AiFi Summit 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 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.
Sarah, người đứng đầu BNB Chain Châu Á Thái Bình Dương, 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 về mặt ứng dụng AI với khán giả.
Ngay sau 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 trên thị trường tỷ lệ băm hiện nay. Ông đề cập rằng AI là kỷ nguyên quan trọng nhất sau Internet di động và tỷ lệ băm đã chiếm lĩnh thị trường. chia sẻ trong sự bùng nổ AI Một tỷ lệ lớn hơn về giá trị trong toàn bộ chuỗi. So với tài sản tài chính khác, đầu tư vào tài sản tỷ lệ băm GPU có thể mang lại tỷ suất lợi nhuận không thể so sánh được với các mục tiêu khác. Tuy nhiên, vấn đề trên thị trường GPU hiện tại là nó không thể kết nối hiệu quả những người tham gia ở cả hai phía. các nhà khai thác đang trả giá 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 tài sản tỷ lệ băm và thường chỉ có thể chọn đầu tư vào cổ phiếu bán dẫn. chẳng hạn như Nvidia. GAIB cung cấp cho các nhà đầu tư các tài sản Chuỗi dòng tiền phi phi tập trung , minh bạch và AI hơn bằng cách token hóa tài sản tỷ lệ băm và lợi nhuận của họ, đồng thời cung cấp thanh khoản .
Chủ đề thảo luận bàn tròn đầu tiên của Hội nghị thượng đỉnh AiFi là: "AiFi: Financialization of AI & Computing Tài sản" (AIFi: Financialization of AI & Computing Assets), với các diễn giả đến từ các đội ngũ GAIB, Exabits, io.net, Aethir, WitnessChain và Plume. đã thảo luận về các cơ hội, thách thức hiện tại, quy định của ngành và các vấn đề khác của AiFi.
Jonathan, CIO của Exabits, đề cập: Hiện tại, nếu người dùng muốn sử dụng GPU, họ chỉ có thể chuyển sang các nhà cung cấp dịch vụ đám mây lớn như AWS hay Azure, nhưng các nền tảng này thiên về phục vụ các doanh nghiệp lớn hơn. Sở thích này sẽ hạn chế sự phát triển của các doanh nghiệp lớn. các công ty khởi nghiệp. Chúng tôi cần nhiều tài nguyên GPU mở của Đảng Dân chủ hơn để hỗ trợ các doanh nghiệp vừa và nhỏ. Trong thế giới Web3, mọi người đều có thể trở thành nhà đầu tư GPU để phá vỡ thế độc quyền tỷ lệ băm của AWS. Đây là một cơ hội lớn trong ngành.
Asa, người đứng đầu khu vực Châu Á Thái Bình Dương của io.net, đề cập rằng 50% GPU trong các trung tâm dữ liệu độc lập ngoài ba nhà cung cấp đám mây lớn vẫn chưa được sử dụng hết và các trung tâm dữ liệu này thiếu cơ hội tiếp cận người dùng. Tuy nhiên, GPU cần đảm bảo hoạt động liên tục và cũng phải đối mặt với vấn đề bảo trì. Làm thế nào để xây dựng cơ chế khích lệ nhằm 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, cho biết: Có những người yêu cầu tỷ lệ băm, nhà khai thác tỷ lệ băm và nhà đầu tư trong toàn bộ hệ thống. Làm thế nào để thuyết phục họ tham gia vào một thị trường dựa trên cơ chế Chuỗi và cách đảm bảo nhu cầu của họ. tất cả các bên đều đầy thách thức. Rủi ro pháp lý tồn tại ở chỗ ở một số quốc gia và khu vực, khích lệ 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, đồng sáng lập và Giám đốc điều hành của WitnessChain, đã chỉ ra: Là một tài sản mới, tỷ lệ băm đòi hỏi một cơ chế định giá mới. Không có công thức thống nhất về tỷ lệ băm để tính giá hàng hóa. Các nền tảng khác nhau và các GPU khác nhau có sự khác biệt về chi phí và hiệu suất. đồng thời, các GPU hiệu suất khác nhau tham gia cùng một nhiệm vụ sẽ có những đóng góp khác nhau, điều này tạo cơ hội cho việc thiết kế các cơ chế tài chính mới.
CBO Teddy của Plume cũng đề cập rằng khi tài sản mới xuất hiện, chúng ta cần thận trọng đối diện với sự giám sát. Hiện đã có một khuôn khổ tuân thủ nhất định đối với tài sản liên quan đến AI để khiến các giao dịch tài sản trở nên chính thức và khả thi. Đây là điều mà 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 tiến tới AGI, cũng như vị trí và sứ mệnh của Codatta trong quá 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 chỉ bằng cách thu thập lượng lớn dữ liệu trong các trường dọc khác nhau thì AGI mới có thể được hiện thực hóa. Mỗi phần dữ liệu chúng tôi cung cấp với tư cách là người đóng góp dữ liệu thu nhập sự có thể được áp dụng cho nhiều trường hợp khác nhau, mỗi trường trong đó 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. chúng tôi xem dữ liệu như 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 hệ sinh thái dữ liệu AI, hỗ trợ cơ sở hạ tầng và nhu cầu của hệ sinh thái trong tương lai. .
Ron, đồng sáng lập và Giám đốc điều hành của Theoriq, đã đề cập rằng chúng tôi hiện đang thấy nhiều ứng dụng vượt qua 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 cho rằng dữ liệu được sử dụng nhiều nhất trong các mô hình đào tạo, nhưng chúng tôi thấy dữ liệu ngày càng đóng vai trò quan trọng 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.
Scott, đồng sáng lập và CTO của Space and Time, cho biết Space and Time hiện đang sử dụng hợp đồng thông minh để xây dựng công cụ quy tắc cho hệ thống đại lý, cho phép đại lý sử dụng tiền của bạn trong hoàn cảnh không tin cậy và đạt được lý tưởng nhất trên -hình thức Chuỗi cho các đại lý. Các sản phẩm của Không gian và Thời gian cho phép người dùng truy vấn hành vi lịch sử của tác nhân và xây dựng các chính sách thực thi nghiêm ngặt cho tác nhân.
Don, Giám đốc điều hành của Nevermined, cho rằng rằng cần có hai điều kiện để giành chiến thắng trên thị trường dữ liệu. Một là hình thành sự độc quyền trong giao dịch dữ liệu và thứ hai là áp đặt các hạn chế đối với tài sản dữ liệu để ngăn chặn những người đóng góp dữ liệu tải lên tài sản vô nghĩa. Một cách tiếp cận khả thi là xây dựng các công cụ phân tích theo các kịch bản tương ứng xung quanh tài sản dữ liệu , để tối đa hóa giá trị của dữ liệu và tạo ra lợi nhuận.
Với tư cách 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 họ 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 mở rộng ranh giới của AI thông qua 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, chiếm tỷ lệ bộ dữ liệu có giấy phép mã nguồn mở trên Internet 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 nâng cao hiệu quả mô hình. Có bước đột phá. Ngành công nghiệp cần các giải pháp AI phi tập trung để thu được dữ liệu có giá trị hơn.
Trong cuộc thảo luận bàn tròn thứ ba, các thành viên đội ngũ từ GM Network, Mind Network, 0G Labs, NEAR Protocol và Chainbase đã thảo luận về cách các công ty Web3 có thể tham gia vào cuộc cạnh tranh AI, quyền riêng tư dữ liệu, triển khai ứng dụng và các chủ đề khác.
Max, thành viên đội ngũ sáng lập GM Network, đề cập rằng người dùng đang tạo ra 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, đề cập rằng mặc dù trên thực tế không có biện pháp bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu hoàn hảo nhưng các giải pháp khả thi có thể được khám phá thông qua sự kết hợp của phương pháp khác nhau. Để bảo vệ quyền riêng tư của người dùng, Mind Network hiện crypto dữ liệu ở ba cấp độ khác nhau, một là crypto dữ liệu trong bộ lưu trữ phân tán, hai là crypto thông qua đồng hình hoàn toàn trong quá trình tính toán GPU và crypto ở cấp ứng dụng.
Chris, một nhà nghiên cứu AI tại 0G Labs, đã đề cập rằng trong các mô hình AI truyền thống, ngay cả các mô hình mã nguồn mở, chúng ta khó có thể biết dữ liệu nào đã được sử dụng trong quá trình đào tạo và chúng sẽ hoạt động như thế nào trong các tình huống mới, điều này gây khó khăn cho việc tin tưởng vào dữ liệu đó. kết quả mô hình. 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.
Chris, COO của Chainbase, 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, tỷ lệ băm 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 họ có thể kiếm tiền dữ liệu hay không. Nhiệm vụ chính của nền tảng là giải quyết cách phân phối lợi nhuận giữa những người đóng góp dữ liệu và người tiêu dùng. Các nhà phát triển không phải là nhóm có viễn cảnh mong đợi . Điều quan trọng nhất là giúp họ tiết kiệm thời gian và kiếm tiền.
Trong bài phát biểu quan trọng tiếp theo, Prakarsh, Trưởng IPFi Bu Fan từ Story Protocol và Trưởng nhóm hệ sinh thái của Spheron, đã bày tỏ quan điểm của họ về tài sản AI phi tập trung và cách tổ chức của họ có thể thích ứng với xu hướng này.
Bu Fan đã đề cập rằng trên thị trường đã có nhiều kịch bản triển khai kết hợp AI với Crypto. Kịch bản đầu tiên là robot trò chuyện hướng đến người dùng, trong đó người sáng tạo tạo ra một nhân vật AI và cấp giấy phép thương mại trên Chuỗi; đồng xu meme AI. Người sáng tạo có thể kết nối hợp pháp với tài sản IP nguồn trên Chuỗi và phát hành token ra thế giới bên ngoài; thứ ba là cung cấp dữ liệu đào tạo mô hình (chẳng hạn như hình ảnh) và có thể tiếp tục kiếm lợi nhuận bằng cách thu tiền bản quyền. trên Chuỗi . 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 dưới nhiều hình thức khác nhau. Ông cho rằng hầu hết AI cũng là một loại IP. Nếu IP có thể được tài sản thì AI cũng có thể được tài sản. 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.
Prakarsh đề cập rằng trong kỷ nguyên AI, tỷ lệ băm sẽ trở thành tài sản cố định cơ bản cho hầu hết các đại lý và hầu hết các ứng dụng AI. Tỷ lệ băm 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 tỷ lệ băm cục bộ và hỗ trợ mô hình, cuối cùng hình thành một hệ thống AI cá nhân.
Hội 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 đang gặp phải và cách Crypto+AI có thể vượt qua.
Hiroki, người đứng đầu nghiên cứu tại Lemniscap, chỉ ra rằng có hai khó khăn trong việc xây dựng mạng AI phi tập trung . Một là mở rộng của mạng tỷ lệ băm phi tập trung khó so sánh với các đối thủ cạnh tranh tập trung, và thứ hai là chất lượng dữ liệu. đóng góp của các cá nhân rất 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. Will cho rằng Tác nhân AI cần phải có ví crypto và ví crypto sẽ nhân vật một tài khoản ngân hàng và nền tảng công nghệ thanh toán sẽ có cơ hội rất lớn, bởi vì tất cả các giao dịch tài chính đều phải thông qua các Đại lý này.
Ryan, một đối tác đầu tư tại Coinbase Ventures , cho 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 sở hữu tư nhân và cải thiện hiệu suất AI trong các lĩnh 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 mà con người có thể đọc được về hợp đồng thông minh.
Dan, một nhà đầu tư tại Hashed, chỉ ra rằng hệ thống khích lệ AI phân tán hiện tại chưa hoàn thiện lắm. Trong toàn bộ Chuỗi giá trị AI, chỉ có một số người có đóng góp tích cực đáng kể, nhưng đóng góp của họ không được phản ánh trong khích lệ. 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 hoàn cảnh 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 khích lệ. Ví dụ: nếu bạn cần các thiết bị biên, bạn phải xem xét cách tìm chúng trong số rất nhiều thiết bị tỷ lệ băm nằm rải rác. Vì vậy, không có cách nào để thiết kế một mô hình khích lệ 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 khích lệ , con đường AiFi cũng tràn ngập cơ hội. Với việc thị trường đạt đến những tầm cao mới và con đường AI ngày càng trở nên phổ biến, ngành này nhìn chung đang cho thấy xu hướng tích cực, nhân tài không ngừng đổ về và ngày càng có nhiều đổi mới 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 BlockBeats BlockBeats:
Nhóm đăng ký Telegram: https://t.me/theblockbeats
Nhóm liên lạc Telegram: https://t.me/BlockBeats_App
Tài khoản Twitter chính thức: https://twitter.com/BlockBeatsAsia
