¿Cuáles son las tendencias y oportunidades específicas de AI+Web3 o uno de los puntos calientes en la próxima ronda del mercado alcista?

Autor: Lao Bai, Socio de ABCEDE Investment Research

La IA más popular en este momento se considera el punto clave y el núcleo de la cuarta revolución industrial, y un concepto candente en el mundo de la tecnología es Web3, que se considera el núcleo clave de la próxima generación de Internet.

AI y Web3 son dos conceptos que desencadenarán una ola de revolución tecnológica, si se pueden combinar, ¿qué tipo de "sorpresa" nos traerán?

01 Hablemos primero de la IA en sí misma

La industria de la IA en realidad va a estar fría en primer lugar. Todo el mundo sabe que el fundador de Near, Yilong, tiene razón. Este tipo en realidad solía hacer IA. Es el principal contribuyente de código de TensorFlow (la máquina más popular marco de aprendizaje). Todos especularon que vino a hacer Web3 porque no había esperanza para la IA (aprendizaje automático antes del gran modelo).

**Como resultado, la industria finalmente marcó el comienzo de ChatGpt3.5 a fines del año pasado, y la industria de repente volvió a cobrar vida, porque esta vez realmente se puede considerar como un cambio cualitativo, en lugar de las olas anteriores de exageración y cambio cuantitativo. **La ola de emprendimiento en IA también ha pasado a nuestra Web3 en unos meses. El lado Web2 de Silicon Valley no lo está haciendo bien, varios Fomo de capital, varios esquemas de homogeneización están comenzando a competir en guerras de precios, y varios grandes fabricantes y modelos grandes están compitiendo entre sí...

Sin embargo, debe tenerse en cuenta que la IA también ha entrado en un período de cuello de botella después de más de medio año de explosión. Por ejemplo, el interés de búsqueda de Google en la IA ha caído por un precipicio, la tasa de crecimiento de los usuarios de Chatgpt se ha desacelerado considerablemente y AI Output tiene un cierto grado de aleatoriedad. La sexualidad limita muchos escenarios de aterrizaje... Con todo, todavía estamos muy, muy lejos de la legendaria "AGI-General Artificial Intelligence".

En la actualidad, el círculo de capital de riesgo de Silicon Valley tiene varios juicios sobre el próximo desarrollo de la IA:

1. No hay modelo vertical, solo modelo grande + aplicación vertical (lo mencionaremos más adelante cuando hablemos de Web3+AI)

2. Los datos en dispositivos perimetrales, como los teléfonos móviles, pueden ser una barrera, y la IA basada en dispositivos perimetrales también puede ser una oportunidad.

3. La longitud del Contexto puede conducir a cambios cualitativos en el futuro (la base de datos vectorial ahora se usa como memoria de IA, pero la longitud del contexto aún no es suficiente)

02 Web3+IA

AI y Web3 son en realidad dos campos completamente diferentes. AI requiere poder de cómputo centralizado + datos masivos para el entrenamiento, y está muy centralizado. Web3 se enfoca en la descentralización, por lo que no es tan fácil de combinar. Narrativa Naihe El argumento de que AI cambia la productividad y blockchain cambia las relaciones de producción está demasiado arraigado en el corazón de las personas, por lo que siempre habrá personas que estén tratando de encontrar ese punto de unión. En los últimos dos meses, hemos hablado de no menos de 10 proyectos de IA.

Antes de hablar de la nueva pista combinada, hablemos de los antiguos proyectos AI+Web3, que se basan básicamente en plataformas, representados por FET y AGIX. Cómo debería decirlo, un amigo que se especializa en IA en China me dijo de esta manera: "En el pasado, aquellos que hicieron IA en el pasado son básicamente inútiles ahora. Ya sea Web2 o Web3, muchos de ellos son cargas en lugar de experiencia. La dirección y el futuro son como OpenAI. Este modelo grande basado en Transformer, el modelo grande guarda AI ", puede probarlo usted mismo.

Por lo tanto, el tipo de plataforma de propósito general no es el modelo Web3+AI del que es optimista. Los más de 10 proyectos de los que hablé no tenían este aspecto. Lo que he visto hasta ahora son básicamente las siguientes pistas:

1. Assetización del modelo Bot/Agente/Asistente

2. Plataforma informática

3. Plataforma de datos

4. IA generativa

5. Transacción Defi/auditoría/control de riesgos

6. ZKML

1. Assetización del modelo Bot/Agente/Asistente

**La asequibilidad de Bot/Agent/Assitant es la pista de la que más se habla, y es la pista con la mayor homogeneización. **En pocas palabras, la mayoría de estos proyectos utilizan OpenAI como capa inferior, cooperan con otros medios técnicos de desarrollo propio/de código abierto, como TTS (Text to Speech) y agregan datos específicos, FineTune presenta algunos " cierto campo Un bot mejor que ChatGPT".

Por ejemplo, puedes formar a una bella profesora que te enseñe inglés. Puedes elegir si tiene acento americano o londinense. También se puede ajustar su personalidad y estilo de conversación. De esta manera, en comparación con las respuestas más mecánicas y oficiales. de ChatGPT, la experiencia interactiva será mejor. Al frente del círculo, hay un novio virtual DAPP y un juego Web3 orientado a mujeres llamado HIM, que puede considerarse como un representante de este tipo.

**A partir de esta idea, teóricamente puede tener muchos Bot/Agentes sirviéndole. **Por ejemplo, si quieres cocinar pescado hervido, puede haber un robot de cocina especial para Fine Tune en este campo para que te enseñe. Las respuestas dadas son más profesionales que ChatGPT. Si quieres viajar, también hay un viaje. Bot asistente para brindarle sugerencias y planificación de viajes, o si es parte de un proyecto, obtenga un robot de servicio al cliente de Discord para ayudarlo a responder las preguntas de la comunidad.

**Además de hacer este tipo de Bot de "aplicación vertical basada en GPT", también hay proyectos derivados basados en esto, como que Bot se considera "modelo de activos". ** Es un poco como "capitalización de imágenes pequeñas" de NFT. Ahora, ¿se pueden usar mayúsculas en las indicaciones que son populares en IA? Por ejemplo, diferentes indicaciones en MidJourney pueden generar diferentes imágenes, y diferentes indicaciones tendrán resultados diferentes al entrenar Bots efecto, por lo que el propio Promotet tiene valor y puede capitalizarse.

También existen proyectos como la indexación de portales y la búsqueda basada en este tipo de Bots.Cuando tenemos miles de Bots, ¿cómo encontrar el Bot más adecuado para ti? Quizá en ese momento se necesite un portal mundial Web2 como Hao123, o un motor de búsqueda como Google que te ayude a "localizar".

En mi opinión personal, la creación de activos de Bot (modelo) tiene dos desventajas + dos direcciones en esta etapa:

1) Desventajas

Desventaja 1: la homogeneización es demasiado grave, porque esta es la pista AI+web3 más fácil de entender para los usuarios, y se parece un poco a una NFT con un pequeño atributo de utilidad. Por lo tanto, el mercado primario actual ha comenzado a mostrar una tendencia del mar rojo y se está acumulando, pero la capa inferior es todo OpenAI, por lo que en realidad todos no tienen barreras técnicas y solo pueden competir en diseño y operación;

Desventaja 2: a veces, cosas como el encadenamiento NFT de la tarjeta de membresía de Starbucks, aunque es un buen intento de salir del círculo, pero para la mayoría de los usuarios, puede no ser tan conveniente como una tarjeta de membresía física o electrónica. Los bots basados en Web3 también tienen este problema, si quiero aprender inglés con un robot o chatear con Musk o Sócrates, ¿no me conviene usar Web2 directamente?

2) Dirección

Dirección 1 - Es el corto + mediano plazo, y el encadenamiento del modelo puede ser una idea. En la actualidad, estos modelos tienen el significado de pequeñas imágenes ETH NFT, y los metadatos en su mayoría apuntan a servidores fuera de la cadena o IPFS, en lugar de puros en la cadena. Los modelos suelen tener un tamaño de decenas a cientos de megabytes y deben lanzarse en el servidor.

Sin embargo, con la rápida caída reciente de los precios del almacenamiento (2TB SSD 500 RMB) y el avance de proyectos de almacenamiento como Filecoin FVM y ETH Storage, creo que no debería ser difícil subir un modelo de 100 megabytes a la cadena en los próximos dos o tres años.

Usted puede preguntar ¿cuáles son los beneficios de ir a la cadena? Una vez que el modelo está en cadena, puede ser llamado directamente por otros contratos. Es más criptográfico nativo, y debe haber más trucos para jugar. Tiene un sentido de la vista de un juego completamente en cadena, porque todos los datos son nativos de La cadena. En la actualidad, podemos ver que algunos equipos están explorando en esta área, por supuesto, todavía está en un estado muy temprano.

Dirección 2: mediano + largo plazo. Si piensa seriamente en los contratos inteligentes, lo más adecuado no es la interacción humano-computadora, sino la "interacción máquina-computadora". AI ahora tiene el concepto de AutoGPT, obtenga su "avatar virtual" o "asistente virtual", que no solo puede chatear con usted, sino también ayudarlo a realizar tareas de acuerdo con sus requisitos, como ayudarlo a reservar boletos de avión, hoteles, comprar nombres de dominio y crear sitios web...

¿Cree que el asistente de IA es conveniente para operar sus diversas cuentas bancarias, Alipay, etc., o es conveniente para las transferencias a toda la dirección de la cadena de bloques? La respuesta es obvia. Entonces, en el futuro, ¿habrá un grupo de asistentes de IA como AutoGPT que puedan realizar automáticamente pagos y liquidaciones C2C, B2C e incluso B2B a través de blockchain y contratos inteligentes en varios escenarios de tareas? En ese momento, el límite entre Web2 y Web3 se volvió muy borroso.

2. Plataforma informática

El proyecto de la plataforma de potencia informática no tiene tantos activos como el modelo Bot, pero es relativamente más fácil de entender.Todo el mundo sabe que la IA requiere mucha potencia informática, y BTC y ETH han demostrado que existe tal método en el mundo en los últimos 10 años, puede ser espontáneo, descentralizado y ** organizar y coordinar el poder de cómputo masivo en un entorno de incentivos económicos y juegos para cooperar + competir para hacer una cosa. Este enfoque ahora se puede aplicar a la IA.

Los dos proyectos más famosos en la industria son, sin duda, Together y Gensyn. Una ronda semilla es un financiamiento de nivel de 10 millones y la otra es un financiamiento de ronda A de 43 millones. Se dice la razón por la cual estas dos compañías tienen que recaudar tanto dinero. porque primero necesitan capital y poder de cómputo Entrene su propio modelo, y luego se convertirá en una plataforma de poder de cómputo y se proporcionará a otros proyectos de IA para capacitación.

La cantidad de financiamiento para las plataformas de poder de cómputo que razonan será mucho menor porque, en esencia, agregan el poder de cómputo de las GPU inactivas y las proporcionan a los proyectos de inteligencia artificial que necesitan razonamiento. hacer cálculos de razonamiento Forzar la agregación. Pero el umbral técnico es relativamente vago en la actualidad, e incluso me pregunto si algún día la plataforma de potencia de computación en la nube RNDR o Web3 extenderá su pie a la plataforma de potencia de computación de razonamiento.

La dirección de la plataforma de potencia informática es más realista y predecible que la capitalización del modelo. Básicamente, habrá demanda y habrá una pista para uno o dos proyectos principales. Depende de quién pueda matarlo. Lo único que actualmente es incierto ¿El entrenamiento y el razonamiento tienen su propio líder, o el líder cubrirá tanto el entrenamiento como el razonamiento?

3. Plataforma de datos

En realidad, esto no es difícil de entender, **porque la capa inferior de la IA es simplemente tres cosas: algoritmo (modelo), poder de cómputo y datos. **

Dado que existen "versiones descentralizadas" de algoritmos y poder de cómputo, los datos definitivamente no estarán ausentes. Esta es también la dirección más optimista cuando el Dr. Lu Qi, el fundador de Qiji Chuangtan, habla sobre IA y Web3.

Web3 siempre ha enfatizado la privacidad y soberanía de los datos, y existen tecnologías como ZK para garantizar la confiabilidad e integridad de los datos, por lo que la IA entrenada en base a los datos en cadena de Web3 debe ser diferente de la entrenada en Web2 fuera de la cadena. datos. Por lo tanto, esta línea tiene sentido como un todo. En la actualidad, Ocean in the circle debe considerarse como esta pista, y también hay proyectos como un mercado especial de datos de IA basado en Ocean en el mercado primario.

4. IA generativa

**En pocas palabras, es usar IA para dibujar imágenes o creaciones similares, para servir a otras escenas. **Como NFT, o generación de mapas en el juego, generación de fondos de NPC, etc. Siento que es más difícil hacer la línea NFT, porque la escasez de generación de IA no es suficiente, Gamefi es una forma y hay equipos que lo intentan en el mercado primario.

Sin embargo, vi una noticia hace unos días** de que Unity (que ha ocupado el mercado de motores de juegos durante muchos años junto con Unreal Engine) también ha lanzado sus propias herramientas de generación de IA Sentis y Muse**, que aún están en versión beta. etapa de prueba y se espera que se lancen oficialmente el próximo año. Cómo debería decirlo, siento que los proyectos AIGC de juegos en el círculo Web3 pueden verse afectados por la reducción de la dimensionalidad de Unity...

5. Transacción DeFi/Auditoría/Rendimiento/Control de riesgo

Estas categorías han visto proyectos que intentan, y la homogeneización es relativamente poco obvia.

1) Comercio de DeFi: esto es un poco complicado, porque si una estrategia comercial es fácil de usar, a medida que más personas la usan, la estrategia puede volverse gradualmente menos útil y debe cambiar a una nueva estrategia. Entonces tengo curiosidad acerca de la futura tasa de ganancias del robot comercial de IA y qué rango tendrá entre los comerciantes comunes.

2) Auditoría: la inspección visual debería ayudar a revisar y solucionar rápidamente las lagunas comunes existentes, y las lagunas nuevas o lógicas que no hayan aparecido antes no deberían funcionar. Esto solo debería ser posible en la era AGI.

3) Rendimiento y control de riesgo: el rendimiento no es difícil de entender, puede imaginarlo como un YFI con inteligencia de IA, tírele dinero y la IA encontrará la plataforma Staking, el LP grupal y el mío de acuerdo con tu preferencia por el riesgo minas y similares. En cuanto al control de riesgos, se siente extraño hacer un proyecto separado, y tiene más sentido servir varios préstamos o plataformas Defi similares en forma de complementos.

6.ZKML

Una pista que se está volviendo cada vez más popular en el círculo actual,** porque combina las dos tecnologías más punteras, una dentro del círculo ZK y otra fuera del círculo ML (Mechine Learning machine learning, una rama estrecha de la IA). campo). **

Teóricamente hablando, la combinación con ZK puede proporcionar ML con privacidad, integridad y precisión, pero debe insistir en escenarios de uso específicos, de hecho, muchas partes del proyecto no pueden pensar en ello, y la infraestructura se construirá primero... * * Lo único que realmente se necesita en este momento es que parte del aprendizaje automático en el campo médico tenga los requisitos de privacidad de los datos de los pacientes. En cuanto a la integridad de los juegos en la cadena o la narrativa de anti-trampas, siempre se siente un un poco exagerado. **

En la actualidad, solo hay algunos proyectos estrella en esta pista, como Modulus Labs, EZKL, Giza, etc., que son todos objetos calientes en el mercado primario. De ninguna manera, porque solo hay unas pocas personas en el mundo que entienden ZK, y hay aún menos talentos que entienden ZK y ML al mismo tiempo. Por lo tanto, el umbral técnico de esta pista es mucho más alto que el de otras, y la homogeneidad es relativamente baja, evidente. Finalmente, ZKML es principalmente para inferencia, no para entrenamiento.