Tác giả: PonderingDurian, nhà nghiên cứu tại Delphi Digital
Biên tập: Pzai, Foresight News
Do bản chất của crypto là phần mềm mã nguồn mở với cơ chế khích lệ kinh tế tích hợp, và AI đang lật đổ cách viết phần mềm, nên AI sẽ có ảnh hưởng lớn đến toàn bộ lĩnh vực blockchain.
Chồng AI x Crypto
DeAI: Cơ hội và thách thức
Theo tôi, thách thức lớn nhất mà DeAI đối mặt là ở tầng hạ tầng, vì xây dựng các mô hình cơ bản cần nguồn vốn lớn và quy mô dữ liệu và tính toán cũng mang lại lợi nhuận cao.
Xét đến định luật mở rộng, các công ty công nghệ lớn có lợi thế bẩm sinh: trong giai đoạn Web2, họ đã thu được lợi nhuận độc quyền từ việc tập hợp nhu cầu của người tiêu dùng, và trong suốt một thập kỷ giảm giá, họ đã tái đầu tư những lợi nhuận này vào hạ tầng điện toán đám mây, và bây giờ, các ông lớn Internet đang cố gắng chiếm lĩnh thị trường AI bằng cách kiểm soát dữ liệu và tính toán (yếu tố then chốt của AI):
So sánh khối lượng token của các mô hình lớn
Do tính chất tốn kém vốn và yêu cầu băng thông lớn của việc đào tạo quy mô lớn, các siêu cụm thống nhất vẫn là lựa chọn tối ưu - cung cấp cho các công ty công nghệ lớn những mô hình đóng nguồn có hiệu suất tốt nhất - họ dự định cho thuê những mô hình này với lợi nhuận độc quyền và tái đầu tư lợi nhuận vào các sản phẩm tiếp theo của mỗi thế hệ.
Tuy nhiên, đã được chứng minh rằng hệ thống bảo vệ trong lĩnh vực AI nông cạn hơn so với các hiệu ứng mạng Web2, các mô hình tiên phong hàng đầu nhanh chóng mất giá trị so với lĩnh vực này, đặc biệt là khi Meta áp dụng "chính sách đất cháy", đầu tư hàng tỷ đô la để phát triển các mô hình tiên phong mã nguồn mở như Llama 3.1 đạt mức SOTA.
Điểm số của các mô hình lớn Llama 3
Ở điểm này, kết hợp với các nghiên cứu mới nổi về các phương pháp đào tạo phân tán có độ trễ thấp, có thể sẽ làm cho (một phần) các mô hình kinh doanh tiên phong trở nên hàng hóa - khi giá thông minh giảm, cạnh tranh sẽ (ít nhất một phần) chuyển từ các siêu cụm phần cứng (có lợi cho các công ty công nghệ lớn) sang đổi mới phần mềm (hơi có lợi cho mã nguồn mở/crypto).
Biểu đồ phân bố chỉ số năng lực (chất lượng) - giá đào tạo
Xét đến hiệu quả tính toán của kiến trúc "chuyên gia hỗn hợp" và tổng hợp/định tuyến mô hình lớn, chúng ta có thể đối mặt không chỉ với một thế giới với 3-5 mô hình khổng lồ, mà là một thế giới由hàng triệu mô hình với các trao đổi chi phí/hiệu suất khác nhau. Một mạng lưới thông minh (tổ ong) tương tác lẫn nhau.
Đây là một vấn đề phối hợp khổng lồ: blockchain và cơ chế khích lệ crypto nên có thể giải quyết vấn đề này rất tốt.
Các lĩnh vực đầu tư DeAI cốt lõi
Phần mềm đang nuốt chửng thế giới. AI đang nuốt chửng phần mềm. Và AI chủ yếu là dữ liệu và tính toán.
Delphi lạc quan về các thành phần trong chồng này:
Chồng AI x Crypto đơn giản hóa
Hạ tầng
Do AI được thúc đẩy bởi dữ liệu và tính toán, hạ tầng DeAI nhằm mục đích thu thập dữ liệu và tính toán một cách hiệu quả nhất có thể, thường sử dụng cơ chế khích lệ crypto. Như đã đề cập trước đây, đây là phần cạnh tranh thách thức nhất, nhưng xét đến quy mô thị trường cuối cùng, đây cũng có thể là phần mang lại lợi nhuận cao nhất.
Tính toán
Cho đến nay, các giao thức đào tạo phân tán và thị trường GPU vẫn bị hạn chế bởi độ trễ, nhưng họ hy vọng sẽ phối hợp các phần cứng không đồng nhất tiềm năng, cung cấp dịch vụ tính toán theo yêu cầu với chi phí thấp hơn cho những người bị loại khỏi các giải pháp tích hợp của các ông lớn. Các công ty như Gensyn, Prime Intellect và Neuromesh đang thúc đẩy sự phát triển của việc đào tạo phân tán, trong khi io.net, Akash, Aethir đang thực hiện việc suy luận giá rẻ gần với cạnh.
Phân bố vị trí sinh thái của các dự án dựa trên cung cấp tổng hợp
Dữ liệu
Trong một thế giới thông minh vô tận dựa trên các mô hình nhỏ hơn và chuyên nghiệp hơn, giá trị và mức độ thương mại hóa của tài sản dữ liệu ngày càng cao.
Cho đến nay, DePIN đã được ca ngợi rộng rãi phần lớn vì có thể xây dựng mạng lưới phần cứng với chi phí thấp hơn so với các doanh nghiệp tốn kém vốn (như các công ty viễn thông). Tuy nhiên, thị trường tiềm năng lớn nhất của DePIN sẽ xuất hiện trong việc thu thập các tập dữ liệu mới, những tập dữ liệu này sẽ được đưa vào các hệ thống thông minh trên chuỗi (các giao thức đại lý sẽ được thảo luận sau).
Trong thế giới này, thị trường tiềm năng lớn nhất trên thế giới - lao động - đang được thay thế bằng dữ liệu và tính toán. Trong thế giới này, hạ tầng DeAI cung cấp cho những người không phải là kỹ thuật một con đường để chiếm lĩnh các phương tiện sản xuất và đóng góp vào nền kinh tế mạng sắp tới.
Middleware
Mục tiêu cuối cùng của DeAI là đạt được tính có thể tổ hợp tính toán hiệu quả. Giống như các khối lego tài chính của DeFi, DeAI bù đắp cho sự thiếu hụt về hiệu suất tuyệt đối của ngày nay thông qua tính có thể tổ hợp không cần phép, khuyến khích hệ sinh thái mở của các nguyên tố phần mềm và tính toán tăng trưởng lãi kép theo thời gian, hy vọng sẽ vượt qua các nguyên tố phần mềm và tính toán hiện có.
Nếu Google là cực của "tích hợp", thì DeAI đại diện cho cực của "mô-đun hóa". Như Clayton Christensen đã cảnh báo, trong các ngành mới nổi, các phương pháp tích hợp thường dẫn đầu bằng cách giảm ma sát trong chuỗi giá trị, nhưng khi lĩnh vực trưởng thành, các chuỗi giá trị mô-đun sẽ chiếm ưu thế thông qua việc tăng cường cạnh tranh và hiệu quả chi phí ở các tầng trong chồng:
AI tích hợp vs mô-đun hóa
Chúng tôi rất lạc quan về một số loại hình quan trọng để thực hiện tầm nhìn mô-đun hóa này:
Định tuyến
Trong một thế giới thông minh bị phân mảnh, làm thế nào để chọn đúng mô hình và thời điểm với giá tốt nhất? Các trung tâm tập hợp phía cầu luôn nắm bắt giá trị (xem Lý thuyết tập hợp), và chức năng định tuyến là then chốt để tối ưu hóa đường cong Pareto của hiệu suất và chi phí trong thế giới thông minh mạng:
Bittensor đã dẫn đầu trong sản phẩm thế hệ đầu tiên, nhưng cũng xuất hiện nhiều đối thủ cạnh tranh chuyên biệt.
Allora tổ chức các cuộc thi giữa các mô hình khác nhau trong các "chủ đề" khác nhau theo cách "nhận thức ngữ cảnh" và tự hoàn thiện theo thời gian, cung cấp thông tin cho các dự đoán trong tương lai dựa trên độ chính xác lịch sử trong các điều kiện cụ thể.
Mục tiêu của Morpheus là trở thành "định tuyến phía cầu" cho các trường hợp sử dụng Web3 -本质上là một đại lý mã nguồn mở địa phương có thể nắm bắt được ngữ cảnh liên quan của người dùng và có thể định tuyến các truy vấn một cách hiệu quả thông qua các thành phần mới nổi của cơ sở hạ tầng "tính toán có thể tổ hợp" của DeFi hoặc Web3, như một "Apple Intelligence".
Các giao thức tương tác đại lý, như Theoriq và Autonolas, nhằm đẩy mạnh định tuyến mô-đun hóa tối đa, biến hệ sinh thái có thể tổ hợp, phức hợp của các đại lý hoặc thành phần linh hoạt thành một hệ thống dịch vụ trên chuỗi hoàn toàn chín muồi.
Tóm l
So sánh bộ xử lý phụ
Ở mức độ cao hơn, bộ xử lý phụ là rất quan trọng đối với sự thông minh của các hợp đồng thông minh - cung cấp các giải pháp tương tự như "kho dữ liệu" để truy vấn cho trải nghiệm trên chuỗi cá nhân hóa hơn, hoặc xác minh liệu một suy luận nhất định có được hoàn thành đúng hay không.
Mạng TEE (Thực thi đáng tin cậy), như Super, Phala và Marlin, đang ngày càng trở nên phổ biến gần đây do tính thực dụng và khả năng chứa các ứng dụng quy mô lớn của chúng.
Tổng thể, bộ xử lý phụ là rất quan trọng để kết hợp các blockchain có tính xác định cao nhưng hiệu suất thấp với các thực thể thông minh có hiệu suất cao nhưng xác suất. Không có bộ xử lý phụ, AI sẽ không xuất hiện trong thế hệ blockchain này.
Các biện pháp khuyến khích nhà phát triển
Một trong những vấn đề lớn nhất của phát triển AI nguồn mở là thi缺vắng các cơ chế khuyến khích để làm cho nó bền vững. Phát triển AI rất tốn kém về vốn, cơ hội chi phí của việc tính toán và công việc tri thức AI cũng rất cao. Nếu không có các biện pháp khuyến khích thích hợp để thưởng cho các đóng góp nguồn mở, lĩnh vực này sẽ không thể tránh khỏi việc bị các siêu máy tính tư bản chủ nghĩa vượt qua.
Từ Sentiment đến Pluralis, Sahara AI và Mira, tất cả các dự án này đều nhằm mục đích khởi động mạng, cho phép các mạng cá nhân phân tán đóng góp vào trí thông minh mạng, đồng thời cung cấp các khuyến khích thích hợp.
Thông qua việc bù đắp các mô hình kinh doanh, tốc độ lãi kép của nguồn mở nên tăng lên - cung cấp cho các nhà phát triển và nhà nghiên cứu AI một lựa chọn toàn cầu bên ngoài các công ty công nghệ lớn, và hy vọng sẽ được thưởng xứng đáng dựa trên giá trị họ tạo ra.
Mặc dù rất khó để đạt được điều này và cạnh tranh ngày càng gay gắt, nhưng tiềm năng thị trường ở đây là rất lớn.
Mô hình GNN
Các mô hình ngôn ngữ lớn phân chia các mẫu trong các thư viện văn bản lớn và học cách dự đoán từ tiếp theo, trong khi mạng thần kinh đồ thị (GNN) xử lý, phân tích và học các dữ liệu cấu trúc đồ thị. Do dữ liệu trên chuỗi chủ yếu由các tương tác phức tạp giữa người dùng và hợp đồng thông minh tạo thành, nói cách khác, đó là một đồ thị, vì vậy GNN dường như là một lựa chọn hợp lý để hỗ trợ các trường hợp sử dụng AI trên chuỗi.
Các dự án như Pond và RPS đang cố gắng xây dựng các mô hình cơ sở cho web3, những mô hình này có thể được áp dụng trong các trường hợp sử dụng như giao dịch, DeFi thậm chí cả xã hội:
Dự đoán giá: Mô hình hành vi trên chuỗi dự đoán giá, chiến lược giao dịch tự động, phân tích cảm xúc
Tài chính AI: Tích hợp với các ứng dụng DeFi hiện có, chiến lược sinh lợi nhuận và sử dụng thanh khoản nâng cao, quản lý rủi ro / quản trị tốt hơn
Tiếp thị trên chuỗi: Airdrop / nhắm mục tiêu hiệu quả hơn, động cơ đề xuất dựa trên hành vi trên chuỗi
Các mô hình này sẽ sử dụng rất nhiều các giải pháp kho dữ liệu như Space and Time, Subsquid, Covalent và Hyperline, tôi cũng rất lạc quan về những thứ này.
GNN có thể chứng minh rằng các mô hình lớn của blockchain và kho dữ liệu Web3 là những công cụ hỗ trợ không thể thiếu, cung cấp chức năng OLAP (Xử lý phân tích trực tuyến) cho Web3.
Ứng dụng
Theo tôi, các tác nhân trên chuỗi có thể là chìa khóa để giải quyết các vấn đề trải nghiệm người dùng quá quen thuộc của tiền điện tử, nhưng quan trọng hơn, trong suốt 10 năm qua, chúng ta đã đầu tư hàng tỷ đô la vào cơ sở hạ tầng Web3, nhưng tỷ lệ sử dụng của phía nhu cầu lại rất ít ỏi.
Đừng lo, các Tác nhân đã đến...
Điểm số tăng trưởng của AI trong các chiều của hành vi con người
Và những Tác nhân này sử dụng cơ sở hạ tầng mở và không cần cấp phép - vượt qua thanh toán và tính toán có thể kết hợp để đạt được các mục tiêu cuối cùng phức tạp hơn, điều này cũng có vẻ hợp lý. Trong nền kinh tế thông minh sắp tới, dòng chảy kinh tế có thể không còn là B -> B -> C mà là người dùng -> Tác nhân -> Mạng tính toán -> Tác nhân -> Người dùng. Kết quả cuối cùng của dòng chảy này là các giao thức đại lý. Chi phí của các doanh nghiệp ứng dụng hoặc dịch vụ là hạn chế, chủ yếu sử dụng các tài nguyên trên chuỗi để hoạt động, chi phí để đáp ứng nhu cầu của người dùng cuối (hoặc lẫn nhau) trong mạng có thể kết hợp thấp hơn nhiều so với các doanh nghiệp truyền thống. Giống như cách lớp ứng dụng của Web2 đã thu được phần lớn giá trị, tôi cũng là một người ủng hộ lý thuyết "giao thức đại lý béo" trong DeAI. Theo thời gian, việc thu giữ giá trị nên chuyển lên các tầng trên của ngăn xếp.
Tích lũy giá trị trong AI sinh ra
Công ty tiếp theo của Google, Facebook và Blackrock có thể chính là các giao thức đại lý, và các thành phần để thực hiện những giao thức này đang được hình thành.
Kết cục của DeAI
AI sẽ thay đổi hình thái kinh tế của chúng ta. Hiện tại, thị trường kỳ vọng việc thu giữ giá trị này sẽ bị giới hạn trong một số công ty lớn ở Bờ Tây Bắc Mỹ. Nhưng DeAI đại diện cho một tầm nhìn khác. Một tầm nhìn về một mạng thông minh mở và có thể kết hợp, trong đó ngay cả những đóng góp nhỏ nhất cũng được thưởng và trả công, cùng với nhiều quyền sở hữu / quản lý tập thể hơn.
Mặc dù một số tuyên bố của DeAI có vẻ quá phóng đại và giá giao dịch của nhiều dự án hiện vượt xa sức đẩy thực tế hiện tại, nhưng quy mô cơ hội thực sự rất khách quan. Đối với những người kiên nhẫn và có tầm nhìn, viễn cảnh cuối cùng của tính toán có thể kết hợp thực sự của DeAI có thể chứng minh tính hợp lý của chính blockchain.
