Web3データレイヤー: 分散システムのための課題と機会

AIエージェントはWeb3を革新していますが、重要なボトルネックに直面しています：断片的で信頼できないデータ。この文章では、分散型システムのためのAI準備データレイヤーを構築する際の課題を探り、潜在的な解決策を概説します。

Web3におけるデータのジレンマ

AIエージェントは単純なループに従います：観察、決定、行動、学習。Web3では、このプロセスは異種チェーン、ノードスタック、インデクサ、オラクルに散在するデータによって妨げられます。各データソースには独自のレイテンシ、確定性、および障害モードがあり、AIシステムにとって混沌とした環境を作り出します。

主な課題は次のとおりです:

• 異質性: チェーン間での多様なRPC動作、イベントスキーマ、および最終性の仮定。
• データの古さとコスト: 安価だが遅いデータと、高速だが高価なカスタムインデクサーの間のトレードオフ。
• 複雑な意味論: 生のブロックチェーンデータを意味のあるエンティティに変換するには、常にETLプロセスが必要です。
• 信頼性の問題: ネットワークの混雑とオラクルの遅延が、AIにとってナビゲートが難しいテールリスクを生み出します。

AI対応データレイヤーの構築

Web3におけるAIの可能性を引き出すためには、新しいデータインフラストラクチャが必要です。AI対応データレイヤーの主要なコンポーネントには以下が含まれます:

• 正規化されたスキーマ: チェーン全体でのトークン、プール、ポジションの一貫した表現。
• 鮮度の保証: 定義されたレイテンシSLOと最終性を意識したデータ配信。
• 検証可能なデータ: 暗号的な出所または再生可能な導出パス。
• Compute-near-data: 同所に配置されたスコアリングとシミュレーション機能。
• タイムトラベルクエリ: 追加のみのイベントストリームとインデックスされたスナップショット。

現実の失敗からの教訓

いくつかのAI-Web3プロジェクトは、データレイヤーの問題により課題に直面したり、運営を停止したりしています:

• Planet Mojoの「WWA」プラットフォーム: 主力ゲームと共にシャットダウン、市場の現実を指摘。
• Brian (AIトランザクションビルダー): 先行者利益を失った後、運営を停止しました。
• TradeAI / Stakx: 出金を凍結し、未登録の証券請求をめぐる法的問題に直面しました。

一般的な失敗パターンには次のものが含まれます:

• 生産環境におけるレイテンシとデータ断片化の問題
• hypeと実現された価値の間のギャップ
• AI取引の主張に対する規制当局の精査

新興ソリューションとベストプラクティス

1. 意図に基づくシステム: 生の呼び出しから成果に焦点を当てたフレームワークへの移行。
2. 最終性を意識したデータ配信: 適応的エージェントポリシーを可能にするために信頼レベルを公開する。
3. エッジコンピューティング: 重要な操作をデータソースに近づける。
4. 冗長性とフォールバック: 複数のデータソースと説明可能な導出を使用する。
5. 人間の監視: 影響の大きいアクションに対する承認プロセスを実施する。

AIとWeb3の未来

強力なデータレイヤーによって、新たなフロンティアが現れます:

• AI駆動のマーケットメイキング: 自律システムがデータの新鮮さと最終性を価格に組み込む。
• クロスチェーンポートフォリオ管理: 制約付きレイテンシー保証を伴う意図に基づくルーティング。
• AIモデルのためのデータ市場: プロビナンスに配慮したデータセットと推論サービスのオンチェーン決済。

まとめ

AIがWeb3の次のユーザーインターフェースになるにつれて、基盤となるデータアーキテクチャが成功を決定します。正規化され、ミラーリングされ、意図を意識したデータレイヤーを構築するチームは、エージェントが分散市場に必要な速度で観察し、決定し、行動し、学習できるようにします。