Nguồn: ABCDE, Medium
Hơn một năm sau khi ChatGPT phát hành, cuộc thảo luận về AI+Cryo gần đây đã trở nên sôi nổi trở lại trên thị trường. AI được coi là trò chơi quan trọng nhất trong thế giới thị trường tăng trưởng trong 24-25 năm. Một trong những lý do là ngay cả chính Buterin cũng đã xuất bản "Lời hứa và thách thức của các ứng dụng tiền điện tử + AI" (Triển vọng và thách thức ứng dụng tiền điện tử + AI) để thảo luận về các hướng khám phá có thể có của AI + Cryto trong thế giới tương lai.
Bài viết này sẽ không đưa ra quá nhiều dự đoán chủ quan mà chỉ đơn giản dưới góc nhìn của thị trường sơ cấp, đưa ra một cái nhìn tổng quan sơ bộ về các dự án khởi nghiệp kết hợp AI và Crypto được quan sát trong năm qua, cùng xem qua tại các dự án khởi nghiệp Cụ thể, nhà nghiên cứu đã thâm nhập thị trường từ góc độ nào, cho đến nay họ đã đạt được những thành tựu gì và những lĩnh vực nào vẫn đang được khám phá.
1. Chu kỳ của AI+Crypto
Trong suốt 23 năm, chúng ta đã nói về hàng chục dự án AI+Crypto, trong số đó chúng ta có thể thấy các chu kỳ rõ ràng.
Trước khi phát hành ChatGPT vào cuối năm 22, có rất ít dự án blockchain liên quan đến AI trên thị trường thứ cấp. Những dự án chính mà mọi người có thể nghĩ đến là FET, AGIX và các dự án đã thành lập khác. AI có thể được nhìn thấy trên thị trường sơ cấp cũng không có nhiều liên quan.
Tháng 1 đến tháng 5 năm 2023 có thể nói là thời kỳ bùng nổ tập trung đầu tiên của các dự án AI. Xét cho cùng, Chatgpt đã có tác động rất lớn đến con người. Nhiều dự án cũ trên thị trường thứ cấp đã chuyển hướng sang Theo dõi AI: Trên thị trường sơ cấp, các dự án AI+Crypto cũng được thảo luận hầu như hàng tuần. Tương tự, các dự án AI trong giai đoạn này cảm thấy tương đối đơn giản, nhiều trong số đó là các dự án "bắt chước" + "sửa đổi chuỗi" dựa trên ChatGPT. Hầu như không có rào cản kỹ thuật cốt lõi. Đội ngũ phát triển In-House của chúng tôi thường dành một dự án cơ bản framework có thể được sao chép chỉ trong một hoặc hai ngày. Điều này cũng dẫn đến việc chúng tôi đã nói về rất nhiều dự án AI trong giai đoạn này, nhưng cuối cùng chẳng có gì được thực hiện cả.
Thị trường thứ cấp bắt đầu chuyển sang xu hướng giảm giá từ tháng 5 đến tháng 10. Điều thú vị là số lượng dự án AI trên thị trường sơ cấp cũng giảm mạnh trong giai đoạn này và phải đến một hoặc hai tháng trước đó, con số này mới giảm xuống. đã hoạt động trở lại. , các cuộc thảo luận, bài viết, v.v. về AI+Crypto trên thị trường cũng được phong phú hơn. Chúng ta một lần nữa bước vào "bối cảnh hoành tráng", nơi chúng ta có thể gặp gỡ các dự án AI hàng tuần. Sau nửa năm, có thể thấy rõ rằng loạt dự án AI mới nổi đã hiểu rõ về lộ trình AI, việc triển khai các kịch bản kinh doanh và sự kết hợp giữa AI + Crypto đã được cải thiện đáng kể so với đợt AI Hype đầu tiên Mặc dù các rào cản kỹ thuật vẫn chưa mạnh nhưng mức độ trưởng thành về tổng thể đã đạt đến mức cao hơn. Phải đến năm thứ 24, chúng tôi mới đặt cược lần đầu tiên vào đường đua AI+Crpyto.
2. Đường đi của AI+Crypto
Victoria đã đưa ra dự đoán từ một số khía cạnh và quan điểm tương đối trừu tượng trong bài viết Triển vọng và thách thức:
< ul class=" list -paddingleft-2" style="list-style-type: disc;">
AI với tư cách là người tham gia trò chơi
AI là giao diện trò chơi< /p>
AI là luật chơi
AI là mục tiêu của trò chơi
Chúng tôi tóm tắt các dự án AI hiện đang được thấy trên thị trường sơ cấp từ góc độ cụ thể và trực tiếp hơn. Hầu hết các dự án AI+Crypto đều tập trung vào cốt lõi của Crypto, đó là "phân cấp kỹ thuật (hoặc chính trị) + tài sản thương mại".
Không có gì để nói về phân cấp, còn Web3 thì sao... Theo danh mục tài sản hóa, nó có thể được chia thành ba phần chính:
Đây là cuộc cạnh tranh tương đối gay gắt Dao , bởi vì ngoài nhiều dự án mới, còn có Pivot của nhiều dự án cũ, chẳng hạn như Akash trên Cosmos và Nosana trên Solana. Hơn nữa, số token đã tăng vọt sau Pivot, điều này cũng phản ánh sự quan tâm của thị trường đối với các cuộc thi AI. Tao rất lạc quan rằng mặc dù RNDR tập trung vào kết xuất phi tập trung nhưng nó thực sự có thể phục vụ AI. Do đó, nhiều phân loại cũng đã phân loại tất cả các tài sản liên quan đến sức mạnh tính toán như RNDR vào nhóm AI
Tài sản sức mạnh tính toán có thể được chia nhỏ hơn nữa thành hai hướng tùy theo việc sử dụng sức mạnh tính toán:
A Một là "phi tập trung" sức mạnh tính toán được sử dụng để đào tạo AI" do Gensyn đại diện;
Một là "sức mạnh tính toán phi tập trung được đại diện bởi hầu hết các dự án Pivot và mới" Sử dụng nó cho lý luận AI";
Bạn có thể thấy một hiện tượng rất thú vị trong đường đua này, hoặc chúng tôi không lạc quan về chuỗi khinh miệt:
Lý do chủ yếu là kỹ thuật , bởi vì đào tạo AI (đặc biệt là AI mô hình lớn) liên quan đến lượng dữ liệu khổng lồ và điều phóng đại hơn nhu cầu dữ liệu là nhu cầu băng thông do truyền dữ liệu tốc độ cao gây ra. Trong môi trường mô hình lớn Transformer hiện tại, việc đào tạo các mô hình lớn này đòi hỏi một số lượng lớn card đồ họa cao cấp 4090 cấp/card đồ họa AI chuyên nghiệp H100 được mua ma trận sức mạnh tính toán + các kênh liên lạc cấp 100G bao gồm NVLink và các bộ chuyển mạch cáp quang chuyên nghiệp. Bạn có thể nói rằng thứ này có thể được triển khai theo cách phi tập trung, hmm...
Lý luận AI đòi hỏi sức mạnh tính toán và băng thông truyền thông ít hơn nhiều so với việc đào tạo AI. Khả năng triển khai phi tập trung đương nhiên là lớn hơn thế nhiều Đây cũng là lý do tại sao hầu hết các dự án liên quan đến sức mạnh điện toán đều tập trung vào suy luận và những người duy nhất được đào tạo là những ông lớn như Gensyn và Together, những công ty đã huy động được hơn 100 triệu nhân dân tệ? Nhưng tương tự, từ góc độ hiệu suất chi phí và độ tin cậy, ít nhất ở giai đoạn này, sức mạnh tính toán tập trung vẫn tốt hơn nhiều so với lý luận phi tập trung.
Không khó để giải thích tại sao khi nhìn vào lý luận phi tập trung và nhìn vào đào tạo phi tập trung, họ nghĩ “bạn không thể làm được điều đó”, trong khi nhìn vào đào tạo và lý luận phi tập trung cho AI truyền thống, họ cảm thấy “công nghệ đào tạo không thực tế”, “Lý luận không đáng tin cậy về mặt thương mại”.
Một số người cho rằng khi BTC/ETH mới ra mắt, mọi người cũng cho rằng mô hình tính toán nút phân tán không đáng tin cậy so với điện toán đám mây, cuối cùng chẳng phải nó đã hoạt động sao? Sau đó, nó phụ thuộc vào nhu cầu đào tạo AI và lý luận AI trong tương lai về các khía cạnh chính xác, không giả mạo và dự phòng. Đơn giản chỉ tập trung vào hiệu suất, độ tin cậy và giá cả không thể tốt hơn việc tập trung hóa vào thời điểm hiện tại.
Vốn hóa các mô hình
Đây cũng là con đường tập hợp các dự án lại với nhau và cũng là con đường dễ hiểu hơn việc viết hoa hóa sức mạnh tính toán, bởi vì ChatGPT là con đường phổ biến nhất nổi tiếng sau khi nó trở nên phổ biến Một trong những ứng dụng là Character.AI. Bạn có thể tham khảo ý kiến của các nhà hiền triết như Socrates và Khổng Tử, trò chuyện với những người nổi tiếng như Musk và Ultraman Sam, và thậm chí yêu các thần tượng ảo như Hatsune Miku và Raiden General. Tất cả những điều này, đây là sức hấp dẫn của các mô hình ngôn ngữ lớn. Khái niệm về AI Agent đã ăn sâu vào lòng người thông qua Character.AI.
Điều gì sẽ xảy ra nếu Khổng Tử, Musk và General Thunder đều là NFT?
Đây không phải là tiền điện tử AI X sao? !
Vì vậy, vấn đề không phải là tài sản hóa mô hình mà là tài sản hóa Đại lý dựa trên mô hình lớn. Xét cho cùng, bản thân mô hình lớn không thể được đưa vào chuỗi. Nó liên quan nhiều hơn đến Ánh xạ tác nhân dựa trên mô hình, biến nó thành NFT để tạo cảm giác trực quan về AI X Crypto tương tự như “tài sản hóa mô hình”.
Bây giờ trong vòng kết nối có những Đại lý có thể dạy tiếng Anh cho bạn và cũng có những Đại lý có thể yêu bạn. Có đủ loại đại lý, bao gồm Tìm kiếm đại lý và Market Place và các dự án phái sinh khác .
Vấn đề chung trong quá trình này là không có rào cản kỹ thuật. Về cơ bản, đó là NFTization của Character.AI. Các bậc thầy kỹ thuật của chúng tôi tại In-House đã sử dụng các công cụ và framework nguồn mở hiện có để tạo ra một công cụ chỉ trong một đêm Anh ấy nói chuyện như BMAN và nghe như Đặc vụ của BMAN. Thứ hai, mức độ tích hợp với blockchain rất nhẹ, hơi giống Gamefi NFT trên ETH. Về cơ bản, Siêu dữ liệu chỉ có thể là URL hoặc hàm băm, mô hình/Tác nhân nằm trên máy chủ đám mây và các giao dịch trên chuỗi chỉ là vấn đề quyền sở hữu.
Việc tài sản hóa các mô hình/Đại lý vẫn sẽ là một trong những hướng đi quan trọng nhất đối với các dự án AI More Native có thể xuất hiện trong tương lai.
Viết hoa dữ liệu
Viết hoa dữ liệu về mặt logic là phù hợp nhất cho AI+Crypto, bởi vì hầu hết hoạt động đào tạo AI truyền thống chỉ có thể sử dụng những gì hiển thị trên Internet. Dữ liệu, hay nói chính xác hơn là - dữ liệu lưu lượng truy cập trong phạm vi công cộng, những dữ liệu này có thể chỉ chiếm ít hơn 10-20%. Thực tế, có nhiều dữ liệu hơn trong lưu lượng truy cập trong phạm vi riêng tư (bao gồm cả dữ liệu cá nhân), nếu những dữ liệu lưu lượng truy cập này có thể được sử dụng để đào tạo hoặc Tinh chỉnh các mô hình lớn, chúng tôi chắc chắn có thể có thêm Đại lý/Bot chuyên nghiệp hơn trong nhiều lĩnh vực dọc khác nhau.
Khẩu hiệu mà Web3 giỏi nhất là Đọc, Viết, Sở hữu!
Vì vậy, thông qua AI+Crypto, dưới sự hướng dẫn của các biện pháp khuyến khích phi tập trung, chúng ta có thể giải phóng dữ liệu về dòng chảy cá nhân và ích kỷ, tận dụng nó và cung cấp "khẩu phần" tốt hơn và phong phú hơn cho các mô hình lớn. Có vẻ như thế này là một cách tiếp cận rất hợp lý và thực sự có một số nhóm đang làm việc chuyên sâu trong lĩnh vực này.
Tuy nhiên, khó khăn lớn nhất trong chặng đường này là dữ liệu khó chuẩn hóa như sức mạnh tính toán. Sức mạnh tính toán phi tập trung Mô hình card đồ họa của bạn có thể được chuyển đổi trực tiếp thành sức mạnh tính toán, nhưng số lượng, chất lượng, cách sử dụng và các khía cạnh khác của dữ liệu riêng tư rất khó đo lường. Nếu sức mạnh tính toán phi tập trung là ERC20, thì sức mạnh tính toán phi tập trung Tài sản hóa của dữ liệu đào tạo AI hơi giống ERC721 và vẫn là dự án của PunkAzuki, có nhiều Đặc điểm trộn lẫn với nhau. Độ khó về thanh khoản và thị trường thậm chí còn không khó hơn ERC20 một chút nên hiện tại các dự án Vốn hóa dữ liệu AI đang thực hiện có chút khó khăn để tiến về phía trước.
Một điều đáng nói nữa trong đường dẫn dữ liệu là chú thích phi tập trung. Viết hoa dữ liệu được sử dụng trong bước "thu thập dữ liệu" và dữ liệu được thu thập cần phải được xử lý trước khi đưa vào AI. Xử lý, đây là bước chú thích dữ liệu. Bước này hiện chủ yếu tập trung vào lao động sử dụng nhiều lao động, sử dụng phần thưởng mã thông báo phi tập trung để làm cho Công việc Lao động này trở nên phi tập trung, gắn nhãn là Kiếm tiền hoặc phân tán công việc theo cách tương tự như nền tảng cung cấp dịch vụ cộng đồng. , cũng là một ý tưởng. Chúng tôi đã thấy một số ít nhóm hiện đang làm việc trong lĩnh vực này.
3. Những mảnh ghép còn thiếu của AI+Crypto
Hãy nói ngắn gọn về những mảnh ghép còn thiếu của đường đua này từ góc nhìn của chúng tôi.
Đầu tiên là rào cản kỹ thuật. Như đã đề cập trước đó, phần lớn các dự án AI+Crypto hầu như không có rào cản so với các dự án AI truyền thống trong Web2. Họ dựa nhiều hơn vào các mô hình kinh tế và khuyến khích mã thông báo để nỗ lực vào trải nghiệm, thị trường và vận hành front-end. Có thể hiểu rằng phân cấp và phân phối giá trị là điểm mạnh của Web3, tuy nhiên, việc thiếu các rào cản cốt lõi chắc chắn sẽ dẫn đến cảm giác tức thời trong X to Earn. Tôi vẫn mong muốn có thêm nhiều đội như RNDR, công ty mẹ của OTOY, với các công nghệ cốt lõi để thể hiện tài năng của họ trong lĩnh vực Tiền điện tử.
Thứ hai là thực trạng người tập luyện hiện nay. Theo những gì được quan sát cho đến nay, một số nhóm doanh nhân trong đường đua AI X Crypto biết rất rõ về AI, nhưng chưa hiểu sâu về Web3. Một số nhóm rất bản địa về tiền điện tử nhưng lại có thành tích hạn chế trong lĩnh vực AI. Điều này rất giống với đường đua Gamefi ban đầu, hoặc họ biết rõ về trò chơi và nghĩ về việc sửa đổi chuỗi trò chơi Web2, hoặc họ biết rõ về Web3 và nghĩ về sự đổi mới và tối ưu hóa của các mô hình canh tác vàng khác nhau. Matr1x là nhóm đầu tiên chúng tôi gặp trên đường đua Gamefi có hiểu biết hạng A về trò chơi và tiền điện tử. Đây là lý do tại sao trước đây tôi đã viết rằng Matr1x là một trong ba dự án mà tôi đã "quyết định ngay khi chúng ta nói chuyện". về nó" sau 23 năm. Chúng tôi rất mong chờ điều đó. Bạn có thể thấy một nhóm hiểu được double A trong lĩnh vực AI và Tiền điện tử vào năm 2024.
Thứ ba là bối cảnh kinh doanh. trí tuệ nhân tạo Sự kết hợp giữa AI và Crypto trong các dự án khác nhau hiện thấy trên thị trường có phần “cứng nhắc” hoặc “thô” và không mang lại khả năng cạnh tranh hoặc khả năng kết hợp tối ưu của AI hoặc Crypto. Điều này cũng không nhất quán với quan điểm thứ hai nêu trên là chặt chẽ. có liên quan. Ví dụ: nhóm R&D In House của chúng tôi đã nghĩ ra và thiết kế một phương pháp kết hợp tốt hơn, nhưng đáng tiếc là sau khi xem rất nhiều dự án trên đường đua AI, chúng tôi vẫn chưa thấy nhóm nào tham gia vào phân khúc này nên chỉ có thể tiếp tục đợi.
Bạn hỏi tại sao chúng tôi, một VC, có thể nghĩ ra những tình huống nhất định trước các doanh nhân trên thị trường? Bởi vì có 7 người tuyệt vời trong nhóm AI nội bộ của chúng tôi, 5 người trong số họ có bằng PHD về AI. Về sự hiểu biết của nhóm ABCDE về Crypto, bạn biết đấy...
Điều cuối cùng tôi muốn nói là mặc dù nhìn từ góc độ thị trường sơ cấp, AI x Crypto vẫn còn rất sớm và non nớt. Nhưng điều này không ngăn cản chúng tôi lạc quan rằng AI X Crypto sẽ trở thành một trong những xu hướng chính của thị trường tăng giá này sau 24-25 năm nữa. Suy cho cùng, AI giải phóng năng suất và blockchain giải phóng quan hệ sản xuất. Có cách nào tốt hơn để kết hợp cả hai không? :)
JinseFinance
Beincrypto