A próxima década do desenvolvimento da IA: a revolução da infraestrutura de dados
A inteligência artificial ( AI ) tem se concentrado há muito tempo na melhoria da escala do modelo e da capacidade computacional, mas à medida que os parâmetros do modelo ultrapassam a casa dos trilhões e a capacidade de cálculo atinge a escala de centenas de quatrilhões de operações por segundo, um gargalo central que foi negligenciado começa a se manifestar - os dados. As contradições estruturais que a evolução da IA enfrenta revelam um novo cenário da "era DataFi" - nesta era, os dados não são mais um subproduto da tecnologia, mas sim um fator de produção central que pode ser mensurado, negociado e valorizado, assim como a eletricidade e a capacidade de cálculo.
Contradições estruturais da indústria de IA: da corrida pelo poder computacional à fome de dados
O desenvolvimento da IA é impulsionado há muito tempo por um núcleo duplo de "modelo-potência de cálculo". Desde a revolução do aprendizado profundo, os parâmetros do modelo saltaram de milhões para trilhões, e a demanda por potência de cálculo cresceu exponencialmente. Segundo estatísticas, o custo para treinar um modelo de linguagem avançado já ultrapassou 100 milhões de dólares, dos quais 90% são destinados ao aluguel de clusters de GPU. No entanto, enquanto a indústria se concentra em "modelos maiores" e "chips mais rápidos", uma crise do lado da oferta de dados está silenciosamente se aproximando.
Os "dados orgânicos" gerados pelo ser humano atingiram o teto de crescimento. Tomando como exemplo os dados textuais, a quantidade total de texto de alta qualidade disponível publicamente na internet que pode ser rastreada é de aproximadamente 10^12 palavras, enquanto o treinamento de um modelo de cem bilhões de parâmetros requer aproximadamente 10^13 palavras de dados. Isso significa que o pool de dados existente só pode sustentar o treinamento de 10 modelos de escala equivalente. O cenário é ainda mais severo, pois a proporção de dados duplicados e conteúdo de baixa qualidade ultrapassa 60%, comprimindo ainda mais a oferta de dados eficazes. Quando os modelos começam a "devorar" os dados gerados por si mesmos, a degradação do desempenho do modelo causada pela "poluição de dados" tornou-se uma preocupação crescente na indústria.
A origem dessa contradição reside no fato de que a indústria de IA há muito tempo considera os dados como "recursos gratuitos", em vez de "ativos estratégicos" que precisam ser cuidadosamente cultivados. Os modelos e a capacidade de computação já formaram um sistema de mercado maduro, mas a produção, limpeza, validação e negociação de dados ainda estão na "era primitiva". A próxima década da IA será a década da "infraestrutura de dados", e os dados em cadeia da rede criptográfica são a chave para desbloquear essa situação.
Dados on-chain: a "base de dados de comportamento humano" mais necessária para a IA
No contexto da escassez de dados, os dados em cadeia das redes criptográficas estão a demonstrar um valor insubstituível. Em comparação com os dados da internet tradicional, os dados em cadeia possuem intrinsecamente a autenticidade da "alinhamento de incentivos" - cada transação, cada interação contratual, cada comportamento de endereço de carteira está diretamente ligado a capital real e é imutável. Os dados em cadeia podem ser definidos como "os dados de comportamento humano mais concentrados de alinhamento de incentivos na internet", refletindo-se em três dimensões:
"sinais de intenção" do mundo real
Os dados na cadeia registram comportamentos de decisão que utilizam dinheiro real para votar. Por exemplo, a troca de ativos em uma DEX, o empréstimo colateral em uma plataforma de empréstimos, e o registro de domínios refletem diretamente o julgamento do usuário sobre o valor do projeto, a preferência de risco e a estratégia de alocação de fundos. Esses dados de "capital respaldando" têm um valor extremamente alto para treinar a capacidade de decisão da IA (, como previsões financeiras e análises de mercado ). Em comparação, os dados da internet tradicional estão repletos de "ruído"; esses dados não apenas não conseguem treinar um modelo de IA confiável, mas também podem induzir a erros de julgamento no modelo.
cadeia de comportamento "rastreável"
A transparência da blockchain permite que o comportamento dos usuários seja completamente rastreável. O histórico de transações de um endereço de carteira, os protocolos com os quais interagiu e as mudanças nos ativos mantidos formam uma "cadeia de comportamento" coerente. Por exemplo, ao analisar as operações de um determinado endereço nos protocolos DeFi de 2020 até agora, a IA pode identificar com precisão se é um "detentor de longo prazo", "negociador de arbitragem" ou "fornecedor de liquidez", e com base nisso construir um perfil de usuário. Esses dados de comportamento estruturados são exatamente os "exemplos de raciocínio humano" mais escassos nos modelos de IA atuais.
Acesso "sem permissão" ao ecossistema aberto
Ao contrário do isolamento dos dados das empresas tradicionais, os dados em blockchain são abertos e não requerem permissão. Quaisquer desenvolvedores podem acessar os dados brutos através de exploradores de blockchain ou APIs de dados, o que fornece uma fonte de dados "sem barreiras" para o treinamento de modelos de IA. No entanto, essa abertura também traz desafios: os dados em blockchain existem na forma de "registros de eventos", são "sinais brutos" não estruturados que precisam ser limpos, padronizados e relacionados para serem utilizados por modelos de IA. Atualmente, a "taxa de conversão estruturada" dos dados em blockchain é inferior a 5%, e uma grande quantidade de sinais de alto valor está enterrada em bilhões de eventos fragmentados.
Hyperdata Network: o "sistema operativo" dos dados na cadeia
Para resolver o problema da fragmentação de dados na cadeia, um novo "sistema operacional inteligente em cadeia" foi proposto - esta é uma rede de dados projetada especificamente para IA. Seu objetivo central é transformar sinais dispersos na cadeia em dados estruturados, verificáveis e prontos para IA em tempo real.
Manuscript: Padrões de dados abertos, permitindo que a IA "entenda" o mundo blockchain
Um dos maiores problemas dos dados em blockchain é a "confusão de formatos" - os formatos dos logs de eventos variam entre diferentes blockchains e a estrutura de dados de diferentes versões do mesmo protocolo também pode mudar. O Manuscript, como um padrão de schema de dados aberto, unificou a definição e a forma de descrição dos dados em blockchain. Por exemplo, ele padroniza o "comportamento de staking do usuário" em dados estruturados que incluem os campos staker_address, protocol_id, amount, timestamp, reward_token, garantindo que os modelos de IA não precisem se adaptar a formatos de dados de diferentes blockchains ou protocolos, podendo "compreender" diretamente a lógica de negócio por trás dos dados.
Esse valor padronizado reside na redução dos custos de atrito no desenvolvimento de IA. Suponha que uma equipe precise treinar um "modelo de previsão de comportamento do usuário DeFi"; de forma tradicional, seria necessário integrar as APIs de várias blockchains e escrever diferentes scripts de análise. No entanto, com base no Manuscript, todos os dados on-chain já foram pré-processados de acordo com um padrão unificado, permitindo que os desenvolvedores chamem diretamente dados estruturados como "registros de staking dos usuários" e "registros de fornecimento de liquidez", reduzindo significativamente o ciclo de treinamento do modelo.
Os requisitos fundamentais de um modelo de IA para os dados são "confiáveis" - se os dados de treinamento forem adulterados ou contaminados, a saída do modelo será sem valor. A Hyperdata Network garante a autenticidade dos dados através do mecanismo AVS( Active Validator Set) da Ethereum. O AVS é um componente de extensão da camada de consenso da Ethereum, composto por uma grande quantidade de nós validadores que têm ETH em garantia, responsáveis por verificar a integridade e a precisão dos dados na cadeia. Quando a Hyperdata Network processa um evento na cadeia, os nós AVS cruzam a verificação dos valores de hash dos dados, informações de assinatura e estado na cadeia, garantindo que os dados estruturados produzidos sejam totalmente consistentes com os dados originais na cadeia.
O mecanismo de verificação denominado "garantia da economia criptográfica" resolve o problema de confiança da verificação centralizada de dados tradicionais. Por exemplo, se uma empresa de IA utilizar dados em cadeia fornecidos por uma instituição centralizada, precisará confiar que essa instituição não adulterou os dados; enquanto que ao usar a Hyperdata Network, a veracidade dos dados é garantida por uma rede descentralizada de validadores, e qualquer ato de adulteração acionará o mecanismo de penalização do contrato inteligente.
Chainbase DA: Camada de disponibilidade de dados de alto throughput
Modelos de IA, especialmente aplicações de IA interativas em tempo real ( como robôs de negociação e atendimento ao cliente inteligente ), necessitam de fornecimento de dados com baixa latência e alta taxa de transferência. A camada Chainbase DA( Data Availability) foi projetada especificamente para essa necessidade, otimizando algoritmos de compressão de dados e protocolos de transmissão, permitindo o processamento em tempo real de centenas de milhares de eventos on-chain por segundo. Por exemplo, quando uma grande transação ocorre em um DEX, a Chainbase DA pode extrair, padronizar e validar os dados em 1 segundo, enviando o "sinal de grande transação" estruturado para os modelos de IA subscritos, permitindo que ajustem suas estratégias de negociação em tempo hábil.
Por trás do alto throughput está a arquitetura modular - Chainbase DA separa o armazenamento de dados do cálculo, com o armazenamento de dados sendo realizado por uma rede de nós distribuídos, enquanto o cálculo é realizado através do Rollup fora da cadeia, evitando o gargalo de desempenho da própria blockchain. Este design permite que a Hyperdata Network suporte a demanda de dados em tempo real para aplicações de IA em larga escala, como fornecer serviços de dados em cadeia online simultaneamente para um grande número de agentes de negociação.
Era DataFi: Quando os dados se tornam "capitais" negociáveis
O objetivo final da Hyperdata Network é impulsionar a indústria de IA para a era DataFi - os dados não são mais um "material de treinamento" passivo, mas sim um "capital" ativo, que pode ser precificado, negociado e valorizado. Assim como a eletricidade é cobrada em quilowatts, a capacidade de computação em FLOPS, os dados também devem ser avaliados, classificados e valorizados. A realização dessa visão depende da Hyperdata Network transformar os dados em quatro propriedades centrais:
Estruturado: de "sinal bruto" a "ativo utilizável"
Dados brutos na blockchain são como "petróleo", que precisam ser refinados para se tornarem "gasolina". A Hyperdata Network transforma isso em dados estruturados através do padrão Manuscript, por exemplo, decompondo "o endereço da carteira A depositou X tokens no protocolo B no tempo T" em dados multidimensionais que incluem perfis de usuários, propriedades do protocolo, tipos de ativos e timestamps. Essa estruturação permite que os dados sejam chamados diretamente por modelos de IA, tão simples quanto chamar uma interface API.
Combinável: os "blocos de Lego" dos dados
Na Web3, a "combinabilidade" gerou a explosão do DeFi. A Hyperdata Network trouxe essa ideia para o campo dos dados: dados estruturados podem ser combinados livremente, como peças de Lego. Por exemplo, os desenvolvedores podem combinar "registros de staking de usuários" com "dados de flutuação de preços" e "volume de menções sociais" para treinar um "modelo de previsão de sentimento do mercado DeFi". Essa combinabilidade amplia enormemente os limites de aplicação dos dados, permitindo que a inovação em IA não fique mais restrita a uma única fonte de dados.
verificável: "endosse de crédito" dos dados
Os dados estruturados verificados pelo AVS geram uma "impressão digital de dados" única ( valor hash ), e são armazenados na blockchain. Qualquer aplicação de IA ou desenvolvedor que utilize esses dados pode confirmar a autenticidade dos dados verificando o valor hash. Essa "verificabilidade" confere aos dados uma propriedade de crédito - por exemplo, um conjunto de dados rotulado como "sinal de transação de alta qualidade", cuja precisão histórica pode ser rastreada pelos registros hash na blockchain, os usuários não precisam confiar no provedor do conjunto de dados, apenas precisam verificar a impressão digital dos dados para determinar a qualidade dos dados.
pode ser monetizado: "valorização dos dados"
Na era do DataFi, os provedores de dados podem monetizar dados estruturados diretamente através da Hyperdata Network. Por exemplo, uma equipe desenvolveu um "sinal de alerta de vulnerabilidade de contrato inteligente" analisando dados on-chain, que pode ser embutido como um serviço de API, cobrando por número de chamadas; usuários comuns também podem autorizar o compartilhamento de seus dados anônimos on-chain e receber recompensas em tokens de dados. Nesse ecossistema, o valor dos dados é determinado pela oferta e demanda do mercado - sinais de negociação com alta precisão podem ter preços mais altos, enquanto dados básicos de comportamento do usuário podem ser cobrados por uso.
Conclusão: A Revolução dos Dados, a Próxima Década da IA
Quando falamos sobre o futuro da IA, muitas vezes nos concentramos no "nível de inteligência" dos modelos, mas ignoramos o "solo de dados" que sustenta essa inteligência. A Hyperdata Network revela uma verdade central: a evolução da IA é, em essência, a evolução da infraestrutura de dados. Desde a "limitação" dos dados gerados pelos humanos até a "descoberta de valor" dos dados na blockchain, desde a "desordem" dos sinais fragmentados até a "ordem" dos dados estruturados, desde os dados como "recursos gratuitos" até os "ativos de capital" do DataFi, essa rede está reformulando a lógica subjacente da indústria de IA.
Na era do DataFi, os dados se tornarão a ponte que conecta a IA ao mundo real - os agentes de negociação percebem o sentimento do mercado através de dados on-chain, dApps autônomos otimizam serviços com dados de comportamento do usuário, e usuários comuns obtêm receitas contínuas através do compartilhamento de dados. Assim como a rede elétrica gerou a revolução industrial, a rede de computação gerou a revolução da internet, a Hyperdata Network está gerando a "revolução dos dados" da IA.
As aplicações nativas de IA da próxima geração não precisam apenas de modelos ou carteiras, mas também de dados que sejam sem necessidade de confiança, programáveis e de alto sinal. Quando os dados finalmente forem valorizados como merecem, a IA poderá realmente liberar o poder de mudar o mundo.
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CoffeeNFTs
· 5h atrás
O modelo come dados até ficar satisfeito
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SatoshiLegend
· 11h atrás
A era DataFi chegou, a teologia irá reconhecer que dados são fé, buscar a origem é a verdadeira verdade.
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FallingLeaf
· 11h atrás
Poder de computação queima dinheiro, não é...
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ChainPoet
· 11h atrás
O poder de computação está demasiado intenso, parece que vai acabar em brincadeira.
Era DataFi: O novo motor de desenvolvimento da IA e a revolução dos dados na cadeia
A próxima década do desenvolvimento da IA: a revolução da infraestrutura de dados
A inteligência artificial ( AI ) tem se concentrado há muito tempo na melhoria da escala do modelo e da capacidade computacional, mas à medida que os parâmetros do modelo ultrapassam a casa dos trilhões e a capacidade de cálculo atinge a escala de centenas de quatrilhões de operações por segundo, um gargalo central que foi negligenciado começa a se manifestar - os dados. As contradições estruturais que a evolução da IA enfrenta revelam um novo cenário da "era DataFi" - nesta era, os dados não são mais um subproduto da tecnologia, mas sim um fator de produção central que pode ser mensurado, negociado e valorizado, assim como a eletricidade e a capacidade de cálculo.
Contradições estruturais da indústria de IA: da corrida pelo poder computacional à fome de dados
O desenvolvimento da IA é impulsionado há muito tempo por um núcleo duplo de "modelo-potência de cálculo". Desde a revolução do aprendizado profundo, os parâmetros do modelo saltaram de milhões para trilhões, e a demanda por potência de cálculo cresceu exponencialmente. Segundo estatísticas, o custo para treinar um modelo de linguagem avançado já ultrapassou 100 milhões de dólares, dos quais 90% são destinados ao aluguel de clusters de GPU. No entanto, enquanto a indústria se concentra em "modelos maiores" e "chips mais rápidos", uma crise do lado da oferta de dados está silenciosamente se aproximando.
Os "dados orgânicos" gerados pelo ser humano atingiram o teto de crescimento. Tomando como exemplo os dados textuais, a quantidade total de texto de alta qualidade disponível publicamente na internet que pode ser rastreada é de aproximadamente 10^12 palavras, enquanto o treinamento de um modelo de cem bilhões de parâmetros requer aproximadamente 10^13 palavras de dados. Isso significa que o pool de dados existente só pode sustentar o treinamento de 10 modelos de escala equivalente. O cenário é ainda mais severo, pois a proporção de dados duplicados e conteúdo de baixa qualidade ultrapassa 60%, comprimindo ainda mais a oferta de dados eficazes. Quando os modelos começam a "devorar" os dados gerados por si mesmos, a degradação do desempenho do modelo causada pela "poluição de dados" tornou-se uma preocupação crescente na indústria.
A origem dessa contradição reside no fato de que a indústria de IA há muito tempo considera os dados como "recursos gratuitos", em vez de "ativos estratégicos" que precisam ser cuidadosamente cultivados. Os modelos e a capacidade de computação já formaram um sistema de mercado maduro, mas a produção, limpeza, validação e negociação de dados ainda estão na "era primitiva". A próxima década da IA será a década da "infraestrutura de dados", e os dados em cadeia da rede criptográfica são a chave para desbloquear essa situação.
Dados on-chain: a "base de dados de comportamento humano" mais necessária para a IA
No contexto da escassez de dados, os dados em cadeia das redes criptográficas estão a demonstrar um valor insubstituível. Em comparação com os dados da internet tradicional, os dados em cadeia possuem intrinsecamente a autenticidade da "alinhamento de incentivos" - cada transação, cada interação contratual, cada comportamento de endereço de carteira está diretamente ligado a capital real e é imutável. Os dados em cadeia podem ser definidos como "os dados de comportamento humano mais concentrados de alinhamento de incentivos na internet", refletindo-se em três dimensões:
"sinais de intenção" do mundo real
Os dados na cadeia registram comportamentos de decisão que utilizam dinheiro real para votar. Por exemplo, a troca de ativos em uma DEX, o empréstimo colateral em uma plataforma de empréstimos, e o registro de domínios refletem diretamente o julgamento do usuário sobre o valor do projeto, a preferência de risco e a estratégia de alocação de fundos. Esses dados de "capital respaldando" têm um valor extremamente alto para treinar a capacidade de decisão da IA (, como previsões financeiras e análises de mercado ). Em comparação, os dados da internet tradicional estão repletos de "ruído"; esses dados não apenas não conseguem treinar um modelo de IA confiável, mas também podem induzir a erros de julgamento no modelo.
cadeia de comportamento "rastreável"
A transparência da blockchain permite que o comportamento dos usuários seja completamente rastreável. O histórico de transações de um endereço de carteira, os protocolos com os quais interagiu e as mudanças nos ativos mantidos formam uma "cadeia de comportamento" coerente. Por exemplo, ao analisar as operações de um determinado endereço nos protocolos DeFi de 2020 até agora, a IA pode identificar com precisão se é um "detentor de longo prazo", "negociador de arbitragem" ou "fornecedor de liquidez", e com base nisso construir um perfil de usuário. Esses dados de comportamento estruturados são exatamente os "exemplos de raciocínio humano" mais escassos nos modelos de IA atuais.
Acesso "sem permissão" ao ecossistema aberto
Ao contrário do isolamento dos dados das empresas tradicionais, os dados em blockchain são abertos e não requerem permissão. Quaisquer desenvolvedores podem acessar os dados brutos através de exploradores de blockchain ou APIs de dados, o que fornece uma fonte de dados "sem barreiras" para o treinamento de modelos de IA. No entanto, essa abertura também traz desafios: os dados em blockchain existem na forma de "registros de eventos", são "sinais brutos" não estruturados que precisam ser limpos, padronizados e relacionados para serem utilizados por modelos de IA. Atualmente, a "taxa de conversão estruturada" dos dados em blockchain é inferior a 5%, e uma grande quantidade de sinais de alto valor está enterrada em bilhões de eventos fragmentados.
Hyperdata Network: o "sistema operativo" dos dados na cadeia
Para resolver o problema da fragmentação de dados na cadeia, um novo "sistema operacional inteligente em cadeia" foi proposto - esta é uma rede de dados projetada especificamente para IA. Seu objetivo central é transformar sinais dispersos na cadeia em dados estruturados, verificáveis e prontos para IA em tempo real.
Manuscript: Padrões de dados abertos, permitindo que a IA "entenda" o mundo blockchain
Um dos maiores problemas dos dados em blockchain é a "confusão de formatos" - os formatos dos logs de eventos variam entre diferentes blockchains e a estrutura de dados de diferentes versões do mesmo protocolo também pode mudar. O Manuscript, como um padrão de schema de dados aberto, unificou a definição e a forma de descrição dos dados em blockchain. Por exemplo, ele padroniza o "comportamento de staking do usuário" em dados estruturados que incluem os campos staker_address, protocol_id, amount, timestamp, reward_token, garantindo que os modelos de IA não precisem se adaptar a formatos de dados de diferentes blockchains ou protocolos, podendo "compreender" diretamente a lógica de negócio por trás dos dados.
Esse valor padronizado reside na redução dos custos de atrito no desenvolvimento de IA. Suponha que uma equipe precise treinar um "modelo de previsão de comportamento do usuário DeFi"; de forma tradicional, seria necessário integrar as APIs de várias blockchains e escrever diferentes scripts de análise. No entanto, com base no Manuscript, todos os dados on-chain já foram pré-processados de acordo com um padrão unificado, permitindo que os desenvolvedores chamem diretamente dados estruturados como "registros de staking dos usuários" e "registros de fornecimento de liquidez", reduzindo significativamente o ciclo de treinamento do modelo.
Os requisitos fundamentais de um modelo de IA para os dados são "confiáveis" - se os dados de treinamento forem adulterados ou contaminados, a saída do modelo será sem valor. A Hyperdata Network garante a autenticidade dos dados através do mecanismo AVS( Active Validator Set) da Ethereum. O AVS é um componente de extensão da camada de consenso da Ethereum, composto por uma grande quantidade de nós validadores que têm ETH em garantia, responsáveis por verificar a integridade e a precisão dos dados na cadeia. Quando a Hyperdata Network processa um evento na cadeia, os nós AVS cruzam a verificação dos valores de hash dos dados, informações de assinatura e estado na cadeia, garantindo que os dados estruturados produzidos sejam totalmente consistentes com os dados originais na cadeia.
O mecanismo de verificação denominado "garantia da economia criptográfica" resolve o problema de confiança da verificação centralizada de dados tradicionais. Por exemplo, se uma empresa de IA utilizar dados em cadeia fornecidos por uma instituição centralizada, precisará confiar que essa instituição não adulterou os dados; enquanto que ao usar a Hyperdata Network, a veracidade dos dados é garantida por uma rede descentralizada de validadores, e qualquer ato de adulteração acionará o mecanismo de penalização do contrato inteligente.
Chainbase DA: Camada de disponibilidade de dados de alto throughput
Modelos de IA, especialmente aplicações de IA interativas em tempo real ( como robôs de negociação e atendimento ao cliente inteligente ), necessitam de fornecimento de dados com baixa latência e alta taxa de transferência. A camada Chainbase DA( Data Availability) foi projetada especificamente para essa necessidade, otimizando algoritmos de compressão de dados e protocolos de transmissão, permitindo o processamento em tempo real de centenas de milhares de eventos on-chain por segundo. Por exemplo, quando uma grande transação ocorre em um DEX, a Chainbase DA pode extrair, padronizar e validar os dados em 1 segundo, enviando o "sinal de grande transação" estruturado para os modelos de IA subscritos, permitindo que ajustem suas estratégias de negociação em tempo hábil.
Por trás do alto throughput está a arquitetura modular - Chainbase DA separa o armazenamento de dados do cálculo, com o armazenamento de dados sendo realizado por uma rede de nós distribuídos, enquanto o cálculo é realizado através do Rollup fora da cadeia, evitando o gargalo de desempenho da própria blockchain. Este design permite que a Hyperdata Network suporte a demanda de dados em tempo real para aplicações de IA em larga escala, como fornecer serviços de dados em cadeia online simultaneamente para um grande número de agentes de negociação.
Era DataFi: Quando os dados se tornam "capitais" negociáveis
O objetivo final da Hyperdata Network é impulsionar a indústria de IA para a era DataFi - os dados não são mais um "material de treinamento" passivo, mas sim um "capital" ativo, que pode ser precificado, negociado e valorizado. Assim como a eletricidade é cobrada em quilowatts, a capacidade de computação em FLOPS, os dados também devem ser avaliados, classificados e valorizados. A realização dessa visão depende da Hyperdata Network transformar os dados em quatro propriedades centrais:
Estruturado: de "sinal bruto" a "ativo utilizável"
Dados brutos na blockchain são como "petróleo", que precisam ser refinados para se tornarem "gasolina". A Hyperdata Network transforma isso em dados estruturados através do padrão Manuscript, por exemplo, decompondo "o endereço da carteira A depositou X tokens no protocolo B no tempo T" em dados multidimensionais que incluem perfis de usuários, propriedades do protocolo, tipos de ativos e timestamps. Essa estruturação permite que os dados sejam chamados diretamente por modelos de IA, tão simples quanto chamar uma interface API.
Combinável: os "blocos de Lego" dos dados
Na Web3, a "combinabilidade" gerou a explosão do DeFi. A Hyperdata Network trouxe essa ideia para o campo dos dados: dados estruturados podem ser combinados livremente, como peças de Lego. Por exemplo, os desenvolvedores podem combinar "registros de staking de usuários" com "dados de flutuação de preços" e "volume de menções sociais" para treinar um "modelo de previsão de sentimento do mercado DeFi". Essa combinabilidade amplia enormemente os limites de aplicação dos dados, permitindo que a inovação em IA não fique mais restrita a uma única fonte de dados.
verificável: "endosse de crédito" dos dados
Os dados estruturados verificados pelo AVS geram uma "impressão digital de dados" única ( valor hash ), e são armazenados na blockchain. Qualquer aplicação de IA ou desenvolvedor que utilize esses dados pode confirmar a autenticidade dos dados verificando o valor hash. Essa "verificabilidade" confere aos dados uma propriedade de crédito - por exemplo, um conjunto de dados rotulado como "sinal de transação de alta qualidade", cuja precisão histórica pode ser rastreada pelos registros hash na blockchain, os usuários não precisam confiar no provedor do conjunto de dados, apenas precisam verificar a impressão digital dos dados para determinar a qualidade dos dados.
pode ser monetizado: "valorização dos dados"
Na era do DataFi, os provedores de dados podem monetizar dados estruturados diretamente através da Hyperdata Network. Por exemplo, uma equipe desenvolveu um "sinal de alerta de vulnerabilidade de contrato inteligente" analisando dados on-chain, que pode ser embutido como um serviço de API, cobrando por número de chamadas; usuários comuns também podem autorizar o compartilhamento de seus dados anônimos on-chain e receber recompensas em tokens de dados. Nesse ecossistema, o valor dos dados é determinado pela oferta e demanda do mercado - sinais de negociação com alta precisão podem ter preços mais altos, enquanto dados básicos de comportamento do usuário podem ser cobrados por uso.
Conclusão: A Revolução dos Dados, a Próxima Década da IA
Quando falamos sobre o futuro da IA, muitas vezes nos concentramos no "nível de inteligência" dos modelos, mas ignoramos o "solo de dados" que sustenta essa inteligência. A Hyperdata Network revela uma verdade central: a evolução da IA é, em essência, a evolução da infraestrutura de dados. Desde a "limitação" dos dados gerados pelos humanos até a "descoberta de valor" dos dados na blockchain, desde a "desordem" dos sinais fragmentados até a "ordem" dos dados estruturados, desde os dados como "recursos gratuitos" até os "ativos de capital" do DataFi, essa rede está reformulando a lógica subjacente da indústria de IA.
Na era do DataFi, os dados se tornarão a ponte que conecta a IA ao mundo real - os agentes de negociação percebem o sentimento do mercado através de dados on-chain, dApps autônomos otimizam serviços com dados de comportamento do usuário, e usuários comuns obtêm receitas contínuas através do compartilhamento de dados. Assim como a rede elétrica gerou a revolução industrial, a rede de computação gerou a revolução da internet, a Hyperdata Network está gerando a "revolução dos dados" da IA.
As aplicações nativas de IA da próxima geração não precisam apenas de modelos ou carteiras, mas também de dados que sejam sem necessidade de confiança, programáveis e de alto sinal. Quando os dados finalmente forem valorizados como merecem, a IA poderá realmente liberar o poder de mudar o mundo.