Абстрактний

Майбутнє штучного інтелекту може бути побудоване на технології блокчейн, оскільки крипто може допомогти збільшити доступність, прозорість та використання в рамках нових технологій. Злиття ефективності крипто, безкордонності та програмованості з штучним інтелектом має потенціал трансформувати спосіб взаємодії людей та машин з цифровою економікою, включно з можливістю користувачів мати суверенітет над своїми особистими даними. Це включає зростання “Агентного Вебу”, де штучні інтелектуальні агенти, які працюють на криптовінфраструктурі, можуть підтримувати економічну активність та зростання.

Так як це виглядає? AI агенти здійснюють транзакції на криптовалютній інфраструктурі. Програмний код, створений штучним інтелектом, включаючи смарт-контракти, призводить до зростання онлайн-заявок та досвіду. Користувачі володіють, управляють та заробляють на моделях штучного інтелекту, до яких вони вносять свій внесок. Використання штучного інтелекту для поліпшення досвіду користувачів та розробників у криптовалютній екосистемі, покращення можливостей смарт-контрактів та створення нових використань. Та багато іншого.

Якщо уявити собі цей Крипто х ШІ майбутній світ, сьогодні ми розкриваємо нашу основну тезу про майбутнє цієї трансформаційної технологічної злиття. На перший погляд:

• Ми не вважаємо, що технологія крипто / блокчейн необхідна для розвитку можливостей або вирішення виникаючих викликів на кожному рівні стеку технологій штучного інтелекту. Навпаки, крипто може відігравати важливу роль у забезпеченні більшої дистрибуції, перевірки, стійкості до цензури та місцевих платіжних систем для штучного інтелекту, отримуючи вигоди від механізмів штучного інтелекту для створення нових користувацьких досвідів на ланцюжку.
• Крипто x ШІ може призвести до «агентичної веб-мережі», трансформаційної парадигми, в якій ШІ-агенти, які функціонують на криптовалютних інфраструктурних рейках, можуть стати значними катализаторами економічної активності та зростання. Ми передбачаємо майбутнє, де агенти матимуть власні криптовалютні гаманці для автономних транзакцій та виконання інтентів користувачів, доступ до дешевших, децентралізованих обчислювальних та даних, або використання стейблкоїнів для оплати людей та інших агентів за виконання завдань, необхідних для їхньої загальної цільової функції.
• Попередні вірування, що лежать в основі цієї тези, включають: (1) Крипто стане вподобаною платіжною системою для комерції від агента до людини та від агента до агента, (2) Генеративний штучний інтелект та інтерфейси природної мови стануть основним модалітетом для користувачів, які прагнуть проводити угоди на ланцюжку, і (3) Штучний інтелект створить більшість всього програмного коду (включаючи смарт-контракти), внаслідок чого відбудеться кембрійська експлозія додатків та досвідів на ланцюжку.
• Перетин Крипто та ШША складається з двох основних підсегментів: (1) Децентралізований ШША (Крипто -> ШША), який визначено як побудову загальної інфраструктури ШША для успадкування властивостей сучасних піриних мереж блокчейнів та (2) Ончейн ШША (ШША -> Крипто), який визначено як побудову інфраструктури та додатків, які використовують ШША для реалізації як нових, так і існуючих випадків використання.
• Ландшафт Crypto x AI може бути розділений на наступні шари: (1) Обчислення (тобто мережі, які спрямовані на постачання латентних графічних процесорів (GPU) розробникам штучного інтелекту), (2) Дані (тобто мережі, які забезпечують децентралізований доступ, оркестрацію та перевірку конвеєра даних штучного інтелекту), (3) Проміжний ПЗ (тобто мережі/платформи, які забезпечують розробку, розгортання та хостинг моделей/агентів штучного інтелекту), та (4) Застосунки (тобто продукти, що спрямовані на користувачів (B2B або B2C), які використовують механізми штучного інтелекту на ланцюжку)

На Coinbase ми маємо місію допомогти оновити фінансову систему, щоб зробити її безпечнішою та надійнішою, покращуючи доступність та зручність для споживачів та будівельників. Ми вважаємо, що Крипто x ШІ зіграє значну роль у цьому. У цьому блозі ми поглибимося в деталі, чому, як і що далі з Крипто x ШІ.

Вступ до Крипто x AI

Ринок штучного інтелекту зазнав значного зростання та інвестицій, коли венчурні капіталовкладення майже на 290 мільярдів доларів у сектор за останні п'ять років. Всесвітній економічний форумпропонує що технології штучного інтелекту можуть прискорити щорічне зростання ВВП США на 0,5-1,5% протягом наступного десятиліття. Програми штучного інтелекту демонструють справжню тягу, а такі програми, як ChatGPT4, встановлюють нові рекорди за зростанням/прийняттям користувачів. Однак у міру того, як ринок штучного інтелекту швидко розвивається, виникає кілька проблем, включаючи проблеми конфіденційності даних, потребу в талантах зі штучним інтелектом, етичні міркування, ризики централізації та зростання технології діпфейків. Ці виклики стимулюють нинішній дискурс навколо перетину криптовалют та штучного інтелекту, оскільки зацікавлені сторони шукають рішення, які використовують сильні сторони обох технологій для вирішення цих проблем, що виникають.

Крипто х AI поєднує децентралізовану інфраструктуру блокчейну з можливістю штучного інтелекту моделювати когнітивні функції людини та вчитися з даних, створюючи синергію, яка може революціонізувати різні сектори. Блокчейн переозначає архітектури систем, верифікацію даних / транзакцій та розподіл. ШШ покращує обчислення даних, аналіз та пропонує нові можливості генерації контенту. Цей перетин викликав як захват, так і скептицизм серед розробників обох технологічних спільнот, що спонукає до вивчення нових варіантів використання, які можуть прискорити у прийнятті обох секторів у довгостроковому плані. Хоча крипто та ШШ є загальними термінами, які охоплюють широкий спектр різних технологій та тем, ми вважаємо, що перетин обох галузей можна розбити на два основні підсегменти:

• Децентралізований штучний інтелект (Крипто -> ШІ) покращує можливості ШІ за допомогою бездозвільної та комбінованої інфраструктури крипто. Це відкриває використання таких сценаріїв, як демократизований доступ до ресурсів ШІ (наприклад, обчислення, сховище, пропускна здатність, навчальні дані тощо), спільна розробка відкритих моделей, перевірка інференції або незмінні реєстри та криптографічні підписи для довіри до походження та автентичності контенту.
• Onchain AI (AI -> Крипто) приводить до користі від AI для криптовалютної екосистеми, поліпшуючи досвід користувачів та розробників за допомогою LLMs та інтерфейсів на природній мові або покращуючи можливості смарт-контрактів. Дві шляхи для впровадження onchain AI включають: (1) Розробники інтегрують моделі або агентів AI в свої смарт-контракти та додатки onchain та (2) Агенти AI використовують крипто-рейки (наприклад, гаманці самостійного зберігання, стейблкоїни тощо) для платежів та комісій за комісіонування децентралізованих інфраструктурних ресурсів.

Хоча обидва сегменти все ще є в зачатковому стані, потенціал для «Крипто в ШІ» або «ШІ в Крипто» значний і готовий відкрити новий набір використань, про які ще не думали, особливо коли інфраструктура обчислень та швидкість інтелекту продовжують покращуватися.

Крипто x AI: Ключ для розблокування «Агентного Вебу»

Однією з областей, які ми вважаємо особливо захоплюючими в крипто та штучному інтелекті, є концепція роботі агентів ШІ на криптовалютних інфраструктурних рейках. Ця інтеграція спрямована на створення "Агентичної веб-системи", трансформаційної парадигми, яка може покращити безпеку, ефективність та співпрацю в економіках, що працюють на ШІ, підкріплені міцною системою стимулів та криптографічними примітивами.

Ми вважаємо, що агенти штучного інтелекту можуть стати значними драйверами економічної активності/зростання та переважаючими «користувачами» додатків (як он/офчейн), поступово відходячи від користувачів-людей у середньостроковій та довгостроковій перспективі. Ця зміна парадигми змусить багато інтернет-фірм переосмислити свої основні припущення про майбутнє та надати необхідні продукти, послуги та бізнес-моделі, щоб найкращим чином обслуговувати економіку, яка значною мірою базується на агентах. З огляду на це, ми не вважаємо, що технологія криптовалюта/блокчейн потрібна для розширення можливостей або вирішення нових проблем на кожному рівні технологічного стеку штучного інтелекту. Скоріше, криптовалюта може відігравати важливу роль у забезпеченні більшого розповсюдження, перевірюваності, стійкості до цензури та нативних платіжних рейок для штучного інтелекту, одночасно отримуючи вигоду від механізмів штучного інтелекту для забезпечення нового користувацького досвіду в мережі.

Наші попередні переконання, що лежать в основі цієї тези, такі:

• Криптовалюта буде кращим платіжним механізмом для торгівлі між агентами та агентами для агентів: Криптовалюта — це програмовані гроші в Інтернеті, які мають ряд переваг для підтримки економіки, заснованої на агентах. У міру того, як агенти штучного інтелекту стають більш автономними та беруть участь у масштабних мікротранзакціях (наприклад, платять за висновки, дані, доступ до API, децентралізовані обчислення чи ресурси даних тощо), ефективність, безмежність та програмованість криптовалюти зроблять її кращим засобом обміну порівняно з традиційними фіатними рейками. Крім того, агентам знадобляться унікальні особи, які можна перевірити (наприклад, «@craigdewittKnow Your Agent”) для забезпечення відповідності до нормативних правил та вимог щодо взаємодії з підприємствами та кінцевими користувачами. Блокчейни з низькими комісіями, смарт-контракти, кашелькові гаманці з власною кастодією (наприклад,Coinbase AI Гаманці) та стейблкоїни можуть допомогти оптимізувати та зменшити витрати на складні фінансові угоди між агентами, тоді як перевіряемість та незмінність децентралізованих мереж гарантуватимуть довіру та перевіркість транзакцій між штучним інтелектом.
• Генеративний штучний інтелект і природномовні інтерфейси стануть основним модальним способом для користувачів, які прагнуть здійснювати транзакції ончейн: У міру того, як швидкість обробки природної мови та контекстуальне розуміння криптовалюти штучним інтелектом покращується, взаємодія ончейн через розмовні інтерфейси стане нормою та очікуванням користувачів за замовчуванням, відповідно до поточних тенденцій web2 (наприклад, ChatGPT). Користувачі просто опишуть бажаний намір транзакції природною мовою (наприклад, «Обмін X на Y»), а агенти штучного інтелекту перетворять ці наміри в код смарт-контракту, який можна перевірити, пропонуючи найбільш ефективний і економічно вигідний шлях виконання транзакції.
• ШІ створить більшість усього програмного коду (включаючи розумні контракти), що призведе до кембрійської експлозії ончейн-додатків та досвідувань: можливості генерації коду ШІ швидко розвиваються в web2 (наприклад,Devin, Replit) і фундаментально змінюючи парадигми розробки програмного забезпечення. Ми вважаємо, що ця зміна незабаром стане центральною у криптографії, зі скороченим терміновим фокусом на значне зниження порогу входу для нових та існуючих розробників. Однак майбутній стан передбачає наявність AI «програмних агентів», які генерують розумні контракти та гіперперсоналізовані додатки з нуля в реальному часі, на основі вподобань користувача, збережених та перевірених в ланцюжку блоків.

Ці вірування вказують на майбутнє, де межі між штучним інтелектом та криптовалютою стають все більше розмитими, створюючи нову парадигму інтелігентних, автономних та децентралізованих систем. З цим уявленням на увазі, давайте поближче розглянемо можливості криптовалюти x штучного інтелекту шар за шаром.

Можливості в рамках стеку Крипто x AI (сьогодні)

Квест на інтеграцію «Крипто в ШІ» або «ШІ в крипто» породив бурхливу, але складну ландшафт, який швидко еволюціонує, з багатьма будівельниками, які поспішають скористатися ринковим імпульсом. Сьогодні ми вважаємо, що ландшафт Крипто x ШІ може бути сегментований на наступні шари: (1) Вирахувати (тобто мережі, спрямовані на постачання латентних графічних процесорів (GPU) розробникам ШІ), (2) Дані (тобто мережі, які дозволяють децентралізований доступ, оркестрацію та перевірку AI потоку даних), (3) Проміжне програмне забезпечення (тобто мережі/платформи, які дозволяють розробку, розгортання та розміщення моделей/агентів ШІ) та (4) Додатки (тобто продукти, призначені для користувачів (B2B або B2C), які використовують механізми AI на ланцюжку)

Обчислити

Штучний інтелект потребує величезних обчислювальних ресурсів GPU як для навчання моделей, так і для виконання висновків. Оскільки моделі штучного інтелекту стають все складнішими і зростають в запитах на обчислення, з'являється дефіцит сучасних від GPU, таких як пропозиції Nvidia, що призводить до довгих часів очікування і зростання вартості. Децентралізовані обчислювальні мережі виходять на передову як потенційне рішення для цих викликів шляхом:

• Створення ринків без дозволів для купівлі, оренди та хостингу фізичних графічних прискорювачів
• Створення агрегаторів GPU, які дозволяють будь-кому (наприклад, шахтарям біткоїнів) внести свій зайвий обчислювальний потенціал GPU для виконання завдань штучного інтелекту на вимогу, отримуючи винагороду у токенах
• Фінансування фізичних GPU шляхом їх токенізації в цифрові активи на ланцюгу
• Розробка розподілених мереж GPU для обчислювально інтенсивних завдань (наприклад, навчання, виведення)
• Створення інфраструктури, яка дозволяє запускати моделі штучного інтелекту на особистих пристроях (подумайте процентралізований інтелект Apple)

Кожне з запропонованих рішень спрямоване на збільшення обсягу обчислень на GPU та доступності, при цьому пропонуючи дуже конкурентоспроможні ціни. Однак, враховуючи, що більшість учасників цього сегменту мають різні рівні підтримки для розширених робочих завдань зі штучним інтелектом, стикаються з викликами, пов'язаними з відсутністю спільного розміщення GPU, та в деяких випадках, відсутністю засобів для розробки та гарантій часу роботи, як у централізованих альтернативах, ми вважаємо, що масове прийняття цих пропозицій малоймовірне в найближчій або середньостроковій перспективі. Нові сегменти та зразкові проекти, що будуються на цьому рівні, включають наступне:

• Загального призначення Обчислення: Децентралізовані ринки обчислень, що надають обчислювальні ресурси GPU, які можуть бути використані для різноманітних застосувань (наприклад, Akash,Aethir)
• Штучний Інтелект / Машинне навчання: Децентралізовані обчислювальні мережі, що надають обчислювальні ресурси GPU для певної служби, такі як агрегатори GPU, розподілене навчання та висновки, токенізація GPU тощо (наприклад,io.net,Gensyn,Перший Інтелект,Гіперболічний,Гіперпростір)
• Edge Compute: Обчислювальні та сховища, які працюють на пристроях LLM для персоналізованого контекстуалізованого висновку (наприклад,PIN AI,Exo,Крипто.ai,Edge Матриця)

Дані

Масштабування моделей штучного інтелекту вимагає зростання навчальних наборів даних, з тим що LLMs навчаються на більярди слів з тексту, створеного людьми. Однак сьогодні лише обмежена кількість публічних даних, створених людьми, ( Epoch AI оцінює, що високоякісні мовні / джерела даних можуть бути вичерпані до 2024 року) , що породжує питання про те, чи може відсутність навчальних даних стати серйозною перепоною, що потенційно призведе до стагнації в роботі моделі штучного інтелекту. Таким чином, ми вважаємо, що компанії, які поєднують увагу до даних та криптовалюти з штучним інтелектом, мають наступні можливості для вирішення цих викликів:

• Заохочуйте користувачів ділитися своїми приватними / власними даними (наприклад, “Дані DAOs” - onchain сутності, де учасники даних можуть бачити економічну перевагу від надання своїх приватних даних з соціальних платформ, керують тим, як ці дані використовуються та монетизуються)
• Створення інструменту для генерації синтетичних даних з природних мовних запитів або надання користувачам стимулів для збору даних з відкритих веб-сайтів
• Заохочувати користувачів допомагати у попередній обробці наборів даних для навчання моделей та збереження якості даних (наприклад, маркування даних / підсилене навчання за допомогою людського відгуку)
• Створення багатосторонніх, бездозвільних ринків даних, де кожен може отримати винагороду за внесок.

Ці можливості породжують багатьох нових гравців, яких ми бачимо на даний момент на рівні даних. Однак варто зауважити, що централізовані лідери по життєвому циклу моделі штучного інтелекту мають існуючі мережеві ефекти та доведені режими відповідності даним, які цінують традиційні підприємства, що може залишити мало місця для децентралізованих альтернатив. З цим можна погодитися, ми вважаємо, що рівень даних для децентралізованого штучного інтелекту відкриває значну довгострокову можливість вирішення виклику «Стіна Даних». Нові сегменти та зразкові проекти, які будуються на цьому рівні, включають наступне:

• Ринки даних: Децентралізовані протоколи обміну даними, призначені для постачальників та споживачів даних для спільного використання та торгівлі активами даних (наприклад,Ocean Protocol,Masa,Sahara AI)
• Дані, що належать користувачеві / Приватні дані (включаючи DataDAOs): Мережі, призначені для стимулювання збору власних наборів даних, включаючи приватні дані, що належать користувачеві (наприклад,Vana*, NVG8)
• Публічні та синтетичні дані: мережі / платформи для збору даних з публічних веб-сайтів або створення нових наборів даних за допомогою природної мови запитів (наприклад,Dria,Mizu,Трава,Synesis One)
• Інструменти для аналізу даних: Платформи та додатки, призначені для запитів, аналізу, візуалізації та надання практичних висновків щодо onchain даних (наприклад,Nansen,Дюна,Аркхем,Messari*)
• Зберігання даних: Файлові мережі для довгострокового зберігання / архівування даних та реляційні бази даних, призначені для управління структурованими даними, які часто використовуються та оновлюються (наприклад,Filecoin,Arweave,Керамічний,Таблиця*)
• Оркестрація / походження даних: мережі та платформи, які оптимізують конвеєри прийому та обробку даних для додатків зі штучним інтелектом та інтенсивним використанням даних, а також забезпечують належне відстеження походження та перевірену автентичність контенту, створеного штучним інтелектом (наприклад,Простір і Час,Графік*,Протокол історії)
• Маркування даних: мережі та платформи, які покращують механізми навчання з підкріпленням та тонкого налаштування моделей штучного інтелекту, стимулюючи розподілену мережу людей-учасників створювати високоякісні навчальні набори даних (наприклад,Людина,Ківа AI,Fraction.AI)
• Оракули: мережі, які використовують штучний інтелект для надання перевірених даних поза ланцюжком для смарт-контрактів на ланцюжку (наприклад,Ora,OpenLayer,Chainlink)

Проміжний програмний засіб

Реалізація повного потенціалу відкритої, децентралізованої моделі штучного інтелекту або агентської екосистеми вимагає створення нової інфраструктури. Деякі перспективні області, які вивчають будівельники, включають наступне:

• Застосовуючи використання відкритих LLM для підтримки випадків використання onchain AI, одночасно будуючи базові моделі, які можуть швидко розуміти, обробляти та діяти на даних onchain
• Розподілені навчальні рішення для великих фундаментальних моделей (наприклад, параметри 100B+); часто сприймається як нездійсненна мрія через різні технічні складнощі, але нещодавні проривиДослідження Nous,Bittensor, таПервовідомий Інтелектнамагаються змінити цю наратив
• Використання нульового знання або оптимістичного машинного навчання (тобто zkML, opML), довірених середовищ виконання (TEEs) або повністю гомоморфного шифрування (FHE), щоб забезпечити приватні та перевірені висновки
• Забезпечення відкритого, спільного розвитку моделей штучного інтелекту через мережі координації ресурсів або створення агентних мереж/платформ, які використовують криптоінфраструктуру для підвищення потенціалу штучних інтелектуальних агентів для використання у випадках з використанням ланцюжків блоків/позаланцюжкових випадках

Попри те, що були зроблені певні успіхи у побудові цих фундаментальних інфраструктурних примітивів, готові до виробництва, онлайн LLM та штучні інтелектуальні агенти є все ще ще досить новими, і ми не очікуємо, що ця динаміка зміниться в найближчий час, при наявності підґрунтя для обчислень, даних та моделей. З цим сказано, ми бачимо цю категорію як дуже перспективну та основний фокус інвестиційної стратегії Coinbase Ventures в цьому просторі, що спрямована на підсилене зростання та попит на послуги штучного інтелекту в довгостроковій перспективі. Серед нових сегментів та зразкових проектів, які будуються на цьому рівні, можна виділити наступні:

• LLM з відкритою вагою: моделі штучного інтелекту, ваги яких доступні публічно, дозволяючи будь-кому використовувати, модифікувати та безкоштовно поширювати їх (наприклад,LLama3,Mistral,Стабільність AI)
• Творці моделі Onchain: Мережі та платформи, що дозволяють створення основних LLMs для використання в ланцюжку (наприклад,Пруд*,Ми,RPS)
• Тренування та налаштування: мережі та платформи, які дозволяють здійснювати стимулюючі та перевірені механізми тренування або налаштування onchain (наприклад,Gensyn,Прайм Інтелект,Макрокосмос,Flock.io)
• Приватність: мережі та платформи, які використовують механізми збереження конфіденційності для розробки, навчання та виведення моделей штучного інтелекту (наприклад,Bagel Мережа,Arcium*,ZAMA)
• Мережі виведення: Мережі, які використовують криптографічні техніки / докази для перевірки правильності виводу моделі ШІ (наприклад,OpenGradient*,Modulus Labs,Гіза,Обряд)
• Мережі координації ресурсів: Мережі, призначені для сприяння спільного використання ресурсів, співпраці та координації розробки моделей штучного інтелекту (наприклад,Bittensor,Поблизу*,Отже,Свідомий)
• Agentic Networks & Platforms: Мережі та платформи, які сприяють створенню, розгортанню та монетизації штучних інтелектуальних агентів як для середовищ on/offchain (наприклад,Морфеус,Olas,Wayfinder, Payman,Skyfire)

Додатки

У криптографії починають відчувати свою присутність штучні інтелектуальні агенти, з ранніми випадками, якДон Валет(тобто криптовалютний гаманець, який використовує штучних інтелектуальних агентів для відправлення транзакцій та взаємодії з протоколами від імені користувачів),Паралельна Колонія* (тобто гра на ланцюжку, де гравці співпрацюють з AI-агентами, які мають власні гаманці та можуть створювати власні шляхи в межах гри), або Venice.ai(тобто додаток для генеративного штучного інтелекту / природний мовний запит з перевірними висновками та механізмами збереження конфіденційності). Однак розробка додатків все ще в основному експериментальна та можливісна, з розрухою ідей додатків, що ростуть від хайпу в цьому просторі. З цим сказано, ми вважаємо, що досягнення в інфраструктурі та фреймворках штучного інтелекту агента мають намір змінити простір крипто-дизайну з переважно реактивних додатків для розумних контрактів на більш складні, прогнозуючі додатки в середньостроковому та довгостроковому аспектах. Нові сегменти та зразкові проекти, що будуються на цьому рівні, включають наступне:

• AI Companions: Програми для створення, обміну та монетизації власних користувацьких моделей штучного інтелекту та агентів з персоналізованою та контекстуальною увагою (наприклад,MagnetAI,Мій Конха,Deva,Протокол Virtuals)
• Інтерфейси на основі NLP: Додатки, в яких природні мовні запити є основним інтерфейсом / точкою входу для взаємодії та виконання транзакцій onchain (наприклад,Venice.AI,Veldt)
• Інструменти розробки / безпеки: застосунки / інструменти, спрямовані на розробників, які використовують моделі / агенти штучного інтелекту для покращення досвіду розробника на ланцюжку та забезпечення безпеки (наприклад,ChainGPT,Bar'ier*)
• Агенти ризику: Служби, які використовують моделі ML або AI-агенти, щоб допомогти протоколам динамічно налаштовувати та реагувати на параметри ризику в реальному часі (наприклад,Chaos Labs,Гантель,Мінерва*)
• Ідентичність (Доказ особистості): Додатки, які використовують криптографічні докази та моделі машинного навчання для перевірки доказу особистості користувача. (наприклад,Worldcoin*)
• Управління: Додатки, які використовують штучні інтелектуальні агенти для виконання транзакцій на основі рішень управління, прийнятих людьми / зворотного зв'язку (наприклад,Ботто,Шапки)
• Торгівля / DeFi: Інфраструктура торгівлі, побудована на штучному інтелекті, та DeFi протоколи, які використовують AI агентів для автоматизації виконання транзакцій на ланцюжку (наприклад,Taoshi,Інтент.Торгівля)
• Геймінг: Відеоігри Onchain, які використовують розумних NPC або механізми штучного інтелекту для підтримки основних механік гри (наприклад,Паралельний*,PlayAI)
• Соціальні: Додатки, які використовують механізми штучного інтелекту для реалізації соціальних взаємодій на ланцюгу блоків (наприклад,KaiKai,NFPrompt)

Висновок

Хоча стек Crypto x AI все ще перебуває на стадії зародження, ми вважаємо, що відбудеться значний прогрес у децентралізованій інфраструктурі штучного інтелекту, ончейн-додатках штучного інтелекту та появі «агентної мережі», де агенти штучного інтелекту стануть основними рушійними силами економічної активності. Хоча проблеми залишаються в таких сферах, як обчислювальна інфраструктура та доступність даних, синергія між криптовалютами та штучним інтелектом може прискорити інновації в обох секторах, що призведе до створення більш прозорих, децентралізованих та автономних систем. Оскільки ландшафт продовжує швидко розвиватися, завдяки новим командам, які отримують фінансування, і більш усталеним командам, які працюють над пошуком відповідності продукту/ринку, для інтернет-фірм і розробників буде вкрай важливо адаптуватися до мінливої парадигми та використовувати потенціал Crypto x AI для створення нових програм і досвіду, які раніше неможливо було уявити.

Предупреждение:

1. Ця стаття розміщується з [ Coinbase Ventures]. Усі авторські права належать оригінальному автору [Джонатан Кінг]. Якщо є зауваження до цього перевидання, будь ласка, зв'яжіться з Gate Learnкоманда, і вони швидко з ним впораються.
2. Відповідальність за відмову: Погляди та думки, висловлені в цій статті, є виключно поглядами автора і не становлять жодної інвестиційної поради.
3. Переклади статті на інші мови виконуються командою Gate Learn. Якщо не зазначено інше, копіювання, поширення або плагіатування перекладених статей заборонено.