La próxima década del desarrollo de la IA: la revolución de la infraestructura de datos
La inteligencia artificial ( AI ) ha estado enfocándose durante mucho tiempo en la mejora de la escala del modelo y la capacidad de cálculo, pero a medida que los parámetros del modelo superan el billón y la potencia de cálculo alcanza niveles de cientos de billones de operaciones por segundo, un núcleo de cuello de botella que ha sido ignorado está empezando a aparecer: los datos. Las contradicciones estructurales que enfrenta el desarrollo de la IA actualmente revelan 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, negociado y valorizado, al igual que la electricidad y la potencia de cálculo.
Las contradicciones estructurales de la industria de la IA: de la carrera por la potencia computacional a la escasez de datos
El desarrollo de la IA ha estado impulsado a largo plazo por el doble núcleo de "modelo-potencia de cálculo". Desde la revolución del aprendizaje profundo, los parámetros del modelo han pasado de millones a billones, y la demanda de potencia de cálculo ha crecido de manera exponencial. Según estadísticas, 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 se centra 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 el límite de crecimiento. Tomando como ejemplo los datos de texto, la cantidad total de texto de alta calidad disponible públicamente en Internet que puede ser rastreado es de aproximadamente 10^12 palabras, mientras que el entrenamiento de un modelo de mil millones de parámetros requiere consumir datos en el nivel de aproximadamente 10^13 palabras. Esto significa que el actual conjunto de datos solo puede soportar el entrenamiento de 10 modelos de igual escala. Lo más grave 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 los modelos comienzan a "devorar" los datos generados por sí mismos, 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 visto durante mucho tiempo los datos como "recursos gratuitos" en lugar de "activos estratégicos" que requieren ser cultivados con esmero. Los modelos y la potencia de cálculo han formado un sistema de mercado maduro, pero la producción, limpieza, verificación y transacción de datos aún se encuentra en la "era primitiva". La próxima década de la IA será la década de la "infraestructura de datos", y los datos en cadena de la red criptográfica son la clave para desbloquear esta situación.
Datos en cadena: La "base de datos de comportamiento humano" que más necesita la IA
En el contexto de la escasez de datos, los datos en cadena de las redes criptográficas están mostrando un valor incomparable. En comparación con los datos del Internet tradicional, los datos en cadena poseen inherentemente la autenticidad de "alineación de incentivos" - cada transacción, cada interacción de contrato y cada comportamiento de dirección de billetera están directamente vinculados a capital real y son inalterables. Los datos en cadena se pueden definir como "los datos sobre el comportamiento de alineación de incentivos humanos más concentrados en Internet", lo que se refleja en tres dimensiones:
Señales de "intención" del mundo real
Los datos en la cadena registran decisiones tomadas con dinero real. Por ejemplo, la acción de un monedero al intercambiar activos en un DEX, hipotecar o prestar en una plataforma de préstamos, o registrar un dominio, refleja directamente el juicio del usuario sobre el valor del proyecto, sus preferencias de riesgo y su estrategia de asignación de capital. Estos datos, que "respaldan con capital", son de gran valor para entrenar la capacidad de decisión de la IA (, como predicciones financieras y análisis de mercado ). En comparación, los datos de internet tradicionales están llenos de "ruido"; estos datos no solo no pueden entrenar un modelo de IA confiable, sino que en realidad pueden llevar a errores en 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, constituyen 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 se trata de un "tenedor a largo plazo", un "comerciante de arbitraje" o un "proveedor de liquidez", y en base a eso construir un perfil de usuario. Estos datos de comportamiento estructurados son precisamente la "muestra de razonamiento humano" más escasa para los modelos de IA actuales.
Acceso "sin permiso" en un ecosistema abierto
A diferencia del carácter cerrado de los datos de las empresas tradicionales, los datos en la cadena son abiertos y no requieren permisos. Cualquier desarrollador puede acceder a los datos originales a través de un explorador de blockchain o una API de datos, lo que proporciona una fuente de datos "sin barreras" para el entrenamiento de modelos de IA. Sin embargo, esta apertura también presenta desafíos: los datos en la cadena existen en forma de "registros de eventos", son "señales crudas" no estructuradas que necesitan ser limpiadas, normalizadas y correlacionadas para ser utilizadas por modelos de IA. Actualmente, la "tasa de transformación estructurada" de los datos en la cadena es inferior al 5%, y una gran cantidad de señales de alto valor están enterradas entre miles de millones de eventos fragmentados.
Hyperdata Network: el "sistema operativo" de datos en cadena
Para resolver el problema de la fragmentación de datos en la cadena, se ha propuesto un nuevo "sistema operativo inteligente en la cadena" - una red de datos diseñada específicamente para la IA. Su objetivo principal es transformar las señales dispersas en la cadena en datos estructurados, verificables y listos para la IA en tiempo real.
Manuscrito: Estándares de datos abiertos, para que la IA "entienda" el mundo en la cadena
Uno de los mayores problemas de los datos en cadena es "el formato desordenado" - los formatos de los registros de eventos de diferentes blockchains varían, y la estructura de datos de diferentes versiones de un 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 campos como staker_address, protocol_id, amount, timestamp, reward_token, asegurando que los modelos de IA no necesiten adaptarse a diferentes formatos de datos de cadenas o protocolos, y puedan "comprender" directamente la lógica empresarial 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 necesita entrenar un "modelo de predicción del comportamiento de los usuarios de DeFi"; de manera tradicional, se requeriría conectar múltiples APIs de diferentes cadenas y escribir distintos scripts de análisis. Sin embargo, basado en Manuscript, todos los datos en la cadena ya han sido preprocesados de acuerdo a un estándar unificado, permitiendo a los desarrolladores acceder directamente a datos estructurados como "registros de participación de usuarios" y "registros de provisión de liquidez", lo que reduce significativamente el ciclo de entrenamiento del modelo.
Los requisitos centrales de un modelo de IA para los datos son "confiables" - si los datos de entrenamiento han sido alterados o contaminados, la salida del modelo no tendrá ningún valor. Hyperdata Network garantiza la autenticidad de los datos a través del mecanismo AVS(Active Validator Set) de Ethereum. AVS es un componente de extensión de la capa de consenso de Ethereum, compuesto por una gran cantidad de nodos validador con ETH en staking, que son responsables de verificar la integridad y precisión de los datos en la cadena. Cuando Hyperdata Network procesa un evento en la cadena, los nodos AVS verifican cruzadamente el valor hash de los datos, la información de firma y el estado en la cadena, asegurando que los datos estructurados producidos coincidan completamente 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 veracidad de los datos es respaldada por una red descentralizada de verificadores, y cualquier acto de alteración activará el mecanismo de penalización del contrato inteligente.
Chainbase DA: Capa de disponibilidad de datos de alto rendimiento
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 alto rendimiento. La capa Chainbase DA ( Data Availability ) está diseñada específicamente para esta necesidad, optimizando los algoritmos de compresión de datos y los protocolos de transmisión, logrando 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 algún DEX, Chainbase DA puede completar la extracción, normalización y verificación de datos en 1 segundo, y enviar la señal estructurada de "gran transacción" a los modelos de IA suscritos, permitiéndoles ajustar sus estrategias de trading de manera oportuna.
Detrás de la alta capacidad de procesamiento se encuentra una arquitectura modular: Chainbase DA separa el almacenamiento de datos del cálculo, el almacenamiento de datos es llevado a cabo 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 la Hyperdata Network pueda soportar las demandas de datos en tiempo real de aplicaciones de IA a gran escala, como proporcionar servicios de datos en cadena en línea simultáneamente para numerosos agentes de transacciones.
Era DataFi: cuando los datos se convierten en "capital" negociable
El objetivo final de Hyperdata Network es impulsar 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 y la potencia de cálculo en FLOPS, los datos también deben ser puntuados, clasificados y valorados. La realización de esta visión depende de la transformación de los datos por parte de Hyperdata Network en cuatro propiedades clave:
Estructurado: de "señal original" a "activo utilizable"
Los datos en cadena sin procesar son como "petróleo crudo", necesitan ser refinados para convertirse en "gasolina". Hyperdata Network convierte estos datos en datos estructurados a través del estándar Manuscript, 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 "combinabilidad" ha provocado la explosión de DeFi. Hyperdata Network ha introducido este concepto en el ámbito de los datos: los datos estructurados se pueden combinar libremente como bloques de Lego. Por ejemplo, los desarrolladores pueden combinar "registros de participación de usuarios" con "datos de fluctuación de precios" y "cantidad de menciones en redes sociales" para entrenar un "modelo de predicción del sentimiento del mercado DeFi". Esta combinabilidad amplía 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 de crédito" de los datos
Los datos estructurados verificados por AVS generan una "huella digital" única ( en forma de un valor hash ), que se almacena en la blockchain. Cualquier aplicación de IA o desarrollador que utilice esos datos puede confirmar la veracidad de la información validando 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 tasa de precisión histórica rastreada a través de los registros hash en la blockchain, y los usuarios no necesitan confiar en el proveedor del conjunto de datos, solo deben validar la huella digital para juzgar la calidad de los datos.
Capitalizable: "Monetización de 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 en contratos inteligentes" analizando datos en la cadena, y puede empaquetar esa señal como un servicio API, cobrando por cada llamada; los usuarios comunes también pueden autorizar el intercambio de sus datos anónimos en la cadena y recibir recompensas en tokens de datos. En este ecosistema, el valor de los datos se determina por la oferta y la demanda del mercado: las señales de trading de alta precisión pueden tener precios más altos, mientras que los datos básicos de comportamiento del usuario pueden cobrarse por uso.
Conclusión: Revolución de datos, la próxima década de la IA
Cuando hablamos del futuro de la IA, a menudo nos centramos en el "nivel de inteligencia" de los modelos, pero pasamos por alto el "suelo de datos" que sustenta 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 del 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 red 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 comercio perciben el sentimiento del mercado a través de datos en la cadena, las dApps autónomas optimizan sus servicios mediante datos de comportamiento de los usuarios, y los usuarios comunes obtienen ingresos continuos a través del intercambio de datos. Al igual que la red eléctrica dio origen a la revolución industrial, la red de computación está dando origen a la revolución de Internet, y la Hyperdata Network está provocando 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, de alto valor y sin necesidad de confianza. Cuando los datos finalmente se valoren adecuadamente, la IA podrá liberar verdaderamente el poder de cambiar el mundo.
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CoffeeNFTs
· hace6h
El modelo se alimenta de datos hasta saciarse.
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SatoshiLegend
· hace11h
La era de DataFi ha llegado, la teología finalmente reconocerá que los datos son fe, y buscar la raíz es la verdadera verdad.
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FallingLeaf
· hace11h
Potencia computacional quema dinero, ¿verdad…
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ChainPoet
· hace12h
La potencia computacional está demasiado intensa, siento que va a convertirse en un juego.
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MEVHunterX
· hace12h
Modelos que queman dinero también es un desperdicio.
Era DataFi: Nuevos motores de desarrollo de la IA y revolución de datos on-chain
La próxima década del desarrollo de la IA: la revolución de la infraestructura de datos
La inteligencia artificial ( AI ) ha estado enfocándose durante mucho tiempo en la mejora de la escala del modelo y la capacidad de cálculo, pero a medida que los parámetros del modelo superan el billón y la potencia de cálculo alcanza niveles de cientos de billones de operaciones por segundo, un núcleo de cuello de botella que ha sido ignorado está empezando a aparecer: los datos. Las contradicciones estructurales que enfrenta el desarrollo de la IA actualmente revelan 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, negociado y valorizado, al igual que la electricidad y la potencia de cálculo.
Las contradicciones estructurales de la industria de la IA: de la carrera por la potencia computacional a la escasez de datos
El desarrollo de la IA ha estado impulsado a largo plazo por el doble núcleo de "modelo-potencia de cálculo". Desde la revolución del aprendizaje profundo, los parámetros del modelo han pasado de millones a billones, y la demanda de potencia de cálculo ha crecido de manera exponencial. Según estadísticas, 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 se centra 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 el límite de crecimiento. Tomando como ejemplo los datos de texto, la cantidad total de texto de alta calidad disponible públicamente en Internet que puede ser rastreado es de aproximadamente 10^12 palabras, mientras que el entrenamiento de un modelo de mil millones de parámetros requiere consumir datos en el nivel de aproximadamente 10^13 palabras. Esto significa que el actual conjunto de datos solo puede soportar el entrenamiento de 10 modelos de igual escala. Lo más grave 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 los modelos comienzan a "devorar" los datos generados por sí mismos, 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 visto durante mucho tiempo los datos como "recursos gratuitos" en lugar de "activos estratégicos" que requieren ser cultivados con esmero. Los modelos y la potencia de cálculo han formado un sistema de mercado maduro, pero la producción, limpieza, verificación y transacción de datos aún se encuentra en la "era primitiva". La próxima década de la IA será la década de la "infraestructura de datos", y los datos en cadena de la red criptográfica son la clave para desbloquear esta situación.
Datos en cadena: La "base de datos de comportamiento humano" que más necesita la IA
En el contexto de la escasez de datos, los datos en cadena de las redes criptográficas están mostrando un valor incomparable. En comparación con los datos del Internet tradicional, los datos en cadena poseen inherentemente la autenticidad de "alineación de incentivos" - cada transacción, cada interacción de contrato y cada comportamiento de dirección de billetera están directamente vinculados a capital real y son inalterables. Los datos en cadena se pueden definir como "los datos sobre el comportamiento de alineación de incentivos humanos más concentrados en Internet", lo que se refleja en tres dimensiones:
Señales de "intención" del mundo real
Los datos en la cadena registran decisiones tomadas con dinero real. Por ejemplo, la acción de un monedero al intercambiar activos en un DEX, hipotecar o prestar en una plataforma de préstamos, o registrar un dominio, refleja directamente el juicio del usuario sobre el valor del proyecto, sus preferencias de riesgo y su estrategia de asignación de capital. Estos datos, que "respaldan con capital", son de gran valor para entrenar la capacidad de decisión de la IA (, como predicciones financieras y análisis de mercado ). En comparación, los datos de internet tradicionales están llenos de "ruido"; estos datos no solo no pueden entrenar un modelo de IA confiable, sino que en realidad pueden llevar a errores en 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, constituyen 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 se trata de un "tenedor a largo plazo", un "comerciante de arbitraje" o un "proveedor de liquidez", y en base a eso construir un perfil de usuario. Estos datos de comportamiento estructurados son precisamente la "muestra de razonamiento humano" más escasa para los modelos de IA actuales.
Acceso "sin permiso" en un ecosistema abierto
A diferencia del carácter cerrado de los datos de las empresas tradicionales, los datos en la cadena son abiertos y no requieren permisos. Cualquier desarrollador puede acceder a los datos originales a través de un explorador de blockchain o una API de datos, lo que proporciona una fuente de datos "sin barreras" para el entrenamiento de modelos de IA. Sin embargo, esta apertura también presenta desafíos: los datos en la cadena existen en forma de "registros de eventos", son "señales crudas" no estructuradas que necesitan ser limpiadas, normalizadas y correlacionadas para ser utilizadas por modelos de IA. Actualmente, la "tasa de transformación estructurada" de los datos en la cadena es inferior al 5%, y una gran cantidad de señales de alto valor están enterradas entre miles de millones de eventos fragmentados.
Hyperdata Network: el "sistema operativo" de datos en cadena
Para resolver el problema de la fragmentación de datos en la cadena, se ha propuesto un nuevo "sistema operativo inteligente en la cadena" - una red de datos diseñada específicamente para la IA. Su objetivo principal es transformar las señales dispersas en la cadena en datos estructurados, verificables y listos para la IA en tiempo real.
Manuscrito: Estándares de datos abiertos, para que la IA "entienda" el mundo en la cadena
Uno de los mayores problemas de los datos en cadena es "el formato desordenado" - los formatos de los registros de eventos de diferentes blockchains varían, y la estructura de datos de diferentes versiones de un 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 campos como staker_address, protocol_id, amount, timestamp, reward_token, asegurando que los modelos de IA no necesiten adaptarse a diferentes formatos de datos de cadenas o protocolos, y puedan "comprender" directamente la lógica empresarial 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 necesita entrenar un "modelo de predicción del comportamiento de los usuarios de DeFi"; de manera tradicional, se requeriría conectar múltiples APIs de diferentes cadenas y escribir distintos scripts de análisis. Sin embargo, basado en Manuscript, todos los datos en la cadena ya han sido preprocesados de acuerdo a un estándar unificado, permitiendo a los desarrolladores acceder directamente a datos estructurados como "registros de participación de usuarios" y "registros de provisión de liquidez", lo que reduce significativamente el ciclo de entrenamiento del modelo.
Los requisitos centrales de un modelo de IA para los datos son "confiables" - si los datos de entrenamiento han sido alterados o contaminados, la salida del modelo no tendrá ningún valor. Hyperdata Network garantiza la autenticidad de los datos a través del mecanismo AVS(Active Validator Set) de Ethereum. AVS es un componente de extensión de la capa de consenso de Ethereum, compuesto por una gran cantidad de nodos validador con ETH en staking, que son responsables de verificar la integridad y precisión de los datos en la cadena. Cuando Hyperdata Network procesa un evento en la cadena, los nodos AVS verifican cruzadamente el valor hash de los datos, la información de firma y el estado en la cadena, asegurando que los datos estructurados producidos coincidan completamente 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 veracidad de los datos es respaldada por una red descentralizada de verificadores, y cualquier acto de alteración activará el mecanismo de penalización del contrato inteligente.
Chainbase DA: Capa de disponibilidad de datos de alto rendimiento
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 alto rendimiento. La capa Chainbase DA ( Data Availability ) está diseñada específicamente para esta necesidad, optimizando los algoritmos de compresión de datos y los protocolos de transmisión, logrando 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 algún DEX, Chainbase DA puede completar la extracción, normalización y verificación de datos en 1 segundo, y enviar la señal estructurada de "gran transacción" a los modelos de IA suscritos, permitiéndoles ajustar sus estrategias de trading de manera oportuna.
Detrás de la alta capacidad de procesamiento se encuentra una arquitectura modular: Chainbase DA separa el almacenamiento de datos del cálculo, el almacenamiento de datos es llevado a cabo 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 la Hyperdata Network pueda soportar las demandas de datos en tiempo real de aplicaciones de IA a gran escala, como proporcionar servicios de datos en cadena en línea simultáneamente para numerosos agentes de transacciones.
Era DataFi: cuando los datos se convierten en "capital" negociable
El objetivo final de Hyperdata Network es impulsar 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 y la potencia de cálculo en FLOPS, los datos también deben ser puntuados, clasificados y valorados. La realización de esta visión depende de la transformación de los datos por parte de Hyperdata Network en cuatro propiedades clave:
Estructurado: de "señal original" a "activo utilizable"
Los datos en cadena sin procesar son como "petróleo crudo", necesitan ser refinados para convertirse en "gasolina". Hyperdata Network convierte estos datos en datos estructurados a través del estándar Manuscript, 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 "combinabilidad" ha provocado la explosión de DeFi. Hyperdata Network ha introducido este concepto en el ámbito de los datos: los datos estructurados se pueden combinar libremente como bloques de Lego. Por ejemplo, los desarrolladores pueden combinar "registros de participación de usuarios" con "datos de fluctuación de precios" y "cantidad de menciones en redes sociales" para entrenar un "modelo de predicción del sentimiento del mercado DeFi". Esta combinabilidad amplía 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 de crédito" de los datos
Los datos estructurados verificados por AVS generan una "huella digital" única ( en forma de un valor hash ), que se almacena en la blockchain. Cualquier aplicación de IA o desarrollador que utilice esos datos puede confirmar la veracidad de la información validando 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 tasa de precisión histórica rastreada a través de los registros hash en la blockchain, y los usuarios no necesitan confiar en el proveedor del conjunto de datos, solo deben validar la huella digital para juzgar la calidad de los datos.
Capitalizable: "Monetización de 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 en contratos inteligentes" analizando datos en la cadena, y puede empaquetar esa señal como un servicio API, cobrando por cada llamada; los usuarios comunes también pueden autorizar el intercambio de sus datos anónimos en la cadena y recibir recompensas en tokens de datos. En este ecosistema, el valor de los datos se determina por la oferta y la demanda del mercado: las señales de trading de alta precisión pueden tener precios más altos, mientras que los datos básicos de comportamiento del usuario pueden cobrarse por uso.
Conclusión: Revolución de datos, la próxima década de la IA
Cuando hablamos del futuro de la IA, a menudo nos centramos en el "nivel de inteligencia" de los modelos, pero pasamos por alto el "suelo de datos" que sustenta 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 del 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 red 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 comercio perciben el sentimiento del mercado a través de datos en la cadena, las dApps autónomas optimizan sus servicios mediante datos de comportamiento de los usuarios, y los usuarios comunes obtienen ingresos continuos a través del intercambio de datos. Al igual que la red eléctrica dio origen a la revolución industrial, la red de computación está dando origen a la revolución de Internet, y la Hyperdata Network está provocando 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, de alto valor y sin necesidad de confianza. Cuando los datos finalmente se valoren adecuadamente, la IA podrá liberar verdaderamente el poder de cambiar el mundo.