Web3 Veri Katmanı: Merkezsiz Sistemler için Zorluklar ve Fırsatlar

Yapay zeka ajanları Web3'ü devrim niteliğinde değiştiriyor, ancak kritik bir darboğazla karşı karşıya: parçalı ve güvenilmez veriler. Bu makale, merkeziyetsiz sistemler için yapay zeka uyumlu bir veri katmanı oluşturmanın zorluklarını inceliyor ve potansiyel çözümleri özetliyor.

Web3'te Veri İkilemi

Yapay zeka ajanları basit bir döngüyü takip eder: gözlemle, karar ver, hareket et, öğren. Web3'te, bu süreç heterojen zincirler, düğüm yığınları, indeksleyiciler ve oracle'lar arasında dağılmış veriler tarafından engellenmektedir. Her veri kaynağının benzersiz gecikme, kesinlik ve hata modları vardır, bu da yapay zeka sistemleri için kaotik bir ortam yaratır.

Ana zorluklar şunları içerir:

• Heterojenlik: Zincirler arasında farklı RPC davranışları, olay şemaları ve nihai varsayımlar.
• Veri eskiliği vs. maliyet: Ucuz ama yavaş veri ile hızlı ama pahalı özel indeksleyiciler arasındaki değişim.
• Karmaşık anlamsal yapılar: Ham blockchain verilerini anlamlı varlıklara dönüştürmek sürekli ETL süreçleri gerektirir.
• Güvenilirlik sorunları: Ağ tıkanıklığı ve oracle gecikmesi, yapay zekanın yön bulmasını zorlaştıran kuyruk riskleri yaratır.

AI Hazır Veri Katmanı Oluşturma

Web3'te AI potansiyelini açmak için yeni bir veri altyapısına ihtiyaç var. AI'ya hazır bir veri katmanının ana bileşenleri şunlardır:

• Normalleştirilmiş şemalar: Zincirler arasında tokenlerin, havuzların, pozisyonların tutarlı temsilleri.
• Tazelik garantileri: Belirlenmiş gecikme SLO'ları ve nihai bilinçli veri teslimatı.
• Doğrulanabilir veriler: Kriptografik köken veya tekrar oynanabilir türetme yolları.
• Compute-near-data: Birlikte yerleşik puanlama ve simülasyon yetenekleri.
• Zaman yolculuğu sorguları: Sadece eklenen olay akışları artı indekslenmiş anlık görüntüler.

Gerçek Dünyadaki Başarısızlıklardan Öğrenilenler

Birçok AI-Web3 projesi, veri katmanı sorunları nedeniyle zorluklarla karşılaştı veya faaliyetlerini durdurdu:

• Planet Mojo'nun "WWA" platformu: Pazar gerçeklerini belirterek, amiral gemisi oyunu ile birlikte kapatıldı.
• Brian (AI işlem oluşturucu): İlk hareket avantajını kaybettikten sonra faaliyetlerini durdurdu.
• TradeAI / Stakx: Çekimleri dondurdu ve kayıtsız menkul kıymet iddiaları nedeniyle hukuki sorunlarla karşılaştı.

Yaygın arıza modelleri şunlardır:

• Üretim ortamlarındaki gecikme ve veri parçalanması sorunları
• Hype ile gerçekleşen değer arasındaki boşluklar
• AI ticaret iddialarına yönelik düzenleyici inceleme

Yeni Çözümler ve En İyi Uygulamalar

1. Niyet temelli sistemler: Ham aramalardan sonuç odaklı çerçevelere geçiş.
2. Kesinlik farkında veri iletimi: Uyarlanabilir ajan politikalarına olan güven seviyelerini açığa çıkarın.
3. Kenar bilişim: Kritik işlemleri veri kaynaklarına daha yakın hale getirin.
4. Yedeklilik ve geri dönüşler: Birden fazla veri kaynağı ve açıklanabilir türevler kullanın.
5. İnsan gözetimi: Yüksek etki yaratan eylemler için onay süreçleri uygulayın.

AI ve Web3'ün Geleceği

Güçlü bir veri katmanı ile yeni ufuklar ortaya çıkıyor:

• AI destekli piyasa yapıcılığı: Otonom sistemler, veri tazeliği ve kesinliğini fiyatlandırıyor.
• Karmaşık zincir portföy yönetimi: Sınırlı gecikme garantileri ile niyet bazlı yönlendirme.
• Yapay zeka modelleri için veri pazarları: Kaynak bilgisi olan veri setleri ve çıkarım hizmetleri için zincir içi ödemeler.

Sonuç

Yapay zeka Web3 için bir sonraki kullanıcı arayüzü haline geldikçe, temel veri mimarisi başarıyı belirleyecektir. Normalleştirilmiş, yansıtılmış ve niyet farkındalığına sahip veri katmanları inşa eden ekipler, ajanların merkeziyetsiz pazarların gerektirdiği hızda gözlem yapmasını, karar vermesini, harekete geçmesini ve öğrenmesini sağlayacaktır.