Delphi Digital: Analisis Kedalaman Peluang dan Tantangan DeAI

Penulis asli: PonderingDurian, Peneliti Delphi Digital

Terjemahan asli: Pzai, Berita Foresight

Mengingat bahwa Mata Uang Kripto pada dasarnya adalah perangkat lunak Sumber Terbuka, dengan mekanisme insentif ekonomi bawaan, sementara AI saat ini mengubah cara penulisan perangkat lunak, maka AI akan memiliki dampak besar pada seluruh ranah blockchain.

AI x Crypto stack lengkap

DeAI ：机遇与挑战

Menurut saya, tantangan terbesar yang dihadapi oleh DeAI adalah di lapisan infrastruktur, karena membangun model dasar membutuhkan dana yang besar dan skalabilitas data dan komputasi yang tinggi.

Dengan memperhatikan hukum ekspansi, raksasa teknologi memiliki keunggulan alami: dalam fase Web2, mereka memperoleh keuntungan besar dari laba monopoli yang menggabungkan permintaan konsumen, dan selama sepuluh tahun dengan tingkat biaya yang rendah, mereka menginvestasikan kembali keuntungan ini ke infrastruktur awan. Sekarang, raksasa internet sedang mencoba untuk menguasai pasar AI dengan mendominasi data dan komputasi (elemen kunci AI):

Perbandingan volume token model besar

Karena intensitas modal dan persyaratan bandwidth yang tinggi dari pelatihan besar, klaster super terpadu tetap menjadi pilihan terbaik - menyediakan model tertutup terbaik bagi raksasa teknologi - mereka berencana untuk menyewakan model-model ini dengan keuntungan monopoli dan menginvestasikan kembali pendapatan ke setiap generasi produk berikutnya.

Namun, kenyataannya membuktikan bahwa pertahanan AI dalam industri ini lebih dangkal daripada efek jaringan dalam Web2. Model terdepan yang unggul dalam industri ini mengalami depresiasi yang cepat, terutama dengan kebijakan ‘bumi hangus’ yang diambil oleh perusahaan Meta, seperti pengembangan model terdepan Llama 3.1 dengan anggaran miliaran dolar yang merupakan Sumber Terbuka, kinerjanya mencapai tingkat SOTA.

Skor Model Besar Llama 3

Pada titik ini, penelitian baru yang berkaitan dengan metode pelatihan terdistribusi rendah latensi dapat mengkomersialkan (sebagian) model bisnis yang canggih - dengan penurunan harga cerdas, persaingan akan (setidaknya sebagian) bergeser dari klaster super keras (menguntungkan raksasa teknologi) ke inovasi perangkat lunak (sedikit menguntungkan Sumber Terbuka / Aset Kripto).

Indeks Kemampuan (Kualitas) - Distribusi Harga Latihan

Mengingat efisiensi komputasi arsitektur ‘ahli campuran’ dan sintesis model besar/rute, kita mungkin akan menghadapi bukan hanya dunia 3-5 model raksasa, tetapi dunia yang terdiri dari jutaan model dengan berbagai pertimbangan biaya/kinerja. Sebuah jaringan cerdas yang saling terkait (sarang lebah).

Ini menciptakan masalah koordinasi yang besar: mekanisme insentif blockchain dan Mata Uang Kripto harus dapat membantu menyelesaikan masalah ini dengan baik.

Bidang Investasi Inti DeAI

Perangkat lunak sedang menelan dunia. Kecerdasan buatan sedang menelan perangkat lunak. Dan AI pada dasarnya adalah data dan komputasi.

Delphi optimis tentang setiap komponen dalam tumpukan ini:

Sederhanakan tumpukan AI x Crypto

Infrastruktur

Mengingat bahwa kekuatan AI berasal dari data dan komputasi, infrastruktur DeAI berusaha untuk memperoleh data dan komputasi seefisien mungkin, dan biasanya menggunakan mekanisme insentif Mata Uang Kripto. Seperti yang telah disebutkan sebelumnya, ini adalah bagian yang paling menantang dalam persaingan, tetapi mengingat skala pasar akhir, ini juga mungkin merupakan bagian dengan imbalan tertinggi.

perhitungan

Sejauh ini, protokol pelatihan terdistribusi dan pasar GPU telah terbatas oleh latensi, tetapi mereka berharap untuk mengoordinasikan perangkat keras heterogen potensial, untuk menyediakan layanan komputasi yang lebih murah dan sesuai permintaan bagi mereka yang ditolak oleh solusi terintegrasi raksasa. Perusahaan seperti Gensyn, Prime Intellect, dan Neuromesh mendorong perkembangan pelatihan terdistribusi, sementara perusahaan seperti io.net, Akash, Aethir, dan lainnya sedang mewujudkan inferensi biaya rendah yang lebih dekat dengan kecerdasan tepi.

Distribusi ekosistem proyek berbasis pasokan agregat

Data

Dalam dunia cerdas yang merata berbasis model yang lebih kecil dan khusus, nilai aset data dan tingkat moneterisasi semakin meningkat.

Hingga saat ini, DEP telah sangat diakui karena kemampuannya untuk membangun jaringan perangkat keras dengan biaya lebih rendah daripada perusahaan yang intensif modal (seperti perusahaan telekomunikasi). Namun, pasar potensial terbesar DEP akan muncul dalam pengumpulan data baru yang akan masuk ke dalam sistem cerdas on-chain: protokol agen (akan dibahas nanti).

Di dunia ini, pasar potensial terbesar di dunia - tenaga kerja sedang digantikan oleh data dan komputasi. Di dunia ini, infrastruktur AI De memberikan cara bagi non-teknis untuk merebut sarana produksi dan berkontribusi pada ekonomi jaringan yang akan datang.

Middleware

Tujuan akhir dari DeAI adalah untuk mencapai komputasi yang dapat dikombinasikan secara efektif. Sama seperti ‘kapal lego’ dari Keuangan Desentralisasi, DeAI mengatasi kekurangan kinerja mutlak saat ini melalui komposabilitas tanpa izin, mendorong ekosistem perangkat lunak dan bahasa pemrograman terbuka untuk terus melakukan bunga majemuk dari waktu ke waktu, dengan harapan dapat melampaui perangkat lunak dan bahasa pemrograman yang ada.

Jika Google mewakili ‘ekstrem’ terintegrasi, maka DeAI mewakili ‘ekstrem’ modular. Seperti yang diingatkan oleh Clayton Christensen, dalam industri baru, pendekatan terintegrasi seringkali mengambil posisi unggul dengan mengurangi gesekan dalam rantai nilai, tetapi dengan kedewasaan bidang ini, rantai nilai modular akan memperoleh posisi dengan meningkatkan kompetisi dan efisiensi biaya di setiap lapisan tumpukan.

AI terintegrasi vs modular

Kami sangat menaruh harapan besar pada beberapa kategori yang sangat penting untuk mewujudkan visi modular ini:

Routing

Di dunia yang terfragmentasi secara cerdas, bagaimana cara memilih mode dan waktu yang tepat dengan harga terbaik? Agregator permintaan selalu menangkap nilai (lihat Teori Agregat), sementara fungsi routing sangat penting untuk mengoptimalkan kurva Pareto antara kinerja jaringan dan biaya dalam dunia cerdas yang terhubung.

Bittensor telah memimpin dalam generasi pertama produk, namun juga menghadapi banyak pesaing khusus.

Allora melakukan kompetisi antara model berbeda dalam berbagai ‘tema’ dengan cara ‘situational awareness’ dan pembaruan diri seiring waktu, dan memberikan informasi untuk meramalkan masa depan berdasarkan akurasi sejarah dalam kondisi tertentu.

Tujuan Morpheus adalah menjadi ‘rute permintaan’ untuk kasus penggunaan Web3 - pada dasarnya adalah agen lokal dengan Sumber Terbuka yang dapat memahami konteks pengguna terkait dan melakukan query routing yang efektif melalui infrastruktur komputasi yang dapat dikombinasikan Keuangan Desentralisasi atau ‘kecerdasan Apple’ dari komponen baru Web3.

Protokol interoperabilitas Agent, seperti Theoriq dan Autonolas, bertujuan untuk mendorong rute modularisasi ke level yang lebih tinggi, sehingga sistem ekosistem fleksibel Agens atau komponen yang bisa digabungkan dan dikomposisikan menjadi layanan on-chain yang sepenuhnya matang.

Secara keseluruhan, dalam dunia yang cerdas dan cepat pecah, agregator permintaan akan memainkan peran yang sangat kuat. Jika Google adalah perusahaan senilai 200 juta dolar yang mengindeks informasi di seluruh dunia, maka pemenang router permintaan - baik itu Apple, Google, atau solusi Web3 - akan menjadi perusahaan yang mewakili pengindeksan cerdas yang lebih besar.

coprocessor

Dalam hal desentralisasi, blockchain memiliki batasan yang signifikan dalam hal data dan komputasi. Bagaimana cara mengintegrasikan aplikasi AI yang membutuhkan komputasi dan data yang intensif ke dalam blockchain? Lewat co-processor!

协处理器在 Crypto 中的Layer Aplikasi

Mereka semua menyediakan teknologi yang berbeda untuk ‘memvalidasi’ data dasar atau model yang digunakan secara efektif ‘Mesin Oracle’, cara ini dapat mengurangi asumsi kepercayaan baru secara maksimal on-chain, sambil secara signifikan meningkatkan kemampuannya. Sampai saat ini, telah banyak proyek yang menggunakan metode ekonomi zkML, opML, TeeML dan enkripsi, masing-masing memiliki kelebihan dan kekurangan yang berbeda:

Perbandingan Coprocessor

Pada tingkat yang lebih tinggi, coprocessor sangat penting untuk menginteligensikan Smart Contract - menyediakan solusi mirip ‘gudang data’ untuk mengambil permintaan khusus on-chain, atau memverifikasi apakah deduksi yang diberikan telah selesai dengan benar.

Jaringan TEE (Trusted Execution Environment), seperti Super, Phala, dan Marlin, semakin populer belakangan ini karena kemampuannya yang praktis dan dapat menangani aplikasi berukuran besar.

Secara keseluruhan, coprosesor sangat penting untuk menggabungkan blockchain yang memiliki determinasi tinggi tetapi performa rendah dengan agen cerdas yang memiliki performa tinggi tetapi probabilitas. Tanpa coprosesor, AI tidak akan muncul dalam generasi blockchain ini.

Insentif Pengembang

Salah satu masalah terbesar dalam pengembangan AI Sumber Terbuka adalah kurangnya mekanisme insentif yang menjadikannya berkelanjutan. Pengembangan AI memerlukan modal yang sangat besar, dan biaya kesempatan untuk komputasi dan pengetahuan AI sangat tinggi. Jika tidak ada langkah insentif yang tepat untuk memberikan penghargaan kontribusi Sumber Terbuka, bidang ini akan tak terelakkan kalah dalam persaingan dengan Supercomputer yang didominasi oleh kapitalisme luar biasa.

Dari Sentimen hingga Pluralis, Sahara AI, dan Mira, tujuan proyek-proyek ini adalah untuk meluncurkan jaringan yang memungkinkan jaringan individu yang tersebar untuk berkontribusi pada kecerdasan jaringan, sambil memberikan insentif yang pantas.

Dengan melengkapi model bisnisnya, kecepatan bunga majemuk Sumber Terbuka seharusnya meningkat - memberikan pilihan global di luar perusahaan teknologi besar bagi pengembang dan peneliti AI, dengan harapan mendapatkan imbalan yang melimpah sesuai dengan nilai yang diciptakan.

Meskipun sangat sulit untuk mencapai hal ini dan persaingan semakin sengit, pasar potensial di sini sangat besar.

Model GNN

Model bahasa besar membagi pola dalam korpus teks besar dan belajar memprediksi kata berikutnya, sementara jaringan saraf grafik (GNN) memproses, menganalisis, dan mempelajari data struktur grafik. Karena data on-chain terutama terdiri dari interaksi kompleks antara pengguna dan Smart Contract, dengan kata lain, sebuah grafik, maka GNN tampaknya menjadi pilihan yang masuk akal untuk mendukung kasus penggunaan kecerdasan buatan on-chain.

Proyek-proyek seperti Pond dan RPS sedang mencoba untuk membangun model dasar untuk web3, model-model ini mungkin akan diterapkan dalam kasus-kasus transaksi, Defi, dan bahkan sosial, seperti:

• Prediksi Harga: model perilaku on-chain memprediksi harga, strategi perdagangan otomatis, analisis emosi
• AI 金融： 与现有 Keuangan Desentralisasi 应用程序的集成、先进的收益策略和Likuiditas利用、更好的Manajemen Risiko / 治理
• Pemasaran on-chain: Mesin rekomendasi yang lebih terarah untuk Airdrop / penargetan, berbasis pada perilaku on-chain

Model-model ini akan sangat bergantung pada solusi gudang data, seperti Space and Time, Subsquid, Covalent, dan Hyperline, saya juga sangat optimis terhadap mereka.

GNN dapat membuktikan bahwa model besar blockchain dan gudang data Web3 adalah alat bantu yang sangat diperlukan, yaitu untuk menyediakan fungsi OLAP (Online Analytical Processing) untuk Web3.

Aplikasi

Menurut pendapat saya, Agen on-chain mungkin merupakan kunci untuk menyelesaikan masalah pengalaman pengguna yang dikenal luas dalam Mata Uang Kripto, namun yang lebih penting, dalam dekade terakhir, kita telah mengalokasikan miliaran dolar ke infrastruktur Web3, namun tingkat pemanfaatan dari pihak yang membutuhkan sangat rendah.

Jangan khawatir, Agen datang…

AI pada skor pengujian berbagai dimensi perilaku manusia naik

B

Akumulasi Nilai dalam AI Generatif

Google, Facebook, dan Blackrock selanjutnya kemungkinan besar akan menjadi agen protokol, sementara komponen-komponen yang mewujudkan protokol ini sedang muncul.

DeAI 终局

AI akan mengubah bentuk ekonomi kita. Saat ini, pasar mengharapkan penangkapan nilai ini terbatas pada beberapa perusahaan besar di pantai barat Amerika Utara. Namun, DeAI mewakili visi yang berbeda. Visi jaringan kecerdasan bukaan dan dapat digabungkan, dengan penghargaan dan imbalan untuk kontribusi bahkan yang kecil, serta lebih banyak kepemilikan/kewenangan kolektif.

Meskipun beberapa klaim DeAI terlalu berlebihan, dan harga perdagangan banyak proyek jauh di atas daya dorong aktual saat ini, tetapi skala peluang memang sangat nyata. Bagi orang yang sabar dan visioner, visi akhir DeAI yang benar-benar dapat dihitung mungkin akan membuktikan rasionalitas Blokchain itu sendiri.