Lớp dữ liệu Web3: Thách thức và Cơ hội cho các Hệ thống Phi tập trung

Các đại lý AI đang cách mạng hóa Web3, nhưng phải đối mặt với một nút thắt quan trọng: dữ liệu phân mảnh và không đáng tin cậy. Bài viết này khám phá các thách thức trong việc xây dựng một lớp dữ liệu sẵn sàng cho AI cho các hệ thống phi tập trung và phác thảo các giải pháp tiềm năng.

Nỗi Dilemma Dữ Liệu trong Web3

Các tác nhân AI tuân theo một vòng lặp đơn giản: quan sát, quyết định, hành động, học hỏi. Trong Web3, quá trình này bị cản trở bởi dữ liệu rải rác trên các chuỗi khác nhau, các ngăn xếp nút, các chỉ số và các oracle. Mỗi nguồn dữ liệu có độ trễ, tính cuối cùng và chế độ lỗi độc đáo, tạo ra một môi trường hỗn loạn cho các hệ thống AI.

Các thách thức chính bao gồm:

• Tính không đồng nhất: Các hành vi RPC đa dạng, các sơ đồ sự kiện và giả định tính cuối cùng khác nhau giữa các chuỗi.
• Tính lỗi thời của dữ liệu so với chi phí: Các đánh đổi giữa dữ liệu rẻ nhưng chậm và các bộ chỉ mục tùy chỉnh nhanh nhưng đắt.
• Ngữ nghĩa phức tạp: Chuyển đổi dữ liệu blockchain thô thành các thực thể có ý nghĩa yêu cầu các quy trình ETL liên tục.
• Vấn đề độ tin cậy: Tắc nghẽn mạng và độ trễ oracle tạo ra rủi ro đuôi khó khăn cho AI trong việc điều hướng.

Xây dựng một lớp dữ liệu sẵn sàng cho AI

Để mở khóa tiềm năng của AI trong Web3, một hạ tầng dữ liệu mới là cần thiết. Các thành phần chính của một lớp dữ liệu sẵn sàng cho AI bao gồm:

• Lược đồ chuẩn hóa: Đại diện nhất quán của các token, pools, vị trí trên các chuỗi.
• Đảm bảo độ tươi mới: Các SLO độ trễ đã được xác định và việc cung cấp dữ liệu nhận thức về tính cuối.
• Dữ liệu có thể xác minh: Nguồn gốc mật mã hoặc các đường dẫn phát sinh có thể phát lại.
• Compute-near-data: Năng lực chấm điểm và mô phỏng đồng vị trí.
• Truy vấn du hành thời gian: Dòng sự kiện chỉ thêm cùng với các ảnh chụp chỉ mục.

Bài học từ những thất bại trong thế giới thực

Nhiều dự án AI-Web3 đã gặp khó khăn hoặc ngừng hoạt động do vấn đề lớp dữ liệu:

• Nền tảng "WWA" của Planet Mojo: Đã ngừng hoạt động cùng với trò chơi flagship của nó, dẫn đến thực tế thị trường.
• Brian (AI transaction builder): Ngừng hoạt động sau khi mất lợi thế người tiên phong.
• TradeAI / Stakx: Đã đóng băng việc rút tiền và gặp phải các vấn đề pháp lý liên quan đến các cáo buộc về chứng khoán chưa đăng ký.

Các mẫu thất bại phổ biến bao gồm:

• Vấn đề độ trễ và phân mảnh dữ liệu trong môi trường sản xuất
• Khoảng cách giữa sự phấn khích và giá trị thực tế
• Sự giám sát quy định đối với các tuyên bố giao dịch AI

Giải Pháp Mới Nổi và Thực Tiễn Tốt Nhất

1. Hệ thống dựa trên ý định: Chuyển từ các cuộc gọi thô sang các khung tập trung vào kết quả.
2. Giao hàng dữ liệu nhận thức về tính cuối cùng: Hiển thị mức độ tự tin để cho phép các chính sách đại lý thích ứng.
3. Điện toán biên: Di chuyển các hoạt động quan trọng gần hơn với các nguồn dữ liệu.
4. Tính dư thừa và các phương án dự phòng: Sử dụng nhiều nguồn dữ liệu và các phép suy diễn có thể giải thích.
5. Giám sát của con người: Thực hiện các quy trình phê duyệt cho các hành động có tác động lớn.

Tương Lai của AI và Web3

Với một lớp dữ liệu mạnh mẽ, những chân trời mới xuất hiện:

• Giao dịch thị trường tự động dựa trên AI: Hệ thống tự động định giá dựa trên độ mới và tính cuối cùng của dữ liệu.
• Quản lý danh mục đa chuỗi: Định tuyến dựa trên ý định với các đảm bảo về độ trễ giới hạn.
• Thị trường dữ liệu cho mô hình AI: Thanh toán trên chuỗi cho dữ liệu nhận thức nguồn gốc và dịch vụ suy diễn.

Kết luận

Khi AI trở thành giao diện người dùng tiếp theo cho Web3, kiến trúc dữ liệu cơ bản sẽ quyết định sự thành công. Các đội ngũ xây dựng các lớp dữ liệu được chuẩn hóa, phản chiếu và nhận thức về mục đích sẽ cho phép các tác nhân quan sát, quyết định, hành động và học hỏi với tốc độ cần thiết bởi các thị trường phi tập trung.