Autor original: @charlotte 0211 z, @BlazingKevin_, Metrics Ventures
Vitalik publicou o artigo A promessa e os desafios das aplicações de criptografia + IA em 30 de janeiro, discutindo como o blockchain e a inteligência artificial devem ser combinados, bem como os potenciais desafios que surgem no processo. Um mês após a publicação deste artigo, NMR, Near e WLD mencionados no artigo obtiveram bons ganhos, completando uma rodada de descoberta de valor. Com base nas quatro maneiras de combinar criptografia e IA propostas por Vitalik, este artigo classifica as direções de subdivisão da trilha de IA existente e apresenta brevemente projetos representativos em cada direção.
1 Introdução: Quatro maneiras de combinar criptografia com IA
A descentralização é o consenso mantido pelo blockchain, garantir a segurança é a ideia central, e o código aberto é a base chave para fazer com que o comportamento na cadeia tenha as características acima de uma perspectiva criptográfica. Nos últimos anos, esta abordagem tem sido aplicável a várias rodadas de mudanças na blockchain, mas quando a inteligência artificial está envolvida, a situação muda.
Imagine usar inteligência artificial para projetar a arquitetura de um blockchain ou aplicativo. Então é necessário abrir o código do modelo. No entanto, isso exporá sua vulnerabilidade ao aprendizado de máquina adversário; caso contrário, perderá sua descentralização. Portanto, é necessário que pensemos em como e com que profundidade integrar a inteligência artificial nas blockchains ou aplicações atuais.
- Altered State Machine: ASM não é um jogo de IA, mas um protocolo para confirmar direitos e transações para agentes de IA. Ele está posicionado como o protocolo de IA do Metaverso. Atualmente está sendo integrado a vários jogos, incluindo FIFA, e está sendo introduzido em jogos e o Metaverso.Agente de IA. ASM usa NFT para confirmar e negociar Agentes de IA. Cada Agente conterá três partes: Cérebro (as características próprias do Agente), Memórias (a parte que armazena as estratégias comportamentais aprendidas pelo Agente e o treinamento do modelo, e está vinculada ao Cérebro), Forma (aparência do personagem, etc.). ASM possui um módulo Gym, incluindo um provedor de nuvem GPU descentralizado, que pode fornecer suporte de poder computacional para o Agente. Os projetos que atualmente usam ASM como base incluem AIFA (jogo de futebol com IA), Muhammed Ali (jogo de boxe com IA), AI League (jogo de futebol de rua em parceria com a FIFA), Raicers (jogo de corrida baseado em IA) e FLUF World’s Thingies (generativo NFT).
Grass: A camada de dados descentralizada conhecida como IA é essencialmente um mercado descentralizado de raspagem de rede para obter dados para treinamento de modelos de IA. Sites da Internet são uma importante fonte de dados de treinamento de IA. Os dados de muitos sites, incluindo Twitter, Google e Reddit, são de grande valor, mas esses sites restringem constantemente o rastreamento de dados. Grass usa largura de banda não utilizada em redes pessoais para reduzir o impacto do bloqueio de dados usando diferentes endereços IP para capturar dados de sites públicos, concluir a limpeza preliminar de dados e se tornar uma fonte de dados para empresas e projetos de treinamento de modelos de IA. Grass está atualmente em fase de teste beta e os usuários podem fornecer largura de banda para ganhar pontos e receber possíveis lançamentos aéreos.
Além dos protocolos de fornecimento e anotação de dados mencionados acima, a infraestrutura de armazenamento descentralizada anterior, como Filecoin, Arweave, etc., também fornecerá assistência para dados mais descentralizados.
5.2 Poder de computação descentralizado
Na era da IA, a importância do poder da computação é evidente. Não apenas o preço das ações da Nvidia está subindo para picos, mas no mundo criptográfico, o poder da computação descentralizada pode ser considerado o segmento mais badalado da IA. - entre as 200 maiores empresas em termos de capitalização de mercado Entre os 11 projetos de IA, há 5 projetos que se concentram no poder de computação descentralizado (Render/Akash/Rede AIOZ/Golem/Nosana) e alcançaram um crescimento elevado nos últimos meses. Também vimos o surgimento de muitas plataformas descentralizadas de poder de computação em projetos com pequena capitalização de mercado. Embora tenham apenas começado, com a onda da Conferência Nvidia, desde que estejam relacionadas à GPU, elas rapidamente ganharam um impulso.
A julgar pelas características da via, a lógica básica dos projetos nesta direção é altamente homogênea - por meio de incentivos simbólicos, pessoas ou empresas com recursos computacionais ociosos podem fornecer recursos, reduzindo significativamente os custos de uso e estabelecendo a oferta e a demanda por poder computacional. No mercado, atualmente, a principal oferta de poder de computação vem de data centers, mineradores (especialmente após a mudança do Ethereum para PoS), poder de computação do consumidor e cooperação com outros projetos. Embora homogêneo, este é um caminho com grande vantagem para projetos líderes. As principais vantagens competitivas do projeto vêm de: recursos de poder computacional, preço de aluguel de poder computacional, taxa de utilização de poder computacional e outras vantagens técnicas. Os principais projetos nesta área incluem Akash, Render, io.net e Gensyn.
De acordo com direções de negócios específicas, os projetos podem ser divididos em duas categorias: inferência de modelos de IA e treinamento de modelos de IA. Como o treinamento de modelos de IA requer poder de computação e largura de banda muito maiores do que a inferência, e é mais difícil de implementar do que a inferência distribuída, e o mercado de inferência de modelos está se expandindo rapidamente, a receita previsível será significativamente maior do que a do treinamento de modelos no futuro, portanto, é absolutamente impossível fazer isso no momento. A maioria dos projetos concentra-se no raciocínio (Akash, Render, io.net), e o líder em treinamento é Gensyn. Entre eles, Akash e Render nasceram antes e não nasceram para computação de IA. Akash foi inicialmente usado para computação geral, Render foi usado principalmente para renderização de vídeo e imagem, e io.net foi especialmente projetado para computação de IA, mas em IA, o poder da computação irá Depois que a demanda foi elevada a um nível mais alto, esses projetos tenderam a se desenvolver em IA.
Os dois indicadores competitivos mais importantes ainda provêm do lado da oferta (recursos de energia computacional) e do lado da procura (taxa de utilização de energia computacional). Akash tem 282 GPUs e mais de 20.000 CPUs, e completou 160.000 concessões.A taxa de utilização da rede GPU é de 50-70%, o que é um bom número nesta faixa. io.net tem 40.272 GPUs e 5.958 CPUs, bem como licenças para 4.318 GPUs e 159 CPUs da Render, e 1.024 GPUs do Filecoin, incluindo cerca de 200 blocos H 100 e milhares de blocos A 100, que estão atualmente concluídos. Raciocínio 151.879 vezes, io. .net está atraindo recursos de computação com expectativas extremamente altas de lançamento aéreo. Os dados da GPU estão crescendo rapidamente e sua capacidade de atrair recursos precisa ser reavaliada após o lançamento do token. Render e Gensyn não divulgaram dados específicos. Além disso, muitos projetos estão melhorando sua competitividade do lado da oferta e da demanda por meio da cooperação ecológica. Por exemplo, io.net usa o poder de computação do Render e do Filecoin para melhorar suas reservas de recursos. A Render estabeleceu um plano de cliente de computação (RNP-004 ) Permitir que os usuários acessem indiretamente os recursos de computação do Render por meio de clientes de computação - io.net, Nosana, FedMl, Beam, fazendo assim uma transição rápida do campo de renderização para a computação de inteligência artificial.
Além disso, a verificação da computação descentralizada continua a ser um problema - como provar que os trabalhadores com recursos computacionais executaram corretamente as tarefas computacionais. Gensyn está tentando construir essa camada de verificação para garantir a exatidão dos cálculos por meio de provas de aprendizagem probabilísticas, protocolos de posicionamento preciso baseados em gráficos e incentivos. Os verificadores e denunciantes verificam conjuntamente os cálculos. Portanto, Gensyn, além de treinamento para descentralização, fornece o suporte ao poder de computação e o mecanismo de verificação que ele estabelece também têm um valor único. Fluence, o protocolo de computação localizado em Solana, também adiciona verificação de tarefas de computação, e os desenvolvedores podem verificar se seus aplicativos funcionam conforme o esperado e se os cálculos são executados corretamente, verificando as provas emitidas pelos provedores da rede. No entanto, a demanda real ainda é que “viável” seja maior que “confiável”. A plataforma de computação deve primeiro ter poder de computação suficiente para ter a possibilidade de competição. É claro que, para protocolos de verificação excelentes, você pode optar por acessar o poder de computação de outras plataformas para se tornarem Camada de autenticação e camada de protocolo desempenham um papel único.
5.3 Modelo descentralizado
Ainda estamos muito longe do cenário final descrito por Vitalik (mostrado na figura abaixo).Atualmente, não somos capazes de criar uma IA de caixa preta confiável por meio de blockchain e tecnologia de criptografia para resolver o problema de aprendizado de máquina adversário e treinar dados. todo o processo de execução da IA até a saída da consulta é uma despesa muito grande. No entanto, atualmente existem projetos que tentam criar melhores modelos de IA através de mecanismos de incentivo. Primeiro, eles abriram o estado fechado entre diferentes modelos e criaram um padrão de aprendizagem mútua, colaboração e competição saudável entre modelos. O Bittensor é o mais representativo deles. . projeto.
Bittensor: O Bittensor está promovendo a combinação de diferentes modelos de IA, mas é importante notar que o próprio Bittensor não treina o modelo, mas fornece principalmente serviços de inferência de IA. As 32 sub-redes do Bittensor concentram-se em diferentes direções de serviço, como captura de dados, geração de texto, imagem de texto 2, etc. Ao concluir uma tarefa, modelos de IA pertencentes a diferentes direções podem colaborar entre si. O mecanismo de incentivo promove a competição entre sub-redes e dentro das sub-redes. Atualmente, as recompensas são emitidas a uma taxa de 1 TAO por bloco. Um total de aproximadamente 7.200 tokens TAO são emitidos diariamente e 64 verificações no SN 0 (rede raiz). O verificador de sub-rede determina a proporção de distribuição dessas recompensas entre diferentes sub-redes com base no desempenho da sub-rede. O validador de sub-rede determina a proporção de distribuição entre diferentes mineradores avaliando o trabalho dos mineradores, realizando assim melhores serviços. Modelos com melhor desempenho recebem mais incentivos, o que promove uma melhoria na qualidade geral do raciocínio do sistema.
6 Conclusão: Hype do MEME ou revolução tecnológica?
Desde o aumento nos preços de ARKM e WLD causado pelos movimentos de Sam Altman, até a conferência da NVIDIA que levou a uma série de projetos participantes, muitas pessoas estão ajustando sua filosofia de investimento no caminho da IA. O caminho da IA é um hype do MEME? ou uma revolução tecnológica?
Exceto por alguns tópicos de celebridades (como ARKM e WLD), a pista de IA como um todo é mais como um “MEME dominado por narrativas técnicas”.
Por um lado, o hype geral da trilha Crypto AI deve estar intimamente ligado ao progresso da Web2 AI. O hype externo liderado pela OpenAI se tornará o gatilho para a trilha Crypto AI. Por outro lado, a história da pista de IA ainda é dominada por narrativas técnicas. Claro, o que enfatizamos aqui é “narrativa técnica” e não “tecnologia”, o que torna a escolha da direção de subdivisão do Trilha de IA e os fundamentos do projeto A atenção ainda é importante. Precisamos encontrar uma direção narrativa com valor de hype, e também precisamos encontrar projetos com competitividade e fossos de médio a longo prazo.
Das quatro combinações possíveis propostas por Vitalik, podemos ver o compromisso entre o encanto narrativo e as possibilidades de implementação. Na primeira e segunda categorias representadas por aplicativos de IA, vimos muitos GPT Wrapper. Os produtos são lançados rapidamente, mas a homogeneidade do negócio também é alta. A vantagem do pioneiro, o ecossistema, o número de usuários e a receita do produto tornam-se histórias para contar em competição homogênea. A terceira e a quarta categorias representam a grande narrativa da combinação de IA e criptografia, como a rede de colaboração em cadeia de agentes, zkML e a remodelação descentralizada da IA. Elas estão todas em seus estágios iniciais. Projetos com inovação tecnológica atrairão rapidamente fundos, mesmo que seja apenas uma implementação muito inicial.
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