Переслати оригінальний заголовок: DeAI Compressed

Оскільки криптовалюта в основному є відкритим програмним забезпеченням з вбудованими фінансовими стимулами, а штучний інтелект розрушує спосіб написання програмного забезпечення, можна зрозуміти, що ШІ має величезний вплив на простір блокчейну по всій стеку.

DeAI: Виклики та можливостіDeAI: Виклики та можливості

Для мене найбільші виклики, що стоять перед DeAI, полягають на рівні інфраструктури, враховуючи капіталоємність побудови базових моделей та масштабність даних та обчислень.

З урахуванням законів масштабування, Великі Технології мають виразну перевагу: використовуючи свої колосальні казначейські книги з монопольних прибутків при агрегуванні споживчого попиту під час другого покоління Інтернету та реінвестуванні їх у хмарну інфраструктуру протягом десятиліття штучно низьких ставок, гіпермасштабатори зараз намагаються захопити ринок інтелекту, затримавши дані та обчислення - ключові інгредієнти штучного інтелекту:

Через велику інтенсивність капіталу та високі вимоги до пропускної здатності великих навчальних проходжень, єдина суперкластери все ще є оптимальними - надаючи Big Tech найбільш високопродуктивні моделі - закритий код - які вони планують здавати в оренду за маржами, що нагадують олігополію, реінвестуючи виручене у кожному наступному поколінні.

Однак, валовища в штучному інтелекті виявилися менш глибокими, ніж мережеві ефекти web2 з провідними моделями фронтира швидко депреціюють в порівнянні з галуззю, особливо з Meta, яка йде по шляху "спаленої землі" та вкладає десятки мільярдів у відкриті фронтові моделі, такі як Llama 3.1 з високим рівнем продуктивності SOTA.

Це разом звисловлюється дослідженняу методах децентралізованого навчання з низькою затримкою можуть (частково) комодифікувати моделі бізнесу на передовій - зсувати (принаймні деяку) конкуренцію від апаратних суперкластерів (на користь Big Tech) до програмного інноваційного (незначно на користь відкритого джерела / крипта), оскільки ціна розуму падає.

З урахуванням обчислювальної ефективності архітектур "суміш експертів" та синтезу / маршрутизації LLM, здається, що ми йдемо не до світу з 3-5 мега-моделями, але до мозаїки мільйонів моделей з різними компромісами щодо вартості / продуктивності. Мережа переплетеної інтелектуальності. Ройовий розум.

Це стає масштабною проблемою координації: тією, на яку блокчейни та криптовалютні стимули повинні бути добре підготовані для надання допомоги.

Ядро інвестиційної тези Core DeAI

Програмне забезпечення поступово з'їдає світ. Штучний інтелект з'їдає програмне забезпечення. І штучний інтелект по суті є просто даними та обчисленням.

Будь-що, що може найефективніше забезпечити вищезазначені два входження (інфраструктура), координувати їх (проміжний шар) та задовольняти потреби користувача (додатки), матиме цінність.

Delphi вірить у різні компоненти по всьому стеку:

Інфраструктура

Оскільки штучний інтелект живиться даними та обчисленнями, інфраструктура DeAI присвячена ефективному забезпеченню обох, зазвичай за допомогою криптовалютних стимулів. Як ми вже зазначали, це найскладніша частина стеку, у якій можна змагатися, але водночас і найбільш винагороджувана, з урахуванням розміру кінцевих ринків.

Обчислювати

Хоча досі затримується відставанням, протоколи децентралізованого навчання та ринки GPU сподіваються організувати латентне, гетерогенне обладнання, щоб забезпечити обчислення на вимогу за більш низьку ціну для тих, хто не має можливості придбати інтегровані рішення великих технологічних компаній. Гравці, такі як Gensyn, Prime Intellect і Neuromesh, розширюють границі розподіленого навчання,io.net, Акаш, Аетир тощо дозволяють зниження вартості висновків ближче до ребра.

Дані

У світі всюдисущого інтелекту на основі менших спеціалізованих моделей активи даних стають все більш цінними та монетизованими.

На сьогоднішній день ДеПІН (децентралізовані фізичні мережі) в основному були привітані за їхню здатність розбудовувати мережі апаратного забезпечення за нижчою вартістю порівняно з капіталоємними інкумбентами (наприклад, телекомунікаційними компаніями). Однак, можливо, найбільший ринок для ДеПІН з'явиться в зборі нових наборів даних, які потрапляють в інтелектуальні ланцюги.протоколи агентства (обговорюється пізніше).

У світі, де праця - найбільший ринок? - замінюється поєднанням даних та обчислень, інфраструктура DeAI надає можливість не Тех-баронамЗахопити засоби виробництва та сприяти розвитку мережевої економіки, що наближається.

Програмне забезпечення

Остаточною метою DeAI є ефективне композиційне обчислення. Як і DeFi money Lego's, децентралізований штучний інтелект компенсує відсутність абсолютної продуктивності сьогодні за допомогою бездозвільної компоновки - стимулюючи відкрите екосистему програмного забезпечення та обчислювальних примітивів, які з часом складаються, щоб (сподіваймося) перевищити інкумбентів.

Якщо Google - це "інтегрований" екстрим, то DeAI представляє "модулярний" екстрим. ЯкClayton Christensenнагадує нам, що інтегровані підходи, як правило, переважають у новостворених галузях шляхом зменшення тертя в ланцюжку вартості, але з розвитком галузі модульні ланцюжки вбирають ринок завдяки більшій конкуренції та ефективності вартості на кожному рівні стеку:

Ми досить бичливі у декількох категоріях, які є важливими для забезпечення цієї модулярної візії:

1. Маршрутизація

У світі роз'єднаного інтелекту, як можна вибрати правильну модель і правильний час за найкращою можливою ціною? Агрегатори з боку попиту завжди захоплювали значення (див. теорія агрегації) та функція маршрутизації є важливою для оптимізації кривої Парето між продуктивністю та витратами у світі мережевого інтелекту:

Bittensorбув лідером тут у першому поколінні, але з'являється безліч відданих конкурентів.

Аллорапроводить конкурси між різними моделями за різними “темами” таким чином, що враховує контекст і самозміцнюється з часом - надає інформацію для майбутніх прогнозів на підставі історичної точності в певних умовах.

Морфеусмає на меті стати “маршрутизатором попиту” для випадків використання веб3 – по суті “інтелектом Apple” з відкритим вихідним кодом, місцевим агентом, який має актуальний контекст користувача та може ефективно маршрутизувати запити через DeFi або вибудовувати блоки інфраструктури “композиційного обчислення” веб3.

Протоколи взаємодії агентів, як, наприклад,Theoriq таAutonolasмається на меті довести модулярне маршрутизування до крайності, дозволяючи композиційним, зростаючим екосистемам гнучких агентів або компонентів перетворюватися на повноцінні послуги on-chain.

Коротко кажучи, в світі швидко розпадаючогося інтелекту постачання та попиту агрегатори будуть відігравати надзвичайно потужну роль. Якщо Google стала компанією з обсягом у 2 трильйони доларів, індексуючи інформацію світу, то переможець у роутерах з боку попиту - чи це буде Apple, Google або рішення web3 - який індексує агентичний інтелект, повинен бути ще більшим.

1. Співпроцесори

З огляду на їх децентралізацію, блокчейни сильно обмежені як за обсягом даних, так і за обсягом обчислень. Як ви приведете вимогливі до обчислень та даних застосунки штучного інтелекту, які користувачі будуть вимагати на ланцюжку?

Процесори!

Джерело:Флорин Діджитал

Це, по суті, «оракули», які пропонують різні методи «перевірки» базових даних або моделі, які використовуються таким чином, щоб мінімізувати нові передумови довіри на ланцюжку, в той час як пропонується значне збільшення можливостей. До цього часу було безліч проектів, які використовують підходи zkML, opML, TeeML та Crypto економіки - всі з різними перевагами та недоліками:

Для більш детального огляду, будь ласка, перегляньте наш звіт DeAI частина III, який вийде в найближчі тижні.

На високому рівні, співпроцесори є необхідними для зроблення смарт-контрактів, ну... розумними - надаючи рішення типу "дата-склад" для запитів більш персоналізованих on-chain вражень або надавання підтвердження, що певне висновок було виконано правильно.

Схіжкі мережі, такі якСупер, Phala, іМарлінзокрема, останнім часом набули популярності через свою практичність та готовність до розміщення масштабованих додатків сьогодні.

У цілому, співпроцесори необхідні для злиття високодетермінованих, але низької продуктивності блокчейнів з високопродуктивними, але ймовірними інтелектами. Без співпроцесорів штучний інтелект не прийшов би до цього покоління блокчейнів.

1. Стимули для розробників

Однією з найбільших проблем у розробці відкритого джерела в галузі штучного інтелекту було відсутність стимулів зробити його стійким. Розробка штучного інтелекту є висококапітальною, а вартість обчислень та роботи зі знанням штучного інтелекту дуже висока. Без належних стимулів для винагородження внесків у відкрите джерело, простір неодмінно поступиться гіперкапіталістичним гіпермасштабувальникам.

Багато проектів відSentientдоМножинадоСахарадоМіраусі мають на меті запустити мережі, які належним чином дозволяють та винагороджують внески до мережевих інтелектів від фрагментованих мереж індивідуумів.

Виправивши бізнес-модель, компаундування відкритого коду має прискоритися - надавши розробникам та дослідникам ШІ можливість поза Великим Технологічним Сектором, яка є глобальною за своєю природою і, сподіваюсь, також добре оплачуваною на основі створеної вартості.

Хоча це дуже складно зробити правильно і все більш конкурентноспроможно, TAM тут величезний.

1. Моделі GNN

Де LLMs визначають шаблони у великих корпусах текстів і вчаться передбачати наступне слово, Графові нейронні мережі (GNNs) обробляють, аналізують і вчаться з граф-структурованих даних. Оскільки дані on-chain в основному складаються з складних взаємодій між користувачами та розумними контрактами - з інших слів, графом - GNNs здається логічним вибором для підтримки випадків використання штучного інтелекту на ланцюжку.

Проекти, подібні доПОНДі RPS намагаються побудувати базові моделі для web3 – потенційно трансформаційні в торгівлі, Defi, а навіть в випадках використання у соціальних мережах, як

• Прогнози цін: поведінкові моделі в ланцюжку для прогнозування цін, Автоматичні торгові стратегії, Аналіз настроїв
• Фінанси штучного інтелекту: інтеграція в існуючі додатки DeFi, розширені стратегії доходності та використання ліквідності, краще управління ризиками / управління
• Маркетинг on-chain: більш настроєні аїрдропи / таргетинг, Рекомендаційні системи на основі поведінки on-chain

Ці моделі будуть сильно залежати від рішень у сфері зберігання даних, таких як data warehousing.Простір і час,Subsquid,Covalent, таГіперлініяна який я також дуже позитивно налаштований.

GNNs можуть стати LLMs блокчейнів та дата-складів web3: надання функціональності OLAP для web3.

Застосунки

На мою думку, агенти на ланцюжку можуть бути ключем до розблокування надзвичайно поганого користувацького досвіду криптовалюти, але ще важливіше - відсутня сторона попиту для жалюгідного використання мільярдів доларів США, які ми витратили на інфраструктуру web3 протягом останнього десятиліття.

Не допустіть помилки, агенти наближаються…

І здається логічним, що ці агенти використовуватимуть відкриту, бездозвільну інфраструктуру - у сфері платежів та композиційних обчислень - для досягнення ще більш складних кінцевих цілей.

У майбутній економіці мережевого інтелекту, можливо, економічні потоки є набагато меншими В -> В -> С та набагато більшими користувач -> агент -> обчислювальна мережа -> агент -> користувач.

Протоколи агентівце кінцевий результат. Додатки або сервісні бізнеси з обмеженими накладними витратами, які в основному працюють за допомогою ресурсів на ланцюжку, задовольняють потреби кінцевих користувачів (або один одного) в композиційних мережах з набагато нижчими витратами, ніж у традиційних підприємств.

Точно так само, як з Web2, де рівень застосунків захоплював більшість вартості, я підтримую тезу «товстих агентних протоколів» в DeAI. Захоплення вартості повинно змінитися вгору з часом.

Наступні Google, Facebook і Blackrock можливо будуть агентичними протоколами, і компоненти для їх реалізації народжуються прямо зараз.

Кінцева гра

Штучний інтелект змінить форму наших економік. Сьогодні ринок очікує, що збереження вартості буде зосереджено в кількох великих корпораціях на північному заході Сполучених Штатів. DeAI олицінює іншу візію.

Візія відкритих, композиційних мереж інтелектів з нагородами та винагородами навіть за невеликі внески та більш колективним володінням / управлінням.

Хоча деякі наративи в DeAI виходять за рамки, і багато проектів торгуються значно вище поточного наросту, розмір можливості дійсно великий. Для тих, хто терплячий і вимогливий, кінцеве бачення DeAI про справді композиційне обчислення може виявитися дійсною виправданням для самі блокчейнів.

Якщо вам сподобалась ця загадка, будь ласка, слідкуйте за нашими довгими звітами, які відкриваються в найближчі тижні під час розгортання місяця Delphi AI x Crypto:

DeAI I: Вежа та Площа(розблоковано зараз)

DeAI II: Захоплення засобів виробництва, Infra (розблокувати незабаром)

DeAI III: Складний обчислювальний процес, Middleware (розблокування наступного тижня)

DeAI IV: Агентична економіка, Застосування (розблокувати два тижні)

Буде великий місяць. Застебніть ремені.

Disclaimer：

1. Ця стаття перепринята з [ PonderingDurian], переслайте оригінальну назву "DeAI Compressed". Усі авторські права належать оригінальному автору [PonderingDurian]. Якщо є зауваження до цього повторного відтворення, будь ласка, зв'яжіться з Gate ВивчайтеКоманда (gate Learn”) буде ним операти, і вони швидко займуться цим.
2. Відповідальність за відмову: Погляди і думки, висловлені в цій статті, належать виключно автору і не становлять жодної інвестиційної поради.
3. Переклади статті на інші мови здійснюються командою gate Learn. Якщо не зазначено, заборонено копіювання, поширення або плагіат перекладених статей.