Приглашенный автор: Лаосский Бай

С момента выпуска ChatGPT обсуждение ИИ и криптовалюты снова началось на рынке. Искусственный интеллект считается одним из самых важных направлений на бычьем рынке 2024–2025 гг., и сам Виталик Бутерин опубликовал статью под названием «Обещание и проблемы криптовалютных и ИИ-приложений», в которой изучаются возможные направления для будущих исследований ИИ и криптовалюты.

В этой статье не будет слишком много субъективных суждений, но вместо этого мы просто обобщим предпринимательские проекты, в которых сочетаются ИИ и криптовалюта, наблюдавшиеся в прошлом году с точки зрения основного рынка. В ней будут изучаться точки зрения, с которых предприниматели вышли на рынок, достижения, достигнутые до настоящего времени, и какие области ещё изучаются.

I. Цикл ИИ+крипто

В течение 2023 года мы обсуждали десятки проектов AI+Crypto, среди которых можно увидеть отдельные циклы.

До выпуска ChatGPT в конце 2022 года на вторичном рынке было мало блокчейнов, связанных с ИИ. Основные из них — Fetch.AI (FET), SingularityNET (AGIX) и несколько других проектов для ветеранов. Аналогичным образом, на основном рынке не было многих проектов, связанных с ИИ.

С января по май 2023 года можно считать первым периодом вспышек ИИ-проектов. В конце концов, влияние ChatGPT было значительным. Многие старые проекты на вторичном рынке были направлены на ИИ, и почти каждую неделю обсуждались проекты ИИ + криптовалюты на основном рынке. Аналогичным образом, в этот период ИИ-проекты казались относительно простыми. Многие из них были основаны на «глубокой» адаптации ChatGPT в сочетании с модификациями блокчейна, практически без основных технологических барьеров. Наша внутренняя команда разработчиков часто может воспроизвести структуру проекта всего за один или два дня. Это также привело к многочисленным встречам с ИИ-проектами в этот период, но в конечном итоге никаких действий не предпринималось.

С мая по октябрь второй рынок начал становиться медвежьим. Интересно, что в это время количество ИИ-проектов на основном рынке также значительно сократилось. Только в прошлом месяце количество снова начало расти, и обсуждения и статьи об AI+Crypto стали более насыщенными. Мы снова вошли в период, когда каждую неделю мы могли сталкиваться с ИИ-проектами. Полугода спустя стало очевидно, что новая партия ИИ-проектов стала лучше понимать ИИ-трек, торговлю коммерческими сценариями и улучшенную интеграцию ИИ+крипто по сравнению с первой волной ИИ-гипов. 

Несмотря на то, что технологические барьеры по-прежнему не были сильными, общий уровень зрелости сделал шаг вперед. Только в 2024 году мы сделали первую ставку на трек AI+Crypto.

II. Траектория ИИ+крипто

В своей статье «Обещание и проблемы» Виталик Бутерин делится следующими прогнозами с нескольких относительно абстрактных аспектов и точек зрения:

• ИИ как игрок в игре

• ИИ как интерфейс для игры

• ИИ как правила игры

• Искусственный интеллект в игре

С другой стороны, мы обобщим ИИ-проекты, которые в настоящее время видны на основном рынке, с более конкретной и прямой точки зрения.

Большинство ИИ+криптопроектов сосредоточены на основе криптовалюты, которую мы называем «технологической (или политической) децентрализацией + коммерческой активизацией».

Что касается децентрализации, то не так много говорят, поскольку речь идет о Web3. Таким образом, мы можем разделить категории активизации на три основных направления:

• Активизация вычислительной мощности

• Активизация моделей

• Активизация данных

Вычислительная активизация

Это относительно плотная дорожка, поскольку помимо различных новых проектов также происходит поворот многих старых проектов. Например, на Cosmos есть Akash Network, а на Solana — Nosana. После поворота все токены пережили сумасшедшие всплески, что также косвенно отражает оптимизм рынка в отношении ИИ-трека. Несмотря на то, что Render (RNDR) в первую очередь ориентирован на децентрализованный рендеринг, он также может служить целям ИИ. Таким образом, многие классификации включают в себя проекты, связанные с вычислительной мощностью, напоминающие RNDR, в ИИ-треке.

Вычислительная активизация мощности может быть дополнительно разделена на два направления на основе использования вычислительной мощности. Один из них представлен Gensyn, которая представляет собой «децентрализованную вычислительную мощность, используемую для обучения ИИ». Другая представлена большинством поворотов и новых проектов, или «децентрализованной вычислительной мощностью, используемой для ИИ-инференса» (способность моделей машинного обучения основывать решения или прогнозы на ранее изученных данных или моделях).

В этом курсе мы можем наблюдать интересное явление или, возможно, цепь дисдаминации:

Традиционный ИИ → децентрализованный инференс → децентрализованное обучение

• Те, кто работает с традиционным ИИ, склонны спрашивать о децентрализованном обучении или инференсе.

• Те, кто ориентирован на децентрализованный инференс, обычно не одобряют децентрализованное обучение.

Основная причина заключается в техническом аспекте, поскольку обучение ИИ (особенно для больших моделей ИИ) включает в себя огромные объемы данных. Еще большее преувеличение, чем требования к данным, заключается в том, что спрос на пропускную способность формируется высокоскоростной передачей этих данных. В современной среде крупных моделей трансформаторов для обучения требуется вычислительная матрица, состоящая из большого количества высококлассных графических карт, таких как профессиональные ИИ-карты серии 4090/H100 с каналами связи уровня сотен гигабит, формируемыми NVLink и профессиональными оптическими коммутаторами. Можете ли вы представить децентрализацию этого? Хм...

Спрос на вычислительную мощность и пропускную способность в инференсе ИИ намного ниже, чем в обучении ИИ. Естественно, вероятность децентрализованного внедрения гораздо выше для инференса, чем для обучения. Именно поэтому большинство проектов, связанных с вычислительной мощностью, сосредоточены на инференсе, в то время как обучение в первую очередь оставляют такие крупные игроки, как Gensyn и Together AI, которые принесли сотни миллионов финансирования. Однако с точки зрения экономической эффективности и надёжности, по крайней мере, на этом этапе централизованная вычислительная мощность для инференса по-прежнему намного превосходит децентрализованные опционы.

Это объясняет, почему те, кто сосредоточен на децентрализованном инференсе, рассматривают децентрализованное обучение и думают: «Вы совсем не можете этого добиться», в то время как традиционный ИИ рассматривает децентрализованное обучение и инференс как «нереалистичный с точки зрения технологии обучения» и «ненадёжный с точки зрения инференса».

Некоторые говорят, что когда впервые появились BTC/ETH, модель распределённых нод вычислила всё, казалось относительно нелогичным (по сравнению с облачными вычислениями). Но в конечном итоге не получилось? Это зависит от требований к правильности, неизменимости, избыточности и других аспектов обучения и инференса в ИИ в будущем. В настоящее время невозможно превзойти централизованные решения с точки зрения производительности, надёжности и цены.

Активизация модели

Это также многолюдный трек для проектов, и его относительно легко понять по сравнению с активизацией вычислительной мощности, поскольку одним из самых известных приложений после популярности ChatGPT является Character.AI. С его помощью можно узнать мудрость древних философов, таких как Socrates и Confucius, пообщаться с такими знаменитостями, как Илон Маск и Сэм Альтман, или даже пообщаться с такими виртуальными идолами, как Hatsune Miku и Raiden Shogun. Все это демонстрирует шарм крупных языковых моделей (LLM). Концепция ИИ-агентов глубоко укоренилась в сознании людей на сайте Character.AI.

Что если бы такие фигуры, как Конфуциус, Илон Маск или Райден Шогун, были NFT?

Разве это не AI+Crypto?

Таким образом, вместо того, чтобы называть её моделью активизации, лучше сказать, что это активизация агентов, построенных на крупных моделях. В конце концов, сами крупные модели нельзя разместить на блокчейне. Большее внимание уделяется сопоставлению агентов в дополнение к моделям с NFT, чтобы создать ощущение «активизации модели» в пространстве AI+Crypto.

В настоящее время существуют агенты, которые могут обучать вас английскому или даже вступать в романтические отношения с вами, среди других типов. Кроме того, можно найти связанные проекты, такие как поисковые системы и торговые площадки.

Распространенная проблема в этом курсе заключается в том, что технологические барьеры отсутствуют. По сути, это токенизация Character.AI. Наши штатные технические мастера могут создать агента, который произносит и звучит как определённый персонаж (например, соучредитель BMAN) всего за одну ночь с помощью существующих инструментов и фреймворков с открытым исходным кодом. Во-вторых, интеграция с блокчейном очень легкая. Он в некоторой степени похож на NFT GameFi на Ethereum, в которых хранимые метаданные могут быть только URL или хешем, а модели/агенты находятся на облачных серверах. Ончейн-транзакции представляют собой только право собственности.

Активизация моделей/агентов по-прежнему является одним из основных направлений в обозримом будущем в сфере ИИ + криптовалюты. В будущем мы надеемся увидеть проекты с относительно высокими технологическими барьерами и более тесной интеграцией с блокчейном, которые являются более нативными.

Активизация данных

Логически активизация данных является наиболее подходящим аспектом ИИ + криптовалюты, поскольку традиционное обучение ИИ в основном основано на видимых данных, доступных в Интернете, или, если говорить точнее, на общедоступных данных трафика. Эти данные могут составлять лишь небольшой процент, около 10–20%, при этом большинство данных фактически находятся в частном доменном трафике (включая персональные данные). Если эти данные можно использовать для обучения или точной настройки крупных моделей, мы, несомненно, можем привлечь больше профессиональных агентов/ботов в различных вертикалях.

Какой слоган Web3 лучше всего? Читайте, пишите, владейте!

Таким образом, с помощью AI+Crypto и под руководством децентрализованных стимулов передача личных и частных данных о дорожном движении и их активизация для предоставления более качественных и богатых продуктов питания для крупных моделей выглядит достаточно логичным подходом. В этой сфере работает несколько команд.

Однако самая большая проблема в этом направлении заключается в том, что, в отличие от вычислительной мощности, данные сложно стандартизировать. Используя децентрализованную вычислительную мощность, модель вашей видеокарты напрямую переводится в объем вычислительной мощности. С другой стороны, количество, качество и цель личных данных трудно измерить. Если децентрализованная вычислительная мощность похожа на ERC-20, то активизация децентрализованных данных для обучения ИИ в некоторой степени похожа на ERC-721 и похожа на множество проектов, таких как APE, Punk, Azuki и различные NFT с разными чертами, которые смешиваются вместе. Трудности с ликвидностью и маркет-мейкингом гораздо сложнее, чем с ERC-20. Таким образом, проекты, ориентированные на активизацию ИИ-данных, в настоящее время сталкиваются со значительными проблемами.

Ещё одним аспектом отслеживания данных, о котором стоит упомянуть, является децентрализованная маркировка. Активизация данных происходит на этапе «сбора данных», и собранные данные необходимо обработать перед отправкой в ИИ, где происходит метка данных. В настоящее время этот шаг в основном централизован и трудоемкий. Благодаря децентрализованным программам стимулирования токенов целесообразным подходом также является преобразование этой работы в децентрализованную, торговую маркировку для получения дохода или (аналогичную краудсорсинговым платформам). В настоящее время в этой области работают несколько команд.

III. Отсутствие головоломок в ИИ + криптовалюте

Давайте кратко обсудим пропавшие в настоящее время части головоломки в этом курсе с нашей точки зрения.

• Отсутствие технологических барьеров: Как упоминалось ранее, большинство ИИ+криптопроектов практически не имеют технологических барьеров по сравнению с традиционными ИИ-проектами в Web 2.0. Вместо этого они больше полагаются на экономические модели и стимулы токенов в сфере взаимодействия с пользователями, рынков и операций. Хотя этот подход понятен, учитывая сильные стороны децентрализации и распределения стоимости в Web3, отсутствие основных барьеров неизбежно даёт ощущение «Х-заработка». Мы по-прежнему надеемся увидеть больше таких команд, как RNDR, при поддержке таких компаний, как OTOY, а основные технологии значительно продвинулись в криптопространстве.

• Текущий статус практикующих специалистов: Исходя из текущих наблюдений, некоторые команды в сфере ИИ + криптовалюты хорошо разбираются в ИИ, но не имеют глубокого понимания Web3. И наоборот, некоторые команды отличаются высокой криптовалютой, но имеют ограниченный опыт в области ИИ. Эта ситуация напоминает о начале трека GameFi, когда некоторые команды хорошо разбирались в играх и стремились перевести игры Web 2.0 в блокчейн, в то время как другие были глубоко погружены в Web3, уделяя особое внимание различным инновационным и оптимизированным игровым моделям. MATR1X — это первая команда, с которой мы столкнулись на GameFi, которая продемонстрировала двойное понимание игр и криптовалют, поэтому я ранее упоминал IT как один из трёх проектов, в которые я твердо верил в 2023 году. В 2024 году мы планируем увидеть больше команд, которые обладают двойным пониманием ИИ и криптовалюты.

• Бизнес-сценарии: AI+Crypto находится на крайне ранней стадии исследования, а различные формы активизации, упомянутые выше, — это лишь несколько основных направлений. В каждом направлении есть множество субподрядчиков, которые можно тщательно изучить и сегментировать. В настоящее время многие проекты на рынке, которые интегрируют ИИ и криптовалюту, выглядят «неловко» или «шероховато», не используя оптимальную конкурентоспособность или совместимость ИИ и криптовалют. Это тесно связано со вторым пунктом, упомянутым выше. Например, наша команда по исследованиям и разработкам разработала более оптимальный способ интеграции. Однако, несмотря на многочисленные проекты в сфере ИИ, мы ещё не видели, как команды входят в эту нишевую область. Так что мы можем только ждать.

Вы можете спросить, почему такой же VC, как мы, может придумать определённые сценарии, прежде чем предприниматели на рынке смогут это сделать. Это связано с тем, что у нас есть семь экспертов из нашей собственной команды ИИ, пять из которых имеют степень доктора ИИ. 

Наконец, хотя с точки зрения первичного рынка AI+Crypto по-прежнему довольно рано и незрело, это не мешает нам оптимистично относиться к 2024–2025 годам, когда AI+Crypto станет одним из основных направлений этого бычьего рыночного цикла. В конце концов, есть ли лучший способ объединить производительность, которую освободил ИИ, с производственными отношениями, которые освободил блокчейн?

#Bybit #TheCryptoArk