Tiêu đề gốc: "Báo cáo nghiên cứu liên doanh số liệu | Bắt đầu từ bài viết của V God, các phần nhỏ của Crypto×AI đáng được chú ý là gì? 》

Tác giả gốc: charlotte0211z, BlazingKevin, Metrics Ventures

Vitalik đã xuất bản Lời hứa và thách thức của tiền điện tử + AI vào ngày 30 tháng 1 Bài báo " ứng dụng" thảo luận về cách kết hợp blockchain và trí tuệ nhân tạo, cũng như những thách thức tiềm ẩn phát 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

Phi tập trung là ý tưởng cốt lõi Sự đồng thuận được blockchain duy trì là để đảm bảo tính bảo mật 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, khi đó cần phải mở nguồn mô hình, nhưng theo cách này, nó sẽ bộc lộ tính chất của nó. Tính chất đối lập Tính mong manh trong học máy, ngược lại 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 ETHEREUM

Trong bài viết Khi những người khổng lồ va chạm: Khám phá sự hội tụ của tiền điện tử x AI trong DE UNIVERSITY OF ETHEREUM, các đặc điểm cốt lõi của trí tuệ nhân tạo và blockchain được giải thích là sự khác biệt. 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

· 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.

Căn cứ vào 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 ứng dụng)

·AI là quy tắc của trò chơi

·AI là mục tiêu của trò chơi

p>

Trong số đó, ba cách đầu tiên chủ yếu là ba cách để AI hoạt động được đưa vào thế giới Crypto, đại diện cho ba cấp độ từ nông đến sâu. Theo hiểu biết của tác giả, bộ phận này Nó thể hiện mức độ ảnh hưởng của AI đối với việc ra quyết định của con người và do đó đưa ra các mức độ rủi ro hệ thống khác nhau đối với toàn bộ Crypto:

· Trí tuệ nhân tạo với tư cách là người tham gia 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 thực hiện 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 và giảm thiểu ngưỡng, nhưng thông tin hoặc thao tác sai sẽ mang lại những rủi ro nhất định cho thế giới thực.

· Trí tuệ nhân tạo là quy luật ứng dụng: Trí tuệ nhân tạo sẽ thay thế hoàn toàn con người trong việc hoàn thành các quyết định, hoạt động nên những hành vi 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 không thể được tin cậy để đưa ra quyết định thay mặt 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, Thuộc tính tiền tệ và độc quyền yếu có thể được vô hiệu hóa một cách tự nhiên bởi 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 động lực cuối cùng đến từ con người thỏa thuận đầu vào 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.

Là một bên tham gia, những 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 sự khởi đầu của AI. Đây là giai đoạn cần thiết trước khi ảnh hưởng sâu sắc đến quyết định và hành vi của người dùng. Do đó, việc tích hợp trí tuệ nhân tạo và blockchain ở cấp độ này đòi hỏi chi phí và sự đánh đổi tương đối nhỏ. Đây cũng là một loại sản phẩm mà Buterin tin rằng hiện nay được đánh giá cao có thể thực hiện được.

Từ góc độ rộng và triển khai, hầu hết các ứng dụng AI hiện tại đều thuộc loại này, chẳng hạn như bot giao dịch và chatbot được hỗ trợ bởi AI. vẫn khó nhận ra vai trò của AI như một giao diện hay thậm chí là một quy tắc.Người dùng đang so sánh và dần tối ưu hóa giữa các bot khác nhau và người dùng tiền điện tử vẫn chưa hình thành 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.

Nhưng theo nghĩa hẹp và tầm nhìn dài hạn, chúng tôi có xu hướng phân loại các ứng dụng AI hoặc Tác nhân AI chi tiết hơn nên trong danh mục này, chúng tôi tin rằng Các nhóm phân khu tiêu biểu bao gồm:

Trò chơi AI 2.1

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 các nhân vật AI của họ để làm cho các 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. cạnh tranh. 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.

Đấu trường AI: AI Arena là một trò chơi chiến đấu PVP nơi người chơi có thể học hỏi và rèn luyện thông qua AI để liên tục phát triển các nhân vật trong trò chơi của mình. Nó hy vọng rằng nhiều người dùng bình thường có thể tiếp xúc, hiểu và trải nghiệm AI dưới dạng trò chơi, đồng thời, các kỹ sư trí tuệ nhân tạo có thể cung cấp nhiều thuật toán AI khác nhau dựa trên AI Arena để tăng thu nhập. 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.

Máy trạng thái đã thay đổi:ASM không phải là một trò chơi AI; Nó là giao thức xác nhận quyền và giao dịch cho AI Agent, được định vị là giao thức AI của Metaverse, hiện đang được tích hợp với nhiều trò chơi bao gồm FIFA để đưa AI Agent vào trò chơi và Metaverse. 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 World's Thingies (trò chơi sáng tạo). NFT).

Thuộc địa song song (PRIME):Echelon Prime Parallel Colony đang được phát triển, một trò chơi dựa trên AI LLM. Người chơi có thể tương tác và tác động đến Avatar AI của bạn và Avatar sẽ hành 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

Dự đoán Khả năng là cơ sở để AI đưa ra các quyết định và hành vi trong tương lai. Trước khi mô hình AI được sử dụng để dự đoán thực tế, các 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 mã thông báo. rất quan trọng đối với Sự phát triển của toàn bộ Tiền điện tử×AI có ý nghĩa tích cực - bằng cách kích thích sự phát triển liên tục của các mô hình và ứng dụng hiệu quả hơn và phù hợp hơn với thế giới tiền điện tử, chúng tôi sẽ tạo ra các mô hình tốt hơn và an toàn hơn trước khi AI có thể có tác động sâu sắc hơn đến việc ra quyết định và hành vi sản phẩm. Như Buterin đã nói, thị trường dự đoán là một thị trường nguyên thủy mạnh mẽ có thể được 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 kéo dài trong đó các nhà khoa học dữ liệu đào tạo các mô hình học máy dựa trên dữ liệu lịch sử thị trường (do Numerai cung cấp) Để dự đoán thị trường chứng khoán, các mô hình đặt cọc và mã thông báo NMR cho các giải đấu, các mô hình hoạt động tốt hơn sẽ nhận được ưu đãi về mã thông báo NMR, trong khi các 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 là một 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 hạ thấp ngưỡng sử dụng Tiền điện tử và rủi ro cho người dùng và cải thiện trải nghiệm của 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.

Hãy để chúng tôi nhắc lại điểm chung của các dự án này: chúng chưa thay thế con người trong việc thực hiện các quyết định và hành vi nhất định nhưng đang sử dụng các mô hình AI để cung cấp cho con người thông tin và công cụ hỗ trợ ra quyết định và hành vi. Bắt đầu từ cấp độ này, nguy cơ AI làm điều ác đã bắt đầu lộ rõ 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 Đợi đã, nó có thể nói đại đa số các ứng dụng AI hiện nay đều ở mức sơ cấp thuộc loại này. 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 nền kinh tế mã thông báo. Với các chức năng khác như Khi phân tích học thuật và tạo văn bản, bạn 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, nó 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 hiện thực hóa việc kiểm tra hợp đồng thông minh AI, tích hợp và giao dịch tin tức dựa trên Twitter, Hỗ trợ nghiên cứu và giao dịch tiền điện tử, trợ lý trí tuệ nhân tạo có thể hạ thấp ngưỡng người dùng.

· ChainGPT:ChainGPT dựa vào trí tuệ nhân tạo để phát triển Nó cung cấp một loạt các công cụ tiền điện tử, chẳng hạn như chatbot, trình tạo NFT, thu thập tin tức, tạo và kiểm tra 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 chỉ dành riêng cho Arkham Trường hợp sử dụng của công cụ AI là khớp các địa chỉ theo thuật toán với các thực thể trong đời thực để tăng tính minh bạch trong ngành công nghiệp tiền điện tử. 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 hóa được thiết kế để cho phép người dùng triển khai và quản lý nhiều loại chức năng tự động hóa khác nhau mà không cần lập trình, chẳng hạn như đẩy giá Bitcoin trong Coingecko đến 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.

· 0x0.ai: 0x0 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 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 lựa chọn nhà 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 Autonomous Agent 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 tầm nhìn dài hạn, bài viết này xếp nó vào hạng mục thứ ba . loại. 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: Sử dụng các phương pháp mật mã hoặc kinh tế để đảm bảo rằng quy trình suy luận mô hình chính xác đã trải qua để cung cấp đầu ra đáng tin cậy. 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 là cơ sở hạ tầng thấp nhất để đảm bảo tính bảo mật của giao thức; Giao thức Tác nhân thiết lập một hệ sinh thái Tác nhân có thể hợp tác đưa ra các quyết định và hành động; các ứng dụng AI, cũng là các Tác nhân AI cụ thể, sẽ tiếp tục cải thiện khả năng của chúng trong một lĩnh vực nhất định và thực sự đưa ra các quyết định và hành động.

4.1 Tác nhân tự trị

Ứng dụng Tác nhân AI trong thế giới tiền điện tử là điều tự nhiên, từ hợp đồng thông minh đến TG Bot đến Đại lý AI, 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 hơn 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 đăng ký và nhận dạng Đại lý trên chuỗi

·Cung cấp nhật ký hoạt động của Đại lý không thể giả mạo để tiến hành truy xuất nguồn gốc kịp thời và chịu trách nhiệm về hành động của họ

Các dự án chính của lộ trình này như sau:

· Autonolas:Autonolas được hỗ trợ thông qua các giao thức trên chuỗi. quyền sở hữu tài sản và khả năng kết hợp của Đại lý cũng như các thành phần liên quan 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 nhóm vững chắc và kinh nghiệm phát triển trong lĩnh vực AI và hiện đang tập trung vào theo dõi Đại lý AI. 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, chủ yếu bao gồm hai lớp: lớp giao tiếp và lớp blockchain. là Delysium Xương sống cung cấp cơ sở hạ tầng an toàn và có thể mở rộng cho phép liên lạc nhanh chóng và hiệu quả giữa các Tác nhân AI. Lớp blockchain xác thực Tác nhân và đạt được các bản ghi chống giả mạo về hành vi của Tác nhân thông qua 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 bị thay đổi: NFT đặt ra các tiêu chuẩn cho việc xác nhận và giao dịch tài sản của Đại lý. Để biết phân tích chi tiết, vui lòng xem Phần 1. Mặc dù ASM hiện chủ yếu được kết nối với trò chơi, như một thông số kỹ thuật cơ bản, nó cũng có tiềm năng được mở rộng sang các lĩnh vực đại lý khác.

· Hình thái: Chúng tôi đang xây dựng mạng sinh thái AI Agent. Giao thức được thiết kế để kết nối Coder, Nhà cung cấp máy tính, Người xây dựng cộng đồng và Vốn. Các vai trò, tương ứng cung cấp Đại lý AI, sức mạnh tính toán, công cụ phát triển và giao diện người dùng cũng như quỹ để hỗ trợ hoạt động của Đại lý, MOR sẽ có hình thức Ra mắt công bằng cho các thợ mỏ, người đặt cược stETH, Đại lý hoặc người đóng góp phát triển hợp đồng thông minh cung cấp điện toán quyền lực, những người đóng góp phát triển cộng đồng cung cấp các ưu đãi.

4.2 zkML/opML

Bằng chứng không có kiến thức hiện có hai hướng ứng dụng chính:

· Chứng minh rằng hoạt động đang diễn ra chính xác trên chuỗi với chi phí thấp hơn (ZK-Rollup và cầu nối chuỗi 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 machine learning cũng có thể chia thành hai loại:

· Xác minh suy luận : Thông qua ZK-proof, người ta đã chứng minh 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, tức là sử dụng dữ liệu riêng tư để suy luận trên mô hình công khai, ZKML có thể sử dụng để bảo vệ dữ liệu riêng tư, thứ hai là bảo vệ quyền riêng tư của mô hình, hy vọng sẽ ẩn các thông tin cụ thể như trọng lượng của mô hình và tính toán kết quả đầu ra từ đầu vào công khai.

Tác giả tin rằng việc xác minh suy luận hiện tại quan trọng hơn đối với tiền điện tử. 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 mã hóa 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.

Dự án hiện tại đang xây dựng cơ sở hạ tầng của zkML và đang 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 về khả năng mã hóa người dùng rằng zkML đóng vai trò quan trọng, chứng minh rằng giá trị cuối cùng có thể bù đắp 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 (như Modulus Labs), trong khi các dự án khác tập trung vào xây dựng cơ sở hạ tầng ZK tổng quát hơn. Các dự án liên quan bao gồm:

· 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. Bằng cách chạy mô hình học máy trong ZKVM của RISC Zero, bạn có thể chứng minh rằng các tính toán chính xác liên quan đến mô hình là thực hiện đúng. .

· 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 đào tạo mô hình quá trình.

5 AI là mục tiêu

Nếu ba hạng mục đầu tiên tập trung nhiều hơn vào cách AI trao quyền cho Đối với Crypto thì "AI as a target" nhấn mạnh sự trợ giúp của Crypto dành cho 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, các giao thức dữ liệu phi tập trung sẽ khuyến khích các cá nhân hoặc công ty cung cấp nhiều dữ liệu miền riêng tư hơn, đồng thời sử dụng mật mã để đảm bảo quyền riêng tư của dữ liệu, nhằm tránh rò rỉ dữ liệu cá nhân nhạy cảm.

· Sức mạnh tính toán: Xu hướng sức mạnh tính toán phi tập trung hiện là xu hướng AI hấp dẫn nhất. Thỏa thuận thúc đẩy tính toán dài hạn bằng cách cung cấp một thị trường phù hợp giữa cung và cầu. Khả năng phù hợp với các doanh nghiệp AI để 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 và nó cũng là trọng tâm chính của mô tả “AI là mục tiêu” trong bài viết của Buterin Nội dung, tạo ra AI hộp đen phi tập trung, đáng tin cậy thì vấn đề về machine learning đối nghịch nêu trên sẽ được giải quyết, nhưng nó sẽ gặp phải hàng loạt trở ngại như chi phí mã hóa cực cao. Hơn nữa, 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

Giao thức dữ liệu phi tập trung chủ yếu sử dụng nguồn cung cấp dữ liệu từ cộng đồng. Nó được thực hiện trong hình thức khuyến khích người dùng cung cấp bộ dữ liệu hoặc dịch vụ dữ liệu (chẳng hạn như chú thích dữ liệu) để doanh nghiệp tiến hành đào tạo mô hình và mở Chợ dữ liệu để thúc đẩy kết nối cung cầu. để 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: Để xác nhận và mã hóa dữ liệu, người dùng có thể hoàn tất việc xác minh dữ liệu/dữ liệu trong Ocean Protocol theo cách không cần mã . Việc tạo NFT thuật toán và các mã thông báo dữ liệu tương ứng được tạo 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 (C2D), 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 Train2Earn trên Solana. Người dùng có thể nhận được $ bằng cách cung cấp dữ liệu ngôn ngữ tự nhiên và chú thích dữ liệu. Phần thưởng SNS, người dùng hỗ trợ khai thác bằng cách cung cấp dữ liệu, sau khi xác minh, dữ liệu sẽ được lưu trữ và tải lên chuỗi và được các công ty AI sử dụng để đào tạo và lý 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 với cái tên AI Phân cấp lớp dữ liệu về cơ bản là một thị trường thu thập dữ liệu mạng phi tập trung để lấy dữ liệu cho việc 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 chú thích dữ liệu phi tập trung Giao thức nhằm mục đích 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 đạt tiêu chuẩn chất lượng việc kiểm tra sẽ được cung cấp cho các nhà phát triển.

Ngoài các giao thức cung cấp dữ liệu và chú thích dữ liệu ở trên, giao thức phi tập trung trước đây Cơ sở hạ tầng lớp lưu trữ, 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 kỷ nguyên AI, tầm quan trọng của sức mạnh tính toán Và hóa ra không chỉ giá cổ phiếu NVIDIA ngày một tăng lên đỉnh cao, mà trong thế giới Crypto, sức mạnh tính toán phi tập trung có thể nói là phân khúc được thổi phồng nhất của đường đua AI - trong số những phân khúc được mong chờ nhất. 11 dự án AI nằm trong top 200 về giá trị thị trường, tính phi tập trung. Có 5 dự án sức mạnh điện toán (Render/Akash/AIOZ Network/Golem/Nosana) và chúng đã đạt được mức tăng cao gấp nhiều lần 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 đặc điểm của lộ trình, logic cơ bản của các dự án theo hướng này rất đồng nhất - thông qua khuyến khích mã thông báo, những người có tài nguyên máy tính nhàn rỗi hoặc Doanh nghiệp cung cấp tài nguyên và do đó giảm đáng kể chi phí sử dụng, thiết lập thị trường cung và cầu cho sức mạnh tính toán.Hiện tại, nguồn cung cấp sức mạnh tính toán chính đến từ các trung tâm dữ liệu, công cụ khai thác (đặc biệt là sau khi Ethereum chuyển sang PoS), sức mạnh tính toán cấp độ người tiêu dùng và các dự án khác. sự hợp tác. 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 này hoàn toàn không thể làm được. Hầu hết các dự án đều tập trung vào lý luận (Akash, Render, io.net), và là người dẫn đầu về đào tạo. Đó 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, đã hoàn thành 160.000 hợp đồng thuê và 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 H100 và hàng nghìn khối A100. Hiện tại, 151.879 suy luận đã được hoàn thành. .net đang sử dụng kỳ vọng airdrop cực kỳ cao để thu hút tài nguyên máy tính. 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 truy cập gián tiếp thông qua các máy khách điện toán - io.net, Nosana, FedMl, Beam Integrate Tài nguyên điện toán của Render để nhanh chóng chuyển đổi từ lĩnh vực kết xuất sang điện toán trí tuệ nhân tạo.

Hơn nữa, việc xác minh tính toán phi tập trung vẫn là một câu hỏi - làm thế nào Chứng minh rằng người lao động với các 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 vai trò duy nhất.

5.3 Mô hình phi tập trung

Nó vẫn còn rất xa so với kịch bản cuối cùng được mô tả bởi Vitalik (thể hiện trong hình bên dưới) và chúng tôi hiện không thể đạt được điều đó thông qua Chuỗi khối và các công nghệ mã hóa tạo ra AI hộp đen đáng tin cậy để giải quyết vấn đề học máy đối nghịch. Mã hóa toàn bộ quy trình chạy AI từ đào tạo dữ liệu đến đầu ra truy vấn là một 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 quảng bá các loại AI khác nhau Là sự kết hợp giữa các mô hình, 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, Text2Image, 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 có khoảng 7.200 mã thông báo TAO được phát hành hàng ngày và 64 trình xác thực trong SN0 (mạng gốc) Theo hiệu suất của mạng con, tỷ lệ phân phối của các phần thưởng này giữa các mạng con khác nhau được xác định. 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, từ đó đạt được dịch vụ và hiệu suất tốt hơn. chất lượng suy luận của hệ thống.

6 Kết luận: Sự cường điệu MEME hay Cách mạng công nghệ?

Từ sự tăng giá đột biến của ArkM và WLD do xu hướng của Sam Altman mang lại cho đến hội nghị NVIDIA mang đến hàng loạt dự án tham gia, nhiều người đang chú ý đến Đường đua AI. Triết lý đầu tư đã được điều chỉnh. Đường đua AI là sự cường điệu của MEME hay một cuộc cách mạng công nghệ?

Ngoại trừ một số chủ đề về người nổi tiếng (chẳng hạn như ARVM và WLD), toàn bộ xu hướng AI giống như "MEME bị chi phối bởi kỹ thuật những lời kể."

Một mặt, sự cường điệu tổng thể của xu hướng Crypto AI phải được liên kết chặt chẽ với sự tiến bộ của Web2 AI. OpenAI sẽ trở thành chìa khóa cho Crypto AI, cầu nối của đường đua 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 loại khả năng kết hợp do V God đề xuất, chúng ta có thể thấy sự đánh đổi lẫn nhau giữa sức hấp dẫn của câu chuyện và khả năng hạ cánh. 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.

Liên kết gốc

Chào mừng bạn tham gia cộng đồng chính thức của BlockBeats:

Nhóm Telegram đăng ký: https://t.me/theblockbeats

Nhóm Telegram thảo luận: https://t.me/BlockBeats_App

Tài khoản Twitter chính thức: https://twitter.com/BlockBeatsAsia