التحديات الجديدة في عصر الذكاء الاصطناعي: البيانات تصبح عنق الزجاجة الرئيسي
مع النمو السريع في حجم نماذج الذكاء الاصطناعي والقدرة الحاسوبية، بدأت مشكلة طالما تم تجاهلها في الظهور - إمدادات البيانات. لم تعد التناقضات الهيكلية التي تواجهها صناعة الذكاء الاصطناعي تتعلق بهندسة النماذج أو قوة الشرائح، بل كيفية تحويل بيانات السلوك البشري المجزأة إلى موارد قابلة للتحقق، منظمة، وصديقة للذكاء الاصطناعي. تكشف هذه الرؤية عن معضلة تطوير الذكاء الاصطناعي الحالية، كما ترسم صورة لعصر جديد يسمى "التمويل البياني (DataFi)" - في هذا العصر، ستصبح البيانات مثل الكهرباء، القدرة الحاسوبية، عنصر إنتاج رئيسي قابل للقياس، قابل للتداول، وقابل للتقدير.
من مسابقة القوة الحاسوبية إلى نقص البيانات
لطالما تم دفع تطور الذكاء الاصطناعي بواسطة "النموذج-القوة الحاسوبية". منذ ثورة التعلم العميق، قفزت معلمات النموذج من مستوى الملايين إلى مستوى التريليونات، وارتفعت متطلبات القوة الحاسوبية بشكل أسي. تجاوزت تكلفة تدريب نموذج لغوي متقدم 100 مليون دولار، حيث يتم تخصيص 90% منها لاستئجار مجموعات GPU. ومع ذلك، بينما يركز القطاع على "نموذج أكبر" و"شرائح أسرع"، فإن أزمة جانب عرض البيانات تلوح في الأفق بهدوء.
لقد بلغت "البيانات العضوية" التي تنتجها البشرية سقف النمو. على سبيل المثال، يبلغ إجمالي كمية النصوص عالية الجودة المتاحة للجمهور على الإنترنت حوالي 10^12 كلمة، بينما يتطلب تدريب نموذج يحتوي على مائة مليار معلمة حوالي 10^13 كلمة من البيانات. وهذا يعني أن مجموعة البيانات الحالية يمكن أن تدعم تدريب 10 نماذج بحجم متساوي فقط. والأسوأ من ذلك، فإن نسبة البيانات المتكررة والمحتوى منخفض الجودة تتجاوز 60%، مما يضغط أكثر على إمدادات البيانات الفعالة. عندما تبدأ النماذج في "ابتلاع" بياناتها الخاصة، فإن تدهور أداء النموذج الناتج عن "تلوث البيانات" أصبح مصدر قلق في الصناعة.
تنبع هذه التناقضات من: أن صناعة الذكاء الاصطناعي طالما اعتبرت البيانات "موارد مجانية" بدلاً من "أصول استراتيجية" تحتاج إلى رعاية دقيقة. لقد شكلت النماذج وقوة الحوسبة نظامًا سوقيًا ناضجًا، ولكن لا يزال إنتاج البيانات وتنظيفها والتحقق منها وتداولها في "عصر البربرية". يؤكد خبراء الصناعة: أن العقد القادم للذكاء الاصطناعي سيكون "عقد البنية التحتية للبيانات"، وأن بيانات السلسلة على الشبكة المشفرة هي المفتاح لحل هذه المعضلة.
بيانات على السلسلة: قاعدة بيانات "سلوكيات الإنسان" الأكثر احتياجًا للذكاء الاصطناعي
في سياق نقص البيانات، تُظهر البيانات على السلسلة في الشبكات المشفرة قيمة فريدة. مقارنة ببيانات الإنترنت التقليدية، تتمتع البيانات على السلسلة بشكل فطري ب"الواقعية المتوافقة مع الحوافز" - كل معاملة، وكل تفاعل عقد، وكل سلوك عنوان محفظة، مرتبط مباشرة برأس المال الحقيقي، وغير قابل للتغيير. تُعرف هذه البيانات بأنها "أكثر بيانات سلوك الحوافز البشرية تركزاً على الإنترنت"، وتتجلى في ثلاثة أبعاد:
"إشارات النية" من العالم الحقيقي: تسجل البيانات على السلسلة سلوكيات اتخاذ القرار التي يتم التصويت عليها بأموال حقيقية، وليس التعليقات العاطفية أو النقرات العشوائية. تعتبر هذه البيانات التي "تدعمها رأس المال" ذات قيمة عالية في تدريب قدرة اتخاذ القرار للذكاء الاصطناعي.
سلسلة "السلوك" القابلة للتتبع: تتيح شفافية البلوكشين تتبع سلوك المستخدمين بالكامل. تشكل المعاملات التاريخية، وبروتوكولات التفاعل، وتغيرات الأصول لعنوان المحفظة سلسلة "سلوك" متصلة. تعتبر هذه البيانات السلوكية المهيكلة من أكثر "نماذج الاستدلال البشري" ندرة في نماذج الذكاء الاصطناعي الحالية.
الوصول غير المصرح به في النظام البيئي المفتوح: البيانات على السلسلة مفتوحة ولا تتطلب إذنًا، مما يوفر مصدر بيانات "بدون حواجز" لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، فإن هذه الانفتاحية تأتي أيضًا مع تحديات: البيانات على السلسلة موجودة بشكل "سجل أحداث"، وتتطلب التنظيف، والتوحيد، والربط قبل أن يمكن استخدامها من قبل نماذج الذكاء الاصطناعي. حاليًا، معدل "تحويل البيانات الهيكلية" على السلسلة أقل من 5%، مما يؤدي إلى دفن العديد من الإشارات ذات القيمة العالية في مليارات من الأحداث المجزأة.
شبكة البيانات الفائقة: "نظام التشغيل" لبيانات السلسلة
لحل مشكلة تجزئة البيانات على السلسلة، اقترحت الصناعة مفهوم الشبكة الفائقة للبيانات - "نظام التشغيل الذكي على السلسلة" المصمم خصيصًا للذكاء الاصطناعي. الهدف الأساسي هو تحويل الإشارات المتناثرة على السلسلة إلى بيانات صديقة للذكاء الاصطناعي منظمة وقابلة للتحقق وقابلة للتجميع في الوقت الفعلي. وتشمل المكونات الرئيسية ما يلي:
معيار البيانات المفتوحة: توحيد تعريفات البيانات على السلسلة ووصفها، لضمان أن نماذج الذكاء الاصطناعي لا تحتاج إلى التكيف مع صيغ بيانات سلاسل أو بروتوكولات مختلفة، بل "تفهم" مباشرة منطق الأعمال الكامن وراء البيانات.
آلية التحقق من البيانات: تضمن آلية مجموعة الموثقين النشطين (AVS) في إيثيريوم ( صحة البيانات. يتم التحقق من سلامة ودقة البيانات على السلسلة من قبل عقد الموثقين، مما يحل مشكلة الثقة في التحقق المركزي التقليدي للبيانات.
طبقة توفر البيانات ذات السعة العالية: من خلال تحسين خوارزميات ضغط البيانات وبروتوكولات النقل، تحقق معالجة الأحداث على السلسلة في الوقت الفعلي بمعدل مئات الآلاف في الثانية، لتلبية احتياجات تطبيقات الذكاء الاصطناعي من حيث انخفاض التأخير وارتفاع سعة البيانات.
عصر DataFi: البيانات تصبح "رأسمال" قابل للتداول
الهدف النهائي للشبكة الفائقة للبيانات هو دفع صناعة الذكاء الاصطناعي إلى عصر DataFi - حيث لم تعد البيانات "مواد تدريب" سلبية، بل أصبحت "رأس مال" نشطًا يمكن تسعيره وتداوله وزيادة قيمته. يعتمد تحقيق هذه الرؤية على تحويل البيانات إلى أربع سمات أساسية:
الهيكلة: تحويل البيانات الأصلية على السلسلة إلى بيانات هيكلية يمكن لنموذج الذكاء الاصطناعي استدعاؤها مباشرة.
قابل للتجميع: يمكن للبيانات الهيكلية أن تتجمع بحرية مثل قطع الليغو، مما يوسع حدود تطبيق البيانات.
قابل للتحقق: من خلال سجلات الهاش على البلوكشين، لضمان صحة البيانات وقابلية تتبعها.
قابل للتحويل إلى نقد: يمكن لمزودي البيانات تحقيق قيمة مباشرة من البيانات المنظمة، مما يشكل نظام تقييم لقيمة البيانات.
في عصر DataFi هذا، ستصبح البيانات جسرًا يربط بين الذكاء الاصطناعي والعالم الحقيقي. يقوم وكلاء التداول بإدراك مشاعر السوق من خلال البيانات على السلسلة، ويطبقون بشكل مستقل تحسين الخدمات من خلال بيانات سلوك المستخدم، بينما يحصل المستخدمون العاديون على عوائد مستمرة من خلال مشاركة البيانات. كما أن شبكة الكهرباء أدت إلى الثورة الصناعية، فإن شبكة الحوسبة أدت إلى ثورة الإنترنت، فإن الشبكة الفائقة للبيانات تثير "ثورة البيانات" في الذكاء الاصطناعي.
عندما نتحدث عن مستقبل الذكاء الاصطناعي، غالبًا ما نركز على "مستوى ذكاء" النماذج، لكننا نتجاهل "تربة البيانات" التي تدعم هذا الذكاء. تكشف الشبكة الفائقة للبيانات عن حقيقة أساسية: تطور الذكاء الاصطناعي هو في جوهره تطور البنية التحتية للبيانات. من "محدودية" البيانات التي ينتجها البشر إلى "اكتشاف القيمة" للبيانات على السلسلة، من "الفوضى" للإشارات المجزأة إلى "النظام" للبيانات المنظمة، من "الموارد المجانية" للبيانات إلى "الأصول الرأسمالية" لـ DataFi، فإن هذا المفهوم يعيد تشكيل المنطق الأساسي لصناعة الذكاء الاصطناعي.
تحتاج التطبيقات الأصلية للذكاء الاصطناعي من الجيل التالي إلى نماذج أو محافظ فحسب، بل تحتاج أيضًا إلى بيانات قابلة للبرمجة وعالية الإشارة وغير موثوقة. عندما يتم أخيرًا منح البيانات القيمة التي تستحقها، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يطلق حقًا القوة التي تغير العالم.
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
الاختناق الجديد في صناعة الذكاء الاصطناعي: البيانات داخل السلسلة تصبح المورد الحاسم لتغيير قواعد اللعبة
التحديات الجديدة في عصر الذكاء الاصطناعي: البيانات تصبح عنق الزجاجة الرئيسي
مع النمو السريع في حجم نماذج الذكاء الاصطناعي والقدرة الحاسوبية، بدأت مشكلة طالما تم تجاهلها في الظهور - إمدادات البيانات. لم تعد التناقضات الهيكلية التي تواجهها صناعة الذكاء الاصطناعي تتعلق بهندسة النماذج أو قوة الشرائح، بل كيفية تحويل بيانات السلوك البشري المجزأة إلى موارد قابلة للتحقق، منظمة، وصديقة للذكاء الاصطناعي. تكشف هذه الرؤية عن معضلة تطوير الذكاء الاصطناعي الحالية، كما ترسم صورة لعصر جديد يسمى "التمويل البياني (DataFi)" - في هذا العصر، ستصبح البيانات مثل الكهرباء، القدرة الحاسوبية، عنصر إنتاج رئيسي قابل للقياس، قابل للتداول، وقابل للتقدير.
من مسابقة القوة الحاسوبية إلى نقص البيانات
لطالما تم دفع تطور الذكاء الاصطناعي بواسطة "النموذج-القوة الحاسوبية". منذ ثورة التعلم العميق، قفزت معلمات النموذج من مستوى الملايين إلى مستوى التريليونات، وارتفعت متطلبات القوة الحاسوبية بشكل أسي. تجاوزت تكلفة تدريب نموذج لغوي متقدم 100 مليون دولار، حيث يتم تخصيص 90% منها لاستئجار مجموعات GPU. ومع ذلك، بينما يركز القطاع على "نموذج أكبر" و"شرائح أسرع"، فإن أزمة جانب عرض البيانات تلوح في الأفق بهدوء.
لقد بلغت "البيانات العضوية" التي تنتجها البشرية سقف النمو. على سبيل المثال، يبلغ إجمالي كمية النصوص عالية الجودة المتاحة للجمهور على الإنترنت حوالي 10^12 كلمة، بينما يتطلب تدريب نموذج يحتوي على مائة مليار معلمة حوالي 10^13 كلمة من البيانات. وهذا يعني أن مجموعة البيانات الحالية يمكن أن تدعم تدريب 10 نماذج بحجم متساوي فقط. والأسوأ من ذلك، فإن نسبة البيانات المتكررة والمحتوى منخفض الجودة تتجاوز 60%، مما يضغط أكثر على إمدادات البيانات الفعالة. عندما تبدأ النماذج في "ابتلاع" بياناتها الخاصة، فإن تدهور أداء النموذج الناتج عن "تلوث البيانات" أصبح مصدر قلق في الصناعة.
تنبع هذه التناقضات من: أن صناعة الذكاء الاصطناعي طالما اعتبرت البيانات "موارد مجانية" بدلاً من "أصول استراتيجية" تحتاج إلى رعاية دقيقة. لقد شكلت النماذج وقوة الحوسبة نظامًا سوقيًا ناضجًا، ولكن لا يزال إنتاج البيانات وتنظيفها والتحقق منها وتداولها في "عصر البربرية". يؤكد خبراء الصناعة: أن العقد القادم للذكاء الاصطناعي سيكون "عقد البنية التحتية للبيانات"، وأن بيانات السلسلة على الشبكة المشفرة هي المفتاح لحل هذه المعضلة.
بيانات على السلسلة: قاعدة بيانات "سلوكيات الإنسان" الأكثر احتياجًا للذكاء الاصطناعي
في سياق نقص البيانات، تُظهر البيانات على السلسلة في الشبكات المشفرة قيمة فريدة. مقارنة ببيانات الإنترنت التقليدية، تتمتع البيانات على السلسلة بشكل فطري ب"الواقعية المتوافقة مع الحوافز" - كل معاملة، وكل تفاعل عقد، وكل سلوك عنوان محفظة، مرتبط مباشرة برأس المال الحقيقي، وغير قابل للتغيير. تُعرف هذه البيانات بأنها "أكثر بيانات سلوك الحوافز البشرية تركزاً على الإنترنت"، وتتجلى في ثلاثة أبعاد:
"إشارات النية" من العالم الحقيقي: تسجل البيانات على السلسلة سلوكيات اتخاذ القرار التي يتم التصويت عليها بأموال حقيقية، وليس التعليقات العاطفية أو النقرات العشوائية. تعتبر هذه البيانات التي "تدعمها رأس المال" ذات قيمة عالية في تدريب قدرة اتخاذ القرار للذكاء الاصطناعي.
سلسلة "السلوك" القابلة للتتبع: تتيح شفافية البلوكشين تتبع سلوك المستخدمين بالكامل. تشكل المعاملات التاريخية، وبروتوكولات التفاعل، وتغيرات الأصول لعنوان المحفظة سلسلة "سلوك" متصلة. تعتبر هذه البيانات السلوكية المهيكلة من أكثر "نماذج الاستدلال البشري" ندرة في نماذج الذكاء الاصطناعي الحالية.
الوصول غير المصرح به في النظام البيئي المفتوح: البيانات على السلسلة مفتوحة ولا تتطلب إذنًا، مما يوفر مصدر بيانات "بدون حواجز" لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، فإن هذه الانفتاحية تأتي أيضًا مع تحديات: البيانات على السلسلة موجودة بشكل "سجل أحداث"، وتتطلب التنظيف، والتوحيد، والربط قبل أن يمكن استخدامها من قبل نماذج الذكاء الاصطناعي. حاليًا، معدل "تحويل البيانات الهيكلية" على السلسلة أقل من 5%، مما يؤدي إلى دفن العديد من الإشارات ذات القيمة العالية في مليارات من الأحداث المجزأة.
شبكة البيانات الفائقة: "نظام التشغيل" لبيانات السلسلة
لحل مشكلة تجزئة البيانات على السلسلة، اقترحت الصناعة مفهوم الشبكة الفائقة للبيانات - "نظام التشغيل الذكي على السلسلة" المصمم خصيصًا للذكاء الاصطناعي. الهدف الأساسي هو تحويل الإشارات المتناثرة على السلسلة إلى بيانات صديقة للذكاء الاصطناعي منظمة وقابلة للتحقق وقابلة للتجميع في الوقت الفعلي. وتشمل المكونات الرئيسية ما يلي:
معيار البيانات المفتوحة: توحيد تعريفات البيانات على السلسلة ووصفها، لضمان أن نماذج الذكاء الاصطناعي لا تحتاج إلى التكيف مع صيغ بيانات سلاسل أو بروتوكولات مختلفة، بل "تفهم" مباشرة منطق الأعمال الكامن وراء البيانات.
آلية التحقق من البيانات: تضمن آلية مجموعة الموثقين النشطين (AVS) في إيثيريوم ( صحة البيانات. يتم التحقق من سلامة ودقة البيانات على السلسلة من قبل عقد الموثقين، مما يحل مشكلة الثقة في التحقق المركزي التقليدي للبيانات.
طبقة توفر البيانات ذات السعة العالية: من خلال تحسين خوارزميات ضغط البيانات وبروتوكولات النقل، تحقق معالجة الأحداث على السلسلة في الوقت الفعلي بمعدل مئات الآلاف في الثانية، لتلبية احتياجات تطبيقات الذكاء الاصطناعي من حيث انخفاض التأخير وارتفاع سعة البيانات.
عصر DataFi: البيانات تصبح "رأسمال" قابل للتداول
الهدف النهائي للشبكة الفائقة للبيانات هو دفع صناعة الذكاء الاصطناعي إلى عصر DataFi - حيث لم تعد البيانات "مواد تدريب" سلبية، بل أصبحت "رأس مال" نشطًا يمكن تسعيره وتداوله وزيادة قيمته. يعتمد تحقيق هذه الرؤية على تحويل البيانات إلى أربع سمات أساسية:
الهيكلة: تحويل البيانات الأصلية على السلسلة إلى بيانات هيكلية يمكن لنموذج الذكاء الاصطناعي استدعاؤها مباشرة.
قابل للتجميع: يمكن للبيانات الهيكلية أن تتجمع بحرية مثل قطع الليغو، مما يوسع حدود تطبيق البيانات.
قابل للتحقق: من خلال سجلات الهاش على البلوكشين، لضمان صحة البيانات وقابلية تتبعها.
قابل للتحويل إلى نقد: يمكن لمزودي البيانات تحقيق قيمة مباشرة من البيانات المنظمة، مما يشكل نظام تقييم لقيمة البيانات.
في عصر DataFi هذا، ستصبح البيانات جسرًا يربط بين الذكاء الاصطناعي والعالم الحقيقي. يقوم وكلاء التداول بإدراك مشاعر السوق من خلال البيانات على السلسلة، ويطبقون بشكل مستقل تحسين الخدمات من خلال بيانات سلوك المستخدم، بينما يحصل المستخدمون العاديون على عوائد مستمرة من خلال مشاركة البيانات. كما أن شبكة الكهرباء أدت إلى الثورة الصناعية، فإن شبكة الحوسبة أدت إلى ثورة الإنترنت، فإن الشبكة الفائقة للبيانات تثير "ثورة البيانات" في الذكاء الاصطناعي.
عندما نتحدث عن مستقبل الذكاء الاصطناعي، غالبًا ما نركز على "مستوى ذكاء" النماذج، لكننا نتجاهل "تربة البيانات" التي تدعم هذا الذكاء. تكشف الشبكة الفائقة للبيانات عن حقيقة أساسية: تطور الذكاء الاصطناعي هو في جوهره تطور البنية التحتية للبيانات. من "محدودية" البيانات التي ينتجها البشر إلى "اكتشاف القيمة" للبيانات على السلسلة، من "الفوضى" للإشارات المجزأة إلى "النظام" للبيانات المنظمة، من "الموارد المجانية" للبيانات إلى "الأصول الرأسمالية" لـ DataFi، فإن هذا المفهوم يعيد تشكيل المنطق الأساسي لصناعة الذكاء الاصطناعي.
تحتاج التطبيقات الأصلية للذكاء الاصطناعي من الجيل التالي إلى نماذج أو محافظ فحسب، بل تحتاج أيضًا إلى بيانات قابلة للبرمجة وعالية الإشارة وغير موثوقة. عندما يتم أخيرًا منح البيانات القيمة التي تستحقها، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يطلق حقًا القوة التي تغير العالم.