9 февраля 2024 г. | Лаобай ABCDE

Спустя более года после выпуска ChatGPT, в последнее время на рынке снова оживилась дискуссия об AI+Crpyo. ИИ рассматривается как один из самых важных треков на бычьем рынке за 24-25 лет. Даже сам Бутерин опубликовал " Перспективы и проблемы приложений криптовалюты и искусственного интеллекта» (Crypto+AI Application Prospects and Challenges) обсуждает возможные направления исследования AI+Cryto в будущем.

В этой статье не будет слишком много субъективных прогнозов, а просто с точки зрения первичного рынка мы кратко разберем предпринимательские проекты, объединяющие AI и Crypto, наблюдавшиеся в прошлом году, и посмотрим, под какими углами выходят на рынок предприниматели. какие достижения уже достигнуты и какие области еще изучаются.

1. Цикл ИИ+Крипто

За 23 года мы говорили о десятках проектов AI+Crypto, и среди них можно увидеть очевидные циклы.

До выпуска ChatGPT в конце 2022 года на вторичном рынке было очень мало блокчейн-проектов, связанных с ИИ. Основные из них, о которых может подумать каждый, — это FET, AGIX и другие устоявшиеся проекты. проекты на первичном рынке.

Можно сказать, что с января по май 2023 года это первый концентрированный период вспышки проектов ИИ. В конце концов, Chatgpt оказал огромное влияние на людей. Многие старые проекты на вторичном рынке перешли на путь ИИ, а первичный рынок почти еженедельный.Все могут говорить о проектах AI+Crypto. Точно так же проекты искусственного интеллекта в этот период кажутся относительно простыми. Многие из них представляют собой проекты «подражания» + «цепной модификации», основанные на ChatGPT. Практически нет основных технических барьеров. Наша собственная команда разработчиков часто тратит средства. Базовую структуру проекта можно воспроизводится всего за один-два дня. Это также привело к тому, что в тот период мы говорили о множестве проектов ИИ, но в итоге ничего не было сделано.

Вторичный рынок начал становиться медвежьим с мая по октябрь.Интересно, что количество AI-проектов на первичном рынке также резко сократилось в этот период.И только в последние месяц или два их число снова стало активным.Что касается AI+Crypto на маркете Также пополняются обсуждения, статьи и т.д. Мы снова вышли на «большую сцену», где каждую неделю мы можем встречаться с проектами ИИ. Спустя полгода становится очевидным, что новая партия AI-проектов имеет четкое представление о треке AI, реализации бизнес-сценариев, а сочетание AI + Crypto значительно улучшилось по сравнению с первой партией AI Hype. Хотятехнические барьеры по-прежнему не сильны, нообщая зрелость достигла более высокого уровня. И только на 24-м году жизни мы наконец сделали первую ставку на трек AI+Crpyto.

2. AI+Крипто трек

Бутерин дал прогноз, исходя из нескольких относительно абстрактных измерений и точек зрения, в статье «Перспективы и вызовы»:

Мы суммируем эти проекты искусственного интеллекта, которые в настоящее время представлены на первичном рынке, с более конкретной и прямой точки зрения. Большинство проектов AI+Crypto сосредоточены вокруг ядра Crypto, которое представляет собой «техническую (или политическую) децентрализацию + коммерческую активизацию».

О децентрализации и говорить нечего, что уж говорить о Web3... По категории активизации ее можно условно разделить на три основных направления:

Активизация вычислительных мощностей

Это относительно плотный трек, потому что помимо различных новых проектов есть еще Pivot многих старых проектов, таких как Akash на Cosmos и Nosana на Solana. После Pivot токены взлетели до небес. Это отражает оптимизм рынка в отношении ИИ. ​​Хотя RNDR фокусируется на децентрализованном рендеринге, на самом деле он может служить ИИ. Поэтому многие классификации также относят все продукты, связанные с вычислительной мощностью, такие как RNDR, к ИИ-треку.

Это относительно плотный трек, потому что помимо различных новых проектов есть еще Pivot многих старых проектов, таких как Akash на Cosmos и Nosana на Solana. После Pivot токены взлетели до небес. Это отражает оптимизм рынка в отношении ИИ. ​​Хотя RNDR фокусируется на децентрализованном рендеринге, на самом деле он может служить ИИ. Поэтому многие классификации также относят все продукты, связанные с вычислительной мощностью, такие как RNDR, к ИИ-треку.

Активизацию вычислительной мощности можно разделить на два направления в зависимости от использования вычислительной мощности:

Один из них — «децентрализованная вычислительная мощность, используемая для обучения ИИ», представленная Gensyn;

Одним из них является «децентрализованная вычислительная мощность, используемая для рассуждений ИИ», представленная большинством проектов Pivot и новых проектов;

На этом треке можно увидеть очень интересный феномен, или можно сказать, что цепочка презрения не оптимистична:

Традиционный ИИ → Децентрализованное мышление → Децентрализованное обучение

Причина в основном техническая, поскольку обучение ИИ (особенно больших моделей ИИ) включает в себя огромные объемы данных, и что еще более преувеличено, чем требования к данным, — это требования к пропускной способности, вызванные высокоскоростной передачей этих данных. В текущей среде больших моделей Transformer для обучения этих больших моделей требуется большое количество высокопроизводительных видеокарт уровня 4090/профессиональных видеокарт AI H100, приобретаемых матрицей вычислительной мощности + каналов связи уровня 100G, состоящих из NVLink и профессиональных оптоволоконных коммутаторов. Вы говорите, что эту штуку можно реализовать децентрализованно, хм...

Для рассуждения ИИ требуется гораздо меньшая вычислительная мощность и пропускная способность связи, чем для обучения ИИ. Вероятность децентрализации, естественно, намного выше, чем у обучения. Вот почему большинство проектов, связанных с вычислительной мощностью, связаны с рассуждениями, а обучение - это, по сути, только Gensyn. такой крупный игрок, как Together, который собрал более 100 миллионов юаней. Но в то же время с точки зрения экономической эффективности и надежности, по крайней мере на данном этапе, централизованная вычислительная мощность все еще намного лучше, чем децентрализованное мышление.

Нетрудно объяснить, почему, глядя на децентрализованное мышление и децентрализованное обучение, они думают: «Вы вообще этого не сможете сделать», в то время как традиционный ИИ смотрит на децентрализованное обучение и рассуждение и думает, что «обучение технически нереально» и «рассуждение нереально». является коммерчески ненадежным». Спектр».

Некоторые люди говорят, что когда BTC/ETH впервые появился, все также говорили, что эта модель подсчета всех распределенных узлов не является надежной по сравнению с облачными вычислениями, но разве в конце концов это не сработало? Дальше все зависит от будущих потребностей в обучении ИИ и обосновании ИИ таких аспектов, как правильность, защищенность от несанкционированного вмешательства и избыточность.

Активизация моделей

Это также путь, на котором проекты собираются вместе, и это также путь, который легче понять, чем капитализация вычислительных мощностей, потому что одним из самых известных приложений после того, как ChatGPT стал популярным, является Character.AI. Вы можете посоветоваться с такими мудрецами, как Сократ и Конфуций, пообщаться со знаменитостями, такими как Маск и Ультрачеловек Сэм, и даже влюбиться в виртуальных кумиров, таких как Хацунэ Мику и Райден-Генерал.Все это — прелести больших языковых моделей. Концепция AI-агента глубоко укоренилась в сердцах людей благодаря Feature.AI.

Что, если такие агенты, как Конфуций, Маск и Громовой генерал, являются NFT?

Разве это не AI X Crypto? !

Разве это не AI X Crypto? !

Поэтому речь идет не столько об активизации модели, сколько об активизации Агента, построенного на основе большой модели. Ведь саму большую модель нельзя поставить на цепочку. Речь идет скорее об отображении Агента на модели в NFT для создания «модельного» ИИ «активизации»

Сейчас в кругу есть агенты, которые могут научить вас учить английский, а есть и агенты, которые могут в вас влюбиться. Есть всевозможные агенты, включая поиск агентов и производные проекты, такие как Market Place.

Общая проблема на этом пути заключается в том, что нет никаких технических барьеров. По сути, это NFTизация персонажа.AI. Наши технические мастера в In-House использовали существующие инструменты и платформы с открытым исходным кодом для создания машины, которая говорит как BMAN и звучит как БМАН за одну ночь.Агент БМАН. Во-вторых, степень интеграции с блокчейном очень мала, что-то вроде Gamefi NFT на ETH.По сути, метаданные могут быть только URL-адресом или хешем, модель/агент находится на облачном сервере, а транзакции в цепочке являются только Это всего лишь вопрос собственности.

Активизация моделей/агентов по-прежнему будет одним из наиболее важных направлений для AI Appear.

Капитализация данных

Капитализация данных логически является наиболее подходящей для AI+Crypto, поскольку в большинстве традиционных методов обучения ИИ можно использовать только видимые данные в Интернете, или, если быть более точным, данные трафика из общедоступного доступа, на долю которых может приходиться менее 10-20%, больше данных. на самом деле находится в трафике частного домена (включая личные данные). Если эти данные трафика можно использовать для обучения или точной настройки больших моделей, мы определенно можем использовать их в различных вертикальных областях. Иметь более профессионального агента/бота.

Какой лозунг у Web3 лучше всего: «Читай, пиши, владей!»

Затем с помощью AI+Crypto, под руководством децентрализованных стимулов, это звучит как очень логичный подход, чтобы выпустить данные личного и эгоистического потока, капитализировать их и обеспечить более качественные и богатые «пайки» для крупных моделей. Действительно, существует несколько команд. интенсивно работаю в этой области.

Однако самая большая трудность на этом пути заключается в том, что данные сложно стандартизировать, как и вычислительную мощность. Децентрализованная вычислительная мощность Модель вашей видеокарты можно напрямую преобразовать в вычислительную мощность, но количество, качество, использование и другие параметры частных данных трудно измерить.Если децентрализованная вычислительная мощность соответствует стандарту ERC20, то децентрализованная вычислительная мощность данных обучения ИИ немного похоже на ERC721, и это по-прежнему проект PunkAzuki со многими чертами, смешанными вместе. Сложность ликвидности и рынка ничуть не сложнее, чем ERC20, поэтому в настоящее время выполняются проекты капитализации данных ИИ. немного трудно двигаться вперед.

Еще одна вещь, которую стоит упомянуть в треке данных, — это децентрализованная аннотация. Заглавные буквы данных используются на этапе «сбора данных», и собранные данные необходимо обработать перед передачей в ИИ. В этом и заключается цель шага аннотации данных. В настоящее время этот шаг в основном представляет собой централизованный трудоемкий труд. Использовать децентрализованные вознаграждения в токенах, чтобы сделать эту трудовую работу децентрализованной, пометить ее как «Заработок» или распределить работу аналогично краудсорсинговой платформе. Мы видели небольшое количество команд, работающих в настоящее время в этой области.

3. Недостающий кусочек головоломки AI+Crypto

Давайте кратко поговорим о недостающих частях головоломки с нашей точки зрения.

Одним из них являются технические барьеры. Как упоминалось ранее, подавляющее большинство проектов AI+Crypto почти не имеют барьеров по сравнению с традиционными проектами AI в Web2. Они больше полагаются на экономические модели и стимулы в виде токенов, чтобы приложить усилия к внешнему интерфейсу, рынку и операциям.Конечно, это Понятно, что децентрализация и распределение ценностей являются сильными сторонами Web3, однако отсутствие основных барьеров неизбежно приведет к ощущению X, чтобы зарабатывать. Я по-прежнему с нетерпением жду новых команд, таких как RNDR, материнской компании OTOY, с основными технологиями, которые проявят свои таланты в криптовалюте.

Второе – это текущая ситуация практикующих. Что касается того, что наблюдалось до сих пор, некоторые команды предпринимателей в треке AI X Crypto очень хорошо знают AI, но не имеют глубокого понимания Web3. Некоторые команды являются крипто-родными, но имеют ограниченные достижения в области искусственного интеллекта. Это очень похоже на раннюю версию Gamefi: либо они хорошо знают игры и думают о модификации игровой цепочки Web2, либо они хорошо знают Web3 и думают об инновациях и оптимизации различных моделей добычи золота. Matr1x - первая команда, которую мы встретили на треке Gamefi, которая имеет двойное понимание игр и криптографии. Вот почему я уже писал, что Matr1x - один из трех проектов, на которые я «решил, как только мы поговорили». об этом» через 23 года. Мы с нетерпением ждем этого. В 2024 году вы увидите команду, которая разбирается в двойном превосходстве в области искусственного интеллекта и криптографии.

Третье – это бизнес-сцена. ИИ Сочетание ИИ и криптографии в различных проектах, наблюдаемых в настоящее время на рынке, является несколько «жестким» или «грубым» и не обеспечивает оптимальную конкурентоспособность или компонуемость ИИ или криптографии. связанный. Например, наша команда внутренних исследований и разработок продумала и разработала лучший метод комбинирования. ждать.

Вы спросите, почему мы, венчурные капиталисты, можем продумывать определенные сценарии раньше предпринимателей на рынке? Потому что в нашей команде по искусственному интеллекту работают семь замечательных людей, пятеро из которых имеют докторскую степень в области искусственного интеллекта. Что касается понимания криптовалюты командой ABCDE, вы знаете…

Последнее, что я хочу сказать, это то, что хотя AI x Crypto еще очень рано и незрело с точки зрения первичного рынка, это не мешает нам с оптимизмом смотреть на то, что AI является одним из основных направлений. В конце концов, ИИ освобождает производительность, а блокчейн освобождает производственные отношения. Есть ли лучший способ совместить эти два фактора? :)

О АБКДЕ

ABCDE — это венчурный капитал, специализирующийся на ведущих инвестициях в ведущих разработчиков криптовалют.Он был основан соучредителем Huobi Ду Цзюнем, который работает в криптоиндустрии более 10 лет, и BMAN, бывшим предпринимателем в области Интернета и криптовалют. Соучредители ABCDE с нуля создали многомиллиардные компании в криптоиндустрии. Поскольку мы предприниматели, мы лучше понимаем предпринимателей. Мы создали комплексную экосистему для ABCDE Builder, включающую листинговые компании (1611.HK), биржи (Huobi), компании SAAS (ChainUP), средства массовой информации (CoinTime.com) и платформы разработчиков (BeWater.xyz).

Твиттер: https://twitter.com/ABCDLabs

Сайт: ABCDE.com.

Твиттер: https://twitter.com/ABCDLabs

Веб-сайт: www.ABCDE.com