Delphi Digital: Cơ hội, thách thức và tương lai của DeAI

Tác giả: PonderingDurian, nhà nghiên cứu tại Delphi Digital

Biên dịch: Pzai, Foresight News

Xét đến việc Tiền điện tử本质上是Mã nguồn mở软件，具有内置的经济激励机制，同时 AI 正在颠覆编写软件的方式，因此 AI 将对整个区块链领域产生巨大影响。

AI x Crypto toàn bộ ngăn xếp

DeAI: Cơ hội và thách thức

The biggest challenge DeAI faces, in my opinion, lies in the infrastructure layer, as building foundational models requires a significant amount of funding, and the scale of data and computation also yields high returns.

Xét đến quy tắc mở rộng, những ông lớn công nghệ có lợi thế tự nhiên: trong giai đoạn Web2, họ đã thu được lợi nhuận khổng lồ từ lợi nhuận độc quyền của việc tập hợp nhu cầu tiêu dùng và đã tái đầu tư lợi nhuận này vào cơ sở hạ tầng đám mây trong mười năm với tỷ lệ phí được giảm thiểu nhân tạo, bây giờ, các ông lớn internet đang cố gắng chiếm lĩnh thị trường trí tuệ nhân tạo bằng cách chiếm lĩnh dữ liệu và tính toán (yếu tố quan trọng của AI):

So sánh về quy mô của TOKEN lớn

Do vốn đầu tư lớn và yêu cầu băng thông cao của việc đào tạo quy mô lớn, một siêu cụm duy nhất vẫn là lựa chọn tốt nhất - cung cấp các mô hình không mã nguồn tốt nhất cho các công ty công nghệ lớn - họ dự định cho thuê các mô hình này với lợi nhuận độc quyền và đầu tư lại thu nhập vào các sản phẩm thế hệ sau.

Tuy nhiên, hóa ra con hào trong lĩnh vực AI nông hơn hiệu ứng mạng Web2 và các mô hình biên giới hàng đầu đang mất giá nhanh chóng so với lĩnh vực này, đặc biệt là “chính sách tiêu thổ” của Meta, đã đầu tư hàng chục tỷ đô la vào việc phát triển các mô hình biên giới nguồn mở như Llama 3.1, có hiệu suất đã đạt đến mức SOTA.

Điểm số mô hình Llama 3 lớn

Tại thời điểm này, lớp phủ của nghiên cứu mới nổi về các phương pháp đào tạo phi tập trung có độ trễ thấp có thể hàng hóa (một phần) các mô hình kinh doanh tiên tiến - khi giá trí thông minh giảm, cạnh tranh sẽ chuyển (ít nhất là một phần) từ các siêu cụm phần cứng (có lợi cho những gã khổng lồ công nghệ) sang đổi mới phần mềm (hơi ủng hộ nguồn mở / tiền điện tử).

Chỉ số năng lực (chất lượng) - Biểu đồ phân phối giá đào tạo

Xét đến hiệu suất tính toán của kiến trúc “chuyên gia kết hợp” và tổng hợp / định tuyến mô hình lớn, có thể chúng ta không chỉ đối mặt với thế giới 3-5 mô hình khổng lồ mà là một thế giới gồm hàng triệu mô hình, với sự cân nhắc giữa chi phí và hiệu suất khác nhau. Một mạng lưới thông minh tương tác (tổ ong).

Điều này đặt ra một vấn đề phối hợp rất lớn: các ưu đãi blockchain và tiền điện tử sẽ có thể giúp giải quyết tốt vấn đề này.

Lĩnh Vực Đầu Tư DeAI Cốt Lõi

Phần mềm đang nuốt chửng thế giới. Trí tuệ nhân tạo đang nuốt chửng phần mềm. Và trí tuệ nhân tạo chủ yếu là dữ liệu và tính toán.

Delphi đánh giá cao các thành phần trong ngăn xếp này:

Ngăn xếp AI x Crypto được đơn giản hóa

CƠ SỞ HẠ TẦNG

Với sức mạnh của dữ liệu và tính toán, hạ tầng DeAI cam kết mua dữ liệu và tính toán một cách hiệu quả nhất có thể và thường sử dụng cơ chế kích thích Tài sản tiền điện tử. Như đã đề cập trước đó, đây là một phần cạnh tranh khó khăn nhưng xét về quy mô thị trường cuối cùng, đây cũng có thể là phần có lợi nhuận cao nhất.

Tính toán

迄今为止，分布式训练giao thức和 GPU 市场一直受到Trễ的制约，但它们希望协调潜在的异构硬件，为那些被巨头的集成化解决方案拒之门外的人提供成本更低、按需计算的服务。Gensyn、Prime Intellect 和 Neuromesh 等公司正在推动分布式训练的发展，而 io.net、Akash、Aethir 等公司正在实现更接近边缘智能的低成本推理。

Dựa trên phân bố vị trí sinh thái dựa trên cung cấp tổng hợp

Dữ liệu

Trong một thế giới thông minh phổ biến dựa trên mô hình nhỏ hơn và chuyên nghiệp hơn, giá trị và mức độ tiền tệ hóa của tài sản dữ liệu ngày càng cao.

Cho tới nay, DEP đã nhận được sự khen ngợi lớn đáng kể vì khả năng xây dựng mạng phần cứng với chi phí thấp hơn so với các doanh nghiệp tập trung vốn (như các công ty viễn thông). Tuy nhiên, thị trường tiềm năng lớn nhất của DEP sẽ nằm ở việc thu thập dữ liệu mới, dữ liệu này sẽ được đưa vào hệ thống thông minh on-chain: giao thức đại diện (sẽ được thảo luận sau).

Trên thế giới này, thị trường tiềm năng lớn nhất trên thế giới - sức lao động đang bị dữ liệu và tính toán thay thế. Trong thế giới này, cơ sở hạ tầng De AI cung cấp cho những người không có kỹ thuật một cách để chiếm lĩnh nguồn sản xuất và đóng góp cho nền kinh tế mạng sắp tới.

Trung gian

Mục tiêu cuối cùng của DeAI là thực hiện tính toán có thể kết hợp hiệu quả. Tương tự như nguyên tắc Lego vốn là Tài chính phi tập trung, DeAI với tính kết hợp không cần phép tạo ra sự cân bằng cho hiệu suất tuyệt đối hiện tại, thúc đẩy hệ sinh thái mở của phần mềm và nguyên tắc tính toán tiếp tục phát triển theo thời gian, hy vọng vượt qua phần mềm và nguyên tắc tính toán hiện có.

Nếu Google là cực đoan của “tích hợp”, thì DeAI đại diện cho cực đoan của “mô-đun”. Như Clayton Christensen cảnh báo, trong các ngành công nghiệp mới nổi, một cách tiếp cận tích hợp có xu hướng dẫn đầu bằng cách giảm ma sát trong chuỗi giá trị, nhưng khi lĩnh vực này trưởng thành, chuỗi giá trị mô-đun có một vị trí để chơi bằng cách tăng cạnh tranh và hiệu quả chi phí ở tất cả các lớp của ngăn xếp:

AI tích hợp vs AI theo mô-đun

Chúng tôi rất lạc quan về một số danh mục rất quan trọng để hiện thực hóa tầm nhìn mô-đun này:

Định tuyến

Trong một thế giới phân mảnh thông minh, làm thế nào bạn có thể chọn đúng chế độ và thời gian với mức giá tốt nhất? Các trình tổng hợp phía cầu đã nắm bắt được giá trị (xem Lý thuyết tổng hợp) và khả năng định tuyến là rất quan trọng để tối ưu hóa đường cong Pareto giữa hiệu suất và chi phí trong một thế giới thông minh mạng:

Bittensor đã luôn dẫn đầu trong thế hệ sản phẩm đầu tiên, nhưng cũng đã xuất hiện nhiều đối thủ cạnh tranh chuyên nghiệp.

Allora tổ chức cuộc thi giữa các mô hình khác nhau trong các “chủ đề” khác nhau thông qua “cảm nhận ngữ cảnh” và cách tự hoàn thiện theo thời gian, cung cấp thông tin dự đoán cho tương lai dựa trên tính chính xác lịch sử trong điều kiện cụ thể.

Mục tiêu của Morpheus là trở thành một ‘tuyến đường nhu cầu’ cho các trường hợp sử dụng Web3 - một dạng proxy địa phương có Mã nguồn mở, có khả năng hiểu ngữ cảnh liên quan của người dùng và có thể hiệu quả định tuyến truy vấn thông qua cơ sở hạ tầng tính toán có thể kết hợp của Tài chính phi tập trung hoặc Web3 - ‘Trí tuệ Apple’ mới nổi.

Các giao thức tương tác của Agent như Theoriq và Autonolas đã được thiết kế để đẩy mạnh tính tương tác của các định tuyến modular, tạo ra một hệ sinh thái toàn diện với khả năng kết hợp và kết hợp các Agents hoặc thành phần linh hoạt thành dịch vụ on-chain hoàn chỉnh.

Tóm lại, trong một thế giới thông minh và phân mảnh nhanh chóng, trình tổng hợp cung-cầu sẽ đóng vai trò cực kỳ mạnh mẽ. Nếu nói Google là một công ty trị giá 2 triệu đô la, đánh chỉ mục thông tin cho toàn cầu, thì người chiến thắng của bộ định tuyến cầu cầu - cho dù là Apple, Google hay Web3 solution - sẽ là công ty đại diện cho việc chỉ mục thông minh và tạo ra quy mô lớn hơn.

Bộ xử lý phụ trợ

Với sự phân tán của nó, blockchain bị hạn chế rất nhiều trong dữ liệu và tính toán. Làm thế nào để đưa ứng dụng trí tuệ nhân tạo tính toán và dữ liệu mật thiết cần của người dùng vào blockchain? Bằng cách sử dụng bộ xử lý phụ trợ!

协处理器在 Crypto 中的Lớp ứng dụng

Họ đều cung cấp các công nghệ khác nhau để “xác minh” dữ liệu cơ bản đang được sử dụng hoặc mô hình Máy Oracle hiệu quả, cách này có thể giảm thiểu tối đa giả định tin cậy mới trên chuỗi, đồng thời nâng cao đáng kể khả năng của chúng. Cho đến nay, đã có nhiều dự án sử dụng các phương pháp zkML, opML, TeeML và kinh tế mã hóa, mỗi phương pháp đều có ưu điểm và nhược điểm riêng.

So sánh bộ xử lý phụ trợ

Ở mức cao hơn, bộ xử lý cộng tác rất quan trọng đối với sự thông minh hóa của hợp đồng thông minh - cung cấp giải pháp tương tự như “kho dữ liệu” để truy vấn cho trải nghiệm on-chain cá nhân hóa hơn, hoặc xác minh xem lý luận cụ thể đã hoàn thành đúng hay không.

Mạng TEE (Trusted Execution Environment), chẳng hạn như Super, Phala và Marlin, đã trở nên ngày càng phổ biến gần đây nhờ tính ứng dụng và khả năng chứa được các ứng dụng quy mô lớn.

Nhìn chung, vi xử lý cộng tác là rất quan trọng để kết hợp blockchain có độ xác định cao nhưng hiệu suất thấp với các thực thể thông minh có hiệu suất cao nhưng không chắc chắn. Nếu thiếu vi xử lý cộng tác, trí tuệ nhân tạo sẽ không xuất hiện trong thế hệ blockchain này.

Biện pháp Khuyến khích Nhà phát triển

Một trong những vấn đề lớn nhất của phát triển mã nguồn mở AI là thiếu cơ chế động viên để duy trì sự phát triển của nó. Phát triển AI đòi hỏi đầu tư vốn lớn, cả trong tính toán và công việc kiến thức AI, cả hai đều có chi phí cơ hội cao. Nếu không có biện pháp động viên thích hợp để đền đáp đóng góp mã nguồn mở, lĩnh vực này sẽ không thể tránh khỏi sự áp đặt của Siêu máy tính trong hệ thống tài chính toàn cầu.

Từ Sentiment đến Pluralis, Sahara AI và Mira, mục tiêu của những dự án này đều là khởi động mạng lưới để cho phép những mạng lưới cá nhân phân散 có thể đóng góp cho trí tuệ mạng lưới, đồng thời cung cấp đầy đủ sự khích lệ phù hợp.

Thông qua việc bù đắp trong mô hình kinh doanh, tốc độ lãi kép của Mã nguồn mở có thể được tăng lên - đó là một lựa chọn toàn cầu khác ngoài các công ty công nghệ lớn cho các nhà phát triển và nhà nghiên cứu AI, và có thể nhận được phần thưởng hậu hĩnh dựa trên giá trị tạo ra.

Mặc dù việc làm điều này rất khó khăn và cạnh tranh cũng ngày càng gay gắt, nhưng thị trường tiềm năng ở đây rất lớn.

Mô hình GNN

Mô hình ngôn ngữ lớn chia mẫu trong thư viện văn bản lớn và học dự đoán từ tiếp theo, trong khi mạng thần kinh đồ họa (GNN) xử lý, phân tích và học dữ liệu cấu trúc đồ thị. Vì dữ liệu trên chuỗi chủ yếu bao gồm các tương tác phức tạp giữa người dùng và hợp đồng thông minh, nói cách khác, là một đồ thị, vì vậy GNN có vẻ là lựa chọn hợp lý để hỗ trợ các trường hợp sử dụng trí tuệ nhân tạo on-chain.

Các dự án như Pond và RPS đều đang cố gắng xây dựng mô hình cơ bản cho web3, những mô hình này có thể được áp dụng trong giao dịch, Defi và thậm chí cả các trường hợp sử dụng xã hội, như:

• Dự đoán giá: Mô hình hành vi on-chain dự đoán giá, chiến lược giao dịch tự động, phân tích cảm xúc
• AI Tài chính: Tích hợp với các ứng dụng Tài chính phi tập trung hiện có, chiến lược sinh lời tiên tiến và tận dụng thanh khoản, quản lý rủi ro/governance tốt hơn
• on-chain营销： 更有针对性的Airdrop / 定位，基于on-chain行为的推荐引擎

Các mô hình này sẽ sử dụng rất nhiều giải pháp kho dữ liệu như Space and Time, Subsquid, Covalent và Hyperline, tôi cũng rất kỳ vọng vào chúng.

GNN có thể chứng minh rằng mô hình lớn của blockchain và kho dữ liệu Web3 là công cụ hỗ trợ không thể thiếu, cung cấp chức năng OLAP (Xử lý phân tích trực tuyến) cho Web3.

Ứng dụng

Theo tôi, on-chain Agents có thể là yếu tố quan trọng trong việc giải quyết vấn đề trải nghiệm người dùng Tiền điện tử được biết đến, nhưng quan trọng hơn là trong thập kỷ qua, chúng ta đã đầu tư hàng tỷ đô la vào cơ sở hạ tầng Web3, nhưng tỷ lệ sử dụng từ phía người dùng lại rất thấp.

Đừng lo lắng, đại lý đến rồi…

AI tăng lên điểm kiểm tra trên các khía cạnh hành vi của con người

B

Giá trị tích lũy trong AI theo phong cách tạo

Các giao thức tiếp theo có thể sẽ là đại diện của Google, Facebook và Blackrock, và các thành phần để triển khai các giao thức này đang được tạo ra.

DeAI kết thúc

AI sẽ thay đổi hình thái kinh tế của chúng ta. Hiện nay, thị trường dự kiến rằng việc bắt giữ giá trị này sẽ bị hạn chế trong vài công ty lớn ở bờ biển phía Tây Bắc Mỹ. Trong khi DeAI đại diện cho một tầm nhìn khác. Một tầm nhìn mạng lưới thông minh mở, có thể kết hợp, với phần thưởng và tiền thưởng cho ngay cả những đóng góp nhỏ, cũng như quyền sở hữu / quản lý tập thể hơn.

Mặc dù một số tuyên bố về DeAI có vẻ quá phóng đại và giá giao dịch của nhiều dự án cao hơn nhiều so với sức mạnh thực tế hiện tại, nhưng quy mô cơ hội thực sự rất khách quan. Đối với những người kiên nhẫn, có tầm nhìn, tầm nhìn cuối cùng về tính hợp lý của Khối chuỗi có thể chứng minh được cho những người đó.