Autor: Danny Sursock, vedoucí fondu archetypů Překlad: Golden Finance xiaozou;
1. Konverze platformy
Svět je utvářen obdobími dramatických změn v technologii nebo infrastruktuře, a když se tak stane, uvolní se generační funkční inovace, utváří se nový svět. Vzpomeňte si na telegraf a železnice, optické kabely a internet nebo mobilní telefony a sítě 3G.
Věříme, že průnik dvou přelomových oborů, umělé inteligence (AI) a blockchainu, je podobně transformační moment.
Tři teoretické pilíře tohoto článku jsou následující:
① Vzestup umělé inteligence zvýší poptávku po technologii blockchain
② AI urychlí vyspělost a přijetí decentralizovaných aplikací
③ Open source inovace v decentralizované infrastruktuře budou utvářet budoucnost AI
2. Blockchain může poskytnout lepší designový prostor
Existuje mnoho oblastí, kde má umělá inteligence velký dopad, ale lze je zhruba shrnout do tří hlavních kategorií:
① Uživatelsky orientované inteligentní systémy, produkty nebo aplikace
② Zlepšit provozní a/nebo kapitálovou efektivitu podniku
③ Eliminuje marginální náklady na tvorbu obsahu (a generování nápadů)
Zejména generativní umělá inteligence představuje jedinečné výzvy a příležitosti, kde věříme, že technologie blockchainu může hrát výhodu.
Abychom pochopili proč, je důležité zvážit základní vstupy, které řídí vývoj inteligentních systémů. Strojové učení (ML) je v zásadě poháněno daty (je jich hodně, ale stále vyšší kvality), mechanismy zpětné vazby a výpočetním výkonem.
Hlavní hráči v oblasti AI/ML, jako je OpenAI (podporovaný Microsoftem) a Anthropic (podporovaný Googlem a Amazonem), již sdružují zdroje a staví bariéry kolem svých modelů a dat. Navzdory počátečním výhodám v oblasti výpočetní techniky, dat a distribuce však tento přístup riskuje, že podkope kolaborativní vývojové cykly, které daly vzniknout tomuto odvětví, a zabíjejí dynamiku.
Blockchainy jako Ethereum nabízejí životaschopné řešení a staly se spolehlivými neutrálními datovými a výpočetními systémy, které pohánějí inovace s otevřeným zdrojovým kódem. Blockchain již podporuje řadu digitálně nativních primitiv, které mají dobrou pozici, aby mohly hrát klíčovou roli ve světě, který je stále více formován generativní AI.
Věříme, že blockchain má skvělou příležitost stát se hlavní silou v open source výzkumu a vývoji v oblasti umělé inteligence.
3. Současné podmínky na trhu
V letošním roce byly provedeny významné investice do základní infrastruktury, modelových vrstev a dokonce i uživatelských aplikací, jako jsou chatboti, zákaznická podpora a asistenti kódování. Z dlouhodobého hlediska však není zřejmé, kde se hodnota hromadí (a komu) v tradičních doménách.
V současném paradigmatu má AI potenciál stát se centralizační silou a nadále rozšiřovat svou pozici dominantního hráče na trhu web2. Zejména na úrovni infrastruktury a modelů je název hry škálování – škálování hardwaru a kapitálových zdrojů, přístupu k datům, distribučních kanálů a jedinečných partnerství.
Od poskytovatelů cloudových služeb, jako je AWS, přes výrobce hardwaru, jako je Nvidia, až po zavedené giganty, jako je Microsoft, mnoho hráčů směřuje k full-stack modelu, ať už prostřednictvím fúzí a akvizic nebo patentové spolupráce.
Nejlepší hráči soutěží o rozsah a zisk, ale trh s ultra drahými a vysoce přesnými modely podnikových API může být omezen ekonomikou, konvergencí výkonu open source nebo dokonce trendy v poptávce po pracovní zátěži s nízkou latencí.
Mezitím velká část trhu střední třídy zaznamenala trend komoditizace podobný produktům „OpenAI API wrapper“, které jsou bohaté na funkce, ale je obtížné je odlišit.
4. Dynamika výstavby open source
Datové sady s otevřeným zdrojovým kódem pro předškolení, školení a dolaďování, stejně jako volný přístup k základním modelům a nástrojům, povzbuzují velké i malé podniky, aby přímo uvolnily svou kreativitu využitím systémů a nástrojů s otevřeným zdrojovým kódem.
Uniklý článek od Googlu nastiňuje, jak se propast mezi světem uzavřeného a otevřeného zdrojového kódu rychle uzavírá. Stojí za zmínku, že 96 % kódových základen dnes používá software s otevřeným zdrojovým kódem, což je trend, který je zvláště patrný v oblasti velkých dat, umělé inteligence a strojového učení.
Zároveň možná nazrál čas na narušení oligopolu cloudových služeb.
Historicky tři giganti AWS, Google Cloud a Azure obsadili trh vrstvením nástrojů a služeb, čímž hluboce upevnili své pozice v podnikové konkurenci. Tato dominance vytváří pro podniky mnoho výzev, od omezujících provozních závislostí až po přemrštěné náklady spojené s cloudovou infrastrukturou, zejména s ohledem na prémie účtované hlavními poskytovateli.
Tlak na stávající společnosti, aby restrukturalizovaly své operace, spolu s pokusy o experimentování a integraci stále více open source AI vytvoří okno pro restrukturalizaci podniků pomocí decentralizovaných alternativ.
Vznikající průnik mezi open source AI a blockchain technologií proto poskytuje mimořádnou oblast pro experimentování a investice.
5. Šifrování a AI: Obousměrný vztah hodnot
Jsme neuvěřitelně nadšení z potenciálního symbiotického vztahu mezi umělou inteligencí a blockchainem.
Crypto middleware může výrazně zlepšit vstup informací na straně nabídky umělé inteligence vytvořením efektivních trhů s výpočetní technikou a daty (dodávky, označování nebo jemné ladění) a nástrojů pro atestaci nebo ochranu soukromí.
Na druhé straně decentralizované aplikace a protokoly dosáhnou nových výšin tím, že asimilují plody této práce.
Nelze popřít, že kryptografie ušla dlouhou cestu, ale protokolům a aplikacím stále brání nástroje a uživatelská rozhraní používaná běžnými uživateli, která jsou stále neintuitivní. Stejně tak samotné smart kontrakty mohou mít omezení, a to jak z hlediska nároků na manuální vytížení vývojářů, tak z hlediska likvidity celkové funkcionality.
Web3 vývojáři jsou velmi produktivní parta. Na svém vrcholu vytvořilo pouze 75 000 vývojářů na plný úvazek odvětví v hodnotě bilionů dolarů. Asistenti kódování a DevOps s vylepšeným ML slibují, že posílí stávající úsilí, zatímco nástroje bez kódu rychle posilují novou třídu tvůrců.
Vzhledem k tomu, že schopnosti strojového učení jsou integrovány do chytrých smluv a přiváděny do řetězce, budou vývojáři schopni navrhovat plynulejší a expresívnější uživatelské zkušenosti a nakonec nové zabijácké aplikace. Tato skoková změna funkčnosti pro on-chain zkušenost přiláká nové – a potenciálně větší – publikum a bude katalyzovat důležitý setrvačník při přijímání zpětné vazby.
Generativní umělá inteligence může být chybějícím článkem pro kryptoměny, který transformuje UI/UX a katalyzuje novou vlnu vývoje technologií. Technologie blockchain zase využije, zobecní a urychlí potenciál umělé inteligence.
6. Použijte blockchain k vybudování lepšího datového trhu
(1) Data jsou základním informačním vstupem pro strojové učení
Ano, obrovská vylepšení ve výpočetní infrastruktuře jsou užitečná, ale jsou to masivní databáze jako Common Crawl a The Pile, které umožňují základním modelům upoutat pozornost dnešního světa.
Společnosti navíc tato data využijí ke zlepšení základního modelu nabídky svých produktů nebo k budování budoucích konkurenčních příkopů. Data se nakonec stanou mostem mezi uživateli a jednotlivými modely, které běží lokálně a průběžně se přizpůsobují individuálním potřebám.
Konkurence o data je proto základní hranicí, kde může blockchain využít – zvláště když se kvalita stává důležitým atributem utvářejícím datový trh.
(2) Kvalita je důležitější než kvantita
První výzkumy naznačují, že v příštích několika letech může být až 90 % online obsahu syntetických. Zatímco syntetická trénovací data mají určité výhody, přináší také významná rizika související se zhoršením kvality modelu a zesílením zkreslení.
Existuje reálné riziko, že modely strojového učení mohou v příštích letech vyčerpat nesyntetické zdroje dat. Koordinační mechanismy kryptoměn a důkazní primitiva jsou ze své podstaty optimalizovány pro podporu decentralizovaných trhů, což uživatelům umožňuje sdílet, vlastnit nebo zpeněžit data, která používají k trénování nebo dolaďování modelů specifických pro doménu.
Web3 proto může být lepším a účinnějším zdrojem uměle generovaných školicích a dolaďovacích dat.
(3) Pokrok
Decentralizované školení, dolaďování a inferenční procesy s podporou blockchainu mohou také lépe zachovat a využít inteligenci open source.
Menší model s otevřeným zdrojovým kódem je vylepšen pomocí efektivního procesu jemného ladění a je již srovnatelný s přesností výstupu s větším modelem. Trend se tedy začal přesouvat od kvantity ke kvalitě, pokud jde o získávání zdrojů a dolaďování dat.
Schopnost sledovat a ověřovat životní cyklus nezpracovaných a odvozených dat podporuje reprodukovatelnost a transparentnost a podporuje kvalitnější modely a vstupy.
Blockchain může vybudovat trvanlivý příkop a stát se hlavní doménou s různorodými, ověřitelnými a přizpůsobenými datovými sadami. To je zvláště cenné v situacích, kdy tradiční řešení přeindexují algoritmus v reakci na nedostatek dat.
(4) Obsah tsunami
Nadcházející vlna obsahu generovaného umělou inteligencí je další oblastí, kde se uplatní výhoda prvního tahu kryptoměny.
Toto nové technologické paradigma umožní tvůrcům digitálního obsahu v bezprecedentním měřítku a díky plug-and-play infrastruktuře Web3 je to jednoduché a přímočaré. Kryptoměny mají výhodu domácího prostředí díky letitému vývoji kolem primitiv, které zakládají vlastnictví a neměnný původ digitálních aktiv a obsahu ve formě NFT.
NFT mohou zachytit celý životní cyklus tvorby obsahu, ale mohou také reprezentovat digitálně nativní identity, virtuální aktiva a dokonce i peněžní toky.
Výsledkem je, že NFT umožňují nové uživatelské zkušenosti, jako jsou trhy s digitálními aktivy (OpenSea, Blur), a zároveň přehodnocují psaný obsah (Mirror), sociální média (Farcaster, Lens), hry (Dapper Labs, Immutable) a dokonce i základy finance Obchodní modely, jako jsou zařízení (Upshot, NFTFi).
Tato technologie by dokonce mohla bojovat proti deepfakes a výpočetní manipulaci spolehlivěji než druhá možnost – pomocí algoritmů. Zřejmým příkladem je, že detekční nástroj OpenAI byl vypnut kvůli selhání přesnosti.
Jedna poznámka na závěr: Pokroky ve výstižných a ověřitelných výpočtech také vylepší dynamické prostředí NFT, protože začleňují výstup ML pro chytřejší a vyvíjející se metadata. Věříme, že nástroje a rozhraní umělé inteligence založené na technologii blockchain uvolní komplexní hodnotu a přetvoří prostředí digitálního obsahu.
7. Použijte důkazy s nulovými znalostmi k využití neomezených znalostí strojového učení
Odvětví blockchainu hledá technická řešení, která by umožnila výpočetně efektivní zdroje při zachování důvěryhodné dynamiky, což vedlo k plnému pokroku v důkazech s nulovými znalostmi (ZK).
ZK Proofs byl původně navržen tak, aby řešil úzká místa zdrojů, která jsou vlastní systémům jako Ethereum Virtual Machine (EVM), nabízí řadu cenných případů použití souvisejících s umělou inteligencí.
Zřejmým příkladem je jednoduché rozšíření stávajícího případu použití: efektivní a stručné ověření výpočetně náročných procesů, jako je běh ML modelů mimo řetězec, takže konečný produkt (například odvození modelu) může být použit ve formě ZK. důkazy prostřednictvím inteligentních smluv.
Důkaz úložiště v kombinaci se společným zpracováním může jít ještě o krok dále a učinit on-chain aplikace flexibilnějšími a agilnějšími, aniž by zaváděl nové předpoklady důvěry, čímž výrazně posílí jejich funkčnost.
Samozřejmě také umožňuje implementaci zcela nových funkcí.
Při volání přes rozhraní API lze důkazy ZK použít k ověření, zda se konkrétní model nebo soubor dat skutečně používá ke generování závěrů. Může také skrýt konkrétní váhy nebo data používaná modely v odvětvích citlivých na zákazníky, jako je zdravotnictví nebo pojišťovnictví.
Společnosti mohou dokonce efektivněji spolupracovat výměnou dat nebo IP, těžit ze sdíleného učení a přitom si zachovat vlastnictví svých zdrojů.
Konečně, ZKP má skutečnou použitelnost ve stále relevantnější (a náročnější) oblasti rozlišování umělých dat od syntetických dat diskutovaných dříve.
Některé z těchto případů použití závisí na dalším vývoji kolem implementace technologií a potřebě nalézt udržitelné úspory z rozsahu, ale zkML má potenciál mít jedinečný dopad na trajektorii umělé inteligence.
8. Dlouhodobá aktiva a potenciální hodnota
Kryptoměna prokázala svou roli jako předního architekta tradičních toků tržní hodnoty, jako je hudba a umění. V posledních několika letech se také objevily trhy s likviditou na řetězcích představující mimořetězová hmotná aktiva, jako je víno a tenisky.
Nástupce bude přirozeně zahrnovat pokročilé schopnosti ML, protože umělá inteligence je zprovozněna a zpřístupněna chytrým kontraktům.
Modely ML v kombinaci s blockchainovými kolejnicemi přepracují proces upisování za nelikvidní aktiva, která byla dříve nedostupná kvůli nedostatku dat nebo hloubky kupujícího.
Jedním z přístupů je, že algoritmy strojového učení se dotazují na velké množství proměnných, aby vyhodnotily skryté vztahy a minimalizovaly útočnou plochu pro manipulátory. Web3 se již snaží vytvořit trhy kolem nových konceptů, jako jsou připojení sociálních médií a uživatelská jména peněženek.
Podobně jako dopad AMM na uvolnění likvidity pro longtail tokeny, ML způsobí revoluci v zjišťování cen tím, že zachytí velké množství kvantitativních a kvalitativních dat, aby získal implicitní vzorce. Tyto nové poznatky by mohly tvořit základ inteligentních trhů založených na smlouvách.
Analytické schopnosti umělé inteligence budou zabudovány do decentralizované finanční infrastruktury, aby bylo možné odhalit potenciální hodnotu dlouhodobých aktiv.
9. Vrstva decentralizované infrastruktury
Výhody kryptoměn při získávání a monetizaci vysoce kvalitních dat řeší jeden aspekt problému. Druhá strana – infrastruktura za AI – má podobné vyhlídky.
Decentralizované sítě fyzické infrastruktury (DePIN) jako Filecoin nebo Arweave vytvořily systémy pro ukládání, které samy obsahují technologii blockchain.
Zatímco jiné společnosti jako Gensyn a Together řeší problémy školení distribuovaných síťových modelů, Akash spustila působivý P2P trh, který propojuje nabídku a poptávku nadbytečných počítačových zdrojů.
Kromě toho Ritual buduje základy pro infrastrukturu umělé inteligence s otevřeným zdrojovým kódem ve formě pobídkových sítí a modelových sad, které propojují distribuovaná výpočetní zařízení, aby uživatelé mohli odvodit a doladit.
Rozhodující je, že DePINy jako Ritual, Filecoin nebo Akash mohou také vytvořit větší a efektivnější trh. Dělají to tak, že otevírají stranu nabídky širšímu spektru, včetně pasivních dodavatelů, kteří mohou uvolnit potenciální ekonomickou hodnotu, nebo konsolidací méně výkonného hardwaru do skupin, které konkurují výkonnějším kolegům.
Každá část technologického zásobníku zahrnuje různá omezení a hodnotové preference a stále je potřeba udělat hodně práce při operativním testování těchto vrstev ve velkém měřítku, zejména v nově vznikající oblasti decentralizovaného školení a výpočtů modelů.
Základy však již existují pro výpočetní, úložná a dokonce modelová školicí řešení založená na blockchainu, která mohou konečně konkurovat tradičním trhům.
10. Závěr
Spojení kryptoměn a umělé inteligence se rychle stává jednou z nejvíce inspirativních designových front. Ovlivnilo to vše od tvorby obsahu a kulturního vyjádření až po podnikové pracovní postupy a finanční infrastrukturu.
Společně věříme, že tyto technologie v nadcházejících desetiletích přetvoří svět. Nejlepší týmy budou nativně kombinovat infrastrukturu bez povolení, kryptoekonomiku a umělou inteligenci, aby zlepšily výkon produktů/služeb, umožnily nové chování nebo dosáhly konkurenceschopných cenových struktur.
Šifrování zavádí do kolaborativních sítí bezprecedentní rozsah, hloubku a standardizovanou granularitu dat a často neexistuje žádný zřejmý způsob, jak z těchto dat odvodit užitečnost.
Umělá inteligence zároveň transformuje soubor informací na vektory relevantního kontextu nebo vztahů.
Když se tyto dvě oblasti spojí, může vzniknout jedinečný a vzájemně prospěšný vztah, který položí základy pro budovatele decentralizované budoucnosti.