La prochaine révolution de l'intelligence artificielle : de la compétition de puissance de calcul à l'infrastructure de données
Avec l'échelle des paramètres des modèles d'intelligence artificielle (IA) dépassant le billion, la puissance de calcul étant mesurée en milliards de milliards d'opérations par seconde (FLOPS), un goulot d'étranglement central, souvent négligé, émerge - les données. La prochaine révolution de l'industrie de l'IA ne sera plus alimentée par l'architecture des modèles ou la puissance de calcul des puces, mais dépendra de notre capacité à transformer les données comportementales humaines fragmentées en capital vérifiable, structuré et prêt pour l'IA. Cette compréhension révèle non seulement les contradictions structurelles du développement actuel de l'IA, mais esquisse également un tout nouveau paysage de l'ère "DataFi" - une ère où les données ne sont plus un sous-produit de la technologie, mais un facteur de production central mesurable, échangeable et valorisable, tout comme l'électricité et la puissance de calcul.
Les contradictions structurelles de l'industrie de l'IA : de la compétition de puissance de calcul à la famine de données
Le développement de l'IA a longtemps été propulsé par le double noyau "modèle - Puissance de calcul". Depuis la révolution de l'apprentissage profond, les paramètres des modèles ont augmenté de millions à des billions, et la demande en puissance de calcul a crû de manière exponentielle. Le coût de l'entraînement d'un grand modèle de langage avancé a déjà dépassé 100 millions de dollars, dont 90 % sont destinés à la location de clusters GPU. Cependant, alors que l'industrie se concentre sur des "modèles plus grands" et des "puces plus rapides", une crise du côté de l'offre de données se profile silencieusement.
Les "données organiques" générées par l'homme ont atteint un plafond de croissance. Prenons les données textuelles comme exemple : le volume total de textes de haute qualité publiquement accessibles sur Internet est d'environ 10^12 mots, tandis qu'un modèle de mille milliards de paramètres nécessite environ 10^13 mots de données pour son entraînement - cela signifie que le pool de données existant ne peut soutenir l'entraînement que de 10 modèles de taille équivalente. Plus préoccupant encore, la proportion de données répétées et de contenu de faible qualité dépasse 60 %, réduisant encore l'offre de données efficaces. Lorsque les modèles commencent à "avaler" les données qu'ils génèrent eux-mêmes, la dégradation des performances du modèle due à la "pollution des données" est devenue une préoccupation dans l'industrie.
La source de cette contradiction réside dans le fait que l'industrie de l'IA considère depuis longtemps les données comme une "ressource gratuite", plutôt que comme un "actif stratégique" nécessitant des soins minutieux. Les modèles et la puissance de calcul ont formé un système de marché mature - la puissance de calcul est tarifée en FLOPS sur des plateformes cloud, les modèles sont facturés par le nombre d'appels via des interfaces API - mais la production, le nettoyage, la validation et la transaction des données sont encore à l'ère "sauvage". La prochaine décennie de l'IA sera celle des "infrastructures de données", et les données on-chain des réseaux cryptographiques sont la clé pour déverrouiller cette impasse.
Données on-chain : la "base de données sur le comportement humain" la plus nécessaire pour l'IA
Dans le contexte de la famine de données, les données on-chain des réseaux cryptographiques montrent une valeur irremplaçable. Comparées aux données de l'internet traditionnel, les données on-chain possèdent naturellement une authenticité de "alignement des incitations" - chaque transaction, chaque interaction de contrat, chaque action d'adresse de portefeuille est directement liée au capital réel et est immuable. C'est "les données d'alignement des incitations humaines les plus concentrées sur Internet", ce qui se manifeste dans trois dimensions :
Signaux d'intention" du monde réel : Les données on-chain enregistrent des comportements décisionnels votés avec de l'argent réel. Par exemple, un portefeuille échangeant des actifs sur un DEX, empruntant sur une plateforme de prêt, ou enregistrant un nom de domaine, reflète directement le jugement de l'utilisateur sur la valeur du projet, sa préférence pour le risque et sa stratégie de répartition des fonds. Ces données "soutenues par le capital" ont une valeur extrêmement élevée pour entraîner la capacité décisionnelle de l'IA.
Chaîne de "comportement" traçable : La transparence de la blockchain permet de retracer complètement le comportement des utilisateurs. L'historique des transactions d'une adresse de portefeuille, les protocoles avec lesquels elle a interagi, ainsi que les variations des actifs détenus, forment une "chaîne de comportement" cohérente. En analysant les opérations d'une adresse dans les protocoles DeFi depuis 2020 jusqu'à présent, l'IA peut identifier avec précision si c'est un "investisseur à long terme", un "arbitragiste" ou un "fournisseur de liquidité", et ainsi construire un profil utilisateur.
Accès "sans autorisation" à un écosystème ouvert : Contrairement à la nature fermée des données des entreprises traditionnelles, les données sur la chaîne sont ouvertes et sans autorisation. Tout développeur peut accéder aux données brutes via un explorateur de blockchain ou une API de données, ce qui fournit une source de données "sans barrières" pour l'entraînement des modèles d'IA. Cependant, cette ouverture entraîne également des défis : les données sur la chaîne existent sous forme de "journaux d'événements", ce sont des "signaux bruts" non structurés qui nécessitent un nettoyage, une normalisation et une mise en relation pour être utilisés par les modèles d'IA. Actuellement, le "taux de conversion structuré" des données sur la chaîne est inférieur à 5 %, et une grande quantité de signaux de haute valeur est enterrée dans des milliards d'événements fragmentés.
Le "système d'exploitation" des données sur la chaîne : construire une infrastructure de données prête pour l'IA
Pour résoudre le problème de la fragmentation des données sur la chaîne, l'industrie a proposé un concept de "système d'exploitation intelligent sur la chaîne" spécialement conçu pour l'IA. Son objectif principal est de transformer des signaux dispersés sur la chaîne en données prêtes pour l'IA, structurées, vérifiables et en temps réel. Ce système comprend les composants clés suivants :
Normes de données ouvertes : définir et décrire de manière uniforme les données sur la chaîne, en standardisant des événements complexes tels que "comportement de mise en jeu des utilisateurs" en données structurées contenant des champs tels que staker_address, protocol_id, amount, timestamp, reward_token. Cette normalisation réduit le coût de friction du développement de l'IA, permettant aux développeurs d'appeler directement des données structurées telles que "enregistrements de mise en jeu des utilisateurs" et "enregistrements de fourniture de liquidités", réduisant considérablement la durée de formation des modèles.
Mécanisme de validation des données : garantir l'authenticité des données grâce au réseau de nœuds validateurs d'Ethereum. Lorsque le système traite un événement sur la chaîne, les nœuds validateurs croisent les valeurs de hachage des données, les informations de signature et l'état de la chaîne pour s'assurer que les données structurées produites correspondent exactement aux données d'origine sur la chaîne. Ce mécanisme de validation, appelé "garantie d'économie cryptographique", résout le problème de confiance de la validation centralisée traditionnelle.
Couche de disponibilité des données à haut débit : en optimisant les algorithmes de compression des données et les protocoles de transmission, elle permet le traitement en temps réel de centaines de milliers d'événements sur la chaîne par seconde. Ce design permet au système de répondre aux besoins de données en temps réel des applications AI à grande échelle, comme fournir simultanément des services de données en ligne sur la chaîne à plusieurs agents de négociation.
L'ère DataFi : lorsque les données deviennent un "capital" négociable
L'objectif ultime de cette infrastructure de données en chaîne est de propulser l'industrie de l'IA dans l'ère du DataFi - les données ne sont plus un "matériel d'entraînement" passif, mais un "capital" actif, pouvant être évalué, échangé et valorisé. Tout comme l'électricité est évaluée en kilowatts, la puissance de calcul est évaluée en FLOPS, les données doivent également être notées, classées et évaluées. La réalisation de cette vision repose sur la transformation des données en quatre attributs clés :
Structuré : de "signal brut" à "actif utilisable", transformer les données on-chain en une forme structurée pouvant être directement utilisée par des modèles d'IA.
Combinaison : Les données peuvent être combinées librement comme des blocs Lego, permettant aux développeurs de combiner des données provenant de différentes sources pour entraîner des modèles d'IA complexes.
Vérifiable : grâce à la technologie blockchain, chaque ensemble de données génère une "empreinte de données" unique, garantissant l'authenticité et la traçabilité des données.
Monétisation : Les fournisseurs de données peuvent monétiser des données structurées directement, par exemple en emballant les résultats d'analyse en tant que service API facturé par nombre d'appels, ou en autorisant le partage de données anonymisées sur la chaîne pour obtenir des récompenses.
Conclusion : Révolution des données, la prochaine décennie de l'IA
Lorsque nous parlons de l'avenir de l'IA, nous avons souvent tendance à nous concentrer sur le "niveau d'intelligence" des modèles, tout en négligeant le "sol de données" qui soutient cette intelligence. L'infrastructure de données en chaîne révèle une vérité fondamentale : l'évolution de l'IA est essentiellement l'évolution de l'infrastructure de données. De la "limitation" des données générées par les humains à la "découverte de valeur" des données en chaîne, du "désordre" des signaux fragmentés à l'"ordre" des données structurées, de la "ressource gratuite" des données à l'"actif capital" de DataFi, cette infrastructure est en train de remodeler la logique sous-jacente de l'industrie de l'IA.
Dans cette ère du DataFi, les données deviendront le pont reliant l'IA au monde réel - les agents de trading perçoivent le sentiment du marché grâce aux données on-chain, les dApps autonomes optimisent leurs services via les données comportementales des utilisateurs, tandis que les utilisateurs ordinaires obtiennent des revenus continus en partageant des données. Tout comme le réseau électrique a engendré la révolution industrielle, le réseau de puissance de calcul a engendré la révolution Internet, le réseau de données on-chain est en train de susciter la "révolution des données" de l'IA.
Les applications AI natives de nouvelle génération nécessitent non seulement des modèles ou des portefeuilles, mais aussi des données sans confiance, programmables et à fort signal. Lorsque les données sont enfin valorisées comme elles le devraient, l'IA pourra véritablement libérer le pouvoir de changer le monde.
Voir l'original
Cette page peut inclure du contenu de tiers fourni à des fins d'information uniquement. Gate ne garantit ni l'exactitude ni la validité de ces contenus, n’endosse pas les opinions exprimées, et ne fournit aucun conseil financier ou professionnel à travers ces informations. Voir la section Avertissement pour plus de détails.
8 J'aime
Récompense
8
6
Partager
Commentaire
0/400
MetaLord420
· 08-02 02:01
Pas besoin, il suffit de vendre des données.
Voir l'originalRépondre0
AlphaBrain
· 08-02 02:01
Les véritables actifs sont en fait des données !
Voir l'originalRépondre0
GasFeeLover
· 08-02 01:59
La famine de données a vraiment raison.
Voir l'originalRépondre0
RektDetective
· 08-02 01:53
Des données si impressionnantes, comment est-ce qu'il y a encore la famine ?
Voir l'originalRépondre0
PumpStrategist
· 08-02 01:46
Les données sont-elles le nouveau pétrole ? Des rumeurs indiquent que de gros capitaux sont déjà déployés, la forme est déjà établie.
Voir l'originalRépondre0
HypotheticalLiquidator
· 08-02 01:42
Avez-vous une base en gestion des risques de données ? La pénurie de données entraînera inévitablement une crise de liquidité par effet de panique. Le signal d'alarme a déjà retenti.
La révolution des données de l'IA : de la compétition de puissance de calcul à l'infrastructure de données off-chain
La prochaine révolution de l'intelligence artificielle : de la compétition de puissance de calcul à l'infrastructure de données
Avec l'échelle des paramètres des modèles d'intelligence artificielle (IA) dépassant le billion, la puissance de calcul étant mesurée en milliards de milliards d'opérations par seconde (FLOPS), un goulot d'étranglement central, souvent négligé, émerge - les données. La prochaine révolution de l'industrie de l'IA ne sera plus alimentée par l'architecture des modèles ou la puissance de calcul des puces, mais dépendra de notre capacité à transformer les données comportementales humaines fragmentées en capital vérifiable, structuré et prêt pour l'IA. Cette compréhension révèle non seulement les contradictions structurelles du développement actuel de l'IA, mais esquisse également un tout nouveau paysage de l'ère "DataFi" - une ère où les données ne sont plus un sous-produit de la technologie, mais un facteur de production central mesurable, échangeable et valorisable, tout comme l'électricité et la puissance de calcul.
Les contradictions structurelles de l'industrie de l'IA : de la compétition de puissance de calcul à la famine de données
Le développement de l'IA a longtemps été propulsé par le double noyau "modèle - Puissance de calcul". Depuis la révolution de l'apprentissage profond, les paramètres des modèles ont augmenté de millions à des billions, et la demande en puissance de calcul a crû de manière exponentielle. Le coût de l'entraînement d'un grand modèle de langage avancé a déjà dépassé 100 millions de dollars, dont 90 % sont destinés à la location de clusters GPU. Cependant, alors que l'industrie se concentre sur des "modèles plus grands" et des "puces plus rapides", une crise du côté de l'offre de données se profile silencieusement.
Les "données organiques" générées par l'homme ont atteint un plafond de croissance. Prenons les données textuelles comme exemple : le volume total de textes de haute qualité publiquement accessibles sur Internet est d'environ 10^12 mots, tandis qu'un modèle de mille milliards de paramètres nécessite environ 10^13 mots de données pour son entraînement - cela signifie que le pool de données existant ne peut soutenir l'entraînement que de 10 modèles de taille équivalente. Plus préoccupant encore, la proportion de données répétées et de contenu de faible qualité dépasse 60 %, réduisant encore l'offre de données efficaces. Lorsque les modèles commencent à "avaler" les données qu'ils génèrent eux-mêmes, la dégradation des performances du modèle due à la "pollution des données" est devenue une préoccupation dans l'industrie.
La source de cette contradiction réside dans le fait que l'industrie de l'IA considère depuis longtemps les données comme une "ressource gratuite", plutôt que comme un "actif stratégique" nécessitant des soins minutieux. Les modèles et la puissance de calcul ont formé un système de marché mature - la puissance de calcul est tarifée en FLOPS sur des plateformes cloud, les modèles sont facturés par le nombre d'appels via des interfaces API - mais la production, le nettoyage, la validation et la transaction des données sont encore à l'ère "sauvage". La prochaine décennie de l'IA sera celle des "infrastructures de données", et les données on-chain des réseaux cryptographiques sont la clé pour déverrouiller cette impasse.
Données on-chain : la "base de données sur le comportement humain" la plus nécessaire pour l'IA
Dans le contexte de la famine de données, les données on-chain des réseaux cryptographiques montrent une valeur irremplaçable. Comparées aux données de l'internet traditionnel, les données on-chain possèdent naturellement une authenticité de "alignement des incitations" - chaque transaction, chaque interaction de contrat, chaque action d'adresse de portefeuille est directement liée au capital réel et est immuable. C'est "les données d'alignement des incitations humaines les plus concentrées sur Internet", ce qui se manifeste dans trois dimensions :
Signaux d'intention" du monde réel : Les données on-chain enregistrent des comportements décisionnels votés avec de l'argent réel. Par exemple, un portefeuille échangeant des actifs sur un DEX, empruntant sur une plateforme de prêt, ou enregistrant un nom de domaine, reflète directement le jugement de l'utilisateur sur la valeur du projet, sa préférence pour le risque et sa stratégie de répartition des fonds. Ces données "soutenues par le capital" ont une valeur extrêmement élevée pour entraîner la capacité décisionnelle de l'IA.
Chaîne de "comportement" traçable : La transparence de la blockchain permet de retracer complètement le comportement des utilisateurs. L'historique des transactions d'une adresse de portefeuille, les protocoles avec lesquels elle a interagi, ainsi que les variations des actifs détenus, forment une "chaîne de comportement" cohérente. En analysant les opérations d'une adresse dans les protocoles DeFi depuis 2020 jusqu'à présent, l'IA peut identifier avec précision si c'est un "investisseur à long terme", un "arbitragiste" ou un "fournisseur de liquidité", et ainsi construire un profil utilisateur.
Accès "sans autorisation" à un écosystème ouvert : Contrairement à la nature fermée des données des entreprises traditionnelles, les données sur la chaîne sont ouvertes et sans autorisation. Tout développeur peut accéder aux données brutes via un explorateur de blockchain ou une API de données, ce qui fournit une source de données "sans barrières" pour l'entraînement des modèles d'IA. Cependant, cette ouverture entraîne également des défis : les données sur la chaîne existent sous forme de "journaux d'événements", ce sont des "signaux bruts" non structurés qui nécessitent un nettoyage, une normalisation et une mise en relation pour être utilisés par les modèles d'IA. Actuellement, le "taux de conversion structuré" des données sur la chaîne est inférieur à 5 %, et une grande quantité de signaux de haute valeur est enterrée dans des milliards d'événements fragmentés.
Le "système d'exploitation" des données sur la chaîne : construire une infrastructure de données prête pour l'IA
Pour résoudre le problème de la fragmentation des données sur la chaîne, l'industrie a proposé un concept de "système d'exploitation intelligent sur la chaîne" spécialement conçu pour l'IA. Son objectif principal est de transformer des signaux dispersés sur la chaîne en données prêtes pour l'IA, structurées, vérifiables et en temps réel. Ce système comprend les composants clés suivants :
Normes de données ouvertes : définir et décrire de manière uniforme les données sur la chaîne, en standardisant des événements complexes tels que "comportement de mise en jeu des utilisateurs" en données structurées contenant des champs tels que staker_address, protocol_id, amount, timestamp, reward_token. Cette normalisation réduit le coût de friction du développement de l'IA, permettant aux développeurs d'appeler directement des données structurées telles que "enregistrements de mise en jeu des utilisateurs" et "enregistrements de fourniture de liquidités", réduisant considérablement la durée de formation des modèles.
Mécanisme de validation des données : garantir l'authenticité des données grâce au réseau de nœuds validateurs d'Ethereum. Lorsque le système traite un événement sur la chaîne, les nœuds validateurs croisent les valeurs de hachage des données, les informations de signature et l'état de la chaîne pour s'assurer que les données structurées produites correspondent exactement aux données d'origine sur la chaîne. Ce mécanisme de validation, appelé "garantie d'économie cryptographique", résout le problème de confiance de la validation centralisée traditionnelle.
Couche de disponibilité des données à haut débit : en optimisant les algorithmes de compression des données et les protocoles de transmission, elle permet le traitement en temps réel de centaines de milliers d'événements sur la chaîne par seconde. Ce design permet au système de répondre aux besoins de données en temps réel des applications AI à grande échelle, comme fournir simultanément des services de données en ligne sur la chaîne à plusieurs agents de négociation.
L'ère DataFi : lorsque les données deviennent un "capital" négociable
L'objectif ultime de cette infrastructure de données en chaîne est de propulser l'industrie de l'IA dans l'ère du DataFi - les données ne sont plus un "matériel d'entraînement" passif, mais un "capital" actif, pouvant être évalué, échangé et valorisé. Tout comme l'électricité est évaluée en kilowatts, la puissance de calcul est évaluée en FLOPS, les données doivent également être notées, classées et évaluées. La réalisation de cette vision repose sur la transformation des données en quatre attributs clés :
Structuré : de "signal brut" à "actif utilisable", transformer les données on-chain en une forme structurée pouvant être directement utilisée par des modèles d'IA.
Combinaison : Les données peuvent être combinées librement comme des blocs Lego, permettant aux développeurs de combiner des données provenant de différentes sources pour entraîner des modèles d'IA complexes.
Vérifiable : grâce à la technologie blockchain, chaque ensemble de données génère une "empreinte de données" unique, garantissant l'authenticité et la traçabilité des données.
Monétisation : Les fournisseurs de données peuvent monétiser des données structurées directement, par exemple en emballant les résultats d'analyse en tant que service API facturé par nombre d'appels, ou en autorisant le partage de données anonymisées sur la chaîne pour obtenir des récompenses.
Conclusion : Révolution des données, la prochaine décennie de l'IA
Lorsque nous parlons de l'avenir de l'IA, nous avons souvent tendance à nous concentrer sur le "niveau d'intelligence" des modèles, tout en négligeant le "sol de données" qui soutient cette intelligence. L'infrastructure de données en chaîne révèle une vérité fondamentale : l'évolution de l'IA est essentiellement l'évolution de l'infrastructure de données. De la "limitation" des données générées par les humains à la "découverte de valeur" des données en chaîne, du "désordre" des signaux fragmentés à l'"ordre" des données structurées, de la "ressource gratuite" des données à l'"actif capital" de DataFi, cette infrastructure est en train de remodeler la logique sous-jacente de l'industrie de l'IA.
Dans cette ère du DataFi, les données deviendront le pont reliant l'IA au monde réel - les agents de trading perçoivent le sentiment du marché grâce aux données on-chain, les dApps autonomes optimisent leurs services via les données comportementales des utilisateurs, tandis que les utilisateurs ordinaires obtiennent des revenus continus en partageant des données. Tout comme le réseau électrique a engendré la révolution industrielle, le réseau de puissance de calcul a engendré la révolution Internet, le réseau de données on-chain est en train de susciter la "révolution des données" de l'IA.
Les applications AI natives de nouvelle génération nécessitent non seulement des modèles ou des portefeuilles, mais aussi des données sans confiance, programmables et à fort signal. Lorsque les données sont enfin valorisées comme elles le devraient, l'IA pourra véritablement libérer le pouvoir de changer le monde.