O novo gargalo do desenvolvimento da IA: fornecimento e qualidade de dados
Com o rápido aumento da escala dos modelos de inteligência artificial e da capacidade computacional, uma questão chave que tem sido negligenciada está gradualmente emergindo - o fornecimento de dados. O próximo grande desafio que a indústria de IA enfrenta não é mais a arquitetura do modelo ou a potência computacional dos chips, mas sim como transformar os dados comportamentais humanos dispersos em recursos verificáveis, estruturados e amigáveis à IA. Essa percepção não apenas revela a contradição estrutural no desenvolvimento da IA, mas também esboça um novo panorama da era da "financeirização dos dados", onde os dados se tornarão um fator de produção central que pode ser mensurado, negociado e valorizado.
Da competição de poder computacional à escassez de dados: as contradições estruturais da indústria de IA
O desenvolvimento da IA tem sido impulsionado ao longo do tempo por uma dupla roda de "modelos e poder computacional". Desde a revolução do aprendizado profundo, a escala dos parâmetros do modelo saltou de milhões para trilhões, e a demanda por poder computacional cresceu de forma exponencial. Segundo estatísticas, o custo para treinar um modelo de linguagem avançado já ultrapassou 100 milhões de dólares, dos quais 90% são destinados ao aluguel de clusters de GPU. No entanto, enquanto a indústria se concentra em "modelos maiores" e "chips mais rápidos", uma crise do lado da oferta de dados está silenciosamente se aproximando.
Os "dados orgânicos" gerados pela humanidade atingiram o teto de crescimento. Tomando os dados de texto como exemplo, a quantidade total de textos de alta qualidade disponíveis publicamente na internet é de cerca de 10^12 palavras, enquanto o treinamento de um modelo de cem bilhões de parâmetros exige aproximadamente dados na ordem de 10^13 palavras. Isso significa que o atual pool de dados só pode suportar o treinamento de 10 modelos de igual escala. Mais preocupante ainda, a proporção de dados duplicados e conteúdo de baixa qualidade ultrapassa 60%, comprimindo ainda mais a oferta de dados eficazes. Quando os modelos começam a "devorar" os dados gerados por eles mesmos, a degradação do desempenho do modelo causada pela "poluição de dados" tornou-se uma preocupação no setor.
A raiz dessa contradição está no fato de que a indústria de IA há muito tempo vê os dados como "recursos gratuitos", em vez de "ativos estratégicos" que precisam ser cuidadosamente cultivados. Modelos e poder computacional já formaram um sistema de mercado maduro, mas a produção, limpeza, validação e negociação de dados ainda estão em um "estado primitivo". A próxima década da IA será a década da "infraestrutura de dados", e os dados on-chain da rede criptográfica são a chave para desbloquear esse impasse.
Dados na cadeia: o "banco de dados de comportamento humano" que a IA precisa urgentemente
Num contexto de escassez de dados, os dados on-chain das redes de criptomoedas demonstram um valor único. Em comparação com os dados da internet tradicional, os dados on-chain possuem intrinsecamente a autenticidade do "alinhamento de incentivos" — cada transação, cada interação contratual, cada ação de um endereço de carteira está diretamente ligada a capital real e é inalterável. Esses dados são considerados os "dados de comportamento de alinhamento de incentivos humanos mais concentrados da internet", refletidos em três dimensões:
Sinais de "intenção" do mundo real: os dados na blockchain registram decisões votadas com dinheiro real, refletindo diretamente o julgamento dos usuários sobre o valor do projeto, a preferência de risco e a estratégia de alocação de capital. Esses dados, "apoiados pelo capital", têm um alto valor para treinar a capacidade de decisão da IA.
Cadeia de "comportamento" rastreável: A transparência da blockchain permite que o comportamento do usuário seja completamente rastreado. O histórico de transações, protocolos de interação e mudanças de ativos de um endereço de carteira formam uma "cadeia de comportamento" coerente. Esses dados de comportamento estruturados são os "exemplos de raciocínio humano" mais escassos nos atuais modelos de IA.
Acesso "sem permissão" em um ecossistema aberto: ao contrário do fechamento dos dados das empresas tradicionais, os dados na blockchain são abertos e sem necessidade de permissão. Qualquer desenvolvedor pode acessar os dados brutos através de um explorador de blockchain ou API de dados, fornecendo uma fonte de dados "sem barreiras" para o treinamento de modelos de IA.
No entanto, a abertura dos dados on-chain também trouxe desafios: esses dados existem na forma de "logs de eventos", são "sinais brutos" não estruturados, que precisam ser limpos, normalizados e relacionados para serem utilizados por modelos de IA. Atualmente, a "taxa de conversão estrutural" dos dados on-chain é inferior a 5%, e uma grande quantidade de sinais de alto valor está enterrada em bilhões de eventos fragmentados.
Super Rede de Dados: o "sistema operativo inteligente" dos dados em cadeia
Para resolver o problema da fragmentação de dados on-chain, a indústria propôs o conceito de rede de dados super, um "sistema operacional inteligente on-chain" projetado especificamente para IA. O objetivo central é transformar sinais on-chain dispersos em dados amigáveis à IA, estruturados, verificáveis e em tempo real. Este sistema contém vários componentes-chave:
Padrões de dados abertos: unificar a definição e a descrição dos dados na cadeia, permitindo que modelos de IA consigam "compreender" diretamente a lógica de negócios por trás dos dados, reduzindo o custo de atrito no desenvolvimento de IA.
Mecanismo de validação de dados: garantir a autenticidade dos dados através da rede de validadores da blockchain, resolvendo o problema de confiança da validação centralizada de dados tradicional.
Camada de disponibilidade de dados de alto throughput: através da otimização de algoritmos de compressão de dados e protocolos de transmissão, alcançando o processamento em tempo real de centenas de milhares de eventos em cadeia por segundo, atendendo às necessidades de dados de baixa latência e alto throughput para aplicações de IA.
A era da financeirização de dados: quando os dados se tornam "capital" negociável
O objetivo final da Super Data Network é promover a indústria de IA para a era da financeirização dos dados — os dados não são mais um "material de treinamento" passivo, mas sim um "capital" ativo, que pode ser precificado, negociado e valorizado. A realização dessa visão depende da transformação dos dados em quatro propriedades essenciais:
Estrutural: de "sinal bruto" a "ativo utilizável"
Combinável: liberdade de combinação em estilo "Lego" dos dados
Verificável: o "endorso de crédito" dos dados
Convertível: a "realização do valor" dos dados
Neste novo era, os provedores de dados podem monetizar dados estruturados diretamente, os desenvolvedores podem combinar diferentes fontes de dados para criar aplicações inovadoras, e os usuários podem obter ganhos ao compartilhar dados anônimos em cadeia. O valor dos dados será determinado pela oferta e procura do mercado, formando um novo ecossistema de "capital de dados".
Conclusão: a Revolução dos Dados, a Próxima Década da IA
A evolução da IA é, na essência, a evolução da infraestrutura de dados. Da "limitação" dos dados gerados pelos humanos à "descoberta de valor" dos dados na blockchain, da "desordem" dos sinais fragmentados à "ordem" dos dados estruturados, da "recurso gratuito" dos dados à "ativo de capital" da financeirização dos dados, uma super rede de dados está remodelando a lógica subjacente da indústria de IA.
Neste novo era, os dados se tornarão a ponte que conecta a IA ao mundo real — os agentes de negociação percebem o sentimento do mercado através de dados on-chain, as aplicações autônomas otimizam serviços com base nos dados de comportamento do usuário, enquanto os usuários comuns obtêm收益 contínuo compartilhando dados. Assim como a rede elétrica deu origem à revolução industrial, a rede de poder computacional gerou a revolução da internet, a super rede de dados está dando origem à "revolução dos dados" da IA.
As aplicações nativas de IA da próxima geração não só precisam de modelos poderosos, mas também de suporte de dados confiáveis, programáveis e de alto sinal. Quando os dados finalmente forem atribuídos ao valor que merecem, a IA poderá realmente liberar o poder de mudar o mundo.
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AirdropHunter9000
· 30m atrás
Poder de computação, para que serve? Dados são a essência.
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MEVSupportGroup
· 18h atrás
Os dados tornaram-se a nova razão para fazer as pessoas de parvas.
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MEVHunterZhang
· 18h atrás
Depois de tanto tempo, voltamos à coleta de dados!
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SerumSqueezer
· 18h atrás
Dados têm novos idiotas.
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LiquidityNinja
· 18h atrás
Sem dados, como jogar? Travado.
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Hash_Bandit
· 18h atrás
assim como o ajuste da dificuldade de mineração... os dados são o novo gargalo fr fr
Novo gargalo no desenvolvimento da IA: dados na cadeia abrem a era da financeirização de dados
O novo gargalo do desenvolvimento da IA: fornecimento e qualidade de dados
Com o rápido aumento da escala dos modelos de inteligência artificial e da capacidade computacional, uma questão chave que tem sido negligenciada está gradualmente emergindo - o fornecimento de dados. O próximo grande desafio que a indústria de IA enfrenta não é mais a arquitetura do modelo ou a potência computacional dos chips, mas sim como transformar os dados comportamentais humanos dispersos em recursos verificáveis, estruturados e amigáveis à IA. Essa percepção não apenas revela a contradição estrutural no desenvolvimento da IA, mas também esboça um novo panorama da era da "financeirização dos dados", onde os dados se tornarão um fator de produção central que pode ser mensurado, negociado e valorizado.
Da competição de poder computacional à escassez de dados: as contradições estruturais da indústria de IA
O desenvolvimento da IA tem sido impulsionado ao longo do tempo por uma dupla roda de "modelos e poder computacional". Desde a revolução do aprendizado profundo, a escala dos parâmetros do modelo saltou de milhões para trilhões, e a demanda por poder computacional cresceu de forma exponencial. Segundo estatísticas, o custo para treinar um modelo de linguagem avançado já ultrapassou 100 milhões de dólares, dos quais 90% são destinados ao aluguel de clusters de GPU. No entanto, enquanto a indústria se concentra em "modelos maiores" e "chips mais rápidos", uma crise do lado da oferta de dados está silenciosamente se aproximando.
Os "dados orgânicos" gerados pela humanidade atingiram o teto de crescimento. Tomando os dados de texto como exemplo, a quantidade total de textos de alta qualidade disponíveis publicamente na internet é de cerca de 10^12 palavras, enquanto o treinamento de um modelo de cem bilhões de parâmetros exige aproximadamente dados na ordem de 10^13 palavras. Isso significa que o atual pool de dados só pode suportar o treinamento de 10 modelos de igual escala. Mais preocupante ainda, a proporção de dados duplicados e conteúdo de baixa qualidade ultrapassa 60%, comprimindo ainda mais a oferta de dados eficazes. Quando os modelos começam a "devorar" os dados gerados por eles mesmos, a degradação do desempenho do modelo causada pela "poluição de dados" tornou-se uma preocupação no setor.
A raiz dessa contradição está no fato de que a indústria de IA há muito tempo vê os dados como "recursos gratuitos", em vez de "ativos estratégicos" que precisam ser cuidadosamente cultivados. Modelos e poder computacional já formaram um sistema de mercado maduro, mas a produção, limpeza, validação e negociação de dados ainda estão em um "estado primitivo". A próxima década da IA será a década da "infraestrutura de dados", e os dados on-chain da rede criptográfica são a chave para desbloquear esse impasse.
Dados na cadeia: o "banco de dados de comportamento humano" que a IA precisa urgentemente
Num contexto de escassez de dados, os dados on-chain das redes de criptomoedas demonstram um valor único. Em comparação com os dados da internet tradicional, os dados on-chain possuem intrinsecamente a autenticidade do "alinhamento de incentivos" — cada transação, cada interação contratual, cada ação de um endereço de carteira está diretamente ligada a capital real e é inalterável. Esses dados são considerados os "dados de comportamento de alinhamento de incentivos humanos mais concentrados da internet", refletidos em três dimensões:
Sinais de "intenção" do mundo real: os dados na blockchain registram decisões votadas com dinheiro real, refletindo diretamente o julgamento dos usuários sobre o valor do projeto, a preferência de risco e a estratégia de alocação de capital. Esses dados, "apoiados pelo capital", têm um alto valor para treinar a capacidade de decisão da IA.
Cadeia de "comportamento" rastreável: A transparência da blockchain permite que o comportamento do usuário seja completamente rastreado. O histórico de transações, protocolos de interação e mudanças de ativos de um endereço de carteira formam uma "cadeia de comportamento" coerente. Esses dados de comportamento estruturados são os "exemplos de raciocínio humano" mais escassos nos atuais modelos de IA.
Acesso "sem permissão" em um ecossistema aberto: ao contrário do fechamento dos dados das empresas tradicionais, os dados na blockchain são abertos e sem necessidade de permissão. Qualquer desenvolvedor pode acessar os dados brutos através de um explorador de blockchain ou API de dados, fornecendo uma fonte de dados "sem barreiras" para o treinamento de modelos de IA.
No entanto, a abertura dos dados on-chain também trouxe desafios: esses dados existem na forma de "logs de eventos", são "sinais brutos" não estruturados, que precisam ser limpos, normalizados e relacionados para serem utilizados por modelos de IA. Atualmente, a "taxa de conversão estrutural" dos dados on-chain é inferior a 5%, e uma grande quantidade de sinais de alto valor está enterrada em bilhões de eventos fragmentados.
Super Rede de Dados: o "sistema operativo inteligente" dos dados em cadeia
Para resolver o problema da fragmentação de dados on-chain, a indústria propôs o conceito de rede de dados super, um "sistema operacional inteligente on-chain" projetado especificamente para IA. O objetivo central é transformar sinais on-chain dispersos em dados amigáveis à IA, estruturados, verificáveis e em tempo real. Este sistema contém vários componentes-chave:
Padrões de dados abertos: unificar a definição e a descrição dos dados na cadeia, permitindo que modelos de IA consigam "compreender" diretamente a lógica de negócios por trás dos dados, reduzindo o custo de atrito no desenvolvimento de IA.
Mecanismo de validação de dados: garantir a autenticidade dos dados através da rede de validadores da blockchain, resolvendo o problema de confiança da validação centralizada de dados tradicional.
Camada de disponibilidade de dados de alto throughput: através da otimização de algoritmos de compressão de dados e protocolos de transmissão, alcançando o processamento em tempo real de centenas de milhares de eventos em cadeia por segundo, atendendo às necessidades de dados de baixa latência e alto throughput para aplicações de IA.
A era da financeirização de dados: quando os dados se tornam "capital" negociável
O objetivo final da Super Data Network é promover a indústria de IA para a era da financeirização dos dados — os dados não são mais um "material de treinamento" passivo, mas sim um "capital" ativo, que pode ser precificado, negociado e valorizado. A realização dessa visão depende da transformação dos dados em quatro propriedades essenciais:
Neste novo era, os provedores de dados podem monetizar dados estruturados diretamente, os desenvolvedores podem combinar diferentes fontes de dados para criar aplicações inovadoras, e os usuários podem obter ganhos ao compartilhar dados anônimos em cadeia. O valor dos dados será determinado pela oferta e procura do mercado, formando um novo ecossistema de "capital de dados".
Conclusão: a Revolução dos Dados, a Próxima Década da IA
A evolução da IA é, na essência, a evolução da infraestrutura de dados. Da "limitação" dos dados gerados pelos humanos à "descoberta de valor" dos dados na blockchain, da "desordem" dos sinais fragmentados à "ordem" dos dados estruturados, da "recurso gratuito" dos dados à "ativo de capital" da financeirização dos dados, uma super rede de dados está remodelando a lógica subjacente da indústria de IA.
Neste novo era, os dados se tornarão a ponte que conecta a IA ao mundo real — os agentes de negociação percebem o sentimento do mercado através de dados on-chain, as aplicações autônomas otimizam serviços com base nos dados de comportamento do usuário, enquanto os usuários comuns obtêm收益 contínuo compartilhando dados. Assim como a rede elétrica deu origem à revolução industrial, a rede de poder computacional gerou a revolução da internet, a super rede de dados está dando origem à "revolução dos dados" da IA.
As aplicações nativas de IA da próxima geração não só precisam de modelos poderosos, mas também de suporte de dados confiáveis, programáveis e de alto sinal. Quando os dados finalmente forem atribuídos ao valor que merecem, a IA poderá realmente liberar o poder de mudar o mundo.