A próxima revolução da indústria de IA: da competição de poder de computação à infraestrutura de dados
Com a escala de parâmetros dos modelos de inteligência artificial a ultrapassar os trilhões, a capacidade de computação medida em bilhões de bilhões de operações por segundo, um gargalo central que foi negligenciado está a emergir — os dados. A próxima revolução da indústria de IA não será mais impulsionada pela arquitetura do modelo ou pelo poder de computação dos chips, mas sim pela forma como transformar os dados fragmentados do comportamento humano em capital verificável, estruturado e pronto para IA. Esta percepção não só revela a contradição estrutural do desenvolvimento atual da IA, mas também esboça um novo cenário da "era DataFi" — nesta era, os dados não são mais um subproduto da tecnologia, mas sim um fator de produção central que pode ser medido, negociado e valorizado, assim como eletricidade e poder de computação.
Da competição de poder de computação à fome de dados: as contradições estruturais da indústria de IA
O desenvolvimento da IA é impulsionado a longo prazo por um núcleo duplo de "modelo - Poder de computação". Desde a revolução do aprendizado profundo, os parâmetros do modelo saltaram de milhões para trilhões, e a demanda por poder de computação cresceu em uma escala exponencial. Segundo dados, o custo de treinar um modelo avançado de linguagem grande já ultrapassou 100 milhões de dólares, dos quais 90% são usados para locação de clusters de GPU. No entanto, enquanto a indústria foca 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 como exemplo os dados textuais, a quantidade total de texto de alta qualidade disponível na internet (livros, artigos, notícias) é de cerca de 10^12 palavras, enquanto o treinamento de um modelo com cem bilhões de parâmetros requer aproximadamente dados na ordem de 10^13 palavras — isso significa que o atual pool de dados só pode suportar o treinamento de 10 modelos de igual escala. Mais grave ainda, a proporção de dados duplicados e conteúdo de baixa qualidade ultrapassa 60%, comprimindo ainda mais a oferta de dados eficazes. Quando os modelos começam a "devorar" os dados que eles próprios geram (como artigos escritos por IA, imagens geradas por IA), a degradação do desempenho do modelo causada pela "poluição de dados" tornou-se uma preocupação no setor.
A raiz dessa contradição reside no fato de que a indústria de IA tem visto os dados como "recursos gratuitos" a longo prazo, em vez de "ativos estratégicos" que precisam ser cuidadosamente cultivados. Modelos e poder de computação já formaram um sistema de mercado maduro - o poder de computação é precificado em plataformas em nuvem por FLOPS, e os modelos têm interfaces de API cobradas por número de chamadas - mas a produção, limpeza, validação e negociação de dados ainda está na "era primitiva". A próxima década da IA será a década da "infraestrutura de dados", e os dados on-chain de redes criptográficas são a chave para desbloquear essa armadilha.
Dados on-chain: A "base de dados de comportamento humano" mais necessária para a IA
No contexto da escassez de dados, os dados on-chain das redes de criptomoedas estão a mostrar um valor inigualável. Comparados com os dados da internet tradicional (como publicações em redes sociais, comentários em e-commerce), os dados on-chain possuem, de forma inerente, a autenticidade da "alinhamento de incentivos" — cada transação, cada interação de contrato, cada comportamento de endereço de carteira estão diretamente ligados a capital real e são imutáveis. Isso pode ser definido como "os dados de comportamento humano mais concentrados em alinhamento de incentivos da internet", refletindo-se em três dimensões:
Sinais de "intenção" do mundo real
Os dados registados na blockchain não são comentários emocionais ou cliques aleatórios, mas sim comportamentos de decisão votados com dinheiro real. Por exemplo, a troca de ativos por uma carteira num DEX, a utilização de um empréstimo numa plataforma de empréstimos ou o registo de um domínio num serviço de domínio, refletem diretamente o julgamento do utilizador sobre o valor do projeto, a preferência de risco e a estratégia de alocação de fundos. Esses dados "endossados por capital" têm um valor extremamente elevado para treinar a capacidade de decisão da IA (como previsões financeiras, análises de mercado). Em contraste, os dados da internet tradicional estão repletos de "ruído" - como os likes falsos nas redes sociais e os comentários de vendas fictícias em plataformas de e-commerce; esses dados não apenas não conseguem treinar modelos de IA fiáveis, como também podem induzir os modelos em erro.
Cadeia de Comportamento Rastreável
A transparência da blockchain permite que o comportamento do usuário seja completamente rastreável. 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. Por exemplo, ao analisar as operações de um determinado endereço em protocolos DeFi desde 2020 até agora, a IA pode identificar com precisão se é um "detentor de longo prazo", "trader de arbitragem" ou "fornecedor de liquidez", e com base nisso construir um perfil de usuário. Esses dados de comportamento estruturados são os "exemplos de raciocínio humano" mais escassos para os modelos de IA atuais.
Acesso "sem permissão" ao ecossistema aberto
Ao contrário da natureza fechada dos dados empresariais tradicionais (como registros de transações bancárias e dados de usuários de e-commerce), os dados em blockchain são abertos e não requerem permissão. Qualquer desenvolvedor pode acessar dados brutos através de exploradores de blockchain ou APIs de dados, o que oferece uma fonte de dados "sem barreiras" para o treinamento de modelos de IA. No entanto, essa abertura também traz desafios: os dados em blockchain existem na forma de "logs de eventos" (como eventos de Transferência ERC-20 do Ethereum e eventos de Swap de exchanges), que são "sinais brutos" não estruturados, necessitando de limpeza, padronização e correlação para serem utilizados por modelos de IA. Atualmente, a "taxa de conversão estrutural" dos dados em blockchain é inferior a 5%, e uma enorme quantidade de sinais de alto valor está enterrada em bilhões de eventos fragmentados.
Hyperdata Network: o "sistema operativo" dos dados na blockchain
Para resolver o problema da fragmentação dos dados na cadeia, a indústria apresentou a Hyperdata Network - um "sistema operativo inteligente na cadeia" projetado especialmente para IA. Seu objetivo central é transformar sinais fragmentados da cadeia em dados estruturados, verificáveis e prontos para IA que possam ser combinados em tempo real.
Manuscrito: Padrões de dados abertos, permitindo que a IA "entenda" o mundo on-chain
Um dos principais problemas dos dados on-chain é a "confusão de formatos" - os formatos dos logs de eventos variam entre diferentes blockchains (como Ethereum, Solana, Avalanche), e a estrutura de dados da mesma versão de um protocolo também pode mudar. O Manuscript, como um padrão de schema de dados aberto, unificou a definição e a descrição dos dados on-chain. Por exemplo, ele padroniza o "comportamento de staking do usuário" como dados estruturados que contêm campos como staker_address, protocol_id, amount, timestamp, reward_token, garantindo que os modelos de IA não precisem se adaptar a diferentes formatos de dados de blockchains ou protocolos, e possam "entender" diretamente a lógica de negócios por trás dos dados.
Esse valor padronizado reside na redução dos custos de atrito no desenvolvimento de IA. Supondo que uma equipe precise treinar um "modelo de previsão de comportamento de usuários DeFi", a abordagem tradicional requereria a integração separada das APIs de várias blockchains como Ethereum e Polygon, além da escrita de diferentes scripts de análise; enquanto que, com base no Manuscript, todos os dados na blockchain já foram pré-processados segundo um padrão unificado, permitindo que os desenvolvedores chamem diretamente dados estruturados como "registros de staking de usuários" e "registros de fornecimento de liquidez", reduzindo significativamente o tempo de treinamento do modelo.
A exigência central dos modelos de IA em relação aos dados é a "credibilidade" – se os dados de treino forem alterados ou contaminados, a saída do modelo será inútil. O mecanismo AVS (Active Validator Set) da Ethereum garante a autenticidade dos dados. O AVS é um componente de extensão da camada de consenso da Ethereum, composto por nós validadores com mais de 600 mil ETH em garantia, que são responsáveis por validar a integridade e precisão dos dados na cadeia. Ao processar um evento na cadeia, os nós AVS fazem a verificação cruzada dos hashes dos dados, das informações de assinatura e do estado na cadeia, garantindo que os dados estruturados gerados correspondam exatamente aos dados originais na cadeia.
Este mecanismo de verificação denominado "garantia de economia criptográfica" resolve o problema de confiança da verificação centralizada de dados tradicionais. Por exemplo, se uma empresa de IA utilizar dados on-chain fornecidos por uma entidade centralizada, precisará confiar que essa entidade não adulterou os dados; enquanto, ao usar a Hyperdata Network, a autenticidade dos dados é respaldada por uma rede de verificadores descentralizada, e qualquer ato de adulteração acionará o mecanismo de punição do contrato inteligente (como a dedução do ETH em garantia).
Camada de disponibilidade de dados de alta taxa de transferência
Modelos de IA, especialmente aplicações de IA em tempo real (como robôs de negociação, atendimento ao cliente inteligente), necessitam de fornecimento de dados com baixa latência e alta taxa de transferência. Através da otimização de algoritmos de compressão de dados e protocolos de transmissão, é possível realizar o processamento em tempo real de centenas de milhares de eventos on-chain por segundo. Por exemplo, quando ocorre uma grande transação em um DEX, o sistema pode concluir a extração, normalização e validação dos dados em 1 segundo e enviar o "sinal de grande transação" estruturado para os modelos de IA subscritos, permitindo que ajustem suas estratégias de negociação a tempo.
Por trás da alta taxa de transferência está a arquitetura modular - separando o armazenamento de dados do cálculo, onde o armazenamento de dados é realizado por uma rede de nós distribuídos, enquanto o cálculo é realizado através de Rollup fora da cadeia, evitando os gargalos de desempenho da própria blockchain. Este design permite que o sistema suporte as necessidades de dados em tempo real de aplicações de IA em grande escala, como fornecer serviços de dados on-chain simultaneamente online para muitos agentes de transação.
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. Assim como a eletricidade é precificada em quilowatts e o poder de computação em FLOPS, os dados também devem ser avaliados, classificados e valorizados. A realização dessa visão depende da transformação dos dados em quatro propriedades principais:
Estruturado: de "sinal bruto" a "ativo utilizável"
Dados on-chain não tratados são como "petróleo", precisam ser refinados para se tornarem "gasolina". Através da padronização, eles são convertidos em dados estruturados, por exemplo, decompondo "o endereço da carteira A depositou X tokens no protocolo B no tempo T" em dados multidimensionais que incluem perfis de usuários, atributos do protocolo, tipos de ativos e timestamps. Essa estrutura permite que os dados sejam diretamente acessados por modelos de IA, tão simples quanto chamar uma interface API.
Combinável: os "blocos de Lego" dos dados
Na Web3, a "composibilidade" deu origem à explosão do DeFi (como a inovação na combinação de diferentes protocolos). Trazendo essa ideia para o campo dos dados: dados estruturados podem ser combinados livremente como blocos de Lego. Por exemplo, os desenvolvedores podem combinar "registros de participação de usuários" (de protocolos de participação) com "dados de flutuação de preços" (de oráculos), e "volume de menções sociais" (de APIs de plataformas sociais) para treinar um "modelo de previsão de sentimento do mercado DeFi". Essa composibilidade expande enormemente os limites da aplicação de dados, permitindo que a inovação em IA não fique restrita a uma única fonte de dados.
Verificável: "Endosse de crédito" dos dados
Através de dados estruturados verificados, será gerado um "dedo digital" (hash) único, que será armazenado na blockchain. Qualquer aplicação de IA ou desenvolvedor que utilize esses dados pode confirmar a autenticidade dos dados verificando o hash. Essa "verificabilidade" confere uma propriedade de crédito aos dados - por exemplo, um conjunto de dados rotulado como "sinal de negociação de alta qualidade" pode ter sua precisão histórica rastreada através dos registros de hash na blockchain, permitindo que os usuários não precisem confiar no fornecedor do conjunto de dados, bastando verificar o dedo digital para avaliar a qualidade dos dados.
Pode ser monetizado: a "monetização de dados"
Na era DataFi, os provedores de dados podem monetizar dados estruturados diretamente através da Hyperdata Network. Por exemplo, uma equipe desenvolveu um "sinal de alerta de vulnerabilidade de contrato inteligente" ao analisar dados em cadeia, podendo embalar esse sinal como um serviço de API, cobrando por chamada; usuários comuns também podem autorizar o compartilhamento de seus dados anônimos em cadeia e receber recompensas em tokens de dados. No ecossistema, o valor dos dados é determinado pela oferta e demanda do mercado - sinais de transação de alta precisão podem ter preços mais altos, enquanto dados básicos de comportamento do usuário podem ser cobrados por uso.
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. Da "limitação" dos dados gerados pelos humanos à "descoberta de valor" dos dados na cadeia, da "desordem" dos sinais fragmentados à "ordem" dos dados estruturados, da "recursos gratuitos" dos dados ao "ativos de capital" do DataFi, essa nova infraestrutura está remodelando a lógica subjacente da indústria de IA.
Na era do DataFi, os dados se tornarão a ponte que conecta a IA ao mundo real — os agentes de negociação percebem a emoção do mercado através de dados on-chain, dApps autônomos otimizam serviços com base em dados de comportamento do usuário, e os usuários comuns obtêm rendimentos contínuos ao compartilhar dados. Assim como a rede elétrica deu origem à revolução industrial, a Poder de computação da rede deu origem à revolução da Internet, a Hyperdata Network está gerando 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 necessidade de confiança e com alta sinalização. Quando os dados finalmente receberem o valor que merecem, a IA poderá realmente liberar o poder de mudar o mundo.
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ContractCollector
· 08-10 03:27
Não se apresse a acumular dados, primeiro dê uma olhada no Ponto e nos contratos.
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DeFiCaffeinator
· 08-10 01:16
Não há realmente alguém que acredite nesta armadilha de capitalização de dados, certo?
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FudVaccinator
· 08-10 01:16
Dados Mineiro a serem extraídos
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SchroedingersFrontrun
· 08-10 01:12
Ah, estou com muita fome, estou com uma fome de dados.
Revolução dos Dados de IA: Dados na cadeia tornam-se a chave para a superação dos limites da inteligência artificial
A próxima revolução da indústria de IA: da competição de poder de computação à infraestrutura de dados
Com a escala de parâmetros dos modelos de inteligência artificial a ultrapassar os trilhões, a capacidade de computação medida em bilhões de bilhões de operações por segundo, um gargalo central que foi negligenciado está a emergir — os dados. A próxima revolução da indústria de IA não será mais impulsionada pela arquitetura do modelo ou pelo poder de computação dos chips, mas sim pela forma como transformar os dados fragmentados do comportamento humano em capital verificável, estruturado e pronto para IA. Esta percepção não só revela a contradição estrutural do desenvolvimento atual da IA, mas também esboça um novo cenário da "era DataFi" — nesta era, os dados não são mais um subproduto da tecnologia, mas sim um fator de produção central que pode ser medido, negociado e valorizado, assim como eletricidade e poder de computação.
Da competição de poder de computação à fome de dados: as contradições estruturais da indústria de IA
O desenvolvimento da IA é impulsionado a longo prazo por um núcleo duplo de "modelo - Poder de computação". Desde a revolução do aprendizado profundo, os parâmetros do modelo saltaram de milhões para trilhões, e a demanda por poder de computação cresceu em uma escala exponencial. Segundo dados, o custo de treinar um modelo avançado de linguagem grande já ultrapassou 100 milhões de dólares, dos quais 90% são usados para locação de clusters de GPU. No entanto, enquanto a indústria foca 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 como exemplo os dados textuais, a quantidade total de texto de alta qualidade disponível na internet (livros, artigos, notícias) é de cerca de 10^12 palavras, enquanto o treinamento de um modelo com cem bilhões de parâmetros requer aproximadamente dados na ordem de 10^13 palavras — isso significa que o atual pool de dados só pode suportar o treinamento de 10 modelos de igual escala. Mais grave ainda, a proporção de dados duplicados e conteúdo de baixa qualidade ultrapassa 60%, comprimindo ainda mais a oferta de dados eficazes. Quando os modelos começam a "devorar" os dados que eles próprios geram (como artigos escritos por IA, imagens geradas por IA), a degradação do desempenho do modelo causada pela "poluição de dados" tornou-se uma preocupação no setor.
A raiz dessa contradição reside no fato de que a indústria de IA tem visto os dados como "recursos gratuitos" a longo prazo, em vez de "ativos estratégicos" que precisam ser cuidadosamente cultivados. Modelos e poder de computação já formaram um sistema de mercado maduro - o poder de computação é precificado em plataformas em nuvem por FLOPS, e os modelos têm interfaces de API cobradas por número de chamadas - mas a produção, limpeza, validação e negociação de dados ainda está na "era primitiva". A próxima década da IA será a década da "infraestrutura de dados", e os dados on-chain de redes criptográficas são a chave para desbloquear essa armadilha.
Dados on-chain: A "base de dados de comportamento humano" mais necessária para a IA
No contexto da escassez de dados, os dados on-chain das redes de criptomoedas estão a mostrar um valor inigualável. Comparados com os dados da internet tradicional (como publicações em redes sociais, comentários em e-commerce), os dados on-chain possuem, de forma inerente, a autenticidade da "alinhamento de incentivos" — cada transação, cada interação de contrato, cada comportamento de endereço de carteira estão diretamente ligados a capital real e são imutáveis. Isso pode ser definido como "os dados de comportamento humano mais concentrados em alinhamento de incentivos da internet", refletindo-se em três dimensões:
Sinais de "intenção" do mundo real
Os dados registados na blockchain não são comentários emocionais ou cliques aleatórios, mas sim comportamentos de decisão votados com dinheiro real. Por exemplo, a troca de ativos por uma carteira num DEX, a utilização de um empréstimo numa plataforma de empréstimos ou o registo de um domínio num serviço de domínio, refletem diretamente o julgamento do utilizador sobre o valor do projeto, a preferência de risco e a estratégia de alocação de fundos. Esses dados "endossados por capital" têm um valor extremamente elevado para treinar a capacidade de decisão da IA (como previsões financeiras, análises de mercado). Em contraste, os dados da internet tradicional estão repletos de "ruído" - como os likes falsos nas redes sociais e os comentários de vendas fictícias em plataformas de e-commerce; esses dados não apenas não conseguem treinar modelos de IA fiáveis, como também podem induzir os modelos em erro.
Cadeia de Comportamento Rastreável
A transparência da blockchain permite que o comportamento do usuário seja completamente rastreável. 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. Por exemplo, ao analisar as operações de um determinado endereço em protocolos DeFi desde 2020 até agora, a IA pode identificar com precisão se é um "detentor de longo prazo", "trader de arbitragem" ou "fornecedor de liquidez", e com base nisso construir um perfil de usuário. Esses dados de comportamento estruturados são os "exemplos de raciocínio humano" mais escassos para os modelos de IA atuais.
Acesso "sem permissão" ao ecossistema aberto
Ao contrário da natureza fechada dos dados empresariais tradicionais (como registros de transações bancárias e dados de usuários de e-commerce), os dados em blockchain são abertos e não requerem permissão. Qualquer desenvolvedor pode acessar dados brutos através de exploradores de blockchain ou APIs de dados, o que oferece uma fonte de dados "sem barreiras" para o treinamento de modelos de IA. No entanto, essa abertura também traz desafios: os dados em blockchain existem na forma de "logs de eventos" (como eventos de Transferência ERC-20 do Ethereum e eventos de Swap de exchanges), que são "sinais brutos" não estruturados, necessitando de limpeza, padronização e correlação para serem utilizados por modelos de IA. Atualmente, a "taxa de conversão estrutural" dos dados em blockchain é inferior a 5%, e uma enorme quantidade de sinais de alto valor está enterrada em bilhões de eventos fragmentados.
Hyperdata Network: o "sistema operativo" dos dados na blockchain
Para resolver o problema da fragmentação dos dados na cadeia, a indústria apresentou a Hyperdata Network - um "sistema operativo inteligente na cadeia" projetado especialmente para IA. Seu objetivo central é transformar sinais fragmentados da cadeia em dados estruturados, verificáveis e prontos para IA que possam ser combinados em tempo real.
Manuscrito: Padrões de dados abertos, permitindo que a IA "entenda" o mundo on-chain
Um dos principais problemas dos dados on-chain é a "confusão de formatos" - os formatos dos logs de eventos variam entre diferentes blockchains (como Ethereum, Solana, Avalanche), e a estrutura de dados da mesma versão de um protocolo também pode mudar. O Manuscript, como um padrão de schema de dados aberto, unificou a definição e a descrição dos dados on-chain. Por exemplo, ele padroniza o "comportamento de staking do usuário" como dados estruturados que contêm campos como staker_address, protocol_id, amount, timestamp, reward_token, garantindo que os modelos de IA não precisem se adaptar a diferentes formatos de dados de blockchains ou protocolos, e possam "entender" diretamente a lógica de negócios por trás dos dados.
Esse valor padronizado reside na redução dos custos de atrito no desenvolvimento de IA. Supondo que uma equipe precise treinar um "modelo de previsão de comportamento de usuários DeFi", a abordagem tradicional requereria a integração separada das APIs de várias blockchains como Ethereum e Polygon, além da escrita de diferentes scripts de análise; enquanto que, com base no Manuscript, todos os dados na blockchain já foram pré-processados segundo um padrão unificado, permitindo que os desenvolvedores chamem diretamente dados estruturados como "registros de staking de usuários" e "registros de fornecimento de liquidez", reduzindo significativamente o tempo de treinamento do modelo.
A exigência central dos modelos de IA em relação aos dados é a "credibilidade" – se os dados de treino forem alterados ou contaminados, a saída do modelo será inútil. O mecanismo AVS (Active Validator Set) da Ethereum garante a autenticidade dos dados. O AVS é um componente de extensão da camada de consenso da Ethereum, composto por nós validadores com mais de 600 mil ETH em garantia, que são responsáveis por validar a integridade e precisão dos dados na cadeia. Ao processar um evento na cadeia, os nós AVS fazem a verificação cruzada dos hashes dos dados, das informações de assinatura e do estado na cadeia, garantindo que os dados estruturados gerados correspondam exatamente aos dados originais na cadeia.
Este mecanismo de verificação denominado "garantia de economia criptográfica" resolve o problema de confiança da verificação centralizada de dados tradicionais. Por exemplo, se uma empresa de IA utilizar dados on-chain fornecidos por uma entidade centralizada, precisará confiar que essa entidade não adulterou os dados; enquanto, ao usar a Hyperdata Network, a autenticidade dos dados é respaldada por uma rede de verificadores descentralizada, e qualquer ato de adulteração acionará o mecanismo de punição do contrato inteligente (como a dedução do ETH em garantia).
Camada de disponibilidade de dados de alta taxa de transferência
Modelos de IA, especialmente aplicações de IA em tempo real (como robôs de negociação, atendimento ao cliente inteligente), necessitam de fornecimento de dados com baixa latência e alta taxa de transferência. Através da otimização de algoritmos de compressão de dados e protocolos de transmissão, é possível realizar o processamento em tempo real de centenas de milhares de eventos on-chain por segundo. Por exemplo, quando ocorre uma grande transação em um DEX, o sistema pode concluir a extração, normalização e validação dos dados em 1 segundo e enviar o "sinal de grande transação" estruturado para os modelos de IA subscritos, permitindo que ajustem suas estratégias de negociação a tempo.
Por trás da alta taxa de transferência está a arquitetura modular - separando o armazenamento de dados do cálculo, onde o armazenamento de dados é realizado por uma rede de nós distribuídos, enquanto o cálculo é realizado através de Rollup fora da cadeia, evitando os gargalos de desempenho da própria blockchain. Este design permite que o sistema suporte as necessidades de dados em tempo real de aplicações de IA em grande escala, como fornecer serviços de dados on-chain simultaneamente online para muitos agentes de transação.
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. Assim como a eletricidade é precificada em quilowatts e o poder de computação em FLOPS, os dados também devem ser avaliados, classificados e valorizados. A realização dessa visão depende da transformação dos dados em quatro propriedades principais:
Estruturado: de "sinal bruto" a "ativo utilizável"
Dados on-chain não tratados são como "petróleo", precisam ser refinados para se tornarem "gasolina". Através da padronização, eles são convertidos em dados estruturados, por exemplo, decompondo "o endereço da carteira A depositou X tokens no protocolo B no tempo T" em dados multidimensionais que incluem perfis de usuários, atributos do protocolo, tipos de ativos e timestamps. Essa estrutura permite que os dados sejam diretamente acessados por modelos de IA, tão simples quanto chamar uma interface API.
Combinável: os "blocos de Lego" dos dados
Na Web3, a "composibilidade" deu origem à explosão do DeFi (como a inovação na combinação de diferentes protocolos). Trazendo essa ideia para o campo dos dados: dados estruturados podem ser combinados livremente como blocos de Lego. Por exemplo, os desenvolvedores podem combinar "registros de participação de usuários" (de protocolos de participação) com "dados de flutuação de preços" (de oráculos), e "volume de menções sociais" (de APIs de plataformas sociais) para treinar um "modelo de previsão de sentimento do mercado DeFi". Essa composibilidade expande enormemente os limites da aplicação de dados, permitindo que a inovação em IA não fique restrita a uma única fonte de dados.
Verificável: "Endosse de crédito" dos dados
Através de dados estruturados verificados, será gerado um "dedo digital" (hash) único, que será armazenado na blockchain. Qualquer aplicação de IA ou desenvolvedor que utilize esses dados pode confirmar a autenticidade dos dados verificando o hash. Essa "verificabilidade" confere uma propriedade de crédito aos dados - por exemplo, um conjunto de dados rotulado como "sinal de negociação de alta qualidade" pode ter sua precisão histórica rastreada através dos registros de hash na blockchain, permitindo que os usuários não precisem confiar no fornecedor do conjunto de dados, bastando verificar o dedo digital para avaliar a qualidade dos dados.
Pode ser monetizado: a "monetização de dados"
Na era DataFi, os provedores de dados podem monetizar dados estruturados diretamente através da Hyperdata Network. Por exemplo, uma equipe desenvolveu um "sinal de alerta de vulnerabilidade de contrato inteligente" ao analisar dados em cadeia, podendo embalar esse sinal como um serviço de API, cobrando por chamada; usuários comuns também podem autorizar o compartilhamento de seus dados anônimos em cadeia e receber recompensas em tokens de dados. No ecossistema, o valor dos dados é determinado pela oferta e demanda do mercado - sinais de transação de alta precisão podem ter preços mais altos, enquanto dados básicos de comportamento do usuário podem ser cobrados por uso.
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. Da "limitação" dos dados gerados pelos humanos à "descoberta de valor" dos dados na cadeia, da "desordem" dos sinais fragmentados à "ordem" dos dados estruturados, da "recursos gratuitos" dos dados ao "ativos de capital" do DataFi, essa nova infraestrutura está remodelando a lógica subjacente da indústria de IA.
Na era do DataFi, os dados se tornarão a ponte que conecta a IA ao mundo real — os agentes de negociação percebem a emoção do mercado através de dados on-chain, dApps autônomos otimizam serviços com base em dados de comportamento do usuário, e os usuários comuns obtêm rendimentos contínuos ao compartilhar dados. Assim como a rede elétrica deu origem à revolução industrial, a Poder de computação da rede deu origem à revolução da Internet, a Hyperdata Network está gerando 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 necessidade de confiança e com alta sinalização. Quando os dados finalmente receberem o valor que merecem, a IA poderá realmente liberar o poder de mudar o mundo.