A revolução dos dados da inteligência artificial: da corrida pelo poder de computação à escassez de dados
Nos dias de hoje, em que as escalas e capacidades de computação dos modelos de inteligência artificial estão em constante avanço, um gargalo crítico que foi ignorado por muito tempo começa a se manifestar gradualmente - os dados. A contradição estrutural que a indústria de IA enfrenta atualmente não é mais a arquitetura dos modelos ou o poder de computação dos chips, mas sim como transformar os dados fragmentados do comportamento humano em capital verificável, estruturado e adequado para uso em IA. Essa percepção não apenas revela o dilema atual do desenvolvimento da IA, mas também esboça um novo cenário da "era DataFi" - nesta era, os dados se tornarão um fator de produção central mensurável, comercializável e valorizável, assim como a eletricidade e o poder de computação.
Contradições estruturais da indústria de IA
O desenvolvimento da IA tem sido impulsionado há muito tempo pelos "modelos e Poder de computação". Desde a revolução do aprendizado profundo, os parâmetros do modelo saltaram de milhões para trilhões, e a demanda por Poder de computação cresceu de forma exponencial. O custo de treinar um avançado modelo de linguagem já ultrapassou os 100 milhões de dólares, dos quais 90% são destinados ao aluguel de clusters de GPU. No entanto, enquanto a indústria se concentra em "modelos maiores" e "chips mais rápidos", uma crise do lado da oferta de dados está silenciosamente se aproximando.
Os "dados orgânicos" gerados pela humanidade atingiram o teto de crescimento. Tomando os dados textuais como exemplo, a quantidade total de textos de alta qualidade disponíveis na internet que podem ser raspados é de cerca de 10^12 palavras, enquanto o treinamento de um modelo de cem bilhões de parâmetros requer cerca de 10^13 palavras de dados. Isso significa que o atual pool de dados só pode suportar o treinamento de 10 modelos de tamanho equivalente. Mais preocupante ainda, a proporção de dados duplicados e conteúdo de baixa qualidade ultrapassa 60%, comprimindo ainda mais a oferta de dados eficazes. Quando os modelos começam a "devorar" os dados que geram, a degradação do desempenho do modelo causada pela "poluição de dados" tornou-se uma preocupação na indústria.
A raiz dessa contradição está no fato de que a indústria de IA há muito tempo vê os dados como "recursos gratuitos", em vez de "ativos estratégicos" que precisam ser cuidadosamente cultivados. Os modelos e o poder de computação já formaram um sistema de mercado maduro, mas a produção, limpeza, validação e negociação de dados ainda estão na "era primitiva". A próxima década da IA será a década da "infraestrutura de dados", e os dados on-chain da rede criptográfica são a chave para desbloquear esse impasse.
Dados na cadeia: o "banco de dados de comportamento humano" ideal da IA
No contexto da fome de dados, os dados on-chain da rede de criptomoedas demonstram um valor inigualável. Comparados aos dados da internet tradicional, os dados on-chain possuem uma autenticidade inerente de "alinhamento de incentivos" - cada transação, cada interação contratual e o comportamento de cada endereço de carteira estão diretamente ligados ao capital real e são imutáveis. Este "conjunto de dados sobre o comportamento humano mais concentrado de alinhamento de incentivos na internet" é concretizado em três dimensões:
Sinais de "intenção" do mundo real: os dados na blockchain registram decisões tomadas com dinheiro real, refletindo diretamente o julgamento dos usuários sobre o valor do projeto, a preferência de risco e a estratégia de alocação de capital. Esses dados de "capital respaldado" têm um alto valor para treinar a capacidade de decisão da IA.
"Cadeia de comportamento" rastreável: A transparência da blockchain permite que o comportamento do usuário seja totalmente rastreável. O histórico de transações de um endereço de carteira, protocolos de interação e mudanças nos ativos detidos constituem uma "cadeia de comportamento" coerente. Esses dados de comportamento estruturados são exatamente os "exemplos de raciocínio humano" mais escassos para os modelos de IA atuais.
Acesso "sem licença" em um ecossistema aberto: os dados na blockchain são abertos e não requerem licença. Qualquer desenvolvedor pode acessar dados brutos através de navegadores de blockchain ou APIs de dados, proporcionando uma fonte de dados "sem barreiras" para o treinamento de modelos de IA. No entanto, os dados na blockchain existem na forma de "logs de eventos", que são sinais "brutos" não estruturados, necessitando de limpeza, padronização e correlação para serem utilizados por modelos de IA. Atualmente, a taxa de "conversão estruturada" de dados na blockchain é inferior a 5%, e uma quantidade significativa de sinais de alto valor está enterrada em bilhões de eventos fragmentados.
"Sistema Operacional Inteligente" de dados em cadeia
Para resolver o problema da fragmentação de dados na blockchain, a indústria propôs o conceito de "sistema operacional inteligente na blockchain" projetado especificamente para IA. O seu objetivo central é transformar os sinais dispersos na blockchain em dados prontos para IA, estruturados, verificáveis e combináveis em tempo real. Este sistema inclui os seguintes componentes-chave:
Padrões de dados abertos: unificar a definição e a descrição dos dados na cadeia, garantindo que o modelo de IA não precise se adaptar a diferentes formatos de dados de cadeias ou protocolos, podendo "compreender" diretamente a lógica de negócios por trás dos dados.
Mecanismo de validação de dados: garantir a veracidade dos dados através do mecanismo de consenso da blockchain. Os nós validadores são responsáveis por verificar a integridade e a precisão dos dados na cadeia, assegurando que os dados estruturados produzidos sejam totalmente consistentes com os dados originais na cadeia.
Camada de disponibilidade de dados de alta taxa de transferência: através da otimização de algoritmos de compressão de dados e protocolos de transmissão, é possível processar em tempo real centenas de milhares de eventos on-chain por segundo. A arquitetura modular separa o armazenamento de dados do cálculo, apoiando as necessidades de dados em tempo real de aplicações de IA em larga escala.
Era DataFi: dados são capital
O objetivo final desta infraestrutura de dados em cadeia é impulsionar a indústria de IA para a era DataFi - os dados não são mais um "material de treino" passivo, mas sim um "capital" ativo, que pode ser precificado, negociado e valorizado. A realização dessa visão depende da transformação dos dados em quatro propriedades fundamentais:
Estruturado: de "sinal bruto" a "ativo utilizável", permitindo que os dados sejam diretamente utilizados por modelos de IA.
Combinável: Dados estruturados podem ser combinados livremente como blocos de Lego, expandindo os limites da aplicação de dados.
Verificável: garantir a autenticidade dos dados através da tecnologia blockchain, estabelecendo o "endorso de crédito" dos dados.
Monetização: os fornecedores de dados podem monetizar diretamente os dados estruturados, formando um ecossistema de valor dos dados.
Nesta era do DataFi, os dados tornar-se-ão a ponte que liga a IA ao mundo real. Os agentes de negociação percebem o sentimento do mercado através de dados on-chain, as aplicações autónomas otimizam os serviços com base em dados de comportamento do utilizador, enquanto os utilizadores comuns obtêm rendimentos contínuos através do compartilhamento de dados. Assim como a rede elétrica deu origem à revolução industrial, a rede de poder de computação deu origem à revolução da internet, esta rede de dados está a gerar a "revolução dos dados" da IA.
Quando os dados finalmente recebem o valor que merecem, a IA pode realmente liberar o poder de mudar o mundo. As próximas gerações de aplicações nativas de IA não só precisam de modelos poderosos, mas também de infraestruturas de dados programáveis, com alto sinal e sem necessidade de confiança. Isso não é apenas uma visão técnica, mas sim um caminho inevitável para a maturação da indústria de IA.
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LiquidityHunter
· 08-06 08:18
Dados de Arbitragem estão à vista... Atualizando freneticamente o painel de monitoramento de Liquidez na cadeia
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GasGasGasBro
· 08-03 09:24
Esta onda é realmente boa, a IA consome dados de forma mais intensa do que consome eletricidade.
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PebbleHander
· 08-03 09:23
O grande está a chegar, os dados também estão a ser envolvidos.
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SelfMadeRuggee
· 08-03 09:20
Os dados são o que realmente importa. Poder de computação não vale nada.
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Hash_Bandit
· 08-03 09:08
assim como a dificuldade de mineração... os dados são o novo gargalo fr fr
Revolução dos dados de IA: da competição de poder de computação a um novo ecossistema de dados na cadeia
A revolução dos dados da inteligência artificial: da corrida pelo poder de computação à escassez de dados
Nos dias de hoje, em que as escalas e capacidades de computação dos modelos de inteligência artificial estão em constante avanço, um gargalo crítico que foi ignorado por muito tempo começa a se manifestar gradualmente - os dados. A contradição estrutural que a indústria de IA enfrenta atualmente não é mais a arquitetura dos modelos ou o poder de computação dos chips, mas sim como transformar os dados fragmentados do comportamento humano em capital verificável, estruturado e adequado para uso em IA. Essa percepção não apenas revela o dilema atual do desenvolvimento da IA, mas também esboça um novo cenário da "era DataFi" - nesta era, os dados se tornarão um fator de produção central mensurável, comercializável e valorizável, assim como a eletricidade e o poder de computação.
Contradições estruturais da indústria de IA
O desenvolvimento da IA tem sido impulsionado há muito tempo pelos "modelos e Poder de computação". Desde a revolução do aprendizado profundo, os parâmetros do modelo saltaram de milhões para trilhões, e a demanda por Poder de computação cresceu de forma exponencial. O custo de treinar um avançado modelo de linguagem já ultrapassou os 100 milhões de dólares, dos quais 90% são destinados ao aluguel de clusters de GPU. No entanto, enquanto a indústria se concentra em "modelos maiores" e "chips mais rápidos", uma crise do lado da oferta de dados está silenciosamente se aproximando.
Os "dados orgânicos" gerados pela humanidade atingiram o teto de crescimento. Tomando os dados textuais como exemplo, a quantidade total de textos de alta qualidade disponíveis na internet que podem ser raspados é de cerca de 10^12 palavras, enquanto o treinamento de um modelo de cem bilhões de parâmetros requer cerca de 10^13 palavras de dados. Isso significa que o atual pool de dados só pode suportar o treinamento de 10 modelos de tamanho equivalente. Mais preocupante ainda, a proporção de dados duplicados e conteúdo de baixa qualidade ultrapassa 60%, comprimindo ainda mais a oferta de dados eficazes. Quando os modelos começam a "devorar" os dados que geram, a degradação do desempenho do modelo causada pela "poluição de dados" tornou-se uma preocupação na indústria.
A raiz dessa contradição está no fato de que a indústria de IA há muito tempo vê os dados como "recursos gratuitos", em vez de "ativos estratégicos" que precisam ser cuidadosamente cultivados. Os modelos e o poder de computação já formaram um sistema de mercado maduro, mas a produção, limpeza, validação e negociação de dados ainda estão na "era primitiva". A próxima década da IA será a década da "infraestrutura de dados", e os dados on-chain da rede criptográfica são a chave para desbloquear esse impasse.
Dados na cadeia: o "banco de dados de comportamento humano" ideal da IA
No contexto da fome de dados, os dados on-chain da rede de criptomoedas demonstram um valor inigualável. Comparados aos dados da internet tradicional, os dados on-chain possuem uma autenticidade inerente de "alinhamento de incentivos" - cada transação, cada interação contratual e o comportamento de cada endereço de carteira estão diretamente ligados ao capital real e são imutáveis. Este "conjunto de dados sobre o comportamento humano mais concentrado de alinhamento de incentivos na internet" é concretizado em três dimensões:
Sinais de "intenção" do mundo real: os dados na blockchain registram decisões tomadas com dinheiro real, refletindo diretamente o julgamento dos usuários sobre o valor do projeto, a preferência de risco e a estratégia de alocação de capital. Esses dados de "capital respaldado" têm um alto valor para treinar a capacidade de decisão da IA.
"Cadeia de comportamento" rastreável: A transparência da blockchain permite que o comportamento do usuário seja totalmente rastreável. O histórico de transações de um endereço de carteira, protocolos de interação e mudanças nos ativos detidos constituem uma "cadeia de comportamento" coerente. Esses dados de comportamento estruturados são exatamente os "exemplos de raciocínio humano" mais escassos para os modelos de IA atuais.
Acesso "sem licença" em um ecossistema aberto: os dados na blockchain são abertos e não requerem licença. Qualquer desenvolvedor pode acessar dados brutos através de navegadores de blockchain ou APIs de dados, proporcionando uma fonte de dados "sem barreiras" para o treinamento de modelos de IA. No entanto, os dados na blockchain existem na forma de "logs de eventos", que são sinais "brutos" não estruturados, necessitando de limpeza, padronização e correlação para serem utilizados por modelos de IA. Atualmente, a taxa de "conversão estruturada" de dados na blockchain é inferior a 5%, e uma quantidade significativa de sinais de alto valor está enterrada em bilhões de eventos fragmentados.
"Sistema Operacional Inteligente" de dados em cadeia
Para resolver o problema da fragmentação de dados na blockchain, a indústria propôs o conceito de "sistema operacional inteligente na blockchain" projetado especificamente para IA. O seu objetivo central é transformar os sinais dispersos na blockchain em dados prontos para IA, estruturados, verificáveis e combináveis em tempo real. Este sistema inclui os seguintes componentes-chave:
Padrões de dados abertos: unificar a definição e a descrição dos dados na cadeia, garantindo que o modelo de IA não precise se adaptar a diferentes formatos de dados de cadeias ou protocolos, podendo "compreender" diretamente a lógica de negócios por trás dos dados.
Mecanismo de validação de dados: garantir a veracidade dos dados através do mecanismo de consenso da blockchain. Os nós validadores são responsáveis por verificar a integridade e a precisão dos dados na cadeia, assegurando que os dados estruturados produzidos sejam totalmente consistentes com os dados originais na cadeia.
Camada de disponibilidade de dados de alta taxa de transferência: através da otimização de algoritmos de compressão de dados e protocolos de transmissão, é possível processar em tempo real centenas de milhares de eventos on-chain por segundo. A arquitetura modular separa o armazenamento de dados do cálculo, apoiando as necessidades de dados em tempo real de aplicações de IA em larga escala.
Era DataFi: dados são capital
O objetivo final desta infraestrutura de dados em cadeia é impulsionar a indústria de IA para a era DataFi - os dados não são mais um "material de treino" passivo, mas sim um "capital" ativo, que pode ser precificado, negociado e valorizado. A realização dessa visão depende da transformação dos dados em quatro propriedades fundamentais:
Estruturado: de "sinal bruto" a "ativo utilizável", permitindo que os dados sejam diretamente utilizados por modelos de IA.
Combinável: Dados estruturados podem ser combinados livremente como blocos de Lego, expandindo os limites da aplicação de dados.
Verificável: garantir a autenticidade dos dados através da tecnologia blockchain, estabelecendo o "endorso de crédito" dos dados.
Monetização: os fornecedores de dados podem monetizar diretamente os dados estruturados, formando um ecossistema de valor dos dados.
Nesta era do DataFi, os dados tornar-se-ão a ponte que liga a IA ao mundo real. Os agentes de negociação percebem o sentimento do mercado através de dados on-chain, as aplicações autónomas otimizam os serviços com base em dados de comportamento do utilizador, enquanto os utilizadores comuns obtêm rendimentos contínuos através do compartilhamento de dados. Assim como a rede elétrica deu origem à revolução industrial, a rede de poder de computação deu origem à revolução da internet, esta rede de dados está a gerar a "revolução dos dados" da IA.
Quando os dados finalmente recebem o valor que merecem, a IA pode realmente liberar o poder de mudar o mundo. As próximas gerações de aplicações nativas de IA não só precisam de modelos poderosos, mas também de infraestruturas de dados programáveis, com alto sinal e sem necessidade de confiança. Isso não é apenas uma visão técnica, mas sim um caminho inevitável para a maturação da indústria de IA.