TLDR

هذا ليس تقريرًا VC ورديًا آخر حول 'AI + Web3'. نحن متفائلون بدمج كلتا التقنيتين، ولكن النص أدناه هو نداء إلى السلاح. وإلا فلن ينتهي التفاؤل مبررًا.

لماذا؟ لأن تطوير وتشغيل أفضل نماذج الذكاء الاصطناعي يتطلب إنفاق رأس المال الكبير في أحدث وأصعب الأجهزة المتاحة وكذلك البحث والتطوير محدد النطاق جدًا. لصق الحوافز المشفرة لجمع الموارد الخاصة بهذه، كما يفعل معظم مشاريع الذكاء الاصطناعي في Web3، ليس كافيًا لتفوق العشرات من المليارات من الدولارات التي يُضخها الشركات الكبيرة التي تسيطر على تطوير الذكاء الاصطناعي بقبضة قوية. نظرًا لقيود الأجهزة، قد يكون هذا هو النموذج البرمجي الكبير الأول الذي لا يمتلك المهندسون الذكيون والمبدعون خارج المؤسسات الحالية الموارد الكافية لتعطيله.

البرمجيات تقوم بـ "أكل العالم" بشكل أسرع وأسرع، على وشك أن تنطلق بشكل تصاعدي مع تسارع الذكاء الاصطناعي. وكل هذه الـ "كعكة"، مع الأمور كيفما هي الآن، ستذهب إلى الشركات التكنولوجية الكبيرة - بينما يصبح المستخدمون النهائيون، بما في ذلك الحكومات والشركات الكبيرة، ناهيك عن المستهلكين، أكثر اعتمادًا على قوتهم.

عدم توافق المحفزات

لم يكن يمكن أن يتكشف كل هذا في وقت أكثر عدم ملاءمة - مع 90٪ من مشاركي الويب اللامركزي مشغولين بمطاردة الإنجاز الذهبي لتحقيق مكاسب سهلة من تطوير يدفعه السرد. نعم، يتبع المطورون المستثمرين في صناعتنا وليس العكس. يتفاوت الأمر بين الاعتراف المفتوح والدوافع اللاواعية الأكثر دقة، لكن السرديات والأسواق التي تتشكل حولها تدفع الكثير من اتخاذ القرارات في Web3. المشاركون مغمورون جدًا في فقاعة انعكاسية كلاسيكية لا يلاحظون العالم الخارجي، باستثناء السرديات التي تساعد على تقدم هذه الدورة بشكل أكبر. وتعد الذكاء الاصطناعي بوضوح الأكبر، حيث يخضع أيضًا لانفجار خاص به.

لقد تحدثنا مع العديد من الفرق في تقاطع الذكاء الاصطناعي والعملات المشفرة ويمكننا تأكيد أن العديد منها قادرة جدًا ومتحمسة ومتحمسة. ولكن هذا من الطبيعة البشرية أنه عند مواجهتهم بالإغراءات نميل إلى الانحياز إليها ثم نبرر تلك الخيارات بعد الحقيقة.

الطريق السهل نحو السيولة كان لعنة تاريخية لصناعة العملات المشفرة - مسؤولة عن إبطاء تطورها واعتمادها الفعّال بسنوات حتى الآن. إنه يحول حتى أكثر تلاميذ العملات المشفرة إيمانًا نحو "ضخ الرمز". التبرير هو أنه مع المزيد من رأس المال المتاح في شكل رموز، قد يكون لدى هؤلاء البناة فرص أفضل.

إن التطور المنخفض نسبيا لكل من رأس المال المؤسسي والتجزئة يخلق فرصا للبناة لتقديم مطالبات منفصلة عن الواقع مع الاستمرار في الاستفادة من التقييمات كما لو أن هذه المطالبات قد أتت ثمارها بالفعل. إن نتيجة هذه العمليات هي في الواقع خطر أخلاقي راسخ وتدمير رأس المال ، مع عدد قليل جدا من هذه الاستراتيجيات التي تعمل على المدى الطويل. الحاجة هي أم كل الاختراعات وعندما تختفي ، وكذلك الاختراعات.

لم يكن من الممكن أن يحدث ذلك في وقت أسوأ. في حين أن جميع أذكى رواد الأعمال في مجال التكنولوجيا ، والجهات الفاعلة الحكومية والمؤسسات ، الكبيرة والصغيرة ، يتسابقون لضمان حصتهم من الفوائد القادمة من الثورة الذكاء الاصطناعي ، فإن مؤسسي ومستثمري العملات المشفرة يختارون "10x سريعا". بدلا من عمر 1000 x ، وهي تكلفة الفرصة البديلة الحقيقية هنا ، في رأينا.

ملخص سطحي لمشهد الذكاء الاصطناعي على الويب3

نظرًا للحوافز المذكورة أعلاه، ينبغي أن يتم تصنيف مشروع Web3 AI إلى:

• شرعي (مقسم أيضًا بين الواقعيين والمثاليين)
• شبه شرعي، و
• مزيفون

في الأساس، نعتقد أن البنَّاؤون يعرفون بالضبط ما يلزم لمواكبة منافسيهم من Web2 والقطاعات التي يمكن فيها فعليًا المنافسة والتي هي أكثر حلاوة، على الرغم من أنه يمكن دفعها نحو شركات رأس المال الاستثماري والجمهور غير المتخصص.

الهدف هو أن نكون قادرين على المنافسة هنا والآن. خلاف ذلك، قد تترك سرعة تطوير الذكاء الاصطناعي Web3 وراءها بينما يتقدم العالم نحو Web4 المأساوي للذكاء الاصطناعي الشركات في الغرب مقابل ذكاء الدولة في الصين. الذين لا يمكنهم أن يكونوا تنافسيين بما فيه الكفاية قريبًا ويعتمدون على التكنولوجيا الموزعة للحاق بالتطور على مدى فترة زمنية أطول هم متفائلون جدًا ليُؤخذوا بجدية.

من الواضح أن هذا تعميم خشن للغاية وحتى مجموعة المحتالين تحتوي على الأقل على عدد قليل من الفرق الجادة (وربما المزيد من الحالمين المتوهمين فقط). ولكن هذا النص نداء للتحرك، لذلك لسنا نعتزم أن نكون موضوعيين، بل نداء إلى حاسة العاجلية لدى القارئ[1].

قانوني:

• الوسيط لـ 'جلب الذكاء الاصطناعي على السلسلة'. يدرك مؤسسو حلول مثل هذه، والتي ليست كثيرة، أن التدريب اللامركزي أو الاستدلال بالنماذج التي يرغب المستخدمون فيها بالفعل (الحديثة) غير قابل للتحقيق إذا لم يكن مستحيلاً في الوقت الحالي. لذلك العثور على طريقة لربط أفضل النماذج المركزية بالبيئة على السلسلة للسماح لها بالاستفادة من الأتمتة المتطورة خطوة أولى كافية بالنسبة لهم. قفص الأجهزة من المحملات يبدو أن معالجات "الفجوات الهوائية") التي يمكنها استضافة نقاط وصول واجهة برمجة التطبيقات ، وأوراكل من جانب 2 (لفهرسة البيانات ثنائية الاتجاه وخارجها) وتوفير بيئات حوسبة خارج السلسلة يمكن التحقق منها للوكلاء ، هي الحل الأفضل في الوقت الحالي. هناك أيضا معماريات معالجات مشتركة تستخدم براهين المعرفة الصفرية (ZKPs) لالتقاط تغييرات الحالة (بدلا من التحقق من الحساب الكامل) التي نجدها ممكنة أيضا على المدى المتوسط.
  يحاول النهج الأكثر مثالية لنفس المشكلة التحقق من الاستدلال خارج السلسلة من أجل جعله على قدم المساواة مع الحساب على السلسلة من حيث افتراضات الثقة. يجب أن يكون الهدف من ذلك هو السماح الذكاء الاصطناعي بأداء المهام داخل وخارج السلسلة كما هو الحال في بيئة وقت تشغيل واحدة متماسكة ، في رأينا. ومع ذلك ، فإن معظم مؤيدي التحقق من الاستدلال يتحدثون عن "الثقة في أوزان النموذج" وغيرها من الأهداف المشعرة من نفس النوع والتي تصبح ذات صلة بالفعل في السنوات إن وجدت. بدأ المؤسسون مؤخرا في هذا المخيم في استكشاف أساليب بديلةلتأكيد قابلية التعميم، لكن الأصل كان معتمدًا على ZKP. بينما فرق عديدة من العقول البراقة تعمل على ZKML، كما أصبح معروفًا، فإنهم يتحملون مخاطر كبيرة للغاية بتوقع أن تتجاوز تحسينات التشفير تعقيدات ومتطلبات الحساب لنماذج الذكاء الاصطناعي. لذلك نعتبرهم غير مؤهلين للمنافسة، على الأقل في الوقت الحالي. ومع ذلك،@ModulusLabs/بعض التقدم الأخير مثير للاهتمام ولا يجب تجاهله.

شبه شرعي:

• تطبيقات المستهلك التي تستخدم الأغلفة حول نماذج مغلقة ومفتوحة المصدر (على سبيل المثال، Stable Diffusion أو Midjourney لإنشاء الصور). بعض هذه الفرق هي الأولى في السوق ولديها جذب فعلي للمستخدم. لذلك ليس من العادل أن نطلق عليها بشكل عام تسمية مزيفة، لكن هناك فقط عدد قليل يفكرون بعمق حول كيفية تطوير نماذجهم الأساسية بطريقة مركزية والابتكار في تصميم الحوافز. هناك بعض الدورات الحكومية/الملكية المثيرة للاهتمام على مكون الرمز هنا وهناك. ولكن معظم المشاريع في هذا الفئة فقط يضعون رمزًا في الأغلفة المركزية الأخرى على سطح على سبيل المثال واجهة برمجة تطبيقات OpenAI للحصول على قيمة مقدرة أو سيولة أسرع للفريق.

ما لا يتناوله أي من الفريقين أعلاه هو التدريب والاستدلال للنماذج الكبيرة في الإعدادات اللامركزية. في الوقت الحالي، لا يوجد وسيلة لتدريب نموذج أساسي في وقت معقول دون الاعتماد على أنظمة تجميع الأجهزة المتصلة بشكل وثيق. "الوقت المعقول" نظرًا لمستوى البطولة هو العامل الرئيسي.

بعض أبحاث واعدةعلى الموضوع قد ظهر مؤخرًا ونظريًا، مثل النهج مثلتدفق البيانات التفاضليقد يتم توسيعها إلى شبكات الحوسبة الموزعة لزيادة قدرتها في المستقبل (مع تعقب قدرات الشبكات متطلبات تيار البيانات). ولكن لا يزال تدريب النموذج التنافسي يتطلب التواصل بين تجمعات محلية، بدلاً من الأجهزة الموزعة الفردية، والحوسبة المتقدمة (تصبح بطاقات الرسوميات للتجزئة غير تنافسية بشكل متزايد).

تمت أيضًا البحث في تقليص حجم النموذج لتحسين (واحدة من طريقتي اللامركزية) التأكد من توطين التفسيرتقدم مؤخرا، ولكن لا توجد بروتوكولات موجودة في Web3 تستفيد منها.

القضايا المتعلقة بالتدريب اللامركزي والاستنتاج تؤدي بشكل منطقي إلى الثالث من الثلاث معسكرات وبكثير من الأهمية وبالتالي تثير لدينا الكثير من الأحاسيس ;-)

المحتالون:

• تطبيقات البنية التحتية في الغالب في مساحة الخادم اللامركزية ، تقدم إما أجهزة عارية أو أيضا بيئات تدريب / استضافة نموذج لامركزي. هناك أيضا مشاريع البنية التحتية للبرمجيات التي تدفع البروتوكولات على سبيل المثال التعلم الموحد (تدريب النموذج اللامركزي) أو تلك التي تجمع بين مكونات البرامج والأجهزة في منصة واحدة حيث يمكن للمرء بشكل أساسي تدريب ونشر نموذجه اللامركزي من طرف إلى طرف. يفتقر معظمهم إلى التطور المطلوب لمعالجة المشكلات المعلنة فعليا ويسود هنا التفكير الساذج "الحافز الرمزي + الرياح الخلفية للسوق". لا يقترب أي من الحلول التي رأيناها في كل من الأسواق العامة والخاصة من المنافسة الهادفة هنا والآن. قد يتطور بعضها إلى عروض عملية (ولكن متخصصة) ، لكننا بحاجة إلى شيء جديد وتنافسي هنا والآن. ولا يمكن أن يحدث ذلك إلا من خلال التصميم المبتكر الذي يعالج اختناقات الحوسبة الموزعة. في التدريب ، لا تعد السرعة فحسب ، بل أيضا إمكانية التحقق من العمل المنجز وتنسيق أعباء العمل التدريبية مشكلة كبيرة ، مما يزيد من عنق الزجاجة في عرض النطاق الترددي.

نحتاج إلى مجموعة من النماذج الأساسية التنافسية والمفcentralized والتي تتطلب تدريب واستنتاج مفcentralized للعمل. قد يلغي فقدان الذكاء الاصطناعي أي إنجازات وجميعها "أنظمة الحاسوب المفcentralized" التي تم إنشاؤها منذ ظهور Ethereum. إذا أصبحت الحواسيب ذكاء اصطناعي وكان الذكاء الاصطناعي مركcentralized ، فلن يكون هناك حاسوب عالمي يمكن الحديث عنه سوى بعض النسخ المستقبلية من ذلك.

التدريب والاستدلال هما قلب الابتكار في مجال الذكاء الاصطناعي. عندما يتجه بقية عالم الذكاء الاصطناعي نحو الهندسة المعمارية الأكثر ارتباطًا، يحتاج Web3 إلى بعض الحلول المعاكسة للتنافس، لأن التنافس بشكل مباشر يصبح أقل قابلية بسرعة كبيرة.

حجم المشكلة

إنها جميعا حول الحساب. كلما زادت الكمية التي ترميها في التدريب والاستنتاج، كلما كانت نتائجك أفضل. نعم، هناك تعديلات وتحسينات هنا وهناك والحساب نفسه ليس متجانسًا - الآن هناك مجموعة كاملة من النهج الجديدة للتغلب على عقبات العمارة التقليدية فون نويمان لوحدات المعالجة - ولكن لا يزال الأمر يعتمد على عدد عمليات الضرب الناتجة وكم الذاكرة الكبيرة وسرعتها.

لهذا السبب نرى بناءً قويًا جدًا على جبهة مراكز البيانات من قبل ما يسمى "الموسعون بشكل هائل"، الذين يسعون جميعًا إلى إنشاء مجموعة كاملة مع قوة عظمى للنموذج الذكي في القمة والعتاد الذي يدعمه أسفلها: OpenAI(نماذج)+Microsoft(حوسبة)، Anthropic(نماذج)+AWS(حوسبة)، Google(كلاهما) و Meta(بشكل متزايد كلاهما عن طريق تضاعف الاهتمام ببناء مركز البيانات الخاص به). هناك مزيد من التفاصيل الدقيقة، التفاعلات الديناميكية والأطراف المعنية، ولكننا سنتركها جانبًا. الملامح العامة تقول إن الموسعين بشكل هائل يستثمرون مليارات الدولارات، كما لم يحدث من قبل، في بناء مراكز البيانات ويخلقون تآزرًا بين عروض الحوسبة والذكاء الاصطناعي الخاصة بهم، متوقعين أن يؤتي هذا ثماره بشكل كبير مع انتشار الذكاء الاصطناعي عبر الاقتصاد العالمي.

دعونا نلقي نظرة فقط على مستوى البناء المتوقع هذا العام فقط من الشركات الأربعة:

• ميتا تتوقع $30-37bnالإنفاق الرأسمالي في عام 2024، والذي من المحتمل أن يكون مائلًا بشكل كبير نحو مراكز البيانات.
• استغرقت مايكروسوفت حوالي 11.5 مليار دولار في عام 2023على CapEx وتشاع أن تستثمر مبلغ آخر يتراوح بين 40-50 مليار دولار في '24-'25! يمكن أن يتم استنتاج ذلك جزئياً من خلال الاستثمارات الهائلة في مراكز البيانات التي تم الإعلان عنها في بلدان قليلة فقط: $3.2bفي المملكة المتحدة،$3.5bnفي أستراليا، 2.1 مليار دولارفي إسبانيا،€3.2bn في ألمانيا، $1bnفي الولاية الأمريكية جورجيا و$10bnفي ولاية ويسكونسن، على التوالي. وهذه فقط بعض الاستثمارات الإقليمية من شبكتهم من 300 مركز بيانات تمتد على 60+ منطقة. هناك أيضًامحادثاتلأجل جهاز كمبيوتر فائق القدرات لـ OpenAI الذي قد يكلف Microsoft مبلغ آخر 100 مليار دولار!
• قيادة أمازونيتوقعنمو إنفاق رأس المال الثابت لديهم بشكل كبير في عام 2024 بناءً على 48 مليار دولار أنفقوها في عام 2023، بدعم أساساً من توسيع بنية التحتية لـ AWS لبناء الذكاء الاصطناعي.
• جوجلقضى 11 مليار دولارلتوسيع خوادمها ومراكز بياناتها في الربع الرابع من عام 2023 وحده. يعترفون بأن هذه الاستثمارات تم إجراؤها لتلبية الطلب المتوقع على الذكاء الاصطناعي ويتوقعون زيادة معدل وحجم إنفاقهم على البنية التحتية بشكل كبير في عام 2024 بسبب الذكاء الاصطناعي.

وهكذا كم تم إنفاقه على أجهزة NVIDIA AI بالفعل في عام 2023:

جينسن هوانغ، الرئيس التنفيذي لنفيديا، قد قدم مبلغًا إجماليًا قدره تريليون دولار ليتم صبه في تسارع الذكاء الاصطناعي في السنوات القليلة القادمة. تنبؤ قام به مؤخرًا مضاعفةإلى 2 تريليون دولار، بحسب ما يُقال، والتي دفعته الاهتمام الذي شهده من اللاعبين السياديين. يتوقع محللو Altimeter إنفاق 160 مليار دولار وأكثر من 200 مليار دولار في تكنولوجيا المعلومات المتعلقة بالذكاء الاصطناعي عالميًا في عام 24 و 25 على التوالي.

الآن لمقارنة هذه الأرقام مع ما يقدمه Web3 لمشغلي مراكز البيانات المستقلين لتحفيزهم على توسيع الإنفاق على أحدث أجهزة الذكاء الاصطناعي:

• إجمالي رأس المال السوقي لجميع مشاريع البنية التحتية اللامركزية الفعلية (DePIn) يبلغ حاليًا حوالي 40 مليار دولار في رموز نسبياً غير سائلة وتكاد تكون تخمينية. في جوهرها، تكون قيم السوق لهذه الشبكات مساوية لتقدير الحد الأعلى لإجمالي الإنفاق الرأسمالي لمساهميها، مع إشراكهم في هذا البناء بواسطة الرموز. ومع ذلك، فإن رأس المال السوقي الحالي ليس له تقريبًا أي فائدة، نظرًا لأنه تم بالفعل إصداره.
• لذلك ، لنفترض بعد ذلك أن هناك 80 مليار دولار أخرى (2x القيمة الحالية) لكل من رسملة رمز DePIn الخاصة والعامة التي تصل إلى السوق كحوافز في السنوات 3-5 القادمة ونفترض أن هذا يتجه بنسبة 100٪ نحو حالات استخدام الذكاء الاصطناعي.

حتى لو أخذنا هذا التقدير الخشن جدًا مقسمًا على 3 (سنوات) وقارنا قيمة الدولار به مع النقد الصاف الذي أنفقته شركات الهايبرسكالرز فقط في عام 2024 وحده، من الواضح أن وضع حوافز الرمز المميز على مجموعة من مشاريع 'شبكة وحدة معالجة الرسومات المركزية' غير كافٍ.

هناك أيضا حاجة إلى مليارات الدولارات من طلب المستثمرين لاستيعاب هذه الرموز ، حيث يبيع مشغلو هذه الشبكات جزءا كبيرا من العملات المعدنية الملغومة لتغطية التكاليف الكبيرة ل Cap- و OpEX. وبعض المليارات الأخرى لدفع هذه الرموز إلى أعلى وتحفيز النمو في البناء للتغلب على Hyperscalers.

ومع ذلك، قد يتوقع شخص يمتلك معرفة وثيقة بكيفية تشغيل معظم خوادم Web3 حاليًا أن جزءًا كبيرًا من "البنية البدنية اللامركزية" سيتم تشغيله في الواقع على خدمات السحابة لنفس هذه العمالقة. وبالطبع، فان الطلب المتزايد على معالج الرسومات وغيرها من الأجهزة المخصصة للذكاء الاصطناعي يدفع إلى زيادة المزيد من العرض، والذي يجب في نهاية المطاف أن يجعل استئجار السحابة أو شرائها أرخص بكثير. على الأقل هذا هو التوقع.

ولكن اعتبر أيضًا هذا: في الوقت الحالي ، يحتاج NVIDIA أيضًا إلى إعطاء أولوية لعملاء بطاقات الرسوميات الجديدة الخاصة بها.بداية التنافسمع أكبر مزودي الخدمات السحابية على أرضهم الخاصة - تقديم خدمات منصة الذكاء الاصطناعي لعملاء الشركات الكبيرة المقفلة بالفعل في تلك الشركات الكبيرة. يشجع هذا في نهاية المطاف على بناء مراكز بياناتها الخاصة مع مرور الوقت (مما يعني الانخراط في هوامش ربح سمينة يستمتعون بها الآن، وبالتالي أقل احتمالاً) أو تقييد مبيعات أجهزة الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم لشبكة شركاء مزودي خدمات السحابة فقط.

وأيضًا، يستخدم معظم منافسي NVIDIA الذين يخرجون بأجهزة متخصصة في الذكاء الاصطناعي نفس الرقائق التي تستخدمها NVIDIA.المنتجة من قبل TSMC.في الأساس، جميع شركات الأجهزة الذكية الحالية هيالتنافس على قدرة TSMC.تحتاج TSMC أيضًا إلى إعطاء أولوية لبعض العملاء على حساب الآخرين. قد تكون سامسونج وربما إنتل (التي تحاول العودة إلى تصنيع رقائق الحالة الحديثة لأجهزتها قريبًا) قادرة على استيعاب الطلب الزائد، ولكن TSMC تقوم بإنتاج معظم رقائق الذكاء الاصطناعي في الوقت الحالي وتكبير وضبط تصنيع رقائق الحالة الحديثة (3 و 2 نانومتر) يستغرق سنوات.

وعلاوة على ذلك، يتم إجراء كل عمليات تصنيع رقائق الحواسيب في الوقت الحالي بالقرب من مضيق تايوان من قبل TSMC في تايوان وسامسونج في كوريا الجنوبية، حيث يمكن أن يتحقق خطر نشوب صراع عسكري قبل أن تتم إطلاق المرافق الموجودة حاليًا في الولايات المتحدة لتعويض ذلك (وأيضًا لا يُتوقع أن تنتج رقائق الجيل القادم لبضع سنوات أخرى).

وأخيرًا، تتنافس الصين، التي تم عزلها تقريبًا عن أحدث أجهزة الذكاء الاصطناعي بسبب القيود المفروضة على NVIDIA و TSMC من قبل الولايات المتحدة، على كل ما هو متاح من الحوسبة، تمامًا كشبكات Web3 DePIn. على عكس Web3، تمتلك الشركات الصينية نماذج تنافسية خاصة بها فعليًا، خاصة LLMs من على سبيل المثال Baidu و Alibaba، التي تتطلب الكثير من الأجهزة من الجيل السابق للتشغيل.

لذلك هنا خطر غير مادي بسبب أحد الأسباب المذكورة أعلاه أو تقاطع العوامل ، حيث يقوم Hyperscalers بتقييد الوصول إلى عتاد الذكاء الاصطناعي الخاص بهم للأطراف الخارجية مع تصاعد حرب الهيمنة الذكية وأخذ الأولوية على عمليات السحاب. ببساطة ، إنه سيناريو حيث يأخذون كل طاقة السحاب ذات الصلة بالذكاء الاصطناعي لاستخدامهم الخاص ولا يعرضونها لأي شخص آخر بينما يتناولون جميع أحدث الأجهزة. يحدث هذا وتذهب بقية إمدادات الحوسبة المتبقية إلى طلب أعلى حتى من قبل اللاعبين الكبار الآخرين ، بما في ذلك السياديين. كل ذلك بينما تصبح بطاقات الرسوميات للمستهلك المتبقية هناك أقل تنافسية تزايداً.

من الواضح أن هذا سيناريو متطرف، ولكن الجائزة كبيرة جدًا بالنسبة للاعبين الكبار للتراجع في حال استمرار تقنيات الأجهزة المحدودة. وهذا يترك المشغلين اللامركزيين مثل مراكز البيانات من الطبقة الثانية وأصحاب الأجهزة عالية التقنية التجارية، الذين يشكلون أغلبية موفري خدمات DePin في Web3، خارج المنافسة.

الجانب الآخر من العملة

بينما ينام مؤسسو العملات المشفرة على الدرك، يراقب القوى الكبيرة في مجال الذكاء الاصطناعي العملات المشفرة عن كثب.ضغوط الحكومةوالمنافسة قد تدفعهم نحو اعتماد العملات المشفرة من أجل تجنب الإغلاق أو التنظيم الشديد.

مؤسس شركة Stability AI مؤخرًاالاستقالةفي إطار بدء "تعميم" شركته هو واحد من أولى تلميحاته العامة إلى ذلك. كان قد كشف سابقًا عن خططه لإطلاق رمز في ظهوراته العامة، ولكن فقط بعد الانتهاء بنجاح من طرح الشركة العام - الأمر الذي يكشف عن الدوافع الحقيقية وراء الخطوة المتوقعة.

على نفس النحو، بينما سام ألتمان ليس معني تشغيلياً بالمشروع اللامركزي الذي شارك في تأسيسه، وورلدكوين، فإن رمزه بالتأكيد يتداول كوكيل لفتح الذكاء الاصطناعي. سواء كان هناكمسار للاتصالمشروع العملة الإلكترونية المجانية مع مشروع البحث والتطوير الذكاء الاصطناعي. سيحدث الوقت فقط، ولكن يبدو أن فريق Worldcoin أيضًااعترفأن السوق تختبر هذا الفرضية.

من المنطقي جدا بالنسبة لنا أن يستكشف عمالقة الذكاء الاصطناعي مسارات مختلفة للامركزية. المشكلة التي نراها هنا مرة أخرى هي أن Web3 لم ينتج حلولا ذات مغزى. "رموز الحوكمة" هي ميم في معظمها ، في حين أن تلك التي تتجنب صراحة الروابط المباشرة بين مالكي الأصول وتطوير شبكتهم وعملياتها - $BTC و $ETH - هي تلك اللامركزية حقا في الوقت الحالي.

نفس الحوافز التي تبطئ من التطور التكنولوجي تؤثر أيضًا على تطوير تصاميم مختلفة لحكم شبكات العملات المشفرة. تقوم فرق الشركات الناشئة بوضع "رمز حوكمة" على منتجها على أمل حل المشكلة أثناء تجميع الزخم، بينما ينجرفون في النهاية إلى "مسرحية الحوكمة" المحيطة بتوزيع الموارد.

استنتاج

سباق الذكاء الاصطناعي مشتعل والجميع جديون جدًا بشأنه. لا يمكننا تحديد عيب في تفكير الشركات التكنولوجية الكبيرة عندما يتعلق الأمر بتوسيع قدرات حوسبتها بمعدلات غير مسبوقة - المزيد من الحوسبة يعني ذلك تحسين الذكاء الاصطناعي، وتحسين الذكاء الاصطناعي يعني خفض التكاليف وزيادة الإيرادات الجديدة وتوسيع حصتها في السوق. وهذا يعني بالنسبة لنا أن الفقاعة مبررة، ولكن جميع المحتالين سيخرجون لا محالة في الهزات المستقبلية.

تهيمن الذكاء الاصطناعي الشركات الكبرى المركزية على هذا المجال وتجد الشركات الناشئة الشرعية صعوبة في مواكبة ذلك. تأخرت مساحة Web3 عن الحفلة ولكنها تنضم أيضا إلى السباق. يكافئ السوق مشاريع الذكاء الاصطناعي التشفير بشكل غني جدا مقارنة بشركات Web2 الناشئة في الفضاء ، مما يحول اهتمامات المؤسسين من شحن المنتج إلى ضخ الرمز المميز في منعطف حرج عندما تغلق نافذة الفرصة للحاق بالركب بسرعة. حتى الآن لم يكن هناك أي ابتكار متعامد هنا يتحايل على توسيع الحوسبة إلى نطاق واسع من أجل المنافسة.

هناك حركة مصدر مفتوح موثوقة الآن حول نماذج الواجهة الخاصة بالمستهلكين، والتي كانت في الأصل مدفوعة فقط ببعض اللاعبين المركزيين الذين اختاروا المنافسة مع منافسين أكبر مغلقين من أجل حصة السوق (على سبيل المثال، Meta، Stability AI). ولكن الآن المجتمع يلحق بالأمر ويضع ضغطًا على شركات الذكاء الاصطناعي الرائدة. ستستمر هذه الضغوط في التأثير على تطوير منتجات الذكاء الاصطناعي المغلقة، ولكن ليس بطريقة معنوية حتى يكون مصدر مفتوح على جانب اللحاق. هذه فرصة كبيرة أخرى لمجال الويب3، ولكن فقط إذا قام بحل تدريب النماذج المركزية والاستنتاج.

لذلك، على الرغم من وجود "افتتاحيات" كلاسيكية للمخربين على السطح، إلا أن الواقع لا يمكن أن يكون أكثر تحيزًا لهم. الذكاء الاصطناعي مرتبط في الغالب بالحسابات ولا يوجد شيء يمكن تغييره في غياب الابتكار الثوري خلال السنوات الثلاث إلى الخمس القادمة، وهو الفترة الحاسمة لتحديد من يتحكم ويقود تطوير الذكاء الاصطناعي.

حتى لو كان سوق الحوسبة نفسه، على الرغم من أن الطلب يعزز الجهود من جانب العرض، لا يمكن "أن تزدهر مئة زهرة" أيضًا مع المنافسة بين الشركات المقيدة بعوامل هيكلية مثل تصنيع الشرائح واقتصاديات الحجم.

نحن متفائلون بشأن الإبداع البشري ونحن متأكدون من وجود ما يكفي من الأشخاص الذكيين والنبلاء الذين يحاولون حل مشكلة الذكاء الاصطناعي بطريقة تخدم العالم الحر بدلاً من السيطرة الشركاتية أو الحكومية العلوية. ومع ذلك، فإن الفرص تبدو ضئيلة للغاية وأنها كفتة نقدية في أحسن الأحوال، ولكن مؤسسو Web3 مشغولون جدًا برمي العملة من أجل التأثير المالي بدلاً من التأثير الحقيقي في العالم.

إذا كنت تقوم ببناء شيء رائع لمساعدة في زيادة فرص Web3 ولست فقط تركب موجة الإثارة، اتصل بنا.

إخلاء المسؤولية:

1. تمت إعادة طبع هذه المقالة من [gagra.vc], جميع حقوق النشر تنتمي إلى الكاتب الأصلي [gagra.vc]. إذا كان هناك اعتراضات على هذا النشر مرجعًا، يرجى الاتصال بالبوابة تعلمالفريق، وسيعالجونه بسرعة.
2. إخلاء المسؤولية عن الضرر: الآراء والآراء المعبر عنها في هذه المقالة هي فقط تلك للكاتب ولا تشكل أي نصيحة استثمارية.
3. يتم إجراء ترجمة المقالة إلى لغات أخرى من قبل فريق Gate Learn. ما لم يذكر غير ذلك، يُحظر نسخ أو توزيع أو نسخ المقالات المترجمة.