Capa de datos Web3: Desafíos y oportunidades para sistemas descentralizados

Los agentes de IA están revolucionando Web3, pero enfrentan un cuello de botella crítico: datos fragmentados y poco fiables. Este artículo explora los desafíos de construir una capa de datos lista para IA para sistemas descentralizados y esboza soluciones potenciales.

El Dilema de los Datos en Web3

Los agentes de IA siguen un bucle simple: observar, decidir, actuar, aprender. En Web3, este proceso se ve obstaculizado por datos dispersos a través de cadenas heterogéneas, pilas de nodos, indexadores y oráculos. Cada fuente de datos tiene una latencia, una finalización y modos de fallo únicos, creando un entorno caótico para los sistemas de IA.

Los principales desafíos incluyen:

• Heterogeneidad: Comportamientos RPC diversos, esquemas de eventos y suposiciones de finalización a través de las cadenas.
• Obsolescencia de datos vs. costo: Compromisos entre datos baratos pero lentos y indexadores personalizados rápidos pero costosos.
• Semántica compleja: Convertir datos en bruto de blockchain en entidades significativas requiere procesos ETL constantes.
• Problemas de fiabilidad: La congestión de la red y el retraso de los oráculos crean riesgos residuales difíciles de navegar para la IA.

Construyendo una Capa de Datos Lista para IA

Para desbloquear el potencial de la IA en Web3, se necesita una nueva infraestructura de datos. Los componentes clave de una capa de datos lista para IA incluyen:

• Esquemas normalizados: Representaciones consistentes de tokens, grupos, posiciones a través de cadenas.
• Garantías de frescura: SLOs de latencia definidos y entrega de datos consciente de la finalización.
• Datos verificables: Procedencia criptográfica o caminos de derivación reproducibles.
• Compute-near-data: Capacidades de puntuación y simulación co-localizadas.
• Consultas de viaje en el tiempo: Flujos de eventos de solo anexión más instantáneas indexadas.

Lecciones de fracasos en el mundo real

Varios proyectos de IA-Web3 han enfrentado desafíos o han cesado operaciones debido a problemas en la capa de datos:

• La plataforma "WWA" de Planet Mojo: Se cerró junto a su juego insignia, citando realidades del mercado.
• Brian (AI constructor de transacciones): Cesó operaciones después de perder la ventaja del primer movimiento.
• TradeAI / Stakx: Congeló los retiros y enfrentó problemas legales por reclamos de valores no registrados.

Los patrones de fallo comunes incluyen:

• Problemas de latencia y fragmentación de datos en entornos de producción
• Brechas entre la exageración y el valor realizado
• Scrutinio regulatorio de las afirmaciones de comercio de IA

Soluciones Emergentes y Mejores Prácticas

1. Sistemas basados en la intención: Cambiar de llamadas en bruto a marcos enfocados en resultados.
2. Entrega de datos consciente de la finalización: Exponga niveles de confianza para permitir políticas de agentes adaptativas.
3. Computación en el borde: Mover operaciones críticas más cerca de las fuentes de datos.
4. Redundancia y alternativas: Utilizar múltiples fuentes de datos y derivaciones explicables.
5. Supervisión humana: Implementar procesos de aprobación para acciones de alto impacto.

El Futuro de la IA y Web3

Con una capa de datos robusta, emergen nuevas fronteras:

• Creación de mercado impulsada por IA: Sistemas autónomos que fijan precios según la frescura de los datos y la finalización.
• Gestión de portafolio entre cadenas: Enrutamiento basado en intentos con garantías de latencia limitada.
• Mercados de datos para modelos de IA: Pagos en cadena para conjuntos de datos conscientes de la procedencia y servicios de inferencia.

Conclusión

A medida que la IA se convierte en la próxima interfaz de usuario para Web3, la arquitectura de datos subyacente determinará el éxito. Los equipos que construyan capas de datos normalizadas, reflejadas y conscientes de la intención permitirán que los agentes observen, decidan, actúen y aprendan a la velocidad requerida por los mercados descentralizados.