Introduction

La recherche de nouvelles opportunités sur la timeline implique de devoir naviguer à travers certaines informations peu fiables. Lorsque la barrière à l'entrée pour un projet visant à lever rapidement 5 à 6 chiffres n'est qu'une biographie à moitié cohérente et un branding décent, les arnaqueurs adhéreront à toutes les nouvelles narrations qu'ils trouveront. Et avec tout le monde dans TradFi sautant dans le train de l'IA, la narration "Crypto-AI" a amplifié ce problème à un niveau de 11.

Le problème avec la grande majorité de ces projets est que :

• La plupart des projets Crypto n'ont pas besoin d'IA
• La plupart des projets d'IA n'ont pas besoin de Crypto

Tous les DEX n'ont pas besoin d'un assistant AI intégré et chaque chatbot n'a pas besoin d'un jeton accompagnant pour amorcer sa courbe d'adoption. Le fait de forcer l'IA dans la crypto (et la crypto dans l'IA, pour être précis) m'a poussé au bord de la folie lorsque je l'ai faitma première plongée profonde dans le récitil y a un moment.

La mauvaise nouvelle ? Continuer sur notre voie actuelle de centralisation accrue de cette technologie se termine en larmes, et la tonne de projets "IA x Crypto" bidon gêne le renversement de la tendance.

La bonne nouvelle ? Il y a une lumière au bout du tunnel. Parfois, l'IA bénéficie effectivement de la cryptonomie. De même, il existe certains cas d'utilisation de la cryptomonnaie où l'IA peut résoudre certains problèmes réels.

Dans le morceau d'aujourd'hui, nous allons nous aventurer dans ces intersections clés. Les petits creusets d'innovation où ces idées de niche se chevauchent pour former un tout qui est plus grand que la somme de ses parties.

Une vue globale du stack AI

Ci-dessous, voici comment j'aime penser aux différents secteurs impliqués dans la chaîne alimentaire "Crypto-AI"J'aime aussi Tommy's, si vous voulez creuser un peu plus). Notez que c'est une vue extrêmement simplifiée, mais j'espère que cela aide à poser les bases.

À un niveau élevé, voici comment tout fonctionne ensemble :

• Les données sont collectées à grande échelle.
• Ces données sont traitées pour que les machines comprennent comment les ingérer et les appliquer.
• Les modèles sont entraînés sur ces données pour créer un modèle général.
• Il peut ensuite être peaufiné pour gérer des cas d'utilisation spécifiques.
• Enfin, ces modèles sont déployés et hébergés afin que les applications puissent les interroger pour des mises en œuvre utiles.
• Tout cela nécessite une quantité massive de ressources informatiques, qui peuvent être exécutées localement ou tirées du cloud.

Explorons chacun de ces secteurs, en accordant une attention particulière à la façon dont différents designs cryptonomiques pourraient être utilisés pour réellement améliorer le flux de travail standard.

Crypto donne une chance de se battre au code source ouvert

La méthodologie de développement “source fermée” vs “source ouverte” remonte au débat Windows-Linux etL'argument célèbre de la cathédrale contre le bazar d'Eric Raymond. Et bien que Linux soit largement utilisé aujourd'hui parmi les amateurs, environ 90% des utilisateursoptez pour Windows. Pourquoi? Incitations.

Le développement open source, du moins en y regardant de l'extérieur, présente de nombreux avantages. Il permet au plus grand nombre de personnes de participer et de contribuer au processus de développement. Mais dans cette structure sans tête, vous n'avez pas de directive unifiée. Vous n'avez pas de PDG motivé à mettre leur produit entre les mains du plus grand nombre possible pour maximiser leurs bénéfices. Dans le développement open source, vous courez le risque que le projet évolue en chimère, se scindant en tangentes à chaque jonction dans la philosophie de conception.

Et quelle est la meilleure façon d’aligner les incitations ? Construisez un système qui récompense les comportements qui font avancer votre objectif. En d’autres termes, mettre de l’argent entre les mains des acteurs qui nous rapprochent de nos objectifs. Avec les cryptomonnaies, cela peut être codé en dur dans la loi.

Nous allons jeter un coup d'œil à quelques projets qui font exactement cela.

Réseaux d'infrastructure physique décentralisée (DePINs)

"Oh, allez, cette merde encore?" Oui, je sais que le récit DePIN a été exploité presque autant que l'IA elle-même, mais restez avec moi un instant. Je mourrai sur la colline qui affirme que les DePIN sont un cas d'utilisation de la crypto qui a réellement une chance de changer le monde. Pensez-y.

En quoi la cryptographie est-elle vraiment bonne? Supprimer les intermédiaires et inciter à l'activité.

La vision originale de Bitcoin d'un argent pair-à-pair visait à éliminer les banques de l'équation. De la même manière, les DePINs modernes visent à éliminer les forces de centralisation et à introduire des dynamiques de marché démontrablement équitables. Et, comme nous le verrons, cette architecture est idéale pour la création collaborative de réseaux adjacents à l'IA.

Les DePIN utilisent des émissions initiales de jetons pour augmenter l'offre (fournisseurs), dans l'espoir d'attirer une demande durable de la part des consommateurs. Cela est censé résoudre le problème de démarrage à froidde nouveaux marchés.

Cela signifie que les premiers fournisseurs de matériel/logiciel (« nœud ») gagnent un tas de jetons et un peu d’argent. Au fur et à mesure que l’argent commence à affluer des utilisateurs qui tirent parti de ces nœuds (les constructeurs de ML, dans notre cas), cela commence à compenser la diminution des émissions au fil du temps jusqu’à ce qu’un écosystème entièrement autonome soit en place (ce qui pourrait prendre des années). Les premiers utilisateurs tels que HéliumetHivemappera montré à quel point cette conception pouvait être efficace.

Réseaux de données, un regard sur Grass

GPT-3 aurait été entraîné avec 45 To de données textuelles pures, ce qui équivaut à environ 90 millions de romans (etpourtant, il ne peut toujours pas dessiner un cercle maudit. Avec GPT-4 et -5 nécessitant plus de données que ce qui existe littéralement sur le web de surface, qualifier l'IA de vorace en données est un euphémisme de la décennie.

Si vous n'êtes pas parmi les gros poissons (OpenAI, Microsoft, Google, Facebook), obtenir ces données est extrêmement difficile. La tactique commune pour la plupart consiste à faire du web scraping, ce qui est très bien jusqu'à ce que vous essayiez d'augmenter la cadence. Avoir une seule instance Amazon Web Services (AWS) qui essaie de scraper des tonnes de sites vous limitera rapidement. C'est là que Grass intervient.

Grass connecte plus de deux millions d'appareils, les organisant pour parcourir des sites Web à partir des adresses IP des utilisateurs, collecter les données, les structurer et les vendre à ces entreprises d'IA désespérément en besoin de données. En échange, les utilisateurs qui contribuent au réseau Grass peuvent gagner un revenu stable, grâce aux entreprises d'IA utilisant leurs données.

Bien sûr, il n'y a pas encore de jeton, mais un futur jeton $GRASS pourrait rendre l'affaire plus attrayante pour les utilisateurs qui téléchargent leur extension de navigateur (ou leur application téléphonique). Non pas qu'ils en aient besoin, ayant déjà mené une campagne de parrainage magistrale qui a embarqué plus que d'autres projets ne pourraient qu'imaginer.

Réseaux GPU, un regard sur io.net

Peut-être encore plus important que les données, c'est la puissance de calcul. Saviez-vous que la Chine a dépensé plus d'argent sur les GPU que sur le pétrole en 2020et2021. Absolument insensé, mais ce n'est que le début. Adieu petro-dollar, faites place au compute-coin.

Source :Rapport sur l'état de DePIN de Messari

Maintenant, il y a beaucoup de GPU DePINslà-bas, et voici comment ils fonctionnent généralement. D'un côté, vous avez les ingénieurs/sociétés en apprentissage automatique qui sont désespérés de calculer. Et de l'autre, vous avez les centres de données, les plates-formes minières inactives et les amateurs avec des GPU/CPUs inactifs. Cette offre mondiale est massive - mais non coordonnée. Il n'y a pas de moyen facile de contacter 10 centres de données différents avec une offre excédentaire et de les faire enchérir pour votre utilisation.

Une solution centralisée créerait un intermédiaire à la recherche de loyers dont l'incitatif serait d'extraire la valeur maximale de chaque partie, mais voici comment la crypto peut aider.

La crypto est incroyablement douée pour créer des couches de marché, connectant de manière efficace des groupes disparates d'acheteurs et de vendeurs. Un morceau de code n'est pas assujetti aux intérêts financiers d'un actionnaire.

io.net se distingue car il introduit une nouvelle technologie cool qui est essentielle pour la formation de l'IA - leur pile de clustering. Le clustering traditionnel implique de connecter physiquement un tas de GPU dans le même centre de données afin qu'ils puissent travailler ensemble pour l'entraînement du modèle. Mais que se passe-t-il si votre matériel est dispersé à travers le monde? IO a travaillé avec Ray (utilisé pour créer ChatGPT) pour développer un intergiciel de clustering qui peut connecter des GPU non colocalisés. Plutôt cool.

Et alors que le processus d'inscription à AWS peut prendre des jours, Les clusters peuvent être démarrés sur io.net en 90 secondes, 100% sans permission. Pour ces raisons, je pourrais voir io.net devenir le hub de tous les autres GPU DePINs, où ils peuvent tous se connecter à leur "Moteur IO" pour débloquer le regroupement intégré et la fluidité de l'intégration. Seul possible avec crypto.

Mes réflexions sur io.net, leurs positions de vente uniques (USPs), et comment ils alimentent la prochaine génération d'applications d'IA

Vous remarquerez que la plupart des projets d'IA décentralisée avec une portée ambitieuse (par exemple, Bittensor, Morpheus, Gensyn, Rituel, Sahara) tous ont des exigences explicites en matière de “calcul” - c'est exactement là que les GPU DePINs devraient s'insérer. L'IA décentralisée a besoin de calcul sans permission.

Jouer avec les structures d'incitation

Encore une fois, en revenant à Bitcoin pour inspiration. Pourquoi les mineurs produisent-ils inlassablement des hachages à grande vitesse ? Parce que c'est ce pour quoi ils sont payés - Satoshi a proposé cette architecture car elle est optimisée pour la sécurité avant tout. La leçon ? Les structures d'incitation intégrées de ces protocoles déterminent le produit final qu'ils produisent.

Les mineurs de Bitcoin et les validateurs d'Ethereum sont les acteurs qui absorbent tous leurs jetons natifs, car c'est ce que le protocole veut inciter - les participants à être des mineurs et des validateurs.

Dans une organisation, cela pourrait venir du PDG, qui définit la "vision" ou la "déclaration de mission." Mais les humains sont faillibles et pourraient dévier l'entreprise de sa trajectoire. Le code informatique, quant à lui, peut maintenir son objectif mieux que même l'esclave salarié le plus flagorneur. Jetons un coup d'œil à quelques projets décentralisés dont l'économie de jetons intégrée oriente les participants vers des objectifs ambitieux.

Réseaux de construction d'IA, un aperçu de Bittensor

Alors... les incitations.

Frappe le joint“Mec. Et si nous faisions en sorte que les mineurs de Bitcoin construisent des IA au lieu de simplement résoudre des problèmes mathématiques inutiles ?”

Il y a, vous avez créé Bittensor. Eh bien, en quelque sorte.

L'objectif de Bittensor est de créer plusieurs écosystèmes expérimentaux pour bricoler, dans le but de produire une « intelligence marchandisée » au sein de chacun d'eux. Cela signifie qu'un écosystème (appelé un sous-réseau, ou « SN » pour faire court) pourrait se concentrer sur le développement d'un modèle de langage, un autre sur un modèle financier, et d'autres encore sur la conversion texte-parole, la détection d'IA ou la génération d'images (voir les projets actuellement actifs ici).

Pour le réseau Bittensor, peu importe ce sur quoi vous voulez travailler. Tant que vous pouvez prouver que votre projet mérite d'être financé, les incitations afflueront. C'est le but du propriétaire du sous-réseau, qui enregistre le sous-réseau et ajuste les règles de leur jeu.

Les joueurs de ce « jeu » sont connus sous le nom de Mineurs. Ce sont les ingénieurs ML/AI et les équipes qui construisent les modèles. Ils sont enfermés dans un Thunderdome d'examen continu, se battant les uns contre les autres pour la première place afin de gagner le plus de récompenses.

Les validateurs sont l'autre face de la médaille, chargés de distribuer l'examen et de noter le travail des mineurs en conséquence. Si un validateur est surpris en train de comploter pour soutenir un mineur, il est expulsé.

Rappelez-vous des incitations :

• Les mineurs gagnent plus lorsqu'ils surpassent les autres mineurs au sein de leur sous-réseau - cela fait avancer le développement de l'IA.
• Les validateurs gagnent plus lorsqu'ils identifient avec précision les mineurs performants et non performants - cela maintient le sous-réseau honnête.
• Les propriétaires gagnent plus lorsque leur sous-réseau produit des modèles d'IA plus utiles par rapport aux autres sous-réseaux - cela pousse les propriétaires à optimiser leur "jeu".

Répartition détaillée du flux des récompenses TAO aux sous-réseaux et à leurs participants de haut niveau

Vous pouvez penser à Bittensor comme une machine de récompenses perpétuelles pour le développement de l'IA. Les jeunes ingénieurs en ML pourraient essayer de construire quelque chose, présenter l'idée à des VC et essayer de lever des fonds. Ou ils pourraient sauter sur l'un des sous-réseaux Bittensor en tant que mineur, faire des prouesses et ramasser une tonne de TAO. Qu'est-ce qui semble plus facile?

Il y a quelques équipes de premier plan qui construisent sur le réseau :

• Nous Recherchesont les rois de l'open source. Leur sous-réseau renverse la situation lorsqu'il s'agit de peaufiner les LLM open source. En testant les modèles avec un flux constant de données synthétiques, le @marketing_novita.ai/fiable-ou-non-revelation-des-secrets-derriere-le-classement-llm-b40a1d3dc6ab">le classement ne peut pas être truqué (contrairement aux benchmarks traditionnels comme celui de HuggingFace).
• Taoshi’s Réseau de formation propriétaireest essentiellement une entreprise de trading quantitatif open source. Ils chargent leurs contributeurs en ML de construire des algorithmes de trading pour prédire les mouvements de prix des actifs. Leurs API donnent signaux de trading de niveau quantitatifaux utilisateurs particuliers et institutionnels, et ils sont sur la voie rapide vers une rentabilité majeure.
• Cortex.tpar leéquipe Corcelsert un double objectif. Premièrement, ils encouragent les mineurs à contribuer à l'accès API à des modèles de pointe tels que GPT-4 et Claude-3, garantissant une disponibilité continue aux constructeurs. Ils offrent également une génération de données synthétiques, extrêmement utile pour la formation des modèles ainsi que pour l'étalonnage (c'est pourquoi elle est utilisée par Nous). Découvrez leurs outils ici - discussionetrechercher.

Jouez avec le GPT-4 Turbo gratuit ainsi que les modèles open-source de pointe sur CorcelPeut même essayer le meilleur LLM Nous généré par Bittensor

Si rien d'autre, Bittensor réitère le pouvoir des structures d'incitation. Tout rendu possible par la crypto-économie.

Agents intelligents, un regard sur Morpheus

Maintenant, nous pouvons examiner les deux côtés de la pièce avec Morpheus, où:

• Les structures cryptonomiques construisent l'IA (la crypto aide l'IA) &
• Les applications activées par l'IA permettent de nouveaux cas d'utilisation dans la cryptographie (l'IA aide Crypto)

“Agents intelligentsLes "auto-routers" du futur sont simplement des modèles alimentés par l'IA qui sont formés sur des contrats intelligents. Ils connaissent les tenants et les aboutissants de tous les principaux protocoles DeFi, où trouver du rendement, où faire des ponts, et comment repérer les contrats louches. À mon avis, ils seront la façon dont tout le monde interagit avec la blockchain dans 5 à 10 ans. En fait, une fois que nous en serons arrivés là, vous pourriez ne même pas savoir que vous utilisez de la crypto du tout. Vous direz simplement à un chatbot que vous souhaitez déplacer une partie de vos économies vers un autre type d'investissement et tout se passera en arrière-plan.

Source :Github

Morpheus incarne le message "incitez-les et ils viendront" de cette section. Leur objectif est d'avoir une plateforme où les agents intelligents peuvent se propager et prospérer, chacun tirant parti du succès du précédent dans un écosystème d'externalités minimisées.

La structure d'inflation du jeton met en lumière quatre contributeurs majeurs au protocole :

• Code - les constructeurs d'agents.
• Communauté - construit les applications frontales et les outils pour amener de nouveaux utilisateurs à l'écosystème.
• Compute - fournit la puissance de calcul pour exécuter les agents.
• Capital - offre son rendement afin d'alimenter la machine économique de Morpheus.

Chacune de ces catégories reçoit une part égale des récompenses d'inflation $MOR (une petite partie est également mise de côté comme fonds d'urgence), les incitant à :

• Construisez les meilleurs agents - les créateurs sont rémunérés lorsque leurs agents sont utilisés de manière cohérente. Au lieu d'offrir des plugins OpenAI gratuitement, cela rémunère instantanément les constructeurs.
• Construisez les meilleurs interfaces/outils - les créateurs sont rémunérés lorsque leurs créations sont utilisées de manière constante
• Fournir une puissance de calcul stable - les fournisseurs sont payés lorsqu'ils prêtent des ressources informatiques
• Fournir de la liquidité au projet - gagner leur part de MOR pour maintenir le projet liquide

Et alors que d'autres projets d'agents AI/intelligents existent (un grand nombre d'entre eux), la structure tokenomics de Morpheus se démarque comme l'exemple le plus "propre" de "montrez-moi les incitations et je vous montrerai le résultat".

Ces agents intelligents sont l'illustration ultime de l'IA supprimant véritablement les barrières pour les applications de crypto. L'expérience utilisateur des dApps est tristement mauvaise (bien qu'il y ait eu de nombreuses avancées au cours des dernières années) et la montée en puissance des LLM a mis le feu aux fesses de chaque fondateur potentiel dans Web2 et Web3. Et malgré le flot de tentatives d'arnaque, des exemples remarquables comme Morpheus et Wayfinder (démonstration ci-dessous) offrent un aperçu de la facilité avec laquelle il sera un jour possible de réaliser des transactions onchain.

Source : Twitter

En mettant tout cela ensemble, l'interaction entre ces systèmes pourrait ressembler un peu à ce qui suit. Notez que c'est une vue ridiculement simpliste.

Une simplification grossière d'un état futur potentiel de l'IA activée par Crypto. Oui, il existe d'autres projets qui pourraient occuper les mêmes cases. Encore une fois, jetez un œil à Le diagramme de flux de Tommysi vous voulez voir comment les outils supplémentaires s'intègrent.

Séparer le bon grain de l'ivraie - comment savoir quand un projet n'est pas de la foutaise complète

Rappelez-vous nos deux grandes catégories de "Crypto x AI" :

1. Crypto qui aide l'IA
2. IA qui aide Crypto

Tout au long de cette pièce, nous avons surtout exploré #1. Comme nous l'avons vu, un système de jetons bien conçu peut préparer tout un écosystème à réussir.

#1 - Crypto qui aide l'IA

Les architectures DePIN peuvent aider à démarrer les places de marché et les structures d'incitation par jeton créatives peuvent coordonner les efforts vers des objectifs autrefois intangibles pour les projets open source. Et, oui, il existe plusieurs autres intersections légitimes que je n'ai pas couvertes dans un souci de brièveté :

• Stockage décentralisé
• Environnements d'exécution sécurisés (TEE)
• RAG (tirer des données en temps réel)
• Zéro connaissance x Apprentissage automatique pour la vérification de l'inférence/de la provenance

Lorsque vous décidez si un nouveau projet a vraiment quelque chose à offrir, demandez-vous :

• S'il s'agit d'un dérivé d'un autre projet établi, est-il suffisamment différent pour faire bouger les choses ?
• Est-ce juste une version emballée d'un logiciel open-source ?
• S'agit-il d'un problème bénéficiant des infrastructures de cryptomonnaie, ou est-ce que la cryptomonnaie est introduite de force?
• Est-il vraiment possible qu'il y ait 100 « crypto's HuggingFaces » différents

#2 - IA qui aide Crypto

Où je vois personnellement plus de vaporware, c'est dans cette deuxième catégorie. Encore une fois, il existe des cas d'utilisation vraiment cool où les modèles d'IA peuvent éliminer les barrières dans l'expérience utilisateur de la crypto, en particulier, comme mentionné, avec des agents intelligents. Voici quelques autres catégories intéressantes à suivre dans le monde des applications crypto activées par l'IA :

• Systèmes d'intentions suralimentés - automatisation des opérations cross-chain
• Infrastructure de portefeuille
• Infrastructure d'alerte en temps réel pour les utilisateurs et les applications

Si c'est juste un "chatbot avec un jeton", c'est des conneries pour moi. S'il vous plaît arrêtez de les exagérer pour le bien de ma santé mentale. Aussi :

• Ajouter l'IA ne donnera pas miraculeusement à votre application/chaîne/outil mort une adéquation produit-marché
• Personne ne jouera à un mauvais jeu juste parce qu'il a des personnages d'IA
• Attacher de l'IA à votre projet ne le rend pas intéressant

Merci d'être venu à ma conférence TED.

Où allons-nous à partir d'ici

Malgré tout le bruit, il y a des équipes sérieuses qui travaillent pour concrétiser la vision de l'IA décentralisée, et cela vaut la peine de se battre.

Outre les projets qui encouragent le développement du modèle open-source, les réseaux de données décentralisés ouvrent une nouvelle porte aux constructeurs d'IA débutants. Lorsque la grande majorité des concurrents d'OpenAI ne peuvent pas se permettre de conclure des accords massifs avec Reddit, Tumblr, ou WordPress, le raclage distribué pourrait même les chances.

Une seule entreprise ne possédera probablement jamais plus de puissance de calcul que le reste du monde réuni, et avec les réseaux de GPU décentralisés, cela signifie que n'importe qui d'autre a la possibilité de rivaliser avec les plus grands. Tout ce dont vous avez besoin est un portefeuille crypto.

Nous sommes aujourd'hui à un carrefour. Nous avons les outils nécessaires pour décentraliser l'ensemble de la pile d'IA, si nous nous concentrons uniquement sur les projets "Crypto x AI" qui en valent vraiment la peine.

La cryptomonnaie a été envisagée pour créer une monnaie dure avec laquelle personne ne pourrait interférer, grâce au pouvoir de la cryptographie. Et alors que cette technologie naissante commence à se répandre, un nouveau challenger encore plus effrayant est apparu.

Au lieu de détenir le pouvoir de contrôler uniquement vos finances, l'IA centralisée, dans les cas les plus idéalistes, imprime un biais sur chaque morceau de données que nous rencontrons dans notre vie quotidienne. Elle est censée enrichir un microcosme de leaders technologiques dans une boucle auto-entretenue de collecte de données, de réglage fin à un niveau intime et d'injection de modèle dans chaque coin de votre existence.

Il vous connaîtra mieux que vous ne vous connaissez vous-même. Il saura quelles de vos boutons presser pour vous faire rire davantage, pour vous mettre en colère davantage et pour consommer davantage. Et autant qu'il semble, il ne vous répond pas.

Comme cela était au commencement, la crypto est une force résistante à cette quasi-inévitabilité de la centralisation de l'IA. Sa capacité à coordonner les efforts vers un objectif commun fait désormais concurrence à un adversaire encore plus redoutable que les banques centrales. Et cette fois, nous sommes confrontés à une course contre la montre.

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Avis de non-responsabilité : L'auteur de ce rapport, 563, responsable de la recherche chez blocmates, est très actif dans le domaine de la crypto et de l'IA. Il est très passionné par ces sujets, et donc, vous pouvez supposer qu'il est exposé à presque tous les projets mentionnés. Il croit en mettre son argent là où se trouve sa bouche.

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