AI trong Web3: Thách thức và giải pháp của Lớp dữ liệu

Hệ sinh thái Web3 đang đối mặt với những cơ hội và thách thức lớn trong việc ứng dụng AI. Bài viết đi sâu vào nhu cầu dữ liệu của đại lý AI trong môi trường Web3, những khó khăn hiện tại và các yếu tố then chốt để xây dựng lớp dữ liệu sẵn sàng cho AI.

Nhu cầu dữ liệu của đại lý AI và thực trạng Web3

Quy trình làm việc của đại lý AI có thể tóm tắt là: quan sát, quyết định, hành động, học hỏi. Chu trình này phụ thuộc vào dữ liệu mới, đáng tin cậy, không cần phép và không có sự cho phép. Tuy nhiên, hệ sinh thái Web3 có dữ liệu phân tán trên nhiều chuỗi cross, nút, bộ chỉ mục và máy Oracle ngoài chuỗi, mỗi loại có đặc điểm trễ, tính cuối cùng, ý nghĩa và mô hình lỗi riêng biệt. Điều này khiến đại lý AI gặp khó khăn trong việc truy cập dữ liệu chất lượng cao cần thiết.

Thách thức đối với các nhà phát triển AI trong Web3

1. Chất lượng phân tán: Mỗi chuỗi có hành vi RPC, nhật ký, mẫu sự kiện riêng biệt, hầu hết các truy vấn đều cần bộ chỉ mục tùy chỉnh.

2. Sự mới mẻ của dữ liệu và đánh đổi chi phí: Dữ liệu cập nhật chậm với chi phí thấp, trong khi dữ liệu tốc độ cao thì giá thành cao.

3. Phân tích ý nghĩa: Chuyển đổi nhật ký gốc thành các thực thể có ý nghĩa như ( thanh khoản, vị thế, lãi/lỗ) đòi hỏi ETL liên tục và tính toán lại.

4. Độ tin cậy dưới tải trọng: Tắc nghẽn mạng và trễ của máy Oracle có thể gây ra rủi ro tail mà đại lý tự chủ khó xử lý.

Định nghĩa dữ liệu có thể thao tác và hạn chế của Web3

Dữ liệu có thể thao tác là dữ liệu mà đại lý AI có thể đưa ra quyết định và thực thi trong giới hạn thời gian nhất định. Các yêu cầu cụ thể gồm:

• Chuẩn hóa ý nghĩa cross-chain
• Độ mới mẻ và tính xác định
• Có thể xác thực
• Dữ liệu gần với tính toán
• Khả năng xử lý luồng và quay ngược thời gian

Hiện tại, công nghệ Web3 cung cấp một số chức năng như ( subgraph, RPC, API phân tích ), nhưng thiếu một hạ tầng dữ liệu toàn diện, cross-chain, độ trễ thấp.

Các đặc tính then chốt của lớp dữ liệu sẵn sàng cho AI

1. Tiếp nhận và chuẩn hóa dữ liệu nhiều chuỗi: Mô hình chuẩn hóa thống nhất, đơn vị và số chữ số rõ ràng.

2. Xử lý luồng và ảnh chụp nhanh: Các luồng sự kiện như Kafka và ảnh chụp nhanh OLAP, hỗ trợ quay ngược thời gian và liên kết dữ liệu.

3. Bản sao có thể truy nguồn: Ảnh chụp nhanh subgraph có tính xác định, chuyển đổi theo phiên bản và kiểm tra tính toàn vẹn.

4. Tính toán trong luồng: Tích hợp các chức năng tính toán như biến động, độ sâu thanh khoản, mô phỏng routing.

5. API độ mới mẻ cảm nhận tính cuối cùng: Mỗi lần đọc trả về độ mới mẻ, số xác nhận và cấp độ cuối cùng.

6. Hook ý định: Liên kết cấp một với hệ thống thực thi ý định, hỗ trợ mô phỏng và xác thực.

7. Kiểm toán an toàn: Giới hạn tốc độ, giới hạn, ghi nhật ký replay và chứng minh sau giao dịch.

Tương lai của AI × Web3

Việc xây dựng lớp dữ liệu phù hợp sẽ mở ra các khả năng mới:

• Các nhà tạo lập thị trường tự chủ định giá dựa trên độ mới mẻ và tính cuối cùng của dữ liệu
• Hỗ trợ quản trị: phân tích đề xuất, mô phỏng kết quả và cung cấp ý kiến chứng minh bằng mã hóa
• Chiến lược danh mục cross-chain: quản lý tự động dựa trên hệ thống thực thi ý định
• Thị trường dữ liệu: bộ dữ liệu và dịch vụ suy luận có thanh toán trên chuỗi và chứng minh sử dụng

Kết luận

Đối với các nhóm xây dựng AI đại lý như giao diện người dùng thế hệ tiếp theo, lựa chọn kiến trúc sẽ quyết định thành bại của sản phẩm. Những nhóm liên tục vá lỗi RPC và ETL định kỳ sẽ khó thích nghi với yêu cầu của thị trường nhiều chuỗi, thời gian thực và cạnh tranh cao. Trong khi đó, nhóm xây dựng lớp dữ liệu sẵn sàng cho AI — chuẩn hóa, bản sao, có thể tính toán, cảm nhận tính cuối cùng và kết nối hệ thống thực thi ý định — sẽ có khả năng triển khai các đại lý sản xuất có thể quan sát, quyết định, hành động và học hỏi một cách hiệu quả.

Hãy cung cấp cho đại lý AI của bạn nền tảng dữ liệu xứng đáng. Thị trường sẽ không chờ đợi, còn chúng đang đói khát mãnh liệt.