Kendala Baru dalam Perkembangan Kecerdasan Buatan: Data Menjadi Kunci
Dengan cepatnya peningkatan skala dan kemampuan komputasi model kecerdasan buatan, sebuah masalah inti yang telah lama diabaikan mulai muncul—pasokan data. Pertentangan struktural yang dihadapi industri AI saat ini bukan lagi tentang arsitektur model atau kekuatan chip, tetapi bagaimana mengubah data perilaku manusia yang terfragmentasi menjadi sumber yang dapat diverifikasi, terstruktur, dan ramah AI. Wawasan ini tidak hanya mengungkapkan keadaan perkembangan AI, tetapi juga menggambarkan sebuah era baru "finansialisasi data"—di mana data akan menjadi faktor produksi inti yang dapat diukur, diperdagangkan, dan ditingkatkan nilainya, sejajar dengan listrik dan kekuatan komputasi.
Dari Kompetisi Kekuatan Komputasi ke Kelaparan Data
Perkembangan AI telah lama didorong oleh "model-daya komputasi" sebagai dua roda penggerak. Sejak revolusi pembelajaran mendalam, skala parameter model telah melonjak dari tingkat jutaan ke triliunan, dan permintaan daya komputasi mengalami pertumbuhan eksponensial. Menurut statistik, biaya untuk melatih model bahasa besar yang canggih telah melebihi 100 juta dolar, di mana 90% digunakan untuk sewa kluster GPU. Namun, ketika industri memusatkan perhatian pada "model yang lebih besar" dan "chip yang lebih cepat", krisis di sisi pasokan data sedang menghampiri secara diam-diam.
"Data organik" yang dihasilkan oleh manusia telah mencapai batas pertumbuhannya. Sebagai contoh data teks, jumlah total teks berkualitas tinggi yang dapat diambil dari internet adalah 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 dengan skala yang sama. Lebih parah lagi, proporsi data yang berulang dan konten berkualitas rendah melebihi 60%, yang lebih lanjut memperkecil pasokan data yang efektif. Ketika model mulai "melahap" data yang dihasilkannya sendiri, penurunan kinerja model akibat "kontaminasi data" telah menjadi kekhawatiran dalam industri.
Akar dari kontradiksi ini terletak pada: industri AI telah lama memandang data sebagai "sumber daya gratis" dan bukan sebagai "aset strategis" yang perlu dibudidayakan dengan cermat. Model dan komputasi telah membentuk sistem pasar yang matang, tetapi produksi, pembersihan, verifikasi, dan perdagangan data masih berada di "era liar". Sepuluh tahun berikutnya untuk AI akan menjadi dekade "infrastruktur data", dan data on-chain dari jaringan kripto adalah kunci untuk mengatasi kebuntuan ini.
Data On-Chain: "Basis Data Perilaku Manusia" yang Paling Dibutuhkan 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, setiap perilaku alamat dompet, semuanya terkait langsung dengan modal nyata dan tidak dapat diubah. Data ini didefinisikan sebagai "data perilaku penyelarasan insentif manusia paling terkonsentrasi di internet", yang secara spesifik tercermin dalam tiga dimensi:
"Sinyal niat" dunia nyata: Data on-chain mencatat perilaku pengambilan keputusan yang dilakukan dengan uang sungguhan, yang secara langsung mencerminkan penilaian pengguna terhadap nilai proyek, preferensi risiko, dan strategi alokasi dana. Data "yang didukung oleh modal" ini sangat berharga untuk melatih kemampuan pengambilan keputusan AI.
"Rantai Perilaku" yang Dapat Dilacak: Transparansi blockchain memungkinkan perilaku pengguna untuk ditelusuri secara menyeluruh. Sejarah transaksi dari alamat dompet, protokol yang pernah diinteraksikan, dan perubahan aset yang dimiliki, membentuk sebuah "rantai perilaku" yang koheren. Data perilaku terstruktur semacam ini adalah "contoh penalaran manusia" yang paling langka bagi model AI saat ini.
Akses "tanpa izin" dalam ekosistem terbuka: Berbeda dengan sifat tertutup data perusahaan tradisional, data di blockchain 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, keterbukaan data di blockchain juga membawa tantangan: data ini 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 struktur" data blockchain kurang dari 5%, banyak sinyal bernilai tinggi yang terpendam di antara miliaran peristiwa yang terfragmentasi.
"Sistem Operasi" Data On-Chain
Untuk mengatasi masalah fragmentasi data di blockchain, industri telah mengusulkan konsep "Sistem Operasi Cerdas Berbasis Blockchain" yang dirancang khusus untuk AI. Tujuan utama dari sistem ini adalah untuk mengubah sinyal blockchain yang terdispersi menjadi data yang terstruktur, dapat diverifikasi, dan ramah AI yang dapat digabungkan secara real-time. Sistem ini mencakup komponen kunci berikut:
Standar data terbuka: Menyatukan definisi dan cara deskripsi data di blockchain, memastikan model AI tidak perlu menyesuaikan dengan format data dari berbagai blockchain atau protokol, dan dapat langsung "memahami" logika bisnis di balik data.
Mekanisme Verifikasi Data: Memastikan keaslian data melalui jaringan validator blockchain. Ketika sistem memproses sebuah peristiwa di rantai, node validasi akan memverifikasi silang nilai hash data, informasi tanda tangan, dan status di rantai, memastikan data terstruktur yang dihasilkan sepenuhnya konsisten dengan data asli di rantai.
Lapisan ketersediaan data dengan throughput tinggi: Dengan mengoptimalkan algoritma kompresi data dan protokol transmisi, memfasilitasi pemrosesan real-time ratusan ribu peristiwa on-chain per detik. Desain ini memungkinkan sistem untuk mendukung kebutuhan data real-time aplikasi AI berskala besar.
Era Finansialisasi Data: Ketika Data Menjadi "Modal" yang Dapat Diperdagangkan
Tujuan utama dari sistem operasi data on-chain ini adalah untuk mendorong industri AI memasuki era finansialisasi data—data tidak lagi menjadi "bahan pelatihan" yang pasif, melainkan "modal" yang aktif, yang dapat dinilai, diperdagangkan, dan meningkatkan nilai. Realisasi visi ini bergantung pada transformasi data menjadi empat atribut inti:
Terstruktur: Dari "sinyal mentah" ke "aset yang dapat digunakan", mengubah data on-chain menjadi data terstruktur sehingga dapat langsung dipanggil oleh model AI.
Dapat Digabungkan: Data terstruktur dapat digabungkan dengan bebas seperti blok Lego, yang secara signifikan memperluas batasan aplikasi data, memungkinkan inovasi AI tidak lagi terbatasi oleh sumber data tunggal.
Dapat diverifikasi: Memastikan keaslian dan keterlacakan data melalui teknologi blockchain, memberikan "atribut kredibilitas" kepada data.
Dapat diuangkan: Penyedia data dapat langsung menguangkan data terstruktur, seperti mengemas hasil analisis menjadi layanan API dan mengenakan biaya berdasarkan jumlah panggilan.
Di era finansialisasi data ini, data akan menjadi jembatan yang menghubungkan AI dengan dunia nyata. Aplikasi perdagangan dapat merasakan suasana pasar melalui data on-chain, aplikasi mandiri dapat mengoptimalkan layanan melalui data perilaku pengguna, sementara pengguna biasa dapat memperoleh pendapatan berkelanjutan melalui berbagi data.
Dengan terus berkembangnya infrastruktur data, kita memiliki alasan untuk percaya bahwa ketika data akhirnya diberikan nilai yang seharusnya, AI akan benar-benar melepaskan kekuatan untuk mengubah dunia. Ini bukan hanya kemajuan teknologi, tetapi juga merupakan jalan yang harus dilalui untuk mencapai kematangan seluruh industri AI.
Lihat Asli
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.
17 Suka
Hadiah
17
5
Posting ulang
Bagikan
Komentar
0/400
FUD_Whisperer
· 08-13 15:19
Data apa pun yang berani disebut sebagai finansialisasi data? Sangat tidak masuk akal.
Lihat AsliBalas0
BlockchainBard
· 08-13 15:18
Keinginan untuk bertahan hidup penuh, AI ingin segala sesuatu.
Lihat AsliBalas0
BearMarketBuilder
· 08-12 05:52
Besok data adalah minyak baru~
Lihat AsliBalas0
VitaliksTwin
· 08-12 05:38
Masih bingung dengan sumber data? Teman yang dulu berinvestasi di perangkat keras mana?
Lihat AsliBalas0
GasGuzzler
· 08-12 05:37
Data on-chain tidak cukup, uang tunai datang untuk membantu.
Kendala baru dalam perkembangan AI: Data on-chain menjadi aset kunci
Kendala Baru dalam Perkembangan Kecerdasan Buatan: Data Menjadi Kunci
Dengan cepatnya peningkatan skala dan kemampuan komputasi model kecerdasan buatan, sebuah masalah inti yang telah lama diabaikan mulai muncul—pasokan data. Pertentangan struktural yang dihadapi industri AI saat ini bukan lagi tentang arsitektur model atau kekuatan chip, tetapi bagaimana mengubah data perilaku manusia yang terfragmentasi menjadi sumber yang dapat diverifikasi, terstruktur, dan ramah AI. Wawasan ini tidak hanya mengungkapkan keadaan perkembangan AI, tetapi juga menggambarkan sebuah era baru "finansialisasi data"—di mana data akan menjadi faktor produksi inti yang dapat diukur, diperdagangkan, dan ditingkatkan nilainya, sejajar dengan listrik dan kekuatan komputasi.
Dari Kompetisi Kekuatan Komputasi ke Kelaparan Data
Perkembangan AI telah lama didorong oleh "model-daya komputasi" sebagai dua roda penggerak. Sejak revolusi pembelajaran mendalam, skala parameter model telah melonjak dari tingkat jutaan ke triliunan, dan permintaan daya komputasi mengalami pertumbuhan eksponensial. Menurut statistik, biaya untuk melatih model bahasa besar yang canggih telah melebihi 100 juta dolar, di mana 90% digunakan untuk sewa kluster GPU. Namun, ketika industri memusatkan perhatian pada "model yang lebih besar" dan "chip yang lebih cepat", krisis di sisi pasokan data sedang menghampiri secara diam-diam.
"Data organik" yang dihasilkan oleh manusia telah mencapai batas pertumbuhannya. Sebagai contoh data teks, jumlah total teks berkualitas tinggi yang dapat diambil dari internet adalah 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 dengan skala yang sama. Lebih parah lagi, proporsi data yang berulang dan konten berkualitas rendah melebihi 60%, yang lebih lanjut memperkecil pasokan data yang efektif. Ketika model mulai "melahap" data yang dihasilkannya sendiri, penurunan kinerja model akibat "kontaminasi data" telah menjadi kekhawatiran dalam industri.
Akar dari kontradiksi ini terletak pada: industri AI telah lama memandang data sebagai "sumber daya gratis" dan bukan sebagai "aset strategis" yang perlu dibudidayakan dengan cermat. Model dan komputasi telah membentuk sistem pasar yang matang, tetapi produksi, pembersihan, verifikasi, dan perdagangan data masih berada di "era liar". Sepuluh tahun berikutnya untuk AI akan menjadi dekade "infrastruktur data", dan data on-chain dari jaringan kripto adalah kunci untuk mengatasi kebuntuan ini.
Data On-Chain: "Basis Data Perilaku Manusia" yang Paling Dibutuhkan 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, setiap perilaku alamat dompet, semuanya terkait langsung dengan modal nyata dan tidak dapat diubah. Data ini didefinisikan sebagai "data perilaku penyelarasan insentif manusia paling terkonsentrasi di internet", yang secara spesifik tercermin dalam tiga dimensi:
"Sinyal niat" dunia nyata: Data on-chain mencatat perilaku pengambilan keputusan yang dilakukan dengan uang sungguhan, yang secara langsung mencerminkan penilaian pengguna terhadap nilai proyek, preferensi risiko, dan strategi alokasi dana. Data "yang didukung oleh modal" ini sangat berharga untuk melatih kemampuan pengambilan keputusan AI.
"Rantai Perilaku" yang Dapat Dilacak: Transparansi blockchain memungkinkan perilaku pengguna untuk ditelusuri secara menyeluruh. Sejarah transaksi dari alamat dompet, protokol yang pernah diinteraksikan, dan perubahan aset yang dimiliki, membentuk sebuah "rantai perilaku" yang koheren. Data perilaku terstruktur semacam ini adalah "contoh penalaran manusia" yang paling langka bagi model AI saat ini.
Akses "tanpa izin" dalam ekosistem terbuka: Berbeda dengan sifat tertutup data perusahaan tradisional, data di blockchain 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, keterbukaan data di blockchain juga membawa tantangan: data ini 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 struktur" data blockchain kurang dari 5%, banyak sinyal bernilai tinggi yang terpendam di antara miliaran peristiwa yang terfragmentasi.
"Sistem Operasi" Data On-Chain
Untuk mengatasi masalah fragmentasi data di blockchain, industri telah mengusulkan konsep "Sistem Operasi Cerdas Berbasis Blockchain" yang dirancang khusus untuk AI. Tujuan utama dari sistem ini adalah untuk mengubah sinyal blockchain yang terdispersi menjadi data yang terstruktur, dapat diverifikasi, dan ramah AI yang dapat digabungkan secara real-time. Sistem ini mencakup komponen kunci berikut:
Standar data terbuka: Menyatukan definisi dan cara deskripsi data di blockchain, memastikan model AI tidak perlu menyesuaikan dengan format data dari berbagai blockchain atau protokol, dan dapat langsung "memahami" logika bisnis di balik data.
Mekanisme Verifikasi Data: Memastikan keaslian data melalui jaringan validator blockchain. Ketika sistem memproses sebuah peristiwa di rantai, node validasi akan memverifikasi silang nilai hash data, informasi tanda tangan, dan status di rantai, memastikan data terstruktur yang dihasilkan sepenuhnya konsisten dengan data asli di rantai.
Lapisan ketersediaan data dengan throughput tinggi: Dengan mengoptimalkan algoritma kompresi data dan protokol transmisi, memfasilitasi pemrosesan real-time ratusan ribu peristiwa on-chain per detik. Desain ini memungkinkan sistem untuk mendukung kebutuhan data real-time aplikasi AI berskala besar.
Era Finansialisasi Data: Ketika Data Menjadi "Modal" yang Dapat Diperdagangkan
Tujuan utama dari sistem operasi data on-chain ini adalah untuk mendorong industri AI memasuki era finansialisasi data—data tidak lagi menjadi "bahan pelatihan" yang pasif, melainkan "modal" yang aktif, yang dapat dinilai, diperdagangkan, dan meningkatkan nilai. Realisasi visi ini bergantung pada transformasi data menjadi empat atribut inti:
Terstruktur: Dari "sinyal mentah" ke "aset yang dapat digunakan", mengubah data on-chain menjadi data terstruktur sehingga dapat langsung dipanggil oleh model AI.
Dapat Digabungkan: Data terstruktur dapat digabungkan dengan bebas seperti blok Lego, yang secara signifikan memperluas batasan aplikasi data, memungkinkan inovasi AI tidak lagi terbatasi oleh sumber data tunggal.
Dapat diverifikasi: Memastikan keaslian dan keterlacakan data melalui teknologi blockchain, memberikan "atribut kredibilitas" kepada data.
Dapat diuangkan: Penyedia data dapat langsung menguangkan data terstruktur, seperti mengemas hasil analisis menjadi layanan API dan mengenakan biaya berdasarkan jumlah panggilan.
Di era finansialisasi data ini, data akan menjadi jembatan yang menghubungkan AI dengan dunia nyata. Aplikasi perdagangan dapat merasakan suasana pasar melalui data on-chain, aplikasi mandiri dapat mengoptimalkan layanan melalui data perilaku pengguna, sementara pengguna biasa dapat memperoleh pendapatan berkelanjutan melalui berbagi data.
Dengan terus berkembangnya infrastruktur data, kita memiliki alasan untuk percaya bahwa ketika data akhirnya diberikan nilai yang seharusnya, AI akan benar-benar melepaskan kekuatan untuk mengubah dunia. Ini bukan hanya kemajuan teknologi, tetapi juga merupakan jalan yang harus dilalui untuk mencapai kematangan seluruh industri AI.