當人工智慧（AI）模型的參數規模突破萬億、運算能力以每秒百億億次（FLOPS）計量時，一個被忽視的核心瓶頸正浮出水面——數據。 Chainbase在其最新技術部落格《Building the Hyperdata Network for AI》中深刻指出：AI產業的下一場革命，將不再由模型架構或晶片算力驅動，而是取決於我們如何將碎片化的人類行為數據轉化為可驗證、結構化、AI-ready的資本。這項洞察不僅揭示了當前AI發展的結構性矛盾，更勾勒出一個全新的「DataFi時代」圖像——在這個時代，數據不再是技術的副產品，而是像電力、算力一樣可計量、可交易、可增值的核心生產要素。

從算力競賽到數據飢荒：AI產業的結構性矛盾

AI的發展長期被「模型-算力」雙核心驅動。深度學習革命以來，模型參數從百萬級（如2012年的AlexNet）躍升至兆級（如GPT-4），算力需求呈指數級增長。根據OpenAI數據，訓練一個先進大語言模型的成本已超過1億美元，其中90%用於GPU叢集租賃。然而，當業界將目光聚焦於「更大的模型」和「更快的晶片」時，數據的供給側危機正悄悄來臨。

Chainbase在部落格中尖銳指出：人類生成的「有機數據」已觸及成長天花板。以文字資料為例，網路公開可爬取的高品質文字（書籍、論文、新聞）總量約為10^12詞，而一個千億參數模型的訓練需消耗約10^13詞等級的資料－這意味著現有資料池僅能支撐10個同等規模模型的訓練。更嚴峻的是，重複資料、低品質內容佔比超過60%，進一步壓縮了有效資料供給。當模型開始「吞噬」自身產生的數據（如AI寫的文章、AI生成的圖像）時，「數據污染」導致的模型性能退化已成為行業隱憂。

這種矛盾的根源在於：AI產業長期以來一直將數據視為“免費資源”，而非需要精心培育的“戰略資產”。模型與算力已形成成熟的市場化體系－算力有AWS、GCP等雲平台按FLOPS計價，模型有API介面按調用次數收費－但資料的生產、清洗、驗證、交易仍處於「蠻荒時代」。 Chainbase強調：AI的下一個十年，將是「數據基礎設施」的十年，而加密網路的鏈上數據，正是解開這一困局的關鍵鑰匙。

鏈上數據：AI最需要的“人類行為資料庫”

在資料飢荒的脈絡下，加密網路的鏈上資料正展現出無可取代的價值。與傳統網路數據（如社群媒體貼文、電商評論）相比，鏈上數據天然具備「激勵對齊」的真實性——每一筆交易、每一次合約互動、每一個錢包位址的行為，都與真實資本直接掛鉤，且不可竄改。 Chainbase在部落格中將其定義為“互聯網上最集中的人類激勵對齊行為數據”，具體體現在三個維度：

真實世界的「意圖訊號

鏈上數據記錄的不是情緒化的評論或隨意的點擊，而是用真金白銀投票的決策行為。例如，一個錢包在Uniswap上兌換資產、在Aave上抵押借貸、在ENS上註冊網域的行為，直接反映了用戶對專案價值的判斷、風險偏好和資金配置策略。這種「用資本背書」的數據，對訓練AI的決策能力（如金融預測、市場分析）具有極高價值。相較之下，傳統網路資料充斥著「噪音」——如社群媒體上的假讚、電商平台的刷單評論，這些數據不僅無法訓練出可靠的AI模型，反而會誤導模型判斷。

可追溯的“行為鏈”

區塊鏈的透明性使得用戶行為可完整追溯。一個錢包位址的歷史交易、互動過的協議、持有資產的變化，構成了一條連貫的「行為鏈」。例如，透過分析某位地址從2020年至今在DeFi協議中的操作，AI可以精準識別其是“長期持有者”“套利交易者”還是“流動性提供者”，並據此構建用戶畫像。這種結構化的行為數據，正是當前AI模型最稀缺的「人類推理樣本」。

開放生態的「無許可訪問

與傳統企業資料（如銀行交易記錄、電商用戶資料）的封閉性不同，鏈上資料是開放且無需許可的。任何開發者都可以透過區塊鏈瀏覽器或資料API取得原始數據，這為AI模型訓練提供了「無障礙」的資料來源。然而，這種開放性也帶來了挑戰：鏈上資料以“事件日誌”形式存在（如以太坊的ERC-20 Transfer事件、Uniswap的Swap事件），是非結構化的“原始訊號”，需要經過清洗、標準化、關聯才能被AI模型使用。 Chainbase指出，目前鏈上數據的「結構化轉換率」不足5%，大量高價值訊號被埋沒在數十億個碎片化事件中。

Hyperdata Network：鏈上資料的“作業系統”

為解決鏈上資料的碎片化問題，Chainbase提出了Hyperdata Network——一個專為AI設計的「鏈上智慧型作業系統」。其核心目標是將分散的鏈上訊號轉化為結構化、可驗證、即時可組合的AI-ready資料。

Manuscript：開放資料標準，讓AI「讀懂」鏈上世界

鏈上資料的最大痛點之一是「格式混亂」——不同區塊鏈（如以太坊、Solana、Avalanche）的事件日誌格式各異，而同一協議的不同版本資料結構也可能會改變。 Manuscript作為開放的資料schema標準，統一了鏈上資料的定義和描述方式。例如，它將「用戶質押行為」標準化為包含staker_address、protocol_id、amount、timestamp、reward_token等欄位的結構化數據，確保AI模型無需適配不同鍊或協議的數據格式，直接「讀取」數據背後的業務邏輯。

這種標準化的價值在於降低AI開發的摩擦成本。假設一個團隊要訓練“DeFi用戶行為預測模型”，傳統方式需要分別對接以太坊、Polygon等多條鏈的API，編寫不同的解析腳本；而基於Manuscript，所有鏈上數據已按統一標準預處理，開發者可直接調用“用戶質押記錄”“流動性提供記錄”等結構化數據，大幅縮短模型模型。

AI模型對資料的核心要求是「可信」——如果訓練資料被竄改或污染，模型輸出將毫無價值。 Hyperdata Network透過以太坊的AVS（Active Validator Set）機制確保資料的真實性。 AVS是以太坊共識層的擴展元件，由60萬+ ETH抵押的驗證者節點組成，這些節點負責對鏈上資料的完整性和準確性進行驗證。當Hyperdata Network處理一條鏈上事件時，AVS節點會交叉驗證資料的雜湊值、簽章資訊和鏈上狀態，確保輸出的結構化資料與原始鏈上資料完全一致。

這種「加密經濟學保障」的驗證機制，解決了傳統資料集中式驗證的信任問題。例如，若使用中心化機構提供的鏈上數據，某AI公司需信任該機構未篡改數據；而使用Hyperdata Network，數據的真實性由去中心化的驗證者網絡背書，且任何篡改行為都會觸發智能合約的懲罰機制（如扣除抵押的ETH）。

Chainbase DA：高吞吐量的資料可用性層

AI模型，尤其是即時互動的AI應用（如交易機器人、智慧客服），需要低延遲、高吞吐量的資料供給。 Chainbase DA（Data Availability）層專為此需求設計，透過優化資料壓縮演算法和傳輸協議，實現每秒數十萬條鏈上事件的即時處理。例如，當Uniswap上發生一筆大額交易時，Chainbase DA能在1秒內完成資料提取、標準化和驗證，並將結構化的「大額交易訊號」推送給訂閱的AI模型，使其能夠及時調整交易策略。

高吞吐量的背後是模組化架構－Chainbase DA將資料儲存與運算分離，資料儲存由分散式節點網路承擔，運算則透過鏈下Rollup實現，避免了區塊鏈本身的效能瓶頸。這種設計使得Hyperdata Network能夠支撐大規模AI應用的即時數據需求，例如為thousands of trading agents 提供同時在線的鏈上數據服務。

DataFi時代：當數據成為可交易的“資本”

Hyperdata Network的終極目標，是推動AI產業進入DataFi時代——數據不再是被動的“訓練素材”，而是主動的“資本”，可以被定價、交易、增值。 Chainbase在部落格中類比：「就像電力以千瓦計價，算力以FLOPS計價，數據也必須被評分、排名、估值。」這個願景的實現，依賴Hyperdata Network將數據轉化為四種核心屬性：

結構化：從“原始訊號”到“可用資產”

未經處理的鏈上數據如同“原油”，需經過提煉才能成為“汽油”。 Hyperdata Network透過Manuscript標準將其轉換為結構化數據，例如將「錢包地址A在時間T向協議B存入X個代幣」拆解為包含用戶畫像、協議屬性、資產類型、時間戳記的多維數據。這種結構化使得資料可以被AI模型直接調用，就像調用API介面一樣簡單。

可組合：數據的“樂高積木”

在Web3中，「可組合性」催生了DeFi的爆發（如Uniswap+Aave+Curve的組合創新）。 Hyperdata Network將這個理念引入資料領域：結構化資料可以像樂高積木一樣自由組合。例如，開發者可以將「用戶質押記錄」（來自Lido）與「價格波動資料」（來自Chainlink）、「社交提及量」（來自Twitter API）組合，訓練出「DeFi市場情緒預測模型」。這種組合性極大拓展了資料的應用邊界，讓AI創新不再受限於單一資料來源。

可驗證：數據的“信用背書”

透過AVS驗證的結構化數據，會產生唯一的「數據指紋」（雜湊值），並儲存在以太坊區塊鏈上。任何使用該資料的AI應用程式或開發者，都可以透過驗證雜湊值來確認資料的真實性。這種「可驗證性」使得數據具備了信用屬性——例如，一個標註為「高品質交易訊號」的數據集，其歷史準確率可以透過區塊鏈上的雜湊記錄追溯，用戶無需信任數據集提供者，只需驗證數據指紋即可判斷數據品質。

可monetize：資料的“價值變現”

在DataFi時代，資料提供者可以透過Hyperdata Network將結構化資料直接變現。例如，一個團隊透過分析鏈上數據開發了“智能合約漏洞預警信號”，可以將該信號包裝成API服務，按調用次數收費；普通用戶也可以授權共享自己的匿名化鏈上數據，獲得數據代幣獎勵。在 Chainbase的生態系統中，資料的價值由市場供需決定－高準確率的交易訊號可能定價較高，而基礎的使用者行為資料則可能會按次計費。

Chainbase的實踐：5000億次呼叫背後的DataFi基礎設施

Chainbase並非從零開始建構Hyperdata Network，而是基於其現有的資料基礎架構升級而來。部落格中披露的核心數據顯示了其行業領先地位：5000億+數據調用、20000+開發者社群、8000+專案整合。這些數字背後，是Chainbase多年來在鏈上數據領域的深耕。

例如，DeFi協議Aave透過Chainbase的API取得用戶借貸行為數據，優化了其風險評估模型；NFT市場Blur利用Chainbase提供的「地板價趨勢數據」開發了智慧定價功能；傳統金融機構如摩根大通透過Chainbase接取鏈上數據，用於加密資產的市場分析。這些實踐驗證了Hyperdata Network的核心價值——讓鏈上資料像水力發電一樣，成為AI和Web3應用的基礎設施。

未來，Chainbase計劃進一步擴展Hyperdata Network的覆蓋範圍，支援更多區塊鏈網路（如Cosmos生態、Polkadot平行鏈），並開發「數據評分協議」——透過AI模型自動評估資料集的品質（如準確率、時效性、稀缺性），為DataFi市場提供標準化的定價基準。當數據的品質可量化、價值可交易時，一個全新的「數據資本」生態就會加速形成。

結論：數據革命，AI的下一個十年

當我們談論AI的未來時，往往聚焦於模型的“智能程度”，卻忽略了支撐智能的“數據土壤”。 Chainbase的Hyperdata Network揭示了一個核心真相：AI的演化，本質是資料基礎設施的演化。從人類生成數據的“有限性”到鏈上數據的“價值發現”，從碎片化信號的“無序”到結構化數據的“有序”，從數據的“免費資源”到DataFi的“資本資產”，Hyperdata Network正在重塑AI產業的底層邏輯。

在這個DataFi時代，數據將成為連接AI與現實世界的橋樑——交易代理透過鏈上數據感知市場情緒，自主dApp透過用戶行為數據優化服務，一般用戶則透過共享數據獲得持續收益。正如電力網路催生了工業革命，算力網路催生了網路革命，Hyperdata Network正在催生AI的「資料革命」。而Chainbase，無疑是這場革命的關鍵基礎建設者。

Chainbase在部落格結尾寫道：「下一代AI-native應用不僅需要模型或錢包，還需要無需信任、可編程、高信號的數據。我們正在構建它。」這不僅是一家公司的願景，更是AI產業走向成熟的必然——當數據終於被賦予應有的價值，AI才能真正釋放改變世界的力量。