Revolusi Berikutnya dari Kecerdasan Buatan: Dari Daya Komputasi ke Infrastruktur Data
Seiring dengan parameter model kecerdasan buatan (AI) yang melampaui triliunan, daya komputasi diukur dalam triliunan operasi per detik (FLOPS), sebuah kendala inti yang diabaikan mulai muncul - data. Revolusi berikutnya dalam industri AI tidak akan lagi didorong oleh arsitektur model atau daya komputasi chip, tetapi tergantung pada bagaimana kita mengubah data perilaku manusia yang terfragmentasi menjadi modal yang dapat diverifikasi, terstruktur, dan siap untuk AI. Wawasan ini tidak hanya mengungkapkan kontradiksi struktural dalam perkembangan AI saat ini, tetapi juga menggambarkan gambaran baru dari "Era DataFi" - di era ini, data tidak lagi menjadi produk sampingan dari teknologi, tetapi menjadi faktor produksi inti yang dapat diukur, diperdagangkan, dan ditingkatkan nilainya seperti listrik dan daya komputasi.
Kontradiksi Struktural dalam Industri AI: Dari Daya Komputasi ke Kelangkaan Data
Perkembangan AI telah lama didorong oleh "model-Daya Komputasi" sebagai dua inti. Sejak revolusi pembelajaran mendalam, parameter model telah melompat dari jutaan ke triliunan, dan permintaan daya komputasi meningkat secara eksponensial. Biaya untuk melatih model bahasa besar yang canggih telah melebihi 100 juta USD, di mana 90% digunakan untuk penyewaan kluster GPU. Namun, ketika industri memfokuskan perhatian pada "model yang lebih besar" dan "chip yang lebih cepat", krisis sisi pasokan data telah muncul secara perlahan.
"Data organik" yang dihasilkan manusia telah mencapai batas pertumbuhan. Ambil contoh data teks, total jumlah teks berkualitas tinggi yang dapat diambil dari internet adalah sekitar 10^12 kata, sedangkan pelatihan model dengan seratus miliar parameter memerlukan sekitar 10^13 kata - ini berarti kolam data yang ada hanya dapat mendukung pelatihan 10 model dengan skala yang sama. Yang lebih serius, 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 yang disebabkan oleh "pencemaran data" telah menjadi kekhawatiran industri.
Akar dari kontradiksi ini adalah: industri AI telah lama memandang data sebagai "sumber daya gratis", bukan sebagai "aset strategis" yang perlu dipelihara dengan hati-hati. Model dan Daya Komputasi telah membentuk sistem pasar yang matang - Daya Komputasi di platform cloud dihargai berdasarkan FLOPS, model memiliki antarmuka API yang dikenakan biaya berdasarkan jumlah panggilan - tetapi produksi, pembersihan, verifikasi, dan perdagangan data masih berada di "zaman prasejarah". Sepuluh tahun berikutnya untuk AI akan menjadi "tahun infrastruktur data", dan data on-chain dari jaringan kripto adalah kunci untuk membuka kebuntuan ini.
Data di Blockchain: "Basis Data Perilaku Manusia" yang paling dibutuhkan AI
Dalam konteks kekurangan 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. Ini adalah "data perilaku penyelarasan insentif manusia yang paling terpusat di internet", yang tercermin dalam tiga dimensi:
"Sinyal Niat" di Dunia Nyata: Data on-chain mencatat perilaku keputusan yang dilakukan dengan uang sungguhan. Misalnya, tindakan sebuah dompet yang menukar aset di DEX tertentu, menggadaikan pinjaman di platform pinjaman, atau mendaftarkan nama domain, 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 keputusan AI.
"Rantai Perilaku" yang Dapat Dilacak: Transparansi blockchain memungkinkan perilaku pengguna untuk dilacak secara lengkap. Riwayat transaksi dari satu alamat dompet, protokol yang berinteraksi, dan perubahan aset yang dimiliki, membentuk sebuah "rantai perilaku" yang koheren. Dengan menganalisis operasi alamat tertentu di protokol DeFi dari tahun 2020 hingga sekarang, AI dapat dengan tepat mengidentifikasi apakah itu adalah "pemegang jangka panjang", "trader arbitrase", atau "penyedia likuiditas", dan berdasarkan itu membangun profil pengguna.
"Akses Tanpa Izin" di Ekosistem Terbuka: Berbeda dengan penutupan data perusahaan tradisional, data di blockchain bersifat terbuka dan tanpa izin. Setiap pengembang dapat mengakses data mentah melalui penjelajah blockchain atau API data, memberikan sumber data tanpa batas untuk pelatihan model AI. Namun, keterbukaan ini juga membawa tantangan: data di blockchain ada dalam bentuk "log peristiwa", merupakan "sinyal mentah" yang tidak terstruktur, dan perlu dibersihkan, distandarisasi, dan dihubungkan agar dapat digunakan oleh model AI. Saat ini, "tingkat transformasi terstruktur" dari data di blockchain kurang dari 5%, banyak sinyal bernilai tinggi terpendam dalam miliaran peristiwa yang terfragmentasi.
"Sistem Operasi" Data On-Chain: Membangun Infrastruktur Data Siap AI
Untuk mengatasi masalah fragmentasi data di blockchain, industri telah mengusulkan konsep "sistem operasi cerdas berbasis blockchain" yang dirancang khusus untuk AI. Tujuan inti dari sistem ini adalah untuk mengubah sinyal blockchain yang terdistribusi menjadi data siap AI yang terstruktur, dapat diverifikasi, dan dapat digabungkan secara real-time. Sistem ini mencakup komponen kunci berikut:
Standar Data Terbuka: Menyatukan definisi dan cara deskripsi data di blockchain, menstandardisasi peristiwa kompleks seperti "perilaku staking pengguna" menjadi data terstruktur yang mencakup staker_address, protocol_id, amount, timestamp, reward_token, dan bidang lainnya. Standarisasi ini mengurangi biaya gesekan dalam pengembangan AI, memungkinkan pengembang untuk langsung memanggil "catatan staking pengguna" "catatan penyediaan likuiditas" dan data terstruktur lainnya, secara signifikan memperpendek siklus pelatihan model.
Mekanisme Verifikasi Data: Memastikan keaslian data melalui jaringan node validator Ethereum. Ketika sistem memproses suatu peristiwa di rantai, node validator akan melakukan verifikasi silang terhadap nilai hash data, informasi tanda tangan, dan status di rantai, untuk memastikan bahwa data terstruktur yang dihasilkan sepenuhnya konsisten dengan data asli di rantai. Mekanisme verifikasi "jaminan ekonomi kriptografi" ini menyelesaikan masalah kepercayaan dalam verifikasi terpusat tradisional.
Lapisan ketersediaan data dengan throughput tinggi: Dengan mengoptimalkan algoritma kompresi data dan protokol pengiriman, sistem dapat memproses ratusan ribu peristiwa on-chain secara real-time per detik. Desain ini memungkinkan sistem untuk mendukung kebutuhan data real-time aplikasi AI berskala besar, seperti menyediakan layanan data on-chain secara online untuk beberapa agen transaksi secara bersamaan.
Era DataFi: Ketika Data Menjadi "Modal" yang Dapat Diperdagangkan
Tujuan utama dari infrastruktur data on-chain ini adalah untuk mendorong industri AI memasuki era DataFi - data tidak lagi menjadi "materi pelatihan" yang pasif, tetapi menjadi "modal" yang aktif, dapat dinilai, diperdagangkan, dan dihargai. Seperti listrik yang dinilai dalam kilowatt, Daya Komputasi dinilai dalam FLOPS, data juga harus dinilai, diranking, dan dievaluasi. Realisasi visi ini bergantung pada mengubah data menjadi empat atribut inti:
Terstruktur: dari "sinyal mentah" menjadi "aset yang dapat digunakan", mengubah data on-chain menjadi bentuk terstruktur yang dapat langsung dipanggil oleh model AI.
Dapat Digabungkan: Data dapat digabungkan secara bebas seperti blok lego, pengembang dapat menggabungkan data dari berbagai sumber untuk melatih model AI yang kompleks.
Dapat Diverifikasi: Melalui teknologi blockchain untuk menghasilkan "sidik jari data" yang unik untuk setiap kumpulan data, memastikan keaslian dan keterlacakan data.
Dapat Dikonversi: Penyedia data dapat mengubah data terstruktur menjadi uang secara langsung, seperti mengemas hasil analisis menjadi layanan API yang dikenakan biaya berdasarkan jumlah panggilan, atau memberikan izin untuk berbagi data anonim di blockchain untuk mendapatkan imbalan.
Kesimpulan: Revolusi Data, Sepuluh Tahun Berikutnya untuk AI
Ketika kita membicarakan masa depan AI, kita sering kali berfokus pada "tingkat kecerdasan" model, tetapi mengabaikan "tanah data" yang mendukung kecerdasan tersebut. Infrastruktur data di blockchain mengungkapkan satu kebenaran inti: evolusi AI pada dasarnya adalah evolusi infrastruktur data. Dari "keterbatasan" data yang dihasilkan oleh manusia hingga "penemuan nilai" data di blockchain, dari "ketidakteraturan" sinyal yang terfragmentasi hingga "keteraturan" data terstruktur, dari "sumber daya gratis" data hingga "aset modal" DataFi, infrastruktur ini sedang membentuk kembali logika dasar industri AI.
Di era DataFi ini, data akan menjadi jembatan yang menghubungkan AI dengan dunia nyata - agen perdagangan merasakan emosi pasar melalui data on-chain, dApp mandiri mengoptimalkan layanan melalui data perilaku pengguna, sedangkan pengguna biasa mendapatkan pendapatan berkelanjutan melalui berbagi data. Seperti jaringan listrik yang melahirkan revolusi industri, Daya Komputasi jaringan melahirkan revolusi internet, jaringan data on-chain sedang melahirkan "revolusi data" AI.
Aplikasi AI generasi berikutnya tidak hanya memerlukan model atau dompet, tetapi juga data yang dapat diprogram, tanpa kepercayaan, dan sinyal tinggi. Ketika data akhirnya diberikan nilai yang layak, AI dapat benar-benar melepaskan kekuatan untuk mengubah dunia.
Lihat Asli
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
8 Suka
Hadiah
8
6
Bagikan
Komentar
0/400
MetaLord420
· 08-02 02:01
Tidak perlu, cukup jual data.
Lihat AsliBalas0
AlphaBrain
· 08-02 02:01
Aset sejati ternyata adalah data!
Lihat AsliBalas0
GasFeeLover
· 08-02 01:59
Kekurangan data ini benar-benar tepat.
Lihat AsliBalas0
RektDetective
· 08-02 01:53
Data yang sangat besar, kenapa masih ada kelaparan?
Lihat AsliBalas0
PumpStrategist
· 08-02 01:46
Data adalah minyak baru? Informasi tidak resmi menunjukkan bahwa sudah ada dana besar yang dikerahkan, bentuknya sudah terbentuk.
Lihat AsliBalas0
HypotheticalLiquidator
· 08-02 01:42
Apakah ada dasar pengendalian risiko data? Kelaparan data pasti akan memicu krisis likuiditas yang merugikan. Lonceng peringatan sudah berbunyi.
Revolusi Data AI: Dari Daya Komputasi Kompetisi ke Infrastruktur Data on-chain
Revolusi Berikutnya dari Kecerdasan Buatan: Dari Daya Komputasi ke Infrastruktur Data
Seiring dengan parameter model kecerdasan buatan (AI) yang melampaui triliunan, daya komputasi diukur dalam triliunan operasi per detik (FLOPS), sebuah kendala inti yang diabaikan mulai muncul - data. Revolusi berikutnya dalam industri AI tidak akan lagi didorong oleh arsitektur model atau daya komputasi chip, tetapi tergantung pada bagaimana kita mengubah data perilaku manusia yang terfragmentasi menjadi modal yang dapat diverifikasi, terstruktur, dan siap untuk AI. Wawasan ini tidak hanya mengungkapkan kontradiksi struktural dalam perkembangan AI saat ini, tetapi juga menggambarkan gambaran baru dari "Era DataFi" - di era ini, data tidak lagi menjadi produk sampingan dari teknologi, tetapi menjadi faktor produksi inti yang dapat diukur, diperdagangkan, dan ditingkatkan nilainya seperti listrik dan daya komputasi.
Kontradiksi Struktural dalam Industri AI: Dari Daya Komputasi ke Kelangkaan Data
Perkembangan AI telah lama didorong oleh "model-Daya Komputasi" sebagai dua inti. Sejak revolusi pembelajaran mendalam, parameter model telah melompat dari jutaan ke triliunan, dan permintaan daya komputasi meningkat secara eksponensial. Biaya untuk melatih model bahasa besar yang canggih telah melebihi 100 juta USD, di mana 90% digunakan untuk penyewaan kluster GPU. Namun, ketika industri memfokuskan perhatian pada "model yang lebih besar" dan "chip yang lebih cepat", krisis sisi pasokan data telah muncul secara perlahan.
"Data organik" yang dihasilkan manusia telah mencapai batas pertumbuhan. Ambil contoh data teks, total jumlah teks berkualitas tinggi yang dapat diambil dari internet adalah sekitar 10^12 kata, sedangkan pelatihan model dengan seratus miliar parameter memerlukan sekitar 10^13 kata - ini berarti kolam data yang ada hanya dapat mendukung pelatihan 10 model dengan skala yang sama. Yang lebih serius, 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 yang disebabkan oleh "pencemaran data" telah menjadi kekhawatiran industri.
Akar dari kontradiksi ini adalah: industri AI telah lama memandang data sebagai "sumber daya gratis", bukan sebagai "aset strategis" yang perlu dipelihara dengan hati-hati. Model dan Daya Komputasi telah membentuk sistem pasar yang matang - Daya Komputasi di platform cloud dihargai berdasarkan FLOPS, model memiliki antarmuka API yang dikenakan biaya berdasarkan jumlah panggilan - tetapi produksi, pembersihan, verifikasi, dan perdagangan data masih berada di "zaman prasejarah". Sepuluh tahun berikutnya untuk AI akan menjadi "tahun infrastruktur data", dan data on-chain dari jaringan kripto adalah kunci untuk membuka kebuntuan ini.
Data di Blockchain: "Basis Data Perilaku Manusia" yang paling dibutuhkan AI
Dalam konteks kekurangan 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. Ini adalah "data perilaku penyelarasan insentif manusia yang paling terpusat di internet", yang tercermin dalam tiga dimensi:
"Sinyal Niat" di Dunia Nyata: Data on-chain mencatat perilaku keputusan yang dilakukan dengan uang sungguhan. Misalnya, tindakan sebuah dompet yang menukar aset di DEX tertentu, menggadaikan pinjaman di platform pinjaman, atau mendaftarkan nama domain, 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 keputusan AI.
"Rantai Perilaku" yang Dapat Dilacak: Transparansi blockchain memungkinkan perilaku pengguna untuk dilacak secara lengkap. Riwayat transaksi dari satu alamat dompet, protokol yang berinteraksi, dan perubahan aset yang dimiliki, membentuk sebuah "rantai perilaku" yang koheren. Dengan menganalisis operasi alamat tertentu di protokol DeFi dari tahun 2020 hingga sekarang, AI dapat dengan tepat mengidentifikasi apakah itu adalah "pemegang jangka panjang", "trader arbitrase", atau "penyedia likuiditas", dan berdasarkan itu membangun profil pengguna.
"Akses Tanpa Izin" di Ekosistem Terbuka: Berbeda dengan penutupan data perusahaan tradisional, data di blockchain bersifat terbuka dan tanpa izin. Setiap pengembang dapat mengakses data mentah melalui penjelajah blockchain atau API data, memberikan sumber data tanpa batas untuk pelatihan model AI. Namun, keterbukaan ini juga membawa tantangan: data di blockchain ada dalam bentuk "log peristiwa", merupakan "sinyal mentah" yang tidak terstruktur, dan perlu dibersihkan, distandarisasi, dan dihubungkan agar dapat digunakan oleh model AI. Saat ini, "tingkat transformasi terstruktur" dari data di blockchain kurang dari 5%, banyak sinyal bernilai tinggi terpendam dalam miliaran peristiwa yang terfragmentasi.
"Sistem Operasi" Data On-Chain: Membangun Infrastruktur Data Siap AI
Untuk mengatasi masalah fragmentasi data di blockchain, industri telah mengusulkan konsep "sistem operasi cerdas berbasis blockchain" yang dirancang khusus untuk AI. Tujuan inti dari sistem ini adalah untuk mengubah sinyal blockchain yang terdistribusi menjadi data siap AI yang terstruktur, dapat diverifikasi, dan dapat digabungkan secara real-time. Sistem ini mencakup komponen kunci berikut:
Standar Data Terbuka: Menyatukan definisi dan cara deskripsi data di blockchain, menstandardisasi peristiwa kompleks seperti "perilaku staking pengguna" menjadi data terstruktur yang mencakup staker_address, protocol_id, amount, timestamp, reward_token, dan bidang lainnya. Standarisasi ini mengurangi biaya gesekan dalam pengembangan AI, memungkinkan pengembang untuk langsung memanggil "catatan staking pengguna" "catatan penyediaan likuiditas" dan data terstruktur lainnya, secara signifikan memperpendek siklus pelatihan model.
Mekanisme Verifikasi Data: Memastikan keaslian data melalui jaringan node validator Ethereum. Ketika sistem memproses suatu peristiwa di rantai, node validator akan melakukan verifikasi silang terhadap nilai hash data, informasi tanda tangan, dan status di rantai, untuk memastikan bahwa data terstruktur yang dihasilkan sepenuhnya konsisten dengan data asli di rantai. Mekanisme verifikasi "jaminan ekonomi kriptografi" ini menyelesaikan masalah kepercayaan dalam verifikasi terpusat tradisional.
Lapisan ketersediaan data dengan throughput tinggi: Dengan mengoptimalkan algoritma kompresi data dan protokol pengiriman, sistem dapat memproses ratusan ribu peristiwa on-chain secara real-time per detik. Desain ini memungkinkan sistem untuk mendukung kebutuhan data real-time aplikasi AI berskala besar, seperti menyediakan layanan data on-chain secara online untuk beberapa agen transaksi secara bersamaan.
Era DataFi: Ketika Data Menjadi "Modal" yang Dapat Diperdagangkan
Tujuan utama dari infrastruktur data on-chain ini adalah untuk mendorong industri AI memasuki era DataFi - data tidak lagi menjadi "materi pelatihan" yang pasif, tetapi menjadi "modal" yang aktif, dapat dinilai, diperdagangkan, dan dihargai. Seperti listrik yang dinilai dalam kilowatt, Daya Komputasi dinilai dalam FLOPS, data juga harus dinilai, diranking, dan dievaluasi. Realisasi visi ini bergantung pada mengubah data menjadi empat atribut inti:
Terstruktur: dari "sinyal mentah" menjadi "aset yang dapat digunakan", mengubah data on-chain menjadi bentuk terstruktur yang dapat langsung dipanggil oleh model AI.
Dapat Digabungkan: Data dapat digabungkan secara bebas seperti blok lego, pengembang dapat menggabungkan data dari berbagai sumber untuk melatih model AI yang kompleks.
Dapat Diverifikasi: Melalui teknologi blockchain untuk menghasilkan "sidik jari data" yang unik untuk setiap kumpulan data, memastikan keaslian dan keterlacakan data.
Dapat Dikonversi: Penyedia data dapat mengubah data terstruktur menjadi uang secara langsung, seperti mengemas hasil analisis menjadi layanan API yang dikenakan biaya berdasarkan jumlah panggilan, atau memberikan izin untuk berbagi data anonim di blockchain untuk mendapatkan imbalan.
Kesimpulan: Revolusi Data, Sepuluh Tahun Berikutnya untuk AI
Ketika kita membicarakan masa depan AI, kita sering kali berfokus pada "tingkat kecerdasan" model, tetapi mengabaikan "tanah data" yang mendukung kecerdasan tersebut. Infrastruktur data di blockchain mengungkapkan satu kebenaran inti: evolusi AI pada dasarnya adalah evolusi infrastruktur data. Dari "keterbatasan" data yang dihasilkan oleh manusia hingga "penemuan nilai" data di blockchain, dari "ketidakteraturan" sinyal yang terfragmentasi hingga "keteraturan" data terstruktur, dari "sumber daya gratis" data hingga "aset modal" DataFi, infrastruktur ini sedang membentuk kembali logika dasar industri AI.
Di era DataFi ini, data akan menjadi jembatan yang menghubungkan AI dengan dunia nyata - agen perdagangan merasakan emosi pasar melalui data on-chain, dApp mandiri mengoptimalkan layanan melalui data perilaku pengguna, sedangkan pengguna biasa mendapatkan pendapatan berkelanjutan melalui berbagi data. Seperti jaringan listrik yang melahirkan revolusi industri, Daya Komputasi jaringan melahirkan revolusi internet, jaringan data on-chain sedang melahirkan "revolusi data" AI.
Aplikasi AI generasi berikutnya tidak hanya memerlukan model atau dompet, tetapi juga data yang dapat diprogram, tanpa kepercayaan, dan sinyal tinggi. Ketika data akhirnya diberikan nilai yang layak, AI dapat benar-benar melepaskan kekuatan untuk mengubah dunia.