Sepuluh Tahun Berikutnya untuk Industri AI: Dari Daya Komputasi ke Data

Skala parameter dan kemampuan komputasi model kecerdasan buatan (AI) telah meningkat secara eksponensial dalam beberapa tahun terakhir, tetapi satu hambatan inti yang diabaikan mulai muncul—data. Dengan skala model yang melampaui triliunan parameter, kemampuan komputasi diukur dalam triliunan operasi per detik (FLOPS), tantangan terbesar yang dihadapi industri AI bukan lagi arsitektur model atau daya komputasi chip, tetapi bagaimana mengubah data perilaku manusia yang terfragmentasi menjadi sumber daya yang dapat diverifikasi, terstruktur, dan siap untuk AI.

Wawasan ini mengungkapkan kontradiksi struktural dalam perkembangan AI saat ini, sekaligus menggambarkan sebuah gambaran baru dari "Era DataFi". Dalam era ini, data tidak lagi menjadi produk sampingan dari teknologi, melainkan merupakan faktor produksi inti yang dapat diukur, diperdagangkan, dan ditingkatkan nilainya, seperti listrik dan Daya Komputasi.

Kontradiksi Struktural dalam Industri AI: Dari Daya Komputasi ke Kelaparan Data

Perkembangan AI selama ini didorong oleh "model-Daya Komputasi" sebagai dua inti utama. Sejak revolusi pembelajaran mendalam, parameter model telah meloncat dari tingkat jutaan (seperti AlexNet pada tahun 2012) menjadi triliunan (seperti GPT-4), dengan permintaan daya komputasi yang 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, saat industri fokus pada "model yang lebih besar" dan "chip yang lebih cepat", krisis sisi pasokan data perlahan-lahan mulai muncul.

"Data organik" yang dihasilkan manusia telah mencapai batas pertumbuhannya. Sebagai contoh, untuk data teks, total jumlah teks berkualitas tinggi yang dapat diambil dari internet (buku, makalah, berita) kira-kira adalah 10^12 kata, sementara pelatihan model dengan seratus miliar parameter membutuhkan sekitar data tingkat 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 mengurangi pasokan data yang efektif. Ketika model mulai "menelan" data yang dihasilkannya sendiri, penurunan kinerja model akibat "polusi data" telah menjadi kekhawatiran di industri.

Akar dari kontradiksi ini terletak pada: industri AI dalam jangka panjang menganggap data sebagai "sumber daya gratis" dan 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". Sepuluh tahun ke depan AI akan menjadi "dekade infrastruktur data", dan data on-chain dari jaringan kripto adalah kunci untuk memecahkan kebuntuan ini.

Data di Blockchain: "Basis Data Perilaku Manusia" yang Paling Dibutuhkan AI

Dalam konteks kelangkaan data, data on-chain dari jaringan kripto menunjukkan nilai yang tak 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 ini didefinisikan sebagai "data perilaku penyelarasan insentif manusia yang paling terkonsentrasi di internet", yang secara spesifik tercermin dalam tiga dimensi:

1. "Sinyal Niat" di Dunia Nyata: Data on-chain mencatat perilaku pengambilan keputusan yang dipilih dengan uang sungguhan, secara langsung mencerminkan penilaian pengguna terhadap nilai proyek, preferensi risiko, dan strategi alokasi dana. Data yang "didukung oleh modal" ini memiliki nilai yang sangat tinggi untuk melatih kemampuan pengambilan keputusan AI.

2. "Rantai Perilaku" yang dapat dilacak: Transparansi blockchain memungkinkan perilaku pengguna dapat dilacak secara menyeluruh. Riwayat transaksi dari satu alamat dompet, protokol yang pernah berinteraksi, dan perubahan aset yang dimiliki, membentuk sebuah "rantai perilaku" yang koheren. Data perilaku yang terstruktur ini adalah "contoh penalaran manusia" yang paling langka saat ini untuk model AI.

3. Ekosistem terbuka "akses tanpa izin": Data on-chain terbuka dan tanpa izin. Setiap pengembang dapat mengakses data mentah melalui penjelajah blockchain atau API data, yang menyediakan sumber data "tanpa hambatan" untuk pelatihan model AI. Namun, data on-chain ada dalam bentuk "log peristiwa", yang merupakan "sinyal mentah" yang tidak terstruktur, dan perlu dibersihkan, distandarisasi, dan dikaitkan agar dapat digunakan oleh model AI. Saat ini, "tingkat konversi terstruktur" data on-chain kurang dari 5%, dengan banyak sinyal bernilai tinggi terpendam di antara miliaran peristiwa yang terfragmentasi.

Hyperdata Network: "Sistem Operasi" untuk Data di Rantai

Untuk mengatasi masalah fragmentasi data di blockchain, industri telah mengusulkan konsep Hyperdata Network—"sistem operasi pintar berbasis blockchain" yang dirancang khusus untuk AI. Tujuan inti dari sistem ini adalah mengubah sinyal blockchain yang terdistribusi menjadi data siap AI yang terstruktur, dapat diverifikasi, dan dapat digabungkan secara real-time.

Manuskrip：Standar Data Terbuka

Salah satu masalah terbesar dari data di blockchain adalah "format yang tidak teratur". Format log peristiwa dari berbagai blockchain berbeda-beda, dan struktur data dari versi yang berbeda dari protokol yang sama juga bisa berubah. Manuscript sebagai standar skema data terbuka, menyatukan definisi dan cara deskripsi data di blockchain. Sebagai contoh, ia menstandarisasi "perilaku staking pengguna" menjadi data terstruktur yang mencakup staker_address, protocol_id, amount, timestamp, reward_token, dan sebagainya, memastikan model AI tidak perlu menyesuaikan dengan format data dari berbagai blockchain atau protokol, langsung "memahami" logika bisnis di balik data.

Nilai terstandarisasi ini terletak pada pengurangan biaya gesekan dalam pengembangan AI. Berdasarkan Manuscript, semua data di blockchain telah diproses sebelumnya sesuai dengan standar yang seragam, sehingga pengembang dapat langsung memanggil "catatan staking pengguna" "catatan penyediaan likuiditas" dan data terstruktur lainnya, yang secara signifikan memperpendek periode pelatihan model.

Jaminan Keandalan Data

Permintaan inti dari model AI terhadap data adalah "tepercaya". Jaringan Hyperdata memastikan keaslian data melalui mekanisme AVS (Active Validator Set) Ethereum. AVS adalah komponen ekstensi dari lapisan konsensus Ethereum, yang terdiri dari node validator yang bertanggung jawab untuk memverifikasi integritas dan akurasi data di atas rantai. Ketika Jaringan Hyperdata memproses sebuah peristiwa di atas rantai, node AVS akan memverifikasi silang nilai hash data, informasi tanda tangan, dan status di atas rantai, memastikan bahwa data terstruktur yang dihasilkan sepenuhnya konsisten dengan data asli di atas rantai.

Mekanisme verifikasi "jaminan ekonomi kripto" ini menyelesaikan masalah kepercayaan pada verifikasi terpusat tradisional. Keaslian data dijamin oleh jaringan validator terdesentralisasi, dan setiap tindakan manipulasi akan memicu mekanisme penalti kontrak pintar.

Lapisan Ketersediaan Data Berkecepatan Tinggi

Model AI, terutama aplikasi AI interaktif waktu nyata, memerlukan pasokan data dengan latensi rendah dan throughput tinggi. Lapisan Ketersediaan Data (DA) dirancang khusus untuk memenuhi kebutuhan ini, dengan mengoptimalkan algoritma kompresi data dan protokol transmisi, sehingga memungkinkan pemrosesan waktu nyata dari ratusan ribu peristiwa on-chain per detik. Misalnya, ketika terjadi transaksi besar di suatu platform, DA dapat menyelesaikan ekstraksi data, standardisasi, dan verifikasi dalam waktu 1 detik, dan mengirimkan "sinyal transaksi besar" yang terstruktur kepada model AI yang berlangganan, sehingga dapat menyesuaikan strategi perdagangan secara tepat waktu.

Di balik throughput tinggi adalah arsitektur modular. DA memisahkan penyimpanan data dan komputasi, di mana penyimpanan data ditangani oleh jaringan node terdistribusi, dan komputasi dilakukan melalui Rollup off-chain, menghindari hambatan kinerja dari blockchain itu sendiri. Desain ini memungkinkan Hyperdata Network untuk mendukung kebutuhan data real-time untuk aplikasi AI berskala besar.

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 "bahan pelatihan" yang pasif, tetapi menjadi "modal" yang aktif, dapat dinilai, diperdagangkan, dan dihargai. Realisasi visi ini bergantung pada Hyperdata Network yang mengubah data menjadi empat atribut inti:

1. Terstruktur: dari "sinyal mentah" menjadi "aset yang dapat digunakan". Data on-chain yang tidak diproses seperti "minyak mentah", perlu disuling agar menjadi "bensin". Jaringan Hyperdata mengubahnya menjadi data terstruktur melalui standar, sehingga data dapat langsung dipanggil oleh model AI, sama mudahnya seperti memanggil antarmuka API.

2. Dapat Digabungkan: "Blok Lego" Data. Data terstruktur dapat digabungkan secara bebas seperti blok Lego. Misalnya, pengembang dapat menggabungkan "catatan staking pengguna" dengan "data fluktuasi harga", dan "jumlah penyebutan di media sosial" untuk melatih "model prediksi sentimen pasar DeFi". Kemampuan untuk digabungkan ini sangat memperluas batasan aplikasi data.

3. Dapat Diverifikasi: "Pengesahan Kredit" Data. Data terstruktur yang telah diverifikasi akan menghasilkan "jejak data" (nilai hash) yang unik dan disimpan di blockchain. Setiap aplikasi AI atau pengembang yang menggunakan data tersebut dapat memverifikasi keaslian data dengan memeriksa nilai hash.

4. Dapat Dikonversi: "Monetisasi nilai" data. Di era DataFi, penyedia data dapat langsung memonetisasi data terstruktur. Misalnya, sebuah tim mengembangkan "sinyal peringatan kerentanan kontrak pintar" melalui analisis data di blockchain, yang dapat mereka kemas menjadi layanan API dan mengenakan biaya berdasarkan jumlah panggilan. Pengguna biasa juga dapat memberikan izin untuk berbagi data blockchain anonim mereka dan mendapatkan imbalan token data.

Kesimpulan: Revolusi Data, Sepuluh Tahun Berikutnya AI

Ketika kita membicarakan masa depan AI, kita sering kali fokus pada "tingkat kecerdasan" model, tetapi mengabaikan "tanah data" yang mendukung kecerdasan tersebut. Hyperdata Network mengungkapkan sebuah 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 "ketertiban" data terstruktur, dari "sumber daya gratis" data hingga "aset modal" DataFi, Hyperdata Network sedang membentuk kembali logika dasar industri AI.

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

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