Срочная необходимость в готовом к ИИ уровне данных в Web3: решение проблемы хаоса данных

В быстро развивающемся ландшафте Web3 агенты ИИ готовы сыграть решающую роль. Эти агенты работают по простому, но сложному циклу: наблюдать, решать, действовать и учиться. Однако их эффективность зависит от доступа к свежим, надежным и разрешенным данным. В то время как Web2 предлагает централизованные решения, Web3 представляет более сложный сценарий с данными, распределенными по многочисленным гетерогенным цепочкам, узловым стеклам, индексаторам и вне блокчейна оракулам. Эта фрагментация создает сложную среду для агентов ИИ, подобную голодным сущностям в хаотичной кладовой.

Понимание проблемы данных AI-Web3

Интеграция ИИ в Web3 ускоряется, но данные остаются основным узким местом. Лидеры отрасли все чаще признают взаимодополняющий характер технологий ИИ и криптовалют. ИИ приносит генеративные возможности и автономию, в то время как криптовалюта предлагает право собственности, происхождение и открытые рынки для вычислений и данных.

Виталик Бутерин выделил различные пересечения между криптовалютой и ИИ, подчеркивая необходимость тщательного дизайна стимулов. Это особенно важно на противостоящих рынках, где качество данных и безопасность имеют первостепенное значение.

Проблемы, с которыми сталкиваются разработчики ИИ в Web3

Разработчики ИИ в пространстве Web3 сталкиваются с несколькими значительными препятствиями:

1. Гетерогенность: Каждая блокчейн-сеть имеет уникальные характеристики, что делает агрегацию данных между цепями сложной.
2. Устаревание данных против стоимости: Баланс между доступными, но медленными данными и дорогими данными в реальном времени.
3. Семантическая сложность: Преобразование сырых данных блокчейна в значимые инсайты требует постоянных процессов ETL.
4. Проблемы надежности: Конгестия сети и задержка оракула создают непредсказуемые сценарии для автономных агентов.

Определение “Действительных Данных” в Web3

Чтобы данные действительно могли быть использованы в Web3, они должны соответствовать нескольким критериям:

• Нормализованная семантика между цепями
• Свежесть и детерминизм с определенными SLO задержки
• Проверяемость через криптографическое происхождение
• Возможности вычисления близких данных
• Функциональность потоковой передачи с запросами о путешествии во времени

В настоящее время стек Web3 предлагает фрагменты этих требований, но не имеет цельного, кросс-чейн, низколатентного фундамента, необходимого для производственных AI-агентов.

Уроки из реальных инцидентов

В последние годы несколько проектов AI×Web3 столкнулись с проблемами или прекратили свою деятельность, включая платформу WWA компании Planet Mojo и Брайана, помощника Web3 для текстовых транзакций. Эти случаи подчеркивают, как задержка и фрагментация данных могут серьезно повлиять на проекты, основанные на ИИ, в области блокчейна.

Новые решения и лучшие практики

Чтобы справиться с этими вызовами, появляются несколько стратегий:

1. Системы на основе намерений вместо сырых вызовов
2. Индикаторы свежести с учетом окончательности
3. Граничные вычисления для обработки данных
4. Избыточные источники данных с объяснимыми выводами
5. Механизмы защиты с участием человека для действий с высоким воздействием

Воображение уровня данных, готового к ИИ, для Web3

Идеальный слой данных, готовый к ИИ для Web3, должен быть:

• Программируемый и проверяемый
• Совместимость в реальном времени и межцепочечная
• Способен к нормализации данных в нескольких цепочках
• Оснащен функциональностью потоковой передачи и снимков
• Интегрировано с системами на основе намерений
• Разработано с надежными функциями безопасности и аудита

Будущее ИИ в Web3

С подходящей инфраструктурой данных мы можем ожидать захватывающих разработок:

• Автономное создание рынка с учетом свежести данных
• Системы управления с использованием ИИ
• Управление портфелем через цепочки
• Рынки данных для AI моделей с основанной на блокчейне подлинностью

Заключение: Путь вперед

Поскольку агенты ИИ становятся все более важными в экосистеме Web3, основная архитектура данных сыграет ключевую роль в определении успеха. Команды, которые смогут создать готовый к ИИ уровень данных – нормализованный, зеркальный, вычисляемый и осознающий финальность – будут лучше подготовлены для развертывания эффективных агентов ИИ в сложной многоцепочечной среде Web3.

Будущее Web3 заключается в предоставлении агентам ИИ надежной и прочной инфраструктуры данных, необходимой для эффективной работы в этом динамичном и часто противостоящем рыночном ландшафте.

Отказ от ответственности: Эта статья предназначена только для информационных целей. Прошлые результаты не гарантируют будущие результаты.