Nouveau goulet d'étranglement dans le développement de l'IA : approvisionnement et qualité des données
Avec l'augmentation rapide de l'échelle des modèles d'intelligence artificielle et des capacités de calcul, un problème clé souvent négligé émerge progressivement : l'approvisionnement en données. Le prochain grand défi auquel l'industrie de l'IA est confrontée n'est plus l'architecture des modèles ou la puissance des puces, mais la façon de transformer les données de comportement humain dispersées en ressources vérifiables, structurées et compatibles avec l'IA. Cette révélation non seulement met en lumière la contradiction structurelle du développement de l'IA, mais esquisse également un tout nouveau paysage d'« finance des données », où les données deviendront des facteurs de production mesurables, échangeables et valorisables.
De la compétition pour la puissance de calcul à la pénurie de données : les contradictions structurelles de l'industrie de l'IA
Le développement de l'IA est depuis longtemps propulsé par le double moteur "modèle-puissance de calcul". Depuis la révolution de l'apprentissage profond, l'échelle des paramètres des modèles a augmenté de millions à des billions, et la demande de puissance de calcul a connu une croissance exponentielle. Selon les statistiques, le coût d'entraînement d'un modèle de langage avancé a déjà dépassé 100 millions de dollars, dont 90 % sont consacrés à la location de clusters GPU. Cependant, alors que l'industrie se concentre sur des "modèles plus grands" et des "puces plus rapides", une crise du côté de l'offre de données se profile silencieusement.
Les "données organiques" générées par l'homme ont atteint un plafond de croissance. Prenons l'exemple des données textuelles : la quantité totale de textes de haute qualité accessibles publiquement sur Internet est d'environ 10^12 mots, tandis qu'un modèle à cent milliards de paramètres nécessite environ 10^13 mots de données pour son entraînement. Cela signifie que le réservoir de données actuel ne peut soutenir l'entraînement que de 10 modèles de taille équivalente. Plus préoccupant encore, les données répétées et le contenu de faible qualité représentent plus de 60 %, ce qui réduit encore l'offre de données efficaces. Lorsque le modèle commence à "dévorer" les données qu'il génère lui-même, la dégradation des performances du modèle due à la "pollution des données" est devenue une préoccupation dans l'industrie.
Cette contradiction trouve son origine dans le fait que l'industrie de l'IA considère depuis longtemps les données comme une "ressource gratuite", plutôt que comme un "actif stratégique" qui nécessite un soin particulier. Les modèles et la puissance de calcul ont formé un système de marché mature, mais la production, le nettoyage, la validation et l'échange des données sont encore à l'état "primitif". La prochaine décennie de l'IA sera celle des "infrastructures de données", et les données on-chain des réseaux cryptographiques sont la clé pour déverrouiller cette impasse.
Données en chaîne : la "base de données sur le comportement humain" dont l'IA a désespérément besoin
Dans le contexte d'une pénurie de données, les données on-chain des réseaux cryptographiques présentent une valeur unique. Comparées aux données de l'Internet traditionnel, les données on-chain possèdent intrinsèquement la "véracité de l'alignement des incitations" - chaque transaction, chaque interaction contractuelle, chaque comportement d'adresse de portefeuille est directement lié à un capital réel et est immuable. Ces données sont considérées comme les "données d'alignement des incitations humaines les plus concentrées sur Internet", se manifestant dans trois dimensions :
Signaux d'intention du monde réel : les données sur la blockchain enregistrent des comportements décisionnels votés avec de l'argent réel, reflétant directement le jugement des utilisateurs sur la valeur du projet, leurs préférences en matière de risque et leurs stratégies de répartition des fonds. Ces données "soutenues par le capital" ont une valeur extrêmement élevée pour entraîner les capacités décisionnelles de l'IA.
Chaîne d'actions traçable : La transparence de la blockchain permet de retracer intégralement les comportements des utilisateurs. L'historique des transactions, les protocoles d'interaction et les variations d'actifs d'une adresse de portefeuille forment une "chaîne d'actions" cohérente. Ces données comportementales structurées sont les "échantillons de raisonnement humain" les plus rares pour les modèles d'IA actuels.
Accès "sans permis" à un écosystème ouvert : Contrairement à la fermeture des données des entreprises traditionnelles, les données sur la chaîne sont ouvertes et sans permis. Tout développeur peut accéder aux données brutes via un explorateur de blockchain ou une API de données, fournissant une source de données "sans barrières" pour l'entraînement des modèles d'IA.
Cependant, l'ouverture des données on-chain a également apporté des défis : ces données existent sous forme de "journaux d'événements", ce sont des "signaux bruts" non structurés, qui doivent être nettoyés, normalisés et liés pour être utilisés par les modèles d'IA. Actuellement, le "taux de conversion structuré" des données on-chain est inférieur à 5 %, et un grand nombre de signaux de haute valeur sont enfouis dans des milliards d'événements fragmentés.
Super réseau de données : le "système d'exploitation intelligent" des données sur la chaîne
Pour résoudre le problème de la fragmentation des données sur la chaîne, l'industrie a proposé le concept de réseau de données super – un "système d'exploitation intelligent sur la chaîne" spécialement conçu pour l'IA. Son objectif principal est de transformer les signaux dispersés sur la chaîne en données amicales pour l'IA, structurées, vérifiables et en temps réel. Ce système comprend plusieurs composants clés :
Normes de données ouvertes : unifier la définition et la description des données sur la chaîne, permettant aux modèles d'IA de "comprendre" directement la logique commerciale derrière les données, réduisant ainsi le coût de friction du développement de l'IA.
Mécanisme de validation des données : assurer l'authenticité des données grâce au réseau de validateurs de la blockchain, résolvant ainsi le problème de confiance lié à la validation centralisée des données traditionnelle.
Couche de disponibilité des données à haut débit : en optimisant les algorithmes de compression des données et les protocoles de transmission, nous réalisons le traitement en temps réel de centaines de milliers d'événements on-chain par seconde, répondant aux besoins de faible latence et de haut débit des applications AI.
L'ère de la financiarisation des données : quand les données deviennent des "capitaux"
L'objectif ultime du super réseau de données est de propulser l'industrie de l'IA dans l'ère de la financiarisation des données - les données ne sont plus un "matériau d'entraînement" passif, mais un "capital" actif, pouvant être évalué, échangé et valorisé. La réalisation de cette vision dépend de la transformation des données en quatre attributs clés :
Structuré : de "signal brut" à "actif utilisable"
Combinable : liberté de combinaison des données comme des "briques LEGO".
Vérifiable : le "soutien de crédit" des données
Réalisable : la "valorisation" des données
Dans cette nouvelle ère, les fournisseurs de données peuvent monétiser directement des données structurées, les développeurs peuvent combiner différentes sources de données pour créer des applications innovantes, et les utilisateurs peuvent obtenir des revenus en partageant des données anonymisées sur la chaîne. La valeur des données sera déterminée par l'offre et la demande du marché, formant un tout nouvel écosystème de "capital de données".
Conclusion : Révolution des données, la prochaine décennie de l'IA
L'évolution de l'IA est essentiellement l'évolution des infrastructures de données. De la "limitation" des données générées par l'homme à la "découverte de valeur" des données sur la chaîne, du "désordre" des signaux fragmentés à l'"ordre" des données structurées, de la "ressource gratuite" des données à l'"actif de capital" de la financiarisation des données, le super réseau de données est en train de remodeler la logique sous-jacente de l'industrie de l'IA.
Dans cette nouvelle ère, les données deviendront le pont reliant l'IA au monde réel - les agents de trading percevront les émotions du marché grâce aux données en chaîne, les applications autonomes optimiseront leurs services grâce aux données comportementales des utilisateurs, et les utilisateurs ordinaires obtiendront des revenus continus par le partage des données. Tout comme le réseau électrique a engendré la révolution industrielle, le réseau de calcul a engendré la révolution Internet, le réseau de super données est en train de donner naissance à la "révolution des données" de l'IA.
Les applications natives d'IA de nouvelle génération nécessitent non seulement des modèles puissants, mais aussi un soutien de données fiable, programmable et à fort signal. Lorsque les données seront enfin dotées de la valeur qu'elles méritent, l'IA pourra véritablement libérer le pouvoir de changer le monde.
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AirdropHunter9000
· Il y a 4h
Puissance de calcul, à quoi ça sert ? Les données sont la clé.
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MEVSupportGroup
· Il y a 22h
Les données sont devenues une nouvelle raison de se faire prendre pour des cons.
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MEVHunterZhang
· Il y a 22h
Après tant de temps, nous revenons à la collecte de données.
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SerumSqueezer
· Il y a 22h
Des nouveaux pigeons sont arrivés.
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LiquidityNinja
· Il y a 22h
Pas de données, comment jouer ? Coincé.
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Hash_Bandit
· Il y a 22h
tout comme l'ajustement de la difficulté de minage... les données sont le nouveau goulot d'étranglement fr fr
Nouveau goulot d'étranglement dans le développement de l'IA : les données off-chain ouvrent l'ère de la financiarisation des données
Nouveau goulet d'étranglement dans le développement de l'IA : approvisionnement et qualité des données
Avec l'augmentation rapide de l'échelle des modèles d'intelligence artificielle et des capacités de calcul, un problème clé souvent négligé émerge progressivement : l'approvisionnement en données. Le prochain grand défi auquel l'industrie de l'IA est confrontée n'est plus l'architecture des modèles ou la puissance des puces, mais la façon de transformer les données de comportement humain dispersées en ressources vérifiables, structurées et compatibles avec l'IA. Cette révélation non seulement met en lumière la contradiction structurelle du développement de l'IA, mais esquisse également un tout nouveau paysage d'« finance des données », où les données deviendront des facteurs de production mesurables, échangeables et valorisables.
De la compétition pour la puissance de calcul à la pénurie de données : les contradictions structurelles de l'industrie de l'IA
Le développement de l'IA est depuis longtemps propulsé par le double moteur "modèle-puissance de calcul". Depuis la révolution de l'apprentissage profond, l'échelle des paramètres des modèles a augmenté de millions à des billions, et la demande de puissance de calcul a connu une croissance exponentielle. Selon les statistiques, le coût d'entraînement d'un modèle de langage avancé a déjà dépassé 100 millions de dollars, dont 90 % sont consacrés à la location de clusters GPU. Cependant, alors que l'industrie se concentre sur des "modèles plus grands" et des "puces plus rapides", une crise du côté de l'offre de données se profile silencieusement.
Les "données organiques" générées par l'homme ont atteint un plafond de croissance. Prenons l'exemple des données textuelles : la quantité totale de textes de haute qualité accessibles publiquement sur Internet est d'environ 10^12 mots, tandis qu'un modèle à cent milliards de paramètres nécessite environ 10^13 mots de données pour son entraînement. Cela signifie que le réservoir de données actuel ne peut soutenir l'entraînement que de 10 modèles de taille équivalente. Plus préoccupant encore, les données répétées et le contenu de faible qualité représentent plus de 60 %, ce qui réduit encore l'offre de données efficaces. Lorsque le modèle commence à "dévorer" les données qu'il génère lui-même, la dégradation des performances du modèle due à la "pollution des données" est devenue une préoccupation dans l'industrie.
Cette contradiction trouve son origine dans le fait que l'industrie de l'IA considère depuis longtemps les données comme une "ressource gratuite", plutôt que comme un "actif stratégique" qui nécessite un soin particulier. Les modèles et la puissance de calcul ont formé un système de marché mature, mais la production, le nettoyage, la validation et l'échange des données sont encore à l'état "primitif". La prochaine décennie de l'IA sera celle des "infrastructures de données", et les données on-chain des réseaux cryptographiques sont la clé pour déverrouiller cette impasse.
Données en chaîne : la "base de données sur le comportement humain" dont l'IA a désespérément besoin
Dans le contexte d'une pénurie de données, les données on-chain des réseaux cryptographiques présentent une valeur unique. Comparées aux données de l'Internet traditionnel, les données on-chain possèdent intrinsèquement la "véracité de l'alignement des incitations" - chaque transaction, chaque interaction contractuelle, chaque comportement d'adresse de portefeuille est directement lié à un capital réel et est immuable. Ces données sont considérées comme les "données d'alignement des incitations humaines les plus concentrées sur Internet", se manifestant dans trois dimensions :
Signaux d'intention du monde réel : les données sur la blockchain enregistrent des comportements décisionnels votés avec de l'argent réel, reflétant directement le jugement des utilisateurs sur la valeur du projet, leurs préférences en matière de risque et leurs stratégies de répartition des fonds. Ces données "soutenues par le capital" ont une valeur extrêmement élevée pour entraîner les capacités décisionnelles de l'IA.
Chaîne d'actions traçable : La transparence de la blockchain permet de retracer intégralement les comportements des utilisateurs. L'historique des transactions, les protocoles d'interaction et les variations d'actifs d'une adresse de portefeuille forment une "chaîne d'actions" cohérente. Ces données comportementales structurées sont les "échantillons de raisonnement humain" les plus rares pour les modèles d'IA actuels.
Accès "sans permis" à un écosystème ouvert : Contrairement à la fermeture des données des entreprises traditionnelles, les données sur la chaîne sont ouvertes et sans permis. Tout développeur peut accéder aux données brutes via un explorateur de blockchain ou une API de données, fournissant une source de données "sans barrières" pour l'entraînement des modèles d'IA.
Cependant, l'ouverture des données on-chain a également apporté des défis : ces données existent sous forme de "journaux d'événements", ce sont des "signaux bruts" non structurés, qui doivent être nettoyés, normalisés et liés pour être utilisés par les modèles d'IA. Actuellement, le "taux de conversion structuré" des données on-chain est inférieur à 5 %, et un grand nombre de signaux de haute valeur sont enfouis dans des milliards d'événements fragmentés.
Super réseau de données : le "système d'exploitation intelligent" des données sur la chaîne
Pour résoudre le problème de la fragmentation des données sur la chaîne, l'industrie a proposé le concept de réseau de données super – un "système d'exploitation intelligent sur la chaîne" spécialement conçu pour l'IA. Son objectif principal est de transformer les signaux dispersés sur la chaîne en données amicales pour l'IA, structurées, vérifiables et en temps réel. Ce système comprend plusieurs composants clés :
Normes de données ouvertes : unifier la définition et la description des données sur la chaîne, permettant aux modèles d'IA de "comprendre" directement la logique commerciale derrière les données, réduisant ainsi le coût de friction du développement de l'IA.
Mécanisme de validation des données : assurer l'authenticité des données grâce au réseau de validateurs de la blockchain, résolvant ainsi le problème de confiance lié à la validation centralisée des données traditionnelle.
Couche de disponibilité des données à haut débit : en optimisant les algorithmes de compression des données et les protocoles de transmission, nous réalisons le traitement en temps réel de centaines de milliers d'événements on-chain par seconde, répondant aux besoins de faible latence et de haut débit des applications AI.
L'ère de la financiarisation des données : quand les données deviennent des "capitaux"
L'objectif ultime du super réseau de données est de propulser l'industrie de l'IA dans l'ère de la financiarisation des données - les données ne sont plus un "matériau d'entraînement" passif, mais un "capital" actif, pouvant être évalué, échangé et valorisé. La réalisation de cette vision dépend de la transformation des données en quatre attributs clés :
Dans cette nouvelle ère, les fournisseurs de données peuvent monétiser directement des données structurées, les développeurs peuvent combiner différentes sources de données pour créer des applications innovantes, et les utilisateurs peuvent obtenir des revenus en partageant des données anonymisées sur la chaîne. La valeur des données sera déterminée par l'offre et la demande du marché, formant un tout nouvel écosystème de "capital de données".
Conclusion : Révolution des données, la prochaine décennie de l'IA
L'évolution de l'IA est essentiellement l'évolution des infrastructures de données. De la "limitation" des données générées par l'homme à la "découverte de valeur" des données sur la chaîne, du "désordre" des signaux fragmentés à l'"ordre" des données structurées, de la "ressource gratuite" des données à l'"actif de capital" de la financiarisation des données, le super réseau de données est en train de remodeler la logique sous-jacente de l'industrie de l'IA.
Dans cette nouvelle ère, les données deviendront le pont reliant l'IA au monde réel - les agents de trading percevront les émotions du marché grâce aux données en chaîne, les applications autonomes optimiseront leurs services grâce aux données comportementales des utilisateurs, et les utilisateurs ordinaires obtiendront des revenus continus par le partage des données. Tout comme le réseau électrique a engendré la révolution industrielle, le réseau de calcul a engendré la révolution Internet, le réseau de super données est en train de donner naissance à la "révolution des données" de l'IA.
Les applications natives d'IA de nouvelle génération nécessitent non seulement des modèles puissants, mais aussi un soutien de données fiable, programmable et à fort signal. Lorsque les données seront enfin dotées de la valeur qu'elles méritent, l'IA pourra véritablement libérer le pouvoir de changer le monde.