La próxima revolución de la industria de la IA: de la competencia por la potencia computacional a la infraestructura de datos
Con la escala de parámetros de los modelos de inteligencia artificial superando los billones, la potencia computacional se mide en quintillones de operaciones por segundo, un núcleo olvidado de la bottleneck está saliendo a la luz: los datos. La próxima revolución de la industria de la IA no será impulsada por la arquitectura del modelo o la Potencia computacional de los chips, sino que dependerá de cómo convertir los datos de comportamiento humano fragmentados en capital verificable, estructurado y listo para la IA. Esta percepción no solo revela la contradicción estructural del desarrollo actual de la IA, sino que también esboza un nuevo panorama de la "era DataFi" - en esta era, los datos ya no son un subproducto de la tecnología, sino un factor de producción central que puede ser medido, comercializado y valorizado, como la electricidad y la Potencia computacional.
De la competencia por la potencia computacional a la hambruna de datos: las contradicciones estructurales de la industria de la IA
El desarrollo de la IA ha sido impulsado a largo plazo por el doble núcleo "modelo-potencia computacional". Desde la revolución del aprendizaje profundo, los parámetros del modelo han pasado de millones a billones, y la demanda de potencia computacional ha crecido de manera exponencial. Según los datos, el costo de entrenar un modelo de lenguaje avanzado ha superado los 100 millones de dólares, de los cuales el 90% se destina al alquiler de clústeres de GPU. Sin embargo, mientras la industria centra su atención en "modelos más grandes" y "chips más rápidos", una crisis del lado de la oferta de datos está llegando silenciosamente.
Los "datos orgánicos" generados por humanos han alcanzado un techo de crecimiento. Tomando como ejemplo los datos textuales, la cantidad total de textos de alta calidad disponibles públicamente en Internet (libros, artículos, noticias) es de aproximadamente 10^12 palabras, mientras que el entrenamiento de un modelo de mil millones de parámetros requiere aproximadamente datos a nivel de 10^13 palabras, lo que significa que el actual conjunto de datos solo puede soportar el entrenamiento de 10 modelos de tamaño equivalente. Más grave aún es que los datos duplicados y el contenido de baja calidad representan más del 60%, lo que comprime aún más la oferta de datos efectivos. Cuando el modelo comienza a "devorar" los datos que genera por sí mismo (como artículos escritos por IA, imágenes generadas por IA), la degradación del rendimiento del modelo causada por la "contaminación de datos" se ha convertido en una preocupación en la industria.
La raíz de esta contradicción radica en que la industria de la IA ha considerado durante mucho tiempo los datos como "recursos gratuitos", en lugar de "activos estratégicos" que necesitan ser cultivados con cuidado. Los modelos y la Potencia computacional han formado un sistema de mercado maduro: la Potencia computacional se valora en plataformas en la nube según FLOPS, y los modelos tienen interfaces API que cobran según el número de llamadas. Sin embargo, la producción, limpieza, verificación y transacción de datos aún se encuentra en la "era salvaje". La próxima década de la IA será la década de la "infraestructura de datos", y los datos en la cadena de la red criptográfica son la clave para desbloquear esta situación.
Datos en cadena: la "base de datos de comportamiento humano" más necesaria para la IA
En el contexto de la escasez de datos, los datos en cadena de las redes criptográficas están demostrando un valor insustituible. En comparación con los datos de Internet tradicionales (como publicaciones en redes sociales, comentarios de comercio electrónico), los datos en cadena poseen inherentemente la autenticidad de "alineación de incentivos" — cada transacción, cada interacción de contrato, cada acción de una dirección de billetera, están directamente vinculadas a capital real y son inalterables. Esto se puede definir como "los datos de comportamiento de alineación de incentivos humanos más concentrados en Internet", que se manifiesta en tres dimensiones:
Señales de "intención" del mundo real
Los datos registrados en la cadena no son comentarios emocionalmente cargados o clics al azar, sino decisiones de comportamiento que se votan con dinero real. Por ejemplo, el acto de intercambiar activos en un DEX, hipotecar préstamos en una plataforma de préstamos o registrar un dominio en un servicio de nombres de dominio, refleja directamente el juicio del usuario sobre el valor del proyecto, la preferencia de riesgo y la estrategia de asignación de fondos. Estos datos "avalados por capital" tienen un valor extremadamente alto para entrenar la capacidad de decisión de la IA (como predicciones financieras, análisis de mercado). En comparación, los datos de Internet tradicionales están llenos de "ruido" — como los me gusta falsos en las redes sociales y las reseñas de pedidos falsos en las plataformas de comercio electrónico; estos datos no solo no pueden entrenar modelos de IA confiables, sino que además pueden engañar el juicio del modelo.
cadena de "comportamiento" rastreable
La transparencia de la blockchain permite que el comportamiento del usuario sea completamente rastreable. El historial de transacciones de una dirección de billetera, los protocolos con los que ha interactuado y los cambios en los activos que posee, forman una "cadena de comportamiento" coherente. Por ejemplo, al analizar las operaciones de una dirección en protocolos DeFi desde 2020 hasta la fecha, la IA puede identificar con precisión si es un "tenedor a largo plazo", un "comerciante de arbitraje" o un "proveedor de liquidez", y a partir de esto, construir un perfil de usuario. Estos datos de comportamiento estructurados son precisamente los "muestras de razonamiento humano" más escasas en los modelos de IA actuales.
acceso "sin permisos" en un ecosistema abierto
A diferencia de la naturaleza cerrada de los datos empresariales tradicionales (como los registros de transacciones bancarias y los datos de usuarios de comercio electrónico), los datos en la cadena son abiertos y no requieren permisos. Cualquier desarrollador puede acceder a datos originales a través de exploradores de blockchain o APIs de datos, lo que proporciona una fuente de datos "sin barreras" para el entrenamiento de modelos de IA. Sin embargo, esta apertura también conlleva desafíos: los datos en la cadena existen en forma de "registros de eventos" (como el evento de Transferencia ERC-20 de Ethereum, los eventos de Swap en los intercambios), son "señales crudas" no estructuradas que necesitan ser limpiadas, estandarizadas y relacionadas para ser utilizadas por modelos de IA. Actualmente, la "tasa de conversión estructurada" de los datos en la cadena es inferior al 5%, y una gran cantidad de señales de alto valor están enterradas en miles de millones de eventos fragmentados.
Hyperdata Network: el "sistema operativo" de los datos en cadena
Para resolver el problema de la fragmentación de datos en la cadena, la industria ha propuesto Hyperdata Network: un "sistema operativo inteligente en la cadena" diseñado específicamente para IA. Su objetivo principal es transformar las señales dispersas en la cadena en datos listos para IA, estructurados, verificables y combinables en tiempo real.
Manuscrito: estándares de datos abiertos, para que la IA "entienda" el mundo en la cadena.
Uno de los principales puntos de dolor de los datos en cadena es "el formato desordenado"; los formatos de los registros de eventos varían entre diferentes blockchain (como Ethereum, Solana, Avalanche), y la estructura de datos de diferentes versiones del mismo protocolo también puede cambiar. Manuscript, como un estándar de esquema de datos abierto, unifica la definición y la forma de descripción de los datos en cadena. Por ejemplo, estandariza el "comportamiento de participación del usuario" en datos estructurados que incluyen los campos staker_address, protocol_id, amount, timestamp, reward_token, asegurando que el modelo de IA no necesite adaptarse a diferentes formatos de datos de cadenas o protocolos, sino que pueda "comprender" directamente la lógica de negocio detrás de los datos.
Este valor estandarizado radica en la reducción de los costos de fricción en el desarrollo de IA. Supongamos que un equipo quiere entrenar un "modelo de predicción del comportamiento de usuarios de DeFi"; de manera tradicional, se necesitaría integrar las API de múltiples cadenas como Ethereum, Polygon, etc., y escribir diferentes scripts de análisis. Sin embargo, basado en Manuscript, todos los datos en cadena ya han sido preprocesados según un estándar unificado, los desarrolladores pueden llamar directamente a datos estructurados como "registros de participación de usuarios" y "registros de provisión de liquidez", lo que reduce drásticamente el ciclo de entrenamiento del modelo.
El requisito central de los modelos de IA para los datos es la "credibilidad"; si los datos de entrenamiento son alterados o contaminados, la salida del modelo no tendrá valor alguno. El mecanismo AVS (Active Validator Set) de Ethereum puede garantizar la autenticidad de los datos. AVS es un componente de extensión de la capa de consenso de Ethereum, compuesto por nodos de validadores con más de 600,000 ETH en garantía, que son responsables de verificar la integridad y precisión de los datos en la cadena. Al procesar un evento en la cadena, los nodos AVS validan cruzadamente los valores hash de los datos, la información de firma y el estado en la cadena, asegurando que los datos estructurados generados coincidan exactamente con los datos originales en la cadena.
Este mecanismo de verificación de "garantía de economía criptográfica" resuelve el problema de confianza de la verificación centralizada de datos tradicionales. Por ejemplo, si una empresa de IA utiliza datos en cadena proporcionados por una institución centralizada, debe confiar en que dicha institución no ha alterado los datos; mientras que al utilizar Hyperdata Network, la autenticidad de los datos es respaldada por una red de validadores descentralizada, y cualquier intento de alteración activará el mecanismo de penalización del contrato inteligente (como la deducción del ETH en garantía).
Capa de disponibilidad de datos de alta capacidad de procesamiento
Los modelos de IA, especialmente las aplicaciones de IA interactivas en tiempo real (como los robots de trading y el servicio al cliente inteligente), requieren un suministro de datos de baja latencia y alta capacidad de procesamiento. A través de la optimización de algoritmos de compresión de datos y protocolos de transmisión, se logra el procesamiento en tiempo real de cientos de miles de eventos en la cadena por segundo. Por ejemplo, cuando se realiza una gran transacción en un DEX, el sistema puede completar la extracción de datos, la normalización y la verificación en 1 segundo, y enviar la "señal de gran transacción" estructurada a los modelos de IA suscritos, lo que les permite ajustar oportunamente la estrategia de trading.
Detrás de la alta capacidad de procesamiento se encuentra una arquitectura modular: se separan el almacenamiento de datos y el cálculo, el almacenamiento de datos es asumido por una red de nodos distribuidos, mientras que el cálculo se realiza a través de Rollup fuera de la cadena, evitando así el cuello de botella de rendimiento de la propia blockchain. Este diseño permite que el sistema soporte la demanda de datos en tiempo real de aplicaciones de IA a gran escala, como proporcionar servicios de datos en línea en la cadena para numerosos agentes de transacción simultáneamente.
Era de DataFi: Cuando los datos se convierten en "capital" negociable
El objetivo final de Hyperdata Network es impulsar a la industria de la IA hacia la era DataFi: los datos ya no son "material de entrenamiento" pasivo, sino "capital" activo que puede ser valorado, negociado y apreciado. Así como la electricidad se valora en kilovatios, la potencia computacional se valora en FLOPS, los datos también deben ser puntuados, clasificados y valorados. La realización de esta visión depende de transformar los datos en cuatro propiedades centrales:
Estructurado: de "señal original" a "activo utilizable"
Los datos en cadena sin procesar son como "petróleo crudo", que necesita ser refinado para convertirse en "gasolina". A través de la estandarización, se transforman en datos estructurados, por ejemplo, descomponiendo "la dirección de la billetera A depositó X tokens en el protocolo B en el tiempo T" en datos multidimensionales que incluyen el perfil del usuario, las propiedades del protocolo, el tipo de activo y la marca de tiempo. Esta estructuración permite que los datos sean llamados directamente por modelos de IA, tan simple como llamar a una interfaz API.
Combinable: los "bloques de Lego" de los datos
En Web3, la "composabilidad" ha dado lugar a la explosión de DeFi (como la innovación en combinaciones de diferentes protocolos). Llevar esta idea al ámbito de los datos: los datos estructurados pueden combinarse libremente como bloques de Lego. Por ejemplo, los desarrolladores pueden combinar "registros de participación de usuarios" (de protocolos de participación) con "datos de fluctuación de precios" (de oráculos), y "cantidad de menciones en redes sociales" (de API de plataformas sociales) para entrenar un "modelo de predicción del sentimiento del mercado DeFi". Esta composabilidad expande enormemente los límites de aplicación de los datos, permitiendo que la innovación en IA ya no esté limitada a una única fuente de datos.
verificable: "respaldo crediticio" de los datos
A través de datos estructurados verificados, se generará una "huella digital de datos" (valor hash) y se almacenará en la cadena de bloques. Cualquier aplicación de IA o desarrollador que use esos datos puede confirmar la autenticidad de los datos verificando el valor hash. Esta "verificabilidad" otorga a los datos propiedades de crédito: por ejemplo, un conjunto de datos etiquetado como "señal de trading de alta calidad" puede tener su historial de precisión rastreado a través de los registros hash en la cadena de bloques, lo que significa que los usuarios no necesitan confiar en el proveedor del conjunto de datos, solo necesitan verificar la huella digital de los datos para juzgar la calidad de los datos.
Capitalizable: la "monetización del valor" de los datos
En la era de DataFi, los proveedores de datos pueden monetizar datos estructurados directamente a través de Hyperdata Network. Por ejemplo, un equipo desarrolló una "señal de alerta de vulnerabilidades de contratos inteligentes" analizando datos en la cadena, y puede empaquetar esa señal como un servicio API, cobrando por número de llamadas; los usuarios comunes también pueden autorizar el intercambio de sus datos anónimos en la cadena y obtener recompensas en tokens de datos. En el ecosistema, el valor de los datos es determinado por la oferta y la demanda del mercado: las señales de transacción de alta precisión pueden tener precios más altos, mientras que los datos de comportamiento de usuarios básicos pueden ser cobrados por uso.
Conclusión: Revolución de datos, la próxima década de la IA
Cuando hablamos del futuro de la IA, a menudo nos enfocamos en el "nivel de inteligencia" del modelo, pero pasamos por alto el "suelo de datos" que sostiene esa inteligencia. Hyperdata Network revela una verdad fundamental: la evolución de la IA es, en esencia, la evolución de la infraestructura de datos. Desde la "limitación" de los datos generados por los humanos hasta el "descubrimiento de valor" de los datos en la cadena, desde el "desorden" de las señales fragmentadas hasta la "orden" de los datos estructurados, desde los "recursos gratuitos" de los datos hasta los "activos de capital" de DataFi, esta nueva infraestructura está remodelando la lógica subyacente de la industria de la IA.
En esta era de DataFi, los datos se convertirán en el puente que conecta la IA con el mundo real: los agentes de trading perciben el sentimiento del mercado a través de datos en cadena, las dApps autónomas optimizan sus servicios mediante datos de comportamiento de los usuarios, y los usuarios comunes obtienen ingresos sostenidos al compartir datos. Así como la red eléctrica dio lugar a la revolución industrial, la Potencia computacional de la red dio origen a la revolución de internet, la Hyperdata Network está gestando la "revolución de datos" de la IA.
Las aplicaciones nativas de IA de próxima generación no solo necesitan modelos o billeteras, sino también datos programables, sin necesidad de confianza y de alta calidad. Cuando los datos finalmente se les otorgue el valor que merecen, la IA podrá liberar verdaderamente el poder de cambiar el mundo.
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ContractCollector
· 08-10 03:27
No te apresures a acumular datos, primero echa un vistazo al Al Contado y a los contratos.
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DeFiCaffeinator
· 08-10 01:16
¿De verdad habrá alguien que crea en esta trampa de capitalización de datos?
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FudVaccinator
· 08-10 01:16
Datos Minero, ¡a excavar!
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SchroedingersFrontrun
· 08-10 01:12
¡Ah, tengo mucha hambre! Ya estoy en una hambruna de datos.
Revolución de datos AI: los datos on-chain se convierten en la clave para romper los cuellos de botella de la inteligencia artificial
La próxima revolución de la industria de la IA: de la competencia por la potencia computacional a la infraestructura de datos
Con la escala de parámetros de los modelos de inteligencia artificial superando los billones, la potencia computacional se mide en quintillones de operaciones por segundo, un núcleo olvidado de la bottleneck está saliendo a la luz: los datos. La próxima revolución de la industria de la IA no será impulsada por la arquitectura del modelo o la Potencia computacional de los chips, sino que dependerá de cómo convertir los datos de comportamiento humano fragmentados en capital verificable, estructurado y listo para la IA. Esta percepción no solo revela la contradicción estructural del desarrollo actual de la IA, sino que también esboza un nuevo panorama de la "era DataFi" - en esta era, los datos ya no son un subproducto de la tecnología, sino un factor de producción central que puede ser medido, comercializado y valorizado, como la electricidad y la Potencia computacional.
De la competencia por la potencia computacional a la hambruna de datos: las contradicciones estructurales de la industria de la IA
El desarrollo de la IA ha sido impulsado a largo plazo por el doble núcleo "modelo-potencia computacional". Desde la revolución del aprendizaje profundo, los parámetros del modelo han pasado de millones a billones, y la demanda de potencia computacional ha crecido de manera exponencial. Según los datos, el costo de entrenar un modelo de lenguaje avanzado ha superado los 100 millones de dólares, de los cuales el 90% se destina al alquiler de clústeres de GPU. Sin embargo, mientras la industria centra su atención en "modelos más grandes" y "chips más rápidos", una crisis del lado de la oferta de datos está llegando silenciosamente.
Los "datos orgánicos" generados por humanos han alcanzado un techo de crecimiento. Tomando como ejemplo los datos textuales, la cantidad total de textos de alta calidad disponibles públicamente en Internet (libros, artículos, noticias) es de aproximadamente 10^12 palabras, mientras que el entrenamiento de un modelo de mil millones de parámetros requiere aproximadamente datos a nivel de 10^13 palabras, lo que significa que el actual conjunto de datos solo puede soportar el entrenamiento de 10 modelos de tamaño equivalente. Más grave aún es que los datos duplicados y el contenido de baja calidad representan más del 60%, lo que comprime aún más la oferta de datos efectivos. Cuando el modelo comienza a "devorar" los datos que genera por sí mismo (como artículos escritos por IA, imágenes generadas por IA), la degradación del rendimiento del modelo causada por la "contaminación de datos" se ha convertido en una preocupación en la industria.
La raíz de esta contradicción radica en que la industria de la IA ha considerado durante mucho tiempo los datos como "recursos gratuitos", en lugar de "activos estratégicos" que necesitan ser cultivados con cuidado. Los modelos y la Potencia computacional han formado un sistema de mercado maduro: la Potencia computacional se valora en plataformas en la nube según FLOPS, y los modelos tienen interfaces API que cobran según el número de llamadas. Sin embargo, la producción, limpieza, verificación y transacción de datos aún se encuentra en la "era salvaje". La próxima década de la IA será la década de la "infraestructura de datos", y los datos en la cadena de la red criptográfica son la clave para desbloquear esta situación.
Datos en cadena: la "base de datos de comportamiento humano" más necesaria para la IA
En el contexto de la escasez de datos, los datos en cadena de las redes criptográficas están demostrando un valor insustituible. En comparación con los datos de Internet tradicionales (como publicaciones en redes sociales, comentarios de comercio electrónico), los datos en cadena poseen inherentemente la autenticidad de "alineación de incentivos" — cada transacción, cada interacción de contrato, cada acción de una dirección de billetera, están directamente vinculadas a capital real y son inalterables. Esto se puede definir como "los datos de comportamiento de alineación de incentivos humanos más concentrados en Internet", que se manifiesta en tres dimensiones:
Señales de "intención" del mundo real
Los datos registrados en la cadena no son comentarios emocionalmente cargados o clics al azar, sino decisiones de comportamiento que se votan con dinero real. Por ejemplo, el acto de intercambiar activos en un DEX, hipotecar préstamos en una plataforma de préstamos o registrar un dominio en un servicio de nombres de dominio, refleja directamente el juicio del usuario sobre el valor del proyecto, la preferencia de riesgo y la estrategia de asignación de fondos. Estos datos "avalados por capital" tienen un valor extremadamente alto para entrenar la capacidad de decisión de la IA (como predicciones financieras, análisis de mercado). En comparación, los datos de Internet tradicionales están llenos de "ruido" — como los me gusta falsos en las redes sociales y las reseñas de pedidos falsos en las plataformas de comercio electrónico; estos datos no solo no pueden entrenar modelos de IA confiables, sino que además pueden engañar el juicio del modelo.
cadena de "comportamiento" rastreable
La transparencia de la blockchain permite que el comportamiento del usuario sea completamente rastreable. El historial de transacciones de una dirección de billetera, los protocolos con los que ha interactuado y los cambios en los activos que posee, forman una "cadena de comportamiento" coherente. Por ejemplo, al analizar las operaciones de una dirección en protocolos DeFi desde 2020 hasta la fecha, la IA puede identificar con precisión si es un "tenedor a largo plazo", un "comerciante de arbitraje" o un "proveedor de liquidez", y a partir de esto, construir un perfil de usuario. Estos datos de comportamiento estructurados son precisamente los "muestras de razonamiento humano" más escasas en los modelos de IA actuales.
acceso "sin permisos" en un ecosistema abierto
A diferencia de la naturaleza cerrada de los datos empresariales tradicionales (como los registros de transacciones bancarias y los datos de usuarios de comercio electrónico), los datos en la cadena son abiertos y no requieren permisos. Cualquier desarrollador puede acceder a datos originales a través de exploradores de blockchain o APIs de datos, lo que proporciona una fuente de datos "sin barreras" para el entrenamiento de modelos de IA. Sin embargo, esta apertura también conlleva desafíos: los datos en la cadena existen en forma de "registros de eventos" (como el evento de Transferencia ERC-20 de Ethereum, los eventos de Swap en los intercambios), son "señales crudas" no estructuradas que necesitan ser limpiadas, estandarizadas y relacionadas para ser utilizadas por modelos de IA. Actualmente, la "tasa de conversión estructurada" de los datos en la cadena es inferior al 5%, y una gran cantidad de señales de alto valor están enterradas en miles de millones de eventos fragmentados.
Hyperdata Network: el "sistema operativo" de los datos en cadena
Para resolver el problema de la fragmentación de datos en la cadena, la industria ha propuesto Hyperdata Network: un "sistema operativo inteligente en la cadena" diseñado específicamente para IA. Su objetivo principal es transformar las señales dispersas en la cadena en datos listos para IA, estructurados, verificables y combinables en tiempo real.
Manuscrito: estándares de datos abiertos, para que la IA "entienda" el mundo en la cadena.
Uno de los principales puntos de dolor de los datos en cadena es "el formato desordenado"; los formatos de los registros de eventos varían entre diferentes blockchain (como Ethereum, Solana, Avalanche), y la estructura de datos de diferentes versiones del mismo protocolo también puede cambiar. Manuscript, como un estándar de esquema de datos abierto, unifica la definición y la forma de descripción de los datos en cadena. Por ejemplo, estandariza el "comportamiento de participación del usuario" en datos estructurados que incluyen los campos staker_address, protocol_id, amount, timestamp, reward_token, asegurando que el modelo de IA no necesite adaptarse a diferentes formatos de datos de cadenas o protocolos, sino que pueda "comprender" directamente la lógica de negocio detrás de los datos.
Este valor estandarizado radica en la reducción de los costos de fricción en el desarrollo de IA. Supongamos que un equipo quiere entrenar un "modelo de predicción del comportamiento de usuarios de DeFi"; de manera tradicional, se necesitaría integrar las API de múltiples cadenas como Ethereum, Polygon, etc., y escribir diferentes scripts de análisis. Sin embargo, basado en Manuscript, todos los datos en cadena ya han sido preprocesados según un estándar unificado, los desarrolladores pueden llamar directamente a datos estructurados como "registros de participación de usuarios" y "registros de provisión de liquidez", lo que reduce drásticamente el ciclo de entrenamiento del modelo.
El requisito central de los modelos de IA para los datos es la "credibilidad"; si los datos de entrenamiento son alterados o contaminados, la salida del modelo no tendrá valor alguno. El mecanismo AVS (Active Validator Set) de Ethereum puede garantizar la autenticidad de los datos. AVS es un componente de extensión de la capa de consenso de Ethereum, compuesto por nodos de validadores con más de 600,000 ETH en garantía, que son responsables de verificar la integridad y precisión de los datos en la cadena. Al procesar un evento en la cadena, los nodos AVS validan cruzadamente los valores hash de los datos, la información de firma y el estado en la cadena, asegurando que los datos estructurados generados coincidan exactamente con los datos originales en la cadena.
Este mecanismo de verificación de "garantía de economía criptográfica" resuelve el problema de confianza de la verificación centralizada de datos tradicionales. Por ejemplo, si una empresa de IA utiliza datos en cadena proporcionados por una institución centralizada, debe confiar en que dicha institución no ha alterado los datos; mientras que al utilizar Hyperdata Network, la autenticidad de los datos es respaldada por una red de validadores descentralizada, y cualquier intento de alteración activará el mecanismo de penalización del contrato inteligente (como la deducción del ETH en garantía).
Capa de disponibilidad de datos de alta capacidad de procesamiento
Los modelos de IA, especialmente las aplicaciones de IA interactivas en tiempo real (como los robots de trading y el servicio al cliente inteligente), requieren un suministro de datos de baja latencia y alta capacidad de procesamiento. A través de la optimización de algoritmos de compresión de datos y protocolos de transmisión, se logra el procesamiento en tiempo real de cientos de miles de eventos en la cadena por segundo. Por ejemplo, cuando se realiza una gran transacción en un DEX, el sistema puede completar la extracción de datos, la normalización y la verificación en 1 segundo, y enviar la "señal de gran transacción" estructurada a los modelos de IA suscritos, lo que les permite ajustar oportunamente la estrategia de trading.
Detrás de la alta capacidad de procesamiento se encuentra una arquitectura modular: se separan el almacenamiento de datos y el cálculo, el almacenamiento de datos es asumido por una red de nodos distribuidos, mientras que el cálculo se realiza a través de Rollup fuera de la cadena, evitando así el cuello de botella de rendimiento de la propia blockchain. Este diseño permite que el sistema soporte la demanda de datos en tiempo real de aplicaciones de IA a gran escala, como proporcionar servicios de datos en línea en la cadena para numerosos agentes de transacción simultáneamente.
Era de DataFi: Cuando los datos se convierten en "capital" negociable
El objetivo final de Hyperdata Network es impulsar a la industria de la IA hacia la era DataFi: los datos ya no son "material de entrenamiento" pasivo, sino "capital" activo que puede ser valorado, negociado y apreciado. Así como la electricidad se valora en kilovatios, la potencia computacional se valora en FLOPS, los datos también deben ser puntuados, clasificados y valorados. La realización de esta visión depende de transformar los datos en cuatro propiedades centrales:
Estructurado: de "señal original" a "activo utilizable"
Los datos en cadena sin procesar son como "petróleo crudo", que necesita ser refinado para convertirse en "gasolina". A través de la estandarización, se transforman en datos estructurados, por ejemplo, descomponiendo "la dirección de la billetera A depositó X tokens en el protocolo B en el tiempo T" en datos multidimensionales que incluyen el perfil del usuario, las propiedades del protocolo, el tipo de activo y la marca de tiempo. Esta estructuración permite que los datos sean llamados directamente por modelos de IA, tan simple como llamar a una interfaz API.
Combinable: los "bloques de Lego" de los datos
En Web3, la "composabilidad" ha dado lugar a la explosión de DeFi (como la innovación en combinaciones de diferentes protocolos). Llevar esta idea al ámbito de los datos: los datos estructurados pueden combinarse libremente como bloques de Lego. Por ejemplo, los desarrolladores pueden combinar "registros de participación de usuarios" (de protocolos de participación) con "datos de fluctuación de precios" (de oráculos), y "cantidad de menciones en redes sociales" (de API de plataformas sociales) para entrenar un "modelo de predicción del sentimiento del mercado DeFi". Esta composabilidad expande enormemente los límites de aplicación de los datos, permitiendo que la innovación en IA ya no esté limitada a una única fuente de datos.
verificable: "respaldo crediticio" de los datos
A través de datos estructurados verificados, se generará una "huella digital de datos" (valor hash) y se almacenará en la cadena de bloques. Cualquier aplicación de IA o desarrollador que use esos datos puede confirmar la autenticidad de los datos verificando el valor hash. Esta "verificabilidad" otorga a los datos propiedades de crédito: por ejemplo, un conjunto de datos etiquetado como "señal de trading de alta calidad" puede tener su historial de precisión rastreado a través de los registros hash en la cadena de bloques, lo que significa que los usuarios no necesitan confiar en el proveedor del conjunto de datos, solo necesitan verificar la huella digital de los datos para juzgar la calidad de los datos.
Capitalizable: la "monetización del valor" de los datos
En la era de DataFi, los proveedores de datos pueden monetizar datos estructurados directamente a través de Hyperdata Network. Por ejemplo, un equipo desarrolló una "señal de alerta de vulnerabilidades de contratos inteligentes" analizando datos en la cadena, y puede empaquetar esa señal como un servicio API, cobrando por número de llamadas; los usuarios comunes también pueden autorizar el intercambio de sus datos anónimos en la cadena y obtener recompensas en tokens de datos. En el ecosistema, el valor de los datos es determinado por la oferta y la demanda del mercado: las señales de transacción de alta precisión pueden tener precios más altos, mientras que los datos de comportamiento de usuarios básicos pueden ser cobrados por uso.
Conclusión: Revolución de datos, la próxima década de la IA
Cuando hablamos del futuro de la IA, a menudo nos enfocamos en el "nivel de inteligencia" del modelo, pero pasamos por alto el "suelo de datos" que sostiene esa inteligencia. Hyperdata Network revela una verdad fundamental: la evolución de la IA es, en esencia, la evolución de la infraestructura de datos. Desde la "limitación" de los datos generados por los humanos hasta el "descubrimiento de valor" de los datos en la cadena, desde el "desorden" de las señales fragmentadas hasta la "orden" de los datos estructurados, desde los "recursos gratuitos" de los datos hasta los "activos de capital" de DataFi, esta nueva infraestructura está remodelando la lógica subyacente de la industria de la IA.
En esta era de DataFi, los datos se convertirán en el puente que conecta la IA con el mundo real: los agentes de trading perciben el sentimiento del mercado a través de datos en cadena, las dApps autónomas optimizan sus servicios mediante datos de comportamiento de los usuarios, y los usuarios comunes obtienen ingresos sostenidos al compartir datos. Así como la red eléctrica dio lugar a la revolución industrial, la Potencia computacional de la red dio origen a la revolución de internet, la Hyperdata Network está gestando la "revolución de datos" de la IA.
Las aplicaciones nativas de IA de próxima generación no solo necesitan modelos o billeteras, sino también datos programables, sin necesidad de confianza y de alta calidad. Cuando los datos finalmente se les otorgue el valor que merecen, la IA podrá liberar verdaderamente el poder de cambiar el mundo.