Sepuluh Tahun Berikutnya dalam Pengembangan AI: Revolusi Infrastruktur Data

Kecerdasan buatan ( AI ) telah lama berfokus pada peningkatan skala model dan kemampuan komputasi, tetapi dengan parameter model yang melampaui triliunan dan kekuatan komputasi mencapai ratusan quintillion per detik, sebuah kendala inti yang diabaikan mulai muncul - data. Pertentangan struktural yang dihadapi perkembangan AI saat ini mengungkapkan gambaran baru "Era DataFi" - di era ini, data tidak lagi menjadi produk sampingan teknologi, melainkan faktor produksi inti yang dapat diukur, diperdagangkan, dan ditingkatkan nilainya, seperti halnya listrik dan kekuatan komputasi.

Kontradiksi Struktural dalam Industri AI: Dari Perang Kekuatan Komputasi ke Kelaparan Data

Perkembangan AI telah lama didorong oleh "model-daya komputasi" sebagai inti ganda. Sejak revolusi pembelajaran mendalam, parameter model telah meloncat dari tingkat jutaan ke triliunan, dan permintaan daya komputasi meningkat secara eksponensial. Menurut statistik, biaya untuk melatih sebuah model bahasa besar yang canggih telah melebihi 100 juta dolar AS, di mana 90% digunakan untuk sewa kluster GPU. Namun, saat industri fokus pada "model yang lebih besar" dan "chip yang lebih cepat", krisis pasokan data diam-diam mulai muncul.

"Data organik" yang dihasilkan oleh manusia telah mencapai batas pertumbuhannya. Mengambil contoh data teks, jumlah total teks berkualitas tinggi yang dapat diambil dari internet sekitar 10^12 kata, sementara pelatihan model dengan seratus miliar parameter membutuhkan data pada tingkat sekitar 10^13 kata. Ini berarti kolam data yang ada hanya dapat mendukung pelatihan 10 model dengan skala yang sama. Lebih parah lagi, proporsi data duplikat dan konten berkualitas rendah melebihi 60%, yang lebih lanjut mempersempit pasokan data yang efektif. Ketika model mulai "mengonsumsi" data yang dihasilkan sendiri, penurunan kinerja model yang disebabkan oleh "polusi data" telah menjadi kekhawatiran industri.

Sumber dari kontradiksi ini terletak pada: industri AI yang telah lama memandang data sebagai "sumber daya gratis", bukan sebagai "aset strategis" yang perlu dipelihara dengan hati-hati. Model dan daya komputasi telah membentuk sistem pasar yang matang, tetapi produksi, pembersihan, verifikasi, dan perdagangan data masih berada di "zaman prasejarah". Sepuluh tahun ke depan untuk AI akan menjadi "tahun infrastruktur data", dan data on-chain dari jaringan kripto adalah kunci untuk mengatasi kebuntuan ini.

Data On-Chain: "Basis Data Perilaku Manusia" yang Paling Dibutuhkan AI

Dalam konteks kelangkaan data, data on-chain dari jaringan kripto menunjukkan nilai yang tidak tergantikan. Dibandingkan dengan data internet tradisional, data on-chain secara alami memiliki keaslian "penyelarasan insentif" - setiap transaksi, setiap interaksi kontrak, setiap perilaku alamat dompet, semuanya terhubung langsung dengan modal nyata dan tidak dapat diubah. Data on-chain dapat didefinisikan sebagai "data perilaku manusia yang paling terpusat dalam penyelarasan insentif di internet", yang secara spesifik terwujud dalam tiga dimensi:

sinyal "niat" dunia nyata

Data di blockchain mencatat perilaku pengambilan keputusan yang dilakukan dengan uang asli. Misalnya, tindakan sebuah dompet yang menukar aset di DEX tertentu, menggadaikan pinjaman di platform pinjaman, atau mendaftarkan nama domain, secara langsung mencerminkan penilaian pengguna terhadap nilai proyek, preferensi risiko, dan strategi alokasi dana. Data yang "dijamin oleh modal" semacam ini memiliki nilai yang sangat tinggi untuk melatih kemampuan pengambilan keputusan AI seperti prediksi keuangan, analisis pasar (. Sebaliknya, data di internet tradisional dipenuhi dengan "noise", yang tidak hanya tidak dapat melatih model AI yang dapat diandalkan, tetapi malah dapat menyesatkan penilaian model.

) rantai "perilaku" yang dapat ditelusuri

Transparansi blockchain memungkinkan perilaku pengguna untuk ditelusuri secara lengkap. Sejarah transaksi dari sebuah alamat dompet, protokol yang pernah berinteraksi, dan perubahan aset yang dimiliki, membentuk sebuah "rantai perilaku" yang koheren. Misalnya, dengan menganalisis operasi alamat tertentu dalam protokol DeFi dari tahun 2020 hingga sekarang, AI dapat dengan tepat mengidentifikasi apakah mereka adalah "pemegang jangka panjang", "trader arbitrase", atau "penyedia likuiditas", dan berdasarkan itu membangun profil pengguna. Data perilaku terstruktur ini adalah "contoh penalaran manusia" yang paling langka dalam model AI saat ini.

"Akses tanpa izin" ekosistem terbuka

Berbeda dengan data perusahaan tradisional yang tertutup, data di blockchain bersifat terbuka dan tidak memerlukan izin. Setiap pengembang dapat mengakses data mentah melalui penjelajah blockchain atau API data, yang menyediakan sumber data "tanpa hambatan" untuk pelatihan model AI. Namun, keterbukaan ini juga membawa tantangan: data di blockchain ada dalam bentuk "log peristiwa", merupakan "sinyal mentah" yang tidak terstruktur, dan perlu dibersihkan, distandarisasi, dan dihubungkan agar dapat digunakan oleh model AI. Saat ini, "tingkat transformasi terstruktur" dari data di blockchain kurang dari 5%, dengan banyak sinyal bernilai tinggi yang terkubur dalam miliaran peristiwa yang terfragmentasi.

Hyperdata Network: "Sistem Operasi" Data di Jalur

Untuk mengatasi masalah fragmentasi data di blockchain, sebuah "sistem operasi pintar di blockchain" yang baru telah diusulkan - ini adalah jaringan data yang dirancang khusus untuk AI. Tujuan utamanya adalah untuk mengubah sinyal-sinyal blockchain yang terdesentralisasi menjadi data yang terstruktur, dapat diverifikasi, dan siap untuk AI secara real-time.

Manuscript: Standar Data Terbuka, agar AI "memahami" dunia di atas rantai

Salah satu titik nyeri terbesar dari data on-chain adalah "format yang kacau" - format log peristiwa dari berbagai blockchain berbeda-beda, dan struktur data versi yang berbeda dari protokol yang sama juga bisa berubah. Manuscript sebagai standar schema data terbuka, menyatukan definisi dan cara deskripsi data on-chain. Misalnya, ia menstandarkan "perilaku staking pengguna" menjadi data terstruktur yang mencakup staker_address, protocol_id, amount, timestamp, reward_token dan sebagainya, memastikan model AI tidak perlu menyesuaikan format data dari berbagai blockchain atau protokol, dan langsung "memahami" logika bisnis di balik data.

Nilai standar ini terletak pada pengurangan biaya gesekan dalam pengembangan AI. Misalkan sebuah tim ingin melatih "model prediksi perilaku pengguna DeFi", cara tradisional memerlukan penghubungan API dari beberapa rantai secara terpisah dan penulisan skrip pemrosesan yang berbeda; sementara berdasarkan Manuscript, semua data di rantai telah diproses sebelumnya dengan standar yang seragam, pengembang dapat langsung memanggil data terstruktur seperti "catatan staking pengguna" dan "catatan penyediaan likuiditas", yang secara signifikan memperpendek siklus pelatihan model.

Persyaratan inti model AI terhadap data adalah "tepercaya" - jika data pelatihan diubah atau tercemar, keluaran model akan menjadi tidak berharga. Jaringan Hyperdata memastikan keaslian data melalui mekanisme AVS###Active Validator Set( di Ethereum. AVS adalah komponen yang diperluas dari lapisan konsensus Ethereum, yang terdiri dari sejumlah node validator yang dijaminkan ETH, yang bertanggung jawab untuk memverifikasi integritas dan akurasi data di blockchain. Ketika Jaringan Hyperdata memproses sebuah peristiwa di blockchain, node AVS akan memverifikasi silang nilai hash data, informasi tanda tangan, dan status di blockchain, memastikan bahwa data terstruktur yang dihasilkan sepenuhnya konsisten dengan data asli di blockchain.

Mekanisme verifikasi dari "jaminan ekonomi kripto" ini mengatasi masalah kepercayaan dalam verifikasi terpusat tradisional. Misalnya, jika sebuah perusahaan AI menggunakan data on-chain yang disediakan oleh lembaga terpusat, mereka harus mempercayai lembaga tersebut untuk tidak memanipulasi data; sementara dengan menggunakan Hyperdata Network, keaslian data didukung oleh jaringan verifikator terdesentralisasi, dan setiap tindakan manipulasi akan memicu mekanisme hukuman dalam kontrak pintar.

) Chainbase DA:lapisan ketersediaan data dengan throughput tinggi

Model AI, terutama aplikasi AI interaktif waktu nyata ### seperti robot trading, layanan pelanggan cerdas (, membutuhkan pasokan data dengan latensi rendah dan throughput tinggi. Layer Chainbase DA ) Data Availability ( dirancang khusus untuk kebutuhan ini, dengan mengoptimalkan algoritma kompresi data dan protokol transmisi, untuk memproses ratusan ribu kejadian di blockchain secara real-time per detik. Misalnya, ketika terjadi transaksi besar di sebuah DEX, Chainbase DA dapat menyelesaikan pengambilan data, standardisasi, dan verifikasi dalam waktu 1 detik, dan mengirimkan "sinyal transaksi besar" yang terstruktur kepada model AI yang berlangganan, sehingga dapat menyesuaikan strategi trading dengan tepat waktu.

Di balik throughput tinggi adalah arsitektur modular - Chainbase DA memisahkan penyimpanan data dan komputasi, penyimpanan data ditangani oleh jaringan node terdistribusi, sementara komputasi dilakukan melalui Rollup off-chain, menghindari bottleneck kinerja dari blockchain itu sendiri. Desain ini memungkinkan Hyperdata Network untuk mendukung kebutuhan data waktu nyata dari aplikasi AI berskala besar, seperti memberikan layanan data on-chain secara bersamaan kepada banyak agen transaksi.

Era DataFi: Ketika Data Menjadi "Modal" yang Dapat Diperdagangkan

Tujuan akhir dari Hyperdata Network adalah mendorong industri AI memasuki era DataFi - data tidak lagi menjadi "materi pelatihan" yang pasif, tetapi "modal" yang aktif, yang dapat dinilai, diperdagangkan, dan dihargai. Seperti listrik yang dihargai per kilowatt, kekuatan komputasi yang dihargai per FLOPS, data juga harus dinilai, diranking, dan dievaluasi. Realisasi visi ini bergantung pada Hyperdata Network untuk mengubah data menjadi empat atribut inti:

) Struktur: dari "sinyal mentah" ke "aset yang dapat digunakan"

Data on-chain yang tidak diolah seperti "minyak mentah", perlu disaring agar dapat menjadi "bensin". Hyperdata Network mengubahnya menjadi data terstruktur melalui standar Manuscript, misalnya memecah "alamat dompet A menyetor X token ke protokol B pada waktu T" menjadi data multidimensi yang mencakup profil pengguna, atribut protokol, jenis aset, dan cap waktu. Struktur ini memungkinkan data dapat dipanggil langsung oleh model AI, sama mudahnya seperti memanggil antarmuka API.

Dapat digabung: "blok Lego" data

Dalam Web3, "komposabilitas" telah memicu ledakan DeFi. Hyperdata Network membawa konsep ini ke dalam bidang data: data terstruktur dapat digabungkan bebas seperti balok Lego. Misalnya, pengembang dapat menggabungkan "catatan staking pengguna" dengan "data fluktuasi harga", "jumlah penyebutan sosial", untuk melatih "model prediksi sentimen pasar DeFi". Komposabilitas ini sangat memperluas batasan aplikasi data, memungkinkan inovasi AI tidak lagi terbatas pada satu sumber data.

dapat diverifikasi: "dukungan kredit" data

Data terstruktur yang divalidasi melalui AVS akan menghasilkan "sidik jari data" unik ### nilai hash ( dan disimpan di blockchain. Setiap aplikasi AI atau pengembang yang menggunakan data tersebut dapat memverifikasi keaslian data dengan memverifikasi nilai hash. "Verifiabilitas" ini memberikan atribut kredit pada data - misalnya, satu kumpulan data yang diberi label "sinyal perdagangan berkualitas tinggi" dapat melacak akurasi historisnya melalui catatan hash di blockchain, pengguna tidak perlu mempercayai penyedia kumpulan data, cukup memverifikasi sidik jari data untuk menilai kualitas data.

) Dapat diuangkan: "Monetisasi nilai" data

Di era DataFi, penyedia data dapat memonetisasi data terstruktur secara langsung melalui Hyperdata Network. Misalnya, sebuah tim mengembangkan "sinyal peringatan kerentanan kontrak pintar" melalui analisis data on-chain, yang dapat dibungkus menjadi layanan API dan dikenakan biaya berdasarkan jumlah panggilan; pengguna biasa juga dapat memberikan izin untuk berbagi data on-chain anonim mereka dan mendapatkan imbalan dalam bentuk token data. Dalam ekosistem ini, nilai data ditentukan oleh penawaran dan permintaan pasar - sinyal perdagangan dengan tingkat akurasi tinggi mungkin dihargai lebih tinggi, sementara data perilaku pengguna dasar mungkin dikenakan biaya per penggunaan.

Kesimpulan: Revolusi Data, Sepuluh Tahun Berikutnya AI

Ketika kita membahas masa depan AI, kita sering kali fokus pada "tingkat kecerdasan" model, namun mengabaikan "tanah data" yang mendukung kecerdasan tersebut. Hyperdata Network mengungkapkan satu kebenaran inti: evolusi AI, pada dasarnya adalah evolusi infrastruktur data. Dari "keterbatasan" data yang dihasilkan manusia hingga "penemuan nilai" data di blockchain, dari "ketidakaturan" sinyal yang terfragmentasi hingga "keteraturan" data terstruktur, dari "sumber daya gratis" data hingga "aset modal" DataFi, jaringan ini sedang membentuk kembali logika dasar industri AI.

Di era DataFi ini, data akan menjadi jembatan yang menghubungkan AI dengan dunia nyata - agen perdagangan merasakan emosi pasar melalui data on-chain, dApp mandiri mengoptimalkan layanan melalui data perilaku pengguna, sementara pengguna biasa mendapatkan keuntungan berkelanjutan melalui berbagi data. Seperti jaringan listrik yang melahirkan revolusi industri, jaringan komputasi melahirkan revolusi internet, Hyperdata Network sedang melahirkan "revolusi data" AI.

Aplikasi AI-native generasi berikutnya tidak hanya membutuhkan model atau dompet, tetapi juga data yang dapat diprogram, tanpa kepercayaan, dan berkualitas tinggi. Ketika data akhirnya diberikan nilai yang semestinya, AI dapat benar-benar melepaskan kekuatan untuk mengubah dunia.