Web3 Data Layer: Tantangan dan Peluang untuk Sistem Terdesentralisasi

Agen AI sedang merevolusi Web3, tetapi menghadapi kendala kritis: data yang terfragmentasi dan tidak dapat diandalkan. Artikel ini mengeksplorasi tantangan dalam membangun lapisan data yang siap AI untuk sistem terdesentralisasi dan menguraikan solusi potensial.

Dilema Data di Web3

Agen AI mengikuti loop sederhana: mengamati, memutuskan, bertindak, belajar. Dalam Web3, proses ini terhambat oleh data yang tersebar di berbagai rantai, tumpukan node, indeks, dan orakel. Setiap sumber data memiliki latensi, finalitas, dan mode kegagalan yang unik, menciptakan lingkungan yang kacau bagi sistem AI.

Tantangan utama meliputi:

• Heterogenitas: Beragam perilaku RPC, skema peristiwa, dan asumsi finalitas di berbagai rantai.
• Kedaluwarsa data vs. biaya: Kompromi antara data murah tetapi lambat dan pengindeks kustom cepat tetapi mahal.
• Semantik kompleks: Mengonversi data blockchain mentah menjadi entitas yang bermakna memerlukan proses ETL yang konstan.
• Masalah keandalan: Kemacetan jaringan dan keterlambatan oracle menciptakan risiko tail yang sulit untuk dinavigasi oleh AI.

Membangun Lapisan Data Siap AI

Untuk membuka potensi AI di Web3, infrastruktur data baru diperlukan. Komponen kunci dari lapisan data yang siap AI meliputi:

• Skema yang dinormalisasi: Representasi yang konsisten dari token, kolam, posisi di seluruh rantai.
• Jaminan kesegaran: SLO latensi yang ditentukan dan pengiriman data yang sadar finalitas.
• Data yang dapat diverifikasi: Provenansi kriptografis atau jalur derivasi yang dapat diputar ulang.
• Compute-near-data: Kemampuan penilaian dan simulasi yang terletak berdampingan.
• Kueri perjalanan waktu: Aliran peristiwa yang hanya dapat ditambahkan ditambah dengan snapshot terindeks.

Pelajaran dari Kegagalan di Dunia Nyata

Beberapa proyek AI-Web3 telah menghadapi tantangan atau menghentikan operasi karena masalah lapisan data:

• Platform "WWA" Planet Mojo: Ditutup bersamaan dengan game unggulannya, mengacu pada realitas pasar.
• Brian (AI transaction builder): Menghentikan operasi setelah kehilangan keunggulan pelopor.
• TradeAI / Stakx: Membekukan penarikan dan menghadapi masalah hukum terkait klaim sekuritas yang tidak terdaftar.

Pola kegagalan umum meliputi:

• Masalah latensi dan fragmentasi data di lingkungan produksi
• Celah antara hype dan nilai yang direalisasikan
• Pengawasan regulasi terhadap klaim perdagangan AI

Solusi yang Muncul dan Praktik Terbaik

1. Sistem berbasis niat: Beralih dari panggilan mentah ke kerangka yang fokus pada hasil.
2. Pengiriman data yang menyadari finalitas: Menyediakan tingkat kepercayaan untuk memungkinkan kebijakan agen yang adaptif.
3. Edge computing: Pindahkan operasi kritis lebih dekat ke sumber data.
4. Redundansi dan cadangan: Gunakan beberapa sumber data dan derivasi yang dapat dijelaskan.
5. Pengawasan manusia: Terapkan proses persetujuan untuk tindakan berdampak tinggi.

Masa Depan AI dan Web3

Dengan lapisan data yang kuat, batasan baru muncul:

• Pembuatan pasar yang didorong AI: Sistem otonom yang memperhitungkan kesegaran dan finalitas data.
• Manajemen portofolio lintas rantai: Rute berbasis niat dengan jaminan latensi terikat.
• Pasar data untuk model AI: Pembayaran on-chain untuk dataset yang sadar akan asal-usul dan layanan inferensi.

Kesimpulan

Ketika AI menjadi antarmuka pengguna berikutnya untuk Web3, arsitektur data yang mendasarinya akan menentukan keberhasilan. Tim yang membangun lapisan data yang dinormalisasi, dicerminkan, dan sadar niat akan memungkinkan agen untuk mengamati, memutuskan, bertindak, dan belajar dengan kecepatan yang diperlukan oleh pasar terdesentralisasi.