Tác giả gốc: @charlotte 0211 z, @BlazingKevin_, Metrics Ventures
Vitalik đăng vào ngày 30 tháng 1The promise and challenges of crypto + AI applicationsBài viết này thảo luận về cách kết hợp blockchain và trí tuệ nhân tạo, cũng như những thách thức tiềm ẩn nảy sinh trong quá trình này. Một tháng sau khi bài viết này được xuất bản, NMR, Near và WLD được đề cập trong bài viết đều đạt được mức tăng tốt, hoàn thành một vòng khám phá giá trị. Dựa trên 4 cách kết hợp Crypto và AI do Vitalik đề xuất, bài viết này sắp xếp các hướng phân chia của lộ trình AI hiện có và giới thiệu ngắn gọn các dự án tiêu biểu theo từng hướng.
1 Giới thiệu: Bốn cách kết hợp tiền điện tử với AI
Phân cấp là sự đồng thuận được duy trì bởi blockchain, đảm bảo tính bảo mật là ý tưởng cốt lõi và nguồn mở là nền tảng chính để tạo ra hành vi trên chuỗi có các đặc điểm trên từ góc độ mật mã. Trong vài năm qua, cách tiếp cận này đã được áp dụng cho một số đợt thay đổi blockchain, nhưng khi có sự tham gia của trí tuệ nhân tạo, tình hình sẽ thay đổi.
Hãy tưởng tượng sử dụng trí tuệ nhân tạo để thiết kế kiến trúc của một blockchain hoặc ứng dụng, sau đó cần phải mở nguồn cho mô hình, tuy nhiên, điều này sẽ bộc lộ lỗ hổng đối với việc học máy đối nghịch, nếu không, nó sẽ mất đi tính phân cấp. Do đó, chúng ta cần phải suy nghĩ về cách thức và mức độ tích hợp trí tuệ nhân tạo vào các chuỗi khối hoặc ứng dụng hiện tại.
Nguồn: ĐẠI HỌC DE THEREUM
hiện hữuDE UNIVERSITY OF ETHEREUMcủaWhen Giants Collide: Exploring the Convergence of Crypto x AITrong bài viết này, sự khác biệt về đặc điểm cốt lõi của trí tuệ nhân tạo và blockchain sẽ được giải thích. Như thể hiện trong hình trên, đặc điểm của trí tuệ nhân tạo là:
Tập trung hóa
tính minh bạch thấp
Tiêu thụ năng lượng
Sự độc quyền
Thuộc tính kiếm tiền yếu
Blockchain hoàn toàn trái ngược với trí tuệ nhân tạo ở năm điểm này. Đây cũng là lập luận thực sự trong bài viết của Vitalik: Nếu trí tuệ nhân tạo và blockchain được kết hợp, thì nên thực hiện những đánh đổi nào về quyền sở hữu dữ liệu, tính minh bạch, khả năng kiếm tiền, chi phí tiêu thụ năng lượng, v.v. và cơ sở hạ tầng cần có những gì được tạo ra?Đảm bảo sự kết hợp hiệu quả của cả hai.
Phù hợp với những nguyên tắc trên và tư duy riêng của mình, Vitalik chia các ứng dụng kết hợp trí tuệ nhân tạo và blockchain thành 4 loại chính:
AI với tư cách là người chơi trong trò chơi
AI là giao diện của trò chơi
AI là luật chơi
AI là mục tiêu của trò chơi
Trong số đó, ba phần đầu chủ yếu là ba cách AI được đưa vào thế giới Crypto, thể hiện ba cấp độ từ nông đến sâu.Theo hiểu biết của tác giả, sự phân chia này thể hiện mức độ ảnh hưởng của AI đến việc ra quyết định của con người, và do đó cung cấp cơ sở cho toàn bộ Tiền điện tử đưa ra các mức độ rủi ro hệ thống khác nhau:
Trí tuệ nhân tạo với vai trò là người tham gia vào các ứng dụng: Bản thân trí tuệ nhân tạo sẽ không ảnh hưởng đến việc ra quyết định và hành vi của con người nên sẽ không mang lại rủi ro cho thế giới con người thực và do đó có mức độ triển khai cao nhất hiện nay.
Trí tuệ nhân tạo như một giao diện ứng dụng: Trí tuệ nhân tạo cung cấp thông tin phụ trợ hoặc công cụ phụ trợ cho việc ra quyết định và hành vi của con người, điều này sẽ cải thiện trải nghiệm của người dùng và nhà phát triển, đồng thời hạ thấp rào cản gia nhập.Tuy nhiên, thông tin hoặc thao tác không chính xác sẽ mang lại những rủi ro nhất định cho thế giới thực .
Quy luật ứng dụng trí tuệ nhân tạo: Trí tuệ nhân tạo sẽ thay thế hoàn toàn con người trong việc ra quyết định và vận hành, do đó, những việc làm xấu xa, thất bại của trí tuệ nhân tạo sẽ trực tiếp dẫn đến sự hỗn loạn trong thế giới thực, dù ở Web2 hay Web3, trí tuệ nhân tạo hiện nay không thể được tin cậy để thay thế con người.
Cuối cùng, loại dự án thứ tư dành riêng cho việc sử dụng các đặc điểm của Crypto để tạo ra trí tuệ nhân tạo tốt hơn. Như đã đề cập ở trên, tính tập trung, tính minh bạch thấp, tiêu thụ năng lượng, độc quyền và các thuộc tính tiền tệ yếu đều có thể được loại bỏ một cách tự nhiên thông qua các thuộc tính của Crypto. . Mặc dù nhiều người nghi ngờ về việc liệu Crypto có thể tác động đến sự phát triển của trí tuệ nhân tạo hay không, nhưng việc tác động đến thế giới thực thông qua sức mạnh phi tập trung luôn là câu chuyện hấp dẫn nhất của Crypto và đường đua này cũng đã trở thành một cuộc cạnh tranh AI với những ý tưởng lớn của nó. Phần cường điệu nhất.
2 AI với tư cách là người tham gia
Trong cơ chế tham gia của AI, nguồn khuyến khích cuối cùng đến từ sự đồng ý của con người. Trước khi AI trở thành một giao diện hay thậm chí là một quy tắc, chúng ta thường cần đánh giá hiệu suất của các AI khác nhau để AI có thể tham gia vào một cơ chế và cuối cùng được khen thưởng hoặc trừng phạt thông qua cơ chế trên chuỗi.
Với tư cách là một bên tham gia, rủi ro của AI đối với người dùng và toàn bộ hệ thống về cơ bản là không đáng kể so với vai trò là giao diện và quy tắc, có thể nói đây là giai đoạn cần thiết trước khi AI bắt đầu tác động sâu sắc đến quyết định và hành vi của người dùng. sự khác biệt Chi phí và sự đánh đổi cần thiết cho việc tích hợp blockchain ở cấp độ này là tương đối nhỏ và đây cũng là một loại sản phẩm mà Buterin tin rằng có khả năng triển khai cao.
Nhìn từ góc độ rộng hơn và mức độ triển khai, hầu hết các ứng dụng AI hiện nay đều thuộc loại này, chẳng hạn như bot giao dịch và chatbot được hỗ trợ bởi AI, mức độ triển khai hiện nay vẫn khó nhận ra vai trò của AI như một giao diện hay thậm chí là một quy tắc. đang sử dụng các So sánh khác nhau và tối ưu hóa dần dần được thực hiện trong bot và người dùng tiền điện tử vẫn chưa phát triển thói quen hành vi sử dụng các ứng dụng AI. Trong bài viết của V God, Đặc vụ tự trị cũng được xếp vào loại này.
Tuy nhiên, từ góc độ hẹp và dài hạn, chúng tôi có xu hướng chia các ứng dụng AI hoặc Tác nhân AI thành các danh mục chi tiết hơn, do đó, trong danh mục này, chúng tôi cho rằng các nhóm phân ngành tiêu biểu bao gồm:
2.1 Trò chơi trí tuệ nhân tạo
Ở một mức độ nào đó, trò chơi AI có thể được phân loại vào loại này. Người chơi tương tác với AI và huấn luyện nhân vật AI của họ để làm cho nhân vật AI phù hợp hơn với nhu cầu cá nhân của họ, chẳng hạn như phù hợp hơn với sở thích cá nhân hoặc trong cơ chế trò chơi. Trung Quốc hiếu chiến và cạnh tranh hơn. Trò chơi là giai đoạn chuyển tiếp trước khi AI bước vào thế giới thực, cũng là con đường hiện có rủi ro triển khai thấp và dễ hiểu nhất đối với người dùng phổ thông. Các dự án mang tính biểu tượng như AI Arena, Echelon Prime, Altered State Machine, v.v.
AI Arena: AI Arena là game đối kháng PVP nơi người chơi có thể học hỏi và rèn luyện thông qua AI để liên tục tiến hóa các nhân vật trong game, hy vọng rằng nhiều người dùng bình thường hơn có thể tiếp xúc, hiểu và trải nghiệm AI dưới dạng trò chơi, đồng thời cho phép các kỹ sư trí tuệ nhân tạo Dựa trên AI Arena cung cấp nhiều thuật toán AI khác nhau để tăng doanh thu. Mỗi nhân vật trong game là một NFT được trao quyền bởi AI, trong đó Core là lõi chứa mô hình AI, gồm 2 phần: kiến trúc và thông số, được lưu trữ trên IPFS, các thông số trong NFT mới được tạo ngẫu nhiên, nghĩa là nó sẽ thực hiện các hành động ngẫu nhiên và người dùng cần cải thiện khả năng chiến lược của nhân vật thông qua quá trình học bắt chước (IL). Mỗi khi người dùng huấn luyện nhân vật và lưu tiến trình, các thông số sẽ được cập nhật trên IPFS.
Altered State Machine: ASM không phải là một trò chơi AI mà là một giao thức xác nhận quyền và giao dịch cho các Đại lý AI. Nó được định vị là giao thức Metaverse AI và hiện đang được tích hợp với nhiều trò chơi bao gồm FIFA để đưa AI vào trò chơi và Metaverse. Đại lý. ASM sử dụng NFT để xác nhận và giao dịch các Tác nhân AI. Mỗi Tác nhân sẽ gồm ba phần: Não (đặc điểm riêng của Tác nhân), Ký ức (phần lưu trữ các chiến lược hành vi mà Tác nhân đã học được và đào tạo mô hình và gắn liền với Bộ não), Hình thức (ngoại hình nhân vật, v.v.). ASM có mô-đun Phòng tập thể dục, bao gồm nhà cung cấp đám mây GPU phi tập trung, có thể cung cấp hỗ trợ sức mạnh tính toán cho Đại lý. Các dự án hiện đang sử dụng ASM làm nền tảng bao gồm AIFA (trò chơi bóng đá AI), Muhammed Ali (trò chơi đấm bốc AI), AI League (trò chơi bóng đá đường phố hợp tác với FIFA), Raicers (trò chơi đua xe do AI điều khiển) và FLUF Worlds Thingies (trò chơi sáng tạo). NFT).
Thuộc địa song song (PRIME): Echelon Prime đang phát triển Parallel Colony, một trò chơi dựa trên AI LLM nơi người chơi có thể tương tác và tác động đến Avatar AI của bạn, trò chơi này sẽ hoạt động tự động dựa trên ký ức và quỹ đạo cuộc sống. Colony hiện là một trong những trò chơi AI được mong đợi nhất. Gần đây, quan chức này đã phát hành sách trắng và thông báo việc chuyển sang Solana, điều này đã mở ra một làn sóng lợi nhuận mới cho PRIME.
2.2 Dự đoán Thị trường/Cuộc thi
Khả năng dự đoán là cơ sở cho các quyết định và hành vi trong tương lai của AI. Trước khi mô hình AI được sử dụng để dự đoán thực tế, cuộc thi dự đoán sẽ so sánh hiệu suất của các mô hình AI ở cấp độ cao hơn và đưa ra các khuyến khích cho các nhà khoa học dữ liệu/mô hình AI thông qua token. Nó có ý nghĩa tích cực đối với sự phát triển của toàn bộ Crypto×AI - bằng cách kích thích sự phát triển liên tục của các mô hình và ứng dụng hiệu quả và hiệu quả hơn cũng như phù hợp hơn với thế giới tiền điện tử, chúng tôi sẽ tạo ra các sản phẩm tốt hơn và an toàn hơn trước AI có thể có tác động sâu sắc hơn đến việc ra quyết định và hành vi. Như V
Như Chúa đã nói, thị trường dự đoán là một thị trường nguyên thủy mạnh mẽ có thể mở rộng sang nhiều loại vấn đề khác. Các dự án mang tính biểu tượng trong mạch này bao gồm: Numerai và Ocean Protocol.
Numerai: Numerai là một cuộc thi khoa học dữ liệu đã diễn ra từ lâu. Các nhà khoa học dữ liệu đào tạo các mô hình học máy để dự đoán thị trường chứng khoán dựa trên dữ liệu lịch sử thị trường (do Numerai cung cấp) đồng thời đặt cược các mô hình và mã thông báo NMR cho chức vô địch. Mô hình có hiệu suất tốt hơn sẽ nhận được ưu đãi mã thông báo NMR và mã thông báo cam kết của các mô hình kém sẽ bị tiêu hủy. Tính đến ngày 7 tháng 3 năm 2024, tổng cộng 6.433 mô hình đã được đặt cược và giao thức đã cung cấp tổng số tiền khuyến khích là 75.760.979 USD cho các nhà khoa học dữ liệu. Numerai đang truyền cảm hứng cho các nhà khoa học dữ liệu trên khắp thế giới hợp tác để xây dựng các quỹ phòng hộ mới, với các quỹ đã ra mắt cho đến nay bao gồm Numerai One và Numerai Supreme. Con đường của Numerai: cạnh tranh dự đoán thị trường → mô hình dự đoán nguồn lực cộng đồng → quỹ phòng hộ mới dựa trên mô hình nguồn lực cộng đồng.
Ocean Protocol: Ocean Predictoor đang xem xét các dự đoán, bắt đầu bằng các dự đoán được huy động từ cộng đồng về xu hướng tiền điện tử. Người chơi có thể chọn chạy Predictoor bot hoặc Trader bot. Predictoor bot sử dụng mô hình AI để dự đoán giá tiền điện tử (chẳng hạn như BTC/USDT) tại thời điểm tiếp theo (chẳng hạn như năm phút sau) và cam kết một số tiền nhất định là $ OCEAN. Thỏa thuận sẽ dựa trên Dự đoán toàn cầu được tính bằng cách tính trọng số của số tiền cam kết. Nhà giao dịch mua kết quả dự đoán và có thể giao dịch dựa trên chúng. Khi độ chính xác của kết quả dự đoán cao, Nhà giao dịch có thể thu lợi từ kết quả đó. Những người dự đoán sai sẽ bị trừng phạt, trong khi những người dự đoán đúng có thể nhận được Phần thưởng này trong số token và phí mua của Nhà giao dịch. Vào ngày 2 tháng 3, Ocean Predictoor đã công bố hướng đi mới nhất của mình - Mô hình Thế giới-Thế giới (WWM) trên các phương tiện truyền thông và bắt đầu khám phá những dự đoán trong thế giới thực như thời tiết và năng lượng.
3 AI làm giao diện
AI có thể giúp người dùng hiểu những gì đang xảy ra bằng ngôn ngữ đơn giản và dễ hiểu, đóng vai trò là người cố vấn cho người dùng trong thế giới tiền điện tử và cung cấp các mẹo về những rủi ro có thể xảy ra để giảm ngưỡng sử dụng tiền điện tử và rủi ro cho người dùng, đồng thời cải thiện trải nghiệm người dùng. Các sản phẩm cụ thể có thể được triển khai có chức năng phong phú, chẳng hạn như nhắc nhở rủi ro trong quá trình tương tác với ví, giao dịch có mục đích do AI điều khiển, Chatbot AI có thể trả lời các câu hỏi về tiền điện tử từ người dùng thông thường, v.v. Bằng cách mở rộng nhóm đối tượng, hầu hết tất cả các nhóm, bao gồm người dùng thông thường, nhà phát triển, nhà phân tích, v.v., sẽ trở thành mục tiêu dịch vụ của AI.
Chúng ta hãy nhắc lại một lần nữa những điểm chung của các dự án này: chúng chưa thay thế con người trong việc thực hiện các quyết định và hành động nhất định mà đang tận dụng các mô hình AI để cung cấp cho con người thông tin và công cụ hỗ trợ việc ra quyết định và hành động. Bắt đầu từ cấp độ này, nguy cơ cái ác AI đã bắt đầu lộ diện trong hệ thống - nó có thể can thiệp vào phán đoán cuối cùng của con người bằng cách cung cấp thông tin sai lệch, điều này cũng đã được Buterin phân tích chi tiết trong bài viết.
Có rất nhiều dự án phức tạp có thể được phân loại vào danh mục này, bao gồm AI chatbot, kiểm toán hợp đồng thông minh AI, viết mã AI, bot giao dịch AI, v.v. Có thể nói, đại đa số các ứng dụng AI hiện nay đều thuộc loại này. Ở cấp cơ sở, các dự án tiêu biểu bao gồm:
PaaL: PaaL hiện là dự án hàng đầu của AI Chatbot. Nó có thể được coi là ChatGPT được đào tạo với kiến thức liên quan đến tiền điện tử. Bằng cách tích hợp TG và Discord, nó có thể cung cấp cho người dùng: phân tích dữ liệu mã thông báo, nguyên tắc cơ bản về mã thông báo và phân tích kinh tế mã thông báo, v.v. các chức năng như tạo văn bản và hình ảnh, v.v., có thể tích hợp PaaL Bot vào các cuộc trò chuyện nhóm để tự động trả lời một số thông tin. PaaL hỗ trợ tùy chỉnh các bot cá nhân và người dùng có thể xây dựng cơ sở kiến thức AI của riêng mình và các bot tùy chỉnh bằng cách cung cấp các bộ dữ liệu. Paal đang hướng tới AI Trading Bot. Vào ngày 29 tháng 2, họ đã công bố phát hành PaalX, thiết bị đầu cuối nghiên cứu và giao dịch tiền điện tử được AI hỗ trợ. Theo phần giới thiệu, nó có thể thực hiện kiểm toán hợp đồng thông minh AI, tích hợp và giao dịch tin tức dựa trên Twitter, tiền điện tử hỗ trợ nghiên cứu và giao dịch.Trợ lý trí tuệ nhân tạo có thể hạ thấp ngưỡng sử dụng cho người dùng.
ChainGPT: ChainGPT dựa vào trí tuệ nhân tạo để phát triển một loạt công cụ tiền điện tử, chẳng hạn như chatbot, trình tạo NFT, thu thập tin tức, tạo và kiểm toán hợp đồng thông minh, trợ lý giao dịch, thị trường nhanh chóng và trao đổi chuỗi chéo AI. Tuy nhiên, trọng tâm hiện tại của ChainGPT là ươm tạo dự án và Launchpad, đồng thời nó đã hoàn thành IDO cho 24 dự án và 4 Quà tặng miễn phí.
Arkham: Ultra là công cụ AI được xây dựng có mục đích của Arkham. Trường hợp sử dụng là để tăng tính minh bạch trong ngành công nghiệp tiền điện tử bằng cách khớp các địa chỉ với các thực thể trong thế giới thực theo thuật toán. Ultra kết hợp dữ liệu trên chuỗi và ngoài chuỗi do người dùng cung cấp và do chính nó thu thập, đồng thời xuất dữ liệu đó thành cơ sở dữ liệu có thể mở rộng, cuối cùng được trình bày dưới dạng biểu đồ. Tuy nhiên, hệ thống Ultra không được thảo luận chi tiết trong tài liệu Arkham, lý do khiến Arkham nhận được sự chú ý lần này là do khoản đầu tư cá nhân của người sáng lập OpenAI Sam Altman vào nó, đã tăng gấp 5 lần trong 30 ngày qua.
GraphLinq: GraphLinq là một giải pháp quản lý quy trình tự động được thiết kế để cho phép người dùng triển khai và quản lý nhiều loại chức năng tự động khác nhau mà không cần lập trình, chẳng hạn như đẩy giá Bitcoin trong Coingecko lên TG Bot cứ sau 5 phút. Giải pháp của GraphLinq là sử dụng Graph để trực quan hóa quá trình tự động hóa, người dùng có thể tạo các tác vụ tự động bằng cách kéo các nút và thực hiện chúng bằng GraphLinq Engine. Mặc dù không yêu cầu mã nhưng quá trình tạo Graph vẫn có một ngưỡng nhất định đối với người dùng thông thường, bao gồm việc chọn mẫu phù hợp, chọn mẫu phù hợp trong số hàng trăm khối logic và kết nối chúng. Do đó, GraphLinq đang giới thiệu AI, cho phép người dùng sử dụng trí tuệ nhân tạo đàm thoại và ngôn ngữ tự nhiên để hoàn thành việc xây dựng và quản lý các tác vụ tự động.
0x 0.ai:**0x 0 Có ba hoạt động kinh doanh chính liên quan đến AI: kiểm toán hợp đồng thông minh AI, phát hiện chống thảm AI và trung tâm nhà phát triển AI. Trong số đó, tính năng phát hiện AI anti-Rug sẽ phát hiện các hành vi đáng ngờ, chẳng hạn như thuế quá cao hoặc làm cạn kiệt thanh khoản, để ngăn người dùng bị lừa.Trung tâm nhà phát triển AI sử dụng công nghệ máy học để tạo hợp đồng thông minh và thực hiện hợp đồng triển khai No-code. Tuy nhiên, kiểm toán hợp đồng thông minh AI mới chỉ được triển khai ban đầu và hai chức năng còn lại vẫn chưa được phát triển.
Zignaly: Zignaly ra đời vào năm 2018 nhằm cho phép các nhà đầu tư cá nhân chọn người quản lý quỹ để quản lý tài sản tiền điện tử cho mình, tương tự như logic của giao dịch sao chép. Zignaly đang sử dụng công nghệ máy học và trí tuệ nhân tạo để thiết lập hệ thống chỉ báo đánh giá có hệ thống các nhà quản lý quỹ. Sản phẩm đầu tiên hiện được ra mắt là Z-Score, nhưng là một sản phẩm trí tuệ nhân tạo nên nó vẫn còn tương đối thô sơ.
4 AI là luật chơi
Đây là phần thú vị nhất - cho phép AI thay thế con người trong việc ra quyết định và hành vi. AI sẽ trực tiếp kiểm soát ví của bạn và thay mặt bạn đưa ra các quyết định và hành vi giao dịch. Theo phân loại này, tác giả tin rằng nó có thể chủ yếu được chia thành ba cấp độ: ứng dụng AI (đặc biệt là các ứng dụng có tầm nhìn ra quyết định tự động, chẳng hạn như bot giao dịch tự động AI, bot thu nhập AI DeFi), giao thức Tác nhân tự trị và zkml /opml.
Ứng dụng AI là công cụ đưa ra các quyết định cụ thể về các vấn đề trong một lĩnh vực nhất định, chúng tích lũy kiến thức, dữ liệu theo các phân mục khác nhau và dựa vào các Mô hình AI được điều chỉnh theo các vấn đề được chia nhỏ để đưa ra quyết định. Có thể lưu ý rằng trong bài viết này, các ứng dụng AI được phân thành hai loại: giao diện và quy tắc. Từ góc độ tầm nhìn phát triển, các ứng dụng AI cần trở thành tác nhân đưa ra quyết định độc lập. Tuy nhiên, hiện tại, cả tính hiệu quả của AI đều chưa hiệu quả. mô hình cũng như tính bảo mật của AI tích hợp đều không thể đáp ứng được yêu cầu này, thậm chí còn hơi miễn cưỡng về mặt giao diện. Các ứng dụng AI đang ở giai đoạn rất sớm, các dự án cụ thể đã được giới thiệu trước đó nên tôi sẽ không đi sâu vào chi tiết ở đây.
Autonomous Agent được Buterin nhắc đến ở hạng mục đầu tiên (AI với tư cách là người tham gia), xét về lâu dài thì bài viết này xếp nó vào hạng mục thứ ba. Đại lý tự trị tận dụng lượng lớn dữ liệu và thuật toán để mô phỏng quá trình suy nghĩ và ra quyết định của con người, đồng thời thực hiện nhiều nhiệm vụ và tương tác khác nhau. Bài viết này chủ yếu tập trung vào lớp giao tiếp, lớp mạng và cơ sở hạ tầng khác của Tác nhân. Các giao thức này xác định quyền sở hữu của Tác nhân, thiết lập danh tính, tiêu chuẩn liên lạc và phương thức liên lạc của Tác nhân, kết nối nhiều ứng dụng Tác nhân và cho phép ra quyết định và hành vi hợp tác.
zkML/opML: Thông qua các phương pháp mã hóa hoặc kinh tế, nó được đảm bảo cung cấp đầu ra đáng tin cậy thông qua quy trình suy luận mô hình chính xác. Các vấn đề bảo mật rất nghiêm trọng đối với việc đưa AI vào hợp đồng thông minh. Hợp đồng thông minh dựa vào đầu vào để tạo ra đầu ra và tự động thực hiện một loạt chức năng. Một khi AI làm điều xấu và đưa ra đầu vào sai, nó sẽ gây ra rủi ro hệ thống lớn cho hệ thống Do đó, zkML /opML và hàng loạt giải pháp tiềm năng là cơ sở cho phép AI hành động và đưa ra quyết định một cách độc lập.
Cuối cùng, cả ba tạo thành ba cấp độ cơ bản của AI làm quy tắc vận hành: zkml/opml đóng vai trò là cơ sở hạ tầng thấp nhất để đảm bảo tính bảo mật của giao thức; giao thức Tác nhân thiết lập hệ sinh thái Tác nhân và có thể hợp tác đưa ra các quyết định và hành vi; các ứng dụng AI cũng Các Tác nhân AI cụ thể sẽ liên tục nâng cao năng lực của mình trong một lĩnh vực nhất định và thực sự đưa ra các quyết định cũng như hành động.
4.1 Autonomous Agent
Việc ứng dụng AI Agent trong thế giới tiền điện tử là điều đương nhiên, từ hợp đồng thông minh đến TG Bot đến AI Agent, thế giới tiền điện tử đang hướng tới mức độ tự động hóa cao hơn và ngưỡng người dùng thấp hơn. Mặc dù các hợp đồng thông minh tự động thực thi các chức năng thông qua mã không thể giả mạo nhưng chúng vẫn cần dựa vào các kích hoạt bên ngoài để thức dậy và không thể chạy tự động và liên tục, TG Bots hạ thấp ngưỡng người dùng. Người dùng không cần phải tương tác trực tiếp với mặt trước mã hóa- kết thúc, nhưng thông qua Ngôn ngữ tự nhiên hoàn thành các tương tác trên chuỗi, nhưng nó chỉ có thể hoàn thành các nhiệm vụ cực kỳ đơn giản và cụ thể và vẫn không thể đạt được các giao dịch lấy ý định của người dùng làm trung tâm; Tác nhân AI có khả năng ra quyết định độc lập nhất định, hiểu ngôn ngữ tự nhiên của người dùng, và độc lập tìm và kết hợp các Đại lý khác cũng như các công cụ trên chuỗi để hoàn thành các mục tiêu do người dùng chỉ định.
AI Agent đang nỗ lực cải thiện đáng kể trải nghiệm sử dụng các sản phẩm mã hóa và blockchain cũng có thể giúp hoạt động của AI Agent trở nên phi tập trung, minh bạch và an toàn hơn. Trợ giúp cụ thể là:
Khuyến khích nhiều nhà phát triển cung cấp Đại lý thông qua mã thông báo
Xác nhận NFT thúc đẩy tính phí và giao dịch dựa trên Đại lý
Cung cấp cơ chế nhận dạng và đăng ký đại lý trên chuỗi
Cung cấp nhật ký hoạt động của đại lý không thể bị giả mạo, đồng thời tiến hành truy xuất nguồn gốc và chịu trách nhiệm kịp thời về hành động của họ
Các dự án chính của tuyến đường này như sau:
Autonolas: Autonolas hỗ trợ quyền sở hữu tài sản và khả năng kết hợp của Đại lý cũng như các thành phần liên quan thông qua các giao thức trên chuỗi, cho phép các thành phần mã, Đại lý và dịch vụ được phát hiện và tái sử dụng trên chuỗi, đồng thời khuyến khích các nhà phát triển nhận được khoản bồi thường tài chính. Sau khi các nhà phát triển phát triển một Đại lý hoặc thành phần hoàn chỉnh, họ sẽ đăng ký mã trên chuỗi và nhận được NFT, đại diện cho quyền sở hữu mã; Chủ sở hữu dịch vụ sẽ hợp nhất nhiều Đại lý để tạo ra một dịch vụ và đăng ký trên chuỗi, đồng thời thu hút Đại lý. Các nhà khai thác dịch vụ thực sự được thực hiện và người dùng trả tiền để sử dụng dịch vụ.
Fetch.ai: Fetch.ai có nền tảng đội ngũ vững chắc và kinh nghiệm phát triển trong lĩnh vực AI và hiện đang tập trung vào lĩnh vực AI Agent. Giao thức bao gồm bốn lớp chính: AI Agents, Agentverse, AI Engine và Fetch Network. Tác nhân AI là cốt lõi của hệ thống, còn các tác nhân khác là các khung và công cụ hỗ trợ xây dựng các dịch vụ Tác nhân. Agentverse là một nền tảng phần mềm dưới dạng dịch vụ chủ yếu được sử dụng để tạo và đăng ký Đại lý AI. Mục tiêu của Công cụ AI là thực hiện các tác vụ bằng cách đọc ngôn ngữ tự nhiên đầu vào của người dùng, chuyển đổi nó thành các ký tự có thể thao tác và chọn Tác nhân AI đã đăng ký phù hợp nhất trong Agentverse. Mạng tìm nạp là lớp blockchain của giao thức. Đại lý AI phải được đăng ký trong hợp đồng Almanac trên chuỗi trước khi họ có thể bắt đầu các dịch vụ hợp tác với các Đại lý khác. Điều đáng chú ý là Autonolas hiện đang tập trung vào việc xây dựng Đại lý trong thế giới tiền điện tử, giới thiệu các hoạt động của Đại lý ngoài chuỗi vào chuỗi; trọng tâm của Fetch.ai bao gồm thế giới Web2, chẳng hạn như đặt chỗ du lịch, dự đoán thời tiết, v.v.
Delysium: Delysium đã chuyển đổi từ một trò chơi thành giao thức AI Agent. Nó chủ yếu bao gồm hai lớp: lớp giao tiếp và lớp blockchain. Lớp giao tiếp là xương sống của Delysium, cung cấp cơ sở hạ tầng an toàn và có thể mở rộng cho phép giao tiếp nhanh chóng và hiệu quả giữa Tác nhân AI: Để liên lạc, lớp blockchain xác thực Tác nhân và nhận ra các bản ghi không thể giả mạo về hành vi của Tác nhân thông qua các hợp đồng thông minh. Cụ thể, lớp giao tiếp thiết lập giao thức liên lạc thống nhất giữa các Agent và sử dụng hệ thống nhắn tin được tiêu chuẩn hóa để các Agent có thể giao tiếp với nhau thông qua một ngôn ngữ chung, ngoài ra còn thiết lập giao thức khám phá dịch vụ và API để người dùng và các Agent khác có thể nhanh chóng khám phá và kết nối với các Đại lý có sẵn. Lớp blockchain chủ yếu bao gồm hai phần: ID tác nhân và hợp đồng thông minh Chronicle. ID tác nhân đảm bảo rằng chỉ các Đại lý hợp pháp mới có thể truy cập mạng. Chronicle là kho lưu trữ nhật ký của tất cả các quyết định và hành vi quan trọng do Tác nhân thực hiện. Nó không thể bị giả mạo sau đó đang được tải lên chuỗi. , để đảm bảo khả năng truy nguyên đáng tin cậy về hành vi của Tác nhân.
Máy trạng thái đã thay đổi: Nó đặt ra các tiêu chuẩn cho quyền sở hữu và giao dịch tài sản của Đại lý thông qua NFT. Phân tích cụ thể có thể được tìm thấy trong Phần 1. Mặc dù ASM hiện chủ yếu được kết nối với trò chơi, như một thông số kỹ thuật cơ bản, nhưng nó cũng có khả năng mở rộng sang các lĩnh vực Đại lý khác .
Morpheous: Một mạng sinh thái AI Agent đang được xây dựng. Thỏa thuận này được thiết kế để kết nối bốn vai trò là Coder, Nhà cung cấp máy tính, Người xây dựng cộng đồng và Vốn, lần lượt cung cấp AI Agent, sức mạnh tính toán, các công cụ phát triển và front-end và quỹ để hỗ trợ MOR sẽ có hình thức ra mắt Công bằng để cung cấp các ưu đãi cho những người khai thác cung cấp sức mạnh tính toán, những người cam kết stETH, những người đóng góp cho Đại lý hoặc phát triển hợp đồng thông minh và những người đóng góp phát triển cộng đồng.
4.2 zkML/opML
Bằng chứng không có kiến thức hiện có hai hướng ứng dụng chính:
Chứng minh trên chuỗi rằng các hoạt động đang diễn ra chính xác với chi phí thấp hơn (Cầu nối chuỗi chéo ZK-Rollup và ZKP đang tận dụng tính năng này của ZK);
Bảo vệ quyền riêng tư: Bạn không cần biết chi tiết phép tính để chứng minh rằng phép tính đã được thực hiện chính xác.
Tương tự, ứng dụng ZKP trong học máy cũng có thể được chia thành hai loại:
Xác minh suy luận: Thông qua ZK-proof, người ta đã chứng minh được trên chuỗi với chi phí thấp rằng quy trình tính toán chuyên sâu về suy luận mô hình AI được thực hiện chính xác ngoài chuỗi.
Bảo vệ quyền riêng tư: Có thể chia thành hai loại: Một là bảo vệ quyền riêng tư của dữ liệu, nghĩa là sử dụng dữ liệu riêng tư để suy luận trên mô hình công khai và ZKML có thể được sử dụng để bảo vệ dữ liệu riêng tư, hai là bảo vệ quyền riêng tư của mô hình , hy vọng ẩn mô hình Thông tin cụ thể như trọng số được tính toán từ đầu vào công khai và thu được kết quả đầu ra.
Tác giả tin rằng điều quan trọng hơn đối với Crypto hiện nay là xác minh suy luận. Chúng tôi sẽ trình bày chi tiết hơn về kịch bản xác minh suy luận tại đây. Bắt đầu từ AI với tư cách là người tham gia, đến AI là quy tắc của thế giới, chúng tôi hy vọng sẽ biến AI trở thành một phần của quy trình trên chuỗi. Tuy nhiên, chi phí tính toán của lý luận mô hình AI quá cao để chạy trực tiếp trên chuỗi. quá trình này ngoài chuỗi. Điều này có nghĩa là chúng ta cần phải giải quyết các vấn đề về độ tin cậy do hộp đen này gây ra - người chạy mô hình AI có giả mạo thông tin đầu vào của tôi không? Mô hình tôi chỉ định có được sử dụng để suy luận không? Bằng cách chuyển đổi mô hình ML thành mạch ZK, có thể: (1) tải các mô hình nhỏ hơn lên chuỗi, lưu trữ các mô hình zkML nhỏ trong hợp đồng thông minh và tải chúng trực tiếp lên chuỗi để giải quyết vấn đề về độ mờ; (2) suy luận hoàn chỉnh off-chain và đồng thời tạo ra bằng chứng ZK. Bằng cách chạy bằng chứng ZK trên chuỗi để chứng minh tính đúng đắn của quá trình suy luận, cơ sở hạ tầng sẽ bao gồm hai hợp đồng - hợp đồng chính (sử dụng mô hình ML để đưa ra kết quả) và hợp đồng xác minh ZK-Proof.
zkML vẫn đang ở giai đoạn đầu, phải đối mặt với các vấn đề kỹ thuật trong việc chuyển đổi mô hình ML sang mạch ZK, cũng như chi phí tính toán và mật mã cực cao. Giống như con đường phát triển của Rollup, opML đã trở thành một giải pháp khác xét từ góc độ kinh tế, opML sử dụng giả định AnyTrust của Arbitrum, tức là mỗi yêu cầu có ít nhất một nút trung thực để đảm bảo rằng người gửi hoặc ít nhất một người xác minh là trung thực. Tuy nhiên, OPML chỉ có thể là giải pháp thay thế cho việc xác minh suy luận và không thể bảo vệ quyền riêng tư.
Các dự án hiện tại đang xây dựng cơ sở hạ tầng cho zkML và nỗ lực khám phá các ứng dụng của nó. Việc thiết lập các ứng dụng cũng quan trọng không kém vì cần phải chứng minh rõ ràng cho người dùng tiền điện tử thấy vai trò quan trọng của zkML và chứng minh rằng giá trị cuối cùng có thể bù đắp cho chi phí khổng lồ. Trong số các dự án này, một số dự án tập trung vào nghiên cứu và phát triển công nghệ ZK liên quan đến học máy (chẳng hạn như Modulus Labs), trong khi các dự án khác tập trung vào xây dựng cơ sở hạ tầng ZK tổng quát hơn.
Modulus đang sử dụng zkML để áp dụng trí tuệ nhân tạo vào quy trình suy luận trên chuỗi. Modulus đã ra mắt phần còn lại của trình chứng minh zkML vào ngày 27 tháng 2, đạt được mức cải thiện hiệu suất gấp 180 lần so với suy luận AI truyền thống trên phần cứng tương đương. Ngoài ra, Modulus hợp tác với nhiều dự án để khám phá các trường hợp sử dụng thực tế của zkML, chẳng hạn như hợp tác với Upshot để thu thập dữ liệu thị trường phức tạp, đánh giá giá NFT và truyền giá tới chuỗi bằng cách sử dụng trí tuệ nhân tạo với bằng chứng ZK; và AI Arena Làm việc cùng nhau để chứng minh rằng Thế thần đang được chiến đấu chính là Thế thần do người chơi huấn luyện.
Risc Zero đưa mô hình vào chuỗi và bằng cách chạy mô hình học máy trong ZKVM của RISC Zero, bạn có thể chứng minh rằng các phép tính chính xác liên quan đến mô hình đã được thực hiện chính xác.
Ingonyama đang phát triển phần cứng dành riêng cho công nghệ ZK, điều này có thể hạ thấp rào cản gia nhập lĩnh vực công nghệ ZK và zkML cũng có thể được sử dụng trong quá trình đào tạo mô hình.
5 AI làm mục tiêu
Nếu ba danh mục đầu tiên tập trung nhiều hơn vào cách AI trao quyền cho Crypto, thì AI as a target nhấn mạnh đến sự trợ giúp của Crypto đối với AI, tức là cách sử dụng Crypto để tạo ra các mô hình và sản phẩm AI tốt hơn, có thể bao gồm nhiều tiêu chí đánh giá: Hiệu quả hơn , chính xác hơn, phi tập trung hơn, v.v.
AI bao gồm ba lõi: dữ liệu, sức mạnh tính toán và thuật toán. Ở mọi khía cạnh, Crypto cam kết cung cấp hỗ trợ hiệu quả hơn cho AI:
Dữ liệu: Dữ liệu là cơ sở để đào tạo mô hình, giao thức dữ liệu phi tập trung sẽ khuyến khích các cá nhân hoặc doanh nghiệp cung cấp nhiều dữ liệu miền riêng tư hơn, đồng thời sử dụng mật mã để bảo vệ quyền riêng tư của dữ liệu và tránh rò rỉ dữ liệu cá nhân nhạy cảm.
Sức mạnh tính toán: Con đường sức mạnh tính toán phi tập trung hiện là con đường AI hấp dẫn nhất. Thỏa thuận này thúc đẩy sự kết hợp giữa sức mạnh tính toán dài hạn và các công ty AI bằng cách cung cấp một thị trường phù hợp giữa cung và cầu cho đào tạo và suy luận mô hình.
Thuật toán: Việc trao quyền cho các thuật toán của tiền điện tử là mắt xích cốt lõi trong việc hiện thực hóa AI phi tập trung. Đây cũng là nội dung chính của câu chuyện “AI là mục tiêu” trong bài viết của Vitalik. Để tạo ra một AI hộp đen phi tập trung và đáng tin cậy, như đã đề cập ở trên. Học máy đối nghịch sẽ được giải quyết, nhưng nó sẽ phải đối mặt với một loạt trở ngại như chi phí mật mã cực cao. Ngoài ra, cũng có thể đạt được “sử dụng các biện pháp khuyến khích bằng mật mã để khuyến khích tạo ra AI tốt hơn” mà không hoàn toàn rơi vào hố sâu mật mã của mã hóa hoàn toàn.
Sự độc quyền về dữ liệu và sức mạnh tính toán của các công ty công nghệ lớn đã dẫn đến sự độc quyền về quy trình đào tạo mô hình, và các mô hình nguồn đóng trở thành chìa khóa lợi nhuận cho các doanh nghiệp lớn. Từ góc độ cơ sở hạ tầng, Crypto khuyến khích việc cung cấp dữ liệu và sức mạnh tính toán phi tập trung thông qua các phương tiện kinh tế, đồng thời đảm bảo quyền riêng tư dữ liệu trong quy trình thông qua các phương pháp mã hóa và dựa trên điều này, nó tạo điều kiện cho việc đào tạo mô hình phi tập trung để đạt được AI minh bạch và phi tập trung hơn.
5.1 Giao thức dữ liệu phi tập trung
Các giao thức dữ liệu phi tập trung chủ yếu được thực hiện dưới hình thức cung cấp dữ liệu từ cộng đồng, thúc đẩy người dùng cung cấp bộ dữ liệu hoặc dịch vụ dữ liệu (như chú thích dữ liệu) để doanh nghiệp tiến hành đào tạo mô hình và mở Data Marketplace để thúc đẩy kết nối cung cầu. các giao thức cũng đang khám phá thông qua giao thức khuyến khích DePIN, lấy dữ liệu duyệt web của người dùng hoặc sử dụng thiết bị/băng thông của người dùng để hoàn tất việc thu thập dữ liệu mạng.
Ocean Protocol: Xác nhận và mã hóa dữ liệu. Người dùng có thể tạo NFT dữ liệu/thuật toán trong Ocean Protocol theo cách không cần mã và tạo mã thông báo dữ liệu tương ứng để kiểm soát quyền truy cập vào NFT dữ liệu. Ocean Protocol đảm bảo quyền riêng tư dữ liệu thông qua tính toán dữ liệu (C 2D), người dùng chỉ có thể nhận được kết quả đầu ra dựa trên dữ liệu/thuật toán chứ không thể tải xuống đầy đủ. Ocean Protocol được thành lập vào năm 2017. Với tư cách là một thị trường dữ liệu, việc bắt kịp đoàn tàu AI trong cơn sốt này là điều đương nhiên.
Synesis One: Dự án này là nền tảng Train 2 Earn trên Solana. Người dùng nhận được phần thưởng $SNS bằng cách cung cấp dữ liệu ngôn ngữ tự nhiên và chú thích dữ liệu. Người dùng hỗ trợ khai thác bằng cách cung cấp dữ liệu. Dữ liệu sẽ được lưu trữ và tải lên chuỗi sau khi xác minh. Được sử dụng bởi Các công ty AI để đào tạo và suy luận. Cụ thể, các công cụ khai thác được chia thành ba loại: Architect/Builder/Validator. Architect chịu trách nhiệm tạo các tác vụ dữ liệu mới, Builder cung cấp kho dữ liệu trong tác vụ dữ liệu tương ứng và Trình xác thực xác minh tập dữ liệu do Builder cung cấp. Bộ dữ liệu hoàn chỉnh được lưu trữ trong IPFS, nguồn dữ liệu và địa chỉ IPFS được lưu trên chuỗi, chúng cũng sẽ được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu ngoài chuỗi để công ty AI (hiện tại là Mind AI) sử dụng.
Grass: Được biết đến là lớp dữ liệu phi tập trung cho AI, về cơ bản nó là một thị trường phi tập trung để quét web và thu thập dữ liệu để đào tạo mô hình AI. Các trang web trên Internet là nguồn dữ liệu đào tạo AI quan trọng. Dữ liệu của nhiều trang web, bao gồm Twitter, Google và Reddit, có giá trị lớn nhưng các trang web này liên tục hạn chế việc thu thập dữ liệu. Grass sử dụng băng thông chưa sử dụng trong mạng cá nhân để giảm tác động của việc chặn dữ liệu bằng cách sử dụng các địa chỉ IP khác nhau để thu thập dữ liệu từ các trang web công cộng, hoàn tất quá trình làm sạch dữ liệu sơ bộ và trở thành nguồn dữ liệu cho các công ty và dự án đào tạo mô hình AI. Grass hiện đang trong giai đoạn thử nghiệm beta và người dùng có thể cung cấp băng thông để kiếm điểm nhận các airdrop tiềm năng.
Giao thức AIT: Giao thức AIT là giao thức chú thích dữ liệu phi tập trung được thiết kế để cung cấp cho các nhà phát triển bộ dữ liệu chất lượng cao để đào tạo mô hình. Web3 cho phép lực lượng lao động toàn cầu truy cập mạng nhanh chóng và nhận được các ưu đãi thông qua chú thích dữ liệu. Các nhà khoa học dữ liệu của AIT sẽ chú thích trước dữ liệu, sau đó sẽ được người dùng xử lý thêm. Sau khi được các nhà khoa học dữ liệu kiểm tra, dữ liệu đã vượt qua vòng kiểm tra kiểm tra chất lượng sẽ được cung cấp cho các nhà phát triển.
Ngoài các giao thức cung cấp dữ liệu và chú thích dữ liệu nêu trên, cơ sở hạ tầng lưu trữ phi tập trung trước đây, chẳng hạn như Filecoin, Arweave, v.v., cũng sẽ cung cấp hỗ trợ cho dữ liệu phi tập trung hơn.
5.2 Sức mạnh tính toán phi tập trung
Trong thời đại AI, tầm quan trọng của sức mạnh tính toán là điều hiển nhiên, không chỉ giá cổ phiếu của Nvidia leo lên đỉnh điểm mà trong thế giới Crypto, sức mạnh tính toán phi tập trung có thể nói là phân khúc được thổi phồng nhất của AI. theo dõi—trong số 200 công ty hàng đầu về vốn hóa thị trường Trong số 11 dự án AI, có 5 dự án tập trung vào sức mạnh tính toán phi tập trung (Render/Akash/AIOZ Network/Golem/Nosana) và đã đạt được mức tăng trưởng cao trong vài tháng qua. Chúng ta cũng đã chứng kiến sự xuất hiện của nhiều nền tảng sức mạnh tính toán phi tập trung trong các dự án có vốn hóa thị trường nhỏ, tuy mới bắt đầu nhưng với làn sóng của Hội nghị NVIDIA, miễn là chúng có liên quan đến GPU thì chúng đã nhanh chóng tăng vọt.
Đánh giá từ các đặc điểm của lộ trình, logic cơ bản của các dự án theo hướng này rất đồng nhất - thông qua các ưu đãi mã thông báo, những người hoặc công ty có tài nguyên điện toán nhàn rỗi có thể cung cấp tài nguyên, từ đó giảm đáng kể chi phí sử dụng và thiết lập cung và cầu về sức mạnh tính toán. Trên thị trường, hiện tại, nguồn cung cấp sức mạnh tính toán chính đến từ các trung tâm dữ liệu, thợ đào (đặc biệt là sau khi Ethereum chuyển sang PoS), sức mạnh tính toán của người tiêu dùng và sự hợp tác với các dự án khác. Tuy đồng nhất nhưng đây là con đường có hào quang cao cho các dự án dẫn đầu, lợi thế cạnh tranh chính của dự án đến từ: nguồn năng lượng tính toán, giá thuê điện tính toán, tỷ lệ sử dụng năng lượng tính toán và các lợi thế kỹ thuật khác. Các dự án hàng đầu trong lĩnh vực này bao gồm Akash, Render, io.net và Gensyn.
Theo định hướng kinh doanh cụ thể, các dự án có thể được chia đại khái thành hai loại: suy luận mô hình AI và đào tạo mô hình AI. Do đào tạo mô hình AI đòi hỏi sức mạnh tính toán và băng thông cao hơn nhiều so với suy luận và khó thực hiện hơn suy luận phân tán, đồng thời thị trường suy luận mô hình đang mở rộng nhanh chóng, thu nhập có thể dự đoán sẽ cao hơn đáng kể so với đào tạo mô hình trong tương lai, nên hiện tại điều đó hoàn toàn không thể thực hiện được. Hầu hết các dự án đều tập trung vào lý luận (Akash, Render,io.net), người dẫn đầu trong đào tạo là Gensyn. Trong số đó, Akash và Render ra đời sớm hơn chứ không phải sinh ra cho điện toán AI. Akash ban đầu được sử dụng cho điện toán thông thường, Render chủ yếu được sử dụng để kết xuất video và hình ảnh, còn io.net được thiết kế đặc biệt cho điện toán AI, nhưng trong AI, sức mạnh tính toán sẽ Sau khi nhu cầu được nâng lên mức cao hơn, các dự án này có xu hướng phát triển về AI.
Hai chỉ số cạnh tranh quan trọng nhất vẫn đến từ phía cung (tài nguyên năng lượng máy tính) và phía cầu (tỷ lệ sử dụng năng lượng máy tính). Akash có 282 GPU và hơn 20.000 CPU và đã hoàn thành 160.000 hợp đồng thuê, tỷ lệ sử dụng mạng GPU là 50-70%, đây là một con số tốt trong đường đua này. io.net có 40272 GPU và 5958 CPU, cũng như giấy phép cho 4318 GPU và 159 CPU của Render, và 1024 GPU của Filecoin, bao gồm khoảng 200 khối H 100 và hàng nghìn khối A 100, hiện đã hoàn thành. .net đang thu hút các tài nguyên máy tính với kỳ vọng airdrop cực cao. Dữ liệu GPU đang phát triển nhanh chóng và khả năng thu hút tài nguyên của nó cần được đánh giá lại sau khi mã thông báo được tung ra. Render và Gensyn không công bố dữ liệu cụ thể. Ngoài ra, nhiều dự án đang cải thiện khả năng cạnh tranh về mặt cung và cầu thông qua hợp tác sinh thái. Ví dụ, io.net sử dụng sức mạnh tính toán của Render và Filecoin để cải thiện trữ lượng tài nguyên của mình. Render đã thiết lập một kế hoạch máy tính khách hàng (RNP-004) ). Cho phép người dùng tính toán client-io.net, Nosana, FedMl và Beam để truy cập gián tiếp vào tài nguyên máy tính của Render, từ đó nhanh chóng chuyển đổi từ lĩnh vực kết xuất sang điện toán trí tuệ nhân tạo.
Ngoài ra, việc xác minh tính toán phi tập trung vẫn là một vấn đề - làm thế nào để chứng minh rằng các công nhân có tài nguyên máy tính đã thực hiện các nhiệm vụ tính toán một cách chính xác. Gensyn đang cố gắng xây dựng một lớp xác minh như vậy để đảm bảo tính chính xác của các phép tính thông qua các bằng chứng học tập xác suất, các giao thức định vị chính xác dựa trên biểu đồ và các biện pháp khuyến khích. hỗ trợ sức mạnh tính toán và cơ chế xác minh mà nó thiết lập cũng có giá trị duy nhất. Fluence, giao thức điện toán trên Solana, cũng bổ sung xác minh các tác vụ điện toán, cho phép các nhà phát triển xác minh rằng ứng dụng của họ đang chạy như mong đợi và các phép tính được thực hiện chính xác bằng cách kiểm tra bằng chứng do các nhà cung cấp trên chuỗi công bố. Tuy nhiên, nhu cầu thực tế vẫn là khả thi lớn hơn đáng tin cậy. Nền tảng điện toán trước tiên phải có đủ sức mạnh tính toán để có khả năng cạnh tranh. Tất nhiên, để có các giao thức xác minh xuất sắc, bạn có thể chọn tiếp cận sức mạnh tính toán của các nền tảng khác trở thành lớp Xác thực và lớp giao thức đóng một vai trò duy nhất.
5.3 Mô hình phi tập trung
Chúng ta vẫn còn rất xa so với kịch bản cuối cùng được Vitalik mô tả (được hiển thị trong hình bên dưới). Hiện tại, chúng ta không thể tạo ra một AI hộp đen đáng tin cậy thông qua công nghệ chuỗi khối và mã hóa để giải quyết vấn đề học máy đối nghịch và đào tạo dữ liệu. toàn bộ quá trình chạy AI cho đến đầu ra truy vấn là một khoản chi phí rất lớn. Tuy nhiên, hiện tại có những dự án đang cố gắng tạo ra các mô hình AI tốt hơn thông qua các cơ chế khuyến khích, đầu tiên là mở ra trạng thái đóng giữa các mô hình khác nhau và tạo ra mô hình học hỏi lẫn nhau, hợp tác và cạnh tranh lành mạnh giữa các mô hình. . dự án.
Bittensor: Bittensor đang thúc đẩy sự kết hợp của các mô hình AI khác nhau, nhưng điều đáng chú ý là bản thân Bittensor không đào tạo mô hình mà chủ yếu cung cấp dịch vụ suy luận AI. 32 mạng con của Bittensor tập trung vào các hướng dịch vụ khác nhau, chẳng hạn như thu thập dữ liệu, tạo văn bản, Hình ảnh văn bản 2, v.v. Khi hoàn thành một nhiệm vụ, các mô hình AI thuộc các hướng khác nhau có thể cộng tác với nhau. Cơ chế khuyến khích thúc đẩy sự cạnh tranh giữa các mạng con và trong các mạng con. Hiện tại, phần thưởng được phát hành với tỷ lệ 1 TAO mỗi khối. Tổng cộng khoảng 7.200 mã thông báo TAO được phát hành hàng ngày và 64 xác minh trong SN 0 (mạng gốc) Máy chủ xác định phân phối những phần thưởng này giữa các mạng con khác nhau dựa trên hiệu suất của mạng con.Tỷ lệ phân phối, trình xác thực mạng con xác định tỷ lệ phân phối giữa các công cụ khai thác khác nhau bằng cách đánh giá công việc của các công cụ khai thác, để các dịch vụ tốt hơn và mô hình hoạt động tốt hơn nhận được nhiều ưu đãi hơn, điều này thúc đẩy việc cải thiện chất lượng lý luận tổng thể của hệ thống.
6 Kết luận: MEME cường điệu hay cách mạng công nghệ?
Từ việc giá ARVM và WLD tăng vọt do động thái của Sam Altman gây ra cho đến hội nghị NVIDIA dẫn đến hàng loạt dự án tham gia, nhiều người đang điều chỉnh triết lý đầu tư của mình vào con đường AI. cuộc cách mạng công nghệ?
Ngoại trừ một số chủ đề về người nổi tiếng (chẳng hạn như ARVM và WLD), toàn bộ đường đua AI giống MEME bị thống trị bởi các câu chuyện kỹ thuật.
Một mặt, sự cường điệu tổng thể của đường đua Crypto AI phải được liên kết chặt chẽ với sự tiến bộ của Web2 AI và sự cường điệu bên ngoài do OpenAI dẫn đầu sẽ trở thành động lực cho đường đua Crypto AI. Mặt khác, câu chuyện về đường đua AI vẫn bị chi phối bởi các câu chuyện kỹ thuật, tất nhiên điều chúng tôi nhấn mạnh ở đây là câu chuyện kỹ thuật chứ không phải công nghệ, điều này khiến việc lựa chọn hướng phân khu của Theo dõi AI và các nguyên tắc cơ bản của dự án Sự chú ý vẫn rất quan trọng. Chúng ta cần tìm một hướng tường thuật có giá trị cường điệu và chúng ta cũng cần tìm các dự án có khả năng cạnh tranh và hào quang từ trung đến dài hạn.
Từ bốn sự kết hợp khả thi do Vitalik đề xuất, chúng ta có thể thấy sự cân bằng giữa sức hấp dẫn của câu chuyện và khả năng triển khai. Ở hạng mục thứ nhất và thứ hai được đại diện bởi ứng dụng AI, chúng ta đã thấy nhiều GPT Wrapper, sản phẩm ra mắt nhanh chóng nhưng tính đồng nhất trong kinh doanh cũng cao. cạnh tranh đồng nhất. Hạng mục thứ ba và thứ tư đại diện cho câu chuyện lớn về sự kết hợp giữa AI và tiền điện tử, chẳng hạn như mạng cộng tác trên chuỗi Agent, zkML và việc định hình lại phi tập trung của AI. Tất cả đều đang ở giai đoạn đầu. tiền, ngay cả khi đó chỉ là một triển khai rất sớm.
về chúng tôi
Metrics Ventures là quỹ thanh khoản thị trường thứ cấp tài sản tiền điện tử dựa trên nghiên cứu và dữ liệu được lãnh đạo bởi một nhóm các chuyên gia tiền điện tử giàu kinh nghiệm. Nhóm có chuyên môn về ươm tạo thị trường sơ cấp và giao dịch thị trường thứ cấp, đồng thời đóng vai trò tích cực trong việc phát triển ngành thông qua phân tích dữ liệu chuyên sâu trên chuỗi/ngoài chuỗi. MVC hợp tác với những nhân vật có ảnh hưởng cấp cao trong cộng đồng mã hóa để cung cấp khả năng hỗ trợ lâu dài cho các dự án, chẳng hạn như tài nguyên truyền thông và KOL, tài nguyên cộng tác sinh thái, chiến lược dự án, khả năng tư vấn mô hình kinh tế, v.v.
Chào mừng mọi người đến với DM để chia sẻ và thảo luận những hiểu biết cũng như ý tưởng về thị trường cũng như việc đầu tư tài sản tiền điện tử.
Nội dung nghiên cứu của chúng tôi sẽ được đăng đồng thời trên Twitter và Notion, vui lòng theo dõi:
Twitter: https://twitter.com/MetricsVentures
Notion: https://www.notion.so/metricsventures/Metrics-Ventures-475803b4407946b1ae6e0eeaa8708fa2?pvs=4
Chúng tôi đang tìm kiếm những nhà giao dịch có mức lương tốt và địa điểm làm việc linh hoạt.
Nếu bạn có: đã mua sol dưới 40 ordi/ dưới 25 inj/ dưới 3,2 rndr/ dưới 10 tia nếu bạn đáp ứng bất kỳ hai điều nào ở trên, vui lòng liên hệ với chúng tôi tại admin@metrics.ventures, ops@metrics.ventures
