Delphi Digital: Аналіз глибини можливостей та викликів DeAI

Автор оригіналу: PonderingDurian, дослідник Delphi Digital

Оригінальний текст: Pzai, Foresight News

Оскільки криптоактиви суттєво базуються на програмному забезпеченні з відкритим вихідним кодом, що має вбудований економічний стимул, а штучний інтелект поступово змінює спосіб розробки програмного забезпечення, він значно вплине на всю галузь блокчейну.

AI x Crypto загальний стек

DeAI ：мозможності та виклики

На мою думку, найбільшим викликом для DeAI є інфраструктурний рівень, оскільки створення базової моделі потребує великих коштів, а масштаб видачі даних та обчислень також дуже великий.

Беручи до уваги закони розширення, технологічні великані мають природну перевагу: на етапі Web2 вони отримали величезний прибуток від монопольних вигод, що полягають у згортанні потреб споживачів, і протягом десятиліть, коли штучно знижувалися тарифи, вони знову інвестували ці прибутки в хмарну інфраструктуру. Зараз інтернет-гіганти намагаються захопити ринок ШІ, займаючись даними та обчисленнями (ключові складові ШІ).

Велика модель обсягу токенів порівняно

Через те, що величезність навчання є капіталом інтенсивними та вимагає високої пропускної здатності, єдина суперкластер є найкращим вибором - найкращі закриті моделі для гігантів технологій - вони планують здавати в оренду ці моделі з монопольним прибутком і вкладати прибуток у наступні покоління продуктів.

Проте факти свідчать про те, що бар’єри в галузі штучного інтелекту менші, ніж ефект мережі Web2, провідні моделі швидко втрачають вартість у цій галузі, особливо коли компанія Meta вживає “стратегію випаленої землі” і вкладає сотні мільярдів доларів у розробку передових моделей, таких як Llama 3.1 з відкритим вихідним кодом, які досягають рівня SOTA.

Оцінка великих моделей Llama 3

На цій точці накладається нові дослідження щодо низької затримки розподіленого навчання, що може зробити (частково) комерціалізацію передових бізнес-моделей - зі зниженням вартості інтелектуальних цін, конкуренція (принаймні частково) перейде від апаратних суперкластерів (що корисно для технологічних гігантів) до програмних інновацій (трохи корисно для Відкритого вихідного коду / Криптовалюти).

Індекс здатності (якість) - Графік розподілу цін на навчання

Беручи до уваги ефективність обчислень гібридної архітектури експерта та синтезу / маршрутизації великих моделей, ми, ймовірно, стикаємося не зі світом лише 3-5 великих моделей, а зі світом мільйонів моделей з різними вартостями / продуктивністю. Взаємопов’язана мережа інтелекту (комірка).

Це створює велику проблему координації: технологія блокчейну та механізм стимулювання Криптоактивів мають допомагати вирішувати цю проблему.

Основні сфери інвестицій DeAI

Програмне забезпечення постійно поширюється по світу. Штучний інтелект постійно поширюється в програмному забезпеченні. А штучний інтелект в основному є даними та обчисленнями.

Delphi позитивно оцінює всі компоненти в цьому стеку:

Спрощений стек штучного інтелекту x криптовалюти

Інфраструктура

Оскільки сила штучного інтелекту базується на даних та обчисленнях, інфраструктура DeAI прагне закупити дані та обчислення якомога ефективніше і, як правило, використовує Криптоактиви як стимулюючий механізм. Як ми вже зазначали раніше, це є найвикликнішою частиною конкуренції, але враховуючи розмір кінцевого ринку, це також може бути найбільш прибутковою частиною.

Обчислення

До цих пір розподілений тренування та ринок GPU були обмежені затримкою, проте вони сподіваються на координацію потенційних гетерогенних обладнань, щоб надати послуги з меншою вартістю та обчисленням за запитом тим, хто відкинутий від інтегрованих рішень гігантів. Компанії, такі як Gensyn, Prime Intellect та Neuromesh, прискорюють розвиток розподіленого тренування, тоді як компанії, такі як io.net, Akash, Aethir, реалізовують більш доступну розумну роботу ближче до краю.

Розподіл екологічних місць проекту на основі агрегованого постачання

дані

В світі все більш і більш розумних систем, які базуються на менших і більш спеціалізованих моделях, значення та грошова оцінка активів даних зростає.

До цього часу DePIN загалом був високо визнаний за здатність будувати мережу апаратного забезпечення з меншими витратами порівняно з капіталоємними підприємствами (такими як телекомунікаційні компанії). Однак найбільший потенційний ринок для DePIN з’явиться у сфері збору нових наборів даних, які будуть входити до розумних систем у блокчейні: протокол агента (подробніше обговорюватиметься).

У світі найбільшим потенційним ринком є робоча сила, яка замінюється даними та обчисленнями. У цьому світі інфраструктура штучного інтелекту дозволяє не-технічним спеціалістам зайняти джерела виробництва і внести свій внесок у майбутню мережеву економіку.

Програмне забезпечення

DeAI має на меті досягти ефективних обчислень, які можна комбінувати. Точно так само як капітальні лего Децентралізовані фінанси, DeAI компенсує недоліки сьогоднішньої абсолютної продуктивності за допомогою неліцензованої комбінаторності, стимулюючи відкриту екосистему програмного забезпечення та обчислювальних примітивів, які постійно зростають за часом складні відсотки, з метою (сподіваємося) перевершити існуюче програмне забезпечення та обчислювальні примітиви.

Якщо говорити про те, що Google є екстремально інтегрованим, то DeAI відображає екстремальну модулярність. Як нагадує Клейтон Крістенсен, у нововведеннях індустрій інтегрований підхід часто здобуває лідерські позиції, скорочуючи тертя в ланцюгу вартості, але з розвитком галузі модульний ланцюг вартості завойовує своє місце, підвищуючи конкурентність та ефективність витрат на кожному рівні стеку:

Інтегрований проти модульованого AI

Ми дуже сприймаємо на серйозному рівні кілька категорій, які є вирішальними для досягнення цього модульного бачення.

Маршрутизатор

У світі розумного фрагментації, як вибрати правильний режим і час за оптимальною ціною? Агрегатор вимог завжди захоплюється цінністю (див. агрегаційну теорію), а функція маршрутизації є вирішальною для оптимізації парето-курви між продуктивністю та вартістю в інтелектуальному світі мережі.

Bittensor був лідером у першому поколінні продуктів, але з’явилося багато спеціалізованих конкурентів.

Allora утримує змагання між різними моделями в різних “темах” шляхом “ситуаційного сприйняття” та самовдосконалення з плином часу, і надає інформацію для майбутніх прогнозів на основі історичної точності в певних умовах.

Метою Morpheus є стати "маршрутизатором попиту" для випадків використання Web3 - це в суті є локальним посередником з відкритим вихідним кодом, який може зберегти контекст користувача та ефективно маршрутизувати запити за допомогою нових компонентів Децентралізованих фінансів або "комбінованого обчислення" Web3 в "Apple Intelligence".

Agent 互操作性протокол, такий як Theoriq та Autonolas тощо, спрямований на досягнення максимального рівня модульності маршрутизації, забезпечуючи, що гнучкі Агенти або компоненти стають складовою частиною повноцінної у блокчейні екосистеми.

Загалом, в інтелектуальному та швидкозростаючому світі агрегатор попиту та пропозиції матиме вкрай потужний вплив. Якщо Google - це компанія вартістю в 2 мільйони доларів, що індексує інформацію для всього світу, то переможцем роутера попиту буде компанія, що буде агентом інтелектуального індексування, незалежно від того, чи це Apple, Google чи рішення Web3, що призведе до більшої масштабності.

Копроцесор

З огляду на його децентралізованість, блокчейн має значні обмеження щодо даних та обчислень. Як можна внести обчислювальні та даними насичені додатки штучного інтелекту, які потрібні користувачам, в блокчейн? За допомогою кооперативного процесора!

Коопроцесор на рівні застосування Crypto

Вони всі надають різні технології для ‘підтвердження’ базових даних або моделей, які використовуються, ефективних ‘Оракул-машина’, цей підхід може максимально зменшити нові довіри у блокчейні припущення, водночас значно підвищивши їхню ефективність. До цього часу було багато проектів, які використовували zkML, opML, TeeML та шифрування економічні методи, у них є різні переваги та недоліки:

Порівняння супроцесорів

На більш високому рівні, копроцесор важливий для інтелектуалізації смартконтрактів - надає подібний до “сховища даних” рішення для унікального у блокчейні досвіду, щоб виконати запити або перевірити, чи було зроблено вірне мислення.

Мережі TEE (Trusted Execution Environment), такі як Super, Phala і Marlin, стають все більш популярними останнім часом через свою практичність та здатність до розгортання масштабних додатків.

Загалом, для поєднання блокчейну з високою визначеністю, але низькою продуктивністю та інтелектуальними агентами з високою продуктивністю, але ймовірними, копроцесор є важливим. Без копроцесора штучний інтелект не з’явиться в цьому поколінні блокчейну.

Заохочувальні заходи для розробників

Однією з найбільших проблем, пов’язаних з розробкою штучного інтелекту, є відсутність стимулів для його сталого розвитку. Розробка штучного інтелекту є високо капіталоємною, витрати на обчислення та роботу зі штучним інтелектом є дуже високими. Якщо не буде належних заохочень для винагородження внесків у Відкритий вихідний код, ця галузь неодмінно програє Суперкомп’ютеру у суперкапіталістичній боротьбі.

Від почуттів до Pluralis, Sahara AI та Mira, метою цих проектів є запуск мережі, яка дозволяє розпорошеним особистим мережам вносити внесок у мережевий інтелект, надаючи при цьому належну мотивацію.

За допомогою компенсації в бізнес-моделі, швидкість складних відсотків зі Відкритим вихідним кодом повинна прискоритися - це надасть розробникам та дослідникам штучного інтелекту глобальний вибір поза великими технологічними компаніями та дозволить отримувати щедру винагороду за створену вартість.

Хоча досягти цього дуже важко, а конкуренція стає все більш жорсткою, потенційний ринок тут величезний.

Модель GNN

Велика мовна модель розділяється на великому корпусі тексту та навчається передбачати наступне слово, тоді як графова нейронна мережа (GNN) обробляє, аналізує та вивчає дані графової структури. Оскільки дані у блокчейні в основному складаються з складних взаємодій між користувачами та смарт-контрактами, іншими словами, це граф, тому GNN, здається, є розумним вибором для підтримки використання штучного інтелекту в українському блокчейні.

Проекти, такі як Pond та RPS, намагаються створити базові моделі для web3, які можуть бути застосовані в операціях з обміном, Defi та навіть у випадках використання в соціальних мережах.

• Прогноз цін: у блокчейні модель поведінки передбачає ціни, автоматичні торгівельні стратегії, аналіз емоцій
• AI фінанси: інтеграція з існуючими додатками Децентралізовані фінанси, прогресивні стратегії отримання прибутку та використання Ліквідність, поліпшене Управління ризиками / управління
• у блокчейні маркетинг: більш цілеспрямований Аірдроп / позиціонування, засноване на рекомендаційному рушії, що ґрунтується на у блокчейні поведінці

Ці моделі будуть використовувати велику кількість рішень для складу даних, таких як Space and Time, Subsquid, Covalent і Hyperline, я дуже розраховую на них.

GNN доводить, що велика модель блокчейна та сховище даних Web3 є невід’ємними інструментами, які надають функцію OLAP (онлайн-аналітичної обробки) для Web3.

Застосування

На мою думку, агенти у блокчейні можуть бути ключовим рішенням проблеми користувацького досвіду, яку відомо, що Криптовалюта має, але що є ще важливіше, ми витратили мільярди доларів на інфраструктуру Web3 протягом останніх десяти років, але використання користувачами було дуже низьким.

Не хвилюйтесь, агенти прийшли…

AI в тестових балах зростання у всіх аспектах людської поведінки

В

Накопичення вартості в генеративному штучному інтелекті

Наступними можуть стати протоколи, які будуть представляти Google, Facebook і Blackrock, а компоненти для реалізації цих протоколів народжуються.

Кінець DeAI

ШІ змінить наш економічний порядок. Зараз ринок очікує, що це значення буде обмежене декількома великими компаніями на заходному узбережжі Північної Америки. Але DeAI представляє іншу візію. Відкрита, комбінована візія інтелектуальної мережі, яка винагороджує та компенсує навіть найменший внесок, а також більше колективної власності / управління.

Хоча деякі заяви DeAI є надзвичайно перебільшеними, і ціни на багато проектів значно перевищують поточні фактичні показники, масштаб можливостей є дійсно об’єктивним. Для тих, хто має терпіння та бачення, остаточна мета DeAI, яка дійсно може бути обчислена, може довести розуміння Блокчейн.