Революция данных в искусственном интеллекте: от соревнования вычислительной мощности к голоду данных
В эпоху, когда масштабы и вычислительная мощность моделей искусственного интеллекта постоянно растут, ключевое ограничение, долгое время игнорируемое, постепенно выходит на первый план — данные. Структурные противоречия, с которыми сталкивается текущая индустрия ИИ, больше не связаны с архитектурой модели или вычислительной мощностью чипов, а с тем, как преобразовать фрагментированные данные о человеческом поведении в проверяемый, структурированный капитал, подходящий для использования в ИИ. Это понимание не только раскрывает текущие проблемы развития ИИ, но и очерчивает совершенно новую картину "эпохи DataFi" — в эту эпоху данные станут основным производственным элементом, который можно измерять, обменивать и увеличивать, подобно электроэнергии и вычислительной мощности.
Структурные противоречия в AI-индустрии
Развитие ИИ на протяжении долгого времени двигалось благодаря "модель-Вычислительная мощность". С момента революции глубокого обучения параметры моделей выросли с миллионов до триллионов, а спрос на вычислительную мощность увеличился в экспоненциальной прогрессии. Стоимость обучения продвинутой большой языковой модели превысила 100 миллионов долларов, из которых 90% идут на аренду GPU-кластеров. Тем не менее, когда отрасль сосредоточена на "больших моделях" и "быстрых чипах", кризис на стороне поставки данных незаметно приближается.
Сгенерированные человеком "органические данные" достигли потолка роста. Например, по текстовым данным, общее количество качественного текста, доступного для сканирования в Интернете, составляет около 10^12 слов, тогда как для обучения модели с сотней миллиардов параметров требуется около 10^13 слов данных. Это означает, что существующий пул данных может поддерживать обучение только 10 моделей одинакового масштаба. Более того, доля повторяющихся данных и низкокачественного контента превышает 60%, что дополнительно сжимает предложение эффективных данных. Когда модели начинают "поглощать" данные, которые они сами генерируют, деградация производительности модели, вызванная "загрязнением данных", становится тревожной проблемой в отрасли.
Корень этого противоречия заключается в следующем: AI-индустрия долгое время рассматривала данные как "бесплатный ресурс", а не как "стратегический актив", требующий тщательного ухода. Модели и вычислительная мощность уже сформировали зрелую рыночную систему, но производство, очистка, верификация и торговля данными все еще находятся в "варварском времени". Следующее десятилетие для AI станет "десятилетием инфраструктуры данных", и цепочные данные криптосетей являются ключом к разрешению этой ситуации.
Данные на блокчейне: Идеальная "база данных человеческого поведения" для ИИ
На фоне нехватки данных, ончейн-данные криптосетей демонстрируют незаменимую ценность. По сравнению с традиционными интернет-данными, ончейн-данные обладают подлинностью "согласования стимулов" — каждая транзакция, каждое взаимодействие с контрактом, каждое поведение адресов кошельков непосредственно связано с реальным капиталом и не подлежит изменению. Эта "данные о самых централизованных человеческих действиях по согласованию стимулов в интернете" конкретизируется в трех измерениях:
Реальные "сигналы намерения": Данные на блокчейне фиксируют решения, принимаемые с помощью реальных денежных средств, что непосредственно отражает оценку пользователем ценности проекта, его склонность к риску и стратегию распределения капитала. Такие данные, "подкрепленные капиталом", имеют огромную ценность для обучения способности принятия решений искусственного интеллекта.
Прозрачная "цепочка действий": прозрачность блокчейна позволяет полностью отслеживать действия пользователей. Историческая история транзакций, взаимодействий и изменения активов конкретного адреса кошелька формируют целостную "цепочку действий". Эти структурированные данные о поведении являются самыми дефицитными "образцами человеческого рассуждения" для современных моделей ИИ.
Открытая экосистема "безлицензионного доступа": данные на блокчейне открыты и не требуют лицензии. Любой разработчик может получить исходные данные через блокчейн-эксплорер или API данных, что предоставляет "безбарьерный" источник данных для обучения моделей ИИ. Однако данные на блокчейне существуют в форме "журналов событий", являются неструктурированными "исходными сигналами" и требуют очистки, стандартизации и связывания, чтобы их могли использовать модели ИИ. В настоящее время "структурированная конверсия" данных на блокчейне составляет менее 5%, и большое количество высокоценностных сигналов теряется среди миллиардов фрагментированных событий.
"Умная операционная система" для данных на блокчейне
Чтобы решить проблему фрагментации данных в блокчейне, в отрасли была предложена концепция "умной операционной системы на блокчейне", специально разработанной для ИИ. Ее основной целью является преобразование разрозненных сигналов в блокчейне в структурированные, проверяемые, готовые к ИИ данные, которые могут быть объединены в реальном времени. Эта система включает в себя следующие ключевые компоненты:
Открытые стандарты данных: унификация определения и описания данных на цепочке, чтобы модели ИИ могли без адаптации к различным форматам данных цепочки или протоколов напрямую "понимать" бизнес-логику, стоящую за данными.
Механизм верификации данных: обеспечение подлинности данных через механизм консенсуса блокчейна. Узлы-валидаторы отвечают за проверку целостности и точности данных в цепочке, гарантируя, что структурированные данные на выходе полностью соответствуют оригинальным данным в цепочке.
Уровень доступности данных с высокой пропускной способностью: за счет оптимизации алгоритмов сжатия данных и протоколов передачи обеспечивается обработка сотен тысяч событий в цепи в реальном времени в секунду. Модульная архитектура отделяет хранение данных от вычислений, поддерживая требования к данным в реальном времени для крупномасштабных AI-приложений.
Эра DataFi: данные как капитал
Конечная цель этой инфраструктуры данных на блокчейне — это продвижение отрасли ИИ в эпоху DataFi — данные больше не являются пассивным "обучающим материалом", а становятся активным "капиталом", который может быть оценен, торгуем и увеличен в стоимости. Реализация этой концепции зависит от преобразования данных в четыре ключевых свойства:
Структурирование: от "исходного сигнала" до "доступного актива", чтобы данные могли быть напрямую использованы моделями ИИ.
Комбинируемый: Структурированные данные могут свободно комбинироваться, как кубики LEGO, расширяя границы их применения.
Проверяемо: использование технологии блокчейн для обеспечения подлинности данных и создания "кредитного обеспечения" данных.
Монетизация: Поставщики данных могут напрямую монетизировать структурированные данные, создавая экосистему ценности данных.
В эпоху DataFi данные станут мостом между ИИ и реальным миром. Торговые агенты воспринимают рыночные настроения через данные на блокчейне, автономные приложения оптимизируют свои услуги на основе данных о поведении пользователей, а обычные пользователи получают постоянный доход за счет обмена данными. Как электрическая сеть породила промышленную революцию, вычислительная мощность сети породила интернет-революцию, эта сеть данных порождает "революцию данных" в ИИ.
Когда данные наконец получат свою должную ценность, AI сможет по-настоящему раскрыть силу, способную изменить мир. Приложения следующего поколения, основанные на AI, требуют не только мощных моделей, но и инфраструктуры данных, которую можно программировать и которая не требует доверия, с высоким уровнем сигналов. Это не только технологическое видение, но и неизбежный путь к зрелости AI-индустрии.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
8 Лайков
Награда
8
5
Репост
Поделиться
комментарий
0/400
LiquidityHunter
· 08-06 08:18
Данные арбитража уже на горизонте... Безумно обновляю мониторинг ликвидности в блокчейне
Посмотреть ОригиналОтветить0
GasGasGasBro
· 08-03 09:24
Этот момент действительно хорош, ИИ потребляет данные более интенсивно, чем электричество.
Посмотреть ОригиналОтветить0
PebbleHander
· 08-03 09:23
Большие вещи идут, данные тоже закручиваются.
Посмотреть ОригиналОтветить0
SelfMadeRuggee
· 08-03 09:20
Данные - это лакомый кусочек, вычислительная мощность ничего не стоит.
Посмотреть ОригиналОтветить0
Hash_Bandit
· 08-03 09:08
так же, как сложность добычи... данные теперь являются новой узкой местью, фр фр
AI революция данных: от вычислительной мощностью к новому экосистеме данных в блокчейне
Революция данных в искусственном интеллекте: от соревнования вычислительной мощности к голоду данных
В эпоху, когда масштабы и вычислительная мощность моделей искусственного интеллекта постоянно растут, ключевое ограничение, долгое время игнорируемое, постепенно выходит на первый план — данные. Структурные противоречия, с которыми сталкивается текущая индустрия ИИ, больше не связаны с архитектурой модели или вычислительной мощностью чипов, а с тем, как преобразовать фрагментированные данные о человеческом поведении в проверяемый, структурированный капитал, подходящий для использования в ИИ. Это понимание не только раскрывает текущие проблемы развития ИИ, но и очерчивает совершенно новую картину "эпохи DataFi" — в эту эпоху данные станут основным производственным элементом, который можно измерять, обменивать и увеличивать, подобно электроэнергии и вычислительной мощности.
Структурные противоречия в AI-индустрии
Развитие ИИ на протяжении долгого времени двигалось благодаря "модель-Вычислительная мощность". С момента революции глубокого обучения параметры моделей выросли с миллионов до триллионов, а спрос на вычислительную мощность увеличился в экспоненциальной прогрессии. Стоимость обучения продвинутой большой языковой модели превысила 100 миллионов долларов, из которых 90% идут на аренду GPU-кластеров. Тем не менее, когда отрасль сосредоточена на "больших моделях" и "быстрых чипах", кризис на стороне поставки данных незаметно приближается.
Сгенерированные человеком "органические данные" достигли потолка роста. Например, по текстовым данным, общее количество качественного текста, доступного для сканирования в Интернете, составляет около 10^12 слов, тогда как для обучения модели с сотней миллиардов параметров требуется около 10^13 слов данных. Это означает, что существующий пул данных может поддерживать обучение только 10 моделей одинакового масштаба. Более того, доля повторяющихся данных и низкокачественного контента превышает 60%, что дополнительно сжимает предложение эффективных данных. Когда модели начинают "поглощать" данные, которые они сами генерируют, деградация производительности модели, вызванная "загрязнением данных", становится тревожной проблемой в отрасли.
Корень этого противоречия заключается в следующем: AI-индустрия долгое время рассматривала данные как "бесплатный ресурс", а не как "стратегический актив", требующий тщательного ухода. Модели и вычислительная мощность уже сформировали зрелую рыночную систему, но производство, очистка, верификация и торговля данными все еще находятся в "варварском времени". Следующее десятилетие для AI станет "десятилетием инфраструктуры данных", и цепочные данные криптосетей являются ключом к разрешению этой ситуации.
Данные на блокчейне: Идеальная "база данных человеческого поведения" для ИИ
На фоне нехватки данных, ончейн-данные криптосетей демонстрируют незаменимую ценность. По сравнению с традиционными интернет-данными, ончейн-данные обладают подлинностью "согласования стимулов" — каждая транзакция, каждое взаимодействие с контрактом, каждое поведение адресов кошельков непосредственно связано с реальным капиталом и не подлежит изменению. Эта "данные о самых централизованных человеческих действиях по согласованию стимулов в интернете" конкретизируется в трех измерениях:
Реальные "сигналы намерения": Данные на блокчейне фиксируют решения, принимаемые с помощью реальных денежных средств, что непосредственно отражает оценку пользователем ценности проекта, его склонность к риску и стратегию распределения капитала. Такие данные, "подкрепленные капиталом", имеют огромную ценность для обучения способности принятия решений искусственного интеллекта.
Прозрачная "цепочка действий": прозрачность блокчейна позволяет полностью отслеживать действия пользователей. Историческая история транзакций, взаимодействий и изменения активов конкретного адреса кошелька формируют целостную "цепочку действий". Эти структурированные данные о поведении являются самыми дефицитными "образцами человеческого рассуждения" для современных моделей ИИ.
Открытая экосистема "безлицензионного доступа": данные на блокчейне открыты и не требуют лицензии. Любой разработчик может получить исходные данные через блокчейн-эксплорер или API данных, что предоставляет "безбарьерный" источник данных для обучения моделей ИИ. Однако данные на блокчейне существуют в форме "журналов событий", являются неструктурированными "исходными сигналами" и требуют очистки, стандартизации и связывания, чтобы их могли использовать модели ИИ. В настоящее время "структурированная конверсия" данных на блокчейне составляет менее 5%, и большое количество высокоценностных сигналов теряется среди миллиардов фрагментированных событий.
"Умная операционная система" для данных на блокчейне
Чтобы решить проблему фрагментации данных в блокчейне, в отрасли была предложена концепция "умной операционной системы на блокчейне", специально разработанной для ИИ. Ее основной целью является преобразование разрозненных сигналов в блокчейне в структурированные, проверяемые, готовые к ИИ данные, которые могут быть объединены в реальном времени. Эта система включает в себя следующие ключевые компоненты:
Открытые стандарты данных: унификация определения и описания данных на цепочке, чтобы модели ИИ могли без адаптации к различным форматам данных цепочки или протоколов напрямую "понимать" бизнес-логику, стоящую за данными.
Механизм верификации данных: обеспечение подлинности данных через механизм консенсуса блокчейна. Узлы-валидаторы отвечают за проверку целостности и точности данных в цепочке, гарантируя, что структурированные данные на выходе полностью соответствуют оригинальным данным в цепочке.
Уровень доступности данных с высокой пропускной способностью: за счет оптимизации алгоритмов сжатия данных и протоколов передачи обеспечивается обработка сотен тысяч событий в цепи в реальном времени в секунду. Модульная архитектура отделяет хранение данных от вычислений, поддерживая требования к данным в реальном времени для крупномасштабных AI-приложений.
Эра DataFi: данные как капитал
Конечная цель этой инфраструктуры данных на блокчейне — это продвижение отрасли ИИ в эпоху DataFi — данные больше не являются пассивным "обучающим материалом", а становятся активным "капиталом", который может быть оценен, торгуем и увеличен в стоимости. Реализация этой концепции зависит от преобразования данных в четыре ключевых свойства:
Структурирование: от "исходного сигнала" до "доступного актива", чтобы данные могли быть напрямую использованы моделями ИИ.
Комбинируемый: Структурированные данные могут свободно комбинироваться, как кубики LEGO, расширяя границы их применения.
Проверяемо: использование технологии блокчейн для обеспечения подлинности данных и создания "кредитного обеспечения" данных.
Монетизация: Поставщики данных могут напрямую монетизировать структурированные данные, создавая экосистему ценности данных.
В эпоху DataFi данные станут мостом между ИИ и реальным миром. Торговые агенты воспринимают рыночные настроения через данные на блокчейне, автономные приложения оптимизируют свои услуги на основе данных о поведении пользователей, а обычные пользователи получают постоянный доход за счет обмена данными. Как электрическая сеть породила промышленную революцию, вычислительная мощность сети породила интернет-революцию, эта сеть данных порождает "революцию данных" в ИИ.
Когда данные наконец получат свою должную ценность, AI сможет по-настоящему раскрыть силу, способную изменить мир. Приложения следующего поколения, основанные на AI, требуют не только мощных моделей, но и инфраструктуры данных, которую можно программировать и которая не требует доверия, с высоким уровнем сигналов. Это не только технологическое видение, но и неизбежный путь к зрелости AI-индустрии.