ثورة البيانات في الذكاء الاصطناعي: من قوة الحوسبة إلى جوع البيانات
في عصر تتجاوز فيه أحجام نماذج الذكاء الاصطناعي وقوة الحوسبة الحدود، بدأ يظهر بشكل متزايد عنق الزجاجة الرئيسي الذي تم تجاهله لفترة طويلة - البيانات. التناقض الهيكلي الذي يواجه صناعة الذكاء الاصطناعي لم يعد يتعلق ببنية النموذج أو قوة الحوسبة للرقائق، بل بكيفية تحويل البيانات البشرية المبعثرة إلى رأس مال قابل للتحقق ومهيكل ومناسب للاستخدام في الذكاء الاصطناعي. هذه الرؤية لا تكشف فقط عن المأزق الحالي لتطوير الذكاء الاصطناعي، بل ترسم أيضًا صورة جديدة لعصر "DataFi" - في هذا العصر، ستصبح البيانات عنصر إنتاج أساسي يمكن قياسه وتداوله وزيادة قيمته، تمامًا مثل الكهرباء وقوة الحوسبة.
التناقضات الهيكلية في صناعة الذكاء الاصطناعي
لقد تم دفع تطوير الذكاء الاصطناعي لوقت طويل بواسطة "نموذج - قوة الحوسبة" كمحورين رئيسيين. منذ ثورة التعلم العميق، قفزت معلمات النموذج من الملايين إلى تريليونات، واحتياجات قوة الحوسبة شهدت زيادة متسارعة. تجاوزت تكلفة تدريب نموذج لغة كبير متطور 100 مليون دولار، حيث يتم تخصيص 90% من هذه التكلفة لاستئجار تجمعات GPU. ومع ذلك، بينما يركز القطاع على "نموذج أكبر" و"شرائح أسرع"، فإن أزمة جانب إمداد البيانات تقترب بهدوء.
لقد بلغت "البيانات العضوية" التي أنشأها البشر سقف النمو. على سبيل المثال، يبلغ إجمالي كمية النصوص عالية الجودة المتاحة على الإنترنت والتي يمكن الزحف إليها حوالي 10^12 كلمة، في حين أن تدريب نموذج يحتوي على مئة مليار معلمة يتطلب استهلاك بيانات بمستوى حوالي 10^13 كلمة. وهذا يعني أن بركة البيانات الحالية يمكن أن تدعم فقط تدريب 10 نماذج متساوية الحجم. والأسوأ من ذلك، أن نسبة البيانات المكررة والمحتوى منخفض الجودة تتجاوز 60%، مما يضغط بشكل أكبر على إمدادات البيانات الفعالة. عندما يبدأ النموذج في "ابتلاع" البيانات التي ينتجها بنفسه، فإن التدهور في أداء النموذج الناجم عن "تلوث البيانات" أصبح مصدر قلق في الصناعة.
تعود جذور هذه التناقضات إلى: أن صناعة الذكاء الاصطناعي لطالما اعتبرت البيانات "موارد مجانية"، بدلاً من اعتبارها "أصول استراتيجية" تحتاج إلى رعاية دقيقة. لقد شكلت النماذج وقوة الحوسبة نظامًا متطورًا بالأسواق، لكن إنتاج البيانات وتنظيفها والتحقق منها والتداول بها لا تزال في "عصر بدائي". ستكون السنوات العشر القادمة في الذكاء الاصطناعي هي "عقد البنية التحتية للبيانات"، حيث تعتبر البيانات على الشبكات المشفرة المفتاح الرئيسي لحل هذه المعضلة.
البيانات على السلسلة: قاعدة بيانات "سلوك الإنسان" المثالية للذكاء الاصطناعي
في سياق ندرة البيانات، تُظهر البيانات على سلسلة الشبكة المشفرة قيمة لا يمكن استبدالها. مقارنةً ببيانات الإنترنت التقليدية، تتمتع البيانات على السلسلة بالصدق الذي يتماشى مع "تحفيز التوافق" - كل معاملة، كل تفاعل عقد، وسلوك كل عنوان محفظة مرتبط مباشرة برأس المال الحقيقي، ولا يمكن العبث به. يتم تجسيد "بيانات سلوك تحفيز التوافق البشري الأكثر تركيزًا على الإنترنت" في ثلاثة أبعاد:
"إشارات النية" في العالم الحقيقي: تسجل البيانات على السلسلة سلوكيات اتخاذ القرار التي تم التصويت عليها بأموال حقيقية، مما يعكس مباشرة حكم المستخدم على قيمة المشروع، وتفضيلات المخاطر، واستراتيجيات تخصيص الأموال. هذه البيانات التي "تدعمها رأس المال" لها قيمة كبيرة في تدريب قدرة الذكاء الاصطناعي على اتخاذ القرار.
"سلسلة السلوك" القابلة للتتبع: تجعل شفافية البلوكشين سلوك المستخدم قابلاً للتتبع بالكامل. تشكل تاريخ المعاملات لعناوين المحفظة، بروتوكولات التفاعل، وتغيرات الأصول المحتفظ بها، "سلسلة سلوك" متماسكة. هذه البيانات السلوكية المهيكلة هي ما يعد "عينات الاستدلال البشري" الأكثر ندرة في نماذج الذكاء الاصطناعي الحالية.
الوصول "غير المرخص" إلى النظام البيئي المفتوح: البيانات على السلسلة مفتوحة ولا تحتاج إلى ترخيص. يمكن لأي مطور الحصول على البيانات الأصلية من خلال متصفح blockchain أو واجهة برمجة التطبيقات للبيانات، مما يوفر مصدر بيانات "بلا حواجز" لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، توجد البيانات على السلسلة في شكل "سجل الأحداث"، وهي "إشارات أصلية" غير منظمة، وتحتاج إلى التنظيف والمعيار والارتباط لتكون قابلة للاستخدام من قبل نماذج الذكاء الاصطناعي. حاليًا، معدل "تحويل البيانات الهيكلية" على السلسلة أقل من 5%، مما يؤدي إلى دفن العديد من الإشارات ذات القيمة العالية في مليارات من الأحداث المجزأة.
نظام التشغيل الذكي" للبيانات على السلسلة"
لتصحيح مشكلة تجزئة البيانات على السلسلة، اقترح القطاع مفهوم "نظام التشغيل الذكي على السلسلة" المصمم خصيصًا للذكاء الاصطناعي. الهدف الرئيسي منه هو تحويل الإشارات الموزعة على السلسلة إلى بيانات جاهزة للذكاء الاصطناعي هيكلية، قابلة للتحقق، وقابلة للتجميع في الوقت الحقيقي. يتضمن هذا النظام المكونات الرئيسية التالية:
معايير البيانات المفتوحة: توحيد تعريفات ووصف البيانات على السلسلة، مما يضمن أن نماذج الذكاء الاصطناعي لا تحتاج إلى التكيف مع تنسيقات بيانات سلاسل أو بروتوكولات مختلفة، بل "تفهم" مباشرة المنطق التجاري وراء البيانات.
آلية التحقق من البيانات: من خلال آلية إجماع البلوكشين لضمان صحة البيانات. تتحمل عقدة التحقق مسؤولية التحقق من سلامة ودقة البيانات على السلسلة، لضمان أن البيانات المنظمة الناتجة تتطابق تمامًا مع البيانات الأصلية على السلسلة.
طبقة توفر البيانات عالية الإنتاجية: من خلال تحسين خوارزميات ضغط البيانات وبروتوكولات النقل، يتم تحقيق معالجة حقيقية لمئات الآلاف من أحداث السلسلة في الثانية. يفصل الهيكل القائم على وحدات التخزين البيانات عن الحساب، مما يدعم احتياجات البيانات الحقيقية لتطبيقات الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع.
عصر DataFi: البيانات هي رأس المال
الهدف النهائي من بنية البيانات على السلسلة هو دفع صناعة الذكاء الاصطناعي إلى عصر DataFi - حيث لم تعد البيانات "مواد تدريب" سلبية، بل أصبحت "رأسمال" نشطًا يمكن تسعيره وتداوله وزيادة قيمته. إن تحقيق هذه الرؤية يعتمد على تحويل البيانات إلى أربعة خصائص أساسية:
الهيكلة: من "الإشارة الأولية" إلى "الأصول القابلة للاستخدام"، مما يسمح للبيانات بأن يتم استدعاؤها مباشرة بواسطة نماذج الذكاء الاصطناعي.
قابل للتجميع: يمكن دمج البيانات الهيكلية بحرية مثل قطع الليغو، مما يوسع حدود تطبيق البيانات.
قابل للتحقق: من خلال تقنية blockchain لضمان صحة البيانات، وإنشاء "ضمان ائتماني" للبيانات.
قابل للتحويل إلى نقد: يمكن لمزودي البيانات تحويل البيانات المهيكلة مباشرة إلى نقد، مما يشكل نظامًا بيئيًا لقيمة البيانات.
في عصر DataFi هذا، ستصبح البيانات جسرًا يربط بين الذكاء الاصطناعي والعالم الحقيقي. تقوم وكالات التداول بإدراك مشاعر السوق من خلال البيانات على السلسلة، وتطبيقات الاستقلالية تعمل على تحسين الخدمات من خلال بيانات سلوك المستخدم، في حين أن المستخدمين العاديين يحصلون على عوائد مستمرة من خلال مشاركة البيانات. تمامًا كما أن شبكة الطاقة أنشأت الثورة الصناعية، فإن قوة الحوسبة تخلق ثورة الإنترنت، فإن هذه الشبكة البيانات تُحدث "ثورة البيانات" في الذكاء الاصطناعي.
عندما يتم أخيرًا منح البيانات القيمة المستحقة، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يطلق القوة الحقيقية لتغيير العالم. تتطلب تطبيقات الذكاء الاصطناعي الأصلية من الجيل التالي نماذج قوية، بالإضافة إلى بنية تحتية بيانات قابلة للبرمجة، وموثوقة، وعالية الإشارة. هذه ليست مجرد رؤية تقنية، بل هي المسار الحتمي لنضوج صناعة الذكاء الاصطناعي.
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
تسجيلات الإعجاب 8
أعجبني
8
5
مشاركة
تعليق
0/400
LiquidityHunter
· 08-06 08:18
المراجحة البيانات就在眼前...疯狂刷新 داخل السلسلة السيولة监控面板ing
شاهد النسخة الأصليةرد0
GasGasGasBro
· 08-03 09:24
هذه الموجة حقاً رائعة، الذكاء الاصطناعي يأكل البيانات بقوة أكبر من استهلاكه للكهرباء
شاهد النسخة الأصليةرد0
PebbleHander
· 08-03 09:23
الكبير قادم والبيانات تتجمع.
شاهد النسخة الأصليةرد0
SelfMadeRuggee
· 08-03 09:20
البيانات هي الكعكة اللذيذة، قوة الحوسبة لا تساوي شيئاً.
شاهد النسخة الأصليةرد0
Hash_Bandit
· 08-03 09:08
مثل صعوبة التعدين... البيانات هي الاختناق الجديد حقًا حقًا
ثورة بيانات الذكاء الاصطناعي: من قوة الحوسبة إلى بيئة بيانات جديدة داخل السلسلة
ثورة البيانات في الذكاء الاصطناعي: من قوة الحوسبة إلى جوع البيانات
في عصر تتجاوز فيه أحجام نماذج الذكاء الاصطناعي وقوة الحوسبة الحدود، بدأ يظهر بشكل متزايد عنق الزجاجة الرئيسي الذي تم تجاهله لفترة طويلة - البيانات. التناقض الهيكلي الذي يواجه صناعة الذكاء الاصطناعي لم يعد يتعلق ببنية النموذج أو قوة الحوسبة للرقائق، بل بكيفية تحويل البيانات البشرية المبعثرة إلى رأس مال قابل للتحقق ومهيكل ومناسب للاستخدام في الذكاء الاصطناعي. هذه الرؤية لا تكشف فقط عن المأزق الحالي لتطوير الذكاء الاصطناعي، بل ترسم أيضًا صورة جديدة لعصر "DataFi" - في هذا العصر، ستصبح البيانات عنصر إنتاج أساسي يمكن قياسه وتداوله وزيادة قيمته، تمامًا مثل الكهرباء وقوة الحوسبة.
التناقضات الهيكلية في صناعة الذكاء الاصطناعي
لقد تم دفع تطوير الذكاء الاصطناعي لوقت طويل بواسطة "نموذج - قوة الحوسبة" كمحورين رئيسيين. منذ ثورة التعلم العميق، قفزت معلمات النموذج من الملايين إلى تريليونات، واحتياجات قوة الحوسبة شهدت زيادة متسارعة. تجاوزت تكلفة تدريب نموذج لغة كبير متطور 100 مليون دولار، حيث يتم تخصيص 90% من هذه التكلفة لاستئجار تجمعات GPU. ومع ذلك، بينما يركز القطاع على "نموذج أكبر" و"شرائح أسرع"، فإن أزمة جانب إمداد البيانات تقترب بهدوء.
لقد بلغت "البيانات العضوية" التي أنشأها البشر سقف النمو. على سبيل المثال، يبلغ إجمالي كمية النصوص عالية الجودة المتاحة على الإنترنت والتي يمكن الزحف إليها حوالي 10^12 كلمة، في حين أن تدريب نموذج يحتوي على مئة مليار معلمة يتطلب استهلاك بيانات بمستوى حوالي 10^13 كلمة. وهذا يعني أن بركة البيانات الحالية يمكن أن تدعم فقط تدريب 10 نماذج متساوية الحجم. والأسوأ من ذلك، أن نسبة البيانات المكررة والمحتوى منخفض الجودة تتجاوز 60%، مما يضغط بشكل أكبر على إمدادات البيانات الفعالة. عندما يبدأ النموذج في "ابتلاع" البيانات التي ينتجها بنفسه، فإن التدهور في أداء النموذج الناجم عن "تلوث البيانات" أصبح مصدر قلق في الصناعة.
تعود جذور هذه التناقضات إلى: أن صناعة الذكاء الاصطناعي لطالما اعتبرت البيانات "موارد مجانية"، بدلاً من اعتبارها "أصول استراتيجية" تحتاج إلى رعاية دقيقة. لقد شكلت النماذج وقوة الحوسبة نظامًا متطورًا بالأسواق، لكن إنتاج البيانات وتنظيفها والتحقق منها والتداول بها لا تزال في "عصر بدائي". ستكون السنوات العشر القادمة في الذكاء الاصطناعي هي "عقد البنية التحتية للبيانات"، حيث تعتبر البيانات على الشبكات المشفرة المفتاح الرئيسي لحل هذه المعضلة.
البيانات على السلسلة: قاعدة بيانات "سلوك الإنسان" المثالية للذكاء الاصطناعي
في سياق ندرة البيانات، تُظهر البيانات على سلسلة الشبكة المشفرة قيمة لا يمكن استبدالها. مقارنةً ببيانات الإنترنت التقليدية، تتمتع البيانات على السلسلة بالصدق الذي يتماشى مع "تحفيز التوافق" - كل معاملة، كل تفاعل عقد، وسلوك كل عنوان محفظة مرتبط مباشرة برأس المال الحقيقي، ولا يمكن العبث به. يتم تجسيد "بيانات سلوك تحفيز التوافق البشري الأكثر تركيزًا على الإنترنت" في ثلاثة أبعاد:
"إشارات النية" في العالم الحقيقي: تسجل البيانات على السلسلة سلوكيات اتخاذ القرار التي تم التصويت عليها بأموال حقيقية، مما يعكس مباشرة حكم المستخدم على قيمة المشروع، وتفضيلات المخاطر، واستراتيجيات تخصيص الأموال. هذه البيانات التي "تدعمها رأس المال" لها قيمة كبيرة في تدريب قدرة الذكاء الاصطناعي على اتخاذ القرار.
"سلسلة السلوك" القابلة للتتبع: تجعل شفافية البلوكشين سلوك المستخدم قابلاً للتتبع بالكامل. تشكل تاريخ المعاملات لعناوين المحفظة، بروتوكولات التفاعل، وتغيرات الأصول المحتفظ بها، "سلسلة سلوك" متماسكة. هذه البيانات السلوكية المهيكلة هي ما يعد "عينات الاستدلال البشري" الأكثر ندرة في نماذج الذكاء الاصطناعي الحالية.
الوصول "غير المرخص" إلى النظام البيئي المفتوح: البيانات على السلسلة مفتوحة ولا تحتاج إلى ترخيص. يمكن لأي مطور الحصول على البيانات الأصلية من خلال متصفح blockchain أو واجهة برمجة التطبيقات للبيانات، مما يوفر مصدر بيانات "بلا حواجز" لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، توجد البيانات على السلسلة في شكل "سجل الأحداث"، وهي "إشارات أصلية" غير منظمة، وتحتاج إلى التنظيف والمعيار والارتباط لتكون قابلة للاستخدام من قبل نماذج الذكاء الاصطناعي. حاليًا، معدل "تحويل البيانات الهيكلية" على السلسلة أقل من 5%، مما يؤدي إلى دفن العديد من الإشارات ذات القيمة العالية في مليارات من الأحداث المجزأة.
نظام التشغيل الذكي" للبيانات على السلسلة"
لتصحيح مشكلة تجزئة البيانات على السلسلة، اقترح القطاع مفهوم "نظام التشغيل الذكي على السلسلة" المصمم خصيصًا للذكاء الاصطناعي. الهدف الرئيسي منه هو تحويل الإشارات الموزعة على السلسلة إلى بيانات جاهزة للذكاء الاصطناعي هيكلية، قابلة للتحقق، وقابلة للتجميع في الوقت الحقيقي. يتضمن هذا النظام المكونات الرئيسية التالية:
معايير البيانات المفتوحة: توحيد تعريفات ووصف البيانات على السلسلة، مما يضمن أن نماذج الذكاء الاصطناعي لا تحتاج إلى التكيف مع تنسيقات بيانات سلاسل أو بروتوكولات مختلفة، بل "تفهم" مباشرة المنطق التجاري وراء البيانات.
آلية التحقق من البيانات: من خلال آلية إجماع البلوكشين لضمان صحة البيانات. تتحمل عقدة التحقق مسؤولية التحقق من سلامة ودقة البيانات على السلسلة، لضمان أن البيانات المنظمة الناتجة تتطابق تمامًا مع البيانات الأصلية على السلسلة.
طبقة توفر البيانات عالية الإنتاجية: من خلال تحسين خوارزميات ضغط البيانات وبروتوكولات النقل، يتم تحقيق معالجة حقيقية لمئات الآلاف من أحداث السلسلة في الثانية. يفصل الهيكل القائم على وحدات التخزين البيانات عن الحساب، مما يدعم احتياجات البيانات الحقيقية لتطبيقات الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع.
عصر DataFi: البيانات هي رأس المال
الهدف النهائي من بنية البيانات على السلسلة هو دفع صناعة الذكاء الاصطناعي إلى عصر DataFi - حيث لم تعد البيانات "مواد تدريب" سلبية، بل أصبحت "رأسمال" نشطًا يمكن تسعيره وتداوله وزيادة قيمته. إن تحقيق هذه الرؤية يعتمد على تحويل البيانات إلى أربعة خصائص أساسية:
الهيكلة: من "الإشارة الأولية" إلى "الأصول القابلة للاستخدام"، مما يسمح للبيانات بأن يتم استدعاؤها مباشرة بواسطة نماذج الذكاء الاصطناعي.
قابل للتجميع: يمكن دمج البيانات الهيكلية بحرية مثل قطع الليغو، مما يوسع حدود تطبيق البيانات.
قابل للتحقق: من خلال تقنية blockchain لضمان صحة البيانات، وإنشاء "ضمان ائتماني" للبيانات.
قابل للتحويل إلى نقد: يمكن لمزودي البيانات تحويل البيانات المهيكلة مباشرة إلى نقد، مما يشكل نظامًا بيئيًا لقيمة البيانات.
في عصر DataFi هذا، ستصبح البيانات جسرًا يربط بين الذكاء الاصطناعي والعالم الحقيقي. تقوم وكالات التداول بإدراك مشاعر السوق من خلال البيانات على السلسلة، وتطبيقات الاستقلالية تعمل على تحسين الخدمات من خلال بيانات سلوك المستخدم، في حين أن المستخدمين العاديين يحصلون على عوائد مستمرة من خلال مشاركة البيانات. تمامًا كما أن شبكة الطاقة أنشأت الثورة الصناعية، فإن قوة الحوسبة تخلق ثورة الإنترنت، فإن هذه الشبكة البيانات تُحدث "ثورة البيانات" في الذكاء الاصطناعي.
عندما يتم أخيرًا منح البيانات القيمة المستحقة، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يطلق القوة الحقيقية لتغيير العالم. تتطلب تطبيقات الذكاء الاصطناعي الأصلية من الجيل التالي نماذج قوية، بالإضافة إلى بنية تحتية بيانات قابلة للبرمجة، وموثوقة، وعالية الإشارة. هذه ليست مجرد رؤية تقنية، بل هي المسار الحتمي لنضوج صناعة الذكاء الاصطناعي.