Moderador: Alex, Sócio de Pesquisa da Mint Ventures
Convidados: Max, responsável pelo canal do YouTube "Espaço Blockchain do Max"; Lydia, pesquisadora da Particle Network
Compreensão do Crypto AI
Alex: Hoje vamos discutir a tão falada área de Crypto AI. O primeiro tópico é: como vocês veem a área de Crypto AI? Na opinião de vocês, quais problemas comerciais a área de Crypto AI está tentando resolver? Qual é a urgência desses problemas?
Max: Eu acho que o Crypto AI resolve principalmente dois problemas:
Resolver problemas de censura e outros que a IA centralizada traz, implementando de forma descentralizada.
Introduzir um mecanismo de incentivos de tokens pode incentivar o desenvolvimento de modelos de código aberto, recompensando a abertura e o desenvolvimento descentralizado.
Por exemplo, o projeto Bittensor utiliza tokens para incentivar diferentes sub-redes a pesquisarem diferentes áreas, combinando código aberto com economia criptográfica. Isso resolve o problema da falta de incentivos contínuos em projetos de código aberto tradicionais.
Lydia: Do ponto de vista comercial, os problemas que a Crypto AI resolve atualmente não são muito claros. Embora haja a afirmação de que "AI aumenta a eficiência, Crypto garante a equidade", a necessidade de aumentar a eficiência é claramente mais urgente.
A IA atualmente não precisa de mais liberdade, seus recursos de computação e dados são limitados. O custo de confiança da IA também não é alto, os usuários comuns não se preocupam muito com questões como a caixa-preta de dados.
O maior valor da Crypto AI atualmente pode estar no nível narrativo, pois faz com que as duas tecnologias de ponta, Crypto e AI, colidam na mente das pessoas, abrindo a imaginação. Os problemas que elas são mais adequadas para resolver podem pertencer ao futuro, e não ao presente.
Alex: Parece que o caminho do desenvolvimento aberto do Crypto através de recompensas em tokens é completamente diferente do caminho tradicional de desenvolvimento da IA. Atualmente, a maioria dos grandes modelos são fechados, enquanto a IA no Web3 pode tentar um desenvolvimento diversificado e aberto, ao mesmo tempo que oferece boas formas de incentivo.
A opinião de Lydia é que, atualmente, a Crypto AI ainda tem lacunas em desempenho e custo em comparação com produtos de IA da Internet maduros, e pode não resolver os problemas comerciais urgentes atuais. Mas oferece um novo conjunto de soluções que se combinam com a Crypto, sendo um experimento de ponta que, a longo prazo, pode ter desenvolvimentos interessantes.
Lydia: Sim, eu acho que o Crypto AI é uma narrativa exógena de longo prazo:
A longo prazo: porque o impacto da IA no mundo real é muito grande, é uma mudança disruptiva. Não será apenas uma onda passageira, mas poderá tornar-se a fonte de um dos tópicos filosóficos mais importantes do próximo século.
Exógeno: Crypto e AI, após seu surgimento, não estavam muito relacionados, até mesmo tendo uma relação de competição em termos de talentos. Somente este ano começamos a contar a história de como ambos se capacitam mutuamente.
Comparado a narrativas nativas de criptomoedas como DeFi e NFT, a IA é uma narrativa externa. Podemos ver que os preços de ativos narrativos de IA, como Worldcoin, Render e Near, flutuam completamente de acordo com a situação da indústria de IA.
Alex: Lydia acredita que a grande popularidade do setor de Crypto AI se deve, em grande parte, à rápida expansão da IA no mundo dos negócios e ao seu impacto profundo e de longo prazo na sociedade humana. Essa popularidade se estende ao mundo das criptomoedas, gerando atenção para muitos projetos. Max, você tem algo a acrescentar sobre isso?
Max: Eu basicamente concordo com o ponto de vista da Lydia, mas há um ponto que gostaria de discutir mais. Acredito que a Crypto AI é, após o DeFi Summer de 2020, a única área onde há uma forte demanda por AI no setor de criptomoedas.
No GameFi, o Crypto é apenas um complemento; no DeFi, o Crypto é uma necessidade real. Eu acredito que o Crypto AI é o segundo campo com uma forte demanda em Crypto, após o DeFi.
À medida que a IA avança e é utilizada, certamente encontraremos alguns problemas de centralização, mas ainda não os descobrimos. Assim como o sistema financeiro existiu por muito tempo, até que a crise financeira de 2008 revelou que havia problemas no sistema, que precisam de DeFi para serem resolvidos.
Crypto AI também está numa posição semelhante. Os utilizadores têm menos compreensão sobre a IA do que sobre o sistema financeiro, por isso ainda não se aperceberam verdadeiramente da necessidade de Crypto AI. Mas muitas coisas realmente precisam de ser integradas com mecanismos de incentivo para serem realizadas, como a computação descentralizada, entre outros.
A Crypto AI precisa sair do seu círculo e continuar a desenvolver-se, devendo ser mais eficiente, melhor e mais barato do que os produtos tradicionais. Precisamos encontrar formas sustentáveis de estabelecer essa vantagem.
Classificação de projetos na pista de Crypto AI
Alex: Crypto AI é um setor relativamente grande, com muitos tipos de projetos que possuem diferentes modelos de negócios para resolver diferentes problemas. De acordo com o que vocês sabem sobre o setor de Crypto AI, se fossem classificar os projetos dentro desses setores, que lógica vocês usariam para essa classificação?
Lydia: Um método comum de classificação é Crypto capacitando AI ou AI capacitando Crypto, que são duas grandes abordagens:
AI capacita o Crypto: atualmente há muitos, como chatbots versão Web3, AI melhorando o código de projetos Web3, AI participando na elaboração de estratégias de rendimento, etc. Agora, o principal é que os Agentes de AI emitam tokens, sendo mais um novo discurso que os projetos desejam.
Cripto capacitando a IA: o teto é mais alto, mas a implementação e a verificação são mais difíceis, exigindo mais tempo. O ideal é que a cripto se aprofunde na pilha de tecnologia da IA, reforçando a privacidade e a transparência. Atualmente, a abordagem é mais focada na melhoria de um segmento da indústria de IA, como a agregação de recursos computacionais dispersos, redução de custos, etc.
Atualmente, parece que a Coinbase e a Base estão a explorar a direção de Agentes de IA com pagamentos, que pode ser uma oportunidade de ruptura. A condição é que o Agente de IA seja suficientemente útil.
Max: Eu divido principalmente em três trilhos diferentes:
Camada de Arquitetura: Arquitetura subjacente, permitindo a construção de vários projetos de camada de recursos ou de camada de aplicação. Como Bittensor, Near e Sahara.
Camada de Recursos: construída sobre a camada de arquitetura, fornece os recursos necessários para o desenvolvimento de IA, como capacidade computacional, dados, modelos, etc. Como a Akash e a Render fornecem capacidade computacional descentralizada, a Vana fornece dados descentralizados.
Camada de Aplicação: a mais próxima do uso pelo usuário. Por exemplo, os Agentes de IA podem acelerar o uso de DeFi.
Este método de classificação é bastante semelhante ao existente no setor de Crypto.
Oportunidades e Desafios da Crypto AI
Alex: Quais acham que são os principais desafios que o Crypto AI enfrenta atualmente? Que tipo de oportunidades de indústria ou narrativa vocês veem para o Crypto AI nos próximos um a dois anos?
Max: O principal desafio é que o Crypto AI ainda está numa fase muito inicial, muitos projetos já têm uma capitalização de mercado muito alta, como o Bittensor que já atingiu 5 bilhões de dólares, possivelmente mais por especulação. É raro encontrar aplicações que realmente tenham um ajuste de mercado de produto (PMF), muitos ainda estão na fase de visão.
De acordo com as três áreas que mencionei anteriormente:
A camada de recursos é relativamente madura, como a capacidade de cálculo descentralizada que já possui vários projetos.
A camada de arquitetura é mais uma questão de especulação, e a eficácia a longo prazo do mecanismo de incentivo do token da Bittensor ainda precisa ser verificada.
A camada de aplicação como Agentes de IA ainda se inclina para a natureza do entretenimento, na verdade, existem muito poucos aplicativos que simplificam o uso de DeFi ou GameFi.
Na questão das oportunidades, estamos numa boa altura:
O Bitcoin ultrapassa os 100 mil dólares, as criptomoedas estão a receber atenção
A suavização das políticas regulatórias nos Estados Unidos
A IA continua a receber atenção no domínio do Web2
Isto deu-nos mais tempo e recursos para tentar inovar. A chave é como transferir a atenção da IA do Web2 para o Crypto, atraindo excelentes desenvolvedores para construir mais projetos práticos.
Lydia: Eu acho que o setor de Crypto AI está no pico da curva de maturidade tecnológica da Gartner, o mercado está muito FOMO, a oferta explodiu, mas há uma mistura de bons e maus.
O que é relativamente maduro é o Agent, porque está próximo do lado do consumidor (C), podendo utilizar muitas tecnologias maduras da Web2.
O maior desafio é a desajuste entre o sentimento do mercado e o progresso técnico. Os insiders do Crypto não têm um entendimento profundo da IA e ainda estão na fase de aprendizagem coletiva. Isso resulta em uma falta de discussão e questionamento aprofundados sobre projetos de IA em Crypto.
Tomando Luna como exemplo, o seu efeito de transmissão é muito rudimentar, mas o preço continua a subir. Isso pode levar outros projetos a seguirem a tendência, causando uma onda de emissão de tokens de Agentes com grande homogeneidade.
Oportunidades futuras:
Na indústria, preste atenção se os diferentes setores conseguem reduzir significativamente o custo para os usuários obterem os mesmos recursos.
Os projetos relacionados a Agentes precisam passar de virtual para real, encontrando o PMF em relação a pessoas reais. Pode-se aprofundar na melhoria da eficiência a partir da perspectiva da AI capacitando o Crypto, como usar AI para analisar o fluxo de capital na blockchain e aumentar a eficiência da liquidez dos ativos.
Narrativamente, focar nos avanços do mundo da IA não relacionada a Crypto, especialmente nas notícias da grande mídia. Estou mais interessado em tópicos relacionados à ética da IA, como Deepfake, etc.
Alex: Deixe-me adicionar dois pontos de vista:
AI Agent: Atualmente, é mais parecido com um tema de Meme, semelhante à especulação do mercado de ações. Não oferece um novo modelo de negócios, mas faz mais coisas que a internet tradicional já consegue fazer.
AGI( Inteligência Artificial Geral ) narrativa: Em 2025, pode surgir a AGI, o que pode causar um grande impacto no valor do trabalho humano e no valor da existência. Naquela época, a importância e a sensação de crise em relação à IA podem atingir novos patamares, o que pode trazer valor especulativo para o Crypto AI.
Por exemplo, o problema de reconhecimento humano-máquina que o Worldcoin resolve, assim como a sua proposta de rendimento básico universal, pode se tornar mais significativo na era da AGI.
Projetos de Crypto AI a ter em conta
Alex: Se vocês tivessem que escolher um ou dois projetos de IA que consideram mais dignos de atenção entre os que conhecem atualmente, quais recomendariam? Qual seria a razão para a recomendação? Quais são os potenciais riscos que esses projetos podem enfrentar?
Lydia: O que mais me preocupa é o Bittensor. Existem três aspectos principais:
Capacidade narrativa forte: a imagem da equipe agrada aos desenvolvedores, sendo sincera e ambiciosa. Inspirando-se nas ideias de Hayek para projetar a economia dos tokens, atraindo investidores interessados no neoliberalismo. Reforçar a imagem através de atividades como transmissões ao vivo e documentários.
Adoção por instituições: a Grayscale lançou um fundo de IA descentralizado, e depois lançou um trust separado para a Tao. A empresa-mãe da Grayscale também criou a subsidiária Yuma, focada no desenvolvimento do ecossistema Bittensor.
Mostrar resiliência após enfrentar FUD: Em março deste ano, enfrentou uma grande quantidade de FUD, com uma queda acentuada nos preços, mas em setembro houve uma rápida recuperação. Atualmente, o ecossistema já apresenta uma forma inicial, com um mecanismo de eliminação para manter a vitalidade.
Risco: alta taxa de emissão, o valor do token continua a ser diluído. A mainnet atualmente é controlada pela equipe, com planos futuros de distribuir o controle através do PoS.
Max: Estou também muito interessado no Bittensor, apenas algumas adições:
Bittensor foca em estabelecer bons mecanismos de incentivo, que é a contribuição mais importante do Crypto para a IA.
Adota um modelo de economia de tokens semelhante ao do Bitcoin, com um total de 21 milhões.
A equipe tem uma forte capacidade técnica, capaz de resolver problemas rapidamente.
Risco:
Uma alta taxa de emissão pode levar à diluição do valor do token.
Atualmente, a mainnet é controlada pela equipe, com um baixo nível de descentralização.
Outros projetos que valem a pena acompanhar:
Vana: Fazer dados descentralizados
Arweave: fazer computação AI
Near: incubar várias aplicações de IA
Estratégia de Avaliação de Projetos de Crypto AI
Alex: Se quisermos abstrair essas formas de pensar, quais dimensões vocês se preocupam mais ao pesquisar e escolher projetos de Crypto AI? Quais são os fatores principais que determinam se devem investir em um projeto?
Max: Estou principalmente atento a cinco aspectos, dos quais o mais importante é a equipe:
Equipa: inclui fundadores, investidores, comunidade, etc.
Produto
Rentabilidade
Perspectivas Futuras
Modelo econômico de tokens
Investir em projetos de criptomoeda é basicamente equivalente a investir em startups; a capacidade da equipe determina se o produto consegue alcançar a correspondência com o mercado, lucrar e executar o roteiro. Eu vou prestar atenção em:
Antecedentes do fundador
Background do investidor
Qualidade da comunidade: está a discutir questões substantivas e não apenas a focar-se no preço das moedas.
Lydia: A minha opinião é semelhante à de Max, também dou maior importância à equipa, focando-me principalmente em:
Capacidade de narração
Capacidade de execução
Design de Token: a profundidade da compreensão da equipa sobre o Crypto, como aproveitar as características do Crypto
Marca do projeto, cultura, ambiente da comunidade
Uma equipe excelente deve ter uma capacidade aguçada de captura de narrativas, bem como a determinação de se transformar decisivamente em momentos críticos.
Alex: Deixe-me acrescentar que farei avaliações periódicas. Novos mercados geralmente passam por um otimismo excessivo a curto prazo, uma bolha estourando e um pessimismo excessivo a longo prazo.
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Exploração do setor de Crypto AI: Análise de especialistas da indústria sobre o estado atual e as tendências futuras
Discussão sobre o setor de Crypto AI
Moderador: Alex, Sócio de Pesquisa da Mint Ventures
Convidados: Max, responsável pelo canal do YouTube "Espaço Blockchain do Max"; Lydia, pesquisadora da Particle Network
Compreensão do Crypto AI
Alex: Hoje vamos discutir a tão falada área de Crypto AI. O primeiro tópico é: como vocês veem a área de Crypto AI? Na opinião de vocês, quais problemas comerciais a área de Crypto AI está tentando resolver? Qual é a urgência desses problemas?
Max: Eu acho que o Crypto AI resolve principalmente dois problemas:
Resolver problemas de censura e outros que a IA centralizada traz, implementando de forma descentralizada.
Introduzir um mecanismo de incentivos de tokens pode incentivar o desenvolvimento de modelos de código aberto, recompensando a abertura e o desenvolvimento descentralizado.
Por exemplo, o projeto Bittensor utiliza tokens para incentivar diferentes sub-redes a pesquisarem diferentes áreas, combinando código aberto com economia criptográfica. Isso resolve o problema da falta de incentivos contínuos em projetos de código aberto tradicionais.
Lydia: Do ponto de vista comercial, os problemas que a Crypto AI resolve atualmente não são muito claros. Embora haja a afirmação de que "AI aumenta a eficiência, Crypto garante a equidade", a necessidade de aumentar a eficiência é claramente mais urgente.
A IA atualmente não precisa de mais liberdade, seus recursos de computação e dados são limitados. O custo de confiança da IA também não é alto, os usuários comuns não se preocupam muito com questões como a caixa-preta de dados.
O maior valor da Crypto AI atualmente pode estar no nível narrativo, pois faz com que as duas tecnologias de ponta, Crypto e AI, colidam na mente das pessoas, abrindo a imaginação. Os problemas que elas são mais adequadas para resolver podem pertencer ao futuro, e não ao presente.
Alex: Parece que o caminho do desenvolvimento aberto do Crypto através de recompensas em tokens é completamente diferente do caminho tradicional de desenvolvimento da IA. Atualmente, a maioria dos grandes modelos são fechados, enquanto a IA no Web3 pode tentar um desenvolvimento diversificado e aberto, ao mesmo tempo que oferece boas formas de incentivo.
A opinião de Lydia é que, atualmente, a Crypto AI ainda tem lacunas em desempenho e custo em comparação com produtos de IA da Internet maduros, e pode não resolver os problemas comerciais urgentes atuais. Mas oferece um novo conjunto de soluções que se combinam com a Crypto, sendo um experimento de ponta que, a longo prazo, pode ter desenvolvimentos interessantes.
Lydia: Sim, eu acho que o Crypto AI é uma narrativa exógena de longo prazo:
A longo prazo: porque o impacto da IA no mundo real é muito grande, é uma mudança disruptiva. Não será apenas uma onda passageira, mas poderá tornar-se a fonte de um dos tópicos filosóficos mais importantes do próximo século.
Exógeno: Crypto e AI, após seu surgimento, não estavam muito relacionados, até mesmo tendo uma relação de competição em termos de talentos. Somente este ano começamos a contar a história de como ambos se capacitam mutuamente.
Comparado a narrativas nativas de criptomoedas como DeFi e NFT, a IA é uma narrativa externa. Podemos ver que os preços de ativos narrativos de IA, como Worldcoin, Render e Near, flutuam completamente de acordo com a situação da indústria de IA.
Alex: Lydia acredita que a grande popularidade do setor de Crypto AI se deve, em grande parte, à rápida expansão da IA no mundo dos negócios e ao seu impacto profundo e de longo prazo na sociedade humana. Essa popularidade se estende ao mundo das criptomoedas, gerando atenção para muitos projetos. Max, você tem algo a acrescentar sobre isso?
Max: Eu basicamente concordo com o ponto de vista da Lydia, mas há um ponto que gostaria de discutir mais. Acredito que a Crypto AI é, após o DeFi Summer de 2020, a única área onde há uma forte demanda por AI no setor de criptomoedas.
No GameFi, o Crypto é apenas um complemento; no DeFi, o Crypto é uma necessidade real. Eu acredito que o Crypto AI é o segundo campo com uma forte demanda em Crypto, após o DeFi.
À medida que a IA avança e é utilizada, certamente encontraremos alguns problemas de centralização, mas ainda não os descobrimos. Assim como o sistema financeiro existiu por muito tempo, até que a crise financeira de 2008 revelou que havia problemas no sistema, que precisam de DeFi para serem resolvidos.
Crypto AI também está numa posição semelhante. Os utilizadores têm menos compreensão sobre a IA do que sobre o sistema financeiro, por isso ainda não se aperceberam verdadeiramente da necessidade de Crypto AI. Mas muitas coisas realmente precisam de ser integradas com mecanismos de incentivo para serem realizadas, como a computação descentralizada, entre outros.
A Crypto AI precisa sair do seu círculo e continuar a desenvolver-se, devendo ser mais eficiente, melhor e mais barato do que os produtos tradicionais. Precisamos encontrar formas sustentáveis de estabelecer essa vantagem.
Classificação de projetos na pista de Crypto AI
Alex: Crypto AI é um setor relativamente grande, com muitos tipos de projetos que possuem diferentes modelos de negócios para resolver diferentes problemas. De acordo com o que vocês sabem sobre o setor de Crypto AI, se fossem classificar os projetos dentro desses setores, que lógica vocês usariam para essa classificação?
Lydia: Um método comum de classificação é Crypto capacitando AI ou AI capacitando Crypto, que são duas grandes abordagens:
AI capacita o Crypto: atualmente há muitos, como chatbots versão Web3, AI melhorando o código de projetos Web3, AI participando na elaboração de estratégias de rendimento, etc. Agora, o principal é que os Agentes de AI emitam tokens, sendo mais um novo discurso que os projetos desejam.
Cripto capacitando a IA: o teto é mais alto, mas a implementação e a verificação são mais difíceis, exigindo mais tempo. O ideal é que a cripto se aprofunde na pilha de tecnologia da IA, reforçando a privacidade e a transparência. Atualmente, a abordagem é mais focada na melhoria de um segmento da indústria de IA, como a agregação de recursos computacionais dispersos, redução de custos, etc.
Atualmente, parece que a Coinbase e a Base estão a explorar a direção de Agentes de IA com pagamentos, que pode ser uma oportunidade de ruptura. A condição é que o Agente de IA seja suficientemente útil.
Max: Eu divido principalmente em três trilhos diferentes:
Camada de Arquitetura: Arquitetura subjacente, permitindo a construção de vários projetos de camada de recursos ou de camada de aplicação. Como Bittensor, Near e Sahara.
Camada de Recursos: construída sobre a camada de arquitetura, fornece os recursos necessários para o desenvolvimento de IA, como capacidade computacional, dados, modelos, etc. Como a Akash e a Render fornecem capacidade computacional descentralizada, a Vana fornece dados descentralizados.
Camada de Aplicação: a mais próxima do uso pelo usuário. Por exemplo, os Agentes de IA podem acelerar o uso de DeFi.
Este método de classificação é bastante semelhante ao existente no setor de Crypto.
Oportunidades e Desafios da Crypto AI
Alex: Quais acham que são os principais desafios que o Crypto AI enfrenta atualmente? Que tipo de oportunidades de indústria ou narrativa vocês veem para o Crypto AI nos próximos um a dois anos?
Max: O principal desafio é que o Crypto AI ainda está numa fase muito inicial, muitos projetos já têm uma capitalização de mercado muito alta, como o Bittensor que já atingiu 5 bilhões de dólares, possivelmente mais por especulação. É raro encontrar aplicações que realmente tenham um ajuste de mercado de produto (PMF), muitos ainda estão na fase de visão.
De acordo com as três áreas que mencionei anteriormente:
A camada de recursos é relativamente madura, como a capacidade de cálculo descentralizada que já possui vários projetos.
A camada de arquitetura é mais uma questão de especulação, e a eficácia a longo prazo do mecanismo de incentivo do token da Bittensor ainda precisa ser verificada.
A camada de aplicação como Agentes de IA ainda se inclina para a natureza do entretenimento, na verdade, existem muito poucos aplicativos que simplificam o uso de DeFi ou GameFi.
Na questão das oportunidades, estamos numa boa altura:
Isto deu-nos mais tempo e recursos para tentar inovar. A chave é como transferir a atenção da IA do Web2 para o Crypto, atraindo excelentes desenvolvedores para construir mais projetos práticos.
Lydia: Eu acho que o setor de Crypto AI está no pico da curva de maturidade tecnológica da Gartner, o mercado está muito FOMO, a oferta explodiu, mas há uma mistura de bons e maus.
O que é relativamente maduro é o Agent, porque está próximo do lado do consumidor (C), podendo utilizar muitas tecnologias maduras da Web2.
O maior desafio é a desajuste entre o sentimento do mercado e o progresso técnico. Os insiders do Crypto não têm um entendimento profundo da IA e ainda estão na fase de aprendizagem coletiva. Isso resulta em uma falta de discussão e questionamento aprofundados sobre projetos de IA em Crypto.
Tomando Luna como exemplo, o seu efeito de transmissão é muito rudimentar, mas o preço continua a subir. Isso pode levar outros projetos a seguirem a tendência, causando uma onda de emissão de tokens de Agentes com grande homogeneidade.
Oportunidades futuras:
Na indústria, preste atenção se os diferentes setores conseguem reduzir significativamente o custo para os usuários obterem os mesmos recursos.
Os projetos relacionados a Agentes precisam passar de virtual para real, encontrando o PMF em relação a pessoas reais. Pode-se aprofundar na melhoria da eficiência a partir da perspectiva da AI capacitando o Crypto, como usar AI para analisar o fluxo de capital na blockchain e aumentar a eficiência da liquidez dos ativos.
Narrativamente, focar nos avanços do mundo da IA não relacionada a Crypto, especialmente nas notícias da grande mídia. Estou mais interessado em tópicos relacionados à ética da IA, como Deepfake, etc.
Alex: Deixe-me adicionar dois pontos de vista:
AI Agent: Atualmente, é mais parecido com um tema de Meme, semelhante à especulação do mercado de ações. Não oferece um novo modelo de negócios, mas faz mais coisas que a internet tradicional já consegue fazer.
AGI( Inteligência Artificial Geral ) narrativa: Em 2025, pode surgir a AGI, o que pode causar um grande impacto no valor do trabalho humano e no valor da existência. Naquela época, a importância e a sensação de crise em relação à IA podem atingir novos patamares, o que pode trazer valor especulativo para o Crypto AI.
Por exemplo, o problema de reconhecimento humano-máquina que o Worldcoin resolve, assim como a sua proposta de rendimento básico universal, pode se tornar mais significativo na era da AGI.
Projetos de Crypto AI a ter em conta
Alex: Se vocês tivessem que escolher um ou dois projetos de IA que consideram mais dignos de atenção entre os que conhecem atualmente, quais recomendariam? Qual seria a razão para a recomendação? Quais são os potenciais riscos que esses projetos podem enfrentar?
Lydia: O que mais me preocupa é o Bittensor. Existem três aspectos principais:
Capacidade narrativa forte: a imagem da equipe agrada aos desenvolvedores, sendo sincera e ambiciosa. Inspirando-se nas ideias de Hayek para projetar a economia dos tokens, atraindo investidores interessados no neoliberalismo. Reforçar a imagem através de atividades como transmissões ao vivo e documentários.
Adoção por instituições: a Grayscale lançou um fundo de IA descentralizado, e depois lançou um trust separado para a Tao. A empresa-mãe da Grayscale também criou a subsidiária Yuma, focada no desenvolvimento do ecossistema Bittensor.
Mostrar resiliência após enfrentar FUD: Em março deste ano, enfrentou uma grande quantidade de FUD, com uma queda acentuada nos preços, mas em setembro houve uma rápida recuperação. Atualmente, o ecossistema já apresenta uma forma inicial, com um mecanismo de eliminação para manter a vitalidade.
Risco: alta taxa de emissão, o valor do token continua a ser diluído. A mainnet atualmente é controlada pela equipe, com planos futuros de distribuir o controle através do PoS.
Max: Estou também muito interessado no Bittensor, apenas algumas adições:
Bittensor foca em estabelecer bons mecanismos de incentivo, que é a contribuição mais importante do Crypto para a IA.
Adota um modelo de economia de tokens semelhante ao do Bitcoin, com um total de 21 milhões.
A equipe tem uma forte capacidade técnica, capaz de resolver problemas rapidamente.
Risco:
Outros projetos que valem a pena acompanhar:
Estratégia de Avaliação de Projetos de Crypto AI
Alex: Se quisermos abstrair essas formas de pensar, quais dimensões vocês se preocupam mais ao pesquisar e escolher projetos de Crypto AI? Quais são os fatores principais que determinam se devem investir em um projeto?
Max: Estou principalmente atento a cinco aspectos, dos quais o mais importante é a equipe:
Investir em projetos de criptomoeda é basicamente equivalente a investir em startups; a capacidade da equipe determina se o produto consegue alcançar a correspondência com o mercado, lucrar e executar o roteiro. Eu vou prestar atenção em:
Lydia: A minha opinião é semelhante à de Max, também dou maior importância à equipa, focando-me principalmente em:
Uma equipe excelente deve ter uma capacidade aguçada de captura de narrativas, bem como a determinação de se transformar decisivamente em momentos críticos.
Alex: Deixe-me acrescentar que farei avaliações periódicas. Novos mercados geralmente passam por um otimismo excessivo a curto prazo, uma bolha estourando e um pessimismo excessivo a longo prazo.