Введение

Поиск свежей альфы на временной шкале включает в себя пробирание через горячий мусор. Когда барьером для входа в проект, способный быстро собрать 5-6 цифр, является лишь полусвязная биография и какой-то приличный брендинг, мошенники будут придерживаться каждого нового нарратива, который они смогут найти. И поскольку все в TradFi запрыгивают на подножку поезда ИИ, нарратив «Крипто-ИИ» увеличил эту проблему до 11.

Проблема с подавляющим большинством этих проектов заключается в том, что:

• Большинству криптопроектов не нужен искусственный интеллект
• Большинству проектов искусственного интеллекта не нужна криптовалюта

Все DEX не нуждаются во встроенном AI-помощнике, и каждому чат-боту не нужен сопутствующий токен для стимулирования его кривой принятия. Вталкивание искусственного интеллекта в криптовалюты (и криптовалют в искусственный интеллект, кстати) вывело меня на грань безумия, когда я это делалмое первоначальное погружение в повествованиенекоторое время назад.

Плохие новости? Продолжение текущего пути дальнейшей централизации этой технологии заканчивается слезами, и огромное количество поддельных проектов 'ИИ x Крипто' становится помехой на пути изменения хода событий.

Хорошие новости? В конце тоннеля виднеется свет. Иногда искусственный интеллект действительно выигрывает от крипто-экономики. Точно так же есть некоторые случаи использования крипто, где искусственный интеллект может решить реальные проблемы.

В сегодняшней статье мы собираемся заняться этими ключевыми пересечениями. Небольшие очаги инноваций, где эти узкоспециализированные идеи перекрываются, чтобы образовать целое, превосходящее сумму его частей.

Общий обзор стека искусственного интеллекта

Ниже приведено, как я люблю думать об различных вертикалях, участвующих в "Крипто-ИИ" пищевой цепи (Мне также нравится Tommy's, если вы хотите копнуть немного глубже. Обратите внимание, что это крайне упрощенный взгляд, но, надеюсь, это поможет создать предпосылки.

На высоком уровне вот как это все работает вместе:

• Данные собираются в масштабах масштаба.
• Эти данные обрабатываются, чтобы машины понимали, как их усваивать и применять.
• Модели обучаются на этих данных для создания общей модели.
• Затем его можно настроить для решения конкретных задач.
• Наконец, эти модели развернуты и размещены так, чтобы приложения могли обращаться к ним за полезными реализациями.
• Все это требует огромного количества вычислительных ресурсов, которые могут быть запущены локально или взяты из облака.

Давайте изучим каждый из этих секторов, уделяя особое внимание тому, как различные крипто-экономические дизайны могут быть использованы для улучшения стандартного рабочего процесса.

Крипто дает открытому исходному коду шанс на борьбу

Вся методология разработки "закрытого исходного кода" против "открытого исходного кода" восходит к дебатам Windows-Linux иЗнаменитый аргумент Эрика Реймонда о "Соборе против базара"И хотя Linux сегодня широко используется среди любителей, около 90% пользователейВыберите Windows. Почему? Стимулы.

Разработка с открытым исходным кодом, по крайней мере с внешней стороны, имеет множество преимуществ. Это позволяет максимальному количеству людей участвовать и вносить свой вклад в процесс разработки. Но в этой бесголовой структуре у вас нет единого указания. У вас нет генерального директора, который мотивирован разместить свой продукт в руках как можно большего числа людей, чтобы максимизировать свою прибыль. В разработке с открытым исходным кодом вы рискуете, что проект превратится в химеру, разделяясь на разные ветви на каждом перекрестке в философии проектирования.

И каков лучший способ согласовать стимулы? Создайте систему, которая поощряет поведение, способствующее достижению вашей цели. Другими словами, передайте деньги в руки актеров, которые приближают нас к нашим целям. С крипто, это можно закодировать в законе.

Мы собираемся рассмотреть некоторые проекты, делающие именно это.

Децентрализованные сети физической инфраструктуры (DePINs)

«О, давай, опять эта фигня?» Да, я знаю, что рассказ о DePIN был избит не меньше, чем сам ИИ, но дайте мне минуту. Я умру на этом холме, утверждая, что DePIN - это один из случаев использования крипты, который действительно имеет шанс изменить мир. Подумайте об этом.

В чем крипто действительно хорошо? Устранение посредников и поощрение активности.

Оригинальное видение биткойна как денег от равного к равному стремилось исключить банки из уравнения. Точно так же современные DePINs стремятся вытеснить централизующие силы и ввести в действие динамику доказуемо справедливого рынка. И, как мы увидим, эта архитектура идеально подходит для краудсорсинга сетей, соприкасающихся с искусственным интеллектом.

DePINs используют ранние токен-эмиссии для увеличения предложения (поставщиков), в надежде привлечь устойчивый спрос со стороны потребителей. Это призвано решить проблема холодного стартановых рынков.

Это означает, что ранние поставщики аппаратного и программного обеспечения («узлы») зарабатывают кучу токенов и немного денег. По мере поступления денег от пользователей, использующих эти узлы (строителей МЛ, в нашем случае), это начинает компенсировать уменьшение эмиссии со временем, пока не будет создана полностью самообеспечивающаяся экосистема (что может занять годы). Ранние принимающие такие мерыГелийиHivemapperпоказал, насколько эффективным может быть этот дизайн.

Сети передачи данных, взгляд на Grass

GPT-3, как утверждается, был обучен на 45TB чистых текстовых данных, что эквивалентно примерно 90 миллионам романов (ии все же оно все еще не может нарисовать чертов круг). С GPT-4 и -5 требуетсябольше данных, чем буквально существует на поверхностном веб-сайте, назвать искусственный интеллект жаждущим данных - это преуменьшение десятилетия.

Если вы не в числе топовых игроков (OpenAI, Microsoft, Google, Facebook), то получение этих данных крайне сложно. Обычной тактикой для большинства является веб-скрапинг, что вполне нормально, пока вы не попытаетесь ускорить процесс. Если у вас есть один экземпляр Amazon Web Services (AWS), который пытается сканировать множество сайтов, вас быстро ограничат по скорости. Вот где появляется Grass.

Grass connects more than two million devices, organizing them to scrape websites from users’ own IP addresses, collect it, structure it, and sell it to these AI companies in desperate need of data. For their trouble, users that contribute to the Grass Network can earn a steady stream of income, courtesy of the AI companies utilizing their data.

Конечно, токена пока нет, но будущий токен $GRASS может улучшить предложение для пользователей, чтобы скачать их браузерное расширение (или мобильное приложение). Не то чтобы им это было нужно, учитывая уже проведенную мастерскую реферальную кампанию, благодаря которой было привлечено больше пользователей, чем могли представить себе другие проекты.

Сети GPU, взгляд на io.net

Возможно, даже более важной, чем данные, является вычислительная мощность. Знали ли вы, что Китай потратил больше денег на графические процессоры, чем на нефть в 2020и2021. Абсолютно безумно, но это только начало. До свидания, нефтедоллар, дай дорогу вычислительной монете.

Источник: Отчет Messari State of DePIN

Сейчас есть много GPUDePINsСуществует множество крипто-проектов, и вот как они в целом работают. С одной стороны у вас есть инженеры/компании по машинному обучению, которым отчаянно необходим вычислительный ресурс. А с другой стороны - центры обработки данных, бездействующие майнинговые установки и любители с неактивными GPU/CPU. Этот глобальный ресурс огромен, но не координирован. Нет простого способа связаться с 10 различными центрами обработки данных с избыточным ресурсом и заставить их торговаться за ваше использование.

Централизованное решение создаст посредника, ориентированного на ренту, чьим стимулом будет извлечение максимальной ценности от каждой стороны, но вот как крипто может помочь.

Крипто умело создает слои рынка, соединяя разрозненные группы покупателей и продавцов эффективным образом. Код не зависит от финансовых интересов акционеров.

io.net выделяется тем, что вводит в действие некоторые новые крутые технологии, которые являются неотъемлемыми для обучения искусственного интеллекта - их кластерную платформу. Традиционное кластеризование включает в себя физическое подключение кучи GPU в одном и том же центре обработки данных, чтобы они могли работать вместе для обучения модели. Но что, если ваше оборудование разбросано по всему миру? IO сотрудничала с Ray (используемым для создания ChatGPT) для разработки кластерного промежуточного программного обеспечения, которое может соединять несоседние GPU. Довольно круто.

И в то время как процесс регистрации в AWS может занять несколько дней, кластеры могут быть запущены на io.net за 90 секунд, 100% без разрешения. Поэтим причинам я могу увидеть, что io.net станет центром для всех остальных GPU DePINs, где они все могут подключиться к своему «IO Engine», чтобы разблокировать встроенную кластеризацию и гладкость присоединения. Возможно только с крипто.

Мои размышления о io.net, их Уникальные Торговые Позиции (УТП), и как они поддерживают следующее поколение приложений искусственного интеллекта

Вы заметите, что большинство децентрализованных проектов искусственного интеллекта с амбициозной целью (например, Bittensor, Морфей, Gensyn, Ритуал, Сахара) все имеют явные требования к «вычислениям» - именно здесь должны вступить в силу GPU DePINs. Децентрализованный ИИ нуждается в вычислениях без разрешения.

Играя с инцентивными структурами

Снова возвращаемся к Биткойну для вдохновения. Почему майнеры неустанно выдают хеши с большой скоростью? Потому что они за это платят - Сатоси предложил эту архитектуру, потому что она оптимизирована для безопасности прежде всего. Урок? Встроенные инцентивные структуры этих протоколов определяют конечный продукт, который они производят.

Майнеры биткойна и ораторы Эфириума - игроки, забирающие все свои родные токены, потому что именно это протокол хочет поощрять - участников быть майнерами и стейкерами.

В организации это может происходить от генерального директора, который определяет «видение» или «миссию». Но люди ошибаются и могут свернуть компанию с пути. Компьютерный код, с другой стороны, может лучше сохранять свою концентрацию, чем даже самый усердный рабочий. Давайте взглянем на пару децентрализованных проектов, чьи встроенные токеномики направлены на возвышенные цели.

Сети, построенные на искусственном интеллекте, взгляд на Bittensor

Итак... стимулы.

Постукивает по тупому«Чувак. Что если мы заставим майнеров биткоина создавать искусственный интеллект вместо того, чтобы просто решать бесполезные математические задачи?»

Ну вот, вы создали Bittensor. Ну, как бы.

Цель Bittensor заключается в создании нескольких экспериментальных экосистем для практических занятий с целью создания "коммодифицированного интеллекта" в каждой из них. Это означает, что одна экосистема (известная как подсеть, или "SN" в кратком виде) может быть сосредоточена на разработке языковой модели, другая на финансовой модели, а другие на текстово-речевых технологиях, обнаружении ИИ или генерации изображений (см. в настоящее время активные проектыздесь).

Для сети Bittensor не имеет особого значения, над чем вы хотите работать. Главное, чтобы вы могли доказать, что ваш проект заслуживает финансирования, и поощрения будут поступать. Это цель Владельца подсети, который регистрирует подсеть и настраивает правила своей игры.

Игроки этой «игры» известны как Майнеры. Это инженеры ML/AI и команды, которые строят модели. Они находятся в Тандердоме непрерывного исследования, сражаясь друг с другом за первое место, чтобы заработать больше всего наград.

Валидаторы - это другая сторона медали, ответственные за проведение проверки и оценку работы майнеров соответственно. Если обнаружится, что валидатор сговорился, чтобы поддержать майнера, его исключают.

Помните стимулы:

• Майнеры зарабатывают больше, когда они опережают других майнеров в своей подсети - это толкает развитие искусственного интеллекта вперед.
• Валидаторы зарабатывают больше, когда они точно определяют майнеров с высокой и низкой производительностью - это сохраняет честность подсети.
• Владельцы зарабатывают больше, когда их подсеть производит более полезные модели искусственного интеллекта по сравнению с другими подсетями - это побуждает владельцев оптимизировать свою "игру".

Высокоуровневое разбиение потока вознаграждений TAO на подсети и их участников

Вы можете представить Bittensor как вечную машину для вознаграждения в области развития искусственного интеллекта. Начинающие инженеры по машинному обучению могли бы попробовать что-то создать, предложить идею венчурным капиталистам и попытаться собрать немного денег. Или же они могли бы присоединиться к одной из подсетей Bittensor в качестве майнера, навалять пару задач и заработать кучу TAO. Что кажется проще?

На сети работают несколько первоклассных команд:

• Исследование Нас являются королями открытого исходного кода. Их подсеть переворачивает сценарий, когда дело доходит до тонкой настройки LLM с открытым исходным кодом. Тестируя модели на постоянном потоке синтетических данных, @marketing_novitaleaderboard не может быть подделан (в отличие от традиционных бенчмарков, таких как у HuggingFace).
• Taoshi's Собственная учебная сетьэто в основном фирма по квантовой торговле с открытым исходным кодом. Они поручают своим участникам по машинному обучению создавать торговые алгоритмы для прогнозирования движений цен на активы. Их API Торговые сигналы квантового уровнядля розничных и институциональных пользователей одновременно, и они на пути к значительной прибыльности.
• Cortex.tпокоманда Corcelслужат двойной цели. Во-первых, они стимулируют шахтеров предоставлять доступ к API кремниевых моделей, таких как GPT-4 и Claude-3, обеспечивая непрерывную доступность для строителей. Они также предлагают генерацию синтетических данных, что крайне полезно для обучения моделей, а также для бенчмаркинга (поэтому ими пользуется Nous). Проверьте их инструменты здесь - чатипоиск.

Играйте с бесплатным GPT-4 Turbo, а также лучшими моделями с открытым исходным кодом на Corcel. Можно даже попробовать лучший Bittensor-сгенерированный Nous LLM

Если ничего другого, Bittensor подчеркивает мощь инцентивных структур. Все это стало возможным благодаря крипто-экономике.

Умные агенты, взгляд на Морфея

Теперь мы сможем рассмотреть обе стороны медали с Morpheus, где:

• Крипто-экономические структуры строят искусственный интеллект (Крипто помогает искусственному интеллекту) &
• Приложения с искусственным интеллектом позволяют реализовать новые сценарии использования в крипто (ИИ помогает Крипто)

“Умные агентыЭто просто модели, работающие на основе искусственного интеллекта, которые обучаются на смарт-контрактах. Они знают все тонкости всех основных DeFi-протоколов, где найти доход, где мост, и как определить подозрительные контракты. Они - "автомаршрутизаторы" будущего и, по моему мнению, так будет взаимодействовать со всеми блокчейном через 5-10 лет. Фактически, когда мы дойдем до этой точки, вы даже можете не знать, что используете криптовалюту вообще. Вы просто скажете чат-боту, что хотите переместить некоторые сбережения в другой вид инвестиций, и все это произойдет на заднем плане.

Источник: Github

Морфей воплощает сообщение "поощряй их, и они придут" этого раздела. Их цель - создать платформу, где умные агенты могут распространяться и процветать, каждый развиваясь на успехах предыдущего в экосистеме минимизированных внешних эффектов.

Структура инфляции токенов выделяет четыре основных участника протокола:

• Код - агент строителей.
• Сообщество - создает фронтенд-приложения и инструменты для привлечения новых пользователей в экосистему.
• Compute - предоставляет вычислительную мощность для запуска агентов.
• Капитал - предлагает свой доход, чтобы приводить в действие экономический механизм Морфеуса.

Каждая из этих категорий получает равную долю наград инфляции $MOR (небольшая сумма также сохраняется в качестве резервного фонда), заставляя их:

• Создавайте лучших агентов - создатели получают оплату, когда их агенты используются постоянно. Вместо того чтобы предлагать плагины OpenAI бесплатно, это платит строителям мгновенно.
• Создавайте лучшие интерфейсы/инструменты - создатели получают оплату, когда их творения используются постоянно
• Предоставляйте стабильную вычислительную мощность - провайдеры получают оплату, когда они предоставляют вычисления
• Предоставьте ликвидность проекту - заработайте свою долю MOR за поддержание ликвидности проекта

И хотя существуют другие проекты ИИ/умных агентов (и их целое множество), структура токеномики Morpheus выделяется как 'самый чистый' пример 'покажите мне стимулы, и я вам покажу результат'.

Эти умные агенты - это иллюстрация того, как искусственный интеллект действительно снимает барьеры для крипто-приложений. Пользовательский опыт dApps известно плох (хотя за последние несколько лет было сделано много усовершенствований), и восхождение LLMs поджег пятую точку каждого хотящего-бы основателя в Web2 и Web3. И несмотря на наводнение денежных захватов, такие проекты, как Morpheus и Wayfinder (демо ниже), предлагают представление о том, насколько простой однажды станет транзакция onchain.

Источник: Твиттер

Собрав все это вместе, взаимодействие между этими системами может выглядеть немного как следующее. Обратите внимание, что это смешное упрощенное представление.

Грубое упрощение потенциального будущего состояния крипто-включенного искусственного интеллекта. Да, есть и другие проекты, которые могли бы занять те же ячейки. Снова посмотрите наДиаграмма Томмиесли вы хотите увидеть, как дополнительные инструменты вписываются.

Отделение зерна от плевел - как узнать, когда проект не является полным бредом

Помните наши две широкие категории "Крипто x ИИ":

1. Крипто, который помогает искусственному интеллекту
2. ИИ, который помогает Крипто

На протяжении этой статьи мы в основном изучали #1. Как мы видели, хорошо спроектированная токен-система может подготовить всю экосистему к успеху.

#1 - Крипто, которое помогает искусственному интеллекту

Архитектуры DePIN могут помочь стимулировать рынки, а творческие структуры поощрения токенов могут координировать усилия к некогда недостижимым целям для проектов с открытым исходным кодом. И, да, есть еще несколько других законных пересечений, которые я не рассмотрел в целях краткости:

• Децентрализованное хранение
• Доверенные выполнения среды (TEE)
• RAG (получение данных в реальном времени)
• Zero Knowledge x Машинное обучение для верификации вывода/происхождения

При принятии решения, имеет ли новый проект действительно что-то предложить, спросите себя:

• Если это производное от другого установленного проекта, является ли оно достаточно отличным, чтобы изменить ситуацию?
• Это просто обернутая версия программного обеспечения с открытым исходным кодом?
• Это проблема, которая получает выгоду от крипто-рельсов, или крипто просто принудительно втискивается?
• Может ли быть действительно 100 различных «Крипто-объятий ХагингФейсов»

#2 - ИИ, который помогает Крипто

Где лично я вижу больше vaporware, это в этой второй категории. Опять же, существуют действительно крутые случаи использования, где модели ИИ могут устранить барьеры в UX крипто, особенно, как уже упоминалось, с умными агентами. Вот еще пара интересных категорий, на которые стоит обратить внимание в мире приложений для крипто, основанных на ИИ:

• Системы с усиленными намерениями - автоматизация операций межцепочечного взаимодействия
• Инфраструктура кошелька
• Инфраструктура мгновенного оповещения как для пользователей, так и для приложений

Если это просто «чатбот с токеном», для меня это чушь. Пожалуйста, перестаньте раздувать это во благо моему здравому смыслу. Также:

• Добавление искусственного интеллекта чудесным образом не обеспечит вашему мертвому приложению/цепочке/инструменту соответствие продукта и рынка
• Никто не будет играть в плохую игру только потому, что в ней есть персонажи ИИ
• Привязка "ИИ" к вашему проекту не делает его интересным

Спасибо, что пришли на мою лекцию TED.

Куда мы идем отсюда

Несмотря на всю шумиху, есть серьезные команды, работающие над воплощением видения «децентрализованного искусственного интеллекта» в жизнь, и это стоит борьбы.

Помимо проектов, поощряющих развитие модели с открытым исходным кодом, децентрализованные сети данных открывают новые возможности для начинающих создателей искусственного интеллекта. Когда подавляющее большинство конкурентов OpenAI не могут позволить себе заключать массовые сделки сReddit, Tumblr, или WordPress, распределенный сбор данных может даже шансы.

Одна компания, вероятно, никогда не будет владеть большей вычислительной мощностью, чем все остальное в мире в совокупности, и с децентрализованными сетями GPU это означает, что у кого-то еще есть возможность сравняться с лидерами. Вам нужен только крипто-кошелек.

Сегодня мы находимся на перепутье. У нас есть необходимые инструменты для децентрализации всей структуры искусственного интеллекта, если мы сосредоточимся только на проектах "Крипто x ИИ", которые действительно стоят чего-то.

Криптовалюта задумывалась для создания крепкой валюты, с которой невозможно было бы 'подшутить', благодаря силе криптографии. И как только эта начинающая технология начинает набирать обороты, появляется новый, более пугающий конкурент.

Вместо того чтобы иметь возможность контролировать только ваши финансы, централизованный искусственный интеллект, в самых голубых случаях, навязывает предвзятость на каждый бит данных, с которыми мы сталкиваемся в повседневной жизни. Он нацелен на обогащение микрокосмоса лидеров технологий в самоподдерживающемся цикле сбора данных, тонкой настройки на интимном уровне и инъекции модели-основной в каждый уголок вашего существования.

Он будет знать вас лучше, чем знаете себя. Он будет знать, какие из ваших кнопок нажимать, чтобы заставить вас смеяться больше, бушевать больше и потреблять больше. И хоть он и кажется, он не отвечает вам.

Как и в начале, крипто является сопротивляющейся силой этой ночной неизбежности централизации искусственного интеллекта. Его способность координировать усилия на пути к целям общности теперь конкурирует с еще более формидабельным противником, чем центральные банки. И на этот раз мы стоим перед часами.

Подписаться

Отказ от ответственности: Автор этого отчета, 563, руководитель исследований в blocmates, очень активен в области крипто и ИИ. Он очень увлечен этими темами, так что можно предположить, что он имеет опыт в отношении практически каждого упомянутого проекта. Он верит в то, чтобы действовать, а не просто говорить.

Предоставленная информация предназначена только для общих информационных целей и не является финансовой, инвестиционной или юридической консультацией. Содержание основано на источниках, которые считаются надежными, но его точность, полнота и своевременность не могут быть гарантированы. Вы полагаетесь на информацию, содержащуюся в этом документе, на свой страх и риск. On Chain Times может содержать прогнозные заявления, связанные с рисками и неопределенностями. Фактические результаты могут существенно отличаться от тех, которые выражены или подразумеваются в таких заявлениях. Авторы могут владеть или не владеть позициями в активах или ценных бумагах, упомянутых в настоящем документе. Они оставляют за собой право покупать или продавать любые активы или ценные бумаги, обсуждаемые в любое время без предварительного уведомления. Важно проконсультироваться с квалифицированным финансовым консультантом или другим специалистом, чтобы понять риски и целесообразность любых инвестиционных решений, которые вы можете принять. Вы несете единоличную ответственность за проведение исследования и комплексную проверку, прежде чем принимать какие-либо инвестиционные решения. Прошлые результаты не свидетельствуют о будущих результатах. Авторы отказываются от какой-либо ответственности за любые прямые, косвенные или косвенные убытки или ущерб, возникшие в результате использования этого документа или его содержания. Получая доступ к On Chain Times, вы соглашаетесь с условиями этого отказа от ответственности.

Отказ от ответственности:

1. Эта статья перепечатана с [ onchaintimes], Все авторские права принадлежат оригинальному автору [563]. Если есть возражения против этого перепечатывания, пожалуйста, свяжитесь Gate Учитькоманда, и они незамедлительно разберутся с этим.
2. Отказ от ответственности: Взгляды и мнения, выраженные в этой статье, принадлежат исключительно автору и не являются какими-либо инвестиционными рекомендациями.
3. Переводы статьи на другие языки выполняются командой Gate Learn. Если не указано иное, копирование, распространение или плагиат переведенных статей запрещены.