Autor: Cookie & Alertcat.eth, ChainCatcher

ChatGPT, ein Chatbot von OpenAI, erreichte nur zwei Monate nach seiner Einführung 100 Millionen aktive Benutzer pro Monat und ist damit die am schnellsten wachsende Anwendung in der Geschichte. Eine solch leistungsstarke Fähigkeit, „die Fans zu vergrößern“, hat die Beliebtheit von KI schnell auf den Verschlüsselungsbereich ausgeweitet. Am 10. Januar sagte Bloomberg, dass Microsoft erwägt, 10 Milliarden US-Dollar in OpenAI, den Entwickler von ChatGPT, zu investieren. Alle Kryptowährungen mit KI-Konzepten waren dabei vollständig detoniert, einschließlich FET und AGIX. Warten Sie, bis der Anstieg innerhalb eines Monats 200 % überschreitet.

Können diese beiden Spitzentechnologien, die viel Aufmerksamkeit erregt haben, mit Hilfe von Kapital miteinander integriert werden? Künstliche Intelligenz nutzt Computer, um Probleme zu lösen, indem sie die Denkfähigkeiten des menschlichen Gehirns nachahmt. OpenAI stellt NLP-Modellen (Natural Language Processing) riesige Mengen an Trainingsdaten zur Verfügung, um sie leistungsfähiger zu machen. In der durch Blockchain-Technologie aufgebauten verschlüsselten Welt kann die riesige Menge an On-Chain-Daten jeden Tag „Treibstoff“ für die KI-Engine liefern und es AIGC ermöglichen, bessere Strategien zu melden.

Darüber hinaus wird es für Menschen immer schwieriger zu verstehen, wie sie zu Entscheidungen und Schlussfolgerungen gelangen, da KI-Algorithmen immer intelligenter werden. Die unveränderliche Natur der Blockchain hilft uns, auf eine unveränderliche Aufzeichnung der Daten und Prozesse zuzugreifen, die von der KI in ihrem Entscheidungsprozess verwendet werden.

Im Vergleich zu künstlicher Intelligenz wie Stability AI und ChatGPT, die in traditionellen Bereichen viel Aufmerksamkeit und Akzeptanz gefunden hat, liegt die größere Vorstellungskraft der Blockchain im Wirtschaftssystem, das das KI-Modell verändern kann. Wenn die FOMO nachlässt, wird in diesem Artikel untersucht, was die Merkmale von Kryptoprojekten sind, die KI-Technologie einführen. Welche Art chemischer Reaktion kann KI in Kombination mit Blockchain hervorrufen?

KI-Infrastruktur

Ein gemeinsames Merkmal von KI-Infrastrukturprojekten ist der Vertrieb und Verkauf traditioneller KI-Architektur (Daten, Modelle und Rechenleistung). Sie verwenden im Allgemeinen ihren eigenen nativen Token als Tauschmittel. Sie nehmen oft eine Vermittlerposition zwischen Nutzern und Dienstleistern ein und bauen einen dezentralen Handelsmarkt auf. Dabei handelt es sich um Aufgaben, die von traditioneller KI erledigt werden müssen, etwa Projekte in den Bereichen NLP, AI Voice und CV, die DApp als Vermittlungsplattform für Transaktionen nutzen. Im Wesentlichen handelt es sich um einen dezentralen Markt, der die Preisgestaltung und den Austausch von Token auf dem traditionellen Markt nutzt.

Openfabric KI

Openfabric ist eine Plattform zum Aufbau und zur Verbindung von KI-Anwendungen. Über die Plattform wird die Zusammenarbeit zwischen KI-Innovatoren, Datenanbietern, Unternehmen und Infrastrukturanbietern die Erstellung und Nutzung neuer intelligenter Algorithmen und Dienste erleichtern. Das Openfabric-Ökosystem besteht aus vier Rollen: Algorithmenersteller, Datenanbieter, Infrastrukturanbieter und Dienstkonsumenten. Dienstkonsumenten müssen die anderen drei Dienstanbieter bezahlen.

• Algorithmenentwickler: Nutzen Sie ihr Fachwissen, um KI-Algorithmen zu erstellen, die komplexe Geschäftsprobleme lösen.

• Datenanbieter: Stellen Sie die Verteilung großer Datenmengen sicher, die zum Trainieren von KI-Algorithmen erforderlich sind.

• Infrastrukturanbieter: Die gesamte Hardware, auf der die KI-Plattform läuft.

• Servicekonsument: Ein Endbenutzer, der ein bestimmtes Geschäftsprodukt oder eine bestimmte Dienstleistung benötigt.

Orangen

Oraichain ist ein KI-gestütztes Blockchain-Orakel und Ökosystem. Neben Datenorakeln möchte Oraichain ein vollständiges Ökosystem für künstliche Intelligenz im Blockchain-Bereich als Basisschicht für die Erstellung intelligenter Verträge und Dapps werden. Mit KI als Eckpfeiler hat Oraichain viele wichtige innovative Produkte und Dienstleistungen entwickelt, darunter KI-Preisfeed, vollständig On-Chain-VRF, Data Hub, KI-Marktplatz mit mehr als 100 KI-APIs, KI-basierte NFT-Generierung und NFT-Urheberrechtsschutz sowie Lizenzgebühren Protocol, eine KI-gestützte Umsatzaggregatorplattform und Cosmwasm IDE.

Fetch.ai - Übersetzung

Fetch.ai ist eine Blockchain-Plattform, die auf künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen basiert und es jedem ermöglicht, Daten zu teilen oder zu handeln. Als autonomes Machine-to-Machine-Ökosystem kann jedes Netzwerk unabhängiger Parteien ein Netzwerkagent für Fetch.ai werden und alle zwischen Agenten getroffenen Vereinbarungen in der Fetch.ai-Blockchain aufzeichnen. FET ist der native Token der Fetch AI-Blockchain und das primäre Tauschmittel für Zahlungstransaktionen.

Quelle: Fetch.ai-Blog

SingularityNET

SingularityNET ist eine dezentrale Plattform und ein Marktplatz für künstliche Intelligenz. Entwickler veröffentlichen ihre Dienste im SingularityNET-Netzwerk und machen sie so für jeden mit Internetzugang verfügbar. Entwickler können ihre Dienste mit dem nativen AGIX-Token in Rechnung stellen. Dienste können Inferenz- oder Modelltraining über Domänen hinweg bereitstellen, z. B. Bild, Video, Sprache, Text, Zeitreihen, biokünstliche Intelligenz und Netzwerkanalyse.

SingularityNET-Ökosystem

Das SingularityNET-Ökosystem wird KI-Dienste für die Plattform bereitstellen und eine groß angelegte Nutzung des AGIX-Tokens ermöglichen. Diese SingularityNET-Spin-offs werden in mehreren strategisch ausgewählten vertikalen Märkten entwickelt, darunter DeFi, Robotik, Biotechnologie und Langlebigkeit, Spiele und Medien, Kunst und Unterhaltung (Musik) sowie KI für Unternehmen.

Noch einmal besuchen

Das Gensyn-Protokoll ist ein Layer-1-Netzwerk für Deep-Learning-Berechnungen mit sofortigen Belohnungen für Teilnehmer auf der Angebotsseite, die ihre Rechenzeit in das Netzwerk investieren und ML-Aufgaben (maschinelles Lernen) ausführen. Das Protokoll erfordert keine administrative Aufsicht oder Durchsetzung, sondern erleichtert stattdessen die Aufgabenzuweisung und Zahlungen programmgesteuert durch intelligente Verträge. Die grundlegende Herausforderung dieses Netzwerks besteht darin, die abgeschlossene ML-Arbeit zu validieren. Dies ist ein Problem an der Schnittstelle von Komplexitätstheorie, Spieltheorie, Kryptographie und Optimierung. Das Gensyn-Ökosystem besteht aus vier Rollen: Einreicher, Löser, Prüfer und Reporter.​

• Einreicher: Stellen Sie zu berechnende Aufgaben bereit und bezahlen Sie für abgeschlossene Arbeitseinheiten.

• Löser: Führen Sie ein Modelltraining durch und generieren Sie Beweise zur Überprüfung durch Prüfer.

• Verifikatoren: Schlüssel zur Verknüpfung des nichtdeterministischen Trainingsprozesses mit der deterministischen linearen Berechnung, zur Replikation von Teilen des Beweises des Lösers und zum Vergleich von Abständen mit erwarteten Schwellenwerten.

• Whistleblower: Schauen Sie sich die Arbeit der Validatoren an und stellen Sie Herausforderungen, in der Hoffnung, den Jackpot zu gewinnen.

Die Vision von Gensyn besteht darin, die Abhängigkeit von Dapps von der Web2-Infrastruktur zu verringern, indem durch die Dezentralisierung von ML-Computing kritische Infrastrukturkomponenten für Web3-Anwendungen bereitgestellt werden.

Anwendungsszenarien

In solchen Anwendungsszenarien zielt das Projekt darauf ab, mithilfe von KI die sich aus der Entwicklung der Blockchain in den letzten Jahren ergebenden Anforderungen zu bewältigen.

Diese Anforderungen können darin bestehen, dass Benutzer von Kettenspielen langwierige Vorgänge überspringen können, dass Entwickler schnell Kettenspiele entwickeln, auf der Blockchain-Plattform Kontakte knüpfen, virtuelle Personen mit ihren eigenen Persönlichkeiten generieren oder gefälschte NFT-Projekte erkennen können usw. Im Gegensatz zu herkömmlichen KI-Plattformen besteht für diese Art von Projekt eine starke, unersetzliche Nachfrage, was ihr einen tiefen Burggraben verleiht. Gleichzeitig besteht die Schwierigkeit bei der Entwicklung einer Plattform, die aufkommende Bedürfnisse als Verkaufsargument nutzt, darin, Kunden zu gewinnen Genügend Kunden anziehen? Die Notwendigkeit, dass Kunden nachweisen müssen, dass ihre Plattform nachhaltig und objektiv ist, ist zu einem großen Problem bei der Entwicklung dieser Art von Plattform geworden.

Laufrichtung der Kette

Im Mainstream-Finanzsystem des „P2E“-Modells verschlüsselter Spiele sind Benutzer mit einem sich ständig ändernden Gameplay konfrontiert und eine große Anzahl sich wiederholender Grundoperationen kann den Spielern stabile automatisierte Prozesse bieten und Spielstrategien mit höheren Gewinnquoten entwickeln. rct AI ist eine Komplettlösung, die KI nutzt, um eine Komplettlösung für die Gaming-Branche bereitzustellen. Die Kerntechnologie Chaos Box ist eine KI-Engine, die auf Deep Reinforcement Learning basiert. rct AI hat ein KI-Trainings-DRL-Modell (Deep Reinforcement Learning) für Axie Infinity entwickelt. Da die Anzahl der Kombinationen aller Karten in Axie Infinity etwa 10^23 beträgt, sowie die Spielfunktionen des Spiels, wird das Modell von rct AI in a verwendet große Anzahl an Simulationen Die Effizienz und Gewinnrate in den Kampfdaten wurden verbessert.

Darüber hinaus kann KI Action-Prototypen für Entwickler bereitstellen. Mirror World ist eine auf Solana basierende Spielmatrix. Es hat KI-Technologie verwendet, um Mirrama zu starten, ein PVP-basiertes Arenaspiel, das Roguelike-Gameplay kombiniert. Darüber hinaus hat Mirror World auch eine Reihe von NFTs auf den Markt gebracht, die im Spiel interoperiert werden können. Die Prototypen dieser NFTs werden mithilfe von KI-Aktionsalgorithmen fertiggestellt.

Verwandte Lektüre: „Gespräch mit rct AI: Es ist Zeit, über die Veränderungen nachzudenken, die Blockchain für die Spieleveröffentlichungsseite mit sich bringen wird.“

soziale Richtung

PLAI Labs, das sich auf die Nutzung von KI und Web3 konzentriert, um eine soziale Plattform der nächsten Generation aufzubauen, auf der Benutzer gemeinsam spielen, reden, kämpfen, handeln und Abenteuer erleben können, erhielt im Januar 2023 von a16z eine Finanzierung in Höhe von 32 Millionen US-Dollar. Derzeit hat PLAI Labs der Außenwelt zwei Produkte vorgeführt:

• Champions Ascension ist ein Massively Multiplayer Online Role-Playing Game (MMORPG). Spieler können ihre eigenen Charaktere in Form von NFT besitzen und in großen Kolosseum-Arenen kämpfen, Quests abschließen und in benutzerdefinierten Dungeons spielen Handel mit digitalen Artikeln.

• Eine KI-Protokollplattform, die bei allem hilft, von benutzergenerierten Inhalten (User Generated Content, UGC) über den Abgleich bis hin zum 2D- und 3D-Asset-Rendering.

PLAI Labs plant, in diesem Jahr das V2-Whitepaper herauszubringen, das Details zum Kernwirtschaftszyklus (Verwendung von NFT und Blockchain zur Verbesserung des Erlebnisses) und UGC-Toolkit-Pläne (einschließlich KI) enthält.

Verwandte Lektüre: „Unternehmerische Veteranen fangen neu an, Plai Labs spricht kurz darüber, warum sie sich für Web3 entschieden haben.“

NFT-Richtung

Aletha AI schlug das Konzept von iNFT vor, einer Technologie, die künstliche Intelligenz und Blockchain kombiniert. Nach der Integration von KI verfügt NFT über interaktive, generative, skalierbare und einzigartige Persönlichkeitsmerkmale.​

Einfach ausgedrückt: Wenn NFT ein digitales Werk ist, wird es nach der Integration von KI zu iNFT, einem NFT-Werk mit der Möglichkeit, mit Benutzern zu chatten. Am 10. Juni 2021 wurde der weltweit erste iNFT Alice bei Sotheby’s für 478.800 US-Dollar versteigert.

Altered State Machine (ASM) ist ein innovatives Projekt, das NFTs, künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen kombiniert, um KI-gesteuerte NFTs zu trainieren. Seine Vision ist es, das Eigentums- und Monetarisierungsprotokoll für KI mithilfe der NFT-Technologie zu werden. Im ASM-Ökosystem wird ein KI-basierter Avatar als Agent bezeichnet, der aus einem Gehirn und einem Avatar besteht. Das Projekt gab außerdem ASTO-Token aus, um das ASM-Ökosystem zu betreiben.

Verwandte Lektüre: „Detaillierte Erklärung der Altered State Machine: Innovative Erforschung der Nutzung von KI und maschinellem Lernen zur Weiterentwicklung von NFT“

Optic entwickelt ein KI-gestütztes NFT-Verifizierungsprotokoll, das sich auf die Analyse von NFT-Betrug und die Entdeckung von NFT-Werten innerhalb der Community konzentriert und darauf abzielt, dem gesamten NFT-Markt zu mehr Authentizität und Transparenz zu verhelfen. Die intelligente Optic-Engine lernt echte NFT-Serien und durchsucht dann NFT-Sammlungen auf dem Markt. Optic gibt dann einen Match-Score zurück, der angibt, wie genau der überprüfte NFT mit dem echten NFT übereinstimmt.

Optic schloss im Juli 2022 eine Finanzierung in Höhe von 11 Millionen US-Dollar ab, angeführt von Pantera Capital und Kleiner Perkins, mit Beteiligung von Circle Ventures, Polygon Ventures und anderen. Derzeit hat OpenSea den Copymint-Erkennungsdienst von Optic übernommen.

Verwandte Lektüre: „Eine kurze Analyse von Optic: Artificial Intelligence NFT Verification Protocol“

Trend analysen

Gemessen am aktuellen Entwicklungspfad von Blockchain-KI-Projekten besteht die KI-Infrastruktur aus drei Teilen: Daten, Algorithmus und Rechenleistung. Ein normales KI-Projekt, das die Fähigkeit zur Generierung oder Analyse künstlicher Intelligenz realisieren möchte, erfordert ein Modell und einen Datensatz sowie eine Software-Ontologie, die das Modell und seine GUI aufruft. Dann gibt es in diesem Bereich Vermittler für die Verteilung von Modellen und Datensätzen, das Modelltraining (Leasing von Rechenleistung) und die Software-Frontend-Entwicklung, und daraus werden Blockchain-KI-Projekte entstehen, die darauf ausgelegt sind, Kundenbedürfnisse effizient zu erfüllen.

Wie oben erwähnt fungiert Fetch.ai beispielsweise als Vermittler und ermöglicht es Kunden, seinen nativen Token zum Handel mit Datensätzen zu verwenden. SingularityNET ermöglicht es Kunden, Rechenleistungs-Schulungsdienste von Entwicklern zu erwerben. Openfabric-KI-Kunden müssen Modelle (Algorithmen), Datensätze, Infrastruktur (Software) und andere Dienste von Humans.ai erhalten, die im Wesentlichen in NFT-Modellen geschult sind auf dem Datensatz können von Benutzern mithilfe nativer Token erworben werden.

Gensyn ist im Wesentlichen eine dezentrale Plattform zur Vermietung von Rechenleistung. Hierbei handelt es sich um Aufgaben, die von traditioneller KI erledigt werden müssen, beispielsweise Projekte, die DApp als Zwischenplattform für Transaktionen in den Bereichen Verarbeitung natürlicher Sprache, KI-Sprache und Bilderzeugung nutzen.

Dann haben dezentrale Anwendungen in der Blockchain neue Anforderungen geschaffen, und KI-Projekte, die auf der Ausrichtung von Kettenspielen, sozialen Richtungen und NFT basieren, zielen darauf ab, Benutzerprobleme in der Blockchain zu lösen. Beispielsweise löst rct.ai das Problem der Benutzer von Kettenspielen Mirror World löst das Problem manueller, sich wiederholender Vorgänge bei der Entwicklung von Kettenspielen, während andere Projekte für Blockchain-Social-Networking und NFT entwickelt werden.

Derzeit, in der Anfangsphase des sozialen Netzwerks Web3, ist die Einführung von KI eher eine narrative Methode. Zukünftig gibt es einige mögliche Richtungen für die Forschung und Entwicklung von KI-Projekten:

1. Verbessern Sie den Datenschutz: Web3 kann den Datenschutz durch den Einsatz der ZK-Technologie maximieren, und KI kann Daten analysieren, ohne den Datenschutz zu beeinträchtigen.

2. Intelligente Verträge: Die Web3-Technologie kann KI-Anwendungen über intelligente Verträge in Web3-Anwendungen integrieren und so die Steuerbarkeit des KI-Modells erreichen. Diese Art von Anwendung kann bei der Transaktion von Modellen und Datensätzen verwendet werden, um automatisierte Transaktionsprozesse zu realisieren und die ZK-Technologie zum Schutz von Benutzerdaten zu nutzen. Allerdings ist diese Art von Projekt mit den Auswirkungen von Open-Source-Datensätzen und Open-Source-Modellen konfrontiert : Wenn Benutzer Open-Source-Daten und -Modelle auf Hugging Face erhalten und Auto-Train-Training nutzen können, warum sollten sie dann angesichts der Auswirkungen von Web2-Unternehmen, Web3-KI-Modellen und Datensatztransaktionen nicht über genügend Gräben verfügen?

3. Effizienteres maschinelles Lernen: Die Web3-Technologie kann die Effizienz des maschinellen Lernens dezentral verbessern und so KI-Anwendungen schneller und zuverlässiger machen. Dies wurde beispielsweise im traditionellen KI-Training angewendet. Die verbesserte Version von AlphaGo, KataGo, verwendet verteilte Trainingstechnologie, sodass Menschen auf der ganzen Welt, die diese KI aktualisieren möchten, freiwillig Rechenleistungstraining anbieten können Für Gitcoin kann man POAP erhalten, indem man Rechenleistung spendet, oder ähnlich wie AMM, es bietet Anreize für Liquidität und wird zu einer Plattform für die Anmietung von Rechenleistung gegen Gebühr. Aufgrund der hohen Volatilität der Währungspreise ist diese Art der Anwendung jedoch nicht möglich Weniger effizient als herkömmliche GPU-Rechenleistung, es sei denn, die Plattform selbst ist im Finanzgeschäft tätig und kann Benutzer aus dem durch die Vereinbarung erfassten Wert subventionieren, wie beispielsweise Numerai, das KI-Technologie nutzt, um Gewinne aus der Aktie zu erzielen Nur dann werden genügend Benutzer bereit sein, die drei Elemente der KI bereitzustellen, um die Plattform zu betreten.

Zusammenfassen

Derzeit stecken sowohl die native KI-Infrastruktur der Blockchain als auch die Verschlüsselungsprojekte, die KI-Engines zur Umsetzung von Anwendungsszenarien nutzen, in den Kinderschuhen. Das Hauptziel besteht darin, eine geeignete zugrunde liegende Infrastruktur zu schaffen und Token-Ökonomie mit Hardwareanbietern, Datenanbietern und KI-Algorithmen zu integrieren und andere Lösungen für künstliche Intelligenz.

Gemessen an der Verteilung der zugrunde liegenden Blockchain stehen KI-Konzept-Verschlüsselungsprojekte an einer „relativ fairen“ Startlinie. Die verschlüsselte Datenplattform Rootdata umfasst derzeit 24 Verschlüsselungsprojekte für künstliche Intelligenz, die in Ethereum, der BNB-Kette oder einer eigenen öffentlichen Kette verteilt sind. Dies kann auf die Auswirkungen der Explosion der Anwendungsschicht zurückzuführen sein . Führende Institutionen scheinen die Erforschung generativer KI in NFT- und Kettenspielen zu bevorzugen.

Allerdings steht die Integration beider auch vor vielen Herausforderungen. Erstens werden Blockchain-Trends wie Rollup, ZK und andere komplexe Technologien die KI bei der Datenbeschaffung vor Herausforderungen stellen. Zweitens gibt es nicht genügend kontinuierliche experimentelle Daten, um die Anwendbarkeit von KI im Blockchain-Ökosystem und die Fähigkeit der KI-Engine, sich an Notfälle anzupassen, zu unterstützen. Schließlich tauchen im Bereich der Verschlüsselung häufig falsche Projekte auf, die KI-Konzepte verwenden, was dazu führt, dass Menschen leicht das Vertrauen in die Erforschung dieses Bereichs verlieren.

Alle Blockchain-KI-Projekte, die traditionelle KI-Probleme lösen, müssen eine Frage beantworten: Warum muss diese Plattform Token in die Blockchain einführen? Dies führt dazu, dass Plattformen, deren Handelsziele bestehende Ziele im Web2-Markt sind, wie z. B. Modelle, Daten und Rechenleistung, unter Onboarding-Nachteilen leiden.

Die Token-Ökonomie ist wie ein Schwungrad, das den Aufstiegs- und Fallzyklus eines Projekts verändern kann. Wenn Sie derzeit ein positives Schwungrad wünschen, müssen Sie die tatsächlichen Benutzer der Plattform berücksichtigen, d. Langfristiger Erfolg, aber es wird nicht genügend Benutzer und ein starkes Entwickler-Ökosystem geben. Wenn die Nachfrage falsch ist, sind die wirtschaftlichen Anreize nicht nachhaltig und der Lebenszyklus des Projekts wird verkürzt. Wir freuen uns auf die Entstehung weiterer AI+Web3-Projekte, die auf echten Benutzern und unersetzlichen Bedürfnissen basieren. Sie sollen Anforderungen erfüllen, die in Web2 nicht verfügbar oder nur unzureichend erfüllt sind, sodass Web3 nativ eingeführt werden muss.

Auf jeden Fall ist die Integration von KI in Web3 ein zukünftiger Technologietrend und es gibt bereits einige Beispiele für Web3-Anwendungen, die künstliche Intelligenz kombinieren. Mit der Zeit werden nach und nach weitere verwandte Web3-Infrastrukturen und neue Modelle erscheinen.