Web3 Data Layer : Défis et Opportunités pour les Systèmes Décentralisés

Les agents d'IA révolutionnent le Web3, mais font face à un goulot d'étranglement critique : des données fragmentées et peu fiables. Cet article explore les défis de la construction d'une couche de données prête pour l'IA pour les systèmes décentralisés et présente des solutions potentielles.

Le dilemme des données dans Web3

Les agents d'IA suivent une boucle simple : observer, décider, agir, apprendre. Dans le Web3, ce processus est entravé par des données éparpillées à travers des chaînes hétérogènes, des piles de nœuds, des indexeurs et des oracles. Chaque source de données a une latence, une finalité et des modes de défaillance uniques, créant un environnement chaotique pour les systèmes d'IA.

Les principaux défis incluent :

• Hétérogénéité : Comportements RPC divers, schémas d'événements et hypothèses de finalité variés entre les chaînes.
• Obsolescence des données vs. coût : Compromis entre des données bon marché mais lentes et des indexeurs personnalisés rapides mais coûteux.
• Sémantique complexe : La conversion des données brutes de la blockchain en entités significatives nécessite des processus ETL constants.
• Problèmes de fiabilité : La congestion du réseau et le retard des oracles créent des risques de queue difficiles à naviguer pour l'IA.

Construire une couche de données prête pour l'IA

Pour débloquer le potentiel de l'IA dans le Web3, une nouvelle infrastructure de données est nécessaire. Les composants clés d'une couche de données prête pour l'IA incluent :

• Schémas normalisés : Représentations cohérentes des jetons, des pools, des positions à travers les chaînes.
• Garanties de fraîcheur : SLOs de latence définis et livraison de données consciente de la finalité.
• Données vérifiables : Provenance cryptographique ou chemins de dérivation rejouables.
• Compute-near-data : Capacités de notation et de simulation co-localisées.
• Requêtes de voyage dans le temps : Flux d'événements en append-only plus instantanés indexés.

Leçons tirées des échecs du monde réel

Plusieurs projets AI-Web3 ont rencontré des défis ou ont cessé leurs opérations en raison de problèmes de couche de données :

• La plate-forme "WWA" de Planet Mojo : Fermée en même temps que son jeu phare, citant les réalités du marché.
• Brian (AI transaction builder) : A cessé ses opérations après avoir perdu son avantage de premier arrivé.
• TradeAI / Stakx : Retrait gelé et problèmes juridiques liés à des allégations de titres non enregistrés.

Les modèles d'échecs courants incluent :

• Problèmes de latence et de fragmentation des données dans les environnements de production
• Écarts entre le battage médiatique et la valeur réalisée
• Examen réglementaire des allégations de trading par l'IA

Solutions émergentes et meilleures pratiques

1. Systèmes basés sur l'intention : Passer d'appels bruts à des cadres axés sur les résultats.
2. Livraison de données consciente de la finalité : Exposer les niveaux de confiance pour permettre des politiques d'agents adaptatives.
3. Edge computing : Déplacez les opérations critiques plus près des sources de données.
4. Redondance et solutions de secours : Utilisez plusieurs sources de données et des dérivations explicables.
5. Surveillance humaine : Mettre en place des processus d'approbation pour les actions à fort impact.

L'avenir de l'IA et du Web3

Avec une couche de données robuste, de nouvelles frontières émergent :

• Création de marché pilotée par l'IA : Systèmes autonomes intégrant la fraîcheur des données et la finalité.
• Gestion de portefeuille inter-chaînes : Routage basé sur l'intention avec des garanties de latence limitées.
• Marchés de données pour les modèles d'IA : Paiements en chaîne pour des ensembles de données sensibles à la provenance et des services d'inférence.

Conclusion

Alors que l'IA devient la prochaine interface utilisateur pour le Web3, l'architecture de données sous-jacente déterminera le succès. Les équipes qui construisent des couches de données normalisées, mises en miroir et conscientes des intentions permettront aux agents d'observer, de décider, d'agir et d'apprendre à la vitesse requise par les marchés décentralisés.