Delphi Digital：Độ sâu解析DeAI的机遇与挑战

Tác giả gốc: PonderingDurian, nhà nghiên cứu tại Delphi Digital

Bản dịch ban đầu: Pzai, Foresight News

Vì tiền điện tử bản chất là phần mềm mã nguồn mở, có cơ chế kích thích kinh tế tích hợp sẵn, đồng thời trí tuệ nhân tạo đang lật đổ cách viết phần mềm, do đó trí tuệ nhân tạo sẽ có ảnh hưởng lớn đến toàn bộ lĩnh vực blockchain.

AI x Crypto toàn bộ ngăn xếp

DeAI: Cơ hội và thách thức

Theo tôi, thách thức lớn nhất mà DeAI đối diện đó là ở tầng cơ sở vì việc xây dựng mô hình cơ sở đòi hỏi một lượng lớn vốn và lợi nhuận từ dữ liệu và tính toán cũng rất cao.

Các công ty công nghệ có lợi thế tự nhiên với quy luật mở rộng: Trong giai đoạn Web2, chúng đã có lợi nhuận khổng lồ từ tiền lời độc quyền tập hợp nhu cầu tiêu dùng và trong mười năm giảm giá nhân đạo, chúng đã tái đầu tư khoản lợi nhuận này vào cơ sở hạ tầng đám mây. Bây giờ, các công ty công nghệ internet đang cố gắng chiếm lĩnh thị trường AI thông qua chiếm hữu dữ liệu và tính toán (yếu tố quan trọng của AI).

So sánh về quy mô của token lớn

Do vì sự tập trung vốn lớn và yêu cầu băng thông cao của việc huấn luyện quy mô lớn, việc sử dụng các siêu cụm mạnh vẫn là lựa chọn tốt nhất - cung cấp mô hình đóng cửa tốt nhất cho các công ty công nghệ - họ dự định thuê mô hình này với lợi nhuận độc quyền và đầu tư lại thu nhập vào mỗi thế hệ sản phẩm kế tiếp.

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 Mã nguồn mở các mô hình tiên tiến như Llama 3.1, có hiệu suất đã đạt đến mức SOTA.

Đánh giá mô hình Llama 3 lớn

Ở điểm này, việc kết hợp nghiên cứu mới về phương pháp đào tạo phân tán trễ thấp có thể làm cho (một phần) các mô hình kinh doanh tiên tiến thương mại hóa - với sự giảm giá thông minh, sự cạnh tranh sẽ (ít nhất là một phần) chuyển từ cụm siêu phân tán phần cứng (lợi ích cho các công ty công nghệ lớn) sang sự đổi mới phần mềm (ít nhiều lợi ích cho Mã nguồn mở / Tiền điện tử).

Chỉ số năng lực (chất lượng) - Biểu đồ phân phối giá huấn luyện

Với hiệu suất tính toán của kiến trúc ‘chuyên gia kết hợp’ và tổng hợp / định tuyến của mô hình lớn, chúng ta có thể đối mặt không chỉ là thế giới của 3-5 mô hình khổng lồ mà còn là thế giới của hàng triệu mô hình với các cân nhắc về chi phí / hiệu suất khác nhau. Một mạng thông minh xen kẽ (tổ ong).

Điều này tạo thành một vấn đề phối hợp lớn: blockchain và cơ chế khuyến khích Tiền điện tử nên có khả năng giúp giải quyết vấn đề này một cách tốt đẹp.

Lĩnh vực đầu tư DeAI cốt lõi

Phần mềm đang ăn thị trường. Trí tuệ nhân tạo đang ăn 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:

Giảm thiểu ngăn xếp AI x Crypto

Cơ sở hạ tầng

Khi xem xét nguồn năng lượng của trí tuệ nhân tạo đến từ dữ liệu và tính toán, cơ sở hạ tầng DeAI cam kết mua dữ liệu và tính toán một cách hiệu quả nhất có thể và thường sử dụng cơ chế khích lệ mã hóa tài sản tiền điện tử. Như chúng ta đã đề cập trước đó, đây là phần thách thức nhất trong cuộc cạnh tranh, nhưng xét đến quy mô thị trường cuối cùng, đây cũng có thể là phần thưởng cao nhất.

tính toán

Cho đến nay, việc phân phối giao thức đào tạo phân tán và thị trường GPU đã bị Trễ ràng buộc, nhưng họ hy vọng sẽ điều phối được phần cứng khác nhau tiềm năng, cung cấp dịch vụ tính toán theo nhu cầu với chi phí thấp hơn cho những người bị loại trừ khỏi các giải pháp tích hợp của những người khổng lồ. Các công ty như Gensyn, Prime Intellect và Neuromesh đẩy mạnh sự phát triển của đào tạo phân tán, trong khi các công ty như io.net, Akash và Aethir đang thực hiện các quyết định chi phí thấp hơn gần như thông minh.

Phân bố vị trí sinh thái dự án dựa trên cung ứng tổng hợp

Dữ liệu

Trong một thế giới thông minh vô khắp dựa trên các mô hình chuyên sâu và nhỏ hơn, giá trị và tiền hóa tài sản dữ liệu càng ngày càng cao.

Cho đến nay, DEP đã được đánh giá cao 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, những bộ dữ liệu này sẽ được đưa vào hệ thống thông minh on-chain: giao thức đại lý (sẽ được thảo luận sau).

Trên thế giới này, thị trường tiềm năng lớn nhất trên thế giới - 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 giành lấy các phương tiện 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 kết hợp hiệu quả. Giống như lego vốn Tài chính phi tập trung, DeAI cung cấp tính kết hợp không cần phê duyệt để khắc phục sự thiếu hụt về hiệu suất tuyệt đối hiện nay, khuyến khích hệ sinh thái mở của phần mềm và nguyên tố tính toán tiến hóa theo thời gian, vượt qua phần mềm và nguyên tố tính toán hiện có (hy vọng).

Nếu mà nói rằng Google là cực điểm của việc “tích hợp”, thì DeAI biểu thị cho cực điểm của việc “mô-đun hóa”. Như mà Clayton Christensen đã cảnh báo, trong các ngành công nghiệp mới nổi, phương pháp tích hợp thường sẽ dẫn đầu bằng cách giảm thiểu ma sát trong chuỗi giá trị, nhưng khi lĩnh vực đó trở nên chín chắn, chuỗi giá trị mô-đun hóa sẽ chiếm vị trí bằng cách nâng cao sự cạnh tranh và hiệu quả chi phí ở mỗi tầng của ngăn xếp.

Tích hợp vs Module AI

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 thông minh và phân mảnh, làm thế nào để chọn mẫu mã và thời gian đúng với giá tốt nhất? Bộ thu hội tụ nhu cầu luôn theo dõi giá trị (xem Lý thuyết tổng hợp), trong khi chức năng định tuyến quan trọng để tối ưu hóa đường cong Pareto giữa hiệu suất và chi phí trong thế giới thông minh mạng lưới:

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

Allora dựa vào việc “cảm nhận ngữ cảnh” và tự hoàn thiện theo thời gian, tổ chức các cuộc thi giữa các mô hình khác nhau trong các “chủ đề” khác nhau và 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 ‘định tuyến nguồn cung’ cho các trường hợp sử dụng Web3 - về bản chất, đó là một proxy địa phương có Mã nguồn mở, có khả năng hiểu văn bản liên quan của người dùng và có thể định tuyến truy vấn hiệu quả thông qua cơ sở hạ tầng tính toán kết hợp của Tài chính phi tập trung hoặc Web3.

Agent 互操作性giao thức，如 Theoriq 和 Autonolas 等，旨在将模块化路由推向极致，使灵活的 Agents 或组件的可组合、复合生态系统成为完全成熟的on-chain服务。

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

Bộ xử lý phụ trợ

Vì tính phân tán của nó, blockchain bị hạn chế đáng kể về dữ liệu và tính toán. Làm thế nào để đưa các ứng dụng trí tuệ nhân tạo phức tạp về tính toán và dữ liệu mà người dùng cần vào blockchain? Sử dụng bộ xử lý phụ!

Bộ xử lý phụ trợ trong Lớp ứng dụng Crypto

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

So sánh bộ xử lý phụ trợ

Ở mức độ cao hơn, bộ xử lý phụ đóng vai trò cực kỳ quan trọng đối với sự thông minh của Hợp đồng thông minh - cung cấp giải pháp tương tự như một ‘kho dữ liệu’ để tìm kiếm trải nghiệm on-chain cá nhân hóa hơn hoặc xác minh xem luận đề cụ thể đã được hoàn thành đúng hay không.

Các mạng TEE (Trusted Execution), chẳng hạn như Super, Phala và Marlin, gần đây đã trở nên phổ biến do tính hữu ích và khả năng lưu trữ các ứng dụng quy mô lớn.

Nói chung, bộ xử lý phụ rất quan trọng đối với việc kết hợp chuỗi khối 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 bộ xử lý phụ, trí tuệ nhân tạo sẽ không xuất hiện trên thế hệ chuỗi khối này.

Biện pháp khích lệ cho nhà phát triển

Một trong những vấn đề lớn nhất trong việc phát triển mã nguồn mở AI là thiếu các cơ chế động viên để đảm bảo sự bền vững của nó. Việc phát triển AI đòi hỏi vốn rất lớn, cả về tính toán và cơ hội lao động tri thức AI. Nếu không có các biện pháp động viên thích hợp để đền bù đóng góp vào mã nguồn mở, lĩnh vực này sẽ không thể tránh khỏi sự thua cuộc đối với siêu máy tính siêu vốn của siêu vốn chủ nghĩa.

Từ Sentiment đến Pluralis, Sahara AI và Mira, mục tiêu của những dự án này đều là khởi động mạng lưới để cho phép mạng lưới cá nhân phân tán có thể đóng góp vào trí tuệ mạng lưới, đồng thời được khuyến khích thích đáng.

Bằng cách bù đắp trên mô hình kinh doanh, tốc độ Mã nguồn mở lãi kép có thể được tăng lên - cung cấp một lựa chọn toàn cầu cho các nhà phát triển và nhà nghiên cứu trí tuệ nhân tạo ngoài các công ty công nghệ lớn, và có hy vọng nhận được phần thưởng đáng kể dựa trên giá trị được 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 cơ sở văn bản lớn và học dự đoán từ tiếp theo, trong khi mạng thần kinh đồ thị (GNN) xử lý, phân tích và học dữ liệu cấu trúc đồ thị. Do dữ liệu on-chain chủ yếu bao gồm sự tương tác phức tạp giữa người dùng và hợp đồng thông minh, nói cách khác, là một đồ thị, do đó GNN dường như là lựa chọn hợp lý cho các trường hợp sử dụng trí tuệ nhân tạo trên chuỗi.

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

• Giá dự đoán: Mô hình hành vi on-chain dự đoán giá, chiến lược giao dịch tự động, phân tích cảm xúc
• AI 金融： 与现有 Tài chính phi tập trung 应用程序的集成、先进的收益策略和Thanh khoản利用、更好的Quản lý rủi ro / 治理
• on-chain营销： Airdrop / Định vị có tính chất hướng đến hơn, dựa trên động cơ tiếp thị dựa trên chuỗi.

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 đánh giá cao 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 chìa khóa để giải quyết vấn đề trải nghiệm người dùng của Tài sản tiền điện tử mà mọi người đều biết, 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, đại lý đây rồi…

AI trong các kết quả kiểm tra các khía cạnh hành vi của con người tăng lên

Cũng có vẻ hợp lý khi các tác nhân này tận dụng cơ sở hạ tầng mở, không cần cấp phép, mở rộng thanh toán và tính toán có thể kết hợp để đạt được mục tiêu cuối cùng phức tạp hơn. Trong nền kinh tế thông minh nối mạng sắp tới, tính di động kinh tế có thể không còn là B-> B->C, mà là mạng máy tính > tác nhân > người dùng > > người dùng. Kết quả cuối cùng của dòng chảy này là proxy giao thức. Các doanh nghiệp dựa trên ứng dụng hoặc dịch vụ có chi phí hạn chế, chạy chủ yếu trên tài nguyên trên chuỗi và ít tốn kém hơn nhiều để đáp ứng nhu cầu của người dùng cuối (hoặc lẫn nhau) trong một mạng có thể kết hợp so với các doanh nghiệp truyền thống. Cũng giống như Ứng dụng Lớp của Web2 chiếm được hầu hết giá trị của nó, tôi cũng là một fan hâm mộ lớn của lý thuyết “tác nhân chất béo giao thức” của DeAI. Theo thời gian, việc nắm bắt giá trị sẽ chuyển sang các lớp trên của ngăn xếp.

Giá trị tích lũy trong trí tuệ nhân tạo sinh ra

Có thể Google, Facebook và Blackrock sẽ trở thành các giao thức tiếp theo, trong khi các thành phần thực hiện các giao thức này đang được hình thành.

Cuộc chơi kết thúc của DeAI

Trí tuệ nhân tạo sẽ thay đổi hình thái kinh tế của chúng ta. Hiện nay, thị trường dự đoán rằng việc nắm bắt giá trị này sẽ bị hạn chế trong vài công ty lớn ở bờ biển phía tây Bắc Mỹ. Trong khi đó, DeAI đại diện cho một tầm nhìn khác. Một tầm nhìn mạng lưới trí tuệ mở, có thể kết hợp, thưởng và tiêu chuẩn hóa đóng góp ngay cả nhỏ nhất, cũng như quyền sở hữu/quản lý tập thể hơn nữa.

Mặc dù một số tuyên bố về DeAI quá phóng đại và giá giao dịch của nhiều dự án cao hơn đáng kể so với sức mạnh thực tế hiện tại, nhưng quy mô cơ hội thực sự là khách quan. Với những người kiên nhẫn và có tầm nhìn, tầm nhìn cuối cùng về khả năng tích hợp tính toán thực sự của DeAI có thể chứng minh tính hợp lý của Khối.