9 Şubat 2024 | Laobai ABCDE

ChatGPT'nin piyasaya sürülmesinden bir yıldan fazla bir süre sonra, AI+Crpyo hakkındaki tartışma son zamanlarda piyasada yeniden canlandı. AI, 24-25 yıl içinde boğa piyasasının en önemli izlerinden biri olarak kabul ediliyor. Hatta Buterin bile " Kripto + Yapay Zeka Uygulamalarının Vaadi ve Zorlukları" (Crypto+AI Uygulama Beklentileri ve Zorlukları), gelecekte AI+Cryto'nun olası keşif yönlerini tartışıyor.

Bu makale çok fazla subjektif tahminde bulunmayacak, sadece birincil pazar perspektifinden, geçtiğimiz yıl gözlemlenen AI ve Crypto'yu birleştiren girişimcilik projelerini kısaca sıralayacak ve girişimcilerin pazara hangi açılardan girdiğini göreceğiz. şu ana kadar ne tür başarılar elde edildi ve hangi alanlar hala araştırılıyor.

1. AI+Kripto döngüsü

23 yıl boyunca onlarca AI+Crypto projesinden bahsettik ve aralarında bariz döngüler görülebiliyor.

ChatGPT'nin 2022 yılı sonunda piyasaya sürülmesinden önce ikincil piyasada çok az sayıda yapay zeka ile ilgili blockchain projesi vardı. Herkesin aklına gelebilecek başlıca projeler FET, AGIX ve diğer yerleşik projelerdir. Ayrıca yapay zeka ile ilgili çok fazla proje yoktur. Birincil pazardaki projeler.

Ocak-Mayıs 2023'ün yapay zeka projelerinin ilk yoğun salgın dönemi olduğu söylenebilir. Sonuçta Chatgpt'in insanlar üzerinde büyük bir etkisi oldu. İkincil piyasadaki birçok eski proje yapay zeka yoluna yöneldi ve Birincil piyasa neredeyse haftalık, herkes AI+Crypto projelerinden bahsedebilir. Benzer şekilde, bu dönemdeki AI projeleri nispeten basit görünüyor. Birçoğu ChatGPT'ye dayalı "taklit" + "zincir modifikasyon" projeleridir. Neredeyse hiçbir temel teknik engel yoktur. Şirket İçi geliştirme ekibimiz genellikle bir proje temelini harcıyor çerçeve yalnızca bir veya iki gün içinde çoğaltılabilir. Bu aynı zamanda bu dönemde birçok yapay zeka projesinden bahsetmemize de yol açtı ancak sonuçta hiçbir şey yapılmadı.

İkincil piyasa, mayıs ayından ekim ayına kadar düşüş eğilimi göstermeye başladı. İlginç bir şekilde, birincil piyasadaki yapay zeka projelerinin sayısı da bu dönemde keskin bir şekilde düştü. Sayı yalnızca son bir veya iki ayda tekrar aktif hale geldi. Piyasadaki tartışmalar, makaleler vb. de zenginleştirilmiştir. Her hafta yapay zeka projeleriyle tanışabileceğimiz "büyük sahneye" bir kez daha girdik. Altı ay sonra, ortaya çıkan AI proje grubunun, AI yolunu net bir şekilde anladığı, iş senaryolarının uygulandığı ve AI + Kripto kombinasyonunun, AI Hype'ın ilk partisine kıyasla önemli ölçüde geliştiği açıktır. Her ne kadar teknik engeller henüz güçlü olmasa da genel olgunluk daha yüksek bir seviyeye ulaştı. Nihayet AI+Crpyto yolunda ilk bahisimizi ancak 24. yılımızda yaptık.

2. AI+Kripto izi

Buterin, Prospects and Challenges makalesinde nispeten soyut birkaç boyut ve perspektiften yola çıkarak bir tahminde bulundu:

Şu anda birincil pazarda görülen bu yapay zeka projelerini daha spesifik ve doğrudan bir perspektiften özetleyeceğiz. Çoğu AI+Crypto projesi, "teknik (veya politik) merkeziyetsizlik + ticari varlıklaştırma" olan Crypto'nun çekirdeği etrafında toplanmıştır.

Merkeziyetsizlik konusunda söylenecek bir şey yok, peki ya Web3... Varlıklaştırma kategorisine göre kabaca üç ana yola ayrılabilir:

Bilgi işlem gücünün varlıklaştırılması

Bu nispeten yoğun bir yol çünkü çeşitli yeni projelerin yanı sıra Cosmos'ta Akash ve Solana'da Nosana gibi birçok eski projenin Pivot'u da var. Pivot'tan sonra tokenlar hızla arttı. Bu, piyasanın yapay zekaya yönelik iyimserliğini yansıtıyor. RNDR, merkezi olmayan işlemeye odaklansa da aslında yapay zekaya hizmet edebilir. Bu nedenle birçok sınıflandırma, RNDR gibi bilgi işlem gücüyle ilgili tüm ürünleri de yapay zeka kanalında sınıflandırır.

Bu nispeten yoğun bir yol çünkü çeşitli yeni projelerin yanı sıra Cosmos'ta Akash ve Solana'da Nosana gibi birçok eski projenin Pivot'u da var. Pivot'tan sonra tokenlar hızla arttı. Bu, piyasanın yapay zekaya yönelik iyimserliğini yansıtıyor. RNDR, merkezi olmayan işlemeye odaklansa da aslında yapay zekaya hizmet edebilir. Bu nedenle birçok sınıflandırma, RNDR gibi bilgi işlem gücüyle ilgili tüm ürünleri de yapay zeka kanalında sınıflandırır.

Bilgi işlem gücünün varlıklaştırılması, bilgi işlem gücünün kullanımına göre iki yöne daha ayrılabilir:

Bunlardan biri, Gensyn tarafından temsil edilen "Yapay Zeka eğitimi için kullanılan merkezi olmayan bilgi işlem gücü";

Bunlardan biri, çoğu Pivot ve yeni proje tarafından temsil edilen "Yapay Zeka muhakemesi için kullanılan merkezi olmayan bilgi işlem gücü";

Bu yolda çok ilginç bir olgu görülebilir ya da aşağılama zincirinin pek de iyimser olmadığı söylenebilir:

Geleneksel yapay zeka → Merkezi olmayan muhakeme → Merkezi olmayan eğitim

Bunun nedeni esas olarak tekniktir, çünkü yapay zeka eğitimi (özellikle büyük model yapay zeka) çok büyük miktarda veri içerir ve veri gereksinimlerinden daha abartılı olan şey, bu verilerin yüksek hızlı iletişiminden kaynaklanan bant genişliği gereksinimleridir. Mevcut Transformer büyük model ortamında, bu büyük modellerin eğitimi, çok sayıda 4090 seviyeli üst düzey grafik kartı/H100 profesyonel AI grafik kartı, satın alınan bilgi işlem gücü matrisi + NVLink ve profesyonel fiber optik anahtarlardan oluşan 100G seviyesi iletişim kanallarını gerektirir. Bu şeyin merkezi olmayan bir şekilde uygulanabileceğini söylüyorsunuz, hımm...

Yapay zeka akıl yürütme, yapay zeka eğitiminden çok daha az bilgi işlem gücü ve iletişim bant genişliği gerektirir. Merkezi olmayan yönetim olasılığı, doğal olarak eğitimden çok daha fazladır. Bu nedenle, bilgi işlem gücüyle ilgili projelerin çoğu, akıl yürütmeyle meşgul olur ve eğitim temelde yalnızca Gensyn'dir. Together gibi 100 milyon yuan'ın üzerinde para toplayan büyük bir oyuncu. Ancak aynı şekilde, maliyet performansı ve güvenilirlik açısından bakıldığında, en azından bu aşamada, merkezi bilgi işlem gücü, merkezi olmayan akıl yürütmeden hala çok daha iyidir.

Merkezi olmayan muhakeme ve merkezi olmayan eğitime bakıldığında geleneksel yapay zekanın merkezi olmayan eğitim ve akıl yürütmeye bakıp "eğitimin teknik olarak gerçekçi olmadığını" ve "akıl yürütmenin teknik olarak gerçekçi olmadığını" düşünürken, neden "bunu hiç yapamazsınız" diye düşündüklerini açıklamak zor değil. ticari olarak güvenilmezdir”. Spectrum".

Bazı insanlar, BTC/ETH ilk ortaya çıktığında herkesin, tüm dağıtılmış düğümlerin sayıldığı bu modelin bulut bilişime kıyasla güvenilir olmadığını söylediğini söylüyor, ancak sonuçta işe yaramadı mı? O zaman bu, yapay zeka eğitiminin gelecekteki ihtiyaçlarına ve doğruluk, değiştirilemezlik ve artıklık boyutlarına ilişkin yapay zeka muhakemesine bağlıdır. Basitçe performansa, güvenilirliğe ve fiyata odaklanmak, şimdilik merkezileştirmeden daha iyi olamaz.

Modellerin varlıklaştırılması

Bu aynı zamanda projelerin bir araya geldiği bir parkurdur ve aynı zamanda bilgi işlem gücünün kapitalizasyonundan daha kolay anlaşılan bir parkurdur çünkü ChatGPT'nin popüler hale gelmesinden sonra en bilinen uygulamalardan biri Character.AI'dir. Sokrates ve Konfüçyüs gibi bilgelere danışabilir, Musk ve Ultraman Sam gibi ünlülerle sohbet edebilir, hatta Hatsune Miku ve Raiden General gibi sanal idollere aşık olabilirsiniz.Tüm bunlar, büyük dil modellerinin cazibesidir. AI Agent kavramı, Character.AI aracılığıyla insanların kalplerinde derinden kök salmıştır.

Ya Konfüçyüs, Musk ve Thunder General gibi Ajanların hepsi NFT ise?

Bu AI X Kripto değil mi? !

Bu AI X Kripto değil mi? !

Bu nedenle, modelin varlıklaştırılmasından çok, büyük modele dayalı olarak oluşturulan Aracının varlıklaştırılması söz konusudur. Sonuçta, büyük modelin kendisi zincire konulamaz. Bu daha çok, Ajanın model üzerinde eşlenmesiyle ilgilidir. NFT "model benzeri" bir "Varlıklaştırma" yapay zekası oluşturacak

Artık çevrede size İngilizce öğrenmeyi öğretebilecek acenteler var ve aynı zamanda size aşık olabilecek acenteler de var.Acente arama ve Market Place gibi türev projeler de dahil olmak üzere her türlü acente var.

Bu yoldaki ortak sorun, hiçbir teknik engelin olmamasıdır. Temel olarak, Karakter.AI'nın NFTleştirilmesidir. In-House'daki teknik ustalarımız, BMAN gibi konuşan ve ses gibi ses çıkaran bir makine oluşturmak için mevcut açık kaynak araçlarını ve çerçevelerini kullandı. bir gecede BMAN'ın Temsilcisi. İkincisi, blockchain ile entegrasyon derecesi çok hafif, ETH'deki Gamefi NFT'ye biraz benziyor. Esasen, Meta Veriler yalnızca bir URL veya karma olabilir, model/Ajan bulut sunucusundadır ve zincirdeki işlemler Bu sadece bir sahiplik meselesi.

Modellerin/Temsilcilerin varlıklaştırılması, AI Appear için hala en önemli yollardan biri olmaya devam edecek.

Verilerin büyük harf kullanımı

Veri büyük harf kullanımı mantıksal olarak AI+Crypto için en uygun olanıdır çünkü çoğu geleneksel AI eğitimi yalnızca İnternet'teki görünür verileri kullanabilir veya daha kesin olmak gerekirse, %10-20'den daha azını, daha fazla veriyi hesaba katabilecek kamuya açık alan trafik verilerini kullanabilir. aslında özel alan trafiğindedir (kişisel veriler dahil).Bu trafik verileri büyük modelleri eğitmek veya ince ayar yapmak için kullanılabilirse, bunları kesinlikle çeşitli dikey alanlarda kullanabiliriz.Daha profesyonel bir Agent/Bot'a sahip olun.

Web3'ün en iyi olduğu slogan nedir, Oku, Yaz, Sahip Ol!

Daha sonra AI+Crypto aracılığıyla, merkezi olmayan teşviklerin rehberliğinde, kişisel ve bencil akışın verilerini yayınlamak, bu verileri sermayeye dönüştürmek ve büyük modeller için daha iyi ve daha zengin "rasyonlar" sağlamak çok mantıklı bir yaklaşım gibi görünüyor. Gerçekten de birkaç ekip var. bu alanda yoğun bir şekilde çalışmaktadır.

Ancak bu yoldaki en büyük zorluk, bilgi işlem gücü gibi verilerin standartlaştırılmasının zor olmasıdır. Merkezi olmayan bilgi işlem gücü Grafik kartınızın modeli doğrudan ne kadar bilgi işlem gücüne dönüştürülebilir, ancak özel verilerin miktarı, kalitesi, kullanımı ve diğer boyutlarının ölçülmesi zordur.Merkezi olmayan bilgi işlem gücü ERC20 ise, o zaman merkezi olmayan bilgi işlem gücü Yapay zeka eğitim verileri biraz ERC721'e benziyor ve hala PunkAzuki'nin bir projesi, birçok özelliğin bir arada olduğu bir proje. Likidite ve piyasanın zorluğu ERC20'den biraz daha zor değil, bu yüzden şu anda yapay zeka veri kapitalizasyonu projeleri yapılıyor ilerlemek biraz zor.

Veri yolunda bahsetmeye değer başka bir şey de merkezi olmayan açıklamadır.Veri büyük harf kullanımı "veri toplama" adımında kullanılır ve toplanan verilerin yapay zekaya beslenmeden önce işlenmesi gerekir.Veri açıklaması adımının amacı budur. Bu adım şu anda çoğunlukla merkezileştirilmiş emek yoğun emektir. Bu Emek Çalışmasını merkezi olmayan hale getirmek için merkezi olmayan jeton ödülleri kullanın, onu Kazan olarak etiketleyin veya işi kitle kaynak platformuna benzer şekilde dağıtın. , aynı zamanda bir fikirdir. Şu anda bu alanda çalışan az sayıda ekip gördük.

3. AI+Crypto'nun eksik yapboz parçası

Şimdi kısaca bizim açımızdan yapbozun eksik parçalarından bahsedelim.

Bunlardan biri teknik engellerdir. Daha önce de belirtildiği gibi, AI+Crypto projelerinin büyük çoğunluğu Web2'deki geleneksel AI projelerine kıyasla neredeyse hiçbir engele sahip değil.Ön uç deneyimi, pazar ve operasyonlara çaba harcamak için ekonomik modellere ve token teşviklerine daha çok güveniyorlar. Merkeziyetsizliğin ve değer dağıtımının Web3'ün güçlü yönleri olduğu anlaşılabilir ancak temel engellerin eksikliği kaçınılmaz olarak Kazanmak için X duygusuna yol açacaktır. OTOY'un ana şirketi RNDR gibi temel teknolojilere sahip ve Kripto'da yeteneklerini gösterecek daha fazla takımı hala sabırsızlıkla bekliyorum.

İkincisi ise uygulayıcıların mevcut durumudur. Şu ana kadar gözlemlenen kadarıyla AI X Crypto yolundaki bazı girişimci ekipleri AI'yı çok iyi biliyor ancak Web3 konusunda derinlemesine bir anlayışa sahip değil. Bazı ekipler oldukça Kripto Yerlisidir ancak yapay zeka alanında sınırlı kazanımlara sahiptir. Bu, Gamefi'nin ilk dönemine çok benziyor: Ya oyunları iyi biliyorlar ve Web2 oyun zinciri modifikasyonunu düşünüyorlar, ya da Web3'ü iyi biliyorlar ve çeşitli altın çiftçiliği modellerinin inovasyonu ve optimizasyonu hakkında düşünüyorlar. Matr1x, Gamefi pistinde tanıştığımız, oyunlar ve Kripto konusunda çift A anlayışı olan ilk ekip. Bu nedenle Matr1x'in "konuştuğumuz anda karar verdiğim" üç projeden biri olduğunu daha önce yazmıştım. 23 yılda bu konuda". Bunu sabırsızlıkla bekliyoruz. 2024'te AI ve Kripto alanlarında çift A'yı anlayan bir ekip görebilirsiniz.

Üçüncüsü iş sahnesidir. yapay zeka Şu anda piyasada görülen çeşitli projelerde Yapay Zeka ve Kripto'nun kombinasyonu bir şekilde "katı" veya "kaba" olup, Yapay Zeka veya Kripto'nun optimal rekabetçiliğini veya şekillendirilebilirliğini ortaya çıkarmaz. ilgili. Örneğin, Şirket İçi Ar-Ge ekibimiz daha iyi bir kombinasyon yöntemi düşündü ve tasarladı.Yapay zeka alanındaki pek çok projeye baktıktan sonra ne yazık ki hala bu segmente giren bir ekip göremedik, bu yüzden sadece devam edebiliriz. beklemek.

Ne yani, neden biz bir VC'nin piyasadaki girişimcilerden önce belirli senaryoları düşünebildiğimizi soruyorsunuz? Çünkü In House AI ekibimizde 5'i AI alanında doktora geçmişine sahip 7 harika insan var. ABCDE ekibinin Kripto anlayışına gelince, biliyorsunuz...

Söylemek istediğim son şey, AI x Crypto'nun birincil pazar açısından hala çok erken ve olgunlaşmamış olmasına rağmen, bu, AI'nın ana yollardan biri olduğu konusunda iyimser olmamızı engellemiyor. Sonuçta yapay zeka üretkenliği özgürleştirir, blockchain ise üretim ilişkilerini özgürleştirir. İkisini birleştirmenin daha iyi bir yolu var mı? :)

ABCDE Hakkında

ABCDE, en iyi Kripto Oluşturucularına yapılan yatırımlara liderlik etmeye odaklanan bir VC'dir. 10 yıldan fazla bir süredir Kripto endüstrisinde çalışan Huobi Kurucu Ortağı Du Jun ve eski bir İnternet ve Kripto girişimcisi olan BMAN tarafından ortaklaşa kurulmuştur. ABCDE'nin kurucu ortakları, Kripto endüstrisinde sıfırdan milyarlarca dolarlık şirketler kurdular. Girişimci olduğumuz için girişimcileri daha iyi anlıyoruz. ABCDE Builder için listelenen şirketler (1611.HK), borsalar (Huobi), SAAS şirketleri (ChainUP), medya (CoinTime.com) ve geliştirici platformları (BeWater.xyz) gibi uçtan uca bir ekosistem oluşturduk.

Twitter: https://twitter.com/ABCDLabs

Web sitesi: www.ABCDE.com

Twitter: https://twitter.com/ABCDLabs

Web sitesi: www.ABCDE.com