Điểm dừng tiếp theo của AI Agent - quá trình chuyển đổi từ tác nhân thông minh sang tác nhân kinh tế

Tác giả: Revc, Golden Finance

Sự kết hợp giữa trí tuệ nhân tạo (AI) và blockchain (Web3) Nó đang trở thành một xu hướng quan trọng, đặc biệt là trong việc ứng dụng các tác nhân AI. Các tác nhân AI hiện thực hóa các hoạt động tự chủ trong blockchain bằng cách cảm nhận, học hỏi và thực thi các nhiệm vụ, mang lại cho chúng tiềm năng chuyển đổi dần từ một công cụ cho các hoạt động kinh tế thành một thực thể kinh tế độc lập. Tuy nhiên, vẫn còn tranh cãi về việc liệu Tác nhân AI hiện tại có nên tập trung vào phát triển AI ở lớp ứng dụng hơn là lớp cơ sở hạ tầng hay không.

Bài viết này sẽ phân tích những hạn chế tiềm ẩn và hiện tại của việc kết hợp Web3 và AI từ nhiều góc độ như phát triển năng suất, điều phối quan hệ sản xuất, chi phí đào tạo mô hình, cơ chế khuyến khích, v.v. và Khám phá cách Đại lý AI có thể hướng tới nền kinh tế AI rộng lớn hơn.

1. Những hạn chế về cơ sở hạ tầng của Web3

1.1 Năng suất và chi phí đào tạo mô hình< /strong>

Việc đào tạo mô hình AI chủ yếu dựa vào tài nguyên điện toán (sức mạnh tính toán) và dữ liệu chất lượng cao, đồng thời tính chất phi tập trung của Web3 khiến việc tích hợp tài nguyên trở nên khó khăn.

- Hạn chế về sức mạnh tính toán: Các nền tảng sức mạnh tính toán phi tập trung (chẳng hạn như DePIN) cố gắng sử dụng sức mạnh tính toán nhàn rỗi để cung cấp hỗ trợ phân tán, nhưng hiệu quả và quy mô của chúng vẫn còn rất xa low Trên nền tảng tập trung (như AWS, Azure).

- Chi phí và chất lượng dữ liệu: Dữ liệu trên chuỗi không đủ để hỗ trợ đào tạo AI quy mô lớn, đồng thời hiệu quả điều phối và chú thích dữ liệu phi tập trung thấp hơn so với dữ liệu phi tập trung nền tảng tập trung truyền thống.

- Sự phụ thuộc vào phần cứng: Năng lực sản xuất của các nhà cung cấp phần cứng hàng đầu như Nvidia gần như bị độc quyền hoàn toàn bởi các công ty như OpenAI và XAI, gây khó khăn cho cơ sở hạ tầng Web3 nhập đường đua này.

1.2 Chi phí điều phối quan hệ sản xuất

Phi tập trung Cốt lõi của hệ thống nằm ở sự công bằng, minh bạch nhưng cơ chế phối hợp phức tạp thường làm tăng chi phí ra quyết định.

- Thiết kế của cơ chế khuyến khích rất phức tạp: cách định giá dữ liệu và sức mạnh tính toán do người dùng đóng góp và cách phân phối phần thưởng. trưởng thành trong Web3.

- Hiệu quả phối hợp thấp: So với các doanh nghiệp tập trung, các tổ chức Web3 phản hồi chậm và hiệu quả thấp do phân cấp, gây khó khăn cho việc thích ứng với nhu cầu AI đang thay đổi nhanh chóng.

2. Ưu điểm và tiềm năng của Web3 trong lớp ứng dụng

2.1 AI Khám phá ứng dụng tác nhân

Tác nhân AI có các trường hợp sử dụng và mô hình lợi nhuận rõ ràng hơn trong lớp ứng dụng của Web3:

- Cảnh cá nhân hóa: AI Đại lý có thể hiện thực hóa các ứng dụng tùy chỉnh thông qua công nghệ Web3, chẳng hạn như trợ lý tài chính phi tập trung (DeFi), tương tác trò chơi trên chuỗi, v.v.

- Truyền thông MEME và động lực cộng đồng: Tác nhân AI được kết hợp với nền kinh tế MEME để tăng cường sự tham gia của cộng đồng và nâng cao tầm ảnh hưởng của dự án thông qua tường thuật sáng tạo và tương tác xã hội.

- Tính tự chủ và minh bạch: Web3 cung cấp cho AI Agent danh tính kỹ thuật số và khả năng quản lý tài sản tự chủ, nâng cao niềm tin của người dùng.

2.2 Khuyến khích kinh tế và tăng trưởng người dùng

Web3 qua nhiều thế hệ Mô hình kiếm tiền hạ thấp rào cản gia nhập đối với người dùng:

- Hiệu ứng giàu có: Việc phát hành token thu hút một lượng lớn quỹ đầu cơ và sự tham gia của người dùng.

- Sự tham gia và đồng xây dựng của người dùng: Người dùng không chỉ là người tiêu dùng mà còn là chủ sở hữu mã thông báo và người tham gia cộng đồng. Mô hình này làm tăng mức độ gắn bó của người dùng.

3. Những thách thức và con đường chuyển đổi để các tác nhân AI hướng tới nền kinh tế AI

< mạnh >3.1 Bong bóng hiện có: AI + Tiền điện tử MEME

Hiện tại, nhiều dự án liên quan đến Đại lý AI chỉ dừng lại ở giai đoạn phát hành tiền tệ và truyền bá MEME, chức năng và khả năng triển khai thực tế của chúng còn hạn chế.

- Thiếu các tính năng mang tính cách mạng: Nhiều Tác nhân AI không thể vượt quá khả năng tương tác hoặc tạo nội dung đơn giản và không giải quyết được các điểm khó khăn của người dùng.

- Thiếu dữ liệu và mô hình: AI Agent vẫn phụ thuộc nhiều vào cơ sở hạ tầng đào tạo mô hình của Web2 và chưa hình thành hệ sinh thái độc lập.

Tác nhân AI cần có ít nhất một lộ trình lặp lại rõ ràng, bao gồm:

- Mô hình dữ liệu Đa dạng tùy chọn (hiện phụ thuộc vào cơ sở hạ tầng Web2)

- Nguồn dữ liệu và cơ chế đánh giá cho hoạt động đào tạo, liên quan đến các ưu đãi và phần thưởng được mã hóa cho người dùng

p>

- Cơ chế điều chỉnh linh hoạt phần thưởng dựa trên sự thay đổi của thị trường (thu nhập)

- Cơ chế thiết lập hình thức sản phẩm và giá trị AI

- Cơ chế đánh giá định lượng cho nền kinh tế, bao gồm các cơ chế điều chỉnh năng động trong vận hành và phát triển

- Cơ chế quản trị lặp lại dựa trên phản hồi của thị trường

< p style="text-align: left;">Nếu AI Đại lý không thể nhận được sự hỗ trợ của các cơ chế này và mức độ phổ biến do thị trường tăng giá và MEME mang lại có thể không bền vững. Sự tăng trưởng nhanh chóng của thị trường đòi hỏi các hoạt động tinh tế để củng cố nền tảng của ngành công nghiệp trị giá 100 tỷ USD. Hiện tại, cơ chế và hình thức sản phẩm của AI Agent vẫn còn ở giai đoạn sơ khai, nhưng một số công ty khởi nghiệp AI chuyên nghiệp như UBC và ELIZA cập nhật đã bắt đầu đẩy mạnh nâng cấp đường đua.

p>

3.2 Lộ trình chuyển đổi: từ ứng dụng nhẹ sang cơ sở hạ tầng

AI Agent có thể bắt đầu với các ứng dụng nhẹ của Web3 và dần dần mở rộng sang các hoạt động kinh tế phức tạp hơn

- Thúc đẩy tăng trưởng người dùng bằng các kịch bản ứng dụng: Ưu tiên phát triển các kịch bản ứng dụng có mục tiêu cao và dễ quảng cáo (chẳng hạn như trợ lý ảo, công cụ giao dịch tự động).

- Kết hợp nền kinh tế MEME để nâng cao hiệu quả truyền thông: Sử dụng văn hóa MEME để thúc đẩy truyền thông dự án và xây dựng cộng đồng.

- Dần dần xây dựng năng lực cơ sở hạ tầng: khám phá tính khả thi của các cơ sở cơ bản thông qua bộ nhớ phân tán, chú thích phi tập trung và tích hợp sức mạnh tính toán.

- Đạt được sự độc lập về kinh tế và tự chủ về sinh thái: Trao cho Tác nhân AI khả năng quản lý và ra quyết định tự chủ, cho phép nó chuyển dần sang nền kinh tế AI.

4. So sánh giữa AI Agent và Web2: ưu điểm và nhược điểm

AI tập trung của Web2 ​​nền tảng hiệu quả trong việc tích hợp tài nguyên, đáp ứng thị trường cũng như nghiên cứu và phát triển công nghệ, trong khi nền tảng AI phi tập trung của Web3 nhấn mạnh quyền tự chủ dữ liệu của người dùng và đổi mới đa dạng.

p>

5.AI Agent hiện phù hợp với lớp ứng dụng nhưng vẫn còn những điểm nghẽn trong xây dựng cơ sở hạ tầng

Hiện tại, AI trong lĩnh vực Web3 phù hợp hơn để tập trung khai thác lớp ứng dụng hơn là xây dựng cơ sở hạ tầng. Bản chất phi tập trung của Web3 mang lại cho AI Agent quyền tự chủ và tham gia kinh tế cao hơn, nhưng nó kém hơn nền tảng tập trung của Web2 về khả năng tích hợp, hiệu quả và phối hợp tài nguyên.

Nếu AI Agent muốn hướng tới một nền kinh tế AI toàn diện hơn, nó cần bắt đầu với các ứng dụng nhẹ. Bầu không khí cộng đồng Web3 độc đáo sẽ phát triển thành một dạng sản phẩm độc đáo. ., kết hợp động lực MEME để dần dần tích lũy người dùng và tài nguyên, đồng thời khám phá tính khả thi và cải thiện hiệu quả của cơ sở hạ tầng phi tập trung. Sự kết hợp giữa Web3 và AI vẫn đang ở giai đoạn đầu và sự phát triển trong tương lai của nó sẽ dựa vào động lực liên tục đổi mới công nghệ và nhu cầu của người dùng.

Tóm tắt

Bất chấp sự phát triển của AI Agent trong Web3 Bước đầu đã đạt được những kết quả nhất định nhưng vẫn phải đối mặt với nhiều thách thức, đặc biệt là về xây dựng cơ sở hạ tầng, tích hợp nguồn lực và chi phí đào tạo mô hình. Để hiện thực hóa quá trình chuyển đổi thành công của Tác nhân AI sang nền kinh tế AI, ngành phải từng bước cải thiện cơ sở hạ tầng phi tập trung, tối ưu hóa cơ chế khuyến khích và truyền đạt rõ ràng lộ trình lặp lại của mình để đảm bảo sự công nhận và hỗ trợ của thị trường và cộng đồng.

Sự kết hợp giữa AI và Web3 có tiềm năng rất lớn. Trong tương lai, AI Agent được kỳ vọng sẽ trở thành thành phần cốt lõi của hệ sinh thái Web3, thúc đẩy sự phát triển mạnh mẽ và sự phát triển của nền kinh tế phi tập trung.