AI dalam Web3: Tantangan dan Solusi Lapisan Data

Web3 ekosistem sedang menghadapi peluang besar dan tantangan dalam penerapan AI. Artikel ini membahas secara mendalam kebutuhan data agen AI di lingkungan Web3, tantangan yang saat ini dihadapi, serta faktor kunci dalam membangun lapisan data siap AI.

Kebutuhan Data Agen AI dan Kondisi Web3 Saat Ini

Alur kerja agen AI dapat dirangkum sebagai: pengamatan, pengambilan keputusan, tindakan, dan pembelajaran. Siklus ini bergantung pada data yang segar, dapat diandalkan, dan tanpa izin. Namun, data dalam ekosistem Web3 tersebar di berbagai rantai heterogen, node stack, indeks, dan oracle off-chain, masing-masing memiliki latensi, finalitas, semantik, dan pola kegagalan yang unik. Hal ini menyulitkan agen AI untuk memperoleh data berkualitas tinggi yang dibutuhkan.

Tantangan Pengembang AI di Web3

1. Heterogenitas: Setiap rantai memiliki perilaku RPC, log, pola peristiwa, dan lain-lain yang unik, sehingga kueri dasar memerlukan indeks yang disesuaikan.

2. Keseimbangan antara Kesegaran Data dan Biaya: Data yang murah biasanya lambat diperbarui, sedangkan data berkecepatan tinggi biayanya mahal.

3. Analisis Semantik: Mengubah log mentah menjadi entitas bermakna seperti pool likuiditas, posisi, dan laba/rugi membutuhkan ETL dan perhitungan ulang secara berkelanjutan.

4. Keandalan di Bawah Beban: Kemacetan jaringan dan latensi oracle dapat menimbulkan risiko tail yang sulit diatasi oleh agen otonom.

Definisi Data yang Dapat Dioperasikan dan Kelemahan Web3

Data yang dapat dioperasikan adalah data yang memungkinkan agen AI membuat keputusan dan mengeksekusi tindakan dalam batas waktu tertentu. Persyaratan utamanya meliputi:

• Semantik standar lintas rantai
• Kesegaran dan kepastian
• Verifikasi
• Komputasi dekat data
• Pemrosesan streaming dan kemampuan rewind waktu

Tumpukan teknologi Web3 saat ini menyediakan beberapa fitur seperti ( subgraf, RPC, API analitik ), tetapi kekurangan infrastruktur data yang komprehensif, lintas rantai, dan berlatensi rendah.

Karakteristik Kunci Lapisan Data Siap AI

1. Pengambilan dan Standarisasi Data Multi-Rantai: Pola standar yang seragam, satuan yang jelas, dan desimal yang konsisten.

2. Pemrosesan Streaming dan Snapshot: Aliran peristiwa seperti Kafka dan snapshot OLAP, mendukung rewind waktu dan korelasi data.

3. Cermin yang Dapat Dilacak: Cermin subgraf deterministik, transformasi versi, dan pemeriksaan integritas.

4. Perhitungan dalam Streaming: Fungsi bawaan seperti volatilitas, kedalaman likuiditas, dan simulasi routing.

5. API Kesegaran Data yang Menyadari Finalitas: Setiap pembacaan mengembalikan tingkat kesegaran, jumlah konfirmasi, dan tingkat finalitas.

6. Hook Tujuan: Pengikatan tingkat pertama dengan sistem eksekusi niat, mendukung simulasi dan verifikasi.

7. Audit Keamanan: Pembatasan kecepatan, circuit breaker, log replay, dan bukti pasca transaksi.

Masa Depan AI × Web3

Membangun lapisan data yang tepat akan membuka kemungkinan baru:

• Market maker otomatis yang mempertimbangkan kesegaran data dan finalitas dalam penetapan harga
• Asisten pengelolaan governance: menganalisis proposal, mensimulasikan hasil, dan memberikan opini dengan bukti kriptografi
• Strategi portofolio lintas rantai: otomatisasi berdasarkan sistem eksekusi niat
• Pasar data: dataset dan layanan inferensi dengan pembayaran on-chain dan bukti penggunaan

Penutup

Bagi tim yang menganggap agen AI sebagai antarmuka pengguna generasi berikutnya, pilihan arsitektur akan menentukan keberhasilan produk. Tim yang terus memperbaiki panggilan RPC dan ETL berkala akan sulit beradaptasi dengan kebutuhan pasar yang multi-rantai, real-time, dan kompetitif. Sementara itu, tim yang membangun lapisan data siap AI—standarisasi, pencerminan, komputasi, kesadaran finalitas, dan koneksi ke sistem eksekusi niat—akan mampu mengdeploy agen produksi yang mampu mengamati, memutuskan, bertindak, dan belajar secara efisien.

Berikan infrastruktur data yang layak bagi agen AI. Pasar tidak akan menunggu, dan mereka sangat haus akan hal itu.