Camada de dados Web3: Desafios e Oportunidades para Sistemas Descentralizados

Os agentes de IA estão a revolucionar o Web3, mas enfrentam um estrangulamento crítico: dados fragmentados e não confiáveis. Este artigo explora os desafios de construir uma camada de dados pronta para IA para sistemas descentralizados e delineia soluções potenciais.

O Dilema dos Dados no Web3

Os agentes de IA seguem um ciclo simples: observar, decidir, agir, aprender. No Web3, esse processo é dificultado pelos dados dispersos em cadeias heterogêneas, pilhas de nós, indexadores e oráculos. Cada fonte de dados tem latência, finalização e modos de falha únicos, criando um ambiente caótico para os sistemas de IA.

Os principais desafios incluem:

• Heterogeneidade: Comportamentos RPC diversos, esquemas de eventos e suposições de finalização entre cadeias.
• Desatualização de dados vs. custo: Compromissos entre dados baratos mas lentos e indexadores personalizados rápidos mas caros.
• Semântica complexa: Converter dados brutos da blockchain em entidades significativas requer processos ETL constantes.
• Problemas de fiabilidade: A congestão da rede e o atraso do oráculo criam riscos de cauda difíceis para a IA navegar.

Construindo uma Camada de Dados Pronta para IA

Para desbloquear o potencial da IA no Web3, é necessária uma nova infraestrutura de dados. Os principais componentes de uma camada de dados pronta para a IA incluem:

• Esquemas normalizados: Representações consistentes de tokens, pools, posições entre cadeias.
• Garantias de frescura: SLOs de latência definidos e entrega de dados ciente da finalidade.
• Dados verificáveis: Proveniência criptográfica ou caminhos de derivação reexecutáveis.
• Compute-near-data: Capacidades de pontuação e simulação co-localizadas.
• Consultas de viagem no tempo: Fluxos de eventos apenas para anexação mais instantâneas indexadas.

Lições de Falhas do Mundo Real

Vários projetos de IA-Web3 enfrentaram desafios ou cessaram operações devido a problemas na camada de dados:

• A plataforma "WWA" da Planet Mojo: Encerrada juntamente com seu jogo principal, citando realidades de mercado.
• Brian (AI transaction builder): Interrompeu operações após perder a vantagem do primeiro-movimento.
• TradeAI / Stakx: Congelou retiradas e enfrentou problemas legais devido a alegações de valores mobiliários não registados.

Padrões comuns de falha incluem:

• Problemas de latência e fragmentação de dados em ambientes de produção
• Lacunas entre o entusiasmo e o valor realizado
• Análise regulatória das alegações de negociação de IA

Soluções Emergentes e Melhores Práticas

1. Sistemas baseados em intenção: Mudar de chamadas brutas para estruturas focadas em resultados.
2. Entrega de dados ciente da finalidade: Expor níveis de confiança para permitir políticas de agentes adaptativas.
3. Computação de borda: Mover operações críticas mais perto das fontes de dados.
4. Redundância e alternativas: Utilize múltiplas fontes de dados e derivativos explicáveis.
5. Supervisão humana: Implementar processos de aprovação para ações de alto impacto.

O Futuro da IA e do Web3

Com uma camada de dados robusta, novas fronteiras emergem:

• Market making orientado por IA: Sistemas autónomos a precificar a frescura e a finalização dos dados.
• Gestão de portfólio cross-chain: Roteamento baseado em intenções com garantias de latência limitada.
• Mercados de dados para modelos de IA: Pagamentos em cadeia para conjuntos de dados cientes da proveniência e serviços de inferência.

Conclusão

À medida que a IA se torna a próxima interface do utilizador para o Web3, a arquitetura de dados subjacente determinará o sucesso. As equipas que construírem camadas de dados normalizadas, espelhadas e conscientes da intenção permitirão que os agentes observem, decidam, ajam e aprendam à velocidade exigida pelos mercados descentralizados.