Переслать оригинальный заголовок: DeAI Compressed

Учитывая, что криптовалюта по сути является программным обеспечением с открытым исходным кодом с встроенными финансовыми стимулами, а искусственный интеллект нарушает способ написания программного обеспечения, можно сделать вывод, что искусственный интеллект окажет огромное влияние на пространство блокчейна по всей структуре.

DeAI: Проблемы и возможности

Для меня самыми большими вызовами, стоящими перед DeAI, являются проблемы в инфраструктурном слое, учитывая капиталоемкость создания базовых моделей и масштабы в данных и вычислениях.

Учитывая законы масштабирования, у крупных технологических компаний есть явное преимущество: они используют свои огромные военные сокровища из монопольных прибылей при агрегировании потребительского спроса во втором поколении интернета и их повторное инвестирование в облачную инфраструктуру в течение десятилетия искусственно низких ставок, гипермасштабисты сейчас пытаются захватить рынок интеллекта, захватывая данные и вычисления - ключевые компоненты искусственного интеллекта:

Из-за интенсивности капитала и высоких требований к пропускной способности больших тренировочных запусков унифицированные суперкластеры по-прежнему оптимальны, обеспечивая Big Tech наиболее производительные модели, закрытые источники, которые они планируют сдавать в аренду по олигопольным маржам, реинвестируя полученные средства в каждое последующее поколение.

Однако, защитные рвы в искусственном интеллекте оказались менее эффективными, чем сетевые эффекты web2, с ведущими фронтовыми моделями, быстро устаревающими по сравнению с отраслью, особенно с Meta, которая перешла на "сжженную землю" и выделила десятки миллиардов долларов на открытые фронтовые модели, такие как Llama 3.1 с уровнем производительности SOTA.

Это вместе свозникающее исследование в децентрализованных методах обучения с низкой задержкой, может (частично) коммодитизировать передовые бизнес-модели, смещая (по крайней мере, некоторую) конкуренцию с аппаратных суперкластеров (в пользу Big Tech) на инновации в программном обеспечении (незначительно отдавая предпочтение открытому исходному коду / криптовалютам) по мере падения цены на интеллект.

Учитывая вычислительную эффективность архитектур "смешанных экспертов" и синтез/маршрутизацию LLM, кажется, что мы идем не в мир 3-5 мега-моделей, а в парчовую мозаику миллионов моделей с различными компромиссами между стоимостью и производительностью. Сеть переплетенного интеллекта. Ум колонии.

Это становится огромной проблемой координации: тип, который блокчейны и криптоинцентивы должны быть хорошо подготовлены, чтобы помочь.

Основная инвестиционная тезис Core DeAI

Программное обеспечение поглощает мир. Искусственный интеллект поглощает программное обеспечение. И ИИ, по сути, представляет собой только данные и вычисления.

Все, что может наиболее эффективно обеспечить вышеуказанные два входа (инфраструктура), координировать их (промежуточное ПО) и удовлетворять потребности пользователей (приложения), будет ценным.

Delphi был бычьим на различных компонентах по всему стеку:

Инфраструктура

Учитывая, что искусственный интеллект питается данными и вычислениями, инфраструктура DeAI предназначена для максимально эффективного сбора обоих, обычно с использованием криптовалютных стимулов. Как мы упоминали ранее, это самая сложная часть стека, на которой приходится соревноваться, но также потенциально самая наградная, учитывая объем конечных рынков.

Вычислить

Пока еще сдерживаемые задержкой, децентрализованные протоколы обучения и рынки GPU надеются организовать латентное, гетерогенное оборудование для обеспечения вычислений по более низкой цене по запросу для тех, кто не может позволить себе интегрированные решения Big Tech. Игроки, такие как Gensyn, Prime Intellect и Neuromesh, расширяют границы распределенного обучения, в то время как gateio.net, Akash, Aethir и т.д. позволяют снизить стоимость вывода ближе к краю.

Данные

В мире всеобщего интеллекта, основанного на маленьких, специализированных моделях, данные становятся все более ценными и монетизируемыми.

На сегодняшний день DePIN (децентрализованные физические сети) в основном получили похвалу за свою способность создавать более дешевые аппаратные сети по сравнению с капиталоемкими лидерами рынка (например, телекоммуникационными компаниями). Однако, потенциально наибольший рынок для DePIN появится в сборе новых наборов данных, которые поступают в цепочечные интеллекты:агентные протоколы (обсудим позже).

В мире, где труд - самый большой TAM в мире? - заменяется сочетанием данных и вычислений, инфраструктура DeAI предоставляет возможность не технологическим баронамЗахватить средства производстваи способствуют развитию наступающей сетевой экономики.

Промежуточное программное обеспечение

Конечная цель DeAI - это эффективно составной вычислительный процесс. Как и в случае с DeFi, децентрализованный искусственный интеллект компенсирует отсутствие абсолютной производительности сегодня с помощью составной доступности - стимулируя открытую экосистему программного обеспечения и вычислительных примитивов, которые со временем накапливаются и (надеюсь) превосходят инкумбентов.

Если Google представляет собой "интегрированный" экстремум, то DeAI представляет собой "модульный" экстремум. КакКлейтон Кристенсеннапоминает, что интегрированные подходы обычно преуспевают в новообразующихся отраслях, снижая трение в цепочке создания стоимости. Но по мере зрелости рынка модуляризованные цепочки создания стоимости добиваются успеха за счет увеличения конкуренции и эффективности затрат на каждом уровне инфраструктуры:

Мы довольно оптимистично относимся к нескольким категориям, необходимым для реализации этой модульной концепции:

1. Маршрутизация

В мире расколотого интеллекта, как можно выбрать правильную модель и правильное время по наилучшей возможной цене? Агрегаторы со стороны спроса всегда захватывали ценность (см.теория агрегации), а функция маршрутизации необходима для оптимизации кривой Парето между производительностью и затратами в мире сетевого интеллекта:

Bittensor был лидером здесь в поколении 1, но появляется множество преданных конкурентов.

Alloraпроводит соревнования между различными моделями по разным «темам» таким образом, что они «ориентированы на контекст» и с течением времени улучшаются - предсказания будущего основываются на исторической точности при определенных условиях.

Морфеусстремится стать «маршрутизатором со стороны спроса» для случаев использования web3 – по сути, это «Apple intelligence» с открытым исходным кодом, локальным агентом, который имеет актуальный контекст пользователя и может эффективно маршрутизировать запросы через DeFi или новые строительные блоки инфраструктуры «композиционных вычислений» web3.

Протоколы взаимодействия агентов, такие какTheoriqиAutonolasстремится вывести модульную маршрутизацию на новый уровень, обеспечивая возможность создания компонуемых, усиливающих друг друга экосистем гибких агентов или компонентов в полноценные ончейн-сервисы.

Короче говоря, в мире быстро распадающегося интеллекта, агрегаторы спроса и предложения будут играть чрезвычайно важную роль. Если Google стал компанией на 2 триллиона долларов, индексирующей информацию мира, то победитель на стороне спроса - будь то Apple, Google или веб-средство 3 - которое индексирует агентный интеллект, должен быть еще больше.

1. Ко-процессоры

Учитывая их децентрализацию, блокчейны сильно ограничены как в данных, так и в вычислениях. Как внедрить вычислительные приложения и приложения искусственного интеллекта с интенсивным использованием данных, которые будут востребованы пользователями в блокчейне?

Ко-процессоры!

Источник:Цифровой Флорин

Это фактически «оракулы», которые предлагают разные методики «проверки» базовых данных или модели, используемой таким образом, чтобы минимизировать новые предположения о доверии в сети, при этом обеспечивая значительное увеличение возможностей. На сегодняшний день был ряд проектов, использующих zkML, opML, TeeML и криптоэкономические подходы – с различными плюсами и минусами:

Для более подробного обзора, пожалуйста, ознакомьтесь с нашим докладом DeAI часть III, который будет выпущен в ближайшие недели.

На высоком уровне сопроцессоры являются неотъемлемой частью смарт-контрактов, делая их умными - предоставляя решения типа «хранилище данных» для запроса более персонализированных он-чейн-опытов или предоставления подтверждения того, что данный вывод был выполнен правильно.

Сети TEE, подобныеСупер,Phala, иМарлинв частности, они недавно стали популярными из-за своей практичности и готовности принимать масштабные приложения уже сегодня.

В целом, сопроцессоры необходимы для объединения высокодетерминированных, но низкопроизводительных блокчейнов с высокопроизводительными, но вероятностными интеллектами. Без сопроцессоров ИИ не пришел бы в эту поколение блокчейнов.

1. Стимулы для разработчиков

Одной из самых больших проблем разработки открытых исходных кодов в области искусственного интеллекта было отсутствие стимулов для обеспечения его устойчивости. Разработка ИИ требует больших капиталовложений, а возможная потеря вычислительных мощностей и знаний по ИИ очень велика. Если не будет надлежащих стимулов для вознаграждения открытых исходных кодов, то этот сегмент неизбежно проиграет гиперкапиталистическим гипермасштабистам.

Ряд проектов отСознательныйкPluralisкСахаравМиравсе стремятся запустить сети, которые должны правильно обеспечивать и вознаграждать вклад в сетевые интеллекты от фрагментированных сетей индивидуумов.

Исправив бизнес-модель, скорость совместного использования открытых исходных кодов должна ускориться, предоставив разработчикам и исследователям искусственного интеллекта альтернативу крупным технологическим компаниям, которая является глобальной по своей природе и, надеюсь, также хорошо оплачивается на основе созданной стоимости.

В то время как это очень сложно выполнить правильно и становится всё более конкурентным, здесь огромный потенциал.

1. Модели GNN

В то время как магистры права очерчивают закономерности в больших корпусах текстов и учатся предсказывать следующее слово, графовые нейронные сети (GNN) обрабатывают, анализируют и учатся на основе структурированных графами данных. Поскольку ончейн-данные в основном состоят из сложных взаимодействий между пользователями и смарт-контрактами — другими словами, графа — GNN кажутся логичным выбором для поддержки сценариев использования ИИ в блокчейне.

Проекты, подобныеPONDи RPS пытаются построить фундаментальные модели для web3 – потенциально трансформационные в торговле, Defi и даже социальных случаях использования как

• Прогнозы цен: модели поведения на блокчейне для прогнозирования цен, Автоматизированные стратегии торговли, Анализ настроений
• Финансы искусственного интеллекта: интеграция в существующие приложения DeFi, продвинутые стратегии доходности и использование ликвидности, улучшенное управление рисками / управление
• Маркетинг On-Chain: Более индивидуальные рассылки / таргетинг, Рекомендательные системы на основе поведения на блокчейне

Эти модели будут сильно опираться на решения по хранению данных, такие какПространство и время,Subsquid,Covalent, иГиперлинкоторый мне тоже очень нравится.

Графовые нейронные сети могут оказаться неотъемлемыми элементами блокчейнов и веб-хранилищ данных web3: обеспечивая функциональность OLAP для web3.

Приложения

На мой взгляд, агенты on-chain могут быть ключом к улучшению плохого UX в криптовалюте, но, что более важно, они могут стать спросом для жалкого использования миллиардов долларов США, которые мы вложили в веб-инфраструктуру за последнее десятилетие.

Не сомневайтесь, агенты идут...

И кажется логичным, что эти агенты будут использовать открытую, безразрешительную инфраструктуру - в области платежей и составного вычисления - для достижения все более сложных целей.

В наступающей экономике сетевого интеллекта, возможно, экономические потоки намного менее B -> B -> C и намного более пользователь -> агент -> вычислительная сеть -> агент -> пользователь.

Протоколы агентстваявляются конечным результатом. Приложения или сервисные компании с ограниченными накладными расходами, которые в основном работают с использованием ресурсов on-chain, удовлетворяют требования конечного пользователя (или других пользователей) в композиционных сетях с гораздо более низкими затратами по сравнению с традиционными предприятиями.

Как и в случае с web2, где слой приложений захватил большую часть ценности, я являюсь сторонником тезиса о "толстых агентных протоколах" в DeAI. Захват ценности должен со временем сдвигаться вверх по стеку.

Следующими Google, Facebook и Blackrock, скорее всего, станут агентические протоколы, и компоненты, необходимые для их работы, рождаются прямо сейчас.

Финальная игра

Искусственный интеллект изменит форму наших экономик. Сегодня рынок ожидает, что захват значения будет находиться в пределах нескольких крупных корпораций на Тихоокеанском Северо-Западе Соединенных Штатов. DeAI представляет собой другое видение.

Видение открытых, компонуемых сетей интеллектов с вознаграждением даже за малые вклады и более коллективной собственностью/управлением.

Хотя некоторые рассказы в DeAI опережают события, и многие проекты торгуются значительно выше текущего уровня привлекательности, размер возможности действительно велик. Для тех, кто терпелив и разборчив, конечное видение DeAI о поистине композиционных вычислениях может оказаться самым обоснованием существования блокчейнов.

Если вам понравился этот тизер, пожалуйста, обратите внимание на наши длинные отчеты, которые будут доступны в ближайшие недели, по мере развития месяца искусственного интеллекта и криптовалюты от Delphi:

DeAI I: Башня и Площадь (сейчас разблокировано)

DeAI II: Захват средств производства, Инфра (скоро разблокируется)

DeAI III: Компонуемые вычисления, Промежуточное программное обеспечение (разблокировать на следующей неделе)

DeAI IV: The Agentic Economy, Applications (разблокировать две недели)

Будет большой месяц. Пристегнитесь.

Disclaimer：

1. Эта статья перепечатана с [PonderingDurian], Перенесите оригинальный заголовок «DeAI Compressed». Все авторские права принадлежат оригинальному автору [PonderingDurian]. Если есть возражения против этой публикации, пожалуйста, свяжитесь со Gate Learnкоманда "gate Learn") справится с этим незамедлительно.
2. Ответственность за отказ: Взгляды и мнения, выраженные в этой статье, являются исключительно мнением автора и не являются инвестиционным советом.
3. Переводы статьи на другие языки выполняются командой gate Learn. Если не указано иное, копирование, распространение или плагиат статьи перевода запрещены.