Mười năm tiếp theo của sự phát triển AI: Cách mạng cơ sở hạ tầng dữ liệu
Trí tuệ nhân tạo ( AI ) đã tập trung vào việc nâng cao quy mô mô hình và khả năng tính toán từ lâu, nhưng khi các tham số mô hình vượt qua mức nghìn tỷ, khả năng tính toán đạt đến hàng trăm triệu tỷ phép toán mỗi giây, một nút thắt cốt lõi bị bỏ qua đang dần lộ diện - dữ liệu. Mâu thuẫn cấu trúc hiện tại mà AI phải đối mặt đã tiết lộ một bức tranh hoàn toàn mới của "thời đại DataFi" - trong thời đại này, dữ liệu không còn là sản phẩm phụ của công nghệ, mà là yếu tố sản xuất cốt lõi có thể đo lường, có thể giao dịch, có thể gia tăng giá trị, giống như điện và khả năng tính toán.
Mâu thuẫn cấu trúc trong ngành AI: Từ cuộc đua sức mạnh tính toán đến nạn đói dữ liệu
Sự phát triển của AI lâu nay chịu sự thúc đẩy từ hai trụ cột "mô hình - sức mạnh tính toán". Kể từ cuộc cách mạng học sâu, tham số của mô hình đã nhảy vọt từ hàng triệu lên hàng nghìn tỷ, nhu cầu sức mạnh tính toán tăng trưởng theo cấp số nhân. Theo thống kê, chi phí để huấn luyện một mô hình ngôn ngữ lớn tiên tiến đã vượt quá 100 triệu USD, trong đó 90% được dùng cho việc thuê cụm GPU. Tuy nhiên, khi ngành công nghiệp tập trung vào "mô hình lớn hơn" và "chip nhanh hơn", cuộc khủng hoảng từ phía cung dữ liệu đang âm thầm đến.
"Dữ liệu hữu cơ" do con người tạo ra đã chạm đến trần tăng trưởng. Lấy dữ liệu văn bản làm ví dụ, tổng lượng văn bản chất lượng cao có thể thu thập công khai trên internet khoảng 10^12 từ, trong khi việc đào tạo một mô hình với một trăm tỷ tham số cần tiêu tốn khoảng dữ liệu cấp độ 10^13 từ. Điều này có nghĩa là hồ dữ liệu hiện có chỉ có thể hỗ trợ đào tạo 10 mô hình quy mô tương đương. Thậm chí nghiêm trọng hơn, tỷ lệ dữ liệu trùng lặp và nội dung chất lượng thấp chiếm hơn 60%, làm giảm thêm nguồn cung dữ liệu hiệu quả. Khi mô hình bắt đầu "nuốt" dữ liệu do chính nó tạo ra, sự suy giảm hiệu suất mô hình do "ô nhiễm dữ liệu" đã trở thành mối lo ngại trong ngành.
Nguồn gốc của mâu thuẫn này nằm ở chỗ: Ngành công nghiệp AI lâu nay đã coi dữ liệu là "tài nguyên miễn phí", chứ không phải là "tài sản chiến lược" cần được chăm sóc kỹ lưỡng. Các mô hình và sức mạnh tính toán đã hình thành một hệ thống thị trường trưởng thành, nhưng việc sản xuất, làm sạch, xác minh và giao dịch dữ liệu vẫn đang ở "thời kỳ hoang dã". Mười năm tới của AI sẽ là mười năm của "cơ sở hạ tầng dữ liệu", và dữ liệu trên chuỗi của mạng mã hóa chính là chìa khóa để giải quyết tình huống này.
Dữ liệu trên chuỗi: Cơ sở dữ liệu "hành vi con người" mà AI cần nhất
Trong bối cảnh khan hiếm dữ liệu, dữ liệu chuỗi trên mạng tiền mã hóa đang thể hiện giá trị không thể thay thế. So với dữ liệu Internet truyền thống, dữ liệu chuỗi vốn có tính xác thực của "sự thúc đẩy được điều chỉnh" - mỗi giao dịch, mỗi tương tác hợp đồng, mỗi hành động của địa chỉ ví đều gắn liền với vốn thực tế và không thể bị sửa đổi. Dữ liệu chuỗi có thể được định nghĩa là "dữ liệu hành vi thúc đẩy con người tập trung nhất trên Internet", cụ thể thể hiện qua ba chiều:
tín hiệu "ý định" từ thế giới thực
Dữ liệu trên chuỗi ghi lại các hành động quyết định được bỏ phiếu bằng tiền thật. Ví dụ, hành động của một ví khi trao đổi tài sản trên một DEX, thế chấp và vay mượn trên nền tảng cho vay, hoặc đăng ký tên miền, trực tiếp phản ánh sự đánh giá giá trị dự án, sở thích rủi ro và chiến lược phân bổ vốn của người dùng. Dữ liệu "được bảo chứng bằng vốn" như vậy có giá trị rất cao trong việc huấn luyện khả năng ra quyết định của AI ( như dự đoán tài chính, phân tích thị trường ). So với đó, dữ liệu trên internet truyền thống tràn ngập "tiếng ồn", những dữ liệu này không chỉ không thể huấn luyện ra các mô hình AI đáng tin cậy, mà còn có thể dẫn dắt mô hình đưa ra những phán đoán sai.
chuỗi hành vi có thể truy xuất
Tính minh bạch của blockchain cho phép hành vi người dùng được truy vết hoàn toàn. Lịch sử giao dịch của một địa chỉ ví, các giao thức đã tương tác, sự thay đổi của tài sản nắm giữ, tạo thành một "chuỗi hành vi" liên tục. Ví dụ, thông qua việc phân tích hoạt động của một địa chỉ trong các giao thức DeFi từ năm 2020 đến nay, AI có thể xác định chính xác họ là "người nắm giữ dài hạn", "người giao dịch chênh lệch giá" hay "nhà cung cấp thanh khoản", và từ đó xây dựng hồ sơ người dùng. Dữ liệu hành vi có cấu trúc như vậy chính là "mẫu suy luận con người" hiếm hoi nhất trong các mô hình AI hiện tại.
Truy cập "không cần giấy phép" của hệ sinh thái mở
Khác với tính khép kín của dữ liệu doanh nghiệp truyền thống, dữ liệu trên chuỗi là mở và không cần sự cho phép. Bất kỳ nhà phát triển nào cũng có thể truy cập dữ liệu gốc thông qua trình duyệt blockchain hoặc API dữ liệu, điều này cung cấp nguồn dữ liệu "không có rào cản" cho việc huấn luyện mô hình AI. Tuy nhiên, tính mở này cũng mang đến thách thức: dữ liệu trên chuỗi tồn tại dưới dạng "nhật ký sự kiện", là "tín hiệu gốc" không có cấu trúc, cần được làm sạch, chuẩn hóa và liên kết để có thể sử dụng cho mô hình AI. Hiện tại, "tỷ lệ chuyển đổi cấu trúc" của dữ liệu trên chuỗi chưa đến 5%, một lượng lớn tín hiệu có giá trị cao bị chôn vùi trong hàng tỷ sự kiện phân mảnh.
Hyperdata Network: "Hệ điều hành" cho dữ liệu trên chuỗi
Để giải quyết vấn đề phân mảnh dữ liệu trên chuỗi, một "hệ điều hành thông minh trên chuỗi" mới đã được đề xuất - đây là một mạng dữ liệu được thiết kế đặc biệt cho AI. Mục tiêu cốt lõi của nó là chuyển đổi tín hiệu phân tán trên chuỗi thành dữ liệu có cấu trúc, có thể xác minh và có thể kết hợp theo thời gian thực, sẵn sàng cho AI.
Tài liệu: Tiêu chuẩn dữ liệu mở, để AI "hiểu" thế giới trên chuỗi
Một trong những điểm đau lớn nhất của dữ liệu trên chuỗi là "định dạng hỗn loạn" - định dạng nhật ký sự kiện của các chuỗi khối khác nhau là khác nhau, và cấu trúc dữ liệu của các phiên bản khác nhau của cùng một giao thức cũng có thể thay đổi. Manuscript, như một tiêu chuẩn schema dữ liệu mở, đã thống nhất định nghĩa và cách mô tả dữ liệu trên chuỗi. Ví dụ, nó chuẩn hóa "hành vi staking của người dùng" thành dữ liệu cấu trúc bao gồm các trường như staker_address, protocol_id, amount, timestamp, reward_token, đảm bảo rằng mô hình AI không cần phải thích ứng với định dạng dữ liệu của các chuỗi hoặc giao thức khác nhau, mà có thể "hiểu" trực tiếp logic kinh doanh đằng sau dữ liệu.
Giá trị của tiêu chuẩn hóa này nằm ở việc giảm chi phí ma sát trong phát triển AI. Giả sử một đội ngũ muốn huấn luyện "Mô hình dự đoán hành vi người dùng DeFi", theo cách truyền thống, họ cần kết nối API của nhiều chuỗi khác nhau và viết các kịch bản phân tích khác nhau; trong khi đó, dựa trên Manuscript, tất cả dữ liệu trên chuỗi đã được tiền xử lý theo tiêu chuẩn thống nhất, các nhà phát triển có thể trực tiếp gọi "Bản ghi đặt cọc của người dùng" "Bản ghi cung cấp thanh khoản" và các dữ liệu có cấu trúc khác, rút ngắn đáng kể thời gian huấn luyện mô hình.
Yêu cầu cốt lõi của mô hình AI đối với dữ liệu là "đáng tin cậy" - nếu dữ liệu huấn luyện bị can thiệp hoặc ô nhiễm, đầu ra của mô hình sẽ vô giá trị. Mạng Hyperdata đảm bảo tính xác thực của dữ liệu thông qua cơ chế AVS(Active Validator Set) trên Ethereum. AVS là một thành phần mở rộng của lớp đồng thuận Ethereum, gồm nhiều nút xác thực được thế chấp ETH, những nút này chịu trách nhiệm xác minh tính toàn vẹn và độ chính xác của dữ liệu trên chuỗi. Khi Mạng Hyperdata xử lý một sự kiện trên chuỗi, các nút AVS sẽ kiểm tra chéo giá trị băm dữ liệu, thông tin chữ ký và trạng thái trên chuỗi, đảm bảo rằng dữ liệu cấu trúc đầu ra hoàn toàn nhất quán với dữ liệu gốc trên chuỗi.
Cơ chế xác thực "bảo đảm kinh tế học tiền mã hóa" này đã giải quyết vấn đề lòng tin của xác thực tập trung truyền thống. Ví dụ, nếu một công ty AI sử dụng dữ liệu trên chuỗi do một tổ chức tập trung cung cấp, họ cần phải tin tưởng rằng tổ chức đó không làm sai lệch dữ liệu; trong khi đó, với Hyperdata Network, tính xác thực của dữ liệu được đảm bảo bởi mạng lưới người xác thực phi tập trung, và bất kỳ hành vi nào làm sai lệch sẽ kích hoạt cơ chế phạt của hợp đồng thông minh.
Chainbase DA: lớp khả dụng dữ liệu có thông lượng cao
Mô hình AI, đặc biệt là các ứng dụng AI tương tác thời gian thực ( như robot giao dịch, dịch vụ khách hàng thông minh ), cần cung cấp dữ liệu với độ trễ thấp và thông lượng cao. Lớp Chainbase DA ( Data Availability ) được thiết kế đặc biệt cho nhu cầu này, thông qua việc tối ưu hóa thuật toán nén dữ liệu và giao thức truyền tải, đạt được việc xử lý thời gian thực hàng trăm ngàn sự kiện trên chuỗi mỗi giây. Ví dụ, khi có một giao dịch lớn xảy ra trên một DEX, Chainbase DA có thể hoàn thành việc trích xuất, chuẩn hóa và xác minh dữ liệu trong vòng 1 giây, và đẩy tín hiệu "giao dịch lớn" đã được cấu trúc đến các mô hình AI đã đăng ký, cho phép chúng điều chỉnh chiến lược giao dịch kịp thời.
Đằng sau khả năng thông lượng cao là kiến trúc mô-đun - Chainbase DA tách biệt lưu trữ dữ liệu và tính toán, lưu trữ dữ liệu được đảm nhận bởi mạng lưới nút phân tán, trong khi tính toán được thực hiện thông qua Rollup ngoài chuỗi, tránh được những nút thắt về hiệu suất của blockchain. Thiết kế này cho phép Mạng Hyperdata hỗ trợ nhu cầu dữ liệu thời gian thực cho các ứng dụng AI quy mô lớn, chẳng hạn như cung cấp dịch vụ dữ liệu trên chuỗi trực tuyến đồng thời cho một số lượng lớn các đại lý giao dịch.
Thời đại DataFi: Khi dữ liệu trở thành "vốn" có thể giao dịch
Mục tiêu cuối cùng của Hyperdata Network là thúc đẩy ngành AI bước vào kỷ nguyên DataFi - dữ liệu không còn là "nguyên liệu huấn luyện" thụ động, mà là "vốn" chủ động, có thể được định giá, giao dịch và gia tăng giá trị. Giống như điện được tính theo kilowatt, sức mạnh tính toán được tính theo FLOPS, dữ liệu cũng phải được đánh giá, xếp hạng và định giá. Việc hiện thực hóa tầm nhìn này phụ thuộc vào việc Hyperdata Network chuyển đổi dữ liệu thành bốn thuộc tính cốt lõi:
Cấu trúc: Từ "tín hiệu gốc" đến "tài sản có thể sử dụng"
Dữ liệu trên chuỗi chưa qua xử lý giống như "dầu thô", cần được tinh chế để trở thành "xăng". Mạng lưới Hyperdata thông qua tiêu chuẩn Manuscript chuyển đổi nó thành dữ liệu có cấu trúc, ví dụ như việc tách "ví địa chỉ A gửi vào X token cho giao thức B vào thời điểm T" thành dữ liệu đa chiều bao gồm hình ảnh người dùng, thuộc tính giao thức, loại tài sản, và dấu thời gian. Sự cấu trúc này cho phép dữ liệu có thể được các mô hình AI gọi trực tiếp, giống như cách gọi API.
Có thể kết hợp: "Khối Lego" của dữ liệu
Trong Web3, "tính khả kết hợp" đã thúc đẩy sự bùng nổ của DeFi. Mạng lưới Hyperdata đã đưa khái niệm này vào lĩnh vực dữ liệu: dữ liệu có cấu trúc có thể được kết hợp tự do như các khối Lego. Ví dụ, các nhà phát triển có thể kết hợp "bản ghi đặt cọc của người dùng" với "dữ liệu biến động giá", "số lượng đề cập trên mạng xã hội" để huấn luyện "mô hình dự đoán tâm lý thị trường DeFi". Tính khả kết hợp này đã mở rộng lớn ranh giới ứng dụng của dữ liệu, khiến cho sự đổi mới AI không còn bị giới hạn bởi một nguồn dữ liệu duy nhất.
có thể xác minh: "bảo lãnh tín dụng" của dữ liệu
Dữ liệu có cấu trúc được xác thực qua AVS sẽ tạo ra một "dấu vân tay dữ liệu" duy nhất ( giá trị băm ) và được lưu trữ trên blockchain. Bất kỳ ứng dụng AI hoặc nhà phát triển nào sử dụng dữ liệu này đều có thể xác minh tính xác thực của dữ liệu bằng cách kiểm tra giá trị băm. Tính "có thể xác minh" này mang lại cho dữ liệu thuộc tính tín nhiệm - ví dụ, một tập dữ liệu được đánh dấu là "tín hiệu giao dịch chất lượng cao" có thể truy xuất tỷ lệ chính xác lịch sử thông qua hồ sơ giá trị băm trên blockchain, người dùng không cần tin tưởng vào nhà cung cấp tập dữ liệu, chỉ cần xác minh dấu vân tay dữ liệu để đánh giá chất lượng dữ liệu.
có thể biến thành tiền: "biến thành giá trị" của dữ liệu
Trong thời đại DataFi, các nhà cung cấp dữ liệu có thể chuyển đổi dữ liệu có cấu trúc thành tiền mặt trực tiếp thông qua Mạng Hyperdata. Ví dụ, một nhóm phát triển "tín hiệu cảnh báo lỗ hổng hợp đồng thông minh" bằng cách phân tích dữ liệu trên chuỗi, có thể đóng gói tín hiệu này thành dịch vụ API và tính phí theo số lần gọi; người dùng thông thường cũng có thể ủy quyền chia sẻ dữ liệu trên chuỗi của mình đã được ẩn danh để nhận phần thưởng bằng mã thông báo dữ liệu. Trong hệ sinh thái này, giá trị của dữ liệu được quyết định bởi cung và cầu trên thị trường - tín hiệu giao dịch có độ chính xác cao có thể được định giá cao hơn, trong khi dữ liệu hành vi người dùng cơ bản có thể tính phí theo lượt.
Kết luận: Cách mạng dữ liệu, thập kỷ tiếp theo của AI
Khi chúng ta nói về tương lai của AI, thường thì chúng ta tập trung vào "mức độ thông minh" của mô hình, mà bỏ qua "mảnh đất dữ liệu" hỗ trợ sự thông minh đó. Hyperdata Network tiết lộ một sự thật cốt lõi: sự tiến hóa của AI, về bản chất, là sự tiến hóa của hạ tầng dữ liệu. Từ "hạn chế" trong việc tạo ra dữ liệu của con người đến "khám phá giá trị" của dữ liệu trên chuỗi, từ "hỗn loạn" của các tín hiệu phân mảnh đến "trật tự" của dữ liệu có cấu trúc, từ "tài nguyên miễn phí" của dữ liệu đến "tài sản vốn" của DataFi, mạng lưới này đang định hình lại logic cơ bản của ngành công nghiệp AI.
Trong thời đại DataFi này, dữ liệu sẽ trở thành cầu nối giữa AI và thế giới thực - các đại lý giao dịch cảm nhận tâm lý thị trường thông qua dữ liệu trên chuỗi, dApp tự chủ tối ưu hóa dịch vụ thông qua dữ liệu hành vi người dùng, còn người dùng thông thường thì nhận được lợi nhuận liên tục thông qua việc chia sẻ dữ liệu. Giống như mạng lưới điện đã tạo ra cuộc cách mạng công nghiệp, mạng lưới tính toán đã tạo ra cuộc cách mạng Internet, Mạng lưới Hyperdata đang tạo ra "cuộc cách mạng dữ liệu" của AI.
Các ứng dụng AI-native thế hệ tiếp theo không chỉ cần mô hình hoặc ví, mà còn cần dữ liệu không cần tin cậy, có thể lập trình và có tín hiệu cao. Khi dữ liệu cuối cùng được trao cho giá trị xứng đáng, AI mới có thể thực sự giải phóng sức mạnh thay đổi thế giới.
Xem bản gốc
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
12 thích
Phần thưởng
12
5
Đăng lại
Chia sẻ
Bình luận
0/400
CoffeeNFTs
· 5giờ trước
Mô hình ăn dữ liệu đến mức no
Xem bản gốcTrả lời0
SatoshiLegend
· 11giờ trước
Thời đại DataFi đã đến, thần học cuối cùng sẽ nhận thức rằng dữ liệu chính là đức tin, tìm về nguồn gốc mới là chân lý.
Xem bản gốcTrả lời0
FallingLeaf
· 11giờ trước
Khả năng tính toán đốt tiền phải không…
Xem bản gốcTrả lời0
ChainPoet
· 11giờ trước
Cuộc đua khả năng tính toán quá khốc liệt, cảm giác như sắp trở thành trò đùa.
Thời đại DataFi: Động lực phát triển AI mới và cuộc cách mạng dữ liệu trên chuỗi
Mười năm tiếp theo của sự phát triển AI: Cách mạng cơ sở hạ tầng dữ liệu
Trí tuệ nhân tạo ( AI ) đã tập trung vào việc nâng cao quy mô mô hình và khả năng tính toán từ lâu, nhưng khi các tham số mô hình vượt qua mức nghìn tỷ, khả năng tính toán đạt đến hàng trăm triệu tỷ phép toán mỗi giây, một nút thắt cốt lõi bị bỏ qua đang dần lộ diện - dữ liệu. Mâu thuẫn cấu trúc hiện tại mà AI phải đối mặt đã tiết lộ một bức tranh hoàn toàn mới của "thời đại DataFi" - trong thời đại này, dữ liệu không còn là sản phẩm phụ của công nghệ, mà là yếu tố sản xuất cốt lõi có thể đo lường, có thể giao dịch, có thể gia tăng giá trị, giống như điện và khả năng tính toán.
Mâu thuẫn cấu trúc trong ngành AI: Từ cuộc đua sức mạnh tính toán đến nạn đói dữ liệu
Sự phát triển của AI lâu nay chịu sự thúc đẩy từ hai trụ cột "mô hình - sức mạnh tính toán". Kể từ cuộc cách mạng học sâu, tham số của mô hình đã nhảy vọt từ hàng triệu lên hàng nghìn tỷ, nhu cầu sức mạnh tính toán tăng trưởng theo cấp số nhân. Theo thống kê, chi phí để huấn luyện một mô hình ngôn ngữ lớn tiên tiến đã vượt quá 100 triệu USD, trong đó 90% được dùng cho việc thuê cụm GPU. Tuy nhiên, khi ngành công nghiệp tập trung vào "mô hình lớn hơn" và "chip nhanh hơn", cuộc khủng hoảng từ phía cung dữ liệu đang âm thầm đến.
"Dữ liệu hữu cơ" do con người tạo ra đã chạm đến trần tăng trưởng. Lấy dữ liệu văn bản làm ví dụ, tổng lượng văn bản chất lượng cao có thể thu thập công khai trên internet khoảng 10^12 từ, trong khi việc đào tạo một mô hình với một trăm tỷ tham số cần tiêu tốn khoảng dữ liệu cấp độ 10^13 từ. Điều này có nghĩa là hồ dữ liệu hiện có chỉ có thể hỗ trợ đào tạo 10 mô hình quy mô tương đương. Thậm chí nghiêm trọng hơn, tỷ lệ dữ liệu trùng lặp và nội dung chất lượng thấp chiếm hơn 60%, làm giảm thêm nguồn cung dữ liệu hiệu quả. Khi mô hình bắt đầu "nuốt" dữ liệu do chính nó tạo ra, sự suy giảm hiệu suất mô hình do "ô nhiễm dữ liệu" đã trở thành mối lo ngại trong ngành.
Nguồn gốc của mâu thuẫn này nằm ở chỗ: Ngành công nghiệp AI lâu nay đã coi dữ liệu là "tài nguyên miễn phí", chứ không phải là "tài sản chiến lược" cần được chăm sóc kỹ lưỡng. Các mô hình và sức mạnh tính toán đã hình thành một hệ thống thị trường trưởng thành, nhưng việc sản xuất, làm sạch, xác minh và giao dịch dữ liệu vẫn đang ở "thời kỳ hoang dã". Mười năm tới của AI sẽ là mười năm của "cơ sở hạ tầng dữ liệu", và dữ liệu trên chuỗi của mạng mã hóa chính là chìa khóa để giải quyết tình huống này.
Dữ liệu trên chuỗi: Cơ sở dữ liệu "hành vi con người" mà AI cần nhất
Trong bối cảnh khan hiếm dữ liệu, dữ liệu chuỗi trên mạng tiền mã hóa đang thể hiện giá trị không thể thay thế. So với dữ liệu Internet truyền thống, dữ liệu chuỗi vốn có tính xác thực của "sự thúc đẩy được điều chỉnh" - mỗi giao dịch, mỗi tương tác hợp đồng, mỗi hành động của địa chỉ ví đều gắn liền với vốn thực tế và không thể bị sửa đổi. Dữ liệu chuỗi có thể được định nghĩa là "dữ liệu hành vi thúc đẩy con người tập trung nhất trên Internet", cụ thể thể hiện qua ba chiều:
tín hiệu "ý định" từ thế giới thực
Dữ liệu trên chuỗi ghi lại các hành động quyết định được bỏ phiếu bằng tiền thật. Ví dụ, hành động của một ví khi trao đổi tài sản trên một DEX, thế chấp và vay mượn trên nền tảng cho vay, hoặc đăng ký tên miền, trực tiếp phản ánh sự đánh giá giá trị dự án, sở thích rủi ro và chiến lược phân bổ vốn của người dùng. Dữ liệu "được bảo chứng bằng vốn" như vậy có giá trị rất cao trong việc huấn luyện khả năng ra quyết định của AI ( như dự đoán tài chính, phân tích thị trường ). So với đó, dữ liệu trên internet truyền thống tràn ngập "tiếng ồn", những dữ liệu này không chỉ không thể huấn luyện ra các mô hình AI đáng tin cậy, mà còn có thể dẫn dắt mô hình đưa ra những phán đoán sai.
chuỗi hành vi có thể truy xuất
Tính minh bạch của blockchain cho phép hành vi người dùng được truy vết hoàn toàn. Lịch sử giao dịch của một địa chỉ ví, các giao thức đã tương tác, sự thay đổi của tài sản nắm giữ, tạo thành một "chuỗi hành vi" liên tục. Ví dụ, thông qua việc phân tích hoạt động của một địa chỉ trong các giao thức DeFi từ năm 2020 đến nay, AI có thể xác định chính xác họ là "người nắm giữ dài hạn", "người giao dịch chênh lệch giá" hay "nhà cung cấp thanh khoản", và từ đó xây dựng hồ sơ người dùng. Dữ liệu hành vi có cấu trúc như vậy chính là "mẫu suy luận con người" hiếm hoi nhất trong các mô hình AI hiện tại.
Truy cập "không cần giấy phép" của hệ sinh thái mở
Khác với tính khép kín của dữ liệu doanh nghiệp truyền thống, dữ liệu trên chuỗi là mở và không cần sự cho phép. Bất kỳ nhà phát triển nào cũng có thể truy cập dữ liệu gốc thông qua trình duyệt blockchain hoặc API dữ liệu, điều này cung cấp nguồn dữ liệu "không có rào cản" cho việc huấn luyện mô hình AI. Tuy nhiên, tính mở này cũng mang đến thách thức: dữ liệu trên chuỗi tồn tại dưới dạng "nhật ký sự kiện", là "tín hiệu gốc" không có cấu trúc, cần được làm sạch, chuẩn hóa và liên kết để có thể sử dụng cho mô hình AI. Hiện tại, "tỷ lệ chuyển đổi cấu trúc" của dữ liệu trên chuỗi chưa đến 5%, một lượng lớn tín hiệu có giá trị cao bị chôn vùi trong hàng tỷ sự kiện phân mảnh.
Hyperdata Network: "Hệ điều hành" cho dữ liệu trên chuỗi
Để giải quyết vấn đề phân mảnh dữ liệu trên chuỗi, một "hệ điều hành thông minh trên chuỗi" mới đã được đề xuất - đây là một mạng dữ liệu được thiết kế đặc biệt cho AI. Mục tiêu cốt lõi của nó là chuyển đổi tín hiệu phân tán trên chuỗi thành dữ liệu có cấu trúc, có thể xác minh và có thể kết hợp theo thời gian thực, sẵn sàng cho AI.
Tài liệu: Tiêu chuẩn dữ liệu mở, để AI "hiểu" thế giới trên chuỗi
Một trong những điểm đau lớn nhất của dữ liệu trên chuỗi là "định dạng hỗn loạn" - định dạng nhật ký sự kiện của các chuỗi khối khác nhau là khác nhau, và cấu trúc dữ liệu của các phiên bản khác nhau của cùng một giao thức cũng có thể thay đổi. Manuscript, như một tiêu chuẩn schema dữ liệu mở, đã thống nhất định nghĩa và cách mô tả dữ liệu trên chuỗi. Ví dụ, nó chuẩn hóa "hành vi staking của người dùng" thành dữ liệu cấu trúc bao gồm các trường như staker_address, protocol_id, amount, timestamp, reward_token, đảm bảo rằng mô hình AI không cần phải thích ứng với định dạng dữ liệu của các chuỗi hoặc giao thức khác nhau, mà có thể "hiểu" trực tiếp logic kinh doanh đằng sau dữ liệu.
Giá trị của tiêu chuẩn hóa này nằm ở việc giảm chi phí ma sát trong phát triển AI. Giả sử một đội ngũ muốn huấn luyện "Mô hình dự đoán hành vi người dùng DeFi", theo cách truyền thống, họ cần kết nối API của nhiều chuỗi khác nhau và viết các kịch bản phân tích khác nhau; trong khi đó, dựa trên Manuscript, tất cả dữ liệu trên chuỗi đã được tiền xử lý theo tiêu chuẩn thống nhất, các nhà phát triển có thể trực tiếp gọi "Bản ghi đặt cọc của người dùng" "Bản ghi cung cấp thanh khoản" và các dữ liệu có cấu trúc khác, rút ngắn đáng kể thời gian huấn luyện mô hình.
Yêu cầu cốt lõi của mô hình AI đối với dữ liệu là "đáng tin cậy" - nếu dữ liệu huấn luyện bị can thiệp hoặc ô nhiễm, đầu ra của mô hình sẽ vô giá trị. Mạng Hyperdata đảm bảo tính xác thực của dữ liệu thông qua cơ chế AVS(Active Validator Set) trên Ethereum. AVS là một thành phần mở rộng của lớp đồng thuận Ethereum, gồm nhiều nút xác thực được thế chấp ETH, những nút này chịu trách nhiệm xác minh tính toàn vẹn và độ chính xác của dữ liệu trên chuỗi. Khi Mạng Hyperdata xử lý một sự kiện trên chuỗi, các nút AVS sẽ kiểm tra chéo giá trị băm dữ liệu, thông tin chữ ký và trạng thái trên chuỗi, đảm bảo rằng dữ liệu cấu trúc đầu ra hoàn toàn nhất quán với dữ liệu gốc trên chuỗi.
Cơ chế xác thực "bảo đảm kinh tế học tiền mã hóa" này đã giải quyết vấn đề lòng tin của xác thực tập trung truyền thống. Ví dụ, nếu một công ty AI sử dụng dữ liệu trên chuỗi do một tổ chức tập trung cung cấp, họ cần phải tin tưởng rằng tổ chức đó không làm sai lệch dữ liệu; trong khi đó, với Hyperdata Network, tính xác thực của dữ liệu được đảm bảo bởi mạng lưới người xác thực phi tập trung, và bất kỳ hành vi nào làm sai lệch sẽ kích hoạt cơ chế phạt của hợp đồng thông minh.
Chainbase DA: lớp khả dụng dữ liệu có thông lượng cao
Mô hình AI, đặc biệt là các ứng dụng AI tương tác thời gian thực ( như robot giao dịch, dịch vụ khách hàng thông minh ), cần cung cấp dữ liệu với độ trễ thấp và thông lượng cao. Lớp Chainbase DA ( Data Availability ) được thiết kế đặc biệt cho nhu cầu này, thông qua việc tối ưu hóa thuật toán nén dữ liệu và giao thức truyền tải, đạt được việc xử lý thời gian thực hàng trăm ngàn sự kiện trên chuỗi mỗi giây. Ví dụ, khi có một giao dịch lớn xảy ra trên một DEX, Chainbase DA có thể hoàn thành việc trích xuất, chuẩn hóa và xác minh dữ liệu trong vòng 1 giây, và đẩy tín hiệu "giao dịch lớn" đã được cấu trúc đến các mô hình AI đã đăng ký, cho phép chúng điều chỉnh chiến lược giao dịch kịp thời.
Đằng sau khả năng thông lượng cao là kiến trúc mô-đun - Chainbase DA tách biệt lưu trữ dữ liệu và tính toán, lưu trữ dữ liệu được đảm nhận bởi mạng lưới nút phân tán, trong khi tính toán được thực hiện thông qua Rollup ngoài chuỗi, tránh được những nút thắt về hiệu suất của blockchain. Thiết kế này cho phép Mạng Hyperdata hỗ trợ nhu cầu dữ liệu thời gian thực cho các ứng dụng AI quy mô lớn, chẳng hạn như cung cấp dịch vụ dữ liệu trên chuỗi trực tuyến đồng thời cho một số lượng lớn các đại lý giao dịch.
Thời đại DataFi: Khi dữ liệu trở thành "vốn" có thể giao dịch
Mục tiêu cuối cùng của Hyperdata Network là thúc đẩy ngành AI bước vào kỷ nguyên DataFi - dữ liệu không còn là "nguyên liệu huấn luyện" thụ động, mà là "vốn" chủ động, có thể được định giá, giao dịch và gia tăng giá trị. Giống như điện được tính theo kilowatt, sức mạnh tính toán được tính theo FLOPS, dữ liệu cũng phải được đánh giá, xếp hạng và định giá. Việc hiện thực hóa tầm nhìn này phụ thuộc vào việc Hyperdata Network chuyển đổi dữ liệu thành bốn thuộc tính cốt lõi:
Cấu trúc: Từ "tín hiệu gốc" đến "tài sản có thể sử dụng"
Dữ liệu trên chuỗi chưa qua xử lý giống như "dầu thô", cần được tinh chế để trở thành "xăng". Mạng lưới Hyperdata thông qua tiêu chuẩn Manuscript chuyển đổi nó thành dữ liệu có cấu trúc, ví dụ như việc tách "ví địa chỉ A gửi vào X token cho giao thức B vào thời điểm T" thành dữ liệu đa chiều bao gồm hình ảnh người dùng, thuộc tính giao thức, loại tài sản, và dấu thời gian. Sự cấu trúc này cho phép dữ liệu có thể được các mô hình AI gọi trực tiếp, giống như cách gọi API.
Có thể kết hợp: "Khối Lego" của dữ liệu
Trong Web3, "tính khả kết hợp" đã thúc đẩy sự bùng nổ của DeFi. Mạng lưới Hyperdata đã đưa khái niệm này vào lĩnh vực dữ liệu: dữ liệu có cấu trúc có thể được kết hợp tự do như các khối Lego. Ví dụ, các nhà phát triển có thể kết hợp "bản ghi đặt cọc của người dùng" với "dữ liệu biến động giá", "số lượng đề cập trên mạng xã hội" để huấn luyện "mô hình dự đoán tâm lý thị trường DeFi". Tính khả kết hợp này đã mở rộng lớn ranh giới ứng dụng của dữ liệu, khiến cho sự đổi mới AI không còn bị giới hạn bởi một nguồn dữ liệu duy nhất.
có thể xác minh: "bảo lãnh tín dụng" của dữ liệu
Dữ liệu có cấu trúc được xác thực qua AVS sẽ tạo ra một "dấu vân tay dữ liệu" duy nhất ( giá trị băm ) và được lưu trữ trên blockchain. Bất kỳ ứng dụng AI hoặc nhà phát triển nào sử dụng dữ liệu này đều có thể xác minh tính xác thực của dữ liệu bằng cách kiểm tra giá trị băm. Tính "có thể xác minh" này mang lại cho dữ liệu thuộc tính tín nhiệm - ví dụ, một tập dữ liệu được đánh dấu là "tín hiệu giao dịch chất lượng cao" có thể truy xuất tỷ lệ chính xác lịch sử thông qua hồ sơ giá trị băm trên blockchain, người dùng không cần tin tưởng vào nhà cung cấp tập dữ liệu, chỉ cần xác minh dấu vân tay dữ liệu để đánh giá chất lượng dữ liệu.
có thể biến thành tiền: "biến thành giá trị" của dữ liệu
Trong thời đại DataFi, các nhà cung cấp dữ liệu có thể chuyển đổi dữ liệu có cấu trúc thành tiền mặt trực tiếp thông qua Mạng Hyperdata. Ví dụ, một nhóm phát triển "tín hiệu cảnh báo lỗ hổng hợp đồng thông minh" bằng cách phân tích dữ liệu trên chuỗi, có thể đóng gói tín hiệu này thành dịch vụ API và tính phí theo số lần gọi; người dùng thông thường cũng có thể ủy quyền chia sẻ dữ liệu trên chuỗi của mình đã được ẩn danh để nhận phần thưởng bằng mã thông báo dữ liệu. Trong hệ sinh thái này, giá trị của dữ liệu được quyết định bởi cung và cầu trên thị trường - tín hiệu giao dịch có độ chính xác cao có thể được định giá cao hơn, trong khi dữ liệu hành vi người dùng cơ bản có thể tính phí theo lượt.
Kết luận: Cách mạng dữ liệu, thập kỷ tiếp theo của AI
Khi chúng ta nói về tương lai của AI, thường thì chúng ta tập trung vào "mức độ thông minh" của mô hình, mà bỏ qua "mảnh đất dữ liệu" hỗ trợ sự thông minh đó. Hyperdata Network tiết lộ một sự thật cốt lõi: sự tiến hóa của AI, về bản chất, là sự tiến hóa của hạ tầng dữ liệu. Từ "hạn chế" trong việc tạo ra dữ liệu của con người đến "khám phá giá trị" của dữ liệu trên chuỗi, từ "hỗn loạn" của các tín hiệu phân mảnh đến "trật tự" của dữ liệu có cấu trúc, từ "tài nguyên miễn phí" của dữ liệu đến "tài sản vốn" của DataFi, mạng lưới này đang định hình lại logic cơ bản của ngành công nghiệp AI.
Trong thời đại DataFi này, dữ liệu sẽ trở thành cầu nối giữa AI và thế giới thực - các đại lý giao dịch cảm nhận tâm lý thị trường thông qua dữ liệu trên chuỗi, dApp tự chủ tối ưu hóa dịch vụ thông qua dữ liệu hành vi người dùng, còn người dùng thông thường thì nhận được lợi nhuận liên tục thông qua việc chia sẻ dữ liệu. Giống như mạng lưới điện đã tạo ra cuộc cách mạng công nghiệp, mạng lưới tính toán đã tạo ra cuộc cách mạng Internet, Mạng lưới Hyperdata đang tạo ra "cuộc cách mạng dữ liệu" của AI.
Các ứng dụng AI-native thế hệ tiếp theo không chỉ cần mô hình hoặc ví, mà còn cần dữ liệu không cần tin cậy, có thể lập trình và có tín hiệu cao. Khi dữ liệu cuối cùng được trao cho giá trị xứng đáng, AI mới có thể thực sự giải phóng sức mạnh thay đổi thế giới.