DeAI: Revolucionando o Espaço Blockchain com IA

Avançado10/30/2024, 8:25:01 AM
Explore as últimas novidades no setor DeAI e entenda como a IA e a blockchain estão se fundindo para revolucionar os métodos tradicionais de desenvolvimento de software e criar novos mecanismos de incentivo econômico. Este artigo examina a posição monopolista das gigantes de tecnologia no mercado de IA, o surgimento de modelos de código aberto e como os protocolos de treinamento descentralizados promovem a inovação. Também discute como a tecnologia blockchain pode lidar com desafios de coordenação em grande escala e oferecer oportunidades para indivíduos não técnicos participarem da economia de rede emergente.

Encaminhar o Título Original: DeAI Compressed

Dado que as criptomoedas são essencialmente software de código aberto com incentivos financeiros embutidos - e a IA está a perturbar a forma como o software é escrito - é razoável supor que a IA terá um impacto massivo no espaço da blockchain em toda a pilha.

DeAI: Desafios e Oportunidades

Para mim, os maiores desafios enfrentados pelo DeAI estão na camada de infraestrutura, dada a intensidade de capital na construção de modelos fundamentais e os retornos de escala em dados e computação.

Dadas as leis de escala, as Big Tech têm uma vantagem pronunciada: aproveitando seus enormes cofres de guerra a partir de lucros de monopólio na agregação da demanda do consumidor durante a segunda geração da internet e reinvestindo-os em infraestrutura de nuvem durante uma década de taxas artificialmente baixas, os hyperscalers estão agora tentando capturar o mercado de inteligência, corrigindo dados e computando - os ingredientes chave para a IA:

Devido à intensidade de capital e aos requisitos de largura de banda elevada das grandes execuções de treino, os superclusters unificados ainda são ótimos - proporcionando às Big Tech os modelos mais eficientes - fonte fechada - que planeiam alugar a margens oligopolistas, reinvestindo os rendimentos em cada geração subsequente.

No entanto, os fossos em IA têm se mostrado mais rasos do que os efeitos de rede web2, com modelos de fronteira líderes depreciando rapidamente em relação ao campo, especialmente com a Meta indo para a "terra queimada" e comprometendo dezenas de bilhões para modelos de fronteira de código aberto como o Llama 3.1 com desempenho de nível SOTA.

Isto, juntamente compesquisa emergenteem métodos de treinamento descentralizado de baixa latência, pode (parcialmente) mercantilizar modelos de negócios de fronteira - deslocando (pelo menos parte) da concorrência de superclusters de hardware (favorecendo Big Tech) para inovação de software (marginalmente favorecendo código aberto / criptomoeda) à medida que o preço da inteligência cai.

Dada a eficiência de computação das arquiteturas de 'mistura de especialistas' e síntese / roteamento LLM, parece provável que estejamos caminhando não para um mundo de 3 a 5 megamodelos, mas para uma tapeçaria de milhões de modelos com diferentes trade-offs de custo / desempenho. Uma rede de inteligência entrelaçada. Uma hivemind.

Este torna-se um problema de coordenação massivo: o tipo ao qual as blockchains e incentivos de criptomoedas devem estar bem preparados para ajudar.

Tese de Investimento Principal Core DeAI

O software está a dominar o mundo. A IA está a dominar o software. E a IA é basicamente apenas dados e cálculos.

Qualquer coisa que possa obter de forma mais eficiente as duas entradas acima (infraestrutura), coordená-las (middleware) e atender às demandas dos usuários (aplicativos) será valiosa.

A Delphi está otimista em relação a vários componentes em toda a pilha:

Infraestrutura

Dado que a IA é alimentada por dados e computação, a infraestrutura de DeAI é dedicada a obter ambos de forma eficiente, geralmente usando incentivos criptográficos. Como mencionamos anteriormente, esta é a parte mais desafiadora da pilha na qual competir, mas também potencialmente a mais recompensadora, dada a dimensão dos mercados finais.

Calcular

Embora até agora limitado pela latência, os protocolos de treinamento descentralizados e os mercados de GPU esperam orquestrar hardware latente e heterogêneo para fornecer computação sob demanda de baixo custo para aqueles excluídos das soluções integradas da Big Tech. Players como Gensyn, Prime Intellect e Neuromesh estão empurrando as fronteiras do treinamento distribuído enquantoio.net, Akash, Aethir, entre outros, estão permitindo inferência de baixo custo mais próxima da borda.

Dados

Num mundo de inteligência ubíqua baseada em modelos mais pequenos e especializados, os ativos de dados são cada vez mais valiosos e monetizáveis.

Até à data, as DePIN (redes físicas descentralizadas) têm sido amplamente elogiadas pela sua capacidade de construir redes de hardware de custo mais baixo em comparação com os incumbentes intensivos em capital (por exemplo, as telecomunicações). No entanto, o maior mercado potencial da DePIN poderá emergir na recolha de conjuntos de dados inovadores que fluem para as inteligências on-chain:protocolos de agência(a ser discutido mais tarde).

Num mundo onde o trabalho - o maior TAM do mundo? - está a ser substituído por uma combinação de dados e computação, a infraestrutura DeAI fornece uma forma para os não Tech BaronsApreende os Meios de Produçãoe contribuir para a próxima economia em rede.

Middleware

O objetivo final da DeAI é computação efetivamente componível. Assim como o dinheiro DeFi Lego, a IA descentralizada compensa a falta de desempenho absoluto hoje com componibilidade sem permissão - incentivando um ecossistema aberto de primitivos de software e computação que se acumulam ao longo do tempo para (esperançosamente) superar os incumbentes.

Se o Google é o extremo "integrado", então o DeAI representa o extremo "modular". ComoClayton Christensenlembra-nos que abordagens integradas tendem a liderar em indústrias emergentes, reduzindo o atrito na cadeia de valor, mas à medida que o espaço amadurece, cadeias de valor modularizadas ganham participação através de maior concorrência e eficiências de custo dentro de cada camada da pilha:

Estamos bastante otimistas em várias categorias essenciais para viabilizar esta visão modular:

  • Encaminhamento

Num mundo de inteligência fragmentada, como se pode escolher o modelo certo e o momento certo ao melhor preço possível? Os agregadores do lado da procura sempre capturaram valor (verteoria de agregação), e a função de roteamento é essencial para otimizar a curva de Pareto entre desempenho e custos no mundo da inteligência em rede:

Bittensortem sido o líder aqui na geração 1, mas uma série de concorrentes dedicados estão surgindo.

Alloraorganiza competições entre diferentes modelos em vários 'tópicos' de uma forma que é 'contextualmente consciente' e autoaperfeiçoamento ao longo do tempo - informando previsões futuras com base na precisão histórica em condições específicas.

Morpheuspretende tornar-se o “roteador do lado da demanda” para casos de uso da web3 – essencialmente uma “inteligência da Apple” com um agente local de código aberto que possui o contexto relevante do usuário e pode rotear consultas de forma eficiente através do DeFi ou dos blocos de construção emergentes da infraestrutura de “computação componível” da web3.

Protocolos de interoperabilidade de agentes comoTheoriqeAutonolasVisamos levar o roteamento modular ao extremo, permitindo ecossistemas componíveis e compostos de agentes ou componentes flexíveis em serviços on-chain totalmente desenvolvidos.

Em resumo, num mundo de inteligência rapidamente fragmentada, os agregadores do lado da oferta e da procura desempenharão um papel extremamente poderoso. Se o Google se tornou uma empresa de 2 biliões de dólares indexando as informações do mundo, então o vencedor nos routers do lado da procura - seja a Apple, o Google ou uma solução web3 - que indexa a inteligência agente, deve ser ainda maior.

  • Co-Processors

Devido à sua descentralização, as blockchains são altamente limitadas tanto em dados quanto em computação. Como trazer as aplicações de IA intensivas em dados e computação que os usuários vão demandar na cadeia?

Co-processadores!

Origem:Florin Digital

Estes são efetivamente "oráculos" que oferecem diferentes técnicas para "verificar" os dados ou modelo subjacente que está a ser utilizado de uma forma que minimiza novas suposições de confiança on-chain, ao mesmo tempo que oferece aumentos substanciais de capacidade. Até à data, têm surgido uma série de projetos utilizando abordagens zkML, opML, TeeML e cripto econômicas - todos com prós e contras variados:

Para uma análise mais aprofundada, confira nosso relatório DeAI parte III que será lançado nas próximas semanas.

Num nível elevado, os co-processadores são essenciais para tornar os contratos inteligentes, bom... inteligentes - fornecendo soluções tipo "armazém de dados" para consultar experiências mais personalizadas on-chain ou fornecendo verificação de que uma inferência dada foi concluída corretamente.

Redes TEE comoSuper,Phala, eMarlin em particular, têm crescido em popularidade recentemente, dada a sua praticidade e prontidão para hospedar aplicativos dimensionados hoje.

No geral, os co-processadores são essenciais para a fusão das blockchains altamente determinísticas, mas de baixo desempenho, com inteligências altamente performantes, mas probabilísticas. Sem co-processadores, a IA não chegaria a esta geração de blockchains.

  • Incentivos para Desenvolvedores

Um dos maiores problemas do desenvolvimento de código aberto em IA tem sido a falta de incentivos para torná-lo sustentável. O desenvolvimento de IA é altamente intensivo em capital, e o custo de oportunidade tanto do poder de computação quanto do conhecimento de IA é muito alto. Sem incentivos adequados para recompensar as contribuições de código aberto, o espaço inevitavelmente perderá para hiperescaladores hiper-capitalistas.

Uma série de projetos deSentienteparaPluralisparaSaharaparaMiraestão todos a tentar lançar redes que permitam e recompensem adequadamente as contribuições para inteligências em rede a partir de redes fragmentadas de indivíduos.

Ao corrigir o modelo de negócio, a compilação de código aberto deve acelerar - oferecendo aos desenvolvedores e pesquisadores de IA uma opção fora das Big Techs que seja global por natureza e, esperançosamente, também bem remunerada com base no valor criado.

Embora muito difícil de acertar e cada vez mais competitivo, o TAM aqui é enorme.

  • Modelos GNN

Onde os LLMs delimitam padrões em grandes corpora de textos e aprendem a prever a próxima palavra, as Redes Neurais de Grafos (GNNs) processam, analisam e aprendem a partir de dados estruturados em grafos. Como os dados on-chain consistem principalmente de interações complexas entre usuários e contratos inteligentes - em outras palavras, um grafo - as GNNs parecem uma escolha lógica para fundamentar casos de uso de IA em cadeia.

Projetos comoPONDe a RPS estão tentando construir modelos fundamentais para web3 - potencialmente transformadores em negociação, Defi e até mesmo casos de uso social como

  • Previsões de preços: modelos comportamentais on-chain para prever preços, estratégias de negociação automatizadas, análise de sentimento
  • AI Finance: integrações em aplicações DeFi existentes, estratégias avançadas de rendimento e utilização de liquidez, Melhor gestão de risco / governança
  • Marketing On-Chain: Airdrops mais personalizados / direcionados, Motores de recomendação baseados no comportamento da cadeia de blocos

Esses modelos vão depender bastante de soluções de armazenamento de dados comoEspaço e Tempo,Subsquid,Covalente, eHyperlineque também estou bastante otimista.

GNNs podem provar que os LLMs das blockchains e dos armazéns de dados web3 são facilitadores essenciais: proporcionando funcionalidade OLAP para web3.

Aplicações

Na minha opinião, os agentes on-chain podem ser a chave para desbloquear a experiência do usuário notoriamente ruim das criptomoedas, mas, mais importante, a demanda ausente para a utilização lamentável dos bilhões de dólares que investimos na infraestrutura web3 ao longo da última década.

Não se engane, os agentes estão chegando...

E parece lógico que esses agentes aproveitem a infraestrutura aberta e sem permissão - em pagamentos e computação componível - para alcançar objetivos finais cada vez mais complexos.

Na economia da inteligência em rede que se avizinha, talvez os fluxos económicos sejam muito menos B -> B -> C e muito mais utilizador -> agente -> rede de computação -> agente -> utilizador.

Protocolos agentessão o resultado final. Empresas de aplicativos ou serviços com despesas limitadas que funcionam principalmente usando recursos on-chain atendendo às demandas do usuário final (ou entre si) em redes compostas com custos muito menores do que empresas tradicionais.

Assim como no web2, onde a camada de aplicação capturou a maior parte do valor, sou fã da tese dos "protocolos agentes gordos" no DeAI. A captura de valor deve mudar a pilha ao longo do tempo.

O próximo Google, Facebook e Blackrock provavelmente serão protocolos agentes e os componentes para permiti-los estão sendo criados agora mesmo.

O Jogo Final

A IA irá alterar a forma das nossas economias. Hoje, o mercado espera que a captura de valor resida dentro dos limites de algumas grandes corporações no Noroeste do Pacífico dos Estados Unidos. DeAI representa uma visão diferente.

Uma visão de redes abertas e compostas de inteligências com incentivos e remuneração até para pequenas contribuições e uma maior propriedade / governança coletiva.

Embora certas narrativas em DeAI se adiantem, e muitos projetos negociem significativamente acima da tração atual, o tamanho da oportunidade é realmente grande. Para aqueles que são pacientes e criteriosos, a visão final do DeAI de computação verdadeiramente componível pode provar ser a justificação para as próprias blockchains.


Se você gostou deste teaser, fique atento aos nossos relatórios de formulário longo que serão desbloqueados nas próximas semanas, à medida que o mês AI x Crypto da Delphi se desenrola:

DeAI I: A Torre e o Quadrado (desbloqueado agora)

DeAI II: Tomando os Meios de Produção, Infra (desbloquear em breve)

DeAI III: Computação Componível, Middleware (desbloquear na próxima semana)

DeAI IV: A Economia Agente, Aplicações (desbloquear duas semanas)

Vai ser um grande mês. Aperte o cinto.

Aviso Legal:

  1. Este artigo é reproduzido a partir de [PonderingDurian]. Encaminhar o Título Original: DeAI Compressed. Todos os direitos autorais pertencem ao autor original [PonderingDurian]. Se houver objeções a este reenvio, entre em contato com o Gate LearnA equipa do gate Learn” irá lidar com isso prontamente.
  2. Aviso de responsabilidade: As opiniões expressas neste artigo são exclusivamente do autor e não constituem qualquer conselho de investimento.
  3. As traduções do artigo para outros idiomas são feitas pela equipe de aprendizagem da gate. A menos que mencionado, copiar, distribuir ou plagiar os artigos traduzidos é proibido.

DeAI: Revolucionando o Espaço Blockchain com IA

Avançado10/30/2024, 8:25:01 AM
Explore as últimas novidades no setor DeAI e entenda como a IA e a blockchain estão se fundindo para revolucionar os métodos tradicionais de desenvolvimento de software e criar novos mecanismos de incentivo econômico. Este artigo examina a posição monopolista das gigantes de tecnologia no mercado de IA, o surgimento de modelos de código aberto e como os protocolos de treinamento descentralizados promovem a inovação. Também discute como a tecnologia blockchain pode lidar com desafios de coordenação em grande escala e oferecer oportunidades para indivíduos não técnicos participarem da economia de rede emergente.

Encaminhar o Título Original: DeAI Compressed

Dado que as criptomoedas são essencialmente software de código aberto com incentivos financeiros embutidos - e a IA está a perturbar a forma como o software é escrito - é razoável supor que a IA terá um impacto massivo no espaço da blockchain em toda a pilha.

DeAI: Desafios e Oportunidades

Para mim, os maiores desafios enfrentados pelo DeAI estão na camada de infraestrutura, dada a intensidade de capital na construção de modelos fundamentais e os retornos de escala em dados e computação.

Dadas as leis de escala, as Big Tech têm uma vantagem pronunciada: aproveitando seus enormes cofres de guerra a partir de lucros de monopólio na agregação da demanda do consumidor durante a segunda geração da internet e reinvestindo-os em infraestrutura de nuvem durante uma década de taxas artificialmente baixas, os hyperscalers estão agora tentando capturar o mercado de inteligência, corrigindo dados e computando - os ingredientes chave para a IA:

Devido à intensidade de capital e aos requisitos de largura de banda elevada das grandes execuções de treino, os superclusters unificados ainda são ótimos - proporcionando às Big Tech os modelos mais eficientes - fonte fechada - que planeiam alugar a margens oligopolistas, reinvestindo os rendimentos em cada geração subsequente.

No entanto, os fossos em IA têm se mostrado mais rasos do que os efeitos de rede web2, com modelos de fronteira líderes depreciando rapidamente em relação ao campo, especialmente com a Meta indo para a "terra queimada" e comprometendo dezenas de bilhões para modelos de fronteira de código aberto como o Llama 3.1 com desempenho de nível SOTA.

Isto, juntamente compesquisa emergenteem métodos de treinamento descentralizado de baixa latência, pode (parcialmente) mercantilizar modelos de negócios de fronteira - deslocando (pelo menos parte) da concorrência de superclusters de hardware (favorecendo Big Tech) para inovação de software (marginalmente favorecendo código aberto / criptomoeda) à medida que o preço da inteligência cai.

Dada a eficiência de computação das arquiteturas de 'mistura de especialistas' e síntese / roteamento LLM, parece provável que estejamos caminhando não para um mundo de 3 a 5 megamodelos, mas para uma tapeçaria de milhões de modelos com diferentes trade-offs de custo / desempenho. Uma rede de inteligência entrelaçada. Uma hivemind.

Este torna-se um problema de coordenação massivo: o tipo ao qual as blockchains e incentivos de criptomoedas devem estar bem preparados para ajudar.

Tese de Investimento Principal Core DeAI

O software está a dominar o mundo. A IA está a dominar o software. E a IA é basicamente apenas dados e cálculos.

Qualquer coisa que possa obter de forma mais eficiente as duas entradas acima (infraestrutura), coordená-las (middleware) e atender às demandas dos usuários (aplicativos) será valiosa.

A Delphi está otimista em relação a vários componentes em toda a pilha:

Infraestrutura

Dado que a IA é alimentada por dados e computação, a infraestrutura de DeAI é dedicada a obter ambos de forma eficiente, geralmente usando incentivos criptográficos. Como mencionamos anteriormente, esta é a parte mais desafiadora da pilha na qual competir, mas também potencialmente a mais recompensadora, dada a dimensão dos mercados finais.

Calcular

Embora até agora limitado pela latência, os protocolos de treinamento descentralizados e os mercados de GPU esperam orquestrar hardware latente e heterogêneo para fornecer computação sob demanda de baixo custo para aqueles excluídos das soluções integradas da Big Tech. Players como Gensyn, Prime Intellect e Neuromesh estão empurrando as fronteiras do treinamento distribuído enquantoio.net, Akash, Aethir, entre outros, estão permitindo inferência de baixo custo mais próxima da borda.

Dados

Num mundo de inteligência ubíqua baseada em modelos mais pequenos e especializados, os ativos de dados são cada vez mais valiosos e monetizáveis.

Até à data, as DePIN (redes físicas descentralizadas) têm sido amplamente elogiadas pela sua capacidade de construir redes de hardware de custo mais baixo em comparação com os incumbentes intensivos em capital (por exemplo, as telecomunicações). No entanto, o maior mercado potencial da DePIN poderá emergir na recolha de conjuntos de dados inovadores que fluem para as inteligências on-chain:protocolos de agência(a ser discutido mais tarde).

Num mundo onde o trabalho - o maior TAM do mundo? - está a ser substituído por uma combinação de dados e computação, a infraestrutura DeAI fornece uma forma para os não Tech BaronsApreende os Meios de Produçãoe contribuir para a próxima economia em rede.

Middleware

O objetivo final da DeAI é computação efetivamente componível. Assim como o dinheiro DeFi Lego, a IA descentralizada compensa a falta de desempenho absoluto hoje com componibilidade sem permissão - incentivando um ecossistema aberto de primitivos de software e computação que se acumulam ao longo do tempo para (esperançosamente) superar os incumbentes.

Se o Google é o extremo "integrado", então o DeAI representa o extremo "modular". ComoClayton Christensenlembra-nos que abordagens integradas tendem a liderar em indústrias emergentes, reduzindo o atrito na cadeia de valor, mas à medida que o espaço amadurece, cadeias de valor modularizadas ganham participação através de maior concorrência e eficiências de custo dentro de cada camada da pilha:

Estamos bastante otimistas em várias categorias essenciais para viabilizar esta visão modular:

  • Encaminhamento

Num mundo de inteligência fragmentada, como se pode escolher o modelo certo e o momento certo ao melhor preço possível? Os agregadores do lado da procura sempre capturaram valor (verteoria de agregação), e a função de roteamento é essencial para otimizar a curva de Pareto entre desempenho e custos no mundo da inteligência em rede:

Bittensortem sido o líder aqui na geração 1, mas uma série de concorrentes dedicados estão surgindo.

Alloraorganiza competições entre diferentes modelos em vários 'tópicos' de uma forma que é 'contextualmente consciente' e autoaperfeiçoamento ao longo do tempo - informando previsões futuras com base na precisão histórica em condições específicas.

Morpheuspretende tornar-se o “roteador do lado da demanda” para casos de uso da web3 – essencialmente uma “inteligência da Apple” com um agente local de código aberto que possui o contexto relevante do usuário e pode rotear consultas de forma eficiente através do DeFi ou dos blocos de construção emergentes da infraestrutura de “computação componível” da web3.

Protocolos de interoperabilidade de agentes comoTheoriqeAutonolasVisamos levar o roteamento modular ao extremo, permitindo ecossistemas componíveis e compostos de agentes ou componentes flexíveis em serviços on-chain totalmente desenvolvidos.

Em resumo, num mundo de inteligência rapidamente fragmentada, os agregadores do lado da oferta e da procura desempenharão um papel extremamente poderoso. Se o Google se tornou uma empresa de 2 biliões de dólares indexando as informações do mundo, então o vencedor nos routers do lado da procura - seja a Apple, o Google ou uma solução web3 - que indexa a inteligência agente, deve ser ainda maior.

  • Co-Processors

Devido à sua descentralização, as blockchains são altamente limitadas tanto em dados quanto em computação. Como trazer as aplicações de IA intensivas em dados e computação que os usuários vão demandar na cadeia?

Co-processadores!

Origem:Florin Digital

Estes são efetivamente "oráculos" que oferecem diferentes técnicas para "verificar" os dados ou modelo subjacente que está a ser utilizado de uma forma que minimiza novas suposições de confiança on-chain, ao mesmo tempo que oferece aumentos substanciais de capacidade. Até à data, têm surgido uma série de projetos utilizando abordagens zkML, opML, TeeML e cripto econômicas - todos com prós e contras variados:

Para uma análise mais aprofundada, confira nosso relatório DeAI parte III que será lançado nas próximas semanas.

Num nível elevado, os co-processadores são essenciais para tornar os contratos inteligentes, bom... inteligentes - fornecendo soluções tipo "armazém de dados" para consultar experiências mais personalizadas on-chain ou fornecendo verificação de que uma inferência dada foi concluída corretamente.

Redes TEE comoSuper,Phala, eMarlin em particular, têm crescido em popularidade recentemente, dada a sua praticidade e prontidão para hospedar aplicativos dimensionados hoje.

No geral, os co-processadores são essenciais para a fusão das blockchains altamente determinísticas, mas de baixo desempenho, com inteligências altamente performantes, mas probabilísticas. Sem co-processadores, a IA não chegaria a esta geração de blockchains.

  • Incentivos para Desenvolvedores

Um dos maiores problemas do desenvolvimento de código aberto em IA tem sido a falta de incentivos para torná-lo sustentável. O desenvolvimento de IA é altamente intensivo em capital, e o custo de oportunidade tanto do poder de computação quanto do conhecimento de IA é muito alto. Sem incentivos adequados para recompensar as contribuições de código aberto, o espaço inevitavelmente perderá para hiperescaladores hiper-capitalistas.

Uma série de projetos deSentienteparaPluralisparaSaharaparaMiraestão todos a tentar lançar redes que permitam e recompensem adequadamente as contribuições para inteligências em rede a partir de redes fragmentadas de indivíduos.

Ao corrigir o modelo de negócio, a compilação de código aberto deve acelerar - oferecendo aos desenvolvedores e pesquisadores de IA uma opção fora das Big Techs que seja global por natureza e, esperançosamente, também bem remunerada com base no valor criado.

Embora muito difícil de acertar e cada vez mais competitivo, o TAM aqui é enorme.

  • Modelos GNN

Onde os LLMs delimitam padrões em grandes corpora de textos e aprendem a prever a próxima palavra, as Redes Neurais de Grafos (GNNs) processam, analisam e aprendem a partir de dados estruturados em grafos. Como os dados on-chain consistem principalmente de interações complexas entre usuários e contratos inteligentes - em outras palavras, um grafo - as GNNs parecem uma escolha lógica para fundamentar casos de uso de IA em cadeia.

Projetos comoPONDe a RPS estão tentando construir modelos fundamentais para web3 - potencialmente transformadores em negociação, Defi e até mesmo casos de uso social como

  • Previsões de preços: modelos comportamentais on-chain para prever preços, estratégias de negociação automatizadas, análise de sentimento
  • AI Finance: integrações em aplicações DeFi existentes, estratégias avançadas de rendimento e utilização de liquidez, Melhor gestão de risco / governança
  • Marketing On-Chain: Airdrops mais personalizados / direcionados, Motores de recomendação baseados no comportamento da cadeia de blocos

Esses modelos vão depender bastante de soluções de armazenamento de dados comoEspaço e Tempo,Subsquid,Covalente, eHyperlineque também estou bastante otimista.

GNNs podem provar que os LLMs das blockchains e dos armazéns de dados web3 são facilitadores essenciais: proporcionando funcionalidade OLAP para web3.

Aplicações

Na minha opinião, os agentes on-chain podem ser a chave para desbloquear a experiência do usuário notoriamente ruim das criptomoedas, mas, mais importante, a demanda ausente para a utilização lamentável dos bilhões de dólares que investimos na infraestrutura web3 ao longo da última década.

Não se engane, os agentes estão chegando...

E parece lógico que esses agentes aproveitem a infraestrutura aberta e sem permissão - em pagamentos e computação componível - para alcançar objetivos finais cada vez mais complexos.

Na economia da inteligência em rede que se avizinha, talvez os fluxos económicos sejam muito menos B -> B -> C e muito mais utilizador -> agente -> rede de computação -> agente -> utilizador.

Protocolos agentessão o resultado final. Empresas de aplicativos ou serviços com despesas limitadas que funcionam principalmente usando recursos on-chain atendendo às demandas do usuário final (ou entre si) em redes compostas com custos muito menores do que empresas tradicionais.

Assim como no web2, onde a camada de aplicação capturou a maior parte do valor, sou fã da tese dos "protocolos agentes gordos" no DeAI. A captura de valor deve mudar a pilha ao longo do tempo.

O próximo Google, Facebook e Blackrock provavelmente serão protocolos agentes e os componentes para permiti-los estão sendo criados agora mesmo.

O Jogo Final

A IA irá alterar a forma das nossas economias. Hoje, o mercado espera que a captura de valor resida dentro dos limites de algumas grandes corporações no Noroeste do Pacífico dos Estados Unidos. DeAI representa uma visão diferente.

Uma visão de redes abertas e compostas de inteligências com incentivos e remuneração até para pequenas contribuições e uma maior propriedade / governança coletiva.

Embora certas narrativas em DeAI se adiantem, e muitos projetos negociem significativamente acima da tração atual, o tamanho da oportunidade é realmente grande. Para aqueles que são pacientes e criteriosos, a visão final do DeAI de computação verdadeiramente componível pode provar ser a justificação para as próprias blockchains.


Se você gostou deste teaser, fique atento aos nossos relatórios de formulário longo que serão desbloqueados nas próximas semanas, à medida que o mês AI x Crypto da Delphi se desenrola:

DeAI I: A Torre e o Quadrado (desbloqueado agora)

DeAI II: Tomando os Meios de Produção, Infra (desbloquear em breve)

DeAI III: Computação Componível, Middleware (desbloquear na próxima semana)

DeAI IV: A Economia Agente, Aplicações (desbloquear duas semanas)

Vai ser um grande mês. Aperte o cinto.

Aviso Legal:

  1. Este artigo é reproduzido a partir de [PonderingDurian]. Encaminhar o Título Original: DeAI Compressed. Todos os direitos autorais pertencem ao autor original [PonderingDurian]. Se houver objeções a este reenvio, entre em contato com o Gate LearnA equipa do gate Learn” irá lidar com isso prontamente.
  2. Aviso de responsabilidade: As opiniões expressas neste artigo são exclusivamente do autor e não constituem qualquer conselho de investimento.
  3. As traduções do artigo para outros idiomas são feitas pela equipe de aprendizagem da gate. A menos que mencionado, copiar, distribuir ou plagiar os artigos traduzidos é proibido.
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