AIは、おそらくこれまでの歴史上最大の技術革命を象徴しており、これまでに見たことのないような技術競争を引き起こしています。現在のAIモデルは、ほとんどの標準化された大学のテストでトップの10％に入るスコアを既に取っており、AI研究自体を含む多くのタスクで人間を上回っています。現在のレベルでも、これは検索、カスタマーサービス、コンテンツ作成、プログラミング、教育など多くの産業に革命をもたらしています。

AIの能力、資金、および社会への影響が今後ますます加速することが予想されます。すべての大手テックジャイアントは、AIが彼らのビジネスにとって存在的であることを理解しており、それに応じて投資しています。 AI CapExの最良のプロキシと言えるNVIDIAの収益は、2024年に1000億ドル以上に達する見込みであり、2023年の2倍以上、前年の4倍以上です。

Google CEO Sundar PichaiによるAI投資について

「ここでは、投資不足のリスクは、投資過多のリスクよりも大幅に大きいです。」

同時に、スタートアップは、AIが多年にわたる既存の企業を追い落とすことができる破壊的な力であると感じています。 $83b has been投資されました最後の18ヶ月間にわたり、AIスタートアップに投資してきました。

AI機能は、適用されるコンピューティングによって指数関数的に拡張される傾向があることを考えると、10年以内に汎用人工知能のようなものに到達する可能性が非常に高いです。

ソース：状況認識by@leopoldasch

この記事では、競争力のあるダイナミクスが何百万ものモデルの世界をもたらし、暗号通貨がこの多くのモデルの世界に最適な基盤であると主張しています。ますます多くのモデルの世界がAIの論理的な最終段階であると考える理由について説明します。次に、暗号通貨がAIに提供するユニークな差別化要因について述べます。最後に、私たちが見ている暗号通貨×AIスタックを取り上げ、私たちが興奮しているプロジェクトの具体的な例を提供します。

オープンソースのAIと暗号x AIは人類にとってより良い状況であるという強い哲学的および道徳的理由があります。他の場所でうまくカバーされています彼らと完全に同意しており、これが私たちがこの分野でビルドする動機の一部であるが、この記事の目的上、暗号 x AI が勝つ実用的な理由に焦点を当てることにする。なぜ勝つべきかの道徳的論拠ではなく、純粋に実用的な理由に焦点を当てる。

Godモデル vs 多モデル

現在、私たちは、数社の大規模な垂直統合テクノロジー企業が他のすべてを支配する「神モデル」を生み出す世界に向かって進んでいます。

しかし、私たちはいくつかの理由でこれが終わりではないと思っています。

1. ラグのリスク：AIの上に構築された経験を持つ組織、起業家、および開発者は、モデルを変更したり、利用条件を変更したり、さらには完全にサービスを停止したりする可能性のある単一のクローズドソース企業に依存したくありません。
2. Cost-performance-tradeoff: The extremely large, generalised models favoured by the big tech companies are necessarily much more expensive, both to train and to run. As a result, this renders them overpriced and overpowered for many use cases. While this isn’t as big a consideration right now as people aren’t thinking about profitability, as AI reaches scale people will optimise to get the lowest cost possible for the level of performance they’re looking for. For many tasks, large models will not be competitive here. There is extensive research to support this, showing much smaller, specialised models can outperform the generalised models at everything from医療画像診断,fraud detection,音声認識ともっと多くの.
3. 縦方向統合：Appleが何度も示してきたように、最高の製品はしばしばスタック全体での縦方向統合から生まれる。AIを活用した製品を展開する野心的な起業家は、独自の特殊モデルをベースに構築することで競争上の優位性を獲得しようとするでしょう。これらの製品はさらに多くの価値を捉えることができ、より多くの投資を惹きつけることができるでしょう。
4. プライバシー上の懸念：AIはおそらく他のどの技術よりも組織のワークフローの中心になるでしょう。多くの組織は、これらのモデルに自分たちの機密データを任せることをためらっています。

これらの理由から、私たちは特定のユースケースに適した費用対効果の高い多くの小規模な特化モデルの世界になる可能性が高いと考えています。アプリケーション開発者やユーザーは、LLaMAやGateなどのオープンソースモデルを活用するでしょう。@MistralAI「> @MistralAIは、多くの場合、独自のデータを使用して、独自の専用モデルを微調整するためのベースとなります。多くのモデルは引き続きサーバー上で実行されますが、より小規模でプライバシーに敏感なアプリケーションはクライアントデバイス上でローカルに実行され、検閲耐性を必要とする他のモデルは分散型コンピューティングネットワークを使用する可能性があります。

これはモジュラーなAIレゴの世界であり、開発者と起業家がユーザーに価値を提供するために競い合い、ユーザーは自分の特定のニーズに合わせてさまざまなサービスを選択、組み合わせることができます。ルーティング、オーケストレーション、合成、支払い、およびその他のインフラストラクチャーを構築する必要があり、この新興のAI経済に対応するために「ゴッドモデル」スタックを展開する必要があります。

これは暗号通貨が繁栄する世界でもあります。

Crypto x AI

暗号通貨は、直感的には、この多数のモデルの世界で有用性を見出すことができる領域のように感じられます。しかし、この熱狂はしばしば情報不足の投資家からの重要な資本配分につながっています。それはインフラバブルの前にありましたが、おそらくそうでなければならない多くのプロジェクトが資金提供され、建設されています。そのため、暗号x AI空間のどのサブセクターが真のメリットを持っているかを決定することは容易ではなく、多くの人々が基本的な価値を持たないミームとしてこの全体の空間を無視するようになっています。

ミームだとは思いませんが、この多モデルの世界は理論的には暗号なしでも存在できるのは事実です。したがって、根本的に優れた製品、理想的にはそれなしでは構築できない製品を作成できる暗号の独自の差別化要因に焦点を当てることが重要でした。そのために、私たちはまず、暗号資産のユニークな特性を特定し、それらをAIに適用してより良い製品を生み出す方法を特定することから始めます。次に、暗号×AIスタックについて検討し、これに当てはまると思われるユースケースの例を提供します。

Coordination layer - Crypto railsは、集中制御なしでの集団調整を促進するのに非常に優れています。これは、ほとんどのマーケットプレイスに固有の鶏卵問題を克服するのに特に成功しており、暗号ネイティブのインセンティブを使用して一晩で大規模な新しいユーザーベースを立ち上げています。

1. 社内モデルを構築している小規模チームは、必要なリソースに直接アクセスできない場合があります。たとえば、大手テック企業のAI研究所はおそらく独自の計算機を持っているでしょうが、小規模チームは持っていません。同様に、これらのチームはデータを取得する必要があり、多様な人々からのフィードバックを提供するために多様な人材を獲得する必要があります。これらのニーズは、特化したマーケットプレイスによって提供されるのに適しており、暗号通貨レールを活用するマーケットプレイスは、そうでないものに比べて競争上の優位性を持つと考えています。
2. オープンで許可されていないAPI：暗号レールは、KYCの必要性、クレジットカードの所有、または第三者からの承認なしに、誰でもどこでもアクセスできるオープンで許可されていないAPIとして機能します。これは、完全に自律的に行動するためには、AIエージェントがサービスにアクセスし、コードを展開し、価値を転送できる必要があるため、重要です。これにより、エージェントコレクティブ、エージェントがお互いにサービスを支払い、借金を負担したり、資金を調達するなど、エマージェントなSF的な行動が可能になります。
3. トラストレス:クリプトレールはトラストレスである傾向があるため、変更されないこと、アクセスが予期せず取り消されることがないこと、実行が期待どおりに行われることを検証できるという暗号の保証を得ることができます。統合アプローチとは異なり、ビルダーは制御できない多数のプリミティブで構成する必要があり、ユーザーは本質的に多くのサービスを信頼する必要があるため、これはモジュール式のAIスタックにとって重要です。
4. Censorship-resistance: イミュータブルな契約として展開された場合、暗号レール上で実行されるアプリケーションは止められません。アップグレード可能な場合でも、大多数のトークン保有者によるDAOによるものであり、コンセンサスに達するためには必要となります。私たちが期待するほどAIが強力になると仮定すれば、政府はそれをコントロールし影響を与えようとする可能性が非常に高いです。実際、私たちは既にこれが起こっているのを見ています。ちょうどBitcoinや暗号がシステムの外に存在するお金/金融レールを提供しているのと同様に、暗号とAIは止められない知能を提供します。

暗号通貨×AIスタック

これらの利点を考慮すると、暗号通貨とAIの交差点で特に興味深いと思われるアプリケーションは何ですか？

データセンターとコンピューティング

モデルの計算機能の有用性は、大まかに言って、トレーニングと推論の2つのカテゴリに分類されます。私たちは、両方に分散型の計算機能を使用することに価値があると考えており、以下で詳しく説明します。

分散型コンピューティングのトレーニング

分散コンピューティングは、トレーニング中のノード間の重い通信と遅延要件のため、現在は困難です。この問題を解決しようとしている多くのチームが存在し、その賞金の規模と取り組んでいる優れた才能の質を考えると、おそらく解決されると確信しています。ここでいくつか有望なアプローチがあります。@NousResearch]sDisTrO and @PrimeIntellect’sOpenDiLoCo.

分散トレーニングの難しい技術問題を解決し、この複雑さを抽象化する製品を構築することに加えて、勝者は以下を解決しなければなりません:

1. 許可されていないネットワークで品質と説明責任を確保する方法
2. データセンターやクラスターの供給側を、消費者向けハードウェアではなく、理想的にはどのように立ち上げるか

トークンインセンティブは、おそらく供給側を動機付けるための必須条件になるでしょう。より創造的なアプローチには、コンピュートプロバイダに結果モデルへの所有権を与えるというものもあります。

基本的に、分散コンピュートマーケットプレイスの利点は、世界中の最低限のコンピュートコストにアクセスできることです。これは、既存のサービスプロバイダーからの上昇するコストにより、より多くの企業/組織が抵抗し、より安価な代替手段を求めることがますます重要になります。欠点は、レイテンシ、異種のハードウェア、および自社のデータセンターの構築と運用によって生じる最適化とスケールの経済の不足です。これがどのように展開されるかはまだ見えていません。

検証可能な推論

広く言えば、検証可能な推論のユースケースは、AI機能を持つ信頼度の低いシステムを拡張するものと考えています。モデルをスマートコントラクトに埋め込むことは実用的ではありませんが、モデルをオフチェーンで実行し、その実行が期待どおりに行われたことをいくつかの証明書または証明書をオンチェーンに投稿することは可能です。たとえば、プロジェクトは、オフチェーンモデルにガバナンスの決定（たとえば、マネーマーケットのリスクパラメータに関する決定）を信頼せずにオフロードすることができます。

この概念は、ユーザーが想定したモデルからの出力であることを保証することにより、オープンソースまたはクローズドソースのモデルにも一般的に使用することができます。アプリケーションやユーザーがAIをますます重要なタスクに活用するにつれ、これが重要になる可能性があります。Delphi Venturesのポートフォリオなど、さまざまな方法でこの問題に取り組んでいるプロジェクトが多数あります。推論ラボ @inference_labs.

データ

Training LLMs today is a multi-step process requiring various kinds of data and human intervention. It starts with pre-training, where LLMs train on cleaned, curated versions of thecommon crawlとその他の無料で利用可能なデータセット. ポストトレーニング中、モデルは、より小さな、より特定のラベル付けされたデータセットで訓練され、専門的な分野（例：化学）での能力を高めるために、しばしば専門家の助けを借りています。

新鮮かつ独自のデータを確保するために、AIラボはしばしば大規模なデータソースの所有者と取引を行います。例えば、OpenAIとRedditは契約を結びました噂されている6,000万ドルの価値がある。同様に、ウォールストリートジャーナルは、News CorpとOpenAIの取引が5年間で2億5,000万ドル以上の価値があると報じています。データが今まで以上に貴重であることは明らかです。

私たちは、暗号通貨ネットワークが、このプロセスの各段階で必要なデータやリソースをチームが入手するのに適していると考えています。もっとも興味深いセクターはおそらくデータ収集であり、私たちは暗号通貨のインセンティブがデータ収集の供給側を立ち上げるのに適していると考えており、多くの重要なデータソースを解放できると考えています。

例えば、Grass AI@getgrass_ioユーザーにインセンティブを与えて、彼らのアイドルのインターネット帯域幅を共有し、データをスクレイピングするのを手伝ってもらい、その後データを構造化し、クリーンアップし、AIトレーニング用にアクセス可能にします。Grassが供給側の十分なブートストラップを行うことができれば、それは実質的に新鮮なインターネットデータをモデルで使用するためのAPIキーとして機能することができます。

@Hivemapperこのネットワークは 2022 年 11 月に開始され、毎週数百万キロメートルの道路レベルの画像を収集し、すでに世界の 25% をマッピングしています。同様のモデルを他の形式のマルチモーダルデータに適用し、AIラボに販売することで収益化できることは容易に想像できます。

ニュースコープ/レディットの取引が示すように、価値のあるデータを所有している企業は多いが、多くは小規模すぎるか、またはAIラボとのつながりがないためにそれを収益化することができない。同様に、個々の小規模プロバイダーとの取引を行うAIラボも努力に値しないかもしれない。うまく設計されたデータマーケットプレイスは、プロバイダーをある程度均一な方法でAIラボに接続することでこれを緩和できる可能性がある。ここにはいくつかの課題があるが、その主なものはデータの品質を解決すること、またAPIとデータの交換可能性を解決することである。

最終的に、データの準備は、ラベリング、クリーニング、エンリッチメント、変換など、重要なタスクのセットです。小さなチームでは、これらすべてのスキルを社内で持っているわけではなく、外部委託を検討することもあります。Scale AI@scale_AI is a centralised company offering these services - currently estimated to have revenue of around $700m and growing fast. We believe a well designed marketplace and workflow system based on crypto rails can do well here.LightworksDelphi Venturesが投資したものの1つであり、他にもいくつかあります - すべてかなり早い段階で。

モデル

Delphi Digitalのレポートを言い換えると、ザ タワー & ザ スクエアAIモデルの製造と制御は、「ザ・タワー」-ビッグテックと政府によってほぼ完全に制御されていると追跡されています。これは、政府が管理するお金よりもさらにディストピア的な状況と言えるでしょう。なぜなら、それによって彼らは最も重要な経済的資源をコントロールするだけでなく、情報を検閲し操作することで物語をコントロールし、一部の「望ましくない」人々をシステムから完全に切り離し、人々のプライベートなAIの相互作用を利用して彼らに対して使用したり、単にAIを使用して広告収益を最大化したりすることができます。

「スクエア」と呼ばれる分散型ネットワークを作成するために多くのスマートな人々が働いています。このネットワークの目標は、完全に中立で検閲に対抗でき、すべての人がアクセスできるモデルを生み出すことです。つまり、ビットコインや暗号通貨がシステム外にあるお金/金融レールを提供するのと同様に、暗号通貨×AIはシステム外の知性を提供することになります。

このようなプロジェクトは、モデルの作成プロセスのすべての部分 - ネットワークがデータを取得し準備し、独自の分散コンピューティングでトレーニングし、同じコンピューティングで推論を実行し、分散型ガバナンスを介して全体のプロセスを調整することによって、GPTとLLaMAに匹敵する神モデルを作成することを目指しています。プロセスのどの部分も集中しておらず、「タワー」によって完全にコントロールできないため、モデルは真にコミュニティ所有であります。

明らかに、フロンティアモデルに匹敵する分散型モデルを作成することは非常に困難です。道徳的な理由から、ユーザーの大部分が劣悪な製品を許容するとは期待できません。私たちは、このクラスのプロジェクトは「ムーンショット」であり、定義上成功する可能性は低いと考えていますが、成功すれば非常に価値があります。

また、暗号通貨の理念を受け入れ、トークンを持つか、他の方法で暗号レールを活用する可能性がある中央集権型のAI研究所についても言及する価値があります。@NousResearch, @PondGNNand@PondGNNDelphi Venturesが投資した例です。

最後に、Bittensorなどのモデル作成インフラストラクチャー@opentensorは、スタックのこのモデル部分に該当します。Bittensorは他の場所で詳しく議論されたしかし、ここではその長所と短所には触れません。

アプリケーション

最近の講演で、エリック・シュミット氏は次のように述べました:

TikTokが禁止されたら、皆さん一人一人に提案します。 LLMに次のように言ってください:「TikTokのコピーを作って、すべてのユーザーを盗み、すべての音楽を盗み、私の好みを入れて、次の30秒でこのプログラムを制作し、リリースし、1時間でバイラルでなければ、 同じ線に沿って何か違うことをする」

この言葉は、私たちがエージェントに期待する驚異的な力を示しています。しかし、完全な自律性を持って実行するには、これらのエージェントは、人間の介入なしにサービスにアクセスでき、価値を移転し、経済的関係を結び、権限なくコードをデプロイして実行できる必要があります。

銀行のアプリ、KYC、サインアップフローなどの伝統的な世界は、彼らには適していません。必然的に、彼らは人間のために設計されたシステムにぶつかることになり、助けなしにはアクセスできません。

クリプトレールは完璧なプラットフォームを提供します。これらは、エージェントが操作するためのパーミッションレス、トラストレス、検閲耐性の基盤を提供します。アプリケーションをデプロイする必要がある場合は、オンチェーンでデプロイできます。何かを支払う必要がある場合は、トークンを送信できます。オンチェーンサービスのコードとデータはオープンで統一されているため、エージェントはAPIやドキュメントを必要とせずに理解し、対話することができます。

エージェントは他の方法でもオンチェーンの活動の触媒として機能することができます。ウェブサイトのボタンをクリックするだけではなく、AIパーソナルアシスタントを介して相互作用することで、仮想通貨のオンボーディングの複雑さを抽象化することができます。新しいユーザーを引き付けるための主な障壁の一つを緩和します。

Wayfinderのようなプロジェクト@AIWayfinder、オートノラス@Autonolas, DAIN@dainprotocolそして、Almanakは、この未来に向けて建設中の注目すべきプロジェクトです。

結論

AIは、社会に深い影響を与える21世紀の最も強力で重要なリソースになりつつあります。ビッグテックと国家に独占的に支配されるのは、私たちが見たくないディストピア的な未来です。この論文では、人々が哲学的な理由でソリューションを使用することを期待するのではなく、開発者とユーザーに真により良いソリューションを提供することによって、暗号がこの独占を防ぐ方法の道筋を示そうとしました。

AIの時代はまだ非常に初期段階にあり、特にdeAIの時代はそうです。この記事で議論したことから今の状況から私たちを導くためには多くのことを構築する必要があります。Delphi Labsでは、暗号通貨とAIの未来が展開されるのを楽しみにしており、この分野のトップビルダーと協力してこの未来を積極的に形作りたいと考えています。

新しいものになっているため、アクセラレータは設計空間を探索し、アイデアを具現化するためのメンターと専門家と一緒に取り組むための完璧な構造だと考えています。今日、私たちは新しいものに賭けています。NEAR x Delphi Labs AI Accelerator. アプリケーションは現在、2024年10月4日まで受け付けています。 AI x Web3の未来を信じる野心的な起業家または創業者の場合は、一緒に現実にしてみましょう。

おかげで: @Redphonecrypto,@Bitcoin_Sage,@KSimback,@Kevin_Kelly_II,@Shaughnessy119そして@CannnGurel編集とフィードバックのために。

Delphi Labsのミッションは、より良く、より速く暗号通貨を実現することです。私たちは、Thorchain、AAVE、Synthetixを含む主要な暗号通貨プロトコルの実践的な経験を活用し、起業家がゼロから一を実現するのを支援しています。詳細はこちらで学んでください Gate.io。delphilabs.io.

免責事項：

1. この記事は[Delphi Labs]. すべての著作権は元の著者に帰属します。[ルーク・サンダースとホセ・マセド]. If there are objections to this reprint, please contact the Gate Learnチーム、そして彼らはそれを迅速に処理します。
2. 責任免除声明：本文に表明された見解および意見は、著者個人のものであり、投資アドバイスを提供するものではありません。
3. 記事の翻訳は、Gate Learn チームによって他の言語に翻訳されます。特に言及されていない限り、翻訳された記事のコピー、配布、盗作は禁止されています。