IA lapar; Data Web3 adalah kekacauan: Mengapa lapisan data siap untuk IA sangat penting

Sialan! Sudah lama saya memikirkan masalah ini. Agen AI mengikuti siklus sederhana: mengamati → memutuskan → bertindak → belajar. Setiap siklus membutuhkan data segar, andal, dan tanpa izin. Di Web2, Anda bisa menyewa itu di beberapa platform. Tetapi di Web3? Ini benar-benar kacau! Data tersebar di puluhan rantai heterogen, dengan keanehan latensi, finalitas, dan mode kegagalan mereka sendiri.

Para agen lapar, tetapi ruang penyimpanan makanan benar-benar berantakan!

IA menyerang Web3, tetapi data tetap menjadi hambatan

Semakin banyak pengembang yang mengakui bahwa IA dan kripto saling melengkapi: IA memberikan generasi dan otonomi, sementara kripto memberikan kepemilikan, asal-usul, dan pasar terbuka. Chris Dixon bahkan berpendapat bahwa sistem IA membutuhkan blockchain untuk menyelaraskan kembali insentif akses ke data dan model.

Vitalik Buterin, dia, mengkategorikan persilangan crypto×IA: IA sebagai antarmuka, sebagai pemain, sebagai target jaminan ekonomi. Dia menekankan pada perancangan insentif yang cermat - kamu tidak bisa begitu saja menempelkan IA pada pasar adversarial tanpa memikirkan kualitas dan keamanan data.

Dalam hal eksekusi, DeFi berkembang menuju desain berbasis niat ( Anda menunjukkan hasil yang diinginkan; para penyelesai bersaing untuk mewujudkannya ), tepatnya karena aliran data mentah on-chain tidak bersahabat dengan pengalaman pengguna yang baik.

Kesimpulan: agen tiba; pasar beradaptasi; data tetap menjadi kendala.

Kebenaran yang menyakitkan: apa yang dihadapi pengembang AI di Web3

Heterogenitas. Setiap rantai memiliki perilaku RPC-nya sendiri, log, dan skema peristiwa. Permintaan dasar (seperti "posisi di Base+Solana+Polygon") menjadi teka-teki untuk indeksir yang disesuaikan.

Kedaluwarsa vs. biaya. Kamu bisa memiliki data lambat dan murah, atau data cepat dan mahal. Memiliki keduanya? Tidak semudah itu.

Semantik. Blok adalah fakta; wawasan adalah model. Mengubah log menjadi entitas (pools, posisi, P&L) melibatkan ETL yang konstan, berdasarkan protokol dan berdasarkan rantai.

Keandalan di bawah beban. Kemacetan jaringan dan latensi oracle secara tepat menciptakan risiko yang paling sulit ditutupi oleh agen otonom.

"Data yang Dapat Dieksploitasi" didefinisikan dan mengapa Web3 sangat kekurangan hal tersebut

Data dapat dimanfaatkan ketika seorang agen dapat memutuskan dan mengeksekusi dalam anggaran jitter terbatas sambil menjaga akurasi. Secara konkret:

Semantik yang distandarisasi: token, kolam, posisi, transfer, harga dengan tipe/satuan yang konsisten antar rantai.

Kefreshan dan determinisme: SLO latensi p95/p99, lebih kefreshan sadar akan tujuan.

Verifiabilitas: asal usul kriptografi atau derivasi yang dapat diputar ulang.

Perhitungan dekat data: notasi, deteksi anomali, simulasi rute, co-localized dengan aliran.

Streaming + perjalanan waktu: aliran peristiwa append-only yang lebih instan diindeks.

Stack Web3 saat ini memberikan kamu potongan-potongan dari semua itu, tetapi tidak ada jaringan kohesif, multi-rantai dan dengan latensi rendah yang dibutuhkan oleh agen produksi.

Pelajaran dari insiden nyata: ketika latensi dan fragmentasi menggigit

Beberapa produk AI×Web3 telah ditutup, disisihkan, atau benar-benar menghentikan operasi mereka:

Platform "WWA" dari Planet Mojo: ditutup pada 1 Juli 2025.

Brian (asisten IA → transaksi onchain): a mengumumkan akhir operasi pada 26 Mei 2025 setelah kehilangan keuntungan sebagai pelopor.

TradeAI / Stakx: telah mengumpulkan ratusan juta, kemudian membekukan penarikan dan berhenti beroperasi; sekarang menjadi subjek gugatan kelas di Amerika Serikat.

Model yang berfungsi:

1. Rel kereta niat, tidak ada panggilan mentah.
2. Kesadaran segar tentang tujuan.
3. Perhitungan terhadap data.
4. Bukti dan solusi cadangan.
5. Pintu manusia dalam lingkaran.

Seperti apa lapisan data yang siap untuk AI

Dapat Diprogram, Dapat Diverifikasi, Waktu Nyata, Multi-Rantai:

Ingesti dan normalisasi: Konektor multi-rantai → skema kanonik dengan unit dan desimal yang eksplisit.

Streaming + instantanés: Aliran tipe Kafka untuk peristiwa; instantanés OLAP untuk perjalanan waktu dan penggabungan.

Cermin dengan provenance: Cermin deterministik dari subgraf, dengan transformasi versi dan kontrol integritas.

Perhitungan pada aliran: Integrasi untuk volatilitas, kedalaman likuiditas, simulasi rute, skor risiko co-localisés dengan aliran.

API kesegaran sadar tujuan: Setiap pembacaan mengembalikan: freshness_ms, confirmations, finality_level.

Paku niat: Koneksi kelas satu ke rel niat agar "memutuskan → bertindak" menjadi satu panggilan.

Keamanan dan audit: Batasan tarif, saklar darurat, jurnal pemeriksaan, dan bukti pasca-tukar.

Masa Depan AI × Web3: pasar agen yang membayar untuk data yang dapat diverifikasi

Dengan lapisan data yang tepat, batasan meluas:

MM dan risiko agen: market-making otonom yang mengintegrasikan keterbaruan dan finalitas data dalam penawaran.

Kopilot pemerintahan: agen yang membaca proposal, mensimulasikan hasil, dan mempertaruhkan pendapat dengan tanda tangan kriptografis.

Kebijakan portofolio multi-rantai: "Selesaikan dengan 2 ETH di Base jika varians mingguan > X".

Pasar data untuk model: kumpulan data dengan asal dan layanan inferensi.

Lapisan keamanan: Peringatan dari Vitalik berlaku - antarmuka dan kebijakan harus dirancang untuk mengurangi penipuan.

Jika agen adalah lapisan pengguna berikutnya, arsitektur Anda menjadi produk Anda. Berikan kepada agen jaringan data yang mereka layak dapatkan. Mereka lapar, dan pasar tidak akan menunggu.