Revolusi Berikutnya dalam Industri AI: Dari Daya Komputasi ke Infrastruktur Data
Seiring dengan skala parameter model kecerdasan buatan yang melampaui triliunan, daya komputasi diukur dalam triliunan operasi per detik, sebuah kendala inti yang diabaikan mulai muncul ke permukaan—data. Revolusi berikutnya dalam industri AI tidak akan didorong oleh arsitektur model atau daya komputasi 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 sebuah gambaran baru dari "Era DataFi"—di era ini, data bukan lagi produk sampingan dari teknologi, tetapi merupakan faktor produksi inti yang dapat diukur, diperdagangkan, dan ditingkatkan nilainya seperti listrik dan Daya Komputasi.
Dari Daya Komputasi Kompetisi ke Kelaparan Data: Kontradiksi Struktural dalam Industri AI
Perkembangan AI telah lama didorong oleh dual inti "model-Daya Komputasi". Sejak revolusi pembelajaran mendalam, parameter model telah melompat dari tingkat jutaan ke tingkat triliunan, dan permintaan daya komputasi meningkat secara eksponensial. Menurut data, biaya untuk melatih model bahasa besar yang canggih telah melebihi 100 juta USD, di mana 90% digunakan untuk penyewaan kluster GPU. Namun, saat industri memfokuskan perhatian pada "model yang lebih besar" dan "chip yang lebih cepat", krisis sisi pasokan data secara diam-diam telah muncul.
"Data organik" yang dihasilkan manusia telah mencapai batas pertumbuhan. Mengambil data teks sebagai contoh, total jumlah teks berkualitas tinggi yang dapat diambil dari internet (buku, makalah, berita) sekitar 10^12 kata, sementara pelatihan model dengan seratus miliar parameter memerlukan konsumsi data sekitar tingkat 10^13 kata—ini berarti kolam data yang ada hanya dapat mendukung pelatihan 10 model dengan skala yang sama. Yang lebih parah, data duplikat dan konten berkualitas rendah menyumbang lebih dari 60%, yang lebih lanjut memperkecil pasokan data yang efektif. Ketika model mulai "melahap" data yang dihasilkannya sendiri (seperti artikel yang ditulis AI, gambar yang dihasilkan AI), penurunan kinerja model yang disebabkan oleh "kontaminasi data" telah menjadi kekhawatiran industri.
Sumber dari kontradiksi ini adalah: industri AI telah lama menganggap data sebagai "sumber daya gratis", bukan "aset strategis" yang perlu dibudidayakan dengan hati-hati. Model dan Daya Komputasi telah membentuk sistem pasar yang matang—Daya Komputasi dihargai berdasarkan FLOPS di platform cloud, model memiliki antarmuka API yang dikenakan biaya berdasarkan jumlah panggilan—tetapi produksi, pembersihan, verifikasi, dan perdagangan data masih berada di "era primitif". Sepuluh tahun ke depan 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 (seperti pos media sosial, ulasan e-commerce), data on-chain secara alami memiliki keaslian "penyelarasan insentif" — setiap transaksi, setiap interaksi kontrak, setiap perilaku alamat dompet langsung terkait dengan modal nyata, dan tidak dapat diubah. Ini dapat didefinisikan sebagai "data perilaku penyelarasan insentif manusia yang paling terkonsentrasi di internet", yang tercermin dalam tiga dimensi:
sinyal "niat" dunia nyata
Data yang dicatat di blockchain bukanlah komentar emosional atau klik sembarangan, tetapi adalah perilaku pengambilan keputusan yang menggunakan uang sungguhan untuk memberikan suara. Misalnya, tindakan sebuah dompet yang menukar aset di suatu DEX, menggadaikan pinjaman di platform pinjaman, atau mendaftar nama domain di layanan nama domain, secara langsung mencerminkan penilaian pengguna tentang nilai proyek, preferensi risiko, dan strategi alokasi dana. Data "yang didukung oleh modal" ini memiliki nilai tinggi untuk melatih kemampuan pengambilan keputusan AI (seperti prediksi keuangan, analisis pasar). Sebaliknya, data di internet tradisional dipenuhi dengan "noise"—seperti like palsu di media sosial, komentar palsu di platform e-commerce, data ini tidak hanya tidak dapat melatih model AI yang dapat diandalkan, tetapi malah dapat menyesatkan penilaian model.
Rantai Perilaku yang Dapat Dilacak
Transparansi blockchain memungkinkan perilaku pengguna untuk dilacak secara lengkap. Riwayat transaksi dari sebuah alamat dompet, protokol yang pernah berinteraksi, dan perubahan aset yang dimiliki, membentuk sebuah "rantai perilaku" yang koheren. Misalnya, dengan menganalisis operasi alamat tersebut dalam protokol DeFi dari 2020 hingga kini, AI dapat dengan tepat mengidentifikasi apakah ia adalah "pemegang jangka panjang", "trader arbitrase", atau "penyedia likuiditas", dan berdasarkan itu membangun profil pengguna. Data perilaku terstruktur ini adalah "contoh penalaran manusia" yang paling langka dalam model AI saat ini.
Akses "tanpa izin" ekosistem terbuka
Tidak seperti data perusahaan tradisional (seperti catatan transaksi bank, data pengguna e-commerce) yang tertutup, data on-chain adalah terbuka dan tidak memerlukan 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" (seperti peristiwa Transfer ERC-20 di Ethereum, peristiwa Swap di bursa), merupakan "sinyal mentah" yang tidak terstruktur, dan perlu dibersihkan, distandarisasi, dan dikaitkan agar dapat digunakan oleh model AI. Saat ini, "tingkat transformasi terstruktur" data on-chain kurang dari 5%, banyak sinyal bernilai tinggi terpendam di antara miliaran peristiwa yang terfragmentasi.
Hyperdata Network: "Sistem Operasi" untuk Data di Jalur
Untuk mengatasi masalah fragmentasi data di blockchain, industri telah memperkenalkan Hyperdata Network—"sistem operasi cerdas di blockchain" yang dirancang khusus untuk AI. Tujuan inti dari sistem ini adalah untuk mengubah sinyal blockchain yang terdistribusi menjadi data siap AI yang terstruktur, dapat diverifikasi, dan dapat dikombinasikan secara real-time.
Manuskrip: Standar Data Terbuka, agar AI "memahami" dunia di atas blockchain
Salah satu titik sakit terbesar dari data di blockchain adalah "format yang tidak teratur"—format log peristiwa dari berbagai blockchain (seperti Ethereum, Solana, Avalanche) berbeda-beda, dan struktur data dari versi yang berbeda dari protokol yang sama juga bisa berubah. Manuscript sebagai standar skema data terbuka, menyatukan definisi dan cara deskripsi data di blockchain. Sebagai contoh, ia menstandarkan "perilaku taruhan pengguna" menjadi data terstruktur yang mencakup staker_address, protocol_id, amount, timestamp, reward_token, dan lain-lain, memastikan bahwa model AI tidak perlu menyesuaikan dengan format data dari berbagai blockchain atau protokol, dan dapat "memahami" logika bisnis di balik data tersebut secara langsung.
Nilai standarisasi ini terletak pada pengurangan biaya gesekan dalam pengembangan AI. Misalkan sebuah tim ingin melatih "Model Prediksi Perilaku Pengguna DeFi", cara tradisional memerlukan pemanggilan API dari beberapa rantai seperti Ethereum, Polygon, dan lain-lain secara terpisah, serta penulisan skrip pemrosesan yang berbeda; sementara berdasarkan Manuscript, semua data on-chain telah diproses sebelumnya dengan standar yang sama, sehingga pengembang dapat langsung memanggil data terstruktur seperti "Catatan Staking Pengguna" dan "Catatan Penyediaan Likuiditas", yang secara signifikan memperpendek siklus pelatihan model.
Persyaratan inti model AI terhadap data adalah "tepercaya"—jika data pelatihan dirusak atau tercemar, keluaran model akan menjadi tidak berharga. Melalui mekanisme AVS (Active Validator Set) Ethereum, keaslian data dapat dijamin. AVS adalah komponen ekstensi dari lapisan konsensus Ethereum, terdiri dari lebih dari 600.000 validator node yang di-stake dengan ETH, yang bertanggung jawab untuk memverifikasi integritas dan akurasi data di blockchain. Ketika memproses sebuah peristiwa di blockchain, node AVS akan memverifikasi silang nilai hash data, informasi tanda tangan, dan status di blockchain, memastikan bahwa data terstruktur yang dihasilkan sepenuhnya konsisten dengan data asli di blockchain.
Mekanisme verifikasi "jaminan ekonomi kripto" ini menyelesaikan masalah kepercayaan yang ada pada verifikasi terpusat tradisional. Misalnya, jika sebuah perusahaan AI menggunakan data on-chain yang disediakan oleh lembaga terpusat, mereka harus mempercayai bahwa lembaga tersebut tidak mengubah data; sedangkan dengan menggunakan Jaringan Hyperdata, keaslian data dijamin oleh jaringan verifier terdesentralisasi, dan setiap tindakan perubahan akan memicu mekanisme hukuman dalam kontrak pintar (seperti pengurangan ETH yang dijaminkan).
Lapisan Ketersediaan Data Berkecepatan Tinggi
Model AI, terutama aplikasi AI interaktif waktu nyata (seperti robot perdagangan, layanan pelanggan cerdas), memerlukan pasokan data dengan latensi rendah dan throughput tinggi. Dengan mengoptimalkan algoritma kompresi data dan protokol transmisi, pemrosesan real-time dari ratusan ribu peristiwa di blockchain per detik dapat dicapai. Misalnya, ketika terjadi transaksi besar di suatu DEX, sistem dapat menyelesaikan ekstraksi data, standardisasi, dan verifikasi dalam 1 detik, dan mengirimkan "sinyal transaksi besar" yang terstruktur kepada model AI yang berlangganan, sehingga mereka dapat menyesuaikan strategi perdagangan dengan tepat waktu.
Di balik throughput tinggi adalah arsitektur modular—memisahkan penyimpanan data dan komputasi, penyimpanan data ditangani oleh jaringan node terdistribusi, sedangkan komputasi dilakukan melalui Rollup off-chain, menghindari bottleneck kinerja dari blockchain itu sendiri. Desain ini memungkinkan sistem untuk mendukung kebutuhan data waktu nyata aplikasi AI berskala besar, seperti memberikan layanan data on-chain yang online secara bersamaan untuk banyak agen transaksi.
Era DataFi: Ketika Data Menjadi "Modal" yang Dapat Diperdagangkan
Tujuan akhir dari Hyperdata Network adalah mendorong industri AI memasuki era DataFi—data tidak lagi menjadi "bahan pelatihan" yang pasif, tetapi menjadi "modal" yang aktif, dapat dinilai, diperdagangkan, dan meningkatkan nilai. Seperti listrik yang dihargai per kilowatt, Daya Komputasi dihargai per FLOPS, data juga harus dinilai, diperingkat, dan dinilai. Realisasi visi ini bergantung pada mengubah data menjadi empat atribut inti:
Terstruktur: dari "Sinyal Mentah" ke "Aset yang Dapat Digunakan"
Data on-chain yang belum diproses seperti "minyak mentah", perlu disuling agar menjadi "bensin". Melalui standarisasi, data tersebut diubah menjadi data terstruktur, misalnya dengan membongkar "alamat dompet A menyetor X token ke protokol B pada waktu T" menjadi data multidimensi yang mencakup profil pengguna, atribut protokol, jenis aset, dan cap waktu. Struktur ini memungkinkan data untuk dipanggil langsung oleh model AI, sama seperti memanggil antarmuka API.
Dapat Digabungkan: "Blok Lego" Data
Dalam Web3, "komposabilitas" telah memicu ledakan DeFi (seperti inovasi kombinasi berbagai protokol). Membawa ide ini ke dalam bidang data: data terstruktur dapat digabungkan dengan bebas seperti blok Lego. Misalnya, pengembang dapat menggabungkan "catatan staking pengguna" (dari protokol staking) dengan "data fluktuasi harga" (dari oracle), dan "jumlah penyebutan sosial" (dari API platform sosial) untuk melatih "model prediksi sentimen pasar DeFi". Komposabilitas ini sangat memperluas batasan aplikasi data, memungkinkan inovasi AI tidak lagi terbatas pada satu sumber data.
dapat diverifikasi: "dukungan kredit" data
Data terstruktur yang diverifikasi akan menghasilkan "sidik jari data" (nilai hash) yang unik, dan disimpan di blockchain. Setiap aplikasi AI atau pengembang yang menggunakan data tersebut dapat memverifikasi keaslian data dengan memverifikasi nilai hash. "Verifikabilitas" ini memberikan data sifat kredibilitas — misalnya, dataset yang dilabeli sebagai "sinyal transaksi berkualitas tinggi" dapat melacak akurasi historisnya melalui catatan hash di blockchain, pengguna tidak perlu mempercayai penyedia dataset, cukup dengan memverifikasi sidik jari data untuk menilai kualitas data.
dapat direalisasikan: "monetisasi nilai" data
Di era DataFi, penyedia data dapat langsung memonetisasi data terstruktur melalui Hyperdata Network. Misalnya, sebuah tim mengembangkan "sinyal peringatan kerentanan kontrak pintar" dengan menganalisis data di blockchain, dan dapat mengemas sinyal tersebut menjadi layanan API yang dikenakan biaya per panggilan; pengguna biasa juga dapat memberikan izin untuk berbagi data anonim mereka di blockchain dan mendapatkan imbalan token data. Dalam ekosistem, nilai data ditentukan oleh penawaran dan permintaan pasar—sinyal perdagangan dengan akurasi tinggi mungkin memiliki harga lebih tinggi, sementara data perilaku pengguna yang dasar mungkin dikenakan biaya per penggunaan.
Kesimpulan: Revolusi Data, Sepuluh Tahun Berikutnya untuk AI
Saat kita membahas masa depan AI, kita sering kali fokus pada "tingkat kecerdasan" model, tetapi mengabaikan "tanah data" yang mendukung kecerdasan tersebut. Hyperdata Network mengungkapkan sebuah kebenaran inti: evolusi AI, pada dasarnya adalah evolusi infrastruktur data. Dari "keterbatasan" data yang dihasilkan manusia hingga "penemuan nilai" data di blockchain, dari "kekacauan" sinyal yang terfragmentasi hingga "tertib" data terstruktur, dari "sumber daya gratis" data hingga "aset modal" DataFi, infrastruktur baru ini sedang membentuk ulang logika dasar industri AI.
Di era DataFi ini, data akan menjadi jembatan yang menghubungkan AI dengan dunia nyata—agen transaksi merasakan emosi pasar melalui data on-chain, dApp mandiri mengoptimalkan layanan melalui data perilaku pengguna, dan pengguna biasa mendapatkan pendapatan berkelanjutan melalui berbagi data. Sama seperti jaringan listrik melahirkan revolusi industri, Daya Komputasi jaringan melahirkan revolusi internet, Jaringan Hyperdata sedang melahirkan "revolusi data" AI.
Aplikasi AI-native generasi berikutnya tidak hanya membutuhkan model atau dompet, tetapi juga data yang tidak memerlukan kepercayaan, dapat diprogram, dan memiliki sinyal tinggi. Ketika data akhirnya diberikan nilai yang seharusnya, AI dapat benar-benar melepaskan kekuatan untuk mengubah dunia.
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.
14 Suka
Hadiah
14
4
Posting ulang
Bagikan
Komentar
0/400
ContractCollector
· 08-10 03:27
Jangan terburu-buru mengumpulkan data, lihat dulu Spot dan kontrak.
Lihat AsliBalas0
DeFiCaffeinator
· 08-10 01:16
Tidak mungkin ada yang benar-benar percaya pada jebakan kapitalisasi data ini.
Lihat AsliBalas0
FudVaccinator
· 08-10 01:16
Data penambang挖起来
Lihat AsliBalas0
SchroedingersFrontrun
· 08-10 01:12
Ah, saya sangat lapar, sudah lapar sampai menjadi kelangkaan data.
Revolusi Data AI: Data on-chain menjadi kunci untuk mengatasi hambatan dalam kecerdasan buatan
Revolusi Berikutnya dalam Industri AI: Dari Daya Komputasi ke Infrastruktur Data
Seiring dengan skala parameter model kecerdasan buatan yang melampaui triliunan, daya komputasi diukur dalam triliunan operasi per detik, sebuah kendala inti yang diabaikan mulai muncul ke permukaan—data. Revolusi berikutnya dalam industri AI tidak akan didorong oleh arsitektur model atau daya komputasi 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 sebuah gambaran baru dari "Era DataFi"—di era ini, data bukan lagi produk sampingan dari teknologi, tetapi merupakan faktor produksi inti yang dapat diukur, diperdagangkan, dan ditingkatkan nilainya seperti listrik dan Daya Komputasi.
Dari Daya Komputasi Kompetisi ke Kelaparan Data: Kontradiksi Struktural dalam Industri AI
Perkembangan AI telah lama didorong oleh dual inti "model-Daya Komputasi". Sejak revolusi pembelajaran mendalam, parameter model telah melompat dari tingkat jutaan ke tingkat triliunan, dan permintaan daya komputasi meningkat secara eksponensial. Menurut data, biaya untuk melatih model bahasa besar yang canggih telah melebihi 100 juta USD, di mana 90% digunakan untuk penyewaan kluster GPU. Namun, saat industri memfokuskan perhatian pada "model yang lebih besar" dan "chip yang lebih cepat", krisis sisi pasokan data secara diam-diam telah muncul.
"Data organik" yang dihasilkan manusia telah mencapai batas pertumbuhan. Mengambil data teks sebagai contoh, total jumlah teks berkualitas tinggi yang dapat diambil dari internet (buku, makalah, berita) sekitar 10^12 kata, sementara pelatihan model dengan seratus miliar parameter memerlukan konsumsi data sekitar tingkat 10^13 kata—ini berarti kolam data yang ada hanya dapat mendukung pelatihan 10 model dengan skala yang sama. Yang lebih parah, data duplikat dan konten berkualitas rendah menyumbang lebih dari 60%, yang lebih lanjut memperkecil pasokan data yang efektif. Ketika model mulai "melahap" data yang dihasilkannya sendiri (seperti artikel yang ditulis AI, gambar yang dihasilkan AI), penurunan kinerja model yang disebabkan oleh "kontaminasi data" telah menjadi kekhawatiran industri.
Sumber dari kontradiksi ini adalah: industri AI telah lama menganggap data sebagai "sumber daya gratis", bukan "aset strategis" yang perlu dibudidayakan dengan hati-hati. Model dan Daya Komputasi telah membentuk sistem pasar yang matang—Daya Komputasi dihargai berdasarkan FLOPS di platform cloud, model memiliki antarmuka API yang dikenakan biaya berdasarkan jumlah panggilan—tetapi produksi, pembersihan, verifikasi, dan perdagangan data masih berada di "era primitif". Sepuluh tahun ke depan 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 (seperti pos media sosial, ulasan e-commerce), data on-chain secara alami memiliki keaslian "penyelarasan insentif" — setiap transaksi, setiap interaksi kontrak, setiap perilaku alamat dompet langsung terkait dengan modal nyata, dan tidak dapat diubah. Ini dapat didefinisikan sebagai "data perilaku penyelarasan insentif manusia yang paling terkonsentrasi di internet", yang tercermin dalam tiga dimensi:
sinyal "niat" dunia nyata
Data yang dicatat di blockchain bukanlah komentar emosional atau klik sembarangan, tetapi adalah perilaku pengambilan keputusan yang menggunakan uang sungguhan untuk memberikan suara. Misalnya, tindakan sebuah dompet yang menukar aset di suatu DEX, menggadaikan pinjaman di platform pinjaman, atau mendaftar nama domain di layanan nama domain, secara langsung mencerminkan penilaian pengguna tentang nilai proyek, preferensi risiko, dan strategi alokasi dana. Data "yang didukung oleh modal" ini memiliki nilai tinggi untuk melatih kemampuan pengambilan keputusan AI (seperti prediksi keuangan, analisis pasar). Sebaliknya, data di internet tradisional dipenuhi dengan "noise"—seperti like palsu di media sosial, komentar palsu di platform e-commerce, data ini tidak hanya tidak dapat melatih model AI yang dapat diandalkan, tetapi malah dapat menyesatkan penilaian model.
Rantai Perilaku yang Dapat Dilacak
Transparansi blockchain memungkinkan perilaku pengguna untuk dilacak secara lengkap. Riwayat transaksi dari sebuah alamat dompet, protokol yang pernah berinteraksi, dan perubahan aset yang dimiliki, membentuk sebuah "rantai perilaku" yang koheren. Misalnya, dengan menganalisis operasi alamat tersebut dalam protokol DeFi dari 2020 hingga kini, AI dapat dengan tepat mengidentifikasi apakah ia adalah "pemegang jangka panjang", "trader arbitrase", atau "penyedia likuiditas", dan berdasarkan itu membangun profil pengguna. Data perilaku terstruktur ini adalah "contoh penalaran manusia" yang paling langka dalam model AI saat ini.
Akses "tanpa izin" ekosistem terbuka
Tidak seperti data perusahaan tradisional (seperti catatan transaksi bank, data pengguna e-commerce) yang tertutup, data on-chain adalah terbuka dan tidak memerlukan 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" (seperti peristiwa Transfer ERC-20 di Ethereum, peristiwa Swap di bursa), merupakan "sinyal mentah" yang tidak terstruktur, dan perlu dibersihkan, distandarisasi, dan dikaitkan agar dapat digunakan oleh model AI. Saat ini, "tingkat transformasi terstruktur" data on-chain kurang dari 5%, banyak sinyal bernilai tinggi terpendam di antara miliaran peristiwa yang terfragmentasi.
Hyperdata Network: "Sistem Operasi" untuk Data di Jalur
Untuk mengatasi masalah fragmentasi data di blockchain, industri telah memperkenalkan Hyperdata Network—"sistem operasi cerdas di blockchain" yang dirancang khusus untuk AI. Tujuan inti dari sistem ini adalah untuk mengubah sinyal blockchain yang terdistribusi menjadi data siap AI yang terstruktur, dapat diverifikasi, dan dapat dikombinasikan secara real-time.
Manuskrip: Standar Data Terbuka, agar AI "memahami" dunia di atas blockchain
Salah satu titik sakit terbesar dari data di blockchain adalah "format yang tidak teratur"—format log peristiwa dari berbagai blockchain (seperti Ethereum, Solana, Avalanche) berbeda-beda, dan struktur data dari versi yang berbeda dari protokol yang sama juga bisa berubah. Manuscript sebagai standar skema data terbuka, menyatukan definisi dan cara deskripsi data di blockchain. Sebagai contoh, ia menstandarkan "perilaku taruhan pengguna" menjadi data terstruktur yang mencakup staker_address, protocol_id, amount, timestamp, reward_token, dan lain-lain, memastikan bahwa model AI tidak perlu menyesuaikan dengan format data dari berbagai blockchain atau protokol, dan dapat "memahami" logika bisnis di balik data tersebut secara langsung.
Nilai standarisasi ini terletak pada pengurangan biaya gesekan dalam pengembangan AI. Misalkan sebuah tim ingin melatih "Model Prediksi Perilaku Pengguna DeFi", cara tradisional memerlukan pemanggilan API dari beberapa rantai seperti Ethereum, Polygon, dan lain-lain secara terpisah, serta penulisan skrip pemrosesan yang berbeda; sementara berdasarkan Manuscript, semua data on-chain telah diproses sebelumnya dengan standar yang sama, sehingga pengembang dapat langsung memanggil data terstruktur seperti "Catatan Staking Pengguna" dan "Catatan Penyediaan Likuiditas", yang secara signifikan memperpendek siklus pelatihan model.
Persyaratan inti model AI terhadap data adalah "tepercaya"—jika data pelatihan dirusak atau tercemar, keluaran model akan menjadi tidak berharga. Melalui mekanisme AVS (Active Validator Set) Ethereum, keaslian data dapat dijamin. AVS adalah komponen ekstensi dari lapisan konsensus Ethereum, terdiri dari lebih dari 600.000 validator node yang di-stake dengan ETH, yang bertanggung jawab untuk memverifikasi integritas dan akurasi data di blockchain. Ketika memproses sebuah peristiwa di blockchain, node AVS akan memverifikasi silang nilai hash data, informasi tanda tangan, dan status di blockchain, memastikan bahwa data terstruktur yang dihasilkan sepenuhnya konsisten dengan data asli di blockchain.
Mekanisme verifikasi "jaminan ekonomi kripto" ini menyelesaikan masalah kepercayaan yang ada pada verifikasi terpusat tradisional. Misalnya, jika sebuah perusahaan AI menggunakan data on-chain yang disediakan oleh lembaga terpusat, mereka harus mempercayai bahwa lembaga tersebut tidak mengubah data; sedangkan dengan menggunakan Jaringan Hyperdata, keaslian data dijamin oleh jaringan verifier terdesentralisasi, dan setiap tindakan perubahan akan memicu mekanisme hukuman dalam kontrak pintar (seperti pengurangan ETH yang dijaminkan).
Lapisan Ketersediaan Data Berkecepatan Tinggi
Model AI, terutama aplikasi AI interaktif waktu nyata (seperti robot perdagangan, layanan pelanggan cerdas), memerlukan pasokan data dengan latensi rendah dan throughput tinggi. Dengan mengoptimalkan algoritma kompresi data dan protokol transmisi, pemrosesan real-time dari ratusan ribu peristiwa di blockchain per detik dapat dicapai. Misalnya, ketika terjadi transaksi besar di suatu DEX, sistem dapat menyelesaikan ekstraksi data, standardisasi, dan verifikasi dalam 1 detik, dan mengirimkan "sinyal transaksi besar" yang terstruktur kepada model AI yang berlangganan, sehingga mereka dapat menyesuaikan strategi perdagangan dengan tepat waktu.
Di balik throughput tinggi adalah arsitektur modular—memisahkan penyimpanan data dan komputasi, penyimpanan data ditangani oleh jaringan node terdistribusi, sedangkan komputasi dilakukan melalui Rollup off-chain, menghindari bottleneck kinerja dari blockchain itu sendiri. Desain ini memungkinkan sistem untuk mendukung kebutuhan data waktu nyata aplikasi AI berskala besar, seperti memberikan layanan data on-chain yang online secara bersamaan untuk banyak agen transaksi.
Era DataFi: Ketika Data Menjadi "Modal" yang Dapat Diperdagangkan
Tujuan akhir dari Hyperdata Network adalah mendorong industri AI memasuki era DataFi—data tidak lagi menjadi "bahan pelatihan" yang pasif, tetapi menjadi "modal" yang aktif, dapat dinilai, diperdagangkan, dan meningkatkan nilai. Seperti listrik yang dihargai per kilowatt, Daya Komputasi dihargai per FLOPS, data juga harus dinilai, diperingkat, dan dinilai. Realisasi visi ini bergantung pada mengubah data menjadi empat atribut inti:
Terstruktur: dari "Sinyal Mentah" ke "Aset yang Dapat Digunakan"
Data on-chain yang belum diproses seperti "minyak mentah", perlu disuling agar menjadi "bensin". Melalui standarisasi, data tersebut diubah menjadi data terstruktur, misalnya dengan membongkar "alamat dompet A menyetor X token ke protokol B pada waktu T" menjadi data multidimensi yang mencakup profil pengguna, atribut protokol, jenis aset, dan cap waktu. Struktur ini memungkinkan data untuk dipanggil langsung oleh model AI, sama seperti memanggil antarmuka API.
Dapat Digabungkan: "Blok Lego" Data
Dalam Web3, "komposabilitas" telah memicu ledakan DeFi (seperti inovasi kombinasi berbagai protokol). Membawa ide ini ke dalam bidang data: data terstruktur dapat digabungkan dengan bebas seperti blok Lego. Misalnya, pengembang dapat menggabungkan "catatan staking pengguna" (dari protokol staking) dengan "data fluktuasi harga" (dari oracle), dan "jumlah penyebutan sosial" (dari API platform sosial) untuk melatih "model prediksi sentimen pasar DeFi". Komposabilitas ini sangat memperluas batasan aplikasi data, memungkinkan inovasi AI tidak lagi terbatas pada satu sumber data.
dapat diverifikasi: "dukungan kredit" data
Data terstruktur yang diverifikasi akan menghasilkan "sidik jari data" (nilai hash) yang unik, dan disimpan di blockchain. Setiap aplikasi AI atau pengembang yang menggunakan data tersebut dapat memverifikasi keaslian data dengan memverifikasi nilai hash. "Verifikabilitas" ini memberikan data sifat kredibilitas — misalnya, dataset yang dilabeli sebagai "sinyal transaksi berkualitas tinggi" dapat melacak akurasi historisnya melalui catatan hash di blockchain, pengguna tidak perlu mempercayai penyedia dataset, cukup dengan memverifikasi sidik jari data untuk menilai kualitas data.
dapat direalisasikan: "monetisasi nilai" data
Di era DataFi, penyedia data dapat langsung memonetisasi data terstruktur melalui Hyperdata Network. Misalnya, sebuah tim mengembangkan "sinyal peringatan kerentanan kontrak pintar" dengan menganalisis data di blockchain, dan dapat mengemas sinyal tersebut menjadi layanan API yang dikenakan biaya per panggilan; pengguna biasa juga dapat memberikan izin untuk berbagi data anonim mereka di blockchain dan mendapatkan imbalan token data. Dalam ekosistem, nilai data ditentukan oleh penawaran dan permintaan pasar—sinyal perdagangan dengan akurasi tinggi mungkin memiliki harga lebih tinggi, sementara data perilaku pengguna yang dasar mungkin dikenakan biaya per penggunaan.
Kesimpulan: Revolusi Data, Sepuluh Tahun Berikutnya untuk AI
Saat kita membahas masa depan AI, kita sering kali fokus pada "tingkat kecerdasan" model, tetapi mengabaikan "tanah data" yang mendukung kecerdasan tersebut. Hyperdata Network mengungkapkan sebuah kebenaran inti: evolusi AI, pada dasarnya adalah evolusi infrastruktur data. Dari "keterbatasan" data yang dihasilkan manusia hingga "penemuan nilai" data di blockchain, dari "kekacauan" sinyal yang terfragmentasi hingga "tertib" data terstruktur, dari "sumber daya gratis" data hingga "aset modal" DataFi, infrastruktur baru ini sedang membentuk ulang logika dasar industri AI.
Di era DataFi ini, data akan menjadi jembatan yang menghubungkan AI dengan dunia nyata—agen transaksi merasakan emosi pasar melalui data on-chain, dApp mandiri mengoptimalkan layanan melalui data perilaku pengguna, dan pengguna biasa mendapatkan pendapatan berkelanjutan melalui berbagi data. Sama seperti jaringan listrik melahirkan revolusi industri, Daya Komputasi jaringan melahirkan revolusi internet, Jaringan Hyperdata sedang melahirkan "revolusi data" AI.
Aplikasi AI-native generasi berikutnya tidak hanya membutuhkan model atau dompet, tetapi juga data yang tidak memerlukan kepercayaan, dapat diprogram, dan memiliki sinyal tinggi. Ketika data akhirnya diberikan nilai yang seharusnya, AI dapat benar-benar melepaskan kekuatan untuk mengubah dunia.