A próxima década da indústria de IA: do poder de computação aos dados
O tamanho dos parâmetros e a capacidade de computação dos modelos de inteligência artificial (IA) cresceram exponencialmente nos últimos anos, mas um gargalo central que tem sido negligenciado está se tornando gradualmente evidente - os dados. À medida que o tamanho do modelo ultrapassa trilhões de parâmetros e a capacidade de computação é medida em bilhões de bilhões de operações de ponto flutuante por segundo (FLOPS), o maior desafio enfrentado pela indústria de IA não é mais a arquitetura do modelo ou o poder de computação dos chips, mas sim como transformar os dados fragmentados do comportamento humano em recursos verificáveis, estruturados e prontos para IA.
Esta visão revela a contradição estrutural do desenvolvimento atual da IA, ao mesmo tempo que esboça um novo cenário da "Era DataFi". Nesta era, os dados deixaram de ser um subproduto da tecnologia e tornaram-se um fator de produção central, mensurável, negociável e valorizável, assim como a eletricidade e o Poder de computação.
Contradições estruturais na indústria de IA: da competição de poder de computação à fome de dados
O desenvolvimento da IA tem sido impulsionado a longo prazo pela dupla "modelo-Poder de computação". Desde a revolução do aprendizado profundo, os parâmetros do modelo saltaram de milhões (como o AlexNet de 2012) para trilhões (como o GPT-4), com a demanda por poder de computação crescendo de forma exponencial. O custo de 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 pela humanidade atingiram o teto de crescimento. Tomemos como exemplo os dados textuais: a quantidade total de textos de alta qualidade disponíveis na internet (livros, artigos, notícias) que podem ser rastreados publicamente é de aproximadamente 10^12 palavras, enquanto o treinamento de um modelo com 100 bilhões de parâmetros requer cerca de 10^13 palavras de dados. Isso significa que o pool de dados existente só pode suportar o treinamento de 10 modelos de tamanho equivalente. Mais preocupante ainda é que dados duplicados e conteúdos de baixa qualidade representam mais de 60%, comprimindo ainda mais a oferta de dados eficazes. Quando os modelos começam a "devorar" os dados que geram, a degradação do desempenho do modelo causada pela "poluição de dados" tornou-se uma preocupação para a indústria.
A raiz dessa contradição está no fato de que 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 de computação já formaram um sistema de mercado maduro, mas a produção, limpeza, verificação e negociação de dados ainda estão na "era primitiva". 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 pela IA
Num contexto de escassez de dados, os dados em cadeia das redes de criptomoedas exibem 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. Esses dados são definidos como "os dados de comportamento humano mais concentrados em alinhamento de incentivos na Internet", refletindo-se em três dimensões:
Sinais de "intenção" do mundo real: os dados on-chain registram decisões votadas com dinheiro real, refletindo diretamente o julgamento dos usuários sobre o valor do projeto, suas preferências de risco e estratégias de alocação de recursos. Esses dados, que são "apoiados 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 o comportamento do usuário seja totalmente rastreado. O histórico de transações de um endereço de carteira, os protocolos com os quais interagiu e as mudanças nos ativos detidos formam uma "cadeia de comportamento" coerente. Esses dados de comportamento estruturados são a "amostra de raciocínio humano" mais escassa atualmente para os modelos de IA.
Acesso "sem licença" em ecossistemas abertos: os dados em blockchain são abertos e sem necessidade de licença. Qualquer desenvolvedor pode acessar dados brutos através de exploradores de blockchain ou APIs de dados, proporcionando uma fonte de dados "sem barreiras" para o treinamento de modelos de IA. No entanto, os dados em blockchain existem na forma de "registros de eventos", são "sinais brutos" não estruturados, e 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 muitos sinais de alto valor estão enterrados em bilhões de eventos fragmentados.
Hyperdata Network: o "sistema operativo" de dados on-chain
Para resolver o problema da fragmentação dos dados na cadeia, a indústria propôs o conceito de Hyperdata Network - um "sistema operativo inteligente na cadeia" projetado especificamente para IA. O seu objetivo central é transformar sinais dispersos na cadeia em dados prontos para IA, estruturados, verificáveis e em tempo real.
Manuscrito: Padrões de Dados Abertos
Um dos maiores pontos críticos dos dados on-chain é a "desorganização dos formatos". Os formatos dos logs de eventos de diferentes blockchains variam, e a estrutura de dados de diferentes versões de um 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 on-chain. Por exemplo, ele padroniza o "comportamento de staking do usuário" como dados estruturados que incluem os campos staker_address, protocol_id, amount, timestamp, reward_token, garantindo que o modelo de IA não precise se adaptar aos diferentes formatos de dados de chains ou protocolos, podendo "compreender" diretamente a lógica de negócios por trás dos dados.
Esse valor padronizado reside na redução dos custos de atrito no desenvolvimento de IA. Baseado no Manuscript, todos os dados on-chain foram pré-processados de acordo com um padrão unificado, permitindo que os desenvolvedores chamem diretamente dados estruturados como "registros de staking de usuários" e "registros de fornecimento de liquidez", encurtando significativamente o ciclo de treinamento do modelo.
Garantia de confiabilidade dos dados
O requisito central dos modelos de IA em relação aos dados é a "confiabilidade". A Hyperdata Network garante a autenticidade dos dados através do mecanismo AVS (Active Validator Set) do Ethereum. O AVS é um componente de extensão da camada de consenso do Ethereum, composto por nós validadores que são responsáveis por validar a integridade e precisão dos dados na cadeia. Quando a Hyperdata Network processa um evento na cadeia, os nós AVS validam cruzadamente os hashes dos dados, informações de assinatura e o estado na cadeia, garantindo que os dados estruturados gerados sejam totalmente consistentes com os dados originais na cadeia.
Este mecanismo de verificação chamado "garantia da economia criptográfica" resolve o problema de confiança da verificação centralizada de dados tradicional. A autenticidade dos dados é respaldada por uma rede descentralizada de validadores, e qualquer tentativa de manipulação acionará o mecanismo de penalização do contrato inteligente.
Camada de disponibilidade de dados de alta taxa de transferência
Modelos de IA, especialmente aplicações de IA interativas em tempo real, exigem fornecimento de dados com baixa latência e alta capacidade de processamento. A camada de Disponibilidade de Dados (DA) 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 na cadeia por segundo. Por exemplo, quando uma grande transação ocorre em uma plataforma, a DA pode extrair, normalizar e validar os dados em 1 segundo, e enviar o "sinal de grande transação" estruturado para os modelos de IA assinantes, permitindo que ajustem suas estratégias de negociação em tempo hábil.
Por trás da alta taxa de transferência está a arquitetura modular. O 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 de Rollup fora da cadeia, evitando o gargalo de desempenho da própria blockchain. Este design permite que a Hyperdata Network suporte as demandas de dados em tempo real de aplicações de IA em grande escala.
Era DataFi: Quando os dados se tornam "capital" negociável
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. A realização dessa visão depende da Hyperdata Network transformar os dados em quatro propriedades centrais:
Estruturado: de "sinal bruto" a "ativo utilizável". Dados on-chain não processados são como "petróleo bruto", precisam ser refinados para se tornarem "gasolina". A Hyperdata Network transforma esses dados em dados estruturados através de padrões, permitindo que os dados sejam diretamente acessados por modelos de IA, tão simples quanto chamar uma interface API.
Combinável: os "tijolos de Lego" dos dados. Dados estruturados podem ser combinados livremente como tijolos de Lego. Por exemplo, os desenvolvedores podem combinar os "registros de staking de usuários" com "dados de flutuação de preços" e "quantidade de menções sociais" para treinar um "modelo de previsão de sentimento do mercado DeFi". Esta combinabilidade expande enormemente os limites de aplicação dos dados.
Verificável: a "garantia de crédito" dos dados. Os dados estruturados que são verificados geram uma "impressão digital de dados" (valor hash) única, que é armazenada na blockchain. Qualquer aplicação de IA ou desenvolvedor que utilize esses dados pode confirmar a autenticidade dos dados verificando o valor hash.
Monetização: a "monetização do valor" dos dados. Na era do DataFi, os provedores de dados podem monetizar dados estruturados diretamente. Por exemplo, uma equipe que analisa dados on-chain desenvolveu um "sinal de alerta de vulnerabilidade de contrato inteligente", que pode ser empacotado como um serviço de API e cobrado por chamadas. Usuários comuns também podem autorizar o compartilhamento de seus dados on-chain anonimizados, recebendo recompensas em tokens de dados.
Conclusão: Revolução dos Dados, a Próxima Década da IA
Quando falamos sobre o futuro da IA, frequentemente 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, na essência, a evolução da infraestrutura de dados. Desde a "limitação" dos dados gerados pelos humanos até a "descoberta de valor" dos dados em blockchain, desde a "desordem" dos sinais fragmentados até a "ordem" dos dados estruturados, desde o "recurso gratuito" dos dados até o "ativo de capital" do DataFi, a Hyperdata Network está remodelando a lógica subjacente da indústria de IA.
Na era do DataFi, os dados tornar-se-ão a ponte que liga a IA ao mundo real. Os agentes de negociação percebem o sentimento do mercado através de dados on-chain, os dApps autônomos otimizam serviços com base nos dados de comportamento dos usuários, e os usuários comuns obtêm receitas contínuas através do compartilhamento de dados. Assim como a rede elétrica deu origem à revolução industrial, a rede de poder de computação deu origem à revolução da internet, a Hyperdata Network está a gerar 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 programáveis, sem confiança 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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SmartContractPlumber
· 19h atrás
A violação da privacidade dos dados também é uma grande vulnerabilidade, tão perigosa quanto a reentrada em contratos inteligentes.
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governance_ghost
· 19h atrás
Dados são o novo petróleo, certo? 草
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MultiSigFailMaster
· 19h atrás
Não ouça as exagerações, os dados não são nada mais do que a "droga revitalizante" das placas gráficas que falamos agora.
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airdrop_whisperer
· 19h atrás
Dados e poder de computação lutam, o poder de computação não consegue vencer.
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ThreeHornBlasts
· 20h atrás
Os dados são o grande irmão, o Poder de computação é tudo irmão mais novo.
Revolução dos dados de IA: a ascensão dos dados na cadeia e da era DataFi
A próxima década da indústria de IA: do poder de computação aos dados
O tamanho dos parâmetros e a capacidade de computação dos modelos de inteligência artificial (IA) cresceram exponencialmente nos últimos anos, mas um gargalo central que tem sido negligenciado está se tornando gradualmente evidente - os dados. À medida que o tamanho do modelo ultrapassa trilhões de parâmetros e a capacidade de computação é medida em bilhões de bilhões de operações de ponto flutuante por segundo (FLOPS), o maior desafio enfrentado pela indústria de IA não é mais a arquitetura do modelo ou o poder de computação dos chips, mas sim como transformar os dados fragmentados do comportamento humano em recursos verificáveis, estruturados e prontos para IA.
Esta visão revela a contradição estrutural do desenvolvimento atual da IA, ao mesmo tempo que esboça um novo cenário da "Era DataFi". Nesta era, os dados deixaram de ser um subproduto da tecnologia e tornaram-se um fator de produção central, mensurável, negociável e valorizável, assim como a eletricidade e o Poder de computação.
Contradições estruturais na indústria de IA: da competição de poder de computação à fome de dados
O desenvolvimento da IA tem sido impulsionado a longo prazo pela dupla "modelo-Poder de computação". Desde a revolução do aprendizado profundo, os parâmetros do modelo saltaram de milhões (como o AlexNet de 2012) para trilhões (como o GPT-4), com a demanda por poder de computação crescendo de forma exponencial. O custo de 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 pela humanidade atingiram o teto de crescimento. Tomemos como exemplo os dados textuais: a quantidade total de textos de alta qualidade disponíveis na internet (livros, artigos, notícias) que podem ser rastreados publicamente é de aproximadamente 10^12 palavras, enquanto o treinamento de um modelo com 100 bilhões de parâmetros requer cerca de 10^13 palavras de dados. Isso significa que o pool de dados existente só pode suportar o treinamento de 10 modelos de tamanho equivalente. Mais preocupante ainda é que dados duplicados e conteúdos de baixa qualidade representam mais de 60%, comprimindo ainda mais a oferta de dados eficazes. Quando os modelos começam a "devorar" os dados que geram, a degradação do desempenho do modelo causada pela "poluição de dados" tornou-se uma preocupação para a indústria.
A raiz dessa contradição está no fato de que 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 de computação já formaram um sistema de mercado maduro, mas a produção, limpeza, verificação e negociação de dados ainda estão na "era primitiva". 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 pela IA
Num contexto de escassez de dados, os dados em cadeia das redes de criptomoedas exibem 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. Esses dados são definidos como "os dados de comportamento humano mais concentrados em alinhamento de incentivos na Internet", refletindo-se em três dimensões:
Sinais de "intenção" do mundo real: os dados on-chain registram decisões votadas com dinheiro real, refletindo diretamente o julgamento dos usuários sobre o valor do projeto, suas preferências de risco e estratégias de alocação de recursos. Esses dados, que são "apoiados 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 o comportamento do usuário seja totalmente rastreado. O histórico de transações de um endereço de carteira, os protocolos com os quais interagiu e as mudanças nos ativos detidos formam uma "cadeia de comportamento" coerente. Esses dados de comportamento estruturados são a "amostra de raciocínio humano" mais escassa atualmente para os modelos de IA.
Acesso "sem licença" em ecossistemas abertos: os dados em blockchain são abertos e sem necessidade de licença. Qualquer desenvolvedor pode acessar dados brutos através de exploradores de blockchain ou APIs de dados, proporcionando uma fonte de dados "sem barreiras" para o treinamento de modelos de IA. No entanto, os dados em blockchain existem na forma de "registros de eventos", são "sinais brutos" não estruturados, e 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 muitos sinais de alto valor estão enterrados em bilhões de eventos fragmentados.
Hyperdata Network: o "sistema operativo" de dados on-chain
Para resolver o problema da fragmentação dos dados na cadeia, a indústria propôs o conceito de Hyperdata Network - um "sistema operativo inteligente na cadeia" projetado especificamente para IA. O seu objetivo central é transformar sinais dispersos na cadeia em dados prontos para IA, estruturados, verificáveis e em tempo real.
Manuscrito: Padrões de Dados Abertos
Um dos maiores pontos críticos dos dados on-chain é a "desorganização dos formatos". Os formatos dos logs de eventos de diferentes blockchains variam, e a estrutura de dados de diferentes versões de um 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 on-chain. Por exemplo, ele padroniza o "comportamento de staking do usuário" como dados estruturados que incluem os campos staker_address, protocol_id, amount, timestamp, reward_token, garantindo que o modelo de IA não precise se adaptar aos diferentes formatos de dados de chains ou protocolos, podendo "compreender" diretamente a lógica de negócios por trás dos dados.
Esse valor padronizado reside na redução dos custos de atrito no desenvolvimento de IA. Baseado no Manuscript, todos os dados on-chain foram pré-processados de acordo com um padrão unificado, permitindo que os desenvolvedores chamem diretamente dados estruturados como "registros de staking de usuários" e "registros de fornecimento de liquidez", encurtando significativamente o ciclo de treinamento do modelo.
Garantia de confiabilidade dos dados
O requisito central dos modelos de IA em relação aos dados é a "confiabilidade". A Hyperdata Network garante a autenticidade dos dados através do mecanismo AVS (Active Validator Set) do Ethereum. O AVS é um componente de extensão da camada de consenso do Ethereum, composto por nós validadores que são responsáveis por validar a integridade e precisão dos dados na cadeia. Quando a Hyperdata Network processa um evento na cadeia, os nós AVS validam cruzadamente os hashes dos dados, informações de assinatura e o estado na cadeia, garantindo que os dados estruturados gerados sejam totalmente consistentes com os dados originais na cadeia.
Este mecanismo de verificação chamado "garantia da economia criptográfica" resolve o problema de confiança da verificação centralizada de dados tradicional. A autenticidade dos dados é respaldada por uma rede descentralizada de validadores, e qualquer tentativa de manipulação acionará o mecanismo de penalização do contrato inteligente.
Camada de disponibilidade de dados de alta taxa de transferência
Modelos de IA, especialmente aplicações de IA interativas em tempo real, exigem fornecimento de dados com baixa latência e alta capacidade de processamento. A camada de Disponibilidade de Dados (DA) 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 na cadeia por segundo. Por exemplo, quando uma grande transação ocorre em uma plataforma, a DA pode extrair, normalizar e validar os dados em 1 segundo, e enviar o "sinal de grande transação" estruturado para os modelos de IA assinantes, permitindo que ajustem suas estratégias de negociação em tempo hábil.
Por trás da alta taxa de transferência está a arquitetura modular. O 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 de Rollup fora da cadeia, evitando o gargalo de desempenho da própria blockchain. Este design permite que a Hyperdata Network suporte as demandas de dados em tempo real de aplicações de IA em grande escala.
Era DataFi: Quando os dados se tornam "capital" negociável
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. A realização dessa visão depende da Hyperdata Network transformar os dados em quatro propriedades centrais:
Estruturado: de "sinal bruto" a "ativo utilizável". Dados on-chain não processados são como "petróleo bruto", precisam ser refinados para se tornarem "gasolina". A Hyperdata Network transforma esses dados em dados estruturados através de padrões, permitindo que os dados sejam diretamente acessados por modelos de IA, tão simples quanto chamar uma interface API.
Combinável: os "tijolos de Lego" dos dados. Dados estruturados podem ser combinados livremente como tijolos de Lego. Por exemplo, os desenvolvedores podem combinar os "registros de staking de usuários" com "dados de flutuação de preços" e "quantidade de menções sociais" para treinar um "modelo de previsão de sentimento do mercado DeFi". Esta combinabilidade expande enormemente os limites de aplicação dos dados.
Verificável: a "garantia de crédito" dos dados. Os dados estruturados que são verificados geram uma "impressão digital de dados" (valor hash) única, que é armazenada na blockchain. Qualquer aplicação de IA ou desenvolvedor que utilize esses dados pode confirmar a autenticidade dos dados verificando o valor hash.
Monetização: a "monetização do valor" dos dados. Na era do DataFi, os provedores de dados podem monetizar dados estruturados diretamente. Por exemplo, uma equipe que analisa dados on-chain desenvolveu um "sinal de alerta de vulnerabilidade de contrato inteligente", que pode ser empacotado como um serviço de API e cobrado por chamadas. Usuários comuns também podem autorizar o compartilhamento de seus dados on-chain anonimizados, recebendo recompensas em tokens de dados.
Conclusão: Revolução dos Dados, a Próxima Década da IA
Quando falamos sobre o futuro da IA, frequentemente 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, na essência, a evolução da infraestrutura de dados. Desde a "limitação" dos dados gerados pelos humanos até a "descoberta de valor" dos dados em blockchain, desde a "desordem" dos sinais fragmentados até a "ordem" dos dados estruturados, desde o "recurso gratuito" dos dados até o "ativo de capital" do DataFi, a Hyperdata Network está remodelando a lógica subjacente da indústria de IA.
Na era do DataFi, os dados tornar-se-ão a ponte que liga a IA ao mundo real. Os agentes de negociação percebem o sentimento do mercado através de dados on-chain, os dApps autônomos otimizam serviços com base nos dados de comportamento dos usuários, e os usuários comuns obtêm receitas contínuas através do compartilhamento de dados. Assim como a rede elétrica deu origem à revolução industrial, a rede de poder de computação deu origem à revolução da internet, a Hyperdata Network está a gerar 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 programáveis, sem confiança e de alto sinal. Quando os dados finalmente forem valorizados como merecem, a IA poderá realmente liberar o poder de mudar o mundo.