La revolución de datos de la inteligencia artificial: de la competencia de potencia computacional a la hambruna de datos
En la actualidad, donde las escalas y capacidades computacionales de los modelos de inteligencia artificial están rompiendo barreras constantemente, comienza a emerger un cuello de botella clave que ha sido ignorado durante mucho tiempo: los datos. La contradicción estructural que enfrenta actualmente la industria de la IA ya no se basa en la arquitectura del modelo o la potencia computacional de los chips, sino en cómo transformar los datos de comportamiento humano fragmentados en capital verificable, estructurado y adecuado para su uso en IA. Esta percepción no solo revela la actual dificultad en el desarrollo de la IA, sino que también esboza un panorama completamente nuevo de la "era DataFi": en esta era, los datos se convertirán en un factor de producción central que será medible, negociable y acumulable, al igual que la electricidad y la potencia computacional.
Las contradicciones estructurales de la industria de la IA
El desarrollo de la IA ha sido impulsado durante mucho tiempo por el doble núcleo "modelo-potencia computacional". Desde la revolución del aprendizaje profundo, los parámetros del modelo han saltado de millones a billones, y la demanda de potencia computacional ha crecido de manera exponencial. El costo de entrenar un modelo de lenguaje grande y avanzado ha superado los 100 millones de dólares, de los cuales el 90% se destina al alquiler de clústeres de GPU. Sin embargo, mientras la industria se centra en "modelos más grandes" y "chips más rápidos", una crisis en el lado de la oferta de datos se está gestando silenciosamente.
Los "datos orgánicos" generados por los humanos han alcanzado un techo de crecimiento. Tomando como ejemplo los datos de texto, la cantidad total de texto de alta calidad que se puede rastrear públicamente en Internet es de aproximadamente 10^12 palabras, mientras que el entrenamiento de un modelo de mil millones de parámetros requiere consumir datos a nivel de aproximadamente 10^13 palabras. Esto significa que el actual conjunto de datos solo puede soportar el entrenamiento de 10 modelos de igual escala. Más grave aún, la proporción de datos duplicados y contenido de baja calidad supera el 60%, lo que comprime aún más la oferta de datos efectivos. Cuando los modelos comienzan a "devorar" los datos que generan, la degradación del rendimiento del modelo causada por la "contaminación de datos" se ha convertido en una preocupación en la industria.
Esta contradicción tiene su origen en que la industria de la IA ha considerado durante mucho tiempo los datos como "recursos gratuitos", en lugar de "activos estratégicos" que necesitan ser cuidadosamente cultivados. Los modelos y la Potencia computacional han formado un sistema de mercado maduro, pero la producción, limpieza, verificación y transacción de datos aún se encuentra en la "era salvaje". La próxima década de la IA será la década de la "infraestructura de datos", y los datos en cadena de las redes criptográficas son la clave para desbloquear este dilema.
Datos en cadena: la "base de datos del comportamiento humano" ideal de la IA
En el contexto de la escasez de datos, los datos en cadena de las redes criptográficas muestran un valor insustituible. En comparación con los datos del internet tradicional, los datos en cadena poseen inherentemente la autenticidad de "alineación de incentivos"—cada transacción, cada interacción de contrato, cada comportamiento de dirección de billetera, está directamente vinculado al capital real y es inmutable. Esta "data de comportamiento de alineación de incentivos humana más concentrada en internet" se manifiesta en tres dimensiones:
Señales de "intención" del mundo real: los datos en la cadena registran comportamientos de decisión votados con dinero real, reflejando directamente el juicio del usuario sobre el valor del proyecto, la preferencia de riesgo y la estrategia de asignación de fondos. Estos datos de "respaldo de capital" tienen un valor extremadamente alto para entrenar la capacidad de decisión de la IA.
Cadena de "comportamiento" que se puede rastrear: La transparencia de la blockchain permite que el comportamiento del usuario sea completamente rastreable. El historial de transacciones de una dirección de billetera, los protocolos de interacción y los cambios en los activos poseídos constituyen una "cadena de comportamiento" coherente. Estos datos de comportamiento estructurados son precisamente las "muestras de razonamiento humano" más escasas para los modelos de IA actuales.
Acceso "sin permiso" en un ecosistema abierto: los datos en cadena son abiertos y no requieren permiso. Cualquier desarrollador puede obtener datos originales a través de un explorador de blockchain o API de datos, lo que proporciona una fuente de datos "sin barreras" para el entrenamiento de modelos de IA. Sin embargo, los datos en cadena existen en forma de "registros de eventos", son "señales originales" no estructuradas que deben ser limpiadas, estandarizadas y relacionadas para ser utilizadas por modelos de IA. Actualmente, la "tasa de conversión estructurada" de los datos en cadena es inferior al 5%, y una gran cantidad de señales de alto valor están enterradas en miles de millones de eventos fragmentados.
"Sistema operativo inteligente" de datos en cadena
Para resolver el problema de la fragmentación de datos en la cadena, la industria ha propuesto el concepto de "sistema operativo inteligente en la cadena" diseñado específicamente para AI. Su objetivo principal es convertir las señales dispersas en la cadena en datos estructurados, verificables y listos para AI, que se pueden combinar en tiempo real. Este sistema incluye los siguientes componentes clave:
Estándares de datos abiertos: unificar la definición y la forma de describir los datos en la cadena, asegurando que los modelos de IA no necesiten adaptarse a diferentes formatos de datos de cadenas o protocolos, y puedan "comprender" directamente la lógica de negocio detrás de los datos.
Mecanismo de validación de datos: Asegurar la veracidad de los datos a través del mecanismo de consenso de blockchain. Los nodos validadores son responsables de verificar la integridad y precisión de los datos en la cadena, asegurando que los datos estructurados producidos sean completamente consistentes con los datos originales en la cadena.
Capa de disponibilidad de datos de alto rendimiento: a través de la optimización de algoritmos de compresión de datos y protocolos de transmisión, se logra el procesamiento en tiempo real de cientos de miles de eventos en la cadena por segundo. La arquitectura modular separa el almacenamiento de datos de la computación, soportando la demanda de datos en tiempo real de aplicaciones de IA a gran escala.
Era de DataFi: los datos son capital
El objetivo final de esta infraestructura de datos en la cadena es impulsar la industria de la IA hacia la era de DataFi: los datos ya no son "material de entrenamiento" pasivo, sino "capital" activo, que puede ser valorado, negociado y aumentado. La realización de esta visión depende de transformar los datos en cuatro propiedades clave:
Estructurado: de "señal original" a "activo utilizable", permitiendo que los datos sean llamados directamente por el modelo de IA.
Combinable: Los datos estructurados se pueden combinar libremente como bloques de Lego, ampliando los límites de la aplicación de los datos.
Verificable: Asegurar la veracidad de los datos a través de la tecnología blockchain, estableciendo el "respaldo de crédito" de los datos.
Monetizable: los proveedores de datos pueden monetizar datos estructurados directamente, creando un ecosistema de valor de datos.
En esta era de DataFi, los datos se convertirán en el puente que conecta la IA con el mundo real. Los agentes de trading perciben el sentimiento del mercado a través de datos en la cadena, las aplicaciones autónomas optimizan servicios mediante datos de comportamiento del usuario, y los usuarios comunes obtienen ingresos continuos al compartir datos. Así como la red eléctrica impulsó la revolución industrial, la Potencia computacional de la red está impulsando la revolución de Internet, esta red de datos está dando lugar a la "revolución de datos" de la IA.
Cuando los datos finalmente se les otorgue el valor que merecen, la IA podrá liberar verdaderamente el poder de cambiar el mundo. Las aplicaciones nativas de IA de próxima generación no solo necesitan modelos potentes, sino también una infraestructura de datos programable, sin necesidad de confianza y con alta señal. Esto no es solo una visión técnica, sino también el camino inevitable hacia la madurez de la industria de la IA.
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LiquidityHunter
· 08-06 08:18
El arbitraje de datos está a la vista... actualizando locamente el panel de monitoreo de liquidez on-chain.
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GasGasGasBro
· 08-03 09:24
Esta ola es realmente buena, la IA consume datos incluso más agresivamente que la electricidad.
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PebbleHander
· 08-03 09:23
Lo grande se acerca y los datos también se están acumulando.
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SelfMadeRuggee
· 08-03 09:20
Los datos son el verdadero manjar, la potencia computacional no vale nada.
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Hash_Bandit
· 08-03 09:08
así como la dificultad de minería... los datos son el nuevo cuello de botella fr fr
Revolución de datos de IA: de la competencia de potencia computacional a un nuevo ecosistema de datos on-chain
La revolución de datos de la inteligencia artificial: de la competencia de potencia computacional a la hambruna de datos
En la actualidad, donde las escalas y capacidades computacionales de los modelos de inteligencia artificial están rompiendo barreras constantemente, comienza a emerger un cuello de botella clave que ha sido ignorado durante mucho tiempo: los datos. La contradicción estructural que enfrenta actualmente la industria de la IA ya no se basa en la arquitectura del modelo o la potencia computacional de los chips, sino en cómo transformar los datos de comportamiento humano fragmentados en capital verificable, estructurado y adecuado para su uso en IA. Esta percepción no solo revela la actual dificultad en el desarrollo de la IA, sino que también esboza un panorama completamente nuevo de la "era DataFi": en esta era, los datos se convertirán en un factor de producción central que será medible, negociable y acumulable, al igual que la electricidad y la potencia computacional.
Las contradicciones estructurales de la industria de la IA
El desarrollo de la IA ha sido impulsado durante mucho tiempo por el doble núcleo "modelo-potencia computacional". Desde la revolución del aprendizaje profundo, los parámetros del modelo han saltado de millones a billones, y la demanda de potencia computacional ha crecido de manera exponencial. El costo de entrenar un modelo de lenguaje grande y avanzado ha superado los 100 millones de dólares, de los cuales el 90% se destina al alquiler de clústeres de GPU. Sin embargo, mientras la industria se centra en "modelos más grandes" y "chips más rápidos", una crisis en el lado de la oferta de datos se está gestando silenciosamente.
Los "datos orgánicos" generados por los humanos han alcanzado un techo de crecimiento. Tomando como ejemplo los datos de texto, la cantidad total de texto de alta calidad que se puede rastrear públicamente en Internet es de aproximadamente 10^12 palabras, mientras que el entrenamiento de un modelo de mil millones de parámetros requiere consumir datos a nivel de aproximadamente 10^13 palabras. Esto significa que el actual conjunto de datos solo puede soportar el entrenamiento de 10 modelos de igual escala. Más grave aún, la proporción de datos duplicados y contenido de baja calidad supera el 60%, lo que comprime aún más la oferta de datos efectivos. Cuando los modelos comienzan a "devorar" los datos que generan, la degradación del rendimiento del modelo causada por la "contaminación de datos" se ha convertido en una preocupación en la industria.
Esta contradicción tiene su origen en que la industria de la IA ha considerado durante mucho tiempo los datos como "recursos gratuitos", en lugar de "activos estratégicos" que necesitan ser cuidadosamente cultivados. Los modelos y la Potencia computacional han formado un sistema de mercado maduro, pero la producción, limpieza, verificación y transacción de datos aún se encuentra en la "era salvaje". La próxima década de la IA será la década de la "infraestructura de datos", y los datos en cadena de las redes criptográficas son la clave para desbloquear este dilema.
Datos en cadena: la "base de datos del comportamiento humano" ideal de la IA
En el contexto de la escasez de datos, los datos en cadena de las redes criptográficas muestran un valor insustituible. En comparación con los datos del internet tradicional, los datos en cadena poseen inherentemente la autenticidad de "alineación de incentivos"—cada transacción, cada interacción de contrato, cada comportamiento de dirección de billetera, está directamente vinculado al capital real y es inmutable. Esta "data de comportamiento de alineación de incentivos humana más concentrada en internet" se manifiesta en tres dimensiones:
Señales de "intención" del mundo real: los datos en la cadena registran comportamientos de decisión votados con dinero real, reflejando directamente el juicio del usuario sobre el valor del proyecto, la preferencia de riesgo y la estrategia de asignación de fondos. Estos datos de "respaldo de capital" tienen un valor extremadamente alto para entrenar la capacidad de decisión de la IA.
Cadena de "comportamiento" que se puede rastrear: La transparencia de la blockchain permite que el comportamiento del usuario sea completamente rastreable. El historial de transacciones de una dirección de billetera, los protocolos de interacción y los cambios en los activos poseídos constituyen una "cadena de comportamiento" coherente. Estos datos de comportamiento estructurados son precisamente las "muestras de razonamiento humano" más escasas para los modelos de IA actuales.
Acceso "sin permiso" en un ecosistema abierto: los datos en cadena son abiertos y no requieren permiso. Cualquier desarrollador puede obtener datos originales a través de un explorador de blockchain o API de datos, lo que proporciona una fuente de datos "sin barreras" para el entrenamiento de modelos de IA. Sin embargo, los datos en cadena existen en forma de "registros de eventos", son "señales originales" no estructuradas que deben ser limpiadas, estandarizadas y relacionadas para ser utilizadas por modelos de IA. Actualmente, la "tasa de conversión estructurada" de los datos en cadena es inferior al 5%, y una gran cantidad de señales de alto valor están enterradas en miles de millones de eventos fragmentados.
"Sistema operativo inteligente" de datos en cadena
Para resolver el problema de la fragmentación de datos en la cadena, la industria ha propuesto el concepto de "sistema operativo inteligente en la cadena" diseñado específicamente para AI. Su objetivo principal es convertir las señales dispersas en la cadena en datos estructurados, verificables y listos para AI, que se pueden combinar en tiempo real. Este sistema incluye los siguientes componentes clave:
Estándares de datos abiertos: unificar la definición y la forma de describir los datos en la cadena, asegurando que los modelos de IA no necesiten adaptarse a diferentes formatos de datos de cadenas o protocolos, y puedan "comprender" directamente la lógica de negocio detrás de los datos.
Mecanismo de validación de datos: Asegurar la veracidad de los datos a través del mecanismo de consenso de blockchain. Los nodos validadores son responsables de verificar la integridad y precisión de los datos en la cadena, asegurando que los datos estructurados producidos sean completamente consistentes con los datos originales en la cadena.
Capa de disponibilidad de datos de alto rendimiento: a través de la optimización de algoritmos de compresión de datos y protocolos de transmisión, se logra el procesamiento en tiempo real de cientos de miles de eventos en la cadena por segundo. La arquitectura modular separa el almacenamiento de datos de la computación, soportando la demanda de datos en tiempo real de aplicaciones de IA a gran escala.
Era de DataFi: los datos son capital
El objetivo final de esta infraestructura de datos en la cadena es impulsar la industria de la IA hacia la era de DataFi: los datos ya no son "material de entrenamiento" pasivo, sino "capital" activo, que puede ser valorado, negociado y aumentado. La realización de esta visión depende de transformar los datos en cuatro propiedades clave:
Estructurado: de "señal original" a "activo utilizable", permitiendo que los datos sean llamados directamente por el modelo de IA.
Combinable: Los datos estructurados se pueden combinar libremente como bloques de Lego, ampliando los límites de la aplicación de los datos.
Verificable: Asegurar la veracidad de los datos a través de la tecnología blockchain, estableciendo el "respaldo de crédito" de los datos.
Monetizable: los proveedores de datos pueden monetizar datos estructurados directamente, creando un ecosistema de valor de datos.
En esta era de DataFi, los datos se convertirán en el puente que conecta la IA con el mundo real. Los agentes de trading perciben el sentimiento del mercado a través de datos en la cadena, las aplicaciones autónomas optimizan servicios mediante datos de comportamiento del usuario, y los usuarios comunes obtienen ingresos continuos al compartir datos. Así como la red eléctrica impulsó la revolución industrial, la Potencia computacional de la red está impulsando la revolución de Internet, esta red de datos está dando lugar a la "revolución de datos" de la IA.
Cuando los datos finalmente se les otorgue el valor que merecen, la IA podrá liberar verdaderamente el poder de cambiar el mundo. Las aplicaciones nativas de IA de próxima generación no solo necesitan modelos potentes, sino también una infraestructura de datos programable, sin necesidad de confianza y con alta señal. Esto no es solo una visión técnica, sino también el camino inevitable hacia la madurez de la industria de la IA.