元のタイトルを転送する:DeAI圧縮
仮想通貨は本質的にオープンソースソフトウェアであり、内蔵された財務的インセンティブがあります。AIがソフトウェアの書き方を変革していることを考慮すると、AIがスタック全体にわたってブロックチェーン空間に大きな影響を与えることになります。
DeAIに直面している最大の課題は、基盤モデルの構築の資本集約性とデータおよび計算の規模のリターンによるインフラストラクチャレイヤーです。
ハイパースケーラーは、第2世代のインターネットで消費者の需要を集約し、人為的に低金利の10年間にクラウドインフラに再投資することで、独占利益による巨大な軍資金を活用し、AIの重要な要素であるデータとコンピューティングを追い詰めることで、インテリジェンスの市場を獲得しようとしています。
大規模なトレーニングランの資本集約度と高帯域幅要件により、統合されたスーパークラスターがまだ最適です-ビッグテックに最もパフォーマンスの高いモデルを提供-クローズドソース-それらは寡占的なマージンで賃貸し、得た収益を次世代に再投資する計画です。
ただし、AIの堀は、特にMetaが「焦土化」し、Llama 3.1のようなSOTAレベルのパフォーマンスを持つオープンソースのフロンティアモデルに数十億ドルを投入することで、ウェブ2ネットワーク効果よりも浅いことが証明されています。主要なフロンティアモデルは急速に減価しています。
This, along with新興研究低遅延分散トレーニング手法により、フロンティアビジネスモデルを(部分的に)商品化する可能性があります。これにより、競争の(少なくとも一部は)ハードウェアスーパークラスター(ビッグテックを支持)からソフトウェアイノベーション(オープンソース/暗号通貨をわずかに支持)にシフトし、知能の価格が下がります。
「エキスパートの混合」アーキテクチャの計算効率とLLM合成/ルーティングを考えると、3〜5メガモデルの世界ではなく、異なるコスト/パフォーマンスのトレードオフを持つ数百万のモデルの織りなすタペストリーに向かっている可能性が高いようです。入り組んだ知性のネットワーク。ハイブマインド。
これは巨大な調整問題となります:ブロックチェーンや暗号通貨のインセンティブが適切に支援することができるタイプの問題です。
ソフトウェアが世界を食べています。AIがソフトウェアを食べています。そして、AIは基本的にデータとコンピュートです。
上記の2つの入力(インフラストラクチャ)を最も効率的にソースでき、それらを調整でき(ミドルウェア)、ユーザーの要求を満たす(アプリ)ものが価値があります。
Delphiは、スタック全体でさまざまなコンポーネントに対して上昇傾向を示しています:
AIはデータと計算によって推進されるため、DeAIインフラストラクチャは通常、暗号通貨のインセンティブを使用して、データと計算を効率的に提供することに専念しています。前述したように、これは競争の最も困難な部分であり、同時に最も報酬の大きい部分でもあります。エンドマーケットの規模を考えると、これは潜在的に最も報酬の大きい部分です。
これまで遅延によって抑制されてきましたが、分散型トレーニングプロトコルやGPUマーケットプレイスは、低コストで需要に応じたコンピューティングを提供するために、遅延があり、異種のハードウェアを編成することを期待しています。これにより、ビッグテックの統合ソリューションの価格設定から排除された人々にとって、コンピューティングを提供することができるようになります。Gensyn、Prime Intellect、Neuromeshなどのプレイヤーは、分散型トレーニングの最前線を推進しています。io.net、Akash、Aethirなどは、エッジに近い場所でコストを抑えた推論を可能にしています。
小型で特化したモデルに基づく普及型インテリジェンスの世界では、データ資産の価値と収益化がますます重要です。
これまでに、DePIN(分散型物理ネットワーク)は、資本密度の高い既存の企業(例:電気通信事業者)に比べて、より低コストのハードウェアネットワークを構築する能力を持つという点で高く評価されてきました。しかし、DePINの最大の市場は、オンチェーンインテリジェンスに流れ込む新しいデータセットを収集することによって生まれる可能性があります。エージェントプロトコル(後で議論されます)。
労働力がデータとコンピュートの組み合わせによって置き換えられている世界で、デーアイインフラストラクチャはテックバロン以外の人々に道を提供します。生産手段を掌握せよそして、訪れるネットワーク経済に貢献します。
DeAIの最終目標は、効果的な合成可能なコンピューティングです。 DeFiマネーレゴのように、分散型AIは現在の絶対的なパフォーマンスの不足を許可された合成性で補い、時間の経過とともに複利化するソフトウェアとコンピューティングの基本要素のオープンなエコシステムを奨励します(おそらく)既存のものを超える。
Googleが「統合」の極端であるなら、DeAIは「モジュール化」の極端を表しています。クレイトン・クリステンセンリマインドされると、統合アプローチは、価値チェーンの摩擦を減らすことによって新興産業でリードする傾向がありますが、スペースが成熟するにつれて、モジュール化された価値チェーンがスタックの各層内での競争とコスト効率の向上によってシェアを取ります。
このモジュラーなビジョンを実現するために重要ないくつかのカテゴリには非常に楽観的です。
知能が分断される世界で、どのモデルといつ、最適な価格で選ぶことができるのでしょうか?需要側の集約者は常に価値を捕捉してきました(参照集約理論)、そしてルーティング機能は、ネットワーク化された知能の世界において、パフォーマンスとコストのパレート曲線を最適化する上で必要不可欠です。
Bittensor1世代ではリーダーでしたが、多くの熱心な競合他社が台頭しています。
Alloraさまざまな「トピック」でさまざまなモデル間の競争を開催し、時間の経過とともに「コンテキストに関連する」改善を行い、特定の条件下での歴史的な正確さに基づいて将来の予測を通知します。
モルフィアスweb3ユースケースの「需要側ルーター」となることを目指し、基本的にはオープンソースの「Apple intelligence」であり、ユーザーの関連するコンテキストを持つローカルエージェントであり、DeFiまたはweb3の「合成コンピュート」インフラストラクチャーの新興構築ブロックを効率的にルーティングできるようにします。
エージェント相互運用プロトコルのようなものTheoriqそしてAutonolasモジュラールーティングを極限まで推進し、柔軟なエージェントやコンポーネントを組み合わせ、完全なオンチェーンサービスにすることを目指しています。
要するに、急速に分断される知能の世界では、供給側と需要側の集約業者が非常に強力な役割を果たすことになります。もしGoogleが世界の情報をインデックス化して2兆ドルの企業になったのであれば、需要側ルーターの勝者であるAppleやGoogle、あるいはweb3のソリューションがエージェントの知能をインデックス化するのであれば、それはさらに大きくなるはずです。
ブロックチェーンの分散性を考慮すると、データと計算の両方で制約が非常に大きいです。ユーザーが要求するオンチェーン上でのデータ集約型のAIアプリケーションをどのようにして実現しますか?
共同プロセッサー!
ソース:フローリンデジタル
これらは実質的には「オラクル」と呼ばれ、オンチェーンで新しい信頼前提を最小限に抑えながら、使用されている基本データやモデルを「検証」するためのさまざまな技術を提供しています。これまでに、zkML、opML、TeeML、および暗号経済的アプローチを使用したさまざまなプロジェクトがありますが、それぞれに利点と欠点があります。
さらに詳細なレビューについては、今後数週間で公開されるDeAIパートIIIレポートをご覧ください。
高いレベルでは、コプロセッサはスマートコントラクトをスマートにするために不可欠であり、より個人に合ったオンチェーン体験のためのクエリ用の「データウェアハウス」のようなソリューションを提供したり、特定の推論が正しく完了したことを検証したりします。
TEEネットワークのようなスーパー,Phala、そしてマーリン特に、最近ではその実用性とスケーラビリティにより、これらのプラットフォームは人気が急上昇しています。
全体として、協力プロセッサは、高い決定論的でありながら低性能なブロックチェーンを高性能でありながら確率的な知能と統合するために不可欠です。協力プロセッサがなければ、AIはこの世代のブロックチェーンには導入されませんでした。
AIのオープンソース開発における最大の問題の1つは、それを持続可能にするためのインセンティブの不足です。AI開発は非常に資本集約的であり、コンピューティングとAI知識作業の機会費用が非常に高いです。オープンソースへの貢献を報いる適切なインセンティブがないと、この分野は避けられなくハイパーキャピタリストのハイパースケーラーに負けてしまいます。
ブロックチェーンからの一連のプロジェクトセンチエントtoPluralistoサハラへミラすべての人々の断片化されたネットワークからネットワークインテリジェンスへの貢献を適切に可能にし、報酬を与えるネットワークを立ち上げることを目指しています。
ビジネスモデルを修正することで、オープンソースの複合化が加速し、開発者やAI研究者は、ビッグテック以外のグローバルな選択肢を提供し、できれば、創造された価値に基づいて十分な報酬が得られるようになるはずです。
正しく理解し、ますます競争が激化しているが、ここでのTAMは膨大である。
LLMsが大規模なテキストコーパス内のパターンを明示し、次の単語を予測することを学習する一方で、Graph Neural Nets (GNNs)はグラフ構造データを処理し、分析し、学習します。ブロックチェーン上のデータは主にユーザーとスマートコントラクト間の複雑な相互作用から成り立っており、つまり、グラフです。そのため、GNNsはチェーン上のAIユースケースを支える論理的な選択肢となります。
プロジェクトのようなPONDそしてRPSは、ウェブ3.0の基盤モデルを構築しようとしています。取引、DeFi、そしてソーシャルな使い方など、潜在的に変革的な役割を果たすかもしれません。
これらのモデルは、次のようなデータウェアハウスソリューションにかなり依存しますスペースと時間,Subsquid,Covalent、そしてハイパーライン私もかなり強気です。
GNNsは、ブロックチェーンとweb3データウェアハウスのLLMsを証明し、web3にOLAP機能を提供するための必須のエンエーラーとなる可能性があります。
私の意見では、オンチェーンのエージェントは、暗号通貨の悪評を受けているUXの鍵を開けるかもしれませんが、さらに重要なのは、過去10年間にWeb3インフラに注ぎ込んだ数十億ドルを惨めなまでに利用していない需要側の不足です。
間違いなく、エージェントが来ています…
そして、これらのエージェントが、決済とコンポーザブルコンピューティングにわたるオープンでパーミッションレスなインフラストラクチャを活用して、これまで以上に複雑な最終目標を達成することは論理的に思えます。
ネットワーク化された知能の経済において、経済の流れはおそらくB -> B -> Cよりもむしろユーザー -> エージェント -> コンピュートネットワーク -> エージェント -> ユーザーの方がはるかに多いかもしれません。
エージェンティックプロトコルエンドユーザー(またはお互いの)の要求を満たすために主にオンチェーンリソースを使用して実行されるオーバーヘッドの少ないアプリケーションやサービスビジネスは、従来の企業よりもはるかに低コストでコンポーザブルネットワークで実行され、最終結果をもたらします。
Web2と同様に、アプリケーション層が価値の大部分を獲得したように、私はDeAIの「ファットエージェントプロトコル」のテーゼが好きです。時間の経過とともに、価値の獲得は段々と上位の層に移行すべきです。
次のGoogle、Facebook、およびBlackrockはおそらくエージェンティックプロトコルであり、それを可能にするコンポーネントは今、生まれています。
AIは私たちの経済の形を変えるでしょう。今日、市場は価値の確保がアメリカ合衆国の太平洋北西部の数社によって行われることを期待しています。DeAIは異なるビジョンを示しています。
小さな貢献に対するインセンティブと報酬、より集合的な所有権/ガバナンスを持つ、オープンで組み合わせ可能な知識ネットワークのビジョン。
DeAIのある物語は先走りすぎている一方、多くのプロジェクトは現在のトラクションよりもかなり高く取引されていますが、機会の規模は確かに大きいです。忍耐強く見極めることができる人々にとって、DeAIの最終ビジョンはブロックチェーンそのものの正当化となり得るかもしれません。
この予告編が気に入った場合は、DelphiのAI x Crypto月間が展開する来週にリリースされる長編レポートにご期待ください。
DeAI I: The Tower & The Square(現在解錠されています)
DeAI II: 生産手段の奪取, インフラ(まもなく解除)
DeAI III: コンポーザブルコンピュート, ミドルウェア(来週解除)
DeAI IV:エージェント経済、アプリケーション(2週間後に解除)
大きな月になりそうです。しっかりと準備してください。
元のタイトルを転送する:DeAI圧縮
仮想通貨は本質的にオープンソースソフトウェアであり、内蔵された財務的インセンティブがあります。AIがソフトウェアの書き方を変革していることを考慮すると、AIがスタック全体にわたってブロックチェーン空間に大きな影響を与えることになります。
DeAIに直面している最大の課題は、基盤モデルの構築の資本集約性とデータおよび計算の規模のリターンによるインフラストラクチャレイヤーです。
ハイパースケーラーは、第2世代のインターネットで消費者の需要を集約し、人為的に低金利の10年間にクラウドインフラに再投資することで、独占利益による巨大な軍資金を活用し、AIの重要な要素であるデータとコンピューティングを追い詰めることで、インテリジェンスの市場を獲得しようとしています。
大規模なトレーニングランの資本集約度と高帯域幅要件により、統合されたスーパークラスターがまだ最適です-ビッグテックに最もパフォーマンスの高いモデルを提供-クローズドソース-それらは寡占的なマージンで賃貸し、得た収益を次世代に再投資する計画です。
ただし、AIの堀は、特にMetaが「焦土化」し、Llama 3.1のようなSOTAレベルのパフォーマンスを持つオープンソースのフロンティアモデルに数十億ドルを投入することで、ウェブ2ネットワーク効果よりも浅いことが証明されています。主要なフロンティアモデルは急速に減価しています。
This, along with新興研究低遅延分散トレーニング手法により、フロンティアビジネスモデルを(部分的に)商品化する可能性があります。これにより、競争の(少なくとも一部は)ハードウェアスーパークラスター(ビッグテックを支持)からソフトウェアイノベーション(オープンソース/暗号通貨をわずかに支持)にシフトし、知能の価格が下がります。
「エキスパートの混合」アーキテクチャの計算効率とLLM合成/ルーティングを考えると、3〜5メガモデルの世界ではなく、異なるコスト/パフォーマンスのトレードオフを持つ数百万のモデルの織りなすタペストリーに向かっている可能性が高いようです。入り組んだ知性のネットワーク。ハイブマインド。
これは巨大な調整問題となります:ブロックチェーンや暗号通貨のインセンティブが適切に支援することができるタイプの問題です。
ソフトウェアが世界を食べています。AIがソフトウェアを食べています。そして、AIは基本的にデータとコンピュートです。
上記の2つの入力(インフラストラクチャ)を最も効率的にソースでき、それらを調整でき(ミドルウェア)、ユーザーの要求を満たす(アプリ)ものが価値があります。
Delphiは、スタック全体でさまざまなコンポーネントに対して上昇傾向を示しています:
AIはデータと計算によって推進されるため、DeAIインフラストラクチャは通常、暗号通貨のインセンティブを使用して、データと計算を効率的に提供することに専念しています。前述したように、これは競争の最も困難な部分であり、同時に最も報酬の大きい部分でもあります。エンドマーケットの規模を考えると、これは潜在的に最も報酬の大きい部分です。
これまで遅延によって抑制されてきましたが、分散型トレーニングプロトコルやGPUマーケットプレイスは、低コストで需要に応じたコンピューティングを提供するために、遅延があり、異種のハードウェアを編成することを期待しています。これにより、ビッグテックの統合ソリューションの価格設定から排除された人々にとって、コンピューティングを提供することができるようになります。Gensyn、Prime Intellect、Neuromeshなどのプレイヤーは、分散型トレーニングの最前線を推進しています。io.net、Akash、Aethirなどは、エッジに近い場所でコストを抑えた推論を可能にしています。
小型で特化したモデルに基づく普及型インテリジェンスの世界では、データ資産の価値と収益化がますます重要です。
これまでに、DePIN(分散型物理ネットワーク)は、資本密度の高い既存の企業(例:電気通信事業者)に比べて、より低コストのハードウェアネットワークを構築する能力を持つという点で高く評価されてきました。しかし、DePINの最大の市場は、オンチェーンインテリジェンスに流れ込む新しいデータセットを収集することによって生まれる可能性があります。エージェントプロトコル(後で議論されます)。
労働力がデータとコンピュートの組み合わせによって置き換えられている世界で、デーアイインフラストラクチャはテックバロン以外の人々に道を提供します。生産手段を掌握せよそして、訪れるネットワーク経済に貢献します。
DeAIの最終目標は、効果的な合成可能なコンピューティングです。 DeFiマネーレゴのように、分散型AIは現在の絶対的なパフォーマンスの不足を許可された合成性で補い、時間の経過とともに複利化するソフトウェアとコンピューティングの基本要素のオープンなエコシステムを奨励します(おそらく)既存のものを超える。
Googleが「統合」の極端であるなら、DeAIは「モジュール化」の極端を表しています。クレイトン・クリステンセンリマインドされると、統合アプローチは、価値チェーンの摩擦を減らすことによって新興産業でリードする傾向がありますが、スペースが成熟するにつれて、モジュール化された価値チェーンがスタックの各層内での競争とコスト効率の向上によってシェアを取ります。
このモジュラーなビジョンを実現するために重要ないくつかのカテゴリには非常に楽観的です。
知能が分断される世界で、どのモデルといつ、最適な価格で選ぶことができるのでしょうか?需要側の集約者は常に価値を捕捉してきました(参照集約理論)、そしてルーティング機能は、ネットワーク化された知能の世界において、パフォーマンスとコストのパレート曲線を最適化する上で必要不可欠です。
Bittensor1世代ではリーダーでしたが、多くの熱心な競合他社が台頭しています。
Alloraさまざまな「トピック」でさまざまなモデル間の競争を開催し、時間の経過とともに「コンテキストに関連する」改善を行い、特定の条件下での歴史的な正確さに基づいて将来の予測を通知します。
モルフィアスweb3ユースケースの「需要側ルーター」となることを目指し、基本的にはオープンソースの「Apple intelligence」であり、ユーザーの関連するコンテキストを持つローカルエージェントであり、DeFiまたはweb3の「合成コンピュート」インフラストラクチャーの新興構築ブロックを効率的にルーティングできるようにします。
エージェント相互運用プロトコルのようなものTheoriqそしてAutonolasモジュラールーティングを極限まで推進し、柔軟なエージェントやコンポーネントを組み合わせ、完全なオンチェーンサービスにすることを目指しています。
要するに、急速に分断される知能の世界では、供給側と需要側の集約業者が非常に強力な役割を果たすことになります。もしGoogleが世界の情報をインデックス化して2兆ドルの企業になったのであれば、需要側ルーターの勝者であるAppleやGoogle、あるいはweb3のソリューションがエージェントの知能をインデックス化するのであれば、それはさらに大きくなるはずです。
ブロックチェーンの分散性を考慮すると、データと計算の両方で制約が非常に大きいです。ユーザーが要求するオンチェーン上でのデータ集約型のAIアプリケーションをどのようにして実現しますか?
共同プロセッサー!
ソース:フローリンデジタル
これらは実質的には「オラクル」と呼ばれ、オンチェーンで新しい信頼前提を最小限に抑えながら、使用されている基本データやモデルを「検証」するためのさまざまな技術を提供しています。これまでに、zkML、opML、TeeML、および暗号経済的アプローチを使用したさまざまなプロジェクトがありますが、それぞれに利点と欠点があります。
さらに詳細なレビューについては、今後数週間で公開されるDeAIパートIIIレポートをご覧ください。
高いレベルでは、コプロセッサはスマートコントラクトをスマートにするために不可欠であり、より個人に合ったオンチェーン体験のためのクエリ用の「データウェアハウス」のようなソリューションを提供したり、特定の推論が正しく完了したことを検証したりします。
TEEネットワークのようなスーパー,Phala、そしてマーリン特に、最近ではその実用性とスケーラビリティにより、これらのプラットフォームは人気が急上昇しています。
全体として、協力プロセッサは、高い決定論的でありながら低性能なブロックチェーンを高性能でありながら確率的な知能と統合するために不可欠です。協力プロセッサがなければ、AIはこの世代のブロックチェーンには導入されませんでした。
AIのオープンソース開発における最大の問題の1つは、それを持続可能にするためのインセンティブの不足です。AI開発は非常に資本集約的であり、コンピューティングとAI知識作業の機会費用が非常に高いです。オープンソースへの貢献を報いる適切なインセンティブがないと、この分野は避けられなくハイパーキャピタリストのハイパースケーラーに負けてしまいます。
ブロックチェーンからの一連のプロジェクトセンチエントtoPluralistoサハラへミラすべての人々の断片化されたネットワークからネットワークインテリジェンスへの貢献を適切に可能にし、報酬を与えるネットワークを立ち上げることを目指しています。
ビジネスモデルを修正することで、オープンソースの複合化が加速し、開発者やAI研究者は、ビッグテック以外のグローバルな選択肢を提供し、できれば、創造された価値に基づいて十分な報酬が得られるようになるはずです。
正しく理解し、ますます競争が激化しているが、ここでのTAMは膨大である。
LLMsが大規模なテキストコーパス内のパターンを明示し、次の単語を予測することを学習する一方で、Graph Neural Nets (GNNs)はグラフ構造データを処理し、分析し、学習します。ブロックチェーン上のデータは主にユーザーとスマートコントラクト間の複雑な相互作用から成り立っており、つまり、グラフです。そのため、GNNsはチェーン上のAIユースケースを支える論理的な選択肢となります。
プロジェクトのようなPONDそしてRPSは、ウェブ3.0の基盤モデルを構築しようとしています。取引、DeFi、そしてソーシャルな使い方など、潜在的に変革的な役割を果たすかもしれません。
これらのモデルは、次のようなデータウェアハウスソリューションにかなり依存しますスペースと時間,Subsquid,Covalent、そしてハイパーライン私もかなり強気です。
GNNsは、ブロックチェーンとweb3データウェアハウスのLLMsを証明し、web3にOLAP機能を提供するための必須のエンエーラーとなる可能性があります。
私の意見では、オンチェーンのエージェントは、暗号通貨の悪評を受けているUXの鍵を開けるかもしれませんが、さらに重要なのは、過去10年間にWeb3インフラに注ぎ込んだ数十億ドルを惨めなまでに利用していない需要側の不足です。
間違いなく、エージェントが来ています…
そして、これらのエージェントが、決済とコンポーザブルコンピューティングにわたるオープンでパーミッションレスなインフラストラクチャを活用して、これまで以上に複雑な最終目標を達成することは論理的に思えます。
ネットワーク化された知能の経済において、経済の流れはおそらくB -> B -> Cよりもむしろユーザー -> エージェント -> コンピュートネットワーク -> エージェント -> ユーザーの方がはるかに多いかもしれません。
エージェンティックプロトコルエンドユーザー(またはお互いの)の要求を満たすために主にオンチェーンリソースを使用して実行されるオーバーヘッドの少ないアプリケーションやサービスビジネスは、従来の企業よりもはるかに低コストでコンポーザブルネットワークで実行され、最終結果をもたらします。
Web2と同様に、アプリケーション層が価値の大部分を獲得したように、私はDeAIの「ファットエージェントプロトコル」のテーゼが好きです。時間の経過とともに、価値の獲得は段々と上位の層に移行すべきです。
次のGoogle、Facebook、およびBlackrockはおそらくエージェンティックプロトコルであり、それを可能にするコンポーネントは今、生まれています。
AIは私たちの経済の形を変えるでしょう。今日、市場は価値の確保がアメリカ合衆国の太平洋北西部の数社によって行われることを期待しています。DeAIは異なるビジョンを示しています。
小さな貢献に対するインセンティブと報酬、より集合的な所有権/ガバナンスを持つ、オープンで組み合わせ可能な知識ネットワークのビジョン。
DeAIのある物語は先走りすぎている一方、多くのプロジェクトは現在のトラクションよりもかなり高く取引されていますが、機会の規模は確かに大きいです。忍耐強く見極めることができる人々にとって、DeAIの最終ビジョンはブロックチェーンそのものの正当化となり得るかもしれません。
この予告編が気に入った場合は、DelphiのAI x Crypto月間が展開する来週にリリースされる長編レポートにご期待ください。
DeAI I: The Tower & The Square(現在解錠されています)
DeAI II: 生産手段の奪取, インフラ(まもなく解除)
DeAI III: コンポーザブルコンピュート, ミドルウェア(来週解除)
DeAI IV:エージェント経済、アプリケーション(2週間後に解除)
大きな月になりそうです。しっかりと準備してください。