Agen AI Kelaparan Sementara Data Web3 Tetap dalam Kekacauan: Kebutuhan Mendesak untuk Data Layer yang Siap AI

Agen AI mengikuti siklus sederhana: mengamati, memutuskan, bertindak, belajar. Namun kesederhanaan ini menyembunyikan hasrat kompleks untuk data segar dan dapat diandalkan yang dapat diakses tanpa izin. Sementara Web2 menawarkan opsi sewa dari beberapa platform dominan, Web3 menyajikan pantry yang kacau - data tersebar di berbagai rantai heterogen, tumpukan node, pengindeks, dan oracle, masing-masing dengan keunikan dalam latensi, finalitas, semantik, dan pola kegagalan. Hasilnya? Agen-agen yang lapar menghadapi kekacauan yang tidak teratur.

Penetrasi AI ke dalam Web3 terus berlangsung dengan cepat, namun data tetap menjadi hambatan kritis. Banyak pembangun berpengaruh yang mengenali sifat saling melengkapi antara AI dan kripto - AI menyediakan kemampuan generatif dan otonomi, sementara kripto memberikan kepemilikan, asal usul, dan pasar terbuka untuk akses komputasi dan data. Chris Dixon berpendapat bahwa sistem AI secara fundamental memerlukan komputasi yang didukung blockchain untuk membuka kembali internet dan menyelaraskan insentif dengan benar.

Vitalik Buterin telah memetakan titik-titik pertemuan antara crypto dan AI, mengkategorikan AI sebagai antarmuka, pemain, dan target jaminan ekonomi, sambil menekankan perlunya desain insentif yang hati-hati. Anda tidak dapat begitu saja menyematkan AI ke dalam pasar yang bersifat adversarial tanpa mempertimbangkan dengan mendalam kualitas data dan implikasi keamanan.

Sementara itu, DeFi berkembang menuju desain berbasis niat di mana pengguna menentukan hasil yang diinginkan dan solver bersaing untuk memenuhinya - tepat karena aliran data on-chain mentah menciptakan pengalaman pengguna yang buruk di bawah kondisi latensi dan MEV. Proposal ERC-7683 untuk standar niat lintas rantai menjadi contoh adaptasi ini.

Kebenaran pahit yang dihadapi para pengembang AI di Web3 bersifat multi-faset. Mereka berjuang dengan heterogenitas di berbagai rantai, masing-masing dengan perilaku dan pola yang unik. Mereka harus memilih antara data yang murah tetapi usang atau data yang cepat tetapi mahal. Mereka terus bergumul dengan tantangan konversi semantik, mengubah log mentah menjadi entitas yang bermakna. Dan mereka menghadapi masalah keandalan selama kemacetan jaringan tepat ketika agen otonom paling rentan.

Agar data benar-benar dapat ditindaklanjuti, ia memerlukan semantik yang dinormalisasi di seluruh rantai, jaminan kesegaran dengan pengiriman deterministik, asal-usul yang dapat diverifikasi, kemampuan komputasi yang dekat dengan data itu sendiri, serta kemampuan kueri streaming dan perjalanan waktu. Tumpukan Web3 hari ini menyediakan fragmen dari visi ini tetapi kurang akan jaringan kohesif, lintas rantai, dengan latensi rendah yang diperlukan oleh agen kelas produksi.

Kegagalan terbaru menceritakan kisah yang mengejutkan. Platform WWA Planet Mojo untuk agen permainan AI ditutup pada Juli 2025. Brian, asisten teks-ke-transaksi, menghentikan operasinya pada Mei 2025 setelah kehilangan keunggulan sebagai pelopor. TradeAI/Stakx membekukan penarikan dan kini menghadapi tuntutan hukum. BitAI offline pada Maret 2024 setelah menjanjikan keuntungan otomatis. Bahkan Worldcoin mengalami penangguhan operasional sementara di Indonesia, menunjukkan bagaimana risiko kepatuhan dapat menggagalkan inisiatif AI-Web3.

Pola-pola tersebut mengungkapkan bahwa latensi dan fragmentasi data secara konsisten membunuh agen dalam produksi. Tim yang menjanjikan eksekusi dari bahasa alami ke on-chain berjuang dengan masalah kesegaran multi-chain dan pengindeksan yang rapuh. Jarak antara hype dan ROI tetap substansial, dengan firma analis mengharapkan tingkat pembatalan yang tinggi untuk proyek AI agen. Dan klaim “perdagangan AI” telah menjadi kategori bendera merah yang diakui di antara regulator.

Apa yang berfungsi? Rel niat daripada panggilan mentah, indikator kesegaran yang sadar finalitas, komputasi yang ditempatkan di tepi data, sumber redundan dengan cadangan, dan Gates dengan manusia dalam loop untuk tindakan berdampak tinggi.

Lapisan data yang siap AI harus dapat diprogram, dapat diverifikasi, waktu nyata, dan lintas rantai, dengan fitur pengambilan dan normalisasi yang kuat, kemampuan streaming dengan snapshot, cermin dengan asal yang jelas, komputasi di aliran, API kesegaran yang sadar finalitas, kait niat, dan langkah-langkah keamanan yang komprehensif.

Dengan infrastruktur seperti itu, kita bisa melihat pembuatan pasar otonom yang mempricekan kesegaran data ke dalam kutipan, kopilot tata kelola yang mensimulasikan hasil dengan penegasan kriptografis, kebijakan portofolio lintas rantai yang dieksekusi di bawah latensi yang dibatasi, dan dataset yang sadar asal dengan bukti pembayaran di rantai.

Jika agen benar-benar mewakili lapisan pengguna berikutnya, arsitektur Anda menjadi produk Anda. Tim yang menyatukan panggilan RPC dan pekerjaan cron akan tak terhindarkan tertinggal dalam pasar multi-rantai, waktu nyata, dan musuh. Mereka yang membangun lapisan data yang siap AI dengan baik akan menerapkan agen yang mampu mengamati, memutuskan, bertindak, dan belajar dengan kecepatan produksi.

Agen-agen itu lapar, dan pasar tidak menunggu siapa pun.