Plus d'un an après la sortie de ChatGPT, les discussions sur l'IA et la cryptographie se sont récemment intensifiées. L'IA est considérée comme l'une des pistes les plus importantes du marché haussier de 2024 à 2025. Vitalik Buterin lui-même a publié un article intitulé « The promise and challenges of crypto + AI applications » pour discuter des orientations d'exploration potentielles pour l'IA et la cryothérapie à l'avenir. Cet article ne fera pas trop de prédictions subjectives, mais se contentera de passer en revue les projets entrepreneuriaux combinant IA et cryptographie observés au cours de l'année écoulée du point de vue du marché primaire, afin de voir sous quel angle les entrepreneurs sont entrés sur le marché, quels progrès ont été réalisés et quels domaines sont encore explorés.

I. Le cycle de l'IA et de la cryptographie

Tout au long de 2023, nous avons discuté de près de dizaines de projets liés à l'IA et à la cryptographie, dans lesquels un cycle clair pouvait être observé. Avant la sortie de ChatGPT fin 2022, il existait peu de projets de blockchain liés à l'IA sur le marché secondaire, les principaux étant des projets plus anciens tels que FET et AGIX. De même, le marché primaire a connu peu de projets liés à l'IA.

De janvier à mai 2023, il y a eu la première période d'explosion concentrée des projets d'IA, principalement parce que ChatGPT a eu un impact énorme. De nombreux anciens projets sur le marché secondaire ont été orientés vers l'IA, et presque chaque semaine, des discussions ont eu lieu sur des projets d'IA et de cryptographie sur le marché primaire. Cependant, les projets d'IA de cette période semblaient relativement simples, dont beaucoup étaient simplement des projets « redéfinis » et « convertis à la blockchain » sur la base de ChatGPT, sans aucun obstacle technologique de base. Notre équipe de développement interne peut souvent reproduire le cadre de base d'un projet en un jour ou deux. Cela nous a amenés à discuter de nombreux projets d'IA pendant cette période, mais finalement, nous n'avons rien fait.

De mai à octobre, le marché secondaire a commencé à baisser et, fait intéressant, le nombre de projets d'IA sur le marché primaire a également diminué de manière significative, jusqu'à ce que ce chiffre ait recommencé à augmenter, avec des discussions, des articles et d'autres informations sur l'enrichissement de l'IA et de la cryptographie. Nous sommes rentrés dans une période de « boom » où nous pouvions découvrir des projets d'IA chaque semaine. Au bout de six mois, nous avons eu le sentiment que la nouvelle série de projets d'IA avait permis de mieux comprendre la piste de l'IA, la mise en œuvre de scénarios commerciaux et l'intégration de l'IA et de la cryptographie par rapport à la première période de hype de l'IA. Bien que les obstacles technologiques ne soient toujours pas importants, la maturité globale a atteint un nouveau niveau. Ce n'est qu'en 2024 que nous avons finalement fait notre premier pari sur le circuit AI+Crypto.

II. Dans le domaine de l'IA et de la cryptographie

Dans son article intitulé « Forecasts and Challenges », Vitalik fait des prévisions à partir de plusieurs dimensions et perspectives relativement abstraites :

• L'IA en tant que joueur
• L'IA comme interface de jeu
• L'IA comme règle du jeu
• L'IA comme cible de jeu

Nous résumons toutefois les projets d'IA actuellement mis en œuvre sur le marché primaire sous un angle plus concret et plus direct. Les projets dans le domaine de l'IA et de la cryptographie tournent principalement autour du cœur de Crypto, à savoir « la décentralisation technique (ou politique) et l'assentiment commercial ».

La décentralisation n'a pas besoin d'être présentée ; tout tourne autour du Web3. Selon le type d'évaluation, elle peut être divisée en trois grandes catégories :

• Évaluation de la puissance informatique
• Assertisation des modèles
• Capitalisation des données

Évaluation de la puissance informatique

C'est un titre relativement dense, qui inclut de nouveaux projets ainsi que des extraits de projets plus anciens, tels que Akash de Cosmos et Nosana de Solana. Le cours des jetons a bondi après le pivot, reflétant l'optimisme du marché à l'égard de l'IA. Le RNDR, bien que principalement axé sur le rendu décentralisé, peut également servir à des fins d'IA. Beaucoup classent donc le RNDR et les projets similaires liés à la puissance de calcul dans la catégorie IA.

L'évaluation de la puissance informatique peut être subdivisée en deux directions :

L'informatique décentralisée pour la formation à l'IA, représentée par Gensyn.

L'informatique décentralisée pour l'inférence de l'IA, représentée par la plupart des pivots et des nouveaux projets.

Un phénomène intéressant observé dans ce morceau, ou plutôt une chaîne de scepticisme, est le suivant :

IA traditionnelle → Inférence décentralisée → Entraînement décentralisé

Les personnes qui ont une formation traditionnelle en IA sont sceptiques quant à la décentralisation de la formation ou à l'inférence en matière d'IA. Et dans l'espace décentralisé, ceux qui se concentrent sur l'inférence doutent de la faisabilité d'une formation décentralisée. La raison principale réside dans les défis techniques, car la formation à l'IA (en particulier pour les grands modèles) nécessite des données massives et, surtout, une bande passante élevée pour la communication des données. À l'heure actuelle, la formation de grands modèles de Transformer nécessite une matrice de GPU haut de gamme (comme le 4090 ou le H100 pour l'IA), ainsi que du NVLink et des commutateurs à fibre optique professionnels pour les canaux de communication de niveau 100 G, ce qui met en doute la faisabilité de la décentralisation pour de telles tâches.

• Ceux qui sont issus de spécialités traditionnelles en IA ne sont pas optimistes quant à la décentralisation de la formation ou du raisonnement en matière d'IA.
• Ceux qui utilisent un raisonnement décentralisé ne sont pas optimistes quant à la décentralisation de la formation.

La raison est principalement technique, car la formation à l'IA (en particulier l'IA sur les grands modèles) implique d'énormes quantités de données, et ce qui est plus exagéré que les exigences en matière de données, ce sont les besoins en bande passante causés par la communication à haut débit de ces données. Dans l'environnement actuel des grands modèles Transformer, l'entraînement de ces grands modèles nécessite un grand nombre de cartes graphiques haut de gamme de niveau 4090 et de cartes graphiques IA professionnelles H100 achetées, une matrice de puissance informatique et des canaux de communication de niveau 100 G composés de NVLink et de commutateurs à fibre optique professionnels. Vous dites que cela peut être mis en œuvre de manière décentralisée, hmm...

Le raisonnement basé sur l'IA nécessite beaucoup moins de puissance informatique et de bande passante de communication que la formation à l'IA. La possibilité de décentralisation est naturellement bien supérieure à celle de la formation. C'est pourquoi la plupart des projets liés à la puissance informatique reposent sur le raisonnement, et la formation est essentiellement réservée à Gensyn. , un acteur important comme Together qui a levé plus de 100 millions de yuans. Mais de même, du point de vue des coûts, de la performance et de la fiabilité, du moins à ce stade, la puissance informatique centralisée est encore bien meilleure que le raisonnement décentralisé.

Il n'est pas difficile d'expliquer pourquoi, en matière de raisonnement décentralisé et de formation décentralisée, ils pensent « vous ne pouvez pas le faire du tout », alors que l'IA traditionnelle se penche sur l'entraînement et le raisonnement décentralisés et pense que « la formation est techniquement irréaliste » et « le raisonnement n'est pas fiable sur le plan commercial ». Spectrum ».

Certains disent que lorsque le BTC/ETH est sorti pour la première fois, tout le monde a également dit que ce modèle de comptage de tous les nœuds distribués n'était pas fiable par rapport au cloud computing, mais n'a-t-il pas fonctionné au final ? Ensuite, cela dépend des besoins futurs en matière de formation et de raisonnement en matière d'IA en termes d'exactitude, de non-falsification et de redondance. Pour le moment, il n'y a rien de mieux que de se concentrer sur les performances, la fiabilité et le prix plutôt que de centraliser.

Assertification des modèles

Ce titre est bondé et relativement plus facile à comprendre que celui de la puissance informatique. La popularité de ChatGPT et d'applications telles que Character.AI a démontré le potentiel des grands modèles linguistiques. Les utilisateurs peuvent obtenir des informations auprès de personnages historiques tels que Socrate ou Confucius, discuter avec des célébrités comme Elon Musk ou Sam Altman, ou même participer à des conversations romantiques avec des idoles virtuelles comme Hatsune Miku ou Raiden Shogun. Cette magie est due à de grands modèles linguistiques, le concept d'agents d'IA étant profondément ancré dans Character.AI.

Et si ces agents, comme Confucius, Musk ou Raiden Shogun, étaient des NFT ?

N'est-ce pas AI X Crypto ? !

Cela incarne le concept AI X Crypto. Il s'agit davantage de l'évaluation des agents créés à partir de grands modèles que des modèles eux-mêmes, car les grands modèles ne peuvent pas être placés directement sur la blockchain. L'accent est mis sur le mappage des agents sur les NFT afin de créer un sentiment d' « assétisation des modèles » dans l'espace AI X Crypto.

Actuellement, il existe des agents pour apprendre l'anglais, faire des rencontres, etc., ainsi que des projets dérivés tels que la recherche d'agents et les places de marché. L'un des problèmes courants de ce titre est l'absence de barrières techniques, car de nombreux projets se contentent de transformer le concept Character.AI en NFT. L'intégration à la blockchain est souvent minimale, tout comme les NFT GameFi sur Ethereum ne stockent qu'une URL ou un hash dans leurs métadonnées, les modèles/agents étant hébergés sur des serveurs cloud. Le trading sur la blockchain implique essentiellement des droits de propriété.

Malgré ces défis, l'assétisation des modèles et des agents restera probablement une priorité dans AI x Crypto, dans l'espoir de projets plus robustes sur le plan technique et intégrés à la blockchain à l'avenir.

Assertisation des données

L'assétisation des données est logiquement la mieux adaptée à l'IA et à la cryptographie, car la formation traditionnelle à l'IA utilise principalement des données visibles disponibles sur Internet, ou plus précisément des données provenant du trafic du domaine public, qui ne représentent peut-être que 10 à 20 % du total. Une partie importante des données se trouve réellement dans le trafic du domaine privé (y compris les données personnelles). Si ces données de trafic pouvaient être utilisées pour entraîner ou peaufiner de grands modèles, nous pourrions sans aucun doute avoir des agents/robots plus spécialisés dans différents domaines verticaux.

Le slogan le plus connu du Web3 est « Lisez, écrivez, possédez ! »

Par conséquent, dans le cadre des incitations décentralisées via l'IA et la cryptographie, publier des données individuelles et privées sur le trafic des désirs à des fins d'évaluation afin de fournir un « flux » meilleur et plus riche aux grands modèles semble être une approche tout à fait logique. En effet, plusieurs équipes sont très engagées dans ce domaine.

Cependant, le plus grand défi dans ce domaine est que les données ne sont pas aussi facilement standardisées que la puissance informatique. Pour ce qui est de la puissance informatique décentralisée, le modèle de votre carte graphique se traduit directement par une certaine quantité de puissance informatique, alors que la quantité, la qualité et la finalité des données privées sont difficiles à mesurer à différents égards. Si la puissance informatique décentralisée ressemble à l'ERC20, alors l'assétisation des données de formation à l'IA décentralisée ressemble davantage à l'ERC721, associé à de nombreux projets et fonctionnalités tels que PunkaZuki, ce qui rend la liquidité et le développement du marché nettement plus difficiles qu'avec l'ERC20. Les projets portant sur l'évaluation des données d'IA se heurtent donc à de grandes difficultés.

Un autre aspect remarquable du suivi des données est l'étiquetage décentralisé. L'assétisation des données s'applique à l'étape de « collecte des données », et les données collectées doivent être traitées avant d'être transmises à l'IA, d'où l'étiquetage des données entre en jeu. Cette étape est actuellement une tâche centralisée qui demande beaucoup de main-d'œuvre. En décentralisant ce processus par le biais de récompenses symboliques, en transformant ce travail en une étiquette décentralisée pour gagner de l'argent, ou en dispersant le travail d'une manière similaire aux plateformes de crowdsourcing, est un concept en cours d'exploration. Quelques équipes cultivent actuellement ce terrain.

III. Les pièces du puzzle manquantes dans AI et Crypto

Discutons brièvement, de notre point de vue, des pièces manquantes dans le secteur de l'IA et de la cryptographie.

1. Obstacles technologiques : Comme indiqué précédemment, la majorité des projets d'IA et de cryptographie ne présentent pratiquement aucun obstacle par rapport aux projets d'IA traditionnels sur le Web2. Ils s'appuient davantage sur des modèles économiques et des incitations symboliques, concentrant leurs efforts sur l'expérience frontale, le marché et les opérations. Bien qu'il n'y ait rien de mal à cela (la décentralisation et la distribution de la valeur sont en effet les points forts du Web3), l'absence de barrières fondamentales donne souvent l'impression de gagner de l'argent. Nous attendons toujours avec impatience de voir d'autres équipes dotées de technologies de base, comme OTOY, la société mère du RNDR, faire des progrès significatifs dans le domaine de la cryptographie.

2. État actuel des praticiens : D'après nos observations, certaines équipes du secteur de l'IA et de la cryptographie connaissent très bien l'IA mais ne connaissent pas parfaitement le Web3. À l'inverse, certaines équipes sont très natives de la cryptographie mais n'ont qu'une faible compréhension de l'IA. Cela ressemble beaucoup aux débuts du secteur Gamefi, où les équipes avaient soit une connaissance approfondie du jeu vidéo et cherchaient à adapter les jeux Web2 à la blockchain, soit connaissaient bien le Web3, en se concentrant sur l'innovation et l'optimisation de différents modèles de revenus. Matr1x a été la première équipe que nous avons rencontrée dans le secteur des jeux vidéo à comprendre à la fois les jeux vidéo et la cryptographie. C'est pourquoi j'ai déjà mentionné que Matr1x était l'un des trois projets que j'ai choisis en 2023 « juste après discussion ». Nous avons hâte de voir des équipes qui maîtriseront à la fois l'IA et la cryptographie en 2024.

3. Scénarios commerciaux : AI X Crypto n'en est qu'à ses débuts. Les différentes évaluations mentionnées ne sont que quelques grandes orientations, chacune comportant des sous-secteurs potentiels qui peuvent être méticuleusement explorés et segmentés. La combinaison de l'IA et de la cryptographie dans les projets en cours semble souvent « rigide » ou « difficile », car elle ne permet pas de tirer parti des meilleurs avantages concurrentiels ou de la combinabilité de l'IA ou de la cryptographie. Cela est étroitement lié au deuxième point mentionné plus haut. Par exemple, notre équipe de développement interne a conçu et conçu une méthode de combinaison plus optimale. Malheureusement, malgré l'examen de nombreux projets dans le secteur de l'IA, nous n'avons toujours pas trouvé d'équipe qui ait intégré ce créneau. Nous ne pouvons donc que continuer à attendre.

Pourquoi notre capital-risque a-t-il imaginé certains scénarios avant les entrepreneurs du marché ? Parce que notre équipe interne d'IA comprend sept masters, dont cinq sont titulaires d'un doctorat en IA. Pour ce qui est de la compréhension de Crypto par l'équipe ABCDE, eh bien, vous savez...

En conclusion, même si, du point de vue du marché primaire, AI x Crypto n'en est qu'à ses débuts et à sa maturité, cela ne nous empêche pas d'être optimistes quant à ses perspectives en 2024-2025. AI x Crypto pourrait devenir l'un des principaux secteurs du prochain marché haussier. Après tout, si l'IA libère les forces productives et que la blockchain libère les relations de production, quelle meilleure combinaison pourrait-il y avoir ? :)

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