Các tác nhân AI đang đói khát trong khi dữ liệu Web3 vẫn hỗn loạn: Nhu cầu cấp bách về một Lớp dữ liệu sẵn sàng cho AI

Các tác nhân AI theo dõi một chu kỳ đơn giản: quan sát, quyết định, hành động, học hỏi. Nhưng sự đơn giản này che giấu một cơn đói phức tạp cho dữ liệu mới, đáng tin cậy mà có thể được truy cập mà không cần quyền. Trong khi Web2 cung cấp các tùy chọn thuê từ một vài nền tảng chiếm ưu thế, Web3 lại đưa ra một kho dữ liệu hỗn loạn - dữ liệu bị rải rác trên vô số chuỗi khác nhau, các ngăn xếp nút, các trình lập chỉ mục, và các oracle, mỗi cái đều có những điểm đặc trưng riêng trong trễ, tính cuối cùng, ngữ nghĩa, và các mẫu lỗi. Kết quả? Những tác nhân đói khát phải đối mặt với một mớ hỗn độn không có tổ chức.

Sự thâm nhập của AI vào Web3 tiếp tục diễn ra nhanh chóng, nhưng dữ liệu vẫn là nút thắt quan trọng. Nhiều nhà xây dựng có ảnh hưởng nhận ra tính bổ sung của AI và crypto - AI cung cấp khả năng sinh ra và tự chủ, trong khi crypto mang lại quyền sở hữu, nguồn gốc, và thị trường mở cho tính toán và truy cập dữ liệu. Chris Dixon lập luận rằng các hệ thống AI về cơ bản cần tính toán dựa trên blockchain để mở lại internet và định hình đúng các động lực.

Vitalik Buterin đã lập bản đồ các điểm giao nhau giữa crypto và AI, phân loại AI thành giao diện, người chơi và mục tiêu của các đảm bảo kinh tế, đồng thời nhấn mạnh sự cần thiết phải thiết kế động lực một cách cẩn thận. Bạn đơn giản không thể áp đặt AI vào các thị trường đối kháng mà không xem xét sâu sắc chất lượng dữ liệu và các tác động về an toàn.

Trong khi đó, DeFi phát triển theo hướng thiết kế dựa trên ý định, nơi người dùng chỉ định kết quả mong muốn và các nhà giải quyết cạnh tranh để thực hiện chúng - chính xác vì các luồng dữ liệu trên chuỗi thô tạo ra trải nghiệm người dùng tồi tệ dưới điều kiện Trễ và MEV. Đề xuất ERC-7683 cho tiêu chuẩn ý định đa chuỗi là ví dụ cho sự thích ứng này.

Sự thật xấu xí mà các nhà phát triển AI trong Web3 phải đối mặt là đa diện. Họ gặp khó khăn với sự không đồng nhất giữa các chuỗi, mỗi chuỗi đều có những hành vi và mô hình riêng. Họ phải lựa chọn giữa dữ liệu rẻ nhưng cũ hoặc dữ liệu nhanh nhưng đắt. Họ liên tục vật lộn với những thách thức chuyển đổi ngữ nghĩa, biến các nhật ký thô thành các thực thể có ý nghĩa. Và họ phải đối mặt với các vấn đề về độ tin cậy trong thời gian tắc nghẽn mạng đúng lúc khi các tác nhân tự động dễ bị tổn thương nhất.

Để dữ liệu thực sự có thể hành động, nó cần có nghĩa chuẩn hóa trên các chuỗi, đảm bảo tính mới mẻ với việc giao hàng xác định, nguồn gốc có thể xác minh, khả năng tính toán gần dữ liệu chính nó, và cả khả năng truy vấn theo luồng và thời gian. Bộ công nghệ Web3 ngày nay cung cấp các mảnh ghép của tầm nhìn này nhưng thiếu đi cấu trúc đồng bộ, liên chuỗi, độ trễ thấp mà các tác nhân cấp sản xuất yêu cầu.

Những thất bại gần đây kể một câu chuyện nghiêm túc. Nền tảng WWA của Planet Mojo cho các tác nhân chơi game AI đã ngừng hoạt động vào tháng 7 năm 2025. Brian, một trợ lý chuyển đổi văn bản thành giao dịch, đã chấm dứt hoạt động vào tháng 5 năm 2025 sau khi mất lợi thế tiên phong. TradeAI/Stakx đã đóng băng việc rút tiền và hiện đang đối mặt với các vụ kiện. BitAI đã ngừng hoạt động vào tháng 3 năm 2024 sau khi hứa hẹn lợi nhuận tự động. Ngay cả Worldcoin cũng đã tạm ngưng hoạt động ở Indonesia, cho thấy cách mà các rủi ro tuân thủ có thể làm đình trệ các sáng kiến AI-Web3.

Các mẫu cho thấy rằng Trễ và phân mảnh dữ liệu liên tục giết chết các tác nhân trong sản xuất. Các đội ngũ hứa hẹn chuyển ngữ tự nhiên thành thực thi trên chuỗi gặp khó khăn với các vấn đề tươi mới đa chuỗi và lập chỉ mục dễ bị tổn thương. Khoảng cách giữa sự thổi phồng và ROI vẫn lớn, với các công ty phân tích mong đợi tỷ lệ hủy cao cho các dự án AI tác nhân. Và các tuyên bố “giao dịch AI” đã trở thành một danh mục cờ đỏ được công nhận trong số các nhà quản lý.

Cái gì hoạt động? Các đường ray ý định thay vì các cuộc gọi thô, chỉ báo độ tươi nhận thức được tính cuối cùng, tính toán được đặt ở rìa dữ liệu, các nguồn dư thừa với các phương án dự phòng, và Gates có con người trong quy trình cho các hành động có tác động lớn.

Một lớp dữ liệu sẵn sàng cho AI nên có thể lập trình, có thể xác minh, thời gian thực và đa chuỗi, với khả năng thu thập và chuẩn hóa mạnh mẽ, khả năng phát trực tiếp với các bản chụp nhanh, gương với nguồn gốc rõ ràng, tính toán trên luồng, API tươi sống nhận thức về tính cuối cùng, các móc ý định và các biện pháp an toàn toàn diện.

Với cơ sở hạ tầng như vậy, chúng ta có thể thấy việc tạo lập thị trường tự động mà định giá độ mới của dữ liệu vào báo giá, các trợ lý quản trị mô phỏng kết quả với các chứng nhận mật mã, các chính sách danh mục đầu tư đa chuỗi được thực hiện dưới Trễ giới hạn, và các tập dữ liệu nhận thức nguồn gốc với các chứng cứ thanh toán trên chuỗi.

Nếu các tác nhân thực sự đại diện cho lớp người dùng tiếp theo, kiến trúc của bạn trở thành sản phẩm của bạn. Các nhóm ghép nối các cuộc gọi RPC và công việc cron sẽ không thể theo kịp trong các thị trường đa chuỗi, thời gian thực và đối kháng. Những ai xây dựng một lớp dữ liệu sẵn sàng cho AI đúng cách sẽ triển khai các tác nhân có khả năng quan sát, quyết định, hành động và học hỏi với tốc độ sản xuất.

Các đại lý đang đói, và thị trường không chờ ai cả.