Quelles sont les tendances et les opportunités spécifiques d'AI+Web3 ou de l'un des points chauds du prochain cycle de marché haussier ?

Auteur : Lao Bai, partenaire d'ABCEDE Investment Research

L'IA la plus en vogue à l'heure actuelle est considérée comme le point clé et le cœur de la quatrième révolution industrielle, et un concept en vogue dans le monde de la technologie est le Web3, qui est considéré comme le cœur clé de l'Internet de nouvelle génération.

L'IA et le Web3 sont deux concepts qui vont déclencher une vague de révolution technologique, s'ils peuvent être combinés, quelle "surprise" pourraient-ils nous apporter ?

01 Parlons d'abord de l'IA elle-même

L'industrie de l'IA va en fait être froide en premier lieu. Tout le monde sait que le fondateur de Near, Yilong, a raison. Ce type faisait en fait de l'IA. Il est le principal contributeur de code de TensorFlow (la machine la plus populaire cadre d'apprentissage). Tout le monde a émis l'hypothèse qu'il était venu faire du Web3 parce qu'il n'y avait aucun espoir pour l'IA (apprentissage automatique avant le grand modèle).

** En conséquence, l'industrie a finalement inauguré ChatGpt3.5 à la fin de l'année dernière, et l'industrie est soudainement redevenue vivante, car cette fois, elle peut vraiment être considérée comme un changement qualitatif, plutôt que les vagues précédentes de battage médiatique et changements quantitatifs. **La vague de l'entrepreneuriat IA est également passée sur notre Web3 en quelques mois. Le côté Web2 de la Silicon Valley ne va pas bien, divers capitaux Fomo, divers schémas d'homogénéisation commencent à se disputer des guerres de prix, et divers grands fabricants et grands modèles se font concurrence...

Cependant, il convient de noter que l'IA est également entrée dans une période de goulot d'étranglement après plus de six mois d'explosion. Par exemple, l'intérêt de recherche de Google pour l'IA a chuté d'une falaise, le taux de croissance des utilisateurs de Chatgpt a fortement ralenti et AI Output a un certain degré d'aléatoire, la sexualité limite de nombreux scénarios d'atterrissage... Au total, on est encore très, très loin de la mythique « AGI-General Artificial Intelligence ».

À l'heure actuelle, le cercle du capital-risque de la Silicon Valley a plusieurs jugements sur le prochain développement de l'IA :

1. Il n'y a pas de modèle vertical, seulement un grand modèle + une application verticale (nous le mentionnerons plus tard lorsque nous parlerons de Web3 + AI)

2. Les données sur les appareils périphériques tels que les téléphones mobiles peuvent être un obstacle, et l'IA basée sur les appareils périphériques peut également être une opportunité

3. La longueur du contexte peut entraîner des changements qualitatifs dans le futur (la base de données vectorielle est maintenant utilisée comme mémoire d'IA, mais la longueur du contexte n'est toujours pas suffisante)

02 Web3+IA

L'IA et le Web3 sont en fait deux domaines complètement différents. L'IA nécessite une puissance de calcul centralisée + des données massives pour la formation, et elle est très centralisée. Le Web3 se concentre sur la décentralisation, il n'est donc pas si facile de combiner. Récit de Naihe L'argument selon lequel l'IA change la productivité et La blockchain change les relations de production est trop profondément ancrée dans le cœur des gens, donc il y aura toujours des gens qui essaieront de trouver ce point commun.Au cours des deux derniers mois, nous avons parlé de pas moins de 10 projets d'IA.

Avant de parler de la nouvelle piste combinée, parlons des anciens projets AI + Web3, qui sont essentiellement basés sur une plate-forme, représentés par FET et AGIX. Comment devrais-je le dire, un ami qui se spécialise dans l'IA en Chine m'a dit ceci : "Dans le passé, ceux qui faisaient de l'IA dans le passé sont fondamentalement inutiles maintenant. Que ce soit Web2 ou Web3, beaucoup d'entre eux sont des fardeaux plutôt que expérience. La direction et l'avenir sont comme OpenAI. Ce grand modèle basé sur Transformer, le grand modèle sauve l'IA ", vous pouvez le goûter vous-même.

Par conséquent, le type de plate-forme à usage général n'est pas le modèle Web3 + AI sur lequel il est optimiste. Les plus de 10 projets dont j'ai parlé n'avaient pas cet aspect. Ce que j'ai vu jusqu'à présent, ce sont essentiellement les pistes suivantes :

1. Assetisation du modèle Bot/Agent/Assistant

2. Plate-forme informatique

3. Plateforme de données

4. IA générative

5. Défi transaction/audit/maîtrise des risques

6. ZKML

1. Assetisation du modèle Bot/Agent/Assistant

**L'assetization de Bot/Agent/Assitant est la piste dont on parle le plus, et c'est la piste avec le plus d'homogénéité. ** Pour le dire simplement, la plupart de ces projets utilisent OpenAI comme couche inférieure, coopèrent avec d'autres moyens techniques open source/auto-développés, tels que TTS (Text to Speech), et ajoutent des données spécifiques, FineTune sort avec quelques " certain champ Un meilleur bot que ChatGPT".

Par exemple, vous pouvez former une belle enseignante qui vous apprend l'anglais. Vous pouvez choisir si elle a un accent américain ou un accent londonien. Sa personnalité et son style de conversation peuvent également être ajustés. De cette façon, par rapport aux réponses plus mécaniques et officielles. de ChatGPT, l'expérience interactive sera meilleure. En tête du cercle, il y a un petit ami virtuel DAPP et un jeu féminin Web3 appelé HIM, qui peut être considéré comme un représentant de ce type.

** À partir de cette idée, vous pouvez théoriquement avoir de nombreux Bot/Agents à votre service. **Par exemple, si vous voulez cuisiner du poisson bouilli, il peut y avoir un Cooking Bot spécialement pour Fine Tune dans ce domaine pour vous apprendre. Les réponses données sont plus professionnelles que ChatGPT. Si vous voulez voyager, il y a aussi un travel assistant Bot pour vous fournir des suggestions de voyage et de planification, ou si vous êtes un groupe de projet, obtenez un robot de service client Discord pour vous aider à répondre aux questions de la communauté.

** En plus de faire ce type de Bot "d'application verticale basée sur GPT", il existe également des projets dérivés basés sur cela, tels que le Bot est considéré comme une "assetization de modèle". ** C'est un peu comme NFT "capitalisation des petites images". Maintenant, les invites qui sont populaires dans l'IA peuvent-elles également être en majuscules ? Par exemple, différentes invites dans MidJourney peuvent générer différentes images, et différentes invites auront des résultats différents lors de la formation des bots effet, donc Promotet lui-même a de la valeur et peut être capitalisé.

Il existe également des projets tels que l'indexation de portails et la recherche basée sur ce type de Bot. Lorsque nous avons des milliers de Bots, comment trouver le Bot le plus adapté pour vous ? Peut-être qu'à ce moment-là, un portail mondial Web2 comme Hao123, ou un moteur de recherche comme Google seront nécessaires pour vous aider à vous "localiser".

À mon avis, l'assetization du Bot (modèle) a deux inconvénients + deux directions à ce stade :

1) Inconvénients

** Inconvénient 1 ** - L'homogénéisation est trop sérieuse, car c'est la piste AI + web3 la plus simple à comprendre pour les utilisateurs, et elle ressemble un peu à un NFT avec un petit attribut utilitaire. Par conséquent, le marché primaire actuel a commencé à montrer une tendance mer rouge, et il est enroulé, mais la couche inférieure est entièrement OpenAI, donc tout le monde n'a en fait aucune barrière technique et ne peut rivaliser que dans la conception et le fonctionnement ;

** Inconvénient 2 ** - Parfois, des choses comme le chaînage NFT de la carte de membre Starbucks, bien que ce soit une bonne tentative pour sortir du cercle, mais pour la plupart des utilisateurs, cela peut ne pas être aussi pratique qu'une carte de membre physique ou électronique. Les bots basés sur Web3 ont aussi ce problème, si je veux apprendre l'anglais avec un robot ou discuter avec Musk ou Socrates, n'est-ce pas bon pour moi d'utiliser Web2 directement ?

2) Sens

Direction 1 - C'est le proche + moyen terme, et le chaînage du modèle peut être une idée. À l'heure actuelle, ces modèles ont la signification de petites images ETH NFT, et MetaData pointe principalement vers des serveurs hors chaîne ou IPFS, plutôt que sur une chaîne pure. Les modèles ont généralement une taille de plusieurs dizaines à plusieurs centaines de mégaoctets et doivent être lancés sur le serveur.

Cependant, avec la récente baisse rapide des prix du stockage (2 To SSD 500 RMB) et l'avancement de projets de stockage tels que Filecoin FVM et ETH Storage, je pense qu'il ne devrait pas être difficile de télécharger un modèle de 100 mégaoctets sur la chaîne en les deux ou trois prochaines années.

Vous vous demandez peut-être quels sont les avantages d'aller à la chaîne ? Une fois que le modèle est en chaîne, il peut être directement appelé par d'autres contrats. C'est plus Crypto Native, et il doit y avoir plus de tours qui peuvent être joués. Il a un sens de vue d'un jeu entièrement en chaîne, car toutes les données sont natif de la chaîne. A l'heure actuelle, on peut voir que certaines équipes explorent dans ce domaine, bien sûr, c'est encore à un stade très précoce.

Direction 2 - moyen + long terme. Si vous pensez sérieusement aux contrats intelligents, la chose la plus appropriée n'est pas l'interaction homme-ordinateur, mais "l'interaction machine-ordinateur". L'IA a maintenant le concept d'AutoGPT, Obtenez votre "avatar virtuel" ou "assistant virtuel", qui peut non seulement discuter avec vous, mais aussi vous aider à effectuer des tâches selon vos besoins, comme vous aider à réserver des billets d'avion, des hôtels, acheter des noms de domaine et créer des sites Web...

Pensez-vous que l'assistant IA est pratique pour faire fonctionner vos différents comptes bancaires, Alipay, etc., ou est-ce pratique pour les virements vers toute l'adresse blockchain ? La réponse est évidente. Donc, à l'avenir, y aura-t-il un tas d'assistants IA comme AutoGPT intégré, qui peuvent automatiquement effectuer des paiements et des règlements C2C, B2C et même B2B via la blockchain et des contrats intelligents dans divers scénarios de tâches ? A cette époque, la frontière entre Web2 et Web3 est devenue très floue.

2. Plate-forme informatique

Le projet de la plateforme de puissance de calcul n'a pas autant d'atouts que le modèle Bot, mais il est relativement plus facile à appréhender.Tout le monde sait que l'IA demande beaucoup de puissance de calcul, et BTC et ETH ont prouvé qu'il existait une telle méthode dans le monde au cours des 10 dernières années, peut être spontané, décentralisé et ** organiser et coordonner une puissance de calcul massive dans un environnement d'incitations économiques et de jeux pour coopérer + rivaliser pour faire une chose. Cette approche peut maintenant être appliquée à l'IA.

Les deux projets les plus célèbres de l'industrie sont sans aucun doute Together et Gensyn. Un tour de table est un financement de niveau 10 millions et l'autre est un financement de niveau A de 43 millions. La raison pour laquelle ces deux sociétés doivent lever autant d'argent est dite parce qu'ils ont d'abord besoin de capital et de puissance de calcul. Entraînez votre propre modèle, puis il sera transformé en une plate-forme de puissance de calcul et fourni à d'autres projets d'IA pour la formation.

Le montant du financement des plates-formes de puissance de calcul qui raisonnent sera beaucoup plus faible, car elles agrègent essentiellement la puissance de calcul des GPU inactifs et les fournissent aux projets d'IA qui ont besoin de raisonnement. faire des calculs de raisonnement Forcer l'agrégation. Mais le seuil technique est relativement flou à l'heure actuelle, et je me demande même si un jour RNDR ou la plateforme de puissance de cloud computing Web3 étendra son pied à la plateforme de puissance de calcul raisonnante.

La direction de la plate-forme de puissance de calcul est plus réaliste et prévisible que la capitalisation du modèle. Fondamentalement, il y aura une demande et il y aura une piste pour un ou deux grands projets. Cela dépend de qui peut le tuer. La seule chose qui est actuellement incertaine La formation et le raisonnement ont-ils leur propre leader, ou le leader couvrira à la fois la formation et le raisonnement.

3. Plate-forme de données

Ce n'est en fait pas difficile à comprendre, ** car la couche inférieure de l'IA est simplement constituée de trois éléments : algorithme (modèle), puissance de calcul et données. **

Puisqu'il existe des "versions décentralisées" des algorithmes et de la puissance de calcul, les données ne seront certainement pas absentes.C'est d'ailleurs la direction la plus optimiste lorsque le Dr Lu Qi, le fondateur de Qiji Chuangtan, parle d'IA et de Web3.

** Web3 a toujours mis l'accent sur la confidentialité et la souveraineté des données, et il existe des technologies telles que ZK pour assurer la fiabilité et l'intégrité des données, de sorte que l'IA formée sur la base des données en chaîne Web3 doit être différente de celle formée sur Web2 hors chaîne données**. Par conséquent, cette ligne a du sens dans son ensemble. À l'heure actuelle, Ocean in the circle doit être considérée comme cette piste, et il existe également des projets tels qu'un marché spécial des données d'IA basé sur Ocean sur le marché primaire.

4. IA générative

**Pour faire simple, il s'agit d'utiliser l'IA pour dessiner des images, ou des créations similaires, pour servir d'autres scènes. ** Tels que NFT, ou génération de cartes dans le jeu, génération d'arrière-plan de PNJ, etc. J'ai l'impression qu'il est plus difficile de faire de la ligne NFT, car la rareté de la génération d'IA ne suffit pas, Gamefi est un moyen, et il y a des équipes qui essaient sur le marché primaire.

Cependant, j'ai vu une nouvelle il y a quelques jours** selon laquelle Unity (qui occupe le marché des moteurs de jeu depuis de nombreuses années avec Unreal Engine) a également publié ses propres outils de génération d'IA Sentis et Muse**, qui sont toujours en version bêta phase de test et devraient être officiellement lancés l'année prochaine. Comment devrais-je le dire, je pense que les projets AIGC de jeu dans le cercle Web3 pourraient être touchés par la réduction de la dimensionnalité d'Unity...

5. Transaction DeFi/Audit/Rendement/Contrôle des risques

Ces catégories ont vu des projets s'essayer, et l'homogénéisation est relativement peu évidente.

1) Trading DeFi - C'est un peu délicat, car si une stratégie de trading est facile à utiliser, au fur et à mesure que de plus en plus de personnes l'utilisent, la stratégie peut progressivement devenir moins utile et vous devez passer à une nouvelle stratégie. Ensuite, je suis curieux de connaître le futur taux de gain du robot de trading AI, et quel sera son rang parmi les traders ordinaires.

2) Audit : l'inspection visuelle doit permettre d'examiner et de traiter rapidement les failles courantes existantes, et les failles nouvelles ou logiques qui ne sont pas apparues auparavant ne devraient pas fonctionner. Cela ne devrait être possible qu'à l'ère de l'IAG.

3) Rendement et contrôle des risques - Le rendement n'est pas difficile à comprendre, vous pouvez simplement l'imaginer comme un YFI avec l'intelligence de l'IA, y jeter de l'argent, et l'IA trouvera la plate-forme Staking, le groupe LP et le mien selon vos mines de préférence de risque et autres. En ce qui concerne le contrôle des risques, il est étrange de créer un projet distinct, et il est plus logique de servir divers prêts ou plates-formes Defi similaires sous la forme de plug-ins.

6.ZKML

Une piste qui devient de plus en plus populaire dans le cercle actuel,** car elle combine deux technologies des plus pointues, une à l'intérieur du cercle ZK, une à l'extérieur du cercle ML (Mechine Learning machine learning, une branche étroite de l'IA ​terrain). **

Théoriquement parlant, la combinaison avec ZK peut fournir au ML confidentialité, intégrité et précision, mais vous devez insister sur des scénarios d'utilisation spécifiques, en fait, de nombreuses parties du projet ne peuvent pas y penser, et l'infrastructure sera construite en premier... * * La seule chose qui est vraiment nécessaire à l'heure actuelle est que certains apprentissages automatiques dans le domaine médical ont des exigences de confidentialité des données des patients. Quant à l'intégrité des jeux sur la chaîne ou le récit de l'anti-triche, cela semble toujours un peu tiré par les cheveux. **

À l'heure actuelle, il n'y a que quelques projets vedettes sur cette piste, tels que Modulus Labs, EZKL, Giza, etc., qui sont tous des objets chauds sur le marché primaire. Pas du tout, car il n'y a que quelques personnes dans le monde qui comprennent ZK, et il y a encore moins de talents qui comprennent ZK et ML en même temps. Par conséquent, le seuil technique de cette piste est beaucoup plus élevé que celui des autres, et l'homogénéité est relativement faible. Enfin, ZKML est principalement destiné à l'inférence, pas à la formation.