Teruskan Judul Asli: DeAI Dikompresi

Mengingat kripto pada dasarnya adalah perangkat lunak sumber terbuka dengan insentif keuangan yang telah tertanam - dan Kecerdasan Buatan (AI) mengganggu cara penulisan perangkat lunak - maka wajar jika AI akan memiliki dampak besar pada ruang blockchain di seluruh platform.

DeAI: Tantangan & Peluang

Bagi saya, tantangan terbesar yang dihadapi oleh DeAI terletak pada lapisan infrastruktur mengingat intensitas modal dalam membangun model-model dasar dan pengembalian skala dalam data dan komputasi.

Dengan hukum skalabilitas, Big Tech memiliki keuntungan yang mencolok: memanfaatkan kas perang mereka yang kolosal dari keuntungan monopoli dalam mengumpulkan permintaan konsumen selama generasi kedua internet dan menginvestasikannya kembali dalam infrastruktur cloud selama satu dekade suku bunga rendah secara artifisial, para hyperscaler sekarang mencoba untuk mendapatkan pasar kecerdasan dengan mengendalikan data dan komputasi - bahan utama untuk AI:

Karena intensitas modal dan persyaratan bandwidth tinggi dari pelatihan besar, superklaster terpadu masih optimal – memberikan Big Tech dengan model-model paling performa – sumber tertutup – yang mereka rencanakan untuk disewakan dengan margin mirip oligopoli, menginvestasikan hasilnya dalam setiap generasi berikutnya.

Namun, parit-parit dalam AI terbukti lebih dangkal dibandingkan dengan efek jaringan web2 dengan model-model perintis terkemuka yang mengalami depresiasi dengan cepat dibandingkan dengan bidang ini, terutama dengan Meta yang melakukan "scorched earth" dan mengalokasikan puluhan miliar untuk model perintis open source seperti Llama 3.1 dengan performa tingkat SOTA.

Ini, bersama denganpenelitian yang sedang berkembangdalam metode pelatihan terdesentralisasi low-latency, bisa (sebagian) mengkomodifikasi model bisnis perbatasan - menggeser (setidaknya sebagian) persaingan dari super cluster perangkat keras (mendukung Big Tech) ke inovasi perangkat lunak (sedikit mendukung open source / crypto) ketika harga kecerdasan turun.

Dengan efisiensi komputasi dari arsitektur 'mixture of expert' dan sintesis / routing LLM, nampaknya kita menuju bukan dunia dengan 3 - 5 mega model, tapi kain rajutan dari jutaan model dengan tradeoff biaya / performa yang berbeda. Sebuah jaringan kecerdasan yang saling terkait. Sebuah hivemind.

Ini menjadi masalah koordinasi massif: tipe yang blockchain dan insentif kripto harus siap membantu.

Tesis Investasi Utama Core DeAITesis Investasi Utama Core DeAI

Perangkat lunak sedang memakan dunia. Kecerdasan buatan sedang memakan perangkat lunak. Dan kecerdasan buatan pada dasarnya hanya data dan komputasi.

Segala hal yang paling efisien dalam menyediakan kedua input di atas (infrastruktur), mengkoordinasikannya (perangkat lunak perantara), dan memenuhi permintaan pengguna (aplikasi), akan bernilai.

Delphi optimis terhadap berbagai komponen di seluruh stack:

Infrastruktur

Mengingat AI didukung oleh data dan komputasi, infrastruktur DeAI didedikasikan untuk mencari keduanya dengan efisien, biasanya menggunakan insentif kripto. Seperti yang telah kami sebutkan sebelumnya, ini adalah bagian yang paling menantang dari tumpukan yang harus dihadapi, tetapi juga berpotensi menjadi yang paling menguntungkan mengingat ukuran pasar akhir.

Komputasi

Meskipun sejauh ini terhambat oleh laten, protokol pelatihan terdesentralisasi dan pasar GPU berharap dapat mengatur perangkat keras laten dan heterogen untuk menyediakan komputasi on-demand yang lebih murah bagi mereka yang tidak mampu membeli solusi terintegrasi Big Tech. Pemain seperti Gensyn, Prime Intellect, dan Neuromesh sedang mendorong batas-batas pelatihan terdistribusi sementara io.net, Akash, Aethir, dll. memungkinkan inferensi dengan biaya lebih rendah yang lebih dekat dengan tepi.

Data

Di dunia yang penuh dengan kecerdasan yang merata berbasis model-model kecil dan spesialis, aset data semakin bernilai dan dapat dimonetisasi.

Hingga saat ini, DePIN (jaringan fisik terdesentralisasi) telah banyak dipuji karena kemampuannya membangun jaringan perangkat keras dengan biaya lebih rendah dibandingkan pesaing yang membutuhkan modal intensif (misalnya, telco’s). Namun, pasar terbesar potensial DePIN akan muncul dalam pengumpulan set data baru yang mengalir ke dalam kecerdasan on-chain:protokol agensi (akan dibahas nanti).

Di dunia di mana tenaga kerja - TAM terbesar di dunia? - digantikan oleh kombinasi data dan komputasi, infrastruktur DeAI menyediakan cara bagi non Tech Barons untukAmbil Alih Sarana Produksidan berkontribusi pada ekonomi jaringan yang akan datang.

Middleware

Tujuan akhir DeAI adalah komputasi yang efektif. Seperti Lego uang DeFi, AI terdesentralisasi menggantikan kinerja mutlak saat ini dengan komposabilitas tanpa izin - mendorong ekosistem perangkat lunak dan primitif komputasi yang terbuka yang terus berkembang dari waktu ke waktu untuk (semoga) melampaui pesaing-pesaingnya.

Jika Google adalah ekstrem 'terpadu', maka DeAI mewakili ekstrem 'modular'. SepertiClayton Christensenmengingatkan kita, pendekatan terintegrasi cenderung memimpin dalam industri yang baru muncul dengan mengurangi hambatan dalam rantai nilai, tetapi ketika ruang tersebut menjadi matang, rantai nilai modular mengambil bagian melalui persaingan yang lebih besar dan efisiensi biaya dalam setiap lapisan yang ada:

Kami sangat optimis terhadap beberapa kategori penting dalam mewujudkan visi modular ini:

• Routing

Di dunia intelektual yang terfragmentasi, bagaimana seseorang dapat memilih model yang tepat dan waktu yang tepat dengan harga terbaik? Aggregator sisi permintaan selalu menangkap nilai (lihatteori agregasi), dan fungsi routing sangat penting untuk mengoptimalkan kurva pareto antara kinerja dan biaya dalam dunia kecerdasan jaringan:

Bittensortelah menjadi pemimpin di sini dalam generasi 1, tetapi sejumlah pesaing yang berdedikasi muncul.

Alloramengadakan kompetisi antara model-model yang berbeda dalam berbagai 'topik' dengan cara yang 'peka terhadap konteks' dan memperbaiki diri seiring waktu - memberikan informasi pada prediksi masa depan berdasarkan akurasi historis dalam kondisi tertentu.

Morpheusbertujuan untuk menjadi "router sisi permintaan" untuk kasus penggunaan web3 - pada dasarnya adalah "kecerdasan Apple" dengan agen lokal sumber terbuka yang memiliki konteks relevan pengguna dan dapat merutekan pertanyaan dengan efisien melalui DeFi atau blok bangunan yang muncul dari infrastruktur "komputasi komposabel" web3.

Protokol interoperabilitas agen sepertiTheoriqdanAutonolasbertujuan untuk mendorong routing modular ke tingkat ekstrim dengan memungkinkan ekosistem agen atau komponen fleksibel yang dapat disusun, yang menjadi layanan on-chain yang lengkap.

Singkatnya, dalam dunia intelijen yang terus memecah, agregator sisi pasokan dan permintaan akan memainkan peran yang sangat kuat. Jika Google menjadi perusahaan US$2t yang mengindeks informasi dunia, maka pemenang dalam router sisi permintaan - baik Apple atau Google atau solusi web3 - yang mengindeks intelijen agen, seharusnya bahkan lebih besar lagi.

• Co-Processors

Dengan desentralisasi mereka, blockchain sangat terbatas dalam hal data dan komputasi. Bagaimana Anda membawa aplikasi AI yang membutuhkan komputasi dan data intensif yang akan diminta oleh pengguna di dalam rantai?

Co-processors!

Sumber:Florin Digital

Ini sebenarnya adalah 'orakel' yang menawarkan berbagai teknik untuk 'memverifikasi' data atau model yang digunakan dengan cara yang meminimalkan asumsi kepercayaan baru on-chain sambil menawarkan peningkatan kapabilitas yang substansial. Hingga saat ini, telah ada sejumlah proyek yang menggunakan zkML, opML, TeeML, dan pendekatan ekonomi kripto - semuanya dengan pro dan kontra yang beragam:

Untuk tinjauan yang lebih mendalam, silakan lihat laporan DeAI bagian III kami yang akan segera dirilis dalam beberapa minggu ke depan.

Secara umum, co-processor sangat penting dalam membuat kontrak pintar menjadi cerdas - menyediakan solusi seperti "gudang data" untuk mencari pengalaman on-chain yang lebih personal atau menyediakan verifikasi bahwa suatu inferensi yang diberikan telah selesai dengan benar.

Jaringan TEE sepertiSuper,Phala, danMarlinterutama telah meningkat populeritas baru-baru ini karena praktikalitas dan kesiapan mereka untuk menjadi tuan rumah aplikasi berskala saat ini.

Secara keseluruhan, co-processor sangat penting untuk menggabungkan blockchain yang sangat deterministik namun memiliki kinerja rendah dengan kecerdasan yang sangat berkinerja tinggi namun bersifat probabilitas. Tanpa co-processor, kecerdasan buatan tidak akan datang ke generasi blockchain ini.

• Insentif Pengembang

Salah satu masalah terbesar dalam pengembangan sumber terbuka di AI adalah kurangnya insentif untuk membuatnya berkelanjutan. Pengembangan AI sangat membutuhkan modal, dan biaya kesempatan dari komputasi dan pengetahuan AI sangat tinggi. Tanpa insentif yang tepat untuk memberi penghargaan pada kontribusi sumber terbuka, ruang ini tak terelakkan akan kalah oleh penggila-penggila hiperkapitalis.

Banyak proyek dariSentientkePluralisuntukSaharakeMirasemua bertujuan untuk memulai jaringan yang benar-benar memungkinkan dan memberi imbalan kontribusi terhadap kecerdasan terkoneksi dari jaringan yang terfragmentasi individu.

Dengan memperbaiki model bisnis, pengembangan open source akan dipercepat - memberikan pilihan bagi pengembang dan peneliti AI di luar Big Tech yang bersifat global dan, semoga juga mendapatkan kompensasi yang adil berdasarkan nilai yang diciptakan.

Sementara sangat sulit untuk mendapatkannya dengan benar dan semakin kompetitif, TAM di sini sangat besar.

• Model GNN

Di mana LLM menggambarkan pola dalam korpora teks besar dan belajar untuk memprediksi kata berikutnya, Graph Neural Nets (GNNs) memproses, menganalisis, dan belajar dari data berstruktur graf. Karena data on-chain terutama terdiri dari interaksi kompleks antara pengguna dan kontrak pintar – dengan kata lain, graf – GNNs muncul sebagai pilihan logis untuk mendukung kasus penggunaan kecerdasan buatan di rantai.

Proyek sepertiPONDdan RPS mencoba membangun model dasar untuk web3 - potensial menjadi transformatif dalam perdagangan, Defi, dan bahkan kasus penggunaan sosial seperti

• Prediksi harga: model perilaku on-chain untuk memprediksi harga, Strategi perdagangan otomatis, Analisis sentimen
• AI Keuangan: integrasi ke aplikasi DeFi yang sudah ada, strategi hasil lanjutan dan pemanfaatan likuiditas, Pengelolaan risiko / tata kelola yang lebih baik
• Pemasaran On-Chain: Airdrops yang lebih disesuaikan / penargetan, Mesin rekomendasi berdasarkan perilaku on-chain

Model-model ini akan sangat mengandalkan solusi data warehousing sepertiRuang dan Waktu,Subsquid,Covalent, danHyperlineyang saya juga sangat bullish terhadap.

GNNs dapat membuktikan bahwa LLMs dari blockchain dan gudang data web3 adalah penggerak penting: menyediakan fungsionalitas OLAP untuk web3.

Aplikasi

Menurut pendapat saya, agen on-chain mungkin menjadi kunci untuk mengatasi UX yang buruk dalam dunia kripto, tetapi yang lebih penting, adalah permintaan yang hilang untuk pemanfaatan yang sangat sedikit dari miliaran USD yang telah kita investasikan dalam infrastruktur web3 selama dekade terakhir.

Jangan salah, para agen akan datang...

Dan tampaknya logis bahwa agen-agen ini akan memanfaatkan infrastruktur terbuka dan tanpa izin - melalui pembayaran dan komputasi dapat disusun - untuk mencapai tujuan akhir yang semakin kompleks.

Dalam ekonomi kecerdasan yang terhubung jaringan, mungkin aliran ekonomi jauh lebih sedikit B -> B -> C dan jauh lebih banyak pengguna -> agen -> jaringan komputasi -> agen -> pengguna.

protokol agensikadalah hasil akhirnya. Aplikasi atau bisnis layanan dengan overhead terbatas yang berjalan terutama menggunakan sumber daya on-chain memenuhi permintaan pengguna akhir (atau satu sama lain) dalam jaringan yang dapat digabungkan dengan biaya yang jauh lebih rendah daripada perusahaan tradisional.

Sama seperti di web2 di mana lapisan aplikasi menangkap sebagian besar nilai, saya adalah penggemar teori "protokol agensial gemuk" dalam DeAI. Penangkapan nilai harus berpindah ke atas tumpukan seiring waktu.

Google, Facebook, dan Blackrock berikutnya mungkin akan menjadi protokol agen dan komponen untuk mengaktifkan mereka sedang lahir saat ini.

Permainan Terakhir

AI akan mengubah bentuk ekonomi kita. Saat ini, pasar mengharapkan bahwa nilai akan tertangkap di dalam beberapa perusahaan besar di Pacific Northwest Amerika Serikat. DeAI mewakili visi yang berbeda.

Sebuah visi jaringan terbuka dan terdiri dari kecerdasan dengan insentif dan penghasilan bahkan untuk kontribusi kecil dan kepemilikan/governance yang lebih kolektif.

Sementara beberapa narasi di DeAI melampaui batas, dan banyak proyek diperdagangkan jauh di atas daya tarik saat ini, ukuran peluangnya memang besar. Bagi mereka yang sabar dan bijaksana, visi akhir DeAI tentang komputasi yang benar-benar dapat disusun mungkin membuktikan bahwa blockchain itu sendiri sangat dibenarkan.

Jika Anda menikmati cuplikan ini, harap perhatikan laporan bentuk panjang kami yang akan terbuka dalam beberapa minggu mendatang saat bulan Delphi's AI x Crypto terungkap:

DeAI I: Menara & Alun-alun (terkunci sekarang)

DeAI II: Meraih Sarana Produksi, Infra (segera dibuka)

DeAI III: Komputasi Terpisah, Middleware (membuka minggu depan)

DeAI IV: Ekonomi Agensik, Aplikasi (membuka dua minggu)

Akan menjadi bulan yang besar. Bersiaplah.

Disclaimer:

1. Artikel ini dicetak ulang dari [ PonderingDurian]. Teruskan Judul Asli: DeAI Tertekan. Semua hak cipta milik penulis asli [ PonderingDurian]. Jika ada keberatan terhadap cetak ulang ini, silakan hubungi Gate LearnTim (“gate Learn”) akan menanganinya dengan segera.
2. Penolakan Tanggung Jawab: Pandangan dan opini yang terdapat dalam artikel ini semata-mata merupakan milik penulis dan tidak merupakan nasihat investasi apa pun.
3. Terjemahan artikel ke dalam bahasa lain dilakukan oleh tim Belajar gate. Kecuali disebutkan, menyalin, mendistribusikan, atau menjiplak artikel yang diterjemahkan dilarang.