Kendala Baru dalam Perkembangan AI: Pasokan dan Kualitas Data
Dengan peningkatan pesat dalam skala model kecerdasan buatan dan kemampuan komputasi, satu masalah kunci yang terabaikan mulai muncul ke permukaan—penyediaan data. Tantangan besar berikutnya yang dihadapi industri AI tidak lagi berkaitan dengan arsitektur model atau kekuatan chip, tetapi bagaimana mengubah data perilaku manusia yang terdistribusi menjadi sumber daya yang dapat diverifikasi, terstruktur, dan ramah AI. Wawasan ini tidak hanya mengungkapkan kontradiksi struktural dalam perkembangan AI, tetapi juga menggambarkan lanskap baru dari era "pendanaan data", di mana data akan menjadi faktor produksi inti yang dapat diukur, diperdagangkan, dan dimanfaatkan.
Dari Kompetisi Daya Komputasi ke Kekurangan Data: Kontradiksi Struktural dalam Industri AI
Perkembangan AI telah lama didorong oleh "model-daya komputasi". Sejak revolusi pembelajaran mendalam, skala parameter model telah meloncat dari ratusan ribu menjadi triliunan, sementara permintaan daya komputasi meningkat secara eksponensial. Menurut statistik, biaya pelatihan model bahasa besar yang canggih telah melebihi 100 juta dolar AS, di mana 90% digunakan untuk penyewaan kluster GPU. Namun, saat industri fokus pada "model yang lebih besar" dan "chip yang lebih cepat", krisis sisi pasokan data sedang diam-diam mendekat.
"Data organik" yang dihasilkan manusia telah mencapai batas pertumbuhannya. Sebagai contoh data teks, jumlah total teks berkualitas tinggi yang tersedia di internet diperkirakan sekitar 10^12 kata, sementara pelatihan model dengan seratus miliar parameter memerlukan data dalam skala sekitar 10^13 kata. Ini berarti kolam data yang ada hanya dapat mendukung pelatihan 10 model dengan skala yang sama. Lebih parah lagi, proporsi data duplikat dan konten berkualitas rendah melebihi 60%, semakin mengurangi pasokan data yang efektif. Ketika model mulai "melahap" data yang dihasilkan sendiri, penurunan kinerja model akibat "pencemaran data" telah menjadi kekhawatiran dalam industri.
Akar dari kontradiksi ini terletak pada: industri AI yang lama menganggap data sebagai "sumber daya gratis", bukan "aset strategis" yang perlu dipelihara dengan hati-hati. Model dan daya komputasi telah membentuk sistem pasar yang matang, tetapi produksi, pembersihan, verifikasi, dan perdagangan data masih berada dalam "status primitif". Dekade berikutnya untuk AI akan menjadi dekade "infrastruktur data", dan data on-chain dari jaringan kripto adalah kunci untuk memecahkan kebuntuan ini.
Data on Chain: "Basis Data Perilaku Manusia" yang Sangat Dibutuhkan AI
Dalam konteks kekurangan data, data on-chain dari jaringan kripto menunjukkan nilai unik. Dibandingkan dengan data internet tradisional, data on-chain secara alami memiliki keaslian "penyelarasan insentif" — setiap transaksi, setiap interaksi kontrak, dan setiap perilaku alamat dompet, semuanya terhubung langsung dengan modal nyata dan tidak dapat diubah. Data ini dianggap sebagai "data perilaku penyelarasan insentif manusia yang paling terkonsentrasi di internet", yang tercermin dalam tiga dimensi:
"Sinyal niat" dunia nyata: Data di blockchain mencatat perilaku keputusan yang dipilih dengan uang sungguhan, secara langsung mencerminkan penilaian pengguna terhadap nilai proyek, preferensi risiko, dan strategi alokasi dana. Data yang "didukung oleh modal" ini memiliki nilai tinggi untuk melatih kemampuan keputusan AI.
"Rantai Perilaku" yang Dapat Dilacak: Transparansi blockchain memungkinkan perilaku pengguna dapat dilacak sepenuhnya. Riwayat transaksi, protokol interaksi, dan perubahan aset dari sebuah alamat dompet membentuk "rantai perilaku" yang koheren. Data perilaku terstruktur ini adalah "contoh penalaran manusia" yang paling langka bagi model AI saat ini.
Akses "tanpa izin" pada ekosistem terbuka: Berbeda dengan data perusahaan tradisional yang tertutup, data di blockchain bersifat terbuka dan tanpa izin. Setiap pengembang dapat mengakses data mentah melalui blockchain explorer atau API data, menyediakan sumber data "tanpa batas" untuk pelatihan model AI.
Namun, keterbukaan data di blockchain juga membawa tantangan: data ini ada dalam bentuk "log peristiwa", merupakan "sinyal mentah" yang tidak terstruktur, perlu dibersihkan, distandarisasi, dan dihubungkan agar dapat digunakan oleh model AI. Saat ini, "tingkat transformasi terstruktur" data blockchain kurang dari 5%, banyak sinyal bernilai tinggi terkubur di antara miliaran peristiwa yang terfragmentasi.
Jaringan Data Super: "Sistem Operasi Cerdas" untuk Data On-Chain
Untuk mengatasi masalah fragmentasi data di blockchain, industri telah mengusulkan konsep jaringan data super—"sistem operasi cerdas di blockchain" yang dirancang khusus untuk AI. Tujuan inti dari sistem ini adalah mengubah sinyal blockchain yang terdistribusi menjadi data yang terstruktur, dapat diverifikasi, dan dapat dikombinasikan secara real-time yang ramah AI. Sistem ini mencakup beberapa komponen kunci:
Standar Data Terbuka: menyatukan definisi dan cara deskripsi data di blockchain, sehingga model AI dapat langsung "memahami" logika bisnis di balik data, mengurangi biaya gesekan dalam pengembangan AI.
Mekanisme verifikasi data: Memastikan keaslian data melalui jaringan validator blockchain, menyelesaikan masalah kepercayaan dalam verifikasi data terpusat tradisional.
Lapisan ketersediaan data dengan throughput tinggi: dengan mengoptimalkan algoritma kompresi data dan protokol transmisi, mencapai pemrosesan real-time ratusan ribu peristiwa on-chain per detik, memenuhi kebutuhan data dengan latensi rendah dan throughput tinggi untuk aplikasi AI.
Era Finansialisasi Data: Ketika Data Menjadi "Modal" yang Dapat Diperdagangkan
Tujuan akhir dari jaringan data super adalah untuk mendorong industri AI memasuki era finansialisasi data—data tidak lagi menjadi "bahan pelatihan" yang pasif, tetapi "modal" yang aktif, yang dapat dinilai, diperdagangkan, dan dihargai. Pencapaian visi ini bergantung pada transformasi data menjadi empat atribut inti:
Terstruktur: dari "sinyal mentah" ke "aset yang dapat digunakan"
Dapat digabungkan: Kebebasan kombinasi "blok Lego" data
Dapat diverifikasi: "Dukungan kredibilitas" data
Dapat diuangkan: "Realistis nilai" data
Dalam era baru ini, penyedia data dapat mengubah data terstruktur menjadi uang secara langsung, pengembang dapat menggabungkan berbagai sumber data untuk menciptakan aplikasi inovatif, dan pengguna dapat memperoleh keuntungan dengan berbagi data on-chain yang dianonimkan. Nilai data akan ditentukan oleh penawaran dan permintaan pasar, membentuk ekosistem "modal data" yang baru.
Kesimpulan: Revolusi Data, Sepuluh Tahun Berikutnya AI
Evolusi AI, pada dasarnya adalah evolusi infrastruktur data. Dari "keterbatasan" data yang dihasilkan oleh manusia hingga "penemuan nilai" data di blockchain, dari "kekacauan" sinyal yang terfragmentasi hingga "teratur" data yang terstruktur, dari "sumber daya gratis" data hingga "aset modal" finansialisasi data, jaringan data super sedang membentuk kembali logika dasar industri AI.
Di era baru ini, data akan menjadi jembatan yang menghubungkan AI dengan dunia nyata — agen perdagangan merasakan emosi pasar melalui data on-chain, aplikasi mandiri mengoptimalkan layanan melalui data perilaku pengguna, sementara pengguna biasa memperoleh pendapatan berkelanjutan melalui data yang dibagikan. Sama seperti jaringan listrik melahirkan revolusi industri, jaringan komputasi melahirkan revolusi internet, jaringan data super sedang melahirkan "revolusi data" AI.
Aplikasi AI generasi berikutnya tidak hanya membutuhkan model yang kuat, tetapi juga dukungan data yang dapat dipercaya, dapat diprogram, dan berkualitas tinggi. Ketika data akhirnya diberikan nilai yang semestinya, AI dapat benar-benar melepaskan kekuatan untuk mengubah dunia.
Lihat Asli
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.
6 Suka
Hadiah
6
6
Posting ulang
Bagikan
Komentar
0/400
AirdropHunter9000
· 32menit yang lalu
Daya Komputasi mau buat apa, Data adalah akar kehidupan.
Lihat AsliBalas0
MEVSupportGroup
· 18jam yang lalu
Data menjadi alasan baru untuk Dianggap Bodoh
Lihat AsliBalas0
MEVHunterZhang
· 18jam yang lalu
Setelah begitu lama, kembali ke pengumpulan data ya.
Lihat AsliBalas0
SerumSqueezer
· 18jam yang lalu
Data baru saja ada suckers.
Lihat AsliBalas0
LiquidityNinja
· 18jam yang lalu
Tidak ada data, bagaimana cara bermain? Terjebak.
Lihat AsliBalas0
Hash_Bandit
· 18jam yang lalu
sama seperti penyesuaian kesulitan penambangan... data adalah hambatan baru fr fr
Kendala baru dalam perkembangan AI: data on-chain membuka era finansialisasi data
Kendala Baru dalam Perkembangan AI: Pasokan dan Kualitas Data
Dengan peningkatan pesat dalam skala model kecerdasan buatan dan kemampuan komputasi, satu masalah kunci yang terabaikan mulai muncul ke permukaan—penyediaan data. Tantangan besar berikutnya yang dihadapi industri AI tidak lagi berkaitan dengan arsitektur model atau kekuatan chip, tetapi bagaimana mengubah data perilaku manusia yang terdistribusi menjadi sumber daya yang dapat diverifikasi, terstruktur, dan ramah AI. Wawasan ini tidak hanya mengungkapkan kontradiksi struktural dalam perkembangan AI, tetapi juga menggambarkan lanskap baru dari era "pendanaan data", di mana data akan menjadi faktor produksi inti yang dapat diukur, diperdagangkan, dan dimanfaatkan.
Dari Kompetisi Daya Komputasi ke Kekurangan Data: Kontradiksi Struktural dalam Industri AI
Perkembangan AI telah lama didorong oleh "model-daya komputasi". Sejak revolusi pembelajaran mendalam, skala parameter model telah meloncat dari ratusan ribu menjadi triliunan, sementara permintaan daya komputasi meningkat secara eksponensial. Menurut statistik, biaya pelatihan model bahasa besar yang canggih telah melebihi 100 juta dolar AS, di mana 90% digunakan untuk penyewaan kluster GPU. Namun, saat industri fokus pada "model yang lebih besar" dan "chip yang lebih cepat", krisis sisi pasokan data sedang diam-diam mendekat.
"Data organik" yang dihasilkan manusia telah mencapai batas pertumbuhannya. Sebagai contoh data teks, jumlah total teks berkualitas tinggi yang tersedia di internet diperkirakan sekitar 10^12 kata, sementara pelatihan model dengan seratus miliar parameter memerlukan data dalam skala sekitar 10^13 kata. Ini berarti kolam data yang ada hanya dapat mendukung pelatihan 10 model dengan skala yang sama. Lebih parah lagi, proporsi data duplikat dan konten berkualitas rendah melebihi 60%, semakin mengurangi pasokan data yang efektif. Ketika model mulai "melahap" data yang dihasilkan sendiri, penurunan kinerja model akibat "pencemaran data" telah menjadi kekhawatiran dalam industri.
Akar dari kontradiksi ini terletak pada: industri AI yang lama menganggap data sebagai "sumber daya gratis", bukan "aset strategis" yang perlu dipelihara dengan hati-hati. Model dan daya komputasi telah membentuk sistem pasar yang matang, tetapi produksi, pembersihan, verifikasi, dan perdagangan data masih berada dalam "status primitif". Dekade berikutnya untuk AI akan menjadi dekade "infrastruktur data", dan data on-chain dari jaringan kripto adalah kunci untuk memecahkan kebuntuan ini.
Data on Chain: "Basis Data Perilaku Manusia" yang Sangat Dibutuhkan AI
Dalam konteks kekurangan data, data on-chain dari jaringan kripto menunjukkan nilai unik. Dibandingkan dengan data internet tradisional, data on-chain secara alami memiliki keaslian "penyelarasan insentif" — setiap transaksi, setiap interaksi kontrak, dan setiap perilaku alamat dompet, semuanya terhubung langsung dengan modal nyata dan tidak dapat diubah. Data ini dianggap sebagai "data perilaku penyelarasan insentif manusia yang paling terkonsentrasi di internet", yang tercermin dalam tiga dimensi:
"Sinyal niat" dunia nyata: Data di blockchain mencatat perilaku keputusan yang dipilih dengan uang sungguhan, secara langsung mencerminkan penilaian pengguna terhadap nilai proyek, preferensi risiko, dan strategi alokasi dana. Data yang "didukung oleh modal" ini memiliki nilai tinggi untuk melatih kemampuan keputusan AI.
"Rantai Perilaku" yang Dapat Dilacak: Transparansi blockchain memungkinkan perilaku pengguna dapat dilacak sepenuhnya. Riwayat transaksi, protokol interaksi, dan perubahan aset dari sebuah alamat dompet membentuk "rantai perilaku" yang koheren. Data perilaku terstruktur ini adalah "contoh penalaran manusia" yang paling langka bagi model AI saat ini.
Akses "tanpa izin" pada ekosistem terbuka: Berbeda dengan data perusahaan tradisional yang tertutup, data di blockchain bersifat terbuka dan tanpa izin. Setiap pengembang dapat mengakses data mentah melalui blockchain explorer atau API data, menyediakan sumber data "tanpa batas" untuk pelatihan model AI.
Namun, keterbukaan data di blockchain juga membawa tantangan: data ini ada dalam bentuk "log peristiwa", merupakan "sinyal mentah" yang tidak terstruktur, perlu dibersihkan, distandarisasi, dan dihubungkan agar dapat digunakan oleh model AI. Saat ini, "tingkat transformasi terstruktur" data blockchain kurang dari 5%, banyak sinyal bernilai tinggi terkubur di antara miliaran peristiwa yang terfragmentasi.
Jaringan Data Super: "Sistem Operasi Cerdas" untuk Data On-Chain
Untuk mengatasi masalah fragmentasi data di blockchain, industri telah mengusulkan konsep jaringan data super—"sistem operasi cerdas di blockchain" yang dirancang khusus untuk AI. Tujuan inti dari sistem ini adalah mengubah sinyal blockchain yang terdistribusi menjadi data yang terstruktur, dapat diverifikasi, dan dapat dikombinasikan secara real-time yang ramah AI. Sistem ini mencakup beberapa komponen kunci:
Standar Data Terbuka: menyatukan definisi dan cara deskripsi data di blockchain, sehingga model AI dapat langsung "memahami" logika bisnis di balik data, mengurangi biaya gesekan dalam pengembangan AI.
Mekanisme verifikasi data: Memastikan keaslian data melalui jaringan validator blockchain, menyelesaikan masalah kepercayaan dalam verifikasi data terpusat tradisional.
Lapisan ketersediaan data dengan throughput tinggi: dengan mengoptimalkan algoritma kompresi data dan protokol transmisi, mencapai pemrosesan real-time ratusan ribu peristiwa on-chain per detik, memenuhi kebutuhan data dengan latensi rendah dan throughput tinggi untuk aplikasi AI.
Era Finansialisasi Data: Ketika Data Menjadi "Modal" yang Dapat Diperdagangkan
Tujuan akhir dari jaringan data super adalah untuk mendorong industri AI memasuki era finansialisasi data—data tidak lagi menjadi "bahan pelatihan" yang pasif, tetapi "modal" yang aktif, yang dapat dinilai, diperdagangkan, dan dihargai. Pencapaian visi ini bergantung pada transformasi data menjadi empat atribut inti:
Dalam era baru ini, penyedia data dapat mengubah data terstruktur menjadi uang secara langsung, pengembang dapat menggabungkan berbagai sumber data untuk menciptakan aplikasi inovatif, dan pengguna dapat memperoleh keuntungan dengan berbagi data on-chain yang dianonimkan. Nilai data akan ditentukan oleh penawaran dan permintaan pasar, membentuk ekosistem "modal data" yang baru.
Kesimpulan: Revolusi Data, Sepuluh Tahun Berikutnya AI
Evolusi AI, pada dasarnya adalah evolusi infrastruktur data. Dari "keterbatasan" data yang dihasilkan oleh manusia hingga "penemuan nilai" data di blockchain, dari "kekacauan" sinyal yang terfragmentasi hingga "teratur" data yang terstruktur, dari "sumber daya gratis" data hingga "aset modal" finansialisasi data, jaringan data super sedang membentuk kembali logika dasar industri AI.
Di era baru ini, data akan menjadi jembatan yang menghubungkan AI dengan dunia nyata — agen perdagangan merasakan emosi pasar melalui data on-chain, aplikasi mandiri mengoptimalkan layanan melalui data perilaku pengguna, sementara pengguna biasa memperoleh pendapatan berkelanjutan melalui data yang dibagikan. Sama seperti jaringan listrik melahirkan revolusi industri, jaringan komputasi melahirkan revolusi internet, jaringan data super sedang melahirkan "revolusi data" AI.
Aplikasi AI generasi berikutnya tidak hanya membutuhkan model yang kuat, tetapi juga dukungan data yang dapat dipercaya, dapat diprogram, dan berkualitas tinggi. Ketika data akhirnya diberikan nilai yang semestinya, AI dapat benar-benar melepaskan kekuatan untuk mengubah dunia.