Tantangan Baru di Era AI: Data Menjadi Kendala Utama
Dengan pertumbuhan pesat ukuran model kecerdasan buatan dan kemampuan komputasi, sebuah masalah yang lama diabaikan perlahan-lahan muncul ke permukaan - suplai data. Kontradiksi struktural yang dihadapi industri AI saat ini bukanlah arsitektur model atau kekuatan chip, melainkan bagaimana mengubah data perilaku manusia yang terfragmentasi menjadi sumber daya yang dapat diverifikasi, terstruktur, dan ramah AI. Wawasan ini tidak hanya mengungkapkan kesulitan saat ini dalam pengembangan AI, tetapi juga menggambarkan sebuah era baru "data finansial (DataFi)" - dalam era ini, data akan menjadi faktor produksi inti yang dapat diukur, diperdagangkan, dan dimanfaatkan seperti listrik dan kekuatan komputasi.
Dari Kompetisi Kekuatan Komputasi ke Kekurangan Data
Perkembangan AI telah lama didorong oleh "model-kekuatan komputasi". Sejak revolusi pembelajaran mendalam, parameter model telah melonjak dari tingkat jutaan menjadi triliunan, dengan permintaan kekuatan komputasi meningkat secara eksponensial. Biaya untuk melatih model bahasa besar yang canggih telah melebihi 100 juta dolar AS, di mana 90% digunakan untuk penyewaan kluster GPU. Namun, ketika industri fokus pada "model yang lebih besar" dan "chip yang lebih cepat", krisis pasokan data diam-diam mendekat.
"Data organik" yang dihasilkan manusia telah mencapai batas pertumbuhan. Sebagai contoh data teks, jumlah total teks berkualitas tinggi yang dapat diakses publik di internet adalah sekitar 10^12 kata, sementara pelatihan model dengan seratus miliar parameter memerlukan sekitar 10^13 kata data. 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 semakin mempersempit pasokan data yang efektif. Ketika model mulai "menelan" data yang dihasilkan sendiri, penurunan kinerja model akibat "polusi data" telah menjadi kekhawatiran di industri.
Sumber dari kontradiksi ini terletak pada: industri AI telah lama memandang data sebagai "sumber daya gratis", bukan "aset strategis" yang perlu dibudidayakan dengan hati-hati. Model dan daya komputasi telah membentuk sistem pasar yang matang, tetapi produksi, pembersihan, verifikasi, dan perdagangan data masih berada di "era primitif". Para ahli di industri menekankan: sepuluh tahun berikutnya untuk AI, akan menjadi "tahun infrastruktur data", dan data on-chain dari jaringan kripto adalah kunci untuk memecahkan kebuntuan ini.
Data di Blockchain: "Database Perilaku Manusia" yang Paling Dibutuhkan AI
Dalam konteks kekurangan data, data on-chain dari jaringan kripto menunjukkan nilai unik. 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 ini didefinisikan sebagai "data perilaku penyelarasan insentif manusia yang paling terkonsentrasi di internet", yang terwujud dalam tiga dimensi:
"Sinyal niat" di dunia nyata: Data on-chain mencatat perilaku keputusan yang dipilih dengan uang sungguhan, bukan komentar emosional atau klik sembarangan. Data yang "didukung oleh modal" ini memiliki nilai yang sangat tinggi untuk melatih kemampuan pengambilan keputusan AI.
"Rantai Perilaku" yang Dapat Dilacak: Transparansi blockchain memungkinkan perilaku pengguna dapat dilacak sepenuhnya. Sejarah transaksi, protokol interaksi, dan perubahan aset dari satu alamat dompet membentuk "rantai perilaku" yang koheren. Data perilaku yang terstruktur ini adalah "contoh penalaran manusia" yang paling langka dalam model AI saat ini.
"Akses Tanpa Izin" dari Ekosistem Terbuka: Data di blockchain bersifat terbuka dan tidak memerlukan izin, menyediakan sumber data "tanpa batas" untuk pelatihan model AI. Namun, keterbukaan ini juga membawa tantangan: Data di blockchain ada dalam bentuk "log peristiwa", yang perlu dibersihkan, distandarisasi, dan dihubungkan agar dapat digunakan oleh model AI. Saat ini, "tingkat konversi terstruktur" data di blockchain kurang dari 5%, banyak sinyal bernilai tinggi terbenam di dalam miliaran peristiwa yang terfragmentasi.
Jaringan Data Super: "Sistem Operasi" Data On-Chain
Untuk mengatasi masalah fragmentasi data di blockchain, industri telah mengusulkan konsep jaringan data super - sebuah "sistem operasi cerdas di blockchain" yang dirancang khusus untuk AI. Tujuan inti adalah untuk mengubah sinyal di blockchain yang terdistribusi menjadi data yang terstruktur, dapat diverifikasi, dan ramah AI yang dapat dikombinasikan secara real-time. Ini terutama mencakup komponen berikut:
Standar Data Terbuka: menyatukan definisi dan cara deskripsi data di blockchain, memastikan model AI dapat "memahami" logika bisnis di balik data tanpa perlu menyesuaikan dengan format data dari berbagai blockchain atau protokol.
Mekanisme verifikasi data: memastikan keaslian data melalui mekanisme Active Validator Set di Ethereum AVS(). Validator node memverifikasi integritas dan akurasi data di blockchain, menyelesaikan masalah kepercayaan pada verifikasi data terpusat tradisional.
Lapisan ketersediaan data dengan throughput tinggi: Dengan mengoptimalkan algoritma kompresi data dan protokol transmisi, mewujudkan pemrosesan real-time ratusan ribu peristiwa on-chain per detik, memenuhi kebutuhan data latensi rendah dan throughput tinggi untuk aplikasi AI.
Era DataFi: Data Menjadi "Modal" yang Dapat Diperdagangkan
Tujuan akhir dari jaringan data super adalah untuk mendorong industri AI memasuki era DataFi - data tidak lagi menjadi "bahan pelatihan" yang pasif, tetapi menjadi "modal" yang aktif, yang dapat dinilai, diperdagangkan, dan dihargai. Realisasi visi ini bergantung pada mengubah data menjadi empat atribut inti:
Terstruktur: Mengubah data on-chain mentah menjadi data terstruktur yang dapat langsung digunakan oleh model AI.
Dapat digabungkan: Data terstruktur dapat digabungkan secara bebas seperti balok Lego, memperluas batas aplikasi data.
Dapat diverifikasi: Dengan catatan hash di blockchain, memastikan keaslian dan keterlacakan data.
Dapat diuangkan: Penyedia data dapat mengubah data terstruktur menjadi uang secara langsung, membentuk sistem penilaian nilai data.
Dalam era DataFi ini, data akan menjadi jembatan yang menghubungkan AI dengan dunia nyata. Agen perdagangan merasakan emosi pasar melalui data on-chain, aplikasi mandiri mengoptimalkan layanan melalui data perilaku pengguna, dan pengguna biasa mendapatkan keuntungan berkelanjutan melalui berbagi data. Seperti jaringan listrik yang melahirkan revolusi industri, jaringan komputasi melahirkan revolusi internet, jaringan data super sedang melahirkan "revolusi data" AI.
Ketika kita membahas masa depan AI, kita sering kali fokus pada "tingkat kecerdasan" model, tetapi mengabaikan "tanah data" yang mendukung kecerdasan tersebut. Jaringan data super mengungkapkan satu kebenaran inti: evolusi AI, pada dasarnya adalah evolusi infrastruktur data. Dari "keterbatasan" data yang dihasilkan manusia hingga "penemuan nilai" data di rantai, dari "kekacauan" sinyal yang terfragmentasi hingga data terstruktur yang "teratur", dari "sumber daya gratis" data hingga "aset modal" DataFi, konsep ini sedang membentuk kembali logika dasar industri AI.
Aplikasi AI generasi berikutnya tidak hanya membutuhkan model atau dompet, tetapi juga data yang tanpa perlu dipercaya, dapat diprogram, dan memiliki sinyal tinggi. Ketika data akhirnya diberikan nilai yang seharusnya, AI dapat benar-benar melepaskan kekuatan untuk mengubah dunia.
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
13 Suka
Hadiah
13
5
Bagikan
Komentar
0/400
ChainSpy
· 08-03 18:05
Berapa harga data, saya akan beli.
Lihat AsliBalas0
FunGibleTom
· 08-03 18:01
Data dan privasi akan meledak.
Lihat AsliBalas0
IntrovertMetaverse
· 08-03 17:57
Cepat ke bagian untuk membayar data
Lihat AsliBalas0
AirDropMissed
· 08-03 17:51
Jangan terlalu berlebihan, jika datanya belum cukup, jangan berlebihan.
Bottleneck baru dalam industri AI: Data on-chain menjadi sumber daya kunci yang mengubah aturan permainan
Tantangan Baru di Era AI: Data Menjadi Kendala Utama
Dengan pertumbuhan pesat ukuran model kecerdasan buatan dan kemampuan komputasi, sebuah masalah yang lama diabaikan perlahan-lahan muncul ke permukaan - suplai data. Kontradiksi struktural yang dihadapi industri AI saat ini bukanlah arsitektur model atau kekuatan chip, melainkan bagaimana mengubah data perilaku manusia yang terfragmentasi menjadi sumber daya yang dapat diverifikasi, terstruktur, dan ramah AI. Wawasan ini tidak hanya mengungkapkan kesulitan saat ini dalam pengembangan AI, tetapi juga menggambarkan sebuah era baru "data finansial (DataFi)" - dalam era ini, data akan menjadi faktor produksi inti yang dapat diukur, diperdagangkan, dan dimanfaatkan seperti listrik dan kekuatan komputasi.
Dari Kompetisi Kekuatan Komputasi ke Kekurangan Data
Perkembangan AI telah lama didorong oleh "model-kekuatan komputasi". Sejak revolusi pembelajaran mendalam, parameter model telah melonjak dari tingkat jutaan menjadi triliunan, dengan permintaan kekuatan komputasi meningkat secara eksponensial. Biaya untuk melatih model bahasa besar yang canggih telah melebihi 100 juta dolar AS, di mana 90% digunakan untuk penyewaan kluster GPU. Namun, ketika industri fokus pada "model yang lebih besar" dan "chip yang lebih cepat", krisis pasokan data diam-diam mendekat.
"Data organik" yang dihasilkan manusia telah mencapai batas pertumbuhan. Sebagai contoh data teks, jumlah total teks berkualitas tinggi yang dapat diakses publik di internet adalah sekitar 10^12 kata, sementara pelatihan model dengan seratus miliar parameter memerlukan sekitar 10^13 kata data. 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 semakin mempersempit pasokan data yang efektif. Ketika model mulai "menelan" data yang dihasilkan sendiri, penurunan kinerja model akibat "polusi data" telah menjadi kekhawatiran di industri.
Sumber dari kontradiksi ini terletak pada: industri AI telah lama memandang data sebagai "sumber daya gratis", bukan "aset strategis" yang perlu dibudidayakan dengan hati-hati. Model dan daya komputasi telah membentuk sistem pasar yang matang, tetapi produksi, pembersihan, verifikasi, dan perdagangan data masih berada di "era primitif". Para ahli di industri menekankan: sepuluh tahun berikutnya untuk AI, akan menjadi "tahun infrastruktur data", dan data on-chain dari jaringan kripto adalah kunci untuk memecahkan kebuntuan ini.
Data di Blockchain: "Database Perilaku Manusia" yang Paling Dibutuhkan AI
Dalam konteks kekurangan data, data on-chain dari jaringan kripto menunjukkan nilai unik. 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 ini didefinisikan sebagai "data perilaku penyelarasan insentif manusia yang paling terkonsentrasi di internet", yang terwujud dalam tiga dimensi:
"Sinyal niat" di dunia nyata: Data on-chain mencatat perilaku keputusan yang dipilih dengan uang sungguhan, bukan komentar emosional atau klik sembarangan. Data yang "didukung oleh modal" ini memiliki nilai yang sangat tinggi untuk melatih kemampuan pengambilan keputusan AI.
"Rantai Perilaku" yang Dapat Dilacak: Transparansi blockchain memungkinkan perilaku pengguna dapat dilacak sepenuhnya. Sejarah transaksi, protokol interaksi, dan perubahan aset dari satu alamat dompet membentuk "rantai perilaku" yang koheren. Data perilaku yang terstruktur ini adalah "contoh penalaran manusia" yang paling langka dalam model AI saat ini.
"Akses Tanpa Izin" dari Ekosistem Terbuka: Data di blockchain bersifat terbuka dan tidak memerlukan izin, menyediakan sumber data "tanpa batas" untuk pelatihan model AI. Namun, keterbukaan ini juga membawa tantangan: Data di blockchain ada dalam bentuk "log peristiwa", yang perlu dibersihkan, distandarisasi, dan dihubungkan agar dapat digunakan oleh model AI. Saat ini, "tingkat konversi terstruktur" data di blockchain kurang dari 5%, banyak sinyal bernilai tinggi terbenam di dalam miliaran peristiwa yang terfragmentasi.
Jaringan Data Super: "Sistem Operasi" Data On-Chain
Untuk mengatasi masalah fragmentasi data di blockchain, industri telah mengusulkan konsep jaringan data super - sebuah "sistem operasi cerdas di blockchain" yang dirancang khusus untuk AI. Tujuan inti adalah untuk mengubah sinyal di blockchain yang terdistribusi menjadi data yang terstruktur, dapat diverifikasi, dan ramah AI yang dapat dikombinasikan secara real-time. Ini terutama mencakup komponen berikut:
Standar Data Terbuka: menyatukan definisi dan cara deskripsi data di blockchain, memastikan model AI dapat "memahami" logika bisnis di balik data tanpa perlu menyesuaikan dengan format data dari berbagai blockchain atau protokol.
Mekanisme verifikasi data: memastikan keaslian data melalui mekanisme Active Validator Set di Ethereum AVS(). Validator node memverifikasi integritas dan akurasi data di blockchain, menyelesaikan masalah kepercayaan pada verifikasi data terpusat tradisional.
Lapisan ketersediaan data dengan throughput tinggi: Dengan mengoptimalkan algoritma kompresi data dan protokol transmisi, mewujudkan pemrosesan real-time ratusan ribu peristiwa on-chain per detik, memenuhi kebutuhan data latensi rendah dan throughput tinggi untuk aplikasi AI.
Era DataFi: Data Menjadi "Modal" yang Dapat Diperdagangkan
Tujuan akhir dari jaringan data super adalah untuk mendorong industri AI memasuki era DataFi - data tidak lagi menjadi "bahan pelatihan" yang pasif, tetapi menjadi "modal" yang aktif, yang dapat dinilai, diperdagangkan, dan dihargai. Realisasi visi ini bergantung pada mengubah data menjadi empat atribut inti:
Terstruktur: Mengubah data on-chain mentah menjadi data terstruktur yang dapat langsung digunakan oleh model AI.
Dapat digabungkan: Data terstruktur dapat digabungkan secara bebas seperti balok Lego, memperluas batas aplikasi data.
Dapat diverifikasi: Dengan catatan hash di blockchain, memastikan keaslian dan keterlacakan data.
Dapat diuangkan: Penyedia data dapat mengubah data terstruktur menjadi uang secara langsung, membentuk sistem penilaian nilai data.
Dalam era DataFi ini, data akan menjadi jembatan yang menghubungkan AI dengan dunia nyata. Agen perdagangan merasakan emosi pasar melalui data on-chain, aplikasi mandiri mengoptimalkan layanan melalui data perilaku pengguna, dan pengguna biasa mendapatkan keuntungan berkelanjutan melalui berbagi data. Seperti jaringan listrik yang melahirkan revolusi industri, jaringan komputasi melahirkan revolusi internet, jaringan data super sedang melahirkan "revolusi data" AI.
Ketika kita membahas masa depan AI, kita sering kali fokus pada "tingkat kecerdasan" model, tetapi mengabaikan "tanah data" yang mendukung kecerdasan tersebut. Jaringan data super mengungkapkan satu kebenaran inti: evolusi AI, pada dasarnya adalah evolusi infrastruktur data. Dari "keterbatasan" data yang dihasilkan manusia hingga "penemuan nilai" data di rantai, dari "kekacauan" sinyal yang terfragmentasi hingga data terstruktur yang "teratur", dari "sumber daya gratis" data hingga "aset modal" DataFi, konsep ini sedang membentuk kembali logika dasar industri AI.
Aplikasi AI generasi berikutnya tidak hanya membutuhkan model atau dompet, tetapi juga data yang tanpa perlu dipercaya, dapat diprogram, dan memiliki sinyal tinggi. Ketika data akhirnya diberikan nilai yang seharusnya, AI dapat benar-benar melepaskan kekuatan untuk mengubah dunia.