Pengembang proyek AI yang paling umum mengalami jebakan berikut: ketika menghadapi performa model yang tidak memuaskan, reaksi pertama biasanya menyalahkan algoritma atau model itu sendiri. Tapi mereka yang benar-benar pernah mengalami jebakan ini tahu bahwa masalahnya seringkali tidak di situ.

Lihatlah secara seksama teknologi stack Web3 saat ini dan Anda akan mengerti. Sumber data sangat berantakan, berbagai protokol dan dApp berjalan sendiri-sendiri, tidak ada standar data yang seragam. Lebih menyakitkan lagi, sinyal yang sudah dihasilkan sulit digunakan kembali, setiap kali harus memproses data dari awal lagi, efisiensinya sangat rendah.

Inilah alasan mendasar mengapa banyak aplikasi AI di chain menunjukkan performa yang biasa-biasa saja. Agen cerdas perlu melakukan inferensi berdasarkan satu set fakta yang sama, tetapi infrastruktur saat ini sama sekali belum mampu mendukung itu.

Kunci terobosan terletak di lapisan data. Jika kita bisa menstandarisasi data perilaku, sehingga berbagai agen cerdas, dApp, dan protokol dapat bekerja berdasarkan satu standar data yang sama, maka segalanya akan berbeda—kecepatan iterasi meningkat, logika eksekusi menjadi pasti, dan sistem benar-benar dapat diperluas. Ini bukan sekadar optimisasi kecil, melainkan mengubah aturan main.