人工智能渴望;Web3 數據是一團糟:爲什麼爲人工智能準備的數據層是必不可少的

真是的! 我已經爲這個問題絞盡腦汁有一段時間了。AI代理遵循一個簡單的循環: 觀察 → 決策 → 行動 → 學習。每個循環都需要新鮮、可靠且無需許可的數據。在Web2中,你可以向一些平台租用這些數據。但在Web3呢? 完全是一團糟! 數據散布在數十條異構鏈上,各自有着獨特的延遲、最終性和失敗模式的怪癖。

代理們餓了,但食品儲藏室真是一團亂!

人工智能正在侵入Web3,但數據仍然是瓶頸

越來越多的開發者認識到人工智能和加密貨幣是互補的:人工智能帶來了生成和自主性,而加密貨幣則帶來了_所有權、來源和開放市場_。Chris Dixon甚至支持認爲,人工智能系統_需要_區塊鏈來重新調整數據和模型訪問的激勵。

維塔利克·布特林將加密×IA的交叉點分爲三類:IA作爲_接口_,作爲_參與者_,作爲經濟保障的_目標_。他強調激勵機制的精心設計——你不能僅僅將IA貼在對抗性市場上,而不考慮數據的質量和安全性。

在執行方面,DeFi 正在向 基於意圖 的設計演變 (你指示一個期望的結果;求解者競爭實現它),正是因爲鏈上原始數據流不利於良好的用戶體驗。

結論: 代理人到達;市場適應;數據仍然是限制。

讓人不悅的真相:Web3中AI開發者所面臨的問題

異質性。 每條鏈都有其獨特的RPC行爲、日志和事件模式。基本請求(類似於"在Base+Solana+Polygon上的位置")變成了量身定制的索引器難題。

過時 vs. 成本。 你可以擁有 慢且便宜 的數據,或者 快且昂貴 的數據。兩者兼得?沒那麼簡單。

語義。 區塊是事實;洞察是模型。將日志轉換爲實體 (pools, positions, P&L) 需要通過協議和鏈進行持續的ETL。

在負載下的可靠性。 網路擁堵和預言機的延遲正是自主代理最難以掩蓋的風險。

"可用數據"的定義以及爲什麼Web3嚴重缺乏它

數據可被利用當一個代理可以在_有限的抖動_預算內_決定和執行_同時保持準確性。具體來說:

標準化語義: 代幣、池、頭寸、轉移、價格與鏈間一致的類型/單位。

新鮮度和決定論: p95/p99 延遲 SLO,更多的 意識到目的 的新鮮度。

可驗證性: 加密來源或可重演的推導。

與數據的近似計算: 評分、異常檢測、路徑模擬,與流量_共定位_。

流媒體 + 時間旅行: 僅附加事件流加上即時索引。

當前的Web3堆棧爲你提供了這一切的片段,但沒有生產者所需的低延遲的多鏈一致性結構

真實事件的教訓:當延遲和碎片化咬合時

多個AI×Web3產品關閉、被擱置或實際上停止了運營

Planet Mojo 的 "WWA" 平台:2025年7月1日 關閉。

Brian (assistant IA → 鏈上交易): a 宣布將在2025年5月26日結束操作,因爲失去了先發優勢。

TradeAI / Stakx: 已經收取了數億,然後凍結了提款並停止運營; 現在在美國面臨集體訴訟。

有效模型:

  1. 意圖軌道,非直接調用。
  2. 意識到目的的新鮮感。
  3. 計算數據。
  4. 證據和備選方案。
  5. 人類在環中。

一種適合人工智能的數據層應是什麼樣的

可編程的,可驗證的,實時的,多鏈的

數據攝取與規範化: 多鏈連接器 → 具有顯式單位和小數的標準模式。

流媒體 + 快照: Kafka 類型的流用於事件;OLAP 快照用於時間旅行和連接。

來源鏡像: 確定性子圖的鏡像,具有版本化轉換和完整性控制。

流量計算: 用於波動性、流動性深度、路線模擬、與流量共同定位的風險評分的集成。

目的感知新鮮度 API:每次讀取都會返回:freshness_ms、確認finality_level。

意圖鉤子: 一流的意圖軌道連接,使得 "決定 → 行動" 成爲一個單一的調用。

安全與審計: 速率限制,緊急開關,復審日志和交易後證明。

AI × Web3的未來:支付可驗證數據的代理市場

有了正確的數據層,邊界就會擴大:

MM和代理風險: 自主做市商將_數據的新鮮度和最終性_整合到報價中。

治理副駕駛: 閱讀提案、模擬結果並使用加密證明投注意見的代理。

多鏈錢包政策: "如果每週波動率 > X,則在 Base 上結束時保留 2 ETH".

數據市場用於模型: 具有來源和推斷服務的數據集。

安全層: Vitalik 的警告仍然有效 - 界面和政策必須設計爲減輕詐騙。

如果代理是下一個用戶層,你的架構就是你的產品。給代理提供他們應有的數據基礎。他們渴望,而市場不會等待。

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