" ou d'un "fournisseur de liquidités", et construire ainsi un profil utilisateur. Ces données comportementales structurées représentent l'échantillon de "raisonnement humain" le plus rare pour les modèles d'IA actuels.
accès "sans autorisation" à un écosystème ouvert
Contrairement à la fermeture des données des entreprises traditionnelles, les données on-chain sont ouvertes et sans autorisation. Tout développeur peut accéder aux données brutes via un explorateur de blockchain ou une API de données, fournissant une source de données "sans barrières" pour l'entraînement des modèles d'IA. Cependant, cette ouverture pose également des défis : les données on-chain existent sous forme de "journaux d'événements", ce qui en fait des "signaux bruts" non structurés, nécessitant un nettoyage, une normalisation et une association avant de pouvoir être utilisées par les modèles d'IA. Actuellement, le "taux de transformation structurée" des données on-chain est inférieur à 5 %, et une grande quantité de signaux de haute valeur est enfouie dans des milliards d'événements fragmentés.
Hyperdata Network : le "système d'exploitation" des données on-chain
Pour résoudre le problème de la fragmentation des données sur la chaîne, un nouveau "système d'exploitation intelligent sur la chaîne" a été proposé - un réseau de données spécialement conçu pour l'IA. Son objectif principal est de transformer les signaux dispersés sur la chaîne en données prêtes pour l'IA, structurées, vérifiables et en temps réel.
Manuscrit : Normes de données ouvertes, permettant à l'IA de "comprendre" le monde de la chaîne
L'un des principaux points de douleur des données on-chain est le "format désordonné" - les formats des journaux d'événements des différentes blockchains varient, et la structure des données de différentes versions du même protocole peut également changer. Manuscript, en tant que norme de schéma de données ouverte, unifie la définition et la description des données on-chain. Par exemple, il normalise le "comportement de staking des utilisateurs" en une structure de données structurée contenant des champs tels que staker_address, protocol_id, amount, timestamp, reward_token, garantissant que les modèles d'IA n'ont pas besoin de s'adapter aux formats de données de différentes chaînes ou protocoles, mais peuvent directement "comprendre" la logique commerciale derrière les données.
Cette normalisation de la valeur réside dans la réduction des coûts de friction dans le développement de l'IA. Supposons qu'une équipe doive entraîner un "modèle de prévision du comportement des utilisateurs DeFi". De manière traditionnelle, il faudrait se connecter séparément aux API de plusieurs chaînes et rédiger différents scripts d'analyse ; alors qu'avec Manuscript, toutes les données de la chaîne ont été prétraitées selon une norme uniforme, les développeurs peuvent directement appeler des données structurées telles que "enregistrements de mise en jeu des utilisateurs" et "enregistrements de fourniture de liquidité", réduisant ainsi considérablement le temps de formation du modèle.
Les exigences fondamentales des modèles d'IA pour les données sont "fiables" - si les données d'entraînement sont falsifiées ou contaminées, la sortie du modèle sera sans valeur. Le Hyperdata Network garantit l'authenticité des données grâce au mécanisme AVS###Active Validator Set( d'Ethereum. L'AVS est un composant d'extension de la couche de consensus d'Ethereum, composé d'un grand nombre de nœuds validateurs en ETH mis en jeu, qui sont responsables de la vérification de l'intégrité et de l'exactitude des données sur la chaîne. Lorsque le Hyperdata Network traite un événement sur la chaîne, les nœuds AVS croisent les valeurs de hachage des données, les informations de signature et l'état sur la chaîne pour garantir que les données structurées produites sont entièrement conformes aux données originales sur la chaîne.
Ce mécanisme de validation de "garantie d'économie cryptographique" résout le problème de confiance de la validation centralisée des données traditionnelles. Par exemple, si une entreprise d'IA utilise des données en chaîne fournies par une institution centralisée, elle doit faire confiance à cette institution pour ne pas avoir falsifié les données ; tandis qu'avec le Hyperdata Network, l'authenticité des données est garantie par un réseau de validateurs décentralisés, et tout acte de falsification déclenchera un mécanisme de pénalité de contrat intelligent.
) Chainbase DA : couche de disponibilité des données à haut débit
Les modèles d'IA, en particulier les applications d'IA interactives en temps réel ### telles que les robots de trading et le service client intelligent (, nécessitent une fourniture de données à faible latence et à haut débit. La couche Chainbase DA ) Data Availability ( est spécialement conçue pour répondre à ce besoin, en optimisant les algorithmes de compression de données et les protocoles de transmission, permettant le traitement en temps réel de centaines de milliers d'événements sur la chaîne par seconde. Par exemple, lorsqu'une grosse transaction se produit sur un DEX, Chainbase DA peut extraire, normaliser et valider les données en une seconde, et pousser le "signal de grosse transaction" structuré aux modèles d'IA abonnés, leur permettant ainsi d'ajuster rapidement leurs stratégies de trading.
Derrière le haut débit se trouve une architecture modulaire - Chainbase DA sépare le stockage des données et le calcul, le stockage des données étant pris en charge par un réseau de nœuds distribués, tandis que le calcul est réalisé via un Rollup hors chaîne, évitant ainsi les goulets d'étranglement de performance inhérents à la blockchain elle-même. Cette conception permet au Hyperdata Network de répondre aux besoins en données en temps réel des applications AI à grande échelle, telles que la fourniture de services de données en chaîne en ligne simultanément pour un grand nombre d'agents de transaction.
L'ère DataFi : Quand les données deviennent un "capital" négociable
L'objectif ultime de Hyperdata Network est de propulser l'industrie de l'IA dans l'ère DataFi - les données ne sont plus des "matériaux d'entraînement" passifs, mais plutôt un "capital" actif, pouvant être évalué, échangé et valorisé. Tout comme l'électricité est tarifée en kilowatts, la puissance de calcul en FLOPS, les données doivent également être notées, classées et évaluées. La réalisation de cette vision repose sur la transformation des données par Hyperdata Network en quatre attributs clés :
) Structuré : de "signal brut" à "actif utilisable"
Les données brutes sur la chaîne sont comme du "pétrole brut", elles doivent être raffinées pour devenir de l'"essence". Le réseau Hyperdata transforme ces données en données structurées via le standard Manuscript, par exemple en décomposant "l'adresse de portefeuille A a déposé X jetons dans le protocole B à l'instant T" en données multidimensionnelles contenant des profils utilisateurs, des attributs de protocole, des types d'actifs et des horodatages. Cette structuration permet aux modèles d'IA d'appeler directement les données, aussi simplement que d'appeler une interface API.
Combinable : les "briques LEGO" des données
Dans le Web3, la "combinabilité" a donné naissance à l'explosion du DeFi. Le Hyperdata Network introduit ce concept dans le domaine des données : les données structurées peuvent être librement combinées comme des blocs Lego. Par exemple, les développeurs peuvent combiner les "enregistrements de mise des utilisateurs" avec "les données de fluctuation des prix" et "le volume des mentions sur les réseaux sociaux" pour entraîner un "modèle de prévision de sentiment du marché DeFi". Cette combinabilité élargit considérablement les frontières d'application des données, permettant à l'innovation IA de ne plus être limitée à une seule source de données.
vérifiable : "garantie de crédit" des données
Les données structurées vérifiées par AVS génèrent une "empreinte de données" unique ###, un hash (, qui est stocké sur la blockchain. Toute application IA ou développeur utilisant ces données peut confirmer l'authenticité des données en vérifiant le hash. Cette "vérifiabilité" confère aux données une propriété de crédit - par exemple, un ensemble de données étiqueté comme "signal de transaction de haute qualité" peut voir son taux de précision historique retracé à travers les enregistrements de hash sur la blockchain, les utilisateurs n'ayant pas besoin de faire confiance au fournisseur de l'ensemble de données, mais doivent simplement vérifier l'empreinte de données pour évaluer la qualité des données.
) Monétisable : "Monétisation de la valeur des données"
À l'ère de DataFi, les fournisseurs de données peuvent monétiser directement des données structurées via le réseau Hyperdata. Par exemple, une équipe a développé un "signal d'alerte sur les vulnérabilités des contrats intelligents" en analysant des données on-chain, et peut emballer ce signal en tant que service API, facturant par nombre d'appels ; les utilisateurs ordinaires peuvent également autoriser le partage de leurs données anonymisées on-chain et recevoir des récompenses en jetons de données. Dans cet écosystème, la valeur des données est déterminée par l'offre et la demande du marché - les signaux de trading à haute précision peuvent être tarifés plus haut, tandis que les données de comportement utilisateur de base peuvent être facturées à l'unité.
Conclusion : Révolution des données, la prochaine décennie de l'IA
Lorsque nous parlons de l'avenir de l'IA, nous avons souvent tendance à nous concentrer sur le "niveau d'intelligence" des modèles, tout en négligeant le "sol de données" qui soutient cette intelligence. Le Hyperdata Network révèle une vérité essentielle : l'évolution de l'IA est en réalité l'évolution des infrastructures de données. De la "limitation" des données générées par les humains à la "découverte de valeur" des données sur la chaîne, du "désordre" des signaux fragmentés à l'"ordre" des données structurées, de la "ressource gratuite" des données à l'"actif de capital" de DataFi, ce réseau est en train de remodeler la logique sous-jacente de l'industrie de l'IA.
Dans cette ère de DataFi, les données deviendront le pont reliant l'IA et le monde réel - les agents de trading perçoivent le sentiment du marché grâce aux données en chaîne, les dApps autonomes optimisent leurs services grâce aux données comportementales des utilisateurs, tandis que les utilisateurs ordinaires obtiennent des revenus durables en partageant des données. Tout comme le réseau électrique a engendré la révolution industrielle, le réseau de calcul a engendré la révolution d'Internet, le Hyperdata Network est en train de provoquer la "révolution des données" de l'IA.
Les applications AI-native de nouvelle génération nécessitent non seulement des modèles ou des portefeuilles, mais aussi des données programmables et à fort signal, sans avoir besoin de confiance. Lorsque les données seront enfin dotées de la valeur qu'elles méritent, l'IA pourra vraiment libérer le pouvoir de changer le monde.