Điểm nổi bật của Hội nghị thượng đỉnh AiFi 2024 Devcon

Hội nghị thượng đỉnh AiFi 2024 Devcon do GAIB, Codatta và Kite AI (trước đây là ZettaBlock) đồng tổ chức tại Park Hyatt Bangkok vào ngày 12 tháng 11 đã kết thúc thành công. Số lượng đăng ký cho AiFi Summit lần này lên tới 1.300 và hơn 500 người tham dự. 27 dự án và tổ chức đầu tư bao gồm Paypal, BNB Chain, Base, NEAR Protocol, Story Protocol, 0G, Aethir, io.net, Exabits, Plume, Space and Time, Hyperbolic, Faction, Hashed và Coinbase Ventures đã đưa ra những nhận xét tuyệt vời.

Châu Á Thái Bình Dương từ Chuỗi BNB Lãnh đạo quận Sarah đã có bài phát biểu quan trọng đầu tiên. Cô chủ yếu giới thiệu việc xây dựng toàn bộ hệ sinh thái của Chuỗi BNB, nhiều chính sách hỗ trợ khác nhau dành cho nhà phát triển và đồng bộ hóa tiến độ hiện tại của Chuỗi BNB trong các ứng dụng AI với khán giả.

Trong bài phát biểu quan trọng thứ hai, Kony, Giám đốc điều hành của nhà tổ chức GAIB, bày tỏ quan điểm của mình về những cơ hội tiềm năng trong thị trường sức mạnh điện toán hiện nay. Ông đề cập đến AI. kỷ nguyên quan trọng nhất sau Internet di động Trong thời kỳ bùng nổ AI, sức mạnh tính toán đã chiếm tỷ trọng lớn hơn trong giá trị của toàn bộ chuỗi. So với các tài sản tài chính khác, đầu tư vào tài sản sức mạnh tính toán GPU có thể mang lại tỷ suất lợi nhuận không thể so sánh được với các mục tiêu khác. Tuy nhiên, vấn đề hiện tại trên thị trường GPU là nó không thể kết nối hiệu quả những người tham gia ở cả hai phía. các nhà khai thác đang tăng quy mô GPU để huy động vốn từ bên ngoài. Mặt khác, họ là các nhà đầu tư, những người gặp khó khăn khi đầu tư trực tiếp vào các tài sản năng lượng máy tính và thường chỉ có thể chọn đầu tư vào các cổ phiếu bán dẫn như vậy. như Nvidia. GAIB cung cấp cho các nhà đầu tư các tài sản trên chuỗi dựa trên dòng tiền phi tập trung, minh bạch và AI hơn bằng cách mã hóa các tài sản sức mạnh tính toán và thu nhập của họ, đồng thời cung cấp tính thanh khoản.

Chủ đề thảo luận bàn tròn đầu tiên của AiFi Summit là: "AiFi: Financialization of AI & Comput Assets" (AIFi: Financialization of AI & Computing Assets), các thành viên cốt lõi từ các nhóm GAIB, Exabits, io.net, Aethir, WitnessChain và Plume đã thảo luận về các cơ hội, thách thức hiện tại của AiFi và các vấn đề quy định ngành.

Exabits CIO Jonathan đã đề cập: Người dùng hiện tại Nếu bạn muốn sử dụng GPU, bạn chỉ có thể chuyển sang các nhà cung cấp dịch vụ đám mây lớn như AWS hay Azure, nhưng những nền tảng này thiên về phục vụ các doanh nghiệp lớn. Sở thích này sẽ hạn chế sự phát triển của các công ty khởi nghiệp. Chúng ta cần nguồn tài nguyên GPU dân chủ và cởi mở hơn. để hỗ trợ các doanh nghiệp vừa và nhỏ. Mọi người trong thế giới Web3 đều có thể trở thành nhà đầu tư GPU để phá vỡ thế độc quyền về sức mạnh tính toán của AWS. Đây là một cơ hội lớn trong ngành.

Asa, người đứng đầu khu vực Châu Á Thái Bình Dương của io.net, đã đề cập rằng 50% GPU trong các trung tâm dữ liệu độc lập ngoài ba nhà cung cấp đám mây lớn vẫn còn hoạt động. Trung tâm dữ liệu chưa được tận dụng triệt để, thiếu cơ hội tiếp cận người dùng. Tuy nhiên, GPU cần đảm bảo hoạt động liên tục, đồng thời cũng phải đối mặt với việc bảo trì và các vấn đề khác. Làm thế nào để xây dựng một cơ chế khuyến khích để đảm bảo lợi ích của các nhà đầu tư và những người tham gia khác là một thách thức lớn trong đường đua AiFi.

Kartik, giám đốc sinh thái của Aethir, đã đề cập: Có những người yêu cầu sức mạnh tính toán, các nhà khai thác sức mạnh tính toán và các nhà đầu tư trong toàn bộ hệ thống. trong một Trong một thị trường dựa vào cơ chế on-chain, làm thế nào để đảm bảo nhu cầu của tất cả các bên đầy thách thức. Rủi ro pháp lý tồn tại ở chỗ ở một số quốc gia và khu vực, việc khuyến khích các dịch vụ trung tâm dữ liệu thông qua token có thể gây ra một số rắc rối nhất định, do đó cần phải xác định ranh giới tuân thủ trong thỏa thuận với khách hàng.

Ranvir, người đồng sáng lập và CEO của WitnessChain, đề xuất: Là một tài sản mới, sức mạnh tính toán đòi hỏi một cơ chế định giá mới. Không có công thức tính toán thống nhất. Sức mạnh tính toán của giá cả hàng hóa, các nền tảng khác nhau và GPU khác nhau đều có sự khác biệt về chi phí và hiệu suất. Đồng thời, các GPU có hiệu suất khác nhau sẽ có những đóng góp khác nhau khi tham gia vào cùng một nhiệm vụ, điều này tạo ra cơ hội cho việc thiết kế các cơ chế tài chính mới.

CBO Teddy của Plume cũng đề cập rằng khi các tài sản mới xuất hiện, chúng ta cần thận trọng khi đối mặt với sự giám sát. Hiện đã có một khuôn khổ tuân thủ nhất định đối với các tài sản liên quan đến AI. Các giao dịch tài sản mang tính chính thức và khả thi, đó là những gì Plume đang làm để hỗ trợ các dự án sinh thái.

Trong bài phát biểu quan trọng sau đây, Giám đốc điều hành Codatta Yi đã giải thích cho mọi người cách các giao dịch dữ liệu phi tập trung thúc đẩy AI hướng tới AGI cũng như vai trò của Codatta trong vị trí và sứ mệnh của quy trình này. Ông đề cập rằng chỉ dữ liệu trường dọc mới có thể cải thiện khả năng suy luận và lập kế hoạch của các mô hình cơ bản trong các lĩnh vực cụ thể và AGI chỉ có thể đạt được bằng cách thu thập một lượng lớn dữ liệu trong các trường dọc khác nhau. Mỗi phần dữ liệu chúng tôi cung cấp với tư cách là người đóng góp dữ liệu thực sự có thể được áp dụng cho nhiều trường hợp khác nhau, mỗi trường hợp sẽ được các công ty khác nhau thương mại hóa. Điều này có nghĩa là dữ liệu trường dọc mà chúng tôi cung cấp sẽ thay đổi theo thời gian. Nó tạo ra doanh thu. chúng tôi xem dữ liệu như một tài sản. Vì điều này, chúng tôi cần làm cho việc giao dịch tài sản dữ liệu trở nên dễ dàng hơn và có được mức giá tương đối hợp lý trên thị trường.

Cuộc thảo luận bàn tròn thứ hai tập trung vào Nền kinh tế dữ liệu mở. Các thành viên cốt lõi từ các dự án như Spheron, Theoriq, Space and Time, Hyperbolic, Base và Nevermined đã thảo luận về tình trạng hiện tại của AI hệ sinh thái dữ liệu, hỗ trợ cơ sở hạ tầng và nhu cầu của hệ sinh thái trong tương lai.

Đồng sáng lập Theoriq Ron, Giám đốc điều hành, đã đề cập rằng chúng tôi hiện đang thấy nhiều ứng dụng ngoài các bot hội thoại đơn giản và bot quản trị trên DAO. Các ứng dụng này kết hợp sự hợp tác của nhiều đại lý. Ngoài lĩnh vực tiền điện tử, các ứng dụng này ngày càng xuất hiện nhiều trong tiếp thị, phân tích và các tình huống khác. Nhiều người nghĩ rằng dữ liệu được sử dụng nhiều nhất trong các mô hình đào tạo, nhưng chúng tôi thấy rằng dữ liệu đóng vai trò ngày càng tăng trong quá trình ra quyết định. Các tác nhân khác nhau thu thập dữ liệu khác nhau và làm việc cùng nhau để tạo ra giá trị lớn nhất.

Người đồng sáng lập Space and Time và CTO Scott cho biết Space and Time hiện đang sử dụng các hợp đồng thông minh để xây dựng một công cụ quy tắc cho hệ thống đại lý, điều này sẽ cho phép đại lý Sử dụng tiền của bạn trong một môi trường đáng tin cậy để đạt được hình thức lý tưởng nhất trên chuỗi đại lý. Các sản phẩm của Space and Time cho phép người dùng truy vấn hành vi lịch sử của các tác nhân và xây dựng các chính sách thực thi nghiêm ngặt cho các tác nhân.

Don, Giám đốc điều hành của Nevermined, tin rằng có hai điều kiện cần thiết để giành chiến thắng trên thị trường dữ liệu, một là hình thành độc quyền về giao dịch dữ liệu, và thứ hai. là để kiểm soát nội dung dữ liệu bị hạn chế nhằm ngăn chặn những người đóng góp dữ liệu tải lên những nội dung vô nghĩa. Một cách tiếp cận khả thi là xây dựng các công cụ phân tích theo các tình huống tương ứng xung quanh tài sản dữ liệu để tối đa hóa giá trị của dữ liệu và tạo ra lợi nhuận.

Là một trong những người tổ chức, Chi, Giám đốc điều hành của Kite AI, đã tuyên bố trong bài phát biểu quan trọng của mình rằng công ty sẽ nâng cấp thương hiệu của mình và ra mắt nền tảng trí tuệ nhân tạo mới, Kite AI, trong hội nghị thượng đỉnh. Cô đã thảo luận về những khó khăn hiện tại trong việc phát triển AI tập trung và cách KiteAI đang mở rộng ranh giới của AI bằng các giải pháp của riêng mình. Cô đề cập rằng do thiếu kênh phân phối dữ liệu và cơ chế xác nhận quyền sở hữu dữ liệu nên lượng lớn dữ liệu cá nhân và thậm chí cả dữ liệu doanh nghiệp khó sử dụng cho đào tạo mô hình lớn. Trong năm qua, tỷ lệ bộ dữ liệu có giấy phép nguồn mở trên Internet đã giảm từ 95% xuống 75%. Các công ty đào tạo mô hình rất khó có được dữ liệu chất lượng tốt nhất để cung cấp cho mô hình. khó cải thiện hiệu quả mô hình Có một bước đột phá. Ngành công nghiệp cần các giải pháp AI phi tập trung để thu được nhiều dữ liệu có giá trị hơn.

Trong cuộc thảo luận bàn tròn thứ ba, các thành viên trong nhóm từ GM Network, Mind Network, 0G Labs, NEAR Protocol và Chainbase đã thảo luận về cách các công ty Web3 tham gia vào cuộc cạnh tranh AI, quyền riêng tư dữ liệu, các chủ đề ứng dụng như như hạ cánh.

Đội ngũ sáng lập GM Network Member Max đề cập rằng người dùng đang tạo ra một lượng lớn dữ liệu nhưng dữ liệu này chưa được áp dụng tốt sẽ khiến dữ liệu mất giá trị. Chúng ta cần kết hợp dữ liệu thu thập được với AI để làm cho các thiết bị thông minh trở nên thông minh hơn.

Leon, người đứng đầu Mind Network khu vực Châu Á-Thái Bình Dương, đã đề cập rằng mặc dù trên thực tế không có biện pháp bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu hoàn hảo nhưng các phương pháp khác nhau có thể được sử dụng để khám phá tính khả thi kế hoạch giải quyết. Để bảo vệ quyền riêng tư của người dùng, Mind Network hiện mã hóa dữ liệu ở ba cấp độ khác nhau, một là mã hóa dữ liệu trong bộ lưu trữ phân tán, hai là mã hóa thông qua đồng hình hoàn toàn trong quá trình tính toán GPU và mã hóa ở cấp ứng dụng.

Chris, nhà nghiên cứu AI tại 0G Labs, đề cập rằng trong các mô hình AI truyền thống, ngay cả các mô hình nguồn mở, chúng ta khó có thể biết dữ liệu nào được sử dụng trong đào tạo. Cách họ sẽ thực hiện trong các tình huống mới khiến việc tin tưởng vào kết quả mô hình trở nên khó khăn. 0G có cơ sở hạ tầng lưu trữ dữ liệu tốt. Dữ liệu có thể được tải trực tiếp từ đám mây vào quá trình đào tạo. Trong tương lai, các mô hình an toàn và đáng tin cậy hơn có thể được xây dựng thông qua dữ liệu xác minh cá nhân.

COO của Chainbase Chris đã đề cập rằng hiện có hai câu chuyện trên thị trường, một là tiền điện tử dành cho AI và hai là AI dành cho tiền điện tử. Nhiều người đã đề cập đến cách sử dụng cryto để giải quyết vấn đề các công ty lớn kiểm soát dữ liệu, sức mạnh tính toán và mô hình. Tuy nhiên, nhiều trường hợp sử dụng AI cho tiền điện tử đã xuất hiện gần đây, chẳng hạn như thiết bị đầu cuối chân lý và thanh toán AI, đồng thời ngày càng có nhiều dự án bắt đầu hợp tác để hỗ trợ hệ sinh thái AI. Người dùng rất quan tâm đến việc liệu dữ liệu có thể kiếm tiền hay không và nhiệm vụ chính của nền tảng là giải quyết cách phân phối lợi nhuận giữa người đóng góp dữ liệu và người tiêu dùng. Các nhà phát triển không phải là nhóm có tầm nhìn. Điều quan trọng nhất là giúp họ tiết kiệm thời gian và kiếm tiền.

Trong bài phát biểu quan trọng tiếp theo, Prakarsh, Giám đốc IPFi Bu Fan từ Story Protocol và người đứng đầu hệ sinh thái Spheron, đã bày tỏ quan điểm của họ về nhận thức của AI phi tập trung. vốn hóa và cách tổ chức của họ thích ứng với xu hướng này.

Bu Fan đã đề cập rằng trên thị trường đã có nhiều kịch bản triển khai sự kết hợp giữa AI và Crypto. Đầu tiên là robot trò chuyện hướng đến người dùng. Người tạo ra AI. ký tự và sử dụng nó trên chuỗi. Giấy phép thương mại được cấp trên chuỗi; thứ hai là AI meme coin, nơi người sáng tạo có thể kết nối hợp pháp với tài sản IP nguồn trên chuỗi và phát hành mã thông báo cho thế giới bên ngoài; dữ liệu đào tạo mô hình (chẳng hạn như hình ảnh), có thể được truyền trên chuỗi. Liên tục tạo thu nhập bằng cách thu tiền bản quyền. Nhưng đây chỉ là một số ứng dụng rất sớm và các mô hình vẫn chưa được hình thành. Người sáng tạo có thể tiếp tục khám phá các kịch bản kết hợp AI+Crypto. Giao thức Story tập trung vào việc chuẩn hóa các hoạt động IP thông qua token và phổ biến IP thông qua các hình thức khác nhau. Ông tin rằng hầu hết AI cũng là một loại IP. Nếu IP có thể được viết hoa thì AI cũng có thể được viết hoa. Ví dụ: hình ảnh được sử dụng để huấn luyện mô hình AI có thể là IP và bản thân mô hình AI cũng có thể là IP. Khi mô hình AI tạo ra nội dung mới, các giao dịch phân phối IP có thể được thực hiện trên chuỗi để hiện thực hóa. tài sản hóa.

Prakarsh đã đề cập rằng trong kỷ nguyên AI, sức mạnh tính toán sẽ trở thành tài sản cố định cơ bản cho hầu hết các đại lý và hầu hết các ứng dụng AI. Sức mạnh tính toán phân tán sẽ có nhiều kịch bản ứng dụng. Hiện tại, họ nhận thấy các kịch bản tiềm năng bao gồm, thứ nhất, chia sẻ kiến thức giữa các bệnh viện trong khi bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu và thứ hai, hệ thống đối thoại AI dựa trên sức mạnh tính toán cục bộ và hỗ trợ mô hình, cuối cùng hình thành một hệ thống AI cá nhân.

Hội nghị bàn tròn thứ tư tập trung vào cách kết nối Tiền điện tử và thế giới AI. Các nhà đầu tư đã thảo luận về các vấn đề mà hệ thống AI tập trung hiện tại gặp phải và nơi Crypto+AI có thể làm được. phá vỡ tình hình.

Trưởng nhóm nghiên cứu Lemniscap Hiroki đã đề xuất rằng có hai khó khăn trong việc xây dựng mạng AI phi tập trung. Một là khả năng mở rộng của mạng máy tính phi tập trung khó so sánh với các đối thủ cạnh tranh tập trung, và hai là chất lượng dữ liệu do các cá nhân đóng góp khó kiểm soát.

Will, một đối tác đầu tư tại Faction, cho biết hiện tại bạn có thể để AI lên kế hoạch cho toàn bộ kỳ nghỉ của mình, nhưng kế hoạch này không thể thực hiện được vì AI hiện không thể giúp bạn thanh toán cho nó. Will tin rằng Đại lý AI cần phải có ví được mã hóa và ví được mã hóa sẽ hoạt động như tài khoản ngân hàng sẽ có cơ hội lớn vì tất cả các giao dịch tài chính phải thông qua các Đại lý này.

Ryan, một đối tác đầu tư tại Coinbase Ventures, tin rằng hầu hết các mô hình hiện tại chỉ có thể truy cập dữ liệu công khai và không thể lấy được dữ liệu riêng tư nhạy cảm như dữ liệu tài chính và y tế. Tiền điện tử có thể thúc đẩy các mô hình truy cập vào nhóm dữ liệu riêng tư để cải thiện hiệu suất AI trong các khu vực cụ thể. Hệ thống đại lý hiện không có khả năng thực hiện các nhiệm vụ quá phức tạp; chúng thực sự không biết cách hiểu nội dung của hợp đồng thông minh và thực hiện hành động. Chúng ta cần những mô hình lớn có thể nắm bắt, hiểu và đưa ra những diễn giải hợp đồng thông minh mà con người có thể đọc được.

Nhà đầu tư Hashed Dan đã chỉ ra rằng hệ thống khuyến khích AI phân tán hiện tại chưa hoàn thiện lắm và chỉ có một số ít người có đóng góp tích cực đáng kể trong toàn bộ chuỗi giá trị AI, nhưng. đóng góp của họ không được phản ánh trong các ưu đãi. Việc thiếu cơ chế phân phối xuất sắc đã dẫn đến tình trạng phân phối không công bằng. Ngoài ra, các mô hình thuộc sở hữu cộng đồng phải an toàn và có thể kiểm soát, đồng thời trả lại quyền sở hữu các tham số cho cộng đồng để nghiên cứu, thay vì cung cấp hộp đen như một công ty tập trung. Nếu mô hình liên quan đến các tình huống như tình bạn đồng hành về mặt tình cảm, thì mô hình đó phải được quản lý trong một môi trường cởi mở.

Sylvia, Giám đốc Bullish Capital, đề cập rằng nhu cầu thực tế phải được xem xét đầy đủ trong quá trình thiết kế mô hình khuyến khích. Ví dụ: nếu bạn cần các thiết bị biên, bạn phải xem xét cách tìm chúng trong số rất nhiều thiết bị điện toán nằm rải rác. Vì vậy, không có cách nào để thiết kế một mô hình khuyến khích thực sự hiệu quả trước khi bài toán tối ưu hóa kiến trúc mô hình được làm rõ.

Trên đây là bài đánh giá đầy đủ về AiFi Summit 2024 Devcon. Ngay cả khi phải đối mặt với nhiều thách thức như cơ chế quản lý và khuyến khích, con đường AiFi cũng tràn ngập cơ hội. Với việc thị trường đạt đến những tầm cao mới và lĩnh vực AI đang trở nên nóng bỏng toàn diện, ngành này nhìn chung đang cho thấy xu hướng tích cực, các nhân tài tiếp tục đổ về và ngày càng có nhiều đổi mới đang xuất hiện.

Để biết thêm nội dung, vui lòng chú ý đến:

GAIB: https://x.com/gaib_ai

Codatta: https://x.com/codatta_io

KITE AI: https://x.com/GoKiteAI

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