Aplicaciones de la IA en Web3: desafíos y soluciones en la Capa de datos

<translation_content> El ecosistema Web3 enfrenta grandes oportunidades y desafíos en la aplicación de IA. Este artículo analiza en profundidad las necesidades de datos de los agentes de IA en entornos Web3, las dificultades actuales y los elementos clave para construir una capa de datos lista para IA.

Necesidades de datos de los agentes de IA y estado actual de Web3

El flujo de trabajo de un agente de IA puede resumirse en: observar, decidir, actuar, aprender. Este ciclo depende de datos frescos, confiables y sin permisos. Sin embargo, los datos del ecosistema Web3 están dispersos en múltiples cadenas heterogéneas, nodos, indexadores y oráculos off-chain, cada uno con sus propios patrones de latencia, finalización, semántica y fallos. Esto dificulta que los agentes de IA obtengan datos de alta calidad necesarios.

Desafíos que enfrentan los desarrolladores de IA en Web3

1. Heterogeneidad: cada cadena tiene comportamientos RPC, logs y patrones de eventos únicos, por lo que las consultas básicas requieren indexadores personalizados.

2. Compensación entre frescura de datos y costo: datos de bajo costo suelen actualizarse lentamente, mientras que datos de alta velocidad son caros.

3. Análisis semántico: transformar logs en bruto en entidades significativas como pools de liquidez, posiciones, ganancias/pérdidas ( requiere procesos ETL continuos y recalculaciones.

4. Confiabilidad bajo carga: congestión de red y latencia de los oráculos generan riesgos de cola que los agentes autónomos tienen dificultades para gestionar.

Definición de datos operables y limitaciones de Web3

Los datos operables son aquellos con los que un agente de IA puede tomar decisiones y actuar en un tiempo limitado. Sus requisitos incluyen:

• Semántica estandarizada entre cadenas
• Frescura y determinismo
• Verificabilidad
• Cálculo cercano a los datos
• Procesamiento en flujo y capacidad de retroceso temporal

La pila tecnológica actual de Web3 ofrece algunas funciones ) como subgráficos, RPC y API de análisis (, pero carece de una infraestructura de datos integral, cross-chain y de baja latencia.

Características clave de la capa de datos lista para IA

1. Captura y normalización de datos multi-cadena: patrones estandarizados, unidades y decimales claros.

2. Procesamiento en flujo y snapshots: eventos tipo Kafka y snapshots OLAP, que soportan retroceso temporal y asociación de datos.

3. Imágenes trazables: subgráficos deterministas, transformaciones versionadas y verificaciones de integridad.

4. Cálculo en flujo: funciones integradas como volatilidad, profundidad de liquidez, simulación de rutas, etc.

5. API de frescura que percibe la finalización: cada lectura devuelve datos de frescura, confirmaciones y niveles de finalización.

6. Ganchos de intención: vinculación de primer nivel con sistemas de ejecución de intención, soportando simulación y verificación.

7. Auditoría de seguridad: limitación de velocidad, circuit breakers, logs de reproducción y pruebas post-transacción.

Perspectivas futuras de IA × Web3

Construir una capa de datos adecuada abrirá nuevas posibilidades:

• Market makers autónomos que consideren la frescura y finalización de los datos en la fijación de precios
• Asistencia en gobernanza: análisis de propuestas, simulaciones y emisión de opiniones con pruebas criptográficas
• Estrategias de inversión cross-chain: gestión automatizada basada en sistemas de ejecución de intención
• Mercado de datos: conjuntos de datos y servicios de inferencia con pagos en cadena y pruebas de uso

Conclusión

Para los equipos que quieren usar agentes de IA como interfaz de próxima generación, la elección de arquitectura determinará el éxito del producto. Los equipos que solo reparan llamadas RPC y ETL programados tendrán dificultades para adaptarse a un mercado multi-cadena, en tiempo real y competitivo. En cambio, aquellos que construyan una capa de datos lista para IA —normalizada, con imágenes, calculable, que perciba la finalización y conecte con sistemas de ejecución de intención— podrán desplegar agentes productivos que observen, decidan, actúen y aprendan de manera eficiente.

Dale a los agentes de IA la infraestructura de datos que merecen. El mercado no esperará, y ellos están sedientos de ella. </translation_content>