Aplicação de IA na Web3: desafios e soluções na Camada de dados

O ecossistema Web3 enfrenta enormes oportunidades e desafios na aplicação de IA. Este artigo explora profundamente as necessidades de dados dos afiliados de IA no ambiente Web3, as dificuldades atuais e os elementos-chave para construir uma camada de dados pronta para IA.

Necessidades de dados dos afiliados de IA e o estado atual do Web3

O fluxo de trabalho dos afiliados de IA pode ser resumido em: observação, decisão, ação, aprendizagem. Este ciclo depende de dados frescos, confiáveis e sem permissão. No entanto, os dados do ecossistema Web3 estão dispersos em múltiplas cadeias heterogêneas, nós, indexadores e máquinas Oracle fora da cadeia, cada um com seus próprios atrasos, finalidades, semânticas e modos de falha. Isso dificulta que os afiliados de IA acessem dados de alta qualidade necessários.

Desafios enfrentados pelos desenvolvedores de IA no Web3

1. Heterogeneidade: Cada cadeia possui comportamentos RPC, logs, padrões de eventos e outros, exigindo indexadores personalizados para consultas básicas.

2. Compromisso entre frescura de dados e custo: Dados de baixo custo tendem a ser menos atualizados, enquanto dados de alta velocidade são caros.

3. Análise semântica: Converter logs brutos em entidades significativas, como pools de liquidez, posições, lucros/perdas, requer processos contínuos de ETL e recalculações.

4. Confiabilidade sob carga: Congestionamentos na rede e atrasos das máquinas Oracle podem gerar riscos de cauda que afiliados autônomos têm dificuldade de gerenciar.

Definição de dados operacionais e as limitações do Web3

Dados operacionais são aqueles que um afiliado pode decidir e executar dentro de um orçamento de tempo limitado. Os requisitos específicos incluem:

• Semântica padronizada entre cadeias
• Frescura e determinismo
• Verificabilidade
• Cálculos próximos aos dados
• Processamento em fluxo e capacidade de retroceder no tempo

Atualmente, o stack tecnológico do Web3 oferece algumas funcionalidades, como subgráficos, RPCs e APIs de análise, mas carece de uma infraestrutura de dados abrangente, cross-chain e de baixa latência.

Características essenciais de uma camada de dados pronta para IA

1. Captação e normalização de dados de múltiplas cadeias: padrão unificado, unidades claras e casas decimais definidas.

2. Processamento em fluxo e instantâneos: eventos ao estilo Kafka e instantâneos OLAP, suportando retrocessos no tempo e correlação de dados.

3. Espelhos rastreáveis: instantâneos de subgráficos determinísticos, transformações versionadas e verificações de integridade.

4. Cálculos em fluxo: funcionalidades embutidas para volatilidade, profundidade de liquidez, simulação de roteamento, entre outros.

5. API de frescura com percepção de finalidades: cada leitura retorna informações de frescura, confirmação e nível de finalidade.

6. Ganchos de intenção: ligação de primeiro nível com sistemas de execução de intenções, suportando simulações e validações.

7. Auditoria de segurança: limitação de velocidade, circuit breakers, logs de reexecução e provas pós-negociação.

Perspectivas futuras de IA × Web3

Construir uma camada de dados adequada abrirá novas possibilidades:

• Market makers autônomos que considerem a frescura e a finalidade dos dados na precificação
• Assistência de governança: análise de propostas, simulação de resultados e emissão de opiniões com provas criptográficas
• Estratégias de portfólio cross-chain: gestão automatizada baseada em sistemas de execução de intenções
• Mercado de dados: conjuntos de dados e serviços de inferência com pagamentos na cadeia e provas de uso

Conclusão

Para equipes que pretendem usar afiliados de IA como interface de próxima geração, a escolha da arquitetura será decisiva para o sucesso do produto. Equipes que continuam a reparar chamadas RPC e ETL agendados terão dificuldades de atender às demandas de múltiplas cadeias, mercado em tempo real e ambientes adversariais. Por outro lado, equipes que construírem uma camada de dados pronta para IA — com normalização, espelhamento, capacidade de cálculo, percepção de finalidades e conexão com sistemas de execução de intenções — poderão implantar afiliados de produção capazes de observar, decidir, agir e aprender de forma eficiente.

Forneçam às afiliados de IA a infraestrutura de dados que merecem. O mercado não vai esperar, e elas estão sedentas por isso.