Tác giả: Alex Xu
giới thiệu
Cho đến nay, chu kỳ thị trường bò crypto này là chu kỳ nhàm chán nhất xét về mặt đổi mới kinh doanh. Nó thiếu các cơn sốt ở cấp độ hiện tượng như DeFi, NFT và Gamefi trong thị trường bò trước đó, dẫn đến thiếu điểm nóng trong ngành. thị trường tổng thể, người dùng, đầu tư trong ngành và tăng trưởng của nhà phát triển tương đối yếu.
Điều này cũng được phản ánh qua giá tài sản hiện tại khi nhìn vào toàn bộ chu kỳ, hầu hết các đồng Alt tiếp tục mất tiền so với BTC, trong đó ETH. Xét cho cùng, việc định giá nền tảng hợp đồng thông minh được quyết định bởi sự thịnh vượng của ứng dụng. Khi sự phát triển và đổi mới của ứng dụng còn mờ nhạt, việc tăng giá trị của chuỗi công khai sẽ khó khăn.
AI, với tư cách là một hạng mục kinh doanh crypto mới hơn trong vòng này, được hưởng lợi từ tốc độ phát triển bùng nổ và điểm nóng liên tục trong thế giới kinh doanh bên ngoài và vẫn có khả năng mang lại sự chú ý ngày càng tăng cho các dự án theo dõi AI trong thế giới crypto.
Trong báo cáo IO.NET do tác giả đưa ra vào tháng 4, tác giả đã chỉ ra sự cần thiết của việc kết hợp AI và Crypto, tức là những lợi thế của các giải pháp crypto một cách chắc chắn, huy động nguồn lực phân bổ và tính không tin cậy, có thể giải quyết tính ngẫu nhiên và các vấn đề sử dụng nhiều tài nguyên của AI. Một trong những giải pháp cho ba thách thức không thể phân biệt được giữa con người và máy móc.
Trong chuyên mục AI trong lĩnh vực kinh tế crypto, tác giả cố gắng thảo luận và suy diễn một số vấn đề quan trọng thông qua một bài viết khác, bao gồm:
- Những câu chuyện nào khác đang nảy nở trên con đường AI crypto có thể bùng nổ trong tương lai?
- Con đường xúc tác và logic của những câu chuyện này
- Mục tiêu dự án liên quan đến tường thuật
- Rủi ro và sự không chắc chắn trong suy diễn tường thuật
Bài viết này là suy nghĩ dàn dựng của tác giả tính đến thời điểm xuất bản. Nó có thể thay đổi trong tương lai và quan điểm mang tính chủ quan cao. Cũng có thể có sai sót về thực tế, dữ liệu và lý luận. Vui lòng không sử dụng nó làm tham khảo đầu tư. Ý kiến và thảo luận từ các đồng nghiệp đều được chào đón.
Sau đây là văn bản chính.
Tường thuật tiếp theo của đường đua AI crypto
Trước khi chính thức nắm bắt làn sóng tường thuật tiếp theo về đường đua AI crypto, trước tiên chúng ta hãy xem các câu chuyện chính về AI crypto hiện tại Từ sắp xếp giá trị vốn hóa thị trường , những người có hơn 1 tỷ đô la Mỹ là:
- Tỷ lệ băm: Render (RNDR, giá trị vốn hóa thị trường lưu hành 3,85 tỷ), Akash (giá trị vốn hóa thị trường lưu hành 1,2 tỷ), IO.NET (vòng định giá tài chính sơ cấp mới nhất là 1 tỷ)
- Mạng thuật toán: Bittensor (TAO, giá trị vốn hóa thị trường lưu hành 2,97 tỷ)
- AI Agent: Fetchai (FET, giá trị vốn hóa thị trường lưu hành trước khi sáp nhập 2,1 tỷ)
* Thời gian dữ liệu: 2024.5.24, đơn vị tiền tệ là đô la Mỹ.
Ngoài các lĩnh vực trên, lĩnh vực AI nào sẽ là lĩnh vực tiếp theo có giá trị vốn hóa thị trường dự án duy nhất vượt quá 1 tỷ đồng?
Tác giả cảm thấy có thể suy đoán từ hai góc độ: câu chuyện về “phía cung của ngành” và câu chuyện về “thời điểm GPT”.
Góc nhìn thứ nhất về tường thuật AI: Từ phía cung ứng công nghiệp, hãy xem xét các cơ hội theo dõi năng lượng và dữ liệu đằng sau AI
Từ phía cung công nghiệp, bốn động lực phát triển AI là:
- Thuật toán: Thuật toán chất lượng cao có thể thực hiện nhiệm vụ đào tạo và suy luận hiệu quả hơn
- Tỷ lệ băm: Dù là đào tạo mô hình hay lý luận mô hình, phần cứng GPU đều cần thiết để cung cấp tỷ lệ băm. Đây cũng là điểm nghẽn chính của ngành vào thời điểm hiện tại. .
- Năng lượng: Trung tâm tính toán dữ liệu cần thiết cho AI sẽ tiêu dữ liệu lượng lớn năng lượng. Ngoài năng lượng mà chính GPU cần để thực hiện nhiệm vụ tính toán, việc xử lý tản nhiệt của GPU cũng đòi hỏi rất nhiều năng lượng. Tổng năng lượng tiêu thụ khoảng 40%.
- Dữ liệu: Cải thiện hiệu suất của các mô hình lớn đòi hỏi phải mở rộng các tham số đào tạo, điều đó có nghĩa là cần có lượng lớn dữ liệu chất lượng cao
Xét về động lực của bốn ngành công nghiệp trên, nhóm tỷ lệ băm có các dự án crypto có giá trị vốn hóa thị trường lưu thông hơn 1 tỷ đô la Mỹ, trong khi nhóm năng lượng và dữ liệu vẫn chưa có dự án nào có cùng giá trị giá trị vốn hóa thị trường.
Trên thực tế, tình trạng thiếu nguồn cung cấp năng lượng và dữ liệu có thể sớm xuất hiện và trở thành một làn sóng điểm nóng công nghiệp mới, do đó thúc đẩy sự bùng nổ của các dự án liên quan trong lĩnh vực crypto.
Trước tiên hãy nói về năng lượng.
Vào ngày 29 tháng 2 năm 2024, Musk phát biểu tại Hội nghị Bosch Internet World 2024: "Tôi đã dự đoán tình trạng thiếu chip hơn một năm trước, và đợt thiếu hụt tiếp theo sẽ là điện. Tôi cho rằng năm sau sẽ không có đủ điện. Chạy hết công suất." khoai tây chiên."
Đánh giá từ dữ liệu cụ thể, Viện Trí tuệ Nhân tạo Đại học Stanford (Trí tuệ nhân tạo lấy con người làm trung tâm) do Li Feifei đứng đầu công bố "Báo cáo chỉ số AI" hàng năm trong báo cáo do đội ngũ công bố vào năm 2022 cho ngành AI thứ 21, nhóm nghiên cứu. Đánh giá cho rằng mức tiêu thụ năng lượng AI chỉ chiếm 0,9% nhu cầu điện toàn cầu trong năm đó và áp lực lên năng lượng và hoàn cảnh là hạn chế. Năm 2023, Cơ quan Năng lượng Quốc tế (IEA) kết luận rằng các trung tâm dữ liệu toàn cầu tiêu thụ khoảng 460 terawatt giờ (TWh) điện vào năm 2022, chiếm 2% nhu cầu điện toàn cầu. Cơ quan này cũng dự đoán đến năm 2026, các trung tâm dữ liệu toàn cầu sẽ tiêu thụ năng lượng. sẽ ở mức thấp nhất là 620 terawatt giờ và cao nhất là 1050 terawatt giờ.
Trên thực tế, ước tính của Cơ quan Năng lượng Quốc tế vẫn còn thận trọng, bởi vì đã có lượng lớn các dự án xoay quanh AI sắp được triển khai và quy mô nhu cầu năng lượng tương ứng vượt xa sức tưởng tượng của họ vào năm 2023.
Ví dụ: dự án Stargate đang được Microsoft và OpenAI lên kế hoạch. Kế hoạch này dự kiến sẽ được triển khai vào năm 2028 và hoàn thành vào khoảng năm 2030. Dự án có kế hoạch xây dựng một siêu máy tính với hàng triệu chip AI chuyên dụng để cung cấp cho OpenAI sức mạnh tính toán chưa từng có và hỗ trợ sự phát triển của nó về trí tuệ nhân tạo, đặc biệt là các mô hình nghiên cứu và phát triển ngôn ngữ lớn. . Kế hoạch này dự kiến tiêu tốn hơn 100 tỷ USD, gấp 100 lần chi phí của các trung tâm dữ liệu lớn hiện nay.
Riêng mức tiêu thụ năng lượng của dự án Stargate đã lên tới 50 terawatt giờ.
Chính vì điều này mà người sáng lập OpenAI Sam Altman đã phát biểu tại Diễn đàn Davos vào tháng 1 năm nay: “Trí tuệ nhân tạo trong tương lai đòi hỏi những đột phá về năng lượng, bởi trí tuệ nhân tạo sẽ tiêu thụ nhiều năng lượng hơn mọi người mong đợi”.
Sau tỷ lệ băm, lĩnh vực thiếu hụt tiếp theo trong ngành AI tăng trưởng nhanh chóng có thể là dữ liệu.
Nói cách khác, tình trạng thiếu dữ liệu chất lượng cao cần thiết cho AI đã trở thành hiện thực.
Hiện tại, từ sự phát triển của GPT, con người về cơ bản đã tìm ra quy luật tăng trưởng khả năng của mô hình ngôn ngữ lớn - tức là bằng cách mở rộng các tham số mô hình và dữ liệu huấn luyện, khả năng của mô hình có thể được cải thiện theo cấp số nhân - và quá trình này không thể được nhìn thấy trong ngắn hạn.
Nhưng vấn đề là dữ liệu mở và chất lượng cao có thể ngày càng trở nên khan hiếm trong tương lai và các sản phẩm AI có thể phải đối mặt với những mâu thuẫn cung cầu về dữ liệu giống như chip và năng lượng.
Đầu tiên là sự gia tăng tranh chấp về quyền sở hữu dữ liệu.
Vào ngày 27 tháng 12 năm 2023, tờ New York Times chính thức khởi kiện OpenAI và Microsoft tại Tòa án quận Liên bang Hoa Kỳ, cáo buộc họ sử dụng hàng triệu bài báo của chính họ để đào tạo mô hình GPT mà không được phép, yêu cầu họ "sao chép trái phép và sử dụng độc nhất " Chúng tôi sẽ phải chịu trách nhiệm về những thiệt hại pháp lý và thực tế hàng tỷ đô la cho công việc của mình" đồng thời sẽ đốt tất cả các mô hình và dữ liệu đào tạo có chứa tài liệu có bản quyền từ The New York Times.
Vào cuối tháng 3, tờ New York Times đã đăng một tuyên bố mới, nhắm mục tiêu không chỉ OpenAI mà còn cả Google và Meta. New York Times cho biết trong tuyên bố này rằng OpenAI đã sử dụng một công cụ nhận dạng giọng nói có tên Whisper để phiên âm các phần giọng nói của lượng lớn video trên YouTube, sau đó tạo văn bản dưới dạng văn bản để huấn luyện GPT-4. Tờ New York Times cho rằng hiện nay việc các công ty lớn sử dụng hành vi trộm cắp nhỏ khi đào tạo các mô hình AI là rất phổ biến và cho biết Google cũng đang thực hiện việc này. Họ cũng chuyển đổi nội dung video YouTube thành văn bản để đào tạo các mô hình lớn của riêng họ. về cơ bản là vi phạm quyền của người sáng tạo nội dung video.
New York Times và OpenAI là “vụ việc về bản quyền AI đầu tiên”. Xét đến mức độ phức tạp của vụ việc và tác động sâu rộng của nó đối với tương lai của ngành nội dung và AI, có thể sẽ không sớm đạt được kết quả. Một trong những kết quả cuối cùng có thể xảy ra là một thỏa thuận ngoài tòa án giữa hai bên, với việc Microsoft và OpenAI giàu có phải trả một khoản bồi thường lớn. Tuy nhiên, nhiều xung đột về bản quyền dữ liệu hơn trong tương lai chắc chắn sẽ làm tăng tổng chi phí của dữ liệu chất lượng cao.
Ngoài ra, với tư cách là công cụ tìm kiếm lớn nhất thế giới, Google cũng tiết lộ rằng họ đang xem xét tính phí cho chức năng tìm kiếm của mình, nhưng mục tiêu tính phí không phải là công chúng mà là các công ty AI.
nguồn: Reuters
Các máy chủ công cụ tìm kiếm của Google lưu trữ lượng lớn nội dung. Thậm chí có thể nói rằng Google lưu trữ tất cả nội dung đã xuất hiện trên tất cả các trang Internet kể từ thế kỷ 21. Các sản phẩm tìm kiếm dựa trên AI hiện tại, chẳng hạn như các sản phẩm ở nước ngoài như Perplexity và trong nước như Kimi và Secret Tower, đều xử lý dữ liệu tìm kiếm thông qua AI rồi xuất ra cho người dùng. Các công cụ tìm kiếm tính phí cho AI, điều này chắc chắn sẽ làm tăng chi phí thu thập dữ liệu.
Trên thực tế, ngoài dữ liệu công khai, những gã khổng lồ AI cũng đang để mắt đến dữ liệu nội bộ không công khai.
Photobucket là một trang web lưu trữ hình ảnh và video có uy tín với 70 triệu người dùng và gần thị phần thị trường ảnh trực tuyến ở Hoa Kỳ vào đầu những năm 2000. Với sự phát triển của mạng xã hội, số lượng người dùng Photobucket giảm đáng kể. Hiện tại, chỉ còn 2 triệu người dùng đang hoạt động (họ phải trả mức phí cao là 399 USD mỗi năm). họ đã đăng ký, họ đã không được sử dụng trong hơn một năm. Tài khoản sẽ được tái chế và quyền sử dụng dữ liệu hình ảnh và video do người dùng tải lên của Photobucket cũng được hỗ trợ. Giám đốc điều hành Photobucket Ted Leonard tiết lộ rằng 1,3 tỷ dữ liệu ảnh và video mà hãng sở hữu là vô cùng quý giá để đào tạo các mô hình AI tổng quát. Anh ấy đang đàm phán với nhiều công ty công nghệ để bán dữ liệu, với mức giá từ 5 xu đến 1 đô la cho mỗi bức ảnh và hơn 1 đô la cho mỗi video, ước tính rằng dữ liệu Photobucket có thể cung cấp trị giá hơn 1 tỷ đô la.
EPOCH, đội ngũ nghiên cứu tập trung vào xu hướng phát triển của trí tuệ nhân tạo, từng công bố báo cáo về dữ liệu cần thiết cho machine learning dựa trên việc sử dụng dữ liệu và tạo ra dữ liệu mới bằng machine learning vào năm 2022, đồng thời xem xét tăng trưởng của tài nguyên máy tính Liệu chúng ta có hết dữ liệu không? Một phân tích về giới hạn của việc mở rộng bộ dữ liệu trong Machine Learning", báo cáo kết luận rằng dữ liệu văn bản chất lượng cao sẽ cạn kiệt trong khoảng thời gian từ tháng 2 năm 2023 đến năm 2026 và dữ liệu hình ảnh sẽ cạn kiệt vào năm 2030. 2060 và 2060. Nếu hiệu quả sử dụng dữ liệu không thể được cải thiện đáng kể hoặc các nguồn dữ liệu mới xuất hiện, xu hướng hiện nay của các mô hình học máy lớn dựa trên các tập dữ liệu lớn có thể chậm lại.
Đánh giá từ tình hình hiện tại khi các gã khổng lồ AI đang mua dữ liệu với giá cao, dữ liệu văn bản chất lượng cao miễn phí về cơ bản đã cạn kiệt, dự đoán của EPOCH 2 năm trước là tương đối chính xác.
Đồng thời, các giải pháp cho nhu cầu “thiếu hụt dữ liệu AI” cũng đang xuất hiện, đó là: Dịch vụ cung cấp dữ liệu AI.
Xác định.ai là một công ty cung cấp dữ liệu tùy chỉnh, thực và chất lượng cao cho các công ty AI.
Ví dụ về các loại dữ liệu mà Xác định.ai có thể cung cấp: https://www.d xác định.ai/datasets
Mô hình kinh doanh của nó là: Các công ty AI cung cấp cho Defined.ai nhu cầu dữ liệu của riêng họ. Ví dụ: về chất lượng hình ảnh, độ phân giải cần thiết để tránh bị mờ, phơi sáng quá mức và nội dung là xác thực. Về nội dung, các công ty AI có thể tùy chỉnh các chủ đề cụ thể dựa trên nhiệm vụ đào tạo của riêng họ, chẳng hạn như ảnh vào ban đêm, hình nón vào ban đêm, bãi đậu xe và biển báo, để cải thiện tỷ lệ nhận dạng của AI trong cảnh đêm. Công chúng có thể nhận nhiệm vụ và công ty sẽ xem xét sau khi chụp ảnh, sau đó những phần đạt yêu cầu quyết toán dựa trên số lượng ảnh. Giá khoảng 1-2 USD cho một bức ảnh chất lượng cao. , 5-7 USD cho một đoạn phim nhiệm vụ hơn 10 giây. Một video chất lượng cao dài hơn 10 phút có giá 100-300 USD và một văn bản là 1 USD cho một nghìn từ. trong đó 20% phí. Cung cấp dữ liệu có thể trở thành một hoạt động kinh doanh cung cấp dịch vụ cộng đồng khác sau khi " đánh dấu dữ liệu ".
Cung cấp nhiệm vụ cho cộng đồng toàn cầu, khích lệ kinh tế, định giá tài sản dữ liệu , lưu thông và bảo vệ quyền riêng tư, mọi người đều có thể tham gia, nghe có vẻ là một danh mục kinh doanh đặc biệt phù hợp với mô hình Web3.
Mục tiêu tường thuật AI từ góc độ phía cung của ngành
Mối lo ngại về tình trạng thiếu chip đã thâm nhập vào ngành công nghiệp crypto, khiến tỷ lệ băm phân tán trở thành danh mục theo dõi AI phổ biến nhất với giá trị vốn hóa thị trường cao nhất cho đến nay.
Vậy nếu mâu thuẫn giữa cung và cầu trong ngành AI về năng lượng và dữ liệu bùng phát trong 1-2 năm tới, thì hiện tại có những dự án liên quan đến tường thuật nào ngành công nghiệp crypto?
Trước tiên hãy xem xét các mục tiêu năng lượng.
Có rất ít dự án năng lượng ra mắt dẫn đầu CEX và chỉ có một Power Ledger (Token Powr).
Được thành lập vào năm 2017, Power Ledger là một nền tảng năng lượng toàn diện dựa trên công nghệ blockchain nhằm mục đích phi tập trung các giao dịch năng lượng, thúc đẩy giao dịch điện trực tiếp của các cá nhân và cộng đồng, hỗ trợ ứng dụng rộng rãi năng lượng tái tạo và đảm bảo tính minh bạch và hiệu quả của các giao dịch. Ban đầu, Power Ledger chạy dựa trên Chuỗi tập đoàn được sửa đổi từ Ethereum . Vào nửa cuối năm 2023, Power Ledger đã cập nhật Sách trắng và ra mắt chuỗi công khai toàn diện của riêng mình , được sửa đổi dựa trên khung kỹ thuật của Solana để hỗ trợ xử lý các giao dịch vi mô tần số cao trong thị trường năng lượng phân tán. Hiện tại việc kinh doanh chính của Power Ledger bao gồm:
- Kinh doanh năng lượng: cho phép người dùng mua bán điện trực tiếp, đặc biệt là từ các nguồn năng lượng tái tạo, ngang hàng.
- Kinh doanh sản phẩm hoàn cảnh: chẳng hạn như kinh doanh tín dụng carbon và chứng chỉ năng lượng tái tạo và tài trợ dựa trên các sản phẩm hoàn cảnh.
- Vận hành chuỗi công khai : Thu hút các nhà phát triển ứng dụng xây dựng ứng dụng trên blockchain Powerledger và phí giao dịch của chuỗi công khai được thanh toán bằng token Powr.
Giá trị vốn hóa thị trường lưu hành hiện tại của dự án Power Ledger là 170 triệu USD và giá trị vốn hóa thị trường lưu hành đầy đủ là 320 triệu USD.
So với các mục tiêu crypto năng lượng, số lượng mục tiêu crypto trong rãnh dữ liệu phong phú hơn.
Tác giả chỉ liệt kê các dự án theo dõi dữ liệu mà tôi hiện đang quan tâm và đã ra mắt ít nhất một trong đó các CEX của Binance , OKX và Coinbase và chúng được sắp xếp từ thấp đến cao theo FDV:
1.Streamr – DỮ LIỆU
Đề xuất giá trị của Streamr là xây dựng mạng dữ liệu thời gian thực phi tập trung cho phép người dùng tự do giao dịch và chia sẻ dữ liệu trong khi vẫn duy trì toàn quyền kiểm soát dữ liệu của họ. Thông qua thị trường dữ liệu của mình, Streamr hy vọng có thể cho phép các nhà sản xuất dữ liệu bán luồng dữ liệu trực tiếp cho người tiêu dùng quan tâm mà không cần qua trung gian, từ đó giảm chi phí và tăng hiệu quả.
Nguồn: https://streamr.network/hub/projects
Trong trường hợp hợp tác thực tế, Streamr hợp tác với DIMO, một dự án phần cứng xe Web3 khác, để thu thập nhiệt độ, áp suất không khí và dữ liệu khác thông qua các cảm biến phần cứng DIMO gắn trên xe để tạo thành luồng dữ liệu thời tiết và truyền nó đến các tổ chức có nhu cầu.
So với các dự án dữ liệu khác, Streamr tập trung nhiều hơn vào dữ liệu từ Internet of Things và cảm biến phần cứng. Ngoài dữ liệu phương tiện DIMO nêu trên, các dự án khác bao gồm luồng dữ liệu giao thông thời gian thực của Helsinki. Do đó, token dự án DATA của Streamr đã từng tăng gấp đôi giá chỉ trong một ngày vào tháng 12 năm ngoái, khi khái niệm Depin đang ở thời điểm nóng nhất.
Giá trị vốn hóa thị trường lưu hành hiện tại của dự án Streamr là 44 triệu USD và giá trị vốn hóa thị trường lưu hành đầy đủ là 58 triệu USD.
2. Covalent – CQT
Không giống như các dự án dữ liệu khác, Covalent cung cấp dữ liệu blockchain . Mạng cộng Covalent đọc dữ liệu từ nút blockchain thông qua RPC, sau đó xử lý và sắp xếp dữ liệu để tạo cơ sở dữ liệu truy vấn hiệu quả. Bằng cách này, người dùng Covalent có thể nhanh chóng truy xuất thông tin họ cần mà không cần phải thực hiện các truy vấn phức tạp trực tiếp từ nút blockchain . Loại dịch vụ này còn được gọi là "lập chỉ mục dữ liệu blockchain ".
Khách hàng của Covalent chủ yếu là B-side, trong đó các dự án Dapp, chẳng hạn như nhiều Defi khác nhau, cũng như nhiều công ty crypto tập trung, chẳng hạn như Consensys (công ty mẹ của Metamask), CoinGecko (một trạm thị trường tài sản crypto có tiếng ), Rotki (công cụ thuế), Rainbow ( crypto), v.v. Ngoài ra, Fidelity, một gã khổng lồ trong ngành tài chính truyền thống và Ernst & Young, bốn công ty kế toán lớn, cũng là khách hàng của Covalent . Theo dữ liệu được Covalent tiết lộ chính thức , thu nhập từ dịch vụ dữ liệu của dự án đã vượt The Graph, dự án dẫn đầu trong cùng lĩnh vực.
Do tính toàn vẹn, cởi mở, xác thực và tính chất thời gian thực của dữ liệu trên Chuỗi , ngành Web3 dự kiến sẽ trở thành nguồn dữ liệu chất lượng cao cho các kịch bản AI được phân đoạn và "các mô hình AI nhỏ" cụ thể. Với tư cách là nhà cung cấp dữ liệu , Covalent đã bắt đầu cung cấp dữ liệu cho nhiều tình huống AI khác nhau và đã đưa ra dữ liệu có cấu trúc có thể xác minh dành riêng cho AI.
Nguồn: https://www.covalenthq.com/solutions/decentralized-ai/
Ví dụ: nó cung cấp dữ liệu dữ liệu SmartWales, một nền tảng giao dịch thông minh Covalent Chuỗi và sử dụng AI để xác định các mô hình và địa chỉ giao dịch có lợi nhuận; Phân tích.
Hiện tại, các kịch bản chính cho dịch vụ dữ liệu trên Chuỗi do Covalent cung cấp vẫn mang tính tài chính. Tuy nhiên, với sự khái quát hóa của các sản phẩm và loại dữ liệu Web3, các kịch bản sử dụng dữ liệu trên Chuỗi cũng sẽ được mở rộng hơn nữa.
Giá trị vốn hóa thị trường lưu thông hiện tại của dự án Covalent là 150 triệu USD và giá trị vốn hóa thị trường lưu thông đầy đủ là 235 triệu USD. So với The Graph, một dự án chỉ số dữ liệu blockchain trong cùng lĩnh vực, nó có lợi thế định giá tương đối rõ ràng.
3.Hivemapper – Em yêu
Trong số tất cả các tài liệu dữ liệu, dữ liệu video thường có đơn giá cao nhất. Hivemapper có thể cung cấp dữ liệu bao gồm thông tin video và bản đồ cho các công ty AI. Bản thân Hivemapper là một dự án lập bản đồ toàn cầu phi tập trung nhằm tạo ra một hệ thống bản đồ chi tiết, năng động và dễ tiếp cận thông qua công nghệ blockchain và sự đóng góp của cộng đồng. Người tham gia có thể thu thập dữ liệu bản đồ thông qua camera hành trình và thêm dữ liệu đó vào mạng dữ liệu Hivemapper mã nguồn mở , đồng thời nhận phần thưởng dựa trên sự đóng góp của họ trong token dự án HONEY. Để cải thiện hiệu ứng mạng và giảm chi phí tương tác, Hivemapper được xây dựng trên Solana .
Hivemapper được thành lập lần đầu tiên vào năm 2015. Viễn cảnh mong đợi ban đầu là sử dụng máy bay không người lái để tạo bản đồ, nhưng sau đó nhận thấy mô hình này khó mở rộng nên đã chuyển sang sử dụng máy ghi âm lái xe và điện thoại thông minh để thu thập dữ liệu địa lý, giảm chi phí tạo ra bản đồ toàn cầu .
So với phần mềm bản đồ và chế độ xem phố như Google Maps, Hivemapper có thể mở rộng phạm vi phủ sóng bản đồ một cách hiệu quả hơn, duy trì sự mới mẻ của cảnh bản đồ thực và cải thiện chất lượng video thông qua các mạng khích lệ và mô hình cung cấp nguồn lực từ cộng đồng.
Trước khi nhu cầu dữ liệu của AI bùng nổ, khách hàng chính của Hivemapper bao gồm lĩnh vực lái xe tự hành của ngành công nghiệp ô tô, các công ty dịch vụ định vị, chính phủ, công ty bảo hiểm và bất động sản, v.v. Giờ đây, Hivemapper có thể cung cấp cho AI và các mô hình lớn nhiều loại dữ liệu về đường và hoàn cảnh thông qua API thông qua đầu vào của các luồng dữ liệu đặc điểm đường và hình ảnh được cập nhật liên tục, các mô hình AI và ML sẽ có thể chuyển đổi dữ liệu tốt hơn thành các khả năng và khả năng thực thi được cải thiện. Nhiệm vụ liên quan đến vị trí địa lý và phán đoán trực quan.
Nguồn dữ liệu: https://hivemapper.com/blog/diversify-ai-computer-vision-models-with-global-road-imagery-map-data/
Giá trị vốn hóa thị trường lưu hành hiện tại của dự án Hivemapper-Honey là 120 triệu USD và giá trị vốn hóa thị trường lưu hành đầy đủ là 496 triệu USD.
Ngoài ba dự án trên, các dự án theo dõi dữ liệu bao gồm The Graph – GRT (giá trị vốn hóa thị trường 3,2 tỷ USD, FDV là 3,7 tỷ USD), có việc kinh doanh tương tự như Covalent và cũng cung cấp dịch vụ lập chỉ mục dữ liệu blockchain và Ocean Protocol – OCEAN (giá trị vốn hóa thị trường lưu thông 670 triệu đô la, FDV 1,45 tỷ đô la, dự án này sẽ sớm được sáp nhập với Fetch.ai và SingularityNET , token sẽ được chuyển đổi thành ASI), một giao thức mã nguồn mở được thiết kế để thúc đẩy trao đổi và kiếm tiền từ dữ liệu và các dịch vụ liên quan đến dữ liệu, kết nối người tiêu dùng dữ liệu với nhà cung cấp dữ liệu để chia sẻ dữ liệu mà vẫn đảm bảo sự tin cậy, minh bạch và truy xuất nguồn gốc.
Góc nhìn thứ hai của câu chuyện về AI: GPT xuất hiện trở lại trong giây lát và trí tuệ nhân tạo nói chung xuất hiện
Theo tác giả, năm đầu tiên của “đường đua AI” trong ngành công nghiệp crypto là năm 2023, khi GPT gây chấn động thế giới về sự gia tăng đột biến của các dự án AI crypto phần lớn là “hậu quả nóng bỏng” do sự phát triển bùng nổ của AI mang lại. ngành công nghiệp.
Mặc dù các khả năng của GPT4, turbo, v.v. đã liên tục được nâng cấp sau GPT3.5, cũng như khả năng tạo video đáng kinh ngạc của Sora, bao gồm cả sự phát triển nhanh chóng của các mô hình ngôn ngữ lớn ngoài OpenAI, nhưng không thể phủ nhận rằng tiến bộ công nghệ của AI đã mang đến cho công chúng Tác động nhận thức đang suy yếu, con người đang dần sử dụng các công cụ AI và việc thay thế công việc trên quy mô lớn dường như vẫn chưa xảy ra.
Vậy liệu trong tương lai sẽ có một “khoảnh khắc GPT” nữa trong lĩnh vực AI với sự phát triển vượt bậc của AI khiến dư luận chấn động và khiến mọi người nhận ra rằng cuộc sống và công việc của họ sẽ bị thay đổi theo đó?
Thời điểm này có thể là sự xuất hiện của trí tuệ nhân tạo tổng hợp (AGI).
AGI đề cập đến thực tế là máy móc có khả năng nhận thức toàn diện tương tự như con người và có thể giải quyết nhiều vấn đề phức tạp chứ không chỉ nhiệm vụ cụ thể. Hệ thống AGI có các khả năng như tư duy trừu tượng ở mức độ cao, kiến thức bối cảnh sâu rộng, lý luận thông thường và hiểu biết nhân quả trong mọi lĩnh vực cũng như học tập chuyển giao liên ngành. Thành tích của AGI không thể phân biệt được với những người giỏi nhất trong các lĩnh vực khác nhau, và xét về năng lực toàn diện thì nó hoàn toàn vượt qua những nhóm người giỏi nhất.
Trên thực tế, cho dù nó được trình bày trong tiểu thuyết khoa học viễn tưởng, trò chơi, tác phẩm điện ảnh và truyền hình hay sự mong đợi của công chúng sau sự phổ biến nhanh chóng của GPT, công chúng từ lâu đã mong đợi sự xuất hiện của AGI vượt qua trình độ nhận thức của con người. Nói cách khác, bản thân GPT là sản phẩm hàng đầu của AGI và là phiên bản tiên tri của trí tuệ nhân tạo nói chung.
Lý do GPT có sức mạnh công nghiệp và tác động tâm lý lớn như vậy là do tốc độ và hiệu suất triển khai của nó vượt qua sự mong đợi của công chúng: mọi người không ngờ rằng một hệ thống trí tuệ nhân tạo có thể hoàn thành bài kiểm tra Turing đã thực sự xuất hiện và nhanh đến vậy. .
Trên thực tế, trí tuệ nhân tạo (AGI) có thể một lần nữa lại có sự bất ngờ của “khoảnh khắc GPT” sau 1-2 năm nữa: con người mới thích nghi với sự hỗ trợ của GPT và họ thấy rằng AI không còn chỉ là một trợ lý mà nó có thể thậm chí còn hoàn thành những nhiệm vụ cực đoan một cách độc lập, công việc sáng tạo và đầy thử thách nhất, bao gồm cả những vấn đề đã khiến các nhà khoa học hàng đầu của nhân loại mắc kẹt trong nhiều thập kỷ.
Vào ngày 8 tháng 4 năm nay, Musk đã nhận lời phỏng vấn với Nicolai Tangen, giám đốc đầu tư của Quỹ tài sản có chủ quyền Na Uy và nói về thời điểm AGI xuất hiện.
Ông nói: “Nếu AGI được định nghĩa là thông minh hơn phần thông minh nhất của con người thì tôi cho rằng nó có khả năng xuất hiện vào năm 2025”.
Nói cách khác, theo suy đoán của hắn, nhiều nhất phải một năm rưỡi nữa AGI mới tới. Tất nhiên, anh ấy bổ sung thêm một điều kiện tiên quyết, đó là “nếu sức mạnh và phần cứng có thể theo kịp”.
Lợi ích của sự ra đời của AGI là rõ ràng.
Điều đó có nghĩa là năng suất của con người sẽ có một bước tiến lớn lượng lớn các vấn đề nghiên cứu khoa học đã khiến chúng ta mắc kẹt trong nhiều thập kỷ sẽ được giải quyết. Nếu chúng ta định nghĩa “bộ phận thông minh nhất của nhân loại” là cấp độ của những người đoạt giải Nobel, điều đó có nghĩa là chỉ cần có đủ năng lượng, tỷ lệ băm và dữ liệu, chúng ta có thể có vô số “người đoạt giải Nobel” làm việc không mệt mỏi suốt ngày đêm. những vấn đề khoa học khó khăn nhất.
Trên thực tế, những người đoạt giải Nobel không hiếm như vài trăm triệu người. Phần lớn họ đều ở đẳng cấp giáo sư đại học hàng đầu về năng lực và trí thông minh. Tuy nhiên, nhờ xác suất và may mắn nên họ đã chọn đúng hướng. tiếp tục thực hiện và đạt được kết quả. Những người cùng trình độ với ông, những đồng nghiệp xuất sắc không kém của ông, có lẽ cũng đã đoạt được giải Nobel trong vũ trụ song song của nghiên cứu khoa học. Đáng tiếc là vẫn chưa đủ nhân lực với các giáo sư đại học hàng đầu và người tham gia nghiên cứu khoa học đột phá nên tốc độ “đi đúng hướng nghiên cứu khoa học” còn rất chậm.
Với AGI, nếu năng lượng và tỷ lệ băm được cung cấp đầy đủ, chúng ta có thể có vô số AGI cấp "đoạt giải Nobel" để tiến hành khám phá chuyên sâu theo bất kỳ hướng đột phá nghiên cứu khoa học nào có thể và tốc độ cải tiến công nghệ sẽ nhanh hơn hàng chục lần. Sự cải tiến của công nghệ sẽ khiến các nguồn tài nguyên mà hiện nay chúng ta cho rằng là rất đắt đỏ và khan hiếm sẽ tăng lên hàng trăm lần trong vòng 10 đến 20 năm, như sản xuất lương thực, vật liệu mới, thuốc mới, giáo dục trình độ cao, v.v., và chi phí việc đạt được những thứ này cũng sẽ giảm theo cấp số nhân. Chúng ta đã có thể nuôi sống một lượng dân số lớn hơn với ít tài nguyên hơn và tài sản bình quân đầu người tăng lên nhanh chóng.
Biểu đồ xu hướng tổng GDP toàn cầu, nguồn dữ liệu: Ngân hàng Thế giới
Điều này nghe có vẻ hơi giật gân. Hãy xem hai ví dụ mà tác giả cũng đã sử dụng trong các báo cáo nghiên cứu trước đây về IO.NET:
- Năm 2018, người đoạt giải Nobel Hóa học Francis Arnold phát biểu tại lễ trao giải: “Ngày nay chúng ta có thể đọc, viết và chỉnh sửa bất kỳ chuỗi DNA nào trong các ứng dụng thực tế, nhưng chúng ta vẫn chưa thể soạn thảo nó. Năm năm sau bài phát biểu của ông, vào năm 2023, các nhà nghiên cứu”. từ Đại học Stanford và công ty khởi nghiệp AI ở Thung lũng Silicon, Salesforce Research đã xuất bản một bài báo về "Công nghệ sinh học tự nhiên". Họ đã sử dụng một mô hình ngôn ngữ lớn được tinh chỉnh dựa trên GPT3 để đi từ 0 đến Một triệu protein mới đã được tạo ra và hai protein có hoàn toàn khác nhau. nhưng cả hai đều có khả năng diệt khuẩn, được kỳ vọng sẽ trở thành giải pháp chống lại vi khuẩn bên cạnh kháng sinh. Nói cách khác: với sự trợ giúp của AI, nút thắt trong việc “sáng tạo” protein đã được phá bỏ.
- Trước đây, thuật toán trí tuệ nhân tạo AlphaFold đã dự đoán cấu trúc của gần như toàn bộ 214 triệu protein trên trái đất trong vòng 18 tháng. Kết quả này gấp hàng trăm lần công sức của tất cả các nhà sinh học cấu trúc con người trước đây.
Sự thay đổi đang diễn ra và sự xuất hiện của AGI sẽ đẩy nhanh quá trình hơn nữa.
Mặt khác, những thách thức do sự ra đời của AGI mang lại cũng rất lớn.
AGI sẽ không chỉ thay thế lượng lớn lao động trí óc mà các nhà cung cấp dịch vụ thủ công hiện cho rằng“ít bị ảnh hưởng bởi AI” cũng sẽ bị ảnh hưởng bởi việc giảm chi phí sản xuất do sự trưởng thành của công nghệ robot và sự phát triển của vật liệu mới mang lại. và sẽ bị ảnh hưởng bởi máy móc. Chiếm tỷ lệ vị trí lao động được thay thế bằng phần mềm sẽ tăng nhanh.
Vào thời điểm đó, hai vấn đề tưởng chừng như rất xa vời sẽ sớm xuất hiện:
- Vấn đề việc làm và thu nhập đối với lượng lớn người thất nghiệp
- Trong một thế giới mà AI có mặt ở khắp mọi nơi, làm sao để phân biệt giữa AI và con người?
Worldcoin\Worldchain đang cố gắng cung cấp một giải pháp, đó là sử dụng hệ thống UBI (Thu thập cơ bản phổ quát) để cung cấp thu nhập cơ bản cho công chúng và sử dụng sinh trắc học dựa trên mống mắt để phân biệt con người với AI.
Trên thực tế, UBI phân phát tiền cho tất cả mọi người không phải là một lâu đài trên không nếu không có thực tiễn thực tế. Các quốc gia như Phần Lan và Anh đã thực hiện thu thập cơ bản phổ quát, và các đảng chính trị ở Canada, Tây Ban Nha, Ấn Độ và các quốc gia khác đang tích cực Đề án thúc đẩy. các thí nghiệm liên quan.
Ưu điểm của phân phối UBI dựa trên mô hình nhận dạng sinh trắc học + blockchain là hệ thống này có tính toàn cầu và có phạm vi phủ sóng rộng hơn đối với người dân. Ngoài ra, các mô hình kinh doanh khác có thể được xây dựng dựa trên mạng lưới người dùng được mở rộng thông qua phân phối thu nhập. dịch vụ (Defi), mạng xã hội, cung cấp nhiệm vụ cộng đồng, v.v., hình thành sự hợp tác kinh doanh trong mạng, đó là lý do tại sao
Một trong những mục tiêu tương ứng về tác động do sự xuất hiện của AGI mang lại là Worldcoin -WLD, với giá trị vốn hóa thị trường lưu hành là 1,03 tỷ USD và giá trị vốn hóa thị trường lưu hành đầy đủ là 47,2 tỷ USD.
Rủi ro và sự không chắc chắn trong suy diễn tường thuật
Bài viết này khác với nhiều báo cáo nghiên cứu về dự án và theo dõi do Mint Ventures phát hành trước đây. Suy diễn và dự đoán của câu chuyện mang tính chủ quan cao. Độc giả chỉ nên coi nội dung của bài viết này như một cuộc thảo luận khác nhau chứ không phải là một dự đoán về vấn đề. tương lai. Suy diễn luận tường thuật nêu trên của tác giả gặp nhiều bất ổn, dẫn đến những phỏng đoán sai lầm. Rủi ro hoặc yếu tố ảnh hưởng này bao gồm nhưng không giới hạn ở:
Năng lượng: Mức tiêu thụ năng lượng giảm nhanh do thay thế GPU
Mặc dù nhu cầu năng lượng xung quanh AI đã tăng vọt, các nhà sản xuất chip do NVIDIA đại diện đang cung cấp sức mạnh tính toán cao hơn với mức tiêu thụ điện năng thấp hơn thông qua nâng cấp phần cứng liên tục. Ví dụ: vào tháng 3 năm nay, NVIDIA đã phát hành hai tích hợp thẻ máy tính AI thế hệ mới GB200. sử dụng GPU và CPU Grace. Hiệu suất đào tạo của nó gấp 4 lần so với GPU AI chính H100 thế hệ trước, hiệu suất suy luận của nó gấp 7 lần so với H100 và mức tiêu thụ năng lượng cần thiết chỉ bằng 1/4 H100. Tất nhiên, bất chấp điều này, mong muốn của mọi người về sức mạnh từ AI vẫn còn lâu mới kết thúc khi mức tiêu thụ năng lượng của đơn vị giảm và khi các kịch bản và nhu cầu ứng dụng AI mở rộng hơn nữa, tổng mức tiêu thụ năng lượng thực sự có thể tăng.
Về mặt dữ liệu: Q* có kế hoạch triển khai “dữ liệu tự tạo”
Luôn có một dự án được đồn đại là "Q*" trong OpenAI, dự án này đã được đề cập trong một tin nhắn nội bộ do OpenAI gửi cho nhân viên. Theo Reuters dẫn lời người trong nội bộ của OpenAI, đây có thể là một bước đột phá của OpenAI trong việc theo đuổi siêu trí tuệ/trí tuệ nhân tạo nói chung (AGI). Q* không chỉ có thể sử dụng khả năng trừu tượng của mình để giải các bài toán chưa từng thấy trước đây mà còn có thể tự tạo dữ liệu dùng để huấn luyện các mô hình lớn mà không cần dữ liệu trong thế giới thực. Nếu tin đồn này là sự thật, nút thắt do thiếu dữ liệu chất lượng cao trong đào tạo mô hình lớn AI sẽ được giải quyết.
AGI sắp ra mắt: Nỗi lo tiềm ẩn của OpenAI
Vẫn chưa biết liệu AGI có đến vào năm 2025 như Musk nói hay không nhưng đó chỉ là vấn đề thời gian. Tuy nhiên, vì Worldcoin là người hưởng lợi trực tiếp từ câu chuyện về sự ra đời của AGI, mối quan tâm lớn nhất có thể đến từ OpenAI. Sau cùng, nó được công nhận là “Token bóng OpenAI”.
Vào sáng sớm ngày 14 tháng 5, OpenAI đã trình diễn hiệu suất của GPT-4o mới nhất và 19 phiên bản khác nhau của các mô hình ngôn ngữ lớn trong điểm số nhiệm vụ toàn diện tại hội nghị ra mắt sản phẩm mới mùa xuân. Chỉ tính riêng bảng, GPT-4o đã đạt 1310 điểm. và điểm trực quan là 1310. Nó có vẻ cao hơn rất nhiều so với những cái sau, nhưng xét về tổng điểm thì nó chỉ cao hơn 4,5% so với vị trí thứ hai là GPT4 turbo, cao hơn 4,9% so với vị trí thứ tư là Gemini 1.5 Pro của Google, và cao hơn 4,9% so với vị trí thứ năm là Claude 3 Opus của Anthropic tăng 5,1%.
Chỉ hơn một năm trôi qua kể từ khi GPT3.5 gây chấn động thế giới khi ra mắt, các đối thủ của OpenAI đã đuổi kịp vị trí rất gần (mặc dù GPT5 vẫn chưa ra mắt và dự kiến ra mắt trong năm nay. Liệu OpenAI có duy trì được vị thế của mình hay không). khả năng cạnh tranh trong tương lai? Vị trí dẫn đầu ngành của chính nó, câu trả lời dường như đang trở nên mờ nhạt. Nếu lợi thế dẫn đầu và địa vị của OpenAI bị giảm sút hoặc thậm chí bị vượt qua, thì giá trị tường thuật của Worldcoin với tư cách là token bóng tối của OpenAI cũng sẽ giảm.
Ngoài ra, ngoài giải pháp xác thực mống mắt của Worldcoin , ngày càng có nhiều đối thủ cạnh tranh bắt đầu tham gia vào thị trường này, chẳng hạn như dự án quét ID lòng bàn tay Humanity Protocol vừa công bố hoàn thành vòng tài trợ mới trị giá 30 triệu USD. định giá 1 tỷ đô la Mỹ và Phòng thí nghiệm LayerZero. Nó cũng được thông báo rằng nó sẽ chạy trên Humanity và tham gia mạng lưới nút xác thực, sử dụng bằng chứng ZK để xác thực thông tin xác thực.
Phần kết luận
Cuối cùng, mặc dù tác giả đã suy diễn câu chuyện tiếp theo của con đường AI, nhưng con đường AI khác với những con đường có nguồn gốc crypto như DeFi. Nó là sản phẩm của cơn sốt AI tràn vào cộng đồng tiền điện tử. Nhiều dự án hiện tại xét về mặt mô hình kinh doanh. Nhiều dự án giống meme có chủ đề AI hơn (ví dụ: Rndr tương tự như meme của NVIDIA Worldcoin tương tự như meme Readers của OpenAI). nên ứng xử một cách thận trọng.
