Вступ

Пошук свіжого альфи на таймлайні передбачає просування через деякі гарячі сміття. Коли бар'єр для входу для проекту, щоб швидко зібрати 5-6 цифр, це лише напів-зрозумілий біо і деякий гарний брендинг, шахраї будуть прилипати до кожної нової наративу, яку вони можуть знайти. І з усіма в TradFi, що стрибає на бандвагон штучного інтелекту, наратив "Крипто-ШІ" підняв цю проблему до 11.

Проблема полягає в тому, що більшість цих проектів.

• Більшість крипто-проектів не потребують штучного інтелекту
• Більшість проектів з штучного інтелекту не потребують криптовалюти

Усі DEXs не потребують вбудованого AI-помічника, і кожен чатбот не потребує супровідного токена для запуску його кривої прийняття. Примусове введення AI в криптовалюту (і криптовалюти в AI, до речі) довело мене до обриву розуму, коли я робивмій початковий глибокий пір у повістькілька часу тому.

Погана новина? Продовження нашого поточного шляху подальшої централізації цієї технології закінчується сльозами, і величезна кількість шахрайських проектів «ШІ x Крипто» заважають змінити хід подій.

Добра новина? В кінці тунелю світло. Іноді штучний інтелект дійсно користується криптоекономікою. Так само, є деякі випадки використання криптовалюти, де штучний інтелект може вирішити деякі реальні проблеми.

Сьогодні ми розглянемо ці ключові перетини. Маленькі куточки інновацій, де ці нішеві ідеї перетинаються, щоб утворити ціле, яке більше суми його складових.

Високорівневий огляд стеку ШІ

Нижче я розповідаю, як я люблю думати про різні вертикалі, що беруть участь у ланцюгу поставок “Крипто-ШІ”Мені також подобається Томмі, якщо ви хочете трохи поглибитися). Зверніть увагу, що це дуже спрощений погляд, але, сподіваюся, це допоможе встановити сцену.

На високому рівні, ось як все працює разом:

• Дані збираються в масштабних масштабах.
• Ці дані обробляються так, щоб машини розуміли, як їх споживати й застосовувати.
• Моделі тренуються на цих даних, щоб створити загальну модель.
• Це можна налаштувати для роботи з конкретними випадками використання.
• Нарешті ці моделі розгорнуто та розміщено, щоб додатки могли запитувати їх для корисних реалізацій.
• Усе це вимагає величезної кількості обчислювальних ресурсів, які можуть бути запущені локально або використані з хмари.

Давайте дослідимо кожний з цих секторів з особливою увагою до того, як різні криптоекономічні рішення можуть бути використані для фактичного поліпшення стандартного робочого процесу.

Крипто дає відкритому вихідному коду шанс на боротьбу

Вся методологія розробки "закритий код" проти "відкритий код" сягає коренів до дебатів про Windows-Linux таВідомий аргумент Еріка Реймонда про "Кафедральний проти Базару". І хоча Linux сьогодні широко використовується серед хобістів, близько 90% користувачіввиберіть Windows. Чому? Інцентиви.

Розробка з відкритим кодом, принаймні ззовні, має багато переваг. Це дозволяє максимальній кількості людей брати участь і вносити свій вклад у процес розробки. Але в такій головній структурі відсутній єдиний директив. Відсутній генеральний директор, який мотивований довести свій продукт до рук якомога більшої кількості людей для максимізації свого фінансового результату. У розробці з відкритим кодом ви ризикуєте, що проект перетвориться на химеру, розходячись на різні гілки на кожному перехресті у філософії дизайну.

І який найкращий спосіб забезпечити вирівнювання інцентивів? Створіть систему, яка винагороджує поведінку, що сприяє досягненню вашої мети. Іншими словами, дайте гроші в руки акторам, які наближають нас до наших цілей. З криптовалютою це можна закодувати в законі.

Ми збираємося розглянути деякі проекти, які роблять саме це.

Децентралізовані мережі фізичної інфраструктури (DePINs)

«О, ну це знову?» Так, я знаю, що історія DePIN була вичавлена до кінчика, майже так само, як AI, але тримайтеся зі мною на мить. Я помер би на горі, яка стверджує, що DePINs - це один з випадків використання криптовалюти, який насправді має шанс змінити світ. Подумайте про це.

На що справді добрі криптовалюти? Позбавлення посередників та стимулювання діяльності.

Оригінальне бачення Bitcoin про однорівневі гроші працювало на те, щоб відкинути банки з рівняння. Так само сучасні DePINs мають на меті вигнати централізуючі сили та введення в дію динаміки ринку, які можна довести. І, як ми побачимо, ця архітектура ідеально підходить для мереж, що працюють за принципом масового участі в мережі штучного інтелекту.

DePINs використовують ранні емісії токенів для збільшення пропозиції (постачальники), сподіваючись, що це приверне стійкий попит від споживачів. Це призначено для вирішення проблема холодного стартунових ринках.

Це означає, що ранні постачальники апаратного та програмного забезпечення („вузол“) отримують купу токенів і трохи готівки. Починаючи з припливу готівки від користувачів, які використовують ці вузли (ML-розробники, у нашому випадку), це починає компенсувати зменшення емісій з часом, поки повністю самодостатньою екосистемою не буде створено (що може зайняти роки). Ранні прихильники, такі як Гелій та Hivemapperпоказав, наскільки ефективним може бути цей дизайн.

Мережі даних, погляд на траву

GPT-3, як стверджується, був навчений на 45 тб чистих текстових даних, що еквівалентно близько 90 мільйонам романів (іі все ще не може намалювати гребане коло). З використанням GPT-4 та -5, які вимагаютьбільше даних, ніж те, що буквально існує на поверхневій мережі, назвати штучний інтелект жадібним до даних - це заниження десятиліття.

Якщо ви не є ніким, окрім топових гравців (OpenAI, Microsoft, Google, Facebook), отримати ці дані надзвичайно складно. Загальна тактика для більшості - це веб-скрапінг, що все гаразд, поки ви не намагаєтеся збільшити швидкість. Якщо у вас є лише один екземпляр Amazon Web Services (AWS), який намагається скрапити велику кількість сайтів, вас швидко обмежать в швидкості. Саме тут входить Grass.

Grass підключає понад два мільйони пристроїв, організовуючи їх для збору даних з веб-сайтів з IP-адрес користувачів, обробки цих даних, і продажу їх цим компаніям зі штучним інтелектом, яким терміново потрібні дані. За їхню допомогу користувачі, які приєднуються до мережі Grass, можуть заробляти стабільний потік доходу від компаній зі штучним інтелектом, які використовують їхні дані.

Звичайно, токену ще немає, але майбутній токен $GRASS може підсолити угоду для користувачів, щоб завантажити їх браузерове розширення (або додаток на телефон). Не що вони потребують цього, маючи вже успішну реферальну кампанію, яка привернула більше, ніж інші проекти могли уявити.

GPU мережі, погляд на io.net

Можливо, навіть важливіше, ніж дані, - це обчислювальна потужність. Чи ви знали, що Китай витратив більше готівки на GPU, ніж на нафту в 2020 та 2021. Абсолютно божевільно, але це лише початок. До побачення, петро-доларе, робіть дорогу для вираховувальної монети.

Джерело: Звіт Messari State of DePIN

Зараз є багато GPUDePINsтам, і ось як вони загалом працюють. З одного боку, ви маєте інженерів/компанії з машинним навчанням, які відчайдушно потребують обчислень. А з іншого - це центри обробки даних, бездіяльні шахтарські установки та хобісти з неактивними GPU/CPU. Це глобальне постачання величезне - але не координоване. Немає простого способу зв'язатися з 10 різними центрами обробки даних з вільним постачанням і попросити їх конкурувати за ваше використання.

Централізоване рішення створило б посередника, який би шукав орендну плату, і чия мотивація була б видобути максимальну вартість від кожної сторони, але ось як криптовалюта може допомогти.

Крипто дивовижно добре вміє створювати рівні ринку, з'єднуючи відокремлені групи покупців та продавців, ефективним способом. Код не підкоряється фінансовим інтересам акціонерів.

io.net виділяється тим, що вводить кілька нових цікавих технологій, які є невід'ємними для навчання штучного інтелекту - їх кластерний стек. Традиційне кластерування передбачає фізичне підключення купи GPU у тому ж самому центрі обробки даних, щоб вони могли працювати разом для навчання моделі. Але якщо ваше обладнання розкидане по всьому світу? IO співпрацював з Ray (використовуваний для створення ChatGPT), щоб розробити кластерний посередник, який може з'єднувати неколокаційні GPU. Досить цікаво.

І хоча процес реєстрації у AWS може зайняти кілька днів, кластери можуть бути запущені на io.net за 90 секунд, 100% permissionlessly. З цих причин я бачив, що io.net може стати центром для всіх інших GPU DePINs, де всі вони можуть підключитися до свого «IO Engine» для розблокування вбудованої кластеризації та гладкості включення. Можливо лише з криптовалютою.

Мої роздуми про io.net, їх унікальні позиції продажів (USP) та те, як вони живлять наступне покоління програм штучного інтелекту

Ви помітите, що більшість децентралізованих проектів штучного інтелекту з амбітними цілями (наприклад, Bіттензор, Морфеус, Gensyn, Обряд, Сахара) всі мають явні вимоги щодо 'обчислень' - саме тут і повинні вписуватися GPU DePINs. Децентралізований штучний інтелект потребує дозволу на обчислення.

Граючи зі стимулюючими структурами

Знову повертаючись до Біткоїна для натхнення. Чому шахтарі нескінченно вибивають хеші на великій швидкості? Тому що за це їм платять - Сатоші запропонував таку архітектуру, оскільки вона оптимізована для безпеки проти всього іншого. Урок? Вбудовані структури стимулювання цих протоколів визначають кінцевий продукт, який вони виробляють.

Майнери Bitcoin та стейкери Ethereum - це гравці, які поглиблюють всі свої власні токени, тому що саме протокол хоче стимулювати - учасників бути майнерами та стейкерами.

У організації це може бути від генерального директора, який визначає "візію" або "місійну заяву". Але люди помиляються, і можуть зірвати компанію з рейок. На відміну від цього, комп'ютерний код може тримати свою увагу краще, ніж навіть найбільш підлизливий найманий раб. Давайте розглянемо кілька децентралізованих проектів, чиї вбудовані токеноміки спрямовані на величезні цілі.

Мережі, які будують штучний інтелект, огляд Bittensor

Так... Стимули.

Ударив по сигарете“Чувак. Що якщо ми змусимо гірників біткоїнів будувати штучний інтелект замість того, щоб просто вирішувати безглузді математичні задачі?”

Ось вам, ви зробили Bittensor. Ну, якби так можна виразитися.

Метою Bittensor є створення кількох експериментальних екосистем для покручання, з метою створення "комодифікованого інтелекту" в кожній з них. Це означає, що одна екосистема (відома як підмережа, або "SN" для скорочення) може бути спрямована на розробку мовної моделі, інша на фінансову модель, а інша на текст-у-мову, виявлення ШІ, або генерацію зображень (див. поточні активні проекти тут).

Для мережі Bittensor не має значення, над чим ви хочете працювати. Якщо ви можете довести, що ваш проект заслуговує на фінансування, стимули будуть поступати. Це мета власника підмережі, який реєструє підмережу та налаштовує правила своєї гри.

Гравці цієї «гри» відомі як «гірники». Це інженери та команди ML/AI, які створюють моделі. Вони замкнені в Громовому куполі безперервних іспитів, борючись один з одним за перше місце, щоб заробити найбільшу кількість нагород.

Валідатори - це інша сторона монети, відповідальні за проведення екзаменації та оцінювання роботи Майнерів відповідно. Якщо виявлено, що Валідатор співпрацює з Майнером, він викидається.

Пам'ятайте стимули:

• Майнери заробляють більше, коли вони випереджають інших майнерів у своїй підмережі - це прискорює розвиток штучного інтелекту.
• Валідатори заробляють більше, коли вони точно визначають високопродуктивних та низькопродуктивних майнерів - це допомагає підмережі залишатися чесною.
• Власники заробляють більше, коли їх підмережа виробляє більше корисних моделей штучного інтелекту порівняно з іншими підмережами - це підштовхує власників до оптимізації їх "гри".

Високорівневий розбір потоку винагород TAO для підмереж та їх учасників

Ви можете уявити Bittensor як безкінечний механізм винагород за розвиток штучного інтелекту. Молоді інженери з машинного навчання могли б вирушити будувати щось, представити ідею венчурним капіталістам і спробувати залучити деякі гроші. Або вони могли б приєднатися до одного з підмереж Bittensor як майнер, відіграти деякі ролі і набрати велику кількість TAO. Що, здається, простіше?

Є деякі першорядні команди, які будують на мережі:

• Дослідження Nousє королями відкритого коду. Їх підмережа змінює хід речей, коли мова йде про точне налаштування відкритих LLMs. Тестуючи моделі на постійному потоці синтетичних даних, @marketing_novita.ai/надійний-чи-ні-розкриття-секретів-за-допомогою-llm-leaderboard-b40a1d3dc6ab">leaderboard не може бути підтасованим (навпаки, відзначено в традиційних бенчмарках, як от HuggingFace’s).
• Taoshi’s Власна мережа навчанняє в основному фірмою з квантової торгівлі з відкритим кодом. Вони доручають своїм співробітникам з машинного навчання побудувати торгові алгоритми для передбачення рухів цін на активи. їх API надають сигнали торгів на рівні квантівдля роздрібних та інституційних користувачів одночасно, і вони швидко рухаються по шляху до значного прибутковості.
• Cortex.tзаКоманда CorcelВони виконують подвійну функцію. По-перше, вони стимулюють шахтарів надавати доступ до API до моделей топ-класу, таких як GPT-4 і Claude-3, забезпечуючи безперервну доступність для будівельників. Вони також пропонують генерацію синтетичних даних, що є надзвичайно корисним для навчання моделей, а також для бенчмаркінгу (тому що це використовується Nous). Перегляньте їхні інструменти тут - чат та пошук.

Грати з безкоштовним GPT-4 Turbo, а також найкращими відкритими моделями верхнього класу на Gate.ioCorcel. Можна навіть спробувати найкращий Nous LLM, створений Bittensor

Якщо нічого іншого, Bittensor повторює силу інцентивних структур. Все це стало можливим завдяки криптоекономіці.

Розумні агенти, погляд на Морфея

Тепер ми маємо можливість розглянути обидві сторони медалі з Морфеєм, де:

• Криптоекономічні структури будують ШІ (Крипто допомагає ШІ) &
• Додатки на основі штучного інтелекту дозволяють нові сценарії в криптовалюті (ШІ допомагає Крипто)

“Розумні агенти” це просто моделі, що працюють на штучних інтелекті, навчені на розумних контрактах. Вони знають всі тонкощі найкращих DeFi протоколів, де знайти дохід, де містити місто, і як виявити сумнівні контракти. Вони є «авто-маршрутизаторами» майбутнього і, на мою думку, саме так всі будуть взаємодіяти з блокчейном через 5-10 років. Насправді, коли ми досягнемо цієї точки, можливо, ви навіть не будете знати, що використовуєте криптовалюту. Ви просто скажете чат-боту, що хочете перемістити деякі заощадження в інший вид інвестицій, і все це відбудеться в тлі.

Джерело: Github

Морфей уособлює повідомлення цього розділу «стимулюйте це, і вони прийдуть». Їхня мета - мати платформу, де розумні агенти можуть поширюватися і процвітати, кожен будує на успіху попереднього в екосистемі мінімізованих зовнішностей.

Структура інфляції токенів відзначає чотири основні внески до протоколу:

• Код - агенти будівники.
• Спільнота - розробляє веб-додатки та інструменти для залучення нових користувачів до екосистеми.
• Compute - забезпечує обчислювальну потужність для запуску агентів.
• Капітал - пропонує свій вихід, щоб працювати економічною машиною Морфея.

Кожна з цих категорій отримує рівну частку винагороди за інфляцію $MOR (також невелика сума зберігається як екстрений фонд), що змушує їх:

• Створіть найкращих агентів - творці отримують винагороду, коли їх агенти використовуються послідовно. Замість того, щоб безкоштовно пропонувати плагіни OpenAI, це оплачує будівничих миттєво.
• Створюйте найкращі фронтенди / інструменти - творці отримують винагороду, коли їх створення використовуються постійно
• Забезпечуйте стабільну обчислювальну потужність - постачальники отримують оплату, коли вони надають обчислення
• Надайте ліквідність проекту - заробіть свою частку MOR за збереження ліквідності проекту

І хоча існують інші проекти штучного інтелекту/розумні агенти (цілий великий їхній загал), структура токеноміки Морфея виділяється як "найчистіший" приклад "покажи мені стимули, і я покажу тобі результат".

Ці розумні агенти - це кінцева ілюстрація того, як штучний інтелект дійсно знімає бар'єри для криптоприкладів. Користувацький досвід додатків децентралізованих програм (dApps) відомий своєю поганою якістю (хоча за останні кілька років сталося багато покращень), і зростання LLMs підпалило вогонь під задом кожного бажаючого засновника в Web2 та Web3. І незважаючи на потік грошей, вибиваються такі видатні проекти, як Morpheus та Wayfinder (демо внизу), що дають уявлення про те, наскільки простим буде одного дня проводити транзакції на ланцюжку.

Джерело: Twitter

Підсумовуючи все це, взаємодія між цими системами може виглядати трохи схоже на наступне. Зверніть увагу, що це дивовижно простий погляд.

Грубе упрощення потенційного майбутнього стану крипто-включеної штучної інтелекту. Так, є інші проекти, які могли б займати ті ж коробки. Знову ж таки, подивіться наСхема Томміякщо ви хочете побачити, як додаткові інструменти вписуються.

Відділення зерна від плевел - як знати, коли проект не є повністю брехнею

Пам'ятаєте наші дві широкі категорії "Крипто x ШІ":

1. Крипто, яка допомагає штучному інтелекту
2. Штучний інтелект, який допомагає Крипто

Протягом цього шматка ми в основному досліджували #1. Як ми бачили, добре розроблена система токенів може підготувати цілу екосистему до успіху.

#1 - Крипто, яке допомагає ШІ

Архітектури DePIN можуть допомогти розпочати майданчики та творчі структури стимулювання токенів можуть координувати зусилля на шляху до колись невловимих цілей для проектів з відкритим вихідним кодом. І, так, існує кілька інших законних перетинів, які я не описав у короткій формі:

• Децентралізоване зберігання
• Довірені середовища виконання (TEE)
• RAG (отримання даних в реальному часі)
• Zero Knowledge x Machine Learning для перевірки виведення/походження

Коли ви вирішуєте, чи новий проект дійсно має що запропонувати, запитайте себе:

• Якщо це похідне від іншого встановленого проекту, воно достатньо відмінне, щоб рухнути голку?
• Це просто упакована версія відкритого програмного забезпечення?
• Чи це проблема, яка користується перевагами криптосистем, чи криптосистема запихнута насильно?
• Чи справді може бути 100 різних "Крипто's HuggingFaces"

#2 - Штучний інтелект, який допомагає Крипто

Де я особисто бачу більше недіючого програмного забезпечення, це в цій другій категорії. Знову ж таки, існують дійсно круті випадки використання, де моделі ШІ можуть видаляти бар'єри в UX криптовалют, особливо, як зазначено, зі смарт-агентами. Ось ще кілька цікавих категорій, на які варто звернути увагу у світі додатків для криптовалют, що підтримують ШІ:

• Системи підсилення намірів - автоматизація міжланцюжкових операцій
• Інфраструктура гаманця
• Інфраструктура миттєвого сповіщення для користувачів та додатків

Якщо це просто «чат-бот з токеном», це для мене дурниця. Будь ласка, припиніть піднімати це на моєму розумі. Також:

• Додавання штучного інтелекту чудесами не надасть вашій мертвій програмі/ланцюжку/інструменту відповідності продукту на ринку
• Ніхто не буде грати в погану гру лише через те, що в ній є персонажі ШІ
• Прив'язування "ШІ" до вашого проекту не робить його цікавішим

Дякую, що завітали на мою промову TED.

Куди ми йдемо звідси

Незважаючи на всі шуми, існують серйозні команди, що працюють над втіленням візії «децентралізованого штучного інтелекту», і варто за це боротися.

Крім проектів, які стимулюють розвиток моделі з відкритим вихідним кодом, децентралізовані мережі даних відкривають нові можливості для молодих будівельників штучного інтелекту. Коли переважна більшість конкурентів OpenAI не може дозволити собі укладати масштабні угоди зReddit, Tumblr, або WordPress, розподілене скрапінг може навіть шанси.

Одна компанія ймовірно ніколи не буде володіти більшою обчислювальною потужністю, ніж решта світу разом узята, і з децентралізованими мережами GPU це означає, що будь-хто має здатність зрівнятися з лідерами галузі. Вам потрібен лише криптовалютний гаманець.

Ми сьогодні знаходимося на перехресті. У нас є необхідні інструменти для децентралізації всього стеку штучного інтелекту, якщо ми будемо зосереджуватися лише на проектах "Крипто x ШІ", які насправді варто чогось.

Криптовалюта була задумана для створення твердих грошей, з якими ніхто не міг би пограткувати, завдяки силі криптографії. І саме коли ця нова технологія починає набирати популярність, з'являється новий, страшніший виклик.

Замість утримання влади для контролю лише своїх фінансів, централізований штучний інтелект, в найнеймовірніших випадках, накладає упередження на кожен біт даних, з якими ми зіштовхуємося у нашому повсякденному житті. Він призначений для збагачення мікрокосму мікрокосму технологічних лідерів у самопідтримуючому циклі збору даних, налаштування на інтимному рівні та впровадження моделі в кожний куток вашого існування.

Воно знаатиме тебе краще, ніж ти себе знаєш. Воно знає, які з твоїх кнопок натискати, щоб ти хотів сміятися більше, бути більш розлюченим і споживати більше. І хоча це здається, воно не відповідає тобі.

Як і на початку, крипто - це опірна сила цієї нічної події централізації ШІ. Його здатність координації зусиль на шляху до мети загальнодоступних ресурсів зараз конкурує з ще більш великим ворогом, ніж центральні банки. І на цей раз ми встаємо проти годинника.

Підписатися

Відмова від відповідальності: Автор цього звіту, 563, керівник досліджень в blocmates, дуже активний у сфері крипто та штучного інтелекту. Він дуже зацікавлений у цих темах, тому можна припустити, що він має досвідчення у майже кожному згаданому проекті. Він вірить у те, щоб гроші були там, де твій рот.

Надана інформація призначена лише для загальних інформаційних цілей і не є фінансовою, інвестиційною чи юридичною консультацією. Контент базується на джерелах, які вважаються надійними, але його точність, повнота та своєчасність не можуть бути гарантовані. Ви покладаєтеся на інформацію в цьому документі на свій страх і ризик. On Chain Times може містити прогнозні заяви, які пов'язані з ризиками та невизначеностями. Фактичні результати можуть суттєво відрізнятися від тих, що виражені або маються на увазі в таких заявах. Автори можуть володіти або не володіти позиціями в активах або цінних паперах, згаданих у цьому документі. Вони залишають за собою право купувати або продавати будь-який обговорюваний актив або цінний папір у будь-який час без попередження. Важливо проконсультуватися з кваліфікованим фінансовим консультантом або іншим фахівцем, щоб зрозуміти ризики та придатність будь-яких інвестиційних рішень, які ви можете прийняти. Ви несете повну відповідальність за проведення дослідження та належну обачність, перш ніж робити будь-який інвестиційний вибір. Минулі результати не свідчать про майбутні результати. Автори відмовляються від будь-якої відповідальності за будь-які прямі, непрямі або непрямі збитки або шкоду, що виникли в результаті використання цього документа або його змісту. Отримуючи доступ до On Chain Times, ви погоджуєтеся з умовами цієї відмови від відповідальності.

Disclaimer：

1. Ця стаття була роздрукована з [onchaintimes], Усі авторські права належать оригінальному автору [563]. Якщо є зауваження до цього повторного надання, будь ласка, зв'яжіться з Gate Learnкоманда, і вони оперативно займуться цим.
2. Відповідальність за відмову: Погляди та думки, висловлені в цій статті, є виключно авторськими і не становлять жодної інвестиційної поради.
3. Переклади статті на інші мови виконуються командою Gate Learn. Якщо не зазначено інше, копіювання, поширення або плагіатування перекладених статей заборонено.