Каковы конкретные тенденции и возможности AI + Web3 или одна из горячих точек в следующем раунде бычьего рынка?

Автор: Лао Бай, партнер ABCEDE Investment Research

Самый популярный ИИ на данный момент считается ключевым моментом и ядром четвертой промышленной революции, а популярной концепцией в мире технологий является Web3, который считается ключевым ядром Интернета следующего поколения.

AI и Web3 — две концепции, которые вызовут волну технологической революции.Если их можно объединить, какой «сюрприз» они могут нам преподнести?

01 Давайте сначала поговорим об ИИ

Индустрия искусственного интеллекта на самом деле будет холодна в первую очередь.Все знают, что основатель Near, Yilong, прав.Этот парень на самом деле занимался ИИ.Он является основным автором кода TensorFlow(самая популярная машина рамки обучения). Все предполагали, что он пришел делать Web3, потому что не было никакой надежды на ИИ (машинное обучение до большой модели).

**В результате индустрия, наконец, открыла ChatGpt3.5 в конце прошлого года, и индустрия внезапно снова ожила, потому что на этот раз это действительно можно рассматривать как качественное изменение, а не предыдущие волны ажиотажа и количественное изменение. **В течение нескольких месяцев волна ИИ-предпринимательства также перешла на наш Web3. Со стороны Web2 Силиконовой долины дела обстоят не очень хорошо, различные капитальные Fomo, различные схемы гомогенизации начинают конкурировать в ценовых войнах, а различные крупные производители и крупные модели конкурируют друг с другом...

Однако следует отметить, что ИИ также вступил в период относительно узкого места после более чем полугодового взрыва: например, поисковый интерес Google к ИИ резко упал, темпы роста пользователей Chatgpt резко замедлились, а Выход AI имеет определенную степень случайности.Сексуальность ограничивает многие сценарии приземления... В общем, мы все еще очень и очень далеки от легендарного "AGI-Общего искусственного интеллекта".

В настоящее время у круга венчурного капитала Силиконовой долины есть несколько суждений о следующем развитии ИИ:

1. Вертикальной модели нет, только крупная модель + вертикальное приложение (об этом мы упомянем позже, когда будем говорить о Web3+AI)

2. Данные на периферийных устройствах, таких как мобильные телефоны, могут быть барьером, а искусственный интеллект на периферийных устройствах также может быть возможностью.

3. Длина контекста может привести к качественным изменениям в будущем (векторная база сейчас используется как память ИИ, но длины контекста все равно не хватает)

02 Web3+ИИ

AI и Web3 на самом деле две совершенно разные области.AI требует централизованной вычислительной мощности + массивные данные для обучения, и он очень централизован.Web3 фокусируется на децентрализации, поэтому его не так просто совместить.Найхэ нарратив Аргумент о том, что AI меняет производительность и блокчейн меняет производственные отношения слишком глубоко укоренился в сердцах людей, поэтому всегда найдутся люди, пытающиеся найти эту точку соприкосновения.За последние два месяца мы говорили не менее чем о 10 проектах ИИ.

Прежде чем говорить о новом комбинированном треке, давайте поговорим о старых проектах AI+Web3, которые в основном основаны на платформе, представленной FET и AGIX. Как бы это сказать, друг, который специализируется на ИИ в Китае, сказал мне так: «В прошлом те, кто делал ИИ в прошлом, теперь в основном бесполезны. Будь то Web2 или Web3, многие из них являются скорее бременем, чем опыт. Направление и будущее такие же, как у OpenAI. Эта большая модель на основе Transformer, большая модель спасает AI», вы можете попробовать это сами.

Таким образом, тип платформы общего назначения - это не модель Web3 + AI, в отношении которой он оптимистичен. Более 10 проектов, о которых я говорил, не имели этого аспекта. То, что я видел до сих пор, - это в основном следующие треки:

1. Ассетизация модели Бота/Агента/Помощника

2. Вычислительная платформа

3. Платформа данных

4. Генеративный ИИ

5. Определить транзакцию/аудит/контроль рисков

6. ЗКМЛ

1. Ассетизация модели Бота/Агента/Помощника

** Активизация бота/агента/помощника — это наиболее обсуждаемый трек, и это трек с наибольшей гомогенизацией. ** Проще говоря, большинство этих проектов используют OpenAI в качестве нижнего уровня, сотрудничают с другими техническими средствами с открытым исходным кодом / собственной разработки, такими как TTS (преобразование текста в речь), и добавляют определенные данные, FineTune предлагает некоторые « определенное поле Лучший бот, чем ChatGPT».

Например, вы можете обучить красивую учительницу, которая учит вас английскому языку.Вы можете выбрать, будет ли у нее американский акцент или лондонский акцент.Ее личность и стиль общения также можно настроить.Таким образом, по сравнению с более механическими и официальными ответами ChatGPT интерактивный опыт будет лучше. В передней части круга находится виртуальный бойфренд DAPP и ориентированная на женщин Web3-игра под названием HIM, которую можно считать представителем этого типа.

**Исходя из этой идеи, теоретически у вас может быть много ботов/агентов, обслуживающих вас. **Например, если вы хотите приготовить вареную рыбу, в этой области может быть Cooking Bot специально для Fine Tune, чтобы научить вас.Данные ответы более профессиональны, чем ChatGPT.Если вы хотите путешествовать, есть также путешествие бот-помощник, который предоставит вам предложения и планирование поездок, или, если вы участвуете в проекте, наймите робота службы поддержки Discord, который поможет вам ответить на вопросы сообщества.

**Помимо такого типа бота «вертикальное приложение на основе GPT», существуют также производные проекты, основанные на этом, например, бот считается «активизацией модели». **Это немного похоже на NFT "заглавные картинки". А теперь можно ли подсказки, которые популярны в ИИ, тоже писать с большой буквы? Например, разные подсказки в MidJourney могут генерировать разные картинки, и разные подсказки будут иметь разные изображения при обучении ботов эффект, так что сама акция Promotet имеет ценность и может быть капитализирована.

Существуют также такие проекты, как индексация портала и поиск на основе такого рода ботов.Когда у нас есть тысячи ботов, как найти наиболее подходящего для вас бота? Возможно, в то время вам понадобится мировой портал Web2, такой как Hao123, или поисковая система, такая как Google, чтобы помочь вам «найти».

По моему личному мнению, активизация Бота (модели) имеет два недостатка + два направления на данном этапе:

1) Недостатки

Недостаток 1 — гомогенизация слишком серьезна, потому что это самый простой для понимания пользователями трек AI+web3, и он немного похож на NFT с небольшим атрибутом полезности. Таким образом, текущий первичный рынок начал демонстрировать тенденцию красного моря, и он скатывается, но нижний слой - это все OpenAI, поэтому у всех фактически нет технических барьеров, и они могут конкурировать только в дизайне и эксплуатации;

Недостаток 2. Иногда такие вещи, как цепочка NFT членской карты Starbucks, хотя это хорошая попытка выйти из круга, но для большинства пользователей это может быть не так удобно, как физическая или электронная членская карта. У ботов, основанных на Web3, тоже есть эта проблема: если я хочу выучить английский язык с роботом или пообщаться с Маском или Сократом, разве не лучше мне использовать Web2 напрямую?

2) Направление

Направление 1 — это ближайшая + среднесрочная перспектива, и идея объединения моделей может быть идеей. В настоящее время эти модели имеют значение небольших изображений ETH NFT, а метаданные в основном указывают на серверы вне сети или IPFS, а не только на сеть. Модели обычно имеют размер от десятков до сотен мегабайт, и их приходится закидывать на сервер.

Однако в связи с недавним резким падением цен на хранилище (2 ТБ SSD 500 юаней) и продвижением проектов хранения, таких как Filecoin FVM и ETH Storage, я считаю, что загрузить 100-мегабайтную модель в цепочку не составит труда. ближайшие два-три года.

Вы спросите, в чем преимущества перехода в сеть? Как только модель находится в сети, ее можно напрямую вызывать из других контрактов.Это больше криптографическая нативность, и в ней должно быть больше трюков.У нее есть ощущение полной игры в сети, потому что все данные являются родными для цепь. В настоящее время мы видим, что некоторые команды исследуют эту область, конечно, она все еще находится в очень раннем состоянии.

Направление 2 - среднее + долгосрочное.Если серьезно задуматься о смарт-контрактах, то самое подходящее - это не взаимодействие человека с компьютером, а "взаимодействие машина-компьютер". У ИИ теперь есть концепция AutoGPT, получите свой «виртуальный аватар» или «виртуальный помощник», который может не только общаться с вами, но и помогать вам выполнять задачи в соответствии с вашими требованиями, например, помогать вам бронировать авиабилеты, гостиницы, покупать доменные имена и создавать веб-сайты...

Как вы думаете, удобен ли ИИ-помощник для работы с вашими различными банковскими счетами, Alipay и т. д. или он удобен для переводов на весь блокчейн-адрес? Ответ очевиден. Итак, будет ли в будущем множество помощников ИИ, таких как AutoGPT, которые могут автоматически выполнять платежи и расчеты C2C, B2C и даже B2B через блокчейн и смарт-контракты в различных сценариях задач? В то время граница между Web2 и Web3 стала очень размытой.

2. Вычислительная платформа

У проекта платформы вычислительной мощности не так много активов, как у модели бота, но она относительно проще для понимания.Все знают, что ИИ требует больших вычислительных мощностей, а BTC и ETH доказали, что такой метод есть в мир за последние 10 лет может быть спонтанным, децентрализованным и ** организовывать и координировать огромные вычислительные мощности в среде экономических стимулов и игр, чтобы сотрудничать + конкурировать, чтобы делать одно дело. Этот подход теперь можно применить к ИИ.

Два самых известных проекта в отрасли, несомненно, «Вместе» и «Генсин».Один начальный раунд — это финансирование на уровне 10 млн, а другой — финансирование на уровне А в размере 43 млн. Говорится причина, по которой этим двум компаниям приходится привлекать так много денег. быть, потому что им сначала нужны капитал и вычислительная мощность.Обучите свою собственную модель, а затем она будет преобразована в платформу вычислительной мощности и предоставлена другим проектам ИИ для обучения.

Объем финансирования платформ вычислительной мощности, которые занимаются рассуждениями, будет гораздо меньше, потому что по сути они агрегируют вычислительную мощность простаивающих графических процессоров и предоставляют их нуждающимся в рассуждении проектам ИИ. выполнять логические вычисления. ** Но технический порог в настоящее время относительно неясен **, и я даже задаюсь вопросом, сможет ли когда-нибудь RNDR или платформа облачных вычислений Web3 расширить свои возможности до платформы разумной вычислительной мощности.

Направление платформы вычислительных мощностей более реалистично и предсказуемо, чем капитализация модели.В принципе, будет спрос и будет трек для одного-двух топовых проектов.Смотря кто сможет его убить.Единственное,что на данный момент неясно У обучения и рассуждений есть свой лидер, или лидер будет охватывать и обучение, и рассуждения.

3. Платформа данных

На самом деле это нетрудно понять, **потому что нижний уровень ИИ состоит из трех вещей: алгоритма (модели), вычислительной мощности и данных. **

Поскольку существуют «децентрализованные версии» алгоритмов и вычислительных мощностей, данные точно не будут отсутствовать.Это также самое оптимистичное направление, когда доктор Лу Ци, основатель Qiji Chuangtan, говорит об ИИ и Web3.

Web3 всегда делал упор на конфиденциальность и суверенитет данных, и существуют такие технологии, как ZK, для обеспечения надежности и целостности данных, поэтому ИИ, обученный на основе данных Web3 в сети, должен отличаться от того, который обучен на Web2 вне сети. данные. Поэтому эта линия имеет смысл в целом.В настоящее время этой дорожкой следует считать Океан в круге, а также есть такие проекты, как специальный рынок данных ИИ на основе Океана на первичном рынке.

4. Генеративный ИИ

** Проще говоря, это использование ИИ для рисования изображений или подобных творений для обслуживания других сцен. **Например, NFT или генерация внутриигровой карты, генерация фона NPC и т. д. Я чувствую, что сделать линейку NFT сложнее, потому что дефицита генерации ИИ недостаточно, Gamefi — это способ, и есть команды, пытающиеся выйти на первичный рынок.

Однако несколько дней назад** я увидел новость о том, что Unity (которая уже много лет занимает рынок игровых движков вместе с Unreal Engine) также выпустила собственные инструменты генерации ИИ Sentis и Muse**, которые все еще находятся в стадии бета-тестирования. находятся на стадии тестирования и, как ожидается, будут официально запущены в следующем году. Как бы это сказать, я чувствую, что игровые проекты AIGC в кругу Web3 могут пострадать от снижения размерности Unity...

5. Транзакция DeFi/Аудит/Доходность/Контроль рисков

В этих категориях были попытки проектов, и гомогенизация относительно не очевидна.

1) Торговля DeFi — это немного сложно, потому что, если торговая стратегия проста в использовании, по мере того, как ее использует все больше людей, стратегия может постепенно стать менее полезной, и вам придется переключиться на новую стратегию. Тогда мне любопытно, какой в будущем процент выигрышей торгового робота AI, и какое место он будет занимать среди обычных трейдеров.

2) Аудит - Визуальный осмотр должен помочь быстро просмотреть и устранить существующие общие лазейки, а новые или логические лазейки, которые не появлялись ранее, не должны работать Это должно быть возможно только в эпоху ОИИ.

3) Контроль доходности и риска - Доходность понять несложно, можно просто представить ее как YFI с интеллектом ИИ, кинуть на нее денег, а ИИ найдет платформу Стейкинг, групповой LP и майнинг по данным ваши предпочтения риска шахты и тому подобное. Что касается контроля рисков, кажется странным делать отдельный проект, и кажется более разумным обслуживать различные кредиты или аналогичные платформы Defi в виде плагинов.

6.ЗКМЛ

Трек, который становится все популярнее в нынешнем кругу**, поскольку сочетает в себе две самые передовые технологии, одну внутри круга ZK, одну вне круга ML (Mechine Learning, машинное обучение, узкая ветвь AI поле). **

Теоретически комбинация с ZK может обеспечить ML приватность, целостность и точность, но нужно настаивать на конкретных сценариях использования, ведь многие участники проекта до этого не додумаются, и инфраструктура будет построена в первую очередь... * *Единственное, что действительно необходимо в настоящее время, это то, что некоторые машинные обучения в области медицины имеют требования к конфиденциальности данных пациентов.Что касается честности игр в сети или повествования о борьбе с читерством, это всегда кажется немного надуманно. **

В настоящее время на этом треке есть только несколько звездных проектов, таких как Modulus Labs, EZKL, Giza и т. д., которые являются горячими объектами на первичном рынке. Ни в коем случае, потому что в мире всего несколько человек, понимающих ЗК, а талантов, понимающих ЗК и МЛ одновременно, еще меньше, поэтому технический порог этого трека значительно выше, чем у других, и однородность относительно низкая. Наконец, ZKML в основном предназначен для логического вывода, а не для обучения.