O novo gargalo no desenvolvimento da inteligência artificial: os dados tornam-se fundamentais
Com o rápido aumento da escala e da capacidade computacional dos modelos de inteligência artificial, uma questão central que foi ignorada por muito tempo está gradualmente se tornando evidente - o fornecimento de dados. O conflito estrutural que a indústria de IA enfrenta atualmente não é mais a arquitetura do modelo ou o poder de cálculo dos chips, mas sim como transformar os dados fragmentados do comportamento humano em recursos verificáveis, estruturados e amigáveis à IA. Essa percepção não apenas revela o estado atual do desenvolvimento da IA, mas também esboça uma nova era de "financeirização de dados" - nesta era, os dados se tornarão um fator de produção central que pode ser mensurado, negociado e valorizado, ao lado da eletricidade e do poder de cálculo.
Da competição de poder de cálculo à fome de dados
O desenvolvimento da IA tem sido impulsionado a longo prazo por um "modelo-potência" de dupla roda. Desde a revolução do aprendizado profundo, a escala dos parâmetros do modelo disparou de milhões para trilhões, e a demanda por potência computacional cresceu de forma exponencial. Segundo estatísticas, o custo para treinar um modelo avançado de linguagem já ultrapassou 100 milhões de dólares, dos quais 90% são destinados ao aluguel de clusters de GPU. No entanto, enquanto a indústria foca 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 para rastreamento é de aproximadamente 10^12 palavras, enquanto o treinamento de um modelo com cem bilhões de parâmetros requer cerca de 10^13 palavras de dados. Isso significa que o pool de dados existente só pode suportar o treinamento de 10 modelos de igual escala. Mais severo ainda, a proporção de dados duplicados e conteúdo de baixa qualidade supera 60%, comprimindo ainda mais a oferta de dados efetivos. Quando os modelos começam a "devorar" os dados que eles mesmos 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. Modelos e poder computacional já formaram um sistema de mercado maduro, mas a produção, limpeza, verificação e transação de dados ainda estão na "era primitiva". A próxima década da IA será a década da "infraestrutura de dados", e os dados on-chain das redes criptográficas são a chave para desbloquear esse impasse.
Dados on-chain: a "base de dados de comportamento humano" mais necessária para IA
No contexto da fome de dados, os dados on-chain da rede de criptomoedas apresentam um valor inigualável. Em comparação com os dados da internet tradicional, os dados on-chain possuem genuinamente a veracidade da "alinhamento de incentivos" — cada transação, cada interação contratual, cada comportamento de endereço de carteira está diretamente ligado a capital real e é imutável. Esses dados são definidos como "os dados de comportamento humano mais concentrados em alinhamento de incentivos na internet", refletindo-se em três dimensões:
Sinais de "intenção" do mundo real: os dados na cadeia registram decisões votadas com dinheiro real, refletindo diretamente o julgamento dos usuários sobre o valor do projeto, a preferência de risco e a estratégia de alocação de fundos. Esses dados que "apoiam com capital" têm um valor extremamente alto para treinar a capacidade de decisão da IA.
Cadeia de "comportamento" rastreável: A transparência da blockchain permite que o comportamento do usuário seja completamente rastreável. O histórico de transações de um endereço de carteira, os protocolos com os quais interagiu e as mudanças nos ativos que possui, formam uma "cadeia de comportamento" coerente. Esses dados de comportamento estruturados são, de fato, os "exemplos de raciocínio humano" mais escassos para os modelos de IA atuais.
Acesso "sem licença" em um ecossistema aberto: ao contrário da natureza fechada dos dados empresariais tradicionais, os dados na blockchain são abertos e sem necessidade de licença. Qualquer desenvolvedor pode acessar os dados brutos através de um explorador de blockchain ou API de dados, fornecendo uma fonte de dados "sem barreiras" para o treinamento de modelos de IA.
No entanto, a abertura dos dados em blockchain também trouxe desafios: esses dados existem na forma de "registros de eventos", são "sinais brutos" não estruturados que precisam ser limpos, padronizados e relacionados para serem utilizados por modelos de IA. Atualmente, a "taxa de conversão estruturada" dos dados em blockchain é inferior a 5%, e uma grande quantidade de sinais de alto valor está enterrada em bilhões de eventos fragmentados.
"Sistema Operacional" de Dados em Cadeia
Para resolver o problema da fragmentação dos dados na cadeia, a indústria propôs o conceito de "sistema operacional inteligente na cadeia" projetado especificamente para IA. O seu objetivo principal é transformar sinais dispersos na cadeia em dados amigáveis à IA, estruturados, verificáveis e em tempo real. Este sistema contém os seguintes componentes chave:
Padrão de dados abertos: unificar a definição e a forma de descrição dos dados na cadeia, garantindo que os modelos de IA não precisem adaptar-se a formatos de dados de diferentes cadeias ou protocolos, mas possam "compreender" diretamente a lógica de negócios por trás dos dados.
Mecanismo de validação de dados: garantir a autenticidade dos dados através da rede de validadores da blockchain. Quando o sistema processa um evento na cadeia, os nós de validação cruzam as verificações dos valores hash dos dados, as informações de assinatura e o estado na cadeia, garantindo que os dados estruturados de saída correspondam exatamente aos dados originais na cadeia.
Camada de disponibilidade de dados de alta taxa de transferência: ao otimizar algoritmos de compressão de dados e protocolos de transmissão, é possível realizar o processamento em tempo real de centenas de milhares de eventos na cadeia por segundo. Este design permite que o sistema suporte a demanda de dados em tempo real de aplicações de IA em larga escala.
A Era da Financeirização dos Dados: Quando os Dados se Tornam "Capital" Negociável
O objetivo final deste sistema operacional de dados em blockchain é impulsionar a indústria de IA para a era da financeirização de dados - os dados não são mais um "material de treinamento" passivo, mas sim um "capital" ativo, que pode ser precificado, negociado e valorizado. A realização dessa visão depende da transformação dos dados em quatro atributos centrais:
Estruturado: de "sinal bruto" a "ativo utilizável", transformando dados da blockchain em dados estruturados para que possam ser diretamente utilizados por modelos de IA.
Combinável: Dados estruturados podem ser combinados livremente como blocos de Lego, expandindo enormemente as fronteiras de aplicação dos dados, permitindo que a inovação em IA não fique limitada a uma única fonte de dados.
Verificável: garantir a veracidade e a rastreabilidade dos dados através da tecnologia blockchain, conferindo aos dados a "atribuição de crédito".
Monetizável: os provedores de dados podem monetizar dados estruturados diretamente, como embalar resultados de análises em serviços de API, cobrando por número de chamadas.
Nesta era de financeirização de dados, os dados se tornarão a ponte que conecta a IA ao mundo real. Os agentes de negociação podem perceber o sentimento do mercado através de dados on-chain, aplicativos autônomos podem otimizar serviços com base em dados de comportamento do usuário, e usuários comuns podem obter rendimentos contínuos compartilhando dados.
À medida que a infraestrutura de dados continua a melhorar, temos razões para acreditar que, quando os dados finalmente receberem o valor que merecem, a IA realmente liberará o poder de mudar o mundo. Isso não é apenas um avanço tecnológico, mas também um caminho necessário para a maturidade de toda a indústria de IA.
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BlockchainBard
· Agora mesmo
O desejo de sobrevivência da IA está bombear, quer tudo.
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BearMarketBuilder
· 08-12 05:52
Amanhã, os dados serão o novo petróleo~
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VitaliksTwin
· 08-12 05:38
Ainda preocupado com a fonte de dados? Onde está o companheiro que estava a fazer barulho com hardware há alguns anos?
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GasGuzzler
· 08-12 05:37
Dados na cadeia não são suficientes, a capacidade monetária vem para ajudar.
Novo gargalo no desenvolvimento da IA: dados na cadeia tornam-se ativos chave
O novo gargalo no desenvolvimento da inteligência artificial: os dados tornam-se fundamentais
Com o rápido aumento da escala e da capacidade computacional dos modelos de inteligência artificial, uma questão central que foi ignorada por muito tempo está gradualmente se tornando evidente - o fornecimento de dados. O conflito estrutural que a indústria de IA enfrenta atualmente não é mais a arquitetura do modelo ou o poder de cálculo dos chips, mas sim como transformar os dados fragmentados do comportamento humano em recursos verificáveis, estruturados e amigáveis à IA. Essa percepção não apenas revela o estado atual do desenvolvimento da IA, mas também esboça uma nova era de "financeirização de dados" - nesta era, os dados se tornarão um fator de produção central que pode ser mensurado, negociado e valorizado, ao lado da eletricidade e do poder de cálculo.
Da competição de poder de cálculo à fome de dados
O desenvolvimento da IA tem sido impulsionado a longo prazo por um "modelo-potência" de dupla roda. Desde a revolução do aprendizado profundo, a escala dos parâmetros do modelo disparou de milhões para trilhões, e a demanda por potência computacional cresceu de forma exponencial. Segundo estatísticas, o custo para treinar um modelo avançado de linguagem já ultrapassou 100 milhões de dólares, dos quais 90% são destinados ao aluguel de clusters de GPU. No entanto, enquanto a indústria foca 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 para rastreamento é de aproximadamente 10^12 palavras, enquanto o treinamento de um modelo com cem bilhões de parâmetros requer cerca de 10^13 palavras de dados. Isso significa que o pool de dados existente só pode suportar o treinamento de 10 modelos de igual escala. Mais severo ainda, a proporção de dados duplicados e conteúdo de baixa qualidade supera 60%, comprimindo ainda mais a oferta de dados efetivos. Quando os modelos começam a "devorar" os dados que eles mesmos 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. Modelos e poder computacional já formaram um sistema de mercado maduro, mas a produção, limpeza, verificação e transação de dados ainda estão na "era primitiva". A próxima década da IA será a década da "infraestrutura de dados", e os dados on-chain das redes criptográficas são a chave para desbloquear esse impasse.
Dados on-chain: a "base de dados de comportamento humano" mais necessária para IA
No contexto da fome de dados, os dados on-chain da rede de criptomoedas apresentam um valor inigualável. Em comparação com os dados da internet tradicional, os dados on-chain possuem genuinamente a veracidade da "alinhamento de incentivos" — cada transação, cada interação contratual, cada comportamento de endereço de carteira está diretamente ligado a capital real e é imutável. Esses dados são definidos como "os dados de comportamento humano mais concentrados em alinhamento de incentivos na internet", refletindo-se em três dimensões:
Sinais de "intenção" do mundo real: os dados na cadeia registram decisões votadas com dinheiro real, refletindo diretamente o julgamento dos usuários sobre o valor do projeto, a preferência de risco e a estratégia de alocação de fundos. Esses dados que "apoiam com capital" têm um valor extremamente alto para treinar a capacidade de decisão da IA.
Cadeia de "comportamento" rastreável: A transparência da blockchain permite que o comportamento do usuário seja completamente rastreável. O histórico de transações de um endereço de carteira, os protocolos com os quais interagiu e as mudanças nos ativos que possui, formam uma "cadeia de comportamento" coerente. Esses dados de comportamento estruturados são, de fato, os "exemplos de raciocínio humano" mais escassos para os modelos de IA atuais.
Acesso "sem licença" em um ecossistema aberto: ao contrário da natureza fechada dos dados empresariais tradicionais, os dados na blockchain são abertos e sem necessidade de licença. Qualquer desenvolvedor pode acessar os dados brutos através de um explorador de blockchain ou API de dados, fornecendo uma fonte de dados "sem barreiras" para o treinamento de modelos de IA.
No entanto, a abertura dos dados em blockchain também trouxe desafios: esses dados existem na forma de "registros de eventos", são "sinais brutos" não estruturados que precisam ser limpos, padronizados e relacionados para serem utilizados por modelos de IA. Atualmente, a "taxa de conversão estruturada" dos dados em blockchain é inferior a 5%, e uma grande quantidade de sinais de alto valor está enterrada em bilhões de eventos fragmentados.
"Sistema Operacional" de Dados em Cadeia
Para resolver o problema da fragmentação dos dados na cadeia, a indústria propôs o conceito de "sistema operacional inteligente na cadeia" projetado especificamente para IA. O seu objetivo principal é transformar sinais dispersos na cadeia em dados amigáveis à IA, estruturados, verificáveis e em tempo real. Este sistema contém os seguintes componentes chave:
Padrão de dados abertos: unificar a definição e a forma de descrição dos dados na cadeia, garantindo que os modelos de IA não precisem adaptar-se a formatos de dados de diferentes cadeias ou protocolos, mas possam "compreender" diretamente a lógica de negócios por trás dos dados.
Mecanismo de validação de dados: garantir a autenticidade dos dados através da rede de validadores da blockchain. Quando o sistema processa um evento na cadeia, os nós de validação cruzam as verificações dos valores hash dos dados, as informações de assinatura e o estado na cadeia, garantindo que os dados estruturados de saída correspondam exatamente aos dados originais na cadeia.
Camada de disponibilidade de dados de alta taxa de transferência: ao otimizar algoritmos de compressão de dados e protocolos de transmissão, é possível realizar o processamento em tempo real de centenas de milhares de eventos na cadeia por segundo. Este design permite que o sistema suporte a demanda de dados em tempo real de aplicações de IA em larga escala.
A Era da Financeirização dos Dados: Quando os Dados se Tornam "Capital" Negociável
O objetivo final deste sistema operacional de dados em blockchain é impulsionar a indústria de IA para a era da financeirização de dados - os dados não são mais um "material de treinamento" passivo, mas sim um "capital" ativo, que pode ser precificado, negociado e valorizado. A realização dessa visão depende da transformação dos dados em quatro atributos centrais:
Estruturado: de "sinal bruto" a "ativo utilizável", transformando dados da blockchain em dados estruturados para que possam ser diretamente utilizados por modelos de IA.
Combinável: Dados estruturados podem ser combinados livremente como blocos de Lego, expandindo enormemente as fronteiras de aplicação dos dados, permitindo que a inovação em IA não fique limitada a uma única fonte de dados.
Verificável: garantir a veracidade e a rastreabilidade dos dados através da tecnologia blockchain, conferindo aos dados a "atribuição de crédito".
Monetizável: os provedores de dados podem monetizar dados estruturados diretamente, como embalar resultados de análises em serviços de API, cobrando por número de chamadas.
Nesta era de financeirização de dados, os dados se tornarão a ponte que conecta a IA ao mundo real. Os agentes de negociação podem perceber o sentimento do mercado através de dados on-chain, aplicativos autônomos podem otimizar serviços com base em dados de comportamento do usuário, e usuários comuns podem obter rendimentos contínuos compartilhando dados.
À medida que a infraestrutura de dados continua a melhorar, temos razões para acreditar que, quando os dados finalmente receberem o valor que merecem, a IA realmente liberará o poder de mudar o mundo. Isso não é apenas um avanço tecnológico, mas também um caminho necessário para a maturidade de toda a indústria de IA.