Tóm tắt

Tương lai của AI có thể được xây dựng trên công nghệ blockchain, vì tiền điện tử có thể giúp tăng khả năng tiếp cận, tính minh bạch và các trường hợp sử dụng trong công nghệ mới nổi. Sự hội tụ của hiệu quả, bản chất không biên giới và khả năng lập trình của tiền điện tử với AI có khả năng biến đổi cách con người và máy móc tương tác với nền kinh tế kỹ thuật số, bao gồm cả việc cho phép người dùng có chủ quyền đối với dữ liệu cá nhân của họ. Điều này bao gồm sự gia tăng của "Agentic Web", nơi các tác nhân AI hoạt động trên cơ sở hạ tầng tiền điện tử có thể thúc đẩy hoạt động kinh tế và tăng trưởng.

Vậy điều này trông như thế nào? Các đại lý AI thực hiện các giao dịch trên cơ sở hạ tầng tiền điện tử. Mã phần mềm được tạo ra bởi AI, bao gồm các hợp đồng thông minh, dẫn đến sự bùng nổ trong các ứng dụng và trải nghiệm trên chuỗi. Người dùng sở hữu, quản lý và kiếm tiền từ các mô hình AI mà họ đóng góp. Tận dụng AI để cải thiện trải nghiệm người dùng và nhà phát triển trong hệ sinh thái tiền điện tử, nâng cao khả năng của các hợp đồng thông minh và tạo ra các trường hợp sử dụng mới. Và nhiều hơn nữa.

Khi chúng ta tưởng tượng về tương lai tiền điện tử kết hợp với trí tuệ nhân tạo này, hôm nay chúng tôi sẽ tiết lộ luận điểm cốt lõi của mình về tương lai của sự hội nhập công nghệ biến đổi này. Một cái nhìn tổng quan:

• Chúng tôi không tin rằng công nghệ tiền điện tử / blockchain cần thiết để nâng cao khả năng hoặc giải quyết những thách thức mới nổi ở mọi tầng của ngăn xếp công nghệ AI. Thay vào đó, tiền điện tử có thể đóng vai trò quan trọng trong việc mang đến sự phân phối, khả năng xác minh, kháng kiến, và hệ thống thanh toán cố định hơn cho AI, đồng thời hưởng lợi từ cơ chế AI để tạo ra trải nghiệm người dùng mới trên chuỗi.
• Tiền điện tử x Trí tuệ nhân tạo có thể tạo nên “Mạng Agentic”, một mô hình biến đổi trong đó các đại lý Trí tuệ nhân tạo hoạt động trên hạ tầng tiền điện tử có thể trở thành những người đóng góp quan trọng đối với hoạt động và tăng trưởng kinh tế. Chúng tôi dự đoán một tương lai trong đó các đại lý sẽ có ví tiền điện tử riêng để tự động giao dịch và thực hiện ý định người dùng, truy cập vào nguồn lực tính toán và dữ liệu phi tập trung chi phí thấp, hoặc tận dụng stablecoin để trả tiền cho con người và các đại lý khác để hoàn thành các nhiệm vụ cần thiết cho chức năng mục tiêu tổng thể của họ.
• Các niềm tin sơ bộ dưới cơ sở luận án này bao gồm: (1) Tiền điện tử sẽ trở thành phương tiện thanh toán ưa thích cho thương mại từ đại lý đến người và đại lý đến đại lý, (2) Trí tuệ nhân tạo sinh sản và giao diện ngôn ngữ tự nhiên sẽ trở thành phương thức chính cho người dùng muốn thực hiện giao dịch trên chuỗi, và (3) Trí tuệ nhân tạo sẽ tạo ra phần lớn mã phần mềm (bao gồm cả hợp đồng thông minh), dẫn đến một sự bùng nổ cambrian của ứng dụng và trải nghiệm trên chuỗi.
• Sự giao điểm giữa Tiền điện tử và Trí tuệ nhân tạo được tạo thành từ hai phần con cốt lõi: (1) Trí tuệ nhân tạo phi tập trung (Tiền điện tử -> Trí tuệ nhân tạo) được xác định là xây dựng cơ sở hạ tầng trí tuệ nhân tạo chung để kế thừa các thuộc tính của các mạng blockchain ngang hàng hiện đại và (2) Trí tuệ nhân tạo trên chuỗi (Trí tuệ nhân tạo -> Tiền điện tử) được xác định là xây dựng cơ sở hạ tầng và ứng dụng sử dụng trí tuệ nhân tạo để cung cấp năng lượng cho cả các trường hợp sử dụng mới lẫn hiện có.
• Cảnh quan Crypto x AI có thể được phân chia thành các lớp sau: (1) Compute (tức là các mạng tập trung vào cung cấp đơn vị xử lý đồ họa tiềm ẩn (GPUs) cho các nhà phát triển AI), (2) Data (tức là các mạng cho phép truy cập phân tán, điều phối và xác thực của đường ống dữ liệu AI), (3) Middleware (tức là các mạng/nền tảng cho phép phát triển, triển khai và lưu trữ các mô hình / đại lý AI), và (4) Ứng dụng (tức là các sản phẩm mà người dùng nhìn thấy (B2B hoặc B2C) tận dụng cơ chế AI trên chuỗi).

Tại Coinbase, chúng tôi đang trên một nhiệm vụ để giúp cập nhật hệ thống tài chính để làm cho nó an toàn và bảo mật hơn, đồng thời cải thiện tính khả dụng và tính khả thi cho người tiêu dùng và nhà xây dựng. Chúng tôi tin rằng Tiền điện tử x Trí tuệ nhân tạo sẽ đóng một vai trò quan trọng trong việc này. Trong blog này, chúng tôi sẽ đào sâu hơn vào lý do, cách thức và điều gì tiếp theo của Tiền điện tử x Trí tuệ nhân tạo.

Một giới thiệu về Tiền điện tử x AI

Thị trường trí tuệ nhân tạo đã chứng kiến sự phát triển đáng kể và đầu tư mạnh mẽ, với các công ty mạo hiểm đầu tư gần 290 tỷ đô la vào ngành trong vòng 5 năm qua. Diễn đàn Kinh tế Thế giớigợi ýrằng các công nghệ AI có thể tăng trưởng GDP hàng năm của Mỹ thêm 0,5-1,5% trong thập kỷ tới. Các ứng dụng AI đang thể hiện sự bám sát thực tế, với các ứng dụng như ChatGPT4 thiết lập kỷ lục mới về tăng trưởng/người dùng. Tuy nhiên, khi thị trường AI phát triển nhanh chóng, một số thách thức đang nổi lên, bao gồm lo ngại về quyền riêng tư dữ liệu, nhu cầu về tài năng AI, các yếu tố đạo đức, rủi ro tập trung và sự gia tăng của công nghệ deepfake. Những thách thức này đang thúc đẩy cuộc tranh luận hiện tại về sự giao cắt giữa tiền điện tử và AI, khi các bên liên quan tìm kiếm các giải pháp tận dụng sức mạnh của cả hai công nghệ để giải quyết những vấn đề mới nổi này.

Tiền điện tử x Trí tuệ nhân tạo kết hợp cơ sở hạ tầng phi tập trung của blockchain với khả năng mô phỏng chức năng nhận thức của con người và học từ dữ liệu, tạo ra một sự tương hợp có thể cách mạng hóa các lĩnh vực khác nhau. Blockchain định nghĩa lại kiến trúc hệ thống, xác minh dữ liệu/giao dịch và phân phối. Trí tuệ nhân tạo cải thiện tính toán dữ liệu, phân tích và cung cấp khả năng tạo nội dung mới. Sự giao điểm này đã gây ra cả sự hào hứng và sự hoài nghi giữa các nhà phát triển trong cả hai cộng đồng công nghệ, thúc đẩy việc khám phá các trường hợp sử dụng mới mà có thể thúc đẩy việc áp dụng của cả hai lĩnh vực trong dài hạn. Mặc dù tiền điện tử và trí tuệ nhân tạo đều là những thuật ngữ chung bao gồm một loạt các công nghệ và chủ đề khác nhau, chúng tôi tin rằng sự giao điểm của cả hai lĩnh vực có thể chia thành hai phân đoạn cơ bản:

• Trí tuệ nhân tạo phi tập trung (Crypto -> AI) tăng cường khả năng của trí tuệ nhân tạo thông qua cơ sở hạ tầng không cần phép của tiền điện tử, và có thể sắp xếp. Điều này mở khóa các trường hợp sử dụng như truy cập dân chủ đến tài nguyên trí tuệ nhân tạo (ví dụ: tính toán, lưu trữ, băng thông, dữ liệu huấn luyện, v.v.), phát triển mô hình mã nguồn mở, khả năng suy diễn có thể xác minh, hoặc sổ cái không thể thay đổi và chữ ký mật mã cho nguồn gốc và tính xác thực của nội dung.
• Onchain AI (AI -> Tiền điện tử) mang lại những lợi ích của trí tuệ nhân tạo cho hệ sinh thái tiền điện tử, cải thiện trải nghiệm người dùng và nhà phát triển thông qua LLMs và giao diện ngôn ngữ tự nhiên hoặc nâng cao khả năng của hợp đồng thông minh. Hai con đường cho việc áp dụng AI trên chuỗi bao gồm: (1) Nhà phát triển tích hợp mô hình hoặc đại lý AI vào hợp đồng thông minh và ứng dụng trên chuỗi và (2) Đại lý AI tận dụng các đường ray tiền điện tử (ví tự lưu trữ, stablecoins, v.v.) để thanh toán và ủy nhiệm tài nguyên cơ sở hạ tầng phi tập trung.

Trong khi cả hai phân khúc vẫn còn non trẻ, tiềm năng của “Tiền điện tử trong AI” hoặc “AI trong Tiền điện tử” là đáng kể và sẵn sàng mở khóa một loạt các trường hợp sử dụng mới mà chưa từng được tưởng tượng, đặc biệt là khi cơ sở hạ tầng tính toán và tốc độ thông minh tiếp tục cải thiện.

Tiền điện tử x Trí tuệ nhân tạo: Một chìa khóa mở cửa cho “Mạng Agentic”

Một lĩnh vực mà chúng tôi thấy đặc biệt hứng thú trong Tiền điện tử và Trí tuệ nhân tạo là khái niệm về các đại lý Trí tuệ nhân tạo hoạt động trên đường sắt cơ sở hạ tầng tiền điện tử. Sự tích hợp này nhằm tạo ra “Mạng Lưới Đại lý”, một mô hình chuyển đổi có thể tăng cường an ninh, hiệu quả và sự hợp tác trong các nền kinh tế được điều hành bởi Trí tuệ nhân tạo, được củng cố bởi cấu trúc động lực mạnh mẽ và nguyên tố mật mã.

Chúng tôi tin rằng các tác nhân AI có thể trở thành động lực quan trọng của hoạt động kinh tế / tăng trưởng và "người dùng" ứng dụng chiếm ưu thế (cả trên / ngoài chuỗi), dần dần chuyển khỏi người dùng con người trong trung và dài hạn. Sự thay đổi mô hình này sẽ buộc nhiều công ty gốc internet phải suy nghĩ lại các giả định cốt lõi của họ về tương lai và cung cấp các sản phẩm, dịch vụ và mô hình kinh doanh cần thiết để phục vụ tốt nhất cho nền kinh tế chủ yếu dựa trên đại lý. Như đã nói, chúng tôi không tin rằng công nghệ tiền điện tử / blockchain là cần thiết để nâng cao khả năng hoặc giải quyết những thách thức mới nổi trong mọi lớp của ngăn xếp công nghệ AI. Thay vào đó, tiền điện tử có thể đóng một vai trò quan trọng trong việc mang lại nhiều phân phối, khả năng xác minh, chống kiểm duyệt và thanh toán gốc cho AI, đồng thời hưởng lợi từ các cơ chế AI để cung cấp trải nghiệm người dùng mới trên chuỗi.

Các niềm tin sơ bộ của chúng tôi ủng hộ luận điểm này như sau:

• Tiền điện tử sẽ là đường ray thanh toán ưa thích cho thương mại giữa đại lý với con người và đại lý với đại lý: Tiền điện tử là tiền có thể lập trình trên internet, có một số lợi thế để cung cấp năng lượng cho nền kinh tế dựa trên đại lý. Khi các tác nhân AI trở nên tự chủ hơn và tham gia vào các giao dịch vi mô ở quy mô lớn (ví dụ: trả tiền cho suy luận, dữ liệu, truy cập API, tính toán phi tập trung hoặc tài nguyên dữ liệu, v.v.), hiệu quả, bản chất không biên giới và khả năng lập trình của tiền điện tử sẽ khiến nó trở thành phương tiện trao đổi ưa thích so với đường ray fiat truyền thống. Ngoài ra, các đại lý sẽ yêu cầu danh tính duy nhất, có thể xác minh (ví dụ: "@craigdewitt/p-148550354">Know Your Agent”) để đảm bảo tuân thủ các quy tắc quản lý và yêu cầu tuân thủ trong quá trình giao dịch với doanh nghiệp và người dùng cuối. Các chuỗi khối chi phí thấp, hợp đồng thông minh, ví tự lưu trữ (ví self-custody) (ví dụ như,Ví trí tuệ nhân tạo Coinbase) và stablecoins có thể giúp tối ưu hóa và giảm chi phí cho các thỏa thuận tài chính phức tạp giữa các đại lý, trong khi tính xác thực và tính bất biến của các mạng phân quyền sẽ đảm bảo sự tin cậy và khả năng kiểm toán của các giao dịch đại lý trí tuệ nhân tạo.
• Trí tuệ nhân tạo sinh sản và giao diện ngôn ngữ tự nhiên sẽ trở thành phương thức chính cho người dùng muốn thực hiện giao dịch trên chuỗi: Khi tốc độ xử lý ngôn ngữ tự nhiên và khả năng hiểu ngữ cảnh của trí tuệ nhân tạo về tiền điện tử cải thiện, tương tác trên chuỗi thông qua giao diện trò chuyện sẽ trở thành tiêu chuẩn và kỳ vọng mặc định của người dùng, phù hợp với các xu hướng web2 hiện tại (ví dụ, ChatGPT). Người dùng chỉ cần mô tả ý định giao dịch mong muốn của họ bằng ngôn ngữ tự nhiên (ví dụ, “Đổi X lấy Y”), và các đại lý trí tuệ nhân tạo sẽ dịch những ý định đó thành mã hợp đồng thông minh có thể xác minh, cung cấp con đường thực hiện giao dịch hiệu quả và tiết kiệm nhất.
• Trí tuệ nhân tạo sẽ tạo ra phần lớn mã code phần mềm (bao gồm cả hợp đồng thông minh), dẫn đến một cuộc nổ lực cambrian của ứng dụng và trải nghiệm trên chuỗi: khả năng tạo mã code của trí tuệ nhân tạo đang phát triển nhanh chóng trong web2 (ví dụ,Devin,Replit), và thay đổi cơ bản mô hình phát triển phần mềm. Chúng tôi tin rằng sự thay đổi này sẽ sớm chiếm vị trí trung tâm trong tiền điện tử, với trọng tâm ngắn hạn là giảm đáng kể rào cản gia nhập cho các nhà xây dựng mới và hiện tại. Tuy nhiên, trạng thái tương lai bao gồm các "tác nhân phần mềm" AI tạo ra các hợp đồng thông minh và các ứng dụng siêu cá nhân hóa từ đầu trong thời gian thực, dựa trên sở thích của người dùng, được lưu trữ và xác minh trên chuỗi.

Những niềm tin này cho thấy một tương lai trong đó ranh giới giữa trí tuệ nhân tạo và tiền điện tử trở nên mơ hồ hơn, tạo ra một mô hình mới của các hệ thống thông minh, tự động và phi tập trung. Với bối cảnh này trong tâm trí, hãy cùng nhìn kỹ hơn vào các tầng công nghệ Crypto x AI cho phép một cách từng tầng một.

Cơ hội trong ngăn xếp Crypto x AI (Hôm nay)

Hành trình hòa nhập “Tiền điện tử vào AI” hoặc “AI vào tiền điện tử” đã tạo nên một bối cảnh phức tạp nhưng đang phát triển mạnh mẽ, với nhiều người xây dựng đang vội vàng tận dụng đà tăng trưởng của thị trường. Hiện nay, chúng tôi tin rằng cảnh quan Crypto x AI có thể được phân chia thành các lớp sau: (1) Compute (tức là các mạng tập trung vào cung cấp đơn vị xử lý đồ họa ẩn (GPUs) cho các nhà phát triển AI), (2) Data (tức là các mạng cho phép truy cập phi tập trung, điều phối và xác minh của đường ống dữ liệu AI), (3) Middleware (tức là các mạng/nền tảng cho phép phát triển, triển khai và lưu trữ các mô hình/đại lý AI), và (4) Ứng dụng (tức là các sản phẩm dành cho người dùng (B2B hoặc B2C) tận dụng các cơ chế AI trên chuỗi).

Tính toán

Trí tuệ nhân tạo đòi hỏi tài nguyên GPU tính toán rộng lớn cho cả việc huấn luyện mô hình và thực hiện các suy luận. Khi mô hình trí tuệ nhân tạo trở nên ngày càng phức tạp và tăng nhu cầu tính toán của họ, có sự khan hiếm về GPU hiện đại, như các sản phẩm của Nvidia, dẫn đến thời gian chờ đợi lâu và chi phí tăng lên. Mạng tính toán phi tập trung đang trỗi dậy như một giải pháp tiềm năng cho những thách thức này bằng cách:

• Thiết lập các thị trường phi phép để mua, thuê và lưu trữ GPU vật lý
• Xây dựng các trình tổng hợp GPU cho phép bất kỳ ai (ví dụ, người đào Bitcoin) đóng góp khả năng tính toán GPU dư thừa của họ để thực hiện công việc AI theo yêu cầu, đổi lại là động cơ token
• Tài chính hóa GPU vật lý bằng cách mã hóa chúng thành tài sản kỹ thuật số trên chuỗi
• Phát triển mạng GPU phân tán cho các khối lượng làm việc tính toán cường độ cao (ví dụ: đào tạo, suy luận)
• Tạo cơ sở hạ tầng cho phép mô hình AI chạy trên các thiết bị cá nhân (nghĩ đến Trí tuệ Apple phi tập trung)

Mỗi trong những giải pháp đề xuất này nhằm tăng cung cấp và tiện ích tính toán GPU, đồng thời cung cấp mức giá cạnh tranh. Tuy nhiên, với việc hầu hết các nhà cung cấp trong phân khúc này có mức độ hỗ trợ cho các khối lượng công việc AI tiên tiến khác nhau, đối mặt với các thách thức liên quan đến việc thiếu sự đồng vị của các GPU, và trong một số trường hợp, thiếu công cụ phát triển và cam kết về thời gian hoạt động tương đương với các lựa chọn tập trung, chúng tôi tin rằng việc áp dụng rộng rãi của những ưu đãi này là không khả thi trong tương lai gần và trung hạn. Các phân khúc mới nổi và các dự án mẫu xây dựng ở tầng này bao gồm những cái sau:

• Tính toán đa mục đích: Các thị trường tính toán phi tập trung cung cấp tài nguyên tính toán GPU có thể được sử dụng cho nhiều ứng dụng (ví dụ,Akash,Aethir)
• AI / ML Compute: Mạng tính toán phi tập trung cung cấp tài nguyên tính toán GPU cho một dịch vụ cụ thể, chẳng hạn như bộ tổng hợp GPU, huấn luyện và suy luận phân tán, mã hóa token GPU, v.v. (ví dụ,io.net, Gensyn,Prime Intellect,Hyperbolic,Hyperspace)
• Edge Compute: Mạng tính toán và lưu trữ cung cấp năng lượng cho LLM trên thiết bị cho suy luận cá nhân, cá nhân hóa (ví dụ,PIN AI,Exo,Crynux.ai,Edge Matrix)

Dữ liệu

Việc mở rộng các mô hình AI đòi hỏi phải tăng cường bộ dữ liệu huấn luyện, với LLMs được huấn luyện trên hàng nghìn tỷ từ trong văn bản do con người tạo ra. Tuy nhiên, hiện nay chỉ có một lượng hữu hạn dữ liệu công cộng được tạo ra bởi con người (Epoch AI ước lượng nguồn ngôn ngữ / dữ liệu chất lượng cao có thể cạn kiệt vào năm 2024) raises the question of whether the lack of training data could become a major bottleneck, potentially leading to a plateau in AI model performance. Therefore, we believe data-focused, tiền điện tử x AI firms have the following opportunities to address these challenges:

• Khuyến khích người dùng chia sẻ dữ liệu cá nhân / độc quyền của họ (ví dụ, “Data DAOs” - các thực thể trên chuỗi mà người đóng góp dữ liệu có thể nhìn thấy lợi ích kinh tế từ việc đóng góp dữ liệu riêng từ các nền tảng xã hội quản lý cách dữ liệu đó được sử dụng và tiền hóa)
• Tạo công cụ để tạo tài sản dữ liệu tổng hợp từ các yêu cầu ngôn ngữ tự nhiên hoặc cung cấp động lực cho người dùng để thu thập dữ liệu từ các trang web công cộng
• Khuyến khích người dùng giúp xử lý trước các bộ dữ liệu cho việc huấn luyện mô hình và duy trì chất lượng dữ liệu (ví dụ, gán nhãn dữ liệu / học tăng cường từ phản hồi của con người)
• Thiết lập các thị trường dữ liệu đa mặt, không cần phép, nơi mà bất kỳ ai cũng có thể được bồi thường cho việc đóng góp.

Những cơ hội này đang tạo ra nhiều người chơi mới nổi mà chúng ta thấy trong lớp dữ liệu ngày nay. Tuy nhiên, điều đáng chú ý là những người đương nhiệm tập trung trong vòng đời mô hình AI có các hiệu ứng mạng hiện có và các chế độ tuân thủ dữ liệu đã được chứng minh mà các doanh nghiệp truyền thống coi trọng, điều này có thể để lại rất ít chỗ cho các lựa chọn thay thế phi tập trung. Như đã nói, chúng tôi tin rằng lớp dữ liệu cho AI phi tập trung mang đến một cơ hội dài hạn đáng kể để giải quyết thách thức "Bức tường dữ liệu". Các phân khúc mới nổi và các dự án mẫu được xây dựng ở lớp này bao gồm:

• Các Chợ Dữ Liệu: Các giao thức trao đổi dữ liệu phi tập trung được thiết kế cho các nhà cung cấp dữ liệu và người tiêu dùng để chia sẻ và giao dịch tài sản dữ liệu (ví dụ,Giao thức Đại Dương,Masa,Sahara AI)
• Dữ liệu sở hữu bởi người dùng / Dữ liệu Riêng tư (bao gồm DataDAOs): Mạng lưới được thiết kế để khuyến khích việc thu thập các bộ dữ liệu độc quyền, bao gồm dữ liệu sở hữu bởi người dùng riêng (ví dụ,Vana*, NVG8)
• Dữ liệu Công cộng & Tổng hợp: Mạng lưới / nền tảng để thu thập dữ liệu từ các trang web công cộng hoặc tạo bộ dữ liệu mới thông qua các yêu cầu bằng ngôn ngữ tự nhiên (ví dụ,Dria,Mizu,Cỏ,Synesis One)
• Công cụ Thông minh Dữ liệu: Các nền tảng và ứng dụng được thiết kế để truy vấn, phân tích, minh họa và cung cấp cái nhìn hành động về dữ liệu chuỗi khối (ví dụ,Nansen,Dune,Arkham,Messari*)
• Lưu trữ dữ liệu: Mạng lưu trữ tệp tin dành cho việc lưu trữ dữ liệu lâu dài / lưu trữ và mạng cơ sở dữ liệu quan hệ được thiết kế để quản lý dữ liệu có cấu trúc mà được truy cập và cập nhật thường xuyên (ví dụ,Filecoin,Arweave,Gốm sứ,Bàn đảo*)
• Sắp xếp dữ liệu / nguồn gốc dữ liệu: Mạng lưới và nền tảng tối ưu hóa ống dẫn dữ liệu và xử lý cho ứng dụng trí tuệ nhân tạo và dữ liệu cần thiết và đảm bảo theo dõi nguồn gốc thích hợp và tính xác thực có thể xác minh của nội dung được tạo bởi trí tuệ nhân tạo (ví dụ, Không gian và Thời gian,The Graph*,Giao thức Story)
• Data Labeling: Mạng lưới và nền tảng cải thiện việc học bổng và cơ chế điều chỉnh tinh vi cho các mô hình Trí tuệ nhân tạo bằng cách khuyến khích một mạng lưới phân tán của các người đóng góp con người tạo ra các bộ dữ liệu huấn luyện chất lượng cao (vd,Sapien,Kiva AI,Fraction.AI)
• Oracles: Mạng lưới sử dụng trí tuệ nhân tạo để cung cấp dữ liệu ngoại chuỗi có thể xác minh cho hợp đồng thông minh trên chuỗi (ví dụ,Ora,OpenLayer,Chainlink)

Trung gian

Nhận ra toàn bộ tiềm năng của một mô hình trí tuệ nhân tạo mở, phi tập trung hoặc hệ sinh thái dựa trên đại lý đòi hỏi việc xây dựng cơ sở hạ tầng mới. Một số khu vực tiềm năng cao mà nhà xây dựng đang khám phá bao gồm những điều sau đây:

• Sử dụng việc sử dụng LLM mở cân nặng để vận hành các trường hợp sử dụng trí tuệ nhân tạo onchain đồng thời xây dựng các mô hình cơ bản có thể nhanh chóng hiểu, xử lý và thực hiện các dữ liệu onchain
• Giải pháp đào tạo phân tán cho các mô hình cơ bản lớn (ví dụ: 100B+ tham số); thường được coi là một ước mơ do các phức tạp kỹ thuật khác nhau, nhưng những bước đột phá gần đây bởi Nghiên cứu Nous,Bittensor, vàPrime Intellectđang cố gắng thay đổi câu chuyện đó
• Tận dụng zero-knowledge hoặc optimistic machine learning (tức là zkML, opML), môi trường thực thi đáng tin cậy (TEEs), hoặc mã hóa toàn phần (FHE) để cho phép suy luận riêng tư và có thể xác minh
• Khả năng phát triển mô hình trí tuệ nhân tạo mở, hợp tác thông qua mạng lưới phối hợp tài nguyên hoặc xây dựng mạng lưới/nền tảng độc lập sử dụng cơ sở hạ tầng tiền điện tử để tăng cường tiềm năng của đại lý trí tuệ nhân tạo cho các trường hợp sử dụng trên/lưu trữ ngoại tuyến

Mặc dù đã có một số tiến triển trong việc xây dựng các nguyên tắc cơ sở cơ bản này, nhưng LLMs và các đại lý AI trên chuỗi có thể sử dụng trong sản xuất vẫn còn non trẻ, và chúng tôi không mong đợi tình hình này sẽ thay đổi trong tương lai gần và trung hạn, tuỳ thuộc vào việc phát triển cơ sở tính toán, dữ liệu và mô hình cơ bản. Với những điều nói trên, chúng tôi thấy rằng danh mục này rất hứa hẹn và là trọng tâm của chiến lược đầu tư của Coinbase Ventures trong lĩnh vực này, do sự tăng trưởng và nhu cầu ngầm đằng sau dịch vụ AI trong dài hạn. Các phân đoạn mới nổi và các dự án mẫu xây dựng ở tầng này bao gồm:

• Mô hình trọng lượng mở: Mô hình AI mà trọng lượng của chúng có thể truy cập công khai, cho phép bất kỳ ai sử dụng, sửa đổi và phân phối chúng một cách tự do (ví dụ,LLama3,Mistral,Stability AI)
• Nhà Sáng Tạo Mô Hình Onchain: Mạng lưới và nền tảng cho phép tạo ra các LLM cơ bản cho các trường hợp sử dụng onchain (ví dụ,Ao*,Nous,RPS)
• Training & Fine-tuning: Networks and platforms that enable incentivized and verifiable training or fine-tuning mechanisms onchain (e.g., Gensyn,Prime Intellect,Macrocosmos,Flock.io)
• Quyền riêng tư: Mạng lưới và nền tảng sử dụng các cơ chế bảo vệ quyền riêng tư cho việc phát triển, huấn luyện và suy luận của các mô hình AI (ví dụ như,Mạng Bagel,Arcium*,ZAMA)
• Mạng lưới suy luận: Mạng lưới sử dụng các kỹ thuật / bằng chứng mật mã để xác minh tính chính xác của đầu ra mô hình AI (ví dụ,OpenGradient*,Modulus Labs,Giza,Nghi thức)
• Mạng lưới phối hợp tài nguyên: Mạng lưới được thiết kế để tạo điều kiện cho việc chia sẻ tài nguyên, hợp tác và phối hợp phát triển mô hình trí tuệ nhân tạo (ví dụ,Bittensor,Gần*,Allora,Sentient)
• Mạng lưới và nền tảng Agentic: Mạng lưới và nền tảng hỗ trợ việc tạo ra, triển khai và tiền hóa các đại lý AI cho cả môi trường trên và ngoài chuỗi (ví dụ,Morpheus,Olas,Wayfinder,Payman,Skyfire)

Ứng dụng

Trong tiền điện tử, các đại lý AI đang bắt đầu để lại dấu ấn của mình, với những trường hợp sớm nhưVí Dawn(tức là một ví tiền điện tử sử dụng các đại lý trí tuệ nhân tạo để gửi giao dịch và tương tác với giao thức thay mặt người dùng),Parallel Colony* (tức là, một trò chơi trên chuỗi nơi người chơi hợp tác với các đại lý trí tuệ nhân tạo có ví tiền điện tử riêng và có thể tạo ra các con đường riêng trong trò chơi), hoặcVenice.ai (tức là một ứng dụng AI tạo / lời nhắc ngôn ngữ tự nhiên với các cơ chế suy luận và bảo vệ quyền riêng tư có thể kiểm chứng). Tuy nhiên, phát triển ứng dụng vẫn chủ yếu là thử nghiệm và cơ hội, với một loạt các ý tưởng ứng dụng nở rộ từ sự cường điệu trong không gian. Như đã nói, chúng tôi tin rằng những tiến bộ trong cơ sở hạ tầng và khuôn khổ tác nhân AI đã sẵn sàng để chuyển không gian thiết kế tiền điện tử từ các ứng dụng hợp đồng thông minh chủ yếu phản ứng sang các ứng dụng chủ động, phức tạp hơn trong trung và dài hạn. Các phân khúc mới nổi và các dự án mẫu được xây dựng ở lớp này bao gồm:

• AI Companions: Ứng dụng để tạo, chia sẻ và thực thiền thu nhập từ các mô hình và đại lý AI mà người dùng sở hữu với sự nhận thức cá nhân và ngữ cảnh (ví dụ,MagnetAI,MyShell,Deva,Giao thức ảo hóa)
• Giao diện dựa trên NLP: Ứng dụng trong đó lời nhắc bằng ngôn ngữ tự nhiên là giao diện chính / điểm nhập cho việc tương tác và thực hiện các giao dịch trên chuỗi (ví dụ,Venice.AI,Veldt)
• Công cụ Phát triển / Bảo mật: Ứng dụng/công cụ hướng tới nhà phát triển sử dụng các mô hình/đại lý AI để tăng cường trải nghiệm phát triển trên chuỗi và cơ chế bảo mật (ví dụ,ChainGPT,Guardrail*)
• Risk Agents: Dịch vụ sử dụng mô hình ML hoặc AI agents để giúp giao thức điều chỉnh và phản ứng động địa đồng thời đối với các tham số rủi ro trên chuỗi thời gian thực (ví dụ,Chaos Labs,Gauntlet,Minerva*)
• Identity (Proof of Personhood): Ứng dụng sử dụng các bằng chứng mật mã và mô hình học máy để xác minh bằng chứng cá nhân của người dùng. (ví dụ,Worldcoin*)
• Quản trị: Ứng dụng sử dụng các đại lý trí tuệ nhân tạo để thực hiện giao dịch dựa trên quyết định quản trị / phản hồi do con người điều khiển (ví dụ,Botto,Mũ)
• Giao dịch / DeFi: Cơ sở hạ tầng giao dịch được trang bị trí tuệ nhân tạo và giao thức DeFi sử dụng các đại lý trí tuệ nhân tạo để tự động hóa việc thực hiện giao dịch onchain (ví dụ,Taoshi,Intent.Trade)
• Trò chơi: Các trò chơi Onchain sử dụng NPC thông minh hoặc cơ chế AI để thúc đẩy cơ chế gameplay cốt lõi (ví dụ,Song song*,PlayAI)
• Xã hội: Ứng dụng sử dụng cơ chế trí tuệ nhân tạo để tích hợp trải nghiệm xã hội trên chuỗi (ví dụ,KaiKai,NFPrompt)

Kết luận

Mặc dù ngăn xếp Crypto x AI vẫn còn trong giai đoạn non trẻ, chúng tôi tin rằng sẽ có những tiến bộ đáng kể trong cơ sở hạ tầng AI phi tập trung, các ứng dụng AI onchain và sự xuất hiện của "Agentic Web" nơi các tác nhân AI trở thành động lực chính của hoạt động kinh tế. Trong khi những thách thức vẫn còn trong các lĩnh vực như cơ sở hạ tầng tính toán và tính sẵn có của dữ liệu, sự phối hợp giữa tiền điện tử và AI có thể thúc đẩy sự đổi mới trong cả hai lĩnh vực, dẫn đến các hệ thống minh bạch, phi tập trung và tự trị hơn. Khi bối cảnh tiếp tục phát triển nhanh chóng, được thúc đẩy bởi các nhóm mới đảm bảo tài trợ và các nhóm được thành lập nhiều hơn làm việc theo hướng tìm kiếm sản phẩm / thị trường phù hợp, điều quan trọng đối với các công ty và nhà phát triển internet là phải thích ứng với mô hình thay đổi và nắm lấy tiềm năng cho Crypto x AI để tạo ra các ứng dụng và trải nghiệm mới lạ mà trước đây không thể tưởng tượng được.

Miễn trừ trách nhiệm:

1. Bài viết này được tái bản từ [Coinbase Ventures]. Tất cả bản quyền thuộc về tác giả gốc [Jonathan King]. Nếu có ý kiến ​​phản đối về việc tái in này, vui lòng liên hệ với Cổng Họcđội ngũ và họ sẽ xử lý nhanh chóng.
2. Bảo miễn trừ trách nhiệm: Các quan điểm và ý kiến được thể hiện trong bài viết này chỉ thuộc về tác giả và không hình thành bất kỳ lời khuyên đầu tư nào.
3. Các bản dịch của bài viết sang các ngôn ngữ khác được thực hiện bởi nhóm Gate Learn. Trừ khi được đề cập, việc sao chép, phân phối hoặc đạo văn các bài viết đã dịch là không được phép.