AI在Web3中的应用：データレイヤーの課題と解決策

Web3エコシステムはAIアプリケーションにおいて巨大な機会と課題に直面しています。この記事では、AIエージェントがWeb3環境で必要とするデータ、直面している困難、そしてAI準備完了のデータ層を構築するための重要な要素について深く掘り下げます。

AIエージェントのデータ需要とWeb3の現状

AIエージェントのワークフローは、観察、意思決定、行動、学習のサイクルで要約されます。この循環は、新鮮で信頼性の高い、許可不要のデータに依存しています。しかし、Web3エコシステムのデータは、多様な異種チェーン、ノードスタック、インデクサー、オフチェーンオラクルマシンに分散しており、それぞれに遅延、最終性、意味論、故障モードの特性があります。これにより、AIエージェントは必要な高品質なデータを取得しづらくなっています。

Web3におけるAIデベロッパーの直面する課題

1. 異種性：各チェーンは独自のRPC動作、ログ、イベントパターンを持ち、基本的なクエリにはカスタムインデクサーが必要です。

2. 新鮮さとコストのトレードオフ：低コストのデータは更新が遅くなる傾向があり、高速なデータは高価です。

3. 意味解析：原始ログを流動性プール、ポジション、PNLなどの意味のあるエンティティに変換するには、継続的なETLと再計算が必要です。

4. 負荷下での信頼性：ネットワークの混雑やオラクルマシンの遅延は、自律エージェントが対処しきれない尾部リスクを生み出します。

操作可能なデータの定義とWeb3の短所

操作可能なデータとは、AIエージェントが限られた時間内に意思決定と実行を行えるデータを指します。具体的な要件は以下の通りです。

• クロスチェーンの標準化された意味論
• 新鮮さと確定性
• 検証可能性
• データ近傍の計算
• ストリーム処理と時間遡及能力

現在のWeb3技術スタックは、部分的に(子図、RPC、分析APIなどの機能を提供していますが、包括的でクロスチェーン、低レイテンシーのデータ基盤は不足しています。

AI準備完了のデータ層の主要な特徴

1. マルチチェーンデータの取り込みと標準化：統一された規範モデル、明確な単位と小数点位置。

2. ストリーム処理とスナップショット：KafkaのようなイベントストリームやOLAPスナップショットをサポートし、時間遡及とデータの関連付けを可能にします。

3. トレーサブルなミラー：確定的な子図のミラー、バージョン管理された変換と整合性チェック。

4. ストリーム内計算：ボラティリティ、流動性深度、ルーティングシミュレーションなどの内蔵計算機能。

5. 最終性の新鮮さAPI：各読み取り時に新鮮さ、確認数、最終性レベルを返します。

6. 意図フック：意図実行システムとの一級バインディングを提供し、シミュレーションと検証をサポート。

7. セキュリティ監査：レート制限、サーキットブレーカー、リプレイログ、取引後証明。

AI × Web3の未来展望

適切なデータ層の構築は、新たな可能性を開きます。

• 自律的なマーケットメイカーの価格設定において、データの新鮮さと最終性を考慮
• ガバナンス支援エージェント：提案の分析、結果のシミュレーション、暗号証明による意見提供
• クロスチェーン投資ポートフォリオ戦略：意図実行システムに基づく自動管理
• データマーケット：オンチェーン支払いと使用証明を備えたデータセットや推論サービス

結び

AIエージェントを次世代のユーザーインターフェースとして位置付けるチームにとって、アーキテクチャの選択は成功を左右します。RPC呼び出しやETLの継続的な修正に追われるチームは、多チェーン、リアルタイム、市場の対抗性の要求に適応できません。一方、標準化、ミラー化、計算可能性、最終性の感知、意図実行システムとの連携を備えたAI準備完了のデータ層を構築するチームは、高効率で観察、意思決定、行動、学習を行う生産レベルのエージェントを展開できるでしょう。

AIエージェントにふさわしいデータ基盤を提供しましょう。市場は待ってくれませんし、彼らは渇望しています。