Delphi Digital: Opportunités, défis et avenir de DeAI

Auteur : PonderingDurian, chercheur chez Delphi Digital

Compilation: Pzai, Foresight News

Étant donné que les cryptoactifs sont essentiellement des logiciels Open Source avec des mécanismes de motivation économique intégrés, et que l’IA est en train de perturber la manière dont les logiciels sont écrits, l’IA aura donc un impact considérable sur l’ensemble du domaine de la blockchain.

Pile complète AI x Crypto

DeAI: Opportunités et défis

À mon avis, le plus grand défi auquel DeAI est confronté est au niveau de l’infrastructure, car la construction de modèles de base nécessite beaucoup de fonds et le retour sur investissement pour les données et les calculs est également élevé.

Compte tenu de la loi de l’expansion, les géants de la technologie ont un avantage naturel : au stade Web2, ils ont réalisé d’énormes profits en monopole des profits de l’agrégation des besoins des consommateurs, et ont réinvesti ces profits dans l’infrastructure cloud au cours des dix années où les taux ont été artificiellement réduits, maintenant, les géants de l’Internet tentent de conquérir le marché de l’IA en occupant les données et le calcul (éléments clés de l’IA) :

Comparaison de la taille du token du grand modèle

En raison de l’intensité en capital et des exigences élevées en bande passante de l’entraînement à grande échelle, un supercluster unifié reste le meilleur choix - fournissant aux géants de la technologie les meilleurs modèles propriétaires - ils prévoient de louer ces modèles avec des profits monopolistiques et de réinvestir les revenus dans chaque génération de produits ultérieurs.

Cependant, il s’avère que le fossé dans le domaine de l’IA est moins profond que l’effet de réseau Web2, et que les principaux modèles frontières se déprécient rapidement par rapport au domaine, en particulier les performances des modèles frontières Open Source tels que Llama 3.1, que Meta a adopté une « politique de la terre brûlée » et a investi des dizaines de milliards de dollars pour développer, et ses performances ont atteint le niveau de SOTA.

Llama 3 大模型评分

À ce stade, la nouvelle recherche sur les méthodes de formation distribuée à faible latence pourrait rendre (partiellement) commercialisable les modèles commerciaux de pointe - avec la baisse des prix intelligents, la concurrence se déplace (au moins partiellement) de super grappes matérielles (favorables aux géants technologiques) vers l’innovation logicielle (légèrement favorable à l’Open Source / Cryptoactifs).

Indice de compétence (qualité) - Diagramme de distribution des prix de la formation

En considérant l’efficacité de calcul de l’architecture “Expert mixte” et de la synthèse / routage de grands modèles, nous pourrions être confrontés non seulement à un monde de 3 à 5 modèles géants, mais à un monde composé de millions de modèles avec différents compromis coûts / performances. Un réseau intelligent enchevêtré (cellulaire).

Cela pose un énorme problème de coordination : les mécanismes d’incitation de la blockchain et des cryptoactifs devraient pouvoir contribuer à résoudre ce problème.

Domaine d’investissement DeAI clé

Le logiciel dévore le monde. L’IA dévore le logiciel. Et l’IA, c’est essentiellement des données et des calculs.

Delphi est optimiste quant à chaque composant de cette pile :

Simplifiez la pile technologique AI x Crypto

Infrastructure

Étant donné que l’IA tire sa puissance des données et du calcul, l’infrastructure DeAI s’efforce d’acquérir des données et de calculer de manière aussi efficace que possible, et utilise généralement des mécanismes d’incitation aux Cryptoactifs. Comme nous l’avons mentionné précédemment, c’est la partie la plus difficile de la compétition, mais compte tenu de la taille du marché final, c’est aussi peut-être la partie la plus rentable.

Calcul

Jusqu’à présent, le protocole d’entraînement distribué et le marché des GPU ont été limités par la latence, mais ils espèrent coordonner le matériel hétérogène potentiel pour fournir des services de calcul à la demande à moindre coût pour ceux qui ont été exclus des solutions intégrées des géants. Des entreprises telles que Gensyn, Prime Intellect et Neuromesh poussent le développement de l’entraînement distribué, tandis que des entreprises telles qu’io.net, Akash et Aethir réalisent des inférences à faible coût plus proches de l’intelligence périphérique.

Distribution des niches écologiques des projets basés sur l’approvisionnement agrégé

Données

Dans un monde intelligent omniprésent basé sur des modèles plus petits et plus spécialisés, la valeur et la monétisation des actifs de données augmentent de plus en plus.

Jusqu’à présent, DePIN a été largement acclamé pour sa capacité à construire un réseau matériel à moindre coût par rapport aux entreprises intensives en capital telles que les sociétés de télécommunications. Cependant, le plus grand marché potentiel de DePIN se situera dans la collecte de nouveaux ensembles de données qui alimenteront les systèmes intelligents off-chain : protocole d’agent (discuté plus loin).

Dans ce monde, le plus grand marché potentiel au monde - la main-d’œuvre - est en train d’être remplacé par des données et des calculs. Dans ce monde, l’infrastructure de l’IA offre aux non-techniciens un moyen d’accéder aux moyens de production et de contribuer à l’économie numérique à venir.

Middleware

Le but ultime de DeAI est d’atteindre un calcul combinatoire efficace. Tout comme les briques de capital de la Finance décentralisée, DeAI comble le manque de performances absolues d’aujourd’hui grâce à une combinaison non autorisée, incitant l’écosystème ouvert des logiciels et des primitives de calcul à subir un intérêt composé au fil du temps, dans l’espoir de dépasser les logiciels et primitives de calcul existants.

Si l’on dit que Google représente l’extrême de l’intégration, alors DeAI représente l’extrême de la modularité. Comme le rappelle Clayton Christensen, dans les industries émergentes, l’approche intégrée tend souvent à prendre une position dominante en réduisant les frictions dans la chaîne de valeur, mais avec la maturité du domaine, la chaîne de valeur modulaire gagne en importance en améliorant la compétitivité et l’efficacité des coûts à chaque niveau de la pile :

IA intégrée vs modulaire

Nous sommes très optimistes quant à plusieurs catégories cruciales pour la réalisation de cette vision modulaire 01928374656574839201.

Routing

Dans un monde intelligent et fragmenté, comment choisir le bon mode et le bon moment au meilleur prix ? L’agrégateur de demande capture en permanence de la valeur (voir théorie de l’agrégation), tandis que la fonction de routage est cruciale pour optimiser la courbe de Pareto entre les performances réseau et les coûts dans le monde intelligent.

Bittensor a été en tête dans la première génération de produits, mais a également rencontré de nombreux concurrents spécialisés.

Allora organise des concours entre différents modèles dans différents “thèmes” de manière à percevoir les situations et à s’améliorer avec le temps, et fournit des informations pour les prévisions futures en fonction de l’exactitude historique dans des conditions spécifiques.

L’objectif de Morpheus est de devenir le «routeur de la demande» pour les cas d’utilisation Web3 - essentiellement un proxy local avec Open Source qui peut comprendre le contexte pertinent de l’utilisateur et effectuer des requêtes de routage efficaces via les nouveaux composants émergents de l’infrastructure de Finance décentralisée ou de «calcul composable» de Web3 avec l '«intelligence Apple».

Agent protocole d’interopérabilité, tel que Theoriq et Autonolas, vise à pousser au maximum le routage modulaire, de sorte que des agents ou des composants flexibles puissent composer un écosystème entièrement mature de services off-chain, combinables et composites.

En résumé, dans un monde intelligent et fragmenté, les agrégateurs de l’offre et de la demande joueront un rôle extrêmement puissant. Si Google est une entreprise d’une valeur de 2 millions de dollars qui indexe les informations du monde entier, alors les gagnants des routeurs de la demande - que ce soit Apple, Google ou des solutions Web3 - seront des entreprises qui agissent en tant qu’agents d’indexation intelligente et auront une plus grande envergure.

Coprocesseur

En raison de sa nature décentralisée, la blockchain est soumise à d’importantes limitations en termes de données et de calculs. Comment intégrer des applications d’IA intensives en calcul et en données sur la blockchain ? Grâce à des coprocesseurs !

Coprocessor dans la couche d’application Crypto

Ils fournissent tous des technologies différentes pour “valider” les données de base ou les modèles en cours d’utilisation de l’“Oracle Machine” de manière efficace, ce qui permet de réduire au maximum les nouvelles hypothèses de confiance hors chaîne et d’améliorer considérablement leurs capacités. Jusqu’à présent, de nombreux projets ont utilisé des méthodes économiques zkML, opML, TeeML et de chiffrement, chacune ayant ses propres avantages et inconvénients.

Comparaison des coprocesseurs

À un niveau plus élevé, les coprocesseurs sont essentiels à l’intelligence des contrats intelligents - fournissant des solutions similaires à un « entrepôt de données » pour des expériences off-chain plus personnalisées pour les requêtes, ou pour vérifier si le raisonnement donné est correctement accompli.

Les réseaux TEE (Trusted Execution Environment), tels que Super, Phala et Marlin, deviennent de plus en plus populaires en raison de leur praticité et de leur capacité à prendre en charge des applications à grande échelle.

Dans l’ensemble, le coprocesseur est essentiel pour fusionner la blockchain à haute détermination mais à faible performance avec des agents intelligents à haute performance mais probabilistes. Sans le coprocesseur, l’IA ne serait pas présente dans cette génération de blockchain.

Mesures d’incitation aux développeurs

Un des plus grands problèmes du développement Open Source de l’IA est le manque de mécanismes d’incitation pour assurer sa durabilité. Le développement de l’IA est extrêmement intensif en capitaux, et les coûts en termes de calcul et de travail de connaissances en IA sont très élevés. Sans mesures d’incitation appropriées pour récompenser les contributions Open Source, ce domaine finira inévitablement par perdre face au Superordinateur du capitalisme.

De Sentiment à Pluralis, Sahara AI et Mira, l’objectif de ces projets est de lancer des réseaux permettant aux individus dispersés de contribuer à l’intelligence du réseau, tout en offrant des incitations appropriées.

En compensant le modèle d’affaires, le taux de capitalisation de l’open source devrait être accéléré – offrant aux développeurs et aux chercheurs en IA une alternative mondiale aux Big Tech et potentiellement généreusement gratifiante en fonction de la valeur créée.

Bien que cela soit très difficile à réaliser et que la concurrence soit de plus en plus féroce, le marché potentiel ici est énorme.

Modèle GNN

Les grands modèles de langage segmentent les modèles et apprennent à prédire le mot suivant dans de vastes corpus de texte, tandis que les réseaux neuronaux graphiques (GNN) traitent, analysent et apprennent à partir de données structurées en graphes. Étant donné que les données hors chaîne sont principalement constituées d’interactions complexes entre les utilisateurs et les contrats intelligents, c’est-à-dire d’un graphe, il semble logique que GNN soit un choix approprié pour prendre en charge des cas d’utilisation d’IA hors chaîne.

Les projets Pond et RPS tentent actuellement de construire des modèles de base pour le web3, qui pourraient être utilisés dans des cas d’utilisation tels que les transactions, la DeFi et même les médias sociaux.

• Prédiction des prix : modèle de comportement off-chain prédisant les prix, stratégies de trading automatique, analyse des sentiments
• AI Finance: intégration avec les applications existantes de Finance décentralisée, stratégies de rendement avancées et utilisation de la Liquidité, meilleure Gestion des risques / gouvernance Marketing off-chain : moteur de recommandation plus ciblé pour les airdrops / les positions basé sur le comportement hors chaîne

Ces modèles utiliseront largement des solutions de data warehouse telles que Space and Time, Subsquid, Covalent et Hyperline, et je les apprécie beaucoup.

GNN peut prouver que les grands modèles de blockchain et les entrepôts de données Web3 sont des outils auxiliaires indispensables, fournissant ainsi des fonctionnalités OLAP (traitement analytique en ligne) pour Web3.

Application

À mon avis, les agents off-chain pourraient être la clé pour résoudre le problème bien connu de l’expérience utilisateur dans le domaine des cryptoactifs, mais plus important encore, au cours des dix dernières années, nous avons investi des milliards de dollars dans l’infrastructure de Web3, mais l’utilisation par les demandeurs est négligeable.

Ne vous inquiétez pas, les Agents sont là…

L’IA hausse les scores de test dans toutes les dimensions du comportement humain

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L’accumulation de valeur dans l’IA générative

Le prochain Google, Facebook et Blackrock pourrait bien être des protocoles délégués, et les composants pour réaliser ces protocoles sont en train de naître.

DeAI 终局

L’IA va changer notre forme économique. Aujourd’hui, le marché s’attend à ce que la capture de cette valeur soit limitée à quelques grandes entreprises de la côte ouest de l’Amérique du Nord. DeAI représente une vision différente. Une vision de réseau intelligent ouvert et combinable, avec des récompenses et des rétributions pour même de petites contributions, ainsi qu’une plus grande propriété et gestion collective.

Bien que certaines affirmations de DeAI soient exagérées et que les prix de transaction de nombreux projets soient largement supérieurs à la véritable force motrice actuelle, l’ampleur des opportunités est en effet objective. Pour ceux qui sont patients et perspicaces, la vision finale de DeAI en tant que calcul véritablement composite pourrait prouver la légitimité de la chaîne de blocs elle-même.