J'ai soif de ces données : Pourquoi le Web3 a désespérément besoin d'une base prête pour l'IA

La relation entre l'intelligence artificielle et le Web3 devrait être symbiotique - l'IA apporte l'autonomie tandis que la blockchain offre la propriété et la transparence. Pourtant, dans la pratique, ce mariage échoue en raison d'un problème fondamental : l'écosystème de données du Web3 est un désordre chaotique qui affame les agents même censés le révolutionner.

En tant que quelqu'un qui a observé l'effondrement de projets prometteurs AI×Web3 les uns après les autres, je ne peux m'empêcher de ressentir de la frustration face à ce qui semble être un problème solvable. Le schéma est clair - les agents d'IA fonctionnent sur une boucle simple (observer → décider → agir → apprendre), mais ils trébuchent à la première étape car les données Web3 vivent sur des dizaines de chaînes fragmentées, chacune avec ses propres particularités et modes de défaillance.

La triste réalité ? Construire des systèmes d'IA pour le Web3 signifie faire face à un paysage de données fondamentalement hostile. Chaque chaîne a son propre comportement RPC et ses schémas d'événements. Les requêtes inter-chaînes de base deviennent des cauchemars d'ingénierie. Vous êtes contraint de choisir entre des données peu coûteuses mais obsolètes ou des flux rapides mais coûteux. Et lorsque la congestion du réseau frappe - précisément quand les agents autonomes ont le plus besoin de données fiables - le système s'effondre.

Ce qui est particulièrement frustrant, c'est de voir des projets prometteurs mourir à cause de cette fragmentation. La plateforme d'agents de jeu de Planet Mojo, l'assistant de texte à transaction de Brian et divers schémas de trading AI ont tous échoué, non pas parce que leurs idées fondamentales étaient défectueuses, mais parce que l'infrastructure de données ne pouvait pas soutenir leurs ambitions.

La solution n'est pas une IA plus intelligente - il s'agit de donner à ces systèmes des signaux clairs et fiables sur lesquels agir. Une couche de données prête pour l'IA efficace nécessite des schémas interchaînes normalisés, des capacités de streaming avec des miroirs déterministes, un calcul proche des données pour un traitement en temps réel, et une prise de conscience explicite de la finalité afin que les agents puissent prendre des décisions ajustées au risque.

Sans cette base, nous ne faisons que construire des châteaux de sable. Les équipes qui continuent à assembler des appels RPC et des tâches cron finiront inévitablement par être à la traîne par rapport à celles qui établissent une architecture de données appropriée capable de gérer des marchés multi-chaînes, en temps réel et adversariaux.

Si nous voulons que les agents autonomes prospèrent dans le Web3, nous devons les alimenter correctement. Le marché ne va pas attendre que nous résolvions cela - la faim est réelle, tout comme le coût d'opportunité de l'inaction.