“La IA sigue siendo una de las vías que merece más atención y tiene mayores oportunidades en Web3, y esta lógica definitivamente no cambiará”.
Escrito por: Ian, Foresight Ventures
TL;DR
Después de meses de profundizar en el campo de la combinación de IA y criptomonedas, la comprensión de esta dirección es aún más profunda. Este artículo realiza un análisis comparativo de las primeras vistas y la tendencia actual de la pista. Los amigos que estén familiarizados con la pista pueden comenzar a leer desde la segunda sección.
- Red de potencia informática descentralizada: Ante los retos de la demanda del mercado, se pone especial énfasis en que el objetivo final de la descentralización es reducir costes. Los atributos y tokens de la comunidad de Web3 aportan un valor que no se puede ignorar, pero sigue siendo un valor agregado a la potencia informática en sí, en lugar de un cambio disruptivo. El objetivo es encontrar una manera de combinarlo con las necesidades del usuario, en lugar de ciegamente La red de potencia informática descentralizada sirve como complemento a la falta de potencia informática centralizada.
- Mercado de IA: se discutió el concepto de un mercado de IA financiero de enlace completo, el valor aportado por la comunidad y los tokens y su importancia vital. Un mercado de este tipo no sólo se centra en la potencia informática y los datos subyacentes, sino que también incluye el modelo en sí y las aplicaciones relacionadas. La financiarización de modelos es un elemento central del mercado de la IA: por un lado, atrae a los usuarios a participar directamente en el proceso de creación de valor de los modelos de IA y, por otro lado, crea demanda de datos y potencia informática subyacente.
- Onchain AI y ZKML enfrentan desafíos duales de oferta y demanda, mientras que OPML proporciona una solución más equilibrada en costo y eficiencia. Aunque OPML es una innovación tecnológica, es posible que no resuelva el desafío fundamental que enfrenta la IA en cadena, es decir, no hay demanda.
- En la capa de aplicación, la mayoría de los proyectos de aplicaciones de IA web3 son demasiado ingenuos. El punto más razonable de la aplicación de IA es mejorar la experiencia del usuario y mejorar la eficiencia del desarrollo, o servir como una parte importante del mercado de la IA.
1. Revisión de seguimiento de IA
En los últimos meses, he realizado una investigación en profundidad sobre el tema AI + criptografía. Después de varios meses de acumulación, estoy muy feliz de haber obtenido información sobre la dirección de algunas pistas en una etapa temprana, pero puedo También veo que hay algunas tendencias que ahora están a la vista, lo cual no es una visión precisa.
**Este artículo solo habla de opiniones y no proporciona una introducción. **Cubrirá varias direcciones generales de la IA en web3 y mostrará mis opiniones y análisis anteriores y actuales sobre la pista. Diferentes perspectivas pueden tener diferentes inspiraciones, que pueden verse de manera comparativa y dialéctica.
Primero repasemos las principales direcciones de AI + criptografía establecidas en la primera mitad del año:
1.1 Potencia informática distribuida
En “Una mirada racional a la red de potencia informática descentralizada”, basado en la lógica general de que la potencia informática se convertirá en el recurso más valioso en el futuro, se analiza el valor que las criptomonedas pueden darle a la red de potencia informática.
Aunque las redes descentralizadas de potencia informática distribuida tienen la mayor demanda de capacitación en grandes modelos de IA, también enfrentan los mayores desafíos y cuellos de botella técnicos. Incluyendo problemas complejos de sincronización de datos y optimización de la red. Además, la privacidad y la seguridad de los datos son limitaciones importantes. Aunque existen algunas técnicas que pueden proporcionar soluciones preliminares, en tareas de capacitación distribuidas a gran escala, estas técnicas aún no son prácticas debido a la enorme sobrecarga computacional y de comunicación. Obviamente, las redes descentralizadas de potencia informática distribuida tienen más posibilidades de implementarse en el razonamiento del modelo y hay suficiente espacio para predecir incrementos futuros. Pero también enfrenta desafíos como retrasos en las comunicaciones, privacidad de los datos y seguridad del modelo. En comparación con el entrenamiento de modelos, la complejidad computacional y la interactividad de los datos durante la inferencia son menores y es más adecuado para realizarlo en un entorno distribuido.
1.2 Mercado de IA descentralizado
En “El mejor intento de un mercado de IA descentralizado”, se menciona que un mercado de IA descentralizado exitoso debe combinar estrechamente las ventajas de la IA y Web3, y utilizar la distribución, la confirmación de activos, la distribución de ingresos y la descentralización. La potencia informática centralizada reduce el umbral para las aplicaciones de IA, anima a los desarrolladores a cargar y compartir modelos, al tiempo que protege los derechos de privacidad de los datos de los usuarios y crea una plataforma de intercambio y comercio de recursos de IA que sea fácil de usar para los desarrolladores y satisfaga las necesidades de los usuarios.
La idea en ese momento (y puede que ahora no sea del todo precisa) era que un mercado de IA basado en datos tenía un mayor potencial. Un mercado que depende exclusivamente de modelos necesita el soporte de una gran cantidad de modelos de alta calidad, pero las primeras plataformas carecen de una base de usuarios y de recursos de alta calidad, lo que dificulta que los proveedores de modelos excelentes atraigan modelos de alta calidad. Los datos están descentralizados y distribuidos. La recopilación, el diseño de la capa de incentivos y la garantía de propiedad de los datos pueden acumular una gran cantidad de datos y recursos valiosos, especialmente datos de dominio privado.
El éxito del mercado descentralizado de IA depende de la acumulación de recursos de los usuarios y de fuertes efectos de red. El valor que los usuarios y desarrolladores pueden obtener del mercado supera el valor que pueden obtener fuera del mercado. En las primeras etapas del mercado, la atención se centra en acumular modelos de alta calidad para atraer y retener usuarios y luego, después de establecer una biblioteca de modelos de alta calidad y barreras de datos, pasar a atraer y retener a más usuarios finales.
1.3 ZKML
El valor de la IA en cadena se discutió en “AI + Web3 =?” antes de que se discutiera ampliamente el tema de ZKML.
Sin sacrificar la descentralización y la falta de confianza, la IA en cadena tiene la oportunidad de llevar el mundo web3 al “siguiente nivel”. El web3 actual es como la etapa inicial de web2 y aún no tiene la capacidad de emprender aplicaciones más amplias o crear mayor valor. Onchain AI está diseñada precisamente para proporcionar una solución transparente y confiable.
1.4 Aplicación de IA
En “AI + Crypto comienza a hablar sobre juegos Web3 orientados a mujeres - HIM”, combinado con el proyecto de cartera “HIM”, se analiza el valor aportado por los grandes modelos en aplicaciones web3; qué tipo de AI + crypto puede traer al producto ¿Para obtener mayores rendimientos? Además del desarrollo intensivo de LLM sin confianza en la cadena desde la infraestructura hasta los algoritmos, otra dirección es minimizar el impacto de la caja negra en el proceso de razonamiento del producto y encontrar escenarios adecuados para implementar las poderosas capacidades de razonamiento de los modelos grandes. .
2. Análisis de la trayectoria actual de la IA
2.1 Red informática: hay mucho espacio para la imaginación pero un umbral alto
La lógica general de la red de potencia informática permanece sin cambios, pero aún enfrenta el desafío de la demanda del mercado: ¿quién necesitaría una solución con menor eficiencia y estabilidad? Por lo tanto, creo que debemos pensar en los siguientes puntos:
**¿Para qué sirve la descentralización? **
Si le pregunta ahora al fundador de una red informática descentralizada, probablemente le dirá que nuestra red informática puede mejorar la seguridad y la resistencia a los ataques, mejorar la transparencia y la confianza, optimizar la utilización de los recursos, mejorar la privacidad de los datos y el control del usuario, proteger contra la censura y la interferencia…
Esto es de sentido común, y cualquier proyecto web3 puede implicar resistencia a la censura, desconfianza, privacidad, etc., pero mi punto de vista es que no son importantes. Piénselo detenidamente: ¿no pueden los servidores centralizados funcionar mejor en términos de seguridad? Las redes de potencia informática descentralizadas esencialmente no resuelven el problema de la privacidad y todavía existen muchas contradicciones de este tipo. Por lo tanto: **El objetivo final de descentralizar una red de potencia informática debe ser reducir los costos. Cuanto mayor sea el grado de descentralización, menor será el costo de utilizar la potencia informática. **
Por lo tanto, fundamentalmente hablando, “utilizar potencia informática inactiva” es más una narrativa a largo plazo. Creo que si se puede construir una red de potencia informática descentralizada depende en gran medida de si ha descubierto los siguientes puntos:
El valor proporcionado por Web3
Un conjunto de ingeniosos diseños de tokens y el mecanismo de incentivo/castigo que lo acompaña son obviamente un poderoso valor agregado proporcionado por la comunidad descentralizada. En comparación con la Internet tradicional, los tokens no solo sirven como medio de transacción, sino que se complementan entre sí con contratos inteligentes para permitir que los protocolos implementen mecanismos de incentivos y gobernanza más complejos. Al mismo tiempo, la apertura y transparencia de las transacciones, la reducción de costos y la mejora de la eficiencia se benefician del valor que aportan las criptomonedas. Este valor único proporciona más flexibilidad y espacio para la innovación para incentivar a los contribuyentes.
Pero al mismo tiempo, también espero que este “ajuste” aparentemente razonable pueda verse racionalmente. Para las redes informáticas descentralizadas, los valores aportados por Web3 y la tecnología blockchain son simplemente “valor agregado” desde otra perspectiva. subversión, no puede cambiar los métodos de trabajo básicos de toda la red y superar los cuellos de botella técnicos actuales.
En resumen, el valor de estos web3 es mejorar el atractivo de la red descentralizada, pero no cambiará por completo su estructura central o modelo operativo. Si desea que la red descentralizada realmente ocupe un lugar en la ola de IA, confiar simplemente en el valor de web3 simplemente no es suficiente. Por lo tanto, como se mencionará más adelante, la tecnología adecuada resuelve el problema correcto. La jugabilidad de la red de potencia informática descentralizada no pretende simplemente resolver el problema de la escasez de potencia informática de la IA, sino dar una oportunidad a esta vía inactiva durante mucho tiempo. jugabilidad e ideas.
Puede ser como la minería POW o la minería de almacenamiento, para monetizar la potencia informática como un activo. En este modelo, los proveedores de potencia informática pueden obtener tokens como recompensa aportando sus propios recursos informáticos. El atractivo es que proporciona una manera de convertir directamente los recursos informáticos en ganancias económicas, incentivando así a más participantes a unirse a la red. También puede basarse en web3 para crear un mercado que consume potencia informática y, al financiar el flujo ascendente de la potencia informática (como los modelos), puede abrir puntos de demanda que puedan aceptar potencia informática inestable y más lenta.
Quiere entender cómo combinarlo con las necesidades reales de los usuarios. Después de todo, las necesidades de los usuarios y participantes no son necesariamente solo potencia informática eficiente. “Ganar dinero” es siempre una de las motivaciones más convincentes.
La principal competitividad de la red informática descentralizada es el precio
Si debemos analizar la potencia informática descentralizada desde el valor real, entonces la mayor imaginación que aporta web3 es el costo de la potencia informática que tiene la oportunidad de comprimirse aún más.
Cuanto mayor sea el grado de descentralización de los nodos de potencia informática, menor será el precio por unidad de potencia informática. Se puede deducir de las siguientes direcciones:
- Con la introducción del token, el pago al proveedor de energía informática del nodo cambia de efectivo al token nativo del protocolo, lo que reduce fundamentalmente los costos operativos;
- El acceso sin permiso y el fuerte efecto comunitario de web3 contribuyen directamente a una optimización de costos impulsada por el mercado. Más usuarios individuales y pequeñas empresas pueden utilizar los recursos de hardware existentes para unirse a la red, aumenta la oferta de potencia informática y la potencia informática en el El mercado aumenta y el precio de oferta de energía cae. En modalidades de gestión autónoma y comunitaria.
- El mercado abierto de potencia informática creado por el protocolo promoverá la competencia de precios entre los proveedores de potencia informática, reduciendo así aún más los costos.
Caso: CadenaML
En pocas palabras: ChainML es una plataforma descentralizada que proporciona potencia informática para inferencia y ajuste. En el corto plazo, chainml implementará Council basado en el marco de agente de IA de código abierto y, a través del intento de Council (un chatbot que se puede integrar en diferentes aplicaciones), generará una mayor demanda de redes informáticas descentralizadas. A largo plazo, Chainml será una plataforma AI + web3 completa (que se analizará en detalle más adelante), que incluye un mercado modelo y un mercado de potencia informática.
Creo que la planificación de la ruta técnica de ChainML es muy razonable. También piensan claramente en los problemas mencionados anteriormente. El propósito de la potencia informática descentralizada definitivamente no es estar a la par con la potencia informática centralizada y proporcionar suficiente suministro de potencia informática a la industria de la IA. Se trata de reducir gradualmente los costes para permitir que los demandantes adecuados acepten esta fuente de potencia informática de menor calidad. Luego, en las primeras etapas del proyecto, cuando el protocolo no puede obtener una gran cantidad de nodos de potencia informática descentralizados, el objetivo es encontrar una fuente estable y eficiente de potencia informática, por lo que desde la perspectiva de la ruta del producto, debería comience con un enfoque centralizado, haga funcionar los enlaces de productos en las primeras etapas y comience a acumular clientes a través de sólidas capacidades de bd, expanda el mercado y luego disperse gradualmente los proveedores de potencia informática centralizada a empresas más pequeñas con costos más bajos, y finalmente transferir los nodos de potencia informática repartidos en un área amplia. Esta es la idea de chainml divide y vencerás.
Desde la perspectiva del diseño del lado de la demanda, ChainML ha creado un MVP de un protocolo de infraestructura centralizado y el concepto de diseño es portátil. Hemos estado ejecutando este sistema con clientes desde febrero de este año y comenzamos a usarlo en el entorno de producción en abril de este año. Actualmente se ejecuta en Google Cloud, pero se basa en Kubernetes y otras tecnologías de código abierto, y es fácilmente portátil a otros entornos (AWS, Azure, Coreweave, etc.). En el futuro, este protocolo se descentralizará gradualmente, se dispersará en nubes de nicho y, finalmente, en mineros que proporcionen potencia informática.
2.2 Mercado de la IA: hay más espacio para la imaginación
Este sector se llama marcador de IA, lo que limita un poco la imaginación. Estrictamente hablando, un “mercado de IA” verdaderamente imaginativo debería ser una plataforma intermedia que financie toda la cadena del modelo, abarcando todo, desde la potencia informática y los datos subyacentes hasta el modelo mismo y las aplicaciones relacionadas. Como se mencionó anteriormente, la principal contradicción en los primeros días de la potencia informática descentralizada era cómo crear demanda, y un mercado de circuito cerrado que financiariza toda la cadena de IA tiene la oportunidad de crear esa demanda.
Es algo parecido a esto:
Un mercado de IA respaldado por web3 se basa en la potencia informática y los datos, lo que atrae a los desarrolladores para que creen o ajusten modelos a través de datos más valiosos y luego desarrollen las correspondientes aplicaciones basadas en modelos, que se desarrollan y utilizan al mismo tiempo. Crea demanda de potencia informática. Incentivadas por tokens y comunidades, las tareas de recopilación de datos en tiempo real basadas en recompensas o los incentivos normalizados para la contribución de datos tienen la oportunidad de expandirse y ampliar las ventajas únicas de la capa de datos en este mercado. Al mismo tiempo, la popularidad de las aplicaciones también devuelve datos más valiosos a la capa de datos.
Comunidad
Además del valor aportado por los tokens mencionado anteriormente, la comunidad es sin duda una de las mayores ganancias aportadas por web3 y es la fuerza impulsora principal para el desarrollo de la plataforma. El apoyo de la comunidad y los tokens brinda a la calidad de los contribuyentes y al contenido aportado la oportunidad de superar a la de las instituciones centralizadas. Por ejemplo, lograr la diversidad de datos es una ventaja de este tipo de plataforma, que es crucial para construir una IA precisa e imparcial. modelos Al mismo tiempo, también es el cuello de botella de la dirección actual de los datos.
Creo que el núcleo de toda la plataforma reside en el modelo. Nos dimos cuenta desde el principio de que el éxito de un mercado de IA depende de si existen modelos de alta calidad y de qué incentivos tienen los desarrolladores para proporcionar modelos en una plataforma descentralizada. Pero también parece que nos hemos olvidado de pensar en un problema: la infraestructura no es tan sólida como las plataformas tradicionales, la comunidad de desarrolladores no es tan madura como las plataformas tradicionales y la reputación no tiene la ventaja de ser el primero en moverse de las plataformas tradicionales. Las plataformas tradicionales de IA tienen una enorme base de usuarios y los proyectos maduros de infraestructura y web3 solo pueden adelantar en los rincones.
La respuesta puede estar en la financiarización de los modelos de IA**
- Los modelos pueden considerarse una mercancía. Tratar los modelos de IA como activos invertibles puede ser una innovación interesante en Web3 y en los mercados descentralizados. Este tipo de mercado permite a los usuarios participar directamente y beneficiarse del proceso de creación de valor de los modelos de IA. Este mecanismo también fomenta la búsqueda de modelos de mayor calidad y contribuciones de la comunidad, porque los beneficios para el usuario están directamente relacionados con el rendimiento y los efectos de la aplicación del modelo;
- Los usuarios pueden invertir prometiendo modelos. La introducción de un mecanismo de reparto de ingresos, por un lado, anima a los usuarios a elegir y apoyar modelos potenciales y proporciona incentivos económicos para que los desarrolladores de modelos creen mejores modelos. Por otro lado, para los apostadores, el estándar más intuitivo para juzgar modelos (especialmente para los modelos de generación de imágenes) es realizar múltiples mediciones reales, lo que exige la potencia informática descentralizada de la plataforma, que también puede ser una de las soluciones mencionadas anteriormente. es “¿Quién querría utilizar una potencia informática menos eficiente y más inestable?”
**2.3 IA en cadena: ¿OPML adelanta en las curvas? **
ZKML: Tanto la oferta como la demanda están en problemas
Lo que es seguro es que la IA en cadena debe ser una dirección llena de imaginación y digna de un estudio en profundidad. Los avances en la IA en cadena pueden aportar un valor sin precedentes a web3. Pero al mismo tiempo, el umbral académico extremadamente alto de ZKML y los requisitos de infraestructura subyacente no son adecuados para la mayoría de las empresas de nueva creación. La mayoría de los proyectos no necesitan necesariamente el apoyo de un LLM confiable para lograr avances en su propio valor.
Pero no es necesario trasladar todos los modelos de IA a la cadena y usar ZK para hacerlos menos confiables, al igual que a la mayoría de las personas no les importa cómo el chatbot infiere la consulta y proporciona resultados, ni les importa si la difusión estable utilizada es una versión determinada. de la arquitectura del modelo o configuraciones de parámetros específicos. En la mayoría de los escenarios, la mayoría de los usuarios se centran en si el modelo puede dar un resultado satisfactorio, en lugar de si el proceso de inferencia es transparente o no confiable.
Si la demostración no genera cien veces más gastos generales o costos de razonamiento más altos, tal vez ZKML todavía tenga el poder para luchar, pero frente a los altos costos de razonamiento en cadena y los costos más altos, cualquier lado de la demanda tiene motivos para cuestionar la necesidad de Onchain AI. sexo.
Mirando desde el lado de la demanda
Lo que les importa a los usuarios es si los resultados dados por el modelo tienen sentido. Siempre que los resultados sean razonables, se puede decir que la falta de confianza que trae ZKML no tiene valor; solo imagine uno de los escenarios:
- Si un robot comercial basado en una red neuronal genera a los usuarios cien veces más ganancias en cada ciclo, ¿quién se preguntará si el algoritmo está centralizado o es verificable?
*De manera similar, si este robot comercial comienza a perder dinero para los usuarios, el equipo del proyecto debería pensar más en cómo mejorar las capacidades del modelo en lugar de gastar energía y capital en hacer que el modelo sea verificable. Ésta es la contradicción en los requisitos de ZKML: en otras palabras, la verificabilidad del modelo no resuelve fundamentalmente las dudas de la gente sobre la IA en muchos escenarios, lo cual es un poco contradictorio.
Mirando desde el lado de la oferta
Todavía queda un largo camino por recorrer para desarrollar pruebas que puedan respaldar grandes modelos de predicción. A juzgar por los intentos actuales de los proyectos líderes, es casi imposible ver el día en que se pondrán grandes modelos en la cadena.
Refiriéndose a nuestro artículo anterior sobre ZKML, técnicamente el objetivo de ZKML es convertir redes neuronales en circuitos ZK, la dificultad radica en:
- El circuito ZK no admite números de punto flotante;
- Las redes neuronales a gran escala son difíciles de convertir.
A juzgar por el progreso actual:
- La última biblioteca ZKML admite algunas redes neuronales simples ZKization y se dice que puede encadenar modelos básicos de regresión lineal. Pero existen muy pocas demostraciones.
- En teoría, puede admitir un máximo de ~**100 millones de parámetros, pero esto es sólo teórico. **
El progreso del desarrollo de ZKML no ha cumplido con las expectativas. A juzgar por el progreso del laboratorio de módulos de proyectos líderes actuales y las pruebas de EZKL, algunos modelos simples se pueden convertir en circuitos ZK para encadenamiento de modelos o prueba de inferencia. Pero esto está lejos de alcanzar el valor de ZKML, y no parece haber una motivación central para superar el cuello de botella técnico. Una pista que carece gravemente de demanda es fundamentalmente incapaz de captar la atención de la comunidad académica, lo que significa que es más Es difícil hacer un buen POC para atraer/satisfacer la demanda restante y esto también puede ser la espiral de muerte que acabe con ZKML.
**OPML: ¿Transición o final del juego? **
La diferencia entre OPML y ZKML es que ZKML prueba el proceso de razonamiento completo, mientras que OPML vuelve a ejecutar parte del proceso de razonamiento cuando se cuestiona el razonamiento. Obviamente, el mayor problema que resuelve OPML es que el costo/gastos generales es demasiado alto, lo que constituye una optimización muy pragmática.
Como fundador de OPML, el equipo de HyperOracle proporcionó la arquitectura y el proceso avanzado desde opML de una fase a multifase en “opML es todo lo que necesita: ejecute un modelo de 13B ML en Ethereum”:
- Construya una máquina virtual para ejecución fuera de la cadena y verificación dentro de la cadena para garantizar la equivalencia entre la VM fuera de línea y la VM implementada en el contrato inteligente dentro de la cadena.
- Para garantizar la eficiencia del razonamiento del modelo de IA en la VM, se implementa una biblioteca DNN liviana especialmente diseñada (que no depende de marcos de aprendizaje automático populares como Tensorflow o PyTorch). Al mismo tiempo, el equipo también proporciona una biblioteca que puede combinar los modelos Tensorflow y PyTorch. Script convertido a esta biblioteca liviana.
- Compile el código de inferencia del modelo AI en instrucciones del programa VM mediante compilación cruzada.
- La imagen de VM se gestiona a través del árbol Merkle. Solo la raíz de Merkle que representa el estado de la VM se cargará en el contrato inteligente en cadena.
Pero obviamente este diseño tiene un defecto clave, es decir, todos los cálculos deben realizarse dentro de la máquina virtual, lo que dificulta el uso de la aceleración GPU/TPU y el procesamiento paralelo, limitando la eficiencia. Por lo tanto, se introduce opML multifase.
- Sólo en la fase final el cálculo se realiza en la VM.
- En otras etapas, el cálculo de las transiciones de estado se produce en el entorno nativo, utilizando así las capacidades de CPU, GPU y TPU, y admitiendo el procesamiento paralelo. Este enfoque reduce la dependencia de la VM, mejora significativamente el rendimiento de ejecución y alcanza un nivel comparable al del entorno nativo.
Referencia: __Ui5I9gFOy7-da_jI1lgEqtnzSIKcwuBIrk-6YM0Y
SEAMOS REALISTAS
Algunas personas creen que OPML es una transición antes de implementar ZKML integral, pero es más realista pensar en ello como una compensación de Onchain AI basada en la estructura de costos y las expectativas de implementación. Quizás nunca llegue el día en que ZKML esté completamente implementado. Al menos tengo una actitud pesimista hacia esto. Entonces, la exageración de Onchain AI eventualmente tendrá que enfrentar la implementación y el costo más realistas. Entonces OPML puede ser la mejor práctica de Onchain AI. Al igual que la ecología de OP y ZK nunca ha sido un sustituto. relación. .
Aunque no olvide que las deficiencias de los requisitos anteriores aún existen: la optimización de OPML basada en el costo y la eficiencia no resuelve fundamentalmente “Dado que los usuarios se preocupan más por la racionalidad de los resultados, ¿por qué debería trasladarse la IA a la cadena para hacerlo?” ¿Sin confianza?" Problemas que son completamente opuestos entre sí: transparencia, propiedad y falta de confianza. Estas ventajas son realmente muy llamativas cuando se combinan, pero ¿realmente les importa a los usuarios? Por el contrario, el valor debería reflejarse en la capacidad de razonamiento del modelo.
Creo que esta optimización de costos es técnicamente un intento sólido e innovador, pero en términos de valor es más bien un rodeo de mierda;
Tal vez la pista de Onchain AI en sí misma solo esté buscando clavos con un martillo, pero eso es correcto. El desarrollo de una industria temprana requiere una exploración continua de combinaciones innovadoras de tecnologías entre dominios y encontrar la mejor opción a través de un rodaje continuo. Nunca ha sido una colisión y prueba de tecnología, sino un seguimiento ciego de tendencias que carece de pensamiento independiente.
2.4 Capa de aplicación: 99% de Stitch Monsters
Debo decir que los intentos de la IA en la capa de aplicación web3 se suceden uno tras otro. Parece que todos son FOMO, pero el 99% de las integraciones deberían quedarse en las integraciones. No hay necesidad de confiar en la capacidad de razonamiento de gpt para mapear. el valor del proyecto en sí.
Desde la perspectiva de la capa de aplicación, existen aproximadamente dos salidas:
- Utilice el poder de la IA para mejorar la experiencia del usuario y mejorar la eficiencia del desarrollo: en este caso, la IA no será lo más destacado, sino más bien un trabajador detrás de escena que contribuye en silencio e incluso es indiferente a los usuarios; por ejemplo, web3 El equipo de Game HIM es muy inteligente en cuanto a la combinación de contenido del juego, IA y criptografía. Han captado los puntos que son altamente compatibles y pueden generar el mayor valor. Por un lado, utilizan la IA como herramienta de valor de producción para mejorar la eficiencia y la calidad del desarrollo. Por otro lado, mejorar la experiencia de juego del usuario a través de las capacidades de razonamiento de la IA. La IA y las criptomonedas aportan un valor muy importante, pero fundamentalmente todavía utilizan los medios de la tecnología de herramientas. La verdadera ventaja y núcleo del proyecto sigue siendo la capacidad del equipo para desarrollar juegos.
- Combinarlo con el mercado de IA para convertirse en una parte importante de todo el ecosistema orientada al usuario.
3. Finalmente…
Si hay algo que realmente necesita enfatizarse o resumirse: la IA sigue siendo una de las pistas que merece la mayor atención y tiene las mayores oportunidades en web3, y esta lógica general definitivamente no cambiará;
Pero creo que lo que merece más atención es la jugabilidad del mercado de la IA. Fundamentalmente, el diseño de esta plataforma o infraestructura está en línea con las necesidades de creación de valor y satisface los intereses de todas las partes. Desde una perspectiva macro, crea productos más allá del modelo o la potencia informática en sí. Es lo suficientemente atractivo como para tener una forma única de capturar valor en web3. Al mismo tiempo, también permite a los usuarios participar directamente en la ola de IA de una manera única.
Quizás en tres meses cambie mis pensamientos actuales, así que:
Lo anterior son sólo mis puntos de vista muy reales sobre este tema, ¡y realmente no constituyen ningún consejo de inversión!
Referencia
opML es todo lo que necesita: ejecute un modelo ML 13B en Ethereum: __Ui5I9gFOy7-da_jI1lgEqtnzSIKcwuBIrk-6YM0Y
