ภาพรวม

เนื่องจาก AI ก้าวหน้าอย่างรวดเร็ว มันต้องการพลังการคำนวณมากขึ้น การประมวลผลข้อมูล และความร่วมมือ ระบบบล็อกเชนแบบดั้งเดิม ที่มีขีดจำกัดของประสิทธิภาพ ไม่สามารถตอบสนองต่อความต้องการที่เติบโตของโปรแกรม AI ได้อีกต่อไป

รุ่นใหม่ของบล็อกเชนชั้นที่ 1 ที่ออกแบบมาสำหรับ AI ได้เกิดขึ้น โครงการเหล่านี้เน้นการแก้ปัญหาหลัก เช่น ประสิทธิภาพ ความเป็นส่วนตัวของข้อมูล การจัดสรรทรัพยากร และความร่วมมือแบบกระจายด้วยเทคโนโลยีนวัตกรรม

บทความนี้จะทบทวนและวิเคราะห์โครงการ AI Layer 1 ที่สำคัญ เช่น Bittensor, Vana, Kite AI, Nillion, และ Sahara โดยเน้นที่เทคโนโลยีหลักของพวกเขา ประโยชน์ และศักยภาพในอนาคต

AI Layer 1 คืออะไร?

บล็อกเชนชั้นที่ 1 คือเครือข่ายบล็อกเชนพื้นฐานที่มีระบบความเห็นและโครงสร้างพื้นฐานของตนเอง ไม่เหมือนกับ Layer 2 solutions ซึ่งขึ้นอยู่กับบล็อกเชนที่มีอยู่ Layer 1 blockchains สร้างและบํารุงรักษาระบบนิเวศที่ไม่มีการกระจายอย่างเต็มรูปแบบ

เลเยอร์ AI ระดับ 1 คือบล็อกเชนที่สร้างขึ้นสำหรับปัญญาประดิษฐ์ จุดมุ่งหลักของมันคือการสร้างระบบที่กระจายอำนวยความสะดวกสำหรับการฝึกโมเดล AI การเรียกใช้งานงาน AI การแบ่งปันข้อมูล และการให้คำขันสร้าง

โครงการ AI Layer 1 ผสานเทคโนโลยีบล็อกเชนเพื่อเพิ่มความโปร่งใสและความเป็นธรรมในระบบ AI และแก้ไขปัญหาที่เกิดขึ้นอย่างต่อเนื่องของ AI ที่เป็น "กล่องดํา" โดยใช้ความสามารถในการตรวจสอบและความไม่เปลี่ยนแปลงของบล็อกเชน

ความสำคัญ:
การรวมกันของ AI และบล็อกเชนเป็นพื้นที่หลักของนวัตกรรมเทคโนโลยี ที่ถูกขับเคลื่อนโดยพลวัตของการส่งออกและนำเข้าที่ชัดเจน
AI ขึ้นอยู่กับข้อมูลขนาดใหญ่และพลังการคำนวณ: บล็อกเชนสามารถให้บริการเก็บข้อมูลแบบกระจาย โฮสต์โมเดล และตลาดพลังการคำนวณ;
การตัดสินใจของ AI มักมีลักษณะที่ไม่โปร่งใส: บันทึกบล็อกเชนมีกระบวนการที่สามารถติดตามและยืนยันได้ ซึ่งเพิ่มความน่าเชื่อถือ;
ขาดกลไกสรรพนาม: เศรษฐศาสตร์โทเคนภายในบล็อกเชนสามารถสร้างสรรพนามเพื่อกระตุ้นผู้มีส่วนร่วมในการให้ข้อมูล โหนดการคำนวณ และผู้พัฒนาโมเดลได้อย่างมีประสิทธิภาพ
การเป็นเจ้าของข้อมูลและโมเดลที่ยากจะกำหนด: สมาร์ทคอนแทร็คและการยืนยันในเชืองเป็นพื้นฐานสำหรับการเป็นเจ้าของสินทรัพย์ AI และธุรกรรม
ความต้องการหลักเหล่านี้คือแรงจูงใจที่เร่งเร้าให้โครงการ AI Layer 1 เติบโตอย่างรวดเร็ว

คุณสมบัติสำคัญ
AI Layer 1 ไม่ใช่นิเรกใหม่เท่านั้น มันมีการให้ความสำคัญกับเทคโนโลยีที่แตกต่างจากบล็อกเชนชนิดทั่วไป
ความสามารถในการคำนวณที่มีประสิทธิภาพสูงและความสามารถในการประมวลผลแบบพร้อมกัน: ให้การสนับสนุนที่พื้นฐานสำหรับการฝึกโมเดลและการอำนวยความสะดวก
ระบบสนับสนุนเอเจนต์ AI ธรรมชาติ: การพัฒนาสภาพแวดล้อมในเวลาใช้งานและกลไกโต้ตอบที่ออกแบบมาเฉพาะสำหรับเอเจนต์ AI;
กลไกสรรพสินค้าข้อมูลแบบธรรมชาติ: การใช้โทเค็นเพื่อสร้างสติมูลค่าให้กับการมีส่วนร่วมของข้อมูลและการร่วมมodel
การตรวจสอบและดำเนินการในเชิงโซ่ของแบบจำลองและงาน: ทำให้สามารถบูรณาการสมบูรณ์ Web3 ของสินทรัพย์ AI

สี่แนวโน้มสำคัญที่ขับเคลื่อน AI Layer 1
การเกิดขึ้นของ AI Layer 1 ไม่ใช่เรื่องบังเอิญ; มันถูกขับเคลื่อนโดยสี่แนวโน้มหลัก
การระะเบิดของ AI ที่สร้างสรรค์: การเพิ่มของโมเดลขนาดใหญ่ได้เพิ่มความต้องการในพลังการคำนวณและข้อมูลอย่างเร้ออย่างมาก
การวิวัฒนาการของกลไกสรรพนาม Web3: สร้างวงจรเศรษฐกิจสำหรับข้อมูล แบบจำลอง และพลังการคำนวณ
การสร้างระบบ AI Agent ขึ้นเป็นระบบก้าวหน้า: ทำให้มีความจำเป็นในการมีสภาพแวดล้อมในการดำเนินการที่ปลอดภัยและเครือข่ายมูลค่าที่แข็งแกร่ง
การเปลี่ยนแปลงที่ชัดเจนไปทางความโมดูลาริตี้ของบล็อกเชน: การเปลี่ยนแปลง Layer 1 ของบล็อกเชนจากโครงสร้าง "ทั่วไป" เป็น "เชิงพิเศษ"

โครงการใหญ่

ภาพรวมของโครงการที่มีโทเค็นเชื้อเพลิง

บิทเทนเซอร์

พื้นหลังและวิสัยทัศน์
Bittensor มีเป้าหมายที่จะสร้างเครือข่ายความร่วมมือของ AI แบบไม่มีจุดกึ่งกลางที่ล้มเลิกอุปสรรค์ในการพัฒนา AI แบบดั้งเดิม มันส่งเสริมให้นักพัฒนาและผู้ให้บริการคอมพิวเตอร์ระดมทรงพลังเพื่อฝึกอบรมและปรับปรุงโมเดล AI ร่วมกัน วิสัยทัศน์ของมันคือการขับเคลื่อนการพัฒนาของระบบนิเวศ AI ผ่านกลไกที่เน้นที่ตลาด จึงสร้างเครือข่ายอัจฉริยะที่เปิดเผยและโปร่งใส

สถาปัตยกรรมเทคโนโลยีและนวัตกรรม
Bittensor ใช้สถาปัตยกรรมสองชั้น: เครือข่ายรากประสานงานระบบทั่วโลกในขณะที่ระบบนิเวศซับเน็ตรองรับงาน AI ที่หลากหลาย นวัตกรรมหลักอยู่ในกลไกการจัดสรรทรัพยากรที่ขับเคลื่อนด้วยตลาด dTAO ซึ่งแนะนําโทเค็นซับเน็ตอัลฟ่าเพื่อแข่งขันในตลาด ทรัพยากรได้รับการจัดสรรตามความต้องการในขณะที่อํานาจการตรวจสอบความถูกต้องมีการกระจายอํานาจเพื่อหลีกเลี่ยงการควบคุมโดยเอนทิตีเดียว การออกแบบนี้ช่วยเพิ่มทั้งประสิทธิภาพและความต้านทานของระบบต่อการเซ็นเซอร์

ประเภทและนิเวศการใช้งาน
นิวระบบ Bittensor ประกอบด้วยเครือข่ายย่อยหลายรายการที่มีการใช้งานทั่วไปเช่น Targon (โฟกัสที่การสร้างข้อความ คล้ายกับโมเดลภาษาขั้นสูง) Chutes (ให้บริการอินเตอร์เฟซ API LLM) PTN (สร้างสัญญาณการซื้อขายทางการเงิน) และ Dojo (การทำงานร่วมกันในการติดป้ายข้อมูล) โมดูลย่อยเหล่านี้แสดงให้เห็นถึงความสามารถของ Bittensor ในวงกว้างเช่นการสร้างข้อความ การทำนายทางการเงิน และการประมวลผลข้อมูล พวกเขาดึงดูดนักพัฒนาและผู้ใช้งานในอุตสาหกรรม

เศรษฐมนุษย學และมูลค่า
โทเค็น $TAO เป็นส่วนสำคัญของนิเวศ Bittensor ที่ใช้ในการจ่ายค่าพลังการคำนวณ รางวัลผู้สนับสนุน และขับเคลื่อนการแข่งขันของเน็ตเวิร์ค ผู้ถือหุ้นสามารถเปิดตัว $TAO เพื่อเข้าร่วมในการปกครองเน็ตเวิร์คหรือรับรางวัลเน็ตเวิร์ค ซึ่งเมื่อนิเวศเน็ตเวิร์คขยายตัว คาดว่าความต้องการต่อ $TAO จะเพิ่มขึ้น โดยมีมูลค่าที่เชื่อมโยงกับพลังการคำนวณของเน็ตเวิร์คและกิจกรรมของแอปพลิเคชัน

ที่มา

วนา

ประวัติศาสตร์และวิสัยทัศน์
วิสัยทัศน์ของ Vana คือ การปรับเปลี่ยนความเป็นเจ้าของของข้อมูลให้ผู้ใช้สามารถเป็นเจ้าของและได้รับประโยชน์จากข้อมูลส่วนตัวของตนเองจริง ๆ แทนที่จะถูกใช้ประโยชน์โดยยักษ์ใหญ่ในด้านเทคโนโลยี วิสัยทัศน์ของมันคือ การสร้างคุณค่าของข้อมูลผ่านเทคโนโลยีที่แบ่งแยกออกมา ซึ่งจะสร้างสรรค์ระบบนิเวศเศรษฐกิจข้อมูลที่ใช้งานโดยผู้ใช้เป็นผู้นำ

สถาปัตยกรรมเทคโนโลยีและนวัตกรรม
เทคโนโลยีของ Vana ถูกแบ่งออกเป็นชั้นข้อมูลที่เป็นน้ำหนักและชั้นความเคลื่อนไหวของข้อมูล ที่ได้รับการช่วยเสริมด้วยการออกแบบการจัดเก็บที่ไม่ใช้คนควบคุม นวัตกรรมที่สำคัญคือข้อมูลของผู้ใช้ยังคงอยู่ในเครือข่ายนอกเพื่อให้มั่นคงสิทธิส่วนบุคคล ในขณะเดียวกันยังสามารถให้ความสามารถในการแบ่งปันข้อมูลและการกระจายค่าตอบแทนผ่านการสร้างสติกันไว้และรางวัลให้กับผู้มีส่วนร่วม โมเดลที่มุ่งเน้นผู้ใช้นี้สมดุลการป้องกันความเป็นส่วนตัวด้วยสิทธิแรงจูงใจทางเศรษฐกิจที่สมควร

สถานการณ์การใช้และระบบนิเวศ
การใช้งานทั่วไปของ Vana รวมถึง Finquarium (ตลาดข้อมูลทางการเงิน), GPT Data DAO (การเก็บข้อมูลการสนทนาและการปกครอง), และโครงการข้อมูล Reddit/Twitter (การใช้ข้อมูลโซเชียลมีเดีย) สถานการณ์เหล่านี้สาธิตศักยภาพของ Vana ในสาขาเช่นการเงิน, การฝึกอบรม AI, และการวิเคราะห์ทางสังคม พวกเขาดึงดูดผู้สนับสนุนข้อมูลและนักพัฒนาที่จะเข้าร่วมระบบนี้

เศรษฐกิจโทเค็นและมูลค่า
$VANA ขับเคลื่อนระบบนิเวศ Vana ผู้ใช้ได้รับมันโดยการมีส่วนร่วมในข้อมูล และธุรกิจใช้เงินเพื่อเข้าถึงข้อมูลเหล่านั้น มันยังทำให้สามารถมีส่วนร่วมในการปกครอง ซึ่งเมื่อการใช้ข้อมูลเพิ่มขึ้น มูลค่าโทเค็นก็เกี่ยวข้องกับกิจกรรมของเครือข่ายมากขึ้น

ที่มา: https://www.vana.org/

Nillion

พื้นหลังและวิสัยทัศน์
Nillion กําลังสร้างเครือข่ายคอมพิวเตอร์ที่เน้นความเป็นส่วนตัวเป็นอันดับแรกซึ่งออกแบบมาเพื่อแก้ปัญหาความท้าทายด้านความเป็นส่วนตัวของข้อมูล ด้วยการใช้ประโยชน์จาก "การประมวลผลแบบตาบอด" ซึ่งเป็นวิธีการที่ช่วยให้สามารถคํานวณข้อมูลที่เข้ารหัสได้โดยมีจุดมุ่งหมายเพื่อสนับสนุนการนําแอปพลิเคชัน AI และ Web3 ขนาดใหญ่ที่ปลอดภัยมาใช้

สถาปัตยกรรมเทคโนโลยีและนวัตกรรม
ที่ใจกลางของ Nillion คือ Nil Message Compute (NMC) แบบจำลองการคำนวณโดยเป็นการคำนวณไร้สายที่รวมการคำนวณแบบหลายฝ่าย (MPC) และพิสูจน์ศูนย์ศูนย์ (ZKPs) เพื่อให้สามารถแลกเปลี่ยนข้อมูลโดยไม่เปิดเผยข้อมูล นวัตกรรมหลักของมันอยู่ในการบรรลุความเห็นร่วมโดยไม่ต้องใช้บล็อกเชนแบบดั้งเดิม ในขณะที่ยังคงรักษาการประมวลผลที่เข้ารหัสโดยไม่มีการรั่วไหล และเปิดทางสู่โอกาสใหม่สำหรับแอปพลิเคชันที่อยู่ในข้อจำกัดด้านความเป็นส่วนตัว

สถานการณ์ในการใช้และระบบนิเวศ
แอปพลิเคชันของ Nillion รวมถึงการรับรอง Web3 (การป้องกันความเป็นส่วนตัวของตัวตนผู้ใช้), การฝึกอบรมความเป็นส่วนตัวของ AI (การฝึกโมเดลด้วยข้อมูลที่เข้ารหัส), และการจำลองข้อมูลเชิงลับ (การคำนวณความเป็นส่วนตัวในระดับองค์กร) สถานการณ์เหล่านี้สาธิตถึงความสามารถในการใช้งานที่หลากหลายในการจัดการตัวตน, การพัฒนา AI, และการประมวลผลข้อมูลธุรกิจ ทำให้ดึงดูดผู้ใช้ในอุตสาหกรรมที่มีความต้องการเกี่ยวกับความเป็นส่วนตัว

เศรษฐกิจโทเค็นและมูลค่า
$NIL เป็นโทเค็นสำคัญของเครือข่าย Nillion ซึ่งใช้ในการชำระเงินสำหรับงานคำนวณ ให้สิทธิให้กับผู้ดำเนินการโหนด และเป็นแรงขับเคลื่อนให้เกิดการเติบโตของระบบโดยรวม โดยที่ความต้องการเพื่อการคำนวณที่รักษาความเป็นส่วนตัวยิ่งเพิ่มขึ้น มูลค่าของ $NIL จึงเชื่อมโยงกับกิจกรรมของเครือข่ายและพลังงานคำนวณที่มีส่วนร่วม ทำให้มีศักยภาพในระยะยาวที่แข็งแรง

แหล่ง

ไฮเปอร์ไซเคิล

พื้นหลังและวิสัยทัศน์
HyperCycle เป็นโครงการที่ให้พื้นฐานประสิทธิภาพสูงสำหรับ AI Agents มันร่วมมือกับ SingularityNET เพื่อเร่งความร่วมมือระหว่างแพลตฟอร์มและการดำเนินงานของ AI agents อย่างมีประสิทธิภาพ วิสัยทัศน์ของมันคือการสร้างพื้นฐานเพื่อสนับสนุนรุ่นต่อไปของ AI applications ซึ่งจะส่งผลให้เทคโนโลยี AI ได้รับการใช้งานอย่างกว้างขวาง

สถาปัตยกรรมเทคโนโลยีและนวัตกรรม
โครงสรางเทคนิคของ HyperCycle มุ่งเน้นไปที่ชั้นรองการสนับสนุนคำนวณ AI ความสามารถสูงที่มีความร่วมมืออย่างมากกับระบบนิเวศ SingularityNET จุดเด่นของนวัตกรรมรวมถึงการสนับสนุนการดำเนินงาน AI ที่มีประสิทธิภาพสูง ความสามารถในการร่วมมือข้ามแพลตฟอร์ม และการปรับปรุงประสิทธิภาพในการดำเนินงานของเอเยนต์ AI เพื่อให้ได้การสนับสนุนในระดับพื้นฐานสำหรับระบบหลายเอเยนต์ที่ซับซ้อน

ประเภทการใช้และระบบนิเวศ
HyperCycle ยังไม่เปิดตัวอย่างเต็มที่ แต่การใช้งานที่สามารถคาดหวังได้ของมันอาจเกี่ยวข้องกับกลุ่ม AI agent clusters เช่น การประมวลผลงานที่กระจายหรือความร่วมมืออย่างฉลาดทางแพลตฟอร์ม ด้วยความร่วมมือกับ SingularityNET โดยที่ระบบนี้คาดหวังว่าจะครอบคลุมภาคการศึกษา ด้านสุขภาพ และการเงิน โดยมีศักยภาพที่สุด

เศรษฐมนุษยวิทยาของโทเค็นและมูลค่า
$HYPC เป็นโทเค็นของ HyperCycle ที่ใช้ในการชำระค่าทรัพยากรคอมพิวเตอร์ รางวัลผู้มีส่วนร่วม และมีส่วนร่วมในการกำกับดูแลระบบนิเวศ ในฐานะส่วนหนึ่งของโครงสร้างพื้นฐาน AI ที่มีประสิทธิภาพสูง มูลค่าของ $HYPC มีความเชื่อมั่นกับการใช้งาน AI Agent และความต้องการด้านคอมพิวเตอร์ การเติบโตในระยะยาวของมันขึ้นอยู่กับความสมบูรณ์ของนิเวศ

แหล่งที่มา

OriginTrail

พื้นหลังและวิสัยทัศน์ของโครงการ
OriginTrail ผสานเทคโนโลยีกราฟความรู้กับ AI เพื่อสร้างแพลตฟอร์มที่ไม่ centralize สำหรับการจัดการทรัพยากรความรู้ มีเป้าหมายเพื่อเสริมความสามารถในการยืนยันข้อมูลและส่งเสริมความร่วมมือระหว่างโดเมนต่างๆ โดยมีวิสัยทัศน์ในการเป็นเครื่องมือสำคัญในการผลักดันการเปลี่ยนแปลงดิจิทัลในด้านเชื่อถือในการแลกเปลี่ยนความรู้ในพื้นที่ต่างๆ เช่น โซ่อุปทาน และงานวิจัยทางวิทยาศาสตร์

สถาปัตยกรรมเทคโนโลยีและนวัตกรรม
คอร์ของ OriginTrail ถูกสร้างขึ้นบนเทคโนโลยีกราฟความรู้และระบบที่กระจายสำหรับการเก็บรักษาและการยืนยันทรัพยากรความรู้ นวัตกรรมของมันอยู่ที่การทำให้การแบ่งปันความรู้ที่สามารถยืนยันได้ โดยการรับรองความเชื่อถือของข้อมูล และให้การช่วยเหลือในการผสานอิสระระหว่างโดเมน ซึ่งนี้จะให้๟าครภาคพื้นฐานสำหรับการประยุกต์ใช้ข้อมูลที่ซับซ้อน

สถานการณ์และนิเวศวิสัยใช้งาน
การใช้งานทั่วไปของ OriginTrail รวมถึงการติดตามโซ่อุปทาน (การรับรองความโปร่งใสของผลิตภัณฑ์) และการยืนยันความน่าเชื่อถือของข้อมูล (การรับรองข้อมูลทางวิทยาศาสตร์) ระบบนี้ได้ทำพันธมิตรกับอุตสาหกรรมต่างๆ เช่น โซ่อุปทานอาหารและการจัดการข้อมูลด้านสุขภาพ ซึ่งเป็นการโชว์ความคุ้มค่าในโลกจริงของกราฟความรู้

เศรษฐศาสตร์โทเค็นและมูลค่า
$TRAC เป็นโทเค็นเจ้าของของ OriginTrail ซึ่งใช้ในการชำระค่าจัดเก็บข้อมูล ค่าธรรมเนียมการตรวจสอบ และเพื่อสร้างสติมูลัสให้กับการดำเนินการโหนด ซึ่งเมื่อแอปพลิเคชันกราฟความรู้ขยายตัวไปสู่โดเมนที่หลากหลายมากขึ้น ความต้องการสำหรับ $TRAC ถูกเชื่อมโยงกับปริมาตรข้อมูลในนิเวศวิสาหกิจและการนำมาใช้ ซึ่งจะสนับสนุนค่าเงินที่มั่นคง

แหล่งที่มา: https://origintrail.io/

โครงสร้างเทคนิคหลัก

บล็อกเชนสาธารณะชั้น AI เป็นเครือข่ายบล็อกเชนที่สร้างขึ้นโดยเฉพาะเพื่อสนับสนุนแอปพลิเคชัน AI พวกเขาให้โครงสร้างที่มีประสิทธิภาพ ปลอดภัย และสามารถขยายของงานเช่นการฝึกโมเดล AI การอ่านความหมาย การประมวลผลข้อมูล และการดำเนินงานร่วมกัน

ไม่เหมือนบล็อกเชนชั้นที่ 1 แบบดั้งเดิม (เช่น Ethereum, Solana), AI Layer 1 ต้องสอดคล้องกับความต้องการ เช่น การกระจายพลังงานคอมพิวเตอร์, ความเป็นส่วนตัวของข้อมูล, การดำเนินการโมเดล, และการปกครองด้านกระจาย ซึ่งช่วยให้สถาปัตยกรรมทางเทคนิคของมันมีนวัตกรรมอย่างเป็นเอกลักษณ์

ด้านล่างคือภาพรวมของโครงสร้างเทคนิคหลักของบล็อกเชนชั้นที่ 1 ของ AI โดยเน้นที่แนวโน้มหลักและโครงการตัวอย่าง เช่น Kite AI และ Bittensor

การมองหาอนาคตและมูลค่าการลงทุน

1. การวิวัฒนาการทางเทคโนโลยี: ความฉลาดและการรวมระบบ

การผสานรวม AI แบบมัลติโมดัลอย่างครบถ้วน
นิวคลีโอไน AI จะเลื่อนไปเกินรูปแบบเดี่ยว (เช่นการสร้างข้อความ) และเคลื่อนที่สู่การรวมระบบหลายแบบ (ข้อความ ภาพ เสียง วิดีโอ และแม้ข้อมูลเซ็นเซอร์) ระบบย่อยของ Bittensor อาจขยายตัวเพื่อสนับสนุนการฝึกโมเดลแบบหลายแบบ และโครงสร้าง AI Agent ของ HyperCycle อาจกลายเป็นส่วนสำคัญสำหรับความร่วมมือข้ามโมเดล

กลไกความเห็นที่ปรับได้
กลไกเช่น PoAI (Kite AI) และ dTAO (Bittensor) จะถูกปรับปรุงเพิ่มเติมโดยการนำอัลกอริทึมที่ปรับได้เข้ามา เพื่อปรับกฎสภาพเหมือนให้เป็นไปตามความซับซ้อนของงาน ความต้องการในพลังงานคอมพิวเตอร์ และความต้องการในความเป็นส่วนตัวเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและความยุติธรรม

มาตรฐานของการคำนวณความเป็นส่วนตัว
เทคโนโลยี "การคำนวณทาบทาม" และ ZKP/MPC ของ Nillion อาจกลายเป็นมาตรฐานอุตสาหกรรม มันจะทำให้การป้องกันความเป็นส่วนตัวกลายเป็นส่วนสำคัญของ AI Layer 1 การผสานองค์ประกอบของ TEE (Trusted Execution Environment) กับบล็อกเชนยังจะเร่งความเร็ว

บทนำเบื้องต้นของคอมพิวเตอร์ควอนตัม
โดยปี 2030 คอมพิวเตอร์ควอนตัมอาจเริ่มรวมอยู่กับระบบ AI โดยเฉพาะอย่างยิ่งในสาขาคอมพิวเตอร์ประสิทธิภาพสูง (เช่น HyperCycle) ซึ่งจะช่วยเพิ่มความเร็วในการฝึกอบรมและความสามารถในการปรับแต่งของโมเดลที่ซับซ้อนอย่างมาก

ทัศนคติ: เทคโนโลยีจะเปลี่ยนจากนวัตกรรมแบบกระจายอำนวยบริการไปสู่การรวมระบบและมาตรฐาน โดยความแข่งขันสำคัญของนิเวศ AI อยู่ที่ความฉลาดและความสามารถในการปรับตัวข้ามสาของ

แหล่งที่มา: ว่าว AI

2. การขยายระบบ: โลกาวิกฤตและการเจริญเติบ

การสร้างเครือข่ายพลังงานคอมพิวเตอร์ทั่วโลก
ตลาดพลังงานคอมพิวเตอร์ที่ไม่ centralize (เช่น Gensyn, Bittensor) จะรวมทรัพยากรที่ว่างเปล่าระดับโลกเข้าด้วยกันเพื่อสร้างเครือข่ายพลังงานคอมพิวเตอร์ที่คล้ายกับ “อินเทอร์เน็ต AI” พลังงานคอมพิวเตอร์ราคาถูกในประเทศกำลังพัฒนาอาจกลายเป็นการเสริมสำคัญสำหรับนิเวศ

การฟื้นฟูของระบบนิเวศยานของอุตสาหกรรม
ระบบย่อยแนวตั้งเช่นเครือข่ายทางการแพทย์ของ Kite AI และการติดตามรายการจัดส่งของ OriginTrail จะแบ่งเซ็กเม้นต์เพิ่มเติมเข้าไปในธุรกิจอื่น ๆ เช่น การศึกษา พลังงาน และบันเทิง แต่ละเซ็กเม้นต์ย่อยอาจพัฒนาโทเค็นและกลไกการปกครองอิสระ

การทำงานร่วมกันข้ามโซนและระบบนิเวศ
AI Layer 1 จะสร้างความสามารถในการทำงานร่วมกันอย่างเข้มงวดกับบล็อกเชนแบบดั้งเดิม (เช่น Ethereum, Polkadot) ตัวอย่างเช่น, ชั้นข้อมูลของ Vana อาจผสานเข้ากับโปรโตคอล DeFi, และกราฟความรู้ของ OriginTrail อาจเชื่อมต่อกับตลาด NFT

การเติบโตของระบบโดยผู้ใช้
โมเดลความเชื่อถือของข้อมูลของ Vana อาจขยายไปสู่ผู้ใช้รายบุคคลอีกมากขึ้น แหล่งข้อมูลจากสื่อสังคม อุปกรณ์ IoT ฯลฯ จะกลายเป็นอินพุทที่สำคัญสำหรับระบบนิเวศ AI และบทบาทของผู้มีส่วนร่วมในชุมชนจะกลายเป็นที่สำคัญมากขึ้น
ทฤษฎี: นิเวศวิจัย AI จะเปลี่ยนจากการขับเคลื่อนด้วยเทคโนโลยีเป็นการขับเคลื่อนโดยแอปพลิเคชันและผู้ใช้ ซึ่งจะสร้างโครงสร้างเครือข่ายที่หลากหลายระดับทั่วโลกที่ทำให้เข้าถึงทุกด้านของชีวิตสังคม

3. ผลกระทบทางเศรษฐกิจและสังคม: การเปลี่ยนแปลงค่า

ความสมบูรณ์ของเศรษฐมาตรของโทเค็น
โทเค็นเช่น $TAO, $VANA และ $NIL จะไม่เพียงแต่เป็นเครื่องมือการชำระเงินเท่านั้น แต่อาจพัฒนาเป็น "สมบัติอัจฉริยะ" ที่มีค่าของมันเชื่อมโยงโดยตรงกับการมีส่วนร่วมในพลังคำนวณ คุณภาพข้อมูล และประสิทธิภาพของแบบจำลอง $HYPC ของ HyperCycle อาจกลายเป็นสกุลเงินมาตรฐานในตลาด AI Agent

โมเดลอาชีพและโมเดลเศรษฐกิจใหม่
ระบบนิเวศ AI จะเป็นที่เกิดรายชื่อใหม่ เช่น "ผู้ขุดกำลังคำนวณ" "ผู้ให้ข้อมูล" และ "ผู้ปรับปรุงโมเดล" กลไกการแบ่งกำไรของ Vana อาจกลายเป็นที่รู้จักและทำให้บุคคลสามารถได้รับรายได้ที่มั่นคงโดยการส่งเสริมข้อมูลหรือกำลังคำนวณ

ประสิทธิภาพทางสังคมที่ดีขึ้น
แอปพลิเคชันเช่นความ๏าการ透明度๏าภ๏ัพ๏าการ๏าจัด๏าส่งสิ๏สาธารณะของ OriginTrail และการสร้างสัญญาณทางการเงินของ Bittensor จะทำให้การจัดสรรทรัพยากรดีขึ้นและลดการสูญเสีย ตลาดการอินเฟอเรนซ์ของ AI (เช่น Ritual) อาจลดต้นทุนในการบริการสถานประกอบการให้ได้บริการอย่างฉลาด

ความท้าทายของช่องทางดิจิทัล
ภูมิภาคที่พัฒนาแล้วอาจได้ประโยชน์ก่อนจากนิเวศปัญญาประดิษฐ์ ในขณะที่พื้นที่ที่ไม่พัฒนาถึงขั้นอาจเสี่ยงตกลงจากอุปสรรคเทคโนโลยีและขาดโครงสร้างพื้นฐาน สิ่งนี้อาจทำให้ความแตกต่างทางดิจิทัลระดับโลกมีโอกาสเพิ่มมากขึ้น
ทฤษฎี: ระบบนิเวศ AI จะเปลี่ยนโครงสร้างเศรษฐกิจ มันจะทำให้บุคคลสามารถมีส่วนร่วมมากขึ้น พร้อมทั้งเพิ่มภาวะความไม่เสมอภาคสังคม

แหล่งที่มา:OriginTrail

ความท้าทาย

1. ความท้าทายทางเทคนิค

ความซับซ้อนทางเทคนิคของระบบนิเวศ AI นำพาไปสู่ปัญหาหลักหลายประการที่จำเป็นต้องแก้ไข:

ปัญหาความสามารถในการคำนวณและพลังงาน
ท้าทาย: การฝึกโมเดล AI และการอินเฟอเรนซ์ต้องใช้พลังงานคำนวณมากมาย โดยเฉพาะสำหรับโมเดลมัลติโมดัลขนาดใหญ่ (เช่น การสร้างวิดีโอหรือการอินเฟอเรนซ์ระหว่างโดเมน) ระบบย่อยเครือข่ายของ Bittensor และการฝึกแบบกระจายของ Gensyn ขึ้นอยู่กับการรวมพลังงานคำนวณระดับโลก แต่วัสดุ GPU ปัจจุบันมีจำกัด และการใช้พลังงานของคอมพิวเตอร์ที่มีประสิทธิภาพสูงมีขนาดใหญ่มากซึ่งอาจทำให้ค่าใช้จ่ายเพิ่มขึ้นหรือเกิดปัญหาขั้นตอนของเครือข่าย
ผลกระทบ: พลังงานคำนวณที่ไม่เพียงพออาจจำกัดการขยายระบบ และปัญหาพลังงานอาจเริ่มเป็นเรื่องของสิ่งแวดล้อม ซึ่งอาจก่อให้เกิดความขัดแย้ง จนทำให้ความยั่งยืนของโครงการเสี่ยงถูกเสื่อมเสีย
วิธีการที่เป็นไปได้: พัฒนาอัลกอริทึมที่ต่ำพลังงาน (เช่น ตัวแปร Transformer ที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น), รวมโหนดการคำนวณที่ขับเคลื่อนด้วยพลังงานจากการใช้พลังงานทดแทน, หรือสำรวจการใช้งานคอมพิวเตอร์ควอนตัมในระยะเริ่มต้น

ต้นฉบับ:TFSC

การใช้ทางเทคนิคเกี่ยวกับความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัย
ความท้าทาย: การคำนวณโดยไม่รู้จักของ Nillion และการเก็บรักษาโดยไม่มีการควบคุมของ Vana ต้องรักษาการรั่วของข้อมูลเป็นศูนย์ในสภาพแวดล้อมที่มีการกระจายอย่างแตกต่าง แต่ ZKP (การพิสูจน์ที่ไม่รู้จัก) และ MPC (การคำนวณของหลายฝ่าย) มีค่าใช้จ่ายในการคำนวณสูงซึ่งอาจลดความมีประสิทธิภาพ นอกจากนี้ TEE (สภาพแวดล้อมการดำเนินการที่เชื่อถือได้) ของ Kite AI ยังเผชิญกับความเชื่อถือในฮาร์ดแวร์และความเสี่ยงด้านความมั่นคงของโซ่อุปทาน
ผลกระทบ: หากเทคโนโลยีความเป็นส่วนตัวไม่สามารถสมดุลระหว่างประสิทธิภาพและความปลอดภัย การใช้งานในสถานการณ์ที่มีประสิทธิภาพสูง (เช่นการอ่านเพลงแบบเรียลไทม์) อาจถูกจำกัด
วิธีการที่เป็นไปได้: ปรับปรุงอัลกอริทึมการเข้ารหัส (เช่น lightweight ZKP), พัฒนาชิปการคำนวณความเป็นส่วนตัวที่เชี่ยวชาญ, หรือนำเสนอกลไลมาชินที่สามารถยืนยันได้บนเชน

ขาดความสามารถในการทำงานร่วมกันและมาตรฐาน
ความท้าทาย: โครงการ AI Layer 1 (เช่น Bittensor, Kite AI) แต่ละโครงการสร้างเครือข่ายย่อยหรือโมดูลอิสระแต่ขาดมาตรฐานของโปรโตคอลที่เป็นไปได้ ทำให้การร่วมมือในระบบนิเวศยากขึ้น ตัวอย่างเช่น กลุ่ม AI Agent ของ HyperCycle อาจพยายามที่จะให้การรวมเข้ากับกราฟความรู้ของ OriginTrail โดยตรง
ผลกระทบ: การแยกส่วนของระบบนิวเคลียร์อาจทำให้ความแข่งขันโดยรวมอ่อนแอลงลง และนักพัฒนาจะต้องปรับตัวให้เข้ากับแพลตฟอร์มที่แตกต่างกัน ซึ่งทำให้ต้นทุนการพัฒนาเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง
วิธีการที่เป็นไปได้: ส่งเสริมโปรโตคอลประสานงานระหว่างเชน (เช่น เชื่อมต่อแบบ Polkadot) หรือมาตรฐานอุตสาหกรรม (เช่น รูปแบบโมเดล AI รวม)

แหล่งPolkadot วิกิ

การบริหารจัดการแบบจำลองและการติดตาม
ความท้าทาย: ปัญหา ปลดจำกัด AI (เช่น Targon subnet ของ Bittensor) ขาดกลไกการปกครองบนเชื่อมโยงเพื่อติดตามและ จำกัดการใช้งานอย่างไม่เหมาะสม และอาจถูกใช้เพื่อสร้างข้อมูลที่ผิดหรือเนื้อหาที่เป็นอันตราย แม้ว่ากราฟความรู้ของ OriginTrail สามารถยืนยันความน่าเชื่อถือของข้อมูลได้ แต่มันยากที่จะตรวจสอบผลลัพธ์ AI ที่สร้างขึ้นอย่างไดนามิกในเวลาจริง
ผลกระทบ: การใช้เทคโนโลยีอย่างไม่ถูกต้องอาจส่งผลให้เกิดวิกฤติความไว้วางใจและขัดขวางการนำมาใช้อย่างกว้างขวางของระบบนิเวศ
วิธีการที่เป็นไปได้: การนำเสนอการรับรองตัวตนบนเชิงโซน, กลไกการติดตามเนื้อหา, หรือการพัฒนาเครื่องมือตรวจสอบจริยธรรมแบบกระจาย

2. ความท้าทายในตลาด

การแข่งขันในตลาดและการนำมาใช้ของผู้ใช้ในระบบ AI เป็นสิ่งสำคัญต่อความสำเร็จในการทำให้เป็นพาณิชย์ ความท้าทายปัจจุบันรวมถึง:

การแข่งขันอย่างแรง และการแยกแยะของนิเวศ
ความท้าทาย: โครงการ AI Layer 1 (เช่น Bittensor vs. Kite AI) และระบบนิเวศ (เช่น Vana vs. Nillion) ทับซ้อนกันในฟังก์ชันการทำงาน (เช่น การจัดสิทธิ์พลังการคำนวณ ความเป็นส่วนตัวของข้อมูล) ซึ่งทำให้มีการแยกแยะทรัพยากรและผู้ใช้ ผู้ใช้แบ่งพื้นที่ บริษัทเทคโนโลยีดั้งเดิม (เช่น Google, Microsoft) ยังตั้งตำแหน่งตนเองด้วยโซลูชัน AI ที่มีการควบคุมแบบไซต์เซ็นทรัล พวกเขาใช้ระบบนิเวศที่เจริญและประโยชน์ของแบรนด์เพื่อรับบริบทบนตลาด
ผลกระทบ: โครงการที่มีลักษณะที่กระจายอาจพบปัญหาในการพัฒนาเนื่องจากจำนวนผู้ใช้ที่ไม่เพียงพอหรือค่าใช้จ่ายในการย้ายถิ่นฐานสูงสำหรับนักพัฒนา
วิธีการแก้ไขที่เป็นไปได้: ดึงดูดตลาดเฉพาะทางผ่านการตั้งตำแหน่งที่แตกต่างกัน (เช่น Bittensor ที่เน้นการแข่งขันในเครือข่ายย่อย, Vana เกี่ยวกับความเชื่อมั่นของข้อมูล), หรือร่วมมือกับองค์กรเดิม (เช่น OriginTrail กับอุตสาหกรรมโซ่อุปทาน) เพื่อขยายอิทธิพล

การศึกษาและอุปสรรคในการนำมาใช้ของผู้ใช้
ความท้าทาย: ลักษณะที่ไม่มีความเชื่อมโยงของระบบนิวรอนเท่านั้น (เช่น สิทธิและส่งเสริมโทเค็นบนเชือง) ซับซ้อนสำหรับผู้ใช้ทั่วไปและองค์กร ตัวอย่างเช่น โมเดลการส่งข้อมูลของ Vana ต้องการให้ผู้ใช้เข้าใจแนวคิดเรื่องภูมิสถานข้อมูล และการมีส่วนร่วมในเน็ตของ Bittensor ต้องการให้นักพัฒนามีความเชี่ยวชาญทั้งในด้านบล็อกเชนและ AI
ผลกระทบ: เส้นโค้งในการเรียนรู้ที่สูงอาจจำกัดการมีส่วนร่วมของผู้ใช้และชะลอการเติบโตของระบบนิเวศ
วิธีการแก้ไขที่เป็นไปได้: พัฒนาอินเทอร์เฟซที่ใช้งานง่าย (เช่นเครื่องมืออัปโหลดข้อมูลที่ถูกต้องของวานา), ให้ทรัพยากรทางการศึกษา, หรือลดอุปสรรคการเข้ารหัสของนักพัฒนาผ่าน SDK

ความไม่แน่นอนในเศรษฐศาสตร์โทเค็น
ความท้าทาย: โทเค็นเช่น $TAO, $VANA, และ $NIL มีความเชื่อมโยงกับกิจกรรมในนิเวศ แต่ความผันผวนของตลาดอาจเป็นที่มาของพฤติกรรมที่เกิดจากการ speclation (เช่น ราคาตกหลังจากการฮายป์แรก). ความเสี่ยงของ $HYPC ของ HyperCycle คือคุณค่าที่ไม่ชัดเจนเนื่องจากการใช้งานไม่ได้ติดตั้งอย่างเต็มที่
ผลกระทบ: ความไม่มั่นคงของราคาโทเค็นอาจเสื่อมล้มความเชื่อของผู้ใช้ ส่งผลกระทบต่อการลงทุนระยะยาวและการมีส่วนร่วมในนิเวศวิถี
วิธีการที่เป็นไปได้: ออกแบบกลไกโทเคนที่แข็งแรงมากขึ้น (เช่นการทำลายแบบไดนามิก รางวัลการล็อกอัพในระยะยาว) หรือเพิ่มมูลค่าโดยสารที่ดำเนินการในโลกจริง (เช่น สถานการณ์การชำระเงินในโซ่อุปทานของ OriginTrail)

แหล่ง

ความยั่งยืนของแบบจำลองธุรกิจ
ความท้าทาย: โครงการนิเวศ AI มากมายใช้สิทธิตัวกระตุ้นเพื่อดึงดูดผู้ใช้ระบบในช่วงแรก แต่โมเดลกำไรระยะยาวยังคงไม่ชัดเจน ตัวอย่างเช่น ตลาดการอ่านยา Ritual ต้องพิสูจน์ความมีประสิทธิภาพทางต้นทุนของมันเหนือบริการคลาวด์ที่มีการจัดกลุ่มและการฝึกอบรมแบบกระจายของ Gensyn ต้องยืนยันความแข่งขันทางพาณิชย์ของมัน
ผลกระทบ: ขาดทุนยั่งยืนอาจส่งผลให้โครงการมีช่องว่างในการจัดหาเงินทุน จึงจำกัดการขยายช่วงนิเวศน์
วิธีการที่เป็นไปได้: สำรวจโมเดลธุรกิจผสม (เช่น การชำระเงินแบบสมาชิก + โทเค็น) หรือทำสัญญาระยะยาวกับลูกค้าโตตน (เช่น บริการคอมพิวติ้งที่เกี่ยวกับความเป็นส่วนตัวของ Nillion)

3. ความท้าทายทางกฎหมาย

เมื่อเทคโนโลยี AI และบล็อกเชนกลายเป็นที่แพร่หลายมากขึ้น การทิ้งทางกฎหมายในระดับโลกมีผลกระทบต่อระบบ AI อย่างมาก

ความเป็นส่วนตัวของข้อมูลและความเป็นอยู่ตามกฎหมายข้ามชาติ
คำท้าทาย: โครงการเช่น Vana และ Nillion เน้นความมีอิสระของข้อมูลและความเป็นส่วนตัว แต่มีความแตกต่างทางกฎหมายที่สำคัญระหว่างประเทศเกี่ยวกับการจัดเก็บข้อมูลและการส่งข้ามชาติ (เช่น GDPR ของ EU) การจัดเก็บข้อมูลแบบกระจายอาจถูกมองว่าเป็นวิธีในการหลบหลีกกฎระเบียบซึ่งอาจเป็นเหตุให้เกิดความเสี่ยงทางกฎหมาย
ผลกระทบ: ค่าปรับการปฏิบัติตามกฎหมายที่เพิ่มขึ้นอาจทำให้ความแข่งขันในระดับโลกของโครงการอ่อนแอลงและอาจนำไปสู่การห้ามการตลาดในบางภูมิภาค
วิธีการที่เป็นไปได้: พัฒนากรอบการปฏิบัติตามกฎหมายที่ยืดหยุ่น (เช่นการติดตั้งโหนดในภูมิภาค) หรือร่วมมือกับผู้กำกับดูแลด้านท้องถิ่น (เช่น วิธีการปฏิบัติตามกฎหมายในโซ่อุปทานของ OriginTrail ในสหภาพยุโรป)

แหล่งที่มา

ความเห็นใจและความรับผิดชอบของ AI
ความท้าทาย: ปัญหาการทำ AI แบบกระจาย (เช่น subnet การสร้างข้อความของ Bittensor) อาจสร้างเนื้อหาที่เป็นอันตราย แต่การปกครอง on-chain อาจพยายามในการกำหนดความรับผิดชอบ ผู้ควบคุมการใช้งานระดับโลก (เช่น EU AI Act) ต้องการความโปร่งใสและความรับผิดชอบอย่างเคร่งครัดสำหรับการใช้ AI ที่มีความเสี่ยงสูง ซึ่งขัดแย้งกับลักษณะการเป็นไม่ระบุตัวตนแบบกระจาย
ผลกระทบ: ความกดดันทางกฎหมายอาจทำให้โครงการต้องปรับสถาปัตยกรรมหรือถอนตัวออกจากตลาดบางราย ซึ่งอาจทำให้ความซับซ้อนในด้านการดำเนินงานเพิ่มขึ้น
วิธีการที่เป็นไปได้: นำเสนอความสามารถในการติดตามบนเชื่อมโยง (เช่น การตรวจสอบเนื้อหาที่พัฒนาจาก OriginTrail) หรือร่วมมือกับสมาคมอุตสาหกรรมเพื่อพัฒนามาตรฐานจรรยาบรรณของ AI

แหล่ง

โทเค็นและกฎหมายทางการเงิน
คำท้า: โทเคนเช่น $TAO และ $VANA อาจถูกจำแนกประเภทเป็นหลักทรัพย์หรือเครื่องมือชำระเงิน จะต้องปฏิบัติตามกฎระเบียบทางการเงิน (เช่น กฎหมายหลักทรัพย์ของ SEC ในสหรัฐ). $HYPC ของ HyperCycle หากใช้สำหรับการชำระเงินข้ามชาติ อาจกระตุ้นการตรวจสอบป้องกันการฟอกเงิน (AML)
ผลกระทบ: ความไม่แน่นอนทางกฎหมายอาจจำกัดการเคลื่อนไหวของโทเค็นและมีผลต่อโมเดลเศรษฐศาสตร์ของระบบนิเวศ
วิธีการที่เป็นไปได้: ชี้แจงคุณสมบัติที่เป็นประโยชน์ของโทเค็น (แทนที่จะเป็นคุณสมบัติการลงทุน) หรือยื่นขอทดสอบในร่มหลุย (เช่นโครงการบล็อกเชนในสิงคโปร์)

ความต้องการในด้านความปลอดภัยที่เฉพาะกลุ่มอุตสาหกรรม
ความท้าทาย: มรดกทางด้านการแพทย์ของ Kite AI และความเป็นส่วนตัวในการคำนวณของ Nillion ต้องปฏิบัติตามกฎระเบียบเฉพาะกลุ่มอุตสาหกรรม (เช่น HIPAA สำหรับการป้องกันข้อมูลด้านสุขภาพ) สถาปัตยกรรมแบบกระจายอาจมีความยากลำบากในการให้ความสามารถในการตรวจสอบที่จำเป็นตามระบบเดิม
ผลกระทบ: ความซับซ้อนของการปฏิบัติตามกฎระเบียบในอุตสาหกรรมอาจทำให้โครงการดำเนินการช้าลงและจำกัดการเข้าถึงตลาด
วิธีการที่เป็นไปได้: ร่วมงานกับผู้ให้บริการเทคโนโลยีที่เป็นไปได้ (เช่นเครื่องมือตรวจสอบ on-chain) หรือเน้นที่ตลาดที่มีเกณฑ์ข้อบังคับทางกฎหมายต่ำกว่าสำหรับการใช้งานแรกเร็ว

แหล่งที่มา

สรุป

เนื่องจากเทคโนโลยี AI ยังคงก้าวหน้าไปอย่างต่อเนื่อง โครงการบล็อกเชน AI Layer 1 กำลังเกิดขึ้นเป็นโครงสร้างพื้นฐานสำคัญสำหรับการแก้ไขความท้าทายในการคำนวณ การประมวลผลข้อมูล และการประสานงานแบบกระจาย โดยการใช้โครงสร้างอย่างนวัตกรรมเหล่านี้มีศักยภาพที่มากที่จะปรับปรุงประสิทธิภาพของระบบ AI ปรับปรุงความเป็นส่วนตัวของข้อมูล และปรับปรุงการกระจายและสร้างสรรค์แรงจูงใจของทรัพยากรการคำนวณ

ในขณะที่ภาพรวมของโครงการ AI Layer 1 ดูมั่นใจ แต่ก็ยังมีอุปสรรคบางอย่าง ความซับซ้อนของการนำไปใช้และการรวมซึ่งกันระหว่างโดเมนบางครั้งอาจกีดกั้นการเดินหน้าอย่างรวดเร็ว การนำมาใช้ยังอยู่ในช่วงเริ่มต้น โดยที่ความมั่นใจของตลาดในการผสม AI และบล็อกเชนยังไม่ได้ถูกสร้างขึ้นอย่างสมบูรณ์ ความไม่แน่นอนจากทางกฎหมายยกระทึกภิรมันในภูมิทัศน์ สุดท้าย การปกป้องความเป็นส่วนตัวในขณะที่เปิดให้การแบ่งปันข้อมูลที่มีความหมายยังคงเป็นความท้าทายที่สำคัญ—และไม่ได้ถูกแก้ไข—โดยเฉพาะในการใช้งานของระดับองค์กร

สรุปมาแล้ว ถึงอย่างไรก็ตามโครงการเหล่านี้นำเทคโนโลยีนวัตกรรมและโอกาสการเปลี่ยนแปลงมาให้ผู้เข้าร่วมควรระวังความเสี่ยงที่เกี่ยวข้อง. การอัพเดทเทคโนโลยีอย่างต่อเนื่องและการตรวจสอบตลาดที่แข็งแรงจะเป็นสิ่งจำเป็นเพื่อให้แน่ใจว่าการยังอยู่ได้ในระยะยาวและคงทนในฟิลด์ที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วนี้