ИИ голоден; Данные Web3 в беспорядке: Почему слой данных, готовый для ИИ, необходим

Черт возьми! Я уже какое-то время ломаю голову над этой проблемой. Агенты ИИ следуют простому циклу: наблюдать → решать → действовать → учиться. Каждому кругу нужны свежие, надежные и безразрешенные данные. В Web2 ты можешь арендовать это у нескольких платформ. Но в Web3? Это полный бардак! Данные разбросаны по десяткам гетерогенных цепей, с их собственными странностями задержки, финализации и режимов сбоев.

Агенты голодны, но кладовая — настоящий хаос!

ИИ захватывает Web3, но данные остаются узким местом

Все больше разработчиков признают, что ИИ и криптовалюта являются взаимодополняющими: ИИ предоставляет генерацию и автономность, в то время как криптовалюта обеспечивает собственность, происхождение и открытые рынки. Крис Диксон даже утверждает, что системам ИИ нужен блокчейн для пересмотра стимулов доступа к данным и моделям.

Виталик Бутерин классифицирует пересечения крипто×ИИ: ИИ как интерфейс, как игрок, как цель экономических гарантий. Он настаивает на тщательном проектировании стимулов - ты не можешь просто приклеить ИИ к противоречивым рынкам, не задумываясь о качестве и безопасности данных.

С точки зрения выполнения, DeFi развивается в сторону конструкций, основанных на намерении (вы указываете желаемый результат; решатели конкурируют за его достижение), именно потому что потоки сырых данных в сети враждебны к хорошему пользовательскому опыту.

Заключение: агенты прибывают; рынки адаптируются; данные остаются ограничивающим фактором.

Истина, которая раздражает: с чем сталкиваются разработчики ИИ в Web3

Гетерогенность. Каждая цепочка имеет свое собственное поведение RPC, свои логи, свои схемы событий. Простейшие запросы (типа "позиции на Base+Solana+Polygon") становятся головоломками для индивидуальных индексаторов.

Устаревание против стоимости. Вы можете иметь медленные и дешевые данные или быстрые и дорогие данные. Иметь и то, и другое? Не так просто.

Семантика. Блоки — это факты; инсайты — это модели. Преобразование логов в сущности (pools, positions, P\u0026L) подразумевает постоянный ETL, по протоколу и по цепочке.

Надежность под нагрузкой. Загруженность сети и задержка оракулов создают именно те риски, которые автономные агенты наименее способны скрыть.

«Данные, пригодные для использования», определены и почему Web3 остро в них нуждается

Данные подлежат эксплуатации, когда агент может принимать решения и выполнять в рамках ограниченного джиттера при сохранении точности. Конкретно:

Нормализованная семантика: токены, пулы, позиции, трансферы, цены с согласованными типами/единицами между цепями.

Свежесть и детерминизм: SLO задержки p95/p99, более свежая осознанная цель.

Проверяемость: криптографическое происхождение или воспроизводимое выведение.

Близкий расчет данных: оценка, обнаружение аномалий, имитация маршрута, соседствующие с потоками.

Стриминг + путешествие во времени: поток событий только для добавления плюс индексированные мгновенные.

Текущий стек Web3 дает тебе фрагменты всего этого, но не тот связующий, мультицепочный и с низкой задержкой , который требуют производственные агенты.

Уроки из реальных инцидентов: когда задержка и фрагментация кусают

Несколько продуктов AI×Web3 закрылись, были отложены или фактически прекратили свою деятельность:

Платформа "WWA" Planet Mojo: закрыта 1 июля 2025 года.

Брайан (ассистент ИИ → транзакция в цепочке): а объявил о завершении операций 26 мая 2025 года после того, как потерял свое преимущество первопроходца.

TradeAI / Stakx: заработали сотни миллионов, затем заморозили выводы и прекратили операционную деятельность; сейчас являются предметом коллективного иска в Соединенных Штатах.

Модели, которые работают:

1. Рельсы намерения, без грубых вызовов.
2. Сознательная свежесть цели.
3. Расчет к данным.
4. Доказательства и резервные решения.
5. Человеческие двери в цепочке.

Как должен выглядеть слой данных, готовый для ИИ

Программируемый, Проверяемый, В Реальном Времени, Мульти-Цепочка:

** ingestion и нормализация:** мульти-цепные коннекторы → канонические схемы с явными единицами и десятичными.

Стриминг + снимки: Стримы типа Kafka для событий; OLAP-снимки для путешествий во времени и соединений.

Зеркала с происхождением: Детерминированные зеркала подсетей, с версионированными трансформациями и контролем целостности.

Расчет по потокам: Интеграции для волатильности, глубины ликвидности, симуляции маршрута, оценки риска ко-локализованы с потоками.

API осознанной свежести конечности: Каждое чтение возвращает: freshness_ms, confirmations, finality_level.

Крючки намерения: Первоклассные связи с железными дорогами намерения, чтобы "решить → действовать" было одним вызовом.

Безопасность и аудит: Ограничения по ставкам, аварийные выключатели, журналы проверки и доказательства после обмена.

Будущее AI × Web3: рынки агентов, платящих за проверяемые данные

С правильным слоем данных граница расширяется:

MM и риск агента: автономный маркет-мейкинг, который интегрирует свежесть и окончательность данных в котировки.

Копилоты управления: агенты, которые читают предложения, моделируют результаты и ставят мнения с помощью криптографических подтверждений.

Политики мультицепочных портфелей: "Закончить с 2 ETH на Base, если недельная дисперсия > X".

Данные рынки для моделей: наборы данных с происхождением и сервисы вывода.

Слои безопасности: Предупреждение Виталика справедливо - интерфейсы и политики должны быть разработаны для снижения риска мошенничества.

Если агенты являются следующим уровнем пользователей, твоя архитектура становится твоим продуктом. Дай агентам тот объем данных, который они заслуживают. Они голодны, и рынок не будет ждать.