Thập kỷ tiếp theo của ngành AI: Từ Khả năng tính toán đến dữ liệu
Quy mô tham số và khả năng tính toán của các mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) đã tăng trưởng theo cấp số nhân trong những năm gần đây, nhưng một nút thắt cốt lõi bị bỏ qua đang dần lộ diện - dữ liệu. Khi quy mô mô hình vượt qua một nghìn tỷ tham số và khả năng tính toán được đo bằng hàng trăm tỷ tỷ lần mỗi giây (FLOPS), thách thức lớn nhất mà ngành AI phải đối mặt không còn là kiến trúc mô hình hay sức mạnh chip, mà là cách chuyển đổi dữ liệu hành vi con người bị phân mảnh thành tài nguyên có thể xác minh, có cấu trúc và sẵn sàng cho AI.
Nhận thức này tiết lộ mâu thuẫn cấu trúc hiện tại trong sự phát triển của AI, đồng thời phác thảo một bức tranh hoàn toàn mới về "Thời đại DataFi". Trong thời đại này, dữ liệu không còn là sản phẩm phụ của công nghệ, mà là yếu tố sản xuất cốt lõi có thể đo lường, giao dịch và gia tăng giá trị giống như điện, Khả năng tính toán.
Mâu thuẫn cấu trúc của ngành AI: Từ cuộc đua khả năng tính toán đến nạn đói dữ liệu
Sự phát triển của AI lâu nay được thúc đẩy bởi "mô hình - khả năng tính toán". Kể từ cuộc cách mạng học sâu, số lượng tham số mô hình đã tăng từ hàng triệu (như AlexNet năm 2012) lên hàng nghìn tỷ (như GPT-4), nhu cầu về khả năng tính toán tăng theo cấp số nhân. Chi phí để đào tạo một mô hình ngôn ngữ lớn tiên tiến đã vượt quá 100 triệu USD, trong đó 90% được sử dụng cho việc thuê cụm GPU. Tuy nhiên, khi ngành công nghiệp tập trung vào "mô hình lớn hơn" và "chip nhanh hơn", khủng hoảng nguồn cung dữ liệu đang âm thầm đến.
"Dữ liệu hữu cơ" do con người tạo ra đã chạm đến giới hạn tăng trưởng. Lấy dữ liệu văn bản làm ví dụ, tổng lượng văn bản chất lượng cao có thể thu thập công khai trên internet (sách, bài báo, tin tức) khoảng 10^12 từ, trong khi một mô hình với một trăm tỷ tham số cần tiêu thụ khoảng 10^13 từ dữ liệu. Điều này có nghĩa là nguồn dữ liệu hiện có chỉ có thể hỗ trợ đào tạo 10 mô hình có quy mô tương đương. Thậm chí nghiêm trọng hơn, tỷ lệ dữ liệu trùng lặp và nội dung chất lượng thấp chiếm hơn 60%, càng làm thu hẹp nguồn cung dữ liệu hiệu quả. Khi mô hình bắt đầu "nuốt" dữ liệu do chính nó tạo ra, sự suy giảm hiệu suất mô hình do "ô nhiễm dữ liệu" đã trở thành mối lo ngại trong ngành.
Nguồn gốc của sự mâu thuẫn này nằm ở chỗ: Ngành công nghiệp AI trong thời gian dài đã coi dữ liệu là "tài nguyên miễn phí", chứ không phải là "tài sản chiến lược" cần được nuôi dưỡng cẩn thận. Mô hình và khả năng tính toán đã hình thành một hệ thống thị trường trưởng thành, nhưng việc sản xuất, làm sạch, xác minh và giao dịch dữ liệu vẫn đang ở "thời kỳ hoang dã". Mười năm tới của AI sẽ là mười năm của "hạ tầng dữ liệu", và dữ liệu trên chuỗi của mạng mã hóa chính là chìa khóa để giải quyết tình huống này.
Dữ liệu trên chuỗi: "Cơ sở dữ liệu hành vi con người" mà AI cần nhất
Trong bối cảnh khan hiếm dữ liệu, dữ liệu trên chuỗi của mạng lưới tiền điện tử thể hiện giá trị không thể thay thế. So với dữ liệu trên internet truyền thống, dữ liệu trên chuỗi tự nhiên có tính xác thực của "sự khớp nối động lực". Mỗi giao dịch, mỗi tương tác hợp đồng, mỗi hành vi của địa chỉ ví đều gắn liền trực tiếp với vốn thực và không thể bị thay đổi. Những dữ liệu này được định nghĩa là "dữ liệu về hành vi khớp nối động lực của con người tập trung nhất trên internet", cụ thể thể hiện qua ba khía cạnh:
"Tín hiệu ý định" trong thế giới thực: Dữ liệu trên chuỗi ghi lại hành vi quyết định được bỏ phiếu bằng tiền thật, phản ánh trực tiếp đánh giá của người dùng về giá trị dự án, sở thích rủi ro và chiến lược phân bổ vốn. Dữ liệu "được bảo chứng bằng vốn" này có giá trị rất cao cho khả năng ra quyết định của AI.
Chuỗi hành vi có thể truy xuất: Tính minh bạch của blockchain cho phép hành vi của người dùng được truy xuất đầy đủ. Lịch sử giao dịch của một địa chỉ ví, các giao thức đã tương tác, sự thay đổi tài sản nắm giữ, tạo thành một "chuỗi hành vi" liên kết. Dữ liệu hành vi có cấu trúc này chính là "mẫu suy luận con người" hiếm có nhất hiện nay của các mô hình AI.
Hệ sinh thái mở với "truy cập không cần giấy phép": Dữ liệu trên chuỗi là công khai và không cần giấy phép. Bất kỳ nhà phát triển nào cũng có thể lấy dữ liệu gốc thông qua trình duyệt blockchain hoặc API dữ liệu, điều này cung cấp nguồn dữ liệu "không có rào cản" cho việc đào tạo mô hình AI. Tuy nhiên, dữ liệu trên chuỗi tồn tại dưới dạng "nhật ký sự kiện", là "tín hiệu gốc" không có cấu trúc, cần được làm sạch, chuẩn hóa và liên kết trước khi có thể được sử dụng bởi mô hình AI. Hiện tại, "tỷ lệ chuyển đổi cấu trúc" của dữ liệu trên chuỗi chưa đạt 5%, rất nhiều tín hiệu có giá trị cao bị chôn vùi trong hàng tỷ sự kiện phân mảnh.
Hyperdata Network: "Hệ điều hành" cho dữ liệu trên chuỗi
Để giải quyết vấn đề phân mảnh dữ liệu trên chuỗi, ngành công nghiệp đã đưa ra khái niệm Mạng Hyperdata - một "hệ điều hành thông minh trên chuỗi" được thiết kế đặc biệt cho AI. Mục tiêu cốt lõi của nó là chuyển đổi các tín hiệu phân tán trên chuỗi thành dữ liệu sẵn sàng cho AI có cấu trúc, có thể xác minh và có thể kết hợp theo thời gian thực.
Bản thảo：Tiêu chuẩn dữ liệu mở
Một trong những điểm đau lớn nhất của dữ liệu trên chuỗi là "định dạng lộn xộn". Các định dạng nhật ký sự kiện của các blockchain khác nhau rất khác nhau, và cấu trúc dữ liệu của các phiên bản khác nhau của cùng một giao thức cũng có thể thay đổi. Manuscript, như một tiêu chuẩn schema dữ liệu mở, đã thống nhất định nghĩa và cách mô tả dữ liệu trên chuỗi. Ví dụ, nó chuẩn hóa "hành vi đặt cọc của người dùng" thành một dữ liệu có cấu trúc bao gồm các trường staker_address, protocol_id, amount, timestamp, reward_token, đảm bảo rằng mô hình AI không cần phải thích ứng với định dạng dữ liệu của các chuỗi hoặc giao thức khác nhau, mà có thể "hiểu" trực tiếp logic kinh doanh đằng sau dữ liệu.
Giá trị chuẩn hóa này nằm ở việc giảm chi phí ma sát trong phát triển AI. Dựa trên Manuscript, tất cả dữ liệu trên chuỗi đã được tiền xử lý theo tiêu chuẩn thống nhất, các nhà phát triển có thể trực tiếp gọi các dữ liệu có cấu trúc như " hồ sơ đặt cọc của người dùng " " hồ sơ cung cấp thanh khoản " , rút ngắn đáng kể chu kỳ đào tạo mô hình.
Bảo đảm tính đáng tin cậy của dữ liệu
Yêu cầu cốt lõi của mô hình AI đối với dữ liệu là "đáng tin cậy". Mạng Hyperdata đảm bảo tính xác thực của dữ liệu thông qua cơ chế AVS (Tập hợp Người xác thực Hoạt động) của Ethereum. AVS là thành phần mở rộng của lớp đồng thuận Ethereum, bao gồm các nút xác thực, những nút này chịu trách nhiệm xác minh tính toàn vẹn và độ chính xác của dữ liệu trên chuỗi. Khi Mạng Hyperdata xử lý một sự kiện trên chuỗi, các nút AVS sẽ xác minh chéo giá trị băm của dữ liệu, thông tin chữ ký và trạng thái trên chuỗi, đảm bảo rằng dữ liệu có cấu trúc đầu ra hoàn toàn phù hợp với dữ liệu gốc trên chuỗi.
Cơ chế xác minh "bảo đảm kinh tế học mã hóa" này giải quyết vấn đề niềm tin trong xác minh tập trung dữ liệu truyền thống. Tính xác thực của dữ liệu được đảm bảo bởi mạng lưới các xác minh viên phi tập trung, và bất kỳ hành vi giả mạo nào cũng sẽ kích hoạt cơ chế xử phạt của hợp đồng thông minh.
Lớp khả năng tính toán dữ liệu có khả năng thông lượng cao
Mô hình AI, đặc biệt là các ứng dụng AI tương tác thời gian thực, cần nguồn cung cấp dữ liệu có độ trễ thấp và khả năng thông lượng cao. Lớp khả năng dữ liệu (DA) được thiết kế đặc biệt cho nhu cầu này, thông qua việc tối ưu hóa thuật toán nén dữ liệu và giao thức truyền tải, để thực hiện xử lý thời gian thực hàng trăm nghìn sự kiện trên chuỗi mỗi giây. Ví dụ, khi có một giao dịch lớn xảy ra trên một nền tảng nào đó, DA có thể hoàn thành việc trích xuất dữ liệu, chuẩn hóa và xác thực trong vòng 1 giây, và đẩy "tín hiệu giao dịch lớn" đã được cấu trúc tới các mô hình AI đã đăng ký, giúp chúng có thể điều chỉnh kịp thời chiến lược giao dịch.
Đằng sau khả năng thông lượng cao là kiến trúc mô-đun. DA tách biệt lưu trữ dữ liệu và tính toán, lưu trữ dữ liệu được đảm nhận bởi mạng lưới nút phân tán, trong khi tính toán được thực hiện thông qua Rollup ngoài chuỗi, tránh được nút thắt cổ chai hiệu suất của chính blockchain. Thiết kế này cho phép Mạng Hyperdata hỗ trợ nhu cầu dữ liệu thời gian thực cho các ứng dụng AI quy mô lớn.
Thời đại DataFi: Khi dữ liệu trở thành "vốn" có thể giao dịch
Mục tiêu cuối cùng của Hyperdata Network là thúc đẩy ngành AI bước vào kỷ nguyên DataFi - dữ liệu không còn là "tài liệu huấn luyện" thụ động, mà là "vốn" chủ động, có thể định giá, giao dịch và gia tăng giá trị. Việc hiện thực hóa tầm nhìn này phụ thuộc vào việc Hyperdata Network chuyển đổi dữ liệu thành bốn thuộc tính cốt lõi:
Cấu trúc: từ "tín hiệu gốc" đến "tài sản có thể sử dụng". Dữ liệu trên chuỗi chưa qua xử lý giống như "dầu thô", cần được tinh chế để trở thành "xăng". Mạng Hyperdata chuyển đổi nó thành dữ liệu có cấu trúc thông qua các tiêu chuẩn, cho phép dữ liệu được gọi trực tiếp bởi mô hình AI, đơn giản như việc gọi một giao diện API.
Có thể kết hợp: "Khối Lego" của dữ liệu. Dữ liệu có cấu trúc có thể được kết hợp tự do như các khối Lego. Ví dụ, các nhà phát triển có thể kết hợp "hồ sơ staking của người dùng" với "dữ liệu biến động giá", "số lượng đề cập trên mạng xã hội" để đào tạo "mô hình dự đoán tâm lý thị trường DeFi". Tính khả năng kết hợp này mở rộng đáng kể giới hạn ứng dụng của dữ liệu.
Có thể xác minh: "Bảo lãnh tín dụng" của dữ liệu. Dữ liệu có cấu trúc đã được xác minh sẽ tạo ra một "dấu vân tay dữ liệu" (giá trị băm) duy nhất và được lưu trữ trên blockchain. Bất kỳ ứng dụng AI hoặc nhà phát triển nào sử dụng dữ liệu đó đều có thể xác minh tính xác thực của dữ liệu thông qua việc xác minh giá trị băm.
Có thể chuyển đổi: "giá trị dữ liệu". Trong thời đại DataFi, người cung cấp dữ liệu có thể chuyển đổi dữ liệu có cấu trúc thành giá trị ngay lập tức. Ví dụ, một đội ngũ thông qua việc phân tích dữ liệu trên chuỗi đã phát triển "tín hiệu cảnh báo lỗ hổng hợp đồng thông minh", có thể đóng gói tín hiệu đó thành dịch vụ API và thu phí theo số lần gọi. Người dùng bình thường cũng có thể ủy quyền chia sẻ dữ liệu trên chuỗi đã được ẩn danh của mình để nhận thưởng bằng token dữ liệu.
Kết luận: Cách mạng dữ liệu, mười năm tiếp theo của AI
Khi chúng ta nói về tương lai của AI, thường chúng ta tập trung vào "độ thông minh" của mô hình, mà bỏ qua "mảnh đất dữ liệu" hỗ trợ cho sự thông minh. Hyperdata Network tiết lộ một sự thật cốt lõi: Sự tiến hóa của AI, bản chất là sự tiến hóa của cơ sở hạ tầng dữ liệu. Từ "hạn chế" trong việc tạo ra dữ liệu của con người đến "khám phá giá trị" của dữ liệu trên chuỗi, từ "hỗn loạn" của tín hiệu phân mảnh đến "trật tự" của dữ liệu có cấu trúc, từ "tài nguyên miễn phí" của dữ liệu đến "tài sản vốn" của DataFi, Hyperdata Network đang định hình lại logic cơ bản của ngành công nghiệp AI.
Trong kỷ nguyên DataFi này, dữ liệu sẽ trở thành cầu nối giữa AI và thế giới thực. Các đại lý giao dịch cảm nhận tâm lý thị trường thông qua dữ liệu trên chuỗi, dApp tự chủ tối ưu hóa dịch vụ thông qua dữ liệu hành vi người dùng, trong khi người dùng bình thường nhận được lợi nhuận liên tục thông qua việc chia sẻ dữ liệu. Giống như mạng lưới điện đã tạo ra cuộc cách mạng công nghiệp, Khả năng tính toán mạng lưới đã tạo ra cuộc cách mạng internet, Mạng lưới Hyperdata đang tạo ra "cuộc cách mạng dữ liệu" của AI.
Các ứng dụng AI gốc thế hệ tiếp theo không chỉ cần mô hình hoặc ví, mà còn cần dữ liệu không cần tin tưởng, có thể lập trình và có tín hiệu cao. Khi dữ liệu cuối cùng được trao đúng giá trị, AI mới thực sự giải phóng sức mạnh thay đổi thế giới.
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
10 thích
Phần thưởng
10
6
Đăng lại
Chia sẻ
Bình luận
0/400
GateUser-3824aa38
· 11giờ trước
Thế này thì khó chịu thật, dữ liệu đã bắt đầu cuốn lại rồi.
Xem bản gốcTrả lời0
SmartContractPlumber
· 08-14 16:58
Lỗ hổng rò rỉ quyền riêng tư dữ liệu cũng là một lỗ hổng lớn, nguy hiểm như việc tái nhập hợp đồng thông minh.
Xem bản gốcTrả lời0
governance_ghost
· 08-14 16:53
Dữ liệu chính là dầu mỏ mới nhỉ, cỏ.
Xem bản gốcTrả lời0
MultiSigFailMaster
· 08-14 16:50
Đừng nghe những lời thổi phồng quá xa, dữ liệu chẳng phải là thuốc hồi sinh cho card đồ họa bây giờ sao?
Xem bản gốcTrả lời0
airdrop_whisperer
· 08-14 16:48
Dữ liệu và khả năng tính toán đánh nhau, khả năng tính toán không thắng được đâu.
Xem bản gốcTrả lời0
ThreeHornBlasts
· 08-14 16:35
Dữ liệu mới là anh cả, Khả năng tính toán chỉ là em trai.
Cách mạng dữ liệu AI: Sự trỗi dậy của dữ liệu on-chain và thời đại DataFi
Thập kỷ tiếp theo của ngành AI: Từ Khả năng tính toán đến dữ liệu
Quy mô tham số và khả năng tính toán của các mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) đã tăng trưởng theo cấp số nhân trong những năm gần đây, nhưng một nút thắt cốt lõi bị bỏ qua đang dần lộ diện - dữ liệu. Khi quy mô mô hình vượt qua một nghìn tỷ tham số và khả năng tính toán được đo bằng hàng trăm tỷ tỷ lần mỗi giây (FLOPS), thách thức lớn nhất mà ngành AI phải đối mặt không còn là kiến trúc mô hình hay sức mạnh chip, mà là cách chuyển đổi dữ liệu hành vi con người bị phân mảnh thành tài nguyên có thể xác minh, có cấu trúc và sẵn sàng cho AI.
Nhận thức này tiết lộ mâu thuẫn cấu trúc hiện tại trong sự phát triển của AI, đồng thời phác thảo một bức tranh hoàn toàn mới về "Thời đại DataFi". Trong thời đại này, dữ liệu không còn là sản phẩm phụ của công nghệ, mà là yếu tố sản xuất cốt lõi có thể đo lường, giao dịch và gia tăng giá trị giống như điện, Khả năng tính toán.
Mâu thuẫn cấu trúc của ngành AI: Từ cuộc đua khả năng tính toán đến nạn đói dữ liệu
Sự phát triển của AI lâu nay được thúc đẩy bởi "mô hình - khả năng tính toán". Kể từ cuộc cách mạng học sâu, số lượng tham số mô hình đã tăng từ hàng triệu (như AlexNet năm 2012) lên hàng nghìn tỷ (như GPT-4), nhu cầu về khả năng tính toán tăng theo cấp số nhân. Chi phí để đào tạo một mô hình ngôn ngữ lớn tiên tiến đã vượt quá 100 triệu USD, trong đó 90% được sử dụng cho việc thuê cụm GPU. Tuy nhiên, khi ngành công nghiệp tập trung vào "mô hình lớn hơn" và "chip nhanh hơn", khủng hoảng nguồn cung dữ liệu đang âm thầm đến.
"Dữ liệu hữu cơ" do con người tạo ra đã chạm đến giới hạn tăng trưởng. Lấy dữ liệu văn bản làm ví dụ, tổng lượng văn bản chất lượng cao có thể thu thập công khai trên internet (sách, bài báo, tin tức) khoảng 10^12 từ, trong khi một mô hình với một trăm tỷ tham số cần tiêu thụ khoảng 10^13 từ dữ liệu. Điều này có nghĩa là nguồn dữ liệu hiện có chỉ có thể hỗ trợ đào tạo 10 mô hình có quy mô tương đương. Thậm chí nghiêm trọng hơn, tỷ lệ dữ liệu trùng lặp và nội dung chất lượng thấp chiếm hơn 60%, càng làm thu hẹp nguồn cung dữ liệu hiệu quả. Khi mô hình bắt đầu "nuốt" dữ liệu do chính nó tạo ra, sự suy giảm hiệu suất mô hình do "ô nhiễm dữ liệu" đã trở thành mối lo ngại trong ngành.
Nguồn gốc của sự mâu thuẫn này nằm ở chỗ: Ngành công nghiệp AI trong thời gian dài đã coi dữ liệu là "tài nguyên miễn phí", chứ không phải là "tài sản chiến lược" cần được nuôi dưỡng cẩn thận. Mô hình và khả năng tính toán đã hình thành một hệ thống thị trường trưởng thành, nhưng việc sản xuất, làm sạch, xác minh và giao dịch dữ liệu vẫn đang ở "thời kỳ hoang dã". Mười năm tới của AI sẽ là mười năm của "hạ tầng dữ liệu", và dữ liệu trên chuỗi của mạng mã hóa chính là chìa khóa để giải quyết tình huống này.
Dữ liệu trên chuỗi: "Cơ sở dữ liệu hành vi con người" mà AI cần nhất
Trong bối cảnh khan hiếm dữ liệu, dữ liệu trên chuỗi của mạng lưới tiền điện tử thể hiện giá trị không thể thay thế. So với dữ liệu trên internet truyền thống, dữ liệu trên chuỗi tự nhiên có tính xác thực của "sự khớp nối động lực". Mỗi giao dịch, mỗi tương tác hợp đồng, mỗi hành vi của địa chỉ ví đều gắn liền trực tiếp với vốn thực và không thể bị thay đổi. Những dữ liệu này được định nghĩa là "dữ liệu về hành vi khớp nối động lực của con người tập trung nhất trên internet", cụ thể thể hiện qua ba khía cạnh:
"Tín hiệu ý định" trong thế giới thực: Dữ liệu trên chuỗi ghi lại hành vi quyết định được bỏ phiếu bằng tiền thật, phản ánh trực tiếp đánh giá của người dùng về giá trị dự án, sở thích rủi ro và chiến lược phân bổ vốn. Dữ liệu "được bảo chứng bằng vốn" này có giá trị rất cao cho khả năng ra quyết định của AI.
Chuỗi hành vi có thể truy xuất: Tính minh bạch của blockchain cho phép hành vi của người dùng được truy xuất đầy đủ. Lịch sử giao dịch của một địa chỉ ví, các giao thức đã tương tác, sự thay đổi tài sản nắm giữ, tạo thành một "chuỗi hành vi" liên kết. Dữ liệu hành vi có cấu trúc này chính là "mẫu suy luận con người" hiếm có nhất hiện nay của các mô hình AI.
Hệ sinh thái mở với "truy cập không cần giấy phép": Dữ liệu trên chuỗi là công khai và không cần giấy phép. Bất kỳ nhà phát triển nào cũng có thể lấy dữ liệu gốc thông qua trình duyệt blockchain hoặc API dữ liệu, điều này cung cấp nguồn dữ liệu "không có rào cản" cho việc đào tạo mô hình AI. Tuy nhiên, dữ liệu trên chuỗi tồn tại dưới dạng "nhật ký sự kiện", là "tín hiệu gốc" không có cấu trúc, cần được làm sạch, chuẩn hóa và liên kết trước khi có thể được sử dụng bởi mô hình AI. Hiện tại, "tỷ lệ chuyển đổi cấu trúc" của dữ liệu trên chuỗi chưa đạt 5%, rất nhiều tín hiệu có giá trị cao bị chôn vùi trong hàng tỷ sự kiện phân mảnh.
Hyperdata Network: "Hệ điều hành" cho dữ liệu trên chuỗi
Để giải quyết vấn đề phân mảnh dữ liệu trên chuỗi, ngành công nghiệp đã đưa ra khái niệm Mạng Hyperdata - một "hệ điều hành thông minh trên chuỗi" được thiết kế đặc biệt cho AI. Mục tiêu cốt lõi của nó là chuyển đổi các tín hiệu phân tán trên chuỗi thành dữ liệu sẵn sàng cho AI có cấu trúc, có thể xác minh và có thể kết hợp theo thời gian thực.
Bản thảo：Tiêu chuẩn dữ liệu mở
Một trong những điểm đau lớn nhất của dữ liệu trên chuỗi là "định dạng lộn xộn". Các định dạng nhật ký sự kiện của các blockchain khác nhau rất khác nhau, và cấu trúc dữ liệu của các phiên bản khác nhau của cùng một giao thức cũng có thể thay đổi. Manuscript, như một tiêu chuẩn schema dữ liệu mở, đã thống nhất định nghĩa và cách mô tả dữ liệu trên chuỗi. Ví dụ, nó chuẩn hóa "hành vi đặt cọc của người dùng" thành một dữ liệu có cấu trúc bao gồm các trường staker_address, protocol_id, amount, timestamp, reward_token, đảm bảo rằng mô hình AI không cần phải thích ứng với định dạng dữ liệu của các chuỗi hoặc giao thức khác nhau, mà có thể "hiểu" trực tiếp logic kinh doanh đằng sau dữ liệu.
Giá trị chuẩn hóa này nằm ở việc giảm chi phí ma sát trong phát triển AI. Dựa trên Manuscript, tất cả dữ liệu trên chuỗi đã được tiền xử lý theo tiêu chuẩn thống nhất, các nhà phát triển có thể trực tiếp gọi các dữ liệu có cấu trúc như " hồ sơ đặt cọc của người dùng " " hồ sơ cung cấp thanh khoản " , rút ngắn đáng kể chu kỳ đào tạo mô hình.
Bảo đảm tính đáng tin cậy của dữ liệu
Yêu cầu cốt lõi của mô hình AI đối với dữ liệu là "đáng tin cậy". Mạng Hyperdata đảm bảo tính xác thực của dữ liệu thông qua cơ chế AVS (Tập hợp Người xác thực Hoạt động) của Ethereum. AVS là thành phần mở rộng của lớp đồng thuận Ethereum, bao gồm các nút xác thực, những nút này chịu trách nhiệm xác minh tính toàn vẹn và độ chính xác của dữ liệu trên chuỗi. Khi Mạng Hyperdata xử lý một sự kiện trên chuỗi, các nút AVS sẽ xác minh chéo giá trị băm của dữ liệu, thông tin chữ ký và trạng thái trên chuỗi, đảm bảo rằng dữ liệu có cấu trúc đầu ra hoàn toàn phù hợp với dữ liệu gốc trên chuỗi.
Cơ chế xác minh "bảo đảm kinh tế học mã hóa" này giải quyết vấn đề niềm tin trong xác minh tập trung dữ liệu truyền thống. Tính xác thực của dữ liệu được đảm bảo bởi mạng lưới các xác minh viên phi tập trung, và bất kỳ hành vi giả mạo nào cũng sẽ kích hoạt cơ chế xử phạt của hợp đồng thông minh.
Lớp khả năng tính toán dữ liệu có khả năng thông lượng cao
Mô hình AI, đặc biệt là các ứng dụng AI tương tác thời gian thực, cần nguồn cung cấp dữ liệu có độ trễ thấp và khả năng thông lượng cao. Lớp khả năng dữ liệu (DA) được thiết kế đặc biệt cho nhu cầu này, thông qua việc tối ưu hóa thuật toán nén dữ liệu và giao thức truyền tải, để thực hiện xử lý thời gian thực hàng trăm nghìn sự kiện trên chuỗi mỗi giây. Ví dụ, khi có một giao dịch lớn xảy ra trên một nền tảng nào đó, DA có thể hoàn thành việc trích xuất dữ liệu, chuẩn hóa và xác thực trong vòng 1 giây, và đẩy "tín hiệu giao dịch lớn" đã được cấu trúc tới các mô hình AI đã đăng ký, giúp chúng có thể điều chỉnh kịp thời chiến lược giao dịch.
Đằng sau khả năng thông lượng cao là kiến trúc mô-đun. DA tách biệt lưu trữ dữ liệu và tính toán, lưu trữ dữ liệu được đảm nhận bởi mạng lưới nút phân tán, trong khi tính toán được thực hiện thông qua Rollup ngoài chuỗi, tránh được nút thắt cổ chai hiệu suất của chính blockchain. Thiết kế này cho phép Mạng Hyperdata hỗ trợ nhu cầu dữ liệu thời gian thực cho các ứng dụng AI quy mô lớn.
Thời đại DataFi: Khi dữ liệu trở thành "vốn" có thể giao dịch
Mục tiêu cuối cùng của Hyperdata Network là thúc đẩy ngành AI bước vào kỷ nguyên DataFi - dữ liệu không còn là "tài liệu huấn luyện" thụ động, mà là "vốn" chủ động, có thể định giá, giao dịch và gia tăng giá trị. Việc hiện thực hóa tầm nhìn này phụ thuộc vào việc Hyperdata Network chuyển đổi dữ liệu thành bốn thuộc tính cốt lõi:
Cấu trúc: từ "tín hiệu gốc" đến "tài sản có thể sử dụng". Dữ liệu trên chuỗi chưa qua xử lý giống như "dầu thô", cần được tinh chế để trở thành "xăng". Mạng Hyperdata chuyển đổi nó thành dữ liệu có cấu trúc thông qua các tiêu chuẩn, cho phép dữ liệu được gọi trực tiếp bởi mô hình AI, đơn giản như việc gọi một giao diện API.
Có thể kết hợp: "Khối Lego" của dữ liệu. Dữ liệu có cấu trúc có thể được kết hợp tự do như các khối Lego. Ví dụ, các nhà phát triển có thể kết hợp "hồ sơ staking của người dùng" với "dữ liệu biến động giá", "số lượng đề cập trên mạng xã hội" để đào tạo "mô hình dự đoán tâm lý thị trường DeFi". Tính khả năng kết hợp này mở rộng đáng kể giới hạn ứng dụng của dữ liệu.
Có thể xác minh: "Bảo lãnh tín dụng" của dữ liệu. Dữ liệu có cấu trúc đã được xác minh sẽ tạo ra một "dấu vân tay dữ liệu" (giá trị băm) duy nhất và được lưu trữ trên blockchain. Bất kỳ ứng dụng AI hoặc nhà phát triển nào sử dụng dữ liệu đó đều có thể xác minh tính xác thực của dữ liệu thông qua việc xác minh giá trị băm.
Có thể chuyển đổi: "giá trị dữ liệu". Trong thời đại DataFi, người cung cấp dữ liệu có thể chuyển đổi dữ liệu có cấu trúc thành giá trị ngay lập tức. Ví dụ, một đội ngũ thông qua việc phân tích dữ liệu trên chuỗi đã phát triển "tín hiệu cảnh báo lỗ hổng hợp đồng thông minh", có thể đóng gói tín hiệu đó thành dịch vụ API và thu phí theo số lần gọi. Người dùng bình thường cũng có thể ủy quyền chia sẻ dữ liệu trên chuỗi đã được ẩn danh của mình để nhận thưởng bằng token dữ liệu.
Kết luận: Cách mạng dữ liệu, mười năm tiếp theo của AI
Khi chúng ta nói về tương lai của AI, thường chúng ta tập trung vào "độ thông minh" của mô hình, mà bỏ qua "mảnh đất dữ liệu" hỗ trợ cho sự thông minh. Hyperdata Network tiết lộ một sự thật cốt lõi: Sự tiến hóa của AI, bản chất là sự tiến hóa của cơ sở hạ tầng dữ liệu. Từ "hạn chế" trong việc tạo ra dữ liệu của con người đến "khám phá giá trị" của dữ liệu trên chuỗi, từ "hỗn loạn" của tín hiệu phân mảnh đến "trật tự" của dữ liệu có cấu trúc, từ "tài nguyên miễn phí" của dữ liệu đến "tài sản vốn" của DataFi, Hyperdata Network đang định hình lại logic cơ bản của ngành công nghiệp AI.
Trong kỷ nguyên DataFi này, dữ liệu sẽ trở thành cầu nối giữa AI và thế giới thực. Các đại lý giao dịch cảm nhận tâm lý thị trường thông qua dữ liệu trên chuỗi, dApp tự chủ tối ưu hóa dịch vụ thông qua dữ liệu hành vi người dùng, trong khi người dùng bình thường nhận được lợi nhuận liên tục thông qua việc chia sẻ dữ liệu. Giống như mạng lưới điện đã tạo ra cuộc cách mạng công nghiệp, Khả năng tính toán mạng lưới đã tạo ra cuộc cách mạng internet, Mạng lưới Hyperdata đang tạo ra "cuộc cách mạng dữ liệu" của AI.
Các ứng dụng AI gốc thế hệ tiếp theo không chỉ cần mô hình hoặc ví, mà còn cần dữ liệu không cần tin tưởng, có thể lập trình và có tín hiệu cao. Khi dữ liệu cuối cùng được trao đúng giá trị, AI mới thực sự giải phóng sức mạnh thay đổi thế giới.