AI қорытындысы
Көбірек көрсету
Бар болғаны 30 секундта мақаланың мазмұнын жылдам түсініңіз және нарықтағы көңіл-күйді бағалаңыз.
Қонақ автор:Лао Бай
ChatGPT шыққаннан бері бір жылдан астам уақыт нарықта AI+Crypto туралы пікірталастар тағы да қыза түсті. AI 2024–2025 жылдардағы бұқалар нарығындағы ең маңызды тректердің бірі ретінде қарастырылады және Виталик Бутериннің өзі болашақ AI+Crypto барлауының ықтимал бағыттарын зерттей отырып,крипто + AI қосымшаларының уәдесі мен қиындықтарыатты мақала жариялады.
Бұл мақала тым көп субъективті пайымдаулар жасамайды, бірақ оның орнына бастапқы нарық тұрғысынан өткен жылы байқалған AI мен криптографияны біріктіретін кәсіпкерлік жобаларды қорытындылайды. Кәсіпкерлердің нарыққа қандай көзқараспен келгені, осы уақытқа дейін қол жеткізген жетістіктері, қай саланың әлі де зерттеліп жатқаны зерттелмек.
2023 жыл бойы біз ондаған AI + Crypto жобаларымен сөйлестік, олардың арасында әртүрлі циклдарды байқауға болады.
2022 жылдың соңында ChatGPT шығарылғанға дейін қайталама нарықта AI-ға қатыстыблокчейнжобалары аз болды. Ең бастысы - Fetch.AI (FET), SingularityNET (AGIX) және басқа да бірнеше ардагер жобалар. Сол сияқты, бастапқы нарықта AI-ға қатысты жобалар көп болмады.
2023 жылдың қаңтарынан мамырына дейін AI жобалары үшін бірінші шоғырланған эпидемия кезеңі ретінде қарастырылуы мүмкін. Өйткені, ChatGPT-тің әсері айтарлықтай болды. Қайталама нарықтағы көптеген ескі жобалар AI жолына бұрылды және әр апта сайын дерлік бастапқы нарықта AI + Crypto жобалары талқыланды. Сол сияқты, осы кезеңде AI жобалары салыстырмалы түрде қарапайым болып көрінді. Олардың көпшілігі блокчейн модификацияларымен біріктірілген ChatGPT-тің «теріге терең» бейімделуіне негізделген және негізгі технологиялық кедергілер жоқ. Біздің ішкі әзірлеу тобымыз жоба шеңберін бір-екі күнде қайталай алады. Бұл сонымен қатар осы кезеңде AI жобаларымен көптеген кездесулерге әкелді, бірақ сайып келгенде, ешқандай әрекет жасалмады.
Мамырдан қазанға дейін қайталама нарық құлдырай бастады. Бір қызығы, осы уақыт ішінде бастапқы нарықтағы AI жобаларының саны да айтарлықтай қысқарды. Соңғы бір-екі айда ғана олардың саны қайтадан көбейе бастады, ал AI+Crypto туралы талқылаулар мен мақалалар байыды. Біз тағы да әр апта сайын AI жобаларын кездестіретін кезеңге кірдік. Жарты жылдан кейін AI тректерін жақсырақ түсінетін, коммерциялық сценарийлердің қонуы және AI + Crypto интеграциясының жақсартылған интеграциясы бар AI жобаларының жаңа партиясы пайда болды.
Технологиялық кедергілер әлі де күшті болмаса да, жалпы жетілу деңгейі алға қадам басты. Тек 2024 жылы біз AI+Crypto трекіне алғашқы ставкамызды жасадық.
Виталик Бутерин «уәде және қиындықтар» туралы мақаласында бірнеше салыстырмалы түрде абстрактілі өлшемдер мен перспективалардан болжам жасайды, төмендегідей:
Ойынның ойыншысы ретінде AI
AI ойын интерфейсі ретінде
AI ойын ережелері ретінде
Ойынның мақсаты ретінде AI
Біз, екінші жағынан, қазіргі уақытта бастапқы нарықта көрінетін AI жобаларын нақты және тікелей перспективада қорытындылаймыз.
AI+Crypto жобаларының көпшілігі криптоның өзегіне негізделген, біз оны «технологиялық (немесе саяси) орталықсыздандыру + коммерциялық активизация» деп анықтаймыз.
Орталықсыздандыруға қатысты көп нәрсе айтуға болмайды, өйткені бәрі web3туралы. Осылайша, біз активтер санаттарын шамамен үш негізгі жолға бөлуге болады:
Есептеу қуатын активизациялау
Модельдерді активизациялау
Мәліметтерді активизациялау
Бұл салыстырмалы түрде тығыз жол, өйткені әртүрлі жаңа жобалардан басқа, көптеген ескі жобалар да бар. Мысалы, Космос жағында Akash Network және SolanaжағындаНосана бар . Айналдырудан кейін таңбалауыштардың барлығы ақылсыз толқындарды бастан өткерді, бұл нарықтың AI жолына деген оптимизмін жанама түрде көрсетеді. Рендер (RNDR) негізінен орталықтандырылмаған көрсетуге бағытталғанымен, ол AI мақсаттарына да қызмет ете алады . Сондықтан көптеген классификацияларға AI жолындағы RNDR тәрізді есептеу қуатына қатысты жобалар кіреді.
Есептеу қуатын активизациялауды одан әрі есептеу қуатын пайдалану негізінде екі бағытқа бөлуге болады. Олардың бірі Генсинмен ұсынылған, ол «AI оқыту үшін пайдаланылатын орталықтандырылмаған есептеу қуаты». Екіншісі көптеген бұрмалармен және жаңа жобалармен немесе «AI туралы қорытынды жасау үшін пайдаланылатын орталықтандырылмаған есептеу қуатымен» ұсынылған (машиналық оқыту үлгілерінің шешімдерді немесе алдын ала алынған деректерге немесе үлгілерге негіздеу мүмкіндігі).
Бұл тректен біз қызықты құбылысты немесе, мүмкін, менсінбеу тізбегін байқай аламыз:
Дәстүрлі AI → Орталықтандырылмаған қорытынды → Орталықтандырылмаған оқыту
Дәстүрлі AI негізіндегі адамдар орталықтандырылмаған оқытуға немесе қорытындыға немқұрайлы қарайды.
Орталықтандырылмаған қорытындыға бағытталғандар орталықтандырылмаған оқытуды қабылдамайды.
Негізгі себеп техникалық аспектіде жатыр, өйткені AI жаттығулары (әсіресе AI үлкен моделі үшін) деректердің үлкен көлемін қамтиды. Деректер талабынан да асып түсетін нәрсе - бұл деректердің жоғары жылдамдықтағы байланысы арқылы қалыптасқан өткізу қабілетіне сұраныс. Трансформаторлардың үлкен үлгілерінің қазіргі жағдайында оқыту үшін NVLink және кәсіби талшықты қосқыштар арқылы құрылған жүз гигабиттік деңгейдегі байланыс арналары бар 4090 сериясы/H100 кәсіби AI карталары сияқты жоғары сапалы графикалық карталардың үлкен санынан тұратын есептеу матрицасы қажет. . Сіз бұл материалды орталықсыздандыруды елестете аласыз ба? Хмм…
AI қорытындысында есептеу қуаты мен байланыс өткізу қабілетіне сұраныс AI жаттығуларына қарағанда әлдеқайда аз. Әрине, орталықтандырылмаған енгізу мүмкіндігі оқытуға қарағанда, қорытынды жасау үшін әлдеқайда көп. Сондықтан есептеу қуатына қатысты жобалардың көпшілігі қорытынды жасауға бағытталған, ал оқыту ең алдымен жүздеген миллиондаған қаржыландыру жинаған Gensyn және Together AI сияқты ірі ойыншыларға қалдырылады. Дегенмен, үнемділік пен сенімділік тұрғысынан, кем дегенде, осы кезеңде, орталықтандырылған есептеу қуаты әлі де орталықтандырылмаған опциялардан әлдеқайда жоғары.
Бұл орталықтандырылмаған қорытындыға бағытталғандардың орталықтандырылмаған оқытуға қарап, «сіз мұны мүлде жасай алмайсыз» деп ойлайтынын түсіндіреді, ал дәстүрлі AI орталықтандырылмаған оқыту мен қорытындыны «оқу технологиясы тұрғысынан шындыққа жанаспайтын» және «сенімсіз» деп санайды. коммерциялық қорытынды».
Кейбіреулер BTC/ETH алғаш пайда болған кезде барлығын есептейтін бөлінген түйіндердің моделі салыстырмалы түрде қисынсыз болып көрінді (бұлттық есептеулермен салыстырғанда). Бірақ, ақырында, бұл сәтті болмады ма? Бұл болашақта AI оқытудың дұрыстығына, өзгермейтіндігіне, артық болуына және басқа өлшемдеріне қойылатын талаптарға байланысты. Таза өнімділік, сенімділік және баға бойынша қазіргі уақытта орталықтандырылған шешімдерден асып түсу мүмкін емес.
Бұл сонымен қатар жобаларға арналған толып жатқан трек және есептеу қуатын активизациялаумен салыстырғанда түсіну оңайырақ, өйткені ChatGPT танымал болғаннан кейінгі ең танымал қолданбалардың бірі Character.AI болып табылады. Оның көмегімен сіз Сократ пен Конфуций сияқты ежелгі философтардан даналықты іздей аласыз, Илон Маск және Сэм Альтман сияқты атақты адамдармен кездейсоқ сөйлесе аласыз немесе тіпті Хатсунэ Мику және Райден Шогун сияқты виртуалды пұттармен романтикалық әңгімелер жасай аласыз. Мұның бәрі үлкен тіл үлгілерінің (LLM) сүйкімділігін көрсетеді. AI агенттері ұғымы Character.AI арқылы адамдардың санасына терең сіңіп кетті.
Конфуций, Илон Маск немесе Райден Шогун сияқты фигуралар NFTболса ше?
Бұл AI+Crypto емес пе?
Сонымен, оны модельді активизациялау деп атаудың орнына, бұл үлкен үлгілердің үстіне құрылған агенттерді активизациялау деп айту орынды. Өйткені, үлкен модельдердің өзін блокчейнге қою мүмкін емес. Бұл AI+Crypto кеңістігінде «модельді активтендіру» сезімін жасау үшін модельдердің үстіндегі агенттерді NFT-ге салыстыру туралы.
Қазір сізге ағылшын тілін үйрететін немесе тіпті әртүрлі басқа түрлерінің арасында сізбен романтикалық қарым-қатынас жасай алатын агенттер бар. Сонымен қатар, агент іздеу жүйелері және нарықтар сияқты байланысты жобаларды да табуға болады.
Бұл жолдағы ортақ мәселе, ең алдымен, технологиялық кедергілердің жоқтығы. Бұл негізінен Character.AI токенизациясы ғана. Біздің үйдегі технологиялық шеберлер бар ашық бастапқы құралдар мен фреймворктарды пайдалана отырып, бір түнде белгілі бір кейіпкерге ұқсайтын және сөйлейтін агентті (мысалы, біздің ортақ құрылтайшымыз, BMAN) жасай алады. Екіншіден, блокчейнмен интеграция өте жеңіл. БұлEthereum жүйесіндегі GameFiNFT-ге ұқсайды , онда сақталған метадеректер тек URL мекенжайы немесе хэш болуы мүмкін және модельдер/агенттер бұлттық серверлерде орналасады. Тізбектегі транзакциялар тек меншік құқығын білдіреді.
Модельдерді/агенттерді активизациялау әлі де жақын болашақта AI+Crypto негізгі тректерінің бірі болып табылады. Болашақта біз анағұрлым жоғары технологиялық кедергілері бар және блокчейнмен тығыз интеграцияланған жобаларды көреміз деп үміттенеміз.
Логикалық тұрғыдан алғанда, деректерді активизациялау AI+Crypto бағдарламасының ең қолайлы аспектісі болып табылады, өйткені дәстүрлі AI жаттығулары көбінесе интернетте қол жетімді көрінетін деректерге немесе дәлірек айтқанда, жалпыға қолжетімді трафик деректеріне сүйенеді. Бұл деректер аз ғана пайызды, шамамен 10–20% құрауы мүмкін, деректердің көпшілігі шын мәнінде жеке домен трафигінде (жеке деректерді қоса) жатады. Егер бұл трафик деректерін оқыту немесе үлкен үлгілерді дәл баптау үшін пайдалану мүмкін болса, бізде әртүрлі вертикалдарда көбірек кәсіби агенттер/боттар болуы мүмкін.
Ең жақсы web3 ұраны қандай? Оқыңыз, жазыңыз, меншігіңіз!
Сондықтан, AI+Crypto арқылы және орталықтандырылмаған ынталандырулардың басшылығымен жеке және жеке домен трафигі деректерін шығару және оны үлкен модельдер үшін жақсырақ және байрақ «тамақ» қамтамасыз ету үшін активизациялау жеткілікті логикалық тәсіл сияқты естіледі. Шынында да, бұл саламен терең айналысатын бірнеше команда бар.
Дегенмен, бұл жолдағы ең үлкен қиындық - есептеу қуатына қарағанда, деректерді стандарттау қиын. Орталықтандырылмаған есептеу қуатын пайдалана отырып, графикалық картаңыздың үлгісі сізде бар есептеу қуатының мөлшеріне тікелей аударылады. Екінші жағынан, жеке деректердің саны, сапасы мен мақсатын өлшеу қиын. Егер орталықтандырылмаған есептеу қуаты ERC-20 сияқты болса, орталықтандырылмаған AI жаттығуларының деректерін активизациялау ERC-721 сияқты - және APE, Punk, Azukiсияқты көптеген жобаларды және әртүрлі қасиеттері араласқан әртүрлі NFTs сияқты. Өтімділік пен нарық құрудағы қиындықтар ERC-20-ге қарағанда әлдеқайда қиын. Сондықтан AI деректерін активтендіруге бағытталған жобалар қазіргі уақытта елеулі қиындықтарға тап болуда.
Айта кету керек, деректер жолындағы тағы бір аспект - орталықтандырылмаған таңбалау. Деректерді активизациялау «деректерді жинау» қадамында жұмыс істейді және жиналған деректерді АИ-ге бермес бұрын өңдеу керек, бұл деректерді таңбалау енетін жерде. Бұл қадам қазіргі уақытта негізінен орталықтандырылған және еңбекті көп қажет етеді. Орталықтандырылмаған белгілерді ынталандыру арқылы бұл жұмысты орталықтандырылмаған, табыс табу үшін таңбалау немесе (краудсорсинг платформаларына ұқсас) тарату жұмысқа түрлендіру де өміршең әдіс болып табылады. Қазір бұл салада бірнеше топ жұмыс істеп жатыр.
Осы жолдағы қазіргі жетіспейтін басқатырғыштарды өз көзқарасымызбен қысқаша талқылайық.
Технологиялық кедергілердің болмауы: Жоғарыда айтылғандай, AI+Crypto жобаларының көпшілігінде Web 2.0-дегі дәстүрлі AI жобаларымен салыстырғанда технологиялық кедергілер дерлік жоқ. Оның орнына олар пайдаланушы тәжірибесінде, нарықтар мен операцияларда экономикалық модельдер мен таңбалауыш ынталандыруларға көбірек сүйенеді. Бұл тәсіл түсінікті болғанымен, орталықсыздандырудың күшті жақтарын және web3-те құндылықтарды бөлуді ескере отырып, негізгі кедергілердің болмауы сөзсіз «X-to-earn» сезімін береді. Біз әлі де OTOY сияқты компаниялар қолдайтын, криптовалюта кеңістігінде маңызды қадамдар жасайтын негізгі технологиялары бар RNDR сияқты командаларды көреміз деп үміттенеміз.
Тәжірибеші мамандардың қазіргі жағдайы: Ағымдағы бақылауларға сүйенсек, AI+Crypto кеңістігіндегі кейбір командалар AI-ны жақсы біледі, бірақ web3-ті терең түсінбейді. Керісінше, кейбір командалар өте криптографиялық, бірақ AI саласында шектеулі тәжірибеге ие. Бұл жағдай GameFi трекінің алғашқы күндерін еске түсіреді, кейбір командалар ойынды жақсы меңгерген және Web 2.0 ойындарын блокчейнге көшіруге ұмтылған, ал басқалары әртүрлі инновациялық және оңтайландырылған ойын модельдеріне назар аудара отырып, web3-ке терең бойлаған. MATR1X - бұл GameFi тресінде біз кездестірген бірінші команда, ол ойын және криптоның екі жақты түсінігін көрсетті, сондықтан мен IT-ті 2023 жылы өзім сенетін үш жобаның бірі ретінде бұрын айтқан болатынмын. Біз 2024 жылы AI және Crypto туралы екі жақты түсінігі бар көбірек командаларды көреміз деп үміттенеміз.
Іскерлік сценарийлер: AI+Crypto барлаудың өте ерте сатысында және жоғарыда аталған активтендірудің әртүрлі нысандары бірнеше негізгі бағыттар ғана. Әрбір бағытта мұқият зерттеп, сегменттеуге болатын көптеген субтректер бар. Қазіргі уақытта AI мен криптографияны біріктіретін нарықтағы көптеген жобалар AI мен криптоның оңтайлы бәсекеге қабілеттілігін немесе үйлесімділігін пайдалана алмай, біршама «ыңғайсыз» немесе «дөрекі» сезінеді. Бұл жоғарыда айтылған екінші тармақпен тығыз байланысты. Мысалы, біздің үйдегі ғылыми-зерттеу және тәжірибелік-конструкторлық жұмыс тобы оңтайлы интеграция әдісін ойлап тапты және әзірледі; дегенмен, AI трегіндегі көптеген жобаларды байқағанымызға қарамастан, біз бұл тауашалық аймаққа кірген командаларды әлі көрмедік. Сондықтан біз күтуді жалғастыра аламыз.
Неліктен біз сияқты VC нарықтағы кәсіпкерлерден бұрын белгілі бір сценарийлер жасай алады деп сұрауыңыз мүмкін. Себебі, бізде AI тобында жеті сарапшы бар, олардың бесеуінде AI бойынша PhD докторлары бар.
Ақырында, бастапқы нарық тұрғысынан AI+Crypto әлі ерте және жетілмеген болса да, бұл AI+Crypto осы бұқалар нарығының негізгі тректерінің біріне айналатын 2024–2025 жылдарға оптимистік көзқараста болуға кедергі жасамайды. цикл. Ақыр соңында, AI босатылған өнімділікті блокчейн арқылы босатылған өндірістік қатынастармен біріктірудің жақсы жолы бар ма?
#Bybit #TheCryptoArk