A próxima década da indústria de IA: Revolução da infraestrutura de dados

Os parâmetros e a capacidade de cálculo dos modelos de inteligência artificial (IA) estão constantemente ultrapassando limites, mas um gargalo central que foi ignorado por muito tempo está se tornando cada vez mais evidente - os dados. Especialistas da indústria apontam que a próxima revolução na indústria de IA não será mais impulsionada pela arquitetura de modelos ou pelo poder de computação dos chips, mas dependerá de como transformar dados fragmentados do comportamento humano em capital verificável, estruturado e pronto para IA. Essa percepção não apenas revela a contradição estrutural no desenvolvimento atual da IA, mas também esboça um novo cenário da "era do DataFi" - nesta era, os dados se tornarão um fator de produção central mensurável, negociável e valorizável, assim como eletricidade e poder de computação.

As contradições estruturais enfrentadas pela indústria de IA

O desenvolvimento da IA tem sido impulsionado por um núcleo duplo de "modelo-potência computacional" há muito tempo. Desde a revolução do aprendizado profundo, os parâmetros do modelo saltaram de milhões para trilhões, e a demanda por poder computacional cresceu de forma exponencial. De acordo com dados da indústria, o custo de treinar um avançado modelo de linguagem grande 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 silenciosa do lado da oferta de dados está se aproximando.

Especialistas apontam: os "dados orgânicos" gerados pelo ser humano já atingiram o teto de crescimento. Tomando como exemplo os dados textuais, a quantidade total de textos de alta qualidade disponíveis na internet para rastreamento (livros, artigos, notícias) é de cerca de 10^12 palavras, enquanto o treinamento de um modelo com cem bilhões de parâmetros requer aproximadamente dados na ordem de 10^13 palavras – isso significa que o pool de dados existente 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 efetivos. Quando os modelos começam a "devorar" os dados que eles mesmos geram, a degradação do desempenho do modelo causada pela "contaminação de dados" tornou-se uma preocupação para a 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 - o poder computacional é precificado em plataformas de nuvem por FLOPS, e os modelos têm interfaces API que cobram com base no número de chamadas - mas a produção, limpeza, verificação e negociação de dados ainda estão na "era primitiva". Especialistas da indústria enfatizam: a próxima década da IA será a década da "infraestrutura de dados", e os dados em cadeia de redes criptografadas são a chave para desbloquear esse impasse.

Dados na cadeia: a "base de dados de comportamento humano" mais necessária para a IA

No contexto da escassez de dados, os dados on-chain das redes de criptomoedas estão a demonstrar um valor inigualável. Em comparação com os dados da internet tradicional, os dados on-chain possuem, de forma intrínseca, uma autenticidade de "alinhamento de incentivos" - cada transação, cada interação contratual e cada comportamento de endereço de carteira estão diretamente ligados a capital real e são inalteráveis. Especialistas definem isso como "os dados de comportamento de alinhamento de incentivos humanos mais concentrados na internet", manifestando-se em três dimensões:

sinal de intenção do "mundo real"

Os dados em blockchain registram decisões tomadas com dinheiro real. Por exemplo, a troca de ativos de uma carteira em um determinado DEX, a tomada de empréstimos em uma plataforma de empréstimos e o registro de um domínio refletem diretamente o julgamento do usuário sobre o valor do projeto, a sua preferência de risco e a estratégia de alocação de recursos. Esses dados "apoiados por capital" têm um valor extremamente alto para treinar a capacidade de decisão da IA. Em comparação, os dados da internet tradicional estão repletos de "ruído", e esses dados não apenas não conseguem treinar modelos de IA confiáveis, mas também podem induzir os modelos a erro.

cadeia de "comportamento" rastreável

A transparência da blockchain permite que o comportamento do usuário seja completamente rastreado. 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" coesa. Por exemplo, ao analisar as operações de um determinado endereço em protocolos DeFi desde 2020 até o presente, a IA pode identificar com precisão se ele é um "detentor de longo prazo", "trader de arbitragem" ou "provedor de liquidez", e, com isso, construir um perfil do usuário. Esses dados de comportamento estruturados são, de fato, os "exemplos de raciocínio humano" mais escassos nos modelos de IA atuais.

Acesso "sem licença" ao ecossistema aberto

Diferentemente do fechamento dos dados empresariais tradicionais, os dados em blockchain são abertos e sem permissão. Qualquer desenvolvedor pode acessar os dados brutos por meio de um explorador de blockchain ou API de dados, o que fornece uma fonte de dados "sem barreiras" para o treinamento de modelos de IA. No entanto, essa abertura também traz desafios: os dados em blockchain existem na forma de "logs de eventos", são "sinais brutos" não estruturados que precisam ser limpos, normalizados e relacionados para serem utilizados por modelos de IA. Especialistas apontam que, 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.

O "sistema operativo" dos dados em cadeia

Para resolver o problema da fragmentação de dados na blockchain, a indústria está a construir um "sistema operativo inteligente em blockchain" projetado especificamente para IA. O seu objetivo central é transformar sinais dispersos da blockchain em dados prontos para IA, estruturados, verificáveis e em tempo real. Este sistema contém os seguintes componentes chave:

Padrão de Dados Abertos

O padrão de schema de dados aberto unificou a definição e a descrição dos dados na blockchain. Por exemplo, ele padronizou o "comportamento de staking do usuário" em dados estruturados que incluem campos como staker_address, protocol_id, amount, timestamp, reward_token, garantindo que os modelos de IA não precisem 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

Através da rede de nós validadores da blockchain para garantir a veracidade dos dados. Esses nós são responsáveis por validar a integridade e precisão dos dados na cadeia. Quando o sistema processa um evento na cadeia, os nós validadores realizam a verificação cruzada dos valores de hash dos dados, informações de assinatura e estado na cadeia, garantindo que os dados estruturados resultantes sejam totalmente consistentes com os dados originais na cadeia.

Camada de disponibilidade de dados de alta taxa de transferência

Projetado para aplicações de IA interativas em tempo real, otimiza algoritmos de compressão de dados e protocolos de transmissão para realizar o processamento em tempo real de centenas de milhares de eventos em blockchain por segundo. Por exemplo, quando ocorre uma grande transação em um DEX, o sistema pode extrair, padronizar e validar os dados em 1 segundo, e enviar o "sinal de grande transação" estruturado para o modelo de IA inscrito, permitindo que ele ajuste a estratégia de negociação em tempo hábil.

Era DataFi: dados são capital

O objetivo final dessa infraestrutura de dados on-chain é impulsionar a indústria de IA para a era da DataFi - os dados não são mais "material de treinamento" passivo, mas sim "capital" ativo, que pode ser precificado, negociado e valorizado. Especialistas fazem a analogia: "Assim como a eletricidade é precificada em quilowatts, a capacidade de computação é precificada em FLOPS, os dados também devem ser avaliados, classificados e valorizados." A realização dessa visão depende da transformação dos dados em quatro propriedades centrais:

1. Estruturado: de "sinal bruto" a "ativo utilizável"
2. Combinável: os "tijolos Lego" dos dados
3. Verificável: o "endosse de crédito" dos dados
4. Liquidável: a "realização do valor" dos dados

Na era do DataFi, os dados se tornarão a ponte que conecta a IA ao mundo real - os agentes de negociação percebem o sentimento do mercado através de dados on-chain, dApps autônomos otimizam serviços com base em dados de comportamento do usuário, e os usuários comuns obtêm rendimento contínuo através do compartilhamento de dados. Assim como a rede elétrica deu origem à Revolução Industrial, a rede de computação está dando origem à Revolução da Internet, e essa nova rede de dados está gerando a "revolução dos dados" da IA.

Conclusão

Quando falamos sobre o futuro da IA, frequentemente nos concentramos no "nível de inteligência" dos modelos, mas ignoramos o "solo de dados" que sustenta essa inteligência. A infraestrutura de dados on-chain revela uma verdade central: a evolução da IA é, na essência, a evolução da infraestrutura de dados. Da "limitação" dos dados gerados pelos humanos à "descoberta de valor" dos dados on-chain, da "desordem" dos sinais fragmentados à "ordem" dos dados estruturados, da "recurso gratuito" dos dados ao "ativo de capital" do DataFi, essa infraestrutura está remodelando a lógica subjacente da indústria de 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 precisam apenas de modelos ou carteiras, mas também de dados programáveis, de alto sinal e sem necessidade de confiança. Isso não é apenas a visão de uma empresa, mas sim uma tendência inevitável para a maturação da indústria de IA.