La révolution des données de l'intelligence artificielle : de la compétition de puissance de calcul à la famine de données
Dans un monde où l'échelle et la puissance de calcul des modèles d'intelligence artificielle continuent de progresser, un goulot d'étranglement clé, longtemps négligé, commence à se faire jour : les données. Le paradoxe structurel auquel l'industrie de l'IA est confrontée n'est plus l'architecture des modèles ou la puissance de calcul des puces, mais plutôt comment transformer les données comportementales humaines fragmentées en un capital vérifiable, structuré et adapté à l'utilisation par l'IA. Cette réflexion révèle non seulement le dilemme actuel du développement de l'IA, mais esquisse également un tout nouveau paysage de "l'ère DataFi" - dans cette ère, les données deviendront un élément 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
Le développement de l'IA a longtemps été piloté par le double noyau "modèle-Puissance de calcul". Depuis la révolution de l'apprentissage profond, les paramètres des modèles ont fait un bond de millions à des trillions, et la demande en puissance de calcul a augmenté de manière exponentielle. Le coût de formation d'un grand modèle linguistique avancé a déjà dépassé 100 millions de dollars, dont 90 % sont consacrés 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 l'exemple des données textuelles, la quantité totale de texte de haute qualité accessible sur Internet est d'environ 10^12 mots, alors 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 sévère encore, la proportion de données répétées et de contenus de faible qualité dépasse 60 %, ce qui réduit encore l'offre de données valides. Lorsque les modèles commencent à "avaler" leurs propres données générées, la dégradation des performances des modèles due à la "pollution des données" est devenue une préoccupation dans l'industrie.
Cette contradiction trouve sa source dans le fait que l'industrie de l'IA a longtemps considéré les données comme une "ressource gratuite", plutôt que comme un "actif stratégique" qui nécessite un soin particulier. Les modèles et la Puissance de calcul ont formé un système de marché mature, mais la production, le nettoyage, la validation et le commerce des données restent à l'ère de la "sauvagerie". La prochaine décennie de l'IA sera celle des "infrastructures de données", et les données on-chain des réseaux cryptographiques seront la clé pour déverrouiller ce dilemme.
Données en chaîne : la "base de données sur le comportement humain" idéale de l'IA
Dans le contexte de la famine de données, les données on-chain des réseaux de cryptographie montrent une valeur inestimable. Comparées aux données de l'Internet traditionnel, les données on-chain possèdent intrinsèquement une authenticité d'"alignement des incitations" - chaque transaction, chaque interaction de contrat, chaque comportement d'adresse de portefeuille est directement lié à un capital réel et est immuable. Ce "données sur les comportements d'alignement des incitations humaines les plus concentrées sur Internet" se manifeste spécifiquement sur trois dimensions :
Signaux d'intention du monde réel : Les données on-chain enregistrent des comportements décisionnels votés avec de l'argent réel, reflétant directement le jugement des utilisateurs sur la valeur du projet, leur appétit pour le risque et leur stratégie de répartition des fonds. Ces données "soutenues par le capital" ont une grande valeur pour entraîner la capacité décisionnelle de l'IA.
Chaîne de comportements traçable : La transparence de la blockchain permet de retracer intégralement les comportements des utilisateurs. L'historique des transactions, des protocoles d'interaction et des variations d'actifs d'une adresse de portefeuille constitue une "chaîne de comportements" cohérente. Ces données comportementales structurées représentent les "échantillons de raisonnement humain" les plus rares pour les modèles d'IA actuels.
Accès "sans permission" à un écosystème ouvert : les données sur la chaîne sont ouvertes et sans permission. Tout développeur peut accéder aux données brutes via un explorateur de blockchain ou une API de données, ce qui offre une source de données "sans barrières" pour l'entraînement des modèles d'IA. Cependant, les données sur la chaîne existent sous forme de "journaux d'événements", ce qui en fait des "signaux bruts" non structurés, nécessitant un nettoyage, une normalisation et une association avant d'être utilisables par les modèles d'IA. Actuellement, le "taux de conversion structuré" des données sur la chaîne est inférieur à 5 %, et de nombreux signaux de haute valeur sont enfouis dans des milliards d'événements fragmentés.
Système d'exploitation intelligent des données on-chain
Pour résoudre le problème de la fragmentation des données sur la chaîne, l'industrie a proposé le concept de "système d'exploitation intelligent sur la chaîne" spécialement conçu pour l'IA. Son objectif principal est de transformer les 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 : uniformiser la définition et la description des données sur la chaîne, garantir que les modèles d'IA n'ont pas besoin de s'adapter aux formats de données de différentes chaînes ou protocoles, et comprennent directement la logique métier derrière les données.
Mécanisme de validation des données : garantir l'authenticité des données grâce au mécanisme de consensus de la blockchain. Les nœuds validateurs sont responsables de la vérification de l'intégrité et de l'exactitude des données sur la chaîne, garantissant que les données structurées produites sont entièrement conformes aux données d'origine sur la chaîne.
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. L'architecture modulaire sépare le stockage des données et le calcul, soutenant les besoins en données en temps réel des applications AI à grande échelle.
ère DataFi : les données sont des capitaux
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 "matériau de formation" passif, mais un "capital" actif, pouvant être évalué, échangé et valorisé. La réalisation de cette vision repose sur la transformation des données en quatre attributs clés :
Structuré : de "signal brut" à "actif utilisable", permettant aux données d'être directement appelées par les modèles d'IA.
Combinable : Les données structurées peuvent être combinées librement comme des briques LEGO, élargissant les frontières d'application des données.
Vérifiable : Assurer la véracité des données grâce à la technologie blockchain, établir un "soutien à la crédibilité" des données.
Monétisation : les fournisseurs de données peuvent monétiser directement les données structurées, créant ainsi un écosystème de valeur des données.
Dans cette ère de DataFi, les données deviendront le pont reliant l'IA et le monde réel. Les agents de trading perçoivent le sentiment du marché grâce aux données en chaîne, les applications autonomes optimisent leurs services grâce aux données de comportement des utilisateurs, tandis que les utilisateurs ordinaires obtiennent des revenus continus en partageant des données. Tout comme le réseau électrique a donné naissance à la révolution industrielle, le réseau de puissance de calcul a donné naissance à la révolution Internet, ce réseau de données est en train de donner naissance à la "révolution des données" de l'IA.
Lorsque les données auront enfin la valeur qui leur revient, l'IA pourra vraiment libérer le pouvoir de changer le monde. Les applications natives de la prochaine génération d'IA nécessitent non seulement des modèles puissants, mais aussi une infrastructure de données programmable, sans confiance et à fort signal. Ce n'est pas seulement une vision technologique, mais aussi un chemin inévitable vers la maturité de l'industrie de l'IA.
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LiquidityHunter
· 08-06 08:18
L'arbitrage de données est à portée de main... rafraîchissement fou du panneau de surveillance de la liquidité off-chain en cours.
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GasGasGasBro
· 08-03 09:24
Cette vague est vraiment délicieuse, l'IA consomme des données plus férocement que de l'électricité.
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PebbleHander
· 08-03 09:23
Le grand arrive, les données sont également enroulées.
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SelfMadeRuggee
· 08-03 09:20
Les données sont ce qui est précieux, la puissance de calcul ne vaut rien.
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Hash_Bandit
· 08-03 09:08
tout comme la difficulté de minage... les données sont le nouveau goulot d'étranglement fr fr
Révolution des données AI : de la compétition de puissance de calcul à un nouvel écosystème de données off-chain
La révolution des données de l'intelligence artificielle : de la compétition de puissance de calcul à la famine de données
Dans un monde où l'échelle et la puissance de calcul des modèles d'intelligence artificielle continuent de progresser, un goulot d'étranglement clé, longtemps négligé, commence à se faire jour : les données. Le paradoxe structurel auquel l'industrie de l'IA est confrontée n'est plus l'architecture des modèles ou la puissance de calcul des puces, mais plutôt comment transformer les données comportementales humaines fragmentées en un capital vérifiable, structuré et adapté à l'utilisation par l'IA. Cette réflexion révèle non seulement le dilemme actuel du développement de l'IA, mais esquisse également un tout nouveau paysage de "l'ère DataFi" - dans cette ère, les données deviendront un élément 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
Le développement de l'IA a longtemps été piloté par le double noyau "modèle-Puissance de calcul". Depuis la révolution de l'apprentissage profond, les paramètres des modèles ont fait un bond de millions à des trillions, et la demande en puissance de calcul a augmenté de manière exponentielle. Le coût de formation d'un grand modèle linguistique avancé a déjà dépassé 100 millions de dollars, dont 90 % sont consacrés 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 l'exemple des données textuelles, la quantité totale de texte de haute qualité accessible sur Internet est d'environ 10^12 mots, alors 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 sévère encore, la proportion de données répétées et de contenus de faible qualité dépasse 60 %, ce qui réduit encore l'offre de données valides. Lorsque les modèles commencent à "avaler" leurs propres données générées, la dégradation des performances des modèles due à la "pollution des données" est devenue une préoccupation dans l'industrie.
Cette contradiction trouve sa source dans le fait que l'industrie de l'IA a longtemps considéré les données comme une "ressource gratuite", plutôt que comme un "actif stratégique" qui nécessite un soin particulier. Les modèles et la Puissance de calcul ont formé un système de marché mature, mais la production, le nettoyage, la validation et le commerce des données restent à l'ère de la "sauvagerie". La prochaine décennie de l'IA sera celle des "infrastructures de données", et les données on-chain des réseaux cryptographiques seront la clé pour déverrouiller ce dilemme.
Données en chaîne : la "base de données sur le comportement humain" idéale de l'IA
Dans le contexte de la famine de données, les données on-chain des réseaux de cryptographie montrent une valeur inestimable. Comparées aux données de l'Internet traditionnel, les données on-chain possèdent intrinsèquement une authenticité d'"alignement des incitations" - chaque transaction, chaque interaction de contrat, chaque comportement d'adresse de portefeuille est directement lié à un capital réel et est immuable. Ce "données sur les comportements d'alignement des incitations humaines les plus concentrées sur Internet" se manifeste spécifiquement sur trois dimensions :
Signaux d'intention du monde réel : Les données on-chain enregistrent des comportements décisionnels votés avec de l'argent réel, reflétant directement le jugement des utilisateurs sur la valeur du projet, leur appétit pour le risque et leur stratégie de répartition des fonds. Ces données "soutenues par le capital" ont une grande valeur pour entraîner la capacité décisionnelle de l'IA.
Chaîne de comportements traçable : La transparence de la blockchain permet de retracer intégralement les comportements des utilisateurs. L'historique des transactions, des protocoles d'interaction et des variations d'actifs d'une adresse de portefeuille constitue une "chaîne de comportements" cohérente. Ces données comportementales structurées représentent les "échantillons de raisonnement humain" les plus rares pour les modèles d'IA actuels.
Accès "sans permission" à un écosystème ouvert : les données sur la chaîne sont ouvertes et sans permission. Tout développeur peut accéder aux données brutes via un explorateur de blockchain ou une API de données, ce qui offre une source de données "sans barrières" pour l'entraînement des modèles d'IA. Cependant, les données sur la chaîne existent sous forme de "journaux d'événements", ce qui en fait des "signaux bruts" non structurés, nécessitant un nettoyage, une normalisation et une association avant d'être utilisables par les modèles d'IA. Actuellement, le "taux de conversion structuré" des données sur la chaîne est inférieur à 5 %, et de nombreux signaux de haute valeur sont enfouis dans des milliards d'événements fragmentés.
Système d'exploitation intelligent des données on-chain
Pour résoudre le problème de la fragmentation des données sur la chaîne, l'industrie a proposé le concept de "système d'exploitation intelligent sur la chaîne" spécialement conçu pour l'IA. Son objectif principal est de transformer les 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 : uniformiser la définition et la description des données sur la chaîne, garantir que les modèles d'IA n'ont pas besoin de s'adapter aux formats de données de différentes chaînes ou protocoles, et comprennent directement la logique métier derrière les données.
Mécanisme de validation des données : garantir l'authenticité des données grâce au mécanisme de consensus de la blockchain. Les nœuds validateurs sont responsables de la vérification de l'intégrité et de l'exactitude des données sur la chaîne, garantissant que les données structurées produites sont entièrement conformes aux données d'origine sur la chaîne.
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. L'architecture modulaire sépare le stockage des données et le calcul, soutenant les besoins en données en temps réel des applications AI à grande échelle.
ère DataFi : les données sont des capitaux
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 "matériau de formation" passif, mais un "capital" actif, pouvant être évalué, échangé et valorisé. La réalisation de cette vision repose sur la transformation des données en quatre attributs clés :
Structuré : de "signal brut" à "actif utilisable", permettant aux données d'être directement appelées par les modèles d'IA.
Combinable : Les données structurées peuvent être combinées librement comme des briques LEGO, élargissant les frontières d'application des données.
Vérifiable : Assurer la véracité des données grâce à la technologie blockchain, établir un "soutien à la crédibilité" des données.
Monétisation : les fournisseurs de données peuvent monétiser directement les données structurées, créant ainsi un écosystème de valeur des données.
Dans cette ère de DataFi, les données deviendront le pont reliant l'IA et le monde réel. Les agents de trading perçoivent le sentiment du marché grâce aux données en chaîne, les applications autonomes optimisent leurs services grâce aux données de comportement des utilisateurs, tandis que les utilisateurs ordinaires obtiennent des revenus continus en partageant des données. Tout comme le réseau électrique a donné naissance à la révolution industrielle, le réseau de puissance de calcul a donné naissance à la révolution Internet, ce réseau de données est en train de donner naissance à la "révolution des données" de l'IA.
Lorsque les données auront enfin la valeur qui leur revient, l'IA pourra vraiment libérer le pouvoir de changer le monde. Les applications natives de la prochaine génération d'IA nécessitent non seulement des modèles puissants, mais aussi une infrastructure de données programmable, sans confiance et à fort signal. Ce n'est pas seulement une vision technologique, mais aussi un chemin inévitable vers la maturité de l'industrie de l'IA.