ผู้เขียนต้นฉบับ: Poopman
การรวบรวมต้นฉบับ: Deep Chao TechFlow
เมื่อ DeFi แบบเดิมมาพบกับ AI ที่เกิดขึ้นใหม่ ประกายไฟแบบไหนที่จะมาปะทะกัน? เราสามารถสร้างรูปแบบหรือนวัตกรรมทางเทคโนโลยีใหม่ๆ อะไรบ้าง?
วันนี้ เราจะมาสำรวจระบบนิเวศในยุคแรกของ DeFAI (Decentralized Finance + AI)
หวังว่าบทความนี้จะให้แรงบันดาลใจแก่คุณได้!
(*ฉันกำลังจะเผยแพร่บทความวิเคราะห์เชิงลึกความยาว 20 หน้าบน Medium เนื้อหาวันนี้เป็นเพียงภาพรวมโดยย่อเพื่อให้คุณเข้าใจอย่างรวดเร็วเกี่ยวกับสาขาที่กำลังเกิดขึ้นนี้)
ทำไมคุณถึงสนใจ DeFAI?
การผสมผสานระหว่างปัญญาประดิษฐ์ (AI) และบล็อกเชนไม่ใช่เรื่องใหม่ ตั้งแต่การฝึกอบรมโมเดลการกระจายอำนาจในช่วงแรกๆ ในเครือข่ายย่อยของ Bittensor ไปจนถึง GPU แบบกระจายอำนาจและตลาดทรัพยากรการประมวลผล เช่น Akash และ io.net ไปจนถึงการผสมผสานระหว่าง AI และ Memecoin ที่เกิดขึ้นบน Solana ทุกขั้นตอนได้รับการแสดงให้เห็นแล้วว่าบล็อกเชนสามารถเสริมความสามารถได้อย่างไร ของ AI ผ่านการรวมทรัพยากรและส่งเสริมการตระหนักถึง AI อธิปไตยและสถานการณ์การใช้งานระดับผู้บริโภค
จากข้อมูลของ CoinGecko ณ วันที่ 13 มกราคม 2025 มูลค่าตลาดรวมของ DeFAI มีมูลค่าประมาณ 1 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ ในจำนวนนี้ Griffin คิดเป็น 45% ของส่วนแบ่งการตลาด ในขณะที่ $ANON คิดเป็น 22%
ตั้งแต่วันที่ 25 ธันวาคม 2024 เป็นต้นไป อุตสาหกรรม DeFAI จะเริ่มเร่งตัวขึ้นเนื่องจากเฟรมเวิร์กและแพลตฟอร์ม เช่น Virtual และ ai16z จะนำ กองทุนอเมริกัน กลับมาอีกครั้งหลังวันหยุดคริสต์มาส
นี่เป็นเพียงจุดเริ่มต้น ศักยภาพของ DeFAI ขยายไปไกลเกินกว่าประสิทธิภาพในปัจจุบัน
แม้ว่าแอปพลิเคชันปัจจุบันยังอยู่ในขั้นตอนการพิสูจน์แนวคิด แต่เราไม่ควรประมาทศักยภาพในการเปลี่ยน DeFi ให้เป็นระบบนิเวศทางการเงินที่ชาญฉลาด เป็นมิตรต่อผู้ใช้ และมีประสิทธิภาพมากขึ้นผ่านเทคโนโลยี AI
ก่อนที่จะเจาะลึกระบบนิเวศของ DeFAI เราต้องเข้าใจหลักการพื้นฐานของวิธีการทำงานของตัวแทน AI ในสภาพแวดล้อม DeFi และบล็อกเชนก่อน
กลไกการทำงานของเอเจนต์ AI ใน DeFi
ตัวแทน AI คือโปรแกรมที่ทำงานในนามของผู้ใช้ตามขั้นตอนการทำงานเฉพาะ โดยแก่นแท้แล้ว เจ้าหน้าที่เหล่านี้ขับเคลื่อนโดยโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ซึ่งสามารถสร้างการตอบสนองตามข้อมูลการฝึกอบรมได้
ในบล็อกเชน เจ้าหน้าที่สามารถโต้ตอบกับสัญญาและบัญชีอัจฉริยะเพื่อจัดการงานที่ซับซ้อนโดยไม่จำเป็นต้องให้ผู้ใช้ดำเนินการอย่างต่อเนื่อง
ตัวอย่างเช่น:
ลดความซับซ้อนของประสบการณ์ผู้ใช้ DeFi: ดำเนินการเชื่อมโยงข้ามห่วงโซ่แบบหลายขั้นตอนและดำเนินการขุดสภาพคล่องได้ในคลิกเดียว
เพิ่มประสิทธิภาพกลยุทธ์การขุดสภาพคล่อง: ให้ผลตอบแทนแก่ผู้ใช้มากขึ้น
การดำเนินการซื้อขายอัตโนมัติ: การซื้อหรือขายสินทรัพย์ตามการวิเคราะห์ตลาด (ไม่ว่าจะจากบุคคลที่สามหรือแบบจำลองของคุณเอง)
จากการวิจัยของ @threesigmaxyz โมเดล AI มักจะเป็นไปตามเวิร์กโฟลว์หลัก 6 ประการต่อไปนี้:
การรวบรวมข้อมูล
การอนุมานแบบจำลอง
การตัดสินใจ
โฮสติ้งและการดำเนินงาน
การทำงานร่วมกัน
การจัดการกระเป๋าเงิน
หลังจากที่คุณ รวบรวม องค์ประกอบหลักทั้ง 6 ข้างต้นแล้ว คุณสามารถสร้างระบบอัจฉริยะอัตโนมัติของคุณเองบนบล็อกเชนได้ ตัวแทนเหล่านี้สามารถมีบทบาทที่แตกต่างกันในระบบนิเวศ DeFi ซึ่งจะช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพบนเชนและประสบการณ์การทำธุรกรรมของผู้ใช้
สำรวจโลกของ DeFAI v2
โดยรวมแล้ว ฉันแบ่งการรวม DeFi และ AI (DeFAI) ออกเป็นสี่ประเภทหลัก:
นามธรรม/AI ที่ใช้งานง่าย
การเพิ่มประสิทธิภาพรายได้และการจัดการพอร์ตโฟลิโอ
โครงสร้างพื้นฐานหรือแพลตฟอร์ม DeFAI
การวิเคราะห์ตลาดและการพยากรณ์
AI แบบนามธรรมหรือ AI ChatGPT
ในด้านนี้ โซลูชัน AI ในอุดมคติควรมีความสามารถดังต่อไปนี้:
ทำธุรกรรมหลายขั้นตอนและดำเนินการวางเดิมพันโดยอัตโนมัติ โดยที่ผู้ใช้ไม่จำเป็นต้องมีความรู้ทางวิชาชีพใดๆ
ดำเนินการวิจัยตลาดแบบเรียลไทม์และให้ข้อมูลสำคัญและข้อมูลที่จำเป็นโดยผู้ใช้เพื่อช่วยในการตัดสินใจซื้อขายอย่างมีข้อมูล
รับข้อมูลจากหลายแพลตฟอร์ม ระบุโอกาสทางการตลาด และให้ข้อมูลการวิเคราะห์ที่ครอบคลุมแก่ผู้ใช้
ต่อไป มาดูเครื่องมือยอดนิยมบางส่วนในพื้นที่นี้กัน:
กริฟฟิน
ปัจจุบัน @griffaindotcom เป็นเครื่องมือ AI แบบนามธรรมตัวแรกและมีประสิทธิภาพดีที่สุดบนบล็อกเชน Solana โดยรองรับฟังก์ชันหลายอย่าง เช่น การดำเนินการธุรกรรม การจัดการกระเป๋าเงิน การสร้าง NFT และการซื้อโทเค็นอย่างรวดเร็ว
หน้าที่หลักประกอบด้วย:
ใช้อินพุตภาษาธรรมชาติเพื่อดำเนินการธุรกรรมให้เสร็จสมบูรณ์
เปิดตัวโครงการ Token สร้าง NFT ผ่าน Pumpfun และสนับสนุนการเลือกที่อยู่สำหรับ airdrops
ฟังก์ชันการทำงานร่วมกันหลายตัวแทน
ตัวแทนสามารถทวีตในนามของผู้ใช้ได้
ซื้อเหรียญ Meme ที่เพิ่งเปิดตัวใหม่บน Pumpfun ตามคำสำคัญหรือเงื่อนไขเฉพาะ
การดำเนินการตามกลยุทธ์ Stake และ DeFi อัตโนมัติ
การกำหนดเวลางาน ผู้ใช้สามารถปรับแต่งเอเจนต์ส่วนบุคคลได้โดยการป้อนข้อมูลหน่วยความจำ
รับข้อมูลจากหลายแพลตฟอร์มเพื่อการวิเคราะห์ตลาด เช่น การระบุผู้ถือหลักของโทเค็นบางรายการ
ฟังก์ชั่นกระเป๋าเงิน:
เมื่อสร้างบัญชีระบบจะสร้างกระเป๋าเงินผ่านองคมนตรีโดยอัตโนมัติ ผู้ใช้สามารถอนุมัติบัญชีของตนให้กับตัวแทนได้ และตัวแทนจะดำเนินการธุรกรรมและจัดการพอร์ตการลงทุนโดยอัตโนมัติ เพื่อเพิ่มความปลอดภัย คีย์ส่วนตัวจะถูกจัดเก็บแยกต่างหากผ่านเทคโนโลยีการแบ่งปันความลับของ Shamir เพื่อให้มั่นใจว่าทั้ง Griffin และ Privy จะไม่สามารถควบคุมกระเป๋าเงินได้อย่างอิสระ
อานนท์
@HeyAnonai สร้างขึ้นโดยนักพัฒนาชื่อดัง @danielesesta ซึ่งเป็นผู้สร้างโปรโตคอล DeFi Wonderland และ MIM เป้าหมายของ Anon คือการลดความซับซ้อนของประสบการณ์การโต้ตอบของ DeFi ทำให้ง่ายสำหรับทั้งผู้ใช้มือใหม่และผู้ใช้ที่มีประสบการณ์ในการเริ่มต้น
คุณสมบัติที่สำคัญ ได้แก่ :
การนำการเชื่อมโยงสินทรัพย์ข้ามสายโซ่ไปใช้โดยใช้ LayerZero
ให้ข้อมูลอัปเดตราคาและข้อมูลแบบเรียลไทม์ผ่าน Python
ให้การดำเนินการและทริกเกอร์อัตโนมัติตามเวลาและราคาน้ำมัน
ข้อมูลเชิงลึกของตลาดแบบเรียลไทม์ เช่น การวิเคราะห์ความรู้สึกและการวิเคราะห์ข้อมูลทางสังคม
รองรับความร่วมมือกับโปรโตคอลเช่น Aave, Sparks, Sky และ Wagmi สำหรับการดำเนินการให้กู้ยืม
รองรับฟังก์ชั่นการซื้อขายภาษาธรรมชาติในหลายภาษา (รวมถึงภาษาจีน)
นอกจากนี้ อานนท์เพิ่งเปิดตัวการอัปเดตที่สำคัญสองรายการ:
กรอบการทำงานอัตโนมัติ
มุ่งเน้นไปที่ฟังก์ชั่นตัวแทนของการวิจัยของเจมม่า
การอัปเดตเหล่านี้ทำให้ Anon เป็นหนึ่งในเครื่องมือนามธรรมที่ได้รับการคาดหวังมากที่สุด
กระดานชนวน (ยังไม่ได้ออก)
Slate ได้รับการลงทุนและได้รับการสนับสนุนจาก BigBrain Holdings และผู้ก่อตั้ง @slate_ceo วางตำแหน่งให้เป็น Alpha AI ที่สามารถซื้อขายได้โดยอัตโนมัติตามสัญญาณข้อมูลออนไลน์ ปัจจุบัน Slate เป็นเครื่องมือ AI แบบนามธรรมเพียงตัวเดียวที่สามารถซื้อขายอัตโนมัติบนแพลตฟอร์ม @hyperliquidX
สิ่งหนึ่งที่ควรสังเกตคือโครงสร้างค่าธรรมเนียม
ในบริการของ Slate ค่าธรรมเนียมจะแบ่งออกเป็นสองประเภทหลัก:
การดำเนินการทั่วไป: Slate ไม่มีการเรียกเก็บค่าธรรมเนียมสำหรับการโอนหรือถอนเงินตามปกติ แต่เมื่อดำเนินการบางอย่างที่ซับซ้อนมากขึ้น เช่น Swap, Bridge, Claim, Borrow, Lend, Repay, Stake, Cancellation แพลตฟอร์มจะเรียกเก็บค่าธรรมเนียมการจัดการ 0.35% สำหรับการวางเดิมพัน (Unstake) ยาว (Long) สั้น (Short) , ล็อค (ล็อค) และปลดล็อค (ปลดล็อค)
การดำเนินการตามเงื่อนไข: หากผู้ใช้ตั้งค่าคำสั่งซื้อแบบมีเงื่อนไข (เช่น คำสั่งซื้อแบบจำกัด) Slate จะเรียกเก็บค่าธรรมเนียมตามประเภทเงื่อนไขที่แตกต่างกัน:
มีการเรียกเก็บค่าธรรมเนียม 0.25% สำหรับการดำเนินการตามเงื่อนไขที่ใช้แก๊ส
การดำเนินการตามเงื่อนไขอื่นๆ ทั้งหมดจะมีค่าธรรมเนียม 1.00%
นอกจาก Slate แล้ว ยังมีเครื่องมือ AI แบบนามธรรมที่เกิดขึ้นใหม่อีกมากมายในสาขานี้ ต่อไปนี้คือโปรเจ็กต์ที่เป็นตัวแทนบางส่วน:
และโครงการที่กำลังพัฒนาอีกมากมาย...
นี่คือตารางเปรียบเทียบที่เปรียบเทียบเครื่องมือ AI เชิงนามธรรมหลายตัว:
ภาพ: เรียบเรียงโดย Shenchao TechFlow
การเพิ่มประสิทธิภาพรายได้อัตโนมัติและการจัดการการลงทุน: แตกต่างจากกลยุทธ์รายได้แบบดั้งเดิม โปรโตคอล DeFi ในสาขานี้ใช้ AI เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลออนไลน์ ระบุแนวโน้ม และให้ข้อมูลเชิงลึก ช่วยให้ทีมพัฒนากลยุทธ์การเพิ่มประสิทธิภาพรายได้และการจัดการพอร์ตโฟลิโอที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น
ที 3เอ ไอ
@trustIn Web3 เป็นโปรโตคอลการให้ยืมที่รองรับการให้กู้ยืมภายใต้หลักประกัน โดยใช้ประโยชน์จาก AI เป็นตัวกลางและกลไกการจัดการความเสี่ยง
ตัวแทน AI ของ T 3A I สามารถติดตามความสมบูรณ์ของสินเชื่อได้แบบเรียลไทม์ และรับประกันว่าจะมีการชำระคืนเงินกู้เสมอผ่านกรอบตัวบ่งชี้ความเสี่ยง นี่เป็นตัวอย่างการใช้งาน AI ใน DeFi ที่น่าสนใจ
คูได
@Kudai_IO เป็นตัวแทนทดลองที่มุ่งเน้นไปที่ระบบนิเวศ GMX ซึ่งพัฒนาโดย GMX Blueberry Club ด้วยความช่วยเหลือของชุดเครื่องมือ EmpyrealSDK ปัจจุบัน $KUDAI Token มีการซื้อขายบนเครือข่ายฐาน
ต่อไปนี้คือแผนงานการพัฒนาของ Kudai:
แนวคิดหลักของ Kudai คือการใช้ค่าธรรมเนียมการทำธุรกรรมทั้งหมดที่ได้รับผ่าน $KUDAI เพื่อจัดหาเงินทุนให้ตัวแทนที่ดำเนินการซื้อขายแบบอิสระ และคืนผลกำไรที่เกิดจากการดำเนินการเหล่านี้ให้กับผู้ถือโทเค็น
ในระยะที่สองของสี่ที่กำลังจะมาถึง Kudai จะมีคุณสมบัติต่อไปนี้ที่ผู้ใช้สามารถเรียกใช้ผ่านคำสั่งภาษาธรรมชาติบน Twitter:
ซื้อและเดิมพัน $GMX เพื่อสร้างรายได้ใหม่
ลงทุนในกลุ่ม GM ของ GMX เพื่อเพิ่มรายได้ของคุณ
ซื้อ GBC NFT ในราคาต่ำสุดและขยายพอร์ตการลงทุนของคุณ
การเงินมั่นคง V2
@SturdyFinance เป็นโปรโตคอลที่รวมฟังก์ชันการให้กู้ยืมและการรวมรายได้เข้าด้วยกันเพื่อเพิ่มรายได้ให้เหมาะสม โดยการจัดสรรเงินทุนแบบไดนามิกระหว่างพูลแยกที่ได้รับอนุญาตพิเศษต่างๆ ผ่านโมเดล AI ที่ได้รับการฝึกโดยนักขุดเครือข่ายย่อย Bittensor SN 10
สถาปัตยกรรมของ Sturdy แบ่งออกเป็นสองชั้น: สระแยกและชั้นรวมกลุ่ม
กลุ่มแยก: นี่คือกลุ่มสินทรัพย์เดียวที่ผู้ใช้สามารถให้ยืมสินทรัพย์ได้เพียงรายการเดียวหรือยืมโดยใช้หลักประกันประเภทเดียวเท่านั้น ซึ่งช่วยลดความเสี่ยงร่วมกันระหว่างสินทรัพย์
ชั้นการรวมกลุ่ม: สร้างขึ้นบน Yearn V3 สินทรัพย์ของผู้ใช้จะถูกจัดสรรให้กับพูลแยกที่อนุญาตพิเศษตามการใช้งานและรายได้ ซับเน็ต Bittensor มอบกลยุทธ์การจัดสรรที่เหมาะสมที่สุดสำหรับเลเยอร์การรวมกลุ่ม เมื่อผู้ใช้ให้ยืมสินทรัพย์ในชั้นการรวม ความเสี่ยงจะถูกจำกัดอยู่ที่ประเภทการจำนองที่เลือก เพื่อหลีกเลี่ยงความเสี่ยงจากแหล่งรวมการให้กู้ยืมหรือสินทรัพย์การจำนองอื่น ๆ
โครงการตัวแทนอื่นๆ ในด้านการเพิ่มประสิทธิภาพรายได้และการจัดการการลงทุน ได้แก่:
และโครงการที่กำลังพัฒนาอีกมากมาย...
ตัวแทน AI วิเคราะห์ความเชื่อมั่นของตลาด
AIXBT
@AIXBT_agent เป็นตัวแทนติดตามความเชื่อมั่นของตลาดที่ผสานรวมและวิเคราะห์ข้อมูลจากผู้นำทางความคิดหลัก (KOL) มากกว่า 400 รายบน Twitter ผ่านกลไกที่เป็นกรรมสิทธิ์ AIXBT สามารถบันทึกแนวโน้มของตลาดแบบเรียลไทม์ และมอบข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าแก่ผู้ใช้ตลอดเวลา
ในบรรดาตัวแทน AI ทั้งหมดในสาขา DeFi นั้น AIXBT ครองความสนใจของตลาดถึง 14.76% ทำให้เป็นหนึ่งในตัวแทนที่มีอิทธิพลมากที่สุดในระบบนิเวศ
ฟังก์ชันของ AIXBT ไม่ได้จำกัดอยู่ที่การให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับตลาด แต่ยังเป็นแบบโต้ตอบ สามารถตอบคำถามของผู้ใช้ และแม้แต่ออกโทเค็นผ่านแพลตฟอร์ม Twitter ตัวอย่างเช่น โทเค็น $CHAOS ถูกสร้างขึ้นโดย AIXBT โดยความร่วมมือกับ Simi ซึ่งเป็นหุ่นยนต์เชิงโต้ตอบอีกตัวหนึ่งผ่านชุดเครื่องมือ @EmpyrealSDK
ตัวแทนวิเคราะห์ตลาดอื่นๆ ได้แก่:
โครงสร้างพื้นฐาน DeFi และแพลตฟอร์มเชิงนิเวศน์
การใช้งานเอเจนต์ Web3 AI ไม่สามารถแยกออกจากโครงสร้างพื้นฐานแบบกระจายอำนาจได้ โครงการเหล่านี้ไม่เพียงแต่ให้บริการฝึกอบรมโมเดลและการอนุมานเท่านั้น แต่ยังให้ข้อมูล กลไกการตรวจสอบ และเลเยอร์การประสานงานสำหรับการพัฒนาตัวแทน AI
ไม่ว่าจะเป็น Web2 หรือ Web3 โมเดล พลังการประมวลผล และข้อมูลเป็นเสาหลักสามประการที่ส่งเสริมการพัฒนาโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) และเอเจนต์ AI
นี่คือสิ่งที่เราได้สำรวจเชิงลึกบนแพลตฟอร์มขนาดกลาง:
วิธีการสร้างแบบจำลอง
การจัดเตรียมข้อมูลและทรัพยากรการประมวลผล
บทบาทของกลไกการตรวจสอบ
วิธีการทำงานของ Trusted Execution Environment (TEE)
เนื่องจากมีเนื้อหาจำนวนมาก โปรดอ่านบทความเกี่ยวกับสื่อเพื่อดูรายละเอียดเฉพาะ
ต่อไปนี้เป็นแผนที่ระบบนิเวศโครงสร้างพื้นฐาน DeFi ที่ผลิตโดย @pinkbrains_io :
ผู้เล่นหลักในพื้นที่นี้ ได้แก่ :
สภาพแวดล้อมการดำเนินการที่เชื่อถือได้ (TEE)
กรอบ
แพลตฟอร์ม/โซลูชันแบบรวม
โครงสร้างพื้นฐานทั่วไป
ชุดเครื่องมือ
การพัฒนาในอนาคตของ DeFi AI
ฉันเชื่อว่าตลาด DeFi จะผ่านสามขั้นตอนหลัก: ขั้นแรกไล่ตามประสิทธิภาพ จากนั้นจึงบรรลุการกระจายอำนาจ และสุดท้ายมุ่งเน้นไปที่การปกป้องความเป็นส่วนตัว
การพัฒนา DeFi AI จะต้องผ่าน 4 ขั้นตอนเฉพาะ
ระยะแรก: มุ่งเน้นไปที่การปรับปรุงประสิทธิภาพและการเปิดตัวเครื่องมือเพื่อลดความซับซ้อนของการดำเนินการ DeFi ตัวอย่างเช่น:
AI ที่สามารถเข้าใจอินพุตที่ไม่สมบูรณ์
เครื่องมือในการทำธุรกรรมให้เสร็จสิ้นอย่างรวดเร็ว
การวิจัยตลาดแบบเรียลไทม์เพื่อช่วยให้ผู้ใช้ตัดสินใจได้อย่างชาญฉลาดยิ่งขึ้นตามเป้าหมาย
ขั้นที่ 2: ตัวแทนจะตระหนักถึงการทำธุรกรรมอัตโนมัติและสามารถดำเนินกลยุทธ์ตามข้อมูลของบุคคลที่สามหรือข้อมูลเชิงลึกจากตัวแทนอื่น ๆ ผู้ใช้ขั้นสูงสามารถปรับแต่งโมเดลและสร้างตัวแทนเพื่อปรับผลตอบแทนให้เหมาะสมที่สุดสำหรับตนเองหรือลูกค้า
ระยะที่ 3: ผู้ใช้จะมุ่งเน้นไปที่การจัดการกระเป๋าเงินและปัญหาการตรวจสอบ AI Trusted Execution Environment (TEE) และ Zero-Knowledge Proof (ZKP) จะรับประกันความโปร่งใสและความปลอดภัยของระบบ AI
ระยะที่ 4: ในที่สุด ชุดเครื่องมือ DeFi AI โดยไม่ต้องใช้โค้ดหรือโปรโตคอล AI-as-a-service อาจเกิดขึ้น สร้างระบบเศรษฐกิจแบบเอเจนต์ที่ผู้ใช้สามารถปรับแต่งโมเดลผ่านธุรกรรมสกุลเงินดิจิทัลได้
แม้ว่าวิสัยทัศน์นี้จะมีแนวโน้มดี แต่ก็ยังมีประเด็นเร่งด่วนบางประการที่ต้องได้รับการแก้ไข:
เครื่องมือปัจจุบันจำนวนมากเป็นเพียงแพ็คเกจง่ายๆ ของ ChatGPT และขาดเกณฑ์การประเมินที่ชัดเจน
แนวโน้มการกระจายตัวของข้อมูลออนไลน์อาจนำไปสู่โมเดล AI ที่มีแนวโน้มที่จะรวมศูนย์มากกว่าการกระจายอำนาจ และในปัจจุบันยังไม่มีวิธีแก้ปัญหาที่ชัดเจน
