Novos desafios na era da IA: os dados tornam-se o principal gargalo
Com o rápido crescimento da escala e da capacidade computacional dos modelos de inteligência artificial, uma questão que foi ignorada por muito tempo começa a emergir - o fornecimento de dados. A contradição estrutural que a indústria de IA enfrenta atualmente não é mais a arquitetura do modelo ou a potência de chip, mas sim como transformar os dados de comportamento humano fragmentados em recursos verificáveis, estruturados e amigáveis à IA. Essa percepção não apenas revela a atual dificuldade no desenvolvimento da IA, mas também esboça um novo cenário da "era das finanças de dados (DataFi)" - nesta era, os dados se tornarão, assim como a eletricidade e a potência computacional, um fator de produção central que pode ser mensurado, negociado e valorizado.
Da competição de poder de computação à escassez de dados
O desenvolvimento da IA é impulsionado a longo prazo por um "duplo motor de modelo-capacidade computacional". Desde a revolução do aprendizado profundo, os parâmetros do modelo saltaram de milhões para trilhões, e a demanda por capacidade computacional cresceu de forma exponencial. O custo para treinar um avançado modelo de linguagem grande já ultrapassa 100 milhões de dólares, dos quais 90% são utilizados para locação 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 pela humanidade atingiram o teto de crescimento. Tomando os dados textuais como exemplo, a quantidade total de textos de alta qualidade disponíveis publicamente na internet é de cerca de 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 suportar o treinamento de 10 modelos de igual escala. O que é mais preocupante é que a proporção de dados repetidos e de conteúdo de baixa qualidade ultrapassa 60%, comprimindo ainda mais a oferta de dados eficazes. Quando os modelos começam a "devorar" os dados gerados por eles mesmos, a degradação do desempenho do modelo causada pela "poluição de dados" tornou-se uma preocupação no setor.
A raiz dessa contradição está em: a indústria de IA há muito tempo vê os dados como "recursos gratuitos", em vez de "ativos estratégicos" que precisam ser cuidadosamente cultivados. Modelos e poder computacional já formaram um sistema de mercado maduro, mas a produção, limpeza, validação e negociação de dados ainda estão na "era da barbárie". Especialistas da indústria enfatizam: a próxima década da IA será a década da "infraestrutura de dados", e os dados on-chain da rede criptográfica são a chave para desbloquear esse impasse.
Dados na cadeia: o "banco de dados de comportamento humano" mais necessário para a IA
No contexto da escassez de dados, os dados on-chain das redes de criptomoedas estão a revelar um valor único. Em comparação com os dados da Internet tradicional, os dados on-chain possuem autenticidade inerente de "alinhamento de incentivos" - cada transação, cada interação de contrato, cada comportamento de endereço de carteira está diretamente ligado a capital real e é imutável. Esses dados são definidos como "os dados de comportamento de alinhamento de incentivos humanos mais concentrados na Internet", manifestando-se em três dimensões:
Sinais "de intenção" do mundo real: os dados on-chain registam comportamentos de decisão votados com dinheiro real, e não comentários emocionais ou cliques aleatórios. Esses dados "endossados pelo capital" têm um valor extremamente alto para treinar a capacidade de decisão da IA.
Cadeia de "comportamento" rastreável: A transparência da blockchain permite que as ações dos usuários sejam completamente rastreadas. O histórico de transações de um endereço de carteira, protocolos de interação e mudanças de ativos constituem uma "cadeia de comportamento" coerente. Esses dados de comportamento estruturados são exatamente os "exemplos de raciocínio humano" mais escassos nos modelos de IA atuais.
Acesso "sem permissão" em um ecossistema aberto: os dados na blockchain são abertos e sem necessidade de permissão, proporcionando uma fonte de dados "sem barreiras" para o treinamento de modelos de IA. No entanto, essa abertura também traz desafios: os dados na blockchain existem na forma de "logs de eventos", e precisam ser limpos, padronizados e correlacionados para serem utilizados por modelos de IA. Atualmente, a taxa de "transformação estruturada" dos dados na blockchain é inferior a 5%, com uma grande quantidade de sinais de alto valor enterrados em bilhões de eventos fragmentados.
Super Rede de Dados: o "sistema operativo" dos dados em cadeia
Para resolver o problema da fragmentação dos dados na blockchain, a indústria propôs o conceito de uma rede de dados super - um "sistema operativo inteligente em blockchain" projetado especificamente para IA. O seu objetivo central é transformar sinais dispersos na blockchain em dados estruturados, verificáveis e amigáveis à IA em tempo real. Inclui os seguintes componentes:
Padrões de dados abertos: unificar a definição e a forma de descrição dos dados na blockchain, garantindo que os modelos de IA não precisem se adaptar a diferentes formatos de dados de cadeias ou protocolos, podendo "compreender" diretamente a lógica de negócios por trás dos dados.
Mecanismo de validação de dados: garante a autenticidade dos dados através do mecanismo AVS(Active Validator Set) da Ethereum. Os nós validadores verificam a integridade e a precisão dos dados na cadeia, resolvendo o problema de confiança da validação centralizada tradicional.
Camada de disponibilidade de dados de alto rendimento: através da otimização de algoritmos de compressão de dados e protocolos de transmissão, permite o processamento em tempo real de centenas de milhares de eventos em cadeia por segundo, atendendo às necessidades de dados de baixa latência e alto rendimento das aplicações de IA.
Era DataFi: os dados tornam-se "capital" negociável
O objetivo final da Super Data Network é impulsionar a indústria de IA para a era DataFi - os dados não são mais "material de treinamento" passivo, mas sim "capital" ativo, que pode ser precificado, negociado e valorizado. A realização desta visão depende da transformação dos dados em quatro propriedades essenciais:
Estruturado: transformar os dados brutos da blockchain em dados estruturados que podem ser diretamente utilizados por modelos de IA.
Combinável: Dados estruturados podem ser combinados livremente como blocos de Lego, expandindo os limites da aplicação de dados.
Verificável: garantir a autenticidade e a rastreabilidade dos dados através dos registros de hash na blockchain.
Monetização: Os provedores de dados podem monetizar dados estruturados diretamente, formando um sistema de avaliação de valor dos dados.
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, aplicando autonomamente a otimização de serviços com base nos dados de comportamento dos usuários, enquanto os usuários comuns obtêm ganhos contínuos através do compartilhamento de dados. Assim como a rede elétrica gerou a revolução industrial, a rede de computação gerou a revolução da internet, a super rede de dados está gerando a "revolução dos dados" da IA.
Quando falamos sobre o futuro da IA, frequentemente nos concentramos no "grau de inteligência" dos modelos, mas ignoramos o "solo de dados" que sustenta essa inteligência. As super redes de dados revelam uma verdade central: a evolução da IA é, na essência, a evolução da infraestrutura de dados. Da "limitação" dos dados gerados por humanos à "descoberta de valor" dos dados em blockchain, da "desordem" dos sinais fragmentados à "ordem" dos dados estruturados, da "recurso gratuito" dos dados ao "ativo de capital" do DataFi, esse conceito está remodelando a lógica subjacente da indústria de IA.
As aplicações nativas de IA da próxima geração não precisam apenas de modelos ou carteiras, mas também de dados programáveis, de alta confiança e sem necessidade de confiança. Quando os dados finalmente recebem o valor que merecem, a IA pode realmente liberar o poder de mudar o mundo.
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ChainSpy
· 08-03 18:05
A que preço vendem os dados, eu compro.
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FunGibleTom
· 08-03 18:01
Os dados e a privacidade vão explodir nesta onda.
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IntrovertMetaverse
· 08-03 17:57
Avançar para o pagamento dos dados
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AirDropMissed
· 08-03 17:51
Não se preocupe, se os dados ainda não forem suficientes, não se preocupe.
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0xSoulless
· 08-03 17:39
Dados também vão fazer as pessoas de parvas, não é?
O novo gargalo da indústria de IA: dados na cadeia tornam-se o recurso chave que muda as regras do jogo
Novos desafios na era da IA: os dados tornam-se o principal gargalo
Com o rápido crescimento da escala e da capacidade computacional dos modelos de inteligência artificial, uma questão que foi ignorada por muito tempo começa a emergir - o fornecimento de dados. A contradição estrutural que a indústria de IA enfrenta atualmente não é mais a arquitetura do modelo ou a potência de chip, mas sim como transformar os dados de comportamento humano fragmentados em recursos verificáveis, estruturados e amigáveis à IA. Essa percepção não apenas revela a atual dificuldade no desenvolvimento da IA, mas também esboça um novo cenário da "era das finanças de dados (DataFi)" - nesta era, os dados se tornarão, assim como a eletricidade e a potência computacional, um fator de produção central que pode ser mensurado, negociado e valorizado.
Da competição de poder de computação à escassez de dados
O desenvolvimento da IA é impulsionado a longo prazo por um "duplo motor de modelo-capacidade computacional". Desde a revolução do aprendizado profundo, os parâmetros do modelo saltaram de milhões para trilhões, e a demanda por capacidade computacional cresceu de forma exponencial. O custo para treinar um avançado modelo de linguagem grande já ultrapassa 100 milhões de dólares, dos quais 90% são utilizados para locação 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 pela humanidade atingiram o teto de crescimento. Tomando os dados textuais como exemplo, a quantidade total de textos de alta qualidade disponíveis publicamente na internet é de cerca de 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 suportar o treinamento de 10 modelos de igual escala. O que é mais preocupante é que a proporção de dados repetidos e de conteúdo de baixa qualidade ultrapassa 60%, comprimindo ainda mais a oferta de dados eficazes. Quando os modelos começam a "devorar" os dados gerados por eles mesmos, a degradação do desempenho do modelo causada pela "poluição de dados" tornou-se uma preocupação no setor.
A raiz dessa contradição está em: a indústria de IA há muito tempo vê os dados como "recursos gratuitos", em vez de "ativos estratégicos" que precisam ser cuidadosamente cultivados. Modelos e poder computacional já formaram um sistema de mercado maduro, mas a produção, limpeza, validação e negociação de dados ainda estão na "era da barbárie". Especialistas da indústria enfatizam: a próxima década da IA será a década da "infraestrutura de dados", e os dados on-chain da rede criptográfica são a chave para desbloquear esse impasse.
Dados na cadeia: o "banco de dados de comportamento humano" mais necessário para a IA
No contexto da escassez de dados, os dados on-chain das redes de criptomoedas estão a revelar um valor único. Em comparação com os dados da Internet tradicional, os dados on-chain possuem autenticidade inerente de "alinhamento de incentivos" - cada transação, cada interação de contrato, cada comportamento de endereço de carteira está diretamente ligado a capital real e é imutável. Esses dados são definidos como "os dados de comportamento de alinhamento de incentivos humanos mais concentrados na Internet", manifestando-se em três dimensões:
Sinais "de intenção" do mundo real: os dados on-chain registam comportamentos de decisão votados com dinheiro real, e não comentários emocionais ou cliques aleatórios. Esses dados "endossados pelo capital" têm um valor extremamente alto para treinar a capacidade de decisão da IA.
Cadeia de "comportamento" rastreável: A transparência da blockchain permite que as ações dos usuários sejam completamente rastreadas. O histórico de transações de um endereço de carteira, protocolos de interação e mudanças de ativos constituem uma "cadeia de comportamento" coerente. Esses dados de comportamento estruturados são exatamente os "exemplos de raciocínio humano" mais escassos nos modelos de IA atuais.
Acesso "sem permissão" em um ecossistema aberto: os dados na blockchain são abertos e sem necessidade de permissão, proporcionando uma fonte de dados "sem barreiras" para o treinamento de modelos de IA. No entanto, essa abertura também traz desafios: os dados na blockchain existem na forma de "logs de eventos", e precisam ser limpos, padronizados e correlacionados para serem utilizados por modelos de IA. Atualmente, a taxa de "transformação estruturada" dos dados na blockchain é inferior a 5%, com uma grande quantidade de sinais de alto valor enterrados em bilhões de eventos fragmentados.
Super Rede de Dados: o "sistema operativo" dos dados em cadeia
Para resolver o problema da fragmentação dos dados na blockchain, a indústria propôs o conceito de uma rede de dados super - um "sistema operativo inteligente em blockchain" projetado especificamente para IA. O seu objetivo central é transformar sinais dispersos na blockchain em dados estruturados, verificáveis e amigáveis à IA em tempo real. Inclui os seguintes componentes:
Padrões de dados abertos: unificar a definição e a forma de descrição dos dados na blockchain, garantindo que os modelos de IA não precisem se adaptar a diferentes formatos de dados de cadeias ou protocolos, podendo "compreender" diretamente a lógica de negócios por trás dos dados.
Mecanismo de validação de dados: garante a autenticidade dos dados através do mecanismo AVS(Active Validator Set) da Ethereum. Os nós validadores verificam a integridade e a precisão dos dados na cadeia, resolvendo o problema de confiança da validação centralizada tradicional.
Camada de disponibilidade de dados de alto rendimento: através da otimização de algoritmos de compressão de dados e protocolos de transmissão, permite o processamento em tempo real de centenas de milhares de eventos em cadeia por segundo, atendendo às necessidades de dados de baixa latência e alto rendimento das aplicações de IA.
Era DataFi: os dados tornam-se "capital" negociável
O objetivo final da Super Data Network é impulsionar a indústria de IA para a era DataFi - os dados não são mais "material de treinamento" passivo, mas sim "capital" ativo, que pode ser precificado, negociado e valorizado. A realização desta visão depende da transformação dos dados em quatro propriedades essenciais:
Estruturado: transformar os dados brutos da blockchain em dados estruturados que podem ser diretamente utilizados por modelos de IA.
Combinável: Dados estruturados podem ser combinados livremente como blocos de Lego, expandindo os limites da aplicação de dados.
Verificável: garantir a autenticidade e a rastreabilidade dos dados através dos registros de hash na blockchain.
Monetização: Os provedores de dados podem monetizar dados estruturados diretamente, formando um sistema de avaliação de valor dos dados.
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, aplicando autonomamente a otimização de serviços com base nos dados de comportamento dos usuários, enquanto os usuários comuns obtêm ganhos contínuos através do compartilhamento de dados. Assim como a rede elétrica gerou a revolução industrial, a rede de computação gerou a revolução da internet, a super rede de dados está gerando a "revolução dos dados" da IA.
Quando falamos sobre o futuro da IA, frequentemente nos concentramos no "grau de inteligência" dos modelos, mas ignoramos o "solo de dados" que sustenta essa inteligência. As super redes de dados revelam uma verdade central: a evolução da IA é, na essência, a evolução da infraestrutura de dados. Da "limitação" dos dados gerados por humanos à "descoberta de valor" dos dados em blockchain, da "desordem" dos sinais fragmentados à "ordem" dos dados estruturados, da "recurso gratuito" dos dados ao "ativo de capital" do DataFi, esse conceito está remodelando a lógica subjacente da indústria de IA.
As aplicações nativas de IA da próxima geração não precisam apenas de modelos ou carteiras, mas também de dados programáveis, de alta confiança e sem necessidade de confiança. Quando os dados finalmente recebem o valor que merecem, a IA pode realmente liberar o poder de mudar o mundo.