Revolusi Data Kecerdasan Buatan: Dari Daya Komputasi ke Kelaparan Data
Di era di mana skala dan daya komputasi model kecerdasan buatan terus menerus mengalami terobosan, sebuah kendala kunci yang lama diabaikan mulai muncul—data. Kontradiksi struktural yang dihadapi industri AI saat ini bukan lagi tentang arsitektur model atau daya komputasi chip, melainkan bagaimana mengubah data perilaku manusia yang terfragmentasi menjadi modal yang dapat diverifikasi, terstruktur, dan sesuai untuk penggunaan AI. Wawasan ini tidak hanya mengungkapkan dilema saat ini dalam perkembangan AI, tetapi juga menggambarkan sebuah pemandangan baru "Era DataFi"—di era ini, data akan menjadi elemen produksi inti yang dapat diukur, diperdagangkan, dan memiliki nilai tambah, seperti listrik dan daya komputasi.
Kontradiksi Struktural dalam Industri AI
Perkembangan AI telah lama didorong oleh "model-Daya Komputasi" sebagai dua inti. Sejak revolusi pembelajaran mendalam, parameter model telah melompat dari tingkat 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 berfokus pada "model yang lebih besar" dan "chip yang lebih cepat", krisis di sisi pasokan data perlahan-lahan muncul.
Data "organik" yang dihasilkan manusia telah mencapai batas pertumbuhannya. Mengambil contoh data teks, total jumlah teks berkualitas tinggi yang dapat diambil dari internet sekitar 10^12 kata, sementara pelatihan model dengan seratus miliar parameter membutuhkan sekitar 10^13 kata data. Ini berarti kolam data yang ada hanya dapat mendukung pelatihan 10 model skala serupa. Lebih parah lagi, data yang berulang dan konten berkualitas rendah mewakili lebih dari 60%, yang semakin memperkecil pasokan data yang efektif. Ketika model mulai "menelan" data yang dihasilkannya sendiri, penurunan kinerja model yang disebabkan oleh "polusi data" telah menjadi kekhawatiran industri.
Akar dari kontradiksi ini terletak pada: industri AI dalam jangka panjang menganggap data sebagai "sumber daya gratis", bukan sebagai "aset strategis" yang perlu dipelihara dengan cermat. Model dan Daya Komputasi telah membentuk sistem pasar yang matang, tetapi produksi, pembersihan, verifikasi, dan perdagangan data masih berada di "zaman kegelapan". Dekade berikutnya untuk AI akan menjadi dekade "infrastruktur data", dan data on-chain dari jaringan kripto adalah kunci untuk membuka kebuntuan ini.
Data di Blockchain: "Basis Data Perilaku Manusia" Ideal AI
Dalam konteks kelangkaan 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, dan setiap tindakan alamat dompet, semuanya terkait langsung dengan modal nyata dan tidak dapat diubah. "Data perilaku penyelarasan insentif manusia yang paling terkonsentrasi di internet" ini secara spesifik terwujud dalam tiga dimensi:
"Sinyal Niat" di Dunia Nyata: Data on-chain mencatat perilaku keputusan yang diambil dengan uang sungguhan, yang 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 pengambilan keputusan AI.
"Rantai Perilaku" yang Dapat Dilacak: Transparansi blockchain memungkinkan perilaku pengguna dapat dilacak secara lengkap. Riwayat transaksi dari suatu alamat dompet, protokol interaksi, dan perubahan aset yang dimiliki, membentuk "rantai perilaku" yang koheren. Data perilaku terstruktur ini adalah "contoh penalaran manusia" yang paling langka saat ini untuk model AI.
Ekosistem terbuka "akses tanpa izin": Data on-chain bersifat terbuka dan tanpa izin. Setiap pengembang dapat mengakses data mentah melalui penjelajah blockchain atau API data, yang menyediakan sumber data "tanpa batas" untuk pelatihan model AI. Namun, data on-chain 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 konversi terstruktur" data on-chain kurang dari 5%, dan banyak sinyal bernilai tinggi terpendam di antara miliaran peristiwa yang terfragmentasi.
"Sistem Operasi Cerdas" untuk Data di Rantai
Untuk mengatasi masalah fragmentasi data di atas rantai, industri telah mengajukan konsep "sistem operasi pintar di atas rantai" yang dirancang khusus untuk AI. Tujuan utamanya adalah mengubah sinyal-sinyal yang terdistribusi di atas rantai menjadi data yang terstruktur, dapat diverifikasi, dan siap AI secara real-time. Sistem ini mencakup komponen kunci berikut:
Standar Data Terbuka: Menyatukan definisi dan cara deskripsi data di dalam rantai, memastikan model AI dapat "memahami" logika bisnis di balik data tanpa perlu menyesuaikan dengan format data dari rantai atau protokol yang berbeda.
Mekanisme Verifikasi Data: Memastikan keaslian data melalui mekanisme konsensus blockchain. Node validator bertanggung jawab untuk memverifikasi integritas dan akurasi data di blockchain, memastikan bahwa data terstruktur yang dihasilkan sepenuhnya sesuai dengan data asli di blockchain.
Lapisan ketersediaan data dengan throughput tinggi: Dengan mengoptimalkan algoritma kompresi data dan protokol transmisi, mencapai pemrosesan real-time ratusan ribu peristiwa on-chain per detik. Arsitektur modular memisahkan penyimpanan data dan komputasi, mendukung kebutuhan data real-time untuk aplikasi AI berskala besar.
Era DataFi: Data adalah Modal
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, yang dapat dinilai, diperdagangkan, dan dihargai. Pencapaian visi ini bergantung pada mengubah data menjadi empat atribut inti:
Terstruktur: Dari "sinyal mentah" menjadi "aset yang dapat digunakan", sehingga data dapat langsung dipanggil oleh model AI.
Dapat Digabungkan: Data terstruktur dapat digabungkan dengan bebas seperti balok Lego, memperluas batas aplikasi data.
Dapat Diverifikasi: Memastikan keaslian data melalui teknologi blockchain, membangun "dukungan kredit" data.
Dapat Dikonversi: Penyedia data dapat mengubah data terstruktur secara langsung menjadi nilai, membentuk ekosistem nilai data.
Di era DataFi ini, data akan menjadi jembatan yang menghubungkan AI dengan dunia nyata. Perantara transaksi memahami sentimen pasar melalui data on-chain, aplikasi mandiri mengoptimalkan layanan melalui data perilaku pengguna, sementara pengguna biasa mendapatkan keuntungan berkelanjutan melalui berbagi data. Sama seperti jaringan listrik melahirkan revolusi industri, Daya Komputasi jaringan melahirkan revolusi internet, jaringan data ini sedang melahirkan "revolusi data" AI.
Ketika data akhirnya diberikan nilai yang semestinya, AI dapat benar-benar melepaskan kekuatan untuk mengubah dunia. Aplikasi AI generasi berikutnya tidak hanya memerlukan model yang kuat, tetapi juga infrastruktur data yang dapat diprogram, tanpa perlu kepercayaan, dan memiliki sinyal yang tinggi. Ini bukan hanya visi teknis, tetapi juga merupakan jalur yang tak terhindarkan bagi industri AI untuk mencapai kematangan.
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
5
Bagikan
Komentar
0/400
LiquidityHunter
· 20jam yang lalu
Data arbitrase ada di depan mata... sedang memperbarui panel pemantauan likuiditas on-chain dengan gila
Lihat AsliBalas0
GasGasGasBro
· 08-03 09:24
Gelombang ini benar-benar menggoda, AI mengonsumsi data lebih ganas daripada mengonsumsi listrik.
Lihat AsliBalas0
PebbleHander
· 08-03 09:23
Yang besar akan datang, data juga telah terakumulasi.
Lihat AsliBalas0
SelfMadeRuggee
· 08-03 09:20
Data adalah roti yang lezat, Daya Komputasi tidak berharga.
Lihat AsliBalas0
Hash_Bandit
· 08-03 09:08
sama seperti kesulitan penambangan... data adalah hambatan baru fr fr
Revolusi Data AI: Dari Daya Komputasi ke Ekosistem Data Baru on-chain
Revolusi Data Kecerdasan Buatan: Dari Daya Komputasi ke Kelaparan Data
Di era di mana skala dan daya komputasi model kecerdasan buatan terus menerus mengalami terobosan, sebuah kendala kunci yang lama diabaikan mulai muncul—data. Kontradiksi struktural yang dihadapi industri AI saat ini bukan lagi tentang arsitektur model atau daya komputasi chip, melainkan bagaimana mengubah data perilaku manusia yang terfragmentasi menjadi modal yang dapat diverifikasi, terstruktur, dan sesuai untuk penggunaan AI. Wawasan ini tidak hanya mengungkapkan dilema saat ini dalam perkembangan AI, tetapi juga menggambarkan sebuah pemandangan baru "Era DataFi"—di era ini, data akan menjadi elemen produksi inti yang dapat diukur, diperdagangkan, dan memiliki nilai tambah, seperti listrik dan daya komputasi.
Kontradiksi Struktural dalam Industri AI
Perkembangan AI telah lama didorong oleh "model-Daya Komputasi" sebagai dua inti. Sejak revolusi pembelajaran mendalam, parameter model telah melompat dari tingkat 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 berfokus pada "model yang lebih besar" dan "chip yang lebih cepat", krisis di sisi pasokan data perlahan-lahan muncul.
Data "organik" yang dihasilkan manusia telah mencapai batas pertumbuhannya. Mengambil contoh data teks, total jumlah teks berkualitas tinggi yang dapat diambil dari internet sekitar 10^12 kata, sementara pelatihan model dengan seratus miliar parameter membutuhkan sekitar 10^13 kata data. Ini berarti kolam data yang ada hanya dapat mendukung pelatihan 10 model skala serupa. Lebih parah lagi, data yang berulang dan konten berkualitas rendah mewakili lebih dari 60%, yang semakin memperkecil pasokan data yang efektif. Ketika model mulai "menelan" data yang dihasilkannya sendiri, penurunan kinerja model yang disebabkan oleh "polusi data" telah menjadi kekhawatiran industri.
Akar dari kontradiksi ini terletak pada: industri AI dalam jangka panjang menganggap data sebagai "sumber daya gratis", bukan sebagai "aset strategis" yang perlu dipelihara dengan cermat. Model dan Daya Komputasi telah membentuk sistem pasar yang matang, tetapi produksi, pembersihan, verifikasi, dan perdagangan data masih berada di "zaman kegelapan". Dekade berikutnya untuk AI akan menjadi dekade "infrastruktur data", dan data on-chain dari jaringan kripto adalah kunci untuk membuka kebuntuan ini.
Data di Blockchain: "Basis Data Perilaku Manusia" Ideal AI
Dalam konteks kelangkaan 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, dan setiap tindakan alamat dompet, semuanya terkait langsung dengan modal nyata dan tidak dapat diubah. "Data perilaku penyelarasan insentif manusia yang paling terkonsentrasi di internet" ini secara spesifik terwujud dalam tiga dimensi:
"Sinyal Niat" di Dunia Nyata: Data on-chain mencatat perilaku keputusan yang diambil dengan uang sungguhan, yang 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 pengambilan keputusan AI.
"Rantai Perilaku" yang Dapat Dilacak: Transparansi blockchain memungkinkan perilaku pengguna dapat dilacak secara lengkap. Riwayat transaksi dari suatu alamat dompet, protokol interaksi, dan perubahan aset yang dimiliki, membentuk "rantai perilaku" yang koheren. Data perilaku terstruktur ini adalah "contoh penalaran manusia" yang paling langka saat ini untuk model AI.
Ekosistem terbuka "akses tanpa izin": Data on-chain bersifat terbuka dan tanpa izin. Setiap pengembang dapat mengakses data mentah melalui penjelajah blockchain atau API data, yang menyediakan sumber data "tanpa batas" untuk pelatihan model AI. Namun, data on-chain 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 konversi terstruktur" data on-chain kurang dari 5%, dan banyak sinyal bernilai tinggi terpendam di antara miliaran peristiwa yang terfragmentasi.
"Sistem Operasi Cerdas" untuk Data di Rantai
Untuk mengatasi masalah fragmentasi data di atas rantai, industri telah mengajukan konsep "sistem operasi pintar di atas rantai" yang dirancang khusus untuk AI. Tujuan utamanya adalah mengubah sinyal-sinyal yang terdistribusi di atas rantai menjadi data yang terstruktur, dapat diverifikasi, dan siap AI secara real-time. Sistem ini mencakup komponen kunci berikut:
Standar Data Terbuka: Menyatukan definisi dan cara deskripsi data di dalam rantai, memastikan model AI dapat "memahami" logika bisnis di balik data tanpa perlu menyesuaikan dengan format data dari rantai atau protokol yang berbeda.
Mekanisme Verifikasi Data: Memastikan keaslian data melalui mekanisme konsensus blockchain. Node validator bertanggung jawab untuk memverifikasi integritas dan akurasi data di blockchain, memastikan bahwa data terstruktur yang dihasilkan sepenuhnya sesuai dengan data asli di blockchain.
Lapisan ketersediaan data dengan throughput tinggi: Dengan mengoptimalkan algoritma kompresi data dan protokol transmisi, mencapai pemrosesan real-time ratusan ribu peristiwa on-chain per detik. Arsitektur modular memisahkan penyimpanan data dan komputasi, mendukung kebutuhan data real-time untuk aplikasi AI berskala besar.
Era DataFi: Data adalah Modal
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, yang dapat dinilai, diperdagangkan, dan dihargai. Pencapaian visi ini bergantung pada mengubah data menjadi empat atribut inti:
Terstruktur: Dari "sinyal mentah" menjadi "aset yang dapat digunakan", sehingga data dapat langsung dipanggil oleh model AI.
Dapat Digabungkan: Data terstruktur dapat digabungkan dengan bebas seperti balok Lego, memperluas batas aplikasi data.
Dapat Diverifikasi: Memastikan keaslian data melalui teknologi blockchain, membangun "dukungan kredit" data.
Dapat Dikonversi: Penyedia data dapat mengubah data terstruktur secara langsung menjadi nilai, membentuk ekosistem nilai data.
Di era DataFi ini, data akan menjadi jembatan yang menghubungkan AI dengan dunia nyata. Perantara transaksi memahami sentimen pasar melalui data on-chain, aplikasi mandiri mengoptimalkan layanan melalui data perilaku pengguna, sementara pengguna biasa mendapatkan keuntungan berkelanjutan melalui berbagi data. Sama seperti jaringan listrik melahirkan revolusi industri, Daya Komputasi jaringan melahirkan revolusi internet, jaringan data ini sedang melahirkan "revolusi data" AI.
Ketika data akhirnya diberikan nilai yang semestinya, AI dapat benar-benar melepaskan kekuatan untuk mengubah dunia. Aplikasi AI generasi berikutnya tidak hanya memerlukan model yang kuat, tetapi juga infrastruktur data yang dapat diprogram, tanpa perlu kepercayaan, dan memiliki sinyal yang tinggi. Ini bukan hanya visi teknis, tetapi juga merupakan jalur yang tak terhindarkan bagi industri AI untuk mencapai kematangan.