AI+Web3'ün veya bir sonraki boğa piyasasının sıcak noktalarından birinin özel eğilimleri ve fırsatları nelerdir?

Yazar: Lao Bai, ABCEDE Yatırım Araştırması Ortağı

Şu anda en sıcak AI, dördüncü sanayi devriminin kilit noktası ve çekirdeği olarak kabul ediliyor ve teknoloji dünyasında sıcak bir kavram, yeni nesil İnternet'in ana çekirdeği olarak kabul edilen Web3.

Bir teknolojik devrim dalgasını başlatacak iki kavram olan AI ve Web3, birleştirilebilirlerse bize nasıl bir "sürpriz" getirebilirler?

01 Önce yapay zekanın kendisinden bahsedelim

AI endüstrisi aslında ilk etapta soğuk olacak. Near'ın kurucusu Yilong'un haklı olduğunu herkes biliyor. Bu adam aslında AI yapıyordu. TensorFlow'un (en popüler makine) ana kod sağlayıcısıdır. öğrenme çerçevesi). Herkes, yapay zeka (büyük modelden önce makine öğrenimi) için umut olmadığı için Web3 yapmaya geldiğini düşünüyordu.

**Sonuç olarak, sektör nihayet geçen yılın sonunda ChatGpt3.5'i başlattı ve sektör aniden yeniden canlandı, çünkü bu sefer önceki yutturmaca dalgalarından ziyade gerçekten niteliksel bir değişiklik olarak kabul edilebilir. nicel değişiklikler. **AI girişimcilik dalgası da birkaç ay içinde Web3'ümüze geçti. Silikon Vadisi'nin Web2 tarafı iyi gitmiyor, çeşitli sermayeli Fomo, çeşitli homojenleştirme şemaları fiyat savaşları için rekabet etmeye başlıyor ve çeşitli büyük üreticiler ve büyük modeller birbiriyle rekabet ediyor...

Bununla birlikte, AI'nın da yarım yılı aşkın bir patlamanın ardından nispeten darboğaz dönemine girdiğini belirtmek gerekir.Örneğin, Google'ın AI'ya olan arama ilgisi uçurumdan düştü, Chatgpt kullanıcılarının büyüme hızı keskin bir şekilde yavaşladı ve AI Çıktısının belirli bir derecede rastgeleliği vardır.Cinsellik birçok iniş senaryosunu sınırlar... Sonuç olarak, efsanevi "AGI-General Yapay Zeka"dan hala çok ama çok uzağız.

Şu anda, Silikon Vadisi risk sermayesi çemberinin yapay zekanın bir sonraki gelişimi hakkında çeşitli yargıları var:

1. Dikey model yok, sadece büyük model + dikey uygulama var (Web3+AI hakkında konuşurken bundan sonra bahsedeceğiz)

2. Cep telefonları gibi uç cihazlardaki veriler bir engel olabilir ve uç cihazlara dayalı yapay zeka da bir fırsat olabilir

3. Bağlamın uzunluğu gelecekte niteliksel değişikliklere yol açabilir (vektör veri tabanı artık yapay zeka belleği olarak kullanılıyor, ancak bağlamın uzunluğu hala yeterli değil)

02 Web3+AI

AI ve Web3 aslında tamamen farklı iki alandır. AI, merkezi bilgi işlem gücü + eğitim için büyük miktarda veri gerektirir ve çok merkezidir. Web3 merkezi olmayana odaklanır, bu nedenle birleştirmek o kadar kolay değildir. Naihe anlatısı AI'nın üretkenliği ve verimliliği değiştirdiği argümanı Blockchain, üretim ilişkilerinin insanların kalplerinde çok derin köklere sahip olduğunu değiştirir, bu nedenle her zaman bu ortak noktayı bulmaya çalışan insanlar olacaktır.Son iki ayda, en az 10 AI projesinden bahsettik.

Yeni birleşik parçadan bahsetmeden önce, temelde platform tabanlı olan, FET ve AGIX tarafından temsil edilen eski AI+Web3 projelerinden bahsedelim. Nasıl ifade edeyim, Çin'de yapay zeka konusunda uzman bir arkadaşım bana şöyle dedi: "Geçmişte yapay zeka yapanlar artık temelde işe yaramaz. İster Web2, ister Web3 olsun, bunların çoğu yük değil, yük. deneyim. Yön ve gelecek tıpkı OpenAI gibidir. Bu Transformer tabanlı büyük model, büyük model AI'yı kurtarır", kendiniz tadabilirsiniz.

Dolayısıyla genel amaçlı platform türü, onun iyimser olduğu Web3+AI modeli değil. Bahsettiğim 10'dan fazla projede bu yön yoktu. Şimdiye kadar gördüklerim temelde aşağıdaki izler:

1. Bot/Ajan/Asistan modelinin varlıklaştırılması

2. Bilgi işlem platformu

3. Veri platformu

4. Üretken AI

5. Defi işlemi/denetim/risk kontrolü

6. ZKML

1. Bot/Ajan/Asistan modelinin varlıklaştırılması

**Bot/Agent/Assitant'ın varlıklaştırması hakkında en çok konuşulan ve en çok homojenleşen track'tir. **Basitçe ifade etmek gerekirse, bu projelerin çoğu alt katman olarak OpenAI kullanıyor, TTS (Text to Speech) gibi diğer açık kaynaklı/kendi geliştirdiği teknik araçlarla işbirliği yapıyor ve belirli veriler ekliyor, FineTune bazı " belirli alan ChatGPT'den daha iyi bir bot".

Örneğin, size İngilizce öğreten güzel bir öğretmen yetiştirebilirsiniz.Amerikan aksanı mı yoksa Londra aksanı mı olduğunu seçebilirsiniz.Kişiliği ve sohbet tarzı da ayarlanabilir.Bu sayede daha mekanik ve resmi cevaplarla karşılaştırabilirsiniz. ChatGPT'nin etkileşimli deneyimi daha iyi olacaktır. Çemberin önünde sanal bir boyfriend DAPP ve bu türün temsilcisi sayılabilecek HIM isimli kadın odaklı bir Web3 oyunu yer alıyor.

**Bu fikirden yola çıkarak, teorik olarak size hizmet veren birçok Bot/Ajan'a sahip olabilirsiniz. **Örneğin haşlanmış balık pişirmek istiyorsanız bu alanda size öğretecek Fine Tune'a özel Cooking Bot olabilir.Verilen cevaplar ChatGPT'den daha profesyonel.Seyahat etmek istiyorsanız bir de seyahat var. Size Seyahat önerileri ve planlama sağlamak için yardımcı Bot veya bir proje tarafıysanız, topluluk sorularını yanıtlamanıza yardımcı olacak bir Discord müşteri hizmetleri robotu edinin.

**Bu tür "GPT tabanlı dikey uygulama" Bot'u yapmanın yanı sıra, Bot'un "model varlıklaştırma" olarak kabul edilmesi gibi buna dayalı türev projeler de vardır. **Biraz NFT "küçük resimlerin büyük harfle yazılması" gibidir. Şimdi, yapay zekada popüler olan istemler de büyük harfle yazılabilir mi? Örneğin, MidJourney'deki farklı istemler farklı resimler oluşturabilir ve Robotları eğitirken farklı istemlerin farklı sonuçları olacaktır. etkisi, yani Promotet'in kendisi bir değere sahiptir ve büyük harfle kullanılabilir.

Ayrıca bu tür Botlara dayalı portal indeksleme ve arama gibi projeler de var.Binlerce Botumuz varken size en uygun Botu nasıl bulabiliriz? Belki o zaman, "bulmanıza" yardımcı olması için Hao123 gibi bir Web2 dünya portalına veya Google gibi bir arama motoruna ihtiyaç duyulacaktır.

Kişisel görüşüme göre, Bot (model) varlıklaştırmanın bu aşamada iki dezavantajı + iki yönü vardır:

1) Dezavantajlar

Dezavantaj 1 - Homojenleştirme çok ciddi çünkü bu, kullanıcıların anlaması en kolay AI+web3 yolu ve biraz Yardımcı Program özelliğine sahip bir NFT'ye benziyor. Bu nedenle, mevcut birincil pazar bir kızıldeniz eğilimi göstermeye başladı ve yuvarlanıyor, ancak en alt katmanın tamamı OpenAI, bu nedenle aslında herkesin teknik engelleri yok ve yalnızca tasarım ve operasyonda rekabet edebiliyor;

Dezavantaj 2 - Bazen Starbucks üyelik kartı NFT zinciri gibi şeyler, çemberin dışına çıkmak için iyi bir girişim olsa da çoğu kullanıcı için fiziksel veya elektronik üyelik kartı kadar uygun olmayabilir. Web3 tabanlı botlarda da bu sorun var.Bir robotla İngilizce öğrenmek veya Musk veya Socrates ile sohbet etmek istersem direk Web2 kullanmam benim için iyi olmaz mı?

2) Yön

Yön 1 - Yakın + ara dönemdir ve modelin zincirlenmesi bir fikir olabilir. Şu anda, bu modeller küçük ETH NFT resimleri anlamına geliyor ve MetaData, salt on-chain yerine çoğunlukla zincir dışı sunuculara veya IPFS'ye işaret ediyor. Modeller genellikle onlarca ila yüzlerce megabayt boyutundadır ve sunucuya atılmaları gerekir.

Ancak son zamanlarda depolama fiyatlarındaki (2TB SSD 500 RMB) hızlı düşüş ve Filecoin FVM ve ETH Depolama gibi depolama projelerinin ilerlemesi ile zincire 100 megabaytlık bir model yüklemek zor olmamalı diye düşünüyorum. önümüzdeki iki ila üç yıl.

Zincire gitmenin faydaları nelerdir diye sorabilirsiniz. Model zincire bağlandıktan sonra, doğrudan diğer sözleşmeler tarafından çağrılabilir. Daha çok Kripto Yerlisidir ve oynanacak daha fazla numara olmalıdır. Tüm veriler yerel olduğu için Tam Bir Zincir Oyunu görüşüne sahiptir. zincir. Şu anda bazı ekiplerin bu alanda keşif yaptığını görebiliyoruz, tabii ki henüz çok erken bir durumda.

Yön 2 - orta + uzun vadeli. Akıllı sözleşmeleri ciddi olarak düşünürseniz, en uygun şey insan-bilgisayar etkileşimi değil, "makine-bilgisayar etkileşimi"dir. AI artık AutoGPT kavramına sahip, sizinle sadece sohbet etmekle kalmayan, aynı zamanda uçak bileti, otel rezervasyonu, alan adı satın alma ve web sitesi oluşturma gibi gereksinimlerinize göre görevleri gerçekleştirmenize yardımcı olan "sanal avatar" veya "sanal asistan"...

AI asistanının çeşitli banka hesaplarınızı, Alipay'i vb. Çalıştırmak için uygun olduğunu düşünüyor musunuz veya tüm blockchain adresine transferler için uygun mu? Cevap açık. Öyleyse gelecekte, çeşitli görev senaryolarında blockchain ve akıllı sözleşmeler yoluyla otomatik olarak C2C, B2C ve hatta B2B ödeme ve mutabakat gerçekleştirebilen AutoGPT entegre gibi bir grup AI asistanı olacak mı? O zamanlar Web2 ve Web3 arasındaki sınır çok bulanıklaştı.

2. Bilgi işlem platformu

Hesaplama gücü platformu projesi, Bot modeli kadar varlığa sahip değildir, ancak anlaşılması nispeten daha kolaydır.Yapay zekanın çok fazla bilgi işlem gücü gerektirdiğini herkes bilir ve BTC ve ETH, böyle bir yöntemin var olduğunu kanıtladı. Son 10 yılda dünya kendiliğinden, merkezi olmayan hale gelebilir ve ** ekonomik teşvikler ve işbirliği yapma + tek bir şey yapmak için rekabet etme oyunları ortamında devasa bilgi işlem gücünü organize edebilir ve koordine edebilir. Bu yaklaşım artık yapay zekaya uygulanabilir.

Sektörün en ünlü iki projesi şüphesiz Together ve Gensyn.Biri seed round 10 milyonluk finansman, diğeri ise 43 milyonluk Around finansman.Bu iki şirketin neden bu kadar para toplamak zorunda olduğu söyleniyor. çünkü önce sermayeye ve bilgi işlem gücüne ihtiyaçları var. Kendi modelinizi eğitin, ardından bu model bir bilgi işlem gücü platformuna dönüştürülecek ve diğer yapay zeka projelerine eğitim için sağlanacaktır.

Akıl yürüten bilgi işlem gücü platformları için finansman miktarı çok daha az olacaktır, çünkü özünde, bunlar boştaki GPU'ların bilgi işlem gücünü toplar ve bunları akıl yürütmeye ihtiyaç duyan yapay zeka projelerine sağlar. RNDR, bilgi işlem gücü toplama işlemi yapmak içindir ve bu platformlar muhakeme hesaplamaları yapın Toplamayı zorlayın. Ancak teknik eşik şu anda nispeten belirsiz ve hatta bir gün RNDR veya Web3 bulut bilgi işlem güç platformunun mantıklı bilgi işlem güç platformuna ayak uydurup uzatmayacağını merak ediyorum.

Bilgi işlem gücü platformunun yönü, model kapitalizasyonundan daha gerçekçi ve öngörülebilir. Temel olarak, talep olacak ve bir veya iki büyük proje için bir yol olacak. Bu, onu kimin öldürebileceğine bağlı. Şu anda belirsiz olan tek şey Eğitim ve akıl yürütmenin kendi liderleri var mı, yoksa lider hem eğitimi hem de akıl yürütmeyi kapsayacak.

3. Veri Platformu

Bunu anlamak aslında zor değil, **çünkü AI'nın en alt katmanı üç şeydir: algoritma (model), bilgi işlem gücü ve veri. **

Algoritmaların ve bilgi işlem gücünün "merkezi olmayan sürümleri" olduğundan, veriler kesinlikle eksik olmayacaktır.Qiji Chuangtan'ın kurucusu Dr. Lu Qi, AI ve Web3 hakkında konuşurken bu aynı zamanda en iyimser yöndür.

Web3 her zaman veri gizliliğini ve egemenliğini vurgulamıştır ve veri güvenilirliğini ve bütünlüğünü sağlamak için ZK gibi teknolojiler vardır, bu nedenle Web3 zincir üstü verilerine dayalı olarak eğitilen yapay zeka, Web2 zincir dışı üzerinde eğitilen yapay zekadan farklı olmalıdır veri. Dolayısıyla bu hat bir bütün olarak anlam ifade ediyor.Şu anda Ocean in the circle bu parkur olarak değerlendirilmeli ve birincil pazarda Ocean'a dayalı özel bir yapay zeka veri pazarı gibi projeler de var.

4. Üretken Yapay Zeka

**Basitçe söylemek gerekirse, diğer sahnelere hizmet etmek için resimler veya benzer kreasyonlar çizmek için AI kullanmaktır. **NFT veya oyun içi harita oluşturma, NPC arka plan oluşturma vb. NFT hattı yapmanın daha zor olduğunu düşünüyorum çünkü AI neslinin kıtlığı yeterli değil, Gamefi bir yol ve birincil pazarda deneyen ekipler var.

Ancak birkaç gün önce bir haber gördüm** Unity (Uzun yıllar Unreal Engine ile birlikte oyun motoru pazarını işgal etmiş olan), kendi yapay zeka oluşturma araçları olan Sentis ve Muse**'u piyasaya sürmüştür ve bunlar halen beta aşamasındadır. test aşamasında olan ve önümüzdeki yıl resmi olarak piyasaya sürülmesi bekleniyor. Nasıl ifade etmeliyim, Web3 çemberindeki oyun AIGC projelerinin Unity boyutluluk azaltmasından etkilenebileceğini hissediyorum...

5. DeFi İşlemi/Denetim/Getiri/Risk Kontrolü

Bu kategoriler, projelerin denendiğini gördü ve homojenleştirme nispeten açık değil.

1) DeFi ticareti - Bu biraz aldatıcıdır, çünkü bir ticaret stratejisinin kullanımı kolaysa, daha fazla insan onu kullandıkça, strateji giderek daha az kullanışlı hale gelebilir ve yeni bir stratejiye geçmeniz gerekir. Sonra yapay zeka ticaret robotunun gelecekteki kazanma oranını ve sıradan tüccarlar arasında hangi sırada olacağını merak ediyorum.

2) Denetim - Görsel denetim, mevcut yaygın boşlukları hızlı bir şekilde inceleyebilmeli ve bunlarla başa çıkabilmelidir. Daha önce ortaya çıkmamış yeni veya mantıksal boşluklar çalışmamalıdır. Bu yalnızca AGI döneminde mümkün olmalıdır.

3) Getiri ve risk kontrolü - Getiriyi anlamak zor değil, bunu AI zekasına sahip bir YFI olarak hayal edebilirsiniz, ona para yatırın ve AI Staking platformunu, grup LP'yi ve madenciliği bulacaktır. risk tercihiniz mayınlar ve benzerleri. Risk kontrolüne gelince, ayrı bir proje yapmak garip geliyor ve çeşitli krediler veya benzer Defi platformlarına eklentiler şeklinde hizmet vermek daha mantıklı geliyor.

6.ZKML

Mevcut çevrede giderek daha popüler hale gelen bir parkur** çünkü biri çember ZK içinde, diğeri çember ML dışında (Makine Öğrenimi makine öğrenimi, yapay zekanın dar bir dalı) olmak üzere en son iki teknolojiyi birleştiriyor. alan). **

Teorik olarak, ZK ile kombinasyon ML'ye gizlilik, bütünlük ve doğruluk sağlayabilir, ancak belirli kullanım senaryolarında ısrar etmelisiniz, aslında birçok proje tarafı bunu düşünemez ve önce altyapı inşa edilecektir... * *Şu anda gerçekten ihtiyaç duyulan tek şey, tıp alanındaki bazı makine öğreniminin hasta verilerinin gizlilik gereksinimlerine sahip olmasıdır. Zincirdeki oyunların bütünlüğü veya hile karşıtı anlatıya gelince, her zaman bir biraz abartılı. **

Şu anda bu yolda, tümü birincil pazarda sıcak nesneler olan Modulus Labs, EZKL, Giza vb. gibi yalnızca birkaç yıldız proje var. Olamaz, çünkü dünyada ZK'yi anlayan çok az insan var ve aynı anda ZK ve ML'yi anlayan daha da az yetenek var.Bu nedenle, bu parçanın teknik eşiği diğerlerinden çok daha yüksek ve homojenlik nispeten düşüktür. Son olarak, ZKML eğitim için değil, çoğunlukla çıkarım içindir.