Viết bởi: PonderingDurian, Nhà nghiên cứu tại Delphi Digital
Biên soạn bởi: Pzai, Tin tức tầm nhìn xa
Cho rằng tiền điện tử về cơ bản là phần mềm nguồn mở với các ưu đãi kinh tế tích hợp và AI đang phá vỡ cách viết phần mềm, AI sẽ có tác động rất lớn đến toàn bộ không gian blockchain.
Ngăn xếp tổng thể AI x Crypto
DeAI: cơ hội và thách thức
Theo tôi, thách thức lớn nhất mà DeAI phải đối mặt nằm ở lớp cơ sở hạ tầng, bởi vì việc xây dựng các mô hình cơ bản đòi hỏi rất nhiều tiền và lợi nhuận trên quy mô dữ liệu và tính toán cũng cao.
Theo quy luật mở rộng, những gã khổng lồ công nghệ có lợi thế tự nhiên: trong giai đoạn Web2, họ kiếm được lợi nhuận khổng lồ từ lợi nhuận độc quyền từ việc tổng hợp nhu cầu của người tiêu dùng và tái đầu tư số lợi nhuận đó vào cơ sở hạ tầng đám mây trong suốt một thập kỷ với tỷ lệ thấp giả tạo, giờ đây, những gã khổng lồ Internet. đang cố gắng chiếm lĩnh thị trường AI bằng cách chiếm lĩnh dữ liệu và điện toán (yếu tố chính của AI):
So sánh khối lượng token của các mô hình lớn
Do cường độ vốn và yêu cầu băng thông cao của hoạt động đào tạo quy mô lớn, các siêu cụm thống nhất vẫn là lựa chọn tốt nhất - cung cấp cho những gã khổng lồ công nghệ các mô hình nguồn đóng hoạt động tốt nhất - mà họ dự định cho thuê với lợi nhuận theo kiểu độc quyền và sẽ thu được lợi nhuận được tái đầu tư vào mỗi thế hệ sản phẩm tiếp theo.
Tuy nhiên, hóa ra con hào trong lĩnh vực AI nông hơn so với hiệu ứng mạng Web2 và các mô hình tiên tiến hàng đầu đang mất giá nhanh chóng so với lĩnh vực này, đặc biệt là khi Meta áp dụng “chính sách thiêu đốt” và đầu tư hàng chục tỷ đô la. hàng tỷ đô la vào việc phát triển các dự án nguồn mở như Llama 3.1 Một mô hình tiên tiến có hiệu suất đạt đến mức SOTA.
Đánh giá mô hình lớn Llama 3
Tại thời điểm này, việc nghiên cứu các phương pháp đào tạo phi tập trung có độ trễ thấp có thể trở thành hàng hóa (một phần) của các mô hình kinh doanh tiên tiến - khi giá thông minh giảm, cạnh tranh sẽ chuyển (ít nhất một phần) khỏi các siêu nhóm phần cứng (có lợi cho Người khổng lồ công nghệ) xoay quanh đổi mới phần mềm (hơi thiên về nguồn mở/tiền điện tử).
Chỉ số năng lực (Chất lượng) - Biểu đồ phân bổ giá đào tạo
Xem xét kiến trúc "chuyên gia lai" và hiệu quả tính toán của việc tổng hợp/định tuyến mô hình lớn, chúng ta có thể phải đối mặt với một thế giới không chỉ với 3-5 mô hình khổng lồ, mà còn là một thế giới bao gồm hàng triệu mô hình với các chi phí khác nhau. sự đánh đổi hiệu suất. Một mạng thông minh đan xen (tổ ong).
Điều này đặt ra một vấn đề phối hợp rất lớn: một vấn đề là các ưu đãi về blockchain và tiền điện tử phải được bố trí hợp lý để giúp giải quyết.
Các lĩnh vực đầu tư cốt lõi của DeAI
Phần mềm đang ăn mòn thế giới. AI đang ăn phần mềm. Và AI về cơ bản là dữ liệu và điện toán.
Delphi xem xét các thành phần trong ngăn xếp này:
Đơn giản hóa ngăn xếp AI x Crypto
cơ sở hạ tầng
Do AI được hỗ trợ bởi dữ liệu và tính toán, cơ sở hạ tầng DeAI cố gắng thu thập dữ liệu và tính toán hiệu quả nhất có thể, thường sử dụng các ưu đãi bằng tiền điện tử. Như chúng tôi đã đề cập trước đó, đây là phần thử thách nhất trong quá trình cạnh tranh, nhưng xét đến quy mô của thị trường cuối cùng, đây cũng có thể là phần bổ ích nhất.
tính toán
Giao thức đào tạo phân tán và thị trường GPU cho đến nay vẫn bị hạn chế bởi độ trễ, nhưng họ hy vọng sẽ hài hòa phần cứng có khả năng không đồng nhất để cung cấp điện toán theo yêu cầu, chi phí thấp hơn cho những giải pháp tích hợp của gã khổng lồ. Các công ty như Gensyn, Prime Intellect và Neuromesh đang thúc đẩy sự phát triển của đào tạo phân tán, trong khi các công ty như io.net, Akash, Aethir và các công ty khác đang cho phép suy luận chi phí thấp gần hơn với trí tuệ biên.
Dự án phân bổ hốc sinh thái dựa trên nguồn cung tổng hợp
dữ liệu
dữ liệu
Trong thế giới trí tuệ phổ biến dựa trên các mô hình nhỏ hơn, chuyên biệt hơn, tài sản dữ liệu ngày càng có giá trị và có thể kiếm tiền được.
Cho đến nay, DePIN được đánh giá cao nhờ khả năng xây dựng mạng phần cứng với chi phí thấp hơn so với các doanh nghiệp sử dụng nhiều vốn như các công ty viễn thông. Tuy nhiên, thị trường tiềm năng lớn nhất cho DePIN sẽ nằm ở việc thu thập các loại tập dữ liệu mới sẽ chảy vào các hệ thống thông minh trên chuỗi: giao thức proxy (sẽ thảo luận sau).
Trên thế giới này, lao động, thị trường tiềm năng lớn nhất thế giới, đang bị thay thế bởi dữ liệu và điện toán. Trong thế giới này, cơ sở hạ tầng De AI cung cấp cách thức cho những người không rành về kỹ thuật nắm bắt phương tiện sản xuất và đóng góp cho nền kinh tế nối mạng sắp tới.
phần mềm trung gian
Mục tiêu cuối cùng của DeAI là cho phép tính toán tổng hợp hiệu quả. Giống như thủ đô Lego của DeFi, DeAI bù đắp cho sự thiếu hiệu suất tuyệt đối ngày nay bằng khả năng kết hợp không được phép, khuyến khích một hệ sinh thái mở gồm phần mềm và các nguyên tắc điện toán cơ bản kết hợp theo thời gian, do đó (hy vọng) sẽ vượt qua các nguyên tắc điện toán và phần mềm hiện có.
Nếu Google là cực đoan của “tích hợp” thì DeAI đại diện cho cực đoan của “tính mô-đun”. Như Clayton Christensen nhắc nhở, trong các ngành công nghiệp mới nổi, các phương pháp tiếp cận tích hợp có xu hướng dẫn đầu bằng cách giảm xung đột trong chuỗi giá trị, nhưng khi lĩnh vực này phát triển, chuỗi giá trị mô-đun sẽ cải thiện khả năng cạnh tranh bằng cách tăng tính cạnh tranh trong từng lớp của chuỗi giá trị và hiệu quả chi phí:
AI tích hợp và mô-đun
Chúng tôi rất lạc quan về một số danh mục rất quan trọng để hiện thực hóa tầm nhìn mô-đun này:
lộ trình
Trong một thế giới trí tuệ bị phân mảnh, làm thế nào bạn có thể chọn đúng mẫu mã và thời điểm với mức giá tốt nhất? Các công cụ tổng hợp bên cầu luôn nắm bắt được giá trị (xem lý thuyết tổng hợp) và khả năng định tuyến là rất quan trọng để tối ưu hóa đường cong Pareto giữa hiệu suất và chi phí trong thế giới trí tuệ được nối mạng:
Bittensor đã đi đầu trong thế hệ sản phẩm đầu tiên, nhưng một số đối thủ cạnh tranh đã xuất hiện.
Với "nhận thức về tình hình" và khả năng tự cải thiện theo thời gian, Allora tổ chức các cuộc thi giữa các mô hình khác nhau trong các "chủ đề" khác nhau và đưa ra các dự đoán trong tương lai dựa trên độ chính xác lịch sử trong các điều kiện cụ thể.
Morpheus đặt mục tiêu trở thành một "bộ định tuyến theo nhu cầu" cho các trường hợp sử dụng Web3 - về cơ bản là một tác nhân gốc nguồn mở có thể nắm bắt bối cảnh liên quan của người dùng và có thể đi qua các khối xây dựng mới nổi của cơ sở hạ tầng "điện toán tổng hợp" của DeFi hoặc Web3 . "Apple Intelligence" để truy vấn định tuyến hiệu quả.
Các giao thức tương tác của tác nhân, chẳng hạn như Theoriq và Autonolas, nhằm mục đích đẩy việc định tuyến mô-đun lên mức cao nhất, cho phép hệ sinh thái tổng hợp, có thể kết hợp của các Tác nhân hoặc thành phần linh hoạt trở thành các dịch vụ trên chuỗi hoàn chỉnh.
Nói tóm lại, trong một thế giới mà trí thông minh đang bị phân mảnh nhanh chóng, các công cụ tổng hợp bên cung và bên cầu sẽ đóng một vai trò cực kỳ mạnh mẽ. Nếu Google là một công ty trị giá 2 triệu đô la lập chỉ mục thông tin của thế giới, thì người chiến thắng trong bộ định tuyến phía cầu -- cho dù đó là giải pháp Apple, Google hay Web3 -- là công ty lập chỉ mục trí thông minh của tác nhân, điều này sẽ tạo ra quy mô lớn hơn.
bộ đồng xử lý
Do tính chất phi tập trung của nó, blockchain bị hạn chế rất nhiều cả về dữ liệu và tính toán. Làm cách nào để đưa các ứng dụng AI tính toán và sử dụng nhiều dữ liệu mà người dùng cần vào blockchain? Thông qua bộ đồng xử lý!
Lớp ứng dụng của bộ đồng xử lý trong Crypto
Chúng đều là những "nhà tiên tri" cung cấp các công nghệ khác nhau để "xác minh" rằng dữ liệu hoặc mô hình cơ bản đang được sử dụng là hợp lệ. Cách tiếp cận này có thể giảm thiểu các giả định về độ tin cậy mới trên chuỗi đồng thời cải thiện đáng kể khả năng của nó. Cho đến nay, đã có nhiều dự án sử dụng các phương pháp zkML, opML, TeeML và kinh tế tiền điện tử với những điểm mạnh và điểm yếu khác nhau:
So sánh bộ đồng xử lý
Ở cấp độ cao hơn, bộ đồng xử lý đóng vai trò quan trọng trong việc làm cho hợp đồng thông minh trở nên thông minh—cung cấp giải pháp giống như “kho dữ liệu” để thực hiện các truy vấn nhằm mang lại trải nghiệm trên chuỗi được cá nhân hóa hơn hoặc để xác minh rằng một suy luận nhất định đã được hoàn thành chính xác.
Các mạng TEE (Thực thi đáng tin cậy) như Super, Phala và Marlin gần đây ngày càng trở nên phổ biến do tính thực tế và khả năng lưu trữ các ứng dụng quy mô lớn.
Nhìn chung, bộ đồng xử lý rất quan trọng trong việc kết hợp một chuỗi khối có tính xác định cao nhưng hiệu suất thấp với một tác nhân hiệu suất cao nhưng có xác suất. Nếu không có bộ đồng xử lý, AI sẽ không có mặt trong thế hệ blockchain này.
Ưu đãi dành cho nhà phát triển
Nhìn chung, bộ đồng xử lý rất quan trọng trong việc kết hợp một chuỗi khối có tính xác định cao nhưng hiệu suất thấp với một tác nhân hiệu suất cao nhưng có xác suất. Nếu không có bộ đồng xử lý, AI sẽ không tồn tại trong thế hệ blockchain này.
Ưu đãi dành cho nhà phát triển
Một trong những vấn đề lớn nhất với sự phát triển nguồn mở của AI là thiếu động lực để làm cho nó bền vững. Việc phát triển AI đòi hỏi nhiều vốn và chi phí cơ hội của cả công việc tính toán và kiến thức AI đều rất cao. Nếu không có các biện pháp khuyến khích thích hợp để khen thưởng những đóng góp nguồn mở, lĩnh vực này chắc chắn sẽ thua các siêu máy tính siêu tư bản.
Từ Sentiment đến Pluralis, Sahara AI và Mira, mục tiêu của các dự án này là khởi động các mạng lưới cho phép các mạng lưới phi tập trung của các cá nhân đóng góp vào trí tuệ mạng đồng thời đưa ra các ưu đãi phù hợp.
Bằng cách bù đắp nó trong mô hình kinh doanh, tốc độ kết hợp của nguồn mở sẽ tăng tốc - mang lại cho các nhà phát triển và nhà nghiên cứu AI một giải pháp thay thế toàn cầu cho các công ty công nghệ lớn và triển vọng được trả hậu hĩnh dựa trên giá trị được tạo ra.
Tuy rất khó để làm được điều này và sự cạnh tranh ngày càng khốc liệt nhưng thị trường tiềm năng ở đây là rất lớn.
mô hình GNN
Các mô hình ngôn ngữ lớn phân đoạn các mẫu trong thư viện văn bản lớn và học cách dự đoán từ tiếp theo, trong khi mạng thần kinh đồ thị (GNN) xử lý, phân tích và tìm hiểu dữ liệu có cấu trúc biểu đồ. Vì dữ liệu trên chuỗi chủ yếu bao gồm các tương tác phức tạp giữa người dùng và hợp đồng thông minh, hay nói cách khác là biểu đồ, GNN dường như là một lựa chọn hợp lý để hỗ trợ các trường hợp sử dụng AI trên chuỗi.
Các dự án như Pond và RPS đang cố gắng thiết lập các mô hình cơ bản cho web3, có thể áp dụng trong giao dịch, Defi và thậm chí cả các trường hợp sử dụng xã hội, chẳng hạn như:
- Dự đoán giá: Mô hình hành vi trên chuỗi dự đoán giá, chiến lược giao dịch tự động, phân tích tâm lý
- Tài chính AI: Tích hợp với các ứng dụng DeFi hiện có, chiến lược lợi nhuận nâng cao và sử dụng thanh khoản, quản lý/quản lý rủi ro tốt hơn
- Tiếp thị trên chuỗi: airdrop/định vị được nhắm mục tiêu nhiều hơn, công cụ đề xuất dựa trên hành vi trên chuỗi
Những mô hình này sẽ sử dụng nhiều các giải pháp kho dữ liệu như Không gian và Thời gian, Subsquid, Covalent và Hyperline, những giải pháp mà tôi rất lạc quan.
GNN có thể chứng minh rằng mô hình lớn của blockchain và kho dữ liệu Web3 là những công cụ phụ trợ thiết yếu, tức là cung cấp các chức năng OLAP (xử lý phân tích trực tuyến) cho Web3.
ứng dụng
Theo tôi, Đại lý trực tuyến có thể là chìa khóa để giải quyết các vấn đề phổ biến về trải nghiệm người dùng của tiền điện tử, nhưng quan trọng hơn, chúng tôi đã đầu tư hàng tỷ đô la vào cơ sở hạ tầng Web3 trong thập kỷ qua, nhưng việc sử dụng phía cầu lại rất ít. .
Đừng lo lắng, đã có các Đặc vụ ở đây...
Điểm kiểm tra AI tăng lên ở nhiều khía cạnh khác nhau của hành vi con người
Có vẻ hợp lý khi các tác nhân này tận dụng cơ sở hạ tầng mở, không cần cấp phép—các khoản thanh toán mở rộng và điện toán có thể kết hợp—để đạt được các mục tiêu cuối cùng phức tạp hơn. Trong nền kinh tế thông minh được nối mạng sắp tới, dòng chảy kinh tế có thể không còn là B -> B -> C mà là người dùng -> Tác nhân -> mạng máy tính -> Tác nhân -> người dùng. Kết quả cuối cùng của luồng này là một thỏa thuận đại lý. Các doanh nghiệp dựa trên ứng dụng hoặc dịch vụ có chi phí hoạt động hạn chế và chủ yếu hoạt động dựa trên các tài nguyên trên chuỗi. Chi phí đáp ứng nhu cầu của người dùng cuối (hoặc của nhau) trong một mạng tổng hợp thấp hơn nhiều so với các doanh nghiệp truyền thống. Giống như lớp ứng dụng của Web2 chiếm phần lớn giá trị, tôi cũng là người hâm mộ lý thuyết "giao thức proxy béo" trong DeAI. Theo thời gian, việc thu thập giá trị sẽ di chuyển lên cao hơn trong ngăn xếp.
Tích lũy giá trị trong AI sáng tạo
Google, Facebook và Blackrock tiếp theo có thể là các giao thức proxy và các thành phần để triển khai chúng đang xuất hiện.
Kết thúc của DeAI
AI sẽ thay đổi hình dạng nền kinh tế của chúng ta. Ngày nay, thị trường kỳ vọng việc thu được giá trị này sẽ chỉ giới hạn ở một số công ty lớn ở Bờ Tây Bắc Mỹ. Và DeAI đại diện cho một tầm nhìn khác. Tầm nhìn về một mạng thông minh mở, có thể kết hợp với phần thưởng và đền bù cho những đóng góp dù nhỏ cũng như quyền sở hữu/quản lý tập thể nhiều hơn.
Mặc dù một số tuyên bố của DeAI bị phóng đại và nhiều dự án đang giao dịch ở mức giá cao hơn đáng kể so với mức giá thực tế hiện tại của chúng, nhưng quy mô của cơ hội có vẻ đáng kể. Đối với những người có sự kiên nhẫn và tầm nhìn xa, tầm nhìn cuối cùng của DeAI về điện toán thực sự có thể kết hợp được có thể biện minh cho chính blockchain.
Tất cả bình luận