Delphi Digital: возможности, вызовы и будущее DeAI

Автор: PonderingDurian, исследователь Delphi Digital

Компиляция: Pzai, Foresight News

Учитывая, что Криптовалюта по сути является Открытый исходный код программного обеспечения, обладающего встроенным экономическим стимулирующим механизмом, и в то же время искусственный интеллект переворачивает способы написания программного обеспечения, поэтому искусственный интеллект окажет огромное влияние на всю область блокчейна.

AI x Crypto общая структура стека

DeAI: возможности и вызовы

На мой взгляд, основной вызов, с которым сталкивается DeAI, заключается в инфраструктурном уровне, поскольку создание базовых моделей требует значительных инвестиций, и возврат от масштабирования данных и вычислений также очень высок.

Принимая во внимание закон расширения, техногиганты имеют естественное преимущество: на этапе Web2 они получили огромные прибыли за счет монопольной прибыли от агрегирования потребительских потребностей и вложили эти прибыли в облачную инфраструктуру за десять лет, и теперь интернет-гиганты пытаются захватить рынок ИИ, захватывая данные и вычисления (ключевые элементы ИИ).

Сравнение объемов токенов крупномасштабной модели

Из-за высокой интенсивности тренировки и высоких требований к пропускной способности капитала единый суперкластер остается лучшим выбором - предоставляя технологическим гигантам лучшую производительность закрытой модели - они планируют арендовать эти модели с монопольной прибылью и вкладывать доходы в каждое последующее поколение продуктов.

Однако факты свидетельствуют о том, что бастионы в области искусственного интеллекта более поверхностны, чем сетевые эффекты Web2, и передовые модели быстро теряют свою ценность по сравнению с этой областью, особенно когда компания Meta принимает “сжигающую землю” и вкладывает сотни миллиардов долларов в разработку передовых моделей с открытым исходным кодом, таких как Llama 3.1, производительность которых достигает уровня SOTA.

Оценка модели Llama 3

На этом этапе, новые исследования, связанные с методами децентрализованного обучения с низкой задержкой, могут сделать (частично) коммерческие модели более продвинутыми - с падением интеллектуальных цен конкуренция будет (по крайней мере частично) сдвигаться с аппаратных суперкластеров (которые выгодны для технологических гигантов) на программные инновации (незначительно выгодные для открытого исходного кода / криптовалюты).

Индекс способностей (качество) - График распределения цен на тренировку

Учитывая эффективность вычислений гибридной архитектуры экспертных систем и синтеза / маршрутизации крупных моделей, мы, скорее всего, столкнемся не с миром из 3-5 крупных моделей, а с миром, состоящим из миллионов моделей с различными компромиссами между стоимостью и производительностью. Это переплетенная интеллектуальная сеть (сота).

Это создает огромную проблему координации: технология блокчейн и механизмы стимулирования Криптовалют должны хорошо помогать в решении этой проблемы.

Основные области инвестиций в области DeAI

Программное обеспечение пожирает мир. ИИ пожирает программное обеспечение. ИИ в основном состоит из данных и вычислений.

Delphi рассматривает каждый компонент в этом стеке:

Упростите стек AI x Crypto

Инфраструктура

Учитывая, что движущей силой искусственного интеллекта являются данные и вычисления, инфраструктура DeAI нацелена на максимально эффективное обеспечение данных и вычислительных мощностей, обычно с использованием механизма поощрения в виде Криптовалюта. Как мы уже упоминали, это является наиболее сложной частью в конкурентной борьбе, но учитывая масштаб конечного рынка, это также может оказаться наиболее выгодной частью.

Вычисление

До сих пор протоколы распределенного обучения и рынок GPU ограничивались задержками, но они надеются согласовать потенциально гетерогенное оборудование для предоставления услуг по более низкой стоимости и вычислению по требованию тем, кто остался за пределами интегрированных решений от крупных игроков. Компании, такие как Gensyn, Prime Intellect и Neuromesh, продвигают развитие распределенного обучения, а такие компании, как io.net, Akash и Aethir, реализуют более дешевые выводы, более близкие к интеллекту на краю.

Распределение экосистемы проекта на основе агрегированного предложения

Данные

В мире всё более и более распространённого искусственного интеллекта, основанного на более маленьких и специализированных моделях, стоимость и монетизация активов данных становятся все выше.

До сих пор DePIN получил признание в значительной степени благодаря возможности построения более дешевой аппаратной сети по сравнению с капиталоемкими предприятиями (например, телекоммуникационными компаниями). Однако наибольший потенциальный рынок для DePIN будет появляться в сфере сбора новых наборов данных, которые будут поступать в интеллектуальные системы в блокчейне: Протокол агента (обсуждается позже).

В этом мире, самый большой потенциальный рынок в мире - рабочая сила - заменяется данными и вычислениями. В этом мире инфраструктура De AI предоставляет не техническим людям способ отнять средства производства и внести вклад в грядущую сетевую экономику.

ПОСРЕДНИК

Конечная цель DeAI - обеспечить эффективные комбинируемые вычисления. Как Капитальный Лего Децентрализованные финансы , DeAI компенсирует недостаток абсолютной производительности путем обеспечения неподтвержденной комбинируемости, поощряя открытую экосистему программного обеспечения и вычислительных примитивов со сложными процентами со временем, с надеждой превзойти существующее программное обеспечение и вычислительные примитивы.

Если говорить о Google, то это крайность «интеграции», а DeAI представляет собой крайность «модульности». Как напоминал Клейтон Кристенсен, в развивающихся отраслях интегрированный подход часто занимает лидирующее положение, устраняя трения в цепочке создания стоимости, но по мере зрелости этой области модульные цепочки создания стоимости займут свое место, повышая конкурентоспособность и эффективность затрат на всех уровнях стека.

Интегрированный против модульного ИИ

Мы очень важно смотрим на несколько категорий, которые являются ключевыми для реализации этой модульной концепции.

Маршрутизатор

В мире интеллектуальной фрагментации как выбрать правильный режим и время по оптимальной цене? Агрегатор спроса всегда захватывает ценность (см. теорию агрегации), а функция маршрутизации критически важна для оптимизации кривой Парето между производительностью и затратами в интеллектуальном мире сети.

Bittensor оставался лидером в первом поколении продуктов, но появилось много специализированных конкурентов.

Allora проводит соревнования между различными моделями в разных «темах» с помощью «ситуационного осознания» и самоусовершенствования со временем, и предоставляет информацию для прогнозирования будущего на основе исторической точности в определенных условиях.

Целью Морфеуса является стать «маршрутизатором спроса» для веб-3.0 использования - это в сущности локальный прокси-сервер с открытым исходным кодом, который может управлять контекстом пользователя и эффективно маршрутизировать запросы через новые компоненты Децентрализованных финансов или «комбинирующие вычисления» инфраструктуры веб-3.0 с помощью «Apple Intelligence».

Протокол взаимодействия Agent, такой как Theoriq и Autonolas и т. д., направлен на доведение модульного маршрутизатора до совершенства, делая гибкие агенты или компоненты комбинируемыми и составными, чтобы создать полностью зрелый сервис в блокчейне.

В целом, в мире быстро развивающихся умных обломков агрегатор спроса и предложения будет играть очень важную роль. Если сказать, что Google - это компания стоимостью в 2 миллиона долларов, которая индексирует всю информацию в мире, то победитель в области роутера спроса будет компанией, которая индексирует интеллектуально - неважно, это будет Apple, Google или Web3 решение - и она будет иметь еще больший масштаб.

Копроцессор

В виду его децентрализованности, блокчейн имеет значительные ограничения в области данных и вычислений. Как можно внедрить вычислительно- и данных-интенсивные приложения искусственного интеллекта, необходимые пользователям, в блокчейн? С помощью сопроцессора!

协处理器在 Crypto 中的Уровень применения

Все они предоставляют различные технологии для ‘проверки’ базовых данных или моделей, которые используются для ‘Машина Oracle’, таким образом, максимально снижается новое доверие в блокчейне, одновременно значительно повышая его способности. До сих пор многие проекты использовали методы zkML, opML, TeeML и шифрование экономики, у каждого из них есть свои преимущества и недостатки:

Сравнение сопроцессоров

На более высоком уровне, сопроцессоры играют ключевую роль в интеллектуализации смарт-контрактов - предоставляют решения, подобные “хранилищу данных”, для запросов более индивидуального опыта в блокчейне или для проверки правильности выполнения заданного вывода.

TEE ( доверенное исполнение）сети, такие как Super, Phala и Marlin, вследствие их практичности и способности к размещению крупномасштабных прикладных программ, недавно становятся все более популярными.

В целом, копроцессор является ключевым элементом объединения блокчейна с высокой детерминированностью, но низкой производительностью и интеллектуального агента с высокой производительностью, но вероятностной. Без копроцессора искусственный интеллект не появился бы в этом поколении блокчейна.

Меры по стимулированию разработчиков

Одной из основных проблем разработки ИИ с открытым исходным кодом является отсутствие стимулирующего механизма для обеспечения его устойчивого развития. Разработка ИИ является капиталоемким процессом, и стоимость вычислений и знаний в области ИИ очень высока. Если не принять соответствующих мер по поощрению вклада в открытый исходный код, эту область неизбежно победит Суперкомпьютер в рамках сверхкапитализма.

От Sentiment до Pluralis, Sahara AI и Mira, цель этих проектов - запустить сети, чтобы децентрализованные личные сети могли внести свой вклад в сетевой интеллект, обеспечивая при этом соответствующее стимулирование.

С помощью модели бизнеса скорость сложных процентов с открытым исходным кодом должна ускориться - предлагая разработчикам и исследователям искусственного интеллекта глобальный выбор вне крупных технологических компаний и, вероятно, получая щедрую компенсацию в соответствии с созданной ценностью.

Хотя это очень трудно достичь и конкуренция становится все более жесткой, потенциальный рынок здесь огромен.

Модель GNN

Большие языковые модели разбивают образцы в больших текстовых корпусах и учатся предсказывать следующее слово, а графовые нейронные сети (GNN) обрабатывают, анализируют и учатся на данных о структуре графов. Поскольку данные в блокчейне в основном состоят из сложных взаимодействий между пользователями и смарт-контрактами, другими словами, это граф, поэтому GNN кажется разумным выбором для поддержки использования искусственного интеллекта в блокчейне.

Проекты Pond и RPS пытаются создать базовую модель для web3, которая может быть применена в транзакциях, Defi и даже в социальных случаях, таких как:

• Прогноз цены: модели поведения в блокчейне, прогнозирование цен, автоматические стратегии торговли, анализ эмоций
• AI финансы: интеграция с существующими приложениями Децентрализованные финансы, передовые стратегии доходности и использование Ликвидность, лучшее Управление рисками / управление
• в блокчейне маркетинг: более целевой Аирдроп / позиционирование на основе действий в блокчейне рекомендательного движка

Эти модели будут широко использовать решения для хранилища данных, такие как Space and Time, Subsquid, Covalent и Hyperline, и я очень хорошо о них думаю.

GNN доказывает, что крупномасштабные модели блокчейна и хранилища данных Web3 являются неотъемлемыми инструментами, обеспечивающими функциональность OLAP (аналитической обработки в режиме реального времени) для Web3.

Приложение

По моему мнению, в блокчейне Агенты могут стать ключом к решению известной проблемы пользовательского опыта в Криптоактивах, но самое главное, за последние десять лет мы вложили миллиарды долларов в инфраструктуру Web3, но использование со стороны спроса оставляет желать лучшего.

Не волнуйтесь, Агенты пришли…

Результаты тестов ИИ во всех аспектах человеческого поведения

Также кажется логичным, что эти агенты используют открытую, не требующую разрешений инфраструктуру, которая охватывает платежи и компонуемые вычисления для достижения более сложной конечной цели. В грядущей сетевой «умной» экономике экономическая мобильность может быть уже не B-> B->C, а > пользователя-агента-> вычислительной сети > > пользователя. Конечным результатом этого потока является агентский протокол. Предприятие, основанное на приложениях или сервисах, имеет ограниченные накладные расходы, работает в основном на ончейн-ресурсах и обходится гораздо дешевле, чем традиционное предприятие, для удовлетворения потребностей конечных пользователей (или друг друга) в компонуемой сети. Точно так же, как прикладной уровень Web2 захватывает большую часть ценности, я также большой поклонник теории «толстого прокси-протокола» в DeAI. Со временем захват ценности должен сместиться на верхние уровни стека.

Накопление ценности в AI на основе генерации

Следующими, вероятно, станут Протоколы, а компоненты, реализующие эти Протоколы, уже находятся в стадии появления, будь то Google, Facebook или Blackrock.

DeAI конечная игра

ИИ изменит нашу экономическую форму. Сегодня рынок ожидает, что захват этой ценности ограничится несколькими крупными компаниями на западном побережье Северной Америки. В то время как DeAI представляет собой другое видение. Видение открытой, комбинируемой интеллектуальной сети, которая вознаграждает и компенсирует даже малейший вклад, а также предоставляет больше коллективной собственности/управления.

Хотя некоторые утверждения DeAI являются чрезмерно преувеличенными, и многие проекты имеют значительно более высокие цены сделок, чем текущая фактическая мощность, масштаб возможностей действительно объективен. Для тех, кто обладает терпением и видением, истинная конечная цель DeAI, которая может быть реализована в рамках комбинируемого вычисления, может доказать разумность самой Блокчейна.