Sepuluh Tahun Berikutnya untuk Industri AI: Revolusi Infrastruktur Data

Skala parameter dan kemampuan komputasi model kecerdasan buatan (AI) terus melampaui batas, tetapi suatu kendala inti yang telah lama diabaikan semakin menonjol — data. Para ahli industri menunjukkan bahwa revolusi berikutnya dalam industri AI tidak akan didorong oleh arsitektur model atau kekuatan chip, tetapi tergantung pada bagaimana mengubah data perilaku manusia yang terfragmentasi menjadi modal yang dapat diverifikasi, terstruktur, dan siap untuk AI. Wawasan ini tidak hanya mengungkapkan kontradiksi struktural dalam perkembangan AI saat ini, tetapi juga menggambarkan pemandangan baru "Era DataFi" — di era ini, data akan menjadi faktor produksi inti yang dapat diukur, diperdagangkan, dan dimanfaatkan seperti listrik dan kekuatan komputasi.

Kontradiksi Struktural yang Dihadapi oleh Industri AI

Perkembangan AI telah lama didorong oleh "model-daya komputasi" sebagai inti ganda. Sejak revolusi pembelajaran mendalam, parameter model telah melompat dari tingkat jutaan ke triliunan, dengan permintaan daya komputasi meningkat secara eksponensial. Menurut data industri, biaya untuk melatih model bahasa besar yang canggih telah melebihi 100 juta USD, di mana 90% digunakan untuk penyewaan kluster GPU. Namun, ketika industri memfokuskan perhatian pada "model yang lebih besar" dan "chip yang lebih cepat", krisis sisi pasokan data secara perlahan mulai muncul.

Para ahli menunjukkan bahwa "data organik" yang dihasilkan oleh manusia telah mencapai batas pertumbuhan. Mengambil contoh data teks, total jumlah teks berkualitas tinggi yang dapat diambil dari internet (buku, makalah, berita) 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. Yang lebih serius, data yang diulang dan konten berkualitas rendah menyumbang lebih dari 60%, semakin mempersempit pasokan data yang efektif. Ketika model mulai "mengonsumsi" data yang dihasilkannya sendiri, penurunan kinerja model yang disebabkan oleh "kontaminasi data" telah menjadi kekhawatiran industri.

Sumber dari kontradiksi ini adalah: Industri AI telah lama memandang data sebagai "sumber daya gratis", bukan sebagai "aset strategis" yang perlu dipelihara dengan baik. Model dan kekuatan komputasi telah membentuk sistem pasar yang matang—kekuatan komputasi dihargai berdasarkan FLOPS di platform cloud, sementara model memiliki antarmuka API yang dikenakan biaya berdasarkan jumlah panggilan—tetapi produksi, pembersihan, verifikasi, dan transaksi data masih berada di "era primitif". Para ahli industri menekankan: Sepuluh tahun berikutnya untuk AI akan menjadi "tahun infrastruktur data", dan data on-chain dari jaringan kripto adalah kunci untuk memecahkan dilema ini.

Data di Blockchain: "Database Perilaku Manusia" yang Paling Diperlukan oleh 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. Para ahli mendefinisikannya sebagai "data perilaku penyelarasan insentif manusia yang paling terpusat di internet", yang tercermin dalam tiga dimensi:

sinyal "niat" dunia nyata

Data di blockchain mencatat perilaku pengambilan keputusan yang dilakukan dengan uang sungguhan. Misalnya, tindakan sebuah dompet yang menukar aset di suatu DEX, menggadaikan pinjaman di platform pinjaman tertentu, atau mendaftarkan nama domain, secara langsung mencerminkan penilaian pengguna terhadap nilai proyek, preferensi risiko, dan strategi alokasi dana. Data semacam "dukungan modal" ini sangat berharga untuk melatih kemampuan pengambilan keputusan AI. Sebaliknya, data di internet tradisional dipenuhi dengan "noise", data ini tidak hanya tidak dapat melatih model AI yang dapat diandalkan, tetapi juga dapat menyesatkan penilaian model.

Rantai "perilaku" yang dapat dilacak

Transparansi blockchain memungkinkan perilaku pengguna untuk dilacak secara lengkap. Sejarah transaksi dari satu alamat dompet, protokol yang pernah berinteraksi, dan perubahan aset yang dimiliki, membentuk "rantai perilaku" yang koheren. Misalnya, dengan menganalisis operasi alamat tertentu di protokol DeFi dari tahun 2020 hingga sekarang, AI dapat dengan tepat mengidentifikasi apakah itu adalah "pemegang jangka panjang", "trader arbitrase", atau "penyedia likuiditas", dan berdasarkan itu membangun profil pengguna. Data perilaku terstruktur semacam ini adalah "contoh penalaran manusia" yang paling langka dalam model AI saat ini.

Akses "tanpa izin" ekosistem terbuka

Berbeda dengan sifat tertutup data perusahaan tradisional, 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, keterbukaan ini juga membawa tantangan: 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. Para ahli menunjukkan bahwa saat ini "tingkat transformasi terstruktur" data on-chain kurang dari 5%, dengan banyak sinyal bernilai tinggi terpendam dalam miliaran peristiwa yang terfragmentasi.

"Sistem Operasi" Data Di Blockchain

Untuk mengatasi masalah fragmentasi data di blockchain, industri sedang membangun "sistem operasi pintar di blockchain" yang dirancang khusus untuk AI. Tujuan inti dari sistem ini adalah mengubah sinyal blockchain yang terdistribusi menjadi data AI-ready yang terstruktur, dapat diverifikasi, dan dapat dikombinasikan secara real-time. Sistem ini mencakup komponen kunci berikut:

standar data terbuka

Standar schema data terbuka, menyatukan definisi dan cara deskripsi data di blockchain. Misalnya, ia menstandarkan "perilaku staking pengguna" menjadi data terstruktur yang mencakup staker_address, protocol_id, amount, timestamp, reward_token, dll, memastikan model AI tidak perlu menyesuaikan format data dari berbagai blockchain atau protokol, dan langsung "memahami" logika bisnis di balik data.

mekanisme verifikasi data

Memastikan keaslian data melalui jaringan node validator blockchain. Node-node ini bertanggung jawab untuk memverifikasi integritas dan akurasi data di blockchain. Ketika sistem memproses suatu peristiwa di blockchain, node validator akan melakukan verifikasi silang terhadap nilai hash data, informasi tanda tangan, dan status di blockchain, memastikan bahwa data terstruktur yang dihasilkan sepenuhnya sesuai dengan data asli di blockchain.

lapisan ketersediaan data dengan throughput tinggi

Dirancang khusus untuk aplikasi AI interaktif real-time, dengan mengoptimalkan algoritma kompresi data dan protokol pengiriman, memungkinkan pemrosesan real-time ratusan ribu kejadian di blockchain per detik. Misalnya, ketika terjadi transaksi besar di suatu DEX, sistem dapat menyelesaikan ekstraksi data, standarisasi, dan verifikasi dalam 1 detik, serta mengirimkan "sinyal transaksi besar" yang terstruktur kepada model AI yang berlangganan, sehingga dapat menyesuaikan strategi perdagangan dengan tepat waktu.

Era DataFi: Data Adalah Modal

Tujuan akhir dari infrastruktur data on-chain ini adalah untuk mendorong industri AI memasuki era DataFi—data tidak lagi menjadi "bahan pelatihan" yang pasif, tetapi menjadi "modal" yang aktif, yang dapat dinilai, diperdagangkan, dan ditingkatkan nilainya. Para ahli membandingkannya: "Seperti listrik dihargai dalam kilowatt, daya komputasi dihargai dalam FLOPS, data juga harus dinilai, diranking, dan dievaluasi." Realisasi visi ini bergantung pada transformasi data menjadi empat atribut inti:

1. Terstruktur: dari "sinyal asli" ke "aset yang dapat digunakan"
2. Dapat digabungkan: "blok Lego" data
3. Dapat Diverifikasi: "Penyertaan Kredit" Data
4. Dapat direalisasikan: "Realisasi nilai" data

Di era DataFi ini, data akan menjadi jembatan yang menghubungkan AI dengan dunia nyata—agen perdagangan merasakan emosi pasar melalui data on-chain, dApp mandiri mengoptimalkan layanan melalui data perilaku pengguna, sementara pengguna biasa mendapatkan keuntungan berkelanjutan melalui berbagi data. Sama seperti jaringan listrik melahirkan revolusi industri, jaringan komputasi melahirkan revolusi internet, jaringan data baru ini sedang melahirkan "revolusi data" AI.

Kesimpulan

Saat kita membahas masa depan AI, sering kali kita fokus pada "tingkat kecerdasan" model, tetapi mengabaikan "tanah data" yang mendukung kecerdasan tersebut. Infrastruktur data on-chain mengungkapkan sebuah kebenaran inti: evolusi AI pada dasarnya adalah evolusi infrastruktur data. Dari "keterbatasan" data yang dihasilkan manusia hingga "penemuan nilai" data on-chain, dari "kekacauan" sinyal yang terfragmentasi hingga "keteraturan" data terstruktur, dari "sumber daya gratis" data hingga "aset modal" DataFi, infrastruktur ini sedang membentuk kembali logika dasar industri AI.

Ketika data akhirnya diberikan nilai yang seharusnya, AI dapat benar-benar melepaskan kekuatan untuk mengubah dunia. Aplikasi AI-native generasi berikutnya tidak hanya memerlukan model atau dompet, tetapi juga data yang dapat diprogram, tanpa kepercayaan, dan berkualitas tinggi. Ini bukan hanya visi dari suatu perusahaan, tetapi juga merupakan tren yang tak terhindarkan menuju kedewasaan industri AI.