Fokus Baru dalam Industri AI: Infrastruktur Data dan Nilai Data On-Chain
Dengan ukuran parameter model kecerdasan buatan yang melampaui triliun, kemampuan komputasi diukur dalam triliunan kali per detik, data telah menjadi kendala kunci dalam perkembangan AI. Inovasi industri AI di masa depan tidak lagi akan didominasi oleh arsitektur model atau kekuatan chip, tetapi akan bergantung pada bagaimana mengubah data perilaku manusia yang terfragmentasi menjadi sumber yang dapat diverifikasi, terstruktur, dan dapat langsung digunakan oleh AI. Tren ini mengungkapkan kontradiksi struktural yang dihadapi oleh perkembangan AI saat ini, sekaligus menggambarkan pemandangan era "finansialisasi data" yang baru, di mana data akan menjadi faktor produksi inti yang dapat diukur, diperdagangkan, dan ditingkatkan nilainya, seperti listrik dan kekuatan komputasi.
Tantangan Data yang Dihadapi oleh Industri AI
Perkembangan AI telah lama didorong oleh "model-daya komputasi" sebagai dua inti. Sejak revolusi pembelajaran mendalam, parameter model telah meloncat dari tingkat jutaan ke triliunan, sementara permintaan daya komputasi meningkat secara eksponensial. Diperkirakan, biaya untuk melatih model bahasa besar yang canggih telah melebihi 100 juta dolar AS, di mana 90% digunakan untuk sewa kluster GPU. Namun, ketika industri terfokus pada "model yang lebih besar" dan "chip yang lebih cepat", krisis pasokan data sedang diam-diam muncul.
"Data organik" yang dihasilkan oleh manusia telah mencapai batas pertumbuhan. Sebagai contoh data teks, total kualitas tinggi teks yang dapat di-crawl secara publik di internet diperkirakan sekitar 10^12 kata, sedangkan pelatihan model dengan 100 miliar parameter memerlukan sekitar 10^13 kata. Ini berarti bahwa kolam data yang ada hanya dapat mendukung pelatihan 10 model dengan skala yang sama. Lebih parah lagi, data yang berulang dan konten berkualitas rendah menyumbang lebih dari 60%, yang semakin mempersempit pasokan data yang efektif. Ketika model mulai "menelan" data yang dihasilkan sendiri, penurunan kinerja model akibat "pencemaran data" telah menjadi kekhawatiran industri.
Akar kontradiksi ini terletak pada: industri AI yang lama menganggap data sebagai "sumber daya gratis", bukan "aset strategis" yang perlu dibina dengan hati-hati. Model dan daya komputasi telah membentuk sistem pasar yang matang, tetapi produksi, pembersihan, verifikasi, dan perdagangan data masih berada di "zaman prasejarah". Sepuluh tahun ke depan AI akan menjadi dekade "infrastruktur data", dan data on-chain dari jaringan kripto adalah kunci untuk mengatasi kebuntuan ini.
Data on-chain: "Basis Data Perilaku Manusia" yang paling dibutuhkan AI
Dalam konteks kelangkaan data, data on-chain dari jaringan kripto menunjukkan nilai yang tak tergantikan. Dibandingkan dengan data internet tradisional, data on-chain secara alami memiliki keaslian "penyelarasan insentif". Setiap transaksi, setiap interaksi kontrak, dan setiap perilaku alamat dompet terhubung langsung dengan modal nyata dan tidak dapat diubah. Data ini dapat didefinisikan sebagai "data perilaku penyelarasan insentif manusia yang paling terpusat di internet", yang tercermin dalam tiga dimensi:
"Sinyal Niat" di Dunia Nyata: Data on-chain mencatat perilaku keputusan yang diambil dengan uang nyata, langsung mencerminkan penilaian pengguna terhadap nilai proyek, preferensi risiko, dan strategi alokasi modal. Data yang "didukung oleh modal" ini sangat berharga untuk melatih kemampuan pengambilan keputusan AI.
"Rantai Perilaku" yang Dapat Dilacak: Transparansi blockchain memungkinkan perilaku pengguna untuk dilacak sepenuhnya. Riwayat transaksi dari satu alamat dompet, protokol yang pernah berinteraksi, dan perubahan aset yang dimiliki, membentuk sebuah "rantai perilaku" yang koheren. Data perilaku terstruktur ini adalah "contoh penalaran manusia" yang paling langka bagi model AI saat ini.
Akses "tanpa izin" pada ekosistem terbuka: data on-chain bersifat terbuka dan tidak memerlukan izin. Setiap pengembang dapat mengakses data mentah melalui penjelajah blockchain atau API data, yang menyediakan sumber data "tanpa batas" untuk pelatihan model AI.
Namun, keterbukaan data on-chain juga membawa tantangan: data ini ada dalam bentuk "log peristiwa", merupakan "sinyal mentah" yang tidak terstruktur, dan perlu dibersihkan, distandarisasi, dan dihubungkan agar dapat digunakan oleh model AI. Saat ini, "tingkat transformasi struktural" data on-chain kurang dari 5%, dan banyak sinyal bernilai tinggi terpendam di antara miliaran peristiwa yang terfragmentasi.
"Sistem Operasi" Data On-Chain
Untuk mengatasi masalah fragmentasi data on-chain, industri telah mengusulkan konsep "sistem operasi pintar on-chain" yang dirancang khusus untuk AI. Tujuan inti dari sistem ini adalah mengubah sinyal on-chain yang terdistribusi menjadi data yang terstruktur, dapat diverifikasi, dan siap untuk AI secara real-time. Sistem ini mencakup komponen kunci berikut:
Standar Data Terbuka: Menyusun definisi dan cara deskripsi data on-chain yang seragam, memastikan model AI dapat "memahami" logika bisnis di balik data tanpa perlu menyesuaikan dengan format data dari berbagai rantai atau protokol.
Mekanisme verifikasi data: Memastikan keaslian data melalui mekanisme konsensus blockchain. Ketika sistem memproses suatu peristiwa on-chain, node verifikasi akan melakukan verifikasi silang terhadap nilai hash data, informasi tanda tangan, dan status on-chain, untuk memastikan data terstruktur yang dihasilkan sepenuhnya konsisten dengan data on-chain asli.
Lapisan ketersediaan data dengan throughput tinggi: dengan mengoptimalkan algoritma kompresi data dan protokol transmisi, memungkinkan pemrosesan real-time ratusan ribu peristiwa on-chain per detik. Desain ini memungkinkan sistem untuk mendukung kebutuhan data real-time aplikasi AI berskala besar.
Visi Era "Finansialisasi Data"
Tujuan akhir dari sistem operasi data on-chain ini adalah untuk mendorong industri AI memasuki era "finansialisasi data"—data tidak lagi menjadi "materi pelatihan" yang pasif, tetapi menjadi "modal" yang aktif, dapat dinilai, diperdagangkan, dan meningkatkan nilai. Realisasi visi ini bergantung pada transformasi data menjadi empat atribut inti:
Terstruktur: Mengubah data rantai asli menjadi data terstruktur yang dapat langsung dipanggil oleh model AI.
Dapat digabungkan: Data terstruktur dapat digabungkan dengan bebas seperti balok Lego, memperluas batasan aplikasi data.
Dapat diverifikasi: Memastikan keaslian dan keterlacakan data melalui teknologi blockchain.
Dapat diuangkan: Penyedia data dapat langsung mengubah data terstruktur menjadi uang, nilai data ditentukan oleh penawaran dan permintaan pasar.
Dalam era baru ini, data akan menjadi jembatan yang menghubungkan AI dengan dunia nyata. Perantara perdagangan dapat merasakan emosi pasar melalui data on-chain, aplikasi mandiri dapat mengoptimalkan layanan melalui data perilaku pengguna, sementara pengguna biasa dapat memperoleh pendapatan berkelanjutan melalui berbagi data.
Ketika kita membahas masa depan AI, kita tidak hanya harus fokus pada "tingkat kecerdasan" model, tetapi juga harus memperhatikan "tanah data" yang mendukung kecerdasan. Evolusi AI, pada dasarnya adalah evolusi infrastruktur data. Dari "keterbatasan" data yang dihasilkan manusia hingga "penemuan nilai" data on-chain, dari "kekacauan" sinyal yang terfragmentasi hingga "keteraturan" data terstruktur, dari "sumber daya gratis" data hingga "monetisasi data" sebagai "aset kapital", perubahan-perubahan ini sedang membentuk kembali logika dasar industri AI.
Seperti jaringan listrik yang melahirkan revolusi industri, jaringan komputasi melahirkan revolusi internet, jaringan data sedang melahirkan "revolusi data" AI. Aplikasi AI generasi berikutnya tidak hanya membutuhkan model atau dompet, tetapi juga data yang dapat diprogram, tanpa kepercayaan, dan berkualitas tinggi. Ketika data akhirnya diberikan nilai yang semestinya, AI baru dapat benar-benar melepaskan kekuatan untuk mengubah dunia.
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
9 Suka
Hadiah
9
5
Bagikan
Komentar
0/400
AirdropDreamBreaker
· 21jam yang lalu
Monetisasi data, ya, istilah baru untuk para suckers.
Lihat AsliBalas0
MevWhisperer
· 21jam yang lalu
Data on-chain memang sedang ramai diperbincangkan belakangan ini.
Lihat AsliBalas0
ZkProofPudding
· 21jam yang lalu
Bagaimana rasanya seolah sedang menggoreng sebuah konsep ya hehe
Fokus Baru di Industri AI: Data on-chain Menjadi Kunci untuk Mengatasi Hambatan Data
Fokus Baru dalam Industri AI: Infrastruktur Data dan Nilai Data On-Chain
Dengan ukuran parameter model kecerdasan buatan yang melampaui triliun, kemampuan komputasi diukur dalam triliunan kali per detik, data telah menjadi kendala kunci dalam perkembangan AI. Inovasi industri AI di masa depan tidak lagi akan didominasi oleh arsitektur model atau kekuatan chip, tetapi akan bergantung pada bagaimana mengubah data perilaku manusia yang terfragmentasi menjadi sumber yang dapat diverifikasi, terstruktur, dan dapat langsung digunakan oleh AI. Tren ini mengungkapkan kontradiksi struktural yang dihadapi oleh perkembangan AI saat ini, sekaligus menggambarkan pemandangan era "finansialisasi data" yang baru, di mana data akan menjadi faktor produksi inti yang dapat diukur, diperdagangkan, dan ditingkatkan nilainya, seperti listrik dan kekuatan komputasi.
Tantangan Data yang Dihadapi oleh Industri AI
Perkembangan AI telah lama didorong oleh "model-daya komputasi" sebagai dua inti. Sejak revolusi pembelajaran mendalam, parameter model telah meloncat dari tingkat jutaan ke triliunan, sementara permintaan daya komputasi meningkat secara eksponensial. Diperkirakan, biaya untuk melatih model bahasa besar yang canggih telah melebihi 100 juta dolar AS, di mana 90% digunakan untuk sewa kluster GPU. Namun, ketika industri terfokus pada "model yang lebih besar" dan "chip yang lebih cepat", krisis pasokan data sedang diam-diam muncul.
"Data organik" yang dihasilkan oleh manusia telah mencapai batas pertumbuhan. Sebagai contoh data teks, total kualitas tinggi teks yang dapat di-crawl secara publik di internet diperkirakan sekitar 10^12 kata, sedangkan pelatihan model dengan 100 miliar parameter memerlukan sekitar 10^13 kata. Ini berarti bahwa kolam data yang ada hanya dapat mendukung pelatihan 10 model dengan skala yang sama. Lebih parah lagi, data yang berulang dan konten berkualitas rendah menyumbang lebih dari 60%, yang semakin mempersempit pasokan data yang efektif. Ketika model mulai "menelan" data yang dihasilkan sendiri, penurunan kinerja model akibat "pencemaran data" telah menjadi kekhawatiran industri.
Akar kontradiksi ini terletak pada: industri AI yang lama menganggap data sebagai "sumber daya gratis", bukan "aset strategis" yang perlu dibina dengan hati-hati. Model dan daya komputasi telah membentuk sistem pasar yang matang, tetapi produksi, pembersihan, verifikasi, dan perdagangan data masih berada di "zaman prasejarah". Sepuluh tahun ke depan AI akan menjadi dekade "infrastruktur data", dan data on-chain dari jaringan kripto adalah kunci untuk mengatasi kebuntuan ini.
Data on-chain: "Basis Data Perilaku Manusia" yang paling dibutuhkan AI
Dalam konteks kelangkaan data, data on-chain dari jaringan kripto menunjukkan nilai yang tak tergantikan. Dibandingkan dengan data internet tradisional, data on-chain secara alami memiliki keaslian "penyelarasan insentif". Setiap transaksi, setiap interaksi kontrak, dan setiap perilaku alamat dompet terhubung langsung dengan modal nyata dan tidak dapat diubah. Data ini dapat didefinisikan sebagai "data perilaku penyelarasan insentif manusia yang paling terpusat di internet", yang tercermin dalam tiga dimensi:
"Sinyal Niat" di Dunia Nyata: Data on-chain mencatat perilaku keputusan yang diambil dengan uang nyata, langsung mencerminkan penilaian pengguna terhadap nilai proyek, preferensi risiko, dan strategi alokasi modal. Data yang "didukung oleh modal" ini sangat berharga untuk melatih kemampuan pengambilan keputusan AI.
"Rantai Perilaku" yang Dapat Dilacak: Transparansi blockchain memungkinkan perilaku pengguna untuk dilacak sepenuhnya. Riwayat transaksi dari satu alamat dompet, protokol yang pernah berinteraksi, dan perubahan aset yang dimiliki, membentuk sebuah "rantai perilaku" yang koheren. Data perilaku terstruktur ini adalah "contoh penalaran manusia" yang paling langka bagi model AI saat ini.
Akses "tanpa izin" pada ekosistem terbuka: data on-chain bersifat terbuka dan tidak memerlukan izin. Setiap pengembang dapat mengakses data mentah melalui penjelajah blockchain atau API data, yang menyediakan sumber data "tanpa batas" untuk pelatihan model AI.
Namun, keterbukaan data on-chain juga membawa tantangan: data ini ada dalam bentuk "log peristiwa", merupakan "sinyal mentah" yang tidak terstruktur, dan perlu dibersihkan, distandarisasi, dan dihubungkan agar dapat digunakan oleh model AI. Saat ini, "tingkat transformasi struktural" data on-chain kurang dari 5%, dan banyak sinyal bernilai tinggi terpendam di antara miliaran peristiwa yang terfragmentasi.
"Sistem Operasi" Data On-Chain
Untuk mengatasi masalah fragmentasi data on-chain, industri telah mengusulkan konsep "sistem operasi pintar on-chain" yang dirancang khusus untuk AI. Tujuan inti dari sistem ini adalah mengubah sinyal on-chain yang terdistribusi menjadi data yang terstruktur, dapat diverifikasi, dan siap untuk AI secara real-time. Sistem ini mencakup komponen kunci berikut:
Standar Data Terbuka: Menyusun definisi dan cara deskripsi data on-chain yang seragam, memastikan model AI dapat "memahami" logika bisnis di balik data tanpa perlu menyesuaikan dengan format data dari berbagai rantai atau protokol.
Mekanisme verifikasi data: Memastikan keaslian data melalui mekanisme konsensus blockchain. Ketika sistem memproses suatu peristiwa on-chain, node verifikasi akan melakukan verifikasi silang terhadap nilai hash data, informasi tanda tangan, dan status on-chain, untuk memastikan data terstruktur yang dihasilkan sepenuhnya konsisten dengan data on-chain asli.
Lapisan ketersediaan data dengan throughput tinggi: dengan mengoptimalkan algoritma kompresi data dan protokol transmisi, memungkinkan pemrosesan real-time ratusan ribu peristiwa on-chain per detik. Desain ini memungkinkan sistem untuk mendukung kebutuhan data real-time aplikasi AI berskala besar.
Visi Era "Finansialisasi Data"
Tujuan akhir dari sistem operasi data on-chain ini adalah untuk mendorong industri AI memasuki era "finansialisasi data"—data tidak lagi menjadi "materi pelatihan" yang pasif, tetapi menjadi "modal" yang aktif, dapat dinilai, diperdagangkan, dan meningkatkan nilai. Realisasi visi ini bergantung pada transformasi data menjadi empat atribut inti:
Terstruktur: Mengubah data rantai asli menjadi data terstruktur yang dapat langsung dipanggil oleh model AI.
Dapat digabungkan: Data terstruktur dapat digabungkan dengan bebas seperti balok Lego, memperluas batasan aplikasi data.
Dapat diverifikasi: Memastikan keaslian dan keterlacakan data melalui teknologi blockchain.
Dapat diuangkan: Penyedia data dapat langsung mengubah data terstruktur menjadi uang, nilai data ditentukan oleh penawaran dan permintaan pasar.
Dalam era baru ini, data akan menjadi jembatan yang menghubungkan AI dengan dunia nyata. Perantara perdagangan dapat merasakan emosi pasar melalui data on-chain, aplikasi mandiri dapat mengoptimalkan layanan melalui data perilaku pengguna, sementara pengguna biasa dapat memperoleh pendapatan berkelanjutan melalui berbagi data.
Ketika kita membahas masa depan AI, kita tidak hanya harus fokus pada "tingkat kecerdasan" model, tetapi juga harus memperhatikan "tanah data" yang mendukung kecerdasan. Evolusi AI, pada dasarnya adalah evolusi infrastruktur data. Dari "keterbatasan" data yang dihasilkan manusia hingga "penemuan nilai" data on-chain, dari "kekacauan" sinyal yang terfragmentasi hingga "keteraturan" data terstruktur, dari "sumber daya gratis" data hingga "monetisasi data" sebagai "aset kapital", perubahan-perubahan ini sedang membentuk kembali logika dasar industri AI.
Seperti jaringan listrik yang melahirkan revolusi industri, jaringan komputasi melahirkan revolusi internet, jaringan data sedang melahirkan "revolusi data" AI. Aplikasi AI generasi berikutnya tidak hanya membutuhkan model atau dompet, tetapi juga data yang dapat diprogram, tanpa kepercayaan, dan berkualitas tinggi. Ketika data akhirnya diberikan nilai yang semestinya, AI baru dapat benar-benar melepaskan kekuatan untuk mengubah dunia.