Os dados são o ouro digital nesta era em que a atenção está online. O tempo médio global de tela em 2024 é de 6 horas e 40 minutos por dia, um aumento em relação aos anos anteriores. Nos Estados Unidos, a média é ainda maior, com 7 horas e 3 minutos diários.

Com esse nível de engajamento, o volume de dados gerados é impressionante - 328,77 milhões de terabytes são criados todos os dias em 2024. Isso equivale a aproximadamente 0,4 zettabytes (ZB) por dia, considerando todos os dados recém-gerados, capturados, copiados ou consumidos.

No entanto, apesar das enormes quantidades de dados produzidos e consumidos diariamente, os usuários possuem muito pouco deles:

• Mídias sociais: Os dados em plataformas como Twitter, Instagram e outras são controlados pelas empresas, mesmo que sejam gerados pelos usuários.
• Internet das Coisas (IoT): Os dados dos dispositivos inteligentes geralmente pertencem ao fabricante do dispositivo ou ao provedor de serviços, a menos que acordos específicos estabeleçam o contrário.
• Dados de saúde: Embora os indivíduos tenham direitos sobre seus prontuários médicos, grande parte dos dados de aplicativos de saúde ou dispositivos vestíveis é controlada pelas empresas que fornecem esses serviços.

Dados de criptografia e sociais

No mundo das criptomoedas, temos visto o surgimento de@_kaitoai, que indexa dados sociais no Twitter e os traduz em dados de sentimento acionáveis para projetos, KOLs e líderes de pensamento. As palavras 'yap' e 'mindshare' foram popularizadas pela equipe Kaito por causa de sua experiência em growth hacking (com seus painéis populares de mindshare e yapper) e habilidade de atrair interesse orgânico no Crypto Twitter.

"Yap" tem como objetivo incentivar a criação de conteúdo de qualidade no Twitter, mas muitas perguntas permanecem sem resposta:

• Como exatamente os yaps estão sendo pontuados?
• Você ganha yap adicional por mencionar Kaito?
• O Kaito realmente recompensa conteúdo de qualidade, ou favorece opiniões polêmicas?

Além dos dados sociais, as discussões sobre propriedade, privacidade e transparência de dados estão se intensificando. Com o rápido avanço da IA, novas questões surgem: Quem possui os dados usados para treinar modelos de IA? Quem se beneficia das saídas geradas pela IA?

Essas perguntas preparam o terreno para o surgimento de camadas de dados Web3 - uma mudança em direção a ecossistemas de dados descentralizados e de propriedade do usuário.

A Emergência das Camadas de Dados

No Web3, há um ecossistema em crescimento de camadas de dados, protocolos e infraestrutura focados em possibilitar a soberania dos dados pessoais - a ideia de dar às pessoas mais controle sobre seus dados, com opções para monetizá-los.

1. Vana

@vanaA missão principal do 's é dar aos usuários controle sobre seus dados, especialmente no contexto da IA, onde os dados são inestimáveis para treinar modelos.

Vana apresenta DataDAOs, entidades orientadas pela comunidade onde os usuários agrupam seus dados para benefício coletivo. Cada DataDAO se concentra em um conjunto de dados específico:

• r/datadao: Concentra-se nos dados do usuário do Reddit, permitindo que os usuários controlem e monetizem suas contribuições.
• Volara: Trata de dados do Twitter, permitindo que os usuários se beneficiem de sua atividade nas redes sociais.
• DNA DAO: Voltado para gerenciar dados genéticos com privacidade e propriedade em mente.

Vana tokeniza dados em um ativo negociável chamado "DLP". Cada DLP agrega dados para um domínio específico, e os usuários podem apostar tokens nesses pools para recompensas, sendo que os principais pools são recompensados com base no apoio da comunidade e na qualidade dos dados.

O que torna Vana destacado é a facilidade de contribuir com dados. Os usuários simplesmente:

1. Escolha um DataDAO
2. Compartilhe seus dados diretamente via integração de API ou faça upload manualmente
3. Ganhe tokens DataDAO e $VANAcomo recompensas

2. Ocean Protocol

@oceanprotocolé um Mercado de Dados Descentralizado que permite que os provedores de dados compartilhem, vendam ou licenciem seus dados, enquanto os consumidores acessam para IA e pesquisa.

A Ocean Protocol utiliza "datatokens" (tokens ERC-20) para representar direitos de acesso a conjuntos de dados, permitindo que os provedores de dados monetizem seus dados ao mesmo tempo em que mantêm o controle sobre as condições de acesso.

Tipos de dados negociados na Ocean:

• Dados Públicos: Conjuntos de dados abertos como informações meteorológicas, dados demográficos públicos ou históricos de ações - valiosos para treinamento e pesquisa de IA.
• Dados Privados: Registros médicos, transações financeiras, dados do sensor IoT ou dados de usuário personalizados—requer controles rígidos de privacidade.

Compute-to-Data é mais uma característica chave do Ocean, permitindo que os cálculos sejam feitos nos dados sem movê-los, garantindo privacidade e segurança para conjuntos de dados sensíveis.

3. Masa

@getmasafiestá focado em criar uma camada aberta para dados de treinamento de IA, fornecendo dados em tempo real, de alta qualidade e de baixo custo para agentes e desenvolvedores de IA.

Masa lançou duas sub-redes na rede Bittensor:

• Subnet 42 (SN42): Agrega e processa milhões de registros de dados diariamente, servindo como base para o desenvolvimento de agentes de IA e aplicativos.
• Subnet 59 (SN59) – “AI Agent Arena”: Um ambiente competitivo onde agentes de IA, alimentados por dados em tempo real do SN42, competem por $TAOemissões com base em métricas de desempenho como participação de mercado, engajamento do usuário e autoaperfeiçoamento.

Masa se associou com@virtuals_io, capacitando agentes virtuais com capacidades de dados em tempo real. Também lançou$TAOCAT, mostrando suas habilidades (atualmente no Binance Alpha).

4. Livro Razão Aberto

@OpenledgerHQestá construindo uma blockchain especialmente projetada para dados, especialmente para aplicativos de IA e ML, garantindo gerenciamento de dados seguro, descentralizado e verificável.

Principais destaques:

• Datanets: Redes especializadas de obtenção de dados dentro da OpenLedger que selecionam e enriquecem dados do mundo real para aplicações de IA.
• SLMs: modelos de IA personalizados para indústrias ou aplicações específicas. A ideia é fornecer modelos que sejam não apenas mais precisos para casos de uso de nicho, mas também em conformidade com a privacidade e menos propensos a viés encontrados em modelos de propósito geral
• Verificação de Dados: Garante a precisão e confiabilidade dos dados usados para treinar modelos de linguagem especializados (SLMs) que são precisos e confiáveis para casos de uso específicos.

A Demanda por Dados para Treinamento de IA

A demanda por dados de alta qualidade para alimentar a IA e agentes autônomos está aumentando. Além do treinamento inicial, os agentes de IA exigem dados em tempo real para aprendizado e adaptação contínuos.

Principais desafios e oportunidades:

• Qualidade de dados acima da quantidade: os modelos de IA exigem dados de alta qualidade, diversos e relevantes para evitar viés ou desempenho ruim.
• Soberania de dados e privacidade: Como visto com Vana, há uma pressão pela monetização de dados de propriedade do usuário, o que poderia reformular como os dados de treinamento de IA são obtidos.
• Dados Sintéticos: Com preocupações de privacidade, os dados sintéticos estão ganhando destaque como uma forma de treinar modelos de IA, ao mesmo tempo que mitigam questões éticas.
• Mercado de Dados: O surgimento de mercados de dados (centralizados e descentralizados) está criando uma economia onde os dados são um ativo negociável.
• IA para Gestão de Dados: A IA agora é usada para gerenciar, limpar e aprimorar conjuntos de dados, melhorando a qualidade dos dados para treinamento de IA.

À medida que os agentes de IA se tornam mais autônomos, sua capacidade de acessar e processar dados em tempo real e de alta qualidade determinará sua eficácia. Essa demanda crescente levou ao surgimento de mercados de dados específicos para agentes de IA, onde tanto humanos quanto agentes de IA podem acessar dados de alta qualidade

Mercado de dados para agentes Web3

• @cookiedotfunagrega a inteligência artificial o sentimento social do agente & dados relacionados a tokens, transformando-os em insights acionáveis para agentes humanos e de IA.
• A API do Cookie DataSwarm permite que agentes de IA acessem dados atuais e de alta qualidade para insights relacionados à negociação - um dos casos de uso mais procurados em criptomoedas.
• Cookie tem 200K MAU e 20K DAU, tornando-se um dos maiores mercados de dados de agentes de AI, com $COOKIEno centro.

Outros jogadores-chave:

• @GoatIndexAIconcentra-se nas perspectivas do ecossistema Solana.
• @Decentralisedcoespecializa-se em painéis de dados de nicho como repositórios do GitHub e análises específicas de projetos.

Finalizando a Parte 1

Este é apenas o começo. A Parte 2 mergulhará mais profundamente em:

• As desafios e oportunidades em evolução na economia de dados
• O papel dos dados sintéticos no treinamento de IA
• Preocupações com a privacidade dos dados e como elas estão sendo abordadas
• O futuro do treinamento de IA descentralizado

Quem controla os dados moldará o futuro e os projetos construídos dentro deste setor definirão como os dados são de propriedade, compartilhados e monetizados na era da IA. À medida que a demanda por dados de alta qualidade continua a crescer, a corrida para criar uma economia de dados mais transparente e de propriedade do usuário está apenas começando.

Fique ligado para a Parte 2!

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