A IA está faminta; Os dados Web3 são uma confusão: Por que uma camada de dados pronta para a IA é indispensável

Merd então! Faz um tempo que estou quebrando a cabeça com esse problema. Os agentes de IA seguem um ciclo simples: observar → decidir → agir → aprender. Cada ciclo precisa de dados frescos, confiáveis e sem permissão. No Web2, você pode alugar isso em algumas plataformas. Mas no Web3? É uma bagunça total! Os dados estão espalhados por dezenas de cadeias heterogêneas, com suas próprias peculiaridades de latência, finalização e modos de falha.

Os agentes estão com fome, mas a despensa é um verdadeiro capharnaüm!

A IA invade o Web3, mas os dados continuam a ser o estrangulamento

Cada vez mais desenvolvedores reconhecem que a IA e a cripto são complementares: a IA traz geração e autonomia, enquanto a cripto oferece propriedade, proveniência e mercados abertos. Chris Dixon até argumenta que os sistemas de IA precisam da blockchain para realinhar os incentivos de acesso a dados e modelos.

Vitalik Buterin, ele, categoriza as interseções cripto×IA: a IA como interface, como jogador, como alvo de garantias económicas. Ele insiste na concepção minuciosa dos incentivos - não se pode simplesmente colar IA em mercados adversariais sem pensar na qualidade e segurança dos dados.

Do lado da execução, a DeFi evolui para designs baseados na intenção ( você indica um resultado desejado; os solucionadores competem para realizá-lo ), precisamente porque os fluxos de dados brutos on-chain são hostis a uma boa experiência do usuário.

Conclusão: os agentes chegam; os mercados adaptam-se; os dados continuam a ser a restrição.

A verdade que incomoda: o que os desenvolvedores de IA encontram no Web3

Heterogeneidade. Cada cadeia tem seu próprio comportamento RPC, seus logs, seus esquemas de eventos. Consultas básicas ( do tipo "posições sobre Base+Solana+Polygon" ) tornam-se quebra-cabeças de indexadores sob medida.

Obsolescência vs. custo. Você pode ter dados lentos e baratos, ou dados rápidos e caros. Ter os dois? Não é tão simples.

Semântica. Os blocos são fatos; as percepções são modelos. Transformar logs em entidades (pools, posições, P&L) implica um ETL constante, por protocolo e por cadeia.

Confiabilidade sob carga. A congestão da rede e o atraso dos oráculos criam precisamente os riscos que os agentes autónomos são menos capazes de ocultar.

"Dados exploráveis" definidos e por que o Web3 carece deles de forma crítica

Os dados são exploráveis quando um agente pode decidir e executar dentro de um orçamento de jitter limitado enquanto preserva a exatidão. Concretamente:

Semântica normalizada: tokens, pools, posições, transferências, preços com tipos/unidades coerentes entre cadeias.

Frescura e determinismo: SLO de latência p95/p99, mais frescura consciente da finalidade.

Verificabilidade: proveniência criptográfica ou derivação reproduzível.

Cálculo próximo dos dados: notação, detecção de anomalias, simulação de itinerário, co-localizados com os fluxos.

Streaming + viagem no tempo: fluxo de eventos append-only mais instantâneos indexados.

A stack Web3 atual oferece fragmentos de tudo isso, mas não o tecido coeso, multi-cadeias e de baixa latência que os agentes de produção exigem.

Lições de incidentes reais: quando latência e fragmentação mordem

Vários produtos AI×Web3 fecharam, foram deixados de lado ou efetivamente cessaram as suas operações:

Plataforma "WWA" de Planet Mojo: fechada em 1 de julho de 2025.

Brian (assistant IA → transação onchain): a anunciou o fim das operações a 26 de maio de 2025 após ter perdido a sua vantagem de primeiro a chegar.

TradeAI / Stakx: arrecadou centenas de milhões, depois congelou os retiradas e cessou as operações; agora é alvo de uma ação coletiva nos Estados Unidos.

Modelos que funcionam:

1. Trilhos de intenção, sem chamadas brutas.
2. Consciência da frescura da finalidade.
3. Cálculo para os dados.
4. Provas e soluções de reembolso.
5. Portas humanas na plataforma.

Como deve ser uma camada de dados pronta para IA

Programável, Verificável, Tempo Real, Multi-Cadeias:

Ingestão e normalização: Conectores multi-cadeias → esquemas canónicos com unidades e decimais explícitos.

Streaming + instantâneos: Streams tipo Kafka para eventos; instantâneos OLAP para viagem no tempo e junções.

Espelhos com proveniência: Espelhos determinísticos de subgrafos, com transformações versionadas e controles de integridade.

Cálculo sobre fluxos: Integrações para volatilidade, profundidade de liquidez, simulação de itinerário, pontuações de risco co-localizadas com os fluxos.

API de frescura consciente da finalidade: Cada leitura retorna: freshness_ms, confirmations, finality_level.

Ganchos de intenção: Ligações de primeira classe aos trilhos de intenção para que "decidir → agir" seja um único chamado.

Segurança e auditoria: Limites de taxa, interruptores de emergência, registos de revisão e provas pós-troca.

O futuro da AI × Web3: mercados de agentes pagando por dados verificáveis

Com a camada de dados certa, a fronteira se expande:

MM e risco do agente: market-making autónomo que integra frescor e finalidade dos dados nas cotações.

Copilotos de governança: agentes que leem as propostas, simulam os resultados e apostam opiniões com atestações criptográficas.

Políticas de carteira multi-chain: "Termina com 2 ETH na Base se a variância semanal > X."

Mercados de dados para modelos: conjuntos de dados com proveniência e serviços de inferência.

Camadas de segurança: O aviso de Vitalik se mantém - as interfaces e políticas devem ser projetadas para mitigar fraudes.

Se os agentes são a próxima camada de utilizador, a tua arquitetura torna-se o teu produto. Dá aos agentes o tecido de dados que eles merecem. Eles estão famintos, e o mercado não vai esperar.